Лян Вэньфэн (DeepSeek) на встрече с инвесторами: сдержанность как стратегия

Стенограмма составлена по аудиозаписи длительностью около 3 часов 44 минут, расшифрованной автоматически и отредактированной с помощью ИИ, поэтому отдельные имена и цифры могли быть распознаны с ошибками. Ниже изложена позиция Лян Вэньфэна, основателя и генерального директора DeepSeek, в его собственной логике.

Видение вместо KPI

По словам Ляна, при основании компании никто не думал о заработке, выходе на биржу или IPO: команда взялась за дело «с огромной доброжелательностью к миру». Вслед за Джеком Уэлчем он считает главным для компании видение, причём не лозунг на стене, а то, как компания реально действует. Формальной организации и системы KPI в DeepSeek, по его словам, нет, а видение даже не записано: оно заключено в методах работы.

Себя и коллег Лян называет «группой обычных людей, сделавшей необычное дело». Два года назад у них не было ни больших денег, ни карт GPU, ни известности, а сам он, как говорит, выпускник «даже не самого топового» университета.

Сдержанность как стратегия

Ключевое слово встречи - сдержанность. ИИ, по оценке Ляна, может со временем занять порядка 10% ВВП человечества, и монополизировать такой рынок невозможно. Тот, кто хочет взять 5%, проиграет тому, кому достаточно 1%, а тот - согласному на 0,1%. Поэтому компания закладывает «разумную прибыль»:

• цены API рассчитаны так, чтобы закупленное оборудование окупалось примерно за десять месяцев, что соответствует примерно шестикратной прибыли; в бухгалтерии серверы амортизируются за три-пять лет;
• спрос в этом ценовом диапазоне, по словам Ляна, неэластичен: подъём цены вдвое почти удвоил бы выручку, а дальнейшее снижение не прибавило бы пользователей;
• однажды компания снизила цену одной из моделей до четверти, и сотрудники в общем чате ликовали;
• такую себестоимость, считает он, обеспечивает оптимизация DeepSeek, у крупных конкурентов она, по его оценке, в несколько раз выше.

Так же компания отнеслась к внезапной популярности на праздник Весны прошлого года: пользователей обслуживали, но не монетизировали и не стали бороться за рынок с ByteDance и Tencent. Лян вспоминает китайскую поговорку о кунжутном зёрнышке и арбузе: нынешний рынок - зёрнышки, впереди арбуз AGI.

Открытые модели и бизнес

Открытый код Лян называет частью видения и одновременно выгодным решением. Самая сильная модель компании, по его словам, тоже, вероятно, будет открытой, а открытая версия и версия, которую DeepSeek разворачивает сама, одинаковы. При шестикратной прибыли открытость не мешает бизнесу: сторонней компании невыгодно разворачивать модель самостоятельно, потому что добиться той же себестоимости очень трудно. Помешать открытость могла бы только тому, кто хочет стократную прибыль.

DeepSeek, по словам Ляна, помогает разворачивать свои модели всем, включая конкурентов Alibaba, Zhipu и Moonshot AI, и опасается лишь того, что у них пострадают качество или себестоимость. Потребительский и корпоративный сегменты он называет побочными продуктами на пути к AGI: для поддержки API хватает нескольких человек, службы поддержки и продажников нет. При этом выручка от API в этом году, по его оценке, может выйти на несколько сотен миллионов долларов, а при миллиарде долларов денежный поток компании станет положительным.

Дорожная карта к AGI

Развитие ИИ Лян описывает как лестницу: языковая модель, затем цепочка рассуждений (CoT), в этом году агенты. Каждая ступень опирается на предыдущую. Нынешний ИИ уже превосходит человека, если дать ему полный контекст и инструкции, но не может заменить сотрудника, которому нужно два месяца, чтобы освоиться в компании. Не хватает одного - непрерывного обучения. Дальше, по его гипотезе, порядок такой:

• непрерывное обучение;
• «сингулярность» - модель, способная сама разрабатывать свои следующие версии, причём это плавный процесс, а не точка;
• воплощённый интеллект, который войдёт в реальный мир: работа по дому, уход за пожилыми.

