팔란티어 CEO “기업들, 가치 없는 AI 토큰에 돈 낭비 중”…폐쇄형 모델 비판

2026년 07월 03일

팔란티어 CEO 오픈AI 앤스로픽 비판

“가치 없는 토큰에 기업들이 돈을 태우고 있다”

알렉스 카프 팔란티어 최고경영자가 1일(현지시각) CNBC와의 인터뷰에서 오픈AI와 앤스로픽 같은 폐쇄형 인공지능 모델을 정면으로 비판했다. 그는 “이들 업체를 폄훼하려는 게 아니다”라면서도 “무언가 근본적으로 잘못됐다”고 목소리를 높였다. 카프 CEO는 “미국 기업 경영진들이 실질적인 가치를 창출하지 못하는 토큰에 막대한 비용을 지불하고 있다”고 지적했다. 토큰은 AI가 텍스트를 읽고 생성할 때 쓰이는 최소 단위로, 최근 기업들이 직원들에게 AI 사용을 독려하면서 ‘토큰 맥싱’(단순히 토큰 수를 늘리는 행위)이라는 현상이 확산되고 있다. 하지만 정작 업무 생산성 향상이나 투자 대비 효과(ROI)는 기대에 크게 미치지 못한다는 분석이 업계 안팎에서 제기되고 있다.

카프 CEO는 “폐쇄형 AI 모델들은 본질적으로 무책임하게 과다 판매됐다”고 못 박았다. 그는 “기업들이 값비싼 토큰을 사들이면서도 정작 얻는 것은 빈 껍데기뿐”이라고 꼬집었다. 이 발언은 최근 생성형 AI 열풍 속에서도 실제 기업 현장에서의 활용도와 비용 효율성에 대한 의문이 커지는 상황에서 나왔다. 일부 전문가들은 “AI 도입이 오히려 불필요한 업무를 늘리고 있다”는 비판도 내놓고 있다.

“전장(戰場)을 실리콘밸리 주류 여론에 맡기겠다는 게 미친 짓”

카프 CEO는 미국 국방부가 오픈AI나 앤스로픽 같은 폐쇄형 AI 인프라에 의존하는 현 상황에 대해 더욱 강한 우려를 드러냈다. 그는 “이 나라의 전장을 실리콘밸리의 주류 여론에 맡기자는 것이냐”며 “이는 정말 미친 짓”이라고 단언했다. 진행자가 “상당히 화가 난 것 같다”고 제지하자 카프 CEO는 “아니다. 이것은 나를 통해 전달되는 미국 기업들의 집단적인 목소리”라고 반박했다.

국방·안보 분야에서 폐쇄형 AI의 외부 의존도가 높아질수록 데이터 주권과 보안에 심각한 리스크가 생긴다는 지적이 꾸준히 나왔다. 특히 팔란티어는 자체적으로 미군과 정보기관에 데이터 분석 플랫폼을 공급해온 기업이라는 점에서 이 발언의 무게는 더욱 크다. 카프 CEO는 “국가의 핵심 인프라가 특정 실리콘밸리 기업의 기술 스택과 여론에 휘둘려서는 안 된다”고 강조했다.

팔란티어, 엔비디아와 ‘소버린 AI’로 대안 제시

카프 CEO의 이 같은 폭발적인 비판에는 팔란티어의 사업 전략이 깔려 있다는 분석이 설득력을 얻는다. 팔란티어는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 체결하고 ‘소버린’(주권) 환경에서 작동하는 개방형 맞춤 모델 구축에 나섰다. 이는 고객이 자신의 데이터와 지식재산권(IP), AI 시스템을 전적으로 통제할 수 있는 구조다.

팔란티어 측은 “각 기업이 업무 특성에 최적화된 자체 모델을 직접 보유할 수 있다”고 설명한다. 폐쇄형 모델처럼 외부 플랫폼에 종속되지 않으면서도, 공개된 오픈소스 생태계를 활용해 유연성을 확보하겠다는 전략이다. 업계 일각에서는 이를 두고 “팔란티어가 기존 폐쇄형 AI 업체들과의 경쟁 구도를 명확히 하고, 자사의 기술력을 전면에 내세우려는 움직임”이라고 해석한다.

AI 생태계, ‘개방 대 폐쇄’ 갈림길에서

이번 발언은 생성형 AI 시장이 본격적인 성숙기에 접어들면서 ‘개방형(오픈소스) 대 폐쇄형’ 모델 논쟁이 다시 불붙고 있는 흐름과 맞물린다. 메타의 라마(Llama) 시리즈 같은 개방형 모델이 빠르게 성능을 따라잡으면서 오픈AI의 독주 체제에 균열이 생기고 있다. 카프 CEO의 비판은 단순한 경쟁사 디스가 아니라, AI의 미래 방향성에 대한 근본적인 질문을 던진 것으로 평가된다. 특히 군사·국방 분야에서 AI 의존도가 높아질수록 ‘누가 데이터를 통제하느냐’는 문제가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다.

한편 오픈AI와 앤스로픽 측은 이번 발언에 대해 공식적인 입장을 내놓지 않았다. 팔란티어의 공세가 실제로 시장 지형을 바꿀지는 지켜볼 일이지만, 적어도 AI 업계의 ‘거품론’과 ‘주권론’을 동시에 자극한 사건임은 분명하다.

#팔란티어 #오픈AI #AI거품 #소버린AI #국방보안

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