DeepSeekを暴く：中国ハイテク界の理想主義をめぐる、より極端な物語

Author: Lily Yu; Source: Dark Surge Waves

中国の7大モデル新興企業のうち、ディープシーク（深度求索）は最も声が大きくないが、常に予想外の方法で知られている。ディープシーク（深度求索）は最も発言力が弱いが、その予想外の方法で常に記憶されている。

1年前、その驚きは、背後にいるクオンツのプライベート・エクイティ大手、ファントムスクエアが、大手企業以外で唯一、A100チップを1万個備蓄していたという事実からもたらされ、1年後には、中国における大型モデルをめぐる価格競争の火種となったという事実からもたらされた。

AIが続々と登場した5月、ディープシークは一躍有名になった。それはDeepSeek V2と呼ばれるオープンソースモデルのリリースから始まり、前例のない価格性能比を提供した。推論コストは100万トークンあたりわずか1ドルにまで下がり、これはLlama3 70Bのコストの約7分の1、GPT-4 Turboのコストの70分の1である。

DeepSeekはすぐに、バイト、テンセント、バイドゥ、アリや他の大手メーカーは抵抗することはできません、同時に "AI Poundland "を戴冠した価格を引き下げた。中国の大きなモデルの価格戦争は、このようにタッチ。

空気を満たす煙は、実際には、補助金を出すためにお金を燃やす多くの大手メーカーとは異なり、DeepSeekは黒字であるという事実を隠している。

その背景には、ディープシークがモデルアーキテクチャにおいて全面的に革新したことがある。これまで最も一般的に使われてきたMHAアーキテクチャと比較して、ビデオメモリフットプリントを5～13%に削減する全く新しいMLA（a new mechanism for multiple latent attention）アーキテクチャや、計算量を極限まで削減する独自のDeepSeekMoESparse構造を提案しており、これらすべてが最終的にコスト削減に貢献しています。

シリコンバレーでは、DeepSeekは「東洋からの謎の勢力」として知られており、SemiAnalysis社の主任アナリストは、DeepSeek V2の論文は「おそらく今年最高のもの」だと考えています。OpenAIの元社員であるアンドリュー・カーは、この論文を「驚くべき知恵に満ちている」と考え、そのトレーニング設定を自身のモデルに適用した。また、OpenAIの元政策責任者でAnthropicの共同設立者であるジャック・クラークは、ディープシークは「不可解な魔法使いたちを雇っている」と考えており、中国製の大型モデルは「ドローンや電気自動車と同じくらい侮れない存在になるだろう。と述べている。

これは、シリコンバレーがストーリーの大部分を牽引しているAIの波では珍しい状況です。複数の業界関係者は、この強い反応は、アーキテクチャレベルでの革新に由来し、国内のビッグモデル企業、さらにはグローバルなオープンソースベースのビッグモデルによる稀な試みであると語った。あるAI研究者は、「アテンション・アーキテクチャは何年も前から提案されているが、大規模な検証はおろか、変更に成功したこともほとんどない」と語った。

あるAI研究者は、「アテンション・アーキテクチャは何年も前から提案されているが、大規模な検証はおろか、変更もほとんど成功していない」と語る。

一方、国内の大手モデルはこれまで、アーキテクチャレベルのイノベーションに手を出すことはほとんどなかった。それは、米国は0～1までの技術革新に優れ、中国は1～10までの応用革新に優れている、という固定観念を打ち破ろうと率先して行動する人がほとんどいなかったからだ。このような行動が非常に不採算であることは言うまでもない。数カ月後には当然新世代のモデルが作られ、中国企業はそれに追随し、うまく応用するだけである。モデル構造にイノベーションを起こすということは、たどるべき道がなく、多くの失敗を経験し、時間と経済的コストが膨大になるということだ。

ディープシークは明らかに逆張りである。ビッグモデル技術は必ず収束し、後追いがより賢い近道であると喧伝される中、ディープシークは「回り道」の積み重ねの価値を重視し、中国のビッグモデル企業家は、アプリケーションの革新に加えて、世界的な技術革新の洪水に加わることができると信じている。

