V4リリース前のDeepSeek：特徴、組織、梁文锋の独特な目標

DeepSeek は変化の岐路にあり、2025 年下半期から現在までに、すでに離脱し新しい行き先を見つけた DeepSeek 関係者には次のような人たちがいます：

• 年末に腾讯（テンセント）の姚順雨（よう・じゅんう）に引き抜かれた王炳宣。彼は DeepSeek の LLM（DeepSeek 第一世代の大規模言語モデル）の中核開発者で、その後、歴代のモデル学習に参加してきました。

• 恭正（春節）の前後あたりに離れた魏浩然。彼は DeepSeek-OCR シリーズの中核開発者で、何らかの大手メーカーへの就職の可能性があります。

• 最近正式に退職した郭达雅（グオ・だや）。彼は DeepSeek-R1 の中核開発者で、何らかの大手メーカーへの就職の可能性があります。

• そして 2025 年のもっと早い時期に退職して引退モードに入った阮翀（ルァン・チョン）。彼は今年 1 月に自動運転のスタートアップ「元戎启行（エンロン・チーシン）」への加入を公式に発表しました；阮翀 は幻方（ファンファン）の時代から参加している古参メンバーで、Janus-Pro など DeepSeek のマルチモーダル成果の中核的な貢献者です。

DeepSeek はこれまで資金調達をしておらず、明確な企業評価額はありません。他の AI 企業で時価総額や評価額が高騰するなか、梁文锋（リャン・ウェンフォン）はチームメンバーの疑問に答えるための策を考えています――会社はいったい「いくらの価値」なのか？ それは従業員が契約したオプションの価値が結局どれくらいなのかにも関わってきます。

2025 年の秋から、梁文锋は製品化と商業化をさらに強く意識し始めました。DeepSeek にはすでに数十人規模のプロダクトチームがありますが、AI プログラミングや汎用 Agent などのホットな応用領域にはまだ踏み込んでおらず、C 端では典型的な Chatbot 製品しかありません。

梁文锋の新たな課題には、組織規模のマネジメントもあります。DeepSeek の人数は幻方を超えていて、彼が管轄してきたなかで最大の組織です。

これら複数の変化を覆っているのが、DeepSeek V4 がまだ正式にリリースされていないことです。

実際、26 年 1 月ごろには V4 の小さめのパラメータ版が、いくつかのオープンソースフレームワークのコミュニティで適応作業が始められるように提供されていました。従来の比較的楽観的な見通しでは、大パラメータ版の V4 は 2 月中旬の春節前後にリリースされ、オープンソース化される可能性がありました。関係者によれば、DeepSeek V4 は 4 月にリリースされる可能性があります。

人が離れる一方で、より多くの人が残る。DeepSeek は調整しているが、数々の変わらない特質もあります。

それは、世界で唯一の「巻かない（ノン・スピード）」系のコア AI Lab です。Google、OpenAI、xAI、字节跳动（バイトダンス）など中米の企業でコア AI 開発者が毎週 70〜80 時間働く一方、ふだんの DeepSeek の多数の従業員は午後 6 時〜7 時ごろに会社を出ていきます。朝も出勤の打刻をしません。

梁文锋は、1 人が 1 日で高品質なアウトプットを出せる時間は、6〜8 時間を大きく超えにくいと考えています。

DeepSeek には明確なパフォーマンス評価や DDL（締切）がありません。このシンプルで人材密度が極めて高い組織は、引き続き「自然な分担」を継承しています。研究員は自由にチームを組むことも、ひとりで新しいアイデアを掘り下げることもできます。

「メインライン以外にも、DeepSeek には、1 年かけても成果が出ないかもしれない長期研究に取り組んでいる人がいます。」「DeepSeek は本気で研究をしたい人の集まりで、国内、いや世界で探しても最良の場所が見つかる。」と、DeepSeek に近い関係者は語ります。

もちろん DeepSeek にはもう 1 つの特徴があります。ミステリアスであることです。とりわけ 2025 年以降は、公開して技術レポートを出す以外に、創業者の梁文锋からチームメンバーの集団的な「沈黙」まであって、AI 業界で活発なソーシャルメディアやコミュニティの場で彼らの声を聞くことは難しいです。

本記事では、さまざまなルートから分かった DeepSeek の特徴、重点業務、組織運営の方法、そして 200 人にも満たないこの組織で起きている変化をお伝えします。すべての出発点は、梁文锋が DeepSeek に設定した独自の目標です。

