Palantir CEO炮轟AI巨頭：一邊買Token，一邊把自己核心知識資產貢獻給模型

花了幾千萬買AI，最后發現自己是"訓練素材"

——當Token成為全球企業最貴的"冤種稅"

你花3000萬買了一套AI系統，用它處理你最核心的戰略決策、最敏感的供應鏈數據、最值錢的客戶畫像。

然后你發現：隔壁那家賣給你這套AI的公司，正在用你的數據，訓練下一代的模型，再賣給競爭對手。

這不是陰謀論。

這是Palantir CEO Alex Karp在2026年7月1日CNBC節目里，當著全世界的面，指著OpenAI和Anthropic說的話。

他說得比這難聽多了。

一、史上最貴的"付費打工"

我們來復盤一下Karp這段話為什么炸了。

Karp的原話翻譯過來大意是：“企業CEO們現在面臨一個終極困惑——我一邊付錢買Token，一邊把自己的核心知識資產貢獻給了模型。”

這話說得直白，但殺傷力在于，它戳破了一層窗戶紙——過去兩年，整個行業都在宣傳"AI是企業轉型的必由之路"，但沒有人告訴你：當你把數據喂給那些大模型的時候，你不只是買了一個工具，你同時還把公司最值錢的東西，免費拱手送人了。

Karp給這種模式起了個名字，叫“Token稅”（Token Tax）。

他的邏輯很簡單：企業一年在AI上投資數千萬美元，表面上是買能力，實際上只是在買"Token消耗量"。而這些Token的消耗過程，本質上就是在把你的數據、你的Prompt、你的業務邏輯，一點一點送進模型提供商的服務器。

"模型廠商從來沒有跟你談過利潤分成，"Karp說，“它們只是按Token計費——這本身就是一種警示。”

他的反問是：“如果這套AI真的像他們吹的那么厲害，真的能幫你一年賺10個億，那它為什么不直接跟你簽分成協議，而是要按Token收費？”

答案是：按Token收費，意味著無論你的業務增長多少，模型商賺的都是固定比例；而如果你把數據和業務邏輯都留在自己手里，那他們什么都賺不到。所以他們選擇了后者——讓你永遠成為一個付費用戶，而不是一個平等的合作伙伴。

二、數據殖民主義：一場靜悄悄的財富轉移

Karp在采訪中的用詞非常重。

他將這種模式稱為"數據殖民主義"，甚至在X平臺上發長文，用了"Token最大化"（Token Maxxing）這個概念，諷刺那些把Token消耗量當作核心KPI的模型廠商——他們追求的不是企業真正創造了多少價值，而是企業消耗了多少Token。

而企業消耗Token的過程，就是把自身數據"輸送"出去的過程。

Karp在采訪里還提到一個更具體的擔憂：“企業最怕的，不是模型不夠強，而是模型廠商在暗中復制自己的競爭優勢。”

這句話的背景是：許多企業開始意識到，當它們把數據接入API的那一刻，這些數據可能被緩存，可能被用于訓練下一代模型。而模型廠商掌握了足夠多的行業數據之后，理論上完全可以訓練出一個"通吃所有行業"的超級模型——你的經驗、你的判斷、你的護城河，都變成了別人的訓練語料。

這不是假設。

2026年，Anthropic推出了Claude Design，一款面向企業設計場景的AI產品。消息公布當天，相關領域軟件公司Figma股價應聲下跌約7%。而就在三天前，Anthropic首席產品官Mike Krieger剛剛從Figma董事會辭職。

Figma創始人Dylan Field事后在公開場合表示：Anthropic在產品規劃上"并沒有完全坦誠"。

這一幕和Karp描述的圖景高度吻合：基礎模型廠商正在從"賦能者"變成"競爭者"。他們最初以"中立工具"的形象切入企業市場，如今卻開始直接做應用層——科研、網絡安全、法律、軟件開發，垂直場景逐一被覆蓋，而這些場景此前正是第三方軟件公司的領地。

三、股價暴跌39%之后，Karp為什么敢開炮？

一個值得玩味的背景是：Karp這番"炮轟"發生的時間點，Palantir的股價并不好看。

截至2026年7月1日反彈之前，Palantir股價年內已大跌39%。市場擔憂的核心邏輯是：AI最終可能會取代支撐AI的軟件基礎設施——換句話說，如果模型本身就能搞定一切，為什么還需要Palantir這樣的中間層？

Karp的反擊恰恰在這里。

他不是一個人在抱怨，而是借這個機會，把整個"AI基礎設施層"的價值重新擺到了臺面上：AI時代，企業真正需要的不是某一個強大的模型，而是能夠掌控自己的計算資源、模型權重、數據棧和應用層的一套完整系統。

