สรุป OpenAI DevDay 2025

สมัครรับจดหมายข่าวได้ที่ https://maily.so/kkumaeunsonyeon

สรุปคีย์โน้ตของ Sam Altman

เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2025 ได้มีการจัดงาน 'OpenAI DevDay 2025' ขึ้น งานครั้งนี้มุ่งเน้นการประกาศผลการวิจัยล่าสุดและอัปเดตผลิตภัณฑ์ของ OpenAI พร้อมทั้งชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ในอนาคตที่ครอบคลุมหลายด้าน

ในคีย์โน้ต Sam Altman ได้มองไปยังอนาคตของการพัฒนา AI และแนะนำเครื่องมือกับแพลตฟอร์มใหม่ที่ OpenAI จัดเตรียมไว้เพื่อช่วยให้นักพัฒนามีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลงโลกผ่าน AI ช่วงต้นของคีย์โน้ต เขาเปรียบเทียบอดีตกับปัจจุบัน และนำเสนอตัวเลขที่เป็นรูปธรรมเพื่อช่วยให้ผู้ฟังเข้าใจการเติบโตของแพลตฟอร์ม OpenAI ได้ชัดเจนขึ้น (ปริมาณงาน API เพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 300 ล้านโทเคนต่อนาทีเป็นมากกว่า 6 พันล้านโทเคนต่อนาที สะท้อนว่า AI ได้ก้าวพ้นจากการเป็นเพียงเครื่องมือทดลองเล่น ไปสู่การเป็นเครื่องมือที่ถูกใช้ในชีวิตประจำวัน) นอกจากนี้ Sam Altman ยังเสริมว่า เรายังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเดินทาง และ OpenAI จะมุ่งเน้นการสนับสนุนให้นักพัฒนาใช้งาน AI ได้ง่ายยิ่งขึ้น

เพื่อสิ่งนี้ OpenAI จะประกาศวิธีสร้างและเผยแพร่แอปภายใน ChatGPT วิธีทำให้การสร้างเอเจนต์รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น วิธีลดงานเขียนโค้ดซ้ำ ๆ เพื่อทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ง่ายขึ้น รวมถึงการอัปเดตโมเดลและ API ที่รองรับทั้งหมดนี้ และ OpenAI ให้คำมั่นว่าจะสนับสนุนนักพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ที่มากขึ้นผ่านเทคโนโลยี AI

ในงาน DevDay 2025 ครั้งนี้ OpenAI ได้ประกาศการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ในหลายมิติ ทั้งความร่วมมือด้านฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน การขยายโมเดลมัลติโหมด และการเปิดระบบนิเวศแอป
เปลี่ยนผ่านจากการมุ่งเน้นผู้บริโภค ไปสู่การขยายธุรกิจแพลตฟอร์ม AI สำหรับองค์กร
พร้อมเดินหน้ารับมือความเสี่ยงและกฎระเบียบจากภายนอก ทั้งประเด็นลิขสิทธิ์ ความปลอดภัย และแผนโมเดลแบบเปิดเผยน้ำหนักที่ประกาศต่อสาธารณะ

ประกาศสำคัญและแนวโน้ม

1. Apps In ChatGPT : เปิดตัว App SDK

OpenAI ได้พยายามหลายทางในการเปิด ChatGPT ให้กับนักพัฒนา เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างสรรค์มากขึ้น โดยได้รองรับมาตรฐานอย่าง GPT's และ MCPs รวมถึงเชื่อมต่อ ChatGPT เข้ากับแอปพลิเคชันจำนวนมากขึ้น ผลจากความพยายามนี้ OpenAI จึงเปิดตัว App SDK เพื่อให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปจริงภายใน ChatGPT ได้ App SDK นี้ช่วยให้นักพัฒนาสื่อสารกับผู้ใช้ ChatGPT และสร้างแอปที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ App SDK ถูกสร้างขึ้นบน MCP และนักพัฒนาสามารถควบคุมทั้ง backend logic และ frontend UI ได้อย่างเต็มที่

