效率是一种信仰：组织文化与"不加班"的秘密

我觉得低成本首先是一个结果。我们的模型确实一直在模型架构上往一个更低成本的方向走，这跟我们的愿景有关系。我们还有很多在算法上的方法，成本还可以往下走。

成本往下走还有一个原因是，成本越低，我就越能训练更大的模型，我就越能承担起更大的模型。在同样算力上，在算力有限的情况下，如果我的计算效率更高，我就能够承担起更大的模型。对大公司来讲，他不一定会这么考虑。对大公司来讲，资源是可以加的，可以通过加资源来解决。但是我们会优先考虑成本效率。

数据类模型的价值，数据这个范围比较广，数据应该几乎就等于模型的一半。为什么我会觉得，如果我想要那个，或者假如设 AI 能够占 GDP 的百分之二十，然后如果说我想要在这里面占百分之五，绝对行不通。因为我肯定会被另外一个人打败，如果另外一个人说我只要占百分之一，那么肯定就会被他打败。

如果说我的目标是，我要占 AI、全人类 GDP 的百分之五，理论上算这个账还是成立的。你看 OpenAI，他算这个账好像是能算得过来的，理论上是没问题的。但是他有个问题，他会被另外一个愿意只占百分之一的人打败。因为另外一个人说，我做得这么好，但是我只要拿全球 GDP 的百分之一就可以了，那么就会把他打败。这时候如果又出来另外一个人，说我只要百分之零点一就可以了，那么又会把前面的人给打败。

从宏观上来讲，不管这百分之几是从哪里拿，彼此之间没有区别，都是一样。拿得多的人会被拿得少的人打败。甚至你还不用真的拿得多，愿景如果是拿得多的话，你就会被愿景是拿得少的人给打败。其实大家都没有拿到钱，然后只是一个愿景。你愿景是拿得多，你就先输了，你就会面临着更大的困难。这个世界就是这样。

OpenAI 从一开始觉得他真的能够垄断这个世界，但是实际上他会遇到很多很多挑战者。他会遇到挑战，他就不会那么轻松。美国会遇到过的挑战，那么他在未来可能还会遇到中国的挑战，因为中国人愿意拿得更少，就可以给你提供这个服务。

在中国，也会有人愿意拿得更少一点。但最后这里会有个平衡，因为你拿得太少之后，公司商业逻辑就不成立，就活不下去了。所以你拿得太少了，你活不下去；你拿太多了，你会被拿得少的人打败。所以对我们来讲，我们并不是利润要拿最多的钱，或者说算收益最大化的定价，而是只赚一个合理的收益。这是一个解释。

我是相信这个事的，我并不是去为这个事情找理由，因为没必要找理由。我本来就这么做的，我这么做肯定是有理由的。这个理由可能不是非常惯常，但是我觉得公司本来就不惯常。

我们公司的管理其实是两条线：一条线是从上到下，一条是从下到上。从下而上，就是每个人自己想做什么，自己做，没有人管他，没有 KPI。

从上到下，就是正式的，我们要集体做一个什么事情，需要全公司的人一起来配合。比如说我们要发 V4，那么就得分工，每个人得做一部分。那个是从上到下，然后从上到下这个我们叫做正式。

一般我们希望这正式不要占用员工所有时间的一半，就正式不要超过一半。他还有一半的时间，是不被安排的，他想做什么就做什么。这是一个研究的范围，让他可以自己去探索，按照他觉得什么重要，他去探索什么，没有前置的要求。

只要公司能够支持，公司算力能够支持他做，或者说他不需要算力，他需要做得很少，那么他根本就不用来协调。所以我们现在是这样的一个组织方式。有些人觉得我们是从上而下的，有些人觉得我们是从下而上的，我觉得两个都对。我的一个标准是，正式最好不要超过一半。

我们一般也不太加班。加班有两个原因。第一个是，做研究是需要一个比较松弛的环境。你如果逼得很紧，就没法做研究。因为既然就是要你自己有这个兴趣，你自己平时要去想这些问题，所以得是在一个比较松弛的环境里，才有可能能够探索。这是一个出于研究文化的需要。

第二个是，我们非常聚焦。我们非常聚焦，就意味着我们要做的事情很少。那我就没那么多事情要做，我就不需要加班。这个跟前面的克制是一脉相承的。因为我克制，所以很多时候我就不做了。那么我要做的事情少了，每个人分到的工作就少了。你看到我们的产品很多都不完善的，我们也没有去补它。这也是我们的一种文化。

OK，因为问题很多，我大部分都扫了一遍。大家还有什么问题，大家提问。请各位投资人自由开麦交流吧。我稍微提醒一下，梁文锋讲了很多一些比较敏感的信息，请大家千万不要外传一些数字或一些情况，包括卡量什么的。同时也千万不要录屏对外做分享。很感谢各位，请各位有问题的话，自由开麦交流。