Palantir Technologies CEO’su Alex Karp, büyük kurumsal müşterilere satılan token bazlı yapay zekâ hizmetlerinin “çoğu zaman ölçülebilir bir değer üretmediğini” savunarak OpenAI ve Anthropic’i aşırı satış yapmakla suçladı.
Öne Çıkan Noktalar:
- Karp, şirketlerin yapay zekâ token’larına ciddi para ödediğini ancak bu maliyeti haklı çıkaracak sonuçlar alamadığını söylüyor.
- Sağlayıcıların, müşterilerin sahip olduğu gizli bilgi ve rekabetçi içgörülere de erişim kazanabileceği uyarısında bulunuyor.
- Eleştiriler, yapay zekâda fiyatlamanın kullanım üzerinden mi yoksa iş sonuçları üzerinden mi yapılması gerektiğine dair daha geniş bir tartışmayı yansıtıyor.
Yapay Zekâda Token Fiyatlaması
Karp, CNBC’ye verdiği bir röportajda, şirketlerin bir yapay zekâ modelinin işlediği token sayısına göre ücretlendirilmesini temel alan mevcut iş modelinin mantığını sorguladı. Açıklamaları ilk olarak burada yer aldı.
“Madem bu kadar değerli, neden token üzerinden ücret alıyorlar?” diyen Karp, sağlayıcıların bunun yerine müşteriye yarattıkları somut katma değerden pay almaları gerektiğini savundu.
Karp’a göre, kurumlar iç verilerini ve iş akışlarını dış modellerle entegre ederken kendi özgün bilgi birikimlerini de fiilen devretme riskiyle karşı karşıya. Şirketlerin, yüksek lisans ve abonelik bedellerine rağmen verimlilikte bekledikleri sıçramayı göremedikleri için giderek daha fazla hayal kırıklığı yaşadığını anlatıyor.
Bu eleştiriler, Palantir’in ticari stratejisiyle de uyumlu: Şirket, farklı modelleri, veriyi ve operasyonel sistemleri tek bir kontrollü ortamda birleştirmeye odaklanan yazılımlar satıyor.
Öte yandan Karp’ın sözleri, kurumsal dünyada yapay zekâya ilişkin daha geniş kaygıları da görünür kılıyor: Yükselen maliyetler, veri yönetişimi, güvenlik ve erken dönem yapay zekâ projelerinden alınan zayıf geri dönüşler.
Ayrıca Oku: Bitget Launches Cash Plus To Pay Yield On Idle Stablecoin Balances
Kurumsal Yapay Zekâ Getirisi Tartışması
Karp’ın argümanının merkezinde, teknik çıktı ile iş sonuçları arasındaki makas yer alıyor. Token bazlı faturalama, bir modelin ne kadar veri veya metin işlediğini ölçüyor; ancak bu çalışmanın gelir artışı, maliyet düşüşü ya da karar kalitesi gibi iş hedeflerine ne kadar katkı sunduğunu göstermiyor.
Bu ayrım, kurumsal alıcıların daha seçici hale geldiği bir dönemde önem kazanıyor.
Sam Altman da şirket yönetimlerinin odağında artık yapay zekâ harcamaları ve verimlilik olduğunu kabul etmiş durumda; kurumlar daha ucuz modelleri test ediyor ve işleri birden çok sağlayıcıya dağıtarak maliyeti optimize etmeye çalışıyor.
Karp, “sonuç odaklı fiyatlama” modelini öneriyor: Buna göre yapay zekâ tedarikçisi, sağladığı ölçülebilir kazanıma göre ücret alacak. Bu yaklaşım, verimsiz kullanıma yapılan gereksiz harcamaları kısabilir; ancak tarafların “değerin” nasıl tanımlanacağı ve ölçüleceği konusunda uzlaşmasını gerektiriyor.
Tartışma, genel amaçlı büyük modellerin gündelik işleri kökten dönüştüreceği inancıyla son birkaç yılda hızla artan kurumsal benimsemenin ardından geliyor. Deneme ve pilot projeler olgunlaştıkça, alıcılar artık modelin ham kapasitesinden çok, sahiplik, güvenlik ve belgelenmiş yatırım getirisine odaklanmaya başlıyor.
Sonraki Haber: Stablecoin Market Sheds $10B From May Peak As Crypto Liquidity Contracts