梁文锋提出闭源对DeepSeek不存在必然优势，核心立足于公司的长期AGI目标、差异化盈利逻辑、客观的行业门槛以及广阔的AI市场空间，驳斥了行业普遍认定的闭源能垄断收益、构筑技术壁垒的固有认知。

从商业盈利层面分析，DeepSeek的定价策略仅追求合理收益，目标为十个月收回算力投入，对应大约六倍利润，在此框架之下开源并不会冲击主营业务。闭源的价值仅体现在追逐百倍级超额暴利的场景，若第三方自主部署模型，或许会分流高价付费客户，但DeepSeek本身并无攫取暴利的诉求，闭源锁住收益的意义也就不复存在 。AI市场体量十分庞大，未来有望占据全球GDP的一成，市场容量足以容纳多方参与者，妄图依靠闭源独占全部收益并不现实，反而会招致行业抵触，限制自身发展空间。

技术壁垒层面，即便完整开放模型权重与算法思路，复刻同等水准的落地能力依旧存在极高门槛。想要复刻DeepSeek的成本控制、算力调度方案与工程优化体系，需要匹配的团队规模、管理效率和硬件集群，多数企业很难落地。闭源用来严防竞品复刻的作用十分有限，与其死守模型代码，不如依托工程落地、成本管控建立持久竞争优势。

结合长期研发愿景来看，DeepSeek的核心目标是推进通用人工智能，开源能够汇集全球开发者共同测试、迭代模型，快速暴露缺陷、补充多元化场景数据，加速技术迭代。反观闭源模式会将研发闭环局限于企业内部，仅依靠自有团队的资源推进研发，迭代速度会大幅放缓。同时开源的开放理念更容易聚拢认同AGI理想的科研人才，稳固团队凝聚力，闭源的垄断思维反而不利于吸引顶尖研究者。

除此之外，闭源还会带来隐性损耗。封闭生态容易疏远产业合作伙伴，垂直行业企业会忌惮被单一平台绑定，转而寻求更加自主可控的开源方案。闭源平台还要持续投入资源维护权限管控、反逆向破解等防护工作，徒增额外运营成本。对于DeepSeek专注底层大模型基础设施的定位而言，把垂直应用的盈利空间交给合作伙伴，远比依靠闭源包揽全链条收益更具备可持续性。