根據《The Information》報導，Meta 已限制工程師使用 Anthropic 的 Claude Code 與 OpenAI 的 Codex，並一度要求部分團隊暫停依賴這些工具的工作流程，主要考量並非成本或生產力，而是擔憂競爭對手模型的輸出可能透過日常開發流程滲入自家 AI 訓練資料，引發「模型蒸餾（Distillation）」及合規風險。
嚴格限制外部 AI 使用範圍
報導指出，Meta 內部備忘錄警告，若競品 AI 模型的輸出進入 Meta 的模型訓練資料，可能與合作夥伴產生「嚴重升級」的法律與商業糾紛，因此要求部分仰賴外部 AI 工具的工作暫停，並重新檢視相關開發流程。
根據目前的內部規範，Meta 並未完全禁止使用 Claude Code 或 Codex，而是將其用途嚴格限制在風險較低的工作，例如建立開發工作流、整理程式碼、建置測試基礎設施等日常工程任務，且所有 AI 生成內容都必須經過工程師人工審核後才能採用。
另一方面，Meta 明令禁止工程師利用外部 AI：
- 生成程式設計挑戰，用於評估 Meta 自家模型能力；
- 協助尋找程式漏洞或安全弱點；
- 設計測試案例或構思模型評測任務；
- 將涉及 AI 模型訓練基礎設施的敏感程式碼交由外部模型處理。
Meta 擔心，一旦工程師使用外部 AI 協助除錯或修改模型訓練程式碼，相關程式內容便可能傳送至第三方伺服器。雖然這是目前 AI 編程助手的正常運作方式，但若涉及自家的 AI 訓練基礎設施與專有技術，就可能帶來智慧財產權、資料外洩及模型蒸餾等風險。
Anthropic 條款更新引發企業警覺
報導指出，Meta 此次收緊政策的時間點，也與 Anthropic 去年更新服務條款有關。
Anthropic 曾於 2025 年 8 月及 9 月調整消費者版服務條款，允許用戶選擇加入（Opt-in）特定資料集，用於模型後續訓練。雖然該機制需經用戶同意，但仍引起包括 Meta 在內的大型 AI 公司的法務與資訊安全團隊高度關注。
對於正投入數十億美元開發大型語言模型的 AI 公司而言，即使只是少量內部程式碼或模型開發流程透過第三方 AI 工具流向外部，都可能造成潛在的資料污染或智慧財產風險。
推廣自研 MetaCode，降低對外部工具依賴
除了資訊安全考量之外，此次限制措施也與 Meta 重整內部 AI 開發工具鏈有關。
Meta 近年積極推廣自家開發的 AI 編程助手 MetaCode（前身為 DevMate），希望逐步取代外部 AI 工具，建立完全由公司掌控的開發環境，同時降低內部每年高達數十億美元的 AI 基礎設施與運營成本。
透過統一使用自研工具，Meta 不僅能避免敏感程式碼流向外部模型，也能更有效控制資料治理、權限管理及模型訓練流程。
AI 原生企業面臨新的資料治理挑戰
截至目前，Meta 尚未公開證實相關限制的實施範圍與時程，因此外界仍不清楚該政策是否適用於所有工程團隊，或僅限於負責大型 AI 模型研發的部門。
報導認為，此事件也反映 AI 原生企業對第三方 AI 工具的要求正在提高。雖然 Anthropic 與 OpenAI 均已推出企業版服務，但顯然仍不足以完全消除大型 AI 公司對訓練資料外洩、資料主權及模型蒸餾的疑慮。
未來若有供應商能提供真正隔離式（Air-gapped）或可完全於企業內部部署（On-premise）的 AI 編程助手，將有機會成為 AI 產業下一階段的重要競爭方向。