แอปที่พัฒนาด้วย App SDK สามารถเข้าถึงผู้ใช้ ChatGPT หลายร้อยล้านคน ซึ่งจะช่วยให้นักพัฒนาขยายผลิตภัณฑ์ได้อย่างรวดเร็ว หากผู้ใช้สมัครใช้ผลิตภัณฑ์เดิมอยู่แล้ว ก็สามารถล็อกอินได้ทันทีภายในการสนทนา นอกจากนี้ OpenAI ยังระบุว่าจะรองรับวิธีสร้างรายได้หลายรูปแบบที่สามารถชำระเงินภายใน ChatGPT ได้ ผ่าน Agent Commerce protocol ใหม่ ซึ่งหมายความว่าแม้ผู้ใช้จะไม่ได้ร้องขอแอปใดโดยเฉพาะ ChatGPT ก็สามารถแนะนำแอปที่เกี่ยวข้องกับบทสนทนาได้

2. AgentKit : ทำให้การพัฒนาเอเจนต์ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

OpenAI อธิบายว่า AI กำลังพัฒนาจากระบบตอบคำถามแบบเรียบง่าย ไปสู่ระบบที่สามารถทำงานหลากหลายอย่างแทนผู้ใช้ได้ และศูนย์กลางของวิวัฒนาการนี้ก็คือเอเจนต์ (เอเจนต์คือซอฟต์แวร์ที่ทำงานโดยอาศัยคอนเท็กซ์ เครื่องมือ และความไว้วางใจ) อย่างไรก็ตาม แม้เอเจนต์จะถูกคาดหวังสูงและมีศักยภาพมาก แต่ในความเป็นจริงยังมีเอเจนต์น้อยมากที่ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในสภาพแวดล้อมโปรดักชัน สาเหตุเกิดจากความยากของการพัฒนาเอเจนต์ การใช้เฟรมเวิร์กที่ซับซ้อน orchestration, evaluation loop, การเชื่อมต่อเครื่องมือ และการสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้ ที่ล้วนเป็นปัจจัยซ้อนทับกัน OpenAI's AgentKit มีเป้าหมายเพื่อทำให้กระบวนการจากไอเดียไปสู่เอเจนต์เป็นไปอย่างรวดเร็วและง่ายดาย

AgentKit คือชุด building block แบบครบถ้วนที่มีบนแพลตฟอร์ม OpenAI ออกแบบมาเพื่อให้สร้าง ปรับใช้ และเพิ่มประสิทธิภาพเอเจนต์ได้ง่ายตั้งแต่ prototype ไปจนถึง production AgentKit มีฟังก์ชันหลักหลายอย่าง เช่น Agent Builder, Chat Kit, Eval for Agents และการเข้าถึงข้อมูลสำหรับเอเจนต์

Agent Builder: แคนวาสแบบภาพสำหรับสร้างเอเจนต์ ช่วยออกแบบขั้นตอนลอจิก ทดสอบ flow และนำไอเดียไปใช้งานได้อย่างรวดเร็ว
Chat Kit: มอบอินเทอร์เฟซแชตที่สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันได้ทันที ช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้
Eval for Agents: ความสามารถใหม่สำหรับวัดประสิทธิภาพของเอเจนต์ ช่วยให้เข้าใจการตัดสินใจของเอเจนต์ในแต่ละขั้น ประเมินชุดข้อมูล ทำให้การปรับ prompt ให้เหมาะสมเป็นอัตโนมัติ และประเมินโมเดลภายนอกได้ นอกจากนี้ ยังสามารถเชื่อมต่อเอเจนต์กับเครื่องมือภายในและระบบของบุคคลที่สามได้อย่างปลอดภัยผ่าน connector registry ของ OpenAI

3. Codex : การเปลี่ยนแปลงวิธีพัฒนาซอฟต์แวร์

OpenAI เน้นย้ำว่าเราได้เข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI กำลังเปลี่ยนวิธีพัฒนาซอฟต์แวร์ และสนับสนุนให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์เขียนโค้ดได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่าน Codex Codex ทำงานได้ทุกที่ที่มีการเขียนโค้ด ไม่ว่าจะเป็น IDE, terminal, GitHub และ cloud พร้อมเชื่อมทุกอย่างผ่านบัญชี ChatGPT เพื่อให้ย้ายงานระหว่างเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น