Генерацию видео и модели мира компания не считает магистральной линией интеллекта, хотя признаёт их хорошим бизнесом. Мультимодальность - компонент, как поиск: V4 и последующие версии получат её нативную поддержку. Потолка масштабирования языковых моделей Лян пока не видит. Первая цель каждой новой модели - помогать разработке самого DeepSeek, потому что это самый быстрый путь к AGI.

Карты, Huawei и отставание от США

Главный, по сути единственный ключевой интерес компании Лян называет одним - стабильность команды. Деньги и ресурсы, по его словам, не проблема, а текучесть кадров в DeepSeek ниже, чем у коллег по отрасли. Отставание от США он видит прежде всего в вычислительных ресурсах:

• у DeepSeek около 20 тысяч карт в эквиваленте H, большая часть получена за последние месяц-два; компания покупает столько карт по разумной цене, сколько удастся, ведь карты NVIDIA окупаются за десять месяцев, а деньги в банке дают пару процентов годовых;
• у крупнейших американских моделей около 800B активных параметров, у китайских - несколько десятков B; для обучения такой модели понадобится 50 тысяч GB300 или 200 тысяч карт Huawei 950;
• Huawei выделяет компании около 16 тысяч карт 950, что эквивалентно примерно 4 тысячам карт серии B; суперузел Huawei 950, по оценке Ляна, способен заменить GB200 и GB300 ценой «четыре карты за одну плюс два года отставания»;
• собственный язык высокого уровня TileLang позволяет не зависеть от экосистемы CUDA, а потерю 1-2% эффективности Лян считает приемлемой.

«Защитный ров» CUDA, по мнению Ляна, быстро разрушается: ИИ умеет писать код и помогает воссоздать экосистему, появились языки вроде TileLang, а специализированные чипы больше не связаны с наследием игровых видеокарт. Он ожидает, что в течение года практика докажет: с экосистемой китайских чипов проблем нет, остаётся лишь нехватка производственных мощностей.

Отставание моделей от США он оценивает в 6-18 месяцев, или «год-два при одной двадцатой американских мощностей», и ставит цель сократить его до 3-6 месяцев. Обучение следующей модели на 150B активных параметров в оптимистичном случае можно начать в конце года.

Рынок и устройство компании

Конкуренция больших моделей, по прогнозу Ляна, в итоге сведётся к себестоимости, времени выхода и пользовательскому опыту. Базовые модели в Китае делает слишком много компаний, и рынок консолидируется до трёх-четырёх игроков. Китай, по его мнению, станет крупнейшим производителем ИИ по объёму и сделает его дешевле, а нынешнее лидерство Anthropic над OpenAI временное.

Из практических приоритетов Лян выделяет Coding Agent: в Китае, по его мнению, разумнее всего бросить силы на универсального агента, а финансовые и медицинские агенты подождут. Половина ключевых исследователей компании сейчас занята разметкой данных, потому что решение задач ИИ на нынешнем этапе держится на данных. Галлюцинации он считает проблемой, которую решает качественное пост-обучение, но относит её к продуктовым. Дефицит ИИ-специалистов, по его словам, временный и уже заметно смягчился.

Управление в DeepSeek идёт по двум линиям: сверху вниз для общих проектов вроде выпуска V4 и снизу вверх для свободных исследований. Формальная работа занимает не больше половины времени сотрудника, переработок почти нет, а релизы выходят примерно раз в два-три месяца. С ростом численности часть подразделений получит более чёткую структуру. Даже если технологии остановятся, говорит Лян, одна продажа API способна содержать публичную компанию: «мы хотим более великую мечту, но у нас есть и гарантированный минимум».