适用场景
从事人工智能（AI）模型研发、部署或提供相关服务的中国出海企业，特别是在模型训练、产品上线及品牌推广阶段。
核心要点
1. AI模型本身可受反不正当竞争法保护
AI模型的具体结构和参数，尤其是经过大量数据训练和反复调校后形成的核心成果，可构成受《反不正当竞争法》保护的竞争利益。即使模型本身不构成著作权法意义上的作品，未经许可抄袭或使用他人模型结构和参数，可能构成不正当竞争。
2. 模型权益保护的关键在于证明实质性创新与投入
主张对模型享有竞争利益，必须证明其模型已通过自身研发投入（如数据采集、模型训练、参数调校）产生了区别于基础开源模型的实质特征。这需要企业留存完整的研发过程证据。
3. 商标侵权风险存在于模型产品推广与分发环节
在推广和提供AI模型产品或相关软件下载服务时，需警惕商标侵权风险。未经许可在相同或类似商品/服务上使用与他人注册商标相同或近似的标识，尤其是核心识别部分，容易导致混淆，构成商标侵权。
4. 不正当竞争行为认定遵循“接触+实质性相似”原则
在涉及模型抄袭的不正当竞争案件中，法院会参考著作权侵权判定的思路，审查被告是否有接触原告模型的可能性，以及双方模型在结构、参数等方面是否构成实质性相似。权利人需从这两方面准备证据。
5. 训练数据合法性可能影响模型权益的正当性
虽然已有判例未直接因训练数据问题否定模型权益，但法院明确指出竞争利益的获得本身不得违反法律规定。使用非法获取的数据（如违反个人信息保护法）进行模型训练，可能成为对方抗辩的理由，影响权益保护的稳固性。
实务建议
- 系统留存模型研发全链条证据：包括但不限于风格设定文档、数据采集与标注合同/记录、模型训练日志、参数调校记录、版本迭代记录、投入成本证明等，以证明模型的独立研发过程和实质性创新。
- 建立模型资产内部管理制度：明确模型结构与参数等核心成果的权属、保密和使用规范，对接触核心代码和参数的人员进行权限管理和保密教育。
- 在产品上线前进行商标风险排查：对拟使用的产品名称、品牌标识进行商标检索，确保在目标市场的主要商品/服务类别上不与他人在先权利冲突，并考虑及时申请注册商标。
- 规范软件分发与推广宣传：确保提供的软件下载来源合法、内容准确，避免在宣传中虚假声称与知名品牌存在授权或合作关系，防止构成虚假宣传或不正当竞争。
- 审慎评估训练数据来源的合法性：确保用于模型训练的数据（尤其是涉及个人信息的）获取途径合法合规，取得必要授权，并保留相关合规证明，以防范未来关于数据合法性的争议。
风险提示
- 误区：认为开源模型基础上开发的成果不受保护或可以随意使用。 注意：对开源模型进行深度训练和实质性改进后形成的具有独创性结构和参数的模型，可能产生独立的竞争利益，擅自使用可能侵权。
- 误区：只关注模型最终应用效果，忽视对模型核心结构和参数的保护。 注意：反不正当竞争法保护的核心客体是模型本身（结构和参数），而非基于模型生成的具体应用或内容。维权和防范重点应放在模型核心资产上。
- 误区：认为提供第三方软件下载链接或跳转至官网就不构成商标侵权。 注意：如果提供的下载软件非官方正版，或链接内容不实，仍可能因在商业活动中使用了侵权标识并导致混淆，而构成商标侵权。
- 注意事项：模型相似性比对专业性极强，需借助专家或专业机构。在可能涉及纠纷时，应提前准备由有专门知识的人出具的详细技术比对报告。
- 注意事项：海外市场商标保护具有地域性，必须针对具体目标国家进行检索和布局，不能仅依赖国内的商标注册。