2万亿巨头CEO怒了：这帮卖Token的，就是在坑蒙企业

作者 | 铅笔道 黄小贵

编辑 | 铅笔道 邹蔚

封面图丨CNBC节目截图

一家市值超3300亿美元（约合人民币2.2万亿）的AI软件公司老板，公开说卖Token的是在坑蒙企业。

“开炮”的是Palantir公司CEO亚历克斯·卡普。他在CNBC电视台一档节目中说，自己在为毫无价值的Token付钱；交出去的，可能是自己的知识产权。

节目里，卡普问了一个灵魂问题：如果烧Token真的能帮企业赚钱，那卖Token的为啥不直接分润，而是盯着卖Token这点的钱？

他言下之意是：连AI公司自己都不知道，它到底能给企业创造多少价值。

Palantir也是AI热潮最大的受益者之一，它是给美国政府、军方、情报机构和大型企业做数据分析、决策系统和AI平台的软件巨头。今年一季度，营收暴增85%。

连它的CEO都出来炮轰Token模式，看来OpenAI和Anthropic的“Token经济学”收割得有点太狠了。

Token烧得欢，财务鞭子抽得响

卡普的愤怒，表面上是在骂Token价格贵。但更深一层，是企业不知道自己到底买到了什么。

过去买企业软件，逻辑相对清楚。买CRM，是为了管理客户。买ERP，是为了管理供应链、库存和财务。买数据库，是为了存储和调用数据。贵不贵可以讨论，但用途比较明确。

AI不一样。

一个AI客服，要读取历史订单、产品说明、退换货政策、用户投诉记录。一个AI代码助手，要阅读代码库、理解需求、生成修改方案、反复测试。一个企业Agent，要调用数据库、搜索文档、写邮件、改表格、再让另一个模型检查结果。

这时，Token就会变成一条看不见的流水线。

但到了财务复盘时，问题来了：

这些Token换来了多少收入？节省了多少人力？有没有缩短流程？有没有提高成交率？有没有减少错误？很多企业答不上来。

任务做了多少不清楚，账单反正滚滚而来了。

Palantir CEO亚历克斯·卡普在CNBC节目中发表观点 来源：Palantir官网

Tom’s Hardware报道称，OpenClaw开发者彼得·斯滕斯伯格曾展示一个月OpenAI API使用账单：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。

这个极端例子可以说明：当AI从聊天框变成一群自动工作的Agent，Token消耗可以非常快。

这就是卡普批评的点：他不是说AI没用，而是当企业花钱买AI时，账单和价值之间的关系变得越来越模糊。

有点像你去一个陌生城市打车，司机的确把你送到了目的地附近，但一路上计价器疑狂跳动，你也不知道司机有没有绕路。

不是Token烧得越多，价值越大。有时候，它只是在反复试错、重复读取、绕路推理。

小心AI把你卖了，还帮它数钱

卡普不是单纯想在节目里当一回喷子，而是有备而来。

Palantir在CNBC采访前一天发布了一份九点“AI主权”声明，它说：不要把企业最重要的数据、模型和AI能力交给别人，谁控制AI，谁就控制你的未来。

声明还批评“tokenmaxxing”，也就是为了用AI而疑狂消耗Token，制造一种“好像有进展”的错觉。

这个词很尖锐。

它把AI行业过去两年的兴奋，翻译成了企业管理者能听懂的风险：不要把Token消耗量当成AI成果。

Palantir AIP平台 来源：Palantir官网

一个公司每天调用了10亿Token，听起来很先进。但这10亿Token可能只是生成了很多没人看的报告、很多需要人工返工的代码、很多准确率不稳定的客服回答。Token越多，不等于组织越聪明。有时候，它只说明这家公司把更多预算交给了计价器。

卡普还提出另一个更敏感的问题：数据和商业优势。

他在CNBC采访中说，企业担忧AI公司拿到它们的数据和独特优势。比如一家制造企业知道哪种零件更容易坏，一家银行知道哪些客户风险更高，一家零售企业知道什么促销组合最有效。这些东西不只是数据，而是多年运营积累出来的经验。

不过，这里也要说清楚。

OpenAI和Anthropic官方政策都称，商业用户或API用户的数据，默认不会被用来训练模型，除非用户选择加入数据共享。

所以，卡普的说法不能简单理解成“OpenAI和Anthropic一定在拿企业数据训练模型”。更准确地说，他是在放大企业客户的担忧：即便合同里写了不训练，企业仍然想知道数据在哪里缓存，谁能访问，第三方服务商是否参与，模型输出是否可能泄露内部逻辑，未来供应商会不会反过来进入自己的业务。

这不是技术洁癖，这是企业软件采购的基本问题。

企业真正害怕的，不只是Token贵，而是自己一边付钱，一边把最值钱的业务知识搬进别人的系统里。

Palantir在声明里还补了一刀：企业应该选择真正有效的AI，而不是因为某家公司名气大、最热门、融资最多，就去采购。

这说的是谁啊？

CEO们苦Token经济久矣

卡普说“企业正在为没有创造价值的Token付钱”，引发了行业共鸣。

卡普说，很多企业领导私下告诉他，他们付了Token钱，却没有得到相应价值，还担忧自己的数据和商业优势被外部AI公司吸走。

卡普还让节目嘉宾私下打电话找几个CEO问问：是不是对AI现状很愤怒？他说，那些CEO会说自己比卡普愤怒两倍

企业的反应已经开始出现。

Priceline、Qualcomm、Bristol-Myers Squibb等公司正在用云计算时代发展出来的方法管理AI Token成本，比如使用监控仪表盘、设置支出上限、部门内部“展示账单”（showback）和“成本分摊”（chargeback）。这说明AI采购正在从“先试试看”进入“每一笔调用都要算账”的阶段。

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，企业不会简单停止使用OpenAI、Anthropic或其他大模型。真正会发生的，是三件更具体的事。

第一，企业会开始区分“高价值Token”和“低价值Token”。

同样是100万Token，用在客服投诉自动处理、单次报告生成、简单文档整理，和用在关键代码生成、复杂产品决策、核心客户策略分析，价值完全不同。未来企业买AI，会像买广告一样算“单Token产出”，而不是只看总消耗量。

第二，企业会把任务拆给不同模型。

不是所有问题都需要最贵、最强的模型。简单分类、摘要、格式转换，可以交给小模型或开源模型；复杂推理、关键决策、代码生成，再调用更强模型。企业越成熟，越不会让所有任务都上“头等舱”。

第三，AI公司会被迫改变卖法。

按Token收费不会消失，因为它仍然是最清楚、最容易计量的基础单位。但它不会再是唯一说法。企业会要求更接近结果的价格：比如按一次工单解决收费，按一次代码合并收费，按一个销售线索转化收费，或者至少在Token收费之外设置预算上限、缓存折扣、批量折扣和任务级成本预估。

高盛研究预计，随着消费者和企业采用Agentic AI，Token消耗到2030年可能增长24倍，达到每月120千万亿Token。这个数字对AI公司是收入想象力，对企业客户却是成本警报。

所以，Token经济学不会因为卡普一句话就结束。

但它会从狂热走向审计。

过去两年，很多公司把“用了多少AI”当成进步。接下来，企业会问一个更现实的问题：

这些Token，到底有没有帮我赚钱？

本文内容仅供参考，不构成投资建议。

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