4 Stunden, 11 Themen, 118 Antworten – Liang Wenfeng beantwortet alles im internen Austausch

DeepSeek hat kürzlich die erste externe Finanzierungsrunde seit seiner Gründung abgeschlossen. Das Gesamtmittelaufkommen dieser Runde übersteigt 500 Milliarden Yuan (ca. 74 Milliarden US-Dollar), die Vorbewertung beträgt etwa 3675 Milliarden Yuan (ca. 543 Milliarden US-Dollar). In der Investorenbesetzung hat Liang Wenfeng, Gründer von DeepSeek, persönlich 200 Milliarden Yuan investiert, Tencent 100 Milliarden Yuan, CATL 50 Milliarden Yuan, NetEase, JD und IDG Capital jeweils 30 Milliarden Yuan, und der Nationale Investitionsfonds für die KI-Industrie 10 Milliarden Yuan.

Vor diesem Hintergrund hatte Liang Wenfeng einst das Prinzip „keine Finanzierung, kein Börsengang, keine Kommerzialisierung“ aufgestellt. Diese groß angelegte Finanzierung markiert den offiziellen Eintritt von DeepSeek in den Kapitalmarkt und hat breite Aufmerksamkeit der Branche für seinen Kommerzialisierungsweg und seine technische Vision ausgelöst.

Auf einem kürzlich stattgefundenen Investorenmeeting erläuterte Liang Wenfeng detailliert die Organisationskultur, die Open-Source-Logik, die technische Roadmap von DeepSeek sowie seine Ansichten zum Wettbewerbsumfeld der Branche.

Im Folgenden wird die von Tencent Tech erhaltene Aufzeichnung der rund 4-stündigen Rede von Liang Wenfeng auf dem Meeting nach Themen sortiert dargestellt, insgesamt 118 Punkte. Der Text behält die ursprüngliche Bedeutung so weit wie möglich bei und wurde nur geringfügig bearbeitet.

