DeepSeek為何一邊“開源大模型”，一邊“申請專利”？

近來，AI圈正被一場“低成本 + 高性能”的技術風暴席卷，由中國企業DeepSeek打造的大語言模型，在多個國際基準測試中以超強表現刷新外界認知，且其訓練成本竟然比市面主流方案低了一個數量級。這讓一度被認為只有“海量GPU”才能跑出頂尖AI性能的傳統思維，面臨前所未有的挑戰。

更具話題性的是，DeepSeek一方面全面開源大模型的代碼與訓練文檔；另一方面卻申請了多項專利，涵蓋數據處理、分布式訓練、網絡通信等關鍵領域。很多人不免困惑：為什么要把成果免費放出來，又要用專利進行保護？“開源”和“專利”不是矛盾的嗎？

其實，越來越多的AI企業（如Meta、Mistral、EleutherAI等）都在開源與專利保護之間尋找平衡。以及開源軟件在AI領域的種種優勢，一起來看看這條“開源 + 專利”雙軌并行的道路究竟有何價值。

一、“開源”究竟有什么好處？

提到“開源”，很多人往往只想到“源代碼可見、免費使用”，但在AI大模型領域，開源還帶來多重紅利：

1. 構建全球化開發者生態，助力市場拓展

社區驅動的創新：一旦模型、代碼、文檔公開，世界各地的研究者、程序員都會加入“眾包”式的改進與測試。

Meta開源的Llama模型，不到數月就被社區打磨出無數增強版（Vicuna、Alpaca等），大幅提升模型在對話、多語言等方面的性能；Mistral AI開源了高效小參數模型后，吸引了眾多開發者競相嘗試，快速形成一股“用戶自帶研發”浪潮。

快速搶占市場與用戶心智：開源可以“零門檻”地讓企業、個人、高校研究者下載使用，從而大面積占領市場。一旦在開發者群體中取得先發地位，就為后續付費增值或生態合作打下基礎。

商業邏輯：盡管最初看似“免費”，但隨著社區認可度升高，一旦形成標準或廣泛采用，就會有更多商業客戶尋求官方技術支持、定制化服務、企業級部署方案等。對開源企業而言，這往往反而能帶來更可觀的營收。

品牌與公關效應：在“開源 = 透明與信任”的時代，越多的開發者和媒體會將“開源大模型”的企業視為“站在技術前沿、敢于分享、利他共贏”的典范，這種“信譽加成”對市場拓展非常有幫助。

2. 加速技術迭代與降低研發成本

開源社區的“協同研發：許多公司在開源后，能收到來自外部的優化工具、插件以及新功能貢獻。這相當于把一部分研發工作“眾包”給了全球專業人士，為企業節省了不小的人力與時間成本。

EleutherAI的GPT-Neo、GPT-J等開源模型，借助社區力量完成了從訓練到評測的一系列繁瑣細節，有效降低組織內部的資源開銷。

生態完善，工具互通：大模型常常與各種開源庫和硬件適配深度綁定，如分布式訓練框架、性能調優工具、推理引擎等。企業若封閉單干，需自己摸索一整套解決方案。而選擇開源，就能順利對接已有的豐富社區成果，節省大量重復投入。

廣泛應用場景反饋：開源讓不同領域、不同業務的使用者在第一時間把需求和bug反饋給開發團隊，幫助模型持續進化。對比封閉式開發，迭代速度常?？鞌当?/strong>，也是為何Meta的Llama衍生版本層出不窮。

3. 與資本和商業化不沖突，甚至能增加盈利機會

雙重策略：社區版與企業版：很多開源項目使用的都是“寬松許可證”（如Apache 2.0），同時企業會保留一些定制化、高端功能，只對企業客戶提供付費授權。這樣既能凝聚社區人氣，又能在高階商用市場賺取利潤。

如Databricks對Spark的開源與商用支持，Docker對社區版和企業版的劃分，都在證明“開源”和“盈利”可以雙贏。

衍生服務與云合作：開源大模型通常需要穩定的云部署、長期維護和安全管理，許多企業客戶樂于付費給原廠商獲取專業支持服務。企業也可與云平臺（如阿里云、騰訊云、AWS、Azure等）合作，共同推出“托管版”大模型，產生盈利分成。

增強投資者信心：從資本市場角度看，開源 = 快速做大規模與影響力，有助于拉高公司估值。許多投資機構更青睞能迅速形成社區影響、構建行業標準的AI公司，理由在于：一旦拿下開發者生態，就等于站上了“未來的流量入口”。

二、DeepSeek為什么還要申請專利？

既然開源優勢這么多，DeepSeek為何要對核心技術進行專利布局？其實，開源與專利保護在法律和商業層面并不對立，它們解決的是不同問題：

開源主要處理“著作權”：讓他人可以合法地復制、修改、分發代碼或模型。專利主要保護“發明與技術方案”：防止他人在未授權的情況下，將同一創新技術用于商業牟利。對大模型企業而言，“開源 + 專利”雙軌并行大多出于以下考量：

1. 防御侵權與惡意訴訟

防被對手或“專利流氓”搶注：AI技術迭代極快，如果DeepSeek不及時申請專利，可能會被他人搶先注冊相似技術，然后再反向告DeepSeek“侵權”。通過專利確權，可有效減少日后糾紛。

形成法律護盾：當企業擁有足夠的專利儲備，就能在面對外部專利攻擊時，用自身專利進行“交叉授權”或“反訴”，從而守護開源項目的安全。

2. 保護核心競爭力與商業收益

小核心、大協同：企業可以將大模型整體架構、訓練流程開源，讓更多人受益；但在某些關鍵算法或系統優化上，通過專利來維護“獨家知識”。這樣既可獲取社區的廣泛支持，又能保留自己無法輕易被復制的“王牌”。

