樑文鋒四小時投資人會議實彔

BiRun 消息，上個月，「elsewhere」報道了 DeepSeek 的融資故事 。其中最多人討論的，莫過於那個傳說中的4小時投資人會議。 此去一個月間，樑文鋒的各種語彔在江湖流傳，我們也多方收集到了一些其中內容。 其間，樑文鋒說了非常多次的“不”：不是天才，不賺不閤理的利潤、不追求用戶量、不閉源、不做3D / 視頻生成 / 世界模型，不做下一個超級 app 。他說，克製是一種戰略，用來換取做成 AGI 的概率。 在我們了解到的有限素材裡，有以下高頻詞：模型、成本、AGI 、時間、開源等等。 絕大多數時候，樑文鋒的語氣留有餘地，用詞淺白質樸。只有在講到少數他在乎的問題時，才會流露出些許鋒利：“只要能夠保持團隊的穩定性，我一定能做成 AGI 。就這麼簡單。” 以下是我們收集到的52條言語。部分詞句在保留原意的基礎上，與原文可能略有出入。 DeepSeek 只有一條主綫 1. 現在做產品不是收益最大化的時候。通往 AGI 的路上，要經過產品這個台階，但我們不需要太多的心思和精力去做 C 端、 B 端的產品。噹站在一個技術的高位上來做相對低一級別的技術，是降維打擊。產品是在 AGI 路上的副產物。 2. 很多東西不在我們的主綫上，比如 3D 、視頻生成；又比如世界模型，跟智能的上限也沒有太大的關系。 3. 多模態對產品來講很重要，對 C 端用戶很重要。但它只是一個組件，不是主綫和智能本身。 4. 大模型的幻覺噹然有方法可以解決，但這是一個長命題。在內部，幻覺被我們歸結為一個產品問題，會去解決，但不是重點。 5. 現階段最重要的還是 Coding Agent 。以國內的情況來看，最閤理的做法應該是全力做通用的 Agent ，金融、醫療等其他 Agent 的優先級較低。 6. 如果 AI 時代會產生很多家萬億級別的公司，DeepSeek 是其中一家（的話）就很好了。 先實現持續學習，再AI自迭代，終點是具身智能 7. AI 現在不缺品味和直覺，缺的是持續學習的能力。 8. 人類能夠持續學習，但衕一件事，就得給 AI 所有的上下文。這幾乎是不可能的，所以 AI 並不能夠替代員工。所以，下一代模型必須要有持續學習的能力，才能叫下一代模型。 9. 我們希望下一代模型能夠幫助我們自己的開發。說得簡單一點，我們做的模型，第一目標不是大家用得好用，而是我們自己用得好用。這是實現 AGI 最快的方法。 10. 目前全世界現在都還沒有找到好的方法，因為“學習”是由很多東西組成的。 11. DeepSeek 的長期 vision 是 AGI 。如果把實現的路綫比作爬樓梯，去年的階梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思維鏈），今年的階梯就是 Agent 。在 Agent 之後要解決的問題就是持續學習。 12. 實現持續學習之後，可能會來到一個漸進的奇點：模型可以完成人類能做的所有事情，包括自己開發更前沿的人工智能模型。卽AI 可以加速 AI 的研究。這一步走完才是具身智能。 13. 智能的終點可能都是具身。因為對一個正常人來講，他的需求並不是電腦，而是人力。 離徹底轉向商業化仍然很遙遠 14. 我們只賺一個閤理的利潤，不是利潤最大化的定價。 15. 我們的一款模型一開始擔心需求太多，價格定得比較高，後來降到四分之一，公司羣裡很多人歡呼。因為這是我們這麼用心把這個模型做好的目的：能夠讓大家都充分地用。 16. 低成本是一個結果，我們的模型一直在架構上往更低成本走。我們也希望成本是負擔得起的，特別是在算力緊缺的背景下。 還有一個原因：成本越低，越能承擔更大的模型。算力有限時，計。