01 Vision und Zurückhaltung

1. Als wir anfingen, dieses Unternehmen zu gründen, war unsere ursprüngliche Absicht nicht, am Ende viel Geld zu verdienen, auf den Kapitalmarkt zu gehen, an die Börse zu kommen oder etwas Derartiges. Die ersten Dutzend Menschen haben das absolut nicht so gedacht – wenn sie das so gedacht hätten, wären sie nicht gekommen.
2. Wir führen diese Sache mit einer sehr großen Güte gegenüber der Welt durch. Wir glauben, dass dies für die Menschheit nützlich ist, etwas, das über das Geld hinausgeht. Unsere ursprüngliche Absicht, unsere Vision bei der Gründung und die Vision, an der wir bis heute festhalten, folgen nicht dem Prinzip der Maximierung des geschäftlichen Nutzens.
3. Ein großes Unternehmen zu verwalten hängt nicht von Regeln und Vorschriften ab, sondern von der Vision. Die Vision ist kein Slogan an der Wand. Die Vision zeigt sich darin, wie Sie handeln, nicht wie Sie sprechen – also wie Sie tatsächlich operieren.
4. Wir haben keine formale Organisation. Wir werden von der Vision angetrieben und durch sie organisiert. Wir arbeiten nicht nach dem Prinzip „bestimmte KPIs zu erreichen, keine Bewertungen durchzuführen“ – es gibt nur die Vision.
5. Diese Vision ist sogar nicht schriftlich festgehalten, wurde nie aufgeschrieben. Sie liegt in unserer Art, Dinge zu tun, und unserer Haltung gegenüber der Welt.
6. Wir haben nicht viele andere Vorteile. Wir haben keine besonderen Fähigkeiten, sind nicht reicher als andere und auch nicht, dass unsere Mitarbeiter besser sind als die in anderen Unternehmen – das stimmt einfach nicht. Als wir dieses Unternehmen vor zwei Jahren gründeten, hatten wir nicht viel Geld, nicht viele Grafikkarten, keine Bekanntheit und keine Ausstrahlung. Wir waren einfach eine Gruppe ganz gewöhnlicher Menschen.
7. Je zurückhaltender Sie sind, desto wahrscheinlicher gelingt es Ihnen – zumindest hat sich das bisher bestätigt und lässt sich logisch erklären. Andernfalls lässt sich nicht erklären, warum wir Erfolg haben: Wir haben keine besonderen Waffen, einen sehr niedrigen Ausgangspunkt, sehr wenige Ressourcen und unsere Mitarbeiter sind einfach eine zufällige Gruppe gewöhnlicher Menschen.
8. Die KI-Angelegenheit ist zu groß, die damit verbundenen Vorteile sind zu riesig. Wir sind sehr zurückhaltend. Solange wir das Ziel erreichen, werden die Vorteile am Ende sehr groß sein. Selbst wenn Sie nur einen kleinen Teil davon erhalten, ist der Nutzen bereits enorm. Deshalb brauchen wir uns jetzt überhaupt keine Gedanken darüber zu machen, welchen Teil des Nutzens wir nehmen und wie wir ihn erhalten – ich glaube, das braucht man überhaupt nicht zu überlegen, weil der Nutzen groß genug ist.
9. Letztes Frühjahr hatten wir plötzlich sehr viele Nutzer, aber wir haben nicht versucht, diese Nutzer zu behalten, sie zu monetarisieren oder diese geschäftlichen Vorteile zu ergreifen und an den Nutzern zu realisieren. Wir haben nicht um Nutzer geworben und nicht versucht, schnell Geld zu verdienen, aber wir haben uns sehr bemüht, die Nutzer gut zu bedienen.
10. Wir haben nie die Vorstellung, die nächste Super-App zu bauen, mit irgendjemandem zu konkurrieren, das nächste ByteDance oder das nächste Tencent zu werden – solche Gedanken haben wir überhaupt nicht. Ich glaube, die Chancen für AGI in der Zukunft werden sehr groß sein, die Chancen für AGI werden immer sehr groß sein.
11. Zurückhaltung ist eine Strategie. Manchmal kann man einige Dinge aufgeben, um mehr andere Dinge zu erhalten. Das Nicht-Open-Source-Machen ist genauso: Man kann es als unseren Druck betrachten, aber auch als unsere Art, Vorteile abzugeben.
12. Diese Zurückhaltung, so verstehe ich, kann langfristig die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass wir AGI erfolgreich entwickeln. Wenn ich über eine Sache nachdenke, zweifle ich nicht daran, dass AGI einen sehr großen kommerziellen Wert hat. Auf dieser Grundlage denke ich zuerst nicht daran, wie ich meinen Anteil vergrößern kann, sondern daran, wie ich die Wahrscheinlichkeit erhöhen kann, das Ziel zu erreichen.
13. Wir sind immer sehr zurückhaltend und wollen kein Gegner von irgendeinem großen oder kleinen Internetunternehmen werden. Ich hoffe, dass wir ihnen Fähigkeiten verleihen oder allen bei der Durchführung dieser Sache helfen können.
14. Ich glaube, dass wir mit dieser Haltung in der Vergangenheit überhaupt nichts verloren haben. Weder durch Open-Source noch durch unsere Güte oder unsere Hilfe für andere haben wir irgendwelche Nachteile erlitten. Im Gegenteil, es hat uns sogar Vorteile gebracht. Das scheint gegen die Intuition zu sprechen, aber es ist tatsächlich so.
15. Wir haben AGI als Ziel, aber wir betreiben ständig Kommerzialisierung – deshalb haben wir C-End-Nutzer und Einnahmen aus dem B-End. Nach historischen Erfahrungen ist diese Strategie erfolgreich.

