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——写给站在时代浪潮中的投资人与创业者 撰文：上海锦天城（重庆）律师事务所 高级合伙人 李章虎律师及团队 引言：当资本遇见人工智能，风口之外还有风暴如果说过去十年的互联网让我们习惯了“疯狂扩张”，那么未来十年的人工智能会让所有人重新认识一句老话：技术越强，风险越大；机会越大，责任越重。 我在做律师的这些年里，见过太多创业者提着模型权重来谈融资，也见过太多投资人拿着尽调清单追着项目跑。人工智能行业里没有完全的“纯技术项目”，每一个看似冰冷的模型背后都站着程序员、标注员、客户和监管者；每一笔投融资，本质上不是为了追逐风口，而是为了——把好技术做大的可能性从风险泥浆里“拔”出来。 对于投资人来说，AI 项目是你见到过最“难尽调”的行业；
对于融资方来说，这又是最“容易被误解”的行业。 于是，我想写下这篇文章，既不是教条式法规汇编，也不是资本热潮下的盲目吹捧，而是把我真实看到的、听到的、处理过的案例和规律，汇成一篇有温度、有血有肉的专业文章。 希望当你读完，会明白：
AI 投融资不仅是技术与资本的对话，而是人性、责任与未来的协商。 第一部分：AI 产业链的真实面貌——上游贵、中游难、下游险如果把人工智能比作一棵大树，上游是根，中游是干，下游是枝叶。
根扎不深，树干不稳，枝叶就会枯萎。 下面我用律师视角把产业链讲清楚。 一、上游：烧钱、烧脑、烧心的基础设施阶段上游包括三大部分：算力、算法、数据。 （1）算力：AI 世界的“空气”GPU、ASIC 芯片、服务器、数据中心、云平台……
这些东西既贵，又缺，还不断被出口管制、行业限制、供应链风险影响。 我见过创业者用一年时间只干了一件事：找算力。
也见过投资人因为“算力不稳定”直接否了一个非常优质的团队。 算力不稳定，意味着模型训练不了；训练不了，就无法迭代；无法迭代，就无法商业化。 因此，投资 AI，看 PPT 不如看 GPU 数。 （2）算法：写在代码里的灵魂算法框架、工具链、模型架构……
这些东西决定了项目的“未来天花板”。 算法的好坏不是用“快不快”“准不准”来判断，而是——
能不能证明“这就是你写的”？
能不能证明“你有权使用”？
能不能证明“你用它不会违法”？ 这是所有监管任务的底线。 （3）数据：训练模型的粮食数据是最敏感、最脆弱、最容易违法也最容易出大罚单的环节。 你不知道一个数据集是怎么来的，就永远不能确定： 会不会来自抓取？ 会不会包含敏感数据？ 会不会未经用户同意？ 会不会触犯跨境规定？ 会不会让你的模型“带毒”？ 所以，对于投资人来说，判断数据合法性就是判断项目未来能否做大。 而对于融资方来说，数据是“压箱底的家底”，既不能乱用，也不能乱给。 二、中游：模型训练、推理与平台化能力——风险在脚下，价值在头顶中游是 AI 行业的“心脏地带”，也是最容易被误解的领域。 （1）基础大模型：行业皇冠，但不便宜大模型是行业的未来，但同时也是： 最花钱 最难监管 最难解释 最难确权 最容易被质疑侵权 我曾见过一个大模型企业，因训练数据来源不清，被监管叫停，估值一夜蒸发 70%。 一位投资人说：“投大模型，就是在投一个随时可能爆炸的金矿。” 我觉得形容得非常精准。 （2）垂直大模型：比通用模型更难因为它直接面对： 医疗监管 金融监管 教育监管 公共安全监管 这些都是“红线密集区”，一点瑕疵都会被无限放大。 （3）MLOps 与模型平台工具链：沉默的价值载体这是所有模型能活下来的基础。
但这部分常常被投资人忽略，也常常被融资方低估。 谁能掌握平台，谁就掌握生态；
谁能掌握生态，谁就掌握行业。 三、下游：AI 应用与场景落地——离用户越近，风险越高下游的最大特点就是： 出问题最快、最直接、最难解释。 比如： AI 自动驾驶撞人 AI 医疗误诊 AI 金融评分歧视 AI 文案输出侵权 AI 图像生成违法内容 每一个都不是小事情。 对于投资人来说，下游是判断项目落地能力的试金石。 对于融资方来说，下游是资金、责任、声誉最敏感的环节。 第二部分：AI 投融资全流程法律风险——投资人与创业者的双重“暗关卡”我常说：
