ไมโครซอฟท์ลดเป้าหมายการเติบโตการขาย AI ลงครึ่งหนึ่ง

 (arstechnica.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-12-06 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • ไมโครซอฟท์ลด เป้าหมายการเติบโตยอดขายของผลิตภัณฑ์ AI Agent ลงครึ่งหนึ่ง เนื่องจากการปรับลดนี้เกิดจากพนักงานขายจำนวนมากไม่สามารถทำโควตาที่มีอยู่ได้
  • AI Agent เป็นระบบบนฐานโมเดลภาษาออกแบบมาให้ดำเนินงานหลายขั้นตอนด้วยตนเอง ไม่ใช่เพียงการตอบสนองต่อพรอมต์เดียว และถูกยกให้เป็นกลยุทธ์หลักของบริษัทในปี 2025
  • ในบาง หน่วยงานขาย Azure มีเป้าหมายให้ยอดขายผลิตภัณฑ์ Foundry เพิ่มขึ้น 50% แต่พนักงานขายที่ทำได้มีสัดส่วนไม่ถึงหนึ่งในห้า ทำให้เป้าหมายถูกลดลงเหลือ 25%
  • ลูกค้าองค์กรยังคงไม่ค่อยมีแนวโน้มจ่ายค่าบริการแบบพรีเมียมให้กับ เครื่องมือ AI Agent และมีรายงานว่ามีบางรายชอบใช้ ChatGPT มากกว่า Copilot
  • เทคโนโลยี AI Agent ในปัจจุบัน ยังขาดความน่าเชื่อถือสำหรับการทำงานธุรกิจแบบอัตโนบายอย่างอิสระ และไมโครซอฟท์ยังคงลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ต่อเนื่อง

การปรับลดเป้าหมายการขาย AI ของไมโครซอฟท์

  • ไมโครซอฟท์ลด เป้าหมายการเติบโตการขายผลิตภัณฑ์ AI Agent ลงครึ่งหนึ่ง หลังจากในปีการเงินที่สิ้นสุดเดือนมิถุนายนพนักงานขายจำนวนมากไม่สามารถทำ โควตาการขายผลิตภัณฑ์ AI ให้สำเร็จ
    • ตามรายงานของ The Information การปรับครั้งนี้ถูกมองว่าเป็นการปรับที่ไม่ปกติสำหรับไมโครซอฟท์
    • บริษัทประกาศ “ยุคของ AI Agent” เมื่อช่วงต้นปี และกำหนด การขยายรายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นเป้าหมายหลัก
  • AI Agent เป็นระบบอิงโมเดลภาษาที่มีเป้าหมายในการดำเนินงานหลายขั้นตอนด้วยความเป็นอิสระ ให้ความสามารถเหนือกว่าการตอบสนองแบบคำถามเดียว
    • ไมโครซอฟท์ยกเทคนิคนี้ขึ้นเป็นกลยุทธ์หลักในงาน Build 2025
    • ที่งาน Ignite 2025 บริษัทได้เปิดตัว Copilot Agent สำหรับ Word, Excel และ PowerPoint พร้อมเครื่องมือ การพัฒนาและปรับใช้ Agent ผ่าน Azure AI Foundry และ Copilot Studio

ผลประกอบการขายที่อ่อนตัวและการปรับเป้าหมายในบางหน่วยงาน

  • หน่วยงานขาย Azure หนึ่งแห่งในสหรัฐฯ ตั้งเป้าให้ยอดขายผลิตภัณฑ์ Foundry เพิ่มขึ้น 50% แต่มีเพียง น้อยกว่า 20% ของพนักงานขายที่บรรลุเป้าหมาย
    • ส่งผลให้เป้าหมายปีงบประมาณปัจจุบันถูกปรับลดเป็น การเติบโต 25%
  • หน่วยงาน Azure อีกรายหนึ่งตั้งเป้าให้ยอดขาย Foundry เพิ่มเป็นสองเท่า แต่โดยส่วนใหญ่ทำไม่ได้ จึงปรับเป้าหมายเป็น การเติบโต 50%
  • ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า ลูกค้าองค์กรยังไม่จ่ายเงินจำนวนมากให้กับเครื่องมือ AI Agent

