在数字化浪潮席卷全球的当下，人工智能已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。随着技术的迅猛发展，人工智能企业的知识产权保护与风险防范问题愈发凸显。高速迭代的算法、海量数据的商业化应用以及跨国知识产权规则的碰撞，使得AI企业必须通过专利、商业秘密和版权构建竞争壁垒，同时警惕算法侵权、数据溯源争议及开源协议陷阱。如何在技术狂奔中平衡创新保护与风险防控，已成为智能时代企业突围的关键命题。本文将深入探讨人工智能企业的知识产权保护策略与风险防范措施，旨在为相关企业提供有益的参考和借鉴，助力其在创新发展的道路上以知识产权为支点实现创新价值最大化与法律风险最小化。
由于篇幅较长，现分上、下两篇刊出。本篇为上篇，下篇内容不日奉上。
一、人工智能企业的知识产权保护策略和方法
当前人工智能企业技术发展已呈现“数据-算法-生成物”三位一体的知识产权保护需求：从训练数据的权属界定与合规获取，到算法创新的专利攻防体系构建，再到生成内容版权声明的技术溯源机制，人工智能企业必须建立覆盖全链条的知识产权管理框架。唯有将法律工具与技术手段深度融合，才能在高成本研发与高强度竞争中筑牢护城河，实现技术突破与商业价值的双向转化。
（一）人工智能企业知识产权保护的核心对象：基础算法和关键数据
在人工智能技术迭代加速、竞争格局日益激烈的当下，基础算法和关键数据已然成为人工智能企业知识产权保护的核心对象。以OpenAI的Auto-CoT推理架构与DeepSeek的混合专家系统（MoE）为代表的大模型，其核心架构基于Transformer的深度神经网络，通过海量文本数据的自监督学习实现参数优化，生成通用智能能力。这类技术的研发高度依赖两大核心要素：基础算法的独创性设计和关键数据的高效利用。
基础算法是人工智能企业技术运转与功能呈现的核心驱动，在此技术上所形成的智能软件、技术方案及相关应用产品，均依循基础算法的预设轨迹运行。这些算法的创新不仅提升了模型的性能，还可能引领整个行业的发展方向，创新算法的技术壁垒直接构成企业的核心竞争力。例如，OpenAI的Transformer架构改进和DeepSeek的强化学习训练策略等，都是企业需要重点保护的知识产权对象，防止技术泄露或被逆向工程。
生成式人工智能的关键数据，涵盖预训练数据、微调数据、冷启动数据等，作为大模型训练与优化的核心要素，是技术运转与功能呈现的重要保证。数据的稀缺性、高成本与不可再生性决定了其战略地位：构建高质量数据集需投入巨额资金进行采集、清洗与标注，一旦泄露或被恶意复制，不仅导致前期投入的沉没，更可能被竞争对手快速追赶，消解技术代差优势。例如，OpenAI的万亿token级多模态训练数据集和DeepSeek的跨模态医疗知识图谱数据集等，都是企业需要重点保护的知识产权对象，防止核心数据被逆向工程解析或遭商业滥用。
（二）人工智能企业的知识产权保护策略：选择性开源与知识产权保护并行
在人工智能领域，模型开源与闭源是企业平衡技术保护和生态发展的常见策略。闭源模式通过技术保密来构建竞争壁垒，严格管控核心代码、关键数据及模型架构，以确保技术的独特性。这种模式不仅能让企业通过对外定制服务实现直接收益，还能降低技术被复制的风险，保障高研发投入的回报。然而，过度的封闭可能导致生态系统的孤立，使企业面临技术迭代滞后的风险。相比之下，开源模式通过技术共享来构建生态系统，开放代码可以降低技术门槛，加速技术的传播和扩散，吸引开发者参与协作创新，形成行业标准，并通过云服务等高附加值领域实现间接盈利，同时分散政策风险。但这种模式也可能导致知识产权的外溢，削弱技术壁垒，稀释企业的核心竞争优势。
在这一领域，OpenAI和DeepSeek是两个典型的例子，它们分别采取了截然不同的策略。OpenAI作为闭源模式的实践者，其GPT系列模型自GPT-2开始便采取闭源策略，核心技术细节（如算法架构和训练方法）均严格保密，仅通过付费API接口提供有限的访问和调用权限。这种做法不仅保护了知识产权，控制了技术的使用，还实现了商业价值的最大化。其实质是将大模型的架构设计、训练数据的筛选、参数优化方法等核心技术作为商业秘密进行保护，并结合专利组合形成多维度的防御体系。另一方面，DeepSeek则采用了分层开源和复合保护策略。其基础层以Apache 2.0协议开源模型参数和技术文档，并结合MIT许可证允许免费商用和二次开发，从而快速吸引开发者构建社区生态；核心层则通过专利锁定关键技术，如模型蒸馏算法和多模态对齐算法，同时通过商业秘密保护训练数据和多模态对齐逻辑，并以商业授权协议限制企业级用户对高级功能的访问权限。这种“开源框架+闭源内核”的双重技术壁垒，构建了多层次的知识产权防御体系，实现了开放生态与商业利益之间的动态平衡。
