梁文锋四小时投资人会议实录

BiRun 消息，上个月，「elsewhere」报道了 DeepSeek 的融资故事 。其中最多人讨论的，莫过于那个传说中的4小时投资人会议。 此去一个月间，梁文锋的各种语录在江湖流传，我们也多方收集到了一些其中内容。 其间，梁文锋说了非常多次的“不”：不是天才，不赚不合理的利润、不追求用户量、不闭源、不做3D / 视频生成 / 世界模型，不做下一个超级 app 。他说，克制是一种战略，用来换取做成 AGI 的概率。 在我们了解到的有限素材里，有以下高频词：模型、成本、AGI 、时间、开源等等。 绝大多数时候，梁文锋的语气留有余地，用词浅白质朴。只有在讲到少数他在乎的问题时，才会流露出些许锋利：“只要能够保持团队的稳定性，我一定能做成 AGI 。就这么简单。” 以下是我们收集到的52条言语。部分词句在保留原意的基础上，与原文可能略有出入。 DeepSeek 只有一条主线 1. 现在做产品不是收益最大化的时候。通往 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但我们不需要太多的心思和精力去做 C 端、 B 端的产品。当站在一个技术的高位上来做相对低一级别的技术，是降维打击。产品是在 AGI 路上的副产物。 2. 很多东西不在我们的主线上，比如 3D 、视频生成；又比如世界模型，跟智能的上限也没有太大的关系。 3. 多模态对产品来讲很重要，对 C 端用户很重要。但它只是一个组件，不是主线和智能本身。 4. 大模型的幻觉当然有方法可以解决，但这是一个长命题。在内部，幻觉被我们归结为一个产品问题，会去解决，但不是重点。 5. 现阶段最重要的还是 Coding Agent 。以国内的情况来看，最合理的做法应该是全力做通用的 Agent ，金融、医疗等其他 Agent 的优先级较低。 6. 如果 AI 时代会产生很多家万亿级别的公司，DeepSeek 是其中一家（的话）就很好了。 先实现持续学习，再AI自迭代，终点是具身智能 7. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。 8. 人类能够持续学习，但同一件事，就得给 AI 所有的上下文。这几乎是不可能的，所以 AI 并不能够替代员工。所以，下一代模型必须要有持续学习的能力，才能叫下一代模型。 9. 我们希望下一代模型能够帮助我们自己的开发。说得简单一点，我们做的模型，第一目标不是大家用得好用，而是我们自己用得好用。这是实现 AGI 最快的方法。 10. 目前全世界现在都还没有找到好的方法，因为“学习”是由很多东西组成的。 11. DeepSeek 的长期 vision 是 AGI 。如果把实现的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问题就是持续学习。 12. 实现持续学习之后，可能会来到一个渐进的奇点：模型可以完成人类能做的所有事情，包括自己开发更前沿的人工智能模型。即AI 可以加速 AI 的研究。这一步走完才是具身智能。 13. 智能的终点可能都是具身。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。 离彻底转向商业化仍然很遥远 14. 我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。 15. 我们的一款模型一开始担心需求太多，价格定得比较高，后来降到四分之一，公司群里很多人欢呼。因为这是我们这么用心把这个模型做好的目的：能够让大家都充分地用。 16. 低成本是一个结果，我们的模型一直在架构上往更低成本走。我们也希望成本是负担得起的，特别是在算力紧缺的背景下。 还有一个原因：成本越低，越能承担更大的模型。算力有限时，计。