美国大数据分析与人工智能软件企业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"。在该公司人工智能平台十周年庆典期间，卡普接受媒体采访时直言："我们内部称这种行为为'精神沉溺式滥用'，本质上与自慰成瘾无异，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，单纯增加词元消耗量反而会降低内容质量，企业需要构建类似Palantir人工智能平台（AIP）的支撑系统，才能将AI能力转化为实际商业价值。"当企业过度依赖通用型智能服务时，必须建立风险防控机制来避免经济损失。"他指出，词元作为大语言模型的基础计算单元，其过度使用正在导致行业出现"低质量繁荣"现象。
作为行业标杆企业，Palantir始终将自身定位为"拒绝粗制滥造的倡导者"。该公司技术团队解释称，每个词元约对应0.75个英文单词，当前主流AI服务商普遍采用词元消耗量作为计费标准，这种模式间接刺激了"为刷量而使用"的畸形生态。优步首席运营官安德鲁·麦克唐纳近期也表达类似担忧，指出该公司未能从持续攀升的AI投入中看到对应的效率提升。
卡普回忆行业认知转变过程时表示，就在两个月前公开质疑AI效用仍被视为"技术盲流"，但近期业界开始集体反思。"大约两周前，整个行业突然意识到：虽然AI是真实存在的新技术，但实际应用效果远低于预期，只是没人敢承认这个事实。"他透露，在最近与能源企业的合作中发现，对方投入数百万美元的AI项目最终仅实现5%的成本优化，远低于传统分析方法的成效。
针对企业级应用场景，卡普特别强调专业判断力的重要性。"AI可以批量生成GDP分析报告这类标准化内容，但当涉及油气开采工艺优化、军工供应链重构等复杂问题时，需要的是经过验证的业务流程框架。"他以某汽车制造商的案例说明，对方试图用AI重构全球供应链时，最终仍需依赖人类专家制定的200余项风险评估指标。
这场关于AI应用边界的讨论正在硅谷引发连锁反应。多家科技企业开始重新评估词元采购策略，某云计算巨头已暂停向部分客户提供无限量词元套餐。行业分析师指出，这标志着AI发展进入"理性回归期"，企业开始从追求技术参数转向关注实际业务价值创造。
