従量課金のAI費用「富裕税」、Palantirが自社運用を提案

結論

Palantirのアレックス・カープ最高経営責任者は2026年7月1日、米CNBCの番組でAI各社のトークン単位の従量課金を「企業への富裕税」と批判した。3日前にはPalantirとNvidiaが、外部接続を持たない自社運用型のAI基盤を共同で発表しており、今回の発言はその販促と重なるタイミングだった。AI予算の膨張に悩む企業にとって、課金方式そのものを見直す動きとして押さえておく価値がある。

何が起きたか

カープ氏はCNBCの番組で「トークン課金が正しいのであれば、なぜ売り手は成果の3割を求めないのか。本当に企業に10億ドルの価値をもたらせるなら、そう約束して対価の一部を求めるはずだ」と述べ、AI各社の従量課金の考え方そのものに疑問を投げかけた。あわせて「関わっている企業はみな怒っている。価値を生まないトークンに金を払っていると口をそろえる」と説明した。OpenAIの最高経営責任者サム・アルトマン氏やAnthropicのダリオ・アモデイ氏個人への攻撃ではないと断りつつ、業界の課金構造には「何かが完全に間違っている」と述べている。

発言の3日前にあたる6月29日、PalantirとNvidiaは外部ネットワークに接続しない自社運用型のAI基盤「Sovereign AI Operating System」を共同発表していた。NvidiaのBlackwell Ultra GPUとNemotronのオープンモデルを組み合わせ、PalantirのAIP、Foundry、Ontology、Apolloといった既存製品と統合する構成で、データやモデルの重みを外部に一切送信せず顧客の環境内で完結させる設計になっている。カープ氏は「顧客が求めているのは、自社の計算資源やモデル、データを自分たちで管理できることだ。生産手段が他者に渡らないということだ」と説明した。

この発言の裏付けとして具体的な事例も報じられている。配車サービス大手は2025年12月にAIコーディングツールの利用を全社に広げた後、2026年4月までに年間のAI予算を使い切り、1人あたり月1500ドルの上限を設けて利用を制限した。マイクロソフトも、Windowsやオフィス製品を担う部門で使っていたAIコーディングツールの利用を6月30日付で終了させている。調査会社の推計では、2026年の世界全体のAI関連支出は2.52兆ドルに達する見通しである一方、投資対効果で20%を超える成果を得られている企業は全体の1%に満たないという。

現場の実務にどう効くか

AI予算を管理する部門にとって、トークン課金の仕組みそのものを疑う視点は新しい発想ではないが、今回のような具体的な失敗事例とセットで語られることで実務上の警鐘になる。まず自社のAI利用量とコストの推移が、業務量の増加に見合ったペースで伸びているかを確認したい。利用量が急増しているのに成果が可視化できていない場合は、生成AIのコストが高いと感じたときの見直し方で挙げた考え方に沿って、用途ごとにモデルを絞り込む、利用上限を設けるといった対策を検討する段階に来ている可能性がある。

自社運用型のAI基盤は、機密性の高いデータを外部に出したくない官公庁や規制業種にとって選択肢の一つになる。ただし導入や運用には相応の投資と技術体制が必要になるため、法人向けAIのデータ取り扱い確認ポイントで挙げた観点を踏まえ、自社の業務でどこまでの機密性が本当に必要かを見極めたうえで判断する必要がある。すべての業務を自社運用に切り替える必要はなく、機密度の高い一部の業務から段階的に検討するのが現実的である。

なぜ今なのか

AI予算の膨張が経営課題として顕在化する中、AI支出が「使い放題」から効率へで触れたように、企業は利用量に見合った成果を説明する責任を強めている。カープ氏の発言はPalantirがNvidiaと組んで自社運用型の基盤を売り込む立場からのものであり、競合への批判という側面を割り引いて受け止める必要がある。とはいえ、トークン課金と自社運用のどちらが自社に適しているかという論点自体は、AI予算の説明責任を求められる担当者にとって現実的な検討材料である。各社の料金体系や自社運用基盤の提供条件は変化が速いため、最新の情報は各社の公式発表で確認してほしい。

出典

• Palantir’s Karp bashes token-based AI model as ‘completely wrong’（CNBC）
• Palantir and Nvidia Launch Air-Gapped AI Stack as Token Billing Cracks Enterprise Budgets（Tech Times）