Palantir Technologies CEOのAlex Karp氏は2026年7月1日、AI業界の支配的なビジネスモデルに対する鋭い批判を開始し、OpenAIとAnthropicが開拓したトークンベースの価格体系には根本的な欠陥があると主張した。

カープ氏は、セキュアな AI 導入のための Palantir と NVIDIA との提携拡大を強調するイベントで講演し、大手 AI ラボが使用しているトークンごとの価格設定モデルはリソースと知的財産の誤った配分を表していると述べた。 CNBC、Yahoo Finance、その他複数のメディアの報道によると、カープ氏はこのアプローチで「何かが完全に間違っている」と宣言した。

このコメントは、大手テクノロジー企業幹部による、AI 業界の現在の経済学に対する最も鋭い公の批判の 1 つを表しています。 AI ビジネス戦略の継続的な分析については、AI Buzz Wire の AI 業界の報道 をご覧ください。

トークン価格設定に対する異議申し立て

AI モデルによって処理されるテキストの単位ごとに顧客が支払うトークンベースのモデルは、AI 業界全体の標準的な価格設定メカニズムとなっています。 OpenAI、Anthropic、Google などはすべてトークンの消費に基づいて料金を請求し、公共料金の請求と同様の使用量ベースの経済構造を生み出しています。

カープ氏は、このモデルは無駄を奨励しており、知的財産の保護に失敗していると主張した。同氏は、企業は代わりに、内部インフラストラクチャ上で実行できるオープンウェイト モデルに移行し、組織がデータとコストをより細かく制御できるようにすべきだと提案しました。これは、政府および企業顧客向けに安全で管理された環境内に AI を導入するという Palantir 独自の戦略と一致しています。

この批判は、トークンベースの経済学の持続可能性に関する業界の議論の高まりを反映している。 TechCrunchが報じたように、ネオクラウドプロバイダーTogetter AIは、企業が高価なフロンティアモデルトークンの代替手段を模索する中、オープンソースモデルの採用が過去1年で3倍になったと指摘した。

Palantir と NVIDIA のセキュリティ パートナーシップ

Karp 氏の発言は、Palantir が米国政府機関への主権 AI の導入に関して NVIDIA との協力を深めている中で発表されました。このパートナーシップは、外部のクラウド API やトークンベースのサービスに依存しない、安全なオンプレミス AI インフラストラクチャを提供することに重点を置いています。

このアプローチは、顧客データが AI ラボ独自のサーバーで処理される OpenAI や Anthropic が提供するモデルとは大きく対照的です。データ主権を懸念する政府および防衛クライアントにとって、Palantir-NVIDIA モデルは、初期費用は高くなりますが、より優れた制御を提供します。

Karp 氏は、このパートナーシップを、エンタープライズ AI の将来は、消費ベースの API 呼び出しではなく、制御されたインフラストラクチャ レベルの導入にあるという証拠であると位置づけました。同氏は、AI業界がトークン消費の最大化に重点を置いているため、セキュリティ、知的財産保護、長期的な持続可能性が過小評価されていると主張した。

より広範な業界の計算

カープ氏の批判は、AIのビジネスモデルに対する監視が強化されている今のタイミングで行われている。 AI の利用が拡大するにつれて予算が圧迫されており、一部の組織は AI ツールへの支出を抑制していると、さまざまな分野の企業が報告しています。 Gartner の調査では、現在の価格傾向が続けば、AI コーディングのコストが 2 年以内に開発者の給与に匹敵する可能性があると警告しています。

一方、オープンソース AI の動きは勢いを増し続けています。 Meta の Llama モデル、DeepSeek、Mistral、および Alibaba の Qwen ファミリーはすべて、独自のフロンティア モデルとのパフォーマンスの差を縮めており、企業に高価な API ベースのサービスに代わる実行可能な選択肢を提供しています。

業界はトークン消費から離れ、オープンウェイトモデルに軸足を移すべきだというカープ氏の主張は、コストを重視する企業バイヤーの共感を呼ぶ可能性がある。しかし、AI ラボは、その価格設定にはフロンティア モデルのトレーニングと実行にかかる膨大なコストが反映されており、消費ベースのモデルでは顧客は使用した分だけ支払うことができると反論しています。

この議論がすぐに解決される可能性は低いが、カープ氏の注目度の高い批判により、この議論が AI 業界の進化において中心的な議論であり続けることは確実だ。

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