2026年AI专利无效宣告全景洞察：技术迭代下的权利边界重构

2026年伊始，人工智能技术的商业化落地进入爆发期，从通用大模型的产业渗透到AI生成内容（AIGC）的场景普及，AI领域的专利竞争愈发白热化。与此同时，AI专利的专利无效宣告案件数量也呈现出指数级增长态势，据国家知识产权局最新数据显示，2025年全年AI相关专利无效宣告请求量同比2024年上涨42%，创下历史新高。这一现象背后，是AI技术迭代速度与专利法滞后性的碰撞，也是市场主体对AI专利权利边界的深度博弈。

一、AI专利无效宣告的核心争议焦点

在2026年的AI专利无效宣告案件中，核心争议点主要集中在三个维度：AI训练数据的合法性、创造性判断的标准重构、以及AI专利权利要求的清楚性界定。

首先是AI训练数据的合法性问题。随着各大AI企业将公开互联网数据作为训练基础，不少专利在无效程序中被提出“训练数据侵犯在先著作权”的抗辩。例如2025年11月，某头部科技公司的“AI生成文案智能优化”专利被竞争对手提起无效宣告，理由是其训练数据包含大量未授权的原创文案，导致专利所依赖的技术方案缺乏合法性基础。尽管最终专利未被完全无效，但国家知识产权局在决定书中明确指出，AI训练数据的来源合法性将成为未来AI专利稳定性审查的重要考量因素。

其次是创造性判断的标准重构。传统专利法中，创造性判断依赖“三步法”：确定最接近的现有技术、找出区别特征、判断区别特征是否为公知常识或现有技术给出启示。但在AI专利中，尤其是大模型相关专利，技术方案往往是算法逻辑与数据处理的结合，现有技术的碎片化导致判断难度剧增。例如2026年1月，某AI医疗诊断专利被无效，审查员认为该专利的核心算法是现有机器学习模型的简单参数调整，结合公知的医学影像标注方法，不具备创造性。这一案例凸显了当前审查机关对AI专利创造性判断的严格标准，即只有当技术方案带来了意料之外的技术效果时，才可能被认定具有创造性。

最后是AI专利权利要求的清楚性界定。不少AI专利在撰写时采用过于宽泛的表述，例如“一种AI训练方法”“一种基于大模型的处理系统”，导致权利要求的保护范围模糊。在无效宣告程序中，这类专利往往会被认定为权利要求不清楚，不符合专利法第26条第4款的规定。2025年，共有17件AI专利因权利要求不清楚被全部无效，占全年无效案件总量的12%，这一数据给专利撰写者敲响了警钟。

二、典型案例：AI生成图像专利的无效博弈

2025年下半年，国内某AIGC平台的“基于生成对抗网络（GAN）的风格化图像生成方法”专利引发行业关注。该平台凭借此专利在图像生成市场占据了近20%的份额，却被竞争对手提起现有技术抗辩，请求宣告专利全部无效。

在无效宣告程序中，请求方提交了12篇现有技术文献，其中包括2023年发表的一篇GAN算法改进论文，以及2024年公开的一款开源图像生成工具。请求方认为，该专利的权利要求所限定的“多尺度特征融合”技术方案，是现有技术论文中的算法逻辑与开源工具的特征提取模块的简单结合，属于本领域技术人员的常规选择。而专利权人则主张，其专利中引入了“用户意图语义映射”模块，能够实现更精准的风格匹配，这一区别特征带来了显著的技术效果提升。

经过3个月的审查，国家知识产权局最终作出部分无效的决定：宣告权利要求1-5无效，维持权利要求6-10有效。审查员认为，权利要求1-5所限定的技术方案确实可以通过现有技术结合公知常识得到，但权利要求6-10中增加的“用户意图语义映射”模块，是现有技术中未公开的技术特征，且该模块使得生成图像与用户需求的匹配度提升了35%，具备创造性。这一案例为AI专利的撰写和无效应对提供了重要参考：专利权利要求的撰写必须精准限定区别技术特征，避免落入现有技术的覆盖范围。

三、2026年企业应对AI专利无效宣告的策略

面对日益严峻的AI专利无效宣告风险，企业需要从专利布局、撰写、应对三个层面构建全流程的风险防控体系。

首先是专利布局阶段的现有技术检索。在AI领域，技术迭代速度极快，现有技术不仅包括已授权的专利，还包括学术论文、开源代码、行业标准等。企业应当建立跨领域的检索团队，结合AI工具进行海量数据的检索分析，确保技术方案的新颖性和创造性。例如，2026年以来，已有多家企业引入了AI辅助检索系统，能够在短时间内完成全球范围内的现有技术排查，有效降低了专利被无效的风险。

其次是专利撰写阶段的权利要求精准化。AI专利的权利要求应当避免过于宽泛的表述，必须明确限定技术方案的核心创新点。例如，在撰写大模型专利时，应当具体描述算法的改进点、数据处理的特殊逻辑，而不是笼统地主张“大模型训练方法”。此外，企业还应当在说明书中详细记载技术效果的实验数据，为后续应对无效宣告提供有力的证据支撑。

最后是无效宣告应对阶段的证据准备。当专利面临无效请求时，企业应当第一时间组建专业团队，包括专利代理人、技术专家、律师等，全面分析请求方的证据和理由。同时，企业需要积极收集能够证明技术效果的实验数据、用户反馈、市场应用情况等证据，以佐证专利的创造性和实用性。此外，企业还可以主动提出现有技术抗辩或公知常识抗辩，从多个维度维护专利的稳定性。

四、未来趋势：AI专利保护的动态平衡

展望2026年及未来，AI专利无效宣告的市场将继续保持活跃，随着AI技术向更多领域渗透，例如自动驾驶、AI制药等，新的争议点也将不断涌现。国家知识产权局也在不断完善相关审查标准，例如2025年底发布的《AI专利审查指南（征求意见稿）》，明确了AI训练数据合法性的审查要求，以及大模型专利创造性的判断标准。

对于企业而言，AI专利的保护不仅是技术竞争的手段，更是构建核心竞争力的关键。只有在专利布局阶段注重精准性，在无效应对阶段注重证据性，才能在日益激烈的专利博弈中占据主动。同时，行业协会和监管机构也应当加强引导，推动AI专利保护与技术创新的动态平衡，为人工智能产业的健康发展营造良好的法治环境。