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来源：环球老虎财经app
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今年3月前后，谷歌因容量不足限制Meta对Gemini的使用 。Meta想购买更多Gemini相关计算资源 ，但谷歌无法满足全部需求 。
4月22日 ，据《洛杉矶时报》报道，谷歌大多数员工因为安全原因 ，被禁止使用Claude Code 、Codex等竞争对手工具 ，但可以申请例外；与此同时，部分DeepMind团队 ，包括Gemini、内部应用和开源模型相关团队 ，仍在使用Claude Code。
5月14日，The Verge披露 ，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证 ，把开发者导向自家的GitHub Copilot CLI。
6月10日，微软又因为Anthropic的数据留存要求，限制员工使用Claude Fable5 。
6月28日 ，《金融时报》披露了谷歌限制Meta使用Gemini的细节 ，原本发生在幕后的算力短缺，以“巨头之间限量供应模型容量”的形式浮出水面 。
紧接着 ，6月29日 ，The Information披露Meta内部文件：公司正在限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex。
随着模型越来越先进，AI变成了大厂的核心生产资料 ，AI大厂之间的关系也因此变得微妙 。
AI大厂彼此之间既是客户也是竞争对手 ，他们既要调用对方最强的模型能力，又怕自己的数据 、代码 、工作流和模型路线被对方吸走 。
AI的自由试用期结束了。AI大厂 ，正在互相设防 。
图片由AI生成
AI大厂开始互相限制了
只看今年被报道出来的事件 ，Google是最早被看到“内外两头设闸 ”的大厂之一 。
据《金融时报》报道，早在3月前后 ，谷歌就已经开始限制Meta对Gemini的使用。
从报道口径看 ，并不是谷歌不想卖，是Meta想购买的Gemini相关计算容量太大，超过了谷歌当时能够提供的规模 。
换句话说 ，Meta想多拿一些Gemini ，但谷歌的“后厨 ”供不上，所以只能限量供应 。
大模型调用不同于传统软件授权 ，即使客户愿意付钱 ，也不一定能买到足够的容量。每一次调用背后都是真实的算力需求 。
谷歌一边在外部给Meta设限，一边也在内部给自己人设限 ，不让自家员工使用竞争对手的AI编程工具 。
4月22日 ，《洛杉矶时报》报道称，谷歌大多数员工因为“安全担忧” ，被禁止使用Claude Code、Codex等竞争对手工具 ，如果能证明有业务理由，则可以申请例外。
与此同时 ，部分DeepMind团队 ，包括Gemini、内部应用和开源模型相关团队，仍在使用Claude Code。
这件事让谷歌公司内部出现了所谓“Claude haves and have-nots ”，用还是不用 ，这是个问题 。
谷歌在这种情况下显得非常矛盾：一边 ，公司正在推动员工更积极地使用AI，一些工程师甚至被设定了具体AI使用目标 ，并可能影响绩效评估；另一边 ，不同团队能拿到的AI工具并不一样 。
据报道，部分员工认为谷歌内部模型在编码能力上不如Claude ，于是“能不能用Claude ”就不只是工具偏好 ，直接变成了效率的差异。
从谷歌的立场上来看，它也不是不知道Claude Code 、Codex好用——关键AI团队仍然在使用这些外部工具 ，至少说明外部AI编程工具在谷歌的一线研发里仍有不可忽视的价值（就连它自己都承认了Coding落后） 。
公开报道没有披露谷歌“安全担忧”的具体细节 ，但从企业内部使用AI编程工具的场景看，这类担忧通常会涉及代码 、内部文档、产品信息和工作流数据进入外部模型 。
说完了谷歌 ，微软也有类似的担忧。
The Verge 5月14日报道称 ，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证，把开发者导向自家的GitHub Copilot CLI 。
据报道，Claude Code在微软内部很受欢迎 ，但它毕竟是Anthropic的工具 。把员工导向GitHub Copilot CLI ，一方面可以控制成本，另一方面也是把内部AI编程工作流重新放回微软和GitHub自己的体系里。
不久后 ，微软又开始限制Claude Fable 5 。
6月10日 ，据The Verge报道，微软因Anthropic的数据留存要求 ，限制员工使用Claude Fable 5 。
报道称 ，微软法律团队正在评估员工内部是否可以使用这个模型，担心点主要集中在客户数据 、内部代码和机密信息。
到6月底 ，Meta也开始跟进 ，给外部模型设闸 。
The Information 6月29日披露，Meta内部文件显示 ，公司正在限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex 。
