Силиконовая долина потрясена: в сфере искусственного интеллекта назревает тектонический сдвиг, и весь мир следит за Китаем. DeepSeek-r1 произвела эффект разорвавшейся бомбы, сравнявшись по возможностям с топовыми решениями OpenAI. Восток диктует новые правила игры, и перед всем миром встаёт важный вопрос: а что если будущее ИИ создаётся вовсе не в Силиконовой долине?
Перед вами интервью с основателем DeepSeek, опубликованное в июле 2024 года. Оно состоялось вскоре после выхода в открытый доступ модели DeepSeek-v2, мгновенно сделавшей компанию известной на весь мир. В этой беседе Лян рассказывает, как маленький китайский стартап осмелился перепрыгнуть титанов индустрии и переопределить саму концепцию инноваций.
Приятного прочтения (-:
Стартап DeepSeek, бросивший вызов американской монополии в сфере искусственного интеллекта, был основан хедж-фонд-менеджером Ляном Вэньфэном и базируется в ИИ-лаборатории в Ханчжоу, Восточный Китай. После презентации модели DeepSeek-r1 (которую вы легко можете протестировать в нашем агрегаторе нейросетей), вызвавшей глобальный резонанс, Лян превратился в национального героя.
Лян окончил Чжэцзянский университет — один из старейших и наиболее престижных вузов Китая — со степенью в области искусственного интеллекта. В 2016 году он стал сооснователем квантового хедж-фонда High Flyer, который быстро завоевал признание благодаря передовым инвестиционным стратегиям на базе ИИ. Сегодня High Flyer — единственный инвестор DeepSeek. К 2021 году фонд полностью перешёл на автоматизированное управление капиталом, используя машинное обучение для прогнозирования рыночных трендов и принятия инвестиционных решений. Согласно информации на его сайте, в команде фонда работают лауреаты международных математических и физических олимпиад, обладатели серебряных и золотых медалей, а также специалисты с учёными степенями в области статистики, исследований и кибернетики.
В мае 2023 года Лян Вэньфэн сделал смелый шаг, основав DeepSeek с амбициозной целью — продвинуть исследования в области общего искусственного интеллекта (AGI). По данным Forbes, уникальная модель финансирования компании — полностью за счёт хедж-фонда High Flyer — позволила ей разрабатывать передовые ИИ-проекты без давления со стороны внешних инвесторов. Такой подход обеспечивает DeepSeek полную свободу сосредоточиться на долгосрочных исследованиях и развитии технологий.
Команда DeepSeek насчитывает всего десять человек, но каждый из них — выдающийся специалист, выпускник ведущих китайских университетов. Компания культивирует атмосферу инноваций и уделяет особое внимание глубокому знанию китайского языка и культуры. При отборе сотрудников здесь прежде всего оценивают технические способности, а не формальный опыт работы, что привносит в команду свежий взгляд и позволяет развивать прорывные идеи в области ИИ.
В отличие от традиционных коммерческих проектов, DeepSeek задумывался как научно-исследовательская платформа, нацеленная на прорывы в сфере искусственного интеллекта. Лян сознательно избегает публичности и даёт интервью лишь избранным изданиям — таким, как Anyong, дочерняя компания китайского медиахолдинга 36Kr. В редких беседах он делится лишь отрывками своей философии и видения будущего.
Ань Юн: После выхода модели DeepSeek-v2 в индустрии крупных ИИ-моделей разгорелась настоящая ценовая война. Многие называют вас рыночным разрушителем.
Лян Вэньфэн: Мы никогда не стремились быть разрушителями. Это получилось случайно.
Ань Юн: Этот эффект стал для вас неожиданностью?
Лян Вэньфэн: Очень неожиданным. Мы даже не думали, что вопрос цен окажется настолько чувствительным. Мы просто шли своим путём — считали затраты и устанавливали цены исходя из них. Наш принцип — не работать в убыток, но и не гнаться за сверхприбылью. Текущие цены обеспечивают лишь небольшую прибыль сверх себестоимости.
Ань Юн: Уже через пять дней Zhipu AI последовали вашему примеру, а вскоре к гонке присоединились ByteDance, Alibaba, Baidu и Tencent.
