中美 AI 商业秘密诉讼浪潮将至：企业如何未雨绸缪？
一句话看懂：随着中美 AI 竞争加剧，商业秘密已取代版权成为法律战新焦点。中美两国近期均通过判例和执法释放信号：AI 训练数据、模型参数、调优方法等“隐性知识”正被纳入保护范围，企业面临内部人员流动与跨境协作带来的双重泄露风险。
事件核心：发生了什么
2025 年 11 月至 2026 年 4 月，中美司法与执法机构密集出台 AI 商业秘密相关裁判与案例。中国最高人民法院在首例 AI 算法商业秘密案中明确，符合秘密性、商业价值、合理保密措施的 AI 脚本、标注数据集、调优方法受法律保护，并确立“接触+功能相似性”推定侵权原则；广州知识产权法院在虚拟数字人技术秘密案中适用惩罚性赔偿，判赔 495 万元。美国方面，2026 年 1 月前谷歌工程师 Leon Ding 因窃取 AI 超级计算技术被陪审团裁定犯经济间谍罪；同年 2 月，xAI 诉 OpenAI 案因证据不足被驳回，显示仅指控员工跳槽不足以认定侵权。
为什么重要
传统商业秘密纠纷聚焦源代码、配方等离散资产，但 AI 公司的竞争优势更多来自迭代过程中的工程决策与工作流生态系统——包括模型架构设计、专有数据集、提示词库、对齐与安全技术等“隐性知识”。这类资产难以被清晰界定和取证，且极易随员工流动跨境转移。目前公开信息显示，大部分纠纷并非蓄意盗窃，而是源于员工内化经验在跳槽后的“自然外溢”，这让企业原先基于文件加锁的保密措施基本失效。同时，中美两国在出口管制、数据本地化等规则上的差异，使得跨境开发与远程访问场景成为诉讼高发区。
对用户/开发者/创作者的影响
对使用大模型 API 或开源模型进行二次开发的团队，需重新审视训练数据的来源可追溯性。若未建立训练数据与模型权重变更的版本记录，一旦被指控模型“功能相似”，举证独立研发将极度困难。对于企业采购方，评估 AI 供应商时需加入其商业秘密合规能力（如是否对代码库做访问分割、是否监控离职前批量下载行为）。使用开源模型代码的相关团队，必须清晰隔离并文档化自身的专有增强部分，否则可能使商业秘密主张复杂化。此外，个体开发者在跨公司流动时，也面临被追溯“隐性知识”传递的风险——简单清理代码提交历史已无法自证清白。
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值得关注的后续
第一，中国市监总局于 2026 年 2 月公布的 5 起 AI 不正当竞争典型案例，意味着行政监管将与民事诉讼并行，短期内执法见效可能更快，相关企业应优先检查是否已建立 AI 资产清单。第二，跨境平行诉讼事件将增多——同一技术泄露可能同时触发美国《经济间谍法》刑事追诉与中国《反不正当竞争法》民事索赔，取证规则与救济措施的差异将显著抬高应诉成本。第三，AI 取证的第三方服务市场可能兴起，包括模型相似性分析、日志异常检测、研发史料还原等专业能力，将成为诉讼中的关键胜负手。
来源：Readhub · AI
