01愿景与开源

以及我们公司的其他同事，我们一开始来做这个公司，初衷是没有想到说我最后要赚多少钱，要到资本市场上去，要上市，要怎么样的，所以我们是没有这个初衷的。

最开始的几十个人完全没有这么想过。如果他这么想，他就不会来。所以总体讲，我们是怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，然后我们觉得这是对人类有用的，这是一个金钱以外的事情。

当然，到了后面，这个事情发现利益非常大之后，又有其他的诱惑，这个是另外的事情。

但是我们出发的初衷、我们的愿景，以及我们保持到现在的这个愿景，不是按照一个商业利益最大化的方式来做的。我觉得这点比较关键。

我大概二十年前的时候，在管理上我最崇拜的是杰克 · 韦尔奇，就是 GE 的前 CEO 。现在回来看，他说的大部分东西可能都已经不对了，但是他最重要的一点说对了：一个公司最重要的是它的愿景。

管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。愿景是什么呢？愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做，不是怎么说，就是你怎么实际运行。反正杰克 · 韦尔奇说的原话我忘了，大概是这个意思。

所以，我们是怎么管理这么多人、怎么组织起来的？其实我们没有组织，就是愿景驱动的，靠一个愿景来组织。我们是没有组织的。

这个有好处，也有坏处。未来我们会想办法扬长避短，但这个是我们的特色。我们并不是以一个 “ 我要实现什么 KPI 、没有考核 ” 的方式来做，只有愿景。

这个愿景甚至也不是成文的，并不是写出来的，没有写出来过任何东西。这个愿景是在我们做事情的方法、我们对待这个世界的态度里。可能我们公司每个人对这个愿景的理解也不一样，可能每一个人的愿景也是有差别的，但是在一个大的方向上是一致的。

我觉得还是怀着对这个世界非常大的善意，然后想做一点事情。我们是用这个来组织起来的。

接下来我先讲，讲完之后大家再提问。我可能会围绕着这个愿景来讲后面的事情。这个愿景是真的，不是编出来的，我们是真的这么想，真的这么做的。否则你没法解释我们的很多事情。

这个愿景为什么我们这么坚持开源？因为这个愿景本身就要求开源。你没有这个愿景，你没法把人组织起来。

比如说，智谱也开源，但是智谱的开源跟我们的开源不一样。智谱的开源有一种被迫的感觉，他们觉得这不是本意，但是对我们来讲，这就是我们的本意。

然后在开源这个事情上面，我们一开始就想得非常清楚。首先，第一个就是愿景；第二个，我们认为要把 AI 这个事情在商业上做成，开源是有好处的。

这听起来有点矛盾，有点违反直觉，因为在历史上，开源跟商业化都是有冲突的。但我觉得 AI 跟以前不一样。因为在历史上，一个软件公司，它的市场一年可能就几十亿美金，离开源了，它就没有了，可能就只剩下几千万或几亿美金了。

但是 AI 这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会 GDP 的百分之十，比如说。那么它其实是一个非常大的数字。一个人独占这个事情，你不可能独占这个事情，你一定得跟别人分享，否则你肯定活不下来。

这跟之前开源做一个软件可能是不一样的，因为那个软件的市场就没那么大。但是 AI 这个事情实在太大了。如果说我们想独占这个利益，那么一定是要被历史抛弃的。我觉得最主要这是一个客观的规律，这是一个历史观。

并不是说我不开源，我就能够独占这个市场，这在理论上就不符合客观事实。你一定会遇到很多阻力，一定会有其他的方法阻止你实现这个目标。

在这种情况下，我觉得不一定要按照传统的商业思维。你需要有一套机制来确保你自己能够获得的利益是有限的，那么你才有可能做成。需要克制，我觉得是需要克制。

如果说我们想在我们手上把 AI 这个事情做成，首先第一个，我觉得是需要克制的。不能够想着人类 GDP 的百分之多少都归我了，或者说中国 GDP 百分之多少都归我了。你越这么想，越做不成。

