Palantir Technologies کے CEO Alex Karp نے 1 جولائی 2026 کو AI صنعت کے غالب کاروباری ماڈل پر ایک سخت تنقید کا آغاز کیا، یہ دلیل دیتے ہوئے کہ OpenAI اور Anthropic کی طرف سے پیش کردہ ٹوکن پر مبنی قیمتوں کا ڈھانچہ بنیادی طور پر ناقص ہے۔
محفوظ AI کی تعیناتیوں کے لیے NVIDIA کے ساتھ Palantir کی بڑھتی ہوئی شراکت داری کو اجاگر کرنے والے ایک پروگرام سے خطاب کرتے ہوئے، Karp نے کہا کہ معروف AI لیبز کے ذریعے استعمال ہونے والا فی ٹوکن قیمت کا ماڈل وسائل اور املاک دانش کی غلط تقسیم کی نمائندگی کرتا ہے۔ CNBC، Yahoo Finance، اور متعدد دیگر آؤٹ لیٹس کی کوریج کے مطابق، کارپ نے اعلان کیا کہ نقطہ نظر کے ساتھ "کچھ مکمل طور پر غلط ہو گیا ہے"۔
تبصرے ایک بڑے ٹیک ایگزیکٹو کی طرف سے اے آئی انڈسٹری کی مروجہ معاشیات پر سب سے زیادہ نکتہ چینی کی نمائندگی کرتے ہیں۔ AI کاروباری حکمت عملی کے جاری تجزیے کے لیے، AI Buzz Wire پر ہماری AI انڈسٹری کوریج کی پیروی کریں۔
ٹوکن پرائسنگ کے خلاف مقدمہ
ٹوکن پر مبنی ماڈل - جہاں گاہک AI ماڈل کے ذریعہ پروسیس شدہ ٹیکسٹ کی فی یونٹ ادائیگی کرتے ہیں - AI انڈسٹری میں قیمتوں کا معیاری طریقہ کار بن گیا ہے۔ OpenAI، Anthropic، Google، اور دیگر سبھی ٹوکن کی کھپت کی بنیاد پر چارج کرتے ہیں، یوٹیلیٹی بلنگ کی طرح استعمال پر مبنی معاشیات بناتے ہیں۔
کارپ نے استدلال کیا کہ یہ ماڈل فضلہ کو ترغیب دیتا ہے اور دانشورانہ املاک کے تحفظ میں ناکام رہتا ہے۔ انہوں نے تجویز پیش کی کہ کمپنیوں کو اس کے بجائے کھلے وزن والے ماڈلز کی طرف رخ کرنا چاہیے جو کہ اندرونی انفراسٹرکچر پر چلائے جاسکتے ہیں، جس سے تنظیموں کو ان کے ڈیٹا اور اخراجات پر زیادہ کنٹرول حاصل ہو۔ یہ حکومت اور انٹرپرائز کلائنٹس کے لیے محفوظ، کنٹرول شدہ ماحول میں AI کو تعینات کرنے کی پالانٹیر کی اپنی حکمت عملی کے مطابق ہے۔
تنقید ٹوکن پر مبنی معاشیات کی پائیداری کے بارے میں بڑھتی ہوئی صنعت کی بحث کی بازگشت کرتی ہے۔ جیسا کہ TechCrunch کے ذریعہ رپورٹ کیا گیا ہے، نیو کلاؤڈ فراہم کنندہ ٹوگیدر اے آئی نے نوٹ کیا کہ اوپن سورس ماڈل کو اپنانے میں پچھلے سال تین گنا اضافہ ہوا ہے کیونکہ کمپنیاں مہنگے فرنٹیئر ماڈل ٹوکنز کے متبادل تلاش کرتی ہیں۔
The Palantir-NVIDIA سیکیورٹی پارٹنرشپ
کارپ کے تبصرے اس وقت سامنے آئے جب پالانٹیر نے NVIDIA کے ساتھ امریکی سرکاری ایجنسیوں کے لیے خودمختار AI کی تعیناتیوں پر اپنا تعاون مزید گہرا کیا۔ شراکت داری محفوظ، آن پریمیسس AI انفراسٹرکچر فراہم کرنے پر مرکوز ہے جو بیرونی کلاؤڈ APIs یا ٹوکن پر مبنی خدمات پر انحصار نہیں کرتا ہے۔
