แก้ไขเฉพาะการพิมพ์ผิด คำศัพท์ที่ไม่ถูกต้อง และความไม่สอดคล้องทางตรรกะจากบทถอดความต้นฉบับเท่านั้น
เวลาประชุม: 20 พฤษภาคม
ระยะเวลาประชุม: 4 ชั่วโมง
วัตถุประสงค์การประชุม: การประชุมนักลงทุนกับเหลียง เหวินเฟิง ผู้ก่อตั้ง DeepSeek
เมื่อเราเริ่มก่อตั้งบริษัทนี้ครั้งแรก ความตั้งใจเดิมของเราไม่ใช่เรื่องว่าจะทำเงินได้มากแค่ไหน จะเข้าตลาดทุน หรือจะเข้าจดทะเบียน นั่นไม่ใช่เป้าหมายของเรา
คนกลุ่มแรกๆ สองสามสิบคนไม่เคยคิดแบบนั้น ถ้าพวกเขาคิดแบบนั้น พวกเขาก็คงไม่มา โดยรวมแล้ว เราทำสิ่งนี้ด้วยความปรารถนาดีอย่างยิ่งต่อโลก และเชื่อว่ามันมีประโยชน์ต่อมนุษยชาติ—เป็นสิ่งที่เหนือกว่าเงินทอง
แน่นอน ภายหลังเมื่อผลประโยชน์ที่อาจจะเกิดขึ้นมีมหาศาล ก็มีสิ่งล่อใจอื่นๆ เกิดขึ้น แต่นั่นเป็นอีกเรื่องหนึ่ง ความตั้งใจเดิมของเรา วิสัยทัศน์ของเรา และวิสัยทัศน์ที่เรายังคงยึดมั่นในวันนี้ไม่ได้ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการเพิ่มผลประโยชน์ทางการค้าสูงสุด ฉันคิดว่านี่คือสิ่งสำคัญ
ประมาณยี่สิบปีที่แล้ว ผู้จัดการที่ฉันชื่นชมมากที่สุดคือ แจ็ค เวลช์ อดีต CEO ของ GE เมื่อมองย้อนกลับไปตอนนี้ สิ่งที่เขาพูดส่วนใหญ่อาจจะผิด แต่เขาพูดถูกเรื่องหนึ่ง: สิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับบริษัทคือวิสัยทัศน์
การบริหารบริษัทใหญ่ไม่ได้พึ่งพากฎระเบียบ แต่มันพึ่งพาวิสัยทัศน์ วิสัยทัศน์ไม่ใช่คำขวัญบนผนัง มันคือวิธีที่คุณลงมือทำ ไม่ใช่สิ่งที่คุณพูด มันคือวิธีที่คุณดำเนินการจริงๆ
แล้วเราจะบริหารและจัดระเบียบคนจำนวนมากได้อย่างไร? ที่จริงแล้ว เราไม่มีองค์กรที่เป็นทางการ เรา driven by vision (ขับเคลื่อนด้วยวิสัยทัศน์) เราจัดระเบียบด้วยวิสัยทัศน์
สิ่งนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสีย ในอนาคต เราจะพยายามใช้จุดแข็งและหลีกเลี่ยงจุดอ่อน แต่นี่คือลักษณะเฉพาะของเรา เราไม่ได้ดำเนินการผ่าน KPI หรือการประเมินผล มีเพียงวิสัยทัศน์เท่านั้น
วิสัยทัศน์นี้ไม่ได้ถูกเขียนไว้ด้วยซ้ำ มันอยู่ในวิธีการของเราและทัศนคติของเราที่มีต่อโลก ทุกคนในบริษัทอาจเข้าใจมันแตกต่างกันไป แต่ทิศทางโดยรวมนั้นสอดคล้องกัน
ฉันเชื่อว่ามันคือการมีความปรารถนาดีต่อโลกอย่างยิ่ง และต้องการทำให้บางสิ่งสำเร็จ นั่นคือวิธีที่เราจัดระเบียบ
ฉันจะพูดก่อน แล้วทุกคนก็ถามคำถามได้ ฉันจะวางกรอบทุกอย่างรอบวิสัยทัศน์นี้ วิสัยทัศน์นี้เป็นเรื่องจริง ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมา เราคิดและทำแบบนี้จริงๆ มิฉะนั้นคุณคงไม่สามารถอธิบายการกระทำหลายอย่างของเราได้
ทำไมเราถึงยืนกรานเรื่องโอเพนซอร์ส? เพราะวิสัยทัศน์นั้นเรียกร้องให้เป็นเช่นนั้น หากไม่มีวิสัยทัศน์นี้ คุณก็ไม่สามารถจัดระเบียบคนได้
