Amazon มีท่าทีค่อนข้างตั้งรับในสงครามแย่งชิงบุคลากร AI

 (businessinsider.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-09-02 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Amazon มีท่าทีค่อนข้างตั้งรับในการแข่งขัน แย่งชิงบุคลากร AI
  • ตามเอกสารภายใน โครงสร้างค่าตอบแทน ภาพลักษณ์ด้าน AI ที่ถดถอย และข้อจำกัดเรื่องการทำงานจากบ้าน คืออุปสรรคหลัก
  • ด้วยเหตุนี้ Amazon จึงตกอยู่ใน สถานะที่เปราะบางต่อการดึงดูดบุคลากร AI ฝีมือดี
  • นโยบายการเข้าออฟฟิศแบบยึด "ฮับ" ของ Amazon ยังเป็นข้อจำกัดเพิ่มเติมต่อการดึงดูดคนที่ต้องการทำงานทางไกล
  • บริษัทกำลังมองหาการปรับปรุงนโยบายค่าตอบแทนและ กลยุทธ์การจ้างงานที่ยืดหยุ่น

เหตุผลที่ Amazon มีท่าทีตั้งรับในสงครามแย่งชิงบุคลากร AI

ตำแหน่งปัจจุบันของ Amazon ในการแข่งขันแย่งชิงบุคลากร AI

  • สงครามแย่งชิงบุคลากร AI กำลังร้อนแรงทั่วซิลิคอนแวลลีย์ แต่ Amazon กลับมีท่าทีหลักเป็นการ เฝ้าดูสถานการณ์
  • ตามเอกสารภายในที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะและคำให้การของผู้เกี่ยวข้อง Amazon มองว่า ระบบค่าตอบแทนที่ไม่เหมือนใคร ชื่อเสียงด้าน AI ที่ลดลง และนโยบายเข้าออฟฟิศที่เข้มงวด เป็นอุปสรรคต่อการดึงดูดบุคลากร
  • ส่งผลให้ Amazon ต้องเผชิญแรงกดดันให้ ทบทวนกลยุทธ์การจ้างงาน

เนื้อหาในเอกสารภายใน

  • เอกสารดังกล่าวจัดทำโดยทีม HR ที่ดูแลหน่วยงานนอกธุรกิจค้าปลีก ได้แก่ Amazon Web Services, โฆษณา, อุปกรณ์, บันเทิง และทีมรวมด้านปัญญาประดิษฐ์
  • เอกสารระบุว่า "การจ้างงานด้าน generative AI ทำได้ยากเนื่องจาก สถานที่ทำงาน ค่าตอบแทน และการรับรู้ว่าบริษัทตามหลังผู้อื่น"
  • มีการประเมินว่า คู่แข่งเสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนที่กล้ากว่าและกว้างกว่า
  • ในกรณีการดึงตัวบุคลากร AI ครั้งใหญ่ช่วงหลัง Amazon แสดงให้เห็นถึงท่าทีที่ระมัดระวังกว่า Meta, Google, OpenAI และ Microsoft

จุดยืนอย่างเป็นทางการของ Amazon

  • โฆษกของ Amazon ระบุว่า บริษัท ให้ค่าตอบแทนอย่างสามารถแข่งขันในตลาดได้ และมีความยืดหยุ่นเพื่อดึงดูดบุคลากรที่ดีที่สุด
  • แต่ต่อมาบริษัทเปลี่ยนท่าที โดยบอกว่า สมมติฐานของบทความนี้ไม่ถูกต้อง และหลีกเลี่ยงการอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติม
  • Amazon ยังย้ำอีกครั้งว่า บริษัทกำลังพัฒนาแอปพลิเคชัน GenAI อย่างรวดเร็ว และค่าตอบแทนก็ยังแข่งขันได้
โฆษณา

