PalantirのCEOアレックス・カープは、シリコンバレーで最近流行している「tokenmaxxing」という考えを公開で批判し、AIの使用量を常に増やしても、それが実際にビジネス価値を生み出すことにはならないと指摘した。彼はPalantir AIP Con 10期間中にインタビューに応じ、「市場は『AIは本当に存在するのか』という議論から、『AIは確かに有効だが、多くのシナリオで期待通りに機能していない』という方向に移行している」と述べた。
論争は高消費型の使用を指向している
トークンとは、大言語モデルがテキストを処理する際の基本的な単位であり、AIサービスプロバイダーは通常、トークンの消費量に応じて料金を課金する。過去数週間、シリコンバレーの一部の業界関係者が「トークンマクシング」文化、すなわちAIエージェントの進化速度に追いつくためにAIの利用規模をほぼ制限なく拡大する文化について見直しを始めている。
カープの見解では、より多くのトークンは、より高い価値の結果を意味するのではなく、単により多くの低品質な出力を意味するにすぎない。先月、Palantirのチーフテクノロジーオフィサーであるシヤム・サーンカーも、決算電話会議で同様の見解を示し、会社内では「ノースロップゾーン」を重視し、安価なモデル呼び出しを価値そのものと見なすことを拒否していると述べた。
Palantirはモデルの量ではなくシステムを強調する
サンカルは当時、より安価なAIだけでは自動的に高いリターンをもたらすわけではないと述べ、企業はモデルの能力を実際のビジネス環境と結びつけるPalantir AIPのようなシステムを必要としており、誤った出力による経済的損失を避ける必要があると指摘した。
カープは最新のインタビューで、モデルが一般的なコンテンツを生成することではなく、AIを継続的なビジネスプロセスに組み込むことが本質的に難しいとさらに述べた。例えば、中国のGDP成長に関するレポートを執筆する場合、大規模モデルは比較的よく対応できるが、石油・天然ガスの採掘、サプライチェーンの調整、軍事製造、自動車生産などの複雑なタスクにおいては、AI自体が具体的なプロセスを置き換えることはできない。
複雑な業務は引き続き実行する必要があります
彼は、こうした問題は通常、コスト、コンプライアンス、倫理、実行の詳細が同時に絡み合い、正確で継続的な操作プロセスを必要とすると考えている。大規模モデルはこれらのプロセスを強化できるが、直接的にそれらを置き換えることはできない。
Karpは、業界が現在、AIの能力が実証されたことを認識し始めているが、企業がそれを商業的成果に真正に変える鍵は、モデルの呼び出し量を無限に増やすことではなく、自らが解決したいビジネス課題を明確にし、モデルを実行可能なシステムにどのように統合するかにあると述べた。