报道标题直接点出了原因：Meta担心竞争对手模型的输出可能进入自家的训练数据 ，从而触发蒸馏 、法律和竞争风险。
Anthropic的条款可是明确禁止用户使用Claude输出训练与Anthropic竞争的模型，也禁止支持第三方这样做；OpenAI的条款也写明，用户不得使用OpenAI服务的输出开发与OpenAI竞争的模型。
这些大厂并不是同一种限制 ，但共同说明了一件事：AI工具已经不再是可以随便试用的效率插件了 。
它消耗算力 ，流过代码，接触客户数据 ，影响产品入口 ，甚至可能成为训练下一代模型的原料 。
大厂不是不用彼此的模型，是不敢再随便用了。
大厂给AI的三道防线
一个员工多装一个软件、多开一个网页 、多试一个工具 ，通常不会影响公司的底层资源分配 。
但AI不一样 ，每一次模型调用背后，都是算力 、token、代码 、数据 、权限和输出资产 。
当AI变成了公司的核心生产资料 ，公司对待它的态度自然也发生了变化。
把这段时间的信息串在一起看 ，大厂开始给AI工具设三道闸 。
第一道闸是资源 。
算力和token都不能无限用。
大模型不是传统软件 。传统软件卖出去以后，边际成本很低 ，但大模型每一次调用 ，背后都是真实的算力账单 。尤其是长上下文、代码任务 、Agent工作流，消耗的资源远比普通问答更重。
问题是，AI竞争已经进入算力紧缺的阶段 。
路透社今年多次提到 ，微软 、亚马逊、Alphabet和Meta等巨头2026年AI相关资本开支已达到数千亿美元量级；其中2月报道提到约6000亿美元 ，3月转述S&P Global Visible Alpha的口径则约为6350亿美元 。这是一场历史级别的资本开支，但即便如此 ，市场仍然在讨论这些钱什么时候能转化成足够的可用算力。
最近的存储和内存价格上涨 ，也是一个非常直观的信号。
路透社6月援引摩根士丹利（Morgan Stanley）报告称，受大型科技公司AI基础设施投资推动 ，内存芯片价格在过去一年已经上涨约6倍 。摩根士丹利把这种现象称为 “芯片通胀（chipflation） ”：最初只是AI基础设施瓶颈 ，现在已经外溢到硬件利润率、设备价格 、云成本 、资本开支和供应链延迟 。
谷歌限制Meta使用Gemini，就是最直接的资源侧限制。路透社转述称 ，这一短缺影响并推迟了Meta的部分内部AI项目 ，其他谷歌客户也受到影响，只是程度较轻 。与此同时 ，Meta已经要求员工更高效地使用AI tokens 。
也就是说 ，连Meta这种大客户愿意付钱，也不一定能买到足够模型容量；连谷歌这种云和AI基础设施巨头，也不得不在客户之间分配算力。
第二道闸是数据 。
代码、客户信息和内部机密 ，不能随便进入外部模型 。
这不是大厂过度敏感 ，他们已经有过前车之鉴。
早在2023年，三星半导体部门员工就被曝多次把敏感信息输入ChatGPT ，包括用于排查问题的源代码和内部会议内容 。随后 ，三星临时禁止员工在公司设备上使用ChatGPT等生成式AI工具 。
员工一旦把代码 、会议记录和内部资料输入外部模型，数据就已经离开了公司的可控边界。
这类行为也不是孤例 。Cyberhaven早期监测显示 ，ChatGPT上线后 ，4.7%的员工至少一次把敏感公司数据粘贴进ChatGPT；员工粘贴到ChatGPT的内容中，约11%属于敏感数据 。
AI研发场景里的数据风险更大 ，做开发的人都知道 ，发布代码前检查API key有没有被误提交是基本操作。到了AI数据集 、模型训练和开源样本共享场景里，这个问题会被放大。
同为2023年 ，微软AI研究团队就曾在分享开源训练数据时 ，因为错误配置Azure存储访问token，导致38TB私有数据暴露，其中包括私钥、密码 、内部Teams消息和员工工作站备份 。
在AI Coding已成趋势的现在 ，大厂员工使用AI时 ，反而更需要注意数据的边界 。
本地部署可以把数据留在公司自己的环境里，减少代码 、日志、客户信息进入外部模型的风险。对于一些安全要求很高的场景 ，比如内部代码审查 、日志分析 、客服数据处理、合规文档整理 ，本地模型或者私有云部署会越来越重要 。
但当模型的能力和工作效率挂钩，员工想用的往往不只是“一个能用的模型 ” ，而是当下最强 、最顺手 、最会写代码的工具 。本地部署一个开源模型或许能解决一部分数据边界问题 ，但很难复刻外部工具的完整体验和能力。
这也是为什么谷歌会因为安全担忧限制大多数员工使用Claude Code、Codex，为什么微软会因为Anthropic的数据留存要求限制Claude Fable 5 。
本质上 ，这种限制是对公司数据的保护 。
第三道闸是资产。
模型输出 ，不能随便进入竞争对手的研发流水线 。
资产闸有两个开关，在模型提供商和模型使用商的两边 。
对模型提供商来说 ，他们要防蒸馏：Anthropic的条款禁止用户使用Claude输出训练与Anthropic竞争的模型；OpenAI也禁止用户使用OpenAI服务的输出开发与OpenAI竞争的模型。
