Palantir CEO'su, token ücretlendirme modeline sert bir şekilde karşı çıkarak yapay zekanın "kişiye özel bir iş" olduğunu söyledi.

TL;DR

· Palantir CEO Alex Karp, OpenAI ve Anthropic'in token bazlı ücretlendirme modelini eleştirerek işletmelerin karşılığında yeterli değer alamadığını savundu.
· Piyasada görüş ayrılığı, kurumsal AI bütçelerinin model çağrılarına mı yoksa iş süreçlerinin dönüşümü ve sonuç teslimine mi yönlendirilmesi gerektiği konusunda yoğunlaşıyor.
· İlgili varlıklar: PLTR, NVDA ve gelecekte OpenAI ile Anthropic'in değerleme yolları.

Palantir CEO'su Alex Karp, 1 Temmuz'da CNBC röportajında AI sektörünün aşırı ücretlendirme yaptığını eleştirdi ve özellikle önde gelen model şirketlerinin kurumsal müşterilere yönelik token fiyatlandırmasını hedef aldı. Üçüncü taraf finans haber kaynakları, bu eleştiriyi doğrudan OpenAI ve Anthropic'e bağladı. Karp'ın ana argümanı, işletmelerin AI kullanımına para harcadıktan sonra karşılığında yeterli değer alamadığı, ayrıca verilerini, bilgi varlıklarını ve iş avantajlarını dış laboratuvarlara teslim etme riskiyle karşı karşıya kaldığı yönündeydi.

Karp röportajında, kurumsal CEO'ların bu modelden memnun olmadığını belirtti. Aynı gün PLTR hisseleri, seans içi ve kapanışa yakın dönemde yaklaşık %8 ila %9 oranında yükseldi. Bu artış tamamen röportaja bağlanamaz; aynı dönemde Palantir'in NVIDIA ile egemen AI ve Nemotron açık modeli üzerindeki iş birliği de piyasa anlatısını güçlendirdi.

Tartışmanın özü, kurumsal AI bütçelerinin nihai olarak kim tarafından ele geçirileceğiyle ilgili. Şirketler daha güçlü modeller mi satın alıyor, yoksa iş süreçlerini dönüştürebilen, veri kontrolünü elinde tutan ve sonuçlardan sorumlu bir üretim sistemi mi satın alıyor?

AI Harcama Çatışmasını Fiyatlandırma Gücüne Taşımak

Token, AI'ın metin ve bilgi işleme birimi olarak düşünülebilir; kelime veya sayfa başına ödemeye benzer. İşletmeler her soru sorduğunda, dosya yüklediğinde veya yanıt ürettiğinde token tüketir. Tokenmaxxing olarak adlandırılan kavram, işletmelerin AI çağrı hacmini sürekli artırarak daha fazla kullanımdan değer elde etmeye çalışmasıdır.

Karp'ın saldırı noktası, bu modelin geliri "sonuç" yerine "tüketim"e bağlama eğiliminde olmasıdır. İşletmeler ne kadar çok kullanırsa, model şirketlerinin geliri o kadar artar; ancak CFO ve CIO'lar başka bir şeyle daha çok ilgilenir: Bu çağrı hacmi gerçekten maliyetleri düşürüyor mu, geliri artırıyor mu veya belirli bir iş hattının verimliliğini değiştiriyor mu?

OpenAI ve Anthropic'in de kendi iş mantıkları var. Gelişmiş modellerin eğitim ve çıkarım maliyetleri yüksektir; model ne kadar güçlü ve çağrı ne kadar fazlaysa, kullanım başına ücretlendirme doğal bir seçimdir. Kamuya açık fiyat sayfaları, giriş ve çıkış token'larına odaklanırken, büyük kurumsal sözleşmeler genellikle indirimler, kredi limitleri, özel destek, koltuk ücretleri veya özelleştirilmiş koşullar içerebilir.

Belirsiz olan, işletmelerin "yetenek", "çağrı hacmi" ve "iş sonuçları" için ayrı ayrı ne kadar ödediğidir. Karp'ın söyledikleri token modelinin işe yaramadığını kanıtlamaz, ancak token'ların kurumsal yapay zeka için bir değerleme çıpası olarak uygulama katmanı şirketleri tarafından sorgulandığını gösterir.

Palantir'in sattığı şey, işletmelerin kendi yapay zeka çalışma sistemidir

Palantir bu anlatıyı üstlenebiliyor çünkü genel bir sohbet kutusu veya tek bir model API'si değil, müşterinin iş süreçlerine entegre edilmiş bir yapay zeka platformu satıyor.

AIP, işletmelerin "iş bilgi haritası" ve iş akış sistemi olarak düşünülebilir. İç verileri, onay süreçlerini, operasyonel kuralları ve yapay zeka yeteneklerini birbirine bağlayarak yapay zekanın yalnızca bir yanıt üretmek yerine üretim, planlama, risk yönetimi, tedarik zinciri, istihbarat analizi veya devlet görevlerine katılmasını sağlar.

