AI จะเป็น โอกาสทองของโลก VS ฟองสบู่ลูกใหม่? คำถามใหญ่ของเศรษฐกิจโลกยุคใหม่
ท่ามกลางการทุ่มเงินลงทุนระดับล้านล้านดอลลาร์ AI กำลังถูกจับตาว่าจะสร้างมูลค่ามหาศาลให้เศรษฐกิจโลกหรือกลายเป็นฟองสบู่เทคโนโลยีลูกใหม่ที่เสี่ยงแตกในอนาคต
วันที่ 18 มีนาคม 2569 เวลา 11.00 น. สำนักข่าวบลูมเบิร์กรายงานว่า สามปีหลังจากกระแส AI เริ่มต้นขึ้น วอลล์สตรีทยังคงตั้งคำถามสำคัญว่า ปัญญาประดิษฐ์จะพลิกเกมเศรษฐกิจโลกได้จริง หรืออาจยังไม่สร้างผลตอบแทนคุ้มค่ากับเงินลงทุนมหาศาลที่ทุ่มลงไป
จากเดิมที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือสร้างข้อความอย่าง ChatGPT ปัจจุบันเทคโนโลยีได้พัฒนาไปไกล สามารถช่วยทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น เช่น ค้นคว้าข้อมูล สร้างพรีเซนเทชัน ตัดต่อวิดีโอ ไปจนถึงเขียนและแก้ไขโค้ด โดยบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำกำลังเร่งขยาย AI ไปสู่ภาคธุรกิจสำคัญ เช่น การเงิน กฎหมาย และสาธารณสุข ซึ่งอาจสั่นคลอนผู้ให้บริการซอฟต์แวร์แบบเดิม
อย่างไรก็ตาม แม้ AIจะเริ่มถูกนำมาใช้ในภาคธุรกิจมากขึ้น แต่ยังไม่มีความชัดเจนว่ารายได้จะสามารถชดเชยต้นทุนที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลได้หรือไม่ โดยบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่และสตาร์ทอัพ AIกำลังวางแผนลงทุนระดับหลายแสนล้านถึงล้านล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ชิป ดาต้าเซ็นเตอร์ พลังงาน และบุคลากร
โมเดลธุรกิจ AI ยังหาทางทำเงินระยะยาว
ปัจจุบัน บริษัท AIส่วนใหญ่ใช้โมเดลสมัครสมาชิก (subscription) โดยมีระดับราคาแตกต่างกัน และอาจสูงถึงหลายร้อยดอลลาร์ต่อเดือน ขณะที่บางบริษัท เช่น OpenAI เริ่มทดลองใช้โฆษณา เพื่อเพิ่มรายได้ สะท้อนแรงกดดันในการทำกำไรก่อนเข้าตลาดหุ้น
แม้รายได้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว เช่น OpenAI มีรายได้ทะลุ 20,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2568 ด้าน Anthropic มีแนวโน้มแตะระดับใกล้เคียงกัน แต่ต้นทุนก็พุ่งสูงตาม โดยเฉพาะค่าใช้จ่ายด้านคอมพิวติ้งที่ต้องใช้ชิปขั้นสูงจำนวนมหาศาล
เดิมพันมหาศาล ลงทุนหนัก แต่กำไรยังไม่ชัด
บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ 4 แห่ง ได้แก่ Alphabet, Meta, Microsoft และ Amazon คาดว่าจะใช้เงินลงทุนรวมกันถึง 650,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2569 ขณะที่ OpenAI วางแผนลงทุนมากกว่า 1.4 ล้านล้านดอลลาร์ ในระยะยาว
อย่างไรก็ตามบริษัทวิจัย Bain & Co. ประเมินว่า อุตสาหกรรมAI ต้องสร้างรายได้ถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2573 เพื่อให้คุ้มต้นทุน แต่มีแนวโน้มขาดไปถึง 800,000 ล้านดอลลาร์
ความเสี่ยงหลัก เงิน-ไฟฟ้า-ความคาดหวัง
ความเสี่ยงของ AI แบ่งเป็น 2 ด้านสำคัญ ได้แก่
1. ขนาดการลงทุนมหาศาล
บริษัทจำนวนมากเริ่มกู้เงินเพื่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ โดย Morgan Stanley คาดว่าหนี้ของกลุ่ม hyperscalers อาจแตะ 400,000 ล้านดอลลาร์ในปีนี้
2. ข้อจำกัดทางกายภาพ
การขยายดาต้าเซ็นเตอร์เผชิญปัญหาโครงข่ายไฟฟ้าไม่เพียงพอ การอนุญาตล่าช้า และต้นทุนอุปกรณ์สูง
หากโครงสร้างพื้นฐานไม่พร้อม อาจเกิดปัญหาลงทุนไปก่อน แต่ใช้ไม่ได้ทัน ทำให้ต้นทุนพุ่งโดยยังไม่สร้างรายได้
แม้หลายบริษัทคาดว่า AIจะช่วยลดต้นทุนแรงงาน แต่หลักฐานยังไม่ชัดเจน มีเพียง 2% ของผู้บริหารที่ระบุว่าปลดพนักงานเพราะใช้AI จริง งานวิจัยบางชิ้นพบว่า AIช่วยเพิ่ม productivity ประมาณ 15% แต่บางกรณี นักพัฒนากลับใช้เวลานานขึ้นเมื่อใช้AI สะท้อนว่าศักยภาพมีจริง แต่การใช้งานจริงยังไม่เต็มที่
อีกความเสี่ยงสำคัญ คือ การแข่งขันจากAI แบบเปิด (open-source) โดยเฉพาะจากจีน ซึ่งเริ่มมีส่วนแบ่งการดาวน์โหลดแซงสหรัฐแล้ว หากโมเดลราคาถูกหรือฟรีเหล่านี้เติบโตต่อ อาจกดดันความสามารถในการทำกำไรของบริษัทAI ฝั่งตะวันตก
อ้างอิง : www.bloomberg.com