据报道，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）向那些开始在业务运营中依赖人工智能的公司发出警告。据他介绍，在没有数据保护策略的情况下使用封闭式人工智能模型（closed-source）可能会让公司无意识地放弃其最宝贵的资产，即内部知识和商业秘密。
纳德拉的声明是在全球各地的公司越来越多地采用生成性AI之际发表的。他认为，许多组织只关注自动化的好处，但忽略了数据所有权的长期后果。
根据纳德拉的说法，公司基本上以两种形式支付AI。第一种是云计算服务或使用的订阅费用。第二种，通常没有意识到，公司还通过向AI提供商提供内部数据和知识来“支付”。
随着越来越多的员工使用AI来帮助日常工作，更多的业务信息进入AI系统。如果不妥善管理，这些知识可以成为AI模型提供者的学习资源。
内部数据成为AI的“燃料”
Nadella解释说，生成式AI模型继续从用户交互中学习。当员工提供指令（提示），纠正AI的错误答案，或使用AI自动化工作流程时，所有这些活动都会产生非常有价值的数据。
他称这些信息为企业排放，即描述公司工作方式的数字足迹。
数据可能包括：
内部工作流程,
操作程序,
如何处理客户
决策过程
甚至成为公司竞争优势的专业知识。
纳德拉表示，这些数据集是竞争对手通过传统方式几乎不可能获得的资产。
揭露AI产业的矛盾
纳德拉还强调了他认为是AI行业的一个矛盾。许多AI模型开发商声称有权从互联网收集公共数据来训练他们的模型。
但另一方面，AI提供商经常禁止客户学习、修改或开发基于他们使用的技术的模型。
这种情况被认为在AI服务提供商和企业客户之间创造了一种不平衡的关系。
微软建议本地化AI
为降低风险，纳德拉鼓励公司保持对数据的完全控制。
他建议公司在可信赖的云基础设施或内部数据中心中构建自己的AI学习环境（专有学习环境）。
此外，该公司还建议使用模块化编排系统，允许他们从一个AI提供商转移到另一个AI提供商，而无需依赖于特定的生态系统。
通过这种方法，公司可以更容易地确定使用哪种AI模型，而无需牺牲数据所有权。
公司开始转向开源AI
Nadella的警告与大型公司开始看到的趋势一致。一些组织现在选择使用在自己的服务器上运行的开源AI模型（内部部署），而不是商业提供商的基于云的AI服务。
Solo.io首席执行官Idit Levine表示，T-Mobile、SAP和ADP等许多大公司开始采用这种方法，因为它被认为在数据隐私方面更安全。
除了提供对公司信息的完全控制外，开源模型也被认为能够以比大型商业模型低得多的成本满足约90%的企业AI需求。
Vercel和OpenRouter等平台也报告说，企业客户最近对开源AI模型的使用有所增加。
数据现在成为战略资产
Satya Nadella的声明表明，关于人工智能的辩论不再仅仅是关于技术的复杂性，还涉及数据所有权和竞争优势。
对公司而言，与AI的每一次对话不仅会产生答案，还会创造新的知识，有可能成为战略资产。因此，未来商业世界的主要挑战不再是选择最先进的AI模型，而是确保内部知识、业务流程和数据仍然在公司的控制之下，而不是成为其他人的增值。
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