ИИ Палантир против OpenAI: Карп назвал фронтир-лаборатории угрозой при выручке $1,9 млрд

Palantir, компания, которая продаёт аналитический софт с использованием ИИ правительствам и корпорациям, опубликовала квартальный отчёт и письмо акционерам. CEO Алекс Карп, доктор социальной теории по образованию, использовал его не только для финансовых итогов, но и для идеологической атаки на крупнейшие ИИ-лаборатории. По данным TechCrunch, Карп прямо назвал их бизнес-модель формой «захвата средств производства» у своих же партнёров.

Что именно заявил Карп?

• Фронтир-лаборатории забирают ваши данные. По словам Карпа, когда компания подключается к модели напрямую (например, к OpenAI или Anthropic), она платит за то, чтобы её интеллектуальная собственность, ноу-хау и экспертиза «мигрировали» в чужую модель. Лаборатория потом строит на этих данных конкурирующий бизнес, которому оригинальная компания уже не нужна.

• «Марксистские обертоны». Карп написал в письме акционерам: те, кто строит большие языковые модели (LLM, то есть нейросети вроде GPT или Claude), «намерены, осознанно или нет, захватить средства производства своих так называемых партнёров». Он сравнил это с логикой, которая когда-то породила марксистский социализм.

• Рекордная выручка как аргумент. Palantir за второй квартал отчиталась о выручке $1,9 млрд (рост 93% год к году) и прибыли $1,1 млрд. Карп подчеркнул: «Прибыли за один квартал больше, чем выручки за тот же период год назад». Компания подаёт это как доказательство, что модельно-агностичный подход (когда платформа работает с любой моделью, а не привязывает клиента к одной) жизнеспособен.

• Palantir позволяет контролировать «выхлоп». Компания заявляет, что её софт даёт организациям контроль над собственными данными, промптами (запросами к ИИ), оркестрацией (тем, как модель вызывается и какие данные получает) и контекстом. Иначе говоря, данные клиента не уходят на дообучение (fine-tuning) чужой модели.

Кто ещё говорит о том же?

TechCrunch отмечает, что аргумент Карпа не уникален. Глава Microsoft Сатья Наделла высказывал похожие опасения. Издание также указывает на длинный список компаний, которые партнёрствовали с Anthropic и OpenAI, а потом обнаруживали, что лаборатории запускают конкурирующие продукты: от дизайн-инструментов до решений для здравоохранения, юриспруденции и даже разработки лекарств.

При этом TechCrunch делает оговорку: ни одна из этих компаний не является «экономическим злодеем или героем», рынок ИИ растёт настолько быстро, что места хватает всем. Результаты самой Palantir это подтверждают.

Как это проверить на практике?

1. Уточните у своего провайдера ИИ, используются ли ваши данные и промпты для дообучения модели. У OpenAI, например, в платных API-тарифах данные по умолчанию не используются для обучения, но в бесплатных версиях правила другие. Прочитайте пользовательское соглашение.

2. Посмотрите на модельно-агностичные платформы. Palantir продаёт корпоративный софт (в РФ он недоступен), но сам принцип «платформа работает с любой моделью, а данные остаются у вас» реализован и в других инструментах. Ищите решения, где модель можно заменить, а данные не покидают ваш контур.

3. Для малого бизнеса и авторов: если вы работаете с ChatGPT или Claude через веб-интерфейс, помните, что бесплатные и Plus-подписки могут использовать ваши диалоги. Переключитесь на API или отключите сбор данных в настройках, если такая опция есть.

Российские аналоги: как обстоят дела с защитой данных?

Для аудитории из РФ и СНГ вопрос защиты данных при работе с ИИ ещё острее: зарубежные платформы могут быть недоступны, а российские, YandexGPT и GigaChat, работают по своим правилам.

Принцип Карпа, «не привязывайтесь к одной модели, контролируйте свои данные», пока сложно реализовать в РФ: российские платформы привязаны к собственным моделям. Но сам вопрос «что происходит с моими промптами и данными после отправки?» стоит задать любому провайдеру.

Частые вопросы

Palantir доступен в России?

Нет. Palantir Technologies работает преимущественно с правительствами и крупными корпорациями западных стран, в том числе с оборонными ведомствами. Для российских пользователей продукт недоступен. Принцип «модельно-агностичной платформы» можно искать в других решениях, но готового массового аналога на российском рынке на момент публикации нет.

Правда ли, что OpenAI и Anthropic используют данные клиентов для обучения?

Ситуация зависит от тарифа. В бесплатных и потребительских версиях данные могут использоваться. В платных API-тарифах OpenAI по умолчанию заявляет, что не обучает модели на данных клиентов. Anthropic придерживается похожей политики для корпоративных клиентов. Но Карп указывает на более широкую проблему: даже если данные не идут в обучение напрямую, лаборатория получает понимание потребностей рынка и запускает конкурирующие продукты.

Что значит «модельно-агностичный подход»?

Это когда платформа не привязана к одной конкретной нейросети. Вы можете подключить GPT, Claude, Llama или любую другую модель, а платформа обеспечивает безопасность, оркестрацию и контроль данных. Если одна модель подорожает или ухудшится, вы переключаетесь на другую без потери данных и настроек.

Критика Карпа пристрастна, но вопрос, который он поднимает, касается каждого, кто загружает рабочие данные в ИИ. Проверьте настройки приватности в своём инструменте сегодня, это займёт две минуты и может сберечь больше, чем кажется.