硅谷知名AI公司Palantir CEO Alex Karp，最近公开批评“Tokenmaxxing”（疯狂刷Token、无限使用AI）的风潮。
这位一向敢说真话的CEO，甚至将这种近乎无法满足地使用AI的冲动，比作色情成瘾：“人们整天坐在那里，不停地使用AI，有点像色情成瘾一样。”
Palantir内部一直在追踪Token使用情况。Karp认为，很多企业正在陷入一种误区：以为AI用得越多、Token消耗越多，就能创造越多价值。
对此，Palantir CTO Shyam Sankar此前也表达过类似观点：“更多Token，意味着更多垃圾内容（slop）。”
在他们看来，大模型能力正在快速商品化。仅仅拥有更便宜、更强大的AI，并不会自动带来商业价值。
最近几周，硅谷和科技圈也开始出现对“Tokenmaxxing”的反思。Uber COO Andrew Macdonald就公开表示，公司越来越高的AI支出，与实际生产力提升之间的关系并不清晰。
Karp认为，直到最近，很多人都不太敢公开质疑AI。
因为大家一方面意识到AI是真的、能力也很强；另一方面却发现很多项目投入巨大，却没有达到预期效果。
在他看来，问题不在于AI本身，而在于人们高估了AI能够解决的问题类型。例如：“帮我写一份关于中国GDP增长的报告。”对于这类任务，大模型通常表现得很好。
但对于真正复杂的商业问题，AI并不是现成答案。比如：如何以更低成本开采石油天然气？如何重构一个行业的供应链？如何优化一家制造企业的运营体系？这些都需要长期、精确、持续的业务流程和组织能力。
Karp表示：“这些工作会被大语言模型增强，但不会被大语言模型取代。”他认为，未来很多技术能力都会逐渐变得廉价且普及。
但有一样东西无法被规模化复制：判断什么问题值得解决，以及应该如何解决的能力。
换句话说：未来最稀缺的，也许不是会不会使用AI，而是能否提出真正重要的问题。
