O discurso de 4 horas de Liang Wenfeng em uma reunião de investimentos vazou. Esta transcrição de 34.000 palavras sugere um senso de urgência ou 'culpa' porque seu ponto fraco foi precisamente alvo: as conquistas mais orgulhosas do DeepSeek (especialmente R1) são o código aberto e a inovação arquitetônica (como os custos de inferência extremamente baixos do MoE/MLA/V3/R1). Mas o código aberto é uma faca de dois gumes: uma vez que você abre o código de ideias de ponta, concorrentes (como Moonshot Kimi, Alibaba Qwen, Tencent, etc.) podem copiá-las e ajustá-las em um mês. O 'avanço técnico' alcançado com pesados investimentos pode ter apenas uma vantagem de 3 meses. Sem uma liderança contínua na próxima geração, a vantagem anterior afundará em um pântano de homogeneização medíocre.
[Resumo da Transcrição]:
Bem-vindos, investidores. Não criamos esta empresa para maximizar lucro ou abrir capital. Começamos com boa vontade para com o mundo, acreditando que isso é útil para a humanidade além do dinheiro. Nossa visão não é um slogan na parede; é como realmente operamos. Somos orientados pela visão, não por KPIs. Não temos uma organização formal; somos organizados pela visão. Isso tem prós e contras, mas é a nossa característica.
Por que insistimos no código aberto? Porque nossa visão exige isso. Diferente de outros que podem abrir o código por necessidade, para nós, essa é a nossa intenção original. Acreditamos que, para a IA ter sucesso comercialmente, o código aberto é benéfico. A IA é tão grande — potencialmente 10% do PIB humano — que ninguém pode monopolizá-la. Se você tentar monopolizá-la, será abandonado pela história. É preciso ter moderação.
Somos um grupo de pessoas comuns que alcançaram coisas extraordinárias através da moderação. O código aberto faz parte dessa moderação. Buscamos apenas lucro razoável. Nossa precificação de API é baseada em um período de retorno de 10 meses para custos de hardware. Se quiséssemos maximizar o lucro, poderíamos dobrar o preço sem perder demanda, mas escolhemos torná-lo acessível. Quando baixamos os preços, nossos funcionários comemoraram porque queriam que os modelos fossem úteis para todos.
Moderação é uma estratégia. Ao abrir mão de alguns ganhos de curto prazo, aumentamos a probabilidade de alcançar a AGI. Não queremos ser a próxima ByteDance ou Tencent; queremos a AGI. O tráfego C-end do ano passado e a receita B-end deste ano são apenas subprodutos da nossa jornada em direção à AGI. Não nos preocupamos com outros implantando nossos modelos de código aberto para competir; o mercado é grande o suficiente.
Sobre o roteiro técnico: Acreditamos que o caminho é CoT (Cadeia de Pensamento) -> Agentes -> Aprendizado Contínuo -> Singularidade da AGI -> IA Incorporada. O próximo gargalo é o 'Aprendizado Contínuo' — fazer os modelos aprenderem como humanos ao longo do tempo, em vez de apenas através de treinamento estático. Uma vez que um modelo pode aprender continuamente, ele pode iterar sobre si mesmo, levando à singularidade.
Sobre concorrência e recursos: A diferença para os EUA é sobre recursos (chips), não talento. Temos cerca de 20.000 GPUs equivalentes a H. Queremos comprar o máximo possível. Os chips nacionais (Huawei) têm uma oportunidade histórica. O fosso da CUDA está sendo desmontado por codificação assistida por IA e novas linguagens como nosso TileLang. Dentro de um ano, a percepção de que os ecossistemas de chips nacionais são 'inutilizáveis' será revertida. Estamos trabalhando em estreita colaboração com a Huawei, embora sua capacidade seja atualmente limitada.
Nosso interesse central é a estabilidade da equipe. Enquanto a equipe permanecer, alcançaremos a AGI. Todo o resto é secundário. Não queremos competir com as grandes empresas de tecnologia; queremos empoderá-las. Focamos na 'linha principal' da AGI e ignoramos distrações como geração de vídeo ou 3D, que vemos como produtos comerciais, não como avanços de inteligência.