这两种模式的本质区别在于企业如何配置其知识产权组合：闭源模式侧重于商业秘密与专利的协同保护，而开源模式则需要通过协议管理实现技术共享与权利保留的动态平衡。开源闭源模式的选择也反映了企业在知识产权保护与市场拓展之间的不同权衡，为人工智能领域的多元化发展提供了宝贵的参考。
（三）人工智能企业的知识产权保护方法：使用多维度法律工具组合
在人工智能领域，企业必须构建全方位、多层次的知识产权保护体系，以捍卫自身的核心竞争力，尤其是那些关乎企业命脉的核心算法和关键数据资产。这一体系以专利保护为核心，锁定算法创新成果，同时借助著作权、商业秘密以及数据知识产权等多维度法律工具的协同机制，筑牢数据防线，为企业技术壁垒与资产价值提供双重保障。
1、以专利组合构筑算法护城河
专利制度为人工智能企业保护核心算法等技术创新提供了强有力的法律武器。根据现行专利法、《专利审查指南》及《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》等规范，算法专利申请的关键在于聚焦“技术问题导向”与“技术效果可验证”两大核心要件，将抽象的数学算法转化为具有实际技术应用价值、可专利化的技术实施路径。
对于人工智能大模型，专利保护可从方法、系统和应用三个技术维度展开：方法专利覆盖算法流程，如分布式训练策略、梯度优化方法等，通过权利要求书固化分步实施逻辑，防止竞争对手在算法流程层面的模仿与抄袭；系统专利保护软硬件协同架构，如混合专家系统的并行计算框架、多模态融合引擎等，明确技术方案的创造性边界，确保企业在系统层面的技术独特性；应用专利聚焦垂直场景的算法适配，如医疗影像分割中的自适应损失函数设计，拓展技术落地场景，为企业开辟多元化的商业变现路径。专利通过法定化技术方案的创造性高度，清晰划定排他性边界，既防止竞争对手复现核心算法，又可通过技术许可实现商业化价值转化，形成攻防一体的知识产权护城河。
以OpenAI与DeepSeek为例，人工智能企业通过精心布局专利组合构建核心技术壁垒已显现关键作用。OpenAI的专利布局涵盖了自然语言处理、计算机幻觉、代码生成、机器学习模型训练与优化、语音识别与处理等多个核心技术领域，不仅覆盖基础技术，还深入延伸至多个应用场景。DeepSeek的专利布局则全面覆盖了集群资源管理、网络通信与数据传输、分布式模型训练、数据处理与存储、网络拓扑结构优化等多个核心技术领域。这些专利不仅构筑起坚固的防御工事，有效防止竞争对手的侵权行为，还积极为企业创造技术许可和转让的经济收益，助力企业在激烈的市场竞争中始终保持领先优势。
2、以著作权、商业秘密、新兴数据产权体系协同保护关键数据
在人工智能领域，企业需整合著作权法、商业秘密制度与新兴数据产权体系，协同保护关键数据。著作权法基于汇编作品对具有独创性数据集合（如标注数据集、多模态语料库）进行保护，商业秘密制度则聚焦数据处理流程中的未公开信息（如数据清洗规则、超参数配置逻辑、特征提取算法），通过物理隔离、加密存储及保密协议构建技术黑箱，防止逆向工程与非法窃取。例如，大模型企业对于训练数据可以通过著作权保护数据的版权，确保数据的合法使用和传播；将数据的收集、处理和存储方法作为商业秘密进行保护，防止数据被非法获取和滥用。同时，在数据要素市场化改革深化的背景下，企业可通过三重路径实现数据价值合规转化：依据企业会计准则对符合无形资产标准的数据资源进行审计入表，提升财务报表价值；依托国家知识产权局试点机构完成数据结构与加工逻辑的权属登记，获取法定确权凭证；经脱敏分级、合规认证后，在省级政府批准的数据交易所完成区块链存证的产品挂牌与交易结算，形成可追溯的流通闭环。三重保护形成闭环：著作权锁定数据编排的静态结构，商业秘密守护数据处理动态流程，数据产权打通合规交易通道，既防止数据泄露，又促进数据要素市场化流通，实现私权保护与公共价值释放的平衡。
3、多维度保护巩固技术壁垒，实现数据资产价值最大化
在生成式人工智能技术代际压缩与数据要素市场化改革的叠加效应下，人工智能企业需构建“法律工具组合拳”实现算法与数据的全方位保护：通过“专利圈地-著作权/商业秘密护城”策略形成技术壁垒；依托数据知识产权登记与智能合约构建数据“确权-流通”闭环；并动态适配全球监管规则（如欧盟《人工智能法案》透明度要求），通过技术性合规设计（如DeepSeek专利模糊化处理关键参数）实现法律工具与创新节奏的精准咬合。
（原标题：观点 | 人工智能企业的知识产权保护与知识产权风险防范（上））
来源：金诚同达
作者：孙一，北京金诚同达律师事务所顾问、北京金诚同达律师事务所办公室；业务领域：知识产权、反不正当竞争、民商事诉讼；联系方式：sunyi@jtn.com
特别声明：以上文章仅代表作者本人观点，不代表北京金诚同达律师事务所或其律师出具的任何形式之法律意见或建议。