在关于人工智能潜在缺点的激烈辩论中，有一个担忧在硅谷的人工智能爱好者中引发了最多的焦虑。他们担心那些出售专有模型的巨头人工智能实验室在某种程度上就像特洛伊木马。人们担心的是，随着初创企业和企业使用来自OpenAI和Anthropic等实验室的人工智能模型，这些实验室会越来越多地获得这些公司最敏感商业信息的访问权。这些模型制造商随后可以利用这些知识为自己服务，从而可能成为他们客户的竞争对手。发出这种警告的人从风险投资者杰森·卡拉卡尼斯(Jason Calacanis)到Palantir首席执行官亚历克斯·卡普(Alex Karp)不等。现在，在周一发布的一篇令人惊讶的博客文章中，微软首席执行官萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)也加入了这一阵营。纳德拉警告说，人工智能用户（他称之为“买家”）实际上是在双重付费。他们明知在花费人工智能令牌使用费，但在过程中却无意识地提供了宝贵的数据。他写道：“从本质上讲，你支付了两次智力费用，一次是用金钱，另一次是用更有价值的东西：你为了让这些智力变得有用而必须透露的专有知识。你希望模型表现得越好，就需要喂给它越多的知识！”他辩称，最危险的是，企业实际上在教这些模型关于他们业务的细微差别。他写道：“模型从‘废气’中学习，即人们写的提示、工具代理使用的工具，尤其是人们在模型错误时所做的更正。每一个更正都被提炼成制度知识。”这是一种“竞争对手永远无法购买的知识”，然而企业却在交出这些知识。纳德拉认为，如果人工智能公司可以自由抓取互联网以训练他们的模型，那么企业也应该得到研究——或“提炼”——这些模型的公平待遇。“提炼”是使用模型自身输出内容来了解其工作方式，并基于这些见解训练新的、通常更便宜的模型的做法。今年二月，Anthropic指控中国开源模型通过向Claude发送数百万个提示来改善他们自己的模型，并敦促美国政府打击出口管制。纳德拉的观点是，模型制造商不能两全其美。他们在世界数据上自由训练，而限制他人对他们的模型做同样的事情是虚伪的。微软首席执行官写道：“虽然模型提供者有公正使用权利来训练公共数据模型所带来的伟大创新是必要的，但我认为现状是转过头来对提炼施加限制性条款是讽刺的。”当模型制造商“保留从客户使用和交互数据中学习的权利”时，纳德拉特别关心。他的解决方案是那种大型云服务提供商的首席执行官会建议的东西。他希望公司“保留”他们的数据所有权，包括提示、反馈等。因此，他敦促他们在云上建立自己的“专有学习环境”（因为他们的数据可能已经存储在这里，而且，方便的说，这可能意味着微软的云服务Azure）。他还希望公司构建他所称的“编排层”——本质上是一种在不同供应商的人工智能模型之间轻松切换的方式，而不是被锁定在某一个模型中。像允许公司确切地做这一点的人工智能“网关”工具正变得越来越受欢迎。虽然纳德拉从未使用“开源”一词作为保留所有权的方法，但这是一个显而易见的潜台词。然而，另一个潜台词是，许多大型公司在使用云的同时，仍然拥有自己的部分数据中心，正在迁移到安装在自己场所的开源模型（行业术语中的“本地”）。Solo.io的创始人兼首席执行官Idit Levine表示，她看到自己的客户正在经历这种转变。在尝试了专有模型制造商之后，他们开始问自己：“我可以采用开源模型并在本地运行吗？它将完成几乎90%大型模型的工作。它的成本要低得多。”她对TechCrunch说道。“他们明白这一点，而且可以控制它。”Solo.io的技术去年被选为Linux基金会的Agentgateway项目的技术支持。她的公司将T-Mobile、ADP和SAP等企业作为客户。她看到越来越多的公司在本地安装开源模型，并将其视为企业人工智能使用的下一个大浪潮。她并不孤单。Vercel是一个著名的构建和托管网站的平台，最近增加了人工智能模型切换工具，以及帮助开发人员在不同人工智能模型之间路由请求的公司OpenRouter，都看到了对开源模型的流量激增。事实上，上个月，开源模型占Vercel网关通过的所有流量的29%。