当地时间 2 月 10 日至 11 日，由法国政府主办、印度政府协办的巴黎 AI 行动峰会（Paris AI Action Summit），吸引了全球 100 多个国家的领导人和 AI 领域的企业高管，共同讨论人工智能对于全球发展的影响。
和前两届分别在英国和韩国举行的 AI 峰会相比，本届峰会聚焦的主题从安全与风险明显转向了 AI 发展的潜力。“AI 教母”李飞飞在峰会上开幕式演讲中说：“现在是真正的‘第一个 AI 时代’”；谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊更是直言：“现在就是 AI 创新的黄金年代，而最大的风险是错失良机”。
而作为本届峰会东道主的法国，将峰会主题定为“切实行动”，也被解读为欧洲试图在 AI 领域争夺发展的影响力。在峰会举办前，法国总统马克龙在接受媒体采访时就表示：“我们（欧洲）必须弥补与中美在 AI 领域的差距。”
澎湃新闻通过分析生成式人工智能（generative artificial intelligence，GenAI）的专利数据，尝试以一个细切面来呈现当下全球 AI 竞争格局。
2024 年，生成式AI专利数大增
尽管生成式人工智能只是人工智能的分支之一，专利占比也不高——截至 2024 年年底，全球 AI 专利总量接近 260 万件，生成式 AI 则是 9 万多件，占比仅为 3.6%，但生成式 AI 因能通过学习已有数据来创造出新内容，包括文字、图像、音乐等，已然成为 AI 界的显学。
推动这一技术受关注的关键节点是 OpenAI 在 2022 年 11 月发布的 ChatGPT，向全球展示了生成式人工智能的巨大潜力，此后仅中国就出现了上百款大模型，文生图、文生视频等产品层出不穷。
澎湃新闻基于世界知识产权组织（WIPO）在 2024 年发布的生成式 AI 专利检索方法（详细介绍见文末），在专利数据库检索后发现，2024 年全球新增了 4.5 万条生成式 AI 专利信息，这个数量和过去 10 年的总和相当。
另外，2024 年新公开的 4.5 万条生成式 AI 专利中，产生自中国的数量达到 2.7 万条，占比 61.5%，位列第一，美国则以 7592 条位列第二。尽管马克龙认为“欧洲在当今全球 AI 竞赛之中严重落后，甚至已不在‘竞赛行列’”，但是欧洲依然是去年全球第三大 AI 专利受理地。
需要提醒的是，受理地不完全代表发明者的来源地。事实上，2024 年在欧洲专利局公开生成式 AI 专利数最多的公司是韩国的三星（254 条），第二是美国的谷歌（54 条），第三多的是中国的华为（51 条）。
世界知识产权组织曾根据专利的发明人地址统计过 2014 年到 2023 年期间，全球生成式 AI 专利的发明人来源，前五位分别是中国、美国、韩国、日本和印度。
中国拥有最多的 GenAI 专利，美国、韩国、日本和印度位列其后。图片来源：世界知识产权组织《Generative Artificial Intelligence》
与中美在 AI 发展上取得的领先优势相比，欧洲在 AI 监管上则更为激进，全球首部全面监管人工智能的法规《人工智能法案》由欧盟推出，并于 2024 年 8 月 1 日正式生效。
只是该法案才生效半年，欧盟就有意为人工智能开发松绑。马克龙及欧盟高级官员在本届峰会上都表示，欧盟将简化对人工智能技术开发的监管，以助其在欧盟地区蓬勃发展。
“欧洲在监管等方面过于中央集权，这意味着在观点、能力多样性等方面没有建立应有的优势。”英国剑桥大学机器学习教授、阿兰·图灵研究所高级 AI 研究员尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）对澎湃新闻表示。
谁在热衷申请生成式 AI 专利？
从生成式人工智能专利申请最多的企业数据看，我们能更直观地看到马克龙所担心的欧洲与中美在 AI 领域的差距。
根据澎湃新闻的梳理，整个 2024 年，生成式 AI 专利数量最多的 20 家公司中，有 11 家来自中国，包括了腾讯、百度、中国移动，美国则有 7 家，欧洲仅有西门子 1 家公司。
来自中美的商业巨头都在发力生成式 AI，这就能理解马克龙为什么会担忧欧洲只能扮演一个 AI 的消费者角色。
