AI圈冷處理，律師圈熱討論：Transformer專利會卡大模型廠商脖子嗎？

出品 | 本站科技《態度》欄目

作者 | 袁 寧

編輯 | 丁廣勝

一場關於Transformer專利的討論，正在兩個世界裡以截然不同的方式展開。

在AI圈，它幾乎沒引起任何波瀾。

對他們而言，Transformer是一種常識級的存在，幾乎像空氣一樣不言自明。他們認爲：Transformer不僅是一項技術，更是一個生態。大家都在用，也早已與最初的模樣不同，谷歌根本不可能動真格發動專利戰。

他們更關注OpenAI是否在換架構，關心KV緩存如何優化、怎麼壓縮信息，怎麼快速收斂，或者下一個prompt tuning能不能提速5%。

當前部分使用Transformer架構的大模型,DeepSeek整理，本站科技製圖

但在另一個空間——律師圈，氣氛卻截然不同。

知名律所的專利律師正在朋友圈和會議室中頻繁提及“注意力機制”“代理授權”“中國駁回”這些關鍵詞。

有人在推演一旦專利通過後，哪些大模型公司會被波及；有人開始查閱中、美、歐專利數據庫，一頁頁比對谷歌的申請文本；還有律師乾脆直接到大模型公司登門拜訪，告訴他們是時候注意到這件事情了。

一位律師感慨：“你們搞AI的啊，真是太樂觀了。谷歌要是真開始收專利費，你們才知道什麼叫全球化風險。”

於是，一個“毫無反應”的技術世界和一個“高度活躍”的法律世界，在谷歌Transformer專利複審這件事上，對着同一件事，雙方沒有對話，做出完全不同的判斷。

但也正是這種割裂，在提醒着我們：AI 的競爭絕不只是數據、算力與算法的競速，更是關於規則制定、權利邊界與商業博弈的複合戰爭。

谷歌的專利保護範圍，針對“注意力機制”

在 AI 圈，Transformer 是常識，是已經嵌入無數大模型底層結構的“地基”。它由谷歌研究團隊於2017年，在論文《Attention Is All You Need》中提出，目前已成爲大語言模型（如 GPT、BERT、Llama）的基石。

截至2025年3月，《Attention Is All You Need》論文已被引用超17萬次，是 AI 領域最具影響力的研究之一。

該論文引入了自注意力機制和多頭注意力機制，注意力機制讓模型能在處理語言序列時，自主判斷哪些詞更重要，從而顯著提高了效率與表達能力。谷歌圍繞這一機制，已在全球佈局了數十項同族專利，並在美國、歐洲、日本等地陸續獲批。

谷歌Transformer發明專利全球佈局概況

但在國內律師圈，它卻仍是一個懸而未決的法律議題。

值得注意的是，谷歌Transformer發明專利並非針對整個Transformer架構，而是針對其核心底層機制，也就是我們通常所講的“注意力機制”。

2024年1月，中國國家知識產權局以“不屬於專利法規定的技術方案”爲由，駁回了谷歌的專利申請。

駁回決定指出，該專利主要涉及對神經網絡算法的改進，未能解決具體技術領域的具體技術問題，未能採用專利法意義上的技術手段，也未能實現專利法意義上的技術效果。

聽上去術語複雜，其實問題出在兩個核心點：一是這項發明只是對神經網絡算法的改進，並未解決某個具體的工程或技術問題；二是注意力機制是算法內部的計算邏輯，不屬於被中國專利法承認的“技術手段”。

隨後，谷歌主動調整。2024年4月，谷歌將專利限縮到“摘要”和“問答”兩個應用場景，並向中國國家知識產權局提交複審請求。同年11月14日，國家知識產權局撤銷此前駁回決定，專利進入實質性審查。

