การสร้าง LLM อาจไม่ใช่ธุรกิจที่ยอดเยี่ยมนัก

xguru · 2024-12-02T11:02:01+09:00

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นนวัตกรรมที่พลิกเกมและหลายคนมองว่าเป็น "อนาคต" แต่ความเป็นไปได้ที่ "การสร้าง LLM" จะเป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้อย่างแน่นอนนั้นค่อนข้างต่ำ คล้ายกับกรณีที่นวัตกรรมทางเทคโนโลยีประสบความสำเร็จ แต่กลับจบลงด้วยความล้มเหลวสำหรับนักลงทุน ในทศวรรษ 1960 สายการบินคืออนาคตและดูเท่มากจนถูกนำเสนอในภาพยนตร์อยู่บ่อยครั้ง แต่ก็มีสายการบินจำนวนมากล้มละลาย แม้ยุคสมัยจะเปลี่ยนไปแล้ว การก่อตั้งสายการบินก็ยังไม่ใช่ความคิดที่ดี รถไฟช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คนจำนวนมาก แต่สิ่งที่นักลงทุนได้รับตอบแทนคือ "การร่วงลงอย่างรุนแรง" ธุรกิจอื่นบางประเภทที่ภายนอกดูเรียบง่ายมากกลับทำกำไรได้สูงกว่ามาก ตัวอย่างเช่น การขายน้ำอัดลมเป็นธุรกิจที่น่าทึ่งอย่างไม่น่าเชื่อ และอาจเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ประสบความสำเร็จที่สุดก็ได้ อัตราผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (ROE) ของ Coca-Cola แทบไม่เคยลดลงต่ำกว่า 30% ในแทบทุกปี อาจฟังดูไม่ยุติธรรมนักที่ผลลัพธ์แบบนี้เกิดจากการทำน้ำดื่มที่ค่อนข้างเรียบง่าย ไม่ใช่ธุรกิจที่ยากและซับซ้อนแบบอุตสาหกรรมการบิน ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ Coca-Cola ไม่ได้ผลิตเครื่องดื่มเองด้วยซ้ำ การผลิตถูกเอาต์ซอร์สให้ "บริษัทบรรจุขวด" ส่วนตัวบริษัททำหน้าที่เพียงขายสินค้าเท่านั้น อุตสาหกรรมการบิน - โครงสร้างอุตสาหกรรมที่เสียเปรียบ การเป็นสายการบินคือการอยู่ใน "ตำแหน่งทางการตลาดที่เลวร้าย" แบบแทบจะไม่มีใครเหมือน ซัพพลายเออร์มีจำกัด: ผู้ผลิตเครื่องบินมีเพียง Airbus และ Boeing สองรายเท่านั้น และด้วยเหตุผลด้านการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของพนักงาน จึงต้องเลือกใช้เพียงรายใดรายหนึ่ง ทำให้ผู้ผลิตเครื่องบินมีอำนาจในการตั้งราคาสูง ลูกค้าขี้เปลี่ยนใจ: ผู้ซื้อตั๋วเครื่องบินเปลี่ยนใจง่ายและมีความภักดีต่ำ พร้อมย้ายไปสายการบินอื่นทันทีหากราคาต่างกันเพียงเล็กน้อย การแข่งขันในอุตสาหกรรมสูงเกินไป: น่าหงุดหงิดตรงที่มีหลายสายการบินบินในเส้นทางเดียวกัน จึงเกิดการแข่งขันด้านราคาอย่างดุเดือด ผู้เล่นรายใหม่เข้ามาได้ง่าย: การเริ่มต้นสายการบินใหม่ง่ายกว่าที่คิด เครื่องบินเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูง จึงกู้ธนาคารได้ง่าย การจ้างพนักงานที่มีทักษะก็ทำได้ไม่ยาก ทำให้สายการบินใหม่เข้าสู่ตลาดได้ง่าย ผู้เล่นใหม่อาจยอมขาดทุนช่วงแรก ขายตั๋วราคาถูก แล้วสุดท้ายก็ล้มละลาย มีสินค้าทดแทนจำนวนมาก: สามารถถูกแทนที่ได้ด้วย "รถไฟความเร็วสูง" ที่ได้รับการอุดหนุนจากรัฐ หรือแพลตฟอร์มประชุมผ่านวิดีโออย่าง Zoom การสร้างมูลค่าถูกจำกัด: ยิ่งไปกว่านั้น แม้สายการบินจะเพิ่มประสิทธิภาพหรือสร้างนวัตกรรมจนทำกำไรได้ ผู้ผลิตเครื่องบินก็สามารถรับรู้เรื่องนี้และขึ้นราคาเมื่อถึงเวลาต่อสัญญาบริการ เพื่อดูดซับกำไรส่วนเพิ่มนั้นไป โครงสร้างที่ได้เปรียบของอุตสาหกรรมน้ำอัดลม การได้เป็นบริษัทแบบ Coca-Cola ถือว่ายอดเยี่ยมมาก อำนาจของซัพพลายเออร์ โคล่าประกอบด้วยแค่น้ำ สี กลิ่น คาเฟอีน สารให้ความหวาน ซึ่งล้วนเป็นวัตถุดิบราคาถูกและหาได้ง่าย ไม่จำเป็นต้องผสมเองด้วยซ้ำ สามารถเอาต์ซอร์สให้บริษัทบรรจุขวดผลิตได้ด้วยต้นทุนต่ำมาก ผู้ซื้อมีความภักดีต่อแบรนด์สูง: ผู้บริโภคเรื่องมากกับสิ่งที่เอาเข้าปาก ถึงขั้นที่คำขวัญไม่เป็นทางการของคู่แข่งรายใหญ่คือ "Pepsi ก็โอเคไหม? (Is Pepsi Ok?)" ซึ่งสะท้อนว่าผู้บริโภคมีความชอบที่ชัดเจน จุดนี้น่าสนใจเพราะแม้รสชาติและสีก็แทบเหมือนกัน แต่ผู้บริโภคจำนวนไม่น้อยกลับตอบว่า "ไม่" อุปสรรคต่อผู้เล่นหน้าใหม่: ชื่อ "Coke" ได้รับความคุ้มครองทางเครื่องหมายการค้า ดังนั้นคู่แข่งรายใหม่จึงใช้ชื่อนี้ไม่ได้ ผู้บริโภคปฏิเสธน้ำอัดลมแบรนด์ใหม่ และมองว่าการดื่มแบรนด์ทดแทนเป็นเรื่องแปลก โครงสร้างอุตสาหกรรมเป็นตัวชี้ชะตาความสำเร็จของธุรกิจ ธุรกิจที่ดี ถูกกำหนดโดย