除了商业机构，过去一年生成式 AI 专利新增最多的学术机构，也都来自中国。2024 年，中国科学院以 492 件新增生成式人工智能专利数位列第一，浙江大学和清华大学紧随其后。
不过，也有人对专利数量能多大程度体现一家机构的创新能力表示疑问。
对此，从事知识产权领域工作的夏蔚丰律师对澎湃新闻表示：“专利数量是衡量一家公司在 AI 领域实力的重要指标之一，因为专利数量能够直接体现公司技术积累和研发实力。”但他也指出，除了专利数量，“还需要同时结合专利质量、商业化能力、基础研究、生态构建等多维度去进行评估”。夏蔚丰提到，曾经备受资本青睐的 AI “四小龙”，其整体 AI 专利数量相当可观，但一度因缺乏将技术落地的能力而饱受争议。
此外，夏蔚丰还提到，他和很多 AI 企业研发人员交流人工智能专利这一话题时发现，研发人员普遍感觉 AI 技术迭代速度越来越快，AI 专利申请也越来越卷，一些企业会有计划地申请大量专利，通过堆积 AI 专利来建立自己的 AI 技术壁垒。
这种通过申请大量专利来形成技术壁垒的模式是好是坏，夏蔚丰觉得需要辩证地看待：“我们有些客户是新进入 AI 赛道的创业者和进行 AI 技术创新的中小企业，‘专利丛林’现象已经事实上阻碍了他们的发展，创新成本也变得更高，很担心技术应用受到限制。”但也需要看到“专利的申请和授权为中国 AI 企业提供了更广阔的市场发展空间，推动了技术转化和产业升级。”
“开源”不是白送，专利也不一定是垄断
除了拥有生成式人工智能专利最多的公司外，记者在梳理数据时，还发现了一个很有反差感的情况：
推出 ChatGPT 的 OpenAI，至今只申请了 30 件人工智能专利，而且全都是 2024 年才提交的；而同样把 AI 界搅得天翻地覆的 DeepSeek，它的团队所拥有的与 AI 相关的专利也才 27 件，其中诸如《一种人工智能模型训练数据集的构建方法》这样的与训练大模型直接相关的专利，也是 2024 年提交的。
但关于两家公司申请专利的讨论，却是截然相反的两种画风：对于 OpenAI，很多人疑惑的是，专利数为什么这么少？和竞争对手谷歌比起来，实在是约等于无；而对于 DeepSeek，更多人想问的是，为什么它还要申请专利？
这种“双标”态度，本质上源于 ChatGPT 和 DeepSeek 所代表的两种技术路线之争：
ChatGPT 主打“闭源”（软件源代码不对外公布），世界知识产权组织在《生成式人工智能报告》中分析， OpenAI 的专利数之所以这么少，是为了避免以专利的方式泄露自己的技术。而 DeepSeek 则力推“开源”（软件源代码对外开放），新模型刚一发布，训练细节就公布。
所以很多人会问：为什么 DeepSeek 的公司在共享自己技术给大家免费使用的同时，还申请专利？对此，夏蔚丰表示，如果 DeepSeek 不及时申请专利，可能会被他人“掠夺”相似技术，甚至进而受到诉讼威胁。通过专利确权，可有效减少日后纠纷。
在夏蔚丰看来，“开源”和“专利”之间并非对立：“本质上是‘开源’扩大生态，专利保护核心技术。”关键看企业如何设计授权条款，让更多人受益的同时，保证自身的投资回报。
或许随着以 DeepSeek 为代表的开源路线被认可后，会有更多团队被鼓励跟进，创造出更多高效率、低成本的大模型。生成式人工智能的专利，将在未来迎来指数级增长。
有关 GenAI 专利检索方法的说明：
GenAI专利的检索关键词参考自世界知识产权组织（WIPO）在 2024 年发布的报告《Generative Artificial Intelligence》的附录中公布的生成式AI的相关检索词，包括：生成式人工智能、大模型、大语言模型、Generative AI、generative artificial intelligence、Generative adversarial networks、Large language models、llms、Diffusion models 等。部分专利介绍虽然提及生成式 AI，但专利本身技术与此无关，这里调用智谱清言 GLM-4-Flash 模型进行了剔除。
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