如果大家有留意最近的財經新聞，一定看過 Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC 節目上近乎失控的火爆訪談。他毫不留情地炮轟 OpenAI 和 Anthropic 等領先的 AI 公司，直指整個行業的「代幣化收費」（Tokenmaxxing）模式簡直瘋狂，不僅是在收取企業的「財富稅」，更是在榨取客戶的專屬數據與 Alpha（超額收益）。
然而，在這場看似公關災難或情緒失控的表象背後，其實隱藏著一步極為精明的商業大棋。這不只是一場針對封閉模型的口水戰，而是為了宣傳剛落實的重大合作：Palantir 將攜手 NVIDIA 的 Nemotron 開源模型，進軍美國政府與軍方機構。
今天，我們將跳出短線市場對 Meta「算力過剩」的雜音，進一步探討 NVIDIA 如何透過 Palantir 這把「特權鑰匙」，強化其在美國開源模型生態中的核心地位，並藉由 DGX / RTX Spark 等硬體產品，以及 Neocloud 算力佈局，真正吃下完整的「AI 五層蛋糕」，最後一部份將分析為何Nebius ($NBIS) 將是Open Source Model 下最大受惠者。
其實，過去近兩個月的 AI 發展節奏，幾乎相當於以往一至兩年的產業週期。整個市場的方向與風向正在急速變化：最初由 Agentic AI 與 AI Harness 帶動。所謂 AI Harness，就是把模型、工具、資料、評測與流程「綁在一起」的控制框架，讓 AI 不只是回答問題，而是能夠穩定執行任務、接受測試、持續監控，並真正被部署到企業工作流程之中。
然而，企業在初期部署時，很快便遇上 Token Maxxing 與 Token Budget 的難題。當企業開始思考解決方案時，也逐漸意識到，問題並不只是單純的 Token Tax，而是閉源大型模型所帶來的潛在依賴風險、資料風險與不可控性。這也進一步重新喚起市場對 AI Safety 與 Sovereign AI 的重視。
Apple 當天股價上升近 5%，當時看似有點意外，但事後再分析，反而能夠把整個拼圖補全。因為 Apple 長期主打安全性與隱私保護，當閉源模型開始加速商品化，並引發企業對資料主權與模型控制權的疑慮時，蘋果過去的押注反而成為一種優勢。這也從側面為上述框架提供了一定支持。以下，我們將進一步拆解這個產業風向究竟是如何形成的。
企業與政府的焦慮：為何「Token 模式」走向死胡同？
Karp 在 CNBC 上的憤怒，精準踩中了當前企業與政府客戶的最痛點。目前市場上的主流 AI 巨頭，本質上是在要求客戶交出最寶貴的數據（IP），然後依賴按 Token 計費的模式，卻無法保證企業能完全掌控自己的技術命脈。
這對一般企業來說或許還能忍受，但對於 Palantir 的核心客戶——美國國防部、情報機構以及各類聯邦政府部門來說，這是絕對無法接受的國安風險。美國政府營運的複雜度極高，服務範圍橫跨了商業、能源、醫療、農業等多個敏感領域。在這些場景中，數據主權、隔離性與控制權是不可妥協的底線。
重新定義「AI 安全」與「主權 AI」的崛起
Palantir 執行長 Alex Karp 指出，真正的 AI 安全並非抽象的對齊研究（Alignment research），也不是由政府機關（如 DMV）來進行認證。對於企業而言，真正的安全意味著能夠完全控制自己的運算能力、模型權重、數據堆疊以及專有知識（Alpha），確保生產工具掌握在自己手中，而不是轉移給他人。
Palantir 與 Nvidia 宣佈了「主權 AI」合作夥伴關係，利用 Nvidia 的 Nemotron 開源模型為美國政府建立客製化的前沿模型。這個被稱為「主權 AI 作業系統」的平台，能確保美國政府完全擁有硬體、數據與模型權重。
未來的 AI 基礎設施將可能走向分散式，少數「大型樞紐」負責開發基礎模型，「中型樞紐」供企業用自有數據訓練，而大量「分散式終端」則讓企業在本地運行推理以保護機密。
這個趨勢可以從近期大型雲商股價持續跑輸大市得到印證，巨大Capex 投資擔憂只是一部份原因，最核心的風險是將來企業採用分散式部署，大型雲服務不會消失、也不會停止增張，只是新增的算力份額會被攤薄。因此模型巨頭會盡所能攻擊開源模型的安全性，巨型雲商則盡力壟斷算力及能源，所謂的「缺」是因為大家都在搶，搶佔有限資源及市場份額！
若按目前趨勢發展，Open Source + On Prem 同時配搭Close Source + Cloud 或 Open Source + NeoCloud 混合型式成為主流，如上圖4-6 月間的股價表現及趨勢就非常合理了。雖然目前所有公司估值都不低，但聰明資金已察覺到風向轉變而作出部署，例如大型雲商的弱勢、Nebius 與Dell 相對強勢，半導體的火爆（AI 需求沒減少）而Nvidia 剛剛就是不溫不火。以上的趨勢及轉向也說明了xAI 及 Meta 近期策略性改變的原因，市場留給Anthropic 及OpenAI 的IPO 窗口已經不多，至少正在縮窄。
OpenAI 當初選擇從消費級產品出發是非常合理的選擇，因為服務本身就是AI 模型 + 算力打包的產品，用戶提出請求，系統馬上回覆答案，透過雲商以需求方最方便獲取、供應方最容易部署的型式存在。
“Consumer AI Is About Breadth. Enterprise AI Is About Depth”，這句話完美地點出了消費級人工智慧（Consumer AI）與企業級人工智慧（Enterprise AI）在發展方向、應用場景與核心價值上的根本差異。簡單來說：「消費者 AI 是通才，企業 AI 是專才。」
