การเติบโตผู้ใช้ชะลอ 62% มอร์แกน สแตนลีย์คำนวณต้นทุนต่อผู้ใช้ Muse สูงสุด 130 ดอลลาร์ต่อเดือน

Meta เปิดตัว AI เอเจนต์ Muse อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 8 กันยายน สร้างความคึกคักในตลาดทันที ราคาหุ้น Meta พุ่งขึ้น 27% ภายใน 12 วันทำการ แตะจุดสูงสุดที่ 777.59 ดอลลาร์ และอัตราส่วน P/E ล่วงหน้าพุ่งจาก 14 เท่า ณ สิ้นเดือนสิงหาคม เป็น 21 เท่า อย่างไรก็ตาม เพียงหนึ่งเดือนต่อมา รอยร้าวของการเติบโตก็เริ่มปรากฏ

ข้อมูลจาก TickerTrends ผู้ให้บริการข้อมูลทางเลือกแสดงให้เห็นว่า จำนวนผู้ใช้ใหม่สุทธิรายวันของ Muse ลดลงอย่างรวดเร็วจากจุดสูงสุดประมาณ 198,000 คนในเดือนกันยายน เหลือประมาณ 74,000 คน ลดลงถึง 62.4% และยอดดาวน์โหลดก็ลดลงกว่า 21% จากจุดสูงสุด

ในขณะเดียวกัน Morgan Stanley ได้เผยแพร่แบบจำลองต้นทุนของ Muse ที่ละเอียดที่สุดจนถึงปัจจุบัน เผยตัวเลขที่น่าตกใจ: ต้นทุนการให้บริการต่อผู้ใช้ต่อเดือนของ Muse อยู่ระหว่าง 3 ถึง 130 ดอลลาร์ โดยกรณีฐานอยู่ที่ 37 ดอลลาร์ หรือคิดเป็นต้นทุนรายปี 445 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่ารายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ต่อปีของ Meta ทั่วโลกที่ประมาณ 70 ดอลลาร์ ที่สำคัญกว่านั้น Morgan Stanley ระบุชัดเจนว่าการสร้างรายได้เชิงพาณิชย์ที่แท้จริงของ Muse จะไม่เกิดขึ้นก่อน ปลายปี 2027 ถึงปี 2028

รายงานของ Morgan Stanley ยังชี้ว่า การขยายตัวของมูลค่าหุ้น Meta ในปัจจุบันตั้งอยู่บนเรื่องเล่าการเติบโตที่สมบูรณ์แบบของ "ผู้ใช้ 1 พันล้านคน" แต่ในความเป็นจริง ผู้ใช้รายวัน (DAU) ในปัจจุบันยังไม่ถึง 3 ล้านคน นอกจากนี้ Muse ยังเผชิญกับการปิดกั้นระบบนิเวศจากแพลตฟอร์มอย่าง Amazon และรูปแบบธุรกิจสมัครสมาชิกแบบดั้งเดิมที่พึ่งพา "ความเฉื่อยของผู้บริโภค" ก็มีความเสี่ยงถูก short พร้อมกันจากการถูก AI เอเจนต์ พลิกโฉม ในทางตรงกันข้าม ยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีจีน (เช่น Tencent) ที่มีระบบนิเวศปิดและโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงิน อาจมีคูเมืองที่แข็งแกร่งกว่า Meta ในสนาม AI เอเจนต์

รอยร้าวแรกของตำนานการเติบโต: การเติบโตผู้ใช้ชะลอ 62%

ข้อมูลผู้ใช้ของ Muse ถูกติดตามโดย TickerTrends และเปิดเผยหลังการวิเคราะห์โดย Hunterbrook Media ข้อมูลหลักมีดังนี้:

ยอดดาวน์โหลด: วันที่ 6 ตุลาคม อยู่ที่ประมาณ 169,600 ครั้ง ลดลง 21.1% จากจุดสูงสุด 214,900 ครั้งในวันถัดจากการเปิดตัว Connect เมื่อวันที่ 24 กันยายน และต่ำกว่าจุดสูงสุดติดต่อกัน 12 วัน ค่าเฉลี่ยรายวันของสัปดาห์ก่อนอยู่ที่ประมาณ 180,000 ครั้ง สัปดาห์ล่าสุดลดลงเหลือประมาณ 165,000 ครั้ง ลดลง 8.1% เมื่อเทียบรายสัปดาห์

ขนาดผู้ใช้: DAU (ผู้ใช้รายวัน) วันที่ 6 ตุลาคม ทำสถิติสูงสุดใหม่ที่ 2.7309 ล้านคน จำนวนผู้ใช้ทั้งหมดยังคงเติบโต แต่อัตราการเติบโตชะลอลงอย่างมาก ระหว่างวันที่ 15-22 กันยายน มีผู้ใช้ใหม่สุทธิเฉลี่ยประมาณ 198,000 คนต่อวัน สัปดาห์ถัดมาลดลงเหลือประมาณ 87,000 คน และสัปดาห์สิ้นสุดวันที่ 6 ตุลาคม ลดลงอีกเหลือประมาณ 74,000 คน ลดลง 62.4% จากช่วงระเบิดเริ่มต้น และลดลง 14.5% จากสัปดาห์ก่อนหน้า

ตัวชี้วัดแทนการมีส่วนร่วม: ในสัปดาห์สิ้นสุดวันที่ 7 ตุลาคม จำนวนรีวิวแอปลดลง 11.6% เมื่อเทียบรายสัปดาห์ เหลือ 4,716 รายการ โดยรีวิว iOS ลดลง 22.5% รีวิวรายวันวันที่ 7 ตุลาคม อยู่ที่ 664 รายการ ลดลง 17.2% จากจุดสูงสุด 802 รายการในวันที่ 1 ตุลาคม

ที่น่าสังเกตคือ แหล่งข้อมูลต่างกันมีการประมาณขนาดผู้ใช้ของ Muse แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ: TickerTrends อยู่ที่ 2.73 ล้าน DAU, Similarweb อยู่ที่ 2.18 ล้าน และ Sensor Tower แสดงยอดดาวน์โหลดสะสม 6.6 ล้านครั้ง และ DAU ประมาณ 1.8 ล้าน การประมาณ DAU ของสามสถาบันแตกต่างกันสูงสุดประมาณ 50% แต่ไม่มีรายใดเกิน 3 ล้าน

ในทางตรงกันข้าม การวิเคราะห์กำลังการผลิตของ Morgan Stanley สร้างขึ้นบนสมมติฐาน ผู้ใช้รายวัน 1 พันล้านคน ซึ่งหมายความว่าตามข้อมูลของ TickerTrends กำลังการผลิต CPU ที่ Meta จัดซื้อไว้แล้วคิดเป็นประมาณ 366 เท่า ของจำนวนผู้ใช้จริงในปัจจุบัน

ภูมิหลังการเติบโตของ Muse และแรงต้านในโลกจริง

สถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์: Muse ทำงานบนโมเดล Muse Spark โดยมอบ "Muse Secure VM" เฉพาะสำหรับผู้ใช้แต่ละราย รองรับแอปสแตนด์อโลน เว็บ ฝังใน WhatsApp และไคลเอนต์ Mac ดั้งเดิม ราคาแบ่งเป็นสามระดับ: ฟรี (โควตา 100 ล้านโทเค็นต่อสัปดาห์), รุ่น Power 20 ดอลลาร์ต่อเดือน (500 ล้านโทเค็นต่อสัปดาห์), รุ่น Maximum 100 ดอลลาร์ต่อเดือน (3 พันล้านโทเค็นต่อสัปดาห์)

ข้อมูลเหตุการณ์สำคัญ: บน iOS Muse มียอดดาวน์โหลดสะสม 1.43 ล้านครั้งใน 12 วันแรก มากกว่า ChatGPT ที่ 1.37 ล้านครั้งในช่วงเวลาเดียวกัน (ข้อมูลจาก JPMorgan) และขึ้นอันดับหนึ่งทั้ง App Store และ Google Play

แรงต้านที่ตามมา:

