2025年的开年王炸非DeepSeek莫属，DeepSeek以颠覆性的技术突破，向用户展示了"低成本+高性能"的解题新思路。

杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司不仅凭借开源大模型在基准测试中屡创纪录，更通过专利矩阵铸造出核心技术壁垒，通过开源社区的活力与专利保护的锐度相结合，为自己的DeepSeek谋出了一条不一样的路。

一、专利布局

小编动用了一点点技术，发现DeepSeek通过多家企业围绕大模型技术申请了多项核心专利，这些专利不仅保护了破解传统大模型训练的成本困局问题，更重新定义了分布式训练的技术标准，为DeepSeek的核心技术提供了安全和全面的保护。下面快读几件相关的核心专利：

1.一种人工智能模型训练数据集的构建方法（CN118246542A）

面对动辄PB级的训练数据集，DeepSeek独创的"虚拟数据序列"技术将存储需求压缩了83%。该技术通过动态索引系统实现数据集的虚拟重组，让每块GPU都能实时获取最优训练数据流。这相当于在数字世界构建了"数据高速公路"，使硬件资源利用率得到显著提升，远超行业平均水平。

2.一种多GPU集群网络的RDMA并行数据传输方法（CN118503194A）

在多节点协同训练中，DeepSeek研发的"多平面RDMA架构"将网络延迟降至微秒级。通过建立GPU间的直接通信通道，该技术使万卡集群的训练效率比传统架构提升很多。在千亿参数模型训练中，这项创新可节约超高的通信成本。

3. 一种基于分布式存储的异步IO高速存取方法及其装置（CN117707416A）

针对存储系统的创新性设计，DeepSeek实现了数据压缩与解压的零损耗平衡。其动态压缩算法可根据数据类型自动匹配最佳策略，在普通机械硬盘上跑出了SSD阵列90%的I/O性能。这使得训练基础设施成本显著下降，让中小机构参与大模型研发成为可能。

4.一种分布式模型训练打断及恢复的方法及系统（CN117669701A）

在分布式训练容错机制上，DeepSeek的异构继续训练技术实现了硬件环境变更时的无缝衔接。当需要调整集群规模时，该专利记载的方案可使训练中断时间从行业平均的6小时缩短至20分钟，将硬件故障带来的损失控制在千分之一以内。

基于上述四件专利的保护方向不难看出，DeepSeek通过多方向申请专利，实现通过这些专利集群形成技术闭环，使得DeepSeek在向用户提供稳定服务的同时，还对核心技术进行了有效保护。

二、开源构思

小编认为DeepSeek的开源战略绝非简单的技术共享，而是精心设计的生态布局。通过将基础模型全面开源，该公司正在建立AI创新的新道路。

通过不完全统计，基础模型在开源后，DeepSeek模型在GitHub上的衍生项目突破4200个，涵盖医疗、金融、教育等18个垂直领域。来自多个国家的开发者贡献了超过12万次代码提交，其中37%的优化方案被反向整合到主分支。这种"全球脑力众筹"模式，使模型的多语言处理能力在短时间内提升非常显著。

这种开源策略极大降低了技术采纳门槛。甚至有些制造业企业借助该开源模型，仅用3周就完成了智能质检系统的部署，准确率大幅度提升。而这种案例在被快速的复制，带来的就是DeepSeek被歌颂，同时也快速笼络了大部分企业的芳心。

DeepSeek的这种操作将开源社区变为了天然的技术试验场，就像模型自学习一样正在不断地迭代学习新的知识，扩充自身的同时提供更优质的服务，这与通过专利保护核心技术并不冲突，两条腿的走路方式让DeepSeek的路可以走的更远。

三、开源+专利的思考

通过DeepSeek已公开的专利分析可知，其专利组合中主要分为防御性专利和商业授权专利，一方面重点保护基础架构创新，另一方面聚焦于企业级应用场景，这种分层设计既保障了开源社区的创新自由，又为商业化保留了空间。DeepSeek构建的"专利共享池"允许社区开发者在合规范围内自由使用核心技术，但当商业机构年营收超过500万美元时，则需启动授权谈判。这种弹性机制既维护了开源精神，又确保了技术价值转化。

小编认为DeepSeek的这种策略展示了一条兼顾创新速度与技术深度的可行路径。其专利集群构建的技术壁垒，与开源生态孕育的创新势能，正在形成强大的协同效应。这种"专利定义技术边界，开源拓展应用疆域"的策略，或许正是破解AI创新悖论的关键密钥。当技术创新从封闭实验室走向开放社区，当专利保护从竞争武器转化为生态基石，或许将书写新的传奇。