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        DeepSeek為何一邊“開源大模型”,一邊“申請專利”?

        行業
        小知2025-02-08
        DeepSeek為何一邊“開源大模型”,一邊“申請專利”?

        #本文由作者授權發布,不代表IPRdaily立場,未經作者許可,禁止轉載#


        “一起來看看這條‘開源 + 專利’雙軌并行的道路究竟有何價值?!?br/>


        來源:IPRdaily中文網(iprdaily.cn)

        作者:佑斌


        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?,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。


        (原標題:DeepSeek為何一邊“開源大模型”,一邊“申請專利”?)


        來源:IPRdaily中文網(iprdaily.cn)

        作者:佑斌

        編輯:IPRdaily辛夷          校對:IPRdaily縱橫君


        注:原文鏈接DeepSeek為何一邊“開源大模型”,一邊“申請專利”?點擊標題查看原文)


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