- การคาดการณ์อุตสาหกรรม AI ปี 2025 ของ Sequoia Capital
- ปี 2024 คือช่วง “ซุปดึกดำบรรพ์ (primordial soup)” ของ AI ที่เต็มไปด้วยไอเดียและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ
- "ศักยภาพนั้นไร้ขีดจำกัด แต่ยังไม่มีรูปทรง ต้องอาศัยวิสัยทัศน์เพื่อเปลี่ยนมันให้กลายเป็นสิ่งที่จับต้องได้และท้ายที่สุดมีอิทธิพลจริง"
- ปี 2025 จะเป็นปีแห่งการคัดเลือกไอเดีย ลงมือทำจริง และพิสูจน์ว่าอะไรใช้ได้ผล
- ความเป็นไปได้ของ AI จะค่อย ๆ รวมตัวเป็น รูปแบบที่ชัดเจนและใช้งานได้จริง
1. กลยุทธ์สร้างความแตกต่างของผู้เล่น LLM
- ในปี 2024 จากการแข่งขันที่มุ่งสู่คุณภาพระดับเดียวกับ GPT-4 เหลือ ผู้เล่นหลัก 5 ราย:
- Microsoft/OpenAI, Amazon/Anthropic, Google, Meta, xAI
- กลยุทธ์ร่วมกัน: รวบรวมข้อมูลมหาศาล ฝึกโมเดลขนาดใหญ่ด้วย GPU และปรับแต่งประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมทั้งก่อนและหลังการประมวลผล
- แต่ละบริษัทกำลังพัฒนา “ซูเปอร์พาวเวอร์” ที่แตกต่างกันในห้องวิจัย เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการขยาย LLM ระลอกถัดไปที่ต้องเพิ่มสเกลการประมวลผลมากกว่า 10 เท่า
- หรือก็คือแต่ละรายกำลังเลือก "อาวุธ" ของตัวเอง
- Google: "การบูรณาการแนวดิ่ง" - เป็นเจ้าของทุกส่วนของห่วงโซ่มูลค่าทั้งหมด จึงควบคุมได้อย่างสมบูรณ์
- เป็นรายเดียวที่มีชิปของตัวเอง (TPU) และมีโอกาสแข่งขันกับ NVIDIA GPU ได้
- มีศูนย์ข้อมูลภายในและระบบฝึกโมเดลของตัวเอง
- มีทีมวิจัยภายในที่แข็งแกร่ง
- OpenAI: "แบรนด์" - มีแบรนด์ที่แข็งแกร่งที่สุดในวงการ AI
- เป็นผู้นำตลาดผู้บริโภค/องค์กรจากการรับรู้แบรนด์ของ ChatGPT และรายได้ 3.6 พันล้านดอลลาร์
- ใช้การรับรู้แบรนด์เพื่อขยายระยะห่างในตลาดผู้บริโภคและองค์กร
- Anthropic: "การดึงดูดบุคลากร" - บริษัทที่นักวิจัย AI อยากร่วมงานด้วย
- ดึงตัวบุคลากรสำคัญจาก OpenAI (เช่น Jon Schulman, Durk Kingma, Jan Leike)
- ดึง Mike Kreiger ผู้ร่วมก่อตั้ง Instagram มาเป็น CPO
- อยู่ภายใต้การนำของ Dario Amodei ผู้สร้าง GPT-3
- เสริมความแข็งแกร่งด้านนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยบุคลากรและภาวะผู้นำงานวิจัย
- xAI: "การขยายศูนย์ข้อมูล" - ครองความได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐานด้วยแนวคิดที่ว่า "สเกลคือทุกสิ่ง"
- นำหน้าด้านความเร็วในการขยายศูนย์ข้อมูลด้วยคลัสเตอร์ GPU 100,000 ตัว
- หมุดหมายถัดไปของ xAI และคู่แข่งคือคลัสเตอร์ 200,000 และ 300,000
- Meta: "โอเพนซอร์ส" - เร่งนวัตกรรมและการยอมรับอย่างรวดเร็วผ่านโอเพนซอร์ส
- มีโอกาสกระจายใช้งานอย่างกว้างขวางด้วยโมเดล Llama และกลยุทธ์โอเพนซอร์ส
- ใช้เครือข่ายการกระจายของ Instagram, WhatsApp, Facebook
- ได้รับการสนับสนุนอย่างแรงกล้าจากชุมชนนักพัฒนา
- ภูมิทัศน์การแข่งขันและท่าทีของแต่ละผู้เล่นชัดเจนขึ้นแล้ว
- ในปี 2025 ต้องจับตาดูว่ากลยุทธ์ใดจะพิสูจน์ว่าเป็นการมองการณ์ไกล และกลยุทธ์ใดจะกลายเป็นความผิดพลาด
2. AI Search กำลังกลายเป็น killer app และจะขยายตัวในปี 2025
