# 李善友：DeepSeek 的每一次取舍，都在增加 AGI 实现的概率

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- 来源：微信公众号「混沌学园」；转载自「混沌创新院」
- 作者：创新院；课程整理：李善友案例课
- 发布时间：2026-09-01 18:00
- 获取时间：2026-09-02
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## 原文要点归档

文章将 DeepSeek 描述为以 AGI 概率为最高目标的基础模型组织：通过不追逐 C 端和垂直应用机会、降低智能成本、选择持续学习研究主线、开放资源与减少层级管理，保持研究和组织的长期一致性。

1. **愿景约束商业化**：不以用户、流量和收入重定义基础模型方向；API 收入支持研究，但不决定组织目标。
2. **智能即产品**：将基础模型视为产品，token 的真实成本和性价比是工程创新目标，而非补贴获客手段。
3. **研究主线**：文章提出语言模型 -> 推理模型 -> Coding/Agent -> 持续学习 -> 自我迭代/具身智能的路线，将是否增加 AGI 概率作为项目筛选标准。
4. **组织涌现**：区分自上而下的工程任务与自下而上的研究探索，为年轻研究者、开放算力、跨团队讨论和偶然碰撞留出空间。
5. **开源与原创**：开源被视为普惠智能、扩大价值网络、吸引人才与促进生态应用的方式；重点从跟随式应用扩张转向 0 到 1 的研究贡献。
6. **愿景与理念**：愿景不仅规定做什么，也规定哪些短期机会不做，并成为研究、组织和商业决策的一致性检查。

### 证据与事实边界

- 模型版本、发布日期、性能价格、用户规模、API 成本倍率、回本周期、团队时间分配、组织实践与技术案例均为文章转述，未独立核验。
- AGI、持续学习、自我迭代、国产软硬件组合及文明跃迁均属推演或价值表达，不是已实现能力或预测事实。
- “不做 C 端/B 端应用”的归纳是作者对 DeepSeek 战略的解释，不能据此推定其完整商业计划。

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