یہ نقطہ نظر OpenAI اور Anthropic کی طرف سے پیش کردہ ماڈل سے بالکل متصادم ہے، جہاں AI لیبز کے اپنے سرورز پر کسٹمر کے ڈیٹا پر کارروائی کی جاتی ہے۔ ڈیٹا کی خودمختاری کے بارے میں فکر مند حکومتی اور دفاعی کلائنٹس کے لیے، Palantir-NVIDIA ماڈل زیادہ کنٹرول فراہم کرتا ہے - اگرچہ ایک اعلی قیمت پر۔
کارپ نے شراکت کو اس بات کے ثبوت کے طور پر پیش کیا کہ انٹرپرائز AI کا مستقبل استعمال پر مبنی API کالز کی بجائے کنٹرول شدہ، انفراسٹرکچر کی سطح پر تعیناتیوں میں ہے۔ انہوں نے دلیل دی کہ AI انڈسٹری کی زیادہ سے زیادہ ٹوکن کی کھپت پر توجہ نے اسے سیکیورٹی، آئی پی پروٹیکشن اور طویل مدتی پائیداری کو کم اہمیت دی ہے۔
ایک وسیع تر صنعت کا حساب
کارپ کی تنقید AI کاروباری ماڈلز کی جانچ پڑتال کے ایک لمحے پر اترتی ہے۔ تمام شعبوں کی کمپنیوں نے AI کے استعمال کے پیمانے کے طور پر اپنے بجٹ پر دباؤ کی اطلاع دی ہے، کچھ تنظیمیں AI ٹولز پر خرچ کرنے پر پابندی لگا رہی ہیں۔ گارٹنر کی تحقیق نے متنبہ کیا ہے کہ اگر قیمتوں کے موجودہ رجحانات جاری رہے تو AI کوڈنگ کے اخراجات دو سال کے اندر ڈویلپر کی تنخواہوں کا مقابلہ کر سکتے ہیں۔
دریں اثنا، اوپن سورس AI تحریک مسلسل زور پکڑ رہی ہے۔ Meta's Llama ماڈلز، DeepSeek، Mistral، اور Alibaba کے Qwen خاندان نے تمام ملکیتی فرنٹیئر ماڈلز کے ساتھ کارکردگی کے فرق کو کم کر دیا ہے، جس سے کاروباری اداروں کو API پر مبنی مہنگی خدمات کے قابل عمل متبادل فراہم کیے گئے ہیں۔
کارپ کا یہ استدلال کہ صنعت کو کھلے وزن والے ماڈلز کی طرف توجہ دینی چاہیے اور ٹوکن کی کھپت سے دور ہونا چاہیے، لاگت سے آگاہ انٹرپرائز خریداروں کے ساتھ گونج سکتا ہے۔ تاہم، AI لیبز اس بات کا مقابلہ کرتی ہیں کہ ان کی قیمتوں کا تعین تربیت اور فرنٹیئر ماڈلز کو چلانے کے بہت زیادہ اخراجات کی عکاسی کرتا ہے، اور یہ کہ کھپت پر مبنی ماڈل صارفین کو صرف وہی ادائیگی کرنے کی اجازت دیتا ہے جو وہ استعمال کرتے ہیں۔
اس بحث کے جلد حل ہونے کا امکان نہیں ہے، لیکن کارپ کی اعلیٰ سطحی تنقید اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ یہ AI صنعت کے ارتقاء میں مرکزی گفتگو رہے گی۔
AI سے آگے رہیں
AI کاروباری ماڈلز، انٹرپرائز اپنانے، اور صنعتی بحث کے بارے میں تازہ ترین معلومات کے لیے، AI Buzz Wire ملاحظہ کریں۔
مزید AI خبریں پڑھیں →
