文章核心观点 - AI行业已结束自由试用期，进入新的竞合阶段，AI大厂之间开始互相设防，对AI工具的使用施加资源、数据和资产三道防线 [9][48][50][57] AI大厂开始互相限制 - 谷歌限制外部使用：2026年3月前后，因容量不足，谷歌限制Meta对Gemini模型的使用，无法满足Meta的全部计算资源需求 [5][12] - 谷歌限制内部使用：2026年4月22日，谷歌因安全担忧，禁止大多数员工使用Claude Code、Codex等竞争对手的AI编程工具，但部分DeepMind团队（如Gemini团队）仍在使用 [5][13] - 微软限制内部使用：2026年5月14日，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证，将开发者导向自家GitHub Copilot CLI；6月10日，又因Anthropic的数据留存要求，限制员工使用Claude Fable 5 [5][6][16][18] - Meta限制内部使用：2026年6月29日，Meta内部文件显示，公司限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex，担心竞争对手模型的输出进入自家训练数据，引发蒸馏、法律和竞争风险 [7][19] - 限制原因：AI已成为核心生产资料，大厂彼此既是客户也是竞争对手，既要调用对方最强模型，又担心自身数据、代码、工作流和模型路线被对方获取 [8][20] 大厂给AI的三道防线 - 第一道防线：资源 - 大模型调用消耗真实算力，不同于传统软件的低边际成本，长上下文、代码任务等消耗资源更重 [26] - AI行业进入算力紧缺阶段，巨头2026年AI相关资本开支达数千亿美元量级（路透社2月报道约6000亿美元，3月转述约6350亿美元） [27] - 内存芯片价格因AI基础设施投资推动，在过去一年上涨约6倍（摩根士丹利报告） [31] - 谷歌因算力短缺限制Meta使用Gemini，影响了Meta部分内部AI项目，即使Meta愿意付费也无法购买足够容量 [31] - 第二道防线：数据 - 大厂担忧代码、客户信息和内部机密进入外部模型，存在数据泄露风险 [32] - 2023年已有先例：三星半导体部门员工将敏感信息输入ChatGPT，导致三星临时禁止使用；Cyberhaven监测显示，ChatGPT上线后，4.7%的员工曾粘贴敏感公司数据，其中约11%为敏感数据 [33][34] - 2023年，微软AI研究团队因错误配置，导致38TB私有数据（含私钥、密码、内部消息等）暴露 [34] - 本地或私有云部署可减少数据风险，但难以复刻外部顶级工具的能力和体验，导致大厂在安全与效率间权衡 [35] - 第三道防线：资产 - 模型提供商（如Anthropic、OpenAI）通过条款禁止用户使用其模型输出来训练与之竞争的模型，以防能力被蒸馏 [19][39] - 模型使用商（如Meta）则需自证清白，防止外部模型的输出进入自身研发流程（如训练数据生成、模型优化），避免合规风险 [42][43] - 资产闸涉及竞争边界：Anthropic指控有操作者使用近2.5万个虚假账号与Claude进行2880万次交互，试图蒸馏其能力；Meta也被曝有承包商项目伪装未成年人测试竞争对手聊天机器人 [45][46] AI行业进入了新的竞合阶段 - 每家公司同时具备模型提供方和使用方双重身份，既希望自己的模型被广泛使用，又需要使用他人模型提升效率，同时需保护自身数据和避免能力外流 [52] - 大模型合作不同于云计算时代的基础设施租赁关系，因为模型是能力本身，调用不仅获得结果，还可能将对方能力沉淀进己方体系，使得合作连接更加敏感 [53][55][56] - 合作仍在继续，但已非“应有尽有”，AI工具的使用变得权限化、配额化、审计化和边界化 [56]