AI 项目的尽调，是所有行业里最像“考古”的事情。 因为你要从数据、代码、模型里“挖”风险。
而融资方要把藏在深处的技术价值“挖”给投资人看。 下面我会把所有前述内容整合成“投融资全流程”，并加入律师的一定真实经验，以结构化方式呈现。 阶段一：项目筛选与投资决策前（Pre-Investment）——第一道“看不见却挡不住”的风险关 在所有投融资阶段里，我认为最容易被忽视、却最能改变命运的，是这一阶段。 因为这是“要不要继续看下去”的判断阶段。
一句话形容： 这个阶段，投资人看的是方向和底牌；
创业者展示的是理想和体面。 我见过很多项目，甚至没走到尽调，就结束了。
不是因为不优秀，而是因为“信息模糊”本身就是风险。 （一）投资人的真实顾虑：三件事决定你值不值得看下去1. “技术是不是真的？”——AI 行业最大的不信任点投资人不会轻易说出口，但他们心里最担心的一件事就是：
你现在展示给我的，是不是模型真实能力？ 为什么？ 因为 AI 行业 DEMO 作假的成本太低。 我见过创业者用下面方式“美化展示”： 使用“预先算好的结果当成实时输出” 用“人工标注的完美答案”作为模型预测 临时租几十张 GPU，制造“训练能力强”的假象 使用“极度理想的数据集”来提高准确率 他们不是坏，只是太想活下去。 但投资人不是看不懂的人，他们只是没说破。
所以这类“美化”往往导致最悲伤的结果： 投资人既不投你，也不提醒你。
你以为是行业冷淡，其实是技术透不过光。 2. “数据来自哪儿？”——AI 行业最敏感的灵魂拷问这是目前所有投资机构都最害怕的事情。 为什么？ 因为一个“数据不合法”的判断，可能意味着： 模型要全部重训 用过去 6 个月的工作全部被推翻 已经签的商业合同无法履行 企业要被监管处罚 甚至出现刑事风险 更糟的是： 你不懂数据，不代表你没违法。 创业者常说：“这数据网上都有啊。”
但网上的，不代表能用。 投资人会想： “如果你连数据的权利都不确定，我怎么敢投？” 3. “人是不是真的有能力？”——比技术更难判断的东西我见过太多“技术型创始人”，讲技术的时候眉飞色舞；
但讲团队的时候沉默；
讲商业化的时候犹豫；
讲管理的时候苦笑。 投资人会发现： 技术创始人强，但团队弱 产品强，但商业弱 理想强，但落地弱 尤其是 AI 行业，有一个残酷规律： 模型不是最难的，团队稳定才是最难的。 所以投资人在项目筛选阶段最常说的一句话是： “我投的是团队，不是技术。” （二）融资方在这一阶段的三大恐惧：创业者看似强大，但在这个阶段其实最脆弱。 1. “怕讲太多泄露技术，讲太少又显得弱”我见过很多创始人有这样的痛苦： 技术讲多了 → 怕被人学走 技术讲少了 → 投资人可能觉得你“没货” 数据讲多了 → 怕暴露隐私问题 数据讲少了 → 投资人怀疑合法性 所以很多创业者在路演时会出现一种奇怪的状态： 明明很强，却讲得很保守；
明明很努力，却显得不自信。 这不是表达问题，是“信息不对称”造成的心理防御。 2. “怕被投资人误解”很多投资人不懂技术，不懂模型，不懂数据收入，不懂训练成本。
而创业者往往不懂怎么讲资本语言。 例如： 投资人问：
“你们的训练成本是多少？” 创业者说：
“我们买了多少张卡、多少节点、多久训练……” 投资人直接懵：
他说的是钱吗？ 再比如： 投资人问：
“未来怎么赚钱？” 创业者说：
“我们未来会开放 API、做生态、做平台策略……” 投资人又懵：
这是商业模式吗？ 于是，误解累积，信任下降。 3. “怕在第一分钟就被否决”创业者最怕的是： 自己讲得不够好 投资人听得不够懂 还没开始尽调，就结束了 所以我经常对创业者说： “第一阶段不是你证明你很强，
