全球AI大厂正普遍面临优质训练数据枯竭的困境，迫使其调整隐私政策，默认使用个人用户数据来“喂养”模型，这不仅验证了李彦宏七年前关于隐私与便利权衡的论断，也揭示了“递归之诅咒”对真实数据的刚性需求。然而，在产业试图通过数据获取加速智能演进的同时，由人为失误和产品设计缺陷导致的数据泄露风险、以及低质公开数据的弊端，共同构筑了AI时代数据伦理与商业模式的复杂挑战，亟需在技术、商业和治理层面达成新的平衡。