7月1日，Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC 的採訪中，對當前 AI 行業發出了異常激烈的批評。他用“瘋了”來形容行業現狀，並直言美國企業 CEO 們對 OpenAI 和 Anthropic 等大模型公司感到“暴怒”。Karp 指出，企業正在做一件荒唐事：一邊瘋狂地為 token 付費，一邊將自己最核心的運營資料拱手送給模型供應商，而換回來的商業價值幾乎無法衡量。面對主持人“是否在甩鍋”的質疑，Karp 回應稱，自己只是在陳述事實。市場對此反應迅速，Palantir 股價當天上漲 9%，顯示出投資者對這一觀點的強烈共鳴。

Karp 的言論點破了大模型應用狂潮下的一個結構性矛盾。過去兩年，企業從“先用起來”的恐慌性擁抱 AI，到 2025 年將大模型嵌入核心流程，再到 2026 年進入冷靜期，開始追問投資回報率。Karp 將這種轉變描述為從無腦堆砌 token 消耗的“tokenmaxxing”轉向對實際價值的拷問。他認為，模型本身的質量正在趨於收斂，真正的差異化價值不在模型層，而在將模型能力與企業特定場景繫結的應用層。為此，他力推“主權 AI”概念，強調企業最敏感的運營資料必須留在自己的圍牆內，部署在可控的基礎設施上。

這一觀點並非空穴來風。資料主權和隱私問題正成為企業 AI 落地的核心瓶頸。NTT DATA 的研究報告用“撞牆”來形容企業遭遇的架構性瓶頸，而 Gartner 則預測，到 2027 年將有 35% 的國家依賴區域化 AI 平台，遠高於目前的 5%。企業 AI 算力部署中，私有云和本地部署的佔比已從 54% 提升至 69%，“資料不出域”正從合規口號變為技術選型的首要條件。Palantir 與 NVIDIA 合作推出的“主權 AI 引擎”正是這一邏輯的產品化體現，其 2026 年第一季度營收達 16.3 億美元，同比增長 85%，部分印證了市場對這條路徑的認可。

比商業模式更尖銳的威脅，來自大模型公司本身可能成為競爭對手。2026 年 4 月發生的事件讓這種擔憂成為現實。設計協作平台 Figma 與 Anthropic 曾聯手開發“Code to Canvas”功能，將 Claude 生成的程式碼整合到設計流程中。然而，4 月 14 日，Anthropic 首席產品官 Mike Krieger 辭去 Figma 董事會席位，三天後，Anthropic 釋出了 Claude Design——一款直接用自然語言生成互動原型和營銷物料的 AI 設計工具，精準對標 Figma 的核心業務。Figma 股價當天下跌近 8%。更耐人尋味的是，包括 Figma、Adobe 和 Canva 在內的多家合作伙伴，在 Claude Design 釋出前均未收到任何通知。這暴露了大模型時代一個危險的模式：當企業與 AI 公司深度合作時，不僅交出了市場入口，還交出了核心場景理解和使用者需求資料，而這些資料可能被用來打造取代自己的產品。

這一劇本在科技史上並不新鮮。亞馬遜利用平台數據推出自有品牌蠶食第三方賣家，微軟從作業系統延伸至瀏覽器和辦公軟體，谷歌用搜索結果頁面直接回答使用者問題從而邊緣化垂直服務商。但在大模型時代，這一鐵律變得更加兇猛，因為大模型天然是一個“理解加速器”。企業的每一次 API 呼叫、每一條業務資料輸入，都在幫助模型供應商更快、更深地理解自己的領地。這被形象地比喻為 AI 時代的“洛希極限”——企業想借助大模型的引力加速，但靠得太近，自身的“物質”（資料、know-how、使用者理解）就會被剝離，流向引力中心。

面對這種局面，企業開始重新定義自己的核心價值。一方面，掌控“AI 地基”成為關鍵。那些幫助企業在自有基礎設施上安全執行 AI 的解決方案正變得炙手可熱。僅 2026 年上半年，歐洲三家主權 AI 基礎設施公司 Nebius、nScale 和 AtlasEsge 就合計融資超過 118 億美元，倫敦的 Valarian 也剛獲得 5000 萬美元 A 輪融資，專注於在 AI 系統和敏感資料之間加入主權控制層。另一方面，組織能力的重塑同樣緊迫。當 AI 接管越來越多的執行環節，企業發現，真正的競爭力不再是“用 AI 替代了多少人”，而是“人能否駕馭 AI 去做出以前做不到的事”。如果組織僅讓 AI 在歷史資料中迴圈，本質上是被鎖死在過去的快照裡，而“人的判斷力”和“組織的進化能力”反而成為最難被複制的東西。

Karp 的炮轟和市場的反應，共同指向一個趨勢：一個只有模型層獨大的 AI 產業是脆弱的。企業需要的不是更強的模型，而是一整套生態——能回應資料主權焦慮，能保護競爭壁壘不被虹吸，能讓 AI 真正嵌入業務又不失控。這種需求正在催生一個比“賣 token”複雜得多的市場，涵蓋主權基礎設施、AI 閘道器與編排中間層、垂直行業深度應用，以及 AI 時代的組織變革諮詢。這些在過去一年裡從模糊變得清晰的需求，可能預示著新一代解決方案和服務商的爆發期正在到來。