**팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies)**의 CEO **알렉스 카프(Alex Karp)**가 **오픈AI(OpenAI)**와 앤트로픽(Anthropic)을 공개적으로 겨냥했다. 그는 이들이 판매하는 토큰 기반 AI 서비스가 대형 기업 입장에서 “측정 가능한 가치”를 거의 만들어내지 못하면서도 과도한 비용을 요구하고 있다고 비판했다.
핵심 내용
- 카프는 기업들이 AI 토큰 사용료를 치르면서도 그 지출을 정당화할 만한 성과를 얻지 못하고 있다고 지적했다.
- 공급업체가 고객사의 내부 지식과 경쟁에 민감한 인사이트에 접근할 수 있는 통로를 동시에 확보하고 있다고 경고했다.
- 이번 발언은 AI 가격 체계를 사용량 중심으로 둘 것인지, 실제 비즈니스 성과와 연동할 것인지를 둘러싼 광범위한 논쟁을 반영한다.
AI 토큰 과금 구조 도마에
카프는 CNBC 인터뷰에서 이 같은 문제 제기를 내놓으며, AI 모델이 처리한 토큰 수에 비례해 기업에 비용을 청구하는 현행 경제적 논리를 정면으로 반박했다. 관련 발언은 이 보도에서 상세히 소개됐다.
그는 “그렇게 가치가 크다면서, 왜 토큰 수로 돈을 받느냐”고 반문하며, 공급업체가 토큰 사용량이 아니라 고객에게 실제로 만들어준 가치의 일부를 가져가는 구조여야 한다고 주장했다.
카프는 또, 기업이 내부 데이터와 워크플로를 외부 대형 모델에 연결하는 순간 핵심 노하우를 넘겨줄 위험을 안게 된다고 경고했다. 막대한 AI 예산을 집행했음에도 생산성 개선이 미미하다고 느끼는 기업의 불만이 점점 커지고 있다는 것이다.
이번 비판은 팔란티어의 사업 전략과도 직결된다. 팔란티어는 다양한 모델과 데이터를 내부 운영 시스템과 결합하되, 기업이 자체 통제 가능한 환경에서 이를 운용하도록 돕는 소프트웨어를 판매한다.
그럼에도 카프의 발언은 개별 기업 이해관계를 넘어, AI 도입 초기 국면에서 드러난 높은 비용, 데이터 거버넌스 우려, 기대 이하의 투자 회수율(ROI)에 대한 전반적인 불안감을 대변한다는 평가가 나온다.
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엔터프라이즈 AI, 성과와 과금의 괴리
카프의 문제 제기는 “기술적 출력”과 “비즈니스 성과”의 간극에 초점을 맞춘다. 토큰 과금은 모델이 얼마나 많은 텍스트와 데이터를 처리했는지를 잴 뿐, 그 결과가 실제로 매출 증대, 비용 절감, 의사결정 고도화로 이어졌는지는 보여주지 못한다.
이 차이는 AI 도입에 점점 더 선별적으로 접근하는 기업들에 중요해지고 있다.
샘 알트만(Sam Altman) 역시 최근 발언에서, AI 비용과 효율성 관리가 이제 주요 임원진의 핵심 이슈가 됐다고 인정했다. 기업들은 더 저렴한 모델을 시험하고, 여러 공급업체를 병행 활용하는 방식으로 작업을 분산시키고 있다.
카프는 이에 대한 대안으로 ‘성과 연동형(pricing-by-outcome)’ 모델을 제안해 왔다. AI 벤더의 보상을 매출·비용·운영 지표 등 측정 가능한 실적 개선에 연동시키자는 구상이다. 이 방식은 생산성이 낮은 사용량에 대한 불필요한 지출을 줄일 수 있지만, 기업과 공급업체가 “가치를 어떻게 산정할 것인지”에 대해 합의를 이뤄야 한다는 부담이 따른다.
이번 논쟁은 범용 대형 모델이 기업의 일상 업무를 혁신할 것이라는 기대 속에 몇 년간 빠르게 진행된 엔터프라이즈 AI 도입의 다음 국면을 보여준다. 시범 사업(PoC)과 파일럿 단계가 성숙해지면서, 수요자들은 모델의 ‘능력’보다 데이터 소유권, 보안 체계, 그리고 문서화 가능한 투자 수익률에 더욱 촛점을 맞추는 분위기다.