02 AGI-Roadmap

1. Wenn Sie ein Problem sehr klar beschreiben und ihm den vollständigen Kontext sowie Anweisungen geben, übertrifft das Modell bereits die Fähigkeiten des Menschen. Aber hier gibt es eine Definition und eine Voraussetzung: Sie geben ihm den vollständigen Kontext und die vollständigen Anweisungen.
2. Künstliche Intelligenz kann Ihre Mitarbeiter nicht ersetzen. Aber wenn KI die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen hat und wie Ihre Mitarbeiter zwei Monate lang im Unternehmen lernt, dann kann sie alle Menschen der Welt ersetzen. Also fehlt uns für den nächsten Schritt nur noch das kontinuierliche Lernen.
3. Die Entwicklung von KI kann als eine Leiter verstanden werden. Die Stufe, die wir letztes Jahr gegangen sind, ist die Chain of Thought. Denn wir haben festgestellt, dass man durch die Methode der Chain of Thought die Intelligenz auf ein höheres Niveau heben kann.
4. Die diesjährige Stufe ist der Agent. Denn wir haben entdeckt, dass man mit der Agent-Methode auch mehr Dinge erledigen kann, sein Fähigkeitsbereich wird größer und die Obergrenze seiner Intelligenz wird höher. Der Agent nutzt die Chain of Thought, und die Chain of Thought nutzt wiederum die vorherige Stufe – das vorherige Niveau ist das Sprachmodell. Also war kein einziger Schritt umsonst.
5. Nach dem Agent glauben wir, dass das zu lösende Problem das kontinuierliche Lernen ist: Wie man das Modell dazu bringt, kontinuierlich zu lernen, statt ihm ein intensives Training zu geben. Es sollte wie ein Mensch in der Lage sein, über einen längeren Zeitraum kontinuierlich zu lernen.
6. Nach dem kontinuierlichen Lernen könnten wir zu einem Singularität gelangen. Diese Singularität bedeutet: Wenn das Modell kontinuierlich lernen kann, ist es in der Lage, alle Dinge zu tun, die Menschen tun können. Es kann seine eigene Version weiterentwickeln, selbst forschen und dann seine nächste Version sowie bessere KI-Modelle entwickeln.
7. Diese Singularität ist kein plötzlicher Punkt, sondern ein gradueller Prozess. Dieser Prozess könnte auch eine relativ lange allmähliche Veränderung sein, keine sprunghafte Änderung. Aber aus Gewohnheit betrachten wir es oft als eine Singularität.
8. Das ist unsere Vermutung, so stellen wir uns den Zeitplan vor: Zuerst lösen wir das Lernen des Lernens, dann erreichen wir die Singularität der Intelligenz, die Singularität der Selbstiteration, und erst danach kommt die verkörperte Intelligenz. Nach der verkörperten Intelligenz tritt sie in die reale Welt ein, kann Ihnen Hausarbeiten erledigen und Ihnen im Alter helfen.
9. Wenn wir zuerst das kontinuierliche Lernen lösen, dann die Singularität der Selbstiteration und danach die verkörperte Intelligenz, ist der Weg sehr einfach. Denn später können Sie die früheren Technologien nutzen, um die späteren Technologien zu entwickeln.
10. Wir konzentrieren uns nur auf die Hauptlinie von AGI. Der KI-Bereich ist sehr breit, aber es gibt viele Dinge, die nicht auf dieser Hauptlinie liegen – zum Beispiel 3D- oder Videogenerierung. Ich glaube, das hat nicht viel mit der Hauptlinie der Intelligenz zu tun, also werden wir das nicht machen.
11. Die Videogenerierung war von Anfang an sehr beliebt, es schien, dass man das unbedingt machen muss, sonst ist man kein KI-Unternehmen. Das fand ich sehr seltsam: Wenn man genau darüber nachdenkt, hat das nichts mit der Roadmap der Intelligenz zu tun.
12. Geschäftlich gesehen ist das ein gutes Geschäft, aber es hat nichts mit Intelligenz zu tun. Wir machen das nicht, nur weil es ein gutes Geschäft ist – wir machen es nur, wenn es Teil der Roadmap der Intelligenz ist.
13. Nach unserer Einschätzung sind das Weltmodell und die Intelligenz nicht die wichtigsten Dinge in der aktuellen Phase. Das Wichtigste ist das KI-Training und wie man nach dem KI-Training das kontinuierliche Lernen löst. Das ist die Einschätzung unseres Unternehmens – natürlich hat jedes Unternehmen eine andere Meinung dazu.
14. Wir glauben derzeit an eine Erzählung: KI kann die KI-Forschung beschleunigen. Das bedeutet, der Prozess ist nicht linear. Weil Sie KI nutzen können, um Ihre eigene Forschung zu beschleunigen, wird es später nicht-linear verlaufen.
15. Ich glaube, dass wir am Ende definitiv in den Bereich der verkörperten Intelligenz einsteigen werden. Denn für einen normalen Menschen ist sein Bedürfnis kein Computer, oder? Normale Menschen brauchen Computer nicht für Essen, Trinken, Wohnen, Reisen und alle Alltagsbedürfnisse. Sie brauchen die verkörperte Intelligenz, um die spezifischen Anforderungen an menschliche Arbeitskräfte zu erfüllen.
16. Was soll AGI unserer Meinung nach tun? Es soll uns helfen, die nächste Version des Modells zu iterieren. Wenn wir die verkörperte Intelligenz haben, hoffen wir, dass sie auch die nächste Generation der verkörperten Intelligenz und den nächsten Roboter iterieren kann.
17. Die Kernfähigkeit des nächsten Modells muss die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen haben – nur dann kann es das nächste Modell genannt werden. Davor können wir nur die Kosten senken, die Wirkung verbessern und die Geschwindigkeit erhöhen. Für einen großen Durchbruch muss das Modell die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen besitzen.
18. Die Fähigkeit des aktuellen Agenten ist begrenzt, weil er nicht kontinuierlich und nicht effektiv kontinuierlich lernen kann. Wenn wir das kontinuierliche Lernen zuerst realisieren, wird die Fähigkeit von KI sehr stark sein und die Effizienz unserer eigenen Forschung erheblich steigern.
19. Wenn wir das kontinuierliche Lernen zuerst realisieren, wird die allgemeine Intelligenz sehr einfach zu erreichen sein – mit ihrer Hilfe geht es leicht. Deshalb sage ich, das ist das Ergebnis, das wir gerne sehen: Wir werden viel weniger Mühe haben. Sonst ist die manuelle Entwicklung der allgemeinen Intelligenz sehr anstrengend, eine datenintensive und personalintensive Arbeit mit geringem Kosten-Nutzen-Verhältnis.

