美国大数据分析与人工智能软件公司Palantir首席执行官亚历克斯·卡普近日公开批评行业盛行的"词元刷满"现象，将无节制使用人工智能的行为比作"精神成瘾"。他在公司人工智能平台十周年活动期间接受采访时直言："内部称这种行为为'精神沉溺式滥用'，本质上与自慰成瘾没有区别，有些人已经陷入这种病态循环。"
这一观点与首席技术官沙亚姆·桑卡上月财报会议上的表态形成呼应。桑卡强调，单纯堆砌词元数量只会降低内容质量，企业需要像Palantir人工智能平台（AIP）这样的系统支撑，才能将AI能力转化为实际商业价值。他指出："当企业过度依赖通用型智能工具时，必须建立风险防控体系来避免经济损失。"
作为大语言模型的基础计量单位，词元已成为AI行业的重要计价标准。每个词元约对应0.75个英文单词，服务商通常根据模型类型和词元消耗量收取费用。这种商业模式催生了"词元刷满"的极端做法，部分企业试图通过海量词元输入获取竞争优势。
优步首席运营官安德鲁·麦克唐纳近期也表达类似担忧。他透露公司难以建立AI投入与效率提升之间的直接关联，这种质疑得到卡普的认同。卡普回忆称："直到两周前，行业还在集体自欺欺人地认为AI能自动创造价值，现在终于承认实际应用效果远低于预期。"
在卡普看来，AI技术落地面临的核心挑战在于行业认知差异。他指出："虽然AI模型能高效完成撰写GDP报告等标准化任务，但在优化油气开采工艺、重塑军工供应链等复杂场景中，仍需要专业业务流程支撑。大语言模型可以赋能这些工作，但无法替代人类专家的判断。"
Palantir持续强调自身与通用型AI工具的差异。桑卡特别提到竞争对手试图复制公司本体知识库的尝试，认为这种同质化竞争暴露出行业对AI应用场景的误解。卡普补充道："精准定位业务痛点的能力无法通过算法规模化复制，这恰恰是专业服务商的价值所在。"
随着硅谷对AI实用性的反思加剧，多家科技企业开始重新评估技术投入策略。卡普透露，过去公开质疑AI效果会被视为行业异类，但现在这种声音正在成为主流。他特别提到复杂业务场景中的伦理约束："当企业要求AI在降低生产成本的同时遵守道德准则，这种需求已经超出当前技术的能力边界。"
