十问梁文锋：关于克制、底线和人

DeepSeek创始人梁文锋在一场投资者交流会上，花了四个小时分享和问答，信息量很大。期间他的一些话，值得反复琢磨：“我们完全没有想过要做成下一个超级App，去跟谁竞争，或者做成下一个字节、腾讯。”“你越克制，越有可能做成AGI。”“只要能够保持团队的稳定性，我一定能做成AGI，就这么简单。”

基于交流会内容，我们在保留原话的基础上，梳理出十个关键问答，尽量直观地呈现梁文锋的思考路径。

问题一：

面对AI这块巨大的财富蛋糕，为什么DeepSeek要开源、要坚守“克制”？

开源这件事，从一开始就想得清清楚楚。首先，这跟我们的愿景直接挂钩——怀着对世界非常大的善意来做这件事，要对人类有用。其次，我们认为在AI领域，开源是有商业好处的。

听起来有点反直觉吧？历史上，开源和商业化往往是冲突的。但AI不一样，它足够大，最终可能占人类GDP的百分之十，这是个天文数字。一家公司不可能独占，必须跟别人分享。如果想着独占，一定会被历史抛弃。这是客观规律，也是历史观。

所以，不一定要按传统的商业思维来思考。你需要一套机制，确保自己能获得的利益是有限的，才有可能做成。因此，克制是必须的。如果你一开始就想着“人类GDP的百分之多少都归我了”，那越这么想，越做不成。越克制，越有可能做成AGI。

问题二：

大模型的商业利益如此巨大，DeepSeek在开源与API定价上，如何做商业权衡？

在AI上，开源本身就是克制的一部分。越克制，越容易做成，至少到目前为止是印证过的。否则没法解释我们为什么能做成：起点低、资源少，团队也就是一群随机组合的平凡人。我自己也不过是个大学毕业生，还不是最顶级的学校。

AI的利益太大了，我们只赚取一个合理的利润，而不是利润最大化。API定价的逻辑就是基于合理利润——大概从市场上买一批设备回来，十个月收回成本。在当前情况下，考虑到风险和前期的投入，服务器在财务上按三年或五年摊销，但商业上，我们觉得十个月收回成本就够了。

这不是利润最大化的做法。如果追求利润最大化，应该把价格定得更高，因为在这个价格区间，用户的需求是没有弹性的。价格翻一倍，token消耗量差别不大，总收入能接近翻倍。但这不是我们的目标。

说个故事。之前发布的一版模型，一开始担心需求太多，把价格定得比较高，团队里大家都不太高兴。后来把价格降到四分之一，大家就开心了。这才是我们真实的想法。愿景是让这个东西对人有用，而不是赚最多的钱。在能赚到合理利润的情况下，让大家都用得起。那次降价，公司群里很多人欢呼，大家都觉得开心。因为这才是我们花了这么多精力、用心把模型做好的目的：能够非常便宜、效果非常好，让所有人都能充分使用。这是我们的动力和愿景，也是公司凝聚在一起的内部共识。

问题三：

在人人都想抢夺流量、做超级App的当下，为什么DeepSeek不把C端和B端的商业变&现视作首要目标？

对我来讲，克制是一种战略。有时候舍弃一些东西，能换来更多其他东西。开源也是一样，可以看作是我们的让利。

这种让利，让公司内部员工有成就感，产生凝聚力；同时对社会、同行和普通人都有好处。从长远看，这种克制能增加我们做成AGI的概率。AGI的商业价值毫无疑问会非常大，在这个基础上，优先考虑的不是多拿份额，而是怎么增加做成的概率。

克制还体现在很多方面。比如去年春节，用户突然增多，但我们没有去追求留存、变&现，或者想办法从用户身上抢夺商业利益。只是努力把用户服务好。我们完全没想过要做成下一个超级App，去跟谁竞争，或者做成下一个字节、腾讯。

我们是可以这么做，但没有这么做，这也是克制的一部分。不要想什么钱都赚，好像有了用户，就能做成下一个字节，把一切都吃了。虽然在商业上这是行得通的——如果去年花大笔钱去抢用户，也是一种打法。但我们选择了非常克制的做法：不跟你去争。因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。

