从专利布局视角比较DeepSeek和OpenAI的发展与保护策略异同

DeepSeek公司的专利主要集中在集群资源管理、网络通信与数据传输、分布式模型训练等底层技术和系统优化方面。例如，“一种集群中容器资源管理的方法及其装置”（CN114780203A）通过预设席位、强制删除任务、更新席位状态等步骤，显著提高了调度系统的效率和安全性。具体来说，该专利通过在每个节点预设席位，明确了节点能够用来创建新的训练容器的资源个数，从而在调度时能够更加精确地分配资源。同时，通过在每一轮调度后对需要中断挂起的任务执行强制删除，避免了训练容器共存带来的风险，进一步提高了系统的稳定性。

在RDMA通信技术方面，DeepSeek的专利“一种多GPU集群网络的RDMA并行数据传输方法”（CN118503194A）通过优化数据传输流程，有效提高了网络传输效率并减少了拥塞。该专利通过在发送节点和接收节点上注册内存缓存区并交换信息，建立RDMA连接，然后通过主发送GPU调用接口发送数据，并确定报文切分大小并切片。报文切片通过所有参与发送的GPU传输到所有参与接收的GPU，每对RDMA发送连接控制发送在途报文切片数量小于等于预设在途最大切片数，从而充分利用多张网卡的带宽，提高网络传输效率。

此外，DeepSeek在分布式模型训练的打断和恢复技术方面也有所建树，其专利“一种分布式模型训练打断及恢复的方法及系统”（CN117669701A）通过建立虚拟模型和更新拆分参数表，解决了断点前后并行策略不一致的问题，提升了模型训练的整体效率。该专利通过构建包含有切分参数表的虚拟模型，并按照切分参数表切分模型，进行分布式训练。当接收到打断信号后，训练模型被挂起，checkpoint数据存储；接收到恢复训练信号后，根据虚拟模型参数表拼接加载模型，从而实现了模型训练的灵活打断和恢复。

OpenAI公司的专利则更多地集中在自然语言处理、计算机视觉、代码生成等应用层面的技术。例如，“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）涉及基于语言模型的文本生成和编辑技术，允许用户通过输入提示和指令生成和编辑文本。该专利通过接收用户输入的文本提示和指令，访问语言模型，生成语言模型输出文本，并根据用户指令编辑输入文本提示，从而实现文本的自动生成和编辑。

在多模态交互技术方面，OpenAI的专利“Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）允许用户通过图像和文本与机器学习模型进行交互，为用户提供了更加丰富和便捷的交互体验。该专利通过提供一个图形用户界面，显示图像并接收用户输入的文本提示，生成输入数据并应用到多模态机器学习模型，生成输出结果，从而实现了图像和文本的多模态交互。

此外，OpenAI在图像生成技术方面也有重要突破，其专利“Systems and method for hierarchical text-conditional image generation”（US11922550B1）通过文本输入生成相应的图像，为人工智能在图像领域的应用开辟了新的可能性。该专利通过接收文本描述，输入到文本编码器，生成文本嵌入，然后通过第一子模型生成图像嵌入，再通过第二子模型生成输出图像，从而实现了基于文本的图像生成。

二、专利布局特点

（一）DeepSeek公司

（二）OpenAI公司

• 全面覆盖核心技术领域：DeepSeek和OpenAI都注重在人工智能的核心技术领域进行专利布局，确保在关键技术点上形成全面的专利保护，以巩固自身在行业内的技术领先地位。DeepSeek的专利覆盖了集群资源管理、网络通信与数据传输、分布式模型训练等多个领域，OpenAI的专利则覆盖了自然语言处理、计算机视觉、代码生成等多个领域。
• 深度与广度结合：两家公司的专利布局都体现了深度与广度的结合，既在关键技术点上有详细的专利保护，又在多个相关领域进行了广泛的专利覆盖，形成了较为完善的专利保护体系。DeepSeek在容器资源管理、RDMA通信等方面有详细的技术方案，同时在集群训练任务处理、数据集构建等方面有广泛的应用覆盖。OpenAI在语言模型优化、图像生成等方面有详细的技术方案，同时在多模态交互、API集成等方面有广泛的应用覆盖。
• 注重实际应用与优化：DeepSeek和OpenAI的专利都注重解决实际技术问题，提升系统的整体性能和用户体验。无论是底层技术的优化还是应用层面的创新，都体现了两家公司对技术实用性的重视。DeepSeek的专利通过优化资源管理和数据传输流程，提高系统的效率和稳定性。OpenAI的专利通过优化语言模型和用户界面，提高文本生成和编辑的智能化水平和用户体验。

