บริษัท AI จะประสบความสำเร็จได้หรือไม่?

• "อยู่รอดได้ก็ต่อเมื่อตลาดยังไร้เหตุผล"

มีบางอย่างผิดปกติ

• การสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องใช้เงินจำนวนมาก
  • OpenAI ใช้เงิน 7 พันล้านดอลลาร์ต่อปีไปกับงานวิจัย บริการ AI ใหม่ และการจ้างพนักงาน
  • Anthropic ก็คาดว่าจะใช้จ่าย 2.7 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้
  • Facebook ก็ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์เช่นกัน
• มันจะไม่ได้ถูกลง
  • ยิ่งโมเดลพัฒนามากขึ้น งานวิจัยก็ยิ่งยากขึ้นและต้องการพลังประมวลผลมากขึ้น
  • การสร้างโมเดลใหม่ต้องใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่มากขึ้นและซับซ้อนขึ้น
• แม้จะมีต้นทุนสูง ผู้คนก็ยังสร้างโมเดลใหม่ต่อไป
  • ผู้คนเชื่อว่า LLM คือยุคทองทางเทคโนโลยีครั้งถัดไป จึงจะยังลงทุนต่อไป
  • ด้วยธรรมชาติของมนุษย์ เรามักพยายามทำให้ทุกอย่างเร็วขึ้น สูงขึ้น และทรงพลังขึ้น
• หากอุตสาหกรรมยังสร้างโมเดลใหม่อย่างต่อเนื่อง มูลค่าของโมเดลเดิมจะลดลงอย่างรวดเร็ว
  • หากคู่แข่งออกโมเดลใหม่ที่ดีกว่า ก็สามารถเปลี่ยนไปใช้ได้เพียงแก้โค้ดไม่กี่บรรทัด
  • หากต้องการขาย LLM ที่น่าสนใจได้อย่างต่อเนื่อง ก็ต้องรักษาระดับแนวหน้าเอาไว้
• ต่อให้อุตสาหกรรมหยุดพัฒนาโมเดลใหม่อย่างต่อเนื่อง หรือเทคโนโลยีไปถึงจุดอิ่มตัวแล้ว มูลค่าของโมเดลเก่าก็ยังลดลงอย่างรวดเร็ว
  • มีโมเดลโอเพนซอร์สอย่าง Llama และ Mistral ที่ในกรณีแย่ที่สุดก็ล้าหลังโมเดลปิดที่ดีที่สุดเพียงหนึ่งหรือสองขั้น
  • หากโมเดลปิดหยุดพัฒนา โมเดลโอเพนซอร์สจะปิดช่องว่างนั้นได้อย่างรวดเร็ว
• ดังนั้นสำหรับ OpenAI, Anthropic หรือผู้ให้บริการ AI รายอื่น จึงมีทางเลือกอยู่สองทาง
  • ทางแรกคือทุ่มต้นทุนมหาศาลเพื่อวิ่งนำตลาด แต่สิ่งนี้ดูเสี่ยงมาก:
    • มีโอกาสสูงที่ต้นทุนในการสร้างโมเดลเหล่านี้จะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ พนักงานที่เก่งที่สุดอาจลาออก และคุณอาจไม่อยากเอาธุรกิจไปเดิมพันกับการต้องเป็นบริษัทแรกที่พบความก้าวหน้าครั้งถัดไปอยู่เสมอ
    • ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคแทบไม่เคยเป็นคูเมืองที่ยั่งยืนตลอดไป
  • ทางที่สองคือ.. ไม่แน่ใจ
    • หรือแค่พยายามให้หนักขึ้นในทางเลือกแรก?

การคาดการณ์สถานการณ์ปัจจุบัน

• เมื่อ 18 เดือนก่อน เคยมีการคาดการณ์ว่าผู้ให้บริการ LLM จะกลายเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รุ่นถัดไป
  • ผิวเผินแล้วดูคล้ายกันตรงที่ต้องใช้เงินมหาศาลในการสร้าง แต่มีความต่างที่สำคัญ
  • ผู้ให้บริการคลาวด์ไม่สามารถสร้างขึ้นได้ชั่วข้ามคืน
  • แต่ผู้ให้บริการ LLM นั้น ทีมเล็ก ๆ สามารถคุกคามธุรกิจหลักของ OpenAI ได้ภายในไม่กี่เดือน
• คูเมืองของผู้ให้บริการ LLM คืออะไร?
  • แบรนด์ ความเฉื่อย แอปพลิเคชันที่ดีกว่า และการอัดฉีดเงินมหาศาลเพื่อรักษาโมเดลให้เหนือกว่าคู่แข่ง
  • แต่บริษัท AI คือกรณีตัวอย่างสุดโต่งของตลาดที่จัดต้นทุนการพัฒนาซอฟต์แวร์ผิดประเภทเป็นการลงทุนล่วงหน้า
  • บริษัทเล็ก ๆ ยากที่จะอัดเงินหลายพันล้านดอลลาร์อย่างต่อเนื่องได้เหมือนบริษัทยักษ์ใหญ่

ความสำคัญของจังหวะเวลา

• ในตลาดนี้ จังหวะเวลาอาจสำคัญที่สุด
• สักวันหนึ่งกระแส hype จะหายไป และผู้คนจะไม่สามารถระดมทุนรอบลักษณะนี้ได้อีก
• และผู้ชนะจะไม่ใช่คนที่วิ่งเร็วที่สุดหรือถึงเส้นชัยก่อน แต่จะเป็นคนที่กำลังนำอยู่ในตอนที่ตลาดตัดสินว่าการแข่งขันจบลงแล้ว

ความเห็นของ GN⁺

• มีคำถามว่ารูปแบบธุรกิจของบริษัท AI จะยั่งยืนได้จริงหรือไม่
  • การพัฒนาโมเดลมีต้นทุนมหาศาล และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นต่อไปในอนาคต
  • ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเกิดขึ้นเร็ว ทำให้โมเดลรุ่นก่อน ๆ หมดประโยชน์อย่างรวดเร็ว
  • ดังนั้น หากต้องการรักษาโมเดลระดับแนวหน้า ก็ต้องลงทุนเงินจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง
• โมเดล AI โอเพนซอร์สก็กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเช่นกัน จึงมีแนวโน้มว่าช่องว่างกับโมเดลเชิงพาณิชย์จะลดลง
  • ตัวอย่างเด่น ได้แก่ Stable Diffusion, Llama และ Mistral
  • หากบริษัทต่าง ๆ หยุดพัฒนาโมเดลใหม่ โอเพนซอร์สก็จะไล่ทันในไม่ช้า
• การพัฒนาเทคโนโลยี AI มีบางด้านที่เอื้อให้บริษัท IT ขนาดใหญ่ได้เปรียบ
  • Google, Microsoft, Meta และรายอื่น ๆ สามารถลงทุนได้อย่างต่อเนื่องด้วยพลังเงินมหาศาล
  • พวกเขายังใช้ประโยชน์จากการรับรู้แบรนด์ที่สูงและฐานลูกค้าเดิมได้
• ในทางกลับกัน สตาร์ทอัพที่เข้ามาทีหลังดูเหมือนจะอยู่รอดได้ยากหากมีเพียงความสามารถทางเทคนิค
  • แม้จะได้รับเงินลงทุนก้อนใหญ่ในช่วงแรก ประเด็นสำคัญก็คือการหาเงินทุนอย่างต่อเนื่อง
  • เมื่อฟองสบู่แตก การระดมทุนจะยากขึ้น
• จังหวะเวลาของตลาดมีความสำคัญ และบริษัทที่นำอยู่ในตอนที่ความร้อนแรงเริ่มเย็นลงมีแนวโน้มจะเป็นผู้ชนะ

[aasfdkdk]

OpenAI ตั้งใจทำธุรกิจที่ขาดทุนเพื่อผูกขาดตลาด ซึ่งเป็นปัจจัยใหญ่ทีเดียว ยังไงก็ตาม ทุกครั้งที่ OpenAI เงินใกล้หมดก็สามารถระดมทุนได้และมีคนทั่วโลกยื่นข้อเสนอเข้ามา แต่บริษัทอื่นที่เหลือก็ต้องตายกันหมด

[kandk]

มันไม่ใช่เกมตัดราคาครั้งใหญ่หรอกหรือ?
สุดท้ายทุกเจ้าก็จะตายกันหมด แล้วจะเหลือเพียงโมเดลยักษ์ใหญ่แค่ตัวเดียวที่อยู่รอดและผูกขาดตลาด..