โครงสร้างอุตสาหกรรม มากกว่าปัจจัยอย่างประสิทธิภาพภายใน ความหลงใหล นวัตกรรม หรือความฉลาดของผู้คน ตามกรอบแนวคิด "5 Forces" ของ Michael Porter โครงสร้างอุตสาหกรรมแบ่งได้เป็น 5 ด้านดังนี้: อำนาจของซัพพลายเออร์ (อำนาจในการตั้งราคา) อำนาจของผู้ซื้อ (อำนาจต่อรองราคา) อำนาจของคู่แข่งโดยตรงในอุตสาหกรรม ศักยภาพ/ภัยคุกคามจากผู้เล่นรายใหม่ ภัยคุกคามจากสินค้าทดแทน หากไม่มีแรงกดดันข้อใดเล่นงานคุณมาก ธุรกิจของคุณก็มีแนวโน้มจะไปได้ดี ถ้าทุกแรงกดดันเล่นงานคุณทั้งหมด คุณก็จะอยู่ในสภาพแบบ สายการบิน และถ้าทุกแรงกดดันเข้าข้างคุณ คุณก็คือ Coca-Cola โครงสร้างอุตสาหกรรมของผู้สร้าง LLM: OpenAI/Anthropic/Gemini เป็นต้น แล้วตำแหน่งของผู้สร้าง LLM ดีหรือไม่? ไม่ดี อำนาจของซัพพลายเออร์: การครองตลาดของ NVIDIA ผู้สร้าง LLM บางครั้งกล่าวถึงผู้ให้บริการคลาวด์อย่าง Amazon Web Services(AWS) หรือ Google Cloud ว่าเป็นซัพพลายเออร์ แต่ในความเป็นจริง NVIDIA คือซัพพลายเออร์แกนหลักเพียงรายเดียว NVIDIA ผลิตชิปที่ LLM ทั้งหมดใช้งานแบบแทบผูกขาด และมีอำนาจตั้งราคามหาศาล NVIDIA มีสถานะเหนือ Anthropic หรือ OpenAI แข็งแกร่งยิ่งกว่า Airbus หรือ Boeing เสียอีก อำนาจต่อรองของผู้ซื้อ: ผู้ใช้มีอำนาจเหนือราคาโทเคน LLM แค่ไหน? ผู้ใช้ LLM ยังมีความภักดีต่อแบรนด์ต่ำ จึงย้ายจาก Chat-GPT ไป Claude ได้ง่าย บริษัทต่าง ๆ ทำให้การสลับระหว่างโมเดล LLM ง่ายขึ้นผ่าน abstraction layer จน LLM กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ใช้แทนกันได้ สิ่งนี้ส่งผลเสียต่อผู้ขาย LLM มีคู่แข่งโดยตรงที่แข็งแกร่ง มีผู้สร้าง LLM จำนวนมาก และการแข่งขันด้านราคารุนแรง ที่แย่ที่สุดคือ Facebook แจกโมเดลแทบฟรี ทำให้ราคาตลาดลดลง สถานการณ์นี้คล้ายกับกลยุทธ์ยึดส่วนแบ่งตลาดของ Internet Explorer ในยุค 1990 ซึ่งยากจะมองว่าเป็นสัญญาณเชิงบวก การเข้าสู่ตลาดของผู้เล่นใหม่ทำได้ง่าย เทคโนโลยีสร้าง LLM ถูกเผยแพร่ผ่านงานวิจัย ทำให้ผู้เล่นใหม่พัฒนาโมเดลได้ง่าย แม้เป็นโมเดลคุณภาพต่ำก็ยังหาลูกค้าได้ด้วยราคาถูก ทำให้มีผู้เล่นหน้าใหม่เข้ามาอย่างคึกคัก สถานการณ์ของสินค้าทดแทนยังปะปนกัน แทนที่จะใช้ข้อความที่ LLM เขียน ก็สามารถจ้างคนจริงได้ แม้ต้นทุนสูงกว่า แต่มีข้อดีคือหลีกเลี่ยงปัญหา hallucination ได้ ตัวอย่าง: วงการกฎหมายมีแนวโน้มใช้งาน LLM ต่ำ เมื่อ use case บางอย่างเริ่มชัดเจน metadata ก็มักมีแนวโน้มเข้ามาแทน AI แค่มีจุดบวกเล็กน้อยเพียงข้อเดียว ไม่พอจะทำให้เป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้ โครงสร้างอุตสาหกรรมของผู้สร้าง LLM คล้าย Netscape (ผู้คิดค้นกราฟิกเว็บเบราว์เซอร์แต่ล้มละลาย) และยากจะมองว่าเป็นโมเดลธุรกิจที่ประสบความสำเร็จแบบ Google ซึ่งสร้างสิ่งที่ทำงานอยู่บนเว็บเบราว์เซอร์ แล้วพวกเขาระดมทุนได้มากขนาดนี้ได้อย่างไร? แม้ผู้สร้าง LLM จะมีโครงสร้างอุตสาหกรรมที่เสียเปรียบคล้ายสายการบิน แล้วเหตุใดจึงยังระดมทุนมหาศาลได้? ตัวอย่างเช่น เมื่อเพียงสองเดือนก่อน OpenAI ระดมทุน 6.6 พันล้านดอลลาร์ ($6.6bn) ที่มูลค่า 1.57 แสนล้านดอลลาร์ นี่อาจเป็นดีลลงทุนขนาดใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ VC พวกเขารู้อะไรบางอย่างที่ฉันไม่รู้หรือไม่? มันยังเป็นปริศนา แต่ถ้าลองพิจารณาตัวเลือกบางอย่าง: การพัฒนาชิปเพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA เป็นไปได้ว่า OpenAI อาจพยายามออกแบบชิปของตัวเองเพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA และลดต้นทุนการใช้ GPU แม้เงิน 6.6 พันล้านดอลลาร์จะไม่พอสำหรับตั้งโรงงานเซมิคอนดักเตอร์ใหม่ แต่ก็อาจพอสำหรับออกแบบชิปใหม่ที่สามารถย้ายออกจาก NVIDIA ได้ แต่เนื่องจาก NVIDIA เองก็เป็นหนึ่งในนักลงทุนในรอบนี้ด้วย จึงมีโอกาสสูงว่า "การพัฒนาชิปคู่แข่ง NVIDIA" ไม่ได้อยู่ใน pitch deck สำหรับระดมทุน การเสริมความแข็งแกร่งให้แบรนด์ OpenAI เพื่อป้องกันการแข่งขัน อาจมองได้ว่าเป็นความตั้งใจที่จะสร้างแบรนด์ให้แข็งแรงจนลูกค้าไม่ย้ายไปใช้โมเดลคู่แข่งได้ง่าย ในโลกเทคโนโลยีมีหลักฐานว่ากลยุทธ์เรื่องแบรนด์และ lock-in อาจได้ผล แต่ LLM ทำงานผ่านอินเทอร์เฟซข้อความที่เรียบง่าย จึงมีข้อจำกัดในการสร้างแบรนด์เพราะไม่มี API ที่แข็งแรงมากนัก เขี่ยคู่แข่งรายใหม่ออกจากตลาด หากนำเงิน 6.6 พันล้านดอลลาร์ไปลงทุนเพื่อยกระดับประสิทธิภาพโมเดลอย่างมาก ก็อาจเพิ่มภาระต้นทุนของคู่แข่งและผลักผู้เล่นรายเล็กออกจากตลาดได้ แต่เงินสดเป็นสินทรัพย์ที่มีสภาพคล่องที่สุด และ 6.6 พันล้านดอลลาร์ก็ไม่ได้มากขนาดนั้น ในภาคธนาคาร เงินระดับนี้ระดมได้จากการออกตราสารหนี้เพียงครั้งเดียว ดังนั้น รอบระดมทุนนี้เพียงอย่างเดียวคงไม่พอจะโน้มน้าวคนอื่นได้ บริษัทที่ระดมทุนมหาศาล ไม่ได้แปลว่ามีโมเดลธุรกิจที่ดีเสมอไป ตัวอย่างเช่น WeWork ระดมทุนได้มากกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์ และเคยถูกประเมินมูลค่าสูงถึง 4.7 หมื่นล้านดอลลาร์ แต่สุดท้ายก็พิสูจน์ว่าโมเดลธุรกิจไม่สมเหตุสมผล ในการปรับโครงสร้างทางการเงินล่าสุด มูลค่าถูกประเมินเหลือ 560 ล้านดอลลาร์ ทำให้มูลค่าการลงทุนหายไปกว่า 95% ไม่ใช่ว่าทุกบริษัท AI จะล้มเหลว การที่ผู้สร้าง LLM ขาดความน่าดึงดูดทางธุรกิจ ไม่ได้หมายความว่าอนาคตของเทคโนโลยี AI จะมืดมน ไม่ได้แปลว่าเทคโนโลยีนี้ไม่ดี: ความสำเร็จทางเทคโนโลยีกับความสำเร็จทางธุรกิจเป็นคนละเรื่องกัน เทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่ดีหรือไม่ แทบไม่เกี่ยวกับว่า Open AI/Anthropic/Mistra/ใครก็ตามจะทำเงินจากมันได้หรือไม่ ต่อให้เทคโนโลยีพัฒนา ก็ไม่ได้รับประกันว่าจะทำกำไรได้เสมอ เทคโนโลยี virtualized containers: Docker ประสบความสำเร็จทางเทคนิค แต่ล้มเหลวในการทำเงิน เว็บเบราว์เซอร์: เป็นซอฟต์แวร์ที่ก้าวหน้ามาก แต่การสร้างเบราว์เซอร์ไม่ใช่ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ CRM นั้นแย่มาก แต่ Salesforce กลับประสบความสำเร็จทางธุรกิจอย่างยิ่งใหญ่ ไม่ใช่ทุกบริษัท AI ที่สร้างโมเดลเอง ถ้าฉันจะทำธุรกิจ AI ฉันจะไม่มีวันสร้างโมเดลเอง การสร้างโมเดลเอง คือการทำงานแบบลุย ๆ ที่ไม่ได้สร้างความแตกต่าง หากนำบางส่วนของโมเดลขั้นสูงที่พัฒนาโดย Anthropic และรายอื่น ๆ มาใช้ ก็จะสามารถทำให้ไอเดียธุรกิจที่เมื่อก่อนเป็นไปไม่ได้ กลายเป็นสิ่งที่ทำได้จริง จงระวังบริษัทซอฟต์แวร์ที่ไม่ใช่บริษัทซอฟต์แวร์ โดยเนื้อแท้แล้ว บริษัทซอฟต์แวร์มีโมเดลธุรกิจที่ยอดเยี่ยม: ไม่พึ่งซัพพลายเออร์: แทบไม่มีซัพพลายเออร์ที่แท้จริง ความเป็นเอกลักษณ์ของสินค้า: ซอฟต์แวร์มักมีความเป็นต้นฉบับและมีคู่แข่งน้อย มีสินค้าทดแทนน้อย: ทางเลือกมีเพียงให้ผู้ใช้ลงมือทำเอง ด้วยเหตุนี้ บริษัทซอฟต์แวร์จึงรักษา อัตรากำไรสูง ได้ ปัญหาคือไม่ใช่ทุกบริษัทเทคโนโลยีจะเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ หากต้องพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียวที่ทรงอำนาจอย่าง NVIDIA โครงสร้างทางเศรษฐกิจก็จะคล้าย Pan-Am (สายการบินที่ล้มละลาย) มากกว่า Microsoft Office หมายเหตุอื่น ๆ ขบวนการความปลอดภัย AI และการตลาดเทคโนโลยี LLM: ขบวนการความปลอดภัย AI ทำหน้าที่เป็นการตลาดชั้นยอดให้กับเทคโนโลยี LLM คำกล่าวเกินจริงแนว "วิกฤต AI ใกล้มาถึงแล้ว" ทำงานได้จริงในฐานะกลยุทธ์โปรโมตผลิตภัณฑ์ ด้วยเหตุนี้เอง จึงดูเหมือนว่าบริษัทอย่าง OpenAI จะจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI จำนวนมาก Coca-Cola กับการลงทุนวิจัย: Coca-Cola แทบจะนั่งเฉย ๆ แล้วทำกำไรมหาศาล แต่ก็ยังนำกำไรบางส่วนไปลงทุนในงานวิจัย แม้จะเป็น "การลงทุนนิดหน่อย" แต่ด้วยกำไรที่มากอยู่แล้ว เม็ดเงินนั้นก็ยังมีขนาดใหญ่ ผลวิจัยตลาดชี้ว่า Coke Zero คือ Diet Coke ที่ ทำตลาดกับผู้ชาย ซึ่งสะท้อนว่าการแยกผลิตภัณฑ์ตามเพศได้ผล อ่านเพิ่มเติมเรื่องโครงสร้างอุตสาหกรรมและกลยุทธ์ตลาด: แนะนำให้อ่านฉบับปรับปรุงปี 2008 ของ Michael Porter เรื่อง "The Five Forces that Shape Corporate Strategy(แรงกดดันทั้งห้าที่กำหนดกลยุทธ์องค์กร)" บทความข้างต้นอาจไม่ใช่คำตอบสุดท้าย แต่เหมาะจะเป็น บทความแรก ที่ควรอ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม และงานเขียนอื่นของ Porter ก็อาจมีประโยชน์เช่นกัน

