สนามรบ AI เปลี่ยนทิศ จากขนาด สู่ระบบที่ ‘ฉลาดกว่าและถูกกว่า’

สมรภูมิ AI เปลี่ยนทิศ! จากการแข่งขนาดโมเดล สู่ยุคระบบที่ฉลาดและประหยัดกว่า ค้นพบเหตุผลที่โมเดลแบบเปิด (Open-weight) กำลังสั่นคลอนยักษ์ใหญ่เทคโนโลยี

11 ก.ค. 2569 (CNBC) - ในช่วงสองปีที่ผ่านมา การแข่งขันในสมรภูมิปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องที่วัดผลได้ง่ายมาก นั่นคือการดูว่าใครมีโมเดลที่ใหญ่กว่า มีคะแนนทดสอบมาตรฐาน (Benchmark) ที่ดีกว่า และบริษัทไหนจะสามารถเคลมความเป็นผู้นำได้ ซึ่งอย่างน้อยก็เป็นเช่นนั้นจนกว่าจะมีการเปิดตัวโมเดลรุ่นถัดไปทว่าในปัจจุบัน เกณฑ์การวัดผลแบบเดิมเริ่มใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไปแล้ว

เมื่อภาคธุรกิจต่าง ๆ เริ่มเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้ AI มาสู่การนำไปใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์และกระบวนการทำงาน สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่การเลือกใช้โมเดลที่ดีที่สุดอีกต่อไป แต่เป็นการเข้าถึงโมเดลที่ ‘ตอบโจทย์ที่สุด’ สำหรับงานเฉพาะทางนั้น ๆ ในต้นทุนที่เหมาะสม พร้อมด้วยข้อมูลที่จำเป็น และในสภาพแวดล้อมที่เลือกได้

การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังเปิดประตูสู่การแข่งขัน AI ในรูปแบบใหม่ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ขนาดของโมเดลน้อยลง แต่หันไปให้ความสำคัญกับ ระบบการจัดสรรเส้นทาง (Routing), ต้นทุน (Cost), การควบคุม (Control) และการประมวลผล (Compute) แทน

"ตัวโมเดลเพียงอย่างเดียวไม่ใช่ผลิตภัณฑ์อีกต่อไปแล้ว" อารา วินด์ ศรีนิวาส (Aravind Srinivas) ซีอีโอของ Perplexity กล่าวกับ CNBC

"แต่มันคืออุปกรณ์ยึดเหนี่ยว (Harness) หรือระบบบริหารจัดการ (Orchestration System) ที่นำโมเดลไปใส่ไว้ในโครงสร้างที่มีศักยภาพสูง และจับคู่โมเดลนั้นเข้ากับเครื่องมือต่าง ๆ อีกมากมาย"

นั่นหมายความว่า ผลิตภัณฑ์ AI กำลังกลายสภาพเป็น ‘ระบบ’ ที่สามารถตัดสินใจได้เองว่า ควรเลือกใช้โมเดลไหน ใช้เมื่อไหร่ และจำเป็นต้องใช้เครื่องมือภายนอกหรือแหล่งข้อมูลใดของบริษัทบ้าง

• งานบริการลูกค้า (Customer Service): อาจไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลที่มีราคาแพงที่สุด
• การแก้โจทย์โค้ดดิ้งที่ซับซ้อน: อาจจำเป็นต้องใช้โมเดลระดับสูง
• กระบวนการทำงานภายในทั่วไป: สามารถรันบนโมเดลแบบเปิด (Open Model) ที่ราคาถูกกว่าได้
• ขั้นตอนที่ยากขึ้นมา: ระบบก็จะส่งต่อ (Escalate) ไปยังโมเดลที่มีพลังประมวลผลสูงกว่า

"คำตอบคือ จงเลือกใช้สิ่งที่ดีที่สุดสำหรับงานนั้น ๆ เสมอ"ศรีนิวาส กล่าว

ความท้าทายของยักษ์ใหญ่ และการผงาดของโมเดลแบบเปิด (Open-Weight Models)