而是让对方看到你值得继续聊。” 阶段二：法律尽调与技术审查（Legal DD & Tech DD）——一场双方都紧张、都害怕、都需要理解的“深度对话”** 这一阶段，是项目能否进入签约阶段的分水岭。 我常说： 普通行业的尽调是翻文件；
AI 行业的尽调是“做手术”。 因为你要从： 数据 代码 模型 算力 API 架构 合同 隐私政策 算法日志 行业规定 等几十个维度挖“隐性风险”。 难怪很多创业者直呼： “尽调比融资还要命。” 下面我从双方视角讲清楚：
为什么这阶段这么关键，这阶段的风险如何拆解。 （一）投资人视角：六大风险点必须逐条“掀盖子”1. 数据合法性链条不清（最危险的红灯）投资人会检查： 数据怎么来的？ 是否有授权？ 是否有合同？ 是否脱敏？ 是否跨境？ 是否含敏感数据？ 数据不清，就是项目不清。 我见过一家企业用“公开抓取数据集”训练模型，结果被监管要求删除，并罚款。 投资人评价： “模型很强，但公司没未来。” 2. 算法与代码权属存疑包括： 使用外包代码 使用前公司代码 使用开源代码但没按许可 实习生写核心模块却没转让权利 离职员工带走代码 许多争议在尽调前没有意识到，一旦被发现，投资人心里就会亮起“警戒灯”。 3. 模型训练数据不可验证这是 AI 行业的“黑箱问题”。 创业者常说： “我们训练了几十亿 tokens。” 投资人会问： “这些 tokens 来自哪里？
是否包含未经授权的内容？” 如果创业者答不上来，投资人会直接打上问号。 4. 模型输出不可控（安全风险高）投资人会问： 模型会不会产生错误内容？ 会不会出现歧视？ 是否有内容审核机制？ 是否符合深度合成管理要求？ 如果模型输出不受控，那未来商业客户一定会投诉、甚至起诉。 5. 商业模式合规性存疑例如： AI 医疗是否违法？ AI 金融是否需要牌照？ AI 法律咨询是否触犯红线？ AI 教育是否违反未成年人保护法规？ 投资人最怕踩政策雷。 6. 团队稳定性不足包括： 核心研发人员可能离职 无股权绑定 团队缺少制度 技术靠一个人撑着 研发流程不规范 投资人会想： “如果一个人离职，产品是不是就不能更新了？” 这对投资人来说，是极度危险的信号。 （二）融资方视角：尽调中最痛的三件事1. “是尽调，不是审判”——但很多创业者感觉被审判创业者经常问我： “律师，他们问我这是不是不信任我？” 我说： “不是，这是他们承担责任的方式。” 但理解归理解，情绪归情绪。 因为尽调每一个问题，都像是在质疑： 你的合法性 你的能力 你的技术 你的诚信 其实“被怀疑”是这一阶段的本质。 2. 害怕泄露商业秘密尽调常常会要求查看： 模型权重 训练集 架构图 隐式算子设计 开源协议使用情况 算法流程 推理引擎 创业者会担心： “万一尽调完，他们不投了，还学走了怎么办？” 这是行业里真实存在的问题。 3. 审查强度太大，影响正常业务创业者常常会被要求： 整理庞大文档 提供隐私政策 提供数据台账 提供算力账单 提供研发管理体系 这对本来就忙到没有时间睡觉的团队来说，是巨大的压力。 阶段三：投资协议的攻守与博弈——每一个字都在决定未来在 AI 项目中，投资协议不是一纸合同，而是未来三年的“命运契约”。 有些创业者看协议，看着看着就沉默了；
有些投资人看条款，看着看着就皱眉了。 为什么？ 因为在 AI 领域里，协议条款不是“格式化法律术语”，而是： 责任的边界 风险的归属 未来融资的空间 技术权利的归宿 团队自由度的范围 我见过太多项目因为某一句看似轻描淡写的条款，在一年后的投后管理中出现巨大矛盾。 所以我想把这一段写得非常具体，也非常真实。 （一）投资人最在意的 8 类条款（每一条都关系生死）投资人不是不讲情面，而是在承担未来的不可控风险。 下面每一类条款都有一个“潜台词”。 1. 数据合法性陈述与保证（R&W）表面条款是： 融资方承诺用于训练的所有数据合法可用。 潜台词是： 我投资你，不是投资监管处罚。 投资人担心的是：
如果数据违法，整个模型可能要重训，商业合同要取消，监管可能介入。 我遇到过最危险的情况——