การแข่งขันระหว่าง Copilot และ ChatGPT

  • ตามรายงานของ Bloomberg มีแนวโน้มที่ ลูกค้าองค์กรจะนิยม ChatGPT มากกว่า Copilot
    • บริษัทยา Amgen นำ Copilot มาใช้เพื่อพนักงาน 20,000 คน แต่พนักงานจำนวนมากเลือก ChatGPT ของ OpenAI
    • Copilot มักถูกใช้เฉพาะกับงานภายในระบบ Microsoft เช่น Outlook, Teams
  • ไมโครซอฟท์ปฏิเสธการแสดงความเห็นเกี่ยวกับการปรับโควตาการขาย

ข้อจำกัดของเทคโนโลยี AI Agent

  • แนวคิด AI Agent เกิดขึ้นหลังการเปิดตัว GPT-4 (ปี 2023) โดยมีโครงสร้างที่โมเดล AI หลายตัวทำงานขนานและประเมินผลลัพธ์กัน
  • อย่างไรก็ตาม โมเดลปัจจุบันยังคงเผชิญปัญหา ‘การสร้างข้อมูลหลอก (confabulation)’ และอาจแสดงข้อมูลที่ไม่ถูกต้องให้ดูเหมือนข้อเท็จจริง
    • ถึงแม้ข้อผิดพลาดในโมเดลล่าสุดจะลดลง แต่ระบบที่อาศัย การอนุมานจำลอง (simulated reasoning) ยังคงมีโอกาสเกิด ความผิดพลาดร้ายแรง
  • ระบบเหล่านี้สืบทอดข้อจำกัดด้านการจับคู่รูปแบบของ โมเดลพื้นฐาน อยู่โดยตรง ทำให้มีความเสี่ยงสูงที่จะเกิด การอนุมานผิดพลาด เมื่อเจอกับปัญหาที่ยังไม่ผ่านการฝึกหรือสถานการณ์ใหม่
  • ‘ความเปราะบาง (brittleness)’ ของ AI Agent ในปัจจุบันกลายเป็นปัจจัยหนึ่งที่กระตุ้นความสนใจต่อ AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป)

การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานและสภาพตลาด

  • ไมโครซอฟท์ยังคงขยายการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างต่อเนื่อง โดยในไตรมาส 1 ตามงบการเงินที่สิ้นสุดเดือนตุลาคมมี ค่าใช้จ่ายด้านทุน 34.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเป็นสถิติสูงสุดตลอดกาลของบริษัท
    • และมีคำเตือนว่าในอนาคตค่าใช้จ่ายอาจเพิ่มขึ้นอีก
  • The Information ระบุว่ารายได้ AI จำนวนมากของไมโครซอฟท์เกิดจาก การเช่าโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ให้กับบริษัท AI ต่างๆ
    • การนำ AI เข้าใช้ขององค์กรรูปแบบดั้งเดิมยังคงมีจำกัด
  • ท่ามกลางความสนใจที่เพิ่มขึ้นต่อความเสี่ยง ฟองสบู่การลงทุน ในตลาด AI ปัจจุบัน ไมโครซอฟท์กำลังก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับองค์กรที่ยังไม่เข้าไปมีส่วนร่วมอย่างจริงจัง

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-12-06
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ในฐานะคนที่ชอบแมชชีนเลิร์นนิง การทำ AI ของ Microsoft ให้ความรู้สึกเหมือน "เดี๋ยวเราคิดแทนให้เอง"
    ทุกเครื่องมือพยายามเติมประโยคและการกระทำให้อัตโนมัติ จนฉันต้องกด Escape กับ Backspace เพื่อย้อนกลับอยู่เรื่อยๆ
    สุดท้ายก็เป็นการเสียเวลา และไม่ได้ปรับให้เหมาะกับสิ่งที่ฉันต้องการเลย เครื่องมือของพวกเขาเหมือนช่วยได้แค่เขียนอีเมลประมาณว่า "สวัสดีตอนเช้าทีม วันนี้เราจะทำธุรกิจกัน" เท่านั้น

