梁文锋在4小时交流中系统提出了AGI的阶梯式路线：去年完成思维链（CoT），今年攻克Agent，下一步是持续学习，之后才能达到自我迭代的奇点，终点是具身智能。这条路线图的核心判断是：前两步已基本走通，真正卡脖子的不是算力或参数规模，而是模型能否获得「持续积累经验」的能力——没有这个能力，AI就无法替代人类完成需要长期积累的工作。每一阶都对应一个具体的技术突破节点，而非空泛的愿景。

梁文锋在交流中强调团队稳定性是唯一核心利益，融资结构的设计正是为此服务。本轮融资采用极为罕见的「有限合伙间接出资+五年锁定期」架构：外部投资者资金不直接注入DeepSeek公司，而是注入梁文锋管理的有限合伙，无投票权、无董事会席位。唯一的例外是国家人工智能产业投资基金，它直接投资DeepSeek并保留投票权。这种安排既过滤了短期套利资本，又纳入了国家级战略背书，堪称「用结构换时间」的样本。

梁文锋说开源「不担心竞争」，因为这是属于DeepSeek规模的甜蜜点。但开源模型在美国引发的反应截然不同：OpenAI战略未来主管Dean W. Ball指责中国开源模型是「减速主义」，会拖慢AI资本支出；而国内分析则认为，开源正在将竞争从「谁能把模型做出来」推向「谁能把模型装进产业」。开源并非道德选择，而是让AI从「外部购买服务」变成「内部可控能力」，松动闭源巨头的定价权。

梁文锋判断华为昇腾卡4张可顶1张英伟达，唯一瓶颈是产能而非硬件或生态，预计一年内验证可用。这一判断的关键变量不在芯片本身，而在规模化的配套支撑：华为昇腾950PR定价已降至英伟达H200的三分之一，但生态上仍缺标准的「智算运维智能体评测基准」和算子生成工具链。中国信通院已在2026年6月发布了首个国产芯片运维评测基准，填补了空白。真正的拐点，将是国产集群能否稳定跑通千亿参数模型的持续训练。

梁文锋把「持续学习」列为AGI路线的下一关键阶梯，认为当前AI的最大缺失不是能力，而是无法像人类一样积累经验并迭代。这个方向至少面临三个已知瓶颈：熵坍缩（模型在专家化过程中丧失探索欲）、反馈一致性（自我评分机制可能偏离人类价值观）、以及算力正反馈循环（自我迭代导致算力需求指数增长）。上海AI实验室和周伯文团队已在探索「通专融合」路径，试图让通用模型在专业化过程中保持好奇心。问题不在于能不能，而在于哪个信号先出现——模型在训练中自发涌现跨任务迁移能力，还是需要人工设计额外机制。