ディープシークの選択の多くは異なっている。これまでのところ、中国の7つの大型モデル新興企業の中で、唯一「欲しくもあり、必要でもある」ルートをあきらめ、toCアプリケーションを行わずに研究と技術に集中してきた企業であり、また、商業化を包括的に考慮せず、資本調達すら行わずにオープンソース路線を堅持してきた企業でもある。これらのことから、ポーカーテーブルの外では忘れられがちだが、もう一方では、ユーザーによる「タップ」型の普及によってコミュニティーの中にあることが多い。

ディープシークはどのようにして誕生したのか？私たちは、DeepSeekの創設者であるLeung Man Fung氏に話を聞きました。

ファントムキューブ時代から技術の裏方に徹してきた80歳の創設者は、ディープシーク時代も他の研究者と同じように論文を読み、コードを書き、グループディスカッションに参加するという控えめなスタイルを続けている。

海外のヘッジファンドを経験し、そのほとんどが物理学や数学の専攻出身である多くのクオンツファンド創設者とは異なり、梁文峰は常に地元出身で、初期には浙江大学の電気工学科で人工知能の分野でも学んだ。

多くの業界関係者やディープシークの研究者によると、梁文峰氏は現在の中国のAIコミュニティでは非常に珍しい人物で、「強力なインフラエンジニアリングとモデリングの能力とリソースを動員する能力を兼ね備えている」という、梁文峰は、「強力なインフラエンジニアリングとモデル研究能力をリソースを動員する能力と組み合わせる」ことができ、「高い位置から的確な判断を下すことができ、細部では第一線の研究者よりも強くなることができる」、「恐ろしいほどの学習能力」を持つ、中国のAI業界では稀有な人物であると同時に、「上司のような存在ではまったくなく、むしろオタクに近い！"

これは特に珍しいインタビューだ。彼は「損得」よりも「善悪」を優先させ、時代の惰性を見ることを思い起こさせ、「革新」よりも「独創的な革新」を優先させる数少ない人物の一人である。彼は「損得」よりも「正邪」を優先させ、時代の惰性を思い起こさせ、「独創的な革新」を優先させた数少ない人物の一人である。

1年前、DeepSeekが初めて市場から姿を消したとき、私たちはレオン・マン・フォンに初めてインタビューした。「狂気のファントムキューブ：ステルスAI巨人のビッグモデルへの道」である。もし「非常識なほど野心的で、非常識なほど誠実であれ」というフレーズが美しいスローガンだったとしたら、それから1年後、それは行動に移されつつある。

これが対話だ

価格競争の最初の一発は何だったのか？

「下剋上」：DeepSeek V2モデルのリリースは、瞬く間に大型モデルの血みどろの価格競争を引き起こし、業界内ではナマポだとも言われていますね。

梁文峰：ナマズになるつもりはなく、たまたまそうなってしまっただけです。

Dark Surge: この結果は驚きましたか？

Leung Man Fung: とても予想外でした。この値段で人々がこんなに敏感になるとは思いませんでした。私たちは自分たちのペースで物事を進め、価格設定のコストを考慮するだけです。私たちの原則は、お金に固執せず、法外な利益を上げないことです。この価格も利益のコストを少し上回ったものです。

「ダーク・サージ」：5日後にウィズダムスペクトラムAIが続き、バイト、アリ、バイドゥ、テンセントなどの大手が続いた。

Wenfeng Liang: Wisdom Spectrum AIはエントリーレベルの製品で、私たちと同じレベルのモデルはまだ高額です。Byteはそれに続く最初の製品です。フラッグシップモデルが当社と同じ価格まで下がったことで、他の大手メーカーも価格を下げるきっかけとなりました。大手プレーヤーのモデルは私たちのモデルよりもずっと高かったので、私たちはこんなことをしても誰も損をしないと思っていましたし、結局、補助金を出すためにお金を燃やすというインターネット時代の論理になってしまいました。

Wenfeng Liang：ユーザーを奪うことが主な目的ではありません。私たちが価格を下げたのは、一方では次世代のモデルの構造を探っており、コストが先に下がったからであり、他方では、APIやAIがどうであれ、誰もが普遍的にアクセスでき、手の届くものであるべきだと感じているからです。