创业者使用“互联网公开采集的海量文本”，但其中包含了大量敏感信息和未经授权的新闻媒体内容。 结果如何？
模型很强，数据违法，项目被叫停。 2. 算法权属条款表面条款： 所有代码、文档、模型权属均归公司所有。 潜台词： 你是不是从 GitHub 上随便拿代码拼出来的？ 投资人最怕两类情况： 外包团队开发但没转让 IP 核心算法由前公司员工开发，存在权属争议 我见过一个项目因为算法权属不清，被前雇主起诉，后来本来 3 亿融资直接泡汤。 3. 开源协议风险条款表面条款： 不得在核心模块中使用具有强传染性开源许可的代码。 潜台词： 别把未来上市的路堵死。 AI 行业里不懂开源协议的人太多，很多人以为“开源就是免费”。 不是的，开源是有条件的。
GPL、AGPL 等协议要求“衍生作品必须开源”。 如果创业者把这些代码放进核心产品中，未来被强制要求“公开全部代码”。 对投资人来说，这是灭顶之灾。 4. 模型输出责任归属条款这是 AI 行业最典型、也是最人性化的矛盾点。 创业者说：
“模型输出我也控制不了，我怎么负责？” 投资人说：
“你控制不了，那监管找你怎么办？” 真实的法律是：
模型缺陷 ≠ AI 无责任。 律师能做的，就是设计“责任切割机制”，让双方都有合理边界。 5. 核心团队股权绑定与竞业限制投资人要团队稳定，创业者要自由成长。 我见过一个创业者被投资人锁 3 年不准离职，后来被行业巨头挖走也走不了。
他告诉我一句话： “原来创业不是自由，而是另一种形式的束缚。” 但反过来，如果没有团队稳定机制： 投资人担心“项目变空壳” 团队可能“一拿钱就走” 所以协议需要平衡人的自由与项目的稳定。 6. 技术资料披露与保密条款投资人要信息透明，融资方要保住核心机密。 这是双方在尽调中最容易冲突的点。 我见过一些投资机构要求： 查看模型权重 查看训练集 查看推理架构 查看隐式算子 甚至复制代码到他们的服务器 创业者的表情立刻变成： “你是要投我，还是要学我？” 7. 算力与云依赖风险条款创业者常常忽略这件事：
如果算力托管在某大型云厂商，一旦价格上涨或出现政治风险，整个业务被“捏在别人手里”。 投资人非常害怕这种风险，所以会写入条款： 算力多源化 不得过度依赖单一供应商 关键训练必须可迁移 8. 未来融资的反稀释条款这是最常见的争议点： 投资人怕“下一轮被稀释到看不见” 创业者怕“被锁死” 最好的协议，是让双方都能继续前进，而不是互相绑架。 （二）融资方必须避免的 4 类“杀死未来”的条款创业者第一次看投资协议，往往觉得： “条款那么多，我都答应吧。” 但答应的后果可能是：
你用今天的生存换掉了明天的可能性。 下面 4 类条款尤其致命。 1. 绝对兜底责任（不要签）任何写着： “发生任何数据侵权由融资方承担全部责任。” 都不要签。 AI 是概率性系统，不存在“100% 不侵权”。 律师的建议是：
责任必须是“可控 + 可分配 + 可预期”。 2. 技术人员 3 年锁死（不要签）如果团队人员被锁太久： 无法引入新的人才 核心员工失去激励 团队长期无法更新 这是严重影响企业成长的条款。 3. 限制企业未来授权和商业化（不要签）例如： 投资人要求独家授权 限制企业为其他客户提供同类服务 限制企业未来出海或跨行业 这些条款会把企业锁在一个小角落里，无法扩张。 4. 高强度信息披露条款（不要签）我见过某投资机构要求创业者： 每周提供代码提交记录 每月提供模型版本和训练日志 提供训练集分类表及标签配比 提供推理架构原型图 创业者当场沉默： “你是投资我，还是要控制我？” 这些条款必须谈判，不然就是企业自毁壁垒。 阶段四：投后管理——AI 企业最真实的压力才刚刚开始投融资文书签完，钱到账，并不代表你终于可以安心做研发。 相反——
