**팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies)**의 알렉스 카프(Alex Karp) 최고경영자(CEO)가 **오픈AI(OpenAI)**와 앤스로픽(Anthropic)이 토큰 기반 과금 구조로 대기업에 AI 서비스를 과대 판매하고 있다며, “실제로는 측정 가능한 사업 가치가 거의 나오지 않는다”고 직격했다.
핵심 내용
- 카프는 “기업들이 토큰 비용은 치르고 있지만, 그 지출을 정당화할 만한 결과를 받지 못하고 있다”고 말했다.
- 또 AI 공급사가 고객사의 내부 지식과 경쟁 민감 정보를 흡수할 수 있다는 ‘정보 비대칭’ 우려를 제기했다.
- 이번 발언은 AI 가격을 ‘사용량’ 기준으로 봐야 하는지, 아니면 ‘사업 성과’ 기준으로 재설계해야 하는지를 둘러싼 더 큰 논쟁의 연장선에 있다.
AI 토큰 가격 논쟁
카프는 CNBC 인터뷰에서 관련 발언을 내놓으며, “기업이 AI 모델이 처리한 토큰 수에 따라 요금을 내는” 현행 과금 구조의 경제성을 정면으로 문제 삼았다.
그는 “그렇게 가치가 크다면서 왜 ‘토큰 수’로 요금을 받느냐”고 반문하며, 공급사들이 고객에게 실제로 창출한 경제적 가치의 일부를 가져가는 ‘성과 연동형 모델’이 더 합리적이라고 주장했다.
카프는 또, 기업이 내부 데이터와 워크플로를 외부 AI 모델에 연결하는 순간, 고유한 노하우와 산업 인사이트를 사실상 외부에 내주는 위험이 커진다고 지적했다. 막대한 AI 예산을 투입했음에도 생산성 향상이 눈에 띄지 않자, 기업들의 불만이 빠르게 쌓이고 있다는 설명이다.
이번 비판은 팔란티어의 사업 포지셔닝과도 직접 맞닿아 있다. 팔란티어는 여러 AI 모델과 데이터, 운영 시스템을 기업 내부의 통제된 환경에서 통합·구동하는 소프트웨어를 판매한다. 외부 범용 모델에 데이터와 통제권을 넘기지 말고, 자체 환경 내에서 모델을 조합해 쓰라는 메시지와 맞물린다.
다만 카프의 발언은 자사 이해관계를 넘어, AI 도입 초기 단계에서 드러난 고비용·저효율 구조와 데이터 거버넌스에 대한 전방위적인 기업들의 불안을 대변한다는 평가다.
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기업용 AI, 투자 대비 성과 논쟁
카프의 문제의식은 “기술적 출력”과 “사업 성과” 사이의 괴리에 맞춰져 있다. 토큰 기반 과금은 모델이 처리한 텍스트·데이터의 양을 재는 데는 유효하지만, 그 작업이 매출 확대, 비용 절감, 의사결정 개선으로 이어졌는지는 보여주지 못한다.
이 구분은 AI 구매자들이 점점 더 ‘선별적 소비자’로 변하면서 중요성이 커지고 있다. 샘 알트만(Sam Altman) 역시 AI 지출과 효율성이 경영진의 핵심 의제로 떠올랐다고 인정했으며, 많은 기업이 더 저렴한 모델을 시험하거나 여러 공급사에 업무를 분산하는 움직임을 보이고 있다.
카프는 AI 공급사가 고객에게 제공한 가시적인 성과에 수수료를 매기는 ‘성과 기반 가격제’를 제안한다. 이런 구조에서는 의미 없는 사용량에 대한 비용 지출을 줄일 수 있지만, 무엇을 어떻게 ‘가치’로 산정할지에 대해 공급사와 고객사가 미리 합의해야 하는 난제가 따른다.
이번 논쟁은 범용 대형 언어 모델이 단순·반복 업무를 혁신할 것이라는 기대를 바탕으로, 기업들이 앞다투어 AI를 도입한 수년의 흐름 뒤에 나온 것이다. 파일럿 프로젝트가 성숙 단계에 접어들면서, 기업들은 모델의 ‘능력’ 자체보다는 데이터 소유권, 보안, 그리고 입증 가능한 투자수익률(ROI)에 더 무게를 두기 시작했다.
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