Tzac pac la AI!

Postat la: 12.07.2026 |

Tzac pac la AI!

Pe 1 iulie, Alex Karp, CEO-ul Palantir, a fost invitat la CNBC, unde a facut unele dintre cele mai agresive declaratii de pana acum la adresa modelelor LLM.

Alaturi de Peter Thiel si alti trei cofondatori, Karp a lansat Palantir in 2003. Atentie, acum 23 de ani. Compania dezvolta software AI care transforma volume uriase de date intr-o imagine coerenta pentru armate, serviciile de informatii, guverne si mari companii. Practic, Palantir ajuta organizatiile sa inteleaga ce se intampla si ce decizii trebuie sa ia.

In direct, Karp a sustinut ca modelele AI vor deveni o marfa (“commodity”), iar relatia cu clientul si cea mai mare parte a profiturilor vor apartine aplicatiilor construite peste aceste modele.

Ce a spus Karp: 

1. “Nu-ti transfera avantajul competitiv”. 

CEO-ul Palantir a tras un semnal de alarma, sustinand ca firmele nu trebuie sa-si transfere catre LLM-uri datele proprietare, fluxurile de lucru (workflows), procesele de luare a deciziilor si avantajele competitive.

Daca toate procesele critice ale unei companii depind de un furnizor extern de modele AI, precum OpenAI sau Anthropic, atunci acel furnizor ar putea, teoretic, sa invete din utilizarea la scara larga, sa majoreze preturile sau pur si simplu sa devina indispensabil. Sau poate chiar deveni un competitor direct.

Un exemplu este relatia dintre Anthropic si Figma. Mike Krieger, Chief Product Officer al Anthropic si cofondator Instagram, a facut parte din boardul Figma pana pe 14 aprilie 2026, cand si-a dat demisia. Trei zile mai tarziu, Anthropic a lansat Claude Design, un produs care intra in competitie directa cu Figma pentru prototipuri, prezentari si design de interfete.

Nu este o dovada a unui conflict de interese, dar cazul arata cat de repede se poate schimba relatia dintre un furnizor AI si un partener comercial.

Practic, Karp sustine ca tot mai multe companii vor sa detina propria infrastructura, propriile date, propriile aplicatii si propriile fluxuri de lucru bazate pe AI, in loc sa “inchirieze” inteligenta artificiala pe termen nelimitat.

2. “De ce taxati la token?”

Probabil cel mai interesant argument al lui Karp. Daca un sistem AI creeaza intr-adevar valoare de un miliard de dolari, atunci nu are sens economic sa taxezi doar cativa centi pentru fiecare token procesat.

Modelul de tarifare ar trebui sa fie “iti aduc un miliard de dolari si vreau 30% din valoarea creata.”

Prin aceasta afirmatie, Karp sugereaza ca furnizorii de modele lingvistice (LLM) nu captureaza cea mai mare parte din valoarea economica pe care o genereaza.

De multe ori, furnizorii infrastructurii castiga mai putin decat cei care construiesc aplicatiile. Asta s-a intamplat si in telecom. Operatorii au investit sute de miliarde in infrastructura broadband si 4G/5G, iar companii ca Netflix au construit “peste” aceasta infrastructura, devenind mai valoroase decat operatorii telco. Karp spune ca se va intampla si in AI.

3. “Clientii refuza sa plateasca adevaratul cost”.

Karp desfiinteaza modelul de business al AI. Multe companii care dezvolta modele de ultima generatie functioneaza cu costuri uriase pentru GPU-uri, marje reduse, finantari masive din investitii si crestere accelerata a veniturilor.

Karp sustine ca, astazi, clientii nu sunt dispusi sa plateasca adevaratul cost, ceea ce ii forteaza pe furnizori sa subventioneze utilizarea, sperand ca, odata cu cresterea volumelor, modelul economic va deveni profitabil.

Sa revenim la discutia cu X:

“acum vine gpt-5.6 care

- e in abonament, nu doar cu credite cum urmeaza sa treaca fable
- are niste puncte in plus la ce stie sa faca fata de fable (nu multe, dar sunt in plus)
- declara ca consuma de 3x mai putine tokens pentru aceeasi sarcina

dar pentru mine, care am treaba concreta si nu sunt cersetator pasionat sa testez asa, de dragul de a testa, nu stiu cat de relevante sunt astea.”

OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta si ceilalti sunt obligati sa lanseze modele tot mai performante si tot mai ieftine pentru a atrage suficienti clienti care sa le sustina modelul de business.

Intrebarea este daca vor reusi sa ajunga la aceasta masa critica inainte de a li se termina subventiile si finantarea.

4. “Aplicatia poate fi la fel de buna ca modelul de frontiera”.

Parerea mea e ca, voit, Karp subestimeaza viteza cu care evolueaza modelele de baza. El sustine ca majoritatea aplicatiilor enterprise nu au nevoie de cel mai performant model AI disponibil, atata timp cat aplicatia este bine integrata cu datele si procesele companiei si un model mai slab poate fi “stors” pentru a obtine rezultate aproape identice cu cele ale celui mai performant model.

Nu cred asta. 

Nu vorbim despre un upgrade de iPhone pe care il faci o data la trei-cinci ani. In AI, uneori diferentele dintre doua modele apar la doar cateva saptamani distanta, iar fiecare generatie noua reduce costurile, imbunatateste rationamentul si adauga capabilitati noi. 

Cred ca aplicatiile vor captura o mare parte din valoare, dar si modelele de frontiera vor continua sa aiba un avantaj competitiv important.

Poate cea mai mare schimbare adusa de AI. Nu doar ca scriem cod mai repede sau construim produse intr-un ritm pe care nu ni-l imaginam acum cativa ani, ci pentru prima data exista senzatia ca orice idee poate deveni produs aproape instantaneu. Tzac pac. 

Iar tentatia de a mai face “inca un pas”, de a mai incerca o idee, de a mai rafina un detaliu, devine aproape imposibil de ignorat. 

Iar pentru multi dintre cei care dezvolta cu AI in fiecare zi, aceasta viteza incepe sa schimbe nu doar felul in care lucreaza, ci si felul in care traiesc. Mi-a confirmat-o cineva care-mi povestea ca are 6 proiecte la care lucreaza in paralel. Toate dezvoltate cu AI. 

Orlando Nicoară

loading...
PUTETI CITI SI...

Tzac pac la AI!

Postat la: 12.07.2026 |

0

Pe 1 iulie, Alex Karp, CEO-ul Palantir, a fost invitat la CNBC, unde a facut unele dintre cele mai agresive declaratii de pana acum la adresa modelelor LLM.

Alaturi de Peter Thiel si alti trei cofondatori, Karp a lansat Palantir in 2003. Atentie, acum 23 de ani. Compania dezvolta software AI care transforma volume uriase de date intr-o imagine coerenta pentru armate, serviciile de informatii, guverne si mari companii. Practic, Palantir ajuta organizatiile sa inteleaga ce se intampla si ce decizii trebuie sa ia.

In direct, Karp a sustinut ca modelele AI vor deveni o marfa (“commodity”), iar relatia cu clientul si cea mai mare parte a profiturilor vor apartine aplicatiilor construite peste aceste modele.

Ce a spus Karp: 

1. “Nu-ti transfera avantajul competitiv”. 

CEO-ul Palantir a tras un semnal de alarma, sustinand ca firmele nu trebuie sa-si transfere catre LLM-uri datele proprietare, fluxurile de lucru (workflows), procesele de luare a deciziilor si avantajele competitive.

Daca toate procesele critice ale unei companii depind de un furnizor extern de modele AI, precum OpenAI sau Anthropic, atunci acel furnizor ar putea, teoretic, sa invete din utilizarea la scara larga, sa majoreze preturile sau pur si simplu sa devina indispensabil. Sau poate chiar deveni un competitor direct.

Un exemplu este relatia dintre Anthropic si Figma. Mike Krieger, Chief Product Officer al Anthropic si cofondator Instagram, a facut parte din boardul Figma pana pe 14 aprilie 2026, cand si-a dat demisia. Trei zile mai tarziu, Anthropic a lansat Claude Design, un produs care intra in competitie directa cu Figma pentru prototipuri, prezentari si design de interfete.

Nu este o dovada a unui conflict de interese, dar cazul arata cat de repede se poate schimba relatia dintre un furnizor AI si un partener comercial.

Practic, Karp sustine ca tot mai multe companii vor sa detina propria infrastructura, propriile date, propriile aplicatii si propriile fluxuri de lucru bazate pe AI, in loc sa “inchirieze” inteligenta artificiala pe termen nelimitat.

