DeepSeek和OpenAI作為人工智能領域最炙手可熱的兩家公司，分別代表了當今中美兩國最先進的AI進展，在全球范圍內引領著下一代產業變革。知識產權（intellectual property，即日常所稱的“IP”）是基于產業發展所需的技術保護手段，融合了科技、法律、市場等要素，是現代社會激勵創新、推動合作、促進經濟發展的重要手段。創新是引領發展的第一動力，知識產權作為國家發展戰略性資源和國際競爭力核心要素的作用更加凸顯。

本文將從技術創新、知識產權布局、生態建設等多個維度深入剖析二者，以期為中國人工智能產業的發展提供有益的啟示與建議。

01

技術創新特點

（一）OpenAI

OpenAI自成立以來，在自然語言處理、計算機視覺、強化學習等多個前沿領域取得了令人矚目的成果，如 ChatGPT、Sora 等產品，其影響力在全球范圍內廣泛且深遠。其技術創新以 “規模化智能” 為核心理念，呈現出多維度的特征。首先，OpenAI 開創了生成式預訓練范式，借助 Transformer 架構構建了 GPT 系列大語言模型，參數量高達千億級別，展現出類人思維鏈能力。同時，“預訓練 + 微調” 架構賦予模型零樣本學習與跨領域遷移能力，例如 ChatGPT 經過對話微調后能夠實現多輪交互、代碼生成等復雜功能。其次，在多模態融合領域，OpenAI 取得了顯著突破，開發出 CLIP 圖文匹配模型與 DALL?E 圖像生成系統，構建了文本 - 視覺跨模態語義空間，GPT - 4 更是實現了文本、圖像、代碼的多模態協同處理。此外，OpenAI 提出了強化學習與人類反饋（RLHF）機制，通過人類偏好建模有效解決了 AI 對齊難題，使模型輸出符合倫理規范。OpenAI 始終遵循 “規模擴展 + 架構優化” 雙輪驅動策略，在不斷擴大模型參數量的同時，利用稀疏注意力機制、混合專家系統（MoE）等技術創新手段提升計算效率，有力推動了技術的商業化落地進程。

（二）DeepSeek

DeepSeek 的技術創新以高效能架構設計與低成本工程實踐為核心驅動力，實現了多維度的突破。在架構設計方面，MoE 架構將總參數規模擴展至 671B（如 V3 模型），同時采用動態激活機制，使每個 token 僅激活 37B 參數，在保持模型容量的同時大幅降低了推理計算量。在技術機制上，多頭潛在注意力機制（MLA）結合低秩聯合壓縮技術與多令牌預測（MTP）機制，單次可預測 4 個 token，在處理 128K 長上下文時，推理延遲降低了 42%，吞吐量提升了 3.8 倍，特別適用于代碼補全與長文檔分析等場景。在訓練范式方面，V3 模型構建了萬億 token 訓練體系，采用動態質量過濾的 14.8 萬億多語言語料庫，并通過 8 階段漸進式訓練將上下文窗口從 4K 擴展至 128K，內存占用僅增加了 18%；R1 模型則開創了純強化學習路徑，通過群體相對策略優化將訓練穩定性提升了 65%，構建了 1.2 億條自演進推理鏈知識庫，在數學推理任務中的準確率達到了 81.2%，超越了同規模監督微調模型。在工程優化層面，DeepSeek 通過 FP8 混合精度訓練與硬件協同優化技術將 GPU 內存需求降低了 50%，使 V3 模型訓練成本降至行業頭部企業的 1/3（約 550 萬美元）。此外，通過可重構計算架構與動態批處理技術實現硬件適配創新，支持從邊緣設備到萬卡集群的彈性部署，展現了其在技術應用上的靈活性與廣泛性。

02

知識產權布局

中共中央、國務院印發《知識產權強國建設綱要（2021-2035）》，向知識產權強國進發，從國家層面進一步明確了知識產權戰略的重要性和必要性。各省市也在強調科技創新及知識產權策略運用，以推動地區經濟與科技發展。尤其上海市最新頒布的營商環境8.0行動方案，明確把提升知識產權公共服務與保護運用水平寫入方案中。

