2025 年 9 月，最高人民法院发布一批反不正当竞争典型案例，其中涉及 AI 模型的一件判决引发关注。案件的核心问题并不复杂：一方通过数据训练与参数调校打磨出一套漫画特效模型，另一方直接使用其模型结构与参数推出同类产品。法院认定，前者投入形成的模型属于其获得市场竞争优势的核心资源，构成受法律保护的竞争利益，后者的直接使用行为构成不正当竞争。

为什么这一认定重要

AI 模型的保护长期存在路径模糊的问题。著作权保护的是代码表达，但模型的核心价值往往在于训练所得的参数与结构，而非某几行代码；专利保护需要满足新颖性与创造性，训练方法或模型架构未必都能获得授权；商业秘密路径则要求满足保密措施与秘密性要件。

本案的意义在于，法院没有拘泥于单一路径，而是从「竞争利益」的角度切入：企业通过合法投入形成的、能带来竞争优势的成果，即便不完全落入著作权或专利的保护范围，也可以依据反不正当竞争法获得保护。参见AI 企业的知识产权保护布局。

认定的三个支点

投入的实质性。 模型的价值来自持续的数据训练与参数调校，而非简单的功能模仿。法院关注的正是这种投入所形成的差异化竞争资源。

使用的直接性。 被告并非独立研发，而是直接使用涉案模型的结构与参数，这种「拿来即用」削弱了竞争秩序。

损害的竞争性。 直接使用使得被告可以跳过研发投入获得市场优势，属于典型的搭便车行为。

对 AI 企业的三点提示

第一，把模型资产纳入保护清单。 除代码与文档外，模型结构、参数、训练数据配方与调校记录都应纳入内部资产管理与保密范围。参见商业秘密保护方案。

第二，留存研发过程证据。 数据来源、训练日志、参数版本、调校记录，是主张竞争利益的事实基础。缺乏过程证据时，「投入的实质性」难以证明。

第三，对开源与合作边界保持清醒。 使用他人开源模型需严格遵守许可条款；与外部团队合作训练时，需在协议中明确模型权属与后续使用范围。参见AI 商业合同的关键条款。

本案与此前的 AI 著作权判例共同勾勒出一条趋势：AI 领域的司法保护正在从单一权利类型，转向对「投入—成果—竞争秩序」的综合判断。参见首例 AI 模型侵权案与北京法院 AI 著作权刑事案。

本文依据最高人民法院发布的典型案例及公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。