2. “De ce taxati la token?”

Probabil cel mai interesant argument al lui Karp. Daca un sistem AI creeaza intr-adevar valoare de un miliard de dolari, atunci nu are sens economic sa taxezi doar cativa centi pentru fiecare token procesat.

Modelul de tarifare ar trebui sa fie “iti aduc un miliard de dolari si vreau 30% din valoarea creata.”

Prin aceasta afirmatie, Karp sugereaza ca furnizorii de modele lingvistice (LLM) nu captureaza cea mai mare parte din valoarea economica pe care o genereaza.

De multe ori, furnizorii infrastructurii castiga mai putin decat cei care construiesc aplicatiile. Asta s-a intamplat si in telecom. Operatorii au investit sute de miliarde in infrastructura broadband si 4G/5G, iar companii ca Netflix au construit “peste” aceasta infrastructura, devenind mai valoroase decat operatorii telco. Karp spune ca se va intampla si in AI.

3. “Clientii refuza sa plateasca adevaratul cost”.

Karp desfiinteaza modelul de business al AI. Multe companii care dezvolta modele de ultima generatie functioneaza cu costuri uriase pentru GPU-uri, marje reduse, finantari masive din investitii si crestere accelerata a veniturilor.

Karp sustine ca, astazi, clientii nu sunt dispusi sa plateasca adevaratul cost, ceea ce ii forteaza pe furnizori sa subventioneze utilizarea, sperand ca, odata cu cresterea volumelor, modelul economic va deveni profitabil.

Sa revenim la discutia cu X:

“acum vine gpt-5.6 care

- e in abonament, nu doar cu credite cum urmeaza sa treaca fable
- are niste puncte in plus la ce stie sa faca fata de fable (nu multe, dar sunt in plus)
- declara ca consuma de 3x mai putine tokens pentru aceeasi sarcina

dar pentru mine, care am treaba concreta si nu sunt cersetator pasionat sa testez asa, de dragul de a testa, nu stiu cat de relevante sunt astea.”

OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta si ceilalti sunt obligati sa lanseze modele tot mai performante si tot mai ieftine pentru a atrage suficienti clienti care sa le sustina modelul de business.

Intrebarea este daca vor reusi sa ajunga la aceasta masa critica inainte de a li se termina subventiile si finantarea.

4. “Aplicatia poate fi la fel de buna ca modelul de frontiera”.

Parerea mea e ca, voit, Karp subestimeaza viteza cu care evolueaza modelele de baza. El sustine ca majoritatea aplicatiilor enterprise nu au nevoie de cel mai performant model AI disponibil, atata timp cat aplicatia este bine integrata cu datele si procesele companiei si un model mai slab poate fi “stors” pentru a obtine rezultate aproape identice cu cele ale celui mai performant model.

Nu cred asta. 

Nu vorbim despre un upgrade de iPhone pe care il faci o data la trei-cinci ani. In AI, uneori diferentele dintre doua modele apar la doar cateva saptamani distanta, iar fiecare generatie noua reduce costurile, imbunatateste rationamentul si adauga capabilitati noi. 

Cred ca aplicatiile vor captura o mare parte din valoare, dar si modelele de frontiera vor continua sa aiba un avantaj competitiv important.

Poate cea mai mare schimbare adusa de AI. Nu doar ca scriem cod mai repede sau construim produse intr-un ritm pe care nu ni-l imaginam acum cativa ani, ci pentru prima data exista senzatia ca orice idee poate deveni produs aproape instantaneu. Tzac pac. 

Iar tentatia de a mai face “inca un pas”, de a mai incerca o idee, de a mai rafina un detaliu, devine aproape imposibil de ignorat. 

Iar pentru multi dintre cei care dezvolta cu AI in fiecare zi, aceasta viteza incepe sa schimbe nu doar felul in care lucreaza, ci si felul in care traiesc. Mi-a confirmat-o cineva care-mi povestea ca are 6 proiecte la care lucreaza in paralel. Toate dezvoltate cu AI. 

Orlando Nicoară

albeni
comentarii
Adauga un comentariu
Adauga comentariu

Nume*

Comentariu

Trimite

ULTIMA ORA



DIN CATEGORIE

  • TOP CITITE
  • TOP COMENTATE