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    亞歷克斯·卡普與企業人工智慧主權的戰爭

    By: rootdata|2026/08/05 15:33:29
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    亞歷克斯·卡普並不是一個在科技和防務圈外廣為人知的名字。但這位Palantir的CEO正逐漸成為矽谷中最具挑戰性的聲音,直言不諱地攻擊全球兩大生成式人工智慧公司的商業模式。

    在Palantir公布季度業績後接受CNBC訪問時,卡普指責OpenAI和Anthropic「試圖讓我們沉迷於她們認為能掌控的未來」。這並不是他第一次發表這類批評,但現在的背景有所不同:Palantir的數據賦予了他發言的權威。

    該公司報告季度收入為19億美元,同比增長93%。利潤達到11億美元,超過去年同期的總收入。該股在納斯達克一個交易日內飆升29%。目前公司市值為3900億美元。

    卡普的論點相對簡單,但其含義深遠。他表示,聘用OpenAI或Anthropic的語言模型(LLMs)的公司,實際上是在將其業務的內在價值轉移到這些平台上。

    核心論點是:通過向LLMs提供專有數據,客戶公司失去了對其知識產權的控制。這些模型「擁有數據」,並「帶走了阿爾法」,用卡普的話說。對於客戶來說,剩下的只是「一部分殘餘」的價值。

    卡普直接提到Anthropic的CEO達里奧·阿莫德伊,表示該公司的哲學可以總結為:「我擁有未來。因此,你必須將你的業務價值轉移給我,並感到滿意。」對卡普來說,阿莫德伊唯一能夠為此辯護的理由是他真心相信自己在建設「更美好的未來」,儘管根據Palantir的CEO所言,這個未來對Anthropic本身來說才是更好的。

    OpenAI和Anthropic都聲稱不會使用客戶的數據來訓練其模型。但企業市場的懷疑情緒依然存在,並且在增長,正如我們在科技報導中所提到的。

    Palantir並不開發自己的LLMs。相反,它將不同供應商的模型與客戶的數據和舊系統整合,使用一個名為Ontology的應用層。這種語義和操作架構充當了一道屏障:數據仍然由客戶控制,AI所產生的價值留在組織內部。

    這種方法與OpenAI和Anthropic的「代幣化」模型截然不同,後者要求客戶按使用量支付代幣,實際上依賴於供應商的基礎設施和條款。卡普總結了他從大型企業和政府客戶那裡聽到的問題:「為什麼我們要花錢在一些無用的東西上,然後卻無法控制讓我們擴展業務的手段?」

    在致股東的信中,卡普更加強調。他使用馬克思主義的類比來描述權力動態:「許多開發LLMs的人,無論是有意還是無意,都試圖攫取他們所謂合作夥伴的生產資料。」這是一種故意的諷刺。一位市值近4000億美元公司的CEO用馬克思來批評人工智慧工業複合體。

    關於人工智慧如何改變整個行業的討論並不新鮮,但隨著Palantir的結果顯示出可行的替代模型,這一討論變得更加緊迫。

    對卡普來說,相關的辯論不是封閉源代碼的人工智慧(如OpenAI和Anthropic)與開放源代碼的人工智慧(如Meta和中國公司的模型)之間的問題。核心問題是主權。誰控制數據、模型和產生的價值?

    他甚至將中國的模型蒸餾問題最小化,這是一種中國企業抄襲美國模型的做法。他說:「你認為這些模型是如何獲得其價值的?它們蒸餾了來自各地的所有智慧財產權的價值,包括企業部門。」在卡普的看法中,美國的前沿模型在使用開放網絡數據和商業夥伴數據進行訓練時也做了類似的事情。

    卡普在信中寫道:「世界上所有的組織都開始意識到將其機構的鑰匙交給LLM創造者的風險。」這句話聽起來可能有些驚慌,但數字講述了一個一致的故事。Palantir在美國的收入在本季度增長了115%,這表明包括政府在內的大型美國組織正在接受人工智慧主權的論點。

    在今年的累計中,Palantir的股價仍然下降了9%,這反映出技術行業大部分受到的多重修正。但單日29%的跳升顯示市場認可了這一交付。現在的問題是,Palantir的模型是否能像在美國那樣在全球範圍內擴展,這與我們在金融領域所跟蹤的市場動態有關。

    卡普的批評並不是一種哲學上的怪癖。它指向了人工智慧市場中的一種結構性緊張,這將在未來十年決定贏家和輸家。如果「人工智慧即服務」的模型將價值集中在少數平台手中,那麼結果對企業和政府來說將是一種危險的依賴。

    Palantir正在押注大型組織會更願意為主權支付更多,而不是因為便利而節省成本。季度業績顯示這一押注正在奏效。該公司在單一季度中獲得了11億美元的利潤,收入增長超過90%,這些數字足以支持其論點。

    留給我們的問題是,OpenAI和Anthropic是否需要調整其商業模型以滿足對控制的需求,或者它們的LLM的便利性和技術優勢是否仍然足夠有說服力。在任何情況下,卡普將這場辯論置於對話的中心。而Palantir的結果保證了這一點不會被忽視。

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