梁曼艾投資家セミナー - 音声トランスクリプト（PDFファイル）

投資家向け説明会で、梁文峰氏はDeepSeekの根底にある論理を体系的に説明した。同社は汎用人工知能（AGI）を唯一の目標とし、KPIではなくビジョンに基づいて経営を進め、そして…オープンソース「10ヶ月で投資を回収する」という概念と、抑制が成功につながるという信念。そのプロセスを描写する...Agent継続的な学習から、自己反復的な特異点、そして具現化へ知的テクノロジーロードマップでは、中国と米国の差は人材ではなくコンピューティング能力のリソースにあることを認め、カードの入手可能性を拡大するためにあらゆる努力を払い、国内チップの代替に楽観的であること、チームの安定性が唯一の核心的な関心事であり、CエンドとBエンドは汎用人工知能への道のりにおける単なる副産物であることを強調している。

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• 時間2026年5月20日に録音。約3時間44分。AI原稿をまとめてください。
• スピーカー梁文峰（DeepSeek創業者）
• 観客投資家
• 自然機密情報（カード利用額、財務状況など）を含む社内会議の内容は、開示してはならない。

企業ビジョンとコアバリュー

DeepSeekは「世界に対して大きな善意を持つ」という意図で設立され、AIそれは、お金を超えた、人類にとって有益な事柄に関するものです。この会社の経営は、規則やKPIに基づくものではなく、ビジョン主導型のアプローチに基づいています。このビジョンは明文化されたことはありませんが、社員一人ひとりの行動様式や世界に対する姿勢に深く浸透しています。ビジョンの解釈は人それぞれ異なるかもしれませんが、目指す方向性は同じです。

梁文峰が最も尊敬する上司は、元GE最高経営責任者（CEO）のジャック・ウェルチだ。ウェルチは、大企業の経営は規則や規制ではなく、ビジョンにかかっているという点において、自分の考えが正しいと確信している。ビジョンとは壁に掲げるスローガンではなく、それをどう表現するかではなく、どう実行するかということなのだ。

オープンソースこれは、DeepSeekの中核戦略である。理由は2つある。

• まず、視覚要件このビジョンがなければ、人々を組織することは不可能だ。（これは志普とも関連している。）オープンソースしかし、強制されているような感覚があります。DeepSeekにとって、オープンソースそれが本来の意図です。
• 第二に、経営判断。AI最終的には、人類社会のGDPの10%を占める規模になるだろう。市場規模が大きすぎるため、どの企業も独占することはできない。企業が独占しようとすればするほど、抵抗は大きくなり、歴史に見放される可能性が高くなる。

オープンソースこれは、妥当な利益（設備投資の回収期間が10ヶ月（利益の約6倍）となる価格設定）のみを確保する限り、商業的な実現可能性と矛盾するものではありません。この利益水準では、第三者が同等の導入コストを達成することはできません。オープンソース収入には影響しないだろう。彼はさらに、最も強力なモデルは…オープンソース「クローズドソースシステムには何のメリットも見当たらない。」

• 価格抑制目標は10ヶ月で損益分岐点に達することであり、利益の最大化は主要な目的ではありません。モデルを最初に発売した際、価格が高すぎたため、チーム内で不満の声が上がりました。その後、元の価格の4分の1に値下げしたところ、グループチャットで大きな話題となりました。これは、誰もが購入できる価格帯にするために、モデルの開発に多大な労力を費やしたからです。
• ユーザーの制限昨年、春節期間中にCエンドユーザーの数は急増しましたが、私たちはこの機会を活かして収益化したり、トラフィックを獲得したり、スーパーアプリになったりすることができませんでした。「次のByteDanceや次のTencentになる」という野心は持ち合わせていなかったのです。汎用人工知能（AGI）には計り知れないほどの大きな可能性があり、これから先は些細な問題に過ぎません。
• 事業抑制3D、ビデオ生成、ワールドモデルなどは含まれていません。知的メインストーリーには組み込みません。無価値だからではなく、現在AGIを制限する主要なボトルネックではないからです。マルチモーダル可能です。ただし、コンポーネントとしてのみで、特別な機能としては対応できません。知的自体。
• 競争と抑制彼らは大小問わずどのインターネット企業とも敵対せず、競合他社を支援することさえ厭わない。なぜなら…オープンソースそもそも境界など存在しない。そして、私は誰もがそれを再現できるよう手助けしたいと思っている。

