Karp：Anthropic和OpenAI在盗取客户知识产权，Token价值低迷
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Karp称Anthropic和OpenAI正在盗取客户知识产权，这不仅侵犯了数据所有权，还引发了广泛担忧。当前AI模型的Token价值出现明显下滑，影响了开发者对平台的选择。消息发出后，AI行业对知识产权保护和商业模式的讨论再次升温，这对整个AI生态具有重要警示意义。
AI 深度解读
Palantir CEO Alex Karp: Anthropic/OpenAI 是偷走客户 IP 的代言人，AI Token 价值低至可忽略
背景
AI 推理服务主要通过 token（代币）计费，代表模型处理单位数据量的消耗。Anthropic 和 OpenAI 作为前沿模型提供商，已主导企业级 AI 应用，但近年来 token 成本因模型规模扩大而大幅上涨。企业普遍经历“tokenmaxxing”（最大化 token 消耗以追求模型表现）的阶段，却逐渐转向注重实际回报与数据主权的选择。Palantir 作为数据与 AI 平台厂商，正通过与 Nvidia 的合作推广开源权重模型（open-weight models），强调企业对计算、模型和数据的完整拥有权。近期 Alex Karp 在公开场合表达了对这一定价模式的强烈不满，直接点名批评上述两家模型实验室。
核心内容
Alex Karp 在 2026 年 7 月 1 日 CNBC《Squawk Box》节目中接受采访时，对 Anthropic 和 OpenAI 的 token 定价模式做出激烈批评。他明确表示：“I’m not throwing shade at them, but something has gone completely wrong.”（我不是在针对他们，但某事完全出错了。）他指出，当前企业界的基本心态是：“I’m going to chillax and waste my time with tokens, I’m going to get no value and they’re going to get my IP.”（我会放松享受，用 token 浪费时间，我得不到任何价值，而他们却会拿走我的知识产权。）
Karp 强调，模型本身已被“completely, irresponsibly, oversold”（彻底、无责任地过度销售）。在私有场合，他听到多家 CEO 表示：token 花费产出毫无价值，参与前沿 AI 实验室会暴露企业专有数据和市场优势。Karp 认为这一现象已扩散至整个美国企业界，企业普遍陷入“无价值却持续烧 token”的困境，导致知识产权被动流失。
这一评论正值 token 成本飙升之际，新一代模型在同等任务上的价格远高于前代。企业因此从 tokenmaxxing 转向更注重投资回报（ROI）的效率导向。Karp 同时推动开放权重模型作为替代方案，并提及 Palantir 与 Nvidia 的合作：将 Nvidia 的 Nemotron 开源模型部署至美国政府机构及关键基础设施，实现离线、安全的环境部署。这些模型让企业保留对计算、模型和数据的控制权，而非将资产转移至外部提供商。
Karp 还重申 AI 主权的重要性：“Data retention is your treasure. Transfer it at your own peril.”（数据保留才是你的财富。随意转移，风险自负。）此前 Palantir 已发布九点 AI 主权宣言，批评 tokenmaxxing 商业模式，并强调企业必须拥有数据栈和竞争优势。
关键要点
- Karp 称 OpenAI 与 Anthropic 定价模式导致企业“无价值 token 消费 + IP 流失”，企业普遍感到沮丧。
- 模型被“完全、无责任地过度销售”，token 成本暴涨，企业转向开源权重模型以实现真正 ROI。
- Palantir 与 Nvidia 合作推出安全部署方案，强调企业拥有计算、模型和数据的主权。
- 美国企业界在私有场合已形成共识：token 烧钱无回报，却在暗中窃取专有数据与市场优势。
- 这一批评发生在 tokenmaxxing 阶段后，企业开始收紧预算（如 Uber、Microsoft 限制 AI 工具使用），转向更高效的替代方案。
意义与影响
Karp 的表态直接反映了大型企业对 AI 基础设施定价模式的反弹：token 不再是“无限消耗”的游戏，而是必须与实际商业价值挂钩。过去 tokenmaxxing 曾让 OpenAI 与 Anthropic 获得爆炸式增长，但当前企业正通过转向开源权重模型（包括中国厂商加速赶超的趋势）来降低风险与成本。
对 OpenAI 与 Anthropic 而言，这既是挑战也是信号——定价机制若无法提供可衡量的回报，将加速客户流失与市场份额分化。Palantir 则借此机会扩大其在政府与关键基础设施领域的部署，巩固“AI 主权”定位。
更广泛层面，这一事件加速了 AI 生态的多元化：企业不再唯恐封闭模型之忧，转而重视数据安全与本地可控性。未来，token 定价或将面临更激烈的竞争压力，促使前沿实验室优化成本结构或引入混合部署模式，以维持生态吸引力。Karp 的言论也引发业界对“AI 财富税”的讨论，凸显从 hype 到实际价值交付的转型期。