京東美團封殺外部AI，是在自廢武功

撰文｜畫畫

最近，科技圈兩條內部消息引發了不小的討論。

一條是美團。有內部人士透露，公司調整了大模型使用策略，不再推薦業務團隊使用阿里的Qwen等大模型。如果某個團隊確實有必要繼續用，得寫清楚理由，上報到X3級別審批。

也就是說，要驚動老板級別的人來點頭。與此同時，美團明確推薦內部優先使用自研大模型LongCat（龍貓）。

京東的動作更直接。從兩周前開始，京東正式在網絡層面攔截員工訪問豆包、通義千問、Gemini、DeepSeek、ChatGPT、Grok等外部AI平臺。員工打開這些頁面，會被系統自動攔截。

攔截頁面里，一邊是公司自研大模型JoyAI的入口，另一邊保留了一個“申請通道”，有特殊業務需求可以走合規流程申請。

官方解釋是：防止業務數據外泄，保障信息安全和合規。

這個解釋聽起來無懈可擊。但如果仔細想，這兩家大廠的做法，正在開一個危險的先例。

1、先承認，他們這么做不是沒道理

在展開討論之前，有必要先把對方的邏輯說清楚。數據安全的焦慮是真實存在的，不是借口。

當員工用ChatGPT處理內部文檔、用DeepSeek分析業務數據、用豆包起草內部郵件，這些文本會以某種形式進入第三方服務器的處理流程。對于一家掌握著大量用戶數據、商業數據、供應鏈數據的公司來說，這種風險不是妄想，是現實。

推動員工使用自研模型，也有其商業邏輯。大模型的能力，很大程度上靠真實使用場景來打磨。內部員工的使用反饋，是最直接的迭代信號。把員工留在自家產品里，既能提升產品成熟度，又能減少對外部廠商的依賴。

2026年3月，京東開源了JoyAI-Image-Edit圖像模型，美團也推出了原生多模態LongCat-Next。從財報會上的表態看，王興明確表示仍將堅定推進自研大語言模型LongCat的研發。

類似做法，在金融、政府、醫療等強監管行業早已有之。此前，已有超過20家券商發布內部合規提示，限制在公司網絡環境中安裝、使用OpenClaw等第三方AI智能體應用。某種意義上，京東美團只是在追上這些行業的數據治理水位。

但問題在于，安全可以有更好的解法，他們選擇了最省事的那個。

2、封禁解決的是匯報問題，不是安全問題

真正的數據安全靠分級管理、權限控制、數據脫敏和審計日志。企業版AI工具通常提供數據不出域的私有化部署方案，OpenAI、Anthropic、阿里云都有面向企業的合規版本，合同里明確約定數據不用于模型訓練，處理日志可查可審計。

這套方案當然麻煩。需要安全團隊設計架構、法務審合同、IT做訪問控制，可能要折騰好幾個月。

而封禁呢？一條網絡策略，一個攔截頁面，半天搞定。匯報時也好看：我們已經采取了措施。

直接點說，封禁解決的是"能不能交差"的問題，不是"數據有沒有真的安全"的問題。員工截圖發微信、用個人手機訪問、回家用私人電腦繼續查，這些路徑封禁一條都堵不住。

安全措施越粗暴，員工繞過的動機就越強，真正的風險反而從臺面轉入了灰區。

更難管，不是更安全。

3、保護區里長不出世界級選手

封禁帶來的第二個代價，比安全問題更隱蔽，也更深遠。

當員工只能用自家模型，產品團隊收到的反饋就失去了參照系。這件事很好理解。一個員工同時用LongCat和GPT處理同一個任務，他能告訴你：LongCat在這個場景下慢了三秒，長文本理解差了一截，但代碼補全其實還不錯。這種帶著對比的反饋，是產品迭代最有價值的信號。

把外部模型封掉之后，員工只會說"還行"或者"不好用"。好在哪里不知道，差在哪里也說不清。產品團隊在一個沒有參照物的環境里打磨，打磨出來的是數據，不是競爭力。

諾基亞的教訓很近。2007年iPhone發布前幾個月，諾基亞內部做過一輪可用性評測。工程師們用自家的Symbian系統完成各種任務，結論是觸屏鍵盤打字效率太低，用戶不會接受。

這個結論在諾基亞的體系里完全成立，因為評測環境里只有諾基亞的手機，參與評測的只有諾基亞的工程師。他們不是不專業，而是整個測試從一開始就缺少那個最關鍵的變量：讓測試者同時拿著一臺iPhone。