不应该什么芝麻都抢。当然，这个芝麻可能比较大，但和后面的AI相比都不算大。现在来看，去年没有在C端发力可能是对的，如果花很多钱把这事做大，其实并没有得到什么。

AGI的机会永远非常大。甚至不用考虑到时候在里面占什么位置、商业模式是什么。只要有那么大的商业机会，一定有办法。前面的芝麻也会捡，既然能随手拿到，就顺手拿着。但不会停下来，把它当成最重要的事情来做。

包括今年，API方面的ARR（年度经常性收入）也是有机会的。如果需求继续扩大，能买到更多显卡，ARR做到几个亿美金是很有可能的。如果能做到十亿美金，公司的现金流可能就回正了——但我们没有把它当做最优先的事。去年的C端、今年的B端，这事能做，也能做好，但这不是终极目标。公司大部分人都不认为，这是能与AGI同等重要的事情。

问题四：

既然在商业上选择了一再“克制与让利”，那么对DeepSeek而言，什么才是底线和绝不退让的核心利益？

我们在很多方面都要非常克制，但核心利益只有一点：保持团队的稳定性。这是我们最大、甚至唯一的核心利益。

只要大家都不走，能够继续做，基本上就没有什么风险。只是早一点晚一点的区别。如果遇到挫折大家都不走，我就可以继续。

钱肯定不是问题，资源也不是问题，其他要素都是容易获得的。对我们来讲，唯一没法退让的，就是必须保持团队的稳定性。这也是我们面临的非常大的挑战，或者说最大的风险。当然，随着近期的融资，这个风险得到了比较大的解除，因为大家拿到的期权金额还是比较大的。

只要最重要、最老的员工能够稳定，其他人哪怕期权少一点、收入少一点，也不会走。因为大家不是全奔着钱来的，都希望在一个能够做成AGI的环境里做事。这对人才是有吸引力的。从历史上看，跟同行比，我们的人才流动是比较少的，但这依然是我们最大、也是唯一的挑战。其他都是时间问题，最多导致晚半年、一年，但不会做不出来。肯定不缺钱，也不缺资源。

所以现在做的很多事情，都是为了保持团队的稳定性。除了这点以外，其他都是可以不要的、可以克制的。我们一直非常克制，不愿意跟任何一家互联网大厂或小厂成为对手。希望能给大家赋能，协助和帮助大家去做这个事情。

问题五：

从技术路线上来看，距离真正的AGI还有多远？下一代模型必须要跨越的核心瓶颈是什么？

从技术路线来看，AGI的路线图其实比较清晰。跟目前这一代AI技术相比，如果能把一个问题描述得很清楚，给它完整的上下文和指令，它已经超过人类了。但有个前提：必须给它完整的上下文和指令。这个定义很难达到。现在AI能具备的是，在一个局限的上下文里，它能做得比人更好。

但它还是替代不了人类，这里面还差一个地方——持续学习。人能持续学习：你招一个员工，花两个月时间熟悉环境和工作就能上手。他能听懂你说的话，比如“叫小王来”，他就知道小王是谁。但如果换成AI，因为前面没有这两个月的学习，你跟它说“叫小王过来”，就得告诉它小王是谁、什么职务、在哪里、怎么找他、注意什么。你得给AI所有的上下文，但这种情况不可能给所有上下文，这不现实。

所以AI并不能替代你的员工。但如果AI具有持续学习的能力，跟员工一样到公司学习两个月，就可以替代天下的人了。所以我们离下一步还差一个“学会如何学习”（Learning to Learn）。

AI的发展可以理解成一个阶梯。去年走的阶梯是CoT（思维链），通过思维链可以让智能达到更高的水平，让AI做更多的事情。今年跨过的阶梯是Agent，用Agent的方式，能力范围会更大，智能上限会更高。为什么是阶梯？因为后面的每一步都基于前面的基础。Agent要用到CoT，CoT又用到语言模型，没有一步是白走的。