他在采訪前發了一條X長文，其中一張圖揭示了他的核心邏輯：企業應該把數據、洞察和知識轉化為自身持續的核心競爭力，而不是把這些轉移給第三方模型提供商。“誰掌握權重，誰就掌握未來。”

與此同時，Palantir還宣布了與英偉達的深度合作——兩家企業將基于英偉達的Nemotron開源模型系列，共同開發面向美國政府和大型企業的"主權AI"系統，確保客戶數據在隔離環境中運行，永遠不離開企業自身的掌控。

消息一出，Palantir股價單日飆升超過8%。

諷刺的是，同一天，美國半導體板塊全線大跌——VanEck半導體ETF（SMH）下跌4.54%，費城半導體指數暴跌5.44%，英偉達也跌了1.39%。市場開始真正擔心：整個AI產業鏈的價值分配，可能正在被重新定價。

四、企業開始"清醒"

Karp的言論引發如此大的共鳴，根本原因在于：企業界對"AI投資回報"的困惑已經積累到了臨界點。

過去兩年，企業從討論"Scaling Law"（模型規模定律），到討論"Token數量"，再到討論"推理Token"，關注點一直在模型能力上。但2026年開始，越來越多企業CFO開始問一個更根本的問題：“我們到底為什么要買這么多Token？”

答案是：因為沒有別的選擇。

而現在，選擇正在變多。

• 微軟

  正在評估DeepSeek等開源權重模型，以降低成本并減少對單一模型商的依賴；

• Coinbase

  通過使用中國開發的開源權重模型，將AI成本控制在極低水平；

• 美國初創公司Cursor基于月之暗面的Kimi 2.5，構建了自有Composer模型；

• Palantir

  則在政府和大型企業端，推動用"主權AI"模式替代純API調用模式。

這些案例的共同邏輯是：從"買模型能力"轉向"擁有模型能力"。企業不再愿意為每一次調用付費，同時貢獻自己的核心資產。

這正是Karp所說的"三個核心要素"——模型、應用層、計算資源——的重新排序：真正能持續創造現金流的，不在模型，而在后兩者。

五、Karp的話，有幾分可信？

必須承認：Karp是一個有強烈商業立場的人。

Palantir的主營業務，恰恰就是幫政府和大型企業管理數據、部署AI系統。如果企業普遍對OpenAI和Anthropic產生信任危機，Palantir就是最大的受益方之一。

但這不代表他的判斷是錯的。

商業立場和商業真相，從來不是互斥的。Karp說的一切，放在當前的市場結構里，完全經得起推敲：

第一，Token計費模式確實存在價值不對稱。用戶承擔了數據泄露的風險，而模型商承擔了幾乎零邊際成本的訓練收益。

第二，模型廠商確實在向應用層擴張。Anthropic的Claude系列、Mistral的商用產品線、OpenAI的企業Agent，都在不斷壓縮中間層軟件公司的空間。

第三，開源權重模型確實在快速成熟。Llama、Mistral、DeepSeek等開源模型的能力差距，與閉源模型的差距正在急劇縮小，企業自建模型的門檻大幅降低。

第四，數據主權正在成為真實的政策議題。歐盟《AI法案》、美國政府的數據安全要求、各國對數據跨境流動的限制，都在給"數據留在本地"這個需求加碼。

Karp的問題問對了：當一個AI系統告訴你它能創造巨大價值，卻只愿意按Token計費，而不是按價值分成，這本身就是一個信號。

誰是真正的"冤大頭"？

回到文章開頭那個場景。

你花了3000萬部署AI，把公司最核心的數據接入了API。模型廠商告訴你：這是最先進的AI，可以幫你做決策優化、成本控制、市場預測。

然后你發現：

• 你的競爭對手也在用同一套模型；

• 模型廠商拿你們所有人的數據，訓練了下一代產品；

• 你花的3000萬里，有相當一部分，變成了別人的訓練成本；

• 而你的護城河，正在以肉眼可見的速度被填平。

Karp說，這是"Token稅"。

說得更直白一點：這是一場全球企業都在參與的、最昂貴的"付費打工"。

只不過，現在終于有人把這句話說出來了。

接下來的問題是：誰會先停下來，誰又會繼續買單？

參考資料：CNBC 2026年7月1日Alex Karp專訪、Palantir-X平臺官方聲明、Reuters五角大樓采購備忘錄、Business Insider、Axios、The Verge相關報道

為偉大思想而生！

AI+時代，互聯網思想（wanging0123)，

第一必讀自媒體