Giám đốc điều hành Palantir chỉ trích mô hình thu phí token, cho rằng AI là một "ngành kinh doanh tùy chỉnh".

Tóm tắt

· Alex Karp, CEO của Palantir, chỉ trích mô hình tính phí token của OpenAI và Anthropic, cho rằng doanh nghiệp khó có được giá trị tương xứng.
· Sự khác biệt trên thị trường nằm ở chỗ: ngân sách AI của doanh nghiệp nên được đổ vào việc gọi mô hình, hay vào cải tạo hệ thống kinh doanh và giao kết quả đầu ra.
· Các mã liên quan: PLTR, NVDA, và lộ trình định giá tương lai của OpenAI, Anthropic.

Alex Karp, CEO của Palantir, trong cuộc phỏng vấn với CNBC ngày 1/7 đã chỉ trích ngành AI tính phí quá cao, và đặc biệt nhắm vào mô hình định giá token của các công ty mô hình hàng đầu dành cho khách hàng doanh nghiệp. Các báo cáo tài chính bên thứ ba sau đó đã chỉ đích danh OpenAI và Anthropic. Ý chính của Karp là doanh nghiệp sau khi chi tiền sử dụng AI chưa chắc đã nhận được giá trị tương xứng, thậm chí còn có thể giao dữ liệu, tài sản tri thức và lợi thế kinh doanh cho các phòng thí nghiệm bên ngoài.

Trong cuộc phỏng vấn, Karp cho biết các CEO doanh nghiệp cảm thấy không hài lòng với mô hình này. Cùng ngày, cổ phiếu PLTR tăng khoảng 8% đến 9% từ giữa phiên đến gần cuối phiên. Điều này không thể hoàn toàn quy cho cuộc phỏng vấn, vì trong cùng thời gian, sự hợp tác giữa Palantir và Nvidia về AI có chủ quyền và mô hình mở Nemotron cũng đã củng cố câu chuyện thị trường.

Cốt lõi của cuộc tranh luận này là ai sẽ là người nắm giữ ngân sách AI của doanh nghiệp. Công ty thực sự đang mua một mô hình mạnh hơn, hay mua một hệ thống sản xuất có thể cải tạo quy trình kinh doanh, giữ quyền kiểm soát dữ liệu và chịu trách nhiệm về kết quả?

Đẩy mâu thuẫn chi tiêu AI vào quyền định giá

Token có thể hiểu là đơn vị đo lường xử lý văn bản và thông tin của AI, tương tự như trả phí theo số chữ hoặc số trang. Mỗi khi doanh nghiệp nhập câu hỏi, tải tệp lên hoặc tạo câu trả lời, họ đều tiêu thụ token. Cái gọi là tokenmaxxing chính là việc doanh nghiệp liên tục tăng khối lượng gọi AI, hy vọng ép ra giá trị từ việc sử dụng nhiều hơn.

Điểm tấn công của Karp là mô hình này dễ dàng neo doanh thu vào "mức tiêu thụ" thay vì "kết quả". Doanh nghiệp càng sử dụng nhiều, doanh thu của công ty mô hình càng cao, nhưng CFO và CIO lại quan tâm đến một điều khác: liệu khối lượng gọi này có thực sự giảm chi phí, tăng doanh thu, hay thay đổi hiệu quả của một dây chuyền kinh doanh nào đó hay không.

OpenAI và Anthropic cũng có logic kinh doanh riêng của họ. Chi phí đào tạo và suy luận của các mô hình tiên tiến rất cao, mô hình càng mạnh, càng gọi nhiều, thì việc tính phí theo mức sử dụng là lựa chọn tự nhiên. Trang giá công khai tập trung vào token đầu vào và đầu ra, trong khi các hợp đồng doanh nghiệp lớn thường có thể bao gồm chiết khấu, hạn mức tín dụng, hỗ trợ chuyên dụng, phí đại lý hoặc các điều khoản tùy chỉnh.

Điều không minh bạch là doanh nghiệp cuối cùng đã trả bao nhiêu tiền cho "năng lực", "số lần gọi" và "kết quả kinh doanh". Phát biểu của Karp không chứng minh rằng mô hình token đã thất bại, nhưng nó cho thấy token, với tư cách là điểm neo định giá AI doanh nghiệp, đang bị thách thức bởi các công ty tầng ứng dụng.

Palantir bán chính là hệ thống AI làm việc của riêng doanh nghiệp

Palantir có thể tiếp nhận câu chuyện này vì nó không bán một hộp thoại chung chung, cũng không phải API mô hình đơn lẻ, mà là một nền tảng AI được tích hợp vào hoạt động kinh doanh của khách hàng.

AIP có thể hiểu là "bản đồ tri thức kinh doanh" và hệ thống quy trình làm việc của doanh nghiệp. Nó kết nối dữ liệu nội bộ, quy trình phê duyệt, quy tắc vận hành và năng lực AI, cho phép AI tham gia vào sản xuất, điều phối, quản lý rủi ro, chuỗi cung ứng, phân tích tình báo hoặc nhiệm vụ chính phủ, thay vì chỉ tạo ra một câu trả lời.

Sự khác biệt so với việc gọi token thuần túy nằm ở chỗ Palantir cố gắng chuyển cơ sở tính phí từ "đã sử dụng AI bao nhiêu lần" sang "hệ thống kinh doanh đã được cải tiến đến mức độ nào". Khách hàng mua được là triển khai, tích hợp, kiểm soát quyền truy cập, quản trị dữ liệu và cải tiến liên tục, trong đó mô hình nền tảng chỉ là một phần.

