CEO Palantir Technologies Алекс Карп звинуватив OpenAI та Anthropic у нав’язуванні бізнесу токен‑орієнтованих AI‑сервісів, які часто не дають відчутної економічної віддачі для великих корпорацій.
Ключові тези:
- За словами Карпа, компанії платять за AI‑токени, не отримуючи результатів, які б виправдовували такі витрати.
- Він наголосив, що провайдери можуть також отримувати доступ до закритих знань та конкурентної інформації клієнтів.
- Критика підсвічує ширшу дискусію: прив’язувати ціну ШІ до обсягу використання чи до бізнес‑результатів.
Ціноутворення на AI‑токени
Карп висловився в інтерв’ю CNBC, де поставив під сумнів економічну логіку тарифів, що ґрунтуються на кількості токенів, опрацьованих AI‑моделлю під час розмови.
«Чому вони беруть гроші за токени, якщо це настільки цінно?» — заявив Карп, натякаючи, що постачальники мали б заробляти, отримуючи частку створеної для клієнта вартості, а не за сам факт обробки тексту чи даних.
Він також попередив, що підприємства ризикують віддати свою унікальну експертизу, коли під’єднують внутрішні дані та процеси до зовнішніх моделей. За його словами, дедалі більше компаній розчаровані: витрати на AI‑інструменти стрімко зростають, а продуктивність та фінансовий ефект — ні.
Така критика прямо підтримує комерційну позицію Palantir, яка продає програмне забезпечення для об’єднання моделей, даних і операційних систем у контрольованих середовищах підприємства.
Водночас заяви Карпа відображають ширшу корпоративну тривогу щодо вартості впровадження ШІ, управління даними та слабкого повернення інвестицій на ранніх етапах розгортання технології.
Читайте також: Bitget запускає Cash Plus для нарахування прибутку на незадіяні баланси стейблкоїнів
Віддача від корпоративного ШІ
Аргументація Карпа фокусується на розриві між технічним результатом і бізнес‑ефектом. Білінг за токени вимірює лише обсяг тексту або даних, які обробляє модель, але не показує, чи зростає від цього виручка, чи знижуються витрати, чи покращується якість управлінських рішень.
Ця різниця стає критичною, оскільки корпоративні замовники поводяться більш вибірково.
Сем Альтман визнавав, що витрати на ШІ та його ефективність перетворилися на ключову тему для топ‑менеджменту. Компанії тестують дешевші моделі та розподіляють навантаження між кількома постачальниками.
Карп пропонує перейти до моделі ціноутворення, прив’язаної до результату: провайдер ШІ отримує винагороду, якщо досягнуто вимірюваний економічний ефект. Такий підхід може скоротити витрати на неефективне використання AI, але потребує чіткого погодження між сторонами, як саме рахувати створену вартість.
Суперечка розгортається після кількох років швидкого корпоративного впровадження ШІ, коли від загальних моделей очікували радикальної оптимізації рутинних задач. У міру того як пілотні проєкти дорослішають, клієнти зміщують фокус з «можливостей моделі» на питання володіння даними, безпеки та документованої окупності інвестицій.
Читайте далі: Ринок стейблкоїнів скоротився на $10 млрд від травневого піку на тлі зменшення криптоліквідності