
A | 讯 据市场监管总局消息,针对舆论关注的河北省张家口市康保县“白菜收购环节蘸取甲醛溶液”问题,国务院食安办、农业农村部、市场监管总局高度重视,第一时间指导属地调查核实,依法从严从快处置,对涉事白菜流向进行追查,严防问题产品流入市场。 DeepSeek近日完成了成立以来首轮融资,融资规模约510亿元人民币,投后估值约4185亿元。创始人梁文锋个人出资约200亿元,投资方阵营有腾讯、宁德时代体系、京东、网易、IDG资本等机构。

B | 与此同时,据多家媒体报道,DeepSeek已开始筹备中国内地IPO,最快可能于今年提交上市申请,并计划在2027年完成上市。同时举一反三,组织各地立即开展白菜等易腐蔬菜专项抽检和市场排查,一旦发现违法违规行为,将严惩重处、决不姑息,切实维护人民群众饮食安全。 在近期的一场投资者交流会上,梁文锋进行了近4小时的分享,详细谈到了DeepSeek的组织文化、开源逻辑、技术路线以及对AI行业竞争的判断。

C | 版权申明:凡注有“”或电头为“”的稿件,均为独家版权所有,未经许可不得转载或镜像;授权转载必须注明来源为“”,并保留“”的电头。 我们整理出了其中20个关键词和观点,带你看懂梁文锋眼中的DeepSeek下一阶段。

D | 。 1、愿景:管理一个大公司,靠的不是你的规章制度,靠的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语,愿景是你怎么做——不是怎么说——是你怎么实际运行。 2、克制:克制是一种战略。就在于有时候你可以舍弃一些,来换更多其他的东西。不开源这个事,其实也是一样的,也可以认为是我们的压力,也可以认为是我们的让利。 3、主线:我们只做AGI的主线。

E | AI领域很广泛,有很多东西我们觉得它不在这个主线上面,比如说3D、视频生成,我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系,我们不会去做……从我们的判断,世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。

F | 最重要的是AI训练,以及AI训练之后怎么解决持续学习。

G | 4、持续学习:(持续学习是)下一代模型的核心能力。必须要有持续学习的能力,它才能叫下一代模型。

H | 在那之前,我们能做的就是成本,然后效果做得更好,速度做得更快。但是要有大突破,它应该是具备持续学习的。 5、通用智能:持续学习先做出来,通用智能可能就很容易了——用它来做就很容易。

I | 所以我说这是一个我们比较希望看到的结果,比较省力、比较轻松。

J | 否则现在你要去人工做通用智能,它是一个比较累、比较苦,是一个数据密集、人力密集的事情,性价比也不高。

K | 6、稳定性:我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这是我们最大的核心利益,甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性,我一定能做成,一定能做成AGI,就这么简单。

L | 7、中美差距:人才不是瓶颈,资源是最大的瓶颈。

M | 资源首先影响到人才培养,因为算力少,我们能做的实验机会比较少,所以我们的人才整体上比美国有差距……我们看到的所有区别,包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别,可以认为都是因为算力资源上的区别。 8、管理:我们公司的管理其实是两条线,一条线是从上到下,一条是从下到上。从下而上,就是每个人自己想做什么,自己做,没有人管他,没有KPI……我们公司整体上是建立在共识的基础上的,我并不是说我一个人决定所有事情,而是我要寻求共识。我在公司内的权威以及在公司内的影响力,是建立在共识的基础上的。 9、资源:我们需要多少卡?现在肯定是越多越好。在我们能够承受的范围内,肯定是卡越多越好,这是毫无疑问的。

N | 所以我们现在策略是,在合理的价格里面,能买到多少卡就买多少卡。 10、规模:我们是信Scaling,肯定是规模越大,效果越好,能够解锁更多的功能。阻止我们Scaling的其实就是算力,并不是我们不想Scaling,是我们没有那么多的算力去做这个Scaling……我们训练这么大的模型,并不是因为我觉得这么大的模型就够了,而是我刚好有这么多资源。我是按照我的资源来算,我能够接受、能够训练的模型是多大,是这样算出来的,并不是这个模型就够了。 11、芯片:国产AI芯片的硬件和生态都没有问题,唯一有问题的是产能不够。国产卡适配这一点,没有障碍,英伟达挡不住。如果是在一个正常的商业环境里面,我能买到英伟达的卡,那么国产替代是比较难的;但是在英伟达的卡买不到的情况下,所有人都迫不得已,都要去做国产芯片……我觉得在这一点上,英伟达是在掘自己的坟墓。华为的950超节点,在性能和价格上可以完全平替英伟达的GB200、GB300。

o | 12、未来五年:我不太相信未来五年之后,我们还卡在产能的问题上。现在肯定是卡在产能问题上,今年、明年、后年,我觉得可能都还是卡在产能问题上,但五年之后,我觉得可能不一定,我还是比较乐观的。 13、全球AI位置:在全球AI中主导分工的时候,中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大。常理来讲,我们的产能最大,包括芯片,芯片可能我们的产能最大,我们的电力最多……中国人会把这产品做到最便宜,然后再在效果上(发力),毕竟国外的商品,现在很多商品中国产跟美国产并没有太大的区别。未来可能AI也是这样,但是中国产的AI可能价格会更便宜。

p | 这个便宜可能是系统性的低,就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。

q | 14、AI差距:最终的差距应该是三方面:一方面成本,一方面时间,一方面用户体验。除此以外,可能是没有什么差距的。 15、少即是多:拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多,愿景如果是拿得多的话,你就会被愿景是拿得少的人给打败。其实大家都没有拿到钱,只是一个愿景。你愿景是拿得多,你就先输了,你就会面临着更大的困难。 16、多模态:多模态布局我们一直在做。

r | 对产品来讲,它很重要;对C端用户产品来讲,它很重要。

s | 但是对智能的上限,它是一个组件,它不是主线本身……我们应该会上相关的模型,就是我们V4、V4的后续版本会支持原生的多模态。

t | 但是我们对多模态、对智能来讲它是个组件,我们不把它当作智能本身。 17、责先利后:我们内部很多人的想法是这样的——首先要对我们自己有用。当我们自己好用,那意味着可能别人也好用,但是首先得保证我们自己好用。对我们自己有用之后,我们在开发下一版模型的时候就会更快。 18、开源:在开源这个事情上面,我们一开始就想得非常清楚。首先,第一个就是愿景;第二个,我们认为要把AI这个事情在商业上做成,开源是有好处的。这听起来有点矛盾,有点违反直觉,因为在历史上,开源跟商业化都是有冲突的。

u | 但我觉得AI跟以前不一样……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,那么它其实是一个非常大的数字。你不可能独占这个事情,你一定得跟别人分享,否则你肯定活不下来。 19、数据:现在我们公司有一半的人在标数据。

v | 有一半的核心研究员,最重要的人,有一半在标数据。

w | 我们就集中在标数据。

x | 解决AI这个问题,在现在这个阶段靠的就是标数据。 20、商业化:我们本质上还是一个公司,只是说我们在考虑赚哪些钱、什么时候赚钱、赚多少钱、靠什么赚钱,我们有取舍。很多公司做得很伟大,因为它有一种利润以外的追求。那个追求最后不但没有影响到它的商业化,反而能让它商业化得更好。

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