Лян Вэньфэн: Zhipu AI снизили цены только на базовые модели, в то время как их флагманские решения остались дорогими. ByteDance первыми действительно выровняли стоимость своих топовых моделей под наши расценки, что вынудило остальных подстроиться. Поскольку у крупных компаний себестоимость ИИ-моделей значительно выше, мы и представить не могли, что кто-то будет сознательно работать в убыток. В итоге ситуация повторила старую интернет-стратегию субсидирования ради захвата рынка.
Ань Юн: Со стороны это выглядит как классическая борьба за пользователей — метод, знакомый нам по интернет-бизнесу.
Лян Вэньфэн: Мы не ставили перед собой цель переманить пользователей. Мы снизили цены по двум причинам: во-первых, по мере исследований новых архитектур стоимость наших моделей сократилась; во-вторых, мы убеждены, что ИИ и API-сервисы должны быть доступными каждому.
Ань Юн: До этого большинство китайских компаний просто копировали архитектуру Llama, чтобы быстро разрабатывать приложения. Почему вы сделали ставку именно на структуру модели?
Лян Вэньфэн: Если цель — как можно быстрее вывести на рынок продукт, то использование Llama действительно оправданно. Однако наша цель — создание AGI (artificial general intelligence, общий искусственный интеллект), а для этого необходимо разрабатывать новые архитектуры, позволяющие добиться высокой производительности даже при ограниченных ресурсах. Это фундаментальные исследования, без которых масштабирование невозможно. Помимо архитектуры, мы также работаем с качеством данных и имитацией человеческого мышления — всё это отражается в наших моделях. К тому же эффективность обучения и себестоимость вычислений у Llama отстают от мировых стандартов примерно на два поколения.
Ань Юн: За счёт чего образовался этот технологический разрыв?
Лян Вэньфэн: В первую очередь это разрыв в эффективности обучения. По нашим оценкам, даже лучшие китайские модели требуют вдвое больше вычислительных мощностей, чтобы догнать топовые мировые разработки. Кроме того, эффективность работы с данными вдвое ниже, то есть нам нужно вдвое больше информации и ресурсов, чтобы получить аналогичный результат. В совокупности это четырёхкратная разница в затратах. Наша задача — постепенно сокращать этот разрыв.
Ань Юн: Большинство китайских ИИ-компаний разрабатывают и модели, и приложения. Почему DeepSeek сосредоточился исключительно на исследованиях?
Лян Вэньфэн: Потому что важнее всего сейчас — участвовать в глобальном технологическом прогрессе. Китайские компании годами использовали инновации, созданные за рубежом, и монетизировали их в виде приложений. Но такой подход не может быть устойчивым. В этот раз наша цель — не быстрая прибыль, а развитие технологического фундамента, который подтолкнёт всю экосистему вперёд.
Ань Юн: На протяжении интернет-революции и мобильного интернета существовало мнение, что США лидируют в инновациях, а Китай — в коммерческом применении технологий.
Лян Вэньфэн: Мы считаем, что с развитием экономики Китай должен перестать быть просто пользователем технологий и стать их создателем. За последние 30 лет ИТ-революции мы практически не участвовали в фундаментальных технологических разработках.
Мы привыкли к тому, что закон Мура словно «падает с неба»: стоит просто подождать 18 месяцев — и появятся более мощные процессоры и более продвинутый софт. Точно так же воспринимается и закон масштабирования. Но все эти технологические прорывы — не случайность, а результат многих поколений неустанного труда мирового научного сообщества, в котором доминировали западные страны. И поскольку Китай долгое время не участвовал в этом процессе на фундаментальном уровне, мы невольно недооценили его важность.
Ань Юн: Почему выход DeepSeek-v2 так удивил Силиконовую долину?
Лян Вэньфэн: В США инновации происходят каждый день, и с их точки зрения в этом нет ничего необычного. Их поразило не само технологическое достижение, а то, что китайская компания смогла сыграть на их поле как новатор, а не просто догоняющий — ведь большинство китайских компаний привыкли именно к роли последователей.
Ань Юн: Но в китайских реалиях ставка на фундаментальные инновации выглядит почти как роскошь. Разработка крупных ИИ-моделей требует колоссальных затрат. Не каждая компания может позволить себе заниматься исследованиями, не монетизируя их сразу.