การปรากฏตัวของโมเดลทางเลือกเกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกับที่กลุ่มทุนธุรกิจในอเมริกา (Corporate America) กำลังรัดเข็มขัดด้านการใช้จ่ายเกี่ยวกับ AI ซึ่งสิ่งนี้กำลังกลายเป็นความท้าทายครั้งใหม่สำหรับ OpenAI และ Anthropic สองบริษัทที่เติบโตอย่างก้าวกระโดดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาจากการขายเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สุด

ในสัปดาห์นี้ Perplexity ได้เผยโฉมระบบใหม่สำหรับผลิตภัณฑ์ใช้งานคอมพิวเตอร์ (Computer-use Product) ซึ่งสร้างขึ้นบนฐานของ GLM 5.2 ซึ่งเป็นโมเดลแบบเปิดจากบริษัท Z.ai ของประเทศจีน โดยระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้โมเดลที่ราคาถูกกว่ารับหน้าที่จัดการงานส่วนใหญ่ และจะเรียกใช้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่าเฉพาะเมื่อมีความจำเป็นเท่านั้น

แนวทางดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในภาพรวมของตลาด เนื่องจาก โมเดลแบบเปิด (Open-weight models) ซึ่งบริษัทต่าง ๆ สามารถดาวน์โหลด นำมาปรับแต่ง (Tune) และรันระบบได้ด้วยตัวเอง เริ่มมีประสิทธิภาพที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ อีกทั้งยังมีต้นทุนในการรันที่ถูกกว่าการใช้โมเดลพรีเมียมแบบปิด (Proprietary Models) จากแล็บ AI ยักษ์ใหญ่

ปีเตอร์ เฟนตัน (Peter Fenton) หุ้นส่วนทั่วไปของบริษัทร่วมลงทุน Benchmark กล่าวว่า การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและรุนแรง "มุมมองที่อาจจะดูสวนกระแสในตอนแรก แต่กำลังจะกลายเป็นฉันทามติ (Consensus) ก็คือ ความเชื่อที่ว่า โทเค็น (Tokens) ที่ถูกสร้างขึ้นมากกว่า 90% ในช่วง 18 ถึง 24 เดือนข้างหน้า หรืออาจจะภายในสิ้นปีนี้ด้วยซ้ำ จะมาจากโมเดลแบบเปิด" เฟนตัน กล่าวกับ CNBC (ทั้งนี้ "โทเค็น" คือหน่วยข้อมูลที่โมเดล AI ใช้ในการประมวลผลและสร้างผลลัพธ์)

"ผมคิดว่า อัตรากำไรจากการประมวลผล (Inference Margins) ของบริษัทโมเดลระดับแถวหน้า (Frontier Model) จะต้องเผชิญกับแรงกดดันอย่างหนัก เมื่อคุณสามารถรันโมเดลเหล่านั้นได้โดยไม่ต้องจ่ายค่าส่วนต่างกำไร (Markup) ให้กับพวกเขา ในวันที่คุณมีโมเดลแบบเปิดที่ดีเพียงพอแล้ว" เฟนตัน กล่าวเสริม

นอกจากนี้ เฟนตันยังระบุว่า การเปลี่ยนไปใช้โมเดลแบบเปิดไม่ใช่แค่เรื่องของการประหยัดเงินเท่านั้น เพราะในบางกรณี โมเดลขนาดเล็กที่ได้รับการปรับแต่งมาเพื่อนาทีทองของงานเฉพาะทาง สามารถทำงานได้เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลอเนกประสงค์ขนาดใหญ่เสียด้วยซ้ำ

‘รันที่ไหน และรันอย่างไร’

นั่นคือเหตุผลหนึ่งที่ Benchmark ตัดสินใจลงทุนใน Ollama บริษัทที่ช่วยให้เหล่านักพัฒนาและองค์กรต่าง ๆ สามารถดาวน์โหลด รัน และจัดการโมเดลแบบเปิดได้ง่ายขึ้น

"เรื่องหนึ่งคือโมเดลมาจากไหน ถูกสร้างและฝึกฝน (Train) ขึ้นที่ใด" เจฟฟ์ มอร์แกน (Jeff Morgan) ซีอีโอของ Ollama กล่าว "แต่สิ่งสำคัญยิ่งกว่าสำหรับธุรกิจต่าง ๆ ที่เราได้พูดคุยด้วยก็คือ มันรันอยู่ที่ไหน และรันอย่างไรต่างหาก"

