微软CEO：绑定单一AI，等于外包公司“大脑”

全公司只押一个AI，最后可能把整家公司都押没了！！

这句听起来多少有点耸人听闻，可说这话的人，偏偏是正在全力卖AI的微软CEO纳德拉。

在CNN《Fareed Zakaria GPS》节目中，纳德拉给所有相信“一个大模型包打天下”的企业撂下一句狠话：

任何失去数据、记忆和AI使用记录控制权的企业，都可能无法继续存在，因为它已经把自己的思考外包了～

而且人家还说了，企业每天用AI读用得越深，AI背后的供应商也就越有机会摸清这家公司究竟是怎么运转的。

到最后啊——

企业付出去的可能不只是Token费，还有一套竞争对手花钱都买不到的商业经验哈～

所以，纳德拉到底在担心什么。

全押一个AI，企业最终会把自家能力也一并外包

那么，一家公司只是固定使用某个AI，咋就严重到可能活不下去啦？？

纳德拉担心的核心，其实是两个字：“绑定”。

要知道现在企业接入AI的时候，摆在员工面前的可能只是一个聊天窗口，背后连着的东西却越来越多——

提示词、内部数据、上下文、长期记忆，以及负责指挥AI调用工具和执行任务的Harness，都会逐渐接入其中。

而且员工为了让AI更懂业务，会不断向其中补充公司资料！！

于是乎，成千上万次提示、调用和纠错叠在一起，留下的就是一家公司真实的工作方法：

怎样服务客户、怎样判断风险、怎样修改产品，以及遇到特殊情况时应该听谁的。（真·葵花宝典）

虽说吧，这系统并没有完整写进哪一本员工手册，但却可能决定公司为啥比竞争对手更会做《生意》……

泄露业务经验，还只是其中一层风险。

如果模型、Harness、企业上下文和长期记忆全都绑定在同一家AI公司的产品里，还会有一个问题，那就是——

等到公司想更换模型时才会发现，自己要搬走的远远不止一个聊天窗口！！

过去积累的上下文、记忆、工具调用方式和工作流程，都可能需要跟着重新搭建，那时候就该直言大E了…

此外一旦原来的模型突然涨价、停止服务、能力落后，或者某项功能发生重大调整，企业便很难迅速迁移到其他AI。

企业要么忍受高昂的迁移成本，从头再教一遍；要么继续留在原来的平台，接受对方的价格、规则和产品变化。

模型涨价，得跟。（苦笑）

模型能力掉队，也得跟。（苦笑）

模型供应商改变产品方向，企业自己的核心工作流还得跟着改。（苦笑）

这也正是纳德拉口中只使用一个AI“可能无法生存”的完整逻辑——

一家企业如果把自己的数据、记忆和工作方法全部依附在单一AI系统上，它实际上已经把一部分思考能力外包了。

离开那个AI，公司甚至不知道自己过去为什么这样决策、接下来又该怎样继续工作。

于是看起来，是AI在替公司打工。

到最后，却可能变成公司离不开AI供应商才能活着。（扎心了捏)

最聪明的模型可以租，公司的“脑回路”必须自己留着

好，那问题来了，企业总不能因为担心被绑定，就全都跑去从零训练基础大模型吧？

要知道训练前沿模型需要巨额算力、海量数据和专业人才，绝大多数企业既没有这个必要，也承担不起……

而纳德拉给出的解法，其实就一个字——拆！！！

模型与Harness拆开，上下文和记忆也与模型拆开。

底层模型可以来自OpenAI、Anthropic、微软或其他厂商，企业自己的数据、使用记录、上下文和长期记忆，则要始终留在自己的系统里。

按照纳德拉的设想，企业每次使用模型时，围绕这次调用产生的元数据，都应该由企业自己保留。

这里的元数据，可以包括企业提出了什么问题、模型调用了哪些内容、给出什么结果，以及员工后来进行了哪些修改。

这些记录积累起来以后，企业还可以用它们训练自己的权重或模型，将使用AI的过程继续沉淀成自身能力。

此外，Harness最好也别和某一个模型彻底焊死。

这样的好处是，模型可以从整套系统的大脑兼身体兼记忆，变成一个可以随时替换的推理引擎。

写代码的时候，可以调用更擅长编程的模型。

分析长文档的时候，可以切到长上下文能力更强的模型。

处理敏感资料时，还可以使用部署在企业内部的开源权重模型。

哪一个模型能力更好、成本更低，就让哪一个上～

用人家纳德拉的话来说，这样即便“任何一个模型消失”，企业也能继续掌握自己的命运。

其实吧，纳德拉的这份担忧，在创业圈里早就冒过头了。

此前，OpenAI曾向Y Combinator春季和夏季批次的创业公司提出一项特殊投资方案。

每家公司最高可以获得价值200万美元的OpenAI Token，作为交换，OpenAI将通过SAFE获得相应股权。

投资人Jason Calacanis随后便公开提醒创业者，接受这些Token意味着OpenAI可能看到一家创业公司究竟在做什么，随后复制创意，再把类似能力塞进自己的免费产品。

如今，纳德拉把同一份警告从创业公司扩展到了所有企业——

过去，公司最重要的资产之一，是员工与组织长期积累下来的经验。

到了AI时代，这些经验会进一步变成提示词、上下文、评测数据、Agent记忆，以及一次次工具调用和人工修改记录。

它们共同组成了一家公司的新“脑回路”。

这个脑回路可以调用不同模型运转，也可以随着模型升级不断变聪明。

可无论外面的模型换了多少代，掌控这套脑回路的都得是企业自己。

毕竟，最聪明的模型可以租。

公司的“脑子”，可得牢牢长在自己身上～