El director ejecutivo de Palantir Technologies, Alex Karp, lanzó una dura crítica al modelo de negocio dominante de la industria de la IA el 1 de julio de 2026, argumentando que la estructura de precios basada en tokens iniciada por OpenAI y Anthropic es fundamentalmente defectuosa.

En un evento en el que se destacó la creciente asociación de Palantir con NVIDIA para implementaciones seguras de IA, Karp dijo que el modelo de precios por token utilizado por los principales laboratorios de IA representa una mala asignación de recursos y propiedad intelectual. "Algo salió completamente mal" con el enfoque, declaró Karp, según la cobertura de CNBC, Yahoo Finance y muchos otros medios.

Los comentarios representan una de las críticas públicas más agudas a la economía predominante en la industria de la IA por parte de un importante ejecutivo tecnológico. Para un análisis continuo de la estrategia comercial de IA, siga nuestra cobertura de la industria de la IA en AI Buzz Wire.

El caso en contra del precio de los tokens

El modelo basado en tokens, en el que los clientes pagan por unidad de texto procesado por un modelo de IA, se ha convertido en el mecanismo de fijación de precios estándar en toda la industria de la IA. OpenAI, Anthropic, Google y otros cobran en función del consumo de tokens, creando una economía basada en el uso similar a la facturación de servicios públicos.

Karp argumentó que este modelo incentiva el desperdicio y no protege la propiedad intelectual. Sugirió que las empresas deberían, en cambio, cambiar hacia modelos abiertos que puedan ejecutarse en infraestructura interna, dando a las organizaciones un mayor control sobre sus datos y costos. Esto se alinea con la propia estrategia de Palantir de implementar IA dentro de entornos seguros y controlados para clientes gubernamentales y empresariales.

La crítica se hace eco del creciente debate de la industria sobre la sostenibilidad de la economía basada en tokens. Como informó TechCrunch, el proveedor de neonube Together AI señaló que la adopción del modelo de código abierto se ha triplicado en el último año a medida que las empresas buscan alternativas a los costosos tokens de modelos fronterizos.

La asociación de seguridad Palantir-NVIDIA

Los comentarios de Karp se produjeron cuando Palantir profundizó su colaboración con NVIDIA en implementaciones soberanas de IA para agencias gubernamentales de EE. UU. La asociación se centra en proporcionar una infraestructura de IA local segura que no dependa de API de nube externas ni de servicios basados ​​en tokens.

Este enfoque contrasta marcadamente con el modelo ofrecido por OpenAI y Anthropic, donde los datos de los clientes se procesan en los propios servidores de los laboratorios de IA. Para los clientes gubernamentales y de defensa preocupados por la soberanía de los datos, el modelo Palantir-NVIDIA ofrece un mayor control, aunque a un costo inicial más alto.

Karp posicionó la asociación como evidencia de que el futuro de la IA empresarial radica en implementaciones controladas a nivel de infraestructura en lugar de llamadas API basadas en el consumo. Sostuvo que el enfoque de la industria de la IA en maximizar el consumo de tokens la ha llevado a subestimar la seguridad, la protección de la propiedad intelectual y la sostenibilidad a largo plazo.

Un ajuste de cuentas más amplio de la industria

La crítica de Karp llega en un momento de intensificación del escrutinio de los modelos de negocio de la IA. Empresas de todos los sectores han informado de presiones sobre sus presupuestos a medida que aumenta el uso de la IA, y algunas organizaciones controlan el gasto en herramientas de IA. Una investigación de Gartner ha advertido que los costos de codificación de IA podrían rivalizar con los salarios de los desarrolladores dentro de dos años si continúan las tendencias actuales de precios.

Mientras tanto, el movimiento de la IA de código abierto sigue ganando impulso. Los modelos Llama de Meta, DeepSeek, Mistral y la familia Qwen de Alibaba han reducido la brecha de rendimiento con modelos de frontera propietarios, brindando a las empresas alternativas viables a los costosos servicios basados ​​en API.

El argumento de Karp de que la industria debería girar hacia modelos de peso abierto y alejarse del consumo de tokens podría resonar entre los compradores empresariales preocupados por los costos. Sin embargo, los laboratorios de IA responden que sus precios reflejan los enormes costos de entrenar y ejecutar modelos de frontera, y que el modelo basado en el consumo permite a los clientes pagar solo por lo que usan.

Es poco probable que el debate se resuelva pronto, pero las críticas de alto perfil de Karp garantizan que seguirá siendo una conversación central en la evolución de la industria de la IA.

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