纳德拉警告不要只信任一家AI供应商
TechCrunch AI··作者 Julie Bort
关键信息
纳德拉特别表示，企业应保留每次模型交互的元数据，以便这些数据可用于训练“自己的权重”或开源模型；在机器学习中，权重是编码模型已学到行为的训练参数。他还提到 AI 网关和独立的编码工具层，并以 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 ChatGPT Codex 为例，说明企业不应过度依赖与特定提供商绑定的系统。
资讯摘要
周日，微软首席执行官萨提亚·纳德拉重复并加强了他本月早些时候提出的一项警告：如果公司完全依赖专有 AI 实验室来满足 AI 需求，最终可能会失败。 他在 CNN 的《Fareed Zakaria GPS》节目中表示，企业应当谨慎对待自己交给模型提供商的所有内容，包括数据和提示词。 纳德拉认为，企业应保留每次使用模型时产生的元数据，以便日后用这些数据训练自己的权重或训练一个开源模型。 他还说，若一家公司没有保持这种控制权，就等于把自己的思考外包了出去。
在他看来，企业不应依赖模型实验室内置的编码工具，也就是他所说的 harness，而应将 harness 与模型本身分离。 他进一步表示，上下文和记忆也应与模型分开，这样企业就可以针对不同任务使用多个最擅长的模型。 纳德拉承认微软投资了 Anthropic 和 OpenAI，但他仍强调企业需要防止被任何单一供应商锁定。 文章指出，微软的云业务也会从这种建议中受益，因为它销售的正是他所推荐的那类多模型基础设施。
资讯正文
周日，微软首席执行官萨提亚·纳德拉再次强调了他本月早些时候向使用 AI 的企业发出的那项令人震惊的警告，而且这次他把话说得更进一步。他预测，完全依赖专有 AI 实验室来满足自身 AI 需求的公司，最终将无法存活。
这是他在 CNN 的《Fareed Zakaria GPS》节目上说的话。当扎卡里亚问纳德拉，究竟什么算是公司向 AI 模型提供方共享了过多信息时，纳德拉表示，企业需要警惕自己交出去的每一样东西，从数据到提示词都不例外。
纳德拉呼吁建立这样一种架构："每次你使用模型时，与之相关的所有元数据都由你自己保留，这样你就可以利用这些数据去训练你自己的权重，或者你自己的开源模型。"（权重是模型训练后的参数——本质上就是它的大脑。纳德拉的意思是：公司应该保留自己的使用数据，这样最终才能构建出属于自己的模型。）
他补充说："任何没有这种控制权的公司，我都敢说不会继续作为一家公司存在，因为你实际上是在把自己的思考外包出去。"
简而言之：纳德拉说，没有自有模型——或者没有一种被称为 AI gateways 的 AI 基础设施层来把提示词与模型本身分离开来——的公司将会陷入困境。
他尤其希望企业停止依赖 AI 实验室内置的编码工具，这类工具被称为 harnesses。（Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 ChatGPT Codex 就是这类工具的例子。）
纳德拉说："通过把 harness 与模型分离，把上下文和记忆与模型分离，你完全可以针对不同模型各自擅长的领域去使用多个模型。与此同时，任何一个模型都可能消失，但你仍然可以继续掌控自己的命运。"
不过要知道，微软是这两家最大 AI 实验室 Anthropic 和 OpenAI 的投资方。编码代理是企业使用 AI 模型的一种尤其受欢迎的方式，而且从各方面看，也正为这些模型制造商带来滚滚财源。
然而，纳德拉却在告诉企业不要过度依赖它们。微软自然会从这样的警告中受益，因为它的云业务现在也在销售他所建议的那类替代性基础设施。
尽管这种明显带有自利色彩的恐吓策略不难看出，但他说的并非没有道理。企业正越来越意识到自己需要多种模型选项，尤其是更便宜的选项，因此也在转向开源权重模型——也就是其底层代码公开可得的模型——这些模型可以被微调并运行在企业自有硬件上。反过来，这也意味着企业还需要能够管理多个模型的方式，以及不绑定某一家特定模型提供方的编码代理。
不过，纳德拉的观察不只是关于失控的预算。他预见，一旦一家公司把自己的“思考”外包给了某个模型，就几乎没有什么能阻止 AI 实验室最终推出与之竞争的自家服务。随着企业采用 AI 代理并让它们接触公司内部核心，这种风险还会进一步上升。
这类警告，正是创业行业多年来一直为之发怵的那种问题：模型制造商会不会通过复制并与其竞争，从而把初创公司一举击垮？
例如在5月，当 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 提出愿意向其最新一批 Y Combinator 初创公司投资，并为它们提供 AI credits 时，种子轮投资人 Jason Calacanis 也发出了类似的“买家自负”警告，他发帖说：“如果你接受这些 tokens，那么 OpenAI 极有可能会仔细研究你的初创公司到底在做什么，复制你的想法，并把你的应用放进他们的免费产品里。这就是经典的平台套路——创始人们，小心！”
如今，Nadella 也正在向企业传达同样的观点。
不过有一点需要说明：Nadella 对与 AI 模型过度共享数据的担忧，只适用于企业，而不适用于个人。当 Zakaria 具体询问 Nadella 普通人该如何保护自己时，Nadella 轻描淡写地回应说，分享数据不过是消费者为使用一项服务所付出的代价，尤其是当这项服务是免费的时候。
“在某种程度上，消费者领域里必须存在某种价值交换：你得到了免费的东西，也许是以你的数据为代价。这大致就是广告商业模式一直以来的运作方式，”Nadella 说。
来源与参考
收录于 2026-07-28