参一参梁文锋的投资人会议语录
原文见《梁文锋四小时投资人会议实录》和《4小时、118个回答，梁文锋内部交流回应一切》，本文主要是摘取其中特别有感触的观点，【】中为个人的一些想法。
从我个人角度来看，现在市面上能看到的大佬关于AI的观点，或多或少都带有传播性质的成分，所以这么直截了当的观点，也不是经常可以看到的，可以好好参一参。
DeepSeek 只有一条主线
一、通往 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但现在不需要花太多的心思和精力。产品是在 AGI 路上的副产物。 【产品是不是副产物且不论，但既然它是要经过的一个台阶，就还是要重视呀。除了 API 和 Chatbot，DeepSeek 目前几乎没有其他面向用户的产品。虽然已经开始组建 Agent 团队了，但还是希望能够早点看到 DeepSeek 自己的 Agent 产品。】
二、3D 、视频生成、世界模型，跟智能的上限没有太大的关系。多模态对产品来讲很重要，但它只是一个组件，不是主线和智能本身。 【这让我想起另一种说法：语言模型不过是概率生成，所以不能成为真正的智能。结论未必错，但这个推理过程却未必成立。谁还不是个概率呢？上帝还“掷骰子”呢。】
三、大模型的幻觉被我们归结为一个产品问题，会去解决，但不是重点。
四、现阶段最重要的还是 Coding Agent 和通用的 Agent ，金融、医疗等其他 Agent 优先级较低。 【Coding Agent 可能不只是一个垂直 Agent，而是通往通用 Agent 的必经之路。一方面，它是检验 Agent 产品能否成功的最佳场景；另一方面，具备良好 Coding 能力的 Agent，也更能在电脑里畅快地玩耍。】
先实现持续学习，再AI自迭代，终点是具身智能
六、AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。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。 【品味这个词最近是越来越火了，把人和AI的差别搞成了一种说不清楚的玄学。但我觉得吴恩达的说法更好：
“Many people describe this human contribution as ‘taste,’ but I prefer to think of it as humans having a context advantage, since that gives us a clearer path to helping AI systems get better. ”（“很多人把这种人类贡献称为‘品味’，但我更倾向于把它理解为人类拥有‘上下文优势’，因为这样能让我们更清楚地知道如何帮助 AI 系统变得更好。”
确实很多被称为“品味”的东西，完全可以从人的上下文优势来理解，人与 AI 的差距未必就一定在于创造力。至于持续学习怎么解决大模型的上下文不足的问题，就看大佬们怎么搞了。】
七、我们内部很多人的想法是这样的：首先要对我们自己有用，首先是给我们自己用。然后这是实现AGI最快的方法。对我们自己有用之后，我在开发下一版模型的时候就会更快。 【DeepSeek 关注的重点是让模型直接参与下一代模型的开发。模型本身越能承担更多的模型研发工作，下一代模型就可能越快做出来，这是肯定的。不过，从模型能力提升的另一个角度看，让更多外部用户使用，也能带来更广泛、更难预料的真实任务，则能暴露内部场景看不到的问题和能力短板，如果能够进一步转化为用户反馈、评测和训练数据，也会反过来帮助模型改进，扩大用户规模和使用场景也很重要啊。】
八、如果把实现AGI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。现在的Agent的能力受限，是因为它不能有效地持续学习。 【这里所说的“持续学习”指什么，讲话里好像也没有具体说。目前常见的大模型在一次任务结束后，本身不会保留状态；下一次任务如果要延续之前的经验，仍然需要重新提供上下文。但前面也说了：“给 AI 所有的上下文，这几乎是不可能的。”】
九、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。这一步走完才是具身智能。 【让模型自己开发更前沿的人工智能模型，就是最近很火的“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，简称 RSI）所描述的核心情形：AI 参与改进 AI，改进后的 AI 又进一步加快下一轮改进，由此形成一个不断自我强化的循环。从梁文锋的说法看，他是把持续学习看作 Agent 走向 RSI 的前提。但是按照RSI的逻辑，发生能力提升的是重新训练出来的下一代模型，也不等于当前模型本身能够持续学习。】
商业化、低价和开源
十、AGI 会有非常大的商业价值，优先考虑的不是多拿份额，而是增加做成的概率。AI 这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会 GDP 的百分之十。如果想独占这个利益，那么一定是要被历史抛弃的。 【“做成”而不是“多拿份额”。比起Anthropic的 Dario 总是一副“只有我们才能负责任地把强大的 AI 安全地做出来”的样子，格局高多了】
十一、我们只赚一个合理的利润，不是利润最大化的定价。在这个前提下，开源对我们的商业模式没有任何影响，要把 AI 在商业上做成，开源是有好处的。 【合理的利润一般是长期利润的最大化，是商业模式的选择，倒无所谓格局高低了】