คืนวันที่ 20 กันยายน Amazon ปิดกั้นการเข้าถึงแพลตฟอร์มของ Muse โดยให้เหตุผลว่า Muse ไม่ได้ระบุตัวตนว่าเป็น AI เอเจนต์ อย่างชัดเจน และจัดเก็บข้อมูลรับรองผู้ใช้โดยไม่มีการเปิดเผยอย่างเหมาะสม

TickerTrends พบรายงานผู้ใช้เกี่ยวกับข้อจำกัดที่คล้ายกันจาก Costco และ Netflix

ผู้ให้บริการโทรคมนาคมเริ่มเปลี่ยนเส้นทางสายโทรศัพท์บริการลูกค้า AI ที่ Muse โทรออกไปจากเจ้าหน้าที่มนุษย์ ทำให้ฟีเจอร์ "โทรแทน" อ่อนแอลง

ช่องโหว่ซีโร่เดย์ที่อาจทำให้แอปท้องถิ่นแย่งชิงบัญชี Muse ของผู้ใช้ได้รับการแก้ไขอย่างเร่งด่วน

Hunterbrook รายงานก่อนหน้านี้ว่า Muse สามารถถูกชักจูงให้สร้างโปรไฟล์ของบุคคลกลุ่มเปราะบางได้

Meta ยอมรับว่าโครงสร้างไฟล์เวิร์กสเปซของ Muse ทำตามพิมพ์เขียวการออกแบบของ OpenClaw แต่อ้างว่าโค้ดเขียนขึ้นใหม่ทั้งหมด

Muse จะสร้างรายได้เมื่อใด? คำตอบ: ไม่ใช่ในระยะสั้น

Brian Nowak นักวิเคราะห์ของ Morgan Stanley กล่าวอย่างตรงไปตรงมาในรายงาน: "เราคาดว่ารายได้จากการสมัครสมาชิกของ Muse จะจำกัดมากเป็นเวลานานพอสมควร เนื่องจาก Meta มุ่งเน้นการขยายฐานผู้ใช้ เพิ่มการมีส่วนร่วม และพฤติกรรมเชิงพาณิชย์ มากกว่าการสร้างรายได้ อัตราค่าธรรมเนียมเริ่มต้นของโปรโตคอลการเชื่อมต่อในปัจจุบันแทบไม่มีนัยสำคัญ"

ในระยะยาว Nowak เชื่อว่า Meta จะสร้าง ตลาดประมูลแบบเรียลไทม์ คล้ายการประมูลโฆษณา โดยธุรกิจจ่ายเงินสำหรับธุรกรรมที่ เอเจนต์ ทำสำเร็จ กลุ่มการใช้จ่ายผู้บริโภคที่โมเดลนี้มุ่งเป้าอยู่ที่ประมาณ 30 ล้านล้านดอลลาร์ โดยค้าปลีกและการเดินทางคิดเป็นประมาณ 17 ล้านล้านดอลลาร์ แต่กรอบเวลาชัดเจน: เร็วที่สุดคือปลายปี 2027 ถึงปี 2028

Bank of America Merrill Lynch เห็นว่ารายได้ที่มีนัยสำคัญจากโฆษณา การสมัครสมาชิก หรือค่าคอมมิชชัน ไม่น่าจะเกิดขึ้นก่อนปี 2028 Goldman Sachs ระบุว่า "การสร้างรายได้จะตามมาเร็วพอหรือไม่" เป็นคำถามสำคัญ และจัดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นความเสี่ยงเดี่ยวที่ใหญ่ที่สุด

ผลกระทบของการชะลอตัว: ตลาดประมูลต้องมีฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่และใช้งานอยู่เสมอเพื่อดึงดูดให้ธุรกิจจ่ายเงินจริง การที่ผู้ใช้ใหม่สุทธิรายสัปดาห์อยู่ที่ 74,000 คนแทนที่จะเป็น 198,000 คน จะยิ่งเลื่อนกรอบเวลา "ปลายปี 2027 ถึงปี 2028" ออกไปอีก

ต้นทุนการให้บริการของ Muse สูงแค่ไหน? 3 ถึง 130 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ต่อเดือน

