微软CEO萨提亚·纳德拉近日针对企业使用人工智能（AI）的风险发出了一项引起业界高度关注的警告。这一警告触及了当前硅谷AI热潮中最核心的担忧之一：大型AI实验室通过向企业提供私有模型，实际上可能正扮演着“特洛伊木马”的角色。
纳德拉指出，企业在采用OpenAI或Anthropic等实验室的闭源模型时，面临着“重复付费”的陷阱。企业不仅要为AI的token使用量支付真金白银，更是在不经意间交出了最具价值的资产——自身的业务敏感数据与专有知识。随着企业为了提升模型性能，不断将业务细节、操作流程以及对模型错误修正的反馈“喂”给这些模型，这些数据会被内化为模型的一部分。纳德拉强调，企业实际上正在教会模型如何理解其特定业务，这种通过用户互动和反馈提炼出的核心行业洞察，是竞争对手花钱也买不到的战略储备，却正被企业拱手让给模型供应商。
对于模型供应商在自由抓取互联网公开数据进行训练的同时，却限制用户对模型进行“蒸馏”（即利用模型的输出来学习其工作逻辑并训练更小、更经济的新模型）的做法，纳德拉表达了质疑。他认为，如果企业在提供智力输出的同时，却被禁止研究和重用这些智能，这是极不公平的。
针对这一困境，纳德拉向企业提出了建议，他主张企业必须重新掌控对自身数据的所有权。他建议企业构建属于自己的“专有学习环境”，并将数据保留在云端，同时采用“编排层”等技术手段，确保企业能够灵活切换不同供应商的AI模型，而非被单一平台锁定。
目前，行业内已经显现出一种向开放环境回流的趋势。许多大型企业开始尝试在自己的数据中心部署开源模型，以实现对数据与AI架构的完全管控。业界专家分析认为，这种“本地部署”开源模型的模式，能够以更低的成本实现闭源模型90%以上的功能，且安全性与可控性更高。随着微软CEO公开警示 proprietary（私有）模型的风险，未来企业在选择AI战略时，势必会更加审慎，这种从依赖单一供应商向自建可控AI体系的转移，预计将成为企业级AI应用的一大风向标。
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