AI盲点债务源于AI应用失控，暗中积累安全、效率、合规风险。解决需三支柱：AI资产注册、自动化策略引擎、集中控制平面，实现可见性与治理，安全扩展AI。
译自：The Hidden Cost Killing Your Innovation Strategy
作者：Yuval Fernbach
在当今的 AI 热潮中，我看到即使是最严谨的组织，也发现几乎不可能将 DevOps 和 DevSecOps 中来之不易的经验教训应用到 AI 的采纳中。这些组织常常感到被迫在快速行动和保持控制之间做出选择。
结果，他们几乎不自觉地对 AI 的使用和实施采取了“观望”态度，从而制造了一种新的、更危险的 技术债务 形式。
我称之为 AI 盲点债务。
这是最危险的一种债务，因为它正在黑暗中累积。像所有债务一样，它以惊人的利息复利增长，却没有清晰的资产负债表。混乱已经来临。唯一的问题是，你是在建立控制它的基础，还是任由它累积到无法补救的地步。
盲点的剖析：为什么你无法看到债务
为什么这种债务如此难以察觉？因为生产 AI 的“工厂”不再仅仅是你的数据科学团队。壁垒已经打破，AI/ML 团队作为“模型制造者”的专属地位已彻底扩展，如今每位员工都可能是潜在的 AI 用户。
过去，你有一个集中式团队来构建模型。今天，你拥有一个分散的用户和资产生态系统，它们完全在 IT 和安全团队的视线之外运行。这种盲点是由三种不同的力量造成的：
- 模型制造者（以前称为数据科学团队）不再仅仅是在他们的 IDE 上编写代码。他们正在扮演供应链管理者的角色。他们从 Hugging Face 等公共中心拉取数千个开源模型进行微调或本地使用。其中许多模型未经审查，而 JFrog 最近的分析 显示，旨在损害你环境的恶意模型数量大幅增加（7 倍）。
- 应用和网页开发人员正迅速成为可触及的头衔。每位员工都通过 API（如 OpenAI、Gemini 或 Anthropic）消费商业 AI 能力，以构建智能功能来提高日常生产力和效率。然而，这些模型可能会将敏感客户数据或受专利保护的数据，通过个人账户发送给面向公众的工具，通常没有任何安全防护措施或流量监控。
- AI 模型——无论是内部开发、开源还是商业模型——不再是唯一需要治理和安全的资产。由广泛采用的 MCP 服务器和定制 AI 智能体带来的新前沿，可能是各组织快速采用 AI 过程中最大的盲点。当管理员必须决定每个 MCP 或智能体可以使用哪些工具时，治理的复杂性进一步增加。AI 可能导致破坏性事故（数据删除、数据泄露、秘密泄漏）的日子已经来临。
这就是 AI 盲点债务。它不是一堆糟糕的代码或安全风险；它是定制模型、外部 API 和散布在组织各处的“流氓”智能体的混乱、无形的扩散。你无法治理你看不到的东西，而现在，大多数组织都处于盲飞状态。
等待的复合成本
我从平台和安全负责人那里听到的最常见的回答是，“我们最终会解决 AI 治理和管理问题。” 但面对这种无形的扩散，“最终”是一个陷阱。多达 63% 的公司缺乏任何正式的 AI 治理策略，而通过等待，他们不仅仅是在拖延问题；他们是在积极地使其复杂化。
每一个从互联网上拉取的未经审查的模型，每一个未经监控的 API 连接，以及每一个未编目的 MCP 服务器，都是一个复杂网络中的新线索。你等待的时间越长，就越难找到所有的线索，更不用说解开它们了。
解决这种混乱的成本不会是线性的。它将在三个方面呈指数级增长：
- 安全： 它制造了巨大的盲点，使组织面临恶意模型注入或通过第三方 API 进行数据泄露等新型攻击向量。
- 生产力： 它迫使你的 AI 团队重复造轮子。由于缺乏“铺好的道路”来投入生产，他们将时间浪费在手动基础设施设置上，而不是创新。
- 合规性： 它让你在审计面前束手无策。没有清晰的血统和许可证跟踪，你将面临巨额罚款或不遵守新法规的风险。
停止积累债务。开始建立你的基础。
那么，我们如何才能停止积累这种债务呢？你无法补救你看不到的东西，而且事后你无法将 AI 治理“附加”到碎片化的供应链上。你必须将可见性和控制内置到开发生命周期的基础中。这是唯一可持续的前进道路——一种让你的组织面向未来的方式，不是通过预测下一个 AI 趋势，而是通过创建一个统一的系统，能够安全地处理任何新的模型或 API。
在这个新现实中，清除债务依赖于三支柱策略：
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所有 AI 资产的记录系统（注册）。 你根本无法治理一个盲点。停止债务累积的第一步是从分散的景观转向一个单一、统一的 AI 注册中心。这个注册中心必须是全面的。它不能只存储代码或文件；它必须编目组织中识别或检测到的所有资产类型。
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自动化策略引擎（管理）。 在 AI 资产在你的注册中心可用之前，它必须经过审查。这是你对供应链安全和法规的审查。你需要自动化的策略执行来扫描漏洞、恶意代码和许可证合规性问题。这允许你在恶意或不合规的 AI 工作负载进入你的生态系统之前，以编程方式阻止它们，而不是试图在它们运行后捕获它们。
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集中式控制平面（访问）。 一旦你能够查看和管理你的资产，你就必须控制它们的使用方式。一个通用的 AI 网关作为所有 AI 消费的单一、安全的入口点。这是你管理与外部 API 和内部模型连接的地方。它提供可见性，以监控数据泄露、强制执行速率限制，并确保员工只使用经批准的安全途径来采纳 AI。
这一策略并非旨在减缓采纳速度或增加官僚主义。它是关于用深思熟虑且可扩展的进展取代偶然、不安全的增长。当每个模型、API 和 智能体都通过受治理且可观测的路径 流动时，创新就不再是赌博，而成为你可以信任的能力。
最终，现在就建立这个基础的组织将能够自信地扩展其 AI 使用，在没有混乱的情况下采纳新技术，并在 消除盲点债务 之前使其变得不可逆转。反之，那些不这样做的组织将不得不管理一个他们不再控制的庞大系统。
选择你的道路的窗口正在迅速关闭。
