ฟองสบู่ปัญญาประดิษฐ์กำลังแตก

ชื่อเรื่องเดิม: ฟองสบู่ปัญญาประดิษฐ์กำลังแตกแล้ว

ผู้แต่งต้นฉบับ: Chengbei Xugong, Gelong

ในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา ตลาดมีความผันผวนสูงมาก และ "ทฤษฎีฟองสบู่ AI" ก็แพร่ระบาดอย่างหนัก

เรย์ ดาลิโอ ผู้ก่อตั้ง Bridgewater Associates กล่าวว่า "ตลาด AI กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่ และระดับฟองสบู่นั้น 'ค่อนข้างสูง'"

เจนเซน หวง ซีอีโอของ NVIDIA กล่าวว่า "โอกาสในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีมากมายมหาศาล และความต้องการพลังการประมวลผลเพิ่งเริ่มต้นที่จะพุ่งสูงขึ้นเท่านั้น"

เราควรเชื่อใคร?

ทั้งสองข้อนั้นถูกต้อง

อุตสาหกรรม AI กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่หรือไม่? แน่นอนว่าต้องมี

อย่างไรก็ตาม ฟองสบู่ในภาคเทคโนโลยีมักเป็นหนทางเดียวที่สังคมจะสามารถแสดงความเคารพเมื่อเผชิญกับพลังแห่งการผลิตขั้นสูงที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้

มันไม่ใช่คำที่มีความหมายเชิงลบเพียงอย่างเดียว

ในระยะยาว ปรากฏการณ์นี้จะเกิดขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในช่วงเริ่มต้นของยุคแห่งพลังการผลิตขั้นสูง

หลายคนเปรียบเทียบสถานการณ์ปัจจุบันกับวิกฤตฟองสบู่อินเทอร์เน็ตในปี 2000 ซึ่งเต็มไปด้วยความวิตกกังวล

ฟองสบู่ในตลาดอินเทอร์เน็ตในปีนั้นส่งผลให้ดัชนี Nasdaq ร่วงลงเกือบ 78% และทำให้มูลค่าทรัพย์สินกว่า 5 ล้านล้านดอลลาร์หายไป

แต่หลังจากผ่านไปยี่สิบปี อุตสาหกรรมใดบ้างที่จะอยู่ได้โดยปราศจากอินเทอร์เน็ต?

ปัจจุบัน มูลค่าของอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตได้สูงกว่าช่วงฟองสบู่แตกมานานแล้ว

ฟองสบู่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดูเหมือนจะเป็นสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน อย่างน้อยก็ในแง่ผิวเผิน

ฟองสบู่ที่เกิดขึ้นในตลาดทุนไม่สามารถหยุดยั้งเกือบทุกอุตสาหกรรมในสังคมจากการได้รับการเสริมศักยภาพจาก AI ได้

AI+ คือเทรนด์ที่ไม่อาจหยุดยั้งได้

เช่นเดียวกับที่ทุกอุตสาหกรรมไม่สามารถดำเนินกิจการได้โดยปราศจากอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน ทุกอุตสาหกรรมในอนาคตก็จะไม่สามารถดำเนินกิจการได้โดยปราศจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่นกัน

01

ในยุคที่บริษัทสามารถเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ได้เพียงแค่มี .com ต่อท้ายชื่อ บริษัท Nasdaq ก็พุ่งขึ้นเกือบ 600% ระหว่างปี 1995 ถึง 2000 จากนั้นก็เกิดพายุทางการเงินที่กินเวลานานสองปีครึ่ง

ในเวลานั้น บริษัทชื่อดังอย่าง MicroStrategy บริษัทซอฟต์แวร์ชื่อดัง ราคาหุ้นร่วงลงถึง 62% ภายในวันเดียวเนื่องจากเรื่องอื้อฉาวทางการบัญชีและการกล่าวอ้างเกินจริง ขณะที่ Pets.com (ผู้ขายอาหารสุนัขออนไลน์) และ Webvan (ผู้บุกเบิกอีคอมเมิร์ซสินค้าสด) ก็ล้มละลายในทันที

……

ท่ามกลางความตื่นตระหนก เกือบทุกคนต่างโทษว่าอินเทอร์เน็ตเป็นเรื่องหลอกลวง

อย่างไรก็ตาม โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพที่หลงเหลืออยู่จากการใช้จ่ายเงินทุนเก็งกำไรอย่างฟุ่มเฟือย มักจะหล่อเลี้ยงยักษ์ใหญ่แห่งยุคต่อไปด้วยต้นทุนที่ต่ำมาก