AI智能的走向是有迹可循的。在Agent之后，我们觉得应该要解决的问题是持续学习（Continuous Learning），怎么让模型像人一样做比较长时间的持续学习。我们现在站在Agent这个地方，能看到的下一个瓶颈就是持续学习，这是相对比较明确的。卡在前面的这个障碍必须跨过去，一定有办法，但需要时间。持续学习之后，就会来到一个奇点——当模型能够持续学习之后，它已经能够做人类能做的所有事情了。它能够自己去研究，开发自己的下一个版本、更先进的人工智能模型，从而实现自己的迭代。

问题六：

Seedance、Sora曾火爆全网，为什么你认为“视频生成”和“世界模型”与提升智能上限没有关系？

我说的是在当前这个阶段，这是我们的判断，是我们自己的AI路线图，但不是唯一的路线图。

从我们的理解和判断来看，当前最重要的是把AI训练做好。把AI训练做好，并不需要世界模型，甚至不用多模态。因为把AI训练范围缩小一点，没有多模态，只是有一部分任务你做不了，但不影响这个算法的成立。多模态最终还是要做的。现在重要的是训练，下一步要解决的是持续学习的问题，再下一步是它自己问问题。但这个路线图里面没有世界模型，没有视频生成。

视频生成一开始出来的时候就特别火，好像这是必须要做的，如果你不做，就不是一个AI公司一样。其实只要仔细想想，它跟智能的路线图是没有什么关系的。事实上，你也发现了，Sora出来之后，所有人都做，大公司、小公司都做。但小公司后来都把它砍掉了。它跟智能的上限没有关系。在商业上，它是个好生意，但这跟智能没有什么关系。我们不会因为它是一个好商业而去做它，只会因为它是智能路线图上的东西，才会去做。

世界模型的含义就更不清楚了，很多东西都可以说它是世界模型。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。最重要的是AI训练，以及AI训练之后怎么解决持续学习。这是我们的判断，当然每个公司的判断是不一样的。

问题七：

在算力资源存在数量级差距的背景下，中国大模型与美国竞争的终局差距究竟在哪里？

最终的差距应该是三方面：成本、时间和用户体验。除此以外，可能没什么差距。

成本比较好理解，你提供同样质量的服务，能以什么成本来提供。比如说比亚迪的电池，在同等技术量的情况下，其他家是不是能按照这个价格来提供，这肯定是壁垒。所以成本排在第一位。

第二个就是时间，你什么时候能做到。早几个月、晚几个月，区别就很大。

第三个可能是用户体验，用户体验还是有些不一样，中间会有一些用户粘性和用户壁垒，但它可能不本质。本质还是第一个成本，第二个时间。你先做出来还是后做出来，做到同样东西是快点还是慢一点。

至于长期的商业化路径和产品线进一步丰富后怎么定价？我们觉得现在最值得做、最值得花精力的，还是做AGI，要把AGI的下限往上推、往前推。这个在现阶段，比做更多的产品线、考虑更多商业化路径更划算，是一个收益更大的路径。

问题八：

你们在实现AGI之路和商业化之间如何平衡？第一次融资，是怎么取舍的？

我们在做全球领先的AGI研究，并在适当时候进行商业化。我觉得我们一直在做商业化，只是没有以商业化为目标，而是以AGI为目标。从历史经验来看，这个策略是成功的。我觉得，离彻底转向商业化的时间点应该还很遥远。所以最大的还是技术的延伸，做下一代的技术，更多地解决现在的问题。

这也是我们克制的一部分。我希望这些商业机会能够让其他人来做，希望这些商业机会、怎么用这个AI，是整个社会、所有合作伙伴一起来做，大家一起来分享收益，而不是独吞——这不可能。而且我们没有那么多精力，组织也没有那么多人去做这个事。

对于融资，我们是精心挑选的。首先利益要比较一致，就是跟我们利益最一致的、对我们最没有敌意的、最希望我们能够做成功的。不是所有人都希望我们成功，因为我们还是损害了很多其他人的利益。

至于公司重大战略、技术业务决定的流程和决策机制，我们整体上是建立在共识的基础上的。并不是我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。我在公司内的权威和影响力，是建立在共识的基础上的。比如我要做一件事情，肯定是先看大家的共识是什么，大家想不想做。然后我可能会有一些引导或者倾向，但引导的作用非常有限，还是建立在共识的基础上。这个决策机制其实是一种寻求共识的机制，一定是有了共识，我才能够推得下去，我才会去推。