[GN⁺]

ความคิดเห็นบน Hacker News

• ความเห็นของหัวหน้าทีมวิจัย AI

  • AI จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้ก็ต่อเมื่อเชื่อมโยงกับโลกความเป็นจริง
  • ตอนนี้ยังขาดไอเดียเกี่ยวกับวิธีใช้ประโยชน์จากโมเดลอย่าง GPT-4 ให้ได้สูงสุด
  • AI ยังมีความยากลำบากในการเข้าใจเจตนาของมนุษย์
  • หากโมเดลโอเพนซอร์สไปถึงระดับ GPT-4 ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ OpenAI หรือ Anthropic โดยเฉพาะ

• เส้นโค้ง S ของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี

  • ขณะนี้เราอยู่กลางช่วงเส้นโค้ง S ที่พุ่งขึ้นอย่างรวดเร็วของนวัตกรรมเทคโนโลยี
  • กุญแจสู่ความสำเร็จไม่ได้มีแค่เทคโนโลยี แต่รวมถึงการรักษาบุคลากร ความสัมพันธ์ทางธุรกิจ การตลาด และปัจจัยอื่น ๆ
  • จำเป็นต้องมีความสามารถในการลงมือทำที่ยอดเยี่ยมในทุกองค์ประกอบ

• การเปลี่ยนแปลงของนิยาม AI

  • เมื่อเทคโนโลยีที่เริ่มต้นจาก AI กลายเป็นเรื่องทั่วไป มันก็จะไม่ถูกเรียกว่า AI อีกต่อไป
  • ตัวอย่าง: การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ, OCR, การรู้จำเสียงพูด

• วิธีสร้างรายได้จาก AI

  • สำหรับผู้บริโภค: แบบ Google คือการค้นหาและโฆษณา
  • สำหรับธุรกิจ: แบบ AWS คือการให้บริการ API
  • บริษัทที่ใช้ OpenAI API ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และไม่มีเหตุผลที่จะเปลี่ยน

• สถานการณ์คล้ายกับช่วงแรกของ ride-sharing

  • ในระยะแรก มีเงินทุนจำนวนมากไหลไปยังบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง
  • บริษัทที่มีเงินทุนมากที่สุดมีโอกาสชนะสูง
  • ในตลาด AI บริษัทที่มีทุนหนาก็น่าจะได้เปรียบเช่นกัน

• ปัจจัยสร้างความแตกต่างของโมเดล

  • โมเดลไม่ได้แตกต่างกันแค่ด้านประสิทธิภาพ แต่ยังรวมถึงความปลอดภัย, UX, ความเป็นมัลติโหมด, ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการฝังใช้งาน

• ช่วงตลาดสับสนวุ่นวาย

  • บริการหลากหลายได้รับเงินทุนและทำให้ตลาดสับสน
  • ผู้บริโภคกลับได้รับประโยชน์มากขึ้น

• ปัญหาการปรับโมเดลให้เหมาะสม

  • โมเดลภาษาสามารถแสดงประสิทธิภาพได้แม้ฝึกเพียงไม่กี่ครั้ง
  • แทนที่จะใช้ทรัพยากรคอมพิวต์ขนาดใหญ่ การหาวิธีฝึกที่มีประสิทธิภาพสำคัญกว่า

• ความสามารถในการทดแทนกันของผลิตภัณฑ์

  • โมเดล AI ในฐานะเครื่องมือทั่วไปสามารถเปลี่ยนแทนกันได้ง่าย
  • ยิ่งโมเดลฉลาดมากเท่าไร ความสามารถในการสลับแทนกันก็ยิ่งสูงขึ้น