สาเหตุของการแตกของฟองสบู่ไม่ได้อยู่ที่ปัญหาของเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตเอง แต่เป็นเพราะอัตราการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพไม่สามารถตามทันจังหวะของตลาดได้

ตัวอย่างเช่น บริษัทโทรคมนาคมที่เคยเฟื่องฟู (เช่น WorldCom และ Global Crossing) ลงทุนอย่างหนักในการวางสายเคเบิลใต้น้ำทั่วโลกและเครือข่ายมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความยาวคลื่นหนาแน่น แม้ว่าสิ่งนี้จะนำไปสู่การล้มละลายของบริษัทเหล่านั้นเอง แต่ "ทางด่วนข้อมูล" ราคาถูกเหล่านี้กลับกลายเป็นแหล่งเพาะพันธุ์ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเติบโตในเวลาต่อมาของ Netflix, Zoom และอินเทอร์เน็ตบนมือถือ

หากไม่มีการลงทุนอย่างบ้าคลั่งในโครงสร้างพื้นฐานด้านโทรคมนาคมในช่วงประมาณปี 2000 ก็คงไม่มีการเติบโตอย่างรวดเร็วของการสตรีมวิดีโอบน YouTube ในเวลาต่อมา และก็คงไม่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านคลาวด์คอมพิวติ้งในภายหลังด้วย

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดที่สุดคือ Amazon

ราคาหุ้นของบริษัทลดลงจากจุดสูงสุดที่ 107 ดอลลาร์ในปี 1999 เหลือเพียง 7 ดอลลาร์ในปี 2001 ซึ่งลดลงกว่า 90%

แต่ธุรกิจนี้รอดมาได้เพราะตรรกะทางธุรกิจพื้นฐานของมัน นั่นคือ "การปรับโครงสร้างธุรกิจค้าปลีกผ่านทางอินเทอร์เน็ต" สอดคล้องกับทิศทางของพลังการผลิตที่ก้าวหน้า

นี่คือกฎของอามาราแบบคลาสสิก: ประเมินผลกระทบระยะสั้นของเทคโนโลยีใหม่สูงเกินไป ในขณะที่ประเมินผลกระทบระยะยาวต่ำเกินไปอย่างมาก

ในระยะเริ่มต้นของการปฏิวัติทางเทคโนโลยี ความบ้าคลั่งของเงินทุนเก็งกำไรย่อมนำไปสู่การลงทุนมากเกินไปจนก่อให้เกิดฟองสบู่ขึ้น

นี่คือภาษีทางปัญญาที่นวัตกรรมต้องจ่าย

แต่เมื่อฟองสบู่สลายไป สิ่งที่เหลืออยู่จะเป็นพลังการผลิตขั้นสูงที่แข็งแกร่งและทำลายยากยิ่งกว่าเดิม

02

เมื่อมองย้อนกลับไปในปี 2026 ฟองสบู่ของอุตสาหกรรม AI ดูเหมือนจะใหญ่ขึ้นกว่าเดิม

เฉพาะผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ 5 ราย ได้แก่ Amazon, Google, Meta, Microsoft และ Oracle คาดว่าจะมีการใช้จ่ายด้านเงินทุนสูงถึง 690 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 และการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยรวมคาดว่าจะสูงถึง 5.3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030

จากงบประมาณทั้งหมดนี้ มีเพียงประมาณ 25% เท่านั้นที่ใช้ไปกับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ส่วนอีก 75% ที่เหลือถูกนำไปลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ ได้แก่ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว ระบบส่งกำลังไฟฟ้า สวิตช์เครือข่าย โมดูลออปติคอล และที่ดิน

ในแง่ของรายได้ คาดว่าบริษัท AI ชั้นนำทั้งหมด เช่น OpenAI, Anthropic, Cohere และ Mistral จะมีรายได้รวมกันไม่เกิน 40 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026

ลงทุนไปเกือบ 700 พันล้านดอลลาร์ในชั้นโครงสร้างพื้นฐาน แต่ได้รับผลตอบแทนกลับมาเพียงไม่กี่แสนล้านดอลลาร์จากชั้นแอปพลิเคชัน

ความไม่สมมาตรอย่างรุนแรงนี้ไม่ใช่ฟองสบู่หรอกหรือ?