ダーク・サージ：これ以前は、中国企業のほとんどが、現在の世代のラマ構造を直接コピーしてアプリケーションを作っていましたが、なぜモデル構造から始めたのですか？

Wenfeng Liang: もしアプリを作るのが目的なら、Llamaの構造を踏襲し、短時間で製品にたどり着くのが合理的な選択でしょう。しかし、私たちの目的地はAGIです。つまり、限られたリソースでより強力なモデル能力を実現するために、新しいモデル構造を研究する必要があるのです。これは、より大きなモデルにスケールアップするために必要な基礎研究のひとつである。モデル構造以外にも、データをどう構築するか、モデルをどう人間に近づけるかなど、さまざまな研究を行い、それがリリースしたモデルに反映されています。また、Llamaの構造上、学習効率や推論コスト、海外の上級レベルとは2世代ほど差があると推測されます。

『ダーク・サージ』：この世代間ギャップは主にどこから来るのか？

Leung Man Fung：まず、トレーニングの効率に差があります。国内最高レベルと海外最高レベルを比較すると、モデル構造とトレーニングダイナミクスに2倍のギャップがあると推定されます。さらに、データ効率にも2倍のギャップがあるかもしれない。つまり、同じ効果を得るためには、2倍のトレーニングデータと計算能力を消費しなければならない。つまり、同じ効果を得るためには、2倍のトレーニングデータと計算能力を消費しなければならないのだ。合わせて4倍の計算能力ということになる。私たちがやろうとしているのは、このギャップを埋め続けることです。

ディープシーク：ほとんどの中国企業はモデルとアプリケーションの両方を選択しているのに、なぜディープシークは今、研究と探査だけを行っているのですか？

Wenfeng Liang: 今最も重要なことは、グローバルなイノベーションの波に参加することだと感じているからです。過去何年もの間、中国企業は「技術革新は他人が行い、我々はそれを引き継いでアプリを作り、現金化する」という考え方に慣れ親しんできましたが、それは当たり前のことではありません。この波において、私たちの出発点は、一攫千金のチャンスを利用することではなく、エコシステム全体の発展を促進するためにテクノロジーの最前線に行くことです。

ダーク・サージ：インターネットとモバイルインターネットの時代が残した慣性は、米国は技術革新が得意で、中国はアプリケーションを作るのが得意だということです。

Wenfeng Liang: 経済が発展するにつれて、中国はヒッチハイクではなく、徐々に貢献するようにならなければならないと考えています。ITの波が押し寄せた過去30年間、私たちは基本的に真の技術革新に関与してきませんでした。私たちはムーアの法則が空から降ってきたり、より優れたハードウェアやソフトウェアが1年半で出てきたりすることに慣れており、それがスケーリング法則の扱われ方なのです。

しかし実際は、これは欧米が支配する技術コミュニティが何世代にもわたって取り組んできたことであり、私たちはこれまでそのプロセスに参加してこなかったために無視してきたことなのだ。

本当のギャップは1年や2年ではなく、オリジナルと模倣の違い

「ダークサイド」：なぜDeepSeek V2はシリコンバレーを驚かせたのか？シリコンバレーの多くの人を驚かせたのか？

Wenfeng Liang：米国で毎日起きている膨大な数のイノベーションの中でも、非常に一般的なものです。中国企業がイノベーションの貢献者としてゲームに参加しているので、彼らは驚いています。結局のところ、ほとんどの中国企業はイノベーションを起こすのではなく、追随することに慣れているのだ。

ダーク・サージ：しかし、その選択も中国の状況では贅沢すぎる。ビッグモデルは投資がかさむゲームであり、すべての企業が商業化を第一に考えるのではなく、ただ研究して革新する資本を持っているわけではありません。

Leung Man Fung: イノベーションのコストは確かに低くはありませんし、過去のフェティシズムの惰性のようなものも、かつての国情に関係しています。しかし今、中国の経済規模にせよ、バイトやテンセント、これらの大企業の利益にせよ、世界的に見れば決して低くはありません。イノベーションに欠けているのは、資本ではなく、自信のなさであり、効果的なイノベーションを実現するために高密度の人材を組織する方法を知らないことなのです。