นี่คือส่วนที่มีค่าที่สุดของรายงาน Morgan Stanley ต้นทุนการคำนวณของ Muse แบ่งเป็นสองส่วน:

ต้นทุนการอนุมาน GPU: ขยายเชิงเส้นตามปริมาณการใช้โทเค็น (พลังคำนวณที่โมเดลใช้ประมวลผลคำขอของผู้ใช้)

ต้นทุนแซนด์บ็อกซ์ CPU: ขยายตามความถี่ที่ผู้ใช้เปิดใช้งาน Muse และระยะเวลาที่ VM ทำงาน (สภาพแวดล้อมเบราว์เซอร์ เครื่องมือ และการรันโค้ด)

สมมติฐานสำคัญ: ด้าน GPU Morgan Stanley ใช้เฟรมเวิร์ก GB300 โดยมี GPU 410,256 ตัวต่อกิกะวัตต์ ที่อัตราการใช้ 75% แต่ละ GPU ประมวลผล 3,500 โทเค็นต่อวินาที คิดเป็น 33,962 ล้านล้านโทเค็นต่อปีต่อกิกะวัตต์ ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานรายปี 7.63 พันล้านดอลลาร์ ต้นทุนการอนุมานประมาณ 0.225 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น

ด้าน CPU สมมติว่าแต่ละการเปิดใช้งานใช้เวลาแซนด์บ็อกซ์ประมาณ 10 นาที ใช้ VM แบบ 2-core vCPU/8GB RAM ตามราคา on-demand ของ AWS AMD instance (0.1217 ดอลลาร์/ชั่วโมง) บวกพื้นที่เก็บข้อมูล 7.5GB (0.60 ดอลลาร์/เดือน)

กรณีฐาน (อัตราการใช้โควตา 25%): ผู้ใช้ใช้โทเค็นประมาณ 108 ล้านโทเค็นต่อเดือน (20 เซสชันต่อวัน) ต้นทุนการให้บริการรายเดือน 37.12 ดอลลาร์ ต้นทุนรายปี 445 ดอลลาร์ Nowak มองว่านี่ "ใกล้เคียงขอบบน" เพราะโมเดลสมมติว่า Meta เช่าแซนด์บ็อกซ์ CPU ทั้งหมดในราคา AWS list ซึ่งในความเป็นจริงไม่เป็นเช่นนั้น

การเปรียบเทียบกับ ARPU: Morgan Stanley ประมาณว่ารายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ต่อปี (ARPU) ทั่วโลกของ Meta อยู่ที่ประมาณ 70 ดอลลาร์ แม้ผู้ใช้ใช้โควตาฟรีเพียง 5% ต้นทุนการให้บริการรายปีก็ประมาณ 124 ดอลลาร์ สูงกว่ารายได้ต่อปีที่ผู้ใช้ Meta เฉลี่ยสร้างได้แล้ว

การคำนวณสถานการณ์สุดขั้ว (ผู้เขียนบทความนี้คำนวณจากต้นทุน GPU ของ Morgan Stanley รวมเฉพาะการอนุมาน GPU ไม่รวมแซนด์บ็อกซ์ CPU):

รุ่น Power (20 ดอลลาร์ต่อเดือน) ใช้เต็มโควตา: ต้นทุนการอนุมานรายเดือนประมาณ 488 ดอลลาร์

รุ่น Maximum (100 ดอลลาร์ต่อเดือน) ใช้เต็มโควตา: ต้นทุนการอนุมานรายเดือนประมาณ 2,925 ดอลลาร์

สองด้านของการประหยัดต่อขนาด: หากคำนวณด้วย DAU 1 พันล้านคน อัตราการใช้ 25% ต้นทุนการให้บริการรายปีจะอยู่ที่ประมาณ 445 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่ Morgan Stanley คาดการณ์รายได้ทั้งปี 2026 ของ Meta ไว้เพียง 256 พันล้านดอลลาร์ แต่หากคำนวณด้วย DAU ปัจจุบัน 2.73 ล้านคน โมเดลต้นทุนเดียวกันคิดเป็นต้นทุนรายปีประมาณ 1.2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเทียบกับคาดการณ์ค่าใช้จ่ายดำเนินงาน 209 พันล้านดอลลาร์ในปี 2027 ในโมเดลของ Morgan Stanley แล้ว เป็นเพียงเศษเสี้ยวเล็กน้อย