梁文锋：少数のことを選び、極限までやり切る

梁文锋の AI 目標は、DeepSeek が設立された 2023 年よりずっと前からありました。

2016 年、AGI を提唱した者であり、DeepMind の創業者ハサビス（ハサビス）は、量化（クオンツ）取引チームを組んで、当時 Google から独立した DeepMind に収益をもたらそうとしましたが、儲けには至りませんでした。

同じ年、浙江大学の学部・修士課程を修了した梁文锋は量化投資を 8 年間行っていました。彼は 2015 年に幻方を創立し、2016 年から GPU を使って深層学習を実運用の取引に走らせ、2017 年末には「ほぼすべての取引戦略を AI 化」するまで到達しました。2019 年から幻方の最初の計算力クラスタを構築し、1100 枚の GPU を持つ「萤火 1 号（イングオ 1 号）」がありました。

また 2019 年に、幻方 AI（幻方人工智能基础研究有限公司）が正式に登録・設立されました。現在 Xiaomi（シャオミ）で AI を担当している羅福莉（ルオ・フーリー）や、最近元戎に加わった阮翀は、いずれもその後に幻方へ参加し、その後 2023 年に DeepSeek へ転じました。

30 歳未満で資産的に自由になった梁文锋の生活は、シンプルでいて神秘的です。

周囲の人の印象では、彼は何日も同じ服を着ていることがあるそうです。彼は杭州で長くホテルに住んでいた時期があり、ほとんどの DeepSeek の研究開発者がいる北京では部屋を借りて暮らしています。体はすらりとしていて運動習慣があり、知られている趣味はハイキングなどのアウトドア運動です。

黄仁勋（ジェンスン・フアング）は Nvidia の社員を家に招いて、ちょっとした酒を飲み、近況を話し、喜んでスポーツカーを見せることもあります。ところが梁文锋は四半期ごとのチームビルディング活動には参加せず、メンバーとの食事会もほとんどなく、年末の大規模なビルディングもスピーチのときに顔を出すだけで、全行程は参加しません。

2022 年、幻方のある社員「一只平凡的小猪（平凡な小さなブタ）」が、個人として慈善団体に 1.38 億元を寄付しました。後になって多くの人が、この「小さなブタ」こそ梁文锋だと推測しました。幻方のスタッフの回答は「社員の寄付はすべて匿名で、社内でも小猪の本当の身元は誰も知りません」です。

仕事の領域において、梁文锋は少数のことだけをやります。彼は、多くのスタートアップ CEO がやるような融資のようなことはしません。

2023 年、梁文锋は少人数の範囲で一部の投資家に会ったことはありました。ただ、私たちの理解では、彼は投資家に対して一風変わった要求をしたということです。OpenAI と Microsoft の投資契約のように、梁文锋は投資側に対して「リターン上限」を受け入れることを希望したのです。このラウンドで会った結果、DeepSeek への投資はどの機関もありませんでした。

その後 2 年間、中国の大規模モデルの資金調達は盛り上がり、数億ドル規模の大口ラウンドが頻繁に見られたにもかかわらず、梁文锋は投資家に会わなくなり、新しいつながりも作りませんでした。資金調達の窓が開いていない場合でも、大半の創業者は一次機関のパートナーと知り合うことを拒まないのに、梁文锋はそうした依頼の大半を断りました。

梁文锋は、彼が集中すべきだと考える少数のことにほぼすべての時間を投入し、細部まで丁寧に、極限までやり切ります。

DeepSeek がこれまで成功した重要な要因の 1 つは「一穴に力を出す（力出一孔）」です。明確に言語モデルをより高い優先度に置き、マルチモーダル生成などのホットな方向性には踏み込みませんでした。

選定したメインラインのなかで、梁文锋は「hands on」で細部まで深く入り込みます。彼は、異なる背景を持つチームメンバーからアルゴリズム、アーキテクチャ、Infra、データの知識を学び、モデルやプロダクトの細部の議論にも自分で参加します。

梁文锋を見た多くの人が口にするところでは、彼には CEO やいわゆる天才の「気場」がなく、むしろ研究員のようで、人と話すときに最も多いのは具体的な技術問題だということです。