ダーク・サージ：なぜ中国企業（資金に不自由しない大手を含む）は、迅速な商業化を最優先とすることが容易なのでしょうか？

Wenfeng Liang: 過去30年間、私たちは皆、金儲けを重視しており、イノベーションは軽視されてきました。イノベーションはビジネス主導のものばかりではなく、好奇心や創造性も必要です。私たちは過去の惰性に縛られているだけで、それもまた段階的なものなのです。

ダーク・サージ：しかし、あなたは実際には公益研究組織ではなく商業組織であり、イノベーションを起こし、それをオープンソースを通じて共有することを選択していますが、それはどこに堀を形成する必要があるのでしょうか？この5月のMLAアーキテクチャーのような革新は、すぐに他がコピーするでしょう？

Wenfeng Liang: 破壊的なテクノロジーの前では、クローズドソースが形成する堀は短命です。たとえOpenAIがクローズドソースであったとしても、他社に追いつかれることは止められないでしょう。そこで、私たちはチームに価値を置き、仲間はその過程で成長し、多くのノウハウを蓄積し、イノベーションを起こせる組織と文化を形成する、それが私たちの堀なのです。

オープンソースで論文を発表しても、実際には何も失わない。技術者にとって、フォロワーになることはとても充実したことだ。実際、オープンソースは商業的というよりも文化的な行為だ。与えることは実際、名誉なことなのだ。また、これを行う企業には文化的な魅力もある。

ダーク・サージ：朱小虎のような市場信奉者をどう思いますか？

Wenfeng Liang: 朱小虎は自己中心的ですが、彼のプレイスタイルはすぐに儲かる企業に向いています。一方、米国で最も儲かっている企業を見ると、懐の厚いハイテク企業ばかりです。

『ダーク・サージ』：しかし、大きなモデルを行い、純粋な技術のリーダーシップも絶対的な優位性を形成することは非常に困難であり、あなたたちはその大きなものに賭けることは何ですか？

Wenfeng Liang: 私たちが見ているのは、中国のAIは永遠に追従する立場にはなれないということです。私たちはよく、中国のAIとアメリカの間には1～2年の差があると言いますが、本当の差は独創性と模倣の差です。これが変わらなければ、中国はいつまでも追随者であるため、ある程度の探求からは逃れられない。

NVIDIAがリードしているのは、一企業の努力だけではなく、欧米の技術コミュニティと産業界全体が力を合わせた結果である。彼らは次世代の技術トレンドを見通すことができ、ロードマップを手にしている。中国のAI開発にも、このようなエコロジーが必要だ。中国が技術の最前線に立つためには、誰かが必要になるに違いない。

投資が増えても、イノベーションが増えるとは限らない

「底流」：DeepSeekは今、OpenAIを持っている。初期の理想主義的な雰囲気で、オープンソースでもある。裏ではクローズドソースを選択するのでしょうか？ OpenAIもMistralも、オープンソースからクローズドソースになる過程がありました。

Wenfeng Liang: クローズドソースにはしません。まずは強力な技術エコシステムを持つことがより重要だと考えています。

ダーク・サージ：資金調達の計画はありますか？いくつかのメディアの報道を見ると、ファントムスクエアはディープシークが独立し、上場する計画を持っているようです。シリコンバレーのAIスタートアップは、最終的にはすべて大手に縛られることは避けられません。

Wenfeng Liang: 短期的な資金調達計画はありません。私たちが直面している問題は、決して資金ではなく、ハイエンドチップの禁輸です。

ダーク・サージ：多くの人は、AGIを行うことと定量的なことを行うことは、まったく別のことだと考えています。定量的なことを行うにはムフフなことができますが、AGIはもっと高飛車になる必要があるかもしれませんし、インプットを大きくすることができるように、同盟する必要があります。

