Palantir Technologies CEO’su Alex Karp, büyük kurumsal müşterilere satılan token bazlı yapay zeka hizmetlerinin, ödenen bedeli çoğu zaman karşılamadığını savunarak OpenAI ve Anthropic’i “değer üretmeyen” kullanım üzerinden gelir elde etmekle eleştirdi.
Öne Çıkan Başlıklar
- Karp’a göre şirketler, somut sonuç üretmeyen AI token’ları için yüksek faturalar ödüyor.
- Sağlayıcıların bu süreçte, müşterilerin gizli bilgi birikimine ve rekabetçi içgörülerine de erişebildiğine dikkat çekiyor.
- Tartışma, yapay zekâda fiyatlamanın kullanım üzerinden mi yoksa iş sonuçlarına göre mi yapılması gerektiği sorusunu büyütüyor.
Yapay Zekâda Token Fiyatlaması
Karp, CNBC’ye verdiği röportajda, yaptığı açıklamalarda şirketlerden, modellerin işlediği token sayısına göre ücret alınan ekonomiyi doğrudan hedef aldı.
“Eğer bu kadar değerliyse neden token üzerinden fiyatlıyorlar?” diyen Karp, sağlayıcıların bunun yerine müşteriye yarattıkları gerçek iş değeri üzerinden pay almaları gerektiğini savundu.
Karp, şirketlerin kendi iç verilerini ve iş akışlarını dış modellerle entegre ettiklerinde, sahip oldukları özgün bilgi birikimini fiilen devre dışı bırakma riskiyle karşı karşıya kaldıklarını da belirtti. Ona göre kurumlar, yüksek AI harcamalarına rağmen verimlilikte beklenen sıçramayı göremedikleri için giderek daha huzursuz.
Bu eleştiriler, Palantir’in ticari konumuyla da örtüşüyor; zira şirket, modelleri, veriyi ve operasyonel sistemleri kontrollü ortamlarda bir araya getiren yazılımlar satıyor.
Yine de Karp’ın çıkışı, maliyetler, veri yönetişimi ve ilk yapay zeka projelerinden gelen zayıf getiriler konusunda, genel kurumsal rahatsızlığın da sözcülüğünü yapıyor.
Ayrıca Oku: Bitget, atıl stablecoin bakiyelerine getiri sunan Cash Plus’ı başlattı
Kurumsal Yapay Zekâ Getirisi
Karp’ın itirazının merkezinde, teknik çıktı ile iş sonuçları arasındaki uçurum var. Token bazlı faturalama, bir modelin ne kadar metin veya veri işlediğini ölçüyor; ancak bu işin ciroyu artırıp artırmadığını, maliyeti düşürüp düşürmediğini veya karar kalitesini iyileştirip iyileştirmediğini göstermiyor.
Kurumsal alıcılar daha seçici hale geldikçe bu ayrım daha kritik hale geliyor.
Sam Altman da yöneticilerin artık yapay zeka harcamaları ve verimliliği en önemli gündem maddeleri arasına aldığını kabul etmişti. Şirketler, daha ucuz modelleri test ediyor ve işleri birden fazla sağlayıcıya dağıtarak maliyeti optimize etmeye çalışıyor.
Karp, çıktı odaklı bir fiyatlama modeli öneriyor. Buna göre, yapay zeka satıcısı, ölçülebilir performans iyileşmeleriyle bağlantılı bir ücret alacak. Böyle bir yaklaşım, sonuç üretmeyen kullanımdaki harcamaları sınırlayabilir; ancak bunun için hem tedarikçi hem de müşteri tarafında “değerin” nasıl tanımlanacağı ve ölçüleceği konusunda net mutabakat gerekiyor.
Bu fiyatlama tartışması, genel amaçlı büyük dil modellerinin rutin işleri dönüştüreceği beklentisiyle şekillenen hızlı kurumsal benimseme sürecinin ardından geliyor. Pilot projeler olgunlaşırken, alıcıların odağı model kabiliyetinden mülkiyet haklarına, güvenliğe ve belgelenmiş finansal geri dönüşlere kayıyor.
Sıradaki Haber: Stablecoin piyasası, likiditenin daralmasıyla Mayıs zirvesinden bu yana 10 milyar dolar eridi