ข้อสรุปของ Morgan Stanley คือ: ต้นทุนที่สูง本身就是คูเมือง — "การวิเคราะห์นี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับคู่แข่งรายเล็ก การขยายผลิตภัณฑ์ให้แข่งขันกับ Meta มีกำแพงต้นทุนที่ยากจะข้าม" และธุรกิจโฆษณาหลักของ Meta ที่เติบโต 27% ต่อปี มีขนาด 250 พันล้านดอลลาร์ เป็นฐานการเงินที่สนับสนุนอย่างเป็นเอกลักษณ์

Meta จะเจอคอขวดด้านกำลังคำนวณหรือไม่? ด้าน CPU: ไม่

คำตอบของ Morgan Stanley ชัดเจน: "ไม่ เราประมาณว่ากำลังการผลิต CPU ที่ Meta จัดซื้อในปี 2026 เพียงปีเดียว ก็เพียงพอรองรับผู้ใช้รายวัน 1 พันล้านคน (ที่อัตราการใช้โควตา 25%)"

การคำนวณด้านซัพพลายเชน: Morgan Stanley ประมาณว่า Meta ซื้อ 20% ของยอดจัดส่ง CPU เซิร์ฟเวอร์ AMD ปี 2026 หรือประมาณ 2.18 ล้านชิป (แต่ละชิป 126 คอร์ 2 เธรด) รวมเป็น 549 ล้าน vCPU บวก CPU NVIDIA Vera ประมาณ 360,000 ตัว (88 คอร์ 2 เธรด) รวมเป็น 63 ล้าน vCPU และบวก 30 ล้านคอร์จากข้อตกลง AWS Graviton5 รวม 643 ล้าน vCPU หรือ 321 ล้านอินสแตนซ์ Muse (2 vCPU ต่ออินสแตนซ์)

การคำนวณด้านอุปสงค์: DAU 1 พันล้านคน × อัตราออนไลน์พร้อมกัน 12.5% (ใช้งาน 3 ชั่วโมงใน 24 ชั่วโมง) × ค่าสัมประสิทธิ์พีค 2 เท่า × ส่วนเผื่อ 1.2 เท่า = 300 ล้านอินสแตนซ์ที่ทำงานพร้อมกัน คิดเป็นประมาณ 93% ของยอดจัดซื้อปี 2026

การเปรียบเทียบกับความเป็นจริง: คำนวณด้วย DAU ปัจจุบัน 2.73 ล้านคน Muse ต้องการอินสแตนซ์ที่ทำงานพร้อมกันเพียงประมาณ 800,000 อินสแตนซ์ คิดเป็นประมาณ 0.25% ของยอดจัดซื้อที่ Morgan Stanley ประมาณการสำหรับ Meta ด้วยอัตราผู้ใช้ใหม่สุทธิ 74,000 คนต่อวัน การจะถึง DAU 1 พันล้านคนต้องใช้เวลาประมาณ 37 ปี

เกี่ยวกับข้อตกลง Graviton: Meta และ AWS ประกาศข้อตกลง Graviton5 "ระดับหลายพันล้านดอลลาร์" เมื่อวันที่ 24 เมษายน เกี่ยวข้องกับคอร์ "หลายสิบล้าน" Morgan Stanley ประมาณการที่ 30 ล้านคอร์ คำนวณที่ประมาณ 0.02 ดอลลาร์/คอร์/ชั่วโมง คิดเป็นรายได้รายปีของ AWS ประมาณ 5.6 พันล้านดอลลาร์ คิดเป็นประมาณ 3 จุดเปอร์เซ็นต์ของการเติบโตของ AWS ในปี 2027 Meta เป็นลูกค้ารายใหญ่ระดับหลายพันล้านดอลลาร์ของ AWS และ Amazon ก็ปิดกั้น เอเจนต์ ของ Meta พร้อมกัน — ทั้งสองเรื่องเป็นจริงพร้อมกัน