    • เห็นด้วยอย่างยิ่ง "Copilot" ถูกแพ็กมาในแบบที่กลับกลายเป็นตัวรบกวน
      เคยลองใช้ตอนวินิจฉัยปัญหาการสื่อสารระหว่างบริการใน Azure แล้วไร้ประโยชน์สิ้นดี
      กลับกัน แค่อธิบายคร่าวๆ ให้ LLM ตัวอื่นฟังยังได้ผลดีกว่า
    • จากการทำงานในวงการ SF มากว่า 20 ปี สิ่งที่รู้สึกคือ วงการเทคไล่ตาม "ประสบการณ์ไร้แรงเสียดทาน" มาตลอด
      แต่แรงเสียดทานคือองค์ประกอบจำเป็นของการให้และรับฟีดแบ็ก การคิดที่ไร้แรงเสียดทานสุดท้ายก็เป็นแค่ "การหมุนอยู่ในความว่างเปล่า"
      ในเทคการศึกษาก็เห็นปรากฏการณ์คล้ายกัน นักเรียนได้คำตอบจากหุ่นยนต์ทันทีอาจดูมีประสิทธิภาพ แต่ก็สูญเสีย "แรงเสียดทาน" ของการสร้างความสัมพันธ์และแรงจูงใจไป
      ท้ายที่สุด วัฒนธรรมแบบนี้ก็ไม่ต่างจากแนวคิดว่า "การทำอาหารเย็นไม่มีประสิทธิภาพ งั้นฉีดสารอาหารเข้าไปเลย"
    • ท่าทีแบบ "เดี๋ยวเราคิดแทนให้เอง" ไม่ใช่ปัญหาของ Microsoft เจ้าเดียว ทุกวันนี้โฆษณา เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ส่วนใหญ่ก็เป็นแบบนี้
      และคนก็ใช้งานกันแบบนั้นจริงๆ — เหมือนเอาความคิดไปจ้างคนนอกทำ
    • ในฐานะนักออกแบบอินเทอร์เฟซรุ่นเก๋า ผมมองว่าปัญหาตอนนี้เกิดจาก การเปลี่ยนแปลงของปรัชญาการออกแบบซอฟต์แวร์ ในช่วง 10–20 ปีที่ผ่านมา
      เมื่อก่อนเราสร้าง 'เครื่องมือ' เพื่อขยายขีดความสามารถของผู้ใช้ แต่ตอนนี้กลับพยายามสร้าง 'กล่องเวทมนตร์'
      คำอย่าง "คาดเดาความตั้งใจของผู้ใช้" หรือ "มอบประสบการณ์ที่เหมือนเวทมนตร์" ถูกใช้กันจนเกลื่อน ซึ่งถ้าเป็นดีไซเนอร์ยุค 80–90 คงเป็นลมไปแล้ว
      อุตสาหกรรมนี้เปลี่ยนจาก 'วิศวกรออกแบบเครื่องจักรหนัก' ไปเป็น 'นักออกแบบเครื่องเล่น Disneyland' แทน
    • บางทีมันอาจเป็น ฟีเจอร์ ไม่ใช่บั๊ก
      ทุกครั้งที่ผู้ใช้กด Escape หรือยอมรับคำแนะนำ Microsoft ก็ได้ ข้อมูลฝึกโมเดล เพิ่มขึ้น
      พูดอีกแบบคือ อาจเป็นกลยุทธ์จงใจโยนคำแนะนำออกมาบ่อยๆ เพื่อเก็บข้อมูลก็ได้

  • ผมคิดว่า AI ธุรกิจแบบทำงานได้เอง ตามที่ Microsoft สัญญาไว้นั้นยังไม่พร้อม
    ถึงอย่างนั้นเหตุผลที่ยังขายภาพฝันนี้ก็เรียบง่าย — เพราะ ความโลภ นั่นเอง ระยะสั้นมันทำเงินได้ แต่ระยะยาวจะกลายเป็นจุดอ่อน

