เปิดยุทธศาสตร์ ‘เหลียง เหวินเฟิง’ ผู้ก่อตั้ง DeepSeek: เปิดซอร์สโค้ด ทุ่มเงินตัวเอง 2.8 พันล้านดอลลาร์ สู่เป้าหมาย AGI

นี่คือบทสรุปที่ผ่านการตรวจสอบข้อเท็จจริงเกี่ยวกับจุดยืนของเหลียง เหวินเฟิง โดยอิงจากบันทึกการประชุมนักลงทุนของ Tencent Technology และรายงานอื่นๆ ที่ยืนยันตรงกัน

การระดมทุนรอบ 6.9 พันล้านดอลลาร์

DeepSeek ปิดดีลระดมทุนจากภายนอกเป็นครั้งแรก มูลค่ากว่า 5 หมื่นล้านหยวน (ประมาณ 6.94 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) ส่งผลให้มูลค่าบริษัทสูงกว่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ การระดมทุนครั้งนี้ถือเป็นการเปลี่ยนยุทธศาสตร์ครั้งสำคัญ จากที่เหลียงเคยยืนกรานว่า ‘ไม่ระดมทุน ไม่เข้าตลาดหุ้น ไม่ทำการค้า’ ที่น่าสนใจคือ ตัวเหลียงเองกลับเป็นผู้ลงทุนรายใหญ่ที่สุด โดยทุ่มเงินส่วนตัวราว 2 หมื่นล้านหยวน (ประมาณ 2.8 พันล้านดอลลาร์) ซึ่งเกือบครึ่งหนึ่งของวงเงินทั้งหมด เทนเซ็นต์ (Tencent) ก็เป็นผู้ร่วมลงทุนรายสำคัญ เงินทุนดังกล่าวจะถูกใช้เพื่อเพิ่มพนักงานเป็นสองเท่าและเร่งซื้อขุมพลังประมวลผลเพื่อแข่งขันกับห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำของสหรัฐฯ

วิสัยทัศน์ด้านโอเพนซอร์ส AI

เหลียงยืนยันอย่างหนักแน่นว่า DeepSeek จะยังคงเปิดซอร์ส (open-source) โมเดลที่ล้ำหน้าที่สุดต่อไป โดยโต้แย้งว่าการพัฒนาแบบโอเพนซอร์สกับการทำเงินในเชิงพาณิชย์นั้นไม่จำเป็นต้องขัดแย้งกัน เขาอธิบายว่าโอเพนซอร์สคือ ‘การสละผลกำไร’ ซึ่งเป็นการแลกเปลี่ยนอย่างมีจุดมุ่งหมายที่ให้ผลประโยชน์ภายใน (ความภาคภูมิใจของพนักงาน ความสามัคคีขององค์กร) และภายนอก (ชุมชน AI ในวงกว้างได้รับประโยชน์) เขาปฏิเสธแนวคิดที่จะเปลี่ยนมาใช้ระบบปิด (closed-source) อย่างชัดเจน โดยกล่าวว่า ‘การยับยั้งชั่งใจ’ นั้นเป็นกลยุทธ์ที่ช่วยเพิ่มโอกาสในการสร้าง AGI

แผนงานสู่ AGI

เหลียงกล่าวว่าวิสัยทัศน์ระยะยาวเพียงหนึ่งเดียวของ DeepSeek คือ AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ซึ่งไม่ใช่การสร้างแพลตฟอร์มผู้บริโภค ซูเปอร์แอป หรือการเพิ่มรายได้ในระยะสั้น เขาได้วางแผนงานทางเทคนิคไว้เป็นขั้นตอนดังนี้:

• CoT (Chain-of-Thought): ‘ขั้นบันได’ ของปี 2025
• Agent: ขั้นบันไดปัจจุบันของปี 2026
• Continuous learning (การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง): ปัญหาใหญ่ถัดไปที่ต้องแก้ไขหลังจาก Agent
• Singularity (ภาวะเอกฐาน) → Embodied intelligence (ปัญญาประดิษฐ์ที่มีกายภาพ): แนวทางในระยะยาวหลังจากก้าวพ้นการเรียนรู้ต่อเนื่อง

เขาปฏิเสธอย่างชัดเจนที่จะลงทุนใน การสร้างโมเดล 3 มิติ, การสร้างวิดีโอ, หรือโมเดลโลก (world models) โดยมองว่าเป็นสิ่งเบี่ยงเบนความสนใจจากเส้นทางสู่ AGI

จุดยืนทางปรัชญาต่อการผูกขาดและราคา

เหลียงปฏิเสธการแสวงหากำไรสูงสุดแบบผูกขาด ปรัชญาการตั้งราคา API ของเขานั้นตรงไปตรงมา: ตั้งราคาเพื่อคืนทุนค่าฮาร์ดแวร์ภายในเวลาประมาณสิบเดือน ซึ่งเป็นกำไรที่สมเหตุสมผล ไม่ใช่กำไรสูงสุด เขาตั้งข้อสังเกตว่าความต้องการในช่วงราคานี้ไม่ยืดหยุ่น (inelastic) การขึ้นราคาเป็นสองเท่าจะไม่ลดการใช้ Token ลงอย่างมีนัยสำคัญ แต่เขาเลือกที่จะไม่ทำเช่นนั้น เมื่อครั้งที่ DeepSeek เคยลดราคาโมเดลลงเหลือหนึ่งในสี่ ทีมงานต่างเฉลิมฉลอง เพราะการเข้าถึงได้ในราคาย่อมเยาคือเป้าหมาย

ในประเด็นการผูกขาด เขากล่าวว่าบริษัท ไม่ได้ต่อสู้เพื่อจำนวนผู้ใช้, ไม่ได้ไล่ตามกระแสตลาดองค์กร และไม่ได้พยายามครอบงำในแนวดิ่งใดๆ ข้อโต้แย้งหลักของเขาคือ ‘ยิ่งคุณยับยั้งชั่งใจมากเท่าไหร่ คุณยิ่งมีโอกาสประสบความสำเร็จมากเท่านั้น’ การผูกขาดเพียงอย่างเดียวที่เขาใส่ใจคือการเข้าถึง ขุมพลังประมวลผล ซึ่งเขาเรียกว่าข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดของ DeepSeek โดยระบุว่าพวกเขามีขุมพลังประมวลผลคิดเป็นประมาณ 1 ใน 20 ของห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำของสหรัฐฯ ด้วย GPU เทียบเท่า H100 ราว 20,000 ตัว ซึ่งตามหลังสหรัฐฯ อยู่ 12-18 เดือน