Palantir Technologies行政總裁Alex Karp近日開腔，狠批OpenAI與Anthropic大力推銷以「代幣」（token）計價的AI服務，卻往往未能為大型企業帶來可量化的實質價值。
重點摘要
- Karp指企業為AI代幣買單，卻未收到與成本相符的業務成果。
- 他警告，供應商或可藉此接觸客戶的專有知識及競爭敏感資訊。
- 是次炮轟折射市場就AI應按「用量」還是「業績成果」定價的爭論升溫。
AI「代幣」收費模式受質疑
Karp在接受CNBC訪問時直指，按AI模型處理代幣數量向企業收費的做法，在經濟邏輯上站不住腳。
他反問：「如果AI真係咁有價值，點解要按代幣收費？」他主張，AI供應商更應按為客戶創造到的可量度價值分成，而非只計算運算用量。
Karp又指出，一旦企業將內部數據及工作流程接駁到外部大模型，等同冒上交出專有知識的風險。他形容不少公司在AI工具上已砸下重本，卻未見生產力有相稱提升，情緒正日漸不耐煩。
當然，這番批評亦間接有利Palantir的商業定位——該公司主打在受控環境內整合模型、數據及營運系統的企業級軟件。不過，他的言論同時反映更廣泛的企業焦慮：AI成本持續攀升、數據管治壓力增加，而早期部署帶來的財務回報卻未如理想。
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企業AI投資回報爭議
Karp的核心論點，是技術輸出與業務成果之間存在明顯斷層。所謂「按代幣計費」，只反映模型處理了多少文字或數據，卻無法回答關鍵問題：有否實際拉升收入、壓低成本，或改善決策質素。
隨着企業採購愈見謹慎，這種分別變得愈來愈重要。Sam Altman亦曾承認，AI開支與效率如今已成管理層關注焦點，許多公司開始試用更便宜的模型，並在多個供應商之間分流工作，以壓低成本及分散風險。
Karp提出以「成果為本」的收費模式：AI供應商的收入應與客戶獲得的量化收益掛鈎。這種設計有機會削減沒有實際效果的使用開支，但前提是企業與供應商之間，能就「價值」如何計算達成清晰共識與量度框架。
是次爭拗出現之際，企業AI應用在過去幾年經歷爆炸式試用期，市場一度相信通用大模型可徹底改造日常辦工流程。如今隨試點項目陸續成熟，買家焦點正從「模型幾勁」轉移到「數據及模型誰人擁有」、「安全邊界在哪裏」及「能否提供有文件支持的投資回報」。