ความกังวลด้าน GPU (Morgan Stanley ไม่ได้คำนวณโดยตรง): ตามสมมติฐาน GPU ของ Morgan Stanley เอง การรองรับ DAU 1 พันล้านคน (อัตราการใช้ 25%) ต้องใช้พลังการอนุมาน GB300 ประมาณ 38 กิกะวัตต์ ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง วิทยาเขต Hyperion เรือธงของ Meta มีกำลังการผลิตออกแบบประมาณ 5 กิกะวัตต์ แม้คำนวณที่อัตราการใช้ 5% ก็ต้องใช้ประมาณ 7.7 กิกะวัตต์ คอขวด GPU จะปรากฏก็ต่อเมื่อ Muse บรรลุขนาดตามที่ฝ่าย bull คาดหวังจริง ซึ่งในตอนนั้นไฟฟ้าและ GPU จะกลายเป็นข้อจำกัดก่อน CPU

โอกาสตลาดองค์กร — TAM 55 ล้านล้านดอลลาร์

นอกเหนือจาก TAM ผู้บริโภค 30 ล้านล้านดอลลาร์ Morgan Stanley ยังเพิ่ม TAM งานความรู้ทั่วโลก 25 ล้านล้านดอลลาร์ รวมเป็น 55 ล้านล้านดอลลาร์ หรือประมาณครึ่งหนึ่งของ GDP โลก

การวางตำแหน่งด้านองค์กรของ Meta ประกอบด้วย:

Muse for Small Business, เครื่องมือ เอเจนต์ สำหรับ WhatsApp/Messenger, การผลักดันองค์กร (Meta เพิ่งสรรหาผู้บริหารธุรกิจองค์กร), Muse Coding และ API โมเดลที่อิงจาก "โมเดลอย่าง Watermelon"

ตรรกะเชิงลึกด้านสถาปัตยกรรม: Morgan Stanley ชี้ว่า วิธีที่ Muse คลิกหน้าเว็บผ่านเบราว์เซอร์และโทรหาฝ่ายบริการลูกค้าที่เป็นมนุษย์ในปัจจุบัน "ไม่ใช่ประสบการณ์คุณภาพสูง สม่ำเสมอ และขยายซ้ำได้" การปิดกั้นจาก Amazon, Costco, Netflix และการสกัดกั้นของผู้ให้บริการ คือภาพสะท้อนจริงของปัญหานี้ ทางออกที่แท้จริงคือ องค์กรเปิดอินเทอร์เฟซ MCP/เครื่องมือให้ เอเจนต์ เรียกใช้โดยตรง และ Meta ต้องการขาย "ท่อส่ง" นี้

แพ็กเกจสมัครสมาชิก Meta One (เปิดตัวทั่วโลก 17 กันยายน): รุ่นผู้บริโภค 2.99 ถึง 19.99 ดอลลาร์ต่อเดือน รุ่นครีเอเตอร์และธุรกิจ 14.99 ถึง 499 ดอลลาร์ต่อเดือน การวิเคราะห์ความไวของ Morgan Stanley แสดงว่า: ผู้สมัครสมาชิก 50 ล้านคน ที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน จะเพิ่มกำไรต่อหุ้นปี 2028 ได้ 9.1% (ประมาณ 3.17 ดอลลาร์); ผู้ใช้ 80 ล้านคน ที่ 25 ดอลลาร์ต่อเดือน จะเพิ่มได้ 18.1% (ประมาณ 6.34 ดอลลาร์)

ธุรกิจ API: กำลังคำนวณ GB300 100 เมกะวัตต์ที่ใช้ขายโมเดล Meta โดยเฉพาะ จะเพิ่มกำไรต่อหุ้นปี 2028 ได้ประมาณ 4% (ประมาณ 1 ดอลลาร์)

