微軟董事長兼執行長 Satya Nadella 在網路上分享了他對企業 AI 隱藏成本的看法。

週日，Nadella 在 X（前 Twitter）上發了一篇長文，將這個問題描述為「反向資訊悖論」，並主張 AI 將諾貝爾經濟學獎得主 Kenneth Arrow 的經典資訊悖論反轉過來。

Arrow 的悖論聚焦於賣方在不揭露資訊的情況下，如何展示資訊的價值。Nadella 認為，企業 AI 將這個負擔轉移給買方，買方必須分享專有流程與機構專業知識，才能讓模型發揮最大效能。

「你實質上為智慧付了兩次錢，一次是用金錢，另一次則是用更珍貴的東西：為了讓智慧變得有用，你必須揭露的專有知識，」他寫道。「你希望模型表現得越好，就必須餵給它越多這類知識。」

「你實質上為智慧付了兩次錢，一次是用金錢，另一次則是用更珍貴的東西：為了讓智慧變得有用，你必須揭露的專有知識。」

當「廢氣」變成競爭優勢

根據 Nadella 的說法，每次與企業 AI 系統的互動都會產生他所謂的「廢氣」，逐漸捕捉組織的運作方式。

「每一次更正都會被提煉成機構知識，」Nadella 寫道。「這是競爭對手永遠買不到的知識，也是幾乎難以察覺地洩漏出去的知識：一筆一筆、一個更正一個更正、一個評估一個評估地流失。」

「每一次更正都會被提煉成機構知識。這是競爭對手永遠買不到的知識，也是幾乎難以察覺地洩漏出去的知識：一筆一筆、一個更正一個更正、一個評估一個評估地流失。」

隨著時間推移，這些數千次的互動會建立起一個內部組織知識語料庫，其價值可能高於最初用來訓練系統的文件。員工使用 AI 的次數越多，組織的專業知識就越會嵌入這些系統的運作方式中。

重新定義信任邊界

在實務上，這些龐大的知識庫可能會促使企業朝向模型無關的 AI 堆疊發展，讓提示與記憶儲存保持在自己的控制之下——即使底層基礎模型發生變化。

Nadella 在貼文中也批評了當前的 AI 商業做法，指出模型提供者聲稱擁有從公開資料學習的廣泛權利，卻限制客戶重複使用或建構自身組織內產生的知識。

有些觀察者可能會覺得，這番論點出自微軟執行長之口，帶有諷刺意味。Nadella 警告企業有失去寶貴組織知識給 AI 系統的風險，然而微軟卻在銷售 Copilot，這款產品的價值部分取決於對企業資料的廣泛存取。Copilot 透過 Microsoft Graph 運作，能夠推理使用者已有權限存取的文件、電子郵件、聊天記錄和其他資訊。

安全研究人員對這類系統在組織存取控制過於寬鬆時，可能暴露多少敏感資訊表示擔憂。Concentric AI 的研究顯示，2025 年上半年，Copilot 平均每家組織存取了近 300 萬筆機密記錄，而 EPC Group 的稽核發現，約 80% 的企業 Microsoft 365 租用戶存在顯著的過度分享風險，包括薪資資訊、併購文件和客戶資料，可能透過 Copilot 被檢索出來。美國眾議院也曾因資料安全疑慮，禁止職員使用 Copilot——後來又撤銷了這項禁令。

微軟的區別

不過，微軟在「存取」企業資料以回應用戶請求，與「使用」這些資料來訓練基礎模型之間做出了區分。該公司表示，透過 Microsoft Graph 檢索的資訊不會用來訓練其 AI 模型，而且 Copilot 會尊重現有的權限、身分控制與敏感度標籤。

儘管如此，商業策略仍昭然若揭：Nadella 週日的「反向資訊悖論」貼文，實質上是 Azure 的路線圖。Nadella 建議建構的所有東西，都運行在雲端基礎設施上。企業可以更換基礎模型，但他們不會更換雲端平台。

擁有你的 AI 學習迴路

為了因應將資訊交給前沿實驗室的趨勢，Nadella 提出了企業 AI 架構的幾項優先事項。他的建議包括：

  • 將組織記憶保留在企業租用戶內。
  • 建立私有的評估與學習系統。
  • 將編排層與任何單一基礎模型解耦。
  • 保留在不失去累積的組織知識的情況下切換模型的能力。

綜合來看，Nadella 的論點歸結為：企業應該擁有自己的學習迴路，而不是將其中的一部分交給提供 AI 模型的公司。

Nadella 引用 Palantir 執行長 Alex Karp 的話強化了這個觀點，Karp 同樣主張企業希望完全擁有自己的 AI 基礎設施。

模型無關的編排正在興起

最終，透過維持對生產工具的控制，企業才能確保在投資 AI 時，複合價值留在企業內部。LangChain 和 Haystack 等工具之所以受到青睞，正是因為它們讓工程團隊能夠將基礎模型視為可即插即用的商品，而非硬編碼的依賴。

「技術客戶想要的是對其運算、模型、資料堆疊和 alpha 的控制權，」Nadella 引用 Karp 的話說。「他們希望知道自己擁有生產工具，而不是被轉移給其他人。」

「他們希望知道自己擁有生產工具，而不是被轉移給其他人。」

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