Điều này cũng giải thích tại sao Palantir nhấn mạnh vào AI có chủ quyền, mô hình mở và hợp tác với NVIDIA. Đối với các lĩnh vực như chính phủ, quân sự, tài chính, năng lượng, việc dữ liệu không bị rò rỉ, mô hình có thể kiểm toán, hệ thống có thể truy trách nhiệm thường quan trọng hơn việc tiết kiệm vài xu cho mỗi lần gọi.

Lấy báo cáo tài chính để nói chuyện

Nếu chỉ có cuộc phỏng vấn của Karp, điều này giống như tiếp thị giữa các đối thủ cạnh tranh hơn. Nhưng báo cáo tài chính quý 1 năm 2026 của Palantir khiến thị trường sẵn sàng lắng nghe một cách nghiêm túc.

Báo cáo tài chính của công ty cho thấy, doanh thu quý 1 của Palantir đạt khoảng 1,633 tỷ USD, tăng 85% so với cùng kỳ năm trước. Doanh thu thương mại Mỹ đạt 595 triệu USD, tăng 133% so với cùng kỳ. Công ty cũng nâng dự báo doanh thu cả năm lên khoảng 7,650 tỷ đến 7,662 tỷ USD, và dự kiến doanh thu thương mại Mỹ ít nhất đạt 3,224 tỷ USD, tăng ít nhất 120% so với cùng kỳ.

Đối với các nhà đầu tư, điều này cho thấy AIP ít nhất đang bước vào giai đoạn tăng tốc tại thị trường thương mại Mỹ, thay vì chỉ dừng lại ở trình diễn khái niệm. Trong hai năm qua, thị trường đã quen với việc chi trả cho sức mạnh tính toán, chip và các mô hình tiên tiến, nhưng liệu tầng ứng dụng có thể tạo ra doanh thu lợi nhuận cao và độ bám dính mạnh hay không vẫn còn nhiều tranh cãi.

Ví dụ phản chứng mà Palantir đưa ra là, nếu AI được đóng gói thành hệ thống sản xuất doanh nghiệp, thay vì công cụ dùng một lần, khách hàng có thể sẵn sàng chấp nhận triển khai sâu hơn và hợp đồng dài hạn hơn. Đây vẫn là nhận định về xu hướng, không có nghĩa là tất cả doanh nghiệp sẽ mua AI theo con đường của Palantir.

Việc thực hiện đơn hàng quyết định ranh giới định giá

Những chỉ trích của Karp có cơ sở thực tế, nhưng OpenAI và Anthropic vẫn chưa bị loại khỏi ngân sách AI của doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp vẫn cần khả năng mô hình mạnh nhất, đặc biệt trong các nhiệm vụ nghiên cứu, lập trình, phân tích tự động và đa phương thức, lợi thế hiệu suất của các mô hình tiên tiến vẫn có thể quyết định kết quả cuối cùng.

Các công ty mô hình cũng có thể điều chỉnh mô hình kinh doanh. Họ có thể triển khai các tùy chỉnh doanh nghiệp sâu hơn, chi phí suy luận thấp hơn, cam kết cách ly dữ liệu mạnh mẽ hơn, thậm chí chuyển từ tính phí dựa trên khối lượng sử dụng sang mô hình dự án, dựa trên tác nhân hoặc gắn với kết quả. Việc API công khai tính phí theo token không có nghĩa là tất cả doanh thu doanh nghiệp sẽ mãi mãi được tính theo token.

Đối với Palantir, thách thức cũng rõ ràng không kém. Triển khai tùy chỉnh, tích hợp tại chỗ và cải tiến quy trình làm việc phức tạp có thể mang lại độ bám dính cao, nhưng cũng có thể dẫn đến chi phí giao hàng cao hơn. Họ cần chứng minh rằng sự tăng trưởng của AIP không chỉ dựa vào một số ít khách hàng lớn và dịch vụ cường độ cao, mà có thể nhân rộng sang nhiều ngành hơn và duy trì tỷ suất lợi nhuận.

Giao dịch cổ phiếu PLTR phản ánh một khả năng: trong chuỗi giá trị AI, vị trí sinh lời cao nhất có thể không tập trung lâu dài ở lớp mô hình nền tảng, mà có thể chuyển sang lớp tích hợp và lớp ứng dụng gần hơn với kết quả kinh doanh của khách hàng. Nếu nhận định này đúng, nó sẽ ảnh hưởng đến cách nhà đầu tư định giá các công ty mô hình, nền tảng phần mềm và công ty tính toán.

Tuy nhiên, nhận định này vẫn cần được xác minh bằng dữ liệu tiếp theo. Đối với Palantir, thị trường sẽ tiếp tục theo dõi tốc độ tăng trưởng doanh thu thương mại tại Mỹ, chất lượng mở rộng khách hàng, chu kỳ hợp đồng và tỷ suất lợi nhuận. Nếu tăng trưởng phụ thuộc vào dịch vụ tùy chỉnh cường độ cao, tính linh hoạt của định giá sẽ bị hạn chế. Nếu nhiều khách hàng mở rộng triển khai trên AIP hơn, thách thức của Karp đối với định giá token mới có thể chuyển từ một cuộc phỏng vấn thành áp lực kinh doanh bền vững.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia