Selepas suku tahun cemerlang, CEO Palantir Alex Karp panggil industri AI 'Marxis'

Palantir baru sahaja mencatat keuntungan $1 bilion dalam suku tahun — dan CEO-nya menggunakan surat pemegang saham untuk mengkritik makmal AI frontier sebagai penjahat kapitalis baru era kita. Selepas suku tahun cemerlang, CEO Palantir Alex Karp memanggil industri yang mendorong pertumbuhan syarikatnya "Marxis," menuduh pembina model bahasa besar cuba menguasai alat pengeluaran daripada pelanggan perusahaan mereka sendiri. Ini adalah tesis yang provokatif daripada seorang CEO-ahli falsafah — dan ia layak mendapat perhatian serius daripada pembangun dan pengasas yang membina di atas AI di Asia.

Apa yang Berlaku

Keputusan Q2 2026 Palantir adalah, mengikut sebarang ukuran, luar biasa. Syarikat itu melaporkan pertumbuhan hasil komersial AS sebesar 149% tahun ke tahun dan pertumbuhan hasil keseluruhan sebesar 93% tahun ke tahun, meningkatkan panduan tahun penuh 2026 kepada pertumbuhan 82%. Satu bilion dolar dalam keuntungan suku tahun bukanlah ralat pembundaran — ia menandakan bahawa penggunaan AI perusahaan telah bergerak jauh melampaui peringkat percubaan.

Tetapi Alex Karp tidak menghabiskan surat pemegang sahamnya meraikan. Sebaliknya, dia menggunakan PhD falsafahnya dan menulis sesuatu yang beberapa CEO berani letakkan dalam dokumen pendapatan. Menurut laporan TechCrunch tentang surat itu, Karp menulis:

"Terdapat nada dan undertone Marxis dalam perniagaan kami. Orang lain, termasuk ramai yang membina model bahasa besar, berniat, dengan sedar atau sebaliknya, untuk menguasai alat pengeluaran daripada rakan kongsi mereka yang didakwa."

Tuduhan itu tajam. Karp — yang memperoleh PhD dalam teori sosial dan tidak pernah malu menggunakan rangka kerja akademik dalam konteks perniagaan — membuat persamaan langsung antara kapitalisme industri abad ke-19 dan apa yang dia lihat berlaku dalam industri AI hari ini. Hujahnya: makmal AI frontier, sambil memposisikan diri mereka sebagai rakan kongsi kepada perusahaan, secara struktural didorong untuk memiliki infrastruktur, model, saluran data, dan akhirnya lapisan pengambilan keputusan yang bergantung pada perusahaan. Pelanggan perusahaan, dalam kerangka ini, menjadi penyewa di atas alat pengeluaran orang lain.

Model Palantir sendiri adalah titik lawan yang Karp jual. Daripada menawarkan API model generik yang perusahaan saluran data proprietari mereka melaluinya, Palantir menggunakan Platform Kecerdasan Buatan (AIP) di dalam persekitaran pelanggan, mengekalkan kedaulatan data dan alur kerja dikawal oleh pelanggan. Sama ada anda percaya metafora Marxis atau tidak, ketegangan perniagaan asas yang Karp terangkan adalah nyata — dan ia adalah salah satu yang setiap pembeli AI perusahaan di Asia sedang menghadapi dengan senyap sekarang.

Mengapa Ia Penting untuk Asia

Kerangka "Marxis" Karp mungkin terdengar seperti teater politik Amerika, tetapi kebimbangan struktural yang dia angkat memetakan terus ke landskap AI di Asia — dan boleh dikatakan dengan risiko yang lebih tinggi.

Di seluruh Asia Tenggara, Jepun, Korea Selatan, dan India, perusahaan berada di tengah-tengah gelombang integrasi AI yang besar. Kerajaan mendorong mandat transformasi digital. Syarikat permulaan berlumba untuk membenamkan AI ke dalam segala-galanya daripada logistik kepada perkhidmatan kewangan kepada penjagaan kesihatan. Dan hampir semuanya membina di atas model asas yang dikawal oleh segelintir makmal Barat dan China. Kebergantungan yang Karp amaran tentangnya bukan hipotesis di rantau ini — ia adalah seni bina lalai.

