聊聊梁文鋒視野中的8家AI公司
重點摘要
梁文鋒近期一場長達四小時、數萬字的內部投資者交流會實錄在業界廣泛流傳，雖然部分內容因故無法完整閱讀，但這場對話反而讓外界對這位DeepSeek創辦人及其公司戰略更加好奇。在交流中，梁文鋒多次提及他眼中值得關注的八家AI公司，涵蓋中國的智譜、月之暗面、阿里巴巴、騰訊、字節跳動，以及矽谷的OpenAI、Anthropic與Google。他對這些競爭對手的評價，不僅反映了DeepSeek的定位，也間接勾勒出當前AI基礎模型市場的競爭格局。 梁文鋒談到智譜時，將其視為DeepSeek願意協助的競爭對手之一。
梁文鋒近期一場長達四小時、數萬字的內部投資者交流會實錄在業界廣泛流傳，雖然部分內容因故無法完整閱讀，但這場對話反而讓外界對這位DeepSeek創辦人及其公司戰略更加好奇。在交流中，梁文鋒多次提及他眼中值得關注的八家AI公司，涵蓋中國的智譜、月之暗面、阿里巴巴、騰訊、字節跳動，以及矽谷的OpenAI、Anthropic與Google。他對這些競爭對手的評價，不僅反映了DeepSeek的定位，也間接勾勒出當前AI基礎模型市場的競爭格局。 梁文鋒談到智譜時，將其視為DeepSeek願意協助的競爭對手之一。他認為智譜的開源模式與DeepSeek有本質不同：智譜的開源帶有某種被迫感，並非發自本意；而DeepSeek從一開始就將開源視為核心願景與商業策略。梁文鋒強調，DeepSeek開源的模型與自己部署的版本完全一致，不會像某些公司那樣先開源上一代、自己保留最新版本。他直言，開源的目的就是讓AI技術能廣泛應用於生產環境，提升社會效率，這也是團隊凝聚共識的動力。他回憶起公司降價時，群組內一片歡呼，因為團隊花費大量心力做出好模型，目標就是讓大家以極低成本獲得優質服務。 對於阿里巴巴，梁文鋒主要在成本對比與競爭協作層面提及。他指出，DeepSeek在工程優化上能做到十個月回本，但阿里或騰訊因為沒有相同的優化，成本可能高出好幾倍。儘管如此，DeepSeek仍願意協助包括阿里、智譜、月之暗面在內的任何競爭對手做得更好。梁文鋒點出，大廠財大氣粗，擁有更充裕的算力資源，例如阿里正打造AI工廠，負責生產Token並整合算力出租，而下游的模型廠商包括DeepSeek本身。但隨著資本開支持續高速增長，未來即使是阿里這樣的巨頭也必須精打細算，這為DeepSeek與其合作留下了空間。 騰訊同樣被梁文鋒在成本對比與競爭定位中提及。他明確表示，DeepSeek不會追求成為下一個騰訊或字節跳動，不會搶用戶、急於賺錢，而是專注服務好現有用戶。他認為這種克制是必要的，不該什麼都想賺。相較之下，ChatGPT、豆包、千問等正朝著超級App方向狂奔，不斷接入打車、外賣、支付等服務，形成軍備競賽。DeepSeek則選擇專注大語言模型AGI，直到近期才支援圖片識別，不輕易涉足多模態或生態服務。關於與騰訊的合作，梁文鋒解釋，外界曾擔心DeepSeek開源後，騰訊憑藉流量優勢會搶走C端用戶，但實際情況並非如此，仍有許多用戶習慣使用DeepSeek自有渠道。 字節跳動是梁文鋒多次提及的閉源模型代表。他間接回應了DeepSeek為何沒有大力搶攻C端市場、讓豆包後來居上成為國民級AI應用的問題。梁文鋒認為，不應什麼芝麻都搶，眼前看似大的芝麻，相較於後續的AGI機會可能只是小芝麻。他回顧去年沒有在C端發力，現在看來可能是對的，因為後面還有更大的西瓜。豆包、ChatGPT、千問等AI超級應用正面臨商業變現困境：用戶規模雖大，但Token消耗越多，平台越難回收成本，大眾付費意願遠低於程式設計師等生產力工具用戶。梁文鋒更直接批評字節的閉源模式，他直言看不到閉源有什麼好處，因此DeepSeek最強的模型也將開源。 月之暗面（Kimi）與DeepSeek同屬「權重開放」玩家，但開放程度不同。梁文鋒將Kimi列為願意協助的競爭對手，並指出Kimi近期發佈的K3模型熱度極高，甚至引發市場震盪。然而，Kimi的開放保留了部分核心技術作為獨門絕技，而DeepSeek則除了開放權重，還公開大量論文與技術細節，力求讓行業能夠復現其成果。梁文鋒強調，開源的本意就是希望你能復現，如果復現不了，他會告訴你方法，不會因為是競爭對手就有所保留。 針對矽谷AI御三家——OpenAI、Anthropic與Google，梁文鋒提出「交替上升」的觀點。他認為Anthropic目前在某些領域超越OpenAI只是暫時現象，未來這三家公司會交替領先。Anthropic雖有先發優勢，但優勢並不持久，且其效率最高、燒錢最少。中國AI玩家正在追趕，但客觀差距依然存在，尤其在高质量數據標註方面，國外公司起步更早、資本與算力更多。不過，梁文鋒對AI人才短缺問題持樂觀態度，他認為人才短缺只是階段性現象，歷史上從未出現長期缺某類人才的情況，培養人很快，因此不用擔心。 在交流尾聲，梁文鋒總結了對中國AI基礎模型市場的看法。他直言國內做基模的公司太多了，遠比美國多，最終一定不需要那麼多人投入基礎模型，資源分散且浪費，每家都在做重複的事，拿到資源卻更少。事實上，AI基礎大模型的淘汰賽已經開始，留在牌桌上的核心玩家，大概就只剩下他視野中提到的這幾家。
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