L’article retranscrivant un discours interne du patron de DeepSeek, Liang Wenfeng, adressé aux investisseurs, circule en ligne depuis toute une journée ;

l’après-midi, il a été progressivement retiré des plateformes publiques en Chine.
Je l’ai vu via un document partagé par des amis du groupe, mais je le lis avec beaucoup d’intérêt !
Dans la transcription de 42 pages, il parle d’AGI, d’open source, de la commercialisation, de la puissance de calcul, de puces nationales, et aussi de la gestion de l’organisation et des talents.
Il y a beaucoup d’informations, mais je pense qu’il ne répète en réalité qu’une seule chose : comment augmenter la probabilité de réaliser l’AGI.
Par exemple, ce qui m’a le plus marqué, c’est que DeepSeek n’a pas choisi de mener des attaques partout, mais de faire sans cesse des “soustractions”.
Pas pressé de conquérir des utilisateurs, pas de faire le prochain super-app ;
pour ne pas viser le seul revenu, il veut tout prendre côté C et côté B ;
même si la génération vidéo, la 3D et les world models font de nouveau sensation, il ne s’y rallie pas ;
le modèle peut être fermé pour gagner davantage, mais il choisit quand même l’open source ;
le prix pourrait être plus élevé, mais il ne gagne que la marge qu’il juge raisonnable.
Ce n’est pas parce qu’il ne veut pas gagner de l’argent.
Au contraire : c’est parce qu’il sait quelles sommes on peut gagner, et que gagner maintenant certaines choses risque au contraire de le ralentir.
1️⃣ La retenue est une stratégie !
Il y a une phrase qui m’a vraiment marqué : la retenue est une stratégie.
La plupart des gens comprennent la concurrence commerciale comme une course pour conquérir des utilisateurs, des points d’entrée et des revenus : tout ce qui peut être obtenu, on le prend d’abord.
Mais Liang Wenfeng comprend exactement l’inverse.
Le domaine de l’IA est suffisamment vaste — si vaste qu’aucune entreprise ne peut jamais s’en emparer réellement de façon totale. S’il y a assez de place pour la “grosse pastèque” derrière, il n’y a pas besoin de s’arrêter pour une simple “petite graine” maintenant.
Les utilisateurs côté C peuvent être conquis, les revenus côté B aussi, mais tout cela ne sont que des produits dérivés sur la route vers l’AGI, et ne devrait pas devenir l’objectif principal de l’entreprise.
C’est aussi le côté le plus philosophique de toute cette discussion :
plus on veut obtenir, plus on finit peut-être par avoir du mal à obtenir ;
si l’on accepte de prendre volontairement un peu moins, on a au contraire plus de chances d’aller jusqu’au bout.
L’open source suit aussi cette logique.
Beaucoup pensent que l’open source revient à renoncer à une barrière protectrice. Liang Wenfeng, lui, pense que tant que DeepSeek garde un avantage constant en coûts et en efficacité, l’open source ne nuira pas au business : au contraire, il attirera des talents, créera un écosystème et réduira le nombre d’ennemis.
Il va même jusqu’à estimer qu’une entreprise qui cherche à capturer trop de bénéfices à l’ère de l’IA finira forcément par être battue par une autre qui acceptera d’en prendre un peu moins.
Trop peu, la société ne peut pas survivre ;
trop, et elle se fera attaquer par de nouveaux concurrents.
À la fin, pour exister durablement, il faut forcément être celui qui vise le “profit raisonnable”.
Donc sa retenue n’est pas une attitude “zen”, ni un désintérêt, ni une absence de désir.
C’est au contraire une forme de sens aigu de l’objectif :
on peut prendre un peu moins de profits, ne pas faire les activités à la mode, ne pas se ruer sur les utilisateurs à court terme — mais ce qu’on ne peut absolument pas perdre se résume à deux choses : l’axe principal “AGI” et la stabilité de l’équipe centrale.
C’est là que la retenue devient réellement tranchante.
Il n’est pas dépourvu de désirs : il a simplement concentré tous ses désirs sur une seule chose.
2️⃣ La feuille de route technique
Techniquement, la trajectoire proposée par Liang Wenfeng est elle aussi très claire :
après les modèles de langage, vient la “chaîne de pensée” ; après la chaîne de pensée, viennent les Agents ; et après les Agents, ce qu’il faut vraiment résoudre, c’est la “formation continue”.
Aujourd’hui, les capacités de l’IA sont déjà très fortes, mais elle a encore besoin que les humains lui fournissent tout le contexte complet. Elle ne peut pas, comme un nouvel employé, entrer dans une entreprise, apprendre pendant deux mois, comprendre les personnes ici, les relations, les règles et les habitudes de travail, puis grandir continuellement.