換句話說，谷歌不再主張整個注意力機制都屬於自己，而是希望先在部分高頻應用上取得突破。

這也意味着，一旦大模型在“摘要”和“問答”兩個應用場景中應用“注意力機制”，就很難逃脫谷歌的專利保護範圍。

圖注：谷歌Transformer中國發明專利的最新修改文本

但此後，新一輪的博弈又開始了。

2024年12月31日，中國國家知識產權局下發第四次審查意見通知書，指出說明書公開不充分。截至本文撰稿時，谷歌對此還沒有答覆。

圖注：《國家知識產權局的第四次審查意見通知書》

但北京高文律所合夥人、專利律師王冬告訴本站科技，無論刪除權利要求還是據理力爭，說明書公開不充分的問題不難克服。也就是說，這件中國專利未來授權概率很高。

如果這些同族專利最終獲得授權，將有助於谷歌在 AI 時代構建全球技術壁壘，讓Transformer變成企業必須“付費通行”的高速公路。

一旦谷歌主張專利侵權，企業或陷入“三選一”困局

一旦專利獲得授權，問題就不再是“能不能用”，而可能是“怎麼用”。

發明專利是專利體系中保護力度最強的，最長可達20年。此次我們所討論的谷歌 Transformer 架構的專利，就屬於發明專利範疇。

獲得專利授權後，持有者可以通過許可、轉讓或訴訟實現商業收益，並對侵權者要求停止侵害，並賠償損失。

當然，專利侵權的確認和範疇還需要複雜的界定。但一旦確認侵權，依賴該架構的企業，則或將面臨三種選擇：

· 停止使用；

· 繼續使用但支付專利許可費；

· 另尋模型架構，規避技術壁壘。

對於巨頭公司來說，支付授權費或許只是成本問題。但對技術路徑已經依賴Transformer架構、資金資源有限的中小企業而言，這幾乎等於一紙封路令。

更隱秘的風險在於：如果谷歌的專利保護範圍足夠寬泛，即使後來者對架構進行了優化和改良，也依然可能落入其權利要求的“覆蓋區”，仍然構成侵權。這讓谷歌專利更像是一條收費高速路，所有人都得“買票通行”。

但擁有專利，不等於主動開戰。

行業人士向本站科技表示，專利更多時候是一個防守型武器。它真正的價值，在於確立優先權——當有人對你發起專利訴訟，你可以用自家的專利組合進行反制。這也是爲什麼科技巨頭普遍選擇通過交叉授權來達成一種“核威懾”式的平衡。

谷歌過去在 AI 領域的專利佈局，也更像是在修一座“技術護城河”。它要的是位置，是議價權，而不是立即變現的通行費。

這背後還有現實考量：專利訴訟週期長、成本高、結果不確定。比如甲骨文訴谷歌的 Java 侵權案，整整打了十年，最後谷歌雖然贏了，但雙方都付出了鉅額代價。

涉谷歌的部分專利糾紛案件及結果，DeepSeek整理，本站科技製圖

更關鍵的是，如果谷歌今天揮舞專利大棒，明天就可能面對整個行業的聯合反彈。甚至可能遭遇反壟斷調查，或被貼上“扼殺創新”的標籤，動搖它在開發者社區中的信譽。

綜上，谷歌主動對AI大模型公司發起專利訴訟的可能性極低。但這並不意味着它不會發生。

王冬律師指出，這就像達摩克里斯之劍——它或許不會立刻落下，但誰也無法忽視它的存在。例如，谷歌可以將Transformer專利許可或轉讓給第三方專利運營公司，從而發起對大模型公司的狙擊。這在通信行業早有前車之鑑。

Transformer並非唯一，大模型架構探索仍在繼續

儘管谷歌專利引發了行業高度關注，但從技術演進的角度看，Transformer 可能並非不可替代的唯一選項。

元始智能聯合創始人、COO羅璇向本站科技透露，雖然Transformer 仍是當前主流架構，但行業內已有跡象表明，頭部 AI 公司和研究機構已經正在探索“非 Transformer ”架構的替代方案。

羅璇表示，這不僅僅是一個國產化替代的問題，更是企業在面對 Transformer 架構能力瓶頸、算力資源緊張背景下，爲追求更高效率和更強性能所做的主動技術突圍。

騰訊混元 T1就引入了 Hybrid-Mamba-Transformer 融合架構，通過結構調整大幅降低計算複雜度，並優化 KV-Cache 的內存佔用，提升推理和訓練效率。

英偉達也在其開源大模型 Nemotron-H 中使用了類似的混合架構，推理速度達到同體量競品的三倍，顯著提高了在實際部署中的能效比。

而在部署層面，微軟則更進一步：已在 Windows 系統中默認內置 RWKV 模型調用庫。羅璇告訴本站科技，RWKV 作爲一種非 Transformer 架構，已經成爲當前部署最廣泛的非transformer架構。

部分非Transformer架構的模型，DeepSeek整理，本站科技製圖

在這些架構探索和專利博弈的背後，反映出的其實是一個更深層的行業邏輯：

AI 競爭的戰場，從來不僅是技術優劣的單點比拼，更是圍繞技術生態和制度規則的全局較量。

誰擁有更高的效率、更強的通用性，當然能在模型性能上佔據先機；但誰掌握標準、協議的制定權，才能在全球範圍內確立自己的主導地位。

對國內 AI 企業而言，大模型不僅僅是技術課題，更是建立商業護城河、構建國際競爭力的核心資產。

開放與封閉、共享與壟斷、創新與合規——企業要想穿越下一階段的全球博弈，就必須不僅擅長寫代碼，也要擅長讀懂“遊戲規則”。

谷歌的 Transformer 專利最終是否會成爲 AI 產業的“緊箍咒”，尚未可知。但可以肯定的是：未來 AI 的競爭，早已不止是架構之爭，也不止是參數規模的軍備競賽。

更激烈的較量，正在算法之外悄然展開。