オアシス・キャピタルの創業パートナー、張津剣（チャン・ジンジエン）は『那些活出来的人中』のなかで、ひとつの小話を共有しています。彼は、自分が投資している MiniMax の創業者、闫俊杰（イェン・ジュンジエン）に「あなたよりももっと集中している人はいますか？」と聞きました。闫俊杰 はこう答えます。あるとき、会ったことのない友人と食事する約束があり、早めに到着して、Tシャツを着た男性が現れたのを見て助手だと思った。その相手は自己紹介をせずに、闫俊杰に多くの技術問題を質問してきた。30 分ほど経ってから、闫俊杰が「梁さんはいつ来ますか？」と聞くと、相手は「私が梁文锋です」と言ったのだ、と。

DeepSeek の組織：フラット、交差分担、残業なし

梁文锋のスタイルに対応して、DeepSeek の組織は非常にフラットで、各段階で交差分担を行い、規模を慎重に拡大し、残業もしません。

幻方を創立したとき、梁文锋には共同創業者がいましたが、DeepSeek には副最高責任者（いわゆるナンバー2）がいません。特に研究チームでは、梁文锋とほかの研究員の 2 つの階層しかありません。梁文锋が重要な決定を行い、最も大きな結果責任を負います。

この研究チームは現在、およそ 100 人以上で、巨大な研究所のようです。主に 2000 年前後生まれの DeepSeek の研究員たちは、1985 年生まれの梁文锋を「梁老板（梁さんのボス）」と呼ぶのが習慣です。このボスは、よりメンターに近い存在で、組織の研究開発やリソース調整を担い、具体的な研究にも取り組みます。共同成果においては、著者としての通信用作者（communications author）に名を連ねます。

梁文锋本人が最も関わるのは基模（ベースモデル）アーキテクチャチームで、チームと深く議論したうえで、世代ごとの基模のアーキテクチャ版を確定します。このチームは数十人規模で、事前学習の主力です。

基模アーキテクチャと密接に関係するのが Infra とデータチームで、どちらも数十人規模です。Infra チームは一部の企業では「アルゴリズム要件をこなす社内受託（内部ベンダー）」のような位置づけのことがありますが、DeepSeek の Infra チームはモデル学習の前の定版段階から議論に参加し、助言を出します。

これらのモジュール間の密な協力により、DeepSeek のチーム間の境界はそれほど明確ではなくなり、「交差分担」が生まれています。これは実は、モデル学習の特徴に最も合う協力形態です。モデル実験と定版の段階では、データの選定や Infra 実装を考慮する必要があるからです。

梁文锋は、これら異なるモジュールをつなぐ探知機であり接着剤のような存在です。彼はそれぞれのチームの会議に出席して、全体の進捗や詰まりどころを把握します。DeepSeek の大部分のチームの週次会議も、他チームの人に対して開かれており、グループを越えて参加できます。

細部に踏み込む一番手のスタイルと、自発的に形成される緊密な協力は、大組織のなかでは実現しにくいものです。だからこそ DeepSeek はコア研究開発チームの規模を大幅に広げることに非常に慎重です。

世界の AI サークルでも非常に珍しい点として、DeepSeek は残業をしません。出勤打刻がなく、明確なパフォーマンス評価もありません。普段の多くのメンバーは 6 時〜7 時ごろに会社を出ます。DeepSeek は従業員に、勤務後の福利厚生として、球技のコース、運動施設の払い戻しなどを無料で提供しています。

梁文锋はこう考えています。「人が毎日高品質な仕事をできる時間は 6〜8 時間を超えにくい」。残業による疲労のもとでの鈍い判断は、かえって貴重な計算資源（算力）を浪費し、割に合いません。

人員構成では、DeepSeek はこれまでほぼ中途採用（社招）を行わず、新卒とインターンの継続採用を中心としていました。2025 年初めに『晚点（ワンディエン）』がまとめたところによると、当時 DeepSeek の 3 世代モデル（LLM、V2、V3&R1）に関わった 172 名の研究者（インターンを含む）のうち、84 人の履歴を見つけることができました。そこでは、7 割以上が学部・修士の学生で、7 割以上が 30 歳未満でした。

V3 と R1 の前までは、DeepSeek は大手企業の約 1/10 の人数、約 1/2 の 1 人あたり労働時間で、非常に高い専注と集中によって、世界の大規模モデルの第一梯隊に入っていました。

しかし、トップレベルの AI 能力を到達するために探索すべき方向が増え続けるなかで、このような組織規模、コミュニケーションのやり方、協力の雰囲気を維持することは、ますます難しくなっています。

