正 策 动 态

简介

Introduce

2025年1月27日，新兴的AI企业DeepSeek（简称“DS”）在全球迅速蹿红，其智能助手在苹果App Store的中国区及美国区免费应用排行榜上双双夺冠，独占鳌头——成为我国科技产品首次实现双榜领先的典范。DS公司推出的低成本高效能模型R1，其训练费仅为国际同行（例如OpenAI同类产品）的1/30左右，同时在自然语言处理与图像识别等领域展现出卓越的性能。

“DS公司是否引领了技术革命？”“DS公司是否属于蒸馏技术，该技术是否侵犯知识产权？”等等争议引爆全球范围科技热潮。

但无论争议有多大，全球范围的“小黑子”多多，无可否认的客观事实是它采用“一套全新、开放源代码的研发模式”，该模式通过自主创新的算法设计，大幅降低了对昂贵硬件资源的依赖。这种策略不仅打破了AI由传统巨头主导的市场格局，也打破了硬件厂商类似于英伟达等GPU全球领先二十年企业的垄断地位。OpenAI、Anthropic还在带头冲锋，想方设法使绊子时，基础设施厂商们却争先恐后的“真香”了起来。“打不赢就加入！”，英伟达、AWS也加急上线了DeepSeek模型托管服务。

 

就此，本律师将围绕DS相关争论，结合技术问题以及相关知识产权、商标归属、数据保护等多方面的国际法律纷争，略抒管窥之见——尚望诸君指教，不吝赐正。

跨国法律争议的焦点问题

（1）知识产权争议

OpenAI指控DeepSeek在构建自家AI系统时，利用了其专有技术成果，特别是采用了一种“模型蒸馏”方法——即通过利用更大规模、更先进模型的输出结果来训练较轻量级的模型。OpenAI认为，DeepSeek违反了其服务协议，涉嫌未经授权地利用其技术秘密。

但截至目前，该争议也随着“OpenAI证据不明”，“DS公司未作出任何回应”而不了了之。

（2）商标归属之争

在商标方面，DeepSeek向美国专利商标局提交了关于其AI聊天应用及相关产品的注册申请。但仅仅在其申请提交前36小时，总部位于特拉华州的Delson Group Inc.已先行递交了相同商标的注册文件。

（3）数据隐私与跨境监管

在AI领域，数据始终被视作“燃料”与“生命线”，它不仅为模型提供训练依据，也支撑系统对复杂现实情境的响应。然而，数据的收集、存储与处理过程同时也带来了严峻的隐私保护与跨境监管挑战。DS在全球范围内受到瞩目后，便引发了各国数据监管机构的强烈关注。以欧盟为例，意大利数据保护机构（GPDP）已要求DeepSeek详细披露其用户数据的采集种类、存储方式及服务器所在区域；与此同时，印度政府也表示将对DeepSeek展开安全参数检测，并指出，作为一个开放源代码的模型，其部署方式可类似于其他知名开源项目，在本土服务器上实现数据托管。

法律问题及ESG的深入探讨

（1）关于知识产权的保护

从技术的角度而言，所有的技术迭代都基于前有技术的发展与累积。追溯历史，在大型语言模型（LLM）之前，卷积神经网路（CNN）是这场技术革命的先驱。旧有的神经网络在学界就有四种让模型变得简化的方式：转移学习（transformer learning）、量化（Quantitating）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Distillation）。CNN如果比做是一个简单的神经系统，那么LLM则是一个更加复杂的神经系统。LLM使用以transformer为主的方式，因此而得名GPT（generative pre-trained transformer）。

网络热议的“蒸馏（Distillation）”便是简化方式的一种，它并非新技术，Google公司在2016年便在使用此“蒸馏”技术。

通俗的讲，从DeepSeek的模型训练方面可以理解为：

1、不再投喂已训练的内容；

2、把将要训练的资料整理明白再进行投喂（学界把这种训练行为称为“预训练”即reinforcement learning），简而言之，DS只不过是提前干些脏活累活，并干到极致。

由此，在讨论是否侵犯知识产权的角度出发，应首先讨论“学界的模型简化方法”这个行为本身是否存在违法。其次在传统上，专有算法和技术往往以专利或商业秘密形式获得法律保护，单方面公众可获取的模型数据是否允许他人基于其输出开发竞争产品，成为了技术创新与法律保护间的一道难题。服务条款是否能直接构成对技术成果的“物权”主张，也是值得进一步讨论的问题。毕竟DS也没有将自己的开源模型盈利哦！

从ESG的角度而言，OpenAI等AI界巨头拥有极其强大、数量庞大的GPU，各大AI训练模型变成一场极其疯狂的“军备竞赛”，每年产生59吨的碳排放量，很多大厂甚至要盖核能电厂来延续GPU为主的AI时代。或许2024年LA比弗利山庄大火已经作出了“最好”的警示。“这个疯狂氪金的土豪”已将伤痕累累的地球消耗殆尽，于是DS这个“逆袭的屌丝”浮出水面得正是时候。他突破了物理的界限！终结土豪们暴力氪金的格局！