(calpaterson.com)

28 คะแนน โดย xguru 2024-12-02 | 3 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นนวัตกรรมที่พลิกเกมและหลายคนมองว่าเป็น "อนาคต"
แต่ความเป็นไปได้ที่ "การสร้าง LLM" จะเป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้อย่างแน่นอนนั้นค่อนข้างต่ำ
คล้ายกับกรณีที่นวัตกรรมทางเทคโนโลยีประสบความสำเร็จ แต่กลับจบลงด้วยความล้มเหลวสำหรับนักลงทุน
- ในทศวรรษ 1960 สายการบินคืออนาคตและดูเท่มากจนถูกนำเสนอในภาพยนตร์อยู่บ่อยครั้ง แต่ก็มีสายการบินจำนวนมากล้มละลาย แม้ยุคสมัยจะเปลี่ยนไปแล้ว การก่อตั้งสายการบินก็ยังไม่ใช่ความคิดที่ดี
- รถไฟช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คนจำนวนมาก แต่สิ่งที่นักลงทุนได้รับตอบแทนคือ "การร่วงลงอย่างรุนแรง"
ธุรกิจอื่นบางประเภทที่ภายนอกดูเรียบง่ายมากกลับทำกำไรได้สูงกว่ามาก
ตัวอย่างเช่น การขายน้ำอัดลมเป็นธุรกิจที่น่าทึ่งอย่างไม่น่าเชื่อ และอาจเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ประสบความสำเร็จที่สุดก็ได้
- อัตราผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (ROE) ของ Coca-Cola แทบไม่เคยลดลงต่ำกว่า 30% ในแทบทุกปี
- อาจฟังดูไม่ยุติธรรมนักที่ผลลัพธ์แบบนี้เกิดจากการทำน้ำดื่มที่ค่อนข้างเรียบง่าย ไม่ใช่ธุรกิจที่ยากและซับซ้อนแบบอุตสาหกรรมการบิน
- ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ Coca-Cola ไม่ได้ผลิตเครื่องดื่มเองด้วยซ้ำ
- การผลิตถูกเอาต์ซอร์สให้ "บริษัทบรรจุขวด" ส่วนตัวบริษัททำหน้าที่เพียงขายสินค้าเท่านั้น