Лян Вэньфэн: Инновации действительно стоят дорого. Раньше Китай заимствовал чужие технологии, потому что находился на этапе догоняющего развития. Но сегодня у нас совершенно иная позиция: масштабы китайской экономики и прибыль таких гигантов, как ByteDance и Tencent, сравнимы с мировыми лидерами. Нам не денег не хватает — нам не хватает уверенности и способности выстроить экосистему, в которой талантливые люди смогут реализовывать свои идеи.
Ань Юн: Почему даже крупнейшие китайские компании с огромными ресурсами по-прежнему ставят коммерциализацию выше инноваций?
Лян Вэньфэн: Последние тридцать лет в приоритете была прибыль, а не технологии. Но инновации не рождаются из стремления к быстрой выгоде — они требуют любопытства и настоящего творческого дерзновения. Мы заложники старых привычек, но это временно.
Ань Юн: Но DeepSeek — это всё же бизнес, а не некоммерческая лаборатория. Если вы открываете свои разработки, как, например, архитектуру MLA, которую представили в мае, конкуренты ведь просто скопируют их. Где ваша защита?
Лян Вэньфэн: В сфере передовых технологий закрытые решения не дают долгосрочного преимущества. Даже OpenAI с закрытыми моделями не может помешать другим догонять их.
Поэтому наш главный защитный барьер — это не код, а наша команда: накопленные знания, инновационная культура и непрерывный рост экспертизы. Публикации и открытые разработки не ослабляют нас, а наоборот, укрепляют. Для настоящих инженеров быть первым — это честь, а не риск. Открытость — это не просто стратегия, а целая философия, которая привлекает лучших специалистов.
Ань Юн: Как вы относитесь к рыночной позиции, которую продвигает Чжу Сяоху, утверждая, что приоритетом должно быть немедленное коммерческое применение, а фундаментальные исследования в ИИ — пустая трата времени?
Лян Вэньфэн: Логика Чжу Сяоху подходит для краткосрочных бизнес-стратегий. Но самые устойчиво прибыльные компании в США — это технологические гиганты, сделавшие ставку на долгосрочные исследования и разработки.
Ань Юн: Но в ИИ одних технологий недостаточно для успеха. На что DeepSeek делает ставку в глобальной перспективе?
Лян Вэньфэн: Мы убеждены, что Китай не может вечно оставаться в роли догоняющего. Мы часто говорим, что китайский ИИ отстаёт от американского на один-два года, но главный разрыв не во времени, а в подходе: между оригинальностью и копированием. Если мы это не изменим, Китай так и останется в роли последователя. А некоторые риски и неудачи на этом пути — неизбежны.
Доминантное положение NVIDIA — это не просто результат их работы, это плод усилий всей западной технологической экосистемы, которая коллективно выстраивает дорожные карты для будущих технологий. Китаю нужно создать аналогичную систему. Сейчас многие китайские чипы терпят неудачу не потому, что у нас не хватает ресурсов, а потому, что у нас нет такой же сильной технологической среды — мы слишком зависим от чужих решений. Кто-то должен сделать первый шаг в неизведанное.
Ань Юн: Сейчас DeepSeek выглядит идеалистичным проектом, напоминающим ранние годы OpenAI. Вы открыты для всех. Планируете ли вы в будущем перейти к закрытой модели, как это сделали OpenAI и Mistral?
Лян Вэньфэн: Нет, мы не собираемся становиться закрытыми. Для нас гораздо важнее создать прочную технологическую экосистему.
Ань Юн: Планируете ли вы привлекать инвестиции? В СМИ пишут, что Huanfang (компания, занимающаяся количественными инвестициями, а также один из первых инвесторов DeepSeek) рассматривает возможность выделения DeepSeek в отдельную компанию и вывода на IPO. Почти все ИИ-стартапы в Силиконовой долине в итоге присоединяются к крупным корпорациям — вы пойдёте тем же путём?
Лян Вэньфэн: В краткосрочной перспективе таких планов нет. Для нас главный вызов — это не деньги, а санкции на высокопроизводительные чипы.
Ань Юн: Многие считают, что для развития AGI нужны масштабные партнёрства и публичность, в отличие от количественных инвестиций, где закрытость, наоборот, даёт преимущество. Вы согласны?
Лян Вэньфэн: Больше инвестиций — не всегда больше инноваций. Если бы это было так, крупные IT-компании уже давно монополизировали бы все технологические прорывы.
Ань Юн: Вы избегаете разработки приложений, потому что у DeepSeek нет опыта в операционной деятельности?