Codex ทำงานบนพื้นฐานของโมเดล GPT-5 Codex และมีความสามารถมากขึ้นในงานอย่าง code refactoring และ code review รวมทั้งปรับเวลาในการคิดแบบไดนามิกตามความซับซ้อนของงาน นักพัฒนาชื่นชอบโมเดลใหม่นี้ และการใช้งาน Codex ก็กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Codex ยังถูกใช้กันอย่างแพร่หลายภายใน OpenAI เอง โดยโค้ดใหม่ส่วนใหญ่มาจากผู้ใช้ Codex และแทบทุก OpenAI PR จะผ่านการรีวิวโดย Codex

Codex ไม่ได้มีประโยชน์แค่กับนักพัฒนารายบุคคล แต่ยังมีประโยชน์ต่อทีมวิศวกรรมด้วย ผ่านการรวมกับ Slack, Codex SDK และเครื่องมือจัดการต่าง ๆ ที่ช่วยยกระดับการทำงานร่วมกันของทีมและบริหารการใช้ Codex ได้ ตัวอย่างเช่น Cisco ได้นำ Codex ไปใช้ทั่วทั้งองค์กรวิศวกรรม ทำให้ความเร็วในการตรวจโค้ดดีขึ้น 50% และลดระยะเวลาเฉลี่ยของโปรเจกต์จากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน

(Raman ได้สาธิตการใช้ Codex และ API เพื่อเปลี่ยนทุกสิ่งรอบตัวให้กลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ทำงานได้จริง เขาสร้างอินเทอร์เฟซแผงควบคุมกล้องด้วย Codex CLI และเพิ่มแบรนดิ้งจาก Figma เพื่อให้ดีไซน์ตรงกันอย่างสมบูรณ์ เขาถามวิธีควบคุมกล้อง Sony FR7 โดยใช้ Codex CLI โดยไม่ได้เขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว และเชื่อมต่อแผงควบคุมด้วยการ scaffold integration ผ่าน Visca protocol)

4. GPT-5 Pro, GPT-Realtime-Mini, Sora2
OpenAI ได้ประกาศอัปเดตโมเดลหลายรายการ

GPT-5 ที่เปิดตัวในเดือนสิงหาคม มีความสามารถเด่นด้าน agent steering และ end-to-end coding และกำลังถูกใช้โดยสตาร์ทอัปด้านโค้ดอย่าง Cursor, Windsurf และ Percel เพื่อเปลี่ยนวิธีพัฒนาซอฟต์แวร์และเปิดตัวแอป

OpenAI เปิดตัว GPT-5 Pro ผ่าน API เพื่อให้นักพัฒนาทุกคนใช้งานได้ GPT-5 Pro เหมาะกับงานยากที่ต้องการความแม่นยำสูงและการให้เหตุผลเชิงลึก เช่น การเงิน กฎหมาย และการแพทย์ พร้อมกันนั้นยังเปิดตัวโมเดลขนาดเล็กแบบ lightweight ในชื่อ GPT-Realtime-Mini ผ่าน API โมเดลนี้มีราคาถูกกว่าโมเดล lightweight ระดับสูงที่เปิดตัวเมื่อ 2 เดือนก่อนถึง 70% แต่ยังคงให้คุณภาพและความสามารถในการแสดงออกในระดับเดียวกัน OpenAI เชื่อว่าโมเดล lightweight จะกลายเป็นหนึ่งในวิธีหลักในการโต้ตอบกับ AI

OpenAI ยังเปิดตัว Sora2 ผ่าน API ในฐานะฟีเจอร์ใหม่สำหรับครีเอเตอร์ ตอนนี้สามารถเข้าถึงโมเดลเดียวกับที่ขับเคลื่อนวิดีโอเอาต์พุตอันน่าทึ่งของ Sora2 ได้แล้ว Sora2 มีความสามารถในการควบคุมที่ดีขึ้นมากเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน รองรับคำสั่งแบบละเอียด และให้ผลลัพธ์ที่มีสไตล์และจัดองค์ประกอบได้อย่างแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น สามารถนำมุมมองจาก iPhone มาให้ Sora แล้วขอให้ขยายเป็นภาพมุมกว้างแบบภาพยนตร์ได้ โมเดลนี้ยังผสานองค์ประกอบภาพกับเสียงได้ดี และให้ได้ทั้งเสียงพูด ซาวด์สเคปที่สมบูรณ์ เสียงบรรยากาศ และเอฟเฟกต์ที่ซิงก์กัน

