Palantir Technologies CEO Alex Karp는 2026년 7월 1일 AI 업계의 지배적인 비즈니스 모델에 대해 날카로운 비판을 시작하면서 OpenAI와 Anthropic이 개척한 토큰 기반 가격 구조에 근본적으로 결함이 있다고 주장했습니다.

안전한 AI 배포를 위해 Palantir와 NVIDIA와의 파트너십 확장을 강조하는 행사에서 Karp는 선도적인 AI 연구소에서 사용하는 토큰별 가격 모델이 리소스와 지적 재산의 잘못된 할당을 나타낸다고 말했습니다. CNBC, Yahoo Finance 및 기타 여러 매체의 보도에 따르면 Karp는 접근 방식에 "뭔가 완전히 잘못되었습니다"라고 선언했습니다.

이 발언은 AI 산업의 지배적인 경제에 대한 주요 기술 임원의 가장 날카로운 공개 비판 중 하나를 나타냅니다. AI 비즈니스 전략에 대한 지속적인 분석을 보려면 AI Buzz Wire의 AI 산업 보도를 팔로우하세요.

토큰 가격 책정에 반대하는 사례

고객이 AI 모델로 처리된 텍스트 단위당 비용을 지불하는 토큰 기반 모델은 AI 업계 전반에 걸쳐 표준 가격 책정 메커니즘이 되었습니다. OpenAI, Anthropic, Google 등은 모두 토큰 소비를 기준으로 요금을 청구하므로 공과금 청구와 유사한 사용량 기반 경제를 창출합니다.

Karp는 이 모델이 낭비를 장려하고 지적 재산을 보호하지 못한다고 주장했습니다. 그는 대신 기업이 내부 인프라에서 실행할 수 있는 개방형 모델로 전환하여 조직이 데이터와 비용을 더 효과적으로 제어할 수 있도록 해야 한다고 제안했습니다. 이는 정부 및 기업 고객을 위해 안전하고 통제된 환경 내에 AI를 배포하려는 Palantir의 자체 전략과 일치합니다.

이러한 비판은 토큰 기반 경제의 지속 가능성에 대한 업계의 논쟁이 커지고 있음을 반영합니다. TechCrunch에서 보고한 바와 같이, 네오클라우드 제공업체인 Together AI는 기업들이 값비싼 프론티어 모델 토큰에 대한 대안을 모색함에 따라 지난 해 오픈 소스 모델 채택이 3배나 증가했다고 언급했습니다.

Palantir-NVIDIA 보안 파트너십

Karp의 발언은 Palantir가 미국 정부 기관을 위한 주권 AI 배포에 관해 NVIDIA와 협력을 심화하는 가운데 나온 것입니다. 파트너십은 외부 클라우드 API나 토큰 기반 서비스에 의존하지 않는 안전한 온프레미스 AI 인프라를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 접근 방식은 고객 데이터가 AI 연구소의 자체 서버에서 처리되는 OpenAI 및 Anthropic이 제공하는 모델과 크게 대조됩니다. 데이터 주권에 관심이 있는 정부 및 국방 고객을 위해 Palantir-NVIDIA 모델은 초기 비용이 높기는 하지만 더 강력한 제어 기능을 제공합니다.

Karp는 엔터프라이즈 AI의 미래가 소비 기반 API 호출이 아닌 제어된 인프라 수준 배포에 있다는 증거로 파트너십을 제시했습니다. 그는 AI 산업이 토큰 소비 극대화에 중점을 두면서 보안, IP 보호 및 장기적인 지속 가능성을 과소평가하게 되었다고 주장했습니다.

더 넓은 업계 평가

Karp의 비판은 AI 비즈니스 모델에 대한 조사가 강화되는 순간에 이루어졌습니다. 여러 부문의 기업은 AI 사용이 증가함에 따라 예산에 부담이 가중되고 일부 조직은 AI 도구에 대한 지출을 억제하고 있다고 보고했습니다. Gartner의 연구에 따르면 현재의 가격 추세가 계속된다면 AI 코딩 비용이 2년 이내에 개발자 급여와 맞먹을 수 있다고 경고했습니다.

한편, 오픈소스 AI 운동은 계속해서 추진력을 얻고 있습니다. Meta의 Llama 모델, DeepSeek, Mistral 및 Alibaba의 Qwen 제품군은 모두 독점 프론티어 모델로 성능 격차를 줄여 기업에 값비싼 API 기반 서비스에 대한 실행 가능한 대안을 제공합니다.

업계가 토큰 소비에서 벗어나 개방형 모델로 전환해야 한다는 Karp의 주장은 비용에 민감한 기업 구매자들에게 반향을 일으킬 수 있습니다. 그러나 AI 연구실에서는 가격이 프런티어 모델을 훈련하고 실행하는 데 드는 막대한 비용을 반영하며, 소비 기반 모델을 통해 고객은 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있다고 반박합니다.

이 논쟁은 곧 해결될 것 같지 않지만 Karp의 세간의 이목을 끄는 비판은 이 논쟁이 AI 산업 발전의 중심 대화로 남을 것이라는 점을 보장합니다.

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