- หลังการเปิดตัว ChatGPT ความพยายามตามหา killer application ของ AI ยังคงดำเนินต่อไป
- ปี 2024: มีการทดสอบแอปพลิเคชัน AI หลากหลายประเภท (เช่น ผู้ช่วย AI, voice agent, นักบัญชี AI)
- แนวโน้มปี 2025: AI Search มีโอกาสกลายเป็นกรณีใช้งานหลัก
- Perplexity: มียอดผู้ใช้งานต่อเดือนเกิน 10 ล้านคนตั้งแต่เปิดตัว
- OpenAI: ขยาย ChatGPT Search
- เทรนด์: The Wall Street Journal, "ตอนนี้มีแต่คนรุ่นเก่าเท่านั้นที่ยัง Google หาอยู่"
- AI Search คือการสร้างใหม่อย่างทรงพลังของเทคโนโลยีที่เคยพุ่งขึ้นมาเป็น killer app ของอินเทอร์เน็ต
- การค้นหาบนอินเทอร์เน็ตคือเทคโนโลยีแบบ "การสำรวจ" ที่อิงกับการทำดัชนีเว็บ
- AI Search คือเทคโนโลยีแบบ "สารสนเทศ" ที่อิงกับ LLM ซึ่งสามารถ อ่านความรู้และเข้าใจเชิงความหมาย ได้
- สิ่งนี้ให้ประโยชน์อย่างมากกับงานสาย white-collar
- AI Search อาจทำให้ตลาดที่เคยรวมศูนย์แตกออกเป็นส่วนย่อย และอาจมี เสิร์ชเอนจิน AI เฉพาะทาง สำหรับแต่ละอาชีพ เช่น:
- นักลงทุน: Perplexity
- ทนายความ: Harvey
- แพทย์: OpenEvidence
- โค้ด: Github Copilot
- ภาพพิกเซล: Midjourney
- เอกสาร: Glean
- ต่างจากการค้นหาแบบเดิม AI Search สามารถลงลึกเชิงความหมายได้มากกว่ามาก จึงทรงพลังยิ่งกว่าและช่วยเพิ่มผลิตภาพได้อย่างมาก
- ไม่ใช่คำตอบแบบข้อความทุกแบบจะถูกสร้างมาเท่ากัน
- ผ่าน LLM สามารถสร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์ที่มีนัยสำคัญได้ในหลายมิติ
- ผู้ก่อตั้งสามารถใช้ความสามารถเหล่านี้เป็นแกนกลางในการ สร้างประสบการณ์ผลิตภัณฑ์เฉพาะสำหรับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย
- ปัจจัยสร้างความแตกต่างหลักของ AI Search
-
- การดึงเจตนา (Intent Extraction):
- การทำให้เฉพาะทางตามโดเมนช่วยให้ตอบสนองเจตนาของผู้ใช้ได้ใกล้เคียงยิ่งขึ้น
- ตัวอย่าง: แม้แพทย์และผู้ป่วยจะถามคำถามเดียวกัน แต่ประเภทของคำตอบที่ต้องการอาจต่างกัน
-
- ข้อมูลกรรมสิทธิ์ (Proprietary Data):
- จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลเฉพาะ เช่น คำพิพากษาสำหรับทนายความ หรือข้อมูลการเงินสำหรับนักวิเคราะห์
- ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ การตอบให้ถูกต้องมีความสำคัญอย่างยิ่ง
-
- การจัดรูปแบบ (Formatting):
- วิธีการนำเสนอผลลัพธ์ (กระชับ vs. ละเอียด, การใช้ bullet, การใช้คอนเทนต์หลายรูปแบบ, การอ้างอิงแหล่งที่มา)
- ตัวอย่าง: นักบัญชีและนักข่าวมีวิธีบริโภคข้อมูลต่างกัน
-
- การออกแบบอินเทอร์เฟซ (Interface Design):
- แต่ละโดเมนต้องการอินเทอร์เฟซที่เหมาะกับสภาพแวดล้อมการทำงานของตน
- semantic search ใช้บริบทโดยยึดจากเวิร์กโฟลว์และข้อมูลเดิมของผู้ใช้
- ตัวอย่าง: การค้นหาโค้ดให้บริการใน IDE ส่วนการค้นหานโยบายบัญชีให้บริการในแพลตฟอร์มบัญชี SaaS
- เสิร์ชเอนจิน AI แบบเฉพาะโดเมนรุ่นใหม่จะพยายามแมปเข้ากับ 'ทฤษฎีจิตใจ' ของ persona เป้าหมายให้แนบแน่นที่สุด
- แพทย์ ทนายความ และนักบัญชีไม่ได้คิดเหมือนกัน
