社会资本创始人兼风险投资家查马斯·帕里哈皮蒂亚 (Chamath Palihapitiya) 周日支持微软公司首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 的警告，即依赖封闭人工智能模型的公司可能会花钱，同时暴露宝贵的机构专业知识，从而有效地“为情报付出两次代价”。

纳德拉警告人工智能的第二次成本

“他是对的，”帕里哈皮蒂亚在 X 上写道，回应社会资本对纳德拉“反向信息悖论”的总结。

他是对的。 https://t.co/pcbecIGs0q

— Chamath Palihapitiya (@chamath) 2026 年 10 月 4 日

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纳德拉认为，企业通过代币或订阅费支付一次费用，然后通过他们在使人工智能变得有用时透露的知识支付费用。他在 7 月份写道：“本质上，你要为情报付出两次代价，一次是用金钱，另一次是用更有价值的东西：你必须透露的专有知识，才能使情报发挥作用。”

这些知识可以出现在提示、代理工具调用、评估和人工更正中。纳德拉表示，每一次纠正都可以成为“制度知识”，创造出社会资本所描述的学习循环，在这个循环中，重复的互动变得越来越有价值。 Palihapitiya 单独指出，更便宜的开放权重模型正在迅速缩小能力差距，引发了企业应该向封闭模型提供商支付多少费用的问题。

Social Capital 9 月份的研究发现，领先的开放权重模型比公开评估的最佳封闭前沿系统大约落后四个月，同时为企业提供了对数据、基础设施和定制的更多控制权。

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企业数据政策使索赔变得复杂

“支付两次”的说法并不意味着每个企业提示都会自动训练提供商的基础模型。微软表示，Microsoft 365 Copilot 中的提示、响应和组织数据不会用于训练基础模型。

OpenAI 同样表示，ChatGPT 业务、企业和 API 数据默认被排除在培训之外，除非客户明确选择加入。路透社在上周的一份报告中表示，OpenAI 重申，未经同意，业务数据不会用于培训。

数据共享可能会扭转人工智能经济学

经济甚至可以逆转。根据其网站，OpenAI 向自愿共享符合条件的输入和输出以改进模型的客户提供免费的 API 代币，其中包括某些较大模型的每日最多 100 万个代币。

帕里哈皮蒂亚早些时候还认为，开源人工智能可以为公司提供更多控制权并降低成本。