อุตสาหกรรมการบิน - โครงสร้างอุตสาหกรรมที่เสียเปรียบ

การเป็นสายการบินคือการอยู่ใน "ตำแหน่งทางการตลาดที่เลวร้าย" แบบแทบจะไม่มีใครเหมือน
ซัพพลายเออร์มีจำกัด: ผู้ผลิตเครื่องบินมีเพียง Airbus และ Boeing สองรายเท่านั้น และด้วยเหตุผลด้านการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของพนักงาน จึงต้องเลือกใช้เพียงรายใดรายหนึ่ง ทำให้ผู้ผลิตเครื่องบินมีอำนาจในการตั้งราคาสูง
ลูกค้าขี้เปลี่ยนใจ: ผู้ซื้อตั๋วเครื่องบินเปลี่ยนใจง่ายและมีความภักดีต่ำ พร้อมย้ายไปสายการบินอื่นทันทีหากราคาต่างกันเพียงเล็กน้อย
การแข่งขันในอุตสาหกรรมสูงเกินไป: น่าหงุดหงิดตรงที่มีหลายสายการบินบินในเส้นทางเดียวกัน จึงเกิดการแข่งขันด้านราคาอย่างดุเดือด
ผู้เล่นรายใหม่เข้ามาได้ง่าย:
- การเริ่มต้นสายการบินใหม่ง่ายกว่าที่คิด
- เครื่องบินเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูง จึงกู้ธนาคารได้ง่าย
- การจ้างพนักงานที่มีทักษะก็ทำได้ไม่ยาก ทำให้สายการบินใหม่เข้าสู่ตลาดได้ง่าย
- ผู้เล่นใหม่อาจยอมขาดทุนช่วงแรก ขายตั๋วราคาถูก แล้วสุดท้ายก็ล้มละลาย
มีสินค้าทดแทนจำนวนมาก: สามารถถูกแทนที่ได้ด้วย "รถไฟความเร็วสูง" ที่ได้รับการอุดหนุนจากรัฐ หรือแพลตฟอร์มประชุมผ่านวิดีโออย่าง Zoom
การสร้างมูลค่าถูกจำกัด: ยิ่งไปกว่านั้น แม้สายการบินจะเพิ่มประสิทธิภาพหรือสร้างนวัตกรรมจนทำกำไรได้ ผู้ผลิตเครื่องบินก็สามารถรับรู้เรื่องนี้และขึ้นราคาเมื่อถึงเวลาต่อสัญญาบริการ เพื่อดูดซับกำไรส่วนเพิ่มนั้นไป

โครงสร้างที่ได้เปรียบของอุตสาหกรรมน้ำอัดลม

การได้เป็นบริษัทแบบ Coca-Cola ถือว่ายอดเยี่ยมมาก
อำนาจของซัพพลายเออร์
- โคล่าประกอบด้วยแค่น้ำ สี กลิ่น คาเฟอีน สารให้ความหวาน ซึ่งล้วนเป็นวัตถุดิบราคาถูกและหาได้ง่าย
- ไม่จำเป็นต้องผสมเองด้วยซ้ำ สามารถเอาต์ซอร์สให้บริษัทบรรจุขวดผลิตได้ด้วยต้นทุนต่ำมาก
ผู้ซื้อมีความภักดีต่อแบรนด์สูง:
- ผู้บริโภคเรื่องมากกับสิ่งที่เอาเข้าปาก
- ถึงขั้นที่คำขวัญไม่เป็นทางการของคู่แข่งรายใหญ่คือ "Pepsi ก็โอเคไหม? (Is Pepsi Ok?)" ซึ่งสะท้อนว่าผู้บริโภคมีความชอบที่ชัดเจน
- จุดนี้น่าสนใจเพราะแม้รสชาติและสีก็แทบเหมือนกัน แต่ผู้บริโภคจำนวนไม่น้อยกลับตอบว่า "ไม่"
อุปสรรคต่อผู้เล่นหน้าใหม่:
- ชื่อ "Coke" ได้รับความคุ้มครองทางเครื่องหมายการค้า ดังนั้นคู่แข่งรายใหม่จึงใช้ชื่อนี้ไม่ได้
- ผู้บริโภคปฏิเสธน้ำอัดลมแบรนด์ใหม่ และมองว่าการดื่มแบรนด์ทดแทนเป็นเรื่องแปลก