過去 15 か月、DeepSeek は自分たちを続け、外の世界は急激に変化した

2025 年初めに V3 と R1 が爆発的に注目された後、DeepSeek は追撃して新技で勝負するのではなく、彼らが注力する方向に沿って研究開発を続けました。すでに公開されている成果は大まかに 3 種類あります。

1 つ目は効率の最適化です。GPU 計算力を徹底的に搾り出して、単位の算力で生み出せる知能を最大化します。これには DeepSeek が 2025 年初めにオープンソースとして公開した、一連の学習・推論 Infra が含まれます。推論 kernel、通信ライブラリ、行列乗算ライブラリ、データ処理フレームワークまでを含みます。（注：kernel は GPU 上で最下層の計算を実行するコードで、行列乗算などの中核的な演算を実現するために使われます。）

2 つ目は「注意メカニズム」の継続的な改良です。たとえば 25 年初めの NSA（ネイティブ・スパース注意力）と、その後の DSA（動的スパース注意力）。それに加えて、さらに早い時期の V2 における MLA（マルチヘッド潜在注意力）があります。それらの共通の目標は、算力を大幅に増やさずに、より長いコンテキストを扱うことです。

25 年 9 月末に更新された DeepSeek-V3.2 からも、DeepSeek が基盤となる演算ライブラリを、主流の CUDA と Triton の言語から TileLang に置き換えていることが分かります。CUDA は Nvidia が提供する最下層の言語で、Triton は OpenAI がオープンソース化したものです。TileLang は北京大学の楊智チームが立ち上げたオープンソースプロジェクトです。

2 つ目はモデルのアーキテクチャ改善です。たとえば 26 年初めに発表された mHC（流行制約超接続）。大規模トレーニングにおける安定性を高めることを狙っています。そして、モデルの外側に長期記憶を構築する Engram です。外部では一般に、mHC は V4 のトレーニングに使われるだろうと見られています。

3 つ目はいくつかの「非主流」な探索です。たとえば、テキストを画像に変換してモデルに入力する DeepSeek-OCR。これは、モデルに人間が「文字を見る」ような方式で段落や階層を理解させることで、複雑なドキュメントの理解力を高めるという発想です。

DeepSeek 内部では、この種の試みがさらに進行中で、継続学習、自主学習なども含まれます。

梁文锋は 2025 年に、神経科学や脳科学の背景を持つアドバイザーをいく人か招いて、より人の脳に近い学習メカニズムを探そうとしています。

一方で同時期に、外部の AI 環境は 2025 年から現在にかけて急激に変化しており、注目される競争の主線は 2 本あります。

1 つ目は coding 能力を基礎にした Agentic モデルとアプリケーションです。これは Anthropic と OpenAI が現在最も競争が激しい主戦場で、Opus 4.6 vs GPT-5.4 という 2 つの最新モデル、さらに Claude Code vs Codex という 2 つのプロダクトの対戦構図が生まれています。年初から爆発的に広まった OpenClaw のザリガニ（小龙虾）も、Agentic アプリの最新の形態です。

2 つ目はマルチモーダル生成です。この領域は「魔法のような効果」によって何度も大きく飛び出しています。2025 年春の OpenAI GPT-4o、秋の Google NanoBanana から、2026 年春節前の字节 Seedance 2.0 までです。そして動画生成も、より先進的な方向性――「世界モデル」と関係しています。

DeepSeek はまずマルチモーダル生成にあまり投資していません。梁文锋はマルチモーダル生成は知能の主線ではないと考えているからです。

Agent の方向性では、DeepSeek-V3.2 が Agent 能力を強化しましたが、DeepSeek 全体としての反復頻度は R1 以降、一時的に他の小虎（競合）に対して焦りを感じたほど低いと言えます。

2025 年初めから現在までに、智谱、MiniMax、Kimi はそれぞれ 5 版、4 版、3 版のモデルを更新しており、Agent や coding の強化に対応しています。

OpenRouter のデータによれば、過去 30 日（2 月 24 日〜3 月 26 日）に OpenRouter 経由で呼び出された OpenClaw アプリのモデルの token 消費量トップ 10 のうち、6 つのモデルが中国から来ており、DeepSeek-V3.2 は第 12 位でした。（注：OpenRouter は個人や中小開発者の利用状況をより反映し、全体の Token 消費の参考としてしか機能しないことに注意が必要です。）

DeepSeek の目標は最も主流ではない――誰かが離れ、誰かが残る

DeepSeek の「ひねくれた独自性」は、梁文锋が認める AGI 目標と関係しています。大規模モデルの知能の上限を追うことに加えて、彼はもう 2 つの重要な仕事があると考えています。