Лян Вэньфэн: Мы исходим из того, что сейчас — время технологического прогресса, а не массового выхода приложений. В долгосрочной перспективе мы хотим создать экосистему, в которой индустрия сама будет использовать наши технологии и разработки. Компании смогут строить B2B- и B2C-сервисы на базе наших моделей, а мы сосредоточимся на фундаментальных исследованиях. Если экосистема разовьётся полностью, нам не придётся самим разрабатывать приложения. Но если потребуется, мы вполне способны это сделать. Тем не менее исследования и инновации останутся для нас главным приоритетом.
Ань Юн: Почему клиенты должны выбрать API DeepSeek, а не решения крупных игроков?
Лян Вэньфэн: Будущее за узкой специализацией. Базовые модели ИИ требуют постоянных инноваций, а у крупных компаний есть свои ограничения — не всегда они могут быть лучшими в этой роли.
Ань Юн: Но может ли одна лишь технология создать значительное конкурентное преимущество? Вы говорили, что абсолютных «секретов» не существует.
Лян Вэньфэн: Секретов действительно нет, но повторение требует времени и ресурсов. В графических процессорах NVIDIA нет волшебства, но догнать их — значит с нуля собирать команды и гнаться за их следующими поколениями технологий. Это и есть настоящий барьер.
Ань Юн: После вашего снижения цен первой на это отреагировала ByteDance. Можно ли сказать, что они восприняли вас как угрозу? Как вы оцениваете новую конкурентную среду, в которой стартапы бросают вызов гигантам?
Лян Вэньфэн: Честно говоря, нас это мало волнует. Снижение цен — лишь шаг, который мы сделали по пути. Мы не стремимся зарабатывать на облачных сервисах, наша цель — создать ИИ общего назначения. Пока мы не видим действительно прорывных решений. У гигантов огромная аудитория, но их ключевые источники дохода одновременно сдерживают их, делая уязвимыми для перемен.
Ань Юн: Какой, по-вашему, будет судьба шести крупнейших китайских стартапов в области ИИ?
Лян Вэньфэн: Выживут двое-трое. Сейчас все сжигают деньги. Те, у кого есть чёткий фокус и дисциплина в управлении, удержатся, остальные изменят курс. Но ценность не исчезает — она просто трансформируется.
Ань Юн: Каков ваш главный принцип в конкурентной борьбе?
Лян Вэньфэн: Я смотрю на то, повышает ли что-то эффективность общества и можем ли мы найти свою нишу в технологической цепочке. Если конечная цель — сделать что-то лучше и быстрее, значит, оно того стоит. Всё остальное — временные этапы: зацикливаться на них — значит терять ориентир.
Ань Юн: Джек Кларк, бывший руководитель отдела политики OpenAI и сооснователь Anthropic, сказал, что DeepSeek удалось собрать команду «таинственных волшебников», создавших DeepSeek-v2. Кто эти люди?
Лян Вэньфэн: Никаких «волшебников» у нас нет — только выпускники ведущих университетов, аспиранты, а иногда даже стажёры четвёртого или пятого курса. Молодые специалисты с небольшим опытом, но огромным потенциалом.
Ань Юн: Крупные ИИ-компании активно охотятся за талантами по всему миру. Некоторые считают, что топ-50 специалистов в области ИИ вряд ли работают в китайских компаниях. Откуда ваши сотрудники?
Лян Вэньфэн: Модель v2 была полностью разработана отечественными специалистами. Возможно, сегодня в Китае нет мировых звёзд из топ-50, но наша цель — воспитать их самим.
Ань Юн: Как возникла инновация MLA? Говорят, идея родилась из личного интереса одного молодого исследователя.
Лян Вэньфэн: Он изучал эволюцию архитектуры механизма внимания и в какой-то момент осознал, что можно предложить альтернативный подход. Но превратить идею в рабочую технологию — это долгий процесс. Мы собрали команду и несколько месяцев тестировали гипотезу.
Ань Юн: Такая свобода творчества, похоже, связана с вашей горизонтальной структурой управления. В Huanfang вы избегали жёстких директив, но AGI — это область с высокой степенью неопределённости. Неужели здесь требуется ещё меньше контроля?
Лян Вэньфэн: В DeepSeek всё по-прежнему строится снизу вверх. Мы не раздаём роли заранее — они формируются естественным образом. У каждого свой уникальный опыт и идеи, и никого не нужно подталкивать. Когда кто-то сталкивается со сложностью, он сам привлекает коллег к обсуждению. Но если идея показывает перспективу, мы подключаем ресурсы уже на уровне стратегического управления.
Ань Юн: Говорят, в DeepSeek царит поразительная гибкость в распределении вычислительных ресурсов и кадров.
Лян Вэньфэн: У нас нет жёстких ограничений — доступ к вычислительным мощностям и команде открыт. Если у кого-то появилась идея, он может сразу подключиться к нашим кластерным системам без необходимости получать одобрение. Более того, благодаря отсутствию иерархии и жёсткого деления на отделы, люди свободно сотрудничают, если их интересы совпадают.
Ань Юн: Такой уровень свободы возможен только при условии, что вы нанимаете исключительно увлечённых людей. Говорят, DeepSeek умеет находить выдающихся специалистов по нестандартным критериям.
Лян Вэньфэн: Для нас на первом месте всегда стоят страсть к исследованиям и любознательность. Многие наши сотрудники обладают нестандартными биографиями, но всех их объединяет жажда открытий, которая важнее денег.
Ань Юн: Transformer родился в ИИ-лаборатории Google, ChatGPT — в OpenAI. Как, по-вашему, корпоративные ИИ-лаборатории отличаются от стартапов в плане инноваций?
Лян Вэньфэн: Будь то лаборатории Google, OpenAI или исследовательские центры китайских технологических гигантов — все они приносят огромную пользу. То, что OpenAI в итоге совершил прорыв, во многом было вопросом удачного стечения обстоятельств.
Ань Юн: То есть инновации — это в значительной степени случайность? В вашем офисе, например, переговорные комнаты оборудованы дверями, которые можно легко открыть с обеих сторон. Коллеги говорят, что такая планировка способствует «случайным озарениям» — вроде истории с Transformer, когда кто-то случайно услышал беседу и помог превратить идею в универсальную архитектуру.
Лян Вэньфэн: Я считаю, что инновации в первую очередь рождаются из веры. Почему Кремниевая долина так богата открытиями? Потому что там не боятся пробовать. Когда появился ChatGPT, в Китае не хватало уверенности в передовых исследованиях. От инвесторов до технологических корпораций — многие считали, что разрыв слишком велик, и предпочитали сосредоточиться на прикладных продуктах. Но инновации требуют смелости, и у молодых людей её всегда больше.
Ань Юн: В отличие от других ИИ-компаний, активно привлекающих инвестиции и внимание СМИ, DeepSeek остаётся в тени. Как вам удаётся становиться приоритетным выбором для талантов, мечтающих работать в сфере ИИ?
Лян Вэньфэн: Потому что мы решаем самые сложные задачи. Лучших специалистов привлекает возможность работать над действительно глобальными вызовами. В Китае потенциал многих талантов недооценивают, потому что радикальные инновации встречаются редко и у людей просто нет шанса проявить себя. Мы даём им такую возможность.
Ань Юн: Недавний анонс OpenAI не включал GPT-5, что заставило многих задуматься, не замедляется ли развитие технологий. Некоторые даже начали ставить под сомнение закон масштабирования. Как вы это оцениваете?
Лян Вэньфэн: Мы сохраняем оптимизм, индустрия развивается в ожидаемом темпе. OpenAI невсесилен — они не смогут вечно удерживать лидерство.
Ань Юн: Как скоро, по-вашему, человечество достигнет ИИ общего назначения (AGI)? До выхода v2 вы экспериментировали с математическими и кодовыми моделями, а затем перешли от плотных архитектур к MoE (mixture of experts, архитектура, повышающая эффективность модели за счёт активации специализированных подсетей). Как выглядит ваш план развития?
Лян Вэньфэн: Это может занять два года, пять или десять — но это точно произойдёт в нашем поколении. Даже внутри компании у нас нет единого мнения о том, какой путь будет самым эффективным. Однако мы делаем ставку на три ключевых направления.
Во-первых, математика и программирование. Они являются естественной средой для тестирования AGI — как игра в го, эти системы имеют строгие правила и верифицируемые решения, что позволяет ИИ самообучаться и наращивать интеллект. Во-вторых, мультимодальность: чтобы достичь человеческого уровня понимания, ИИ должен взаимодействовать с реальным миром и учиться на разнообразных данных. В-третьих, естественный язык: он лежит в основе мышления и общения, а значит, является ключом к настоящему разуму. Мы открыты ко всем возможным путям.