• 技术领域侧重：DeepSeek的专利主要集中在底层技术和系统优化方面，注重提高系统的整体性能和资源利用率；而OpenAI的专利则更多地集中在应用层面的技术，注重为用户提供更加智能化和便捷的服务。DeepSeek的专利如“一种集群中容器资源管理的方法及其装置”（CN114780203A）和“一种多GPU集群网络的RDMA并行数据传输方法”（CN118503194A）体现了其在底层技术方面的深度布局。OpenAI的专利如“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）和“Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）体现了其在应用层面技术方面的深度布局。

• 应用场景覆盖：DeepSeek的专利应用场景主要集中在人工智能模型训练和数据处理等环节，如集群训练任务处理、数据文件异步读取等；而OpenAI的专利应用场景则更加广泛，涵盖了文本生成与编辑、图像生成与编辑、多模态交互等多个方面。DeepSeek的专利如“一种集群训练任务处理的方法及系统”（CN112862098B）和“一种数据文件异步读取的方法及其装置”（CN117707417A）体现了其在模型训练和数据处理方面的应用场景。OpenAI的专利如“Systems and methods for image generation with machine learning models”（US11983806B1）和“Systems and methods for interacting with a large language model”（US12051205B1）体现了其在图像生成和多模态交互方面的应用场景。
• 专利布局地域：DeepSeek的专利主要在中国申请，注重在中国市场的专利保护（也可能因为申请时间较晚，其海外专利申请尚未公开）；OpenAI的专利则主要在美国申请，并在全球范围内进行商标注册，显示出其拓展国际市场的意图。DeepSeek的专利如“一种集群中容器资源管理的方法及其装置”（CN114780203A）和“一种多GPU集群网络的RDMA并行数据传输方法”（CN118503194A）均在中国申请。OpenAI的专利如“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）和“Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）均在美国申请。

• 保密性：商业秘密保护可以有效地保护企业的核心技术不被公开，防止竞争对手通过专利文献等途径获取企业的技术细节。例如，人工智能算法中的某些关键参数和训练数据，如果公开，可能会被竞争对手轻易复制或改进，从而削弱企业的竞争优势。
• 灵活性：商业秘密保护不需要像专利申请那样经过严格的审查程序，企业可以根据自身的技术发展和市场竞争情况，灵活地选择保护的内容和范围。例如，企业可以根据技术的成熟度和市场的需求，选择性地公开部分技术细节，而将核心部分作为商业秘密加以保护。
• 长期保护：商业秘密保护的期限不受法律的限制，只要企业能够持续保持技术的秘密性，就可以长期享受保护。相比之下，专利保护的期限通常是有限的，一旦专利到期，技术就进入公共领域，任何人都可以自由使用。
• 保护范围广泛：商业秘密保护不仅限于技术方案，还可以包括数据、算法、模型、训练方法等。例如，人工智能算法中的训练数据集、模型结构、优化算法等都可以作为商业秘密加以保护。

• 增强保护力度：通过将商业秘密和专利保护相结合，企业可以更全面地保护其技术创新。专利保护可以公开技术方案，获得法律上的独占权，防止他人未经授权使用相同的技术方案；而商业秘密保护则可以保护技术方案中的关键细节和数据，防止他人通过专利文献等途径获取企业的核心技术。
• 提高市场竞争力：在人工智能算法领域，技术的快速迭代和市场竞争激烈，企业需要通过多种方式保护其技术创新。商业秘密+专利的组合保护方式可以使企业在公开技术方案的同时，保护其核心竞争力，提高市场竞争力。
• 促进技术发展：专利保护可以促进技术的公开和交流，推动技术的发展和进步；而商业秘密保护则可以保护企业的核心技术和数据，防止技术被滥用或泄露。通过组合保护方式，企业可以在保护自身利益的同时，促进技术的发展和创新。
• 降低风险：在人工智能算法领域，技术的不确定性和风险较高，企业需要通过多种方式降低风险。商业秘密+专利的组合保护方式可以使企业在保护技术的同时，降低技术被滥用或泄露的风险，降低企业的经营风险。