1 つ目は「国産エコシステムを土台にして大規模モデルを作る」ことです。

DeepSeek は国産 GPU への適応に投資し、ハイパフォーマンス GPU の供給が制限されるという現実に対処します。たとえば彼らは昨年 8 月に V3.1 を更新した後、「DeepSeek が採用している UE8M0 FP8――これはデータ圧縮形式です――『は次世代の国産チップのために設計されています』」と述べています。前段で触れた、国産のオープンソースである TileLang で Triton を置き換える取り組みも、この種の仕事であり、基盤層でより主導権を握れるようになるはずです。

AI 業界の従事者と交流するとき、梁文锋はこんな仮説も口にしたことがあります。「既存の算力の一部を使って、いまあるあらゆる知能を実現できるのではないか？」

2 つ目は「オリジナル式のイノベーション」です。大手企業や他のスタートアップが試しにくく、試したがらない方向性に手を出すこと。

たとえば 2024 年後半に DeepSeek は Janus シリーズを始め、マルチモーダルの理解と生成を統一しようと試みました。DeepSeek は Prover シリーズも手がけ、形式化された証明を探究したこともあります。さらに 25 年の OCR、そして社内で進めている継続学習や、仿生人脑（人工の脳）の探索もあります。

創業者として梁文锋が最も気にしているのは、モデルの効果そのものだけでなく、その効果を追い求める過程で生まれる、より本質的でオリジナルな発見でもあります。

ただし、これは外部が DeepSeek に抱く期待とは一致していません。ある人たちは、DeepSeek の一手一手が R1 のように度肝を抜くものであってほしいと望んでいます。それはかなり酷な要求であり、技術の法則にも沿いません。

梁文锋は外部の期待を気にしないこともできるでしょうが、内部の期待には向き合い、処理しなければなりません。

より多くの若い研究員にとって、より前線の研究をすることは、より多くの不確実性を引き受けることでもあります。より安全な道は、業界で最強のモデルに継続的に関わり、注目される技術レポートに名を連ね、そして豊富な GPU リソースが実験と探索を支えることです。

栄誉や影響力に加えて、外部からの DeepSeek メンバーに対する魅力には、高額な富を約束することもあります。

DeepSeek の絶対給与は低くありませんが、外のほうが高いのです。ヘッドハンターたちは私たちに、競合が「拒むのが難しい金額」を提示している、「2 倍から 3 倍でも問題ない」「他社は 8 桁の数字（株式かオプション）で総パッケージを出す」といった話をしています。

新しい変化としては、MiniMax と智谱が上場し、株価が高騰していること。階跃（ジェチュエ）や Kimi の IPO も進行予定になっています。これにより、DeepSeek メンバーの一部では、相手のオプションが「明確な値段が付いていない」ことにさらに疑問が生まれています。

巨額の誘いに直面して、より多くの人が残ることを選びます。彼らは、梁文锋の AGI を追い求めるやり方を理解し、競争駆動ではない探索を進めることを望みます。そして、DeepSeek が比較的ゆったりしていて、落ち着いた研究の雰囲気があることにも慣れています。

最近、外部で出回っている一部の噂は正確ではありません。DeepSeek のチームには変化があったものの、集団的な離職は起きていません。

「残った人たちは、やはり少し理想を持っている。」と DeepSeek に近い関係者は言います。梁文锋は、モデル効率と性能のメインラインを高めるだけでなく、現時点のリターンが不確かな方向性にも取り組む必要があると考えています。なぜなら、「国外の算力がより多い会社、たとえば Google や OpenAI は、社内ではきっとあらゆる方向性を試している」からです。

これまでのところ、DeepSeek は相対的に小さいチームで、設立以来の透明性とフラットな雰囲気によって、メンバー同士は自然に分担できます。たとえば新しい方向性を始めるのは、3、4 人が「この idea はいい」と思ったことがきっかけになり、そこで一緒に始めることもあるのです。

これは、梁文锋が 2024 年に『暗涌（アンユン）』のインタビューで語ったこととも呼応しています。「私たちは一般に分担を先回りして前置しない。」「それぞれに独特の成長経験があって、もともとアイデアを持っているから、push する必要はない……ただ、ある idea に潜在力が見えたら、資源を上から調整することもある。」