ความเสียหายข้างเคียง: Laura Martin นักวิเคราะห์ของ Needham ประมาณการเมื่อวันที่ 1 ตุลาคมว่า หากยอดขาย App Store 20% ย้ายไปยัง Muse Connectors Apple อาจสูญเสียรายได้บริการสูงถึง 10 พันล้านดอลลาร์ ต่อปี (ประมาณ 7.5 พันล้านดอลลาร์ EBITDA) ภายใน 168 ชั่วโมงหลังเปิด Muse Connectors Meta ได้รับใบสมัครนักพัฒนามากกว่า 1,500 ราย

Amazon กับ Meta — พันธมิตรผลประโยชน์ที่ทั้งรักทั้งเกลียด

เหตุผลอย่างเป็นทางการที่ Amazon ปิดกั้น Muse คือ: แอปบุคคลที่สามที่ช้อปปิ้งแทนลูกค้า "ควรดำเนินการอย่างเปิดเผยและเคารพการตัดสินใจของผู้ให้บริการ" และกล่าวหาว่า Muse ไม่ระบุตัวตน AI และจัดเก็บข้อมูลรับรองผู้ใช้โดยไม่มีการเปิดเผยอย่างเหมาะสม

Morgan Stanley ตีความว่านี่คือการเจรจา: "Amazon มีส่วนแบ่งตลาดอีคอมเมิร์ซสหรัฐฯ ประมาณ 40% และต้องการรักษาสถานะนี้ไว้ท่ามกลางการเติบโตของ horizontal เอเจนต์" ประเด็นการเจรจาเกี่ยวข้องกับสิทธิ์บันทึกข้อมูลผู้ค้า การควบคุมประสบการณ์ช้อปปิ้ง (สิทธิประโยชน์ Prime, retail media, การแสดงสินค้า, โอกาส upsell ฯลฯ) และการส่งข้อมูลกลับไปยัง เอเจนต์ ของ Muse

Nowak ชี้ถึงความพิเศษของการเจรจาครั้งนี้:

"1) นี่น่าจะเป็นข้อตกลงความร่วมมือ เอเจนต์ ฉบับแรกกับ Amazon และจะสร้างบรรทัดฐานสำหรับข้อตกลงในอนาคต; 2) Meta ต้องการความสามารถด้านโลจิสติกส์และการจัดส่งของ Amazon, พลังคลาวด์ของ AWS (CPU และ GPU) และช่องทางการจัดจำหน่ายโมเดล (เข้าถึง API ของโมเดล Watermelon ผ่าน Bedrock)"

การชะลอตัวเปลี่ยนอำนาจต่อรอง: เอเจนต์ ที่เพิ่มผู้ใช้ 200,000 คนต่อวันคือภัยคุกคามที่ผู้ค้าปลีกต้องจริงจัง; เอเจนต์ ที่เพิ่ม 74,000 คนต่อวันสามารถถูกขอให้รอได้ ราคาหุ้น Amazon ร่วงลง 2% นับตั้งแต่เปิดตัว Muse และตอนนี้ฟื้นกลับมาที่ +2.1%

ภูมิทัศน์การแข่งขันจีน: Tencent จะ "Muse กลับด้าน" Meta ได้หรือไม่?

ที่น่าสนใจคือ การเปิดตัว Muse ยังจุดประกายความสนใจของนักลงทุนต่อผลิตภัณฑ์คล้ายกันในจีน การตัดสินหลักของ Bernstein และ Winnie Wu นักวิเคราะห์ของ Bank of America Merrill Lynch คือ: รางวัลที่แท้จริงของการแข่งขัน เอเจนต์ คือ "การล็อกบริบท" — ยิ่ง เอเจนต์ เข้าใจนิสัย ประวัติ และเวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้ลึกเท่าใด ก็ยิ่งมีค่าและยากที่จะถูกแทนที่

ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างของ Tencent:

