Breaking News: DeepSeek
by Max For AI @MaxForAI
DeepSeek（@deepseek_ai）の創業者である梁文峰が、4時間にも及んだとされる投資家向け会議で行った発言が公表された。
この1ヶ月間、この会話の断片が中国のAIコミュニティや投資家の間で出回っている。最も印象的なのは、梁文峰が「No」という言葉を繰り返し強調している点である。
「天才」神話にNo.
利益最大化にNo.
クローズドソースモデルにNo.
ユーザーを盲目的に追いかけることにNo.
動画生成、3D、世界モデル、あるいは次の「スーパーアプリ」になることにNo.
彼の説明は簡潔明瞭だ：
「自制が戦略だ。ある種のものを諦めることは、AGI（汎用人工知能）を実現する可能性を高めることにつながる。」
会議の主な要点は以下のとおり：
– DeepSeekにはメインスレッドが1つしかない: AGIだ
梁文峰は、今は製品の売上最大化を追求する時期ではないと考えている。その中核は、人工知能の頂点、すなわち汎用人工知能（AGI）を追求することだ。
彼のAGIロードマップは非常に明確だ。昨年のマイルストーンは思考連鎖推論だったが、今年のマイルストーンはエージェントである。エージェントの次は、継続的な学習だ。継続的な学習の後に、AIの自己反復がくる。そして、AIは人間がより高度なAIシステムを開発するのを支援し始める。最後に、具現化知能（エンボディドインテリジェンス）。梁文峰はこの過程を「漸進的特異点」と呼んでいる。
こうした考えに基づき、DeepSeekは現在、多くの有望な方向性を積極的に放棄している。
「3Dやビデオ制作など、多くのことが私たちの主要な事業テーマには含まれていない。」
彼はまた、世界モデルの重要性にも疑問を呈した：「世界のモデルは、知能の上限とはあまり関係がない。」
マルチモダリティは製品とエンドユーザーにとって重要だが、あくまでも構成要素の一つに過ぎない。「それは主要な糸口でもなければ、知能そのものではない」。
－次世代モデルは継続的な学習機能を備えている必要がある
人間は仕事を通して学び続けることができる。しかしAIは新しいタスクを開始するたびに、関連するすべてのコンテキストを人間が再提供する必要がある。「これはほとんど不可能だ」。
だから梁文峰は、現在のAIはまだ従業員を完全に代替することはできないと考えている。
「次世代モデルは継続的な学習能力を備えていなければならない。そうでなければ、次世代モデルとは呼べない。」
同時に、彼は知性の究極は具現化にあるかもしれないと述べた。
彼の論理は単純だ：人間が本当に必要としているのは、新たなコンピュータインターフェースではない。人間が必要としているのは労働力だ。
－DeepSeekは利益最大化を追求しない
梁文峰は、DeepSeekは収益最大化を目標とした価格設定は行わないと述べた。「我々は妥当な利益しか得ない」。
DeepSeek V4は、需要過多への懸念から当初は高価格設定されていた。その後、DeepSeekは価格をその4分の1にまで引き下げた。「社内の多くの人が歓声を上げた」。
なぜならこのモデルを構築する目的は、より多くの人にその機能を最大限に活用してもらうことにあるからだ。話題に上る低コストは、単なるビジネス戦略ではない。「低コストは、そのアーキテクチャの結果である。」
コストが下がれば、AIはより身近なものになるだろう。しかし、もっと深い理由がある：
単位あたりの計算コストが低いほど、DeepSeekは限られた計算能力でより大規模なモデルを学習させることができる。「大企業はリソースを投入することで問題を解決できるが、私たちはコスト効率を優先する。」
興味深いことに、梁文峰はAPIビジネスはそれほど素晴らしいとは思っていない。
「APIを販売することは、それほど魅力的なことだとは思わない」。
DeepSeekは、サービス維持のために小さなチームしか必要ない。顧客サービスはほとんど不要で、販売も必要ない。ユーザーは自分からやってくる。「私たちは常に商業化に取り組んできたが、商業化を目標としていたわけではない。」彼は、DeepSeekが本格的に商業化へと舵を切る時期はまだかなり先だと考えている。
－オープンソースはDeepSeekの戦略的スイートスポット
従業員にとって、オープンソースは達成感と組織の一体感をもたらす。社会にとって、それは研究者、企業、そして一般ユーザーに役立つ。「オープンソースは社会貢献の一形態だ」。