在日新月異、技術迭代極快且產業路徑多樣的人工智能領域，要切實保護自身利益并對競爭對手產生威懾，顯然要進行多層次知識產權布局，專利、商標、版權、技術秘密多種工具結合，才能為未來平等合作交流，生態共贏打下基礎。DeepSeek與OpenAI在申請的專利數量方面非常類似，DeepSeek截止目前已經公開的專利申請數量17件涉及14個簡單專利同族，而OpenAI則是35件涉及21個簡單專利同族，但兩者的技術創新顯然遠不止于此。由此可見，二者公司均采用了專利+技術秘密+其他知識產權保護手段，我們通過已公開信息對二者知識產權布局展開簡要分析。

（一）DeepSeek 公司

DeepSeek 公司的專利布局全面覆蓋了集群資源管理、網絡通信與數據傳輸、分布式模型訓練、數據處理與存儲、網絡拓撲結構優化等多個核心技術領域，構建了深度與廣度有機結合的專利保護網。其專利不僅在技術深度上有所體現，如在容器資源管理、RDMA 通信等方面提供了詳細的技術方案，還在技術廣度上進行了廣泛的應用覆蓋，如在集群訓練任務處理、數據集構建等方面。例如，“一種集群中容器資源管理的方法及其裝置”（CN114780203A）和 “一種集群訓練節點分配方法、電子設備”（CN112925640B）展現了 DeepSeek 在集群資源管理方面的深度布局，通過優化資源分配和調度算法，大幅提高了資源利用率和任務執行效率。同時，“一種數據文件異步讀取的方法及其裝置”（CN117707417A）和 “一種基于分布式存儲的異步 IO 高速存取方法及其裝置”（CN117707416A）則體現了其在數據處理與存儲方面的廣度布局，通過優化數據讀取和存儲流程，顯著提高了數據處理效率。此外，DeepSeek 的專利主要在中國申請，充分體現了其對中國市場的重視以及對國內技術創新的保護決心，通過在中國市場進行專利布局，能夠有效防止競爭對手在國內市場對其進行侵權行為。

（二）OpenAI 公司

OpenAI 公司的專利布局同樣涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、代碼生成、機器學習模型訓練與優化、語音識別與處理等多個核心技術領域，確保在人工智能的關鍵技術點上形成全面的保護態勢。其專利不僅覆蓋了基礎技術，還涉及多個應用場景，如文本生成與編輯、圖像生成與編輯、代碼生成與優化、多模態交互等，充分展現了技術的多樣性和實用性。例如，“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）和 “Systems and methods for language model-based text insertion”（US11886826B1）體現了 OpenAI 在自然語言處理方面的深度布局，通過優化語言模型的訓練和輸出，大幅提高了文本生成和編輯的智能化水平。同時，“Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）和 “Systems and methods for interacting with a large language model”（US12051205B1）則體現了其在多模態交互方面的廣度布局，通過優化用戶界面和交互方式，顯著提升了用戶體驗。此外，OpenAI 的專利主要在美國申請，并在全球范圍內進行商標注冊，明確顯示出其拓展國際市場的戰略布局意圖。通過在美國市場進行專利布局，OpenAI 能夠有效保護其技術優勢，防止競爭對手在其主要市場對其進行侵權行為。

03

開源生態構建競爭壁壘

OpenAI采用的是閉源策略，但是其CEO Sam Altman前不久表示“閉源是站在了歷史錯誤的一邊”。DeepSeek 的開源策略積極推動了技術普惠，其在 Hugging Face 平臺開源的模型吸引了全球眾多開發者參與，通過社區協作不斷優化特定任務性能，在 HumanEval 代碼生成測試中取得了 92.7% 的準確率，多語言理解覆蓋范圍更是達到了 83 種語言，有力挑戰了閉源模型的市場地位。DeepSeek 以 “規模效率化 + 技術民主化” 的技術哲學為指引，推動 AI 從實驗室高成本模型向產業基礎設施轉化，為行業發展做出了積極貢獻。