โครงสร้างอุตสาหกรรมเป็นตัวชี้ชะตาความสำเร็จของธุรกิจ

ธุรกิจที่ดี ถูกกำหนดโดย โครงสร้างอุตสาหกรรม มากกว่าปัจจัยอย่างประสิทธิภาพภายใน ความหลงใหล นวัตกรรม หรือความฉลาดของผู้คน
ตามกรอบแนวคิด "5 Forces" ของ Michael Porter โครงสร้างอุตสาหกรรมแบ่งได้เป็น 5 ด้านดังนี้:
- อำนาจของซัพพลายเออร์ (อำนาจในการตั้งราคา)
- อำนาจของผู้ซื้อ (อำนาจต่อรองราคา)
- อำนาจของคู่แข่งโดยตรงในอุตสาหกรรม
- ศักยภาพ/ภัยคุกคามจากผู้เล่นรายใหม่
- ภัยคุกคามจากสินค้าทดแทน
หากไม่มีแรงกดดันข้อใดเล่นงานคุณมาก ธุรกิจของคุณก็มีแนวโน้มจะไปได้ดี
- ถ้าทุกแรงกดดันเล่นงานคุณทั้งหมด คุณก็จะอยู่ในสภาพแบบ สายการบิน
- และถ้าทุกแรงกดดันเข้าข้างคุณ คุณก็คือ Coca-Cola

โครงสร้างอุตสาหกรรมของผู้สร้าง LLM: OpenAI/Anthropic/Gemini เป็นต้น

แล้วตำแหน่งของผู้สร้าง LLM ดีหรือไม่? ไม่ดี
อำนาจของซัพพลายเออร์: การครองตลาดของ NVIDIA
- ผู้สร้าง LLM บางครั้งกล่าวถึงผู้ให้บริการคลาวด์อย่าง Amazon Web Services(AWS) หรือ Google Cloud ว่าเป็นซัพพลายเออร์ แต่ในความเป็นจริง NVIDIA คือซัพพลายเออร์แกนหลักเพียงรายเดียว
- NVIDIA ผลิตชิปที่ LLM ทั้งหมดใช้งานแบบแทบผูกขาด และมีอำนาจตั้งราคามหาศาล
- NVIDIA มีสถานะเหนือ Anthropic หรือ OpenAI แข็งแกร่งยิ่งกว่า Airbus หรือ Boeing เสียอีก
อำนาจต่อรองของผู้ซื้อ: ผู้ใช้มีอำนาจเหนือราคาโทเคน LLM แค่ไหน?
- ผู้ใช้ LLM ยังมีความภักดีต่อแบรนด์ต่ำ จึงย้ายจาก Chat-GPT ไป Claude ได้ง่าย
- บริษัทต่าง ๆ ทำให้การสลับระหว่างโมเดล LLM ง่ายขึ้นผ่าน abstraction layer จน LLM กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ใช้แทนกันได้
- สิ่งนี้ส่งผลเสียต่อผู้ขาย LLM
มีคู่แข่งโดยตรงที่แข็งแกร่ง
- มีผู้สร้าง LLM จำนวนมาก และการแข่งขันด้านราคารุนแรง
- ที่แย่ที่สุดคือ Facebook แจกโมเดลแทบฟรี ทำให้ราคาตลาดลดลง
- สถานการณ์นี้คล้ายกับกลยุทธ์ยึดส่วนแบ่งตลาดของ Internet Explorer ในยุค 1990 ซึ่งยากจะมองว่าเป็นสัญญาณเชิงบวก
การเข้าสู่ตลาดของผู้เล่นใหม่ทำได้ง่าย
- เทคโนโลยีสร้าง LLM ถูกเผยแพร่ผ่านงานวิจัย ทำให้ผู้เล่นใหม่พัฒนาโมเดลได้ง่าย
- แม้เป็นโมเดลคุณภาพต่ำก็ยังหาลูกค้าได้ด้วยราคาถูก ทำให้มีผู้เล่นหน้าใหม่เข้ามาอย่างคึกคัก
สถานการณ์ของสินค้าทดแทนยังปะปนกัน
- แทนที่จะใช้ข้อความที่ LLM เขียน ก็สามารถจ้างคนจริงได้ แม้ต้นทุนสูงกว่า แต่มีข้อดีคือหลีกเลี่ยงปัญหา hallucination ได้
  - ตัวอย่าง: วงการกฎหมายมีแนวโน้มใช้งาน LLM ต่ำ
- เมื่อ use case บางอย่างเริ่มชัดเจน metadata ก็มักมีแนวโน้มเข้ามาแทน AI
แค่มีจุดบวกเล็กน้อยเพียงข้อเดียว ไม่พอจะทำให้เป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้
- โครงสร้างอุตสาหกรรมของผู้สร้าง LLM คล้าย Netscape (ผู้คิดค้นกราฟิกเว็บเบราว์เซอร์แต่ล้มละลาย) และยากจะมองว่าเป็นโมเดลธุรกิจที่ประสบความสำเร็จแบบ Google ซึ่งสร้างสิ่งที่ทำงานอยู่บนเว็บเบราว์เซอร์

แล้วพวกเขาระดมทุนได้มากขนาดนี้ได้อย่างไร?