• ระบบนิเวศปิดคือคูเมือง: อินเทอร์เน็ตมือถือจีนถูกครอบงำโดยระบบนิเวศ "ปิด" เอเจนต์ ภายนอกอาจไม่สามารถเข้าถึงงานภายใน WeChat หรือ Alipay ได้เลย — นี่คือปัญหาที่ Muse เจอกับ Amazon, Costco, Netflix แต่ในจีนเป็นสถานะเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตทั้งหมด
• ไม่ต้องดาวน์โหลด: เอเจนต์ ของ WeChat ไม่ต้องดาวน์โหลดแยก เข้าถึงได้ในคลิกเดียวภายในแอปที่ผู้ใช้สมาร์ทโฟนจีนส่วนใหญ่เปิดทุกวัน หลีกเลี่ยงปัญหาการชะลอตัวของยอดดาวน์โหลดที่ Muse กำลังเผชิญ
• มินิโปรแกรมคือท่อส่งสำเร็จรูป: Tencent มีอินเทอร์เฟซเชิงโครงสร้างที่ Morgan Stanley กล่าวว่า "อินเทอร์เน็ต Web 1.0 ต้องสร้างขึ้นเพื่อให้ เอเจนต์ ขยายขนาดได้" อยู่แล้ว
• เส้นทางการสร้างรายได้ใกล้กว่า: WeChat Pay ประมวลผลธุรกรรมหลายล้านล้านหยวนต่อปี Tencent สามารถหักค่าธรรมเนียมจากธุรกรรมที่ เอเจนต์ ทำสำเร็จได้โดยตรง — นี่คือโมเดลที่ Morgan Stanley เชื่อว่า Meta จะทำได้เร็วที่สุด ปลายปี 2027 ถึงปี 2028
• ข้อจำกัดด้านกำลังคำนวณ: การควบคุมการส่งออกจำกัดกำลังคำนวณ GPU ของจีน และต้นทุนการอนุมาน GPU เป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุนหลักในสถานการณ์การใช้งานหนัก แต่ เอเจนต์ ที่เรียก API ของมินิโปรแกรมควรใช้กำลังคำนวณแซนด์บ็อกซ์ CPU น้อยกว่า เอเจนต์ ที่ขับเคลื่อนเบราว์เซอร์อย่างมาก

โดยสรุป นักวิเคราะห์เห็นว่ารายงานของ Morgan Stanley เป็นงานวิจัย Muse ที่มีค่าที่สุดจนถึงปัจจุบัน เพราะให้ตัวเลขจริง:

ต้นทุนการให้บริการต่อผู้ใช้ต่อเดือนของ Muse อยู่ที่ 3 ถึง 130 ดอลลาร์ กรณีฐาน 37 ดอลลาร์ (Morgan Stanley มองว่าเป็นขอบบน); Meta จัดซื้อกำลังคำนวณ CPU เพียงพอรองรับผู้ใช้รายวัน 1 พันล้านคนแล้ว และต้นทุนที่เกี่ยวข้องรวมอยู่ในคาดการณ์ค่าใช้จ่ายดำเนินงาน 209 พันล้านดอลลาร์ปี 2027 แล้ว; การสร้างรายได้จากการประมูลโฆษณา เอเจนต์ ที่แท้จริง เร็วที่สุดคือปลายปี 2027 ถึงปี 2028

สถานการณ์จริงในปัจจุบันคือ: Meta มีกำลังคำนวณรองรับผู้ใช้ 1 พันล้านคน ผู้ใช้จริงประมาณ 1.8 ถึง 2.7 ล้านคน และเติบโตในอัตราหนึ่งในสามของจุดสูงสุดเดือนกันยายน ขณะที่เว็บไซต์และผู้ให้บริการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังตัดสินใจว่าจะปล่อยให้ เอเจนต์ นี้ผ่านหรือไม่

การประเมินมูลค่าใหม่จาก 14 เท่าเป็น 21 เท่า แลกมาด้วยเรื่องเล่าการเติบโต และเรื่องเล่านี้ได้รับจุดข้อมูลตรงข้ามจริงจุดแรกเมื่อวันศุกร์ — จากสถาบันที่เปิดเผยสถานะ short แล้ว รายงานผลประกอบการไตรมาส 3 ของ Meta วันที่ 4 พฤศจิกายน จะเป็นบททดสอบที่แท้จริง เมื่อตลาดจะเรียกร้องให้ Meta เปิดเผยข้อมูลผู้ใช้ Muse ของตัวเอง