在開源生態建設方面，DeepSeek 采用了分層開源與商業版隔離策略，基礎功能開源以滿足開發者需求，高級功能閉源以保護核心商業價值。同時，通過技術秘密與高價值專利布局對核心技術進行保護，截至 2025 年 2 月，累計公開 17 項核心技術專利，涉及大模型訓練效率提升、系統穩定性優化、網絡與硬件優化等多個關鍵領域。此外，DeepSeek 通過動態更新構筑技術護城河，保持開源版本的 “滯后性”，將最新功能保留在商業版或云服務中，社區貢獻反哺商業產品，形成了創新閉環，實現了開源與商業發展的良性互動。

（一）規模化網絡效應

DeepSeek通過開源策略吸引了大量用戶，形成了強大的網絡效應。用戶基數的擴大不僅增強了社區的反饋和兼容性需求，還促進了第三方工具的集成，形成了天然的競爭壁壘。例如，Android生態的碎片化使后來者難以顛覆。

（二）持續創新與速度競爭

開源并不意味著技術的靜態化。DeepSeek通過高頻更新保持技術領先，競爭對手若僅復制現有版本，將永遠處于追趕狀態。此外，DeepSeek還通過硬件-軟件協同優化，確保其開源軟件在自家硬件上的性能優勢難以被模仿。

（三）知識產權威懾

DeepSeek通過選擇性開源和專利布局，可以對競爭對手形成強大的威懾。例如，可以使用AGPL等傳染性協議，要求競品二次開發必須開源，限制其商業化空間。事實上，DeepSeek已經要求社區貢獻者簽署貢獻者協議（CLA），而CLA明確規定了貢獻代碼的知識產權歸屬，避免了未來可能的法律糾紛。此外，DeepSeek還采用了“開放專利承諾”模式，承諾不會對使用其開源技術的開發者或企業提起專利訴訟，營造了更加開放的技術生態。當然強大的專利組合具備威懾能力，除了可以對直接抄襲者進行專利訴訟打擊之外，還可以起到敦促合作者遵守相關協議，以維護其商業模式的正常運行。

04

兩家公司商業策略及知識產權保護策略異同

（一）相同點

1. 全面覆蓋核心技術領域 ：

DeepSeek 和 OpenAI 都高度重視在人工智能的核心技術領域進行專利布局，確保在關鍵技術點上形成全面的專利保護，以此鞏固自身在行業內的技術領先地位。DeepSeek 的專利覆蓋了集群資源管理、網絡通信與數據傳輸、分布式模型訓練等多個關鍵領域，OpenAI 的專利則覆蓋了自然語言處理、計算機視覺、代碼生成等多個重要領域。

2. 深度與廣度結合 ：

兩家公司的專利布局都體現了深度與廣度的有機結合，既在關鍵技術點上進行了詳細的專利保護，又在多個相關領域進行了廣泛的專利覆蓋，構建了較為完善的專利保護體系。DeepSeek 在容器資源管理、RDMA 通信等方面提供了詳細的技術方案，同時在集群訓練任務處理、數據集構建等方面進行了廣泛的應用覆蓋。OpenAI 在語言模型優化、圖像生成等方面提供了詳細的技術方案，同時在多模態交互、API 集成等方面進行了廣泛的應用覆蓋。

3. 注重實際應用與優化 ：

DeepSeek 和 OpenAI 的專利都緊密圍繞解決實際技術問題，致力于提升系統的整體性能和用戶體驗。無論是底層技術的優化還是應用層面的創新，都充分體現了兩家公司對技術實用性的高度重視。DeepSeek 的專利通過優化資源管理和數據傳輸流程，顯著提高了系統的效率和穩定性。OpenAI 的專利通過優化語言模型和用戶界面，大幅提升了文本生成和編輯的智能化水平以及用戶體驗。

（二）不同點

1. 技術領域側重 ：

DeepSeek 的專利主要集中在底層技術和系統優化方面，重點關注提高系統的整體性能和資源利用率。例如，“一種集群中容器資源管理的方法及其裝置”（CN114780203A）和 “一種多 GPU 集群網絡的 RDMA 并行數據傳輸方法”（CN118503194A）充分體現了其在底層技術方面的深度布局。而 OpenAI 的專利則更多地集中在應用層面的技術，致力于為用戶提供更加智能化和便捷的服務。例如，“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）和 “Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）則體現了其在應用層面技術方面的深度布局。