中国人工智能企业应高度重视在核心技术领域的专利布局，确保在关键技术点上形成专利保护，提升企业的核心竞争力。无论是底层技术还是应用层面的技术，都应进行全面的专利保护，以防止竞争对手在关键技术领域的专利壁垒。例如，DeepSeek通过在集群资源管理、网络通信与数据传输等方面的专利布局，确保了其在底层技术领域的技术优势。OpenAI通过在自然语言处理、计算机视觉等方面的专利布局，确保了其在应用层面技术领域的技术优势。

企业应积极拓展技术的应用场景，通过专利保护不同领域的应用技术，实现技术的多元化商业价值。同时，注重实际应用与优化，解决实际技术问题，提升系统的整体性能和用户体验，以满足不同用户的需求。例如，DeepSeek不仅在集群资源管理方面有专利布局，还在数据处理与存储、网络拓扑结构优化等方面进行了专利申请，拓展了技术的应用场景。OpenAI不仅在自然语言处理方面有专利布局，还在计算机视觉、多模态交互等方面进行了专利申请，拓展了技术的应用场景。

企业应关注技术的前瞻性和创新性，提前布局具有前瞻性的技术专利，为未来的技术发展和市场竞争做好准备。加强研发投入，培养创新人才，提高企业的技术创新能力，以在激烈的市场竞争中保持领先地位。例如，DeepSeek在高速网络拓扑结构路径规划、分布式模型训练打断与恢复等方面的专利体现了其对前瞻性和创新性的关注。OpenAI在对比预训练技术、多任务语音识别技术等方面的专利体现了其对前瞻性和创新性的关注。

中国人工智能企业应提前规划国际专利布局，根据自身业务拓展需求，适时在海外市场申请专利，保护自身的技术优势。积极参与国际市场竞争，提升企业的国际影响力，以应对全球范围内的竞争挑战。例如，OpenAI不仅在美国申请专利，还在全球范围内进行商标注册，显示出其拓展国际市场的意图。中国人工智能企业也应加强国际专利布局，提升在国际市场的竞争力。

企业在专利申请过程中，应注重专利的质量和深度，避免盲目追求数量，通过高质量的专利来提升企业的核心竞争力。确保专利内容具有创新性和实用性，能够有效保护企业的技术优势，以在市场竞争中发挥重要作用。例如，DeepSeek的专利“一种集群中容器资源管理的方法及其装置”（CN114780203A）通过详细的技术方案，有效提高了调度系统的效率和安全性，体现了专利的高质量和深度。OpenAI的专利“Systems and methods for language model-based text editing”（US11983488B1）通过详细的技术方案，实现了基于语言模型的文本生成和编辑，体现了专利的高质量和深度。

企业在专利布局时，应紧密结合自身的业务需求，确保专利能够有效支持业务发展。将专利技术应用于实际业务中，提高企业的市场竞争力和用户满意度，以实现技术创新与业务发展的良性互动。例如，DeepSeek的专利“一种集群训练任务处理的方法及系统”（CN112862098B）通过优化任务处理流程，提高了深度学习模型开发和训练的效率，有效支持了其在人工智能模型训练业务的发展。OpenAI的专利“Systems and methods for interacting with a multimodal machine learning model”（US12039431B1）通过优化用户界面和交互方式，提高了用户体验，有效支持了其在多模态交互业务的发展。

中国人工智能企业应借鉴DeepSeek和OpenAI的经验，采用商业秘密+专利的组合保护方式。通过专利保护公开技术方案，获得法律上的独占权；通过商业秘密保护技术方案中的关键细节和数据，防止他人获取核心技术。这种组合保护方式可以增强保护力度，提高市场竞争力，促进技术发展，降低风险。