DeepSeek के संस्थापक Liang Wenfeng की रणनीति: ओपन-सोर्स AI से AGI तक का सफर

ओपन-सोर्स AI विज़न

Liang ने DeepSeek को अपने सबसे उन्नत मॉडलों को ओपन-सोर्स रखने के लिए दृढ़ता से प्रतिबद्ध किया, यह तर्क देते हुए कि ओपन-सोर्स विकास और व्यावसायिक मुद्रीकरण परस्पर अनन्य नहीं हैं । उन्होंने ओपन-सोर्स को "मुनाफा छोड़ना" बताया — यह एक जानबूझकर किया गया समझौता है जो आंतरिक लाभ (कर्मचारी गर्व, कंपनी एकजुटता) और बाहरी लाभ (व्यापक AI समुदाय को लाभ) देता है । उन्होंने स्पष्ट रूप से क्लोज्ड-सोर्स जाने को खारिज कर दिया, यह कहते हुए कि संयम ही एक रणनीति है जो AGI प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करती है ।

AGI रोडमैप

Liang ने कहा कि DeepSeek का एकमात्र दीर्घकालिक विज़न AGI (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) है — न कि उपभोक्ता प्लेटफॉर्म, सुपर ऐप बनाना या अल्पकालिक राजस्व को अधिकतम करना । उन्होंने एक चरणबद्ध तकनीकी रोडमैप तैयार किया:

• CoT (चेन-ऑफ-थॉट): 2025 का "सीढ़ी का चरण" ।
• एजेंट: 2026 के लिए वर्तमान सीढ़ी का चरण ।
• सतत शिक्षा: एजेंट के बाद हल की जाने वाली अगली बड़ी समस्या ।
• एकलता → मूर्त बुद्धिमत्ता: सतत शिक्षा के बाद दीर्घकालिक प्रगति ।
  उन्होंने स्पष्ट रूप से 3D जनरेशन, वीडियो जनरेशन, या वर्ल्ड मॉडल में निवेश करने से इनकार कर दिया, इन्हें AGI पथ से ध्यान भटकाने वाला बताया ।

एकाधिकार और मूल्य निर्धारण पर दार्शनिक रुख

Liang ने एकाधिकार-शैली के लाभ अधिकतमकरण को खारिज कर दिया। उनका API मूल्य निर्धारण दर्शन सीधा था: हार्डवेयर लागत को लगभग दस महीने में वसूल करने के लिए मूल्य निर्धारित करें — एक उचित लाभ, न कि लाभ-अधिकतमकरण । उन्होंने कहा कि इस मूल्य सीमा में मांग लोचहीन है — कीमत दोगुनी करने से भी टोकन की खपत में कोई महत्वपूर्ण कमी नहीं आएगी — लेकिन उन्होंने ऐसा न करने का फैसला किया । जब DeepSeek ने एक बार किसी मॉडल की कीमत एक चौथाई कर दी, तो टीम ने जश्न मनाया; सामर्थ्य ही लक्ष्य था ।

एकाधिकार पर, उन्होंने कहा कि कंपनी उपभोक्ता ट्रैफिक के लिए नहीं लड़ रही है, B-एंड मार्केट ट्रेंड का पीछा नहीं कर रही है, और किसी भी वर्टिकल पर हावी होने की कोशिश नहीं कर रही है । उनका मुख्य तर्क: "आप जितने अधिक संयमित होंगे, आपके सफल होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी" । एकमात्र एकाधिकार जिसकी उन्हें परवाह है, वह है जो AGI प्रगति के लिए मायने रखता है — कंप्यूटिंग पावर तक पहुंच, जिसे उन्होंने DeepSeek की सबसे बड़ी बाधा बताया, यह देखते हुए कि वे लगभग 20,000 H-समतुल्य GPU के साथ अमेरिकी फ्रंटियर लैब्स के मुकाबले लगभग 1/20वें कंप्यूट पर काम कर रहे हैं, और अमेरिका से 12-18 महीने पीछे हैं ।