Alex Karp ซีอีโอของ Palantir Technologies เปิดตัวการวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงต่อรูปแบบธุรกิจที่โดดเด่นของอุตสาหกรรม AI เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 โดยโต้แย้งว่าโครงสร้างการกำหนดราคาตามโทเค็นที่บุกเบิกโดย OpenAI และ Anthropic นั้นมีข้อบกพร่องโดยพื้นฐาน
การพูดในงานที่เน้นการขยายความร่วมมือของ Palantir กับ NVIDIA สำหรับการใช้งาน AI ที่ปลอดภัย Karp กล่าวว่ารูปแบบการกำหนดราคาต่อโทเค็นที่ใช้โดยห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำ แสดงถึงการจัดสรรทรัพยากรและทรัพย์สินทางปัญญาในทางที่ผิด Karp ประกาศว่า "มีบางอย่างผิดพลาดไปโดยสิ้นเชิง" ตามการรายงานของ CNBC, Yahoo Finance และช่องทางอื่นๆ อีกหลายแห่ง
ความคิดเห็นดังกล่าวเป็นหนึ่งในการวิพากษ์วิจารณ์สาธารณะที่มีประเด็นมากที่สุดเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ที่แพร่หลายของอุตสาหกรรม AI จากผู้บริหารเทคโนโลยีรายใหญ่ หากต้องการวิเคราะห์กลยุทธ์ธุรกิจ AI อย่างต่อเนื่อง โปรดติดตาม ความครอบคลุมอุตสาหกรรม AI ของเราที่ AI Buzz Wire
กรณีต่อต้านการกำหนดราคาโทเค็น
โมเดลที่ใช้โทเค็น ซึ่งลูกค้าชำระเงินต่อหน่วยข้อความที่ประมวลผลโดยโมเดล AI ได้กลายเป็นกลไกการกำหนดราคามาตรฐานในอุตสาหกรรม AI OpenAI, Anthropic, Google และอื่นๆ ล้วนเรียกเก็บเงินตามการใช้โทเค็น ทำให้เกิดเศรษฐศาสตร์ตามการใช้งานที่คล้ายกับการเรียกเก็บเงินค่าสาธารณูปโภค
Karp แย้งว่าแบบจำลองนี้สร้างแรงจูงใจให้เกิดขยะและล้มเหลวในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา เขาแนะนำว่าบริษัทต่างๆ ควรเปลี่ยนไปใช้โมเดลแบบ open-weight ที่สามารถทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานภายในแทน ซึ่งจะทำให้องค์กรสามารถควบคุมข้อมูลและต้นทุนได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับกลยุทธ์ของ Palantir ในการปรับใช้ AI ภายในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีการควบคุมสำหรับลูกค้าภาครัฐและองค์กร
คำวิจารณ์นี้สะท้อนถึงการถกเถียงในอุตสาหกรรมที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความยั่งยืนของเศรษฐศาสตร์ที่ใช้โทเค็น ตามรายงานของ TechCrunch ผู้ให้บริการ Neocloud Together AI ตั้งข้อสังเกตว่าการนำโมเดลโอเพ่นซอร์สมาใช้เพิ่มขึ้นสามเท่าในปีที่ผ่านมา เนื่องจากบริษัทต่างๆ มองหาทางเลือกอื่นแทนโทเค็นโมเดลชายแดนที่มีราคาแพง
ความร่วมมือด้านความปลอดภัย Palantir-NVIDIA
คำกล่าวของ Karp เกิดขึ้นเมื่อ Palantir กระชับความร่วมมือกับ NVIDIA มากขึ้นในการปรับใช้ AI อธิปไตยสำหรับหน่วยงานรัฐบาลของสหรัฐอเมริกา ความร่วมมือดังกล่าวมุ่งเน้นไปที่การจัดหาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในสถานที่ที่ปลอดภัย ซึ่งไม่ต้องพึ่งพา API คลาวด์ภายนอกหรือบริการที่ใช้โทเค็น
แนวทางนี้แตกต่างอย่างมากกับโมเดลที่นำเสนอโดย OpenAI และ Anthropic ซึ่งข้อมูลลูกค้าได้รับการประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ของห้องปฏิบัติการ AI เอง สำหรับลูกค้าภาครัฐและฝ่ายกลาโหมที่เกี่ยวข้องกับอธิปไตยของข้อมูล โมเดล Palantir-NVIDIA ให้การควบคุมที่มากกว่า แม้ว่าจะมีต้นทุนล่วงหน้าที่สูงกว่าก็ตาม
Karp วางตำแหน่งหุ้นส่วนเพื่อเป็นหลักฐานว่าอนาคตของ AI ระดับองค์กรอยู่ที่การใช้งานระดับโครงสร้างพื้นฐานที่มีการควบคุม มากกว่าการเรียก API ตามการใช้งาน เขาแย้งว่าการที่อุตสาหกรรม AI ให้ความสำคัญกับการเพิ่มการใช้โทเค็นให้สูงสุด ได้นำไปสู่การประเมินค่าความปลอดภัย การปกป้อง IP และความยั่งยืนในระยะยาวต่ำเกินไป
การคำนวณอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้น
คำวิจารณ์ของ Karp เกิดขึ้นในช่วงเวลาของการตรวจสอบโมเดลธุรกิจ AI อย่างเข้มข้น บริษัทต่างๆ ทั่วทั้งภาคส่วนได้รายงานความตึงเครียดในงบประมาณของตนตามขนาดการใช้งาน AI โดยบางองค์กรหันมาใช้จ่ายด้านเครื่องมือ AI การวิจัยจาก Gartner เตือนว่าต้นทุนการเข้ารหัสของ AI อาจเทียบได้กับเงินเดือนของนักพัฒนาภายในสองปี หากแนวโน้มราคาในปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป
ในขณะเดียวกัน การเคลื่อนไหวของ AI แบบโอเพ่นซอร์สยังคงได้รับแรงผลักดันอย่างต่อเนื่อง โมเดล Llama ของ Meta, DeepSeek, Mistral และตระกูล Qwen ของ Alibaba ต่างลดช่องว่างด้านประสิทธิภาพให้แคบลงด้วยโมเดลขอบเขตที่เป็นกรรมสิทธิ์ ทำให้องค์กรมีทางเลือกที่เป็นไปได้แทนบริการที่ใช้ API ที่มีราคาแพง
ข้อโต้แย้งของ Karp ที่ว่าอุตสาหกรรมควรหันไปสู่โมเดลแบบ open-weight และอยู่ห่างจากการใช้โทเค็น อาจโดนใจผู้ซื้อระดับองค์กรที่คำนึงถึงต้นทุน อย่างไรก็ตาม ห้องปฏิบัติการ AI โต้แย้งว่าราคาดังกล่าวสะท้อนถึงต้นทุนมหาศาลในการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดลชายแดน และโมเดลตามการใช้งานช่วยให้ลูกค้าจ่ายเฉพาะสิ่งที่พวกเขาใช้เท่านั้น
การอภิปรายไม่น่าจะได้รับการแก้ไขในเร็ว ๆ นี้ แต่คำวิจารณ์ที่มีชื่อเสียงของ Karp ทำให้มั่นใจได้ว่าจะยังคงเป็นการสนทนาหลักในวิวัฒนาการของอุตสาหกรรม AI
ก้าวนำหน้า AI
หากต้องการทราบข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับโมเดลธุรกิจ AI การนำไปใช้ในองค์กร และข้อถกเถียงในอุตสาหกรรม โปรดไปที่ AI Buzz Wire
อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →
