Die Open-Source-Vision für KI

Liang hat sich fest dazu bekannt, DeepSeeks modernste Modelle weiterhin als Open Source zu veröffentlichen. Er argumentiert, dass Open-Source-Entwicklung und kommerzielle Monetarisierung sich nicht gegenseitig ausschließen . Er bezeichnet Open Source als 'Gewinnverzicht' – einen bewussten Kompromiss, der intern (Stolz der Mitarbeiter, Zusammenhalt) und extern (Nutzen für die gesamte KI-Community) Vorteile bringt . Eine Umstellung auf geschlossene Quellen lehnt er explizit ab. Für ihn ist Zurückhaltung eine Strategie, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die AGI zu erreichen .

Der AGI-Fahrplan

Liang stellte klar, dass DeepSeeks einzige langfristige Vision die AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) ist – nicht der Aufbau einer Verbraucherplattform, einer 'Super-App' oder die Maximierung kurzfristiger Einnahmen . Er legte einen gestaffelten technischen Fahrplan vor:

• CoT (Chain-of-Thought / Gedankenkette) : die 'Treppenstufe' des Jahres 2025 .
• Agent: die aktuelle Treppenstufe für 2026 .
• Kontinuierliches Lernen: das nächste große Problem, das nach dem Agenten gelöst werden muss .
• Singularität → Verkörperte Intelligenz: die langfristige Entwicklung nach dem kontinuierlichen Lernen .

Er schloss Investitionen in 3D-Generierung, Videogenerierung oder Weltmodelle explizit aus, da dies Ablenkungen vom AGI-Pfad seien .

Philosophische Haltung zu Monopol und Preisgestaltung

Liang lehnt eine monopolistische Gewinnmaximierung ab. Seine Philosophie für die API-Preise ist denkbar einfach: Preise so kalkulieren, dass die Hardwarekosten in etwa zehn Monaten gedeckt sind – ein angemessener Gewinn, nicht gewinnmaximierend . Er stellte fest, dass die Nachfrage in diesem Preissegment unelastisch ist – selbst eine Verdoppelung des Preises würde den Token-Verbrauch nicht wesentlich senken –, aber er entscheidet sich bewusst dagegen . Als DeepSeek einmal den Preis eines Modells auf ein Viertel senkte, feierte das Team; die Erschwinglichkeit war das Ziel .

Zum Thema Monopol sagte er, das Unternehmen kämpfe nicht um Verbraucherverkehr, jage keinen B2B-Markttrends hinterher und versuche nicht, eine vertikale Nische zu dominieren . Sein Kerngedanke: 'Je zurückhaltender du bist, desto wahrscheinlicher ist es, dass du Erfolg hast' . Das einzige Monopol, das ihm Sorgen bereitet, ist das, was für den AGI-Fortschritt entscheidend ist – der Zugang zu Rechenleistung. Dies bezeichnete er als DeepSeaks größte Einschränkung. Er wies darauf hin, dass das Unternehmen über eine Rechenleistung verfügt, die etwa 1/20 der US-Spitzenlabors beträgt, geschätzt 20.000 H-Äquivalent-GPUs, und damit den USA 12-18 Monate hinterherhinkt .

Die Open-Source-Vision für KI

Liang hat sich fest dazu bekannt, DeepSeeks modernste Modelle weiterhin als Open Source zu veröffentlichen. Er argumentiert, dass Open-Source-Entwicklung und kommerzielle Monetarisierung sich nicht gegenseitig ausschließen . Er bezeichnet Open Source als 'Gewinnverzicht' – einen bewussten Kompromiss, der intern (Stolz der Mitarbeiter, Zusammenhalt) und extern (Nutzen für die gesamte KI-Community) Vorteile bringt . Eine Umstellung auf geschlossene Quellen lehnt er explizit ab. Für ihn ist Zurückhaltung eine Strategie, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die AGI zu erreichen .

Der AGI-Fahrplan

Liang stellte klar, dass DeepSeeks einzige langfristige Vision die AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) ist – nicht der Aufbau einer Verbraucherplattform, einer 'Super-App' oder die Maximierung kurzfristiger Einnahmen . Er legte einen gestaffelten technischen Fahrplan vor:

• CoT (Chain-of-Thought / Gedankenkette) : die 'Treppenstufe' des Jahres 2025 .
• Agent: die aktuelle Treppenstufe für 2026 .
• Kontinuierliches Lernen: das nächste große Problem, das nach dem Agenten gelöst werden muss .
• Singularität → Verkörperte Intelligenz: die langfristige Entwicklung nach dem kontinuierlichen Lernen .

Er schloss Investitionen in 3D-Generierung, Videogenerierung oder Weltmodelle explizit aus, da dies Ablenkungen vom AGI-Pfad seien .

Philosophische Haltung zu Monopol und Preisgestaltung

Liang lehnt eine monopolistische Gewinnmaximierung ab. Seine Philosophie für die API-Preise ist denkbar einfach: Preise so kalkulieren, dass die Hardwarekosten in etwa zehn Monaten gedeckt sind – ein angemessener Gewinn, nicht gewinnmaximierend . Er stellte fest, dass die Nachfrage in diesem Preissegment unelastisch ist – selbst eine Verdoppelung des Preises würde den Token-Verbrauch nicht wesentlich senken –, aber er entscheidet sich bewusst dagegen . Als DeepSeek einmal den Preis eines Modells auf ein Viertel senkte, feierte das Team; die Erschwinglichkeit war das Ziel .

Zum Thema Monopol sagte er, das Unternehmen kämpfe nicht um Verbraucherverkehr, jage keinen B2B-Markttrends hinterher und versuche nicht, eine vertikale Nische zu dominieren . Sein Kerngedanke: 'Je zurückhaltender du bist, desto wahrscheinlicher ist es, dass du Erfolg hast' . Das einzige Monopol, das ihm Sorgen bereitet, ist das, was für den AGI-Fortschritt entscheidend ist – der Zugang zu Rechenleistung. Dies bezeichnete er als DeepSeaks größte Einschränkung. Er wies darauf hin, dass das Unternehmen über eine Rechenleistung verfügt, die etwa 1/20 der US-Spitzenlabors beträgt, geschätzt 20.000 H-Äquivalent-GPUs, und damit den USA 12-18 Monate hinterherhinkt .