导语：
11 月 16 日，AI 行业的核心不再是谁参数更大，而是谁能把算力作为可信网络来运营：OpenAI 推出 GPT-5.2 的“工具预算 + 行为回放”测试计划，Google 宣布 Gemini 2.1 Orchestrator 在 Workspace 与 Apigee 之间打通，微软 Copilot Studio 将 Connector Policy 模板置入所有租户，联合国环境署与 WEF 则发布《AI ESG 影响指标 1.0》实施指南。模型、算力、工具、治理之间的协作进入新阶段。
1. OpenAI：工具预算 API + 行为回放
- GPT-5.2 允许企业通过 Tool Budget API 为每次回答设置最大工具调用次数、费用上限、引用验证策略；若超限将自动降级或中止。
- Audit Replay 让合规团队重放 Prompt→工具→答案→成本→能耗的链路，并导出 JSON 证据包，满足审计与客户查询。
2. Google：Gemini 2.1 Orchestrator 深度嵌入
- Orchestrator 现可把 Workspace 工作流与 Apigee API 网关直接联动，管理员通过 Policy Hub 设定“延迟/成本/隐私”三维权重，并限制某些 API 仅由本地小模型调用。
- 长上下文被扩展到 3 百万 Token，配合 Vertex AI 的合成媒体水印，为法务审计、代码检索、研发知识库提供支撑。
3. Microsoft：Copilot Studio Connector Policy by Default
- 所有 E5/E3 客户默认开启 Connector Policy 模板，要求在连接 SharePoint、SAP、ServiceNow、GitHub 前完成审批、数据分类、引用策略和成本中心映射，Copilot Analytics 可按部门导出算力账单。
4. 治理信号：AI ESG 指标
- 《AI ESG 影响指标 1.0》要求企业披露算力密度、能源来源、碳抵消计划、数据权利影响，并建议建立“算力账本 API”供监管、客户、投资者查询。
- 欧盟 AI Act、韩国 AI 基本法同步要求高风险模型登记工具清单、算力预算、申诉流程。
5. 企业策略
- 建设模型调度层：通过 Router/Orchestrator 将 GPT、Gemini、Copilot、内部小模型统一接入，根据场景设定延迟、成本、隐私权重。
- 工具预算治理：在 Prompt 管理平台中配置 Tool Budget、敏感 API 白名单、引用校验，发生异常时自动降级或转人工。
- 算力 ESG 账本：记录每次模型调用的 GPU 小时、能耗、碳排、业务价值，把数据同步到 ESG 报告、客户 SLA 与董事会仪表板。
- 合规模板：与法务、合规、IT 构建 AI 行为日志、申诉机制、供应商清单，为 AI Act / AI ESG / 韩国法规做好准备。
行动清单
- 启用 GPT-5.2 Tool Budget，联动 FinOps/ESG 仪表板，并为高风险业务设置双重审批。
- 在 Workspace、Copilot 管理端配置 Orchestrator/Connector 策略模板，确保审批与日志留痕。
- 搭建算力 ESG 服务，把 GPU 数据、能源来源、碳排公开给客户与监管。
- 为高风险模型输出行为日志、引用链、申诉流程，完成法务复核。
风险提示
- 策略漂移：调度层与业务流程脱节会导致旧策略持续运行，需建立版本控制与回滚机制。
- 算力账本可靠性：若数据采集依赖人工填报，可信度不足，应引入自动监测与第三方审计。
- 跨平台差异：不同模型平台的策略语言不一致，建议在企业层面建立统一策略抽象再下发。
结语
大模型竞争已经进入“可信运营”阶段。谁能在模型调度、工具治理、算力透明、政策对齐上同步发力，谁就能在下一轮智能商业化中掌握主动权。