ตัวอย่างเช่น Zhipu ก็โอเพนซอร์สเหมือนกัน แต่การโอเพนซอร์สของพวกเขาดูเหมือนถูกบังคับ เหมือนกับว่าไม่ใช่ความตั้งใจเดิมของพวกเขา สำหรับเรา มันคือความตั้งใจเดิมของเรา
เราคิดอย่างชัดเจนเกี่ยวกับโอเพนซอร์สตั้งแต่แรกเริ่ม หนึ่งคือวิสัยทัศน์ สองคือเราเชื่อว่าโอเพนซอร์สมีประโยชน์ต่อการทำให้ AI ประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์
ฟังดูขัดแย้งเพราะในอดีต โอเพนซอร์สและการค้าขายมักจะขัดแย้งกัน แต่ฉันคิดว่า AI นั้นแตกต่าง ในอดีต ตลาดของบริษัทซอฟต์แวร์อาจมีมูลค่าไม่กี่พันล้านดอลลาร์ ถ้าคุณโอเพนซอร์ส มันก็จะหายไป เหลือเพียงไม่กี่ล้าน
แต่ AI มีขนาดใหญ่พอที่จะคิดเป็นสัดส่วนถึง 10% ของ GDP มนุษย์ในที่สุด คุณไม่สามารถ monopolize (ผูกขาด) สิ่งแบบนั้นได้ คุณต้องแบ่งปันกับผู้อื่น มิฉะนั้นคุณจะอยู่รอดไม่ได้
ถ้าเราพยายาม monopolize ผลประโยชน์ เราจะถูกประวัติศาสตร์ทิ้งไว้ข้างหลัง นี่คือกฎแห่งวัตถุวิสัย เป็นมุมมองทางประวัติศาสตร์
มันไม่ใช่แค่ถ้าฉันไม่โอเพนซอร์ส ฉันจะสามารถ monopolize ตลาดได้ มันไม่สอดคล้องกับข้อเท็จจริงเชิงวัตถุ คุณจะเผชิญกับการต่อต้าน และวิธีอื่นๆ จะหยุดคุณ ในกรณีนี้ ความคิดทางการค้าแบบดั้งเดิมไม่จำเป็น คุณต้องมีกลไกเพื่อให้แน่ใจว่าผลประโยชน์ของคุณเองถูกจำกัดเพื่อที่จะประสบความสำเร็จ มันต้องใช้ความยับยั้งชั่งใจ
ถ้าเราต้องการประสบความสำเร็จใน AI เราต้องมีความยับยั้งชั่งใจ คุณไม่สามารถคิดว่าเปอร์เซ็นต์ของ GDP โลกหรือจีนเป็นของคุณ ยิ่งคุณคิดแบบนั้นมากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งมีโอกาสประสบความสำเร็จน้อยลงเท่านั้น
ดังนั้นเราจึงรู้สึกว่าต้องมีความยับยั้งชั่งใจตั้งแต่เริ่มต้น ยิ่งคุณยับยั้งชั่งใจตัวเองมากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งมีโอกาสประสบความสำเร็จมากขึ้นเท่านั้น นี่คือการพิจารณาทางการค้าระดับมหภาค
อย่างน้อย นี่คือวิธีที่ฉันคิดจริงๆ เราไม่มีข้อได้เปรียบอื่นๆ มากนัก เราไม่ได้รวยกว่าหรือมีพนักงานดีกว่าบริษัทอื่นๆ เมื่อเราเริ่มต้นเมื่อสองปีก่อน เราไม่มีเงิน มีชิปน้อย และไม่มีชื่อเสียง เราเป็นเพียงกลุ่มคนธรรมดา
[00:11:49]
เราเป็นคนธรรมดาจริงๆ ถ้ามีเรื่องเล่าที่ฉันชอบ มันคือคนธรรมดาที่ทำสิ่งที่พิเศษ ไม่ใช่อัจฉริยะที่ทำสิ่งที่พิเศษ สิ่งนี้เชื่อมโยงกับความยับยั้งชั่งใจและวิสัยทัศน์ของเรา
โอเพนซอร์สขัดแย้งกับการค้าขายหรือไม่? ใน AI ถ้าคุณไม่มีความยับยั้งชั่งใจ คุณจะไม่ประสบความสำเร็จ โอเพนซอร์สเป็นส่วนหนึ่งของความยับยั้งชั่งใจนั้น ความยับยั้งชั่งใจของเรายังแสดงให้เห็นในด้านอื่นๆ โดยทั่วไปแล้ว เราไม่จำเป็นต้องถกเถียงด้วยซ้ำว่าจะโอเพนซอร์สหรือมีความยับยั้งชั่งใจ