十二、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。成本越低，越能承担更大的模型。算力有限时，计算效率高就能训更大的模型。大公司可以靠加资源解决，我们优先考虑成本效率。 【很好地注解了DeepSeek过去一年的策略：V3 早在 2024 年底就已发布，V4 到现在仍只有预览版，模型的代际更新节奏确实不快。公开信息显示，DeepSeek 这一年有一条明确主线，就是适配国产芯片：一方面摆脱对英伟达算力和 CUDA 生态的依赖，让算力供应更加可控；另一方面通过模型架构、编译器与硬件的协同优化，继续降低训练和推理成本。】
十三、我们一直在商业化，只是不以商业化为目标。DeepSeek 离彻底转向商业化的时间点，应该是很遥远的。 【不以短期的彻底商业化，损害长期的AGI追求】
中美差距不在人才
十四、中美AI的差距主要在资源上。我们相信 Scaling ，肯定是规模越大，效果越好。训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是只有这么多资源。 【再会省卡，卡还是缺的。】
十五、人才几乎没有差距——就是同一批人。国内人才是不缺的。人才短缺是阶段性的，历史上从来没有长期缺某一类人的情况。
模厂竞争，成本排在第一位
十六、Anthropic 现在超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。 【模型厂商如果无法长期领先，模型能力本身就可能很难成为长期壁垒，这个地方就会引发出一个争论：模型厂商最后会不会像通信运营商一样，只负责建设底层设施、提供越来越标准化的模型服务；而建立在模型之上的应用公司，则像建立在通信网络之上的互联网企业，掌握具体的应用场景和用户，最终获得更大的商业价值？我个人感觉不会，模型厂商应该会直接打通基础设施和应用场景。】
十七、国内做模型的公司太多了，每一家都做同样的事情，资源比较分散。最终一定会收敛，但需要过程。如果每家只拿合理的利润，不需要那么多人做大模型：可能两家大公司、两家小公司就够了。 【目前关注的8家，DeepSeek、智谱、月之暗面、Minimax、阿里、字节、腾讯、小米中间，大公司阿里和字节赢面比较大，小公司除了DeepSeek，智谱和月之暗面咬得比较紧。】
十八、大模型竞争最终的差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排在第一位——同样质量的服务，你能以什么成本提供。第二是时间，早几个月晚几个月就不一样。用户体验会有些粘性和壁垒，但不本质。 【最近的势头越来越明显了，无论国内国外，各家大模型的使用成本都在提升（或者是订阅的限额明显更少），绝对是成本第一】
无意于成为下一个超级app
十九、我们不想做成下一个超级 App。做成下一个字节？下一个腾讯？完全没有这样的想法。不争这个东西，是因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。 【谁在捡芝麻？】
二十、去年大家都抢 Chatbot 、抢 C 端流量，今年是抢 To B 收入。但我们不认为它重要，公司内部真正关心的是 AGI 的路线图、下一步技术怎么突破。 【还是得出一个好的Agent产品，坐等】
保持团队的稳定性是核心
二十一、只有一个是没法退让的：必须要保持团队的稳定性。这也是我们面临的一个非常大的风险。当然这个风险随着这一次融资，得到了比较大的解除。
二十二、我们做很多事情都是为了保持团队稳定性。我们不愿意跟任何互联网大厂或小厂成为对手，我们希望给他们赋能，帮助他们。我们不想树敌。这样我们自己的环境也会更好。
二十三、我们一般也不太加班。第一个原因是做研究需要一个比较松弛的环境。第二个原因是我们非常聚焦。产品很多都不完善，但我们也没有去补它，也算是一种克制的文化。 【不加班时间出模型的节奏不知道会不会慢】
怀着对世界的善意
【以渡人来渡己，以利他而自利，立大志，做小事】
二十四、我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要到资本市场去上市。我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。 二十五、一个公司最重要的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。愿景甚至也不是成文的，而是在做事情的方法中、对待世界的态度里。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。 二十六、克制是我们愿景里的一部分。AGI 是收益最大的，其他事情有精力会做，没精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了。只要能够做成，随便分一点利益就非常大。而你越克制，就越有可能能够做成这件事。 二十七、开源也属于克制的一部分。在定价上，我们也肯定不是以公司收入最高或者利润最高作为出发点的。克制是一种战略。 二十八、开源和低价，让员工觉得很有成就感，组织因此有凝聚力，对社会有好处，其他同行和普通人都会很高兴。所以这种克制，从远景上来讲，能够增加我们做成 AGI 的概率。 二十九、如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临着更大的困难。