นอกจากนี้

การอัปเดตโมเดลมัลติโหมดและการให้เหตุผล

โมเดล GPT-4.5: กล่าวถึงการเป็นโมเดลสนทนาที่เน้นแชต พร้อมการปรับปรุงด้านการจดจำแพตเทิร์น ความคิดสร้างสรรค์ และความสามารถในการเข้าใจเจตนาของผู้ใช้
o3-mini: ประกาศประสิทธิภาพที่เหนือกว่า o1 ในด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการเขียนโค้ด ในฐานะโมเดลให้เหตุผลที่คุ้มค่าต่อค่าใช้จ่าย
ความสามารถในการตีความอินพุตภาพของ GPT-4o (เวอร์ชันมัลติโหมด) ได้รับการเสริมความแข็งแกร่ง

ความร่วมมือด้านฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน

OpenAI ทำสัญญาจัดหาชิปมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์กับ AMD และมีแผนจัดหาทรัพยากรคอมพิวต์ระดับ XGW (gigawatt) ในอนาคต
ความร่วมมือกับบริษัทเกาหลี: อยู่ระหว่างหารือกับ Samsung Electronics, SK hynix และรายอื่น ๆ ทั้งเรื่องการดึงโครงการ Stargate เข้ามาในเกาหลี ตลอดจนการจัดหาชิปและการสร้าง AI data center

การรับมือเรื่องลิขสิทธิ์และโมเดลสร้างวิดีโอ

โมเดล Sore2: เป็นโมเดลมัลติโหมดขั้นสูงที่สร้างวิดีโอพร้อมเสียงจากข้อความอินพุต และสามารถสร้างผลลัพธ์ที่สมจริงและควบคุมได้มากขึ้น
มีการตั้งข้อกังวลว่า Sore2 ซึ่งสามารถสร้างวิดีโอที่มีตัวละครยอดนิยมและองค์ประกอบคล้ายกันได้ อาจเผชิญแรงต้านด้านลิขสิทธิ์จากผู้ถือสิทธิ์
OpenAI ประกาศว่าจะมอบตัวเลือกการควบคุมอย่างละเอียดให้แก่เจ้าของลิขสิทธิ์ (เช่น อนุญาตหรือไม่อนุญาตการสร้างวิดีโอ และข้อจำกัดในการใช้งาน)

การเสริมความแข็งแกร่งธุรกิจ AI สำหรับองค์กรและกลยุทธ์ระบบนิเวศแอป

OpenAI พยายามเปลี่ยน ChatGPT จากโมเดลสนทนาแบบเรียบง่าย ไปสู่ระบบนิเวศที่สามารถใช้งานได้คล้ายแพลตฟอร์มหรือระบบปฏิบัติการ (เช่น การรันแอปภายใน ChatGPT)
มีการกล่าวถึง Samsung Electronics, SK hynix, Spotify, Zillow, Canva และ Booking.com ในฐานะเป้าหมายของการขยายความร่วมมือรายอุตสาหกรรม
OpenAI มีแผนนำกระบวนการส่งและตรวจสอบแอปมาใช้ และยังจะให้บริการฟีเจอร์ commerce ที่รองรับการชำระเงินภายในแอปได้ด้วย

การตีความใหม่ของกลยุทธ์หลักของ OpenAI

หากตีความกลยุทธ์ธุรกิจหลักของ OpenAI ใหม่จากเนื้อหาในงาน OpenAI DevDay 2025 ครั้งนี้ จะได้ดังนี้

1. การเปลี่ยนผ่านสู่แพลตฟอร์มและการเริ่มต้นยึดครองระบบนิเวศ

เจตนาที่จะเปลี่ยน ChatGPT จาก AI chatbot ธรรมดา ไปเป็น hubspot ที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับแอปหลากหลายรูปแบบได้
AgentKit, Connector, Registry และ Apps SDK เป็นรากฐานทางเทคนิคสำหรับการเปลี่ยนจาก 'App -> AI Platform'
เป็นกลยุทธ์ที่ต้องการเสริมแรงของ platform lock-in เมื่อเทียบกับคู่แข่งอย่าง Google, MS และ Meta

2. การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและการบริหารต้นทุน

การเติบโตของโมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลมัลติโหมดขนาดใหญ่และโมเดลวิดีโอ มีอุปสรรคหลักอยู่ที่ต้นทุนคอมพิวต์และการจัดหาฮาร์ดแวร์
สัญญาเชิงกลยุทธ์กับ AMD คือยุทธศาสตร์ลดการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ที่ยึด NVIDIA เป็นศูนย์กลาง และกระจายความหลากหลายของซัพพลายเชน
การถือสิทธิ์ในตัวเลือกหุ้นของ AMD เป็นสัญญาณว่าความสัมพันธ์กำลังพัฒนาเกินกว่าความเป็นลูกค้า-ซัพพลายเออร์แบบธรรมดา ไปสู่ความเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์

3. การเปลี่ยนโครงสร้างรายได้

เป็นการประเมินตามความเป็นจริงว่า รายได้จากบริการฟรีและพรีเมียมที่เน้นผู้บริโภคเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอจะรองรับต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานมหาศาลในปัจจุบัน
จึงต้องกระจายโมเดลรายได้ ทั้งการขยายลูกค้า AI สำหรับองค์กร การสร้างรายได้ในแอป และการเพิ่มการใช้งาน API

4. การรับรู้ความเสี่ยงท่ามกลางการแข่งขัน

ท่ามกลางการแข่งขันด้าน AI platform ที่ทวีความเข้มข้น OpenAI กำลังเร่งเปลี่ยนไปสู่กลยุทธ์ที่ยึดแพลตฟอร์มของตนเองเป็นศูนย์กลาง แต่ความสำเร็จของการขยายระบบนิเวศ การดึงดูดนักพัฒนา AI การจัดหาพันธมิตรรวมถึงประเด็นด้านกฎระเบียบต่าง ๆ ยังเป็นตัวแปรสำคัญอยู่ และกลยุทธ์เพื่อให้มีความเป็นกลางด้านฮาร์ดแวร์ก็มีแนวโน้มจะกระตุ้นให้คู่แข่งตอบโต้เช่นกัน

ประเด็นชวนคิดและจุดน่าจับตา

1. การเปลี่ยนผ่านสู่แพลตฟอร์ม: ChatGPT → ระบบนิเวศแอปภายใน ChatGPT

ทิศทางที่ ChatGPT จะพัฒนาจากการเป็นเพียง language model ไปสู่ app platform ชัดเจนขึ้น
นักพัฒนาจะเชื่อมต่อกับผู้ใช้โดยตรงผ่านอินเทอร์เฟซแชต และมีทางเข้าสู่ระบบนิเวศที่พัฒนาและเผยแพร่ได้ง่าย
การเปลี่ยนแปลงนี้อาจท้าทายโครงสร้างตลาดแอปที่ยึด mobile app และ web app เป็นศูนย์กลาง

2. การขยายตัวของ workflow automation ที่ยึดเอเจนต์เป็นศูนย์กลาง

AgentKit ช่วยให้สามารถพัฒนา AI agent ที่ทำงานอัตโนมัติซับซ้อน งานเฉพาะบุคคล และการประสานกระบวนการต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว
ในอนาคตมีความเป็นไปได้สูงที่ระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์จะขยายไปยังหลายด้าน เช่น งานภายในองค์กร การสนับสนุนลูกค้า และการประมวลผลข้อมูลแบบอัตโนมัติ
สิ่งสำคัญโดยเฉพาะคือ การที่สามารถประกอบและสร้างเอเจนต์ได้ด้วยแนวทางออกแบบสำหรับ non-coder ซึ่งช่วยลดกำแพงการเข้าสู่เทคโนโลยี

3. ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพต่อราคาและโมเดลน้ำหนักเบา

มีการเน้นไม่ใช่เฉพาะโมเดลขนาดใหญ่ แต่รวมถึงโมเดล lightweight (เช่น GPT‑Realtime‑Mini) หรือโมเดลที่ปรับให้เหมาะกับวัตถุประสงค์เฉพาะ
สำหรับการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ การประมวลผลเสียง/วิดีโอ ฯลฯ สมดุลระหว่างประสิทธิภาพกับต้นทุนของโมเดล lightweight คือหัวใจสำคัญ
สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ให้กับนักพัฒนาและองค์กรในการ “ผสาน AI เข้ากับงานประจำวันได้โดยไม่แบกรับต้นทุนสูง”

4. การสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันผ่านกลยุทธ์ฮาร์ดแวร์/โครงสร้างพื้นฐาน

ไม่ว่าโมเดล AI และแพลตฟอร์มจะล้ำหน้าเพียงใด หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ ความสามารถในการขยายก็จะถูกจำกัด
ความร่วมมือกับ AMD อาจมองได้ว่าเป็นความพยายามของ OpenAI ในการสร้างโครงสร้างที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับการจัดหาทรัพยากรประมวลผล
นอกจากนี้ การมีทั้งขนาดและประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานที่เพียงพอ ยังเป็นฐานสำคัญของความสามารถในการแข่งขันด้านต้นทุนและความเสถียรเมื่อเทียบกับคู่แข่ง

5. การเปลี่ยนแปลงของภูมิทัศน์การแข่งขันและสงครามระบบนิเวศ

เกิดความเป็นไปได้ที่จะท้าทายโมเดลระบบนิเวศแบบ App Store ของ Apple และ Google
โครงสร้างที่ทั้งผู้ให้บริการโมเดล AI และผู้ให้บริการแพลตฟอร์มดูแลไปจนถึงการเผยแพร่/สร้างรายได้จากแอปพร้อมกัน กำลังแข็งแกร่งขึ้น
ผู้เล่นรายอื่นก็มีแนวโน้มจะตอบสนองไปในทิศทางคล้ายกัน และการแข่งขันด้าน AI platform จะยิ่งดุเดือดขึ้น

6. ความเสี่ยงและข้อควรพิจารณา

ประเด็นทางกฎหมายและจริยธรรม เช่น ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นไปได้ในการลงโทษ และความรับผิดชอบ จะยิ่งสำคัญมากขึ้น
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แอปและเอเจนต์ที่ทำงานบนฐานแชตจะได้รับอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ของผู้ใช้ได้มากน้อยเพียงใด และกลยุทธ์ governance จะกลายเป็นโจทย์หลัก
นอกจากนี้ ความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานจริง เช่น การพึ่งพาฮาร์ดแวร์ ต้นทุน และความเสี่ยงของซัพพลายเชน ก็ยังคงมีอยู่

กลยุทธ์ในอนาคตจากมุมมองขององค์กรและนักพัฒนา

1. เตรียมพร้อมพัฒนาแอปภายใน ChatGPT

พิจารณากลยุทธ์ในการย้ายหรือเชื่อมโยงแอปเดิมและ web app เข้าสู่สภาพแวดล้อมบนพื้นฐาน ChatGPT
สร้าง prototype ระยะแรกด้วย Apps SDK และ MCP (Model Context Protocol)

2. ค้นหากรณีใช้งานสำหรับระบบอัตโนมัติที่ยึดเอเจนต์เป็นหลัก

สำรวจสาขาบริการที่มีแนวโน้มสำหรับ AI Agent เช่น งานที่ทำซ้ำ การให้คำปรึกษาและสนับสนุน การจองและการจัดตารางเวลา
ดำเนินโครงการนำร่องภายในด้วยการใช้ AgentKit

3. วางกลยุทธ์เพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโมเดล

ใช้โมเดล lightweight และโมเดลเฉพาะทางให้เหมาะกับบริบท
พิจารณาสมดุลระหว่างรูปแบบการใช้ API, batch processing และการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ (การประมวลผล)

4. ปรับทบทวนกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานและคลาวด์

วางแผนกระจายการพึ่งพาฮาร์ดแวร์และจัดหาทรัพยากรประมวลผลบนคลาวด์
พิจารณาทั้งทรัพยากรภายในและความร่วมมือภายนอกอย่างจริงจัง

5. การกำกับดูแลข้อมูลและการรับมือกฎระเบียบ

แสวงหาการเสริมความแข็งแกร่งด้านการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส และความปลอดภัยอย่างจริงจัง
จัดเตรียมระบบความรับผิดชอบและการติดตามการทำงานของเอเจนต์

6. รับมือการแข่งขันของระบบนิเวศและวางกลยุทธ์ความร่วมมือ

สำรวจความร่วมมือกับแพลตฟอร์มและบริการอื่น ๆ
ใช้จุดแข็งด้านข้อมูลและโดเมนเฉพาะของตนเองเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่แตกต่าง