'Door Desk' และระบบค่าตอบแทนแบบเท่าเทียม

  • Amazon เป็นที่รู้จักจาก วัฒนธรรมประหยัด โดยมีตัวอย่างโด่งดังอย่างการใช้บานประตูราคาถูกเป็นโต๊ะทำงาน
  • วัฒนธรรมที่เน้นความประหยัดนี้จึงปะทะกับการแข่งขัน เงินเดือนมหาศาล ในสาย AI
  • เอกสารภายในประเมินว่า กรอบเงินเดือนที่ตายตัวและนโยบายไม่ปรับเพิ่ม ทำให้ข้อเสนอของ Amazon ด้อยกว่าคู่แข่ง
  • ยังเตือนด้วยว่าการ ไม่ขึ้นค่าตอบแทนในบางตำแหน่งสำคัญ เป็นอุปสรรคต่อการจ้างคนระดับหัวกะทิ
  • หากไม่สามารถดึงดูดวิศวกรและนักวิจัย AI ชั้นนำได้ ก็จะมีความเสี่ยงต่อการ สูญเสียความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยี อยู่ตลอด
  • Amazon ยังไม่สามารถออก ผลิตภัณฑ์ AI ที่ประสบความสำเร็จอย่างมากแบบ ChatGPT ของ OpenAI หรือ Claude ของ Anthropic ได้
  • แม้บริการคลาวด์ Bedrock AI จะมีความคืบหน้าบางส่วน แต่ก็ยังขาดกรณีที่สร้างอิมแพกระดับโลก

กรณีเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าตอบแทนและการรักษาคน

  • ระบบเงินเดือนและค่าตอบแทน ของ Amazon เป็นประเด็นถกเถียงมาอย่างต่อเนื่อง
  • ตัวอย่างเช่น ในปี 2020 Brad Porter รองประธานฝ่ายหุ่นยนต์ได้ย้ายงานหลังจาก ถูกปฏิเสธการขึ้นเงินเดือน
  • โครงสร้างการให้หุ้นที่ ไปกระจุกตัวในช่วงหลัง ซึ่งทำให้ช่วงแรกของการเข้าทำงานได้รับค่าตอบแทนน้อย ไม่ดึงดูดคนใหม่มากนัก
  • นโยบายที่ไม่มีโบนัสเงินสดยังใช้ไปถึงระดับผู้บริหารระดับสูงด้วย

ความยากในการดึงดูดบุคลากร generative AI

  • เอกสารภายในชี้ว่า การแข่งขันแย่งตัวบุคลากรในสาย generative AI รุนแรงขึ้น โดยเฉพาะการหาผู้เชี่ยวชาญด้าน large language model ที่ยากขึ้นมาก
  • ตามรายงานของ SignalFire Amazon มี อัตราการรักษาวิศวกรให้อยู่กับบริษัท ต่ำกว่า Meta, OpenAI และ Anthropic อย่างชัดเจน
  • Jarod Reyes หัวหน้าฝ่ายชุมชนนักพัฒนาของ SignalFire ระบุว่า คู่แข่งของ Amazon ก้าวนำหน้าในด้าน โมเดลเปิด งานวิจัยพื้นฐาน และเครื่องมือพัฒนา
  • วิศวกรจำนวนมากรู้สึกไม่มั่นใจกับทิศทางของ Amazon และกำลัง ย้ายงาน กันมากขึ้น

ปฏิกิริยาจากนักลงทุนและตลาด

  • นักลงทุนบางส่วนก็มีความกังวลในลักษณะเดียวกัน
  • Brian Nowak จาก Morgan Stanley ได้ตั้งคำถามกับ CEO Andy Jassy ถึง ความสามารถในการแข่งขันด้าน AI ของ AWS และความเสี่ยงต่อการสูญเสียส่วนแบ่งตลาด
  • หลังคำตอบของ Jassy ก็เกิดปรากฏการณ์ที่ราคาหุ้นปรับตัวลง
โฆษณา

แผนรับมือของ Amazon

  • Amazon ระบุว่าจะตอบสนองด้วยการ ปรับแต่งกลยุทธ์ด้านค่าตอบแทนและที่ตั้งงาน เพิ่มกิจกรรมเพื่อยกระดับภาพของ generative AI และใช้ ทีมสรรหาเฉพาะทาง ภายในหน่วยธุรกิจอย่าง AWS