也就是说 ，模型可以被调用，但输出不能随便拿去训练下一个竞争模型 。
大模型公司的核心资产不只是模型权重，也包括模型输出中体现出来的能力：代码能力、推理方式 、任务拆解 、合成数据、评测样本 、某类问题的标准解法 。如果竞争对手可以大规模调用一个强模型 ，再把这些输出整理成训练数据 ，就等于用别人的能力给自己的模型补课。
所以，模型提供商必须在条款里把这件事堵住。他们的这道闸写在条款里 。
对模型使用商来说 ，他们则要自证清白 。
这道闸和第二道闸几乎是一件事情的两面：数据闸关心我的数据会不会进入外部模型 ，资产闸则关心外部模型的输出会不会影响我。前者防的是自己的数据流出去，后者防的是别人的能力流进来 。
合规问题是不得不考虑的一环 。
Meta限制Claude和Codex ，限制的是模型构建场景。据The Information 披露的Meta内部文件 ，公司担心Claude或Codex的输出进入自己的模型构建流程，比如训练数据 、合成数据生成、评测 、模型优化或代码基础设施 。
因为一旦这些输出进入研发流水线 ，就可能被对方认为：你在用我的模型能力训练或改进你的模型 。
更进一步 ，如果这种调用变成大规模 、系统性抓取，就可能被模型提供商视为蒸馏攻击。
路透社6月24日报道 ，Anthropic在给美国参议员的信里提出指控 ，称与阿里巴巴及Qwen AI实验室相关的操作者，在2026年4月22日至6月5日之间，使用近2.5万个虚假账号与Claude进行了2880万次交互 ，试图通过蒸馏提取Claude能力 。虽然这条消息还不是公开诉讼 ，但它已经进入了政策和监管语境 。
说来好笑，《连线》杂志6月29日报道称 ，Meta的一个承包商项目让数百名外包人员伪装成未成年人 ，去测试ChatGPT、Gemini 、Character.AI等竞争对手的聊天机器人。项目由Meta承包商Covalen管理，内部代号Cannes ，至少到2026年4月21日仍在运行 。
这些承包商被要求创建虚假的未成年人账号 ，向竞争对手的聊天机器人提问多种高风险内容，有时还会发送图片 ，再把回复复制进表格 。
Meta的说法是 ，这是标准的安全测试和benchmarking。但就事论事的话，很难说没有触犯到模型的竞争边界。
资产闸 ，可以看做大厂给自己的模型研发流程留出的合规余地 。
不然 ，未来一旦出现模型能力争议 、合同纠纷或监管审查，公司很难证明自己的模型没有借用竞争对手的输出 。
AI行业进入了新的竞合阶段
“三”这个数字很有意思，请容许我偏一点题：在希腊神话体系下 ，从世界秩序到命运走向 ，从神灵权柄到英雄宿命，“三 ”无处不在。
希腊神话里 ，进入冥界要通过三道关卡：先渡过冥河 ，由摆渡人卡戎带路；然后遇到守门犬刻耳柏洛斯；最后进入审判体系 。其中刻耳柏洛斯是三头犬，十字路口坐着冥界的三位判官 ，就连冥界本身也分为三层 。
现在 ，AI大厂的入口也多了三道防线：
资源不能无限用，数据不能随便流 ，输出不能随便拿去训练。
透过这三道防线 ，我们可以看到，AI行业正在进入一个新的竞争合作阶段 。
在这个阶段 ，每家公司都同时有两种身份 。
一方面 ，它们是模型提供方，它们当然希望自己的模型被更多人使用，被接进更多产品、被放进更多企业工作流里。
另一方面 ，它们也是模型使用方 。没有哪家公司可以闭门造车 ，最强的模型 、最好的编程工具 、最成熟的云基础设施、最丰富的企业入口，往往分布在不同公司手里 。
这些大厂考虑的事情很多 ，它们既想让别人用自己的模型 ，又不能让别人拿自己的输出训练竞品；它们既想用别人的模型提高效率，又不能让自己的数据、代码和研发流程失去控制。
合作还会继续 ，但大厂之间的AI合作已经不会是过去那种“应有尽有 ”的关系了 。
在云计算时代 ，大厂之间也会互为客户 。Netflix可以跑在AWS上，苹果可以使用Google Cloud ，微软的软件也可以服务竞争对手。那时候 ，基础设施和应用之间的边界相对清楚：你租我的服务器，我提供算力 、存储和网络；你的数据 、产品逻辑和业务流程还在你自己的系统里。
当然 ，云时代也有安全、合规和供应商锁定问题 ，不过，从整体来看，它还像一种基础设施租赁关系 。
但这套逻辑在大模型上已经难以适用了 ，因为大模型不仅仅是基础设施 ，还是能力本身 。
你调用我的模型，本质上是在付费使用我的模型能力；你把我的输出接进你的流程 ，不只是拿到一个结果 ，也可能把我的能力沉淀到你的体系里。
这条连接会带来效率，也会带来风险 。
大厂之间的连接因此变得更加敏感 。过去只是流程细节的问题 ，现在都变成了合作的前置条件：谁能用 、用多少 、数据怎么进出、输出能不能复用……
早些年 ，当AI只是效率插件时，谁好用就用谁 ，但当AI变成了核心生产资料 ，它就必须被权限化 、配额化 、审计化和边界化。
AI工具自由试用期，已经结束了 。
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