แม้ผู้สร้าง LLM จะมีโครงสร้างอุตสาหกรรมที่เสียเปรียบคล้ายสายการบิน แล้วเหตุใดจึงยังระดมทุนมหาศาลได้?
ตัวอย่างเช่น เมื่อเพียงสองเดือนก่อน OpenAI ระดมทุน 6.6 พันล้านดอลลาร์ ($6.6bn) ที่มูลค่า 1.57 แสนล้านดอลลาร์
นี่อาจเป็นดีลลงทุนขนาดใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ VC
พวกเขารู้อะไรบางอย่างที่ฉันไม่รู้หรือไม่? มันยังเป็นปริศนา แต่ถ้าลองพิจารณาตัวเลือกบางอย่าง:
- การพัฒนาชิปเพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA
  - เป็นไปได้ว่า OpenAI อาจพยายามออกแบบชิปของตัวเองเพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA และลดต้นทุนการใช้ GPU
  - แม้เงิน 6.6 พันล้านดอลลาร์จะไม่พอสำหรับตั้งโรงงานเซมิคอนดักเตอร์ใหม่ แต่ก็อาจพอสำหรับออกแบบชิปใหม่ที่สามารถย้ายออกจาก NVIDIA ได้
  - แต่เนื่องจาก NVIDIA เองก็เป็นหนึ่งในนักลงทุนในรอบนี้ด้วย จึงมีโอกาสสูงว่า "การพัฒนาชิปคู่แข่ง NVIDIA" ไม่ได้อยู่ใน pitch deck สำหรับระดมทุน
- การเสริมความแข็งแกร่งให้แบรนด์ OpenAI เพื่อป้องกันการแข่งขัน
  - อาจมองได้ว่าเป็นความตั้งใจที่จะสร้างแบรนด์ให้แข็งแรงจนลูกค้าไม่ย้ายไปใช้โมเดลคู่แข่งได้ง่าย
  - ในโลกเทคโนโลยีมีหลักฐานว่ากลยุทธ์เรื่องแบรนด์และ lock-in อาจได้ผล
  - แต่ LLM ทำงานผ่านอินเทอร์เฟซข้อความที่เรียบง่าย จึงมีข้อจำกัดในการสร้างแบรนด์เพราะไม่มี API ที่แข็งแรงมากนัก
- เขี่ยคู่แข่งรายใหม่ออกจากตลาด
  - หากนำเงิน 6.6 พันล้านดอลลาร์ไปลงทุนเพื่อยกระดับประสิทธิภาพโมเดลอย่างมาก ก็อาจเพิ่มภาระต้นทุนของคู่แข่งและผลักผู้เล่นรายเล็กออกจากตลาดได้
  - แต่เงินสดเป็นสินทรัพย์ที่มีสภาพคล่องที่สุด และ 6.6 พันล้านดอลลาร์ก็ไม่ได้มากขนาดนั้น
    - ในภาคธนาคาร เงินระดับนี้ระดมได้จากการออกตราสารหนี้เพียงครั้งเดียว
  - ดังนั้น รอบระดมทุนนี้เพียงอย่างเดียวคงไม่พอจะโน้มน้าวคนอื่นได้
บริษัทที่ระดมทุนมหาศาล ไม่ได้แปลว่ามีโมเดลธุรกิจที่ดีเสมอไป
- ตัวอย่างเช่น WeWork ระดมทุนได้มากกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์ และเคยถูกประเมินมูลค่าสูงถึง 4.7 หมื่นล้านดอลลาร์ แต่สุดท้ายก็พิสูจน์ว่าโมเดลธุรกิจไม่สมเหตุสมผล
- ในการปรับโครงสร้างทางการเงินล่าสุด มูลค่าถูกประเมินเหลือ 560 ล้านดอลลาร์ ทำให้มูลค่าการลงทุนหายไปกว่า 95%

ไม่ใช่ว่าทุกบริษัท AI จะล้มเหลว

การที่ผู้สร้าง LLM ขาดความน่าดึงดูดทางธุรกิจ ไม่ได้หมายความว่าอนาคตของเทคโนโลยี AI จะมืดมน
ไม่ได้แปลว่าเทคโนโลยีนี้ไม่ดี: ความสำเร็จทางเทคโนโลยีกับความสำเร็จทางธุรกิจเป็นคนละเรื่องกัน
- เทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่ดีหรือไม่ แทบไม่เกี่ยวกับว่า Open AI/Anthropic/Mistra/ใครก็ตามจะทำเงินจากมันได้หรือไม่
- ต่อให้เทคโนโลยีพัฒนา ก็ไม่ได้รับประกันว่าจะทำกำไรได้เสมอ
  - เทคโนโลยี virtualized containers: Docker ประสบความสำเร็จทางเทคนิค แต่ล้มเหลวในการทำเงิน
  - เว็บเบราว์เซอร์: เป็นซอฟต์แวร์ที่ก้าวหน้ามาก แต่การสร้างเบราว์เซอร์ไม่ใช่ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ
  - CRM นั้นแย่มาก แต่ Salesforce กลับประสบความสำเร็จทางธุรกิจอย่างยิ่งใหญ่
ไม่ใช่ทุกบริษัท AI ที่สร้างโมเดลเอง
- ถ้าฉันจะทำธุรกิจ AI ฉันจะไม่มีวันสร้างโมเดลเอง
- การสร้างโมเดลเอง คือการทำงานแบบลุย ๆ ที่ไม่ได้สร้างความแตกต่าง
- หากนำบางส่วนของโมเดลขั้นสูงที่พัฒนาโดย Anthropic และรายอื่น ๆ มาใช้ ก็จะสามารถทำให้ไอเดียธุรกิจที่เมื่อก่อนเป็นไปไม่ได้ กลายเป็นสิ่งที่ทำได้จริง