นโยบายยึด 'ฮับ' เป็นศูนย์กลางและข้อจำกัดด้านบุคลากร

  • เคยมีกรณีที่บุคลากรสายเทคโนโลยีหลายร้อยคนของสำนักงานใหญ่ Amazon มารวมตัวกันหน้าสำนักงานจากประเด็นอย่างนโยบายเข้าออฟฟิศ
  • นโยบายเข้าออฟฟิศแบบใหม่ที่ยึด "ฮับ" เป็นศูนย์กลางของ Amazon กำหนดให้พนักงานต้องย้ายไปยังสำนักงานใหญ่ในภูมิภาคนั้น และหากไม่ปฏิบัติตามก็เสี่ยงถูกเลิกจ้าง
  • เอกสารภายในชี้ว่านโยบายนี้เป็นอุปสรรคต่อการดึงดูด บุคลากรฝีมือดี เช่น ผู้เชี่ยวชาญ generative AI
  • Amazon กำลังพิจารณาขยายตำแหน่งงานที่มี ความยืดหยุ่นด้านสถานที่ทำงาน มากขึ้นด้วย
  • มีรายงานจริงว่าคู่แข่งสามารถดึงคนจาก Amazon ได้ง่ายขึ้น เพราะ Amazon ไม่มีความยืดหยุ่นด้านการทำงานจากบ้าน

กรณีจ้างงานและการย้ายงานล่าสุด

  • เมื่อปีที่แล้ว Amazon ดึงตัว David Luan ซีอีโอของ Adept เข้ามา และปัจจุบันเขาเป็นผู้นำ AI agents lab ของ Amazon
  • ในทางกลับกัน ก็ยังมี การลาออกของบุคลากร AI ระดับสูง อย่างต่อเนื่อง เช่น Rami Sinno ผู้ออกแบบชิป AI และ Vasi Philomin รองประธานที่ดูแลโครงการ Bedrock
  • ตามคำบอกของรีครูตเตอร์รายหนึ่ง ผู้สมัครจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ กำลัง ปฏิเสธข้อเสนอจ้างงาน เพราะนโยบายเข้าออฟฟิศที่เข้มงวด (RTO)
  • แม้คู่แข่งจะให้เงินเดือนต่ำกว่า แต่หาก ทำงานจากบ้านได้ ก็มักถูกมองว่าน่าสนใจกว่า
  • Bloomberg รายงานว่า Oracle ได้จ้างบุคลากรของ Amazon ไปมากกว่า 600 คนในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา โดยอาศัยผลจากนโยบาย RTO นี้

ความยากของการเปลี่ยนแปลงและมุมมองเชิงบวก

  • เอกสารถูกจัดทำขึ้นเมื่อปลายปีก่อน จึงยังเปิดช่องว่าหลังจากนั้นอาจมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง
  • อย่างไรก็ตาม ตามข้อมูลจากผู้เกี่ยวข้องหลายราย ยังไม่มีการเปลี่ยนแปลงเชิงรูปธรรมในนโยบายค่าตอบแทน
  • ในเอกสารทางการเกี่ยวกับระบบค่าตอบแทนผู้บริหาร Amazon ระบุว่า กลยุทธ์นี้ใช้ได้ผลมาหลายทศวรรษ จึงมองว่าการเปลี่ยนระบบมีความเสี่ยงสูง
  • ก็มีมุมมองเช่นกันว่า สงครามแย่งชิงบุคลากร AI อาจร้อนแรงเกินไปและตั้งอยู่บน กระแสการลงทุนที่มากเกินควร
  • ในความเป็นจริง ก็มีกรณีที่ บุคลากรบางส่วนที่ Meta ดึงตัวมาด้วยค่าตัวสูงได้ย้ายออกไปแล้ว

