CEO Palantir Technologies Alex Karp cáo buộc OpenAI và Anthropic “thổi phồng” giá trị của các dịch vụ AI tính phí theo token, trong khi trên thực tế lại mang lại rất ít giá trị đo lường được cho các tập đoàn lớn.
Các ý chính:
- Karp cho rằng doanh nghiệp đang trả tiền cho token AI mà không thu được kết quả tương xứng với chi phí.
- Ông cảnh báo nhà cung cấp có thể tận dụng quyền truy cập vào tri thức độc quyền và dữ liệu cạnh tranh của khách hàng.
- Những chỉ trích này phản ánh tranh luận rộng hơn: AI nên được định giá theo mức sử dụng hay theo kết quả kinh doanh.
Cuộc tranh luận về giá token AI
Trong cuộc phỏng vấn với CNBC, Karp phát biểu thẳng thừng về mô hình kinh tế phía sau việc tính phí doanh nghiệp dựa trên số lượng token mà một mô hình AI xử lý.
“Nếu thực sự giá trị như vậy, tại sao họ lại tính tiền theo token?”, Karp đặt câu hỏi, lập luận rằng nhà cung cấp nên được hưởng một phần giá trị kinh tế thực tế mà hệ thống AI tạo ra cho khách hàng, thay vì chỉ bán năng lực xử lý.
Ông cũng cảnh báo doanh nghiệp có nguy cơ đánh mất tri thức nội bộ khi kết nối dữ liệu và quy trình vận hành lên các mô hình bên ngoài. Theo Karp, ngày càng nhiều công ty tỏ ra thất vọng sau khi đã chi mạnh cho công cụ AI nhưng năng suất và hiệu quả không cải thiện tương xứng.
Những lời chỉ trích này đồng thời phục vụ lợi ích thương mại của Palantir, bởi công ty đang cung cấp nền tảng phần mềm tích hợp mô hình, dữ liệu và hệ thống vận hành trong một môi trường kiểm soát chặt chẽ, hạn chế việc “rò rỉ” tài sản tri thức ra bên ngoài.
Dù vậy, phát biểu của Karp vẫn phản ánh mối quan ngại chung trong giới doanh nghiệp về chi phí, quản trị dữ liệu và tỷ suất sinh lời còn khiêm tốn từ những đợt triển khai AI đầu tiên.
Đọc thêm: Bitget ra mắt Cash Plus, trả lãi 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 phí theo token chỉ đo được mô hình đã xử lý bao nhiêu văn bản hay dữ liệu, nhưng không trả lời được liệu hoạt động đó có giúp tăng doanh thu, cắt giảm chi phí hay nâng chất lượng ra quyết định.
Sự khác biệt này trở nên quan trọng khi bộ phận mua sắm doanh nghiệp ngày càng khắt khe. Những người như Sam Altman cũng thừa nhận chi phí và hiệu suất AI giờ đã trở thành ưu tiên trọng tâm với giới lãnh đạo, trong bối cảnh các công ty thử nghiệm mô hình rẻ hơn và phân bổ khối lượng công việc cho nhiều nhà cung cấp khác nhau.
Karp đề xuất mô hình định giá dựa trên kết quả, trong đó nhà cung cấp AI được trả tiền gắn với những chỉ số cải thiện đo lường được. Cách tiếp cận này có thể giúp doanh nghiệp cắt giảm chi tiêu cho những lượt sử dụng kém hiệu quả, nhưng đổi lại đòi hỏi hai bên phải thống nhất phương pháp đo và phân bổ giá trị.
Tranh cãi hiện nay diễn ra sau nhiều năm doanh nghiệp ồ ạt thử nghiệm AI với kỳ vọng các mô hình đa năng sẽ thay đổi hoàn toàn công việc thường nhật. Khi các dự án thí điểm bước vào giai đoạn trưởng thành, tiêu chí đánh giá cũng dịch chuyển từ năng lực mô hình sang quyền sở hữu, an ninh dữ liệu và bằng chứng lợi nhuận cụ thể.
Bài tiếp theo: Thị trường stablecoin bốc hơi 10 tỷ USD từ đỉnh tháng 5 khi thanh khoản crypto suy giảm