所以我们从一开始就觉得需要克制。你越克制，你越有可能能够做成这层事。这是一个商业上的考量，当然这是一个宏观的考虑。

我觉得这是符合直觉的，至少是符合我的直觉，或者说至少我是真的这么想的。我们并没有非常多的其他优势，我们没有什么本事，我们并没有比别人有钱，也没有说我们人员比其他公司更好，其实没有的。

你想，我们两年前成立这个公司的时候，我们又没有很多钱，又没有很多卡，又没有什么知名度，又没有什么号召力，我们就是一群非常平凡的人。

我真的就是一群平凡的人。如果说喜欢的一个叙事是一群平凡的人做出了不平凡的事情，而不是一群天才做出了不平凡的事情，这个跟我们的克制是很有关系的，跟我们的克制、跟我们的愿景是一脉相承的。

那么，开源跟商业化会不会有冲突？我觉得在 AI 这个事情上面，你不克制，你就不起。

开源是属于克制的一部分，那么我们的克制不仅表现在开源上面，我们还表现在很多方面上。但总体上来讲，我们是不用考虑开源这个事，不用考虑克制这个事情。

你越克制，可能就越容易做成，或者说至少到目前为止是印证的，到目前为止是能解释得通的。否则没有办法能够解释为什么我们能够做成：我们并没有什么武器，起点又非常低，资源又非常少，我们的人其实也就是随机的一群平凡的人。我自己也就是一个大学毕业的学生，也不是最顶级的那个学校毕业的。

这个克制也是我们愿景里的一部分。 AI 这个事情太大了，利益太大了。我们非常克制，只要能够做成，最后利益都会非常大。你随便分一点，利益就非常大，所以现在根本不用考虑拿这里面的哪一部分利益、怎么拿，我觉得根本不用考虑这件事情，因为这个利益足够大了。

你只要分一点点，就已经很足够了。所以我们之前说，我们只赚取一个合理的利润，只看你的意愿，而不是利润之大，这个是不一样的。这不是我们的 API 定价。我们 API 定价觉得一个合理的利润，大概是我们到市场上买一批设备回来，十个月收回成本，我觉得这是一个合理的利润。

在当前的情况下，考虑到你有风险、还有前期的投入等等，如果一个服务器我们在财务上按照三年或者五年的摊销，但在商业上，我们觉得大概十个月收回成本，我们觉得够了， OK ，我们觉得够了。所以这个是我们现在 API 定价的逻辑。我们的 V3.2 Flash 跟其他的，都是十个月收回设备的成本。

这就是我们的标准。它其实不是利润最大化的，如果利润最大化，应该把价格设得更高。

因为在这个价格区间，用户的需求是没有弹性的，就是我价格再翻一半，或者说我价格再抬高一倍， token 的消耗量区别不大的。

如果我价格再贵一倍，我的总收入接近一倍。稍等一下，我对一下。哎呀，太好了。

我跟你们讲个故事，就是我们那个 DDCP ，是我们那个模型。一开始我们担心需求太多，所以一开始把价格定得比较高，团队里大家不是很高兴。后来我把价格又降下来了，降到四分之一，大家就很开心。

我觉得这个才是我们真实的想法。就是我前面说的愿景，我们还是让这个东西对人是有用的，而不是我们赚最多的钱，而是我们在能够赚到合理利润的情况下，大家都用得起。我觉得这次我们公司其他人的想法，就是我们那时候降价的时候，公司群里面很多人是欢呼的，大家都觉得很开心。

因为这是我们花了这么多精力，这么用心把这个模型做好的目的。目的就是能够非常便宜、效果非常好，能够让大家都能够充分地用。我们就觉得这很开心，这是我们的动力，这是我们的愿景，这是我们公司能够凝聚到一起去做这个事情的共识吧，这是我们公司内部的共识。

这点应该是比较特殊的，因为降价这样对于我们其他的竞争对手来讲，肯定不是个好事，他们一定不是欢呼的。因为你的收入、你的 ARR ，那个你降一半， ARR 就掉一半。对，这是一个我们不一样的地方。

我们觉得这就够了。从我们公司内部来讲，我十个月收回成本，这个商业上我已经非常满意了。对于公司外部来讲，我们也觉得这个价格是大家比较开心、比较乐意看到的，大家是双赢的，公司跟社会、跟所有人都双赢的。

