TL;DR

Palantir CEO Alex Karp 7 月 1 日在 CNBC 采访中批评 AI 行业收费过高，并把矛头指向领先模型公司面向企业客户的 token 定价。第三方财经报道进一步点名 OpenAI、Anthropic。Karp 的大意是，企业花钱使用 AI 后未必得到对应价值，还可能把数据、知识资产和业务优势交给外部实验室。

Karp 在采访中称企业 CEO 对这种模式感到不满。当天，PLTR 盘中至收盘附近上涨约 8% 至 9%。这不能完全归因于采访本身，同期 Palantir 与英伟达在主权 AI 和 Nemotron 开放模型上的合作，也强化了市场叙事。

这场争论的核心，是企业 AI 预算最终由谁捕获。公司到底是在买更强模型，还是在买一套能改造业务流程、保留数据控制权、并对结果负责的生产系统？

把 AI 支出矛盾推到定价权

token 可以理解为 AI 处理文字和信息的计量单位，类似按字数、按页数付费。企业每输入问题、上传文件、生成答案，都会消耗 token。所谓 tokenmaxxing，就是企业不断增加 AI 调用量，希望从更多使用中挤出价值。

Karp 的攻击点在于，这种模式容易把收入锚定在「消耗」上，而非「结果」上。企业用得越多，模型公司收入越高，但 CFO 和 CIO 更关心另一件事：这些调用量是否真的降低成本、提升收入，或者改变了某条业务线的效率。

OpenAI、Anthropic 也有自己的商业逻辑。先进模型训练和推理成本高，能力越强、调用越多，按使用量收费是自然选择。公开价格页以输入、输出 token 为核心，大型企业合同则通常可能包含折扣、信用额度、专用支持、座席费或定制条款。

不透明的是，企业最终为「能力」「调用量」和「业务结果」分别付了多少钱。Karp 的说法并不能证明 token 模式已经失效，但它说明 token 作为企业 AI 的估值锚，正在受到应用层公司的挑战。

Palantir 卖的，就是企业自己的 AI 工作系统

Palantir 能承接这套叙事，是因为它卖的不是通用聊天框，也不是单一模型 API，而是一套嵌进客户业务的 AI 平台。

AIP 可以理解为企业的「业务知识地图」和工作流系统。它把内部数据、审批流程、运营规则和 AI 能力连接起来，让 AI 参与生产、调度、风控、供应链、情报分析或政府任务，而不是只生成一段回答。

这和纯 token 调用的差别在于，Palantir 试图把收费基础从「用了多少次 AI」转向「业务系统被改造到什么程度」。客户买到的是部署、集成、权限控制、数据治理和持续迭代，底层模型只是其中一部分。

这也解释了 Palantir 为什么强调主权 AI、开放模型和与英伟达的合作。对政府、军工、金融、能源这类场景来说，数据不外流、模型可审计、系统可追责，往往比单次调用便宜几美分更重要。

拿财报说话

如果只有 Karp 的采访，这更像竞争对手之间的营销。但 Palantir 2026 年一季度财报让市场愿意认真听。

公司财报显示，Palantir 一季度营收约 16.33 亿美元，同比增长 85%。美国商业收入 5.95 亿美元，同比增长 133%。公司还把全年收入指引上调至约 76.50 亿至 76.62 亿美元，并预计美国商业收入至少 32.24 亿美元，同比增长至少 120%。

对投资者来说，这说明 AIP 至少在美国商业市场进入加速阶段，而不是停留在概念演示。过去两年，市场已经习惯为算力、芯片和前沿模型买单，但应用层能否形成高利润、强粘性收入，一直存在分歧。

Palantir 给出的反例是，如果 AI 被包装成企业生产系统，而不是一次性工具，客户可能愿意接受更深部署和更长期合同。这里仍是趋势判断，不等于所有企业都会沿着 Palantir 的路径采购 AI。

订单兑现决定估值边界

Karp 的批评有现实基础，但 OpenAI、Anthropic 并没有被排除出企业 AI 预算。很多企业仍需要最强模型能力，尤其在研发、编码、自动化分析和多模态任务上，前沿模型的性能优势仍可能决定最终效果。

模型公司也可以调整商业模式。它们可以推出更深的企业定制、更低的推理成本、更强的数据隔离承诺，甚至把收费从单纯使用量转向项目制、座席制或结果绑定。公开 API 以 token 计费，不代表所有企业收入都会长期按 token 计费。

对 Palantir 来说，挑战同样清楚。定制部署、现场集成和复杂工作流改造可以带来高粘性，也可能带来更高交付成本。它需要证明，AIP 的增长不是靠少数大型客户和高强度服务堆出来的，而是能在更多行业复制，并维持利润率。

PLTR 的行情交易的是一种可能性：AI 价值链中，最赚钱的位置未必长期集中在基础模型层，也可能转向离客户业务结果更近的集成层和应用层。这个判断如果成立，会影响投资者给模型公司、软件平台和算力公司的估值方式。

但这个判断还需要后续数据验证。对 Palantir 来说，市场会继续盯住美国商业收入增速、客户扩张质量、合同周期和利润率。如果增长依赖高强度定制服务，估值弹性会受限制。如果更多客户在 AIP 上扩大部署，Karp 对 token 定价的挑战才会从一次采访变成可持续的商业压力。