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Cómo funciona la monetización de ChatGPT y otros modelos de IA: el manifiesto de Palantir

Palantir ha declarado la guerra a la economía de tokens de los proveedores de IA. El manifiesto de nueve puntos de la compañía pide a las organizaciones acumular sus propios datos, controlar los pesos de los modelos y renunciar al «tokenmaxxing», la práctica por la que un proveedor gana más cuanto más largas son las respuestas que genera. TNW califica el documento de «una oferta disfrazada de principio».

Procesado por IA desde TNW; editado por Hamidun News
Cómo funciona la monetización de ChatGPT y otros modelos de IA: el manifiesto de Palantir
Fuente: TNW. Collage: Hamidun News.
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Ficha técnica y cifras clave
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Dato clave #1Las organizaciones deben acumular y proteger sus propios datos, sin cederlos a proveedores externos
Dato clave #2Los pesos de los modelos deben pertenecer a la propia organización, no alquilarse mediante suscripción
Dato clave #3La IA soberana implica desplegar los modelos en la infraestructura del propio cliente, sin depender de API externas

Palantir ha publicado un manifiesto contra el modelo de negocio dominante de la industria de la IA: la monetización de ChatGPT, DeepSeek y otras redes neuronales según los tokens que procesan. Pide a las empresas que recuperen el control de sus datos y de su infraestructura.

Nueve principios contra la economía de tokens

El manifiesto pide a las organizaciones que dejen de depender de modelos de IA en la nube de terceros y recuperen el control sobre sus datos, algoritmos e infraestructura.

Posiciones clave:

  • Las organizaciones deben acumular y proteger sus propios datos, sin cederlos a proveedores externos
  • Los pesos de los modelos deben pertenecer a la propia organización, no alquilarse mediante suscripción
  • El principal blanco de la crítica es el «tokenmaxxing»: la práctica de maximizar los ingresos de los proveedores de IA aumentando el volumen de consultas y la longitud de las respuestas
  • La IA soberana implica desplegar los modelos en la infraestructura del propio cliente, sin depender de API externas

El término «tokenmaxxing» es el concepto central del documento. Palantir señala un conflicto de intereses sistémico: un proveedor de IA en la nube gana más cuando el modelo genera respuestas largas y cuando se consulta más a menudo la API. Ese incentivo choca estructuralmente con los intereses del cliente, que quiere respuestas precisas, breves y baratas. Cuanto más «verbosa» es la IA, más rentable resulta para el proveedor y más cara para la organización.

A quién va dirigido el manifiesto

El público del documento es evidente: organismos públicos, ministerios de defensa y grandes corporaciones, la clientela tradicional de Palantir. Desde 2003, la compañía se especializa en suministrar plataformas analíticas a los gobiernos de EE. UU., el Reino Unido y los socios de la OTAN.

Para estos clientes, la soberanía de los datos no es retórica, sino una necesidad operativa. Procesar datos de inteligencia, secretos industriales o datos personales de ciudadanos a través de la infraestructura de un proveedor de nube externo crea riesgos legales y políticos incompatibles con las exigencias de los reguladores.

La lógica de mercado de Palantir, sin embargo, es transparente: la compañía sería beneficiaria directa de la transición a una «IA soberana». TNW describe el manifiesto sin rodeos: «una oferta disfrazada de principio».

«Es una oferta disfrazada de principio», dijo TNW sobre el manifiesto de

Palantir.

Quién está en la línea de fuego

El manifiesto ataca de forma implícita los modelos de negocio de los principales proveedores de IA: OpenAI, Anthropic, Google y Microsoft. Sus ingresos dependen directamente del volumen de tokens: cuantas más consultas procesa el sistema, mayores son los ingresos de la empresa. Palantir sostiene que ese mecanismo crea incentivos contrarios a los intereses de los clientes corporativos y gubernamentales.

Palantir propone una alternativa: infraestructura propia, pesos propios, datos propios. La inversión inicial es mayor, pero la organización gana independencia respecto a las condiciones de un proveedor concreto y evita el vendor lock-in, la situación en la que el proveedor sube los precios, limita la funcionalidad o deja de operar en una jurisdicción necesaria.

La ironía de la postura de Palantir es que la propia compañía es una corporación cotizada centrada en hacer crecer sus contratos. Sus argumentos a favor de la soberanía no son menos comerciales; simplemente se monetizan de otra manera: con licencias, implantación y soporte, no con tokens.

Qué significa

El manifiesto de Palantir señala una brecha creciente en la industria de la IA: el modelo en la nube frente al soberano. A medida que la IA se integra en la infraestructura crítica de Estados y corporaciones, esta disputa no hará más que agudizarse. Palantir apuesta a que los grandes clientes institucionales acabarán eligiendo el control de la tecnología antes que la comodidad del acceso en la nube.

¿Cómo funciona la monetización de

ChatGPT y otros modelos de IA? Por tokens: cuantos más caracteres procesa la red neuronal, más se paga. Palantir propone una alternativa: modelos e infraestructura propios en lugar de depender de servicios de IA en la nube.

¿Por qué es importante para las empresas?

La soberanía de la IA significa proteger los datos y algoritmos propios: las empresas no entregan información sensible a terceros como OpenAI o DeepSeek.

Historia

Preguntas frecuentes sobre la noticia

¿Cómo funciona la monetización de ChatGPT y otros modelos de IA?

Por tokens: cuantos más caracteres procesa la red neuronal, más se paga. Palantir propone una alternativa: modelos e infraestructura propios en lugar de depender de servicios de IA en la nube.

¿Por qué es importante para las empresas?

La soberanía de la IA significa proteger los datos y algoritmos propios: las empresas no entregan información sensible a terceros como OpenAI o DeepSeek.

¿Qué se sabe sobre Nueve principios contra la economía de tokens?

El manifiesto pide a las organizaciones que dejen de depender de modelos de IA en la nube de terceros y recuperen el control sobre sus datos, algoritmos e infraestructura. Posiciones clave: Las organizaciones deben acumular y proteger sus propios datos, sin cederlos a proveedores externos Los pesos de los modelos deben pertenecer a la propia organización, no alquilarse mediante suscripción El principal blanco de la crítica es el «tokenmaxxing»: la práctica de maximizar los ingresos de los proveedores de IA aumentando el volumen de consultas y la longitud de las respuestas L

ZK
Zhemal Khamidun — CPO de Alpina Digital, product manager de AlpinaGPT. Crea productos de IA desde 2019. Hamidun News es un proyecto personal que creció hasta ser un agregador en producción con más de 6.000 lectores.
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