2. 應用場景覆蓋 ：

DeepSeek 的專利應用場景主要集中在人工智能模型訓練和數據處理等關鍵環節，如集群訓練任務處理、數據文件異步讀取等。例如，“一種集群訓練任務處理的方法及系統”（CN112862098B）和 “一種數據文件異步讀取的方法及其裝置”（CN117707417A）體現了其在模型訓練和數據處理方面的應用場景。而 OpenAI 的專利應用場景則更加廣泛，涵蓋了文本生成與編輯、圖像生成與編輯、多模態交互等多個方面。例如，“Systems and methods for image generation with machine learning models”（US11983806B1）和 “Systems and methods for interacting with a large language model”（US12051205B1）則體現了其在圖像生成和多模態交互方面的應用場景。

3. 專利布局地域 ：

DeepSeek 的專利主要在中國申請，充分體現了其注重在中國市場的專利保護（也可能由于申請時間較晚，其海外專利申請尚未公開）。例如，“一種集群中容器資源管理的方法及其裝置”（CN114780203A）和 “一種多 GPU 集群網絡的 RDMA 并行數據傳輸方法”（CN118503194A）均在中國申請。而 OpenAI 的專利則主要在美國申請，并在全球范圍內進行商標注冊，明確顯示出其拓展國際市場的戰略布局意圖。例如，“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）和 “Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）均在美國申請。

05

對國內人工智能發展的啟示和建議

（一）重視核心技術專利布局和國際專利布局

開源趨勢背景下，中國人工智能機構和企業更應高度重視在核心技術領域的保護布局，確保在關鍵技術點上形成強有力的專利保護，筑牢權益保護“護城河”。無論是底層技術還是應用層面的技術，都應進行全面的專利保護，以防止競爭對手在關鍵技術領域的專利壁壘。例如，DeepSeek通過在集群資源管理、網絡通信與數據傳輸等方面的專利布局，確保了其在底層技術領域的技術優勢。OpenAI通過在自然語言處理、計算機視覺等方面的專利布局，確保了其在應用層面技術領域的技術優勢。

更進一步，中國人工智能企業應提前規劃國際專利布局，根據自身業務拓展需求，適時在海外市場申請專利，保護自身的技術優勢，積極參與國際市場競爭，提升企業的國際影響力。例如，OpenAI 不僅在美國申請專利，還在全球范圍內進行商標注冊，顯示出其拓展國際市場的意圖。中國人工智能企業也應加強國際專利布局，提升在國際市場的競爭力，為企業的國際化發展創造有利條件。

（二）技術秘密+專利保護+數據保護在人工智能領域的重要價值

借鑒 DeepSeek 和 OpenAI 的成功經驗，采用技術秘密 + 專利的組合保護方式，同時充分結合近兩年新興的數據知識產權保護手段能夠有效增強保護力度，提高市場競爭力，促進技術發展，降低風險。商業秘密保護具有保密性、靈活性、長期保護、保護范圍廣泛等優勢，可有效保護企業核心技術不被公開，防止競爭對手獲取技術細節。企業可以根據技術發展和市場競爭靈活選擇保護內容和范圍，長期享受保護，且保護范圍涵蓋數據、算法、模型等多方面，為企業的技術創新和發展提供有力保障。數據知識產權是近幾年新興的知識產權保護手段，23年中央成立國家數據局，各地陸續開始結合自身特點施行數據知識產權登記，目前國內還未形成統一的數據知識產權方案，數據作為一種新型的要素資源，既需要權益的保護，也需要其潛在價值的釋放與實現。在當今AI趨勢浪潮下，多種知識產權工具及策略結合才能多層次多方位對人工智能技術進行保護和運營，應對日益激烈的競爭環境。