梁文峰：インプットが多ければ多いほどイノベーションが生まれるとは限りません。そうでなければ、大手がすべてのイノベーションを包み込んでしまうかもしれません。

ダーク・サージ：今アプリをやっていないのは、運用の遺伝子がないからですか？

Wenfeng Liang: 現在の段階は技術革新の爆発であって、アプリの爆発ではないと考えています。長期的には、産業界が我々の技術とアウトプットを直接利用するエコシステムを形成し、我々は基本モデルと最先端のイノベーションにのみ責任を持ち、他の企業はディープシークをベースにtoBやtoCのビジネスを構築することを望んでいます。川上から川下まで一貫した産業が形成できれば、自社でアプリケーションを作る必要はない。もちろん、必要であればアプリを作ることに支障はありませんが、研究と技術革新は常に最優先事項です。

DeepSeek：しかし、APIを選ぶのであれば、なぜ大手ではなくDeepSeekなのでしょうか？

Wenfeng Liang: これからの世界は、専門分化が進み、基礎となるビッグモデルは継続的に革新される必要があり、ビッグプレイヤーには能力の限界があり、それは必ずしも適切ではありません。

『ダーク・サージ』：しかしテクノロジーは本当にギャップを埋められるのか？絶対的な技術的秘密はない」ともおっしゃっていますね。

Wenfeng Liang：技術に秘密はありませんが、リセットするには時間とコストがかかります。エヌビディアのグラフィックカードは、理論的には技術的な秘密はなく、複製するのは簡単ですが、チームを再編成し、次世代の技術に追いつくのに時間がかかるため、実際の堀はまだ非常に広いのです。

ダーク・サージ：バイトは、あなたが価格を下げた後、最初に追随しました。大手と競合するスタートアップの新しいソリューションについてどう思いますか？

Wenfeng Liang: 正直なところ、私たちはこのことをあまり気にしていません。クラウドサービスを提供することが私たちの主な目標ではありません。

今のところ新しいソリューションは見当たりませんが、大手企業が明確な優位性を持っているわけでもありません。大手はすぐにでも利用できるユーザーを抱えているが、そのキャッシュフロービジネスはお荷物でもあり、破壊の標的になりかねない。

「ダーク・サージ」：ディープシーク以外の6大モデル新興企業の終末をどう思いますか？

Wenfeng Liang: 生き残ったのはおそらく2～3社でしょう。まだお金を燃やす段階ですから、明確な自己位置づけを持ち、業務を洗練させることができる企業が生き残る可能性が高くなります。他の企業もおそらく出てくるだろう。価値のあるものが煙に巻かれることはないだろうが、それは違った形で現れるだろう。

ダーク・サージ：

レオン・マン・フォン：私はよく、何かによって社会をより効率的に運営できないか、その産業分業の連鎖の中で秀でた場所を見つけられないか、と考えます。最終的な目的が社会をより効率的にすることである限り、それは成立する。その間の多くは段階的なものであり、集中しすぎると視野が狭くなる。

「アンダーカレント」：元OpenAIポリシーディレクターでAnthropic共同設立者のジャック・クラークは、DeepSeekは「深い魔法使いの集団」を雇っていると考えているが、DeepSeek v2を作っているのはどんな人たちなのだろうか？

Wenfeng Liang：素朴な魔法使いはおらず、一流大学の新卒者、未卒業のインターン、数年前に卒業したばかりの若者たちだけでした。

「暗黒の波紋」：多くの大手モデル企業は海外で人材を掘り起こすことに執着しており、この分野のトップ50の優秀な人材は中国企業にはいないかもしれないと考える人も多い。

梁文峰：V2 Modellingには海外から戻ってきた人材はいません。トップ50の優秀な人材は中国にはいないかもしれませんが、そのような人材を自分たちで作ることはできるかもしれません。

『Dark Surge』：このMLAのイノベーションはどのようにして起こったのですか？最初のアイデアは若い研究者の個人的な興味から生まれたと聞きましたが？

Wenfeng Liang: アテンション・アーキテクチャにおける一般的な変化のパターンをいくつかまとめた後、彼は代替案を設計することを思いつきました。しかし、アイデアから実装までには長い時間がかかりました。私たちはこのためにチームを編成し、それを実行に移すのに数ヶ月を要しました。