เราไม่สามารถสรุปเรื่องนี้อย่างง่ายๆ และหยาบๆ ได้

มีประเด็นสำคัญข้อหนึ่งที่ไม่ควรมองข้าม

ในเดือนมีนาคม 2023 เมื่อ OpenAI เปิดตัว GPT-4 ต้นทุนเฉลี่ยต่อโทเค็นขาเข้าหนึ่งล้านโทเค็นอยู่ที่ประมาณ 30 ดอลลาร์สหรัฐ

ภายในเดือนเมษายน 2025 ด้วยการปรับปรุงสถาปัตยกรรมของโมเดลและการพัฒนาประสิทธิภาพการประมวลผลการอนุมาน ราคาของโมเดลที่มีระดับสติปัญญาเทียบเท่ากันจึงลดลงเหลือเพียง 0.1-0.15 ดอลลาร์สหรัฐต่อโทเค็นหนึ่งล้านโทเค็น

จากรายงาน "AI Index Report" ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและข้อมูลจาก TokenCost พบว่า ต้นทุนการประมวลผล AI ลดลงกว่า 99.7% ในช่วงสองปีที่ผ่านมา

ตามแนวคิดเชิงเส้นแบบดั้งเดิม เมื่อต้นทุนลดลง การใช้จ่ายด้าน AI ขององค์กรก็ควรลดลงด้วย

แต่ความเป็นจริงคือ การใช้จ่ายด้าน AI บนคลาวด์ขององค์กรเพิ่มขึ้นสามเท่าระหว่างปี 2024 และ 2025

ทำไม

เพราะเมื่อต้นทุนส่วนเพิ่มของ "ความฉลาด" เข้าใกล้ศูนย์ ปัญญาประดิษฐ์จะไม่ใช่แค่โปรแกรมสรุปข้อความหรือเครื่องมือสนทนาธรรมดาอีกต่อไป แต่ได้เข้าสู่ยุคใหม่ของตัวแทนอัจฉริยะและการค้นหาข้อมูลแบบหลายรูปแบบที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว

บริษัทต่างๆ เริ่มอนุญาตให้ตัวแทน AI ทำงานอัตโนมัติในหลายพันภารกิจ เช่น การเขียนโค้ด การสแกนสัญญาทางกฎหมายนับล้านฉบับ และการจำลองการทดลองทางชีววิทยา

โทเค็นราคาถูกได้ปลดล็อกความต้องการจำนวนมหาศาลในระยะยาว ซึ่งก่อนหน้านี้ถูกจำกัดด้วยต้นทุนและไม่สามารถนำมาจำหน่ายในเชิงพาณิชย์ได้

เราสามารถเปรียบเทียบประเด็นนี้ระหว่าง NVIDIA ในปี 2026 กับ Cisco บริษัทผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เครือข่ายยักษ์ใหญ่ในปี 2000 เพื่อหาเบาะแสได้

ระบบนิเวศของทั้งสองมีความคล้ายคลึงกันอย่างมาก แต่สถานะทางการเงินพื้นฐานกลับแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง

นี่เป็นการยืนยันอย่างชัดเจนถึง "ปรากฏการณ์เจวอนส์" ทางเศรษฐกิจ: ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน แต่ไม่เพียงแต่จะไม่ลดการใช้พลังงานเท่านั้น แต่กลับทำให้ความต้องการเพิ่มขึ้นเนื่องจากต้นทุนที่ต่ำลง

แม้หลังจากที่ได้เผชิญกับสิ่งที่เรียกว่า "ช่วงเวลาของ DeepSeek" เมื่อต้นปีที่แล้ว ตลาดก็กลับมาสู่ภาวะปกติอย่างรวดเร็วในอีกไม่กี่เดือนต่อมา: ยิ่งอัลกอริทึมได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นมากเท่าไหร่ อุปสรรคในการนำ AI มาใช้ของบริษัทต่างๆ ก็ยิ่งต่ำลงเท่านั้น และท้ายที่สุด การใช้พลังการประมวลผลโดยรวมก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วแบบทวีคูณ

ด้วยเหตุผลนี้เองที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีแนวโน้มที่จะค่อยๆ แทรกซึมเข้าไปในอุตสาหกรรมเก่าเกือบทั้งหมด

เช่นเดียวกับที่ทุกอุตสาหกรรมได้เข้ามามีส่วนร่วมในยุค Internet+ ตลอดช่วงยี่สิบปีที่ผ่านมา