问题九：

AI时代会诞生万亿级公司，DeepSeek会不会向上游整合，去做垂直应用或闭环生态？

我们希望不用这个，我希望是其他人来做这个事情。我不希望把所有东西都吃了，只吃一块就好，吃最擅长的那一块，或者我们自己认为最核心的那一块，跟用户直接相关的那一块。

未来我们会不会自建大型的集群？这是肯定要的，我们自己一直在做这个事情，所有的集群都是自己建的。但是未来要不要自研芯片，取决于这里的收益有多大。假如说你是运营发电厂的，并不一定需要去造发电机，对不对？发电设备可以是别人造的，只要价格合理，为什么要自己造？

我希望能够以合理的价格买到芯片，这样我就不用去做芯片。AI这个事情很大，并不需要我什么都做，我只做一块。如果聚焦，并且这里的生意利益已经足够大——如果AI时代会产生很多家万亿级别的公司，我希望我们是其中一家。我们一直做其中一小块，成为其中一家已经没有什么问题了。我们的态度是，如果你真的想做别的，可能会有更多的主意。

譬如说，至少在toB、toC这两个业务上，目前能看到的，真的想做toC闭环的，反而我们做得好；真的想做toB闭环的，说不定也没有我们做得好。ToB业务的上限应该还是需求，在现在这一代AI技术的背景下，toB的需求应该是有限的。它会快速增长，但并不是一个无穷大的事情，最终还是受制于需求，不是算力。在当前技术的条件下，收入有多大，最终还是取决于需求。如果随着技术持续有突破，这个需求会越来越大。

问题十：

你们没有严格的KPI，甚至不鼓励加班，究竟靠什么来驱动这群“平凡的人”去完成不平凡的AGI事业？

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就自己做，没有人管他，没有KPI。从上到下就是正式的工作，我们要集体做一个什么事情，需要全公司的人一起配合。比如说要发DeepSeek V4，那么就得分工，每个人做一部分，那个是从上到下，我们叫做正式。一般我们希望这正式工作不要占用员工所有时间的一半。他还有一半的时间是不被安排的，想做什么就做什么。这是一个研究的范围，让他可以自己去探索，按照他觉得什么重要去探索什么，没有前置的要求。只要公司能支持，算力能支持他做，或者他不需要算力、需要做得很少，那么他根本就不用来协调。所以我们现在是这样的组织方式。

我们一般也不太加班，有两个原因。第一个是，做研究需要一个比较松弛的环境。你如果逼得很紧，就没法做研究。因为需要自己有这个兴趣，平时要去想这些问题，所以得是在一个比较松弛的环境里，才有可能探索。这是出于研究文化的需要。第二个是，我们非常聚焦。非常聚焦就意味着我们要做的事情很少，那就没那么多事情要做，就不需要加班。

我们为什么这么做？这就回到了我们的愿景。我们一开始来做这个公司，初衷没想到最后要赚多少钱，要到资本市场上去，要上市，所以没有这个初衷。最开始的几十个人完全没有这么想过。如果他这么想，他就不会来。所以总体讲，我们是怀着对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这是对人类有用的，是一个金钱以外的事情。当然，到了后面，发现利益非常大之后又有其他的诱惑，这是另外的事情。但是出发的初衷、我们的愿景，以及保持到现在的愿景，不是按照商业利益最大化的方式来做的。这点比较关键。

管理一个大公司，靠的不是规章制度，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，就是你实际怎么运行。所以，我们是怎么管理这么多人、怎么组织起来的？其实我们没有组织，就是愿景驱动的，靠一个愿景来组织。我们是没有组织的。这个有好处，也有坏处。未来我们会想办法扬长避短，但这是我们的特色。我们并不是以一个“我要实现什么KPI、没有考核”的方式来做，只有愿景。这个愿景甚至也不是成文的，没有写出来过任何东西。这个愿景是在我们做事情的方法、我们对待这个世界的态度里。可能公司每个人对这个愿景的理解也不一样，每一个人的愿景也是有差别的，但是在一个大的方向上是一致的。还是怀着对这个世界非常大的善意，想做一些事情。我们是用这个来组织起来的。