ダーク・サージ：このような拡散的なインスピレーションは、あなたの完全に革新的な組織の構造と大いに関係があります。ファントムキューブ時代には、トップダウンで目標や仕事を割り振ることはほとんどありませんでした。しかし、不確実性に満ちたAGIのような最先端の探査のために、より多くの管理作用があるのでしょうか？

Wenfeng Liang: ディープシークもすべてボトムアップです。そして、私たちは一般的に分業を前面に押し出すことはしません。それは自然な分業です。各自が独自の成長体験を持ち、自分のアイデアを持ってやってくるので、無理強いする必要はありません。探求の過程で問題にぶつかり、自ら人を引っ張ってきて議論する。しかし、アイデアに可能性がある場合は、トップダウンでリソースを投入することもある。

ディープシーク：ディープシークは、カードや人を集めることにとても柔軟だと聞きました。

Leung Man Fung: 各自のカードや人の動員には上限がありません。アイデアがあれば、各自が承認なしでいつでもトレーニングクラスターカードを呼び出すことができます。同時に、上下関係や部署をまたぐことがないため、相手も興味を持っている限り、全員に声をかける柔軟性もあります。

「アンダーカレント」：ゆるやかなマネジメントスタイルも、強い愛情を持った集団にフィルターをかけているかどうかにかかっています。細部からの採用が得意で、従来とは違う評価指標に秀でた人を抜擢できると聞いています。

梁文峰：私たちの選考基準は常に愛と好奇心ですから、多くの人が奇妙で興味深い経験をしているはずです。多くの人はお金のことよりも、研究することに熱心です。

ダーク・サージ：トランスフォーマーはGoogleのAIラボで生まれ、ChatGPTはOpenAIで生まれましたが、大企業のAILabとスタートアップのイノベーションの価値の違いは何だと思いますか？

Wenfeng Liang: Googleラボであれ、OpenAIであれ、あるいは中国の大企業のAIラボであれ、どれも非常に価値があります。最終的にはOpenAIがやってくれましたし、歴史的なセレンディピティもありました。

ダーク・サージ：イノベーションはセレンディピティの問題か？あなたのオフィスエリアの真ん中にある会議室の列は、左右のドアが自由に開けられるようになっていますね。あなたの同僚は、それがセレンディピティのための余地を残す方法だと言っています。トランスフォマーは、偶然の通行人がそれを聞いて参加し、最終的に普遍的なフレームワークに変えるようなストーリーで生まれました。

Leung Man Fung: イノベーションとは、何よりもまず信念の問題だと思います。なぜシリコンバレーは革新的なのでしょうか？Chatgptが登場したとき、投資家から大手メーカーまで、国全体が最先端のイノベーションを行う自信に欠けていました。しかし、イノベーションにはまず自信が必要だ。この自信は通常、若い人たちにより顕著です。

ダーク・サージ：しかし、あなたは資金調達に参加せず、めったに発言しないので、資金調達に積極的な企業ほど社会的に声が大きくないのは確かです。では、大きなモデルをやっている人たちにとって、ディープシークが最初の選択肢になるようにするにはどうすればいいのでしょうか？

Wenfeng Liang: 一番難しいことをやっているからです。一流の才能にとって最大の魅力は、間違いなく世界で最も難しい問題を解決しに行くことです。実際、中国では一流の人材は過小評価されています。というのも、社会全体のレベルではハードコアなイノベーションが非常に少ないため、彼らが認識されないのです。最も難しいことをやっているという事実が、彼らにとって魅力的なのです。

ダーク・サージ：OpenAIのリリースはGPT5を待たず、多くの人がテクノロジーカーブの明らかな減速を感じ、多くの人がスケーリングの法則に疑問を持ち始めていますが、皆さんはどう思いますか？

Wenfeng Liang: 私たちは楽観的です、業界全体が期待通りになっているようです。

ダーク・サージ（Dark Surge）：AGIの実現にはどれくらいの時間がかかると思いますか？ DeepSeek V2をリリースする前に、コード生成と数学のモデルをリリースし、また、高密度モデルからMOEに切り替えましたが、AGIロードマップの座標はどうなっていますか？