（2）商标“先使用”原则与恶意注册

美国的商标法亦存在 “先使用”原则，商标权的核心在于实际使用而非单纯注册，因此DS若能证明其在品牌推广上的领先地位，仍有可能对该注册提出异议。此外，若能揭示Delson Group存在恶意抢注的行为，也可能依据《兰哈姆法》寻求撤销相关商标注册。毕竟该司CEO Willie Lu以往在商标操作上有前科，旨在通过抢注获取未来商业利益。因此，深入的商标可行性调查与自由实施分析（FTO）显得尤为重要。

注释：兰哈姆法（Lanham Act） 是美国的《联邦商标法》，正式名称为 《1946年商标法》（Trademark Act of 1946），由国会通过并以众议员 弗里茨·兰哈姆（Fritz Lanham） 的名字命名。该法案是美国商标法律的核心框架，规定了 商标注册、保护、侵权责任、虚假广告等相关内容。

FTO（Freedom to Operate）指的是“自由实施”（或“自由运营”），通常用于专利和知识产权领域。它指的是在某个市场或司法管辖区内，实施某项技术、产品或服务不受现有专利、商标或其他知识产权限制的自由。

（3）数据治理与国际监管多样性

数据隐私保护法律正处于快速演进阶段，尤其是在欧盟GDPR等严格制度下，对跨境数据传输和存储提出了苛刻要求。美国《云法案》等法规则赋予政府在跨国数据披露方面广泛的权力，这使得在设计和部署AI系统时，不同法域的要求可能存在显著冲突。对中国AI企业而言，如何在全球范围内协调各国对匿名化处理、数据本地化等要求，将直接影响产品设计、市场准入以及后续合规的成本。

注释：云法案（CLOUD Act，全称Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act，即《澄清合法海外使用数据法案》）是美国在2018年通过的一项法律，它主要涉及政府获取存储在海外的电子数据，对跨境数据访问和隐私保护产生了深远影响。

面向国际化的战略建议

1、研发环节：医药卫生法律师确保创新项目契合审评审批机制，如遵循“提前介入、一司一策、全程指导、研审联动”原则。大型医疗器械公司在研发创新型植入式医疗器械时，积极与审评部门沟通，依循审评要求制定个性化研发计划，保障项目顺利推进。

2、生产环节：医药卫生法律师严格监督公司遵守生产质量管理规范，大力推动生产检验信息化建设。例如，疫苗生产公司引入先进信息化管理系统，对原材料采购、生产工艺控制及产品检验等环节实施实时监控与记录，有效提升生产质量与管理效率。

3、销售环节：医药卫生法律师高度关注新业态监管要求，构建网络销售安全风险防控机制，强化第三方平台责任。如医疗器械电商平台在运营过程中，需严格审核入驻商家资质，建立产品质量追溯体系，并定期抽检销售产品，确保产品质量安全，规避法律风险。

对于意图“走出去”的我国科技企业而言，除了面临商业竞争外，还必须提前预见并应对多重法律风险。以下几点建议或可为企业国际化布局提供参考：

1、前期知识产权布局

在进入海外市场前，及时在目标法域内申请必要的专利和商标，防止因抢注等问题引发不必要的法律纠纷。提前开展自由实施分析和商标可用性调查，可以以较低成本化解潜在风险。

2、产品设计中融合法规要求

数据隐私和跨境数据传输的合规性问题要求企业在产品设计初期就充分考虑各地区的监管标准。采用灵活的数据处理架构，并积极与当地监管机构沟通，是降低法律风险的重要手段。

3、深入了解目标市场法律文化

国际市场的法律体系和文化背景各不相同，企业需建立跨国法律团队或寻求专业法律咨询，全面掌握主要目标司法管辖区的法律动态，以便在市场拓展过程中及时调整战略，确保业务顺利落地。

4、研究所在国际区域的ESG标准要求

企业海外投资需预先研究当地ESG标准至关重要。这不仅是适应国际经济变化、遵循国际惯例的需要，更是防范化解重大风险、实现高质量发展的关键。通过了解东道国的ESG要求，企业能更好地与当地政策、社会和环境标准接轨，提升国际竞争力，赢得当地社会和投资者的信任，确保项目顺利推进和长期可持续发展。

最后，DeepSeek的迅速崛起展示了我国企业在AI领域的创新能力，将AI从训练为主的base演变成推论模式的base，引领AI进入新纪元！但与此同时也揭示出技术突破背后所蕴藏的复杂法律挑战。

祝福我国科技企业在全球竞争中立于不败之地！

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