03 Team und Talente

1. Die Erfahrung der Vergangenheit hat mir gezeigt, dass die Vision von AGI sehr mächtig ist. Der Vorteil bei den Talenten liegt nicht darin, dass unsere Leute klüger sind als andere, sondern darin, wie wir diese Talente organisieren, sie motivieren und mit ihnen zusammenarbeiten.
2. Wenn man kluge Leute zusammenbringt, bedeutet das nicht automatisch, dass sie zusammenarbeiten und voller Leidenschaft auf ein Ziel hinarbeiten können. Deshalb braucht man eine Vision.
3. Unser größtes Kerninteresse ist die Aufrechterhaltung der Teamstabilität. Das ist unser größtes Kerninteresse, man kann sogar sagen, das einzige Kerninteresse. Solange ich die Teamstabilität aufrechterhalten kann, werde ich AGI definitiv erfolgreich entwickeln – so einfach ist das.
4. Geld ist kein Problem, Ressourcen sind kein Problem, alle anderen Faktoren sind leicht zu beschaffen. Für uns gibt es nur ein einziges Kerninteresse, das wir nicht aufgeben können: Wir müssen die Teamstabilität aufrechterhalten.
5. Das ist auch eine sehr große Herausforderung für uns, oder ich würde sagen, das größte Risiko. Natürlich wurde dieses Risiko durch unsere jüngste Finanzierung stark verringert. Denn die Optionen, die alle erhalten haben, sind relativ zahlreich und der Betrag ist sehr hoch.
6. Was die Teamstabilität betrifft: Solange die wichtigsten und ältesten Mitarbeiter stabil bleiben, werden die anderen kaum gehen. Selbst wenn ihre Optionen und ihr Einkommen etwas geringer sind, werden sie nicht gehen. Denn sie sind nicht nur wegen des Geldes hier – alle hoffen, in einer Umgebung, in der AGI entwickelt werden kann, an dieser Sache mitzuwirken.
7. Alles andere ist eine Frage der Zeit. Andere Dinge führen höchstens dazu, dass wir ein halbes oder ein ganzes Jahr später fertig sind, aber nicht dazu, dass wir es nicht schaffen. Wir haben definitiv genug Geld und genug Ressourcen – an all dem fehlt es nicht.
8. Der Unterschied zwischen uns und den USA liegt hauptsächlich bei den Ressourcen, der Unterschied bei den Mitarbeitern ist nicht groß. Bei den Menschen gibt es fast keinen Unterschied – es sind dieselben Leute, möglicherweise Chinesen. Wenn Chinesen ins Ausland gehen, bleiben einige in China, einige im Ausland. Es stimmt nicht, dass nur die klugen Leute ins Ausland gehen.
9. Talente sind kein Engpass, die Ressourcen sind der größte Engpass. Ressourcen beeinflussen zuerst die Talentausbildung: Weil wir wenig Rechenleistung haben, gibt es weniger Möglichkeiten für Experimente, deshalb gibt es insgesamt einen Unterschied bei den Talenten zwischen uns und den USA. Der Unterschied bei den Talenten liegt im Wesentlichen am Unterschied bei der Rechenleistung.
10. Der Mangel an KI-Talenten ist auch nur eine vorübergehende Erscheinung, und wir haben bereits gesehen, dass er stark abnimmt. Denn es fehlt wirklich nicht an KI-Fachkräften – jedes Unternehmen kann sie schnell selbst ausbilden, die Ausbildung von Fachkräften geht sehr schnell.
11. Es gibt derzeit etwas zu viele Unternehmen in China, die Modelle entwickeln. In den USA gibt es vielleicht nur drei, aber in China gibt es zu viele Unternehmen, die Basismodelle entwickeln. Am Ende werden nicht so viele Leute für die Entwicklung von Basismodellen benötigt, die Zahl wird sich zwangsläufig verringern.
12. Das Management unseres Unternehmens folgt im Grunde zwei Linien: Eine Linie ist von oben nach unten, die andere von unten nach oben. Von unten nach oben bedeutet: Jeder denkt selbst darüber nach, was er machen möchte, macht es selbst, niemand kontrolliert ihn, es gibt keine KPIs.
13. Im Allgemeinen hoffen wir, dass die Mitarbeiter die Hälfte ihrer Zeit frei einteilen können, tun können, was sie wollen. Das ist ein Forschungsbereich, in dem sie selbst erkunden können, was sie für wichtig halten – es gibt keine vorherigen Anforderungen.
14. Wir arbeiten im Allgemeinen nicht viel Überstunden. Es gibt zwei Gründe für Überstunden: Erstens braucht die