Wenfeng Liang: 2年、5年、10年かもしれませんが、いずれにせよ、私たちが生きている間に実現するでしょう。ロードマップについては、社内でも一致したものはありません。しかし、私たちは3つの方向性に賭けています。ひとつは数学とコード、もうひとつはマルチモーダル、そして3つ目は自然言語そのものです。数学とコードは、AGIの自然な実験場であり、囲碁のようなもので、閉鎖的で検証可能なシステムであり、自己学習するだけで非常に高いレベルの知性を達成できる可能性を秘めている。一方、マルチモーダルである可能性や、人間の学習という現実の世界に参加する可能性も、AGIには必要です。私たちは、あらゆる可能性に対してオープンであり続けます。

ダーク・サージ：ビッグモデルの最終的な姿はどのようなものになると思いますか？

Leung Man Fung: 基本的なモデルと基本的なサービスを提供する専門企業が存在し、専門化の長い連鎖があるでしょう。社会全体の多様なニーズを満たすために、より多くの人々がそこにいるようになるでしょう。

すべてのルーチンは前世代の産物

底流：この1年、中国の大型モデル新興企業には多くの変化があった。例えば、昨年初めに大活躍していた王輝文が辞め、後から参加した企業が差別化を図り始めた。

梁文峰：王はすべての損失を自分で引き受け、他のみんなを辞めさせた。彼は自分にとって最も不利な選択をしたが、みんなにとっては良い選択だった。

ダーク・サージ：今、最もエネルギーを注いでいる場所はどこですか？

Wenfeng Liang: 主な焦点は、次世代のビッグモデルに取り組むことです。まだ未解決の問題がたくさんあります。

「ダーク・サージ」：他のいくつかの大型モデル新興企業は両方にこだわっている。結局のところ、技術は永続的なリードをもたらすものではなく、技術的優位性を製品に落とし込むための時間的余裕をつかむことも重要であり、ディープシークはモデル能力が十分でないため、あえてモデル研究に注力しているのだろうか？

Leung Man Fung: すべてのセットは前世代の製品であり、未来は必ずしも確立されていません。インターネットのビジネスロジックでAIの将来の収益モデルを論じるのは、馬化騰がビジネスを始めたとき、ゼネラル・エレクトリックやコカ・コーラを論じるようなものです。切り分けになる可能性が高い。

ダーク・サージ：過去において、ミラージュは強力な技術と革新の遺伝子を持っており、その成長は比較的順調でしたが、それがあなたが楽観的である理由ですか？

梁文峰：ミラージュは技術主導のイノベーションに対する自信をどうにか高めてきましたが、常に一本道だったわけではありません。私たちは長い蓄積の過程を経てきました。外部が見ているのはファントムキューブの2015年以降の部分ですが、実際には16年間これを続けてきました。

『アンダーカレント』：オリジナルスタイルのイノベーションの話題に戻ります。今、経済は下降スパイラルに入り始め、資本はコールドサイクルに入りつつあります。

Wenfeng Liang: 私はそうは思いません。中国の産業再編は、よりハードコアな技術革新に頼ることになるでしょう。過去に手っ取り早くお金を稼いだのは、おそらく時代の運が良かったからだと多くの人が気づけば、本当のイノベーションを行うために、もっと身を屈めることを厭わなくなるでしょう。

ダーク・サージ：あなたも楽観的なんですね？

Leung Man Fung: 私は1980年代に広東省の5級都市で育ちました。90年代は広東省でもお金を稼ぐチャンスがたくさんあったし、当時は基本的に勉強は無駄だと考えている親が家に来ることが多かった。しかし、今になってみると、その概念はすべて変わっている。お金が簡単に稼げなくなったから、タクシーを運転するチャンスすらなくなっているかもしれない。世代が変わった。

ハードコアな技術革新はますます進むだろう。今はなかなか理解されないかもしれないが、それは社会集団全体が事実教育を受ける必要があるからだ。この社会が筋金入りのイノベーターたちに名を知らしめたとき、集団思考は変わるだろう。私たちにはまだ、事実とプロセスが必要なのだ。