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梁文峰闭门会详述DeepSeekAGI技术路线
梁文锋在投资人闭门会中系统阐述了DeepSeek的AGI技术路线，核心观点是：通过极致克制、开源战略和对商业化的冷静态度，提高实现AGI的概率。文章详细披露了其技术阶梯（从语言模型到具身智能）、商业化定价原则（只求合理利润）、开源策略（最强模型全量开源）以及组织管理方式（愿景驱动、无KPI）。文章独特之处在于，它不仅是一份技术路线图，更是一份罕见的、公开的AI公司底层哲学声明，展现了其与主流AI公司截然不同的价值观。适合对AI行业深层战略、技术公司治理感兴趣的读者，以及对中美AI竞争格局有观察需求的人。原文 ↗
核心观点
- ▍DeepSeek的底层哲学是：通过克制（不做短期商业化产品、不做非主线任务）、开源（最强模型全量开源、不搞阉割版）和极致的低成本，来最大化实现AGI的概率，而非追求短期利润或市场占有率。
- ▍AGI技术路线上的核心瓶颈是“持续学习”能力，即模型能像人类一样不断学习新知识，而不受限于固定的上下文窗口，这将是下一代模型的关键突破点。
- 01公司API定价原则是十个月收回设备成本，不追求利润最大化。曾因担心需求太多而主动将原价降至四分之一，团队反而欢呼。
- 02对外开源的模型与内部自部署模型完全一致，不会搞阉割版。梁文锋认为AI产业足够大，想独占利益一定会被历史抛弃。
- 03中美AI差距主要在算力，人才几乎没有差距。目前落后美国12-18个月，但只用了美国1/20的算力，目标是把时间差距缩短到3-6个月。
- 04V3训练时已不再使用英伟达CUDA生态，而是用自研编译器TileLang。看好华为950超节点，认为其性能和价格可完全平替英伟达GB200/GB300。
- 05公司靠愿景驱动，没有成文的KPI。一般不加班，员工一半时间做“正事”，另一半时间自由探索。
- 06目前全力做Coding Agent和通用Agent，因为Coding Agent能帮助AI开发AI，是迈向AGI最快的路径。
反方 / 局限
- — 文章虽未明确阐述，但“极致克制”战略存在风险：若其他公司（如OpenAI、Google）在Agent、具身智能等非主线领域取得突破性进展，DeepSeek可能因过早放弃这些赛道而错失机会。
- — “无KPI、不加班、自由探索”的管理模式，依赖团队高度的愿景一致性和自我驱动力，对于大规模团队（如超过1000人）的复制和扩张可能构成挑战。