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查马斯·帕里哈皮蒂亚在追问：投入人工智能的巨额资金，是否真的为除了少数几家已从中获利的公司之外的其他企业带来了回报？
这位社会资本（Social Capital）创始人于7月17日和18日在X平台连发两帖，直指AI实验室在训练自身模型与对待其他复制其成果的同行时，采取的是双重标准。随后，他点出自己注意到的一个现象：那些主导着SEC（美国证券交易委员会）文件的流行词汇，往往随着时间的推移而失去热度——这显然是在影射当前AI与智能体技术的热潮。
他写道：“眼下，每个人都像抓住救命稻草一样扑向AI。但这些人至今未能展示出可重复、经过审计、可验证的投资回报率，即便他们的资本支出和运营支出正随着AI相关的一切代币成本而不断攀升。”
优步、微软和Meta已经开始削减AI预算，原因是麦肯锡的一项调查显示，大多数公司并未从生成式AI中看到任何收益影响。其他批评者则无法预见一个不被某次重大失误拖垮整个市场的未来。
AI实验室是否遵循了不同规则？
上周五，帕里哈皮蒂亚对Anthropic（以及延伸至OpenAI等前沿模型领域的其他参与者）发起抨击。他引用了Anthropic的Fable模型关于蒸馏（distillation）的评估——即利用一个模型的输出来训练一个更便宜的竞争模型。帕里哈皮蒂亚指出，蒸馏作为一个道德问题，确实存在争议。他强调，这些实验室自身正是建立在开放互联网的基础之上，包括受版权保护的书籍、文章和代码等。如今，这些曾依赖从全球抓取资源来训练前沿模型的公司，却反过来反对别人用同样的方式对待它们。
大型科技公司的预算终于要被控制了吗？
泡沫正是大型科技公司如今试图挤掉的。优步2026年的AI预算在大约四个月内就已耗尽。该公司不得不将编码工具的使用上限设为每位员工每项工具1500美元，据悉这一情况通过内部仪表盘进行监控。微软正在其体验与设备部门逐步淘汰Claude Code许可证，转而鼓励工程师使用GitHub Copilot CLI——一份内部备忘录将此举称为“刻意的基准测试”。Meta的首席技术官安德鲁·博斯沃思在4月的一份备忘录中表示：“所有的动作并不等于进步，仅凭代币使用量也不能衡量任何形式的实际影响。”麻省理工学院NANDA倡议对跨行业的企业AI试点项目进行了研究，发现其中95%的项目根本没有产生任何可衡量的财务回报。
AI行业是否过于集中，以至于无法安全失败？
科技评论家埃德·齐特龙本周警告称，OpenAI已成为“近期经济史上最大的负债之一”，并指出其失败将相当于AI时代的雷曼兄弟时刻。据他测算，OpenAI计划今年在计算方面投入超过500亿美元，已向微软、亚马逊和甲骨文承担了约7480亿美元的债务，并在2025年以130.7亿美元的收入录得385亿美元的净亏损。甲骨文已承诺投入超过3400亿美元为OpenAI建设基础设施，但其信用评级被标普全球下调至最低投资级，而OpenAI被列为关键风险因素。
这正是帕里哈皮蒂亚所质疑的现状：少数几家公司处于数万亿美元承诺支出的中心，然而对大多数买家而言，回报仍未得到证实。帕里哈皮蒂亚承认AI是真实的，并补充说“这是我们有生之年最具决定性的变革”。但他希望改变的是，回报应该开始惠及更多公司，而不仅仅是少数几家。他写道：“我们正处于早期阶段，少数几家公司在我们的慷慨投入中赚取了所有利润。这必须重新调整，才能让所有人共赢。”