Dès que l’IA aura la capacité d’apprentissage continu, elle pourra commencer à aider les humains à rechercher la prochaine génération d’IA, en formant une boucle “AI accélère AI”. Ensuite seulement viendront l’auto-itération et l’intelligence incarnée.
Bien sûr, il reconnaît aussi très honnêtement :
l’apprentissage continu n’est pas encore véritablement résolu ; partout dans le monde, on continue d’explorer.
Cette franchise est elle aussi rare.
D’un côté, il croit que l’AGI finira par arriver ; de l’autre, il admet que la voie concrète reste pleine d’inconnues. Ce n’est pas pour faire plaisir à la levée de fonds, ni pour imposer aux investisseurs un calendrier précis et déterminé.
3️⃣ L’écart entre la Chine et les États-Unis
Concernant l’écart en IA entre la Chine et les États-Unis, son jugement est également direct :
le plus grand écart n’est pas celui des talents, mais celui de la puissance de calcul et des ressources.
Tant que la puissance de calcul garde un écart d’ordres de grandeur, la Chine ne peut pas tout dépasser en globalité : elle doit s’appuyer sur une efficacité plus élevée, des coûts plus bas et des choix plus clairs, et rattraper — voire dépasser — sur certains axes.
Il estime que la vraie différence des futurs grands modèles ne sera pas une technologie mystérieuse, impossible à reproduire, mais plutôt trois choses :
les coûts, le temps et l’expérience utilisateur.
Celui qui saura le faire plus tôt, celui qui pourra fournir à un coût plus faible, celui dont le produit donnera aux gens l’impression qu’il est plus agréable à utiliser — ce sont eux qui resteront.
4️⃣ Le long terme
La plus grande inspiration que cette discussion m’a donnée, ce n’est pas de savoir quelle entreprise d’IA il faudrait acheter, mais plutôt de réapprendre ce que signifient ces quatre mots : “le long terme”.
Le véritable long terme, ce n’est pas seulement dire qu’on “voit plus loin” en paroles.
C’est, lorsque des intérêts à court terme sont vraiment devant vous, de savoir si vous avez la capacité de refuser.
Investir, c’est pareil.
Chaque sujet brûlant donne envie de participer, chaque mouvement de marché donne envie de gagner, et chaque hausse fait craindre de manquer quelque chose — à la fin, les capitaux, l’attention et la capacité de jugement se retrouvent tous dispersés.
Le véritable cercle de compétences d’une personne n’est peut-être pas seulement de savoir ce dans quoi elle excelle ; c’est aussi de savoir :
quels revenus ne lui appartiennent pas, de toute façon.
Mais la méthode de Liang Wenfeng ne peut pas non plus être simplement romantisée.
Si DeepSeek ose faire preuve de retenue, c’est parce qu’il a l’efficacité technique, une équipe, des fonds, et qu’il croit que le marché à venir est suffisamment vaste. L’open source, ne pas fixer de KPI, laisser les employés explorer librement — ce n’est pas quelque chose qui réussit forcément si n’importe quelle entreprise copie simplement.
Liang Wenfeng lui-même l’admet : à mesure que la taille de l’entreprise augmente, certains départements ont encore besoin d’une structure organisationnelle plus claire ; DeepSeek doit aussi compter sur l’API et les revenus commerciaux pour survivre.
Donc, ce qui mérite vraiment d’être appris, ce n’est pas le “ne pas gagner d’argent”, “ne pas faire d’heures supplémentaires” et “ne pas fixer de KPI” en surface.
Ce qu’il faut d’abord penser clairement, c’est :
qu’est-ce qu’on ne peut absolument pas perdre, et qu’est-ce qu’on peut volontairement abandonner.
Pour DeepSeek, ce qu’on ne peut pas perdre, c’est l’AGI et l’équipe centrale.
Pour la plupart des gens, cela peut être la santé, la famille, le cash-flow, le jugement, et cette direction dans laquelle on veut réellement s’investir sur le long terme.
Aujourd’hui, tout le monde discute de la façon d’avoir plus, mais Liang Wenfeng a utilisé presque quatre heures pour expliquer pourquoi il peut se passer de tant de choses.
Je pense que c’est peut-être là que se trouve le plus de force de toute cette discussion :
ce n’est pas seulement “saisir chaque opportunité” qui rend fort, mais aussi, face à d’innombrables opportunités, savoir encore où l’on veut vraiment aller.
Beaucoup pensent que le plus difficile dans le long terme, c’est de tenir bon.
En réalité, ce qui est peut-être encore plus difficile, c’est d’abandonner.