ความยับยั้งชั่งใจทำให้ความสำเร็จง่ายขึ้น อย่างน้อยจนถึงตอนนี้ สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้ว มิฉะนั้นคุณคงไม่สามารถอธิบายได้ว่าทำไมเราถึงประสบความสำเร็จด้วยจุดเริ่มต้นที่ต่ำและทรัพยากรน้อยขนาดนี้ ฉันเป็นแค่บัณฑิตมหาวิทยาลัย และไม่ใช่จากโรงเรียนชั้นนำ
ความยับยั้งชั่งใจนี้เป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ของเรา ผลประโยชน์ใน AI นั้นใหญ่เกินไป ถ้าเรามีความยับยั้งชั่งใจและประสบความสำเร็จ ผลประโยชน์ที่เหลือก็จะยังคงมหาศาล คุณต้องการเพียงชิ้นเล็กๆ เท่านั้น เราแสวงหากำไรที่สมเหตุสมผลเท่านั้น ไม่ใช่กำไรสูงสุด ราคา API ของเราสะท้อนสิ่งนี้: เราตั้งเป้าคืนทุนค่าอุปกรณ์ภายในสิบเดือน นั่นคือกำไรที่สมเหตุสมผล
V3.2 Flash และอื่นๆ ของเราก็เป็นไปตามมาตรฐานนี้ มันไม่ใช่การ maximization (การเพิ่มสูงสุด) ของกำไร ถ้าเป็นเช่นนั้น เราจะตั้งราคาให้สูงขึ้นเพราะอุปสงค์ในช่วงนี้คือ inelastic (ไม่ยืดหยุ่น) การเพิ่มราคาเป็นสองเท่าจะไม่ทำให้การบริโภคลดลงอย่างมีนัยสำคัญ แต่มันจะเพิ่มรายได้เป็นสองเท่า
ฉันจะเล่าเรื่องหนึ่งให้ฟัง กับ DeepSeek ตอนแรกเราตั้งราคาสูง เพราะเรากลัวว่าอุปสงค์จะมากเกินไป ทีมไม่พอใจ เมื่อฉันลดราคาลงเหลือหนึ่งในสี่ ทุกคนก็ดีใจ
นี่คือความคิดที่แท้จริงของเรา เราต้องการให้เครื่องมือนี้มีประโยชน์ ไม่ใช่แค่ทำเงินให้ได้มากที่สุด เมื่อเราลดราคา คนในแชทของบริษัทก็ส่งเสียงเชียร์ นั่นคือฉันทามติของเรา
นี่เป็นสิ่งที่ไม่เหมือนใคร สำหรับคู่แข่ง การลดราคาไม่ดีต่อ ARR ของพวกเขา แต่สำหรับเรา การคืนทุนภายในสิบเดือนก็น่าพอใจ มันเป็น win-win สำหรับบริษัทและสังคม
มีคนแสดงความคิดเห็นว่าสิบเดือนยังสูงเกินไป มีช่องว่างสำหรับการลดราคาเพิ่มเติมเมื่อโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสม แต่เราสามารถบรรลุต้นทุนนี้ได้ในขณะที่คนอื่นๆ เช่น Alibaba หรือ Tencent ที่ไม่มี optimization ของเรา ก็มีแนวโน้มว่าต้นทุนจะสูงกว่าหลายเท่า
เรายังไม่ลดเพิ่มในตอนนี้เพราะอุปสงค์ inelastic (ไม่ยืดหยุ่น) ทุกคนสามารถจ่ายได้อยู่แล้ว การลดลงอีกไม่ได้เพิ่มคุณค่าทางสังคมมากนัก ความยับยั้งชั่งใจคือกลยุทธ์ มันคือการเล่นระยะยาว โอเพนซอร์สเป็นรูปแบบหนึ่งของการตอบแทนที่สร้างความสามัคคีภายในและความปรารถนาดีต่อสังคม เพิ่มโอกาสในการบรรลุ AGI ของเรา
ฉันไม่สงสัยในคุณค่าทางการค้าของ AGI ดังนั้นฉันจึงให้ความสำคัญกับโอกาสแห่งความสำเร็จมากกว่าส่วนแบ่งการตลาด ความยับยั้งชั่งใจนี้ยังหมายถึงเราไม่ได้ไล่ตามความฝัน 'Super App' หรือต่อสู้กับ ByteDance เพื่อแย่งชิงผู้ใช้เมื่อปีที่แล้ว เรามุ่งเน้นที่การบริการ ไม่ใช่การสร้างรายได้ เราไม่สนใจ 'เมล็ดงา' เพื่อรอ 'แตงโม' ของ AGI
