微軟（Microsoft）執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）近日再次警告企業，若將所有 AI 需求交由單一專有模型供應商處理，長期可能面臨難以維持營運與自主性的風險。他在接受 CNN 節目《Fareed Zakaria GPS》訪問時表示，企業不應把資料、提示詞與互動紀錄全數交給模型提供者，而應保留使用過程中的中繼資料，作為未來訓練自有模型或調整模型權重的基礎。
企業應掌握 AI 使用資料與架構
納德拉指出，企業若沒有掌握自身的 AI 使用資料與基礎架構，就等於把部分思考能力外包給供應商。這項風險不只涉及模型效能，也包括企業能否持續控制資料、應用流程與模型選擇。
他主張，企業應建立讓模型、上下文與記憶彼此分離的架構，並透過 AI gateways 或類似的編排層，依照不同任務切換模型。這種設計可讓企業在不大幅改動既有系統的情況下，使用不同供應商或不同類型的模型，降低被單一供應商綁定的可能性。
納德拉也提醒，企業不應過度依賴大型 AI 實驗室內建的程式碼工具。即使這些工具能提升開發效率，企業仍需保有對核心流程與資料的控制，以便在模型或服務變動時維持運作能力。
納德拉支持開放權重 AI
上述看法也呼應納德拉稍早對開放權重模型（open-weight AI）的支持。根據近日公開的聯名信，包含微軟在內的 25 家科技公司與組織呼籲政策制定者支持開放權重 AI，認為美國的 AI 領導力不應只建立在單一前沿模型上，而應建立能夠擴散至各產業的開放生態系。
納德拉曾在社群平台表示，開放權重模型對健康的 AI 生態至關重要。企業若能取得模型權重，便有機會更充分掌握資料、評估模型表現並進行調整，同時降低對單一供應商的依賴。
企業與消費者面臨的情境不同
不過，納德拉也補充，這類疑慮主要針對企業使用 AI 的情境，並不完全適用於一般消費者。他認為，對個人使用者而言，分享資料往往就是使用免費服務所付出的代價，這也是廣告商業模式長期運作的方式。
這項區分顯示，納德拉關注的核心並非所有 AI 使用行為的資料交換，而是企業在導入 AI 後，是否仍能保有資料、模型與系統架構的自主控制權。對企業而言，多模型編排、資料留存及可替換的 AI 基礎架構，可能成為降低供應商鎖定風險的重要設計方向；但來源內容並未進一步說明相關架構的具體部署成本或技術限制。
