企业，都在教这个模型怎么取代自己。AI 公司一手收他们的 token 费，一手积累关于其业务的深度认知。

这就是 Karp 用"偷"这个字的原因。他说，自己接触的每一位企业高管私下都在暴怒，公开场合却一言不发。没有人愿意当那个得罪了 AI 公司、然后发现自己的竞争对手就是用自己泄露的数据训练出来的 CEO。整个 AI 行业的估值建立在一个假设上：前沿大模型能持续创造不可替代的价值，值得企业无限砸钱买算力。但客户已经不信这个故事了。他们觉得自己在被收税、被监视、被复制，而且毫无反制手段。当企业停止相信的那一刻，整个估值就要开始崩塌了。

我的个人看法
虽然 Palantir 自己干的事情也没有多光彩（甚至更见不得光），但就这件事来说，他说的很对。基本上，OpenAI、Anthropic 这些公司现在的盈利循环是这样的：

这些公司用 LLM 善于产出原型设计的强项，说服投资人，并炒热舆论，优先在投资界形成 AI 优先的共识。
企业不管相信与否，为了吸引投资，或保持市场信心，哪怕就是卖个袜子，他们也会去接入 LLM。然而，几乎每个企业内部有许多业务机密与相关数据，这种做法不但可能造成商业机密被这些公司获取，更有可能让 LLM 学会各个行业的工作流，这会进一步加剧社会大众对 AI 取代人类的焦虑。而这种焦虑，又会进一步加剧投资人对 LLM 的投资热度，形成恶性循环。
这些公司会用获取到大量的工作流，业务逻辑，数据库、API 及其文档等语料继续迭代 LLM，同时囤积算力设备，提高其他企业进入这一领域的算力门槛。众所周知，LLM 的训练成果基本上只取决于数据和算力。
这些公司用获得的 LLM 训练优势（请注意，这其中只存在非常少量算法方面的优势，而且这种优势通常只有 6-8 个月的迭代周期）反复加强投资界共识，形成盈利闭环，这是一种典型的投资泡沫操作。
从某种程度上，他们已经形成了垄断。所以，无论 deepseek 做的叫开源，还是所谓更专业的说法：开放权重，恐怕