AI発展とは段階的な進化であり、それぞれの段階は前の段階の上に築かれ、どの段階も無駄にはならない。

• 言語モデルは基本的な機能であるCoTの思考連鎖は、私が昨年登り、自己反省を通して改善してきた梯子のようなものです。知的上限。Agentこれは、より幅広い能力を備えて、今年私たちが踏み出す第一歩です。Agentそれは能力の限界に達するだろうが、継続的に学習することができないから、「あなたの従業員を代替することはできない」。
• 次のボトルネック継続的な学習。AI新入社員のように、2ヶ月かけて環境に慣れ、状況を理解しましょう。真に効果的な解決策は、世界中でまだ見つかっていません。
• 継続学習の問題を解決した後、自己反復の特異点に到達する。このモデルは、自ら次期バージョンを開発し、より高度な技術を独自に研究することができる。人工的な知的これは急激な変化ではなく、段階的なプロセスです。
• 体知的モデルは現実世界に入り込み、家事や高齢者の介護を行う。この段階では人間の介入は必要なく、モデルは自律的に活動できる。

• 2本の平行線トップダウン方式は、V4モデルの開発など、分業と協働を必要とする正式なプロジェクトを伴い、所要時間は半分以下です。ボトムアップ方式は、KPIや監督のない自由な探索であり、所要時間は少なくとも半分以上で、重要と考える方向への探索を可能にします。
• 残業なし第一に、研究にはリラックスした環境が必要であり、過度のプレッシャーは研究を不可能にする。第二に、この会社は非常に集中力が高く、抑制が効いているため、やるべきことがあまり多くない。多くの製品に不具合があるにもかかわらず、それを修正しようとする努力が見られない。
• 中心となる関心事はただ一つだけだ。チームの安定性だけが譲れない条件であり、それ以外はすべて改善可能です。中核となる人材が残る限り、AGIは確実に達成されます。それ以外のことは、せいぜい半年から1年後には実現するでしょう。資金やリソースは問題ではありません。

格差は主にコンピューティング能力にあり、人材にあるわけではない。人材面での差はほとんどなく、基本的に同じ人材集団だが、中国は人材プールが大きく、毎年さらに多くの人材を採用している。現在、中国のコンピューティング能力は約2万Hフレーム相当で、米国よりもはるかに低い。最も…大型モデルアクティベーション速度はわずか数十キロバイト（B）であるのに対し、米国は800Bに達しており、桁違いの差がある。トレーニングは同等である。大型モデルGB300カードが5万枚、もしくはファーウェイ製カードが20万枚必要です。

タイムラグは約12～18ヶ月です。戦略は「できるだけ多くのカードを購入する」ことであり、理想的には6ヶ月以内にすべての資金を使い切ることです。カードを購入することは銀行にお金を預けるよりも収益性が高く、社会的コストは10ヶ月で回収できます。

国産チップスファーウェイの950プロセッサ（4チップ）はNvidia GB300 1個分に相当するが、2年遅れている。しかし、TileLangの高度なコンパイラのおかげで、将来的にエコシステムにギャップが生じることはないだろう。AIコードを書くことは可能です速いエコシステムの再構築。V3トレーニングは現在、NVIDIAのエコシステムからほぼ完全に独立しています。唯一のボトルネックは生産能力の不足で、Huaweiが供給できるのは約16,000台のみです。

CエンドとBエンドはどちらもAGI（自動生成技術）の副産物であり、それ自体が目的ではない。

• Cエンドユーザーは「排除不可能」なので、維持コストは低い。将来的にどのような役に立つか分からないため、手近にあるものを何でも利用してしまう。
• 曲げる成長見通しが明るいため、年間経常収益（ARR）を数億米ドルまで達成することは可能です。もし…AI同社の売上高が10億米ドルに達すれば、キャッシュフローはプラスに転じ、研究開発費を賄うことができるだろう。

最終的な違いは、コスト、時間、ユーザーエクスペリエンスの3点にあります。他に根本的な違いはありません。中国では、基本的なモデリングを行う企業が「多すぎる」のに対し、米国ではおそらく3社程度です。リソースが分散しているため、無駄が生じています。いずれは3社か4社に収束し、十分な競争が生まれるでしょう。法外な利益は発生せず、妥当な利益のみが確保されるでしょう。なぜなら、利益率が極端に高い場合は、「客観的な法則に明らかに反する」からです。中国はこの分野で世界をリードする可能性が非常に高いと言えます。AI「三体問題の一つ」であり、その低いシステムコストは構造的な利点であり、「中国製」である。AI価格が安くなるかもしれません。

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