專利提升公司估值：對商業公司而言，專利是重要的無形資產，可以在投融資、并購或談判中提高企業估值與議價能力，從而支持后續研發投入。

3. 與開源社區的關系：授權而非壟斷

許多開源許可證帶有“專利授權”條款（如Apache 2.0、GPLv3等），如果DeepSeek將模型以這類許可證開放，就會默認授予用戶必要的專利使用許可，只要用戶遵守協議即可合法使用關鍵技術。

企業仍能保留更多商業授權模式：當下游客戶規模、用途超越一定范圍，或者需要深度定制，DeepSeek可通過額外專利授權來收取合理費用，平衡研發成本。

三、DeepSeek專利布局：如何實現“低成本 + 高性能”？

根據Maxipat的專利分析，DeepSeek在北京、杭州、寧波等關聯企業名下，圍繞大模型訓練優化、網絡通信、數據管理等領域申請了17項核心專利。其中最令人矚目的是：

1. 數據序列索引技術（CN118246542A）

將訓練數據集拆分成固定大小的數據序列，統一以“索引”方式混合、打亂、切分，而非物理復制或重組數據。這樣做可極大節省存儲空間、減少數據重復和網絡通信負擔，并讓GPU始終“吃得飽”，提升訓練效率。

2. 多平面RDMA并行數據傳輸（CN118503194A）

跨節點GPU之間通過RDMA（遠程直接內存訪問），繞過CPU瓶頸，減少延遲和數據傳輸中的來回拷貝。在大規模分布式訓練時，通信是最大瓶頸之一；該技術能大幅提升網絡吞吐，減少GPU空閑時間。

3. 無損壓縮與分布式異步I/O（CN117707416A）

動態選擇數據壓縮策略，結合并行讀取，將PB級數據的I/O壓力大幅分攤。減少對高端存儲硬件的依賴，讓訓練能在相對普通的硬件環境中高效運行，進一步降低成本。

4. 異構斷點續訓（CN117669701A）

允許在不同并行策略或集群拓撲切換時，快速恢復訓練進度，減少重復。

這些底層專利相輔相成，共同構筑了DeepSeek的大模型訓練優化體系。這正是DeepSeek能在不靠“天價GPU堆砌”的情況下，跑出媲美或超越歐美先進大模型的關鍵原因。

四、開源與專利并舉：DeepSeek的多重收益

快速做大影響力：通過開源，DeepSeek的模型可快速被更多開發者、企業采納，形成用戶與社區規模效應。從而帶動后續培訓服務、付費支持、云托管等增值服務的市場空間。

穩固技術壁壘與估值：專利不僅能阻擋對手的“抄襲”，還能在投融資和產業合作中當“硬通貨”。一旦有企業想要深度集成DeepSeek的核心技術，就有明確的專利授權機制可以產生收益。

提升品牌認知與人才吸引力：以開源姿態示人，讓DeepSeek在AI界獲得“透明可信、技術底氣足”的形象；而對核心專利的掌控又能吸引想做深層研究的高級工程師、科研人員加入，共同突破技術極限。

減少外部專利風險，確保開源生態健康發展：擁有充足專利儲備的企業，才有底氣說“我們的開源項目不怕惡意訴訟”。社區開發者也能更加安心地基于DeepSeek的成果進行二次創新，形成良性循環。

五、對中國AI產業的啟示

DeepSeek的成功給中國AI乃至全球AI行業帶來一些重要啟示：

1. “高性能”不一定非要靠“大算力燒錢”

合理的網絡優化、數據管理、分布式訓練算法等“軟實力”同樣能帶來性能飛躍；技術積累與系統性創新，是彎道超車、降本增效的。

2. 開源與專利可以共存，形成“雙贏模式”

開源不是“白白送人”，也不是與商業化對立；專利也不是“封閉壟斷”，關鍵看企業如何設計授權條款，讓更多人受益的同時，保證自身投資回報

3. 中小企業也能在大模型賽道突出重圍

DeepSeek并非“超級大廠”，打破行業對大模型的一些傳統認知；只要足夠聚焦、創新點過硬，小公司同樣能在AI浪潮中嶄露頭。

4. 建立健康的AI開源生態，離不開行業的共同努力

大廠的開放策略、民間社區的積極貢獻、專利保護與共享機制，這些都需要更多機構和人才參與。隨著更多像DeepSeek這樣兼具技術實力與開源精神的企業涌現，中國在大模型領域有望形成更具活力、更具競爭力的生態。

在這樣一條道路上，DeepSeek不僅收獲了社區人氣與國際聲譽，也為自身后續擴張打下堅實基礎。更重要的是，它為國內外AI行業提供了一個值得借鑒的范本：在快速迭代、高度競爭的AI時代，“技術護城河 + 社區共創”才是持續發展之道。

未來，隨著DeepSeek不斷完善其大模型生態并推出更多創新應用，或許會有更多企業被激勵跟進，形成“高效率、低門檻”的大模型新范式。讓我們拭目以待。

Maxipat致力于作為成為科技創新和知識產權工作的AI加速器，主要包括輔助創新：提高研發的科技創新效率，通過problem-solution算法深層關聯到的真實技術方案，能夠跨領域進行技術方案的深層挖掘和關聯；智能報告：將專利搜索和報告制作借助AI實現智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告，采用GT搜索算法（graph transformer），系統真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。Maxipat: AI輔助科技創新和知識產權工作的平臺

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