DeepSeek stawia wszystko na AGI. Oto kluczowe strategiczne decyzje założyciela Liang Wenfenga

Wszystkie główne twierdzenia są poparte autorytatywnymi źródłami. Oto pełne, zweryfikowane podsumowanie.

---

Kluczowe decyzje strategiczne i mapa drogowa

Podczas wielogodzinnego spotkania z inwestorami (relacjonowanego przez Yicai i Reuters 23 lipca 2026 r.) Liang Wenfeng jasno stwierdził, że jedynym celem DeepSeek jest AGI – i że prawie wszystko inne jest rozproszeniem . Wyraźnie odrzucił budowę konsumenckiej „superaplikacji”, rezygnując z generowania 3D, wideo i modeli świata . Multimodalność określił jako „tylko komponent, a nie samą inteligencję” . Ograniczenie jest celowe: „rezygnacja z pewnych rzeczy w zamian za wyższe prawdopodobieństwo osiągnięcia AGI” .

Mapa drogowa rozwoju: Liang nakreślił sekwencję: rozumowanie łańcuchowe (chain-of-thought) → agenci AI → ciągłe uczenie się (AI, która uczy się samodzielnie) → AI, która buduje lepsze AI → inteligencja wcielona. Agenci programistyczni (coding agents) są najbliższym priorytetem . Określił to jako „stopniową osobliwość” (gradual singularity) .

Zaangażowanie w otwarte źródła

Liang poinformował inwestorów, że DeepSeek prawdopodobnie pozostawi swoje najbardziej zaawansowane modele otwartoźródłowe, argumentując, że rozwój open source i komercjalizacja nie wykluczają się wzajemnie . Stwierdził, że AI jest „na tyle duża (potencjalnie 10% globalnego PKB), że nie można jej zmonopolizować”, a modele open-source są identyczne z tymi używanymi w produkcji . Przedstawił to jako podstawowe przekonanie, a nie wymuszone posunięcie .

Pierwsza zewnętrzna runda finansowania (~7 mld USD)

DeepSeek zamknął swoją pierwszą zewnętrzną rundę finansowania w czerwcu 2026 r., pozyskując około 50 miliardów jenów (6,9–7,4 mld USD) . Główni inwestorzy to Tencent Holdings i gigant bateryjny CATL . Wycena po rundzie wyniosła ponad 350 miliardów jenów (~52 mld USD) . Co ważne, sam założyciel Liang Wenfeng wniósł około 3 mld USD z własnych środków, a większość inwestorów nie otrzymała praw głosu .

Plany IPO: Szanghajski STAR Market

DeepSeek przygotowuje się do pierwszej oferty publicznej na szanghajskim STAR Market . Według Wall Street Journal, spółka celuje w IPO już w drugim kwartale 2027 r. . Wiele źródeł podaje plany złożenia wniosku do końca 2026 r. i potencjalny debiut w 2027 r. . WSJ i Reuters informują, że DeepSeek rozpoczął rozmowy z inwestorami i bankami .

Nowa runda finansowania przy wycenie ~500 mld jenów (74 mld USD)

Kilka tygodni po zamknięciu czerwcowej rundy, DeepSeek rozpoczął rozmowy o kolejnej rundzie finansowania przy wycenie około 500 miliardów jenów (74 mld USD) – co oznacza wzrost o ~37% w porównaniu z wyceną z czerwca . Reuters podał rundę na około 74 mld USD, a Bloomberg/FT podały docelową wycenę przed pieniędzmi na poziomie 71 mld USD .

Luka obliczeniowa względem USA

Liang określił moc obliczeniową jako największe ograniczenie, mówiąc, że główna różnica w stosunku do USA to dostęp do zasobów, a nie know-how techniczne . Stwierdził: „Mam nadzieję, że będę mógł kupić chipy po rozsądnej cenie, żebym nie musiał sam ich produkować” . Przyznał, że różnica w wydajności między dostępnymi chińskimi chipami a chipami USA pozostaje znacząca .

Optymizm co do chińskiego ekosystemu chipów (Huawei Ascend 950)

Liang wyraził optymizm, że Chiny mogą zerwać z zależnością od Nvidii . Nazwał zastąpienie chipów Nvidii krajowymi odpowiednikami „historycznym punktem zwrotnym”, stwierdzając, że nie ma barier sprzętowych ani kompatybilności ekosystemu, które uniemożliwiałyby ich przyjęcie . DeepSeek zoptymalizował swój model V4 specjalnie pod kątem chipów Huawei Ascend 950 (w tym super-węzła 950PR) . Huawei Ascend 950PR „znacznie przewyższa” Nvidię H20 (najbardziej zaawansowany chip, jaki Nvidia mogła wcześniej sprzedać w Chinach), ale wciąż ustępuje Nvidii H200 . Huawei spodziewa się około 12 mld USD przychodów z chipów AI w 2026 r., częściowo napędzanych popytem ze strony DeepSeek .

Efektywność jako adaptacja do niedoboru, a nie filozofia

Liang przedstawił efektywność DeepSeek – budowanie modeli ułamkiem kosztów amerykańskich konkurentów – jako adaptację do niedoboru, a nie wybór filozoficzny . Ceny API firmy mają na celu jedynie odzyskanie kosztów sprzętu w ciągu dziesięciu miesięcy . Jak podsumowano: „Ograniczenie jest strategią – rezygnacja z pewnych rzeczy w zamian za wyższe prawdopodobieństwo osiągnięcia AGI” . Średni ważony koszt standaryzowanego zadania inteligencji (V4 Flash) wynosi zaledwie 0,02 USD w porównaniu z 2,75 USD za Anthropic Claude Fable 5 .

---

Zastrzeżenie: Wiele szczegółów pochodzi z jednego spotkania z inwestorami relacjonowanego przez Yicai i Reuters, a także z uzupełniających raportów Bloomberga, WSJ i FT. Niektóre z najbardziej szczegółowych cytatów (np. dokładna pięcioetapowa mapa drogowa, określenie „stopniowa osobliwość”, konkretne odrzucenie modeli 3D/wideo/świata) pochodzą z podsumowań wtórnych, a nie bezpośredniego zapisu. Harmonogram IPO i wycena kolejnej rundy są wciąż opisywane jako „plany” i „dyskusje” – nie są sfinalizowane.