Palantir CEO 炮轰 Token 计费：企业价值与账单正在脱钩

Palantir CEO 亚历克斯·卡普近日在 CNBC 节目中公开炮轰当前主流 AI 厂商的 Token 计费模式，称企业正在为「没有创造价值的 Token 付钱」，并担忧核心数据与商业优势在不知不觉中流向模型供应商。这番言论来自市值约 3300 亿美元（约合人民币 2.2 万亿）的 Palantir——一家长期为美国政府、军方、情报机构和大型企业提供数据分析与 AI 平台的公司，今年一季度营收同比增长 85%，本身就是本轮 AI 浪潮的主要受益者。

账单和价值正在脱钩

卡普质疑的核心不是 AI 没用，而是企业花钱买 AI 时，账单和价值之间的关系正在变得模糊。过去买企业软件逻辑相对清晰：CRM 管客户、ERP 管供应链、数据库管数据。AI 任务则不同——一个企业级 Agent 需要读取历史订单、理解需求、调用数据库、写邮件、改表格、反复推理，Token 在背后变成一条看不见的流水线。

据 Tom's Hardware 报道，OpenClaw 开发者彼得·斯滕斯伯格曾公开一张 OpenAI API 月度账单：30 天花费约 130 万美元，覆盖 6030 亿 Token 和 760 万次请求，背后是约 100 个 Codex 实例在运行。当 AI 从聊天框变成一群自动工作的 Agent，Token 消耗速度可以远超企业预期。

「Tokenmaxxing」与企业数据主权

在 CNBC 采访前一天，Palantir 发布了一份九点「AI 主权」声明，警告企业不要把最重要的数据、模型和 AI 能力交给第三方。声明还创造了一个新词——「tokenmaxxing」，指为了用 AI 而疯狂消耗 Token，制造一种「好像有进展」的错觉。

卡普进一步指出，企业真正担心的不只是 Token 贵，而是把多年积累的运营经验一并搬进外部系统，例如哪类零件容易坏、哪些客户风险更高、哪种促销组合最有效。需要说明的是，OpenAI 和 Anthropic 的官方政策都明确：商业用户或 API 用户的数据默认不用于训练模型。但合同条款之外，企业仍会追问数据在哪里缓存、谁可以访问、模型输出是否会泄露内部逻辑，以及供应商未来是否可能反向进入自己的业务领域。

Token 经济学从狂热走向审计

卡普的言论已在企业端引发共鸣。他透露，许多企业 CEO 私下表示对 AI 现状「比他还愤怒两倍」。Priceline、Qualcomm、Bristol-Myers Squibb 等公司已采用云时代的成本管理手段，包括监控仪表盘、支出上限、部门内部的「showback」（账单展示）与「chargeback」（成本分摊）。相关调研显示，约 60% 的企业正在给 AI 开支加护栏，原因是成本上升和 ROI 压力变大。这不是企业放弃 AI，而是从「拼命用 AI」转向「精细化使用 AI」。

接下来可能发生三件事：

• 企业会区分「高价值 Token」与「低价值 Token」，按单 Token 产出而非总消耗量评估 AI 投入，客服摘要、文档整理与代码生成、关键决策不应共用一把尺子。
• 简单任务交给小模型或开源模型，复杂任务才调用顶级模型，不再让所有任务都坐「头等舱」。
• AI 厂商会被迫提供更接近结果的定价：按工单解决、代码合并、销售线索转化收费，或在 Token 收费之外叠加预算上限、缓存折扣、任务级成本预估。

高盛研究预计，随着 Agentic AI 在消费端和企业端普及，到 2030 年 Token 月消耗量可能增长 24 倍，达到 120 千万亿级别。这一数字对 AI 公司是收入想象力，对企业客户却是成本警报。Token 计费不会消失，但它会从「按调用付」走向「按结果算」，并被更严格的预算与审计流程约束。