지난달, 'elsewhere'는 DeepSeek의 펀딩 스토리를 보도했습니다. 그중 가장 많이 회자된 것은 전설적인 4시간 투자자 미팅이었죠.

그로부터 한 달 동안 량원펑의 다양한 어록이 세간에 퍼졌고, 우리도 여러 경로를 통해 그 내용 일부를 수집했습니다.

그 과정에서 량원펑은 매우 여러 번 "아니오"를 말했습니다: 천재가 아니며, 불합리한 이익을 추구하지 않고, 사용자 수를 쫓지 않으며, 오픈소스로 유지하고, 3D/비디오 생성/월드 모델을 하지 않으며, 차세대 슈퍼앱이 되지 않겠다는 것입니다. 그는 절제(克制)야말로 AGI를 이룰 확률을 높이기 위해 택한 전략이라고 말했습니다.

우리가 확보한 제한된 자료 속에서 다음과 같은 고빈도 단어들이 등장했습니다: 모델, 비용, AGI, 시간, 오픈소스 등.

대부분의 경우 량원펑의 어조는 여유를 두었고, 표현은 담백하고 소박했습니다. 그가 정말 신경 쓰는 몇 가지 문제에 대해 말할 때만 예리함이 드러났습니다. "팀의 안정성만 유지할 수 있다면, 나는 반드시 AGI를 이룰 수 있습니다. 아주 간단합니다."

아래는 저희가 수집한 52개의 발언입니다. 일부 표현은 원뜻을 유지하는 선에서 원문과 다소 차이가 있을 수 있습니다.

DeepSeek에는 단 하나의 메인 라인만 있다

지금 제품을 만드는 것은 수익 극대화의 시기가 아닙니다. AGI로 가는 길에 제품이라는 단계를 거쳐야 하지만, 우리는 C단, B단 제품에 너무 많은 신경과 에너지를 쏟을 필요가 없습니다. 기술의 높은 위치에서 상대적으로 낮은 수준의 기술을 다루는 것은 차원이 다른 공격입니다. 제품은 AGI로 가는 길의 부산물일 뿐입니다.
많은 것들이 우리의 메인 라인에 있지 않습니다. 예를 들어 3D, 비디오 생성, 또 월드 모델 같은 것은 지능의 상한과도 큰 관계가 없습니다.
멀티모달은 제품에 있어 중요하고, C단 사용자에게 중요합니다. 하지만 그것은 하나의 구성 요소일 뿐, 메인 라인도 지능 그 자체도 아닙니다.
대형 모델의 환각 현상은 당연히 해결 방법이 있습니다만, 이것은 긴 과제입니다. 내부적으로 환각은 제품 문제로 귀결되며, 해결할 것이지만 중점은 아닙니다.
현 단계에서 가장 중요한 것은 여전히 코딩 에이전트(Coding Agent)입니다. 국내 상황을 보면, 가장 합리적인 접근은 범용 에이전트에 전력하는 것이며, 금융·의료 등 다른 에이전트의 우선순위는 낮습니다.
AI 시대에 수조 단위의 기업이 여럿 나온다면, DeepSeek이 그중 하나라면 더할 나위 없이 좋습니다.

먼저 지속적 학습을 실현하고, 그다음 AI 자가 반복, 종착점은 체화된 지능

AI는 현재 안목과 직관이 부족하지 않습니다. 부족한 것은 지속적 학습 능력입니다.
인간은 지속 학습이 가능하지만, 같은 일을 AI에게 시키려면 모든 맥락을 줘야 합니다. 이는 거의 불가능하기 때문에 AI가 직원을 대체할 수는 없습니다. 그래서 차세대 모델은 반드시 지속적 학습 능력을 갖춰야만 차세대 모델이라 할 수 있습니다.
우리는 차세대 모델이 우리 자신의 개발을 도울 수 있길 바랍니다. 간단히 말해, 우리가 만드는 모델의 첫 번째 목표는 모두가 잘 쓰는 것이 아니라 우리가 잘 쓰는 것입니다. 이것이 AGI를 달성하는 가장 빠른 방법입니다.
현재 전 세계적으로 아직 좋은 방법을 찾지 못했습니다. '학습'이라는 것이 많은 요소로 구성되어 있기 때문입니다.
DeepSeek의 장기 비전은 AGI입니다. 실현 경로를 계단 오르기에 비유한다면, 작년의 계단은 CoT(Chain-of-Thought, 사고 사슬)였고, 올해의 계단은 에이전트(Agent)입니다. 에이전트 다음에 해결해야 할 과제가 바로 지속적 학습입니다.
지속적 학습을 실현한 뒤에는 점진적 특이점에 도달할 수 있습니다. 모델이 인간이 할 수 있는 모든 일을 해낼 수 있고, 스스로 더 진보된 인공지능 모델을 개발하는 것까지 포함됩니다. 즉, AI가 AI 연구를 가속하는 단계입니다. 이 단계를 마친 뒤가 바로 체화된 지능입니다.
지능의 종착점은 아마도 모두 체화일 것입니다. 정상적인 사람에게 필요한 것은 컴퓨터가 아니라 인력이기 때문입니다.

