Il CEO di Palantir Technologies, Alex Karp, ha lanciato una dura critica al modello di business dominante del settore dell'intelligenza artificiale il 1° luglio 2026, sostenendo che la struttura dei prezzi basata su token introdotta da OpenAI e Anthropic è fondamentalmente difettosa.
Intervenendo a un evento che ha evidenziato la partnership in espansione di Palantir con NVIDIA per implementazioni sicure di intelligenza artificiale, Karp ha affermato che il modello di prezzo per token utilizzato dai principali laboratori di intelligenza artificiale rappresenta un'allocazione errata delle risorse e della proprietà intellettuale. "Qualcosa è andato completamente storto" con questo approccio, ha dichiarato Karp, secondo la copertura di CNBC, Yahoo Finance e numerosi altri punti vendita.
I commenti rappresentano una delle critiche pubbliche più acute nei confronti dell’economia prevalente del settore dell’intelligenza artificiale da parte di un importante dirigente tecnologico. Per un'analisi continua della strategia aziendale dell'IA, segui la nostra copertura del settore dell'intelligenza artificiale su AI Buzz Wire.
Il caso contro i prezzi dei token
Il modello basato su token, in cui i clienti pagano per unità di testo elaborata da un modello di intelligenza artificiale, è diventato il meccanismo di prezzo standard nel settore dell’intelligenza artificiale. OpenAI, Anthropic, Google e altri addebitano tutti in base al consumo di token, creando un'economia basata sull'utilizzo simile alla fatturazione dei servizi pubblici.
Karp sostiene che questo modello incentiva gli sprechi e non riesce a proteggere la proprietà intellettuale. Ha suggerito che le aziende dovrebbero invece spostarsi verso modelli open-weight che possono essere eseguiti su infrastrutture interne, offrendo alle organizzazioni un maggiore controllo sui propri dati e costi. Ciò è in linea con la strategia di Palantir di implementare l’intelligenza artificiale in ambienti sicuri e controllati per clienti governativi e aziendali.
Le critiche fanno eco al crescente dibattito del settore sulla sostenibilità dell’economia basata sui token. Come riportato da TechCrunch, il fornitore di neocloud Together AI ha osservato che l'adozione del modello open source è triplicata nell'ultimo anno poiché le aziende cercano alternative ai costosi token del modello di frontiera.
Il partenariato per la sicurezza Palantir-NVIDIA
Le osservazioni di Karp sono arrivate mentre Palantir approfondiva la sua collaborazione con NVIDIA sulle implementazioni di IA sovrane per le agenzie governative statunitensi. La partnership si concentra sulla fornitura di un’infrastruttura AI sicura e on-premise che non si basa su API cloud esterne o servizi basati su token.
Questo approccio contrasta nettamente con il modello offerto da OpenAI e Anthropic, in cui i dati dei clienti vengono elaborati sui server dei laboratori AI. Per i clienti governativi e della difesa preoccupati per la sovranità dei dati, il modello Palantir-NVIDIA offre un maggiore controllo, anche se a un costo iniziale più elevato.
Karp ha posizionato la partnership come prova del fatto che il futuro dell’intelligenza artificiale aziendale risiede nelle implementazioni controllate a livello di infrastruttura piuttosto che nelle chiamate API basate sul consumo. Ha sostenuto che l’attenzione del settore dell’intelligenza artificiale sulla massimizzazione del consumo di token lo ha portato a sottovalutare la sicurezza, la protezione della proprietà intellettuale e la sostenibilità a lungo termine.
Una resa dei conti per un settore più ampio
La critica di Karp arriva in un momento di intensificazione del controllo sui modelli di business dell'intelligenza artificiale. Le aziende di tutti i settori hanno segnalato tensioni sui propri budget man mano che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale aumenta, con alcune organizzazioni che frenano la spesa per gli strumenti di intelligenza artificiale. Una ricerca di Gartner ha avvertito che i costi di codifica dell’intelligenza artificiale potrebbero rivaleggiare con gli stipendi degli sviluppatori entro due anni se le attuali tendenze dei prezzi continueranno.
Nel frattempo, il movimento dell’IA open source continua a guadagnare slancio. I modelli Llama di Meta, DeepSeek, Mistral e la famiglia Qwen di Alibaba hanno tutti ridotto il divario prestazionale con i modelli di frontiera proprietari, offrendo alle aziende valide alternative ai costosi servizi basati su API.
La tesi di Karp secondo cui il settore dovrebbe orientarsi verso modelli open-weight e allontanarsi dal consumo simbolico potrebbe avere risonanza tra gli acquirenti aziendali attenti ai costi. Tuttavia, i laboratori di intelligenza artificiale ribattono che i loro prezzi riflettono gli enormi costi di formazione e gestione dei modelli di frontiera e che il modello basato sul consumo consente ai clienti di pagare solo per ciò che utilizzano.
È improbabile che il dibattito venga risolto presto, ma le critiche di alto profilo di Karp assicurano che rimarrà una conversazione centrale nell’evoluzione del settore dell’intelligenza artificiale.
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