落后一到两年，但只用二十分之一的算力

所以我们跟美国的差距可能是落后美国 12 个月，落后美国可能 12 到 18 个月，或者说 6 到 12 个月。反正简单说，就是落后美国两年，然后只用美国二十分之一的算力把这个事情做出来。

这个叙事就是落后一到两年，但是只用它二十分之一的算力。那么未来我们要把这个叙事改写，就是我们用它几分之一的算力，但是把这个时间缩得更短，缩到 6 个月、3 个月，我觉得这是一个目标。

以及我们甚至可以在某一些方面超越他们。但是在总体算力还是有数量级差距的情况下，全面超越是不现实的；但是在某一些重点、有取舍的地方，我们有一些地方超越可能是可以的。

技术问题其实解释起来有点……它的难点在于，我们现在还没有找到非常 work 的方法。全世界都还没有找到好的方法，大家都在摸索。所以现在还在摸索阶段，就是不知道谁能摸到下一个解决这个问题的方法。现在还在探索阶段。我们有很多思路，有很多现在看起来有前途的一些想法，但是都还没有做通。对，这是第一个。

第二个是，现在我们内部比较看重这样一个叙事：训练我们的下一版模型，我们希望它能够帮助我们自己的开发。它能够提升 DeepSeek 的效率，我们的模型最首先是提高 DeepSeek 自己的工作效率，让我们开发下一版模型的时候，它能够提供更多的帮助。

或者说简单一点，我们做的模型，第一目标不是大家用得好用，而是我们自己用得好用。首先是对我们自己有用。对我们自己有用之后，我在开发下一版模型的时候就会更快。

我们内部很多人的想法是这样的：首先要对我们自己有用，首先是给我们自己用。然后这是实现 AGI 最快的方法。当我们自己好用，那意味着可能别人也好用，但是首先得保证我们自己好用。

这个叙事有点奇怪，但是确实很多人就是这么想的。而不是说用户用得好用，我是希望对我们自己帮助更大，这样我们可以实现 AGI，会快很多。所以这个叙事的逻辑是，来帮助我们实现 AGI。但首先是帮助我们实现。我们实现 AGI 需要这个帮助。现在是非常确定，我们确实需要人工智能来帮助我们实现 AGI。虽然说它还不是自主地工作，它还是只是跟人搭配，但是已经很有用了。

因为解决持续学习这个问题，可以大大加快我们的研发进度。如果我先解决了持续学习这个问题，那么通用智能这个问题就不在话下了。我有了 AI 的辅助，如果 AI 能够持续学习，它的能力应该是非常强的。

现在的 Agent 的能力受限，是因为它不能持续学习，它不能有效地持续学习。如果说能够先把持续学习做完，那 AI 的能力是非常强的，它能够非常大地提升我们自己研究的效率。

持续学习先做出来，通用智能可能就很容易了，用它来做就很容易。所以我说这是一个我们比较希望看到的结果，我们比较省力，我们就轻松。否则现在你要去人工做通用智能，它是一个比较累、比较苦，是一个数据密集、人力密集的事情，性价比也不高。

好，这个我看了。华为 950，现在华为是给我们一万六千卡，这应该是可以公开说的。应该是比互联网大厂少一个数量级。华为也只能给我们这么多，因为这个价格也不便宜。

互联网大厂的追求会更大，对互联网大厂来讲，它更需要。对我们来讲，我们可以买一些不合规的卡。所以我们买华为 950 的目的，还是希望帮华为把这个生态做好。

一万六千卡的华为 950，只相当于四千卡的 B 系列。所以说不是一个很大的量，意义不是很大。不够训一个下一代的模型，它只够训我们现在这一代模型，不够训下一代模型。但是可以让华为把这个先做好，就是关于华为 950。

然后，AGI 还需要多久？国内硬件在这个时间能追上吗？我觉得在 AI 这个事业上面，在 AI 这个事情上，应该国内一两年是能够做到跟国外差不多的，或者可能今年就能做到平替国外的模型。在 AI 这个事情上，就现在的一个方式、现在这个范式，不是很难的事情，所以今年应该就能做到的。但它还不是 AGI。