Saf token çağrılarından farkı, Palantir'in ücretlendirme temelini "yapay zekanın kaç kez kullanıldığı"ndan "iş sisteminin ne ölçüde dönüştürüldüğü"ne kaydırmaya çalışmasıdır. Müşterinin satın aldığı şey dağıtım, entegrasyon, erişim kontrolü, veri yönetimi ve sürekli iyileştirmedir; temel model bunun yalnızca bir parçasıdır.

Bu aynı zamanda Palantir'in neden egemen yapay zeka, açık modeller ve Nvidia ile iş birliğini vurguladığını da açıklar. Devlet, savunma, finans ve enerji gibi senaryolar için verilerin dışarı sızmaması, modellerin denetlenebilir olması ve sistemlerin hesap verebilir olması, tek bir çağrının birkaç sent daha ucuz olmasından genellikle daha önemlidir.

Finansal raporlarla konuşmak

Yalnızca Karp'ın röportajı olsaydı, bu daha çok rakipler arası bir pazarlama hamlesi gibi görünürdü. Ancak Palantir'in 2026 yılı ilk çeyrek finansal raporu, piyasanın bunu ciddiye almasını sağladı.

Şirketin finansal raporuna göre, Palantir'in ilk çeyrek geliri yaklaşık 1,633 milyar dolar olup yıllık bazda %85 arttı. ABD ticari geliri 595 milyon dolar olup yıllık bazda %133 arttı. Şirket ayrıca yıllık gelir tahminini yaklaşık 7,650 milyar ila 7,662 milyar dolara yükseltti ve ABD ticari gelirinin en az 3,224 milyar dolar olmasını ve yıllık bazda en az %120 artmasını bekliyor.

Yatırımcılar için bu, AIP'nin en azından ABD ticari pazarında kavramsal bir gösterim olmaktan çıkıp hızlanma aşamasına girdiğini gösteriyor. Son iki yılda piyasa, işlem gücü, çipler ve öncü modeller için ödeme yapmaya alıştı, ancak uygulama katmanının yüksek kârlı, güçlü bağlılık yaratan bir gelir oluşturup oluşturamayacağı konusunda görüş ayrılığı vardı.

Palantir'in sunduğu karşı örnek, yapay zekanın tek seferlik bir araç yerine kurumsal bir üretim sistemi olarak paketlenmesi durumunda müşterilerin daha derin bir dağıtım ve daha uzun vadeli sözleşmeleri kabul etmeye istekli olabileceğidir. Bu hala bir eğilim değerlendirmesidir ve tüm işletmelerin Palantir'in yolunu izleyerek yapay zeka satın alacağı anlamına gelmez.

Emirlerin Gerçekleşmesi Değerleme Sınırlarını Belirliyor

Karp'ın eleştirileri gerçekçi bir temele dayanıyor, ancak OpenAI ve Anthropic kurumsal AI bütçelerinin dışında bırakılmış değil. Birçok şirket hâlâ en güçlü model yeteneklerine ihtiyaç duyuyor, özellikle Ar-Ge, kodlama, otomatik analiz ve çok modlu görevlerde; öncü modellerin performans avantajı nihai sonuçları belirleyebilir.

Model şirketleri de iş modellerini ayarlayabilir. Daha derin kurumsal özelleştirme, daha düşük çıkarım maliyetleri, daha güçlü veri izolasyonu taahhütleri sunabilir, hatta ücretlendirmeyi salt kullanım miktarından proje bazlı, temsilci bazlı veya sonuç odaklı modellere kaydırabilir. Açık API'ler token başına ücretlendirilse de, tüm kurumsal gelirlerin uzun vadede token başına ücretlendirileceği anlamına gelmez.

Palantir için de zorluklar aynı derecede açık. Özelleştirilmiş dağıtım, yerinde entegrasyon ve karmaşık iş akışı dönüşümleri yüksek bağlılık sağlayabilir, ancak aynı zamanda daha yüksek teslimat maliyetlerine yol açabilir. AIP'nin büyümesinin yalnızca birkaç büyük müşteri ve yoğun hizmetle sürdürülmediğini, daha fazla sektörde tekrarlanabilir olduğunu ve kâr marjlarını koruyabildiğini kanıtlaması gerekiyor.

PLTR'nin piyasa işlemleri bir olasılığı fiyatlıyor: AI değer zincirinde en kârlı konum uzun vadede temel model katmanında kalmayabilir, müşteri iş sonuçlarına daha yakın olan entegrasyon ve uygulama katmanlarına kayabilir. Bu öngörü doğru çıkarsa, yatırımcıların model şirketleri, yazılım platformları ve hesaplama gücü şirketlerini değerleme şeklini etkileyebilir.

Ancak bu öngörünün daha sonraki verilerle doğrulanması gerekiyor. Palantir için piyasa, ABD ticari gelir büyüme hızına, müşteri genişleme kalitesine, sözleşme döngülerine ve kâr marjlarına odaklanmaya devam edecek. Büyüme yoğun özelleştirilmiş hizmetlere dayanıyorsa, değerleme esnekliği sınırlı kalır. Daha fazla müşteri AIP'de dağıtımını genişletirse, Karp'ın token fiyatlandırmasına yönelik meydan okuması bir röportajdan sürdürülebilir bir ticari baskıya dönüşebilir.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia