CEO Palantir Technologies Alex Karp cáo buộc OpenAI và Anthropic đang “thổi phồng” các dịch vụ AI tính phí theo token, trong khi trên thực tế lại tạo ra rất ít giá trị đo lường được cho các tập đoàn lớn.
Các điểm chính:
- Karp cho rằng doanh nghiệp đang trả tiền cho token AI nhưng không thu được kết quả xứng đáng với chi phí.
- Ông lập luận rằng nhà cung cấp còn có thể “hưởng ké” kiến thức độc quyền và thông tin cạnh tranh của khách hàng.
- Những chỉ trích này phản ánh tranh luận rộng hơn: giá AI nên gắn với mức sử dụng hay với kết quả kinh doanh.
Giá token AI
Karp đưa ra quan điểm trong một cuộc phỏng vấn với CNBC, nơi ông chất vấn logic kinh tế phía sau việc tính phí doanh nghiệp dựa trên số lượng token mà mô hình AI xử lý, theo một bài viết.
“Nếu nó thực sự giá trị đến thế, tại sao họ lại tính tiền theo token?”, Karp nói, lập luận rằng nhà cung cấp nên được hưởng một phần giá trị thực tế mà hệ thống AI tạo ra cho khách hàng, thay vì tính tiền theo dung lượng xử lý.
Ông cũng cảnh báo các doanh nghiệp có nguy cơ “đem nộp” kiến thức độc quyền khi kết nối dữ liệu nội bộ và quy trình vận hành của mình với các mô hình bên ngoài. Theo Karp, nhiều công ty đang ngày càng thất vọng sau khi đổ tiền vào công cụ AI nhưng không thấy năng suất cải thiện tương xứng.
Những phê phán này cũng góp phần bảo vệ vị thế thương mại của Palantir, vốn bán phần mềm cho phép kết hợp mô hình, dữ liệu và hệ thống vận hành trong một môi trường kiểm soát chặt chẽ.
Tuy vậy, phát biểu của ông phản ánh mối lo ngại rộng hơn trong giới doanh nghiệp về chi phí, quản trị dữ liệu và mức độ sinh lời còn yếu của các dự án AI giai đoạn đầu.
Đọc thêm: Bitget ra mắt Cash Plus trả lợi suất cho số dư stablecoin nhàn rỗi
Hiệu quả AI trong doanh nghiệp
Lập luận của Karp xoay quanh khoảng cách giữa đầu ra kỹ thuật và kết quả kinh doanh. Cách tính tiền theo token chỉ đo được lượng văn bản hay dữ liệu mà mô hình xử lý, nhưng không phản ánh liệu công việc đó có giúp tăng doanh thu, cắt giảm chi phí hay cải thiện chất lượng quyết định hay không.
Sự khác biệt này ngày càng quan trọng khi khách hàng doanh nghiệp trở nên chọn lọc hơn.
Sam Altman cũng thừa nhận chi phí và hiệu suất sử dụng AI đang trở thành mối quan tâm trung tâm của giới lãnh đạo, trong bối cảnh các doanh nghiệp thử nghiệm mô hình rẻ hơn và phân bổ công việc cho nhiều nhà cung cấp khác nhau.
Karp đề xuất mô hình định giá dựa trên kết quả (outcome-based pricing), theo đó nhà cung cấp AI được trả công gắn trực tiếp với các chỉ số cải thiện có thể đo lường. Cách làm này có thể giúp cắt giảm chi tiêu cho những lượt sử dụng kém hiệu quả, nhưng đồng thời yêu cầu doanh nghiệp và nhà cung cấp phải thống nhất rõ ràng về phương pháp tính giá trị.
Tranh cãi nổ ra trong bối cảnh nhiều năm doanh nghiệp ồ ạt triển khai AI với kỳ vọng mô hình tổng quát sẽ thay đổi hoàn toàn công việc thường nhật. Khi các chương trình thử nghiệm bước sang giai đoạn trưởng thành, người mua đang chuyển trọng tâm từ “mô hình làm được gì” sang “ai sở hữu dữ liệu, mức độ an toàn và tỷ suất lợi nhuận thực tế”.
Bài tiếp theo: Thị trường stablecoin bốc hơi 10 tỷ USD từ đỉnh tháng 5 khi thanh khoản crypto co hẹp