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-09-02
ความคิดเห็นจาก Hacker News
  • คิดว่าเพราะภาพของ Zuckerberg ที่ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ไปกับทุกกระแสฮิต ทำให้คนเข้าใจผิดว่าบริษัทเทคขนาดใหญ่ทุกแห่งต้องเผาเงินแบบนั้นด้วย แต่ในความเป็นจริงบริษัทอื่น ๆ เข้าหาเรื่องนี้อย่างมีกลยุทธ์กว่ามาก Microsoft มีท่าทีเชิงรุกเพราะเป็นพาร์ตเนอร์กับ OpenAI ส่วน Google ก็เป็นศูนย์กลางของงานวิจัย AI มาตั้งแต่แรกอยู่แล้ว แต่ Amazon หรือ Apple ไม่ได้อยู่ในตำแหน่งแบบนั้น จึงไม่จำเป็นต้องอัดเงินแบบฝืนธรรมชาติ มองว่ามีเพียงบริษัทที่มีกลยุทธ์ดีเท่านั้นที่จะลงทุนมหาศาล ส่วนที่เหลือน่าจะรอให้ตลาดโตเต็มที่แล้วค่อยเข้าผ่านการควบรวมกิจการหรือความร่วมมือทางเทคโนโลยี และเมื่อกระแส AI ซาลง Zuck ก็คงเอาเงินไปลงกับกระแสถัดไป
    • โดยรวมเห็นด้วย แต่คิดว่า Amazon กังวลมากว่าจะตามหลังในด้านนี้ ในการประกาศผลประกอบการล่าสุด CEO ตอบคำถามของนักวิเคราะห์เรื่องทำไมบริษัทถึงตามหลัง AI ด้วยคำตอบที่ยาวมากและมีท่าทีตั้งรับ รายงานภายในบอกว่าผู้นำหลายคนกำลังตื่นตระหนกและกดดันทีมให้รีบปล่อยโซลูชัน AI ออกมา ภายใน Amazon แทบไม่มีคนที่เป็นผู้นำด้าน AI จริง ๆ และคนเก่งระดับท็อปก็กำลังทยอยออก หรือไม่ก็ตั้งแต่แรกก็ไม่เข้ามา คิดว่าบริษัทควรโฟกัสสิ่งที่ Amazon ทำได้ดีอย่างโลจิสติกส์และอินฟราสตรักเจอร์ แต่ผู้นำตอนนี้ให้ความรู้สึกเหมือนกำลังเดินสะเปะสะปะโดยไม่มีแผนที่ชัดเจน
    • เนื่องจาก LLM ส่วนใหญ่จะทำงานอยู่บนคลาวด์ ผู้ให้บริการคลาวด์ทั่วไปอย่าง Amazon, Microsoft, Google ก็ย่อมต้องทำธุรกิจ model serving เป็นธรรมดา แต่ไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลเอง LLM มีแนวโน้มจะกลายเป็นสินค้าสำเร็จรูปที่ใช้แทนกันได้มากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อชุดข้อมูลเริ่มลู่เข้าหากัน และสิ่งสำคัญจริง ๆ จะเป็นการเข้าถึงลูกค้า การสร้าง SOTA LLM ถ้ามีเงินก็ทำได้ แต่สำหรับธุรกิจคลาวด์ อุปสรรคในการเข้าสู่นั้นสูงกว่ามาก จึงคิดว่าจุดสัมผัสกับลูกค้าสำคัญกว่า Amazon ก็กำลังร่วมมือกับ Anthropic อย่างใกล้ชิดทั้งด้านการฝึกและการให้บริการ และทั้งสองบริษัทก็โฟกัส B2B จึงเป็นทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่เป็นธรรมชาติ
    • คิดว่า Amazon เลือกกลยุทธ์ลงทุนในอินฟราสตรักเจอร์แทน (เงินอยู่ตรงที่มีเครื่องจักร) แต่ละบริษัทคงตระหนักแล้วว่าไม่มีคูเมืองป้องกันที่แตกต่างกันชัดเจน และสุดท้ายใคร ๆ ก็ซื้อคอมพิวต์ได้ จึงหันไปโฟกัสตรงนั้นเชิงกลยุทธ์