「DeepSeek は本気で研究をしたい人のための場所で、国内、さらには世界で探しても最良のところが見つかる。」と DeepSeek に近い関係者は語ります。

世界を変えると同時に、世界からも変えられる

AGI 目標に対する独自の認知と分解の仕方は DeepSeek の貴重な点であり、同時に今それが内部の緊張（張力）に直面している理由でもあります。なぜなら梁文锋が重視するのは、生態系の構築とオリジナルの探索であり、業界で一般的に「最強であり続けること」が最優先だとみなされる目標とは重なる部分があっても、完全一致ではないからです。

さらに、大規模モデルの発展がここまで進んだ今、「強さ」や「オリジナリティ」の基準はますます曖昧で主観的になっています。

ベンチマークのスコアだけではモデルの実力を完全に測れません。特に Agentic モデルの競争に入ると、プロダクトの接点と、それによって生まれるロングテールの利用事例や、多様なデータがより重要になります。これは、モデル開発に集中してきた DeepSeek がこれまであまり投入してこなかった領域です。

リリース予定の V4 は、おそらく「オープンソース最強」のモデルになる可能性は高いものの、「圧倒的な強さ」とまでは言いにくいです。今は、さまざまなシーンでの開発者やユーザーが抱く「強さ」の基準や体感が、ますます多様化してきているからです。

オリジナルで価値のある新しい探索とは何か、という点も、昔からさまざまな意見があり、研究者ごとの経験、判断、直感――いわゆる「技術的センス（技術品味）」に左右されます。

センスを検証する方法は実験ですが、実験の数と規模は GPU リソースによって制限されます。同業に比べて、DeepSeek はそれほど多くの算力を持っていません。

最後に、大規模モデルのエコシステムの基盤を作ることでも、モデル効果を追い求める過程で他チームが試さない方向性を探索することでも、梁文锋が重視するこれらの仕事のリターンは、どれも不明確です。

最先端研究は本来、この不確実性を引き受けるべきですが、算力資源が限られているという現実と、外部から DeepSeek が「継続的に驚かせて」さらに「圧倒する」ことへの期待とは、完全には噛み合っていません。

梁文锋は変える必要を意識し、近期（最近）彼は企業の評価額をつけるための手を打ち始め、チームメンバーにより確かな見通しを与えようとしています。

DeepSeek もより多く製品に投資していきます。私たちは DeepSeek の HR がソーシャルメディア上で 2024 年 12 月から現在までに公開したすべての求人告知を整理しました。そして今年 3 月中旬の最新の募集では、DeepSeek が初めて他の具体的なプロダクト名に言及しています。Agent 方向として「モデル戦略プロダクトマネージャー」を採用するのです：

業界の最前線を継続的に追い、そして Claude Code、OpenClaw、Manus などの有名な agent を熟知し深く使ったことがある……

これから、きっと DeepSeek は Agent プロダクトでさらに多くの動きを見せるはずです。

2025 年初めに DeepSeek は、寛大なオープンソースの精神と、小さくて大きな奇跡のようなやり方で、中国と世界を震撼させ、そして世界を変えました。同行の多くがモデル技術そのものにより多くの精力を注ぐようになり、Kimi K2 や K2-thinking などの後続モデルにも影響を与え、さらに直接いくつかの新しいチームも生み出しました。たとえば陳天橋（チェン・ティエンチャオ）が出資して支援する MiroMind などです。

「奇跡」が奇跡であるのは、それがそう頻繁に起きないからであり、小確率の出来事だからです。競争と結果を重んじる環境の中国で、独自の目標を追い求める DeepSeek の存在そのものが、驚くべき小確率の出来事なのです。

梁文锋に接した人の評価はこうです。「彼は特にノイズに強い人だ。」

2025 年の R1 が爆発的に注目された後、梁文锋は追いかけられることへの淡然とした姿勢を示しました。しかし今、彼は別の種類の試練に直面しています。外部の競争が激化するなかで、ノイズと信号を見分け、守るべきものは守り、変えるべきものは変えることです。

「うつむいて仕事をする人は、泡立つ市場の洪水のなかで必ずしも最後まで笑えるとは限らない。でも、もっと多くの DeepSeek のような会社が出てくるなら、中国のテクノロジーが『コピー（復刻）』から『リード』へ向かう可能性が生まれる。」と、ある従事者は言います。

これは梁文锋と DeepSeek に属する仕事です。そして、この会社に揺さぶられたことのあるより多くの人ができることは、実に簡単です。爽文（わかりやすい成功物語）の語りを降ろして、より平常心で、企業と技術革新を見つめることです。