投后阶段才是 AI 企业法律风险的“真正战场”。 因为这时： 你的产品开始真正面对用户 模型开始真正大规模上线 算法开始产生社会影响 行业监管开始介入 商业客户开始要求责任 市场开始要求可控性 我将投后风险分成六类，用真实语言讲清楚。 （一）模型输出侵权与错误责任（最高发风险）模型可能会生成： 未授权图片 类似文学作品 未授权音乐 错误的医疗建议 不准确的投资意见 甚至虚构事实的文本（法律称为“AI 幻觉”） 用户往往不会怪自己，他们会怪： AI AI 的提供者 AI 的公司 投资 AI 的资本方 这就是为什么许多投资机构开始设置“AI 内容安全委员会”。 （二）算法歧视与公平性（监管最关注）无论你承认不承认，AI 可能会： 偏好某一类求职者 偏向有钱人 偏向某类发言 偏向某类人群数据 这些本身并不是模型“故意的”，但法律要求： 算法不能有歧视性效果。 投资人说：
“公平性不是道德要求，是生存要求。” （三）跨境数据问题（最复杂的制度风险）AI 企业常常使用海外云服务或训练集。
但这一动作可能触犯： 数据跨境安全评估 算法出口管制 国别监管条款 算力境外扩张限制 我见过一家 AI 企业因为从某国外云平台迁移数据，被认为“未经审批进行跨境传输”，罚了几十万。 （四）内容安全与深度合成管理（AIGC 企业的必考题）监管要求： 必须标注 AI 生成 必须识别用户滥用 必须建立内容审核系统 必须防止虚假、有害信息扩散 创业者常说： “我没有能力控制用户的输入。” 但监管会说： “你必须为结果负责。” （五）核心人员流失（最真实的企业痛苦）AI 项目里，“人”是资产的一部分。 我见过一个项目，核心算法工程师离职后，公司花六个月都没有办法把模型更新。 投资人气愤，创业者无奈。 那一刻，我特别能体会“技术不是代码，而是人心”。 （六）与商业客户的法律责任纠纷（最常见的投后诉讼）典型场景包括： AI 医疗误诊 AI 金融错判 AI 质检漏检 AI 预测错误导致损失 AI 设计侵权 每一个案例，成本都不小。 所以合同里必须提前： 封顶赔偿 限制责任 写明“不构成法律意见或投资建议” 写明“AI 有概率性” 写明“客户需进行二次验证” 否则，一旦发生事故，AI 创业公司根本无法承担。 第三部分：双方视角对照的“风控地图”——风险与智慧的平衡我一直觉得，在 AI 投融资中，投资人与创业者不是对立关系，而是： 一边提着火把，一边提着水桶，一起在黑暗中走路的人。 双方都在寻找一个“可以信任的边界”。 下面我用一张对照表，把所有复杂内容整理成一张“人性化风控地图”。 双方风险与应对策略总表（极简却极实用） | | | | | [size=12.0000pt]违法 → 模型废掉 | [size=12.0000pt]给资料 → 商业秘密泄露 | [size=12.0000pt]提供摘要 + 分级披露 | | | | | | | | [size=12.0000pt]开源扫描与合规清单 | | | | | | | | [size=12.0000pt]股权激励 + 竞业合理化 | | | | | | | | | | | | |
第四部分：结语——在人工智能时代，法律不是规则，而是保护未来的围栏我一直觉得，人工智能时代的投融资，比任何时代都更需要温度。 因为 AI 不只是技术，它是： 赋予普通人能力的工具 改变行业的力量 高风险系统 监管重点 也是对未来社会影响最大的科技之一 我见过投资人真诚关注模型安全；
也见过创业者因为监管压力失眠数月；
也见过双方因为一个条款陷入僵局，但心里都知道——
他们想要的不是胜负，而是前进。 所以，法律条款不是冷冰冰的束缚。
而是——
保护创新者继续创新，保护投资者继续投资，保护行业不被风险摧毁。 我想用一句话结束全文： AI 投融资不仅仅是资本与技术的交易，而是人类对未来的共同承担。
每一个条款都不是阻碍创新，而是让创新走得更稳。
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发表于 2025-11-14 14:31:15
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