แม้ว่าเราจะยังไม่มีโมเดลธุรกิจที่ชัดเจนสำหรับ AGI โอกาสก็ใหญ่โตจนต้องมีเส้นทาง รายได้ C-end และ B-end ในปัจจุบันของเราเป็นเพียงผลพลอยได้บนเส้นทางสู่ AGI ถ้ารายได้ API ของเราถึงร้อยล้านหรือพันล้านดอลลาร์ มันจะครอบคลุมค่า R&D ของเรา แต่มันไม่ใช่เป้าหมายหลักของเรา
เกี่ยวกับโอเพนซอร์ส: เราจะยังคงโอเพนซอร์สโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของเราต่อไป ฉันไม่เห็นประโยชน์ในการปิด source แม้ว่าคุณจะโอเพนซอร์สทุกอย่าง อุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดและการปรับต้นทุนให้เหมาะสมก็ยังสูงมาก นี่คือ 'จุดหวาน' สำหรับบริษัทขนาดของเรา
โอเพนซอร์สไม่ทำร้ายรายได้ของฉันถ้าฉันตั้งเป้าหมายกำไรแค่ 6 เท่า (คืนทุน 10 เดือน) มันจะทำร้ายก็ต่อเมื่อคุณต้องการกำไร 100 เท่า นี่คือความยั่งยืน เรายังต้องการช่วยให้ชุมชน deploy (ปรับใช้) โมเดลของเราอย่างถูกต้อง
เป้าหมายของเราควรเป็น AGI
AGI คือวิสัยทัศน์ระยะยาวของเรา เส้นทางชัดเจน ปัจจุบัน AI เก่งถ้าได้รับบริบทและคำแนะนำที่สมบูรณ์แบบ แต่มันขาด 'การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง' พนักงานมนุษย์ใช้เวลาสองเดือนในการเรียนรู้สภาพแวดล้อม AI ยังทำแบบนั้นไม่ได้หากไม่มีการเพิ่มบริบทจำนวนมหาศาล
การพัฒนา AI เป็นบันได ปีที่แล้วคือ CoT (Chain of Thought) ปีนี้คือ Agents แต่ละขั้นต่อยอดจากขั้นก่อนหน้า หลังจาก Agents อุปสรรคต่อไปคือการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง—ทำให้โมเดลเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไปเหมือนมนุษย์
เมื่อโมเดลสามารถเรียนรู้อย่างต่อเนื่องได้ เราจะถึง singularity (จุดเปลี่ยน) ที่มันสามารถ iterate (วนซ้ำ) ด้วยตัวเองและพัฒนาเวอร์ชันถัดไปของตัวเองได้ นี่ไม่ใช่การก้าวกระโดดอย่างกะทันหัน แต่เป็นกระบวนการที่ค่อยเป็นค่อยไป หลังจากนั้นก็คือ embodied AI (หุ่นยนต์มีร่างกาย)
เส้นทางนี้เป็นเส้นทางที่ 'ง่ายที่สุด' ถ้าเราแก้ปัญหาการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการวนซ้ำด้วยตัวเองได้ก่อน embodied AI ก็จะกลายเป็นเรื่องง่ายเพราะ AI จะช่วยสร้างมันขึ้นมา เราไม่ต้องการ 'โหมดยาก' ด้วยการทำ embodied AI ก่อน
ในขณะที่คนอื่นต่อสู้เพื่อผู้ใช้ C-end หรือรายได้ B-end เรามุ่งเน้นที่เส้นทาง AGI นี่คือ 'dimensional strike' (降维打击) ด้วยการตั้งเป้าหมายทางเทคนิคที่สูงกว่า แอปพลิเคชันระดับล่างก็กลายเป็นผลพลอยได้ง่ายๆ เราไม่ได้พยายามแม้แต่จะรักษาผู้ใช้เมื่อปีที่แล้ว แต่พวกเขาก็ไม่ยอมไปเพราะเทคโนโลยีเหนือกว่า
ผลประโยชน์หลักคือความมั่นคงของทีม
ผลประโยชน์หลักที่ไม่สามารถต่อรองได้เพียงอย่างเดียวของเราคือความมั่นคงของทีม ถ้าทีมอยู่ เราจะประสบความสำเร็จใน AGI เงินและทรัพยากรเป็นเรื่องรอง การระดมทุนล่าสุดช่วยให้มั่นใจในเรื่องนี้ผ่านออปชั่น อัตราการลาออกของบุคลากรเราต่ำกว่าเพื่อนร่วมอุตสาหกรรมเพราะคนอยากอยู่ในสภาพแวดล้อมที่สามารถบรรลุ AGI ได้จริง