ตั้งแต่ซอฟต์แวร์ SaaS ไปจนถึงชีวการแพทย์ และหุ่นยนต์การผลิตขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบฝังตัว ภายในปี 2026 เกือบทุกอุตสาหกรรมจะหันมาใช้ AI+ กันมากขึ้น

ไม่มีใครจะมาถกเถียงกันว่า "เราควรใช้ AI หรือไม่?" แต่จะกังวลมากกว่าว่า "ข้อมูลของเราได้รับการทำความสะอาดอย่างดีแล้วหรือยัง? โควต้าการเรียกใช้ API เพียงพอหรือไม่? สถาปัตยกรรม RAG เหมาะสมที่สุดหรือไม่?"

ปัจจุบัน อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่

แต่สำหรับบริษัทต่างๆ หากคุณไม่คว้าโอกาสจากกระแสความนิยม คุณจะถูกยุคสมัยบดขยี้

ประเด็นนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วจากประสบการณ์เกือบยี่สิบปีในยุคอินเทอร์เน็ต

03

ในปัจจุบัน เราอยู่ ณ จุดเปลี่ยนที่สำคัญอย่างยิ่งในวงจรชีวิตของเทคโนโลยีอย่างไม่ต้องสงสัย นั่นคือ ก่อนเข้าสู่ "หุบเขาแห่งความผิดหวัง" บนเส้นโค้งความพร้อมทางเทคโนโลยีของ Gartner หรือจุดเปลี่ยนในทฤษฎี "การปฏิวัติทางเทคโนโลยีและทุนทางการเงิน"

ฟองสบู่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแตกแล้วจริงๆ เพียงแต่หลายคนยังไม่รู้ตัวเท่านั้นเอง

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักลงทุนร่วมทุนจำนวนมากเริ่มหวาดกลัวมาตรการต่างๆ

บริษัทหน้าใหม่ไม่กี่แห่งสามารถเขียนสไลด์ PowerPoint ได้หลายสิบหน้าและนำไปใช้กับ API ของ OpenAI เพื่อระดมทุน แต่ตอนนี้ เมื่อกระแสน้ำลดลง บริษัทเหล่านี้ที่ไม่มีจุดแข็งและมีเพียงแค่แนวคิดกำลังล้มเหลวเป็นจำนวนมาก

นี่คือตลาดที่กำลังอยู่ในกระบวนการชำระล้างตัวเอง และยังเป็นสัญญาณของการแตกของฟองสบู่ด้วย

แต่นี่เป็นเพียงแค่ส่วนผิวเผินเท่านั้น

ตรรกะเชิงลึกของตลาดกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญสามประการ:

ประการแรก การเปลี่ยนแปลงมูลค่าจากค่าใช้จ่ายลงทุน (CapEx) ไปเป็นค่าใช้จ่ายดำเนินงาน (OpEx)

ปัจจุบัน ผู้ที่ทำกำไรได้มากที่สุดคือผู้ที่ขายพลั่ว—NVIDIA, TSMC และผู้ที่ขายโมดูลออปติคอลและอุปกรณ์ระบายความร้อนด้วยของเหลวสำหรับเซิร์ฟเวอร์ต่างก็ได้รับผลประโยชน์มากที่สุด

อย่างไรก็ตาม เมื่อพลังการประมวลผลค่อยๆ กลายเป็น "โครงสร้างพื้นฐาน" เช่นเดียวกับน้ำและไฟฟ้า กำไรส่วนเกินที่แท้จริงจะค่อยๆ ย้ายไปอยู่ที่ชั้นแอปพลิเคชัน

กล่าวคือ บริษัทที่ใช้เทคโนโลยี AI เป็นหลัก ซึ่งสามารถใช้โทเค็นต้นทุนต่ำมากในการแก้ปัญหาเฉพาะด้านในอุตสาหกรรมต่างๆ และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ (การเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน) ได้อย่างแท้จริง

ประการที่สอง การบีบอัดตัวคูณการประเมินมูลค่าและการย่อยประสิทธิภาพ

การที่ตลาดประเมินมูลค่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ไว้สูง ไม่ได้หมายความว่าตลาดจะล่มสลายเสมอไป

ในหลายกรณี การเติบโตอย่างรวดเร็วของกำไรของบริษัทสามารถค่อยๆ ลดมูลค่าที่สูงเกินไปได้ด้วยวิธี "การรอเวลาเพื่อปรับสมดุล"

