日常运营

这一阶段没有明确的起点和终点。问题不会在某一天集中出现，而是一点一点累积：一份没有签的发明人协议、一次按最低基数缴的社保、一个未经核查就商用的开源组件、一份把技术服务写成技术转让的合同。每一项单独看都不致命，叠加起来会在融资尽调或监管检查时一起出现。

五项长期项

第一，用工与竞业。 算法岗、外包与灵活用工的合同边界不同：外包人员实际接受日常管理，可能被认定为事实劳动关系；竞业限制没有约定补偿，条款可能不生效；跨境远程用工则同时触发两地劳动法。这三类问题在离职时集中爆发。

第二，合同体系。 AI 企业的核心合同不是通用模板能覆盖的：开发协议要区分背景知识产权与前景知识产权，许可协议要写清模型权重与推理服务的边界，API 协议要约定可用性与数据处理角色，SaaS 场景还要处理客户数据的所有权。

第三，税务架构。 收入定性决定税负：API 调用费、SaaS 订阅、技术许可、技术服务的税率与优惠完全不同。研发费用加计扣除与高新认定又反过来影响现金流。收入定性写错，事后再拆分合同会被认定为避税安排。

第四，知识产权维持。 专利要按期维持，软著要登记，商业秘密要靠制度与留痕。开源许可证核查是其中最容易被忽略的一项：用了 GPL 系组件做闭源分发，义务不是署名，是开源。

第五，监管问询与刑事风险。 AI 企业的高频风险点集中在帮助信息网络犯罪活动、拒不履行信息网络安全管理义务、侵犯著作权与侵犯公民个人信息四类。监管问询的应对质量，取决于平时有没有留痕。

先查用工（社保基数、竞业补偿、外包管理实质），再查合同（知识产权归属、数据处理角色、责任限制），然后查税务（收入定性、优惠适用条件），最后查知识产权与开源（权属登记、许可证清单）。这个顺序对应的是风险从高到低、修复成本从低到高。