เราไม่อยากเป็นศัตรูกับบริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เราอยากเสริมพลังให้พวกเขา เรามุ่งเน้นเฉพาะ 'เส้นหลัก' ของ AGI (GPT, CoT, Agents) เท่านั้น เราไม่ทำ 3D, video generation, หรือ world models ในตอนนี้เพราะมันไม่อยู่บนเส้นทางวิกฤตสู่ความฉลาด วิดีโอเจเนอเรชันเป็นธุรกิจที่ดี แต่มันไม่ใช่เส้นทางสู่ AGI
ช่องว่างของเรากับสหรัฐฯ คือทรัพยากรอย่างเดียว (ชิป) เรามี GPU ระดับ H-equivalent ประมาณ 20,000 ตัว ส่วนใหญ่เพิ่งมาถึง เรากำลังขยายอย่างรวดเร็ว ถ้าฉันสามารถใช้เงินทุนทั้งหมดของเราไปกับชิปภายในหกเดือน ฉันจะทำ มันดีกว่าเงินในธนาคาร ด้านบุคลากร ไม่มีช่องว่าง วิศวกรจีนที่ฉลาดที่สุดทั้งในจีนและต่างประเทศ
เรายังไม่ได้พยายามแข่งขันกับสหรัฐฯ ในระดับ 800B พารามิเตอร์เพราะเราไม่สามารถจ่ายรอบการวิจัยได้ เรากำลังทำให้สเกล 50B-150B สมบูรณ์แบบก่อน ช่องว่างสุดท้ายใน AI จะเป็นต้นทุน เวลา และประสบการณ์ผู้ใช้
เกี่ยวกับการค้าขาย
เราค้าขายอยู่เสมอ แต่มันไม่ใช่เป้าหมาย การมุ่งเน้นที่สายผลิตภัณฑ์ในตอนนี้คือการเสียเวลาเพราะวงการนี้เคลื่อนที่เร็วเกินไป เราอยากให้คนอื่นคว้าโอกาสทางการค้าไป ขณะที่เราเป็นผู้ให้เครื่องยนต์ นักลงทุนของเราได้รับเลือกเพราะผลประโยชน์ของพวกเขาสอดคล้องกับเรา
การบริหารจัดการของเราอยู่บนพื้นฐานของฉันทามติ ไม่ใช่คำสั่งจากบนลงล่าง ฉันแสวงหาฉันทามติก่อนที่จะผลักดันอะไร เรารักษา 'วัฒนธรรมการวิจัย' โดยงานประจำไม่ควรเกิน 50% ของเวลาของนักวิจัย เพื่อให้มีพื้นที่สำหรับการสำรวจอย่างอิสระ เราไม่สนับสนุนการทำงานล่วงเวลาเพราะการวิจัยต้องการสภาพแวดล้อมที่ผ่อนคลาย และเราให้ความสำคัญสูงกับงานน้อยลง
ไฮไลท์ Q&A
เกี่ยวกับชิปในประเทศ: คูน้ำ (moat) ของ CUDA กำลังถูก dismantle (รื้อถอน) โดยการเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI และภาษาใหม่ๆ เช่น TileLang ของเรา ในอีกหนึ่งปี การรับรู้ว่าชิปในประเทศไม่มีระบบนิเวศจะเปลี่ยนไป เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับ Huawei คลัสเตอร์ 950 ของพวกเขาสามารถแทนที่ GB200/300 ของ Nvidia ในแง่ประสิทธิภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าราคาจะสูงกว่า
เกี่ยวกับ Scaling: เราเชื่อในการ scaling เราไม่ได้ชนกำแพง เราแค่ชนขีดจำกัดของทรัพยากร เราจะยังคงผลักดันขีดจำกัดต่อไปเมื่อเราได้ชิปมากขึ้น
เกี่ยวกับอนาคต: โมเดลรุ่นถัดไปต้องมีการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เป้าหมายของเราคือให้ AI มีประโยชน์ต่อ เรา ก่อนในการพัฒนา AI รุ่นถัดไป ถ้ามันช่วยให้เราไปถึง AGI ได้เร็วขึ้น มันก็คือความสำเร็จ
