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
微软CEO纳德拉最新警告：单押一个大模型，是把公司命门交出去
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
