大模型备案公示，哪些信息企业可以“藏”起来？

最近，随着国家对生成式人工智能监管逐步落地，互联网大模型备案成了行业热议话题。不少企业都在问：备案信息一旦公示，会不会把自家的“底牌”亮给竞争对手？尤其是像训练数据来源、模型架构这些核心技术细节，到底能不能申请不公开？

其实，答案是：可以，但有讲究。

哪些属于真正的“商业机密”？

根据相关备案要求，企业在提交大模型信息时，确实有一部分核心内容可申请不予公开。比如：

• 模型训练的具体数据集构成：你用了哪些私有数据、清洗逻辑、标注规则，这些属于技术壁垒，完全可以申请保密。
• 算法优化细节和内部架构设计：比如你是如何做多模态融合的、用了什么独创的注意力机制，这类技术实现路径不属于必须公开范畴。
• 未公开的API调用逻辑或推理加速方案：这些直接影响产品性能和成本控制，属于典型的商业机密。

但要注意，不能“一棍子全捂住”。像模型名称、主要功能、适用场景、安全评估结果这些面向公众的内容，是必须公示的——毕竟监管的初衷是保障用户知情权与社会安全。

为什么合理保护机密很重要？

想象一下，你花了几千万研发出一个高精度垂直领域模型，结果备案时被迫公开训练数据来源和微调策略，同行立马就能复制个八九分。这不仅是投入打水漂，更是对企业创新动力的打击。

所以，监管部门也意识到这一点，才在制度设计上留了“豁免通道”。关键在于：你要能证明这些信息一旦公开，确实会对企业竞争优势造成实质性损害。

九蚂蚁的建议：合规中守住护城河

在我们服务过的多个AI项目中，帮助企业梳理“可公开”与“应保密”清单，是备案准备的关键一步。既不能过度隐瞒引发监管疑虑，也不能傻乎乎把家底全端出去。

提前规划信息分级、准备好技术说明材料、明确商业机密认定依据——这才是聪明的做法。毕竟，备案不是终点，而是大模型走向规模化应用的起点。保护好核心资产，才能走得更远。

如果你也在准备备案，不妨先问问自己：我最怕别人知道的是什么？然后，把它藏得恰到好处。