我觉得， OK ，刚刚有人在屏幕上留言说，十个月回本这个利润太高了。确实是还有降价的空间，确实还有降价空间。在模型的优化上也还有空间，所以整体降价空间还是比较大的。

但是这个成本，十个月回本，我们自己能做到，其他家做不到。像可能阿里或者腾讯，他不是我们的优化，他的成本应该是要比这个高好几倍的。这里还是有很多优化的工作。

刚刚说我们为什么不继续降价，是因为它没有弹性。就是我再降价，需求不会更多了，或者我再降价，需求增加得很少了。因为这个价格所有人都用得起了，大家都觉得这个价格是满意的，不会因为这个价格贵而不用了。

所以降价首先公司不会有更多的收入，对社会来讲也没有更多的价值，因为这个价格大家都满意了。你价格再低，对这个社会的幸福感也没有增加很多。对， OK ，不过刚刚这个问题上，就是我们在定价这个事情上面，我们肯定不是以

公司收入最高或者利润最高，不是最出发点的。这是我们克制的一部分，因为从短期来讲，你价格高一点，你可能收入多一点；但从长期来讲，还真不好说。因为我觉得克制是一种策略。

对我来讲，克制是一种战略。就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。不开源这个事，其实也是一样的，也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。

首先，这个让利对于我们公司内部来讲，我们很高兴，大家都很开心，员工觉得很有成就感，我们会因此有凝聚力。以及这个让利对社会是有好处的，社会也很高兴，其他同行或者说普通人都会很高兴。所以这种克制，我理解是这种克制从长远上来讲，能够增加我们做成 AGI 的概率。

在考虑一件事的时候，我是毫不怀疑 AGI 会有非常大的商业价值。那么在这个基础上，我优先考虑的不是我怎么多加一点份额，我怎么多拿一些份额，我优先考虑的是我怎么增加我能够做成的概率。

这个克制可能还体现在很多其他的方面。比如说，我们去年春节用户突然很多，但是我们并没有去追求我要留这些用户，或者说拿这些用户来变现，或者说我要去抢这些商业利益，在用户上面兑现。

我们没有去抢用户，没有去赚钱，但我们很努力想办法把用户服务好。我们并不会有这样的想法，说我要做成下一个超级 App ，然后我要去跟谁竞争，我要做成下一个字节、做成下一个腾讯，完全没有这样的想法。

我们是可以这么做，但是我们没有这么做。我的理解是，这也是克制的一部分。你不要想什么都要赚了，你好像有了用户之后，好像就能够做成下一个字节了，然后你就把那个吃了。

我觉得这个在商业上是行得通的，是有可能的。如果去年时候我们用了大笔钱，就跟字节去抢用户，也是一种打法。但是我们选择是一种非常克制的做法，就是我不跟你去争这个东西，因为后面还有西瓜，前面的可能都是芝麻。

我不应该什么芝麻都抢了。当然，可能这个芝麻比较大，但我觉得后面的 AI 可能前面都不算大。现在来看，去年我们没有在C端去发力，可能是对的。因为能看到后面真的是有更大的西瓜，前面真的只是一些小芝麻。

如果去年我就有很多钱，然后把这个事情做得非常大的话，有什么好处？你并没有得到什么东西。这些是我的真实想法，因为我觉得后面的 AGI 机会应该是非常大的，后面的 AGI 机会永远是非常大的。

我甚至不用考虑我到时候在里面是占一个位置，或者说在那里面我的商业模式是什么，我们根本就不用考虑。只要有那么大的商业机会，你一定是有办法的。那么前面的芝麻，我们也会捡，但是我们就随手捡一点，并不会说我停下来，或者说我把它当成重要事情来做。

所以去年的C端日活这些，我觉得可能就是个小事。但我们也捡了，我们也用一个比较低的成本维持了用户的使用，因为有可能以后是有用的。虽然现在不知道这用户有什么用，现在它是一个纯成本的支出，但是以后可能是有用的。

