DeepSeek 引领AI新风尚：开源与专利双管齐下-深圳市多智汇新知识产权代理事务所_深圳知识产权_深圳专利申请

DeepSeek 引领AI新风尚：开源与专利双管齐下

在当今的 AI 领域，DeepSeek 无疑是一颗耀眼的新星。自成立以来，DeepSeek 凭借其卓越的技术实力和创新的研发理念，在全球范围内引起了广泛关注。尤其是其推出的大语言模型，以 “低成本 + 高性能” 的显著优势，在多个国际基准测试中脱颖而出，刷新了人们对 AI 技术的认知。

这不仅展现了其技术实力，也推动了AI技术的普及和发展。而其在开源与专利保护之间的策略选择，更是引发了业界的广泛讨论。以下是对DeepSeek“开源+专利”双轨并行道路价值的分析：

一、开源的价值

1、促进技术创新与合作：

开源大模型的代码与训练文档，可以吸引更多的开发者、研究机构和企业参与到AI技术的研发中来。
开源能够加速技术的迭代和创新，因为更多的参与者意味着更多的想法和解决方案。
开源促进了跨领域、跨行业的合作，有助于形成更加开放和包容的AI生态系统。

2、降低技术门槛：

开源使得更多的机构和企业能够获取到先进的大模型技术，降低了AI技术的进入门槛。
这有助于推动AI技术在更多领域的应用和落地，加速AI技术的普及。

3、增强透明度与信任：

开源代码使得模型的运作机制和决策过程更加透明，有助于增强公众对AI技术的信任。
透明性还有助于发现和修复潜在的安全漏洞和偏见问题，提高AI系统的安全性和公平性。

4、具有巨大的潜在收益

虽然开源的初始阶段看似是免费提供成果，但随着社区认可度的不断升高，其商业价值会逐渐显现。一旦开源模型在开发者群体中取得先发地位，就如同在市场中打下了坚实的根基，为后续的付费增值或生态合作奠定了良好的基础。许多开源项目采用 “社区版与企业版” 的双重策略，即通过宽松许可证（如 Apache 2.0）让更多人可以免费使用基础版本，凝聚社区人气；同时保留一些定制化、高端功能，只对企业客户提供付费授权，从而在高阶商用市场赚取利润。从投资者的角度来看，开源意味着能够快速做大规模与影响力，有助于拉高公司估值。一个拥有活跃开源社区的 AI 公司，往往被认为具有更强的创新能力和市场潜力，因为它能够吸引更多的人才和资源，形成一个良性循环。

二、专利保护的价值

1、保护核心技术和商业利益：

专利保护可以确保DeepSeek的核心技术和创新成果不被其他机构或企业无偿使用或侵犯。
这有助于维护DeepSeek在AI领域的竞争地位和市场份额。

2、促进技术转化和商业化：

专利保护可以鼓励DeepSeek将更多的技术成果转化为商业产品，推动AI技术的商业化进程。
这有助于DeepSeek实现可持续发展，并为其未来的研发活动提供资金支持。

3、形成技术壁垒：

专利保护可以形成一定的技术壁垒，阻止其他机构或企业轻易进入相同或相似的技术领域。
这有助于DeepSeek在AI领域保持领先地位，并为其未来的发展创造更多的机会。

三、“开源+专利”双轨并行的价值

1、平衡技术创新与商业利益：

“开源+专利”双轨并行策略可以平衡DeepSeek在技术创新和商业利益之间的需求。
开源可以促进技术创新和合作，而专利保护则可以确保DeepSeek的核心技术和商业利益不受侵犯。

2、增强竞争力与影响力：

通过开源大模型的代码与训练文档，DeepSeek可以吸引更多的开发者和用户，增强其在AI领域的竞争力。
同时，专利保护可以确保DeepSeek在关键技术领域拥有话语权，进一步提高其在行业中的影响力。

3、推动AI技术的健康发展：

“开源+专利”双轨并行策略有助于推动AI技术的健康发展。
开源可以促进技术的普及和应用，而专利保护则可以确保技术的持续创新和进步。这种平衡有助于形成一个更加开放、包容和可持续的AI生态系统。

四、DeepSeek专利布局

DeepSeek 在北京、杭州、宁波等关联企业名下，围绕大模型训练优化、网络通信、数据管理等领域的专利布局有着显著的特点与优势。

数据序列索引技术（CN118246542A）

该专利减少存储与通信开销：通过索引管理数据序列（而非物理修改数据），显著降低冗余数据存储需求，节省存储硬件成本（如SSD、内存占用）。异步I/O和批量读取优化了数据传输效率，减少网络带宽和存储I/O的压力，间接降低分布式训练中的通信成本。缩短训练周期，数据准备效率的提升（如快速采样、动态调整比例）加速了迭代实验过程，缩短整体训练时间。

多平面RDMA并行数据传输（CN118503194A）

跨节点GPU之间通过RDMA（远程直接内存访问），绕过CPU瓶颈，减少延迟和数据传输中的来回拷贝。在大规模分布式训练时，通信是最大瓶颈之一；该技术能大幅提升网络吞吐，减少GPU空闲时间。

无损压缩与分布式异步I/O（CN117707416A）

动态选择数据压缩策略，结合并行读取，将PB级数据的I/O压力大幅分摊。减少对高端存储硬件的依赖，让训练能在相对普通的硬件环境中高效运行，进一步降低成本。

异构断点续训（CN117669701A）

允许在不同并行策略或集群拓扑切换时，快速恢复训练进度，减少重复。

集群训练节点分配方法（如CN112925640B）

解决集群训练节点分配中存在的资源利用率低和训练任务报错率高的问题，特别是在大规模机器学习训练任务中，高效地分配计算资源以减少任务的总体报错率和故障率。

多GPU集群网络的RDMA并行数据传输方法（如CN118503194A）

优化大规模集群和分布式训练场景中网络拥塞导致GPU算力失效的问题。

高速网络拓扑结构路径规划的方法及设备（如CN118075198A）

同样针对大规模集群和分布式训练场景，优化网络拥塞问题。

多平面RDMA通信（如CN118612157A）

跨节点GPU直连，减少CPU依赖，提升网络吞吐量。

多GPU动态调度（如CN114780203A）

席位机制管理资源，避免冲突，提高硬件利用率，降低故障率。

DeepSeek通过在大模型训练优化、网络通信、数据管理等领域申请的核心专利，构建了强大的技术壁垒。这些专利不仅提升了DeepSeek的技术实力和市场竞争力，还为其未来的商业拓展提供了有力的法律保障。

五、DeepSeek对同行业的启示

1、自主创新的重要性：

DeepSeek的成功证明，即使在面临外部压力和技术封锁的情况下，通过自主创新也能实现技术突破。这为中国AI行业树立了榜样，鼓励更多企业加大研发投入，走自主创新之路。

2、人才培养与团队建设：

DeepSeek的核心团队主要由本土培养的年轻人才组成，这凸显了中国在本土人工智能人才培养上的成就。中国AI行业应继续加强人才培养，打造更多高素质、创新型的团队。

3、开放合作与生态建设：

DeepSeek通过开源大模型，吸引了大量开发者和研究者的参与，共同推动了AI技术的发展。这启示中国AI行业要加强开放合作，构建更加完善的生态建设，促进技术的共享与进步。

4、市场需求与用户体验：

DeepSeek关注市场需求和用户体验，通过不断优化产品和服务来满足用户的多样化需求。中国AI行业也应更加关注市场需求，以用户为中心，不断提升产品的竞争力和用户体验。

返回上一页

客服电话：0755-86705415