Генеральный директор Palantir Technologies Алекс Карп обвинил OpenAI и Anthropic в том, что они «перепродают» услуги ИИ с оплатой за токены, которые, по его словам, часто не дают крупным компаниям ощутимой бизнес-отдачи.
Ключевые тезисы:
- По словам Карпа, корпоративные заказчики платят за токены ИИ, не получая результатов, оправдывающих такие затраты.
- Он утверждает, что провайдеры при этом могут получить доступ к закрытым знаниям и конкурентной информации своих клиентов.
- Критика вписывается в более широкий спор о том, должна ли цена ИИ отражать объем использования или реальные бизнес-результаты.
Ценообразование на токены ИИ
Карп высказался в интервью CNBC, поставив под сомнение экономику модели, при которой с компаний берут плату в зависимости от числа токенов, обрабатываемых ИИ‑моделью.
«Почему они берут деньги за токены, если это так ценно?» — заявил Карп, настаивая, что провайдеры должны зарабатывать долю от добавленной стоимости, которую их системы создают для клиентов.
Он также предупредил, что компании рискуют утратить контроль над своим ноу-хау, когда подключают внутренние данные и бизнес‑процессы к внешним моделям. По словам Карпа, корпорации все чаще испытывают разочарование после крупных вложений в инструменты ИИ, которые не привели к сопоставимому росту продуктивности.
Такая позиция напрямую поддерживает коммерческие интересы Palantir: компания продает ПО, которое позволяет объединять модели, данные и операционные системы в контролируемых контурах заказчика.
Тем не менее его заявления отражают и более широкий запрос корпоративного сектора — на снижение затрат, усиление управления данными и повышение отдачи от первых проектов в области ИИ.
Читайте также: Bitget запускает Cash Plus для начисления доходности на незадействованные стейблкоины
Окупаемость корпоративного ИИ
Аргументация Карпа строится вокруг разрыва между технологическим результатом и бизнес‑эффектом. Оплата по токенам отражает лишь объем текста или данных, который обрабатывает модель, но не показывает, выросла ли выручка, сократились ли издержки или улучшилось ли качество управленческих решений.
Это различие становится принципиальным по мере того, как корпоративные заказчики ужесточают критерии отбора. Сэм Олтман признавал, что расходы на ИИ и его эффективность стали центральной темой для топ‑менеджеров, а компании тестируют более доступные модели и распределяют задачи между несколькими провайдерами.
Карп предлагает модель оплаты по результату, при которой поставщик ИИ получает вознаграждение, привязанное к измеряемым улучшениям. Такой подход может сократить траты на неэффективное использование, однако потребует от компаний и вендоров выработать согласованные метрики оценки создаваемой ценности.
Спор разворачивается на фоне нескольких лет стремительного внедрения корпоративного ИИ, подпитанного ожиданиями, что универсальные модели радикально изменят рутинную работу. По мере того как пилотные проекты выходят на стадию масштабирования, фокус заказчиков смещается с «мощности модели» на вопросы владения и безопасности данных, а также на формализованную окупаемость инвестиций.
Читайте далее: Рынок стейблкоинов потерял $10 млрд от майского пика на фоне сжатия ликвидности в криптоиндустрии