曾经，AI工具如同科技公司里的免费自助餐，谁家的模型好用就先用起来，代码工具顺手就拿来写。然而到了2026年上半年，这种自由使用的情况开始发生变化。
今年3月，谷歌因容量不足限制了Meta对Gemini的使用。Meta想购买更多计算资源，但谷歌无法满足全部需求。4月22日，据媒体报道，谷歌大多数员工因安全原因被禁止使用Claude Code、Codex等竞争对手工具，但部分DeepMind团队仍在使用这些工具。5月14日，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证，转而推广自家的GitHub Copilot CLI。6月10日，微软又因Anthropic的数据留存要求，限制员工使用Claude Fable 5。6月28日，谷歌限制Meta使用Gemini的细节被披露。紧接着，6月29日，Meta也限制员工在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，大厂之间的关系变得微妙。他们既是客户也是竞争对手，既要调用对方最强的模型能力，又担心自己的数据、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，大厂正在互相设防。
谷歌在外部给Meta设限的同时，也在内部限制自家员工使用竞争对手的AI编程工具。部分员工认为谷歌内部模型在编码能力上不如Claude，导致效率差异。谷歌的关键AI团队仍在使用外部工具，这说明外部AI编程工具在一线研发中仍有不可忽视的价值。微软也有类似的担忧，取消了大部分Claude Code内部许可证，并将员工导向自家的GitHub Copilot CLI。不久后，微软又因Anthropic的数据留存要求限制了Claude Fable 5的使用。Meta也开始限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex，担心竞争对手模型的输出可能进入自家的训练数据，从而触发法律和竞争风险。
AI工具已经不再是可以随便试用的效率插件，它消耗算力，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，而是不敢再随便用了。
大厂开始为AI工具设置三道防线。首先是资源闸，算力和token不能无限使用。大模型每次调用背后都是真实的算力账单，尤其是长上下文、代码任务和Agent工作流，消耗的资源远比普通问答更重。其次是数据闸，代码、客户信息和内部机密不能随便进入外部模型。最后是资产闸，模型输出不能随便进入竞争对手的研发流水线。模型提供商要防止蒸馏攻击，模型使用商则需自证清白。
透过这三道防线，可以看到AI行业正在进入一个新的竞争合作阶段。每家公司都同时有两种身份：一方面是模型提供方，希望自己的模型被更多人使用；另一方面是模型使用方，需要使用别人的模型提高效率。合作还会继续，但不再是过去那种“应有尽有”的关系。云计算时代的大厂之间可以互为客户，但在大模型时代，这条连接会带来效率，也会带来风险。AI工具的自由试用期已经结束，现在必须被权限化、配额化、审计化和边界化。
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