動察 Beatingのモニタリングによると、ロボットスタートアップの創業エンジニアである諸懐疆氏は、中国のAIチームが次々と強力なモデルを生み出している背景には、組織文化が鍵であり、人材やリソースは必ずしも決定的な要素ではないと指摘している。
同氏の見解では、DeepSeekやKimiの組織はよりフラットで、研究とエンジニアリングが厳格に分離されていない。同じメンバーがアルゴリズム、データ、トレーニングインフラの間を柔軟に移動し、モデルが成果を出せるかどうかだけに集中している。
また、シリコンバレーが「研究者」を高い地位の肩書きとして持ち上げる一方で、インフラを補助的な仕事と見なしていることを批判。エンジニアたちは次々と自らを「研究エンジニア」に格上げし、インフラ業務は逃げ遅れた者に任されていると述べた。しかし、最先端モデルの規模になると、インフラが実験速度を直接決定し、実験速度が研究の成果を左右するという。
その後、マスク氏もこれに応じ、営利企業が自らを「ラボ」と称するのは気取っていて有害であり、研究者とエンジニアの間に「貴族と農民」のような階級を生み出していると批判。彼は、研究者もエンジニアも優れた仕事をしている限り、本質的にはエンジニアであると述べた。