Pertimbangkan dimensi kedaulatan data sahaja. Bank di Singapura, rangkaian hospital di Indonesia, atau agensi kerajaan di Korea Selatan tidak boleh hanya menyalurkan data sensitif melalui API model pihak ketiga dan memanggilnya sehari. Rangka kerja kawal selia seperti garis panduan MAS Singapura, Akta Perlindungan Maklumat Peribadi Korea Selatan, dan Akta Perlindungan Data Peribadi Digital India semuanya mewujudkan pendedahan undang-undang sebenar untuk perusahaan yang tidak mengekalkan kawalan yang jelas ke atas tempat data mereka pergi dan siapa yang boleh mengaksesnya.

Kemudian ada sudut kebergantungan ekonomi. Ekosistem teknologi Asia secara sejarahnya mahir membina di atas platform Barat — dan kadang-kadang menemui, dengan menyakitkan, bahawa kepentingan pemilik platform dan kepentingan pembina berbeza. Perang kedai aplikasi, anjakan harga awan, susut nilai API — pengasas Asia telah mengalami semuanya. Karp pada dasarnya memberi amaran bahawa dinamik yang sama akan berlaku di lapisan AI, pada tahap yang jauh lebih penting.

Untuk pengasas teknologi Asia khususnya, ini adalah soalan strategik, bukan hanya falsafah. Infrastruktur AI mana yang anda bina, dan apa leverage yang diberikan oleh penyedia infrastruktur itu kepada model perniagaan anda lima tahun dari sekarang? Suku tahun rekod Palantir adalah bukti bahawa perusahaan bersedia membayar premium yang ketara untuk AI yang tidak datang dengan risiko kebergantungan itu tertanam.

Apa Ini Bermakna untuk Pembangun

Buang retorik Marxis dan hujah Karp mendarat pada soalan teknikal yang pembangun sudah bergumul dengannya: siapa yang mengawal timbunan?

Sekarang, corak dominan untuk membina aplikasi bertenaga AI kelihatan seperti ini:

• Pilih model asas daripada makmal utama (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, dll.)
• Hantar data atau input pengguna anda ke model itu melalui API
• Bina logik aplikasi anda di sekitar respons
• Harap keupayaan model, harga, dan syarat perkhidmatan kekal stabil

Corak ini cepat dan produktif. Ia juga corak yang Karp panggil. Kecerdasan teras aplikasi anda hidup di infrastruktur orang lain, dilatih pada data yang anda tidak kurasi, dengan keupayaan yang boleh berubah dalam kemas kini model yang anda tidak minta. Apabila makmal memutarbelitkan model harga atau menghapuskan versi API, peta jalan kejuruteraan anda berubah sama ada anda merancangnya atau tidak.

Alternatif — arah yang Palantir telah dorong dan yang bilangan platform AI perusahaan yang semakin meningkat bergerak ke arah — adalah untuk mengekalkan orkestrasi, konteks, dan logik keputusan sedekat mungkin dengan persekitaran pelanggan. Model menjadi komponen dalam sistem yang anda kawal, bukan sistem itu sendiri.

Untuk pembangun yang membina di atas MonstarX, platform pembangunan asli AI Asia, perbezaan ini penting secara praktikal. Platform ini dibina di sekitar idea bahawa AI harus mempercepatkan apa yang anda bina tanpa mewujudkan kebergantungan infrastruktur baru yang anda akan sesali. Apabila anda menyambungkan sumber data, mengotomatikkan alur kerja, atau menggunakan ciri AI ke dalam pengeluaran, pilihan seni bina yang anda buat sekarang menentukan berapa banyak leverage yang anda berikan kepada pihak ketiga ke atas masa depan produk anda.

Secara konkrit, inilah yang pembangun harus fikirkan:

• Portabiliti model: Bolehkah anda menukar model asas tanpa menulis semula logik aplikasi anda? Jika gesaan, pengurusan konteks, dan penghuraian keluaran anda terikat rapat kepada bentuk API satu penyedia, anda sudah memberikan leverage.
• Residensi data: Ke mana data pengguna anda pergi apabila ia mencapai ciri AI anda? Jika jawapannya adalah "API model pihak ketiga," anda perlu memahami dasar pengekalan dan latihan data penyedia itu secara terperinci — terutamanya jika anda melayani industri terkawal di Asia.
• Pemilikan orkestrasi: Bahagian paling dapat dipertahankan daripada produk AI bukan model — ia adalah lapisan orkestrasi. Logik pengambilan, perakitan konteks, penghuraian keluaran — ini adalah tempat anda membina keunggulan kompetitif yang sebenarnya.