완전한 상업화 전환까지는 아직 멀었다

우리는 합리적인 이윤만을 추구하며, 이윤을 극대화하는 가격 책정을 하지 않습니다.
우리의 한 모델은 처음에 수요가 너무 많을까 봐 가격을 비교적 높게 책정했다가 나중에 4분의 1로 낮추자 회사 단톡방에서 많은 분들이 환호했습니다. 이것이 우리가 이 모델을 열심히 만든 목적이기 때문입니다. 바로 모두가 충분히 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
저비용은 결과입니다. 우리 모델은 구조적으로 계속 낮은 비용을 지향해 왔습니다. 또한 특히 연산 자원이 부족한 배경 속에서 비용이 부담 가능한 수준이기를 바랍니다. 또 다른 이유: 비용이 낮을수록 더 큰 모델을 감당할 수 있습니다. 연산 자원이 제한적일 때, 계산 효율이 높으면 더 큰 모델을 훈련할 수 있습니다. 대기업은 자원을 투입해 해결할 수 있지만 우리는 비용 효율을 우선합니다.
밖에서 보기에는 우리가 아주 어려운 모델을 선택한 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 사실 우리는 아주 수월하게 하고 있습니다. 가격 인하는 경쟁사에게 분명 좋은 일이 아니며, 그들은 결코 환호하지 않을 것입니다. 저는 API 판매라는 일이 그다지 큰 매력이 있다고 생각하지 않습니다. 그저 몇 명이 API를 유지보수하면 됩니다. 심지어 고객 지원도 없고 영업도 필요 없습니다. 사용자들은 알아서 올 테니까요.
우리는 계속 상업화를 하고 있지만, 상업화를 목표로 삼고 있지는 않습니다. DeepSeek이 완전히 상업화로 방향을 트는 시점은 아마도 아주 먼 미래일 것입니다.
저는 그때가 되어 그 안에서 자리를 잡을지도 고려하지 않습니다. 그만큼 큰 비즈니스 기회가 있다면 분명 방법이 있을 것입니다. DeepSeek은 시대의 산물이며, 현실 상황의 반영이지 모방의 결과가 아닙니다.

오픈소스는 우리 규모의 회사에 딱 맞는 지점(sweet point)

절제는 전략입니다: 일부를 포기하고 더 많은 다른 것을 얻는 것입니다. 오픈소스는 이익을 베푸는 행위입니다: 내부적으로는 직원들이 성취감을 느끼고 회사는 결속력을 갖습니다. 사회적으로도 이득이 되어 동종 업계나 보통 사람들 모두 기뻐할 것입니다. 저는 AGI가 엄청난 상업적 가치를 지닐 것임을 의심하지 않습니다. 이 기반 위에서 제가 우선시하는 것은 점유율을 더 차지하는 것이 아니라 성공 확률을 높이는 것입니다.
AI를 사업적으로 성공시키는 데 오픈소스는 이점이 있습니다. 직관에 반하는 말처럼 들릴지 모릅니다. 역사적으로 소프트웨어 회사 하나의 시장 규모는 연간 수십억 달러에 불과해 오픈소스로 풀면 사라지고 말죠. 하지만 AI는 충분히 커서, 궁극적으로 인류 사회 GDP의 10%를 차지할 수 있습니다. 만약 우리가 이 이익을 독점하려 한다면 반드시 역사에 버려질 것입니다. 이는 객관적 법칙이자, 역사관입니다.
우리가 제공하는 오픈소스 모델은 우리가 직접 배포하는 모델과 동일합니다. 조금 못한 모델을 오픈소스로 내놓고 자체 배포에는 더 나은 모델을 쓰는 일은 없을 것입니다.
나는 다른 사람이 우리 모델을 배포해 우리와 경쟁하는 것을 걱정하지 않습니다. 모든 회사가 그 의지와 능력을 갖추고 있는 것은 아닙니다. 스타트업이 너무 작으면 이 일을 해낼 역량이 없고, 대기업은 조직화가 어렵습니다. 이것이 바로 우리 규모의 회사에 딱 맞는 지점(sweet point)입니다.
오픈소스는 우리 비즈니스 모델에 아무런 영향을 미치지 않습니다. 단, 전제는 '일정한 이윤만 추구한다'는 것입니다. 만약 백 배의 이윤을 남기려 한다면 오픈소스가 확실히 영향을 미칠 것입니다.
우리는 어떤 인터넷 대기업이든 작은 기업이든 경쟁 상대가 되기를 원치 않습니다. 이 전제하에서 우리는 기꺼이 누구든, 심지어 알리바바, 즈푸AI, 문샷AI가 더 잘할 수 있도록 협력하고 돕겠습니다.