Ань Юн: Как вы видите конечную точку развития больших ИИ-моделей?
Лян Вэньфэн: Появятся специализированные компании, разрабатывающие базовые модели и сервисы, формируя длинную цепочку ценности с чётким разделением ролей. Со временем появятся новые игроки, которые будут адаптировать эти технологии для удовлетворения самых разных потребностей общества.
Ань Юн: За последний год рынок стартапов в сфере больших моделей в Китае претерпел серьёзные изменения. Например, Ван Хуэйвэнь (сооснователь Meituan, который в 2023 году ненадолго вступил в ИИ-гонку, но затем покинул её), который активно заявлял о себе на старте, в итоге вышел из игры, а новые участники начинают находить свои ниши.
Лян Вэньфэн: Ван Хуэйвэнь взял на себя все убытки, позволив другим выйти без потерь. Он принял решение, которое было самым невыгодным для него, но выгодным для всех остальных. Я искренне уважаю его за это.
Ань Юн: На чём сейчас сосредоточены ваши основные усилия?
Лян Вэньфэн: На исследованиях следующего поколения больших моделей. В этой области по-прежнему остаётся множество нерешённых задач.
Ань Юн: Многие ИИ-стартапы стараются сочетать разработку моделей и коммерческие приложения, ведь технологическое лидерство не бывает вечным. Почему DeepSeek уверен, что может сосредоточиться только на исследованиях? Это потому, что ваши модели пока отстают?
Лян Вэньфэн: Все стратегии — это наследие прошлого, и далеко не факт, что они будут работать в будущем. Обсуждать прибыльность ИИ с точки зрения коммерческой логики эпохи интернета — это всё равно что сравнивать Tencent в начале пути с General Electric или Coca-Cola. Это как высекать отметку на лодке, чтобы потом найти упавший в воду меч, — устаревший подход.
Ань Юн: У Huanfang с самого начала были сильные технологические и инновационные позиции, а её развитие казалось довольно стабильным. Это придаёт вам уверенности?
Лян Вэньфэн: В определённой степени Huanfang укрепил нашу веру в технологически ориентированные инновации, но путь был далеко не лёгким. Многие видят только то, что произошло после 2015 года, но на самом деле работа шла 16 лет.
Ань Юн: Вернёмся к теме прорывных инноваций. С замедлением экономики и охлаждением инвестиционного рынка не грозит ли это стагнацией исследований?
Лян Вэньфэн: Необязательно. Трансформация китайской промышленности будет всё больше зависеть от глубоких технологических разработок. По мере того как возможности для быстрого заработка исчезают, всё больше людей будут вынуждены заниматься настоящими инновациями.
Ань Юн: То есть вы сохраняете оптимизм?
Лян Вэньфэн: Я рос в 1980-х в небольшом городке в Гуандуне, мой отец был учителем начальной школы. В 1990-х заработать деньги было легко, и многие родители приходили к нам и говорили: «Учёба бесполезна». Но сейчас взгляды изменились: делать деньги уже не так просто, даже работа таксистом больше не кажется надёжным вариантом. За одно поколение всё перевернулось.
Настоящие, фундаментальные инновации будут только нарастать. Пока это неочевидно, потому что обществу нужно пройти через осознание. Когда мы начнём праздновать успехи глубоко технологических разработчиков так же, как успехи интернет-бизнеса, восприятие изменится. Всё, что требуется, — это реальные примеры и время, чтобы этот процесс обрёл силу.
Технологическая гонка в сфере искусственного интеллекта становится всё более непредсказуемой. История DeepSeek — это не просто вызов глобальному лидерству OpenAI, а знак того, что инновации сегодня могут рождаться самым неожиданным образом. Китай не просто догоняет Запад — он формирует собственный технологический ландшафт, который отличается от американского не только подходами, но и философией. Фундаментальные исследования, отказ от краткосрочных коммерческих целей и ставка на открытые технологии могут привести к очень интересным результатам.
Делитесь своим мнением в комментариях — согласны ли вы с подходом DeepSeek, что для ИИ-стартапов важнее всего исследования?