等諾基亞的人終于拿到iPhone的時候，市場已經不給他們時間了。

京東的JoyAI、美團的LongCat，當然不是諾基亞。但道理是一樣的，一個模型如果在它最核心的用戶群里，不是靠比較贏出來的，而是靠制度被指定的，它得到的就不是真實的市場驗證，而是一種被保護的繁榮。

被審批保護的模型，很難長成世界級模型。

4、摩擦成本，足以扼殺創新

AI工具的很多價值，來自于隨手一試的靈感時刻。

一個產品經理在想一個功能邏輯，打開AI聊幾句，思路就捋清楚了。一個工程師在debug，把報錯信息粘進去，三十秒得到方向。一個運營在寫文案，用AI跑幾個版本，挑一個最好的。

這些行為的共同特點是：低門檻、高頻次、即時性。

申請制徹底破壞了這個特點。當員工需要填寫申請理由、等待審批、說明業務場景，大多數人會在第一步就放棄。不是因為他們不需要，而是因為成本太高了。一個靈感冒出來等兩天審批，黃花菜都涼了。

有研究表明，技術工具的采用曲線對摩擦極度敏感。一個多出來的確認按鈕，可以讓功能使用率下降30%。更遑論一套完整的申請審批流程。

美團京東的員工不是不想探索AI，他們只是被制度性地剝奪了探索的可能。

5、人才，會用腳投票

這是最容易被忽視，也可能是最深遠的代價。

今天的頂尖工程師、產品經理、設計師，已經把AI工具視為工作基礎設施的一部分，就像電、網絡、電腦一樣。

如果在某家公司上班意味著用一套受限的AI體驗，而在另一家公司可以自由使用最好的AI工具，選擇會怎么發生？

更別說現在很多公司免費給員工發放token了。

這一點不夸張。

工具自由度是硅谷工程師文化里的隱性福利之一。谷歌、Meta、Anthropic的員工有權使用市面上最好的AI工具，這本身就是一種吸引力。

京東美團這波操作，在人才市場上發出的信號是：來我們這里，你的工具箱會被縮小。對于最看重效率和工具的那批人來說，這是減分項。

等這個先例擴散，當更多大廠跟進，當封禁外部AI成為行業標配，中國互聯網公司整體的工具環境就會系統性地落后于全球競爭對手。

6、一個比喻，一個悖論

準確地說，現在是中國大模型最關鍵的時刻。

DeepSeek以一鳴驚人的姿態走向全球，阿里千問、月之暗面的Kimi都在努力擴展國際用戶，MiniMax、智譜上市之后，股價一路狂飆。

整個行業都在講一個故事：中國AI不差，中國AI要走向世界。但走向世界，需要什么？

需要高頻使用、真實反饋、快速迭代。需要在真實業務場景里被反復錘煉。需要用戶的使用數據來打磨邊界。

中國最好的練兵場，是超過10億級用戶的互聯網應用，是美團、京東、阿里、騰訊、字節這些日均數億次交互的平臺。這些平臺的員工和業務，本可以成為大模型迭代最好的實驗室。

但現在，這些平臺正在把門關上。

一邊是中國大模型迫切想要走向世界，另一邊是國內最重要的用戶場景正在筑起高墻。這堵墻不是保護中國AI的，恰恰是在削弱它應對全球競爭的土壤。

7、真正的競爭力，長什么樣？

有競爭力的策略，一定不是把門關上。應該是讓員工用最好的工具，同時保護數據安全。

這兩件事，并不矛盾。

企業可以談判采購AI工具的企業版，約定數據不出域、不用于訓練，甚至可以通過私有化部署，把模型運行在自己的服務器上，某些數據級別的工作只能用內部工具，其他場景自由使用。

這些方案更難，需要更多投入，需要安全、法務、IT的協同。但它們是真正解決問題的方式，而不是把問題掃到地毯下面。

把問題掃到地毯下面，員工會找到地毯的邊緣繼續用，只是現在是在灰色地帶里偷偷用。

這個矛盾不解決，喊得越響，落差越大。

【版面之外】的話

選擇封禁，本質上是用最低的管理成本，換取了最大的隱性代價。

如果這個先例擴散，如果封禁外部AI成為中國大廠的標配動作，護城河挖在自家院子里，守住的不是競爭優勢。

是一潭死水。