    • ชอบแนวคิดแบบ Apple Intelligence ที่ให้ทุกกระบวนการและข้อมูลเน้นการประมวลผลบนอุปกรณ์ มันน่าเสียดายที่ทิศทาง AI บนอุปกรณ์โดยไม่พึ่งคลาวด์ยังไม่เกิดขึ้นจริง หวังว่าจะได้เห็นในอนาคตอันใกล้ และก็คิดว่า Apple ลงทุนเพิ่มเพื่อไปให้ถึงเป้าหมายนี้ก็น่าจะคุ้ม
    • ถ้า Amazon มีข้อได้เปรียบ ก็คิดว่านั่นคือทรัพยากรคอมพิวต์ว่างของ AWS แต่นี่ก็เป็นพื้นที่ที่ใช้ประโยชน์ได้โดยไม่จำเป็นต้องมีบุคลากร AI ระดับยอดเยี่ยม
  • มีหลักฐานมากพอว่าในสาย LLM แทบไม่มีกำแพงการเข้าสู่ตลาดในเชิงวิธีวิทยา จุดต่างจริง ๆ คือพลังคอมพิวต์ หรือก็คือฮาร์ดแวร์และพลังงาน บริษัทอย่าง xAI และ DeepSeek ก็สร้างโมเดลที่แข่งขันกับผู้นำได้ภายในเวลาไม่นาน ถ้าอย่างนั้น กลยุทธ์ที่ดีกว่าการทุ่มเงินเดือนมหาศาลให้คนเก่งที่สุด อาจเป็นการซื้อ GPU และพลังงานแล้วให้บริการคอมพิวต์แทน ยิ่งไปกว่านั้น Amazon ก็มีประสบการณ์ลงทุนขนาดใหญ่และบริหารอินฟราสตรักเจอร์อยู่แล้วในธุรกิจค้าปลีก ดังนั้นแทนที่จะอัดเงินหลายพันล้านไปกับธุรกิจ AI ของ AWS ที่ยังพิสูจน์ไม่ได้ การเอาเงินไปขยายโลจิสติกส์จริง ๆ น่าจะสมเหตุสมผลกว่า
    • ดูเหมือนว่าผู้บริหารบางคนเชื่อว่าถ้าทุ่มคอมพิวต์มากพอ สักวัน AGI จะโผล่มาเอง แม้จะไม่คิดว่า LLM จะเชื่อมไปสู่ปัญญาทั่วไปได้จริง แต่ก็เป็นการอัดเงินมหาศาลด้วยจิตวิทยาแบบซื้อสลากลุ้นยึดตลาด AGI ในอนาคต Zuckerberg เคยพูดถึง "สัญญาณว่า AI กำลังพัฒนาตัวเอง" ถ้าเขาเชื่อแบบนั้นจริง การเร่งจ้างคนและขยายดาต้าเซ็นเตอร์ของ Meta ก็อาจมองได้ว่าเป็นการลงทุนเพื่ออนาคตแบบหนึ่ง
    • ถ้าในวงการ LLM ไม่มีอุปสรรคเชิงวิธีวิทยาจริง แล้วทำไม Meta ถึงยังไม่สามารถปล่อยโมเดล SOTA ออกมาได้ล่ะ แม้แต่ DeepSeek ก็ไม่ได้ใช้ทรัพยากรมากกว่าบริษัท AI ยักษ์ใหญ่รายอื่นในจีนเป็นพิเศษ Alibaba กับ Baidu ลงทุนมานานกว่า และมีเงินกับคอมพิวต์มากกว่า DeepSeek แต่ก็ยังทำแบบที่ DeepSeek ทำไม่ได้
    • คูเมืองที่แท้จริงเรียงลำดับคือ บุคลากร ข้อมูล และคอมพิวต์ การอัดคอมพิวต์นั้นแทบแตะเพดานแล้ว ตอนนี้ข้อมูลคุณภาพดี วิธีทดลอง และสภาพแวดล้อมในการพัฒนาน่าจะสำคัญกว่ามาก
    • Amazon ดูเหมือนทำตัวเป็นบริษัทที่เดินเกมอย่างมีกลยุทธ์ แต่ในความเป็นจริงกลับล้มเหลวซ้ำ ๆ ในการดึงดูดคนเก่ง AI ระดับท็อป ถ้าคุณเป็นคนมีฝีมือจริง ก็มีเหตุผลมากพอที่จะเลือก Anthropic, OpenAI หรือ Google DeepMind แทน Amazon ดูได้จากกรณีหลังซื้อ Adept แล้วคนก็ออกกันหมด และ AWS ก็ยังตามหลัง Azure มากในสาย frontier AI ส่วน GCP ก็โตเร็วกว่าและภาพอนาคตก็ดูดีกว่า
