商业化不急：共识决策与中国在全球分工中的角色

我觉得没有到这个时候。这是我们的判断，或者至少前面的这些经验都是支持这个判断的。在过去三年，任何一个时候你来跟我说商业化路径、产品线，都是浪费时间，因为你并不能够预测、不能够预见未来。你能够预见的是很少的。

因为我看时间，不知道大家要中场休息一下吗？要先吃点东西吗？还是我们继续聊？大家没有意见，我就继续说。

在做全球领先的 AGI 研究，并在适当时候进行商业化。我觉得我们一直在做商业化，我认为一直在做商业化，只是没有以商业化为目标。我们是以 AGI 为目标，但是我们一直在做商业化，所以我们才有 C 端的用户，才有 B 端的收入。

从历史经验来看，这个策略是成功的。然后我觉得，我们离彻底转向商业化的时间点，应该是很遥远的。所以最大的还是技术的延伸，然后做下一代的技术，更多地解决现在的问题。这些收益比，我个人觉得，就在现在能看到的未来，在任何一个时候你聚焦在产品上都太早了。

所以这也是我们克制的一部分。我希望这些商业机会能够让其他人来做，我们希望这些商业机会、怎么用这个 AI，是整个社会、我们所有的合作伙伴一起来做，大家一起来分享这个收益，而不是我想独吞，这不可能。而且我们没有那么多精力，我们的组织也没有那么多人去做这个事情。

对于合作伙伴，其实我们这个融资是精心挑选的。具体怎么合作的这个提议，但首先我觉得，利益是比较一致的，就是跟我们利益最一致的、对我们最没有敌意的，或者说最希望我们能够做成功的。不是所有人都希望我们能做成功的，因为我们还是损害了很多其他人的利益的。

公司重大战略、技术业务决定的流程和决策机制。我们公司整体上是建立在共识的基础上的，我并不是说我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。我在公司内的权威以及在公司内的影响力，是建立在共识的基础上的。

比如说我要做一个事情，我肯定是先看我们大家的共识是什么，大家想不想做。然后有可能我会有一些引导或者倾向，但是这引导的作用是有限的，引导的作用是非常有限的，还是建立在一个共识的基础上。这个决策机制其实是一种寻求共识的机制，这并不是说我能够推动一个什么事情，它一定是共识，我才能够推得下去，然后我才会去推。

目前主要精力基本上都在 DeepSeek 这边。我们休息五分钟。我快点写。大家可以开麦，给我一点反馈。我们这边没问题，要不然先休息五分钟。

各家模型最终效果拉开差距，应该是一个综合上的。比较模型效果，肯定是得在相同的成本上来比较，这个才是有意义的。因为你比较两辆车，也是同价位的车来比较。做得好的模型跟做得差的模型，这个差别应该不是在具体某个环节，它应该是整体上的。

Anthropic 跟现在超过 OpenAI，这是不是长期的？我觉得这不是长期的，这肯定是阶段性的。OpenAI 和 Google，未来大概率还是会交替上升，应该是会交替上升。其实现在 Anthropic 在 Code Agent 上的优势没有那么大，其实并没有说它碾压 OpenAI。

我们公司可能有一半的人，平时有一半的人觉得 OpenAI 是更好的。其实 Anthropic 它有先发优势，但这先发优势应该很快就没了，并不是一个它能够长期占得住的优势。大家这三家都很厉害，这三家里面的效率是最高的，它花的成本、它花掉的、它烧掉的钱应该是最少的。

在全球 AI 中主导分工的时候，中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大。常理来讲，我们的产能最大，包括芯片，芯片可能我们的产能最大，我们的电力最多，所以我们的 AI 最终很有可能我们是三体之一。

中国人会把这产品做到最便宜，然后再在效果上，毕竟国外的商品，现在很多商品中国产跟美国差并没有太大的区别。未来可能 AI 也是这样，但是中国产的 AI 可能价格会更便宜。这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。

我要做事情的时候，我习惯的思考是：我现在这个时候做什么收益最大？如果说我觉得现在做产品收益最大，我觉得去做产品；如果说我觉得现在把 AGI 先实现收益最大，那我就是先去做 AGI。显然，我觉得现在做产品不是收益最大的。

如果你是国产卡适配的问题，国产卡现在其实是有一个历史性的机遇的。因为之前国产卡适配有一个难题，叫生态不好。就买了卡之后，但是用不起来，它没有英伟达那个生态。所以说英伟达的护城河是很强的。

但是这个事情在发生变化。英伟达 CUDA 的护城河在快速地被瓦解，快速被瓦解的原因可能是有三方面。一方面是现在有了 AI，然后有了 AI 之后，我要建立起这个生态比以前容易很多了，因为 AI 可以写代码。我可以用 AI 来构建这个生态，就可以把跟英伟达一模一样的生态构建出来。第一个，因为有 AI；第二个，有一些新的技术。比如说，我们家出了一个技术，叫 TileLang，是一种高级语言。用这个高级语言来写 CUDA 的算子，可以很快地把英伟达的整套生态全部都写一遍，再结合 AI，这个看起来没有什么障碍。但是现在还没有完成，还没有做完，不过这个技术路线看起来是没有什么障碍的。