AI 竞争很激烈，” 从模型向下拓展到场景” 和” 从场景向上集成模型向下掌握数据”，这是两类路径的竞争，大家都是根据自己的立场表达观点，这里再转述下 Karp 访谈里表达的观点，更直白一些。

“如果 AI 真的值那么多钱，那就按效果说话，不要用那些订阅制的假把式。现在这种按 Token 收费的模式，其实已经暴露了前沿实验室的一个短板：他们只懂模型，不懂业务交付。

企业客户真正要的是解决具体的业务节点问题，而不是买一个会聊天、会写代码的聊天机器人。

Karp 直接指出，这些模型厂商就是在利用信息差，向大公司兜售过度包装的算力。

现在的财富 500 强就像是 AI 公司的免费教练。

支付着高昂的学费，还免费提供最高质量的训练素材。算力、模型和业务逻辑结合产生的化学反应，原本应该是企业的商业机密，现在全都暴露在了 AI 实验室的服务器里。

这种商业模式能跑通，纯粹是因为现在大家还处于一种技术恐慌中。生怕慢了一步就被时代抛弃。但这种抢劫式的增长不可持续。

企业真正需要的 AI，不应该是这种随时可能背叛自己的外包大脑。它得是生长在企业自有架构之上的，能够闭环控制数据权重和算力分配的系统。

AI 行业的下一场革命，恐怕不是模型参数再翻几倍，而是企业如何从这些实验室手里夺回数据主权。”