既然是随手能够拿到的，我们就会顺手拿到。包括今年来看，很有可能我们在 API 或者 AI 方面的 ARR 收入，也是有一个机会的。就是如果这个需求可以继续扩大，如果继续扩大，显卡可以买到更多的显卡，那么 ARR 做到几个亿美金是很有可能的。

如果说 AI 能做到十亿美金的话，那么基本上我公司的现金流可能就能够回正了，能够 cover 我的研发费用，能够 cover 我的所有费用。所以说这个也是有可能的，但是我们没有把它当一个优先来做。

这个我们会做，但我觉得这个是个重要事情。它不是我们第一优先考虑的，或者不是我们今天真的关心的。更大的机会应该还在后面，前面的机会包括去年的C端、今年的B端，我觉得这事要做，要把它做好，但这不是我们的目标。

或者说，我们公司大部分人不认为这是一个非常重要的事情，不认为这是一个跟 AGI 比较起来同等重要的问题。

开源那个可以多说一下，因为之前有很多问题问的都是开源。首先，我觉得我们是会开源的，然后我们最强的模型可能也是会开源的。因为我看不到闭源什么好处，看不到必然的好处。字节它的模型是闭源的，它有什么好处？我看不到有什么好处。

哪怕是模型开源，你把所有东西都告诉别人，这个门槛也非常高。别人要用起来，这个门槛也非常高。他要用起来，就很难；其次，他要用起来，还要成本做得很低，也很难很难，没有那么容易。

并不是我开源了，他就能够轻易地做到跟我一样的部署成本。这里边还是有很多工作要做的。虽然说这些工作原理都明白，但是不是每一家公司都愿意，或者都有这个意愿和能力来组织人力去达到这个目标的。

这点我也很习惯。它可能就不擅长做这个事情，因为它阻力太大了。它要控制这个成本很难，它有很多管理上的以及物理上的制约。这也是创业公司的优势，因为创业公司如果太小的话，你没有这个力量来做这个事情；如果你是大公司的话，你很难组织。

这个事情都有难点，所以这是属于我们这个规模的公司的一个甜区， sweet point 。然后如果我们更大了，可能我们没有其他问题；如果更小的话，朋友们力量又会不足。

所以，至于开源，我觉得我们应该定价。目前我们应该认识到，不会逼人。因为定价的模型，我也不会收一个非常高的费用，我也是可能按照十个月回本来收这个费。按十个月回本，就已经能够把竞争对手 ……

我按十个月回本这个，就能够让独立部署的第三方无利可图。第三方他做不到，他做不到这个成本，他肯定做不到。

所以开源并不会影响我的收入。当然，如果说我要赚一百倍的利润，那么开源是 ……

听到你的话，但视频好像掉了，老板。

刚刚可能是电话接来了。

就是开源，我觉得对我们的商业模式是没有任何影响的。前提是我们只赚六倍的利润，十个月收回成本，大概对应的是六倍的利润。我们只赚六倍利润的情况下，开源是不会有什么影响的。

但如果说你要赚一百倍利润，那么开源确实会影响你赚一百倍利润，因为第三方会部署，他可能是二十倍成本，就比你低了。

这个模式是不是长期可以持续的？我觉得是可以的。就在我们这个愿景下，我觉得开源是长期可以持续的，或者我们是打算这么做的。你可以认为，就是有克制，也是有让你比较长利。

这个策略是能够在技术前面让我们有更多的机会，我们能够做成 AGI 的概率也是更大的。我们更从容。

你想，我们根本都不用加班，因为就没那么难。但是对其他家来讲，可能就很难，因为你想的也太多了。

其实不难的，根本就不难。才开始是一个 …… 外面可能看起来，我们选了一个很难的模式，我们要做研究，我们去做最难的事情，好像是个 hard 的模式。但其实我们在外地方舍弃了很多，使得我们还是非常有力的，我们还是做得非常轻松的。

所以对开源这件事情，实际上我的判断是，它是持续的。开源和商业付费之间没有冲突，前提是六倍利润的情况下没有冲突的。

六倍利润看起来很高，但其实不高。因为现在 AI 的效率这么高的情况下，现在一个合理利润可能就是这么多。未来它可能会降到，比如说四倍、三倍，我觉得这已经是 …… 再到底也不可能再降了。但就是它还是会有很大的利润。

就光是看卖 API 这个事情，但我并不觉得卖 API 这个事情有那么大吸引力。但是就这个事情，你可以说明，没有，我没有看到有什么冲突。

然后我也不担心别人部署我们的模型，然后跟我们来竞争，一点都不担心。我们还希望他们能够部署起来。

我们尽可能给开源社区提供帮助，协助大家能够把我们的模型部署起来。我不担心他会跟我抢这个生意，因为这个市场足够大。我只担心他部署不起来，他有些细节没做对，效果变得比较差，或者说他的成本会比较高。

对，这里是没有冲突的。

然后去年的时候，我问的，去年有 To B这个生意的时候会问得比较多的是：我们那个C端，我开源，那么C端是不是跟我这个C端又会冲突了呢？因为我没有流量的优势，或者说腾讯自己流量很多，他部署我们的开源模型，他就把所有的C端用户都接过去了，就把我的C端用户都抢走了。

但其实并不会，这个还是有很多原因的。

然后问题是：我们给的开源模型，跟我们自己部署的模型是不是一样？是一样的。我们不会说开源一个差点的模型，然后我们自己部署的时候用一个更好的模型，是不会的，是一样的。

这也说明它其实没有冲突。我们去年一整年，在C端我基本就是开源了，然后C端的服务没有看到冲突，真的没有看到冲突。所以，这是开源的这部分。

然后下面还有就是，公司的长期 vision ，我觉得我们目标应该是 AGI 。每个人对 AI 定义不一定一样，但是不妨碍我们把 AGI 当做我们的目标。

从技术路线上来看，其实 AGI 这条路线图是比较清晰的。跟目前的这一代 AI 技术，如果说你能够把一个问题描述得很清楚，给它完整的上下文和指令，它已经超过人类了。但这里有个定义，有个前提是：你给它完整的上下文，你给它完整的指令。

然后这个定义是很难达到的。比如说我们今天开会，其实我们前面有很长很强的上下文，可能大家有几十年的上下文，然后这是 AI 不具备的。那么现在 AI 能具备的是，在一个局限的上下文里面，它能做得比人更好。

但它还是替代不了人类。这里面还差一个地方，是持续学习。因为人也能够持续学习。你招一个员工，他可能花两个月时间来熟悉这公司的环境，熟悉他的工作，他谈两个月的，你这样他就可以上手了。

他就能做很多事情。他能够听懂你说的话，比如说你说，叫那个小王来，他就知道小王是谁。但如果 AI 的话，因为这个上下文，他前面没有这两个月的学习。

你跟他说，叫小王过来，你得告诉他小王是谁、什么职务、他在哪里、要怎么去找他、要找他的时候注意什么。你得给 AI 所有的上下文。那么在这种情况下， AI 是能做的，但是你不可能给他所有的上下文，也不现实。

所以 AI 并不能够替代你的员工。但如果说 AI 具有持续学习的能力，它跟你的员工一样，到公司学习两个月，那么

在这个前提下，我们是很愿意协助、帮助任何人，甚至我们的竞争对手，包括阿里、智谱、月之暗面，去做得更好。因为我们并不损失什么东西，我们本来也是开源的，开源也是没有把边界尽可能说清楚，对怎么做，希望你能够复现；你如果复现不了，你讲，我告诉你怎么复现。

这本来就是开源的一部分，不会因为你是竞争对手就怎么样。当然，如果是合作伙伴，我会做更多的事情。但是在大的利益上面是没有冲突的。

在对外面打交道的时候，我们的态度是：我们只做 AGI 的主线。这就是我刚刚说的这个 GPT 、 CoT 、 Agent 等等，就只做主线。 AI 领域很广泛，有很多东西我们觉得它不在这个主线上面，比如说 3D 、视频生成，我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做。

还有一些，比如说世界模型，我觉得现在跟智能的上限也没有太大的关系，所以我们也不会去做。但是其他人做，我们也很乐意帮忙。有没有时间是一回事，但是利益上是没有冲突的。

