2025年的開年王炸非DeepSeek莫屬，DeepSeek以顛覆性的技術突破，向用戶展示了"低成本+高性能"的解題新思路。

杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司不僅憑借開源大模型在基準測試中屢創紀錄，更通過專利矩陣鑄造出核心技術壁壘，通過開源社區的活力與專利保護的銳度相結合，為自己的DeepSeek謀出了一條不一樣的路。

一、專利布局

小編動用了一點點技術，發現DeepSeek通過多家企業圍繞大模型技術申請了多項核心專利，這些專利不僅保護了破解傳統大模型訓練的成本困局問題，更重新定義了分布式訓練的技術標準，為DeepSeek的核心技術提供了安全和全面的保護。下面快讀幾件相關的核心專利：

1.一種人工智能模型訓練數據集的構建方法（CN118246542A）

面對動輒PB級的訓練數據集，DeepSeek獨創的"虛擬數據序列"技術將存儲需求壓縮了83%。該技術通過動態索引系統實現數據集的虛擬重組，讓每塊GPU都能實時獲取最優訓練數據流。這相當于在數字世界構建了"數據高速公路"，使硬件資源利用率得到顯著提升，遠超行業平均水平。

2.一種多GPU集群網絡的RDMA并行數據傳輸方法（CN118503194A）

在多節點協同訓練中，DeepSeek研發的"多平面RDMA架構"將網絡延遲降至微秒級。通過建立GPU間的直接通信通道，該技術使萬卡集群的訓練效率比傳統架構提升很多。在千億參數模型訓練中，這項創新可節約超高的通信成本。

3. 一種基于分布式存儲的異步IO高速存取方法及其裝置（CN117707416A）

針對存儲系統的創新性設計，DeepSeek實現了數據壓縮與解壓的零損耗平衡。其動態壓縮算法可根據數據類型自動匹配最佳策略，在普通機械硬盤上跑出了SSD陣列90%的I/O性能。這使得訓練基礎設施成本顯著下降，讓中小機構參與大模型研發成為可能。

4.一種分布式模型訓練打斷及恢復的方法及系統（CN117669701A）

在分布式訓練容錯機制上，DeepSeek的異構繼續訓練技術實現了硬件環境變更時的無縫銜接。當需要調整集群規模時，該專利記載的方案可使訓練中斷時間從行業平均的6小時縮短至20分鐘，將硬件故障帶來的損失控制在千分之一以內。

基于上述四件專利的保護方向不難看出，DeepSeek通過多方向申請專利，實現通過這些專利集群形成技術閉環，使得DeepSeek在向用戶提供穩定服務的同時，還對核心技術進行了有效保護。

二、開源構思

小編認為DeepSeek的開源戰略絕非簡單的技術共享，而是精心設計的生態布局。通過將基礎模型全面開源，該公司正在建立AI創新的新道路。

通過不完全統計，基礎模型在開源后，DeepSeek模型在GitHub上的衍生項目突破4200個，涵蓋醫療、金融、教育等18個垂直領域。來自多個國家的開發者貢獻了超過12萬次代碼提交，其中37%的優化方案被反向整合到主分支。這種"全球腦力眾籌"模式，使模型的多語言處理能力在短時間內提升非常顯著。

這種開源策略極大降低了技術采納門檻。甚至有些制造業企業借助該開源模型，僅用3周就完成了智能質檢系統的部署，準確率大幅度提升。而這種案例在被快速的復制，帶來的就是DeepSeek被歌頌，同時也快速籠絡了大部分企業的芳心。

DeepSeek的這種操作將開源社區變為了天然的技術試驗場，就像模型自學習一樣正在不斷地迭代學習新的知識，擴充自身的同時提供更優質的服務，這與通過專利保護核心技術并不沖突，兩條腿的走路方式讓DeepSeek的路可以走的更遠。

三、開源+專利的思考

通過DeepSeek已公開的專利分析可知，其專利組合中主要分為防御性專利和商業授權專利，一方面重點保護基礎架構創新，另一方面聚焦于企業級應用場景，這種分層設計既保障了開源社區的創新自由，又為商業化保留了空間。DeepSeek構建的"專利共享池"允許社區開發者在合規范圍內自由使用核心技術，但當商業機構年營收超過500萬美元時，則需啟動授權談判。這種彈性機制既維護了開源精神，又確保了技術價值轉化。

小編認為DeepSeek的這種策略展示了一條兼顧創新速度與技術深度的可行路徑。其專利集群構建的技術壁壘，與開源生態孕育的創新勢能，正在形成強大的協同效應。這種"專利定義技術邊界，開源拓展應用疆域"的策略，或許正是破解AI創新悖論的關鍵密鑰。當技術創新從封閉實驗室走向開放社區，當專利保護從競爭武器轉化為生態基石，或許將書寫新的傳奇。