消費者 AI：追求「廣度」(Breadth)
消費者 AI 面對的是普羅大眾，因此它必須具備極高的通用性與多樣性。
一個消費級 AI（例如日常使用的 ChatGPT、Siri 或是 Midjourney）需要能夠回答歷史問題、寫短文、翻譯語言、提供食譜，甚至陪使用者閒聊。它的重點在於「什麼都能做一點」，並且使用門檻極低。它不需要在單一冷門領域做到 100% 完美，但必須在 99% 的常見話題中表現得「夠好」，以滿足形形色色的普通人。在日常生活中，如果 AI 講了一個不好笑的笑話或寫錯了一句無關緊要的歌詞，使用者的損失通常很小，一笑置之即可。
企業 AI：追求「深度」(Depth)
企業 AI 面對的是特定的商業需求與專業工作流程，因此它必須具備極高的專業性、精準度與安全性。企業不需要一個會寫詩或講笑話的 AI；他們需要的是能精準預測供應鏈缺貨風險、分析數萬份法律合約中的隱藏漏洞，或是輔助醫生判讀醫學影像的 AI。企業 AI 必須與公司內部的私有數據（如客戶 CRM 資料、財務報表、機密專利）深度整合，建立專屬的模型，從而產出具有實質商業價值的洞察。在企業環境中，AI 的錯誤（如產生幻覺或算錯數據）可能導致數百萬美元的損失、法律訴訟或合規危機。因此，企業 AI 極度看重結果的可靠性、資料隱私與權限控管。
企業擔憂 Frontier Labs 的商業威脅與「背刺」案例
看清以上趨勢後，Karp 的警告就變得極為合理，將資料交給 Anthropic 或 OpenAI 等前沿實驗室不僅浪費時間，更會將企業的智慧財產權（IP）奉送給未來的競爭對手，大模型巨企收集了足夠數據後就可以輕易向深度垂直（Verticle) 發展，近期有以下例子：
Figma 遭背叛：Anthropic 的產品長曾擔任 Figma 的董事，卻在發布直接競爭產品「Claude Design」的前三天才辭職。Figma 創辦人表示 Anthropic 一直不夠誠實，最終導致 Figma 感覺被背刺，其股價今年暴跌了 50%，而 Anthropic 的估值卻大幅飆升。
吞噬高價值應用領域：Anthropic 透過觀察大客戶 Cursor 的成功，直接推出了競爭產品「Claude Code」。此外，他們還相繼推出了 Claude Science、Claude Security、Claude Legal、Claude for HR 、Claude for Slack 等產品，其一致的策略是：觀察哪裡有價值創造，然後直接介入，利用模型層的統治地位來霸佔最賺錢的垂直領域。這與過去微軟和 Google 利用壟斷地位吞噬市場的策略如出一轍。
開源模型 (Open Source Models) 的戰略優勢與 Nvidia 的反擊
Anthropic 的 Dario Amodei 曾聲稱，足以與其競爭的開源模型是「危險的」。但實際上這只對那些依賴封閉生態獲利的商業模式有危險，對需要掌控數據的企業而言反而至關重要。真正的企業安全在於「保留選擇權」。
Chamath 在X 上分享在其 8090 軟體工廠的測試中發現，使用第三方控制平面搭配 Claude 可降本 1.4 到 4 倍、提速 1.5 倍；但若結合頂尖的開源模型，成本能大幅降低 16.4 倍（儘管速度會慢 3 倍）。
目前市場被 Anthropic（約 600 億 ARR）和 OpenAI（約 400 億 ARR）形成雙頭壟斷。Nvidia 推出開源模型與之競爭，是為了確保模型層保持開放競爭，讓更多「長尾客戶」購買其晶片，避免被單一買家壟斷硬體市場。
NVIDIA Nemotron 模型是什麼？
Nemotron 是一個專為長期運行的 AI 代理（AI agents）所打造的高效能、多模態、開放式 AI 模型系列，針對不同的 AI 代理任務進行了最佳化：
提供 Nano（適合專門子代理）、Super（適合多代理系統的複雜任務）以及 Ultra（針對關鍵任務提供最強推理能力）等版本。支援影片、音訊、圖像和文字的視覺理解，以及低延遲的語音辨識與文字轉語音功能。提供精準的文件理解與資料檢索，並內建防止有害內容與越獄嘗試的安全防護層。
開發者可以使用 NVIDIA NeMo 來建構與微調模型、使用 NVIDIA NIM 微服務進行安全且高效的企業級部署，或是透過 NVIDIA Blueprints 快速套用參考工作流程。NVIDIA 不僅公開了模型權重，還發布了訓練資料集與技術，並採用寬鬆的開源授權，允許商業部署及修改而無須標示來源。
Palantir 攜手 NVIDIA 打造美國政府安全 AI
Palantir 推出了全新的智慧引擎，將 NVIDIA Nemotron 的開放模型整合至其「主權 AI 作業系統（Sovereign AI Operating System）」中，專門為美國政府機構與關鍵基礎設施營運商提供服務。實體隔離的安全環境（Air-gapped Environments）允許政府在完全與不安全網路隔絕的環境中，運行最先進的 AI 模型。透過 Palantir 的 AIP、Ontology、Foundry 和 Apollo 等基礎設施，系統能處理營運與資料的授權層，確保明確的資料隔離與完整的稽核能力。
Palantir 作為特洛伊木馬：NVIDIA Nemotron 的完美落地