    • กำแพงในการเข้าสู่ตลาด LLM นั้นชัดเจนมาก วงการนี้ใช้เงินทุนเข้มข้นสุด ๆ ที่ดูเหมือนมีผู้เล่นหลายราย จริง ๆ แล้วเป็นไปได้เพราะเงินลงทุนมหาศาล ไม่คิดว่าบูมนี้จะอยู่ตลอดไป การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ว่าจะลงทุนหนักตอนนี้หรือไม่จึงยากมาก หากหลายบริษัททยอยออกโมเดล open-weight ที่แข่งขันได้ ก็ต้องเผื่อไว้ด้วยว่าความเป็นผู้นำด้าน R&D เองอาจไม่ได้เป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันมากนัก Amazon มีพลังคอมพิวต์มากพออยู่แล้ว จึงสามารถทำเงินได้ระดับหนึ่งจากตลาดนี้โดยมีความเสี่ยงต่ำกว่า แม้ไม่ต้องลงทุนลึกมาก
  • สงสัยว่า Amazon อยากเป็นผู้สร้างนวัตกรรม AI เอง หรืออยากเป็นผู้จัดหาอินฟราสตรักเจอร์ที่ช่วยให้ AI เติบโต AWS สนับสนุนให้บริษัทนับพันทำธุรกิจได้อยู่แล้ว Amazon ยังออกแบบ Graviton ARM CPU และชิป AI อย่าง Trainium เองด้วย และทุกคนก็ใช้งานได้ผ่าน AWS สุดท้ายจึงคิดว่า Amazon จะทำเงินได้มากกว่าจากการทำให้ AI หลากหลายรูปแบบถูกใช้งานบน AWS มากกว่าการลงไปแข่งด้านอัลกอริทึม AI โดยตรง
    • ตอนนี้สถานการณ์เหมือนขายเสียมในยุคตื่นทอง
    • ถ้าดูคำพูดของ VP ที่เกี่ยวข้อง จะเห็นว่า Amazon โฟกัสเรื่องการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย Swami รองประธานก็มีเป้าหมายในทางนี้ และทิศทางกลยุทธ์ของบริษัทก็สอดคล้องกันจริง ๆ (อ้างอิง: บล็อกความร่วมมือระหว่าง AWS กับ Mistral AI)
    • คิดว่า Amazon ก็ตระหนักอยู่แล้วว่าตอนนี้ธุรกิจ AI ส่วนใหญ่ยังเป็นหลุมเผาเงิน การรอให้มีโซลูชันที่ชัดเจนก่อนแล้วค่อยเข้าไปก็ยังไม่สาย จึงไม่จำเป็นต้องกระโดดลงสู้ตอนนี้อยู่ดี ถ้าต้องใช้โมเดลอะไร ก็หยิบมาใช้ได้ทุกเมื่อ และหลายส่วนก็รันบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองได้อยู่แล้ว ดังนั้นต้นทุนค่าเสียโอกาสจึงไม่สูงนัก
    • บริษัทมีทั้งหุ่นยนต์ที่สร้างเอง และขายหุ่นยนต์ของบริษัทอื่นบนเว็บไซต์ด้วย คิดว่า AI ก็น่าจะถูกมองเชิงกลยุทธ์คล้ายกัน คือทั้งพัฒนาเองและเปิดให้ใช้งานในหลายทาง ยกตัวอย่างเช่นเคยมีบอตให้ข้อมูลผิดจนต้องคืนสินค้า ซึ่งก็ทำให้รู้สึกว่าการปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้ายังไปได้อีกไกล
  • ตอนนี้ในระบบนิเวศ AI ยังไม่มี lock-in แต่ถ้าวันหนึ่ง AI กลายเป็นคู่หูที่ดูแลชีวิตทั้งชีวิตของฉัน และสะสมข้อมูลส่วนตัวทั้งหมดไว้ (ความทรงจำ) ปรากฏการณ์ lock-in อาจรุนแรงถึงขีดสุด การเปลี่ยนผู้ให้บริการ AI อาจให้ความรู้สึกคล้ายการหย่าร้าง เหมือนสูญเสียครึ่งหนึ่งของความทรงจำทั้งชีวิตไปเลย อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ข้อจำกัดด้าน context memory ยังขวางเรื่องนี้อยู่ แต่เมื่อวันหนึ่งมันรวมประวัติการสนทนาทั้งหมดจนกลายเป็น ‘AI คู่ชีวิต’ ได้จริง ตลาดและตัวผู้เล่นเองก็น่าจะเปลี่ยนไปมาก
