1 липня 2026 року генеральний директор Palantir Technologies Алекс Карп різко критикував домінуючу бізнес-модель індустрії штучного інтелекту, стверджуючи, що структура ціноутворення на основі токенів, започаткована OpenAI і Anthropic, має фундаментальні недоліки.

Виступаючи на заході, присвяченому розширенню партнерства Palantir з NVIDIA для безпечного розгортання штучного інтелекту, Карп сказав, що модель ціноутворення за токен, яка використовується провідними лабораторіями штучного інтелекту, є неправильним розподілом ресурсів та інтелектуальної власності. "Щось пішло зовсім не так" із підходом, заявив Карп, згідно з висвітленням CNBC, Yahoo Finance та багатьох інших джерел.

Ці коментарі представляють собою одну з найбільш гострих публічних критик домінуючих економік індустрії штучного інтелекту від головного технічного керівника. Для постійного аналізу бізнес-стратегії ШІ слідкуйте за нашим охопленням індустрії ШІ на AI Buzz Wire.

Аргументи проти ціноутворення токенів

Модель на основі токенів, коли клієнти платять за одиницю тексту, обробленого моделлю ШІ, стала стандартним механізмом ціноутворення в галузі ШІ. OpenAI, Anthropic, Google та інші стягують плату на основі споживання токенів, створюючи економіку на основі використання, подібну до оплати комунальних послуг.

Карп стверджував, що ця модель стимулює марнотратство та не захищає інтелектуальну власність. Він запропонував компаніям натомість перейти до відкритих моделей, які можна запускати на внутрішній інфраструктурі, надаючи організаціям більший контроль над своїми даними та витратами. Це узгоджується з власною стратегією Palantir щодо розгортання штучного інтелекту в безпечних, контрольованих середовищах для урядових і корпоративних клієнтів.

Ця критика є відлунням дебатів у галузі щодо сталості економіки, що базується на жетонах. Як повідомляє TechCrunch, постачальник Neocloud Together AI зазначив, що впровадження моделі з відкритим кодом зросло втричі за останній рік, оскільки компанії шукають альтернативи дорогим токенам передової моделі.

Партнерство Palantir-NVIDIA у сфері безпеки

Зауваження Карпа прозвучали, коли Palantir поглибила співпрацю з NVIDIA щодо суверенного розгортання ШІ для урядових установ США. Партнерство зосереджено на забезпеченні безпечної локальної інфраструктури штучного інтелекту, яка не покладається на зовнішні хмарні API або служби на основі маркерів.

Цей підхід різко контрастує з моделлю, запропонованою OpenAI і Anthropic, де дані клієнтів обробляються на власних серверах лабораторій ШІ. Для державних і оборонних клієнтів, які стурбовані суверенітетом даних, модель Palantir-NVIDIA пропонує більший контроль — хоча й за вищих початкових витрат.

Карп позиціонував партнерство як доказ того, що майбутнє штучного інтелекту підприємства полягає в контрольованому розгортанні на рівні інфраструктури, а не викликах API на основі споживання. Він стверджував, що фокус індустрії штучного інтелекту на максимальному споживанні токенів призвів до недооцінки безпеки, захисту інтелектуальної власності та довгострокової стійкості.

Розрахунок ширшої галузі

Критика Карпа припадає на момент посиленого вивчення бізнес-моделей ШІ. Компанії різних секторів повідомили про навантаження на їхні бюджети через масштаби використання штучного інтелекту, а деякі організації стримують витрати на інструменти ШІ. Дослідження Gartner попередило, що витрати на програмування штучного інтелекту можуть зрівнятися із зарплатами розробників протягом двох років, якщо поточні тенденції ціноутворення збережуться.

Тим часом рух ШІ з відкритим кодом продовжує набирати обертів. Моделі Llama від Meta, DeepSeek, Mistral і сімейство Qwen від Alibaba скоротили розрив у продуктивності за допомогою власних передових моделей, даючи підприємствам життєздатні альтернативи дорогим службам на основі API.

Аргумент Карпа про те, що індустрія повинна повернутись до моделей відкритої ваги та відмовитися від споживання токенів, може резонувати серед покупців підприємств, які розуміють витрати. Проте лабораторії штучного інтелекту заперечують, що їхні ціни відображають величезні витрати на навчання та використання граничних моделей, і що модель, заснована на споживанні, дозволяє клієнтам платити лише за те, що вони використовують.

Дискусія навряд чи буде вирішена найближчим часом, але резонансна критика Карпа гарантує, що вона залишатиметься центральною розмовою в еволюції індустрії ШІ.

Будьте попереду ШІ

Останні відомості про бізнес-моделі штучного інтелекту, впровадження підприємствами та галузеві дебати відвідайте AI Buzz Wire.

Читати більше новин AI →