미·중 격차는 인재에 있지 않다

앞으로 우리는 미·중 AI의 서사를 다시 쓰고자 합니다: 몇 분의 일의 연산 자원으로 격차를 더 좁혀 6개월, 3개월까지 단축할 것입니다.
미·중 AI의 격차는 주로 자원에 있습니다. 우리는 스케일링을 믿으며, 규모가 클수록 분명 성능이 좋아집니다. 이 정도로 큰 모델을 훈련하는 것은, 이만한 모델이면 충분하다고 생각해서가 아니라 단지 자원이 이만큼이기 때문입니다.
인재는 거의 차이가 없습니다. 바로 같은 무리의 사람들입니다. 국내 인재는 부족하지 않습니다. 인재 부족은 단계적 현상일 뿐, 역사적으로 특정 부류의 사람이 장기간 부족했던 적은 단 한 번도 없습니다.

모델 공장 경쟁, 비용이 첫 번째 요소

현재 Anthropic이 OpenAI를 넘어선 것은 장기적인 것이 아니라 단계적 현상입니다. OpenAI와 Google은 미래에 아마도 서로 치고 올라가는 양상을 보일 것입니다.
국내에 모델을 만드는 회사가 너무 많고, 각자 동일한 일을 하며 자원이 분산되어 있습니다. 결국에는 수렴하겠지만, 과정이 필요합니다. 만약 각자 합리적인 이윤만 가져간다면, 많은 인원이 대형 모델을 할 필요는 없을 것입니다. 아마도 대기업 둘, 작은 기업 둘 정도면 충분할 것입니다.
저는 대형 모델 회사가 (AI 업계의) 대부분의 이익을 가져갈 수 있다고 절대 생각하지 않습니다.
대형 모델 경쟁의 최종 격차는 세 가지 측면에서 나타날 것입니다: 비용, 시간, 사용자 경험. 비용이 첫 번째입니다. 같은 품질의 서비스를 어떤 비용으로 제공할 수 있느냐는 것입니다. 둘째는 시간으로, 몇 개월 빠르고 늦고가 차이를 만듭니다. 사용자 경험은 어느 정도 고착성과 진입 장벽을 만들지만 본질적이지는 않습니다.

차세대 슈퍼앱이 될 생각은 없다

우리는 차세대 슈퍼앱이 되고 싶지 않습니다. 다음 바이트댄스가 되는 것? 다음 텐센트가 되는 것? 전혀 그런 생각이 없습니다.
이것을 다투지 않는 이유는 뒤에 수박이 있고 앞의 것은 아마 모두 깨알이기 때문입니다. 물론 이 깨알이 좀 클 수는 있겠지만, 저는 모두 대단하지 않다고 생각합니다.
작년에는 모두가 챗봇과 C단 트래픽을 쟁취했고, 올해는 B2B 매출을 쟁취하고 있습니다. 하지만 우리는 그것이 중요하다고 보지 않습니다. 회사 내부에서 진정 관심을 두는 것은 AGI의 로드맵과 다음 단계 기술을 어떻게 돌파할지입니다. 참 이상하지만, 가장 갖고 싶은 것은 얻지 못하고 덜 신경 쓰는 것이 오히려 쉽게 얻어집니다.
작년 설날에 폭발적인 인기를 끈 것은 우리의 각본에 없던 일입니다.

팀의 안정성 유지가 핵심

단 한 가지 타협할 수 없는 것은, 반드시 팀의 안정성을 유지해야 한다는 점입니다. 이것이 우리가 직면한 아주 큰 위험입니다. 물론 이 위험은 이번 펀딩을 통해 상당 부분 해소되었습니다.
우리가 많은 일을 하는 이유는 팀의 안정성을 지키기 위해서입니다. 우리는 어떤 인터넷 대기업이나 소규모 기업과도 경쟁자가 되기를 원치 않으며, 그들에게 힘을 실어주고 지원하고 싶습니다. 우리는 적을 만들고 싶지 않습니다. 그렇게 하면 우리 자신의 환경도 더 나아질 것입니다.
어떤 사람들은 우리 조직이 위에서 아래로(top-down) 움직인다고 생각하고, 어떤 사람들은 아래에서 위로(bottom-up) 움직인다고 생각합니다. 저는 둘 다 맞다고 생각합니다. 위에서 아래로 내려오는 것을 '본업을 처리한다'라고 부르는데, 보통은 그 '본업'이 직원 전체 시간의 절반을 넘지 않았으면 합니다. 나머지 절반의 시간은 아래에서 위로 움직이며, 따로 정해져 있지 않습니다. 연구하고 싶은 것을 마음껏 연구하고 스스로 탐구할 수 있으며, 본인이 중요하다고 생각하는 방향으로 탐구하면 되고, 사전에 정해진 요구 사항은 없습니다.

40.우리는 보통 야근을 잘 하지 않는다. 첫 번째 이유는 연구를 하려면 비교적 느슨한 환경이 필요하기 때문이다. 두 번째 이유는 우리가 매우 집중하기 때문이다. 제품 중 불완전한 것이 많지만, 우리는 그것을 메우지도 않았다. 그것도 일종의 절제하는 문화다.

41.조직은 동적이며, 한 번 정해지면 변하지 않는 것이 아니다. 앞으로 회사가 커지면서 약간의 조정이 있을 수 있다. 하지만 완전히 전통적인 계층제로 바뀌지는 않을 것이며, 필요한 구조가 생길 수는 있다. 그러나 비전 중심으로 움직이는 것은 변하지 않을 것이다.

세상을 향한 선의를 품고

42.우리는 이 회사를 만들 때, 얼마나 많은 돈을 벌겠다거나 자본시장에 상장하겠다는 생각을 처음부터 하지 않았다. 초기 수십 명은 전혀 그런 생각을 하지 않았다. 만약 그렇게 생각했다면, 그들은 오지 않았을 것이다. 우리는 이 세상을 향한 아주 큰 선의를 품고 이 일을 하며, 이것이 인류에게 도움이 될 것이라고 생각한다.

43.“XX KPI를 달성해야 한다”는 것은 우리 방식이 아니다. 우리는 비전으로 움직이는 조직이다. 여기에는 장점도 있고 단점도 있다. 앞으로 장점을 살리고 단점을 보완할 방법을 찾겠지만, 이것이 우리의 특징이다.

44.비전은 심지어 문서화된 것조차 아니며, 일을 처리하는 방식이나 세상을 대하는 태도 속에 담겨 있다. 우리 회사의 사람마다 그 비전을 이해하는 방식이 다를 수 있지만, 큰 방향에 있어서는 일치한다.

45.약 20년 전, 내가 경영 측면에서 가장 존경했던 사람은 잭 웰치(GE의 전 CEO)였다. 지금 보면 그가 말한 대부분은 더 이상 맞지 않을 수도 있지만, 한 가지는 옳았다. 회사에서 가장 중요한 것은 비전이라는 점이다.

비전은 벽에 걸린 표어가 아니며, 어떻게 말하는가가 아니라 어떻게 행동하는가에 달려 있다.

절제는 우리가 AGI를 이루는 데 도움이 된다

46.AGI가 가장 큰 이익을 가져온다. 다른 일들은 여력이 있으면 하고, 여력이 없으면 하지 않는다. 절제는 우리 비전의 일부다.

47.AI라는 일은 너무나 크고, 그 이익도 너무나 크다. 해내기만 하면, 아주 조금만 나누어져도 엄청난 이익이 된다. 그리고 절제할수록, 이 일을 해낼 가능성이 높아진다.

48.나는 이것이 직관에 부합한다고 생각한다—적어도 내 직관에는 부합한다. 비전 외에는 우리에게 그다지 많은 장점이 없다.

49.2년 전 이 회사를 설립할 당시, 우리는 많은 돈도 없었고, 많은 그래픽카드도 없었으며, 인지도도 별로 없었고, 영향력도 없었다. 우리는 아주 평범한 사람들의 집단이었다. 내가 좋아하는 이야기는 "한 무리의 평범한 사람들이 비범한 일을 해냈다"는 것이지, "한 무리의 천재들이 비범한 일을 해냈다"는 것이 아니다.

50.오픈소스도 절제의 일부다. 가격 정책에서도 우리는 결코 회사의 수입이나 이익을 최대화하는 것을 출발점으로 삼지 않는다. 단기적으로는 가격이 높으면 수입이 더 많아진다. 하지만 장기적으로는 정말 모를 일이다. 나에게 절제는 하나의 전략이다.

51.오픈소스와 저렴한 가격은 직원들이 큰 보람을 느끼게 하고, 조직에 응집력을 부여하며, 사회에도 좋고, 다른 업계 관계자들과 일반 대중 모두 기뻐한다. 그래서 이런 절제는 장기적인 관점에서 우리가 AGI를 실현할 확률을 높여 준다.

52.만약 당신의 비전이 많이 얻는 것이라면, 당신은 이미 진 것이다. 더 큰 어려움에 직면할 수도 있다. 세상이란 원래 그런 것이다.

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