    • แต่ปัญหา memory นี้อาจไม่ได้แก้ง่ายขนาดนั้น ช่วงหลัง context window ยาวขึ้นก็จริง แต่ยิ่งยาวไม่ได้แปลว่าทุกส่วนจะเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ดีเท่ากัน บ่อยครั้งที่เจอว่าพอถึงราว 100k tokens ประสิทธิภาพของโมเดลจะตกลงอย่างชัดเจน ตอนนี้แม้แต่การใช้ประโยชน์ให้คมภายใต้ข้อจำกัดความยาวก็ยังไม่ง่าย หลัง 100k tokens ไปแล้วเลยมักจะบีบอัดก่อนใช้
    • แต่ถ้าข้อมูลเป็นแค่ข้อความแต่แรก ในทางกฎหมายก็สามารถขอเคลื่อนย้ายข้อมูลได้อยู่แล้ว ถ้าอยากย้าย ก็คงแค่คัดลอกบทสนทนาทั้งหมดไปยัง AI ตัวอื่นได้โดยไม่ลำบากมากนัก
    • ฉันเอาบันทึกบทสนทนาเก่าที่เคยใช้ไปใส่ในระบบ RAG ของตัวเอง แล้วนำไปใช้กับ LLM ตัวใหม่อยู่ตอนนี้ จัดการผ่าน Claude Desktop หรือ Cursor พอดูแล log และ memory ของ LLM เองไว้ การย้ายโมเดลก็ไม่ใช่ภาระเลย
    • ใครกันจะอยากสร้างพฤติกรรมใหม่ทั้งหมดบนฐานของบทสนทนาเก่าทุกอย่าง บางครั้งการเติบโตต้องอาศัยความผิดพลาดและการลืม การพกทุกความทรงจำไปตลอดชีวิตกลับดูเป็นภาพดิสโทเปียมากกว่า
    • ถ้าจะทำ AI คู่ชีวิตจริง ๆ ต้องมีการก้าวกระโดดในเรื่อง ‘agentic memory’ อาจเป็นไปได้ว่าตัว memory เองจะถูกทำให้เป็นโมดูลและไม่ได้ผูก lock-in ไว้โดยจำเป็น เราสามารถจินตนาการถึงโซลูชันแบบกระจายศูนย์ที่รับประกันความเป็นเจ้าของข้อมูลของฉัน ให้สิทธิ์เข้าถึงเฉพาะ AI ที่ฉันต้องการ และเพิกถอนสิทธิ์ได้ง่าย
  • เห็นด้วยกับการตีความว่าศึกชิงตัวบุคลากร AI เป็นกลยุทธ์ที่ผิดซึ่งเกิดจากบรรยากาศความคลั่งไคล้และความร้อนแรงจากนักลงทุน ถ้านึกถึงกรณีอย่าง DeepSeek ที่ขึ้นมาเป็นผู้นำอุตสาหกรรมได้อย่างรวดเร็วด้วยเงินลงทุนไม่มากโดยไม่มีการทะลุกรอบทางทฤษฎี ก็ยิ่งมองว่าการกระโดดเข้าแข่งขันแบบหักโหมตอนนี้เป็นเรื่องไม่ฉลาด ทางที่ดีกว่าน่าจะเป็นเฝ้าดูจนตลาดนิ่ง เรียนรู้จากสิ่งที่คนอื่นลองไปแล้ว และออกแบบระบบโดยเน้นประสิทธิภาพกับกำไรมากกว่าการไล่ค่าสูงสุด Amazon ยังไงก็มีทรัพยากร GPU อยู่แล้ว (เหมือนคนขายเสียมในยุคตื่นทอง) จึงไม่จำเป็นต้องไปแข่งตัวโมเดล AI โดยตรง
    • คิดว่า Amazon อาจรอได้อีกนานจนกว่าจะมีใครสักคนออกโซลูชัน AI ที่ขายได้จริง ตัวอย่างอย่างแชตบอตบริการลูกค้าอาจมี แต่ถ้าอุปสงค์จากลูกค้ายังไม่มากจริง ก็น่าจะเป็นแนวให้ลูกค้านำโมเดลมาใช้เองมากกว่าที่ Amazon จะเอามาใช้ภายใน
    • เห็นด้วยว่า AI เป็นสาขาสำคัญ แต่การที่ตอนนี้มีเงินหลายล้านล้านไหลเข้า LLM เพียงอย่างเดียว ขณะที่เทคโนโลยีนวัตกรรมอื่นอย่างแบตเตอรี่ยุคใหม่ ฟิวชันนิวเคลียร์ หรือยีนบำบัดกลับได้เงินลงทุนน้อยกว่ามาก ดูไม่สมดุล ไม่เห็นด้วยกับความเห็นที่ว่า DeepSeek ไม่มีการทะลุกรอบเชิงทฤษฎี เพราะ MLA และ GRPO ก็ให้ผลลัพธ์ที่ดีจริง
