6月29日，OpenAI因防滥用系统误判导致部分用户编程额度快速消耗并启动全员排查；同日Meta为规避数据纠纷禁止工程师利用Anthropic及OpenAI工具训练自研模型。
6月29日，两家主流人工智能企业针对其开发工具的运营状况与使用规范分别采取紧急措施。OpenAI 方面确认 Codex 编程辅助工具出现部分用户额度消耗速度异常过快的现象，并组建专项小组进行根源排查；Meta 公司则依据内部备忘录，明确限制其 AI 工程部门调用 Anthropic 的 Claude Code 与 OpenAI 的 Codex，旨在防止训练数据污染引发法律纠纷。这两起事件分别反映了 AI 服务在资源调度风控上的技术挑战，以及大型科技公司在构建自有模型时对第三方数据源的合规性顾虑。
在技术运营层面，OpenAI 状态页面指出，问题的根源在于平台的防滥用与反欺诈风控系统出现误判，错误地对部分账户实施了限流策略，导致系统错误地加速扣除用户的可用额度。Codex 工程负责人 Thibaut Sottiaux 表示，团队已于上周日全员进入应急工作状态，逐条核查运行日志以定位故障点。为缓解用户影响，OpenAI 已全面重置所有受影响用户的额度上限。此前，多位订阅 200 美元套餐的用户反馈，原本需一周消耗完毕的额度在两天内即告耗尽，且运算负载较高的任务会进一步加速这一过程。尽管官方声明称影响范围有限，但此事发生在行业普遍缩减 AI 工具使用额度的背景下，凸显了算力资源分配与风控策略之间的平衡难题。
在企业战略与合规层面，Meta 公司的举措源于对“模型蒸馏”风险的防范。根据一份 5 月出台的内部规范，Meta 担心工程师在使用竞品模型生成的代码或内容时，若将其纳入 Meta 自研模型（如 MetaCode）的训练数据集，将构成违反对方用户协议的行为，并可能引发与合作伙伴之间的严重冲突升级。为此，Meta 已要求应用 AI 工程团队暂停部分涉及调用上述第三方模型的任务，强制工程师独立设计测试题库与解决方案，而非依赖外部工具输出。该限制措施并非基于成本考量，而是为了确保 Meta 在构建高质量数据集与自研能力时，保持数据源的独立性与法律安全性。
从行业视角观察，OpenAI 的额度异常揭示了 AI 服务在高并发场景下风控系统的脆弱性，而 Meta 的限制令则映射出当前大模型训练数据合规问题的日益严峻。随着各大厂商逐步收紧 API 调用与使用额度，企业用户在依赖外部 AI 工具时需更加谨慎地评估技术风险与法律边界。Anthropic 此前曾在流量高峰下调 Claude 额度，而 Meta 此次行动也标志着科技巨头在自研模型道路上对第三方技术依赖的主动剥离，这一趋势可能进一步重塑 AI 开发工具的市场格局与使用规范。