Liang Wenfeng khẳng định chắc chắn DeepSeek sẽ tiếp tục phát hành mã nguồn mở (open-source) cho các mô hình tiên tiến nhất của mình, với lý luận rằng phát triển mã nguồn mở và thương mại hóa có thể song hành cùng nhau . Ông mô tả việc mở mã nguồn là một sự "nhường lợi nhuận" (ceding profit) — một sự đánh đổi có chủ ý mang lại lợi ích nội bộ (niềm tự hào cho nhân viên, sự gắn kết công ty) và lợi ích bên ngoài (cộng đồng AI rộng lớn hơn) . Ông thẳng thừng bác bỏ việc đóng mã nguồn (closed-source), khẳng định việc kiềm chế chính là một chiến lược để tối đa hóa xác suất đạt được AGI .
Liang Wenfeng tuyên bố rằng tầm nhìn dài hạn duy nhất của DeepSeek là AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) — chứ không phải xây dựng một nền tảng tiêu dùng, một siêu ứng dụng (super app), hay tối đa hóa doanh thu ngắn hạn . Ông vạch ra một lộ trình công nghệ theo từng giai đoạn:
Ông loại bỏ hoàn toàn việc đầu tư vào các lĩnh vực như tạo sinh 3D, tạo sinh video, hay mô hình thế giới vì coi đó là những thứ gây xao nhãng khỏi con đường AGI .
Liang Wenfeng bác bỏ việc tối đa hóa lợi nhuận theo kiểu độc quyền. Triết lý định giá API của ông rất rõ ràng: định giá chỉ để thu hồi chi phí phần cứng trong vòng khoảng mười tháng — đó là một mức lợi nhuận hợp lý, không phải là mức tối đa hóa lợi nhuận . Ông nhận xét rằng nhu cầu ở mức giá này là không co giãn (inelastic) — tức là việc tăng gấp đôi giá cũng sẽ không làm giảm đáng kể lượng token tiêu thụ — nhưng ông đã chọn không làm như vậy . Khi DeepSeek từng cắt giảm giá của một mô hình xuống còn một phần tư, toàn đội ngũ đã ăn mừng; bản thân việc mô hình có giá cả phải chăng đã là mục tiêu .
Về độc quyền, ông nói công ty không cạnh tranh về lưu lượng người dùng, không chạy theo xu hướng thị trường doanh nghiệp, và không cố gắng thống trị bất kỳ lĩnh vực dọc nào . Luận điểm cốt lõi của ông: "Bạn càng kiềm chế, bạn càng có khả năng thành công" . Thứ độc quyền duy nhất ông quan tâm là thứ có ý nghĩa cho sự tiến bộ của AGI — đó là khả năng tiếp cận sức mạnh tính toán, thứ mà ông gọi là rào cản lớn nhất của DeepSeek, lưu ý rằng họ chỉ hoạt động với khoảng 1/20 sức mạnh tính toán của các phòng thí nghiệm hàng đầu Mỹ, với khoảng 20.000 GPU tương đương H100, tụt hậu so với Mỹ khoảng 12-18 tháng .