ตราบใดที่การเติบโตของรายได้ของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์คอมพิวติ้งยังคงสอดคล้องกับอัตราการเสื่อมราคาของค่าใช้จ่ายด้านทุน เกมการส่งต่อสินทรัพย์ร้อนนี้ก็สามารถพัฒนาไปสู่การยกระดับอุตสาหกรรมครั้งใหญ่ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนได้

ตัวอย่างเช่น บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านการผลิตรถยนต์และชิประดับโลกได้ลดระยะเวลาตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงการผลิตจำนวนมากของผลิตภัณฑ์ใหม่ลง 35% และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ในสายการผลิตได้ 18% ผ่านการนำเทคโนโลยี AI twin แบบครบวงจรมาใช้

ในอุตสาหกรรมการเงิน ภายในปี 2026 การซื้อขายเชิงปริมาณ การควบคุมความเสี่ยง และการประเมินเครดิต จะถูกควบคุมโดยตัวแทนแบบหลายรูปแบบอย่างสมบูรณ์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่เพียงแต่ประมวลผลความคาดหวังระดับมหภาคด้วยการประทับเวลาในระดับไมโครวินาทีเท่านั้น แต่ยังเข้ามามีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในการกำหนดราคาของสินทรัพย์ในระดับจุลภาคทุกรายการอีกด้วย

ในอุตสาหกรรมที่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญระดับสูงเป็นอย่างมาก เช่น กฎหมาย การแพทย์ และการตรวจสอบบัญชี AI ก็ได้เปลี่ยนบทบาทจาก "ผู้ช่วยระดับล่าง" ไปสู่ "ผู้เชี่ยวชาญระดับหุ้นส่วน" อย่างสมบูรณ์แล้ว

ChatGPT, Gemini และ Claude มีผู้ใช้งานมากกว่า 1 พันล้านคน ซึ่งส่วนใหญ่ใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้เป็นทางเลือกทดแทนการทำงานทางปัญญาที่มีความเข้มข้นสูงในชีวิตประจำวัน

รวมถึงคุณและฉันด้วย

สิ่งที่กล่าวมาทั้งหมดเป็นเหตุการณ์จริงที่ทุกคนสามารถเห็นได้

04

เมื่อมองย้อนกลับไปในประวัติศาสตร์อันยิ่งใหญ่ของเทคโนโลยี แนวคิดเรื่อง "การทำลายล้างอย่างสร้างสรรค์" ของชัมเปเตอร์ยังคงมีบทบาทอยู่เสมอ

ตลาดทุนมักใจร้อนเสมอ หวังที่จะลงทุน 1 ดอลลาร์ในวันนี้และได้รับผลตอบแทน 10 ดอลลาร์ในวันพรุ่งนี้

เมื่อการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานเกือบ 700 พันล้านดอลลาร์ไม่สามารถแปลงเป็นผลกำไรในด้านการใช้งานได้อย่างเต็มที่ในระยะสั้น ตลาดก็จะเผชิญกับการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

กำจัดบริษัทเปลือกนอกที่ตั้งขึ้นมาเพื่อเก็งกำไรโดยอาศัยเพียงแค่การนำเสนอด้วย PowerPoint ออกไป เหลือไว้แต่บริษัทที่มีรากฐานทางเทคโนโลยีที่แท้จริงและมีสถานการณ์การใช้งานที่เป็นรูปธรรม

หลังจากการปรับโครงสร้างใหม่ ศูนย์ประมวลผลขนาดใหญ่และราคาถูกเหล่านั้น รวมถึงอัลกอริธึมโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างดีเยี่ยม จะให้บริการแก่อุตสาหกรรมต่างๆ ในราคาที่ต่ำมาก

หลังปี 2000 มนุษยชาติได้เข้าสู่ยุคดิจิทัล ซึ่งทุกอุตสาหกรรมไม่สามารถดำเนินไปได้หากปราศจากอินเทอร์เน็ต

ในปัจจุบัน เรากำลังก้าวไปสู่ยุคแห่งความชาญฉลาดและความเจริญรุ่งเรืองอย่างไม่อาจย้อนกลับได้ ซึ่งทุกอุตสาหกรรมจะบูรณาการเข้าด้วยกันในแนวดิ่งและได้รับการเสริมศักยภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ท่ามกลางเสียงอึกทึกของฟองสบู่ทางเศรษฐกิจ ศักยภาพในการผลิตที่แท้จริงกลับไม่ได้สูงเกินจริงแต่อย่างใด