在过去的十年中，互联网的发展曾经掀起一场关于开放互联的浪潮。从Web 2.0时代开始，应用之间通过API实现无缝连接，数据与服务的共享让整个互联网生态日趋丰富和多样。开发者能够轻松调用其他平台的功能，用户享受到跨平台整合带来的便利体验，一度构建出一个理想化的互联背景生态系统。然而，这种梦想正在逐渐破灭，随着“防线升起”，连接变成了管制，生态逐渐封闭，原本畅通无阻的数据和服务如今被层层壁垒所阻挡。 这一转变的核心，可以从Web 2.0时代起步的API开放政策的演变窥见端倪。起初，每个应用都愿意提供开放的API接口，辅以标准化的规范，支持数据的自由流通和功能整合。
不少顾问公司因此获得了巨大的商业机会，帮助大型企业和政府搭建自己的接口，无数标准的出现与淘汰也推动了安全机制的不断完善。整个行业似乎朝着互联共赢的方向发展。然而，随着行业的集中和平台效应的增强，一些头部企业开始调整策略，逐渐收紧了接口的权限，将其变得复杂且带有多重限制。这种变化并非偶然，而是对竞争环境的响应，也是对数据控制权和平台商业利益的保护。 Twitter于2012年对第三方客户端的用户限制便是很好的例证。限制最多支持10万用户，最终完全切断了第三方客户端的使用权限。
这种转向一方面保障了平台的生态安全和盈利模式，另一方面也压制了竞争对手和开放创新的发展空间。与其类似的趋势在Facebook、Google等巨头身上也屡见不鲜：虽然依然开放一些针对广告和内容发布的接口，但对数据的消费和深度访问则严加限制。 随着人工智能和大型语言模型(LLM)的兴起，这样的生态壁垒正在快速形成并强化。多渠道平台(MCP)的概念曾引领业界对开放互联的美好期盼：通过让语言模型接入各种数据和应用，能够自动完成大量繁琐任务，为用户提供更智能化和个性化的服务。理想的情形是，人们可以利用统一接口，轻松调用各类服务，使得机器学习技术真正发挥出连接人与数据的价值。但现实并非如此简单。
各大平台往往拥有自己独立的人工智能系统，且更倾向于用户直接使用他们提供的AI产品，从中获取数据价值和商业利益。例如，Slack近期禁止第三方软件搜索或存储其消息内容；X（前称Twitter）更新开发者协议，禁止第三方使用平台内容训练大型语言模型。这些措施无疑拉起了防线，限制了数据的共享与开放。 类似案例还有Anthropic切断与Windsurf渠道的直接访问，原因与竞争对手OpenAI的收购传闻相关；Google减少对Scale AI的合作，背后是Meta取得该数据标注公司的权益。背后的逻辑是，数据已成为关键的护城河，不同公司的合作和竞争态势复杂且敏感。 在如此背景下，MCP更像是一种工具协议而非开创性运动。
它依然能够实现便利的LLM工具调用，但限制多、控制严。开发者可以为自己的应用搭建MCP接口，但无法期望借此轻松进入其他强大平台或挑战其主导地位。开放的互联网生态似乎被逐步取代，取而代之的是分裂而受控的数字场域。 这对未来互联网和人工智能的发展提出了深刻的挑战。一方面，保护数据安全、维护商业利益和用户隐私是不可避免的要求。另一方面，技术创新和用户体验的提升需要更开放和合作的环境支撑。
平台之间如何找到平衡点，既防范恶意竞争和滥用，又维护创新活力，将成为业界关注的重点。 值得注意的是，技术的演进本身并未停止。虽然互联生态变得封闭，但边缘创新依然活跃。中小企业、开源社区以及新兴的人工智能服务仍在努力突破这些限制，寻找到新的连接点和整合方式。这种生态的多样化，或许能在长期形成新的格局，重新定义互联的含义。 总体来看，从Web 2.0的自动开放，到如今看似不再自由的数字围墙，互联网的发展反映出技术进步与商业利益的复杂互动。
我们需要对这场变革保持清醒，理解限制造就的同时，也在催生新的机遇。对于用户而言，认识数字生态变化，合理利用各种平台资源，将是适应未来数字生活的关键。面对防线升起的现实，我们需要从开放梦想走向务实探索，推动生态持续健康发展，为下一阶段的网络时代奠定基础。