มอร์แกน เผยว่า Ollama ได้รับการยอมรับและนำไปใช้ในบริษัทที่อยู่ในทำเนียบ Fortune 500 มากกว่า 85% แล้ว ซึ่งรวมถึงบริษัทในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเข้มงวด เช่น การบิน การประกันภัย และการดูแลสุขภาพ โดยหลายบริษัทเริ่มสตาร์ทจากโมเดลขนาดเล็กที่รันอยู่ใกล้กับฐานข้อมูลของตัวเอง จากนั้นขยับขยายไปสู่โมเดลแบบเปิดที่ใหญ่ขึ้นเมื่อเริ่มมีความคุ้นชิน
ความมั่นคงระดับชาติ และอนาคตของศูนย์ข้อมูล

การเติบโตของโมเดลแบบเปิดยังสร้างความท้าทายเชิงยุทธศาสตร์ให้กับสหรัฐอเมริกา เนื่องจากโมเดลแบบเปิดที่แข่งขันได้สูงในตลาดหลาย ๆ ตัวในปัจจุบัน มาจากแล็บของประเทศจีน เช่น Z.ai และ DeepSeek ส่งผลให้ AI แบบโอเพนซอร์ส (Open-source AI) กลายเป็นประเด็นทั้งในแง่ธุรกิจ นโยบาย ไปจนถึงความสามารถในการแข่งขันระดับชาติ

ศรีนิวาส (ซีอีโอ Perplexity) มองว่า สหรัฐฯ ควรให้การสนับสนุนโมเดลแบบเปิด เพราะมันช่วยให้ AI มีราคาที่จับต้องได้และเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

"หากคุณต้องการให้ผลประโยชน์ของ AI กระจายไปสู่วงกว้างในกลุ่มธุรกิจขนาดเล็กในอเมริกาและประเทศพันธมิตร คุณจำเป็นต้องทำให้ AI มีราคาที่ถูกลงกว่านี้มาก และโอเพนซอร์สคือหนทางเดียวที่จะทำสิ่งนั้นได้"

การเปลี่ยนแปลงนี้ยังอาจส่งผลกระทบต่อการแห่สร้าง ศูนย์ข้อมูล (Data Center) ขนาดมหึมาที่กำลังดำเนินอยู่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขณะนี้ เพราะกระแสบูมของ AI ในปัจจุบันตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่า ความต้องการใช้งานจะยังคงไหลบ่าไปยังศูนย์ข้อมูลคลาวด์ขนาดใหญ่ที่เต็มไปด้วยชิปประมวลผลระดับไฮเอนด์ แต่ศรีนิวาสกล่าวว่า ในท้ายที่สุด งาน AI บางประเภทอาจหันมารันแบบท้องถิ่น (Locally) บนอุปกรณ์ของผู้บริโภคหรือของบริษัทเองแทน

แม้แนวโน้มนี้จะไม่ถึงกับทำให้ความต้องการศูนย์ข้อมูลหมดไป แต่มันอาจสร้าง ระบบ AI แบบไฮบริด (Hybrid AI System) ที่งานทั่วไปในชีวิตประจำวันจะถูกประมวลผลในตัวเครื่อง ส่วนงานที่ยากและซับซ้อนที่สุดเท่านั้นจึงจะถูกส่งต่อไปยังโมเดลที่ทรงพลังกว่าบนระบบคลาวด์

สำหรับเหล่านักลงทุน คำถามสำคัญในตอนนี้คือ แล็บ AI ยักษ์ใหญ่ระดับแถวหน้าจะยังคงรักษาอำนาจในการกำหนดราคา (Pricing Power) เอาไว้ได้หรือไม่? ใน วันที่โมเดลแบบเปิดเก่งกาจขึ้นเรื่อย ๆ และองค์กรธุรกิจต่าง ๆ เริ่มมีความพิถีพิถันและเลือกสรรสิ่งที่จะนำมาใช้มากขึ้นทุกที

อ้างอิง : www.cnbc.com

อ่านข่าวที่เกี่ยวข้องกับ สถานการณ์รอบโลก ทั้งหมด ได้ที่นี่