梁文锋在民营企业座谈会上还提到了哪些AI战略？

在2026年7月流传的超过3.4万字的梁文锋四小时投资人会议实录中，DeepSeek创始人系统阐述了其AI战略核心——以“克制”为总纲，将全部资源集中于实现AGI的唯一主线，并首次披露了从CoT到Agent、再到持续学习直至具身智能的完整技术路线图。

一、战略总纲：以“克制”换取AGI成功概率

梁文锋在会议上反复强调“克制”是一种战略，通过舍弃非核心业务来增加实现AGI的概率。具体表现为：

不追求商业收益最大化，只赚合理利润，不以商业化为目标

不追求用户量，不做下一个超级App或成为下一个字节/腾讯

不闭源，坚持开源且与内部版本一致

不做3D生成、视频生成、世界模型等热门但非主线方向

不重点投入多模态，将其视为组件而非智能本身

二、技术路线：分阶段攀登AGI阶梯

梁文锋将AGI实现路径比作爬楼梯，明确了每个阶段的关键任务：

1. 第一阶段：思维链（CoT）

已完成的阶段，2023年的主要突破方向

建立模型的基础推理能力

2. 第二阶段：Agent

2024-2025年的重点，特别是Coding Agent

优先发展通用Agent，金融、医疗等其他Agent优先级较低

认为当前AI最需要的是持续学习能力，而非感知或直觉

3. 第三阶段：持续学习

当前核心攻坚方向，被认为是下一代模型的关键

梁文锋指出：人类能持续学习，但AI需要全部上下文，这几乎不可能

目标是让模型能够“自己开发更前沿的人工智能”，即AI加速AI研究

4. 第四阶段：渐进的奇点

模型可完成人类所有工作，包括自我迭代研发

认为这是实现AGI的临界点

5. 第五阶段：具身智能

智能的终点，因为人类最终需要的是“人力”而非电脑

认为具身智能是AGI的最终形态

三、商业模式：以成本效率为核心竞争力

1. 定价策略

只赚合理利润，非利润最大化定价

曾主动将模型价格降至原来四分之一，团队为此欢呼

认为低价可让更广泛用户使用，同时实现更大规模模型训练

2. 成本优势

低成本是模型架构优化的结果，而非单纯商业策略

在算力有限条件下，计算效率高就能训练更大模型

大公司靠加资源，DeepSeek靠成本效率

认为大模型竞争最终差距体现在成本、时间、用户体验，成本排在第一位

四、开源策略：让利换生态与凝聚力

开源是“这个规模公司的sweet point”

开源模型与内部部署版本一致，不发布阉割版

不担心被抄袭：小厂没力量，大厂难组织

认为AI市场足够大（可能占GDP10%），独占利益必被历史抛弃

开源对内增强员工成就感与凝聚力，对外利好同行与公众

五、竞争格局：改写中美AI叙事

中美差距主要在资源（算力）而非人才，人才是同一批人

目标是用几分之一算力将差距缩至6个月、3个月

国内大模型公司过多，最终会收敛至2-4家

不愿与任何厂商为敌，愿意帮助所有同行

认为Anthropic超越OpenAI是阶段性，OpenAI与Google将交替领先

六、组织管理：稳定团队+自由探索

保持团队稳定是唯一不可退让的核心

“从上到下”的正事任务不超过员工50%时间

剩余50%时间“从下到上”，员工可自由探索，无KPI无前置要求

一般不加班，研究需要松弛环境

愿景驱动，非KPI驱动，愿景不成文但体现在行动中

七、关键判断与数据

仅有两万张H等效算力，落后美国12-18个月

认为国内今年可平替国外模型，但非AGI

2025年春节爆红不在规划内

产品是AGI路上的副产物，不投入过多精力做C/B端