（三）大力推進科技成果轉化，技術創新與應用場景結合

在國內越來越重視科技成果轉化的背景下，國內學術界和產業界已逐漸形成共識：促進技術成果的轉化和應用，通過產學研合作，將科研成果快速推向市場，實現技術的商業價值和社會價值。國內人工智能企業應始終把技術創新作為核心競爭力，聚焦前沿技術領域，如自然語言處理（NLP）、計算機視覺和強化學習等。通過持續的技術研發投入，保持技術領先地位并形成技術壁壘。同時，注重技術的實際應用場景，將技術創新與市場需求緊密結合，推動技術盡快落地，滿足行業需求。同時，注重技術實際應用場景，與市場需求緊密結合，推動技術落地。例如，AI + 醫療、AI + 教育等多領域應用已初見端倪，未來具有廣闊的發展前景，企業應積極探索和拓展這些應用場景，為社會創造更多價值。

（四）開源生態建設

可以借鑒DeepSeek的開源與商業化經營相結合的模式，采用雙重許可模式，開源基礎功能并提供高級功能的商業版本，實現開源與商業化的有效平衡。建議采用“開放權重+部分數據閉源”的模式，既吸引社區貢獻（模型優化、應用擴展），又保留核心數據或核心技術的知識產權。例如DeepSeek-R1通過MIT許可證開放模型，但未公開訓練數據，平衡了開放性與商業壁壘。

此外，積極運營開發者社區，舉辦技術交流會等活動，增強社區凝聚力，推動技術生態的持續發展。致力于構建開放的技術生態，吸引開發者和企業加入，形成社區驅動的創新模式。通過積極運營開發者社區，快速獲取用戶反饋并推動技術優化。同時，注重行業生態的建設，將技術應用于多個垂直行業，形成多元化的行業解決方案，促進技術的全面普及和發展。

目前的勢頭是各方都主動鏈接DeepSeek，且勢頭越來越旺，范圍規模越來越廣，短短一周時間內就有包括華為昇騰、沐曦、摩爾線程等16家國產AI芯片企業相繼宣布適配DeepSeek模型服務，華為云、天翼云、阿里云等10余家國內云服務巨頭紛紛加入支持DeepSeek的行列。更遑論大大小小的人工智能應用企業加入DeepSeek的開源生態。國內人工智能企業和機構共建開源社區和工具鏈，形成國內自主可控的生態鏈。

（五）創新文化與人才培養

營造鼓勵創新的企業文化，培養和吸引創新人才，如設立創新獎勵機制，激勵員工積極參與技術創新和研發工作。通過建立良好的創新氛圍和激勵機制，激發員工的創新潛力，為企業的發展提供源源不斷的動力。同時，加強與高校、科研機構的合作，共同培養適應人工智能發展需求的高素質人才，為行業的長遠發展奠定堅實基礎。

（六）關注前瞻性與創新性

企業應關注技術的前瞻性和創新性，提前布局具有前瞻性的技術專利，為未來的技術發展和市場競爭做好準備。加強研發投入，培養創新人才，提高企業的技術創新能力，以在激烈的市場競爭中保持領先地位。例如，DeepSeek 在高速網絡拓撲結構路徑規劃、分布式模型訓練打斷與恢復等方面的專利體現了其對前瞻性和創新性的關注；OpenAI 在對比預訓練技術、多模態交互技術等方面的專利體現了其對前瞻性和創新性的關注，這些前瞻性專利為企業在未來市場競爭中贏得了先機。

綜上，DeepSeek 和 OpenAI 在技術創新、知識產權布局和開源生態等方面的策略與實踐，為中國人工智能企業提供了寶貴的經驗與啟示。中國人工智能企業應充分重視知識產權保護，加強核心技術專利布局，拓展多領域應用，關注前瞻性與創新性，加強國際專利布局，注重專利質量與深度，加強專利與業務的結合。同時，積極借鑒開源生態建設的成功模式，營造創新文化，培養創新人才，以在全球人工智能領域中提升自身競爭力，實現可持續發展，為推動我國人工智能產業的繁榮做出積極貢獻。

鹿藝，上海人工智能實驗室高級工程師，國際注冊技術許可專家（CLP），上海市人工智能知識產權保護委員會專家委員。 馬天旗，原國家知識產權局專利局副處長 ，國家知識產權運營公共服務平臺副總經理，中國知識產權信息聯盟專家委員會委員，北京市知識產權服務領軍人才。 趙軍，法學博士，原美國RPX公司亞洲區副總裁（VP）、360集團法律研究院和知識產權部負責人。 文章觀點不代表主辦機構立場。

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