- เมื่อกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาใดสาขาหนึ่ง รูปแบบการดึงความรู้และการตัดสินใจก็จะเริ่มแตกต่างกัน
- แพทย์อ่านวรรณกรรมทางการแพทย์ ทนายความอ่านคำพิพากษา นักลงทุนอ่านรายงานผลประกอบการ
- แต่ละวิชาชีพมีรูปแบบการดึงความรู้และการตัดสินใจต่างกัน จึงต้องมีเสิร์ชเอนจินที่สะท้อนความแตกต่างนั้น
- อาจเกิดการแยกแขนง (bifurcation) ระหว่างผู้บริโภคกับภาคองค์กร
- ผู้บริโภคจะใช้ผลิตภัณฑ์อเนกประสงค์อย่าง ChatGPT ที่ตอบโจทย์ความต้องการร่วมกัน
- ส่วนมืออาชีพต้องการเสิร์ชเอนจิน AI เฉพาะทางที่สนับสนุนงานในหน้าที่ของตน
- แรงงานความรู้อาจใช้ AI Search อย่างน้อย 2 ตัวทุกวัน ตัวหนึ่งสำหรับงาน อีกตัวหนึ่งสำหรับการใช้งานทั่วไปของผู้บริโภค
3. ROI จะยังคงเป็นปัญหา และรายจ่ายลงทุนจะเริ่มทรงตัวในปี 2025
- ในปี 2024 บริษัท Big Tech กังวลว่า AI อาจคุกคามสถานะกึ่งผูกขาดของธุรกิจคลาวด์
- ดังนั้นบริษัทต่าง ๆ จึงทุ่มรายจ่ายลงทุนอย่างดุดันเพื่อไม่ให้ตามหลังคู่แข่ง เพราะถ้าตนไม่ใช้จ่าย คนอื่นก็จะใช้ และสุดท้ายตนจะเป็นฝ่ายตามหลัง
- เมื่อเข้าสู่ปี 2025 สถานการณ์เปลี่ยนไปมาก: Big Tech เข้าควบคุมการปฏิวัติ AI ได้อย่างมั่นคง
- ควบคุมศูนย์ข้อมูลส่วนใหญ่ที่รองรับ AI ถือหุ้นในบริษัท LLM หลัก และเป็นนักลงทุนรายใหญ่ที่สุดของสตาร์ตอัป AI หน้าใหม่
- เมื่อความมั่นใจของ Big Tech สูงขึ้น ปี 2025 จึงน่าจะเป็นปีที่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เริ่มทรงตัว
- ทำโครงการที่เซ็นสัญญาไว้ในปี 2024 ให้เสร็จตามกำหนดและงบประมาณ
- ขายกำลังการผลิตที่สร้างขึ้นให้ลูกค้า และช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ใช้ความสามารถ AI ใหม่ ๆ
- ระดับรายจ่ายลงทุนที่เพิ่มขึ้นราว 2 เท่าเมื่อเทียบกับก่อนยุค ChatGPT มีแนวโน้มจะกลับสู่ภาวะปกติบางส่วนในปี 2025
- Microsoft และ Google: มีสัญญาณทรงตัวจากข้อมูลไตรมาส 3
- Amazon และ Meta: อาจเข้าสู่ภาวะทรงตัวได้ในช่วงต้นปี 2025
- มีความเป็นไปได้สูงว่าได้ก่อรูปความสัมพันธ์แบบ พลวัตกึ่งผูกขาด (Oligopolistic Dynamics) ขึ้นแล้ว
- Big Tech กำลังจับตาการเคลื่อนไหวของคู่แข่งอย่างใกล้ชิดพร้อมปรับการลงทุน
- หากอุตสาหกรรมกำลังมุ่งสู่ “new normal” ก็อาจเป็นข่าวดีสำหรับทุกฝ่าย
- การเพิ่มขึ้นของความจุศูนย์ข้อมูลในปี 2025 คาดว่าจะทำให้ต้นทุนการประมวลผล AI ลดลงอย่างมาก
- เป็นข่าวดีสำหรับสตาร์ตอัปและจะกระตุ้นนวัตกรรมใหม่
- สตาร์ตอัปเป็นทั้งผู้บริโภคและผู้ผลิต compute ดังนั้นเมื่อมีการสร้างเกินความต้องการ พวกเขาจะได้ประโยชน์
- ในทางหนึ่ง Big Tech กำลังอุดหนุนระบบนิเวศ AI ทั้งระบบอยู่โดยพฤตินัย
บทสรุป
- มักมีการเปรียบเทียบกันมากระหว่างคลาวด์กับระบบกึ่งผูกขาดทางรถไฟในยุคทอง
- หากศูนย์ข้อมูลคือทางรถไฟของเศรษฐกิจดิจิทัลจริง ภายในปลายปี 2025 ทางรถไฟ AI สายใหม่ก็น่าจะตั้งหลักได้อย่างมั่นคง
- คำถามคือ จะบรรทุกสินค้าอะไรบนรางนี้ และจะ ใช้เทคโนโลยีใหม่นี้อย่างไรเพื่อสร้างคุณค่าให้ลูกค้าและผู้ใช้ปลายทาง
2 ความคิดเห็น
สรุปได้ยอดเยี่ยมมาก ขอบคุณครับ
xAI ติดอยู่ใน big5 ได้ภายในเวลาแค่ 1 ปีเองนะเนี่ย สุดยอด