我们也希望这些 AI 技术能够用到各种生产环境里面去，能够提高社会的生产效率，能够帮助各行各业去提高生产效率。我们是非常有动力做这个事情的。

我有没有时间、有没有人手，或者我们的同学自己感不感兴趣，那是另外一回事。但是在利益上是没有冲突的，我们是希望能够达到这个目的。并且我们认为，这个跟商业没有任何冲突，我该拿到的利益还是没有少。

我觉得我们之前秉持这种态度，其实我们并没有因此而少拿到任何东西，并没有因为我开源，并没有因为我们的善意或者说我对其他人提供帮助，而导致我们少拿了任何东西。比如说去年的C端用户，我们现在C端用户还是比较多的，也还是比较稳固的。

我们今年的B端，我觉得也是比较乐观的。我并没有因为我们的善意而影响到我的商业利益，完全没有影响，反而可能还有加分。这个看起来违反直觉，但它确实是这样的。或者我们反过来想，如果违背它，也是必然的，我能够拿到更多东西吗？没有。

有个问题是，怎么理解世界模型和 AI 智能上限提高没有关系？我说的是在现在这个阶段，这是我们的判断。我们有看到，这是我们自己的 AI 路线图，不是唯一的路线图。

从我们的理解、从我们的判断来看，当前最重要的是把 AI 训练做好。把 AI 训练做好，并不需要世界模型，甚至不用多模态。因为你把 AI 训练范围缩小一点，没有多模态，只是有一部分任务你做不了，但是不影响这个算法的成立。

多模态最终还是要做的。现在重要的是训练，然后下一步要解决的是持续学习的问题，再下一步要解决的是它自己问问题。但是这个路线图里面没有世界模型，没有视频生成。

视频生成一开始出来的时候就很火，好像这是必须要做的，如果你不做，你就不是一个 AI 公司一样。所以我就很奇怪，这个其实你只要仔细去想一下，它跟智能的路线图是没有什么关系的。

事实上，你也发现，那个视频生成一开始 Sora 出来之后，所有人都做，大公司、小公司都做。但是小公司后来都把它砍掉了。它跟智能的上限没有关系。

但在商业上，它是个好生意，在商业上是个好生意。但是这跟智能没有什么关系。我们不会因为它是一个好商业而去做它，我们只会因为它是智能路线图上的东西，才会去做。

视频生成那个，因为那个相对比较清楚，就拿它举例。然后世界模型，世界模型这个含义就没那么清楚，因为很多东西都可以说它是世界模型。

从我们的判断，世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。最重要的才是 AI 训练，以及 AI 训练之后怎么解决持续学习。这是我们公司的判断，当然每个公司它的判断是不一样的。

我刚说的是，我们公司对公司来讲最重要的问题，就是人员的稳定性。从另外一个维度来讲，我们缺什么呢？我们跟美国的差距是什么？其实差距只有一点，就是资源。

我们没有那么多卡，我们的卡的数量还是比较少的。我们现在大概是两万张H等效算力，这其中大部分是刚到，最近一两个月刚到，可能还有很多机器还没有来。

我们总的算力去年比较少，今年我们在非常激进地扩充这个算力。我们现在大概是两万张H等效，接下来几个月我们还会有大批量的机器买过来，基本上都是英伟达。

我们需要多少卡？现在肯定是越多越好。在我们能够承受的范围内，肯定是卡越多越好，这是毫无疑问的。所以我们现在策略是，在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。

如果说这笔融资用完之后，我能买多少卡，我就买多少卡。花钱的速度不在计划里面，而是只要价格合理，有多少我都买。那么如果说我在半年之内就把钱花完了，我觉得是个好事。如果说我在半年之内把钱都花完，那这个太幸福了，这太理想了。

实际上，要把这么多钱花完非常不容易，买不到那么多卡，很难买，而且价格也很高，也不能说花非常高的价格去买，还得确保这个价格是合理的。

从成本或者从商业角度讲，这不是第一优先级。

对于不管是创业公司来讲，还是大公司来讲，这个服务成本根本就不高。但是我觉得我们希望它是比较轻的，我希望它是一个负担得起的，特别是在中国算力紧缺的这样的背景下，是负担得起的，能在国产卡上用的。

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。