梁文峰は、AIは最終的には巨大な産業となり、それを独占しようとする者は誰であれ最終的には失敗すると考えている。「もしAIが人類社会のGDPの10％を占めるようになったら、そのパイの分け前を独占しようとする者は誰であれ、歴史によって見捨てられるだろう。」
梁文峰は、DeepSeekはより強力なバージョンを社内に保持したまま、より性能の劣るバージョンをオープンソース化することはないと述べた。彼は競合他社がDeepSeekのモデルを導入することについては心配していない。
小規模なスタートアップ企業は、最先端のモデル研究を行うためのリソースや意欲が不足している可能性がある。大企業は豊富な資源を持っているかもしれないが、組織的な障壁に直面する可能性がある。梁文峰は、DeepSeekは稀有な中間的な立場にあると考えている。「これはわが社のような規模の企業にとってスイートスポットだ。」
－中国とアメリカのAIの差は主にリソース
梁文峰は、中国は真の才能が不足しているわけではないと考えている。DeepSeekは米中AI競争の構図を塗り替えることを目指している：計算能力のごく一部を使ってその差を6ヶ月、あるいは3ヶ月にまで縮める。こう判断する理由は、彼がスケーリング理論を今もなお信じ続けているからだ。「私たちはスケーリングを信じている。規模が大きくなればなるほど、結果は確実に良くなる。」
DeepSeekが現在の規模でモデルをトレーニングするのは、それが十分だからではない。しかし、既存の計算能力ではこの規模しか実現できない。梁文峰は、最先端モデルの競争は最終的に3つの要因によって決まると考えている：コスト、時間、ユーザーエクスペリエンスだ。
「コストが最優先」
もし2社が同じ品質の製品を提供するなら、どちらがより低コストでサービスを提供できるかで勝敗は決まる。
その次が時間だ。数ヶ月早かったり遅かったりするだけで、大きな違いが生じる可能性がある。
ユーザーエクスペリエンスは顧客の定着率や障壁を生み出す可能性があるが、梁文峰はそれを最も根本的な競争優位性とは考えていない。
－梁文峰が絶対に譲れない唯一のことはチームの安定性
彼はそれをDeepSeekにとって最大のリスクの一つと見ている。
正確には彼はこう言った：「私が譲れないことが一つある。それはチームの安定性を維持することだ」。
そして、今回の資金調達ラウンドによってこのリスクは大幅に軽減された。
「チームの安定性を維持できる限り、AGIは必ず達成できる。それだけのことだ。」
興味深いことに、DeepSeekの組織構造はトップダウンとボトムアップの両方の要素を兼ね備えている。
梁文峰は、トップダウン方式の部分を「正しいことをする」と呼んでいる。
しかし彼は、アサインされた業務が従業員の時間の半分以上を占めることは望んでいない。残りの半分はボトムアップ方式を維持すべきだ。
研究者は、事前の承認や固定された要件なしに、重要だと考える方向性を自由に探求することができる。
多くのAIチームとは異なり、DeepSeekは過度な残業を推奨していない。
「研究には比較的リラックスした環境が必要だ」。
もう一つの理由はフォーカス（集中）だ。DeepSeekの製品の多くは完璧ではないが、同社はあえてすべての問題を修正しようとはしない。梁文峰もこれを抑制と捉えている。
興味深いことに、DeepSeekは主要業績評価指標（KPI）ではなくビジョンによって動かされている。
「特定のKPIを達成することは、私たちのやり方ではない」。
梁文峰は、DeepSeekのビジョンは必ずしも正式に文書化されているわけではないと述べた。それは会社の仕事のやり方や、世界に対する姿勢の中に存在している。
「ビジョンとは壁に掲げるスローガンではない。大切なのは、何を言うかではなく、何をするかだ。」
梁文峰の最後の警告は、おそらく彼の最も重要な言葉でもあるだろう：
「もしあなたのビジョンがもっと多く奪うことなら、あなたは既に負けている。さらに大きな困難に直面するかもしれない。それが世の中の仕組みだ。」
DeepSeekはすべてのAI市場で勝利を収めたいのではない。汎用人工知能（AGI）の実現に必要な、集中、コスト面での優位性、チームの安定性、そして組織的な自由度を維持したいと考えている。
そして梁文峰は、汎用人工知能（AGI）実現の可能性を高めるためなら、他のほとんど全てを犠牲にする覚悟があるようだ。彼は実にクールなことをやっている。