    • จากการใช้โมเดลสาย DeepSeek ในงานซอฟต์แวร์จริง ฉันไม่เห็นด้วยกับความเห็นข้างต้น
  • คิดว่า AWS กำลังพลาดโอกาสใหญ่ในกระแส GenAI รอบนี้ ฉันติดต่อกับ AWS และสาย MLOps/GenAI อยู่บ่อย และผู้เชี่ยวชาญ 3 คนที่ดูแลฝั่งเราต่างก็ย้ายไปคู่แข่งภายในปีเดียวกันหมด ในงาน re:Invent ที่ลอนดอนก็ไม่มีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ที่โดดเด่นในสาย GenAI ปีก่อนหน้านั้นคนคาดหวังกับ Bedrock มาก แต่สุดท้ายก็ทำให้เป็นจริงไม่ได้ นอกจาก AWS แล้ว ฉันยังไม่เข้าใจว่าทำไมถึงยังไม่สามารถใส่ผู้ช่วย AI เข้าไปใน Alexa ได้เสียที
    • บริการ Alexa+ ที่ใช้ AI กำลังจะออกมาในเร็ว ๆ นี้ เป็นแพ็กเกจเสียเงินเดือนละ 20 ดอลลาร์ ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
    • ก็แทบจะทำผ่าน Alexa+ แล้ว มันให้การสนทนาที่เป็นธรรมชาติกว่า Alexa เดิมมากและฉลาดขึ้น ตอบโดยอิงบริบทของคำถามแบบเรียลไทม์ และด้วยลักษณะของอุปกรณ์ Echo ทำให้คุยกับ AI แบบเสียงได้ง่ายกว่าการต้องเปิดแอป ChatGPT แล้วสลับไปโหมดเสียง ซึ่งน่าประทับใจมาก
    • ฉันเคยลอง AWS Q ครั้งหนึ่ง นอกจากชื่อที่เล่นคำได้ขำ ๆ แล้ว ก็แทบไม่มีประโยชน์ใช้งานจริงเลย
    • โปรเจกต์หุ่นยนต์ใช้ในบ้าน Astro ก็แทบถูกยุติแล้ว จากข้อมูลภายในและบรรยากาศที่รับรู้ Astro เป็นแค่ testbed สำหรับวิจัยหุ่นยนต์คลังสินค้าอัตโนมัติ และพอทำเป้าหมายนี้ได้ ทีมก็ถูกยุบ
    • เรื่องคำศัพท์ อยากรู้ว่า MLOps หมายถึง DevOps เวอร์ชันแมชชีนเลิร์นนิง หรือเป็นแนวคิดคล้าย FLOPS ที่ใช้เฉพาะ ML กันแน่ ไม่ว่าอย่างไร ดูเหมือนว่า Amazon กำลังเสียผู้เชี่ยวชาญจริง ๆ ให้กับสตาร์ตอัป
  • AWS ตั้งราคามาตามผลิตภัณฑ์โอเพนซอร์สหรือแบบมีไลเซนส์อย่าง PostgreSQL, MS-SQL, Redis มาโดยตลอด เช่นเดียวกันกับ Bedrock ที่รวมค่าไลเซนส์ไว้ในต้นทุนเพื่อให้ใช้โมเดลจากผู้ให้บริการ AI หลายรายได้ทันที เป็นกลยุทธ์แย่งส่วนแบ่งตลาดโดยไม่ต้องพัฒนาเอง การให้อินฟราสตรักเจอร์ เครือข่าย และฐานผู้ใช้งาน เท่านี้ก็น่าจะพอแล้ว
  • Amazon ยังคงลงทุนด้าน R&D ขนาดใหญ่อยู่ดี ในทางประวัติศาสตร์บริษัทนี้ยึดหลักให้มีสัดส่วนการทดลองสูง (และความล้มเหลวสูง) มาโดยตลอด ดังนั้นแม้ตอนนี้จะยังไม่มีประเด็น AI ที่หวือหวา แต่ระยะยาวก็น่าจะค่อย ๆ สร้างกล้ามเนื้อด้าน AI ขึ้นมา และสุดท้ายจะโฟกัสกรณีใช้งานของลูกค้าจริงเพื่อสร้างผลลัพธ์แบบระยะยาว
  • กลับกัน ฉันคิดว่า Amazon อาจเป็นบริษัทที่ได้ประโยชน์จาก AI มากที่สุดด้วยซ้ำ ตัวอย่างเช่นบทสนทนากับเจ้าหน้าที่ซัพพอร์ตลูกค้า — “ดูเหมือนระบบค้นหาจะพัง ค้นหา wwvb watch แล้วเจอแต่นาฬิกาที่ไม่เกี่ยวข้องเลย” “คุณใช้เว็บเบราว์เซอร์อะไรอยู่ ลองใช้ Chrome ดูไหม” — คุณภาพการค้นหาแย่มากจริง ๆ