AI生成物能否获权，取决于人类贡献：多国专利法要求发明人为自然人，纯AI生成发明不能获权；商标因注册而非创作取得效力，但须由适格主体申请，并满足显著性、合法使用意图等条件，AI仅作工具。
LoRA冻结预训练权重，仅训练低秩矩阵，可训练参数量通常降至全量微调的0.1%–1%，优化器状态与梯度显存可减少约60%–70%，训练算力与时间节省约30%–50%，但前向计算量基本不变，实际收益取决于模型规模、秩r及硬件配置。
AI生成物能否获权，取决于人类贡献：多国专利法要求发明人为自然人，纯AI生成发明不能获权；商标因注册而非创作取得效力，但须由适格主体申请，并满足显著性、合法使用意图等条件，AI仅作工具。
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可视化对比+解读
大模型确实存在垄断风险：训练成本高昂（GPT-4级别需数千万美元算力）、数据护城河深厚、头部企业掌控基础设施，但开源模型（LLaMA系列、Mistral等）、边缘计算、模型蒸馏技术、以及监管介入（如欧盟AI法案）正在对冲这一趋势，最终格局取决于技术民主化进程与商业集中化的博弈。
在当前技术条件下，小参数模型通过蒸馏无法超越教师大模型的性能上限。蒸馏本质是知识压缩与迁移，学生模型受限于参数容量和表达能力，只能逼近而非超越教师模型，这已被大量实证研究验证，除非任务本身存在过拟合或教师模型冗余严重的特殊情况。
AI对社会不平等的影响呈现双向性：一方面通过自动化替代低技能劳动、算法偏见强化既有歧视、数字鸿沟扩大资源获取差距而加剧不平等；另一方面通过降低教育医疗成本、提升边缘群体服务可及性、促进知识民主化而具有缓解潜力，最终取决于技术治理框架、分配机制设计及监管政策的有效性。
稀疏激活（如MoE）通过条件计算解耦参数量与单token算力，已在大规模LLM中验证性价比，但路由负载均衡、通信开销与推理显存占用仍是瓶颈，未来更可能与稠密模型长期共存，在超大规模场景占主导。
选择取决于数据敏感度、成本结构和技术能力：私有化部署适合强合规要求、高并发且有运维团队的场景，可控但成本高；云端调用弹性灵活、按需付费、免运维，适合快速迭代和中小规模业务，但需评估数据出境和供应商依赖风险。
图谱提供结构化事实与推理路径，大模型负责语义抽取、对齐与交互；以RAG约束生成和微调注入图谱知识，可缓解幻觉、增强多跳推理与可解释性。