จงระวังบริษัทซอฟต์แวร์ที่ไม่ใช่บริษัทซอฟต์แวร์

โดยเนื้อแท้แล้ว บริษัทซอฟต์แวร์มีโมเดลธุรกิจที่ยอดเยี่ยม:
- ไม่พึ่งซัพพลายเออร์: แทบไม่มีซัพพลายเออร์ที่แท้จริง
- ความเป็นเอกลักษณ์ของสินค้า: ซอฟต์แวร์มักมีความเป็นต้นฉบับและมีคู่แข่งน้อย
- มีสินค้าทดแทนน้อย: ทางเลือกมีเพียงให้ผู้ใช้ลงมือทำเอง
- ด้วยเหตุนี้ บริษัทซอฟต์แวร์จึงรักษา อัตรากำไรสูง ได้
ปัญหาคือไม่ใช่ทุกบริษัทเทคโนโลยีจะเป็นบริษัทซอฟต์แวร์
- หากต้องพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียวที่ทรงอำนาจอย่าง NVIDIA โครงสร้างทางเศรษฐกิจก็จะคล้าย Pan-Am (สายการบินที่ล้มละลาย) มากกว่า Microsoft Office

หมายเหตุอื่น ๆ

ขบวนการความปลอดภัย AI และการตลาดเทคโนโลยี LLM:
- ขบวนการความปลอดภัย AI ทำหน้าที่เป็นการตลาดชั้นยอดให้กับเทคโนโลยี LLM
- คำกล่าวเกินจริงแนว "วิกฤต AI ใกล้มาถึงแล้ว" ทำงานได้จริงในฐานะกลยุทธ์โปรโมตผลิตภัณฑ์
- ด้วยเหตุนี้เอง จึงดูเหมือนว่าบริษัทอย่าง OpenAI จะจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI จำนวนมาก
Coca-Cola กับการลงทุนวิจัย:
- Coca-Cola แทบจะนั่งเฉย ๆ แล้วทำกำไรมหาศาล แต่ก็ยังนำกำไรบางส่วนไปลงทุนในงานวิจัย
- แม้จะเป็น "การลงทุนนิดหน่อย" แต่ด้วยกำไรที่มากอยู่แล้ว เม็ดเงินนั้นก็ยังมีขนาดใหญ่
- ผลวิจัยตลาดชี้ว่า Coke Zero คือ Diet Coke ที่ ทำตลาดกับผู้ชาย ซึ่งสะท้อนว่าการแยกผลิตภัณฑ์ตามเพศได้ผล
อ่านเพิ่มเติมเรื่องโครงสร้างอุตสาหกรรมและกลยุทธ์ตลาด:
- แนะนำให้อ่านฉบับปรับปรุงปี 2008 ของ Michael Porter เรื่อง "The Five Forces that Shape Corporate Strategy(แรงกดดันทั้งห้าที่กำหนดกลยุทธ์องค์กร)"
- บทความข้างต้นอาจไม่ใช่คำตอบสุดท้าย แต่เหมาะจะเป็น บทความแรก ที่ควรอ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม และงานเขียนอื่นของ Porter ก็อาจมีประโยชน์เช่นกัน

3 ความคิดเห็น

dalinaum 2024-12-02

Netscape ไม่ได้เป็นผู้คิดค้นเว็บเบราว์เซอร์แบบกราฟิกเสียหน่อย เพราะมี Mosaic อยู่แล้ว...

kandk 2024-12-02

อุตสาหกรรมการบินให้ความสำคัญกับ hw และ sw ก็มีขีดจำกัด (ทำได้มากสุดก็แค่พนักงานต้อนรับบนเครื่องบิน)
ปัญญาประดิษฐ์มีความได้เปรียบในฝั่ง sw ตอนนี้โมเดลต่าง ๆ เปิดเผยเป็นงานวิจัยกันหมดจึงดูเหมือนไม่มีความสามารถในการแข่งขัน แต่โมเดลที่มีประโยชน์จริงจะถูกเก็บเป็นความลับ หรือไม่ก็ทำธุรกิจแบบไลเซนส์

nowdoit7 2024-12-02

ตอนนี้ยังเป็นการแข่งขันอยู่ แต่ถ้ากลายเป็นการผูกขาด ก็อาจสะสมกำไรมหาศาลได้ อนาคตเป็นสิ่งที่คาดเดาไม่ได้