    • นี่เป็นส่วนหนึ่งของ โครงสร้างหลอกลวงทางเศรษฐกิจ ที่มีอุตสาหกรรมการเงินเป็นศูนย์กลาง
      สุดท้ายถ้าจะหยุดกระแสนี้ได้ ก็ต้องมี การปรับฐานของตลาด ที่โค่นโครงสร้างอภิสิทธิ์ชนปัจจุบันลง
      มันคงเจ็บปวด แต่ครั้งนี้ถึงตาเราที่จะเลือกว่าความเจ็บจะไปตกตรงไหน
    • แต่ก็ไม่จำเป็นต้องมองว่าเป็นเจตนาร้ายเสมอไป ผู้นำหลายคนอาจแค่ ไร้ความสามารถหรือเลือกทางที่ปลอดภัยทางการเมือง
      เพราะเมื่อทั้งอุตสาหกรรมไปในทิศทางเดียวกัน ก็ยากจะพูดว่า "มีแค่เราที่ไม่ทำ"
      ถ้าพัง ทุกคนก็พังด้วยกัน แต่ถ้าสำเร็จ คนที่ไม่ตามกระแสจะเป็นฝ่ายเสียเปรียบ
    • ถ้าเป็น "ความโลภล้วนๆ" พวกเขาคงพยายามเข้าใจดีมานด์ของตลาดให้ถูกต้อง แต่นี่แม้แต่เรื่องนั้นก็ยังไม่มี
      นี่คือ ความโลภแบบโง่ๆ
    • พวกเขา ขายผลิตภัณฑ์ห่วยๆ แล้วทำเงินได้มานาน จนมองผู้ใช้เป็นเรื่องตลก
    • แต่การที่ AI ยังแทนที่นักพัฒนาระดับซีเนียร์ไม่ได้ ไม่ได้แปลว่ามันเป็นการหลอกลวงเสมอไป
      คนรอบตัวผมแทบทุกคนใช้ LLM ทุกวัน
      ตัวอย่างเช่น แม่ของผมใช้ ChatGPT ทำ แอปที่อัปโหลดรูปสูตรอาหารแล้วสร้างเช็กลิสต์
      นี่แหละคือส่วนที่มีประโยชน์จริงสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

  • Microsoft ชู 4 กรณีใช้งานในแอป Copilot ได้แก่ "ปรับปรุงการเขียน", "สร้างภาพ", "ทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลง" และ "การแสดงภาพข้อมูล"
    แต่ในความเป็นจริง คนต้องการ ทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ
    เช่น ให้ Copilot เรียนรู้ว่าทุกวันต้องกดปุ่มเดิมใน Epic แล้วทำแทนให้แบบนั้น
    Microsoft 365 Copilot App

    • แต่เราจะ เชื่อถือ ระบบอัตโนมัติแบบนั้นได้หรือ?
      ถ้าความหมายของปุ่มเปลี่ยนไปจะทำอย่างไร? LLM ไม่สามารถอนุมานเจตนาของผู้ใช้หรือจัดการสถานะได้
      มันต้องมีความสามารถแบบ ถามย้อนด้วยคำถามที่ชัดเจน เหมือน ELIZA ในอดีต
    • จริงๆ แล้วปัญหาแบบนั้นแก้ได้ด้วยสคริปต์ง่ายๆ อย่าง AutoHotkey ด้วยซ้ำ
      การเอา AI agent มาคอยเฝ้าทุกการกระทำถือว่าเกินไป
    • สิ่งที่คนต้องการจริงๆ คือ ซอฟต์แวร์ที่ดัดแปลงได้อย่างยืดหยุ่น
      บทความที่เกี่ยวข้อง: What if software shipped with a software engineer?
    • ผมแนะนำ Microsoft 365 อยู่บ่อยๆ แต่กลับหา กรณีใช้งานจริง ของ Copilot ได้ยาก
      ตรงกันข้าม การใช้เครื่องมือ AI ฟรีของ Dreamhost เพื่อสร้างเว็บไซต์กลับมีประสิทธิภาพกว่ามาก
    • อ้างอิงไว้ด้วย ตอนนี้ผมกำลังทำโปรเจกต์โอเพนซอร์ส OpenAdapt ที่มีเป้าหมายทำระบบอัตโนมัติสำหรับงานซ้ำๆ แบบนี้

  • ตามบทความที่แชร์เมื่อวาน Microsoft ปฏิเสธรายงานเรื่อง การปรับลดเป้ารายได้ซอฟต์แวร์ AI
    บทความของ Ars Technica ก็อ้างแหล่งข่าวเดียวกัน แต่ยังไม่ได้ใส่คำชี้แจงโต้แย้งของ Microsoft ไว้
    เธรด HN ที่เกี่ยวข้อง

    • สุดท้ายแล้วดูเหมือนจะเป็นเรื่องของ การเล่นคำและการแต่งภาพลักษณ์

  • AI จะเป็นยาหรือเป็นพิษก็ขึ้นอยู่กับปริมาณ
    ปัญหาคือมันกำลังไปในทิศทางที่ไม่ใช่การช่วยผู้ใช้ แต่เป็นการ พยายามแทนที่ผู้ใช้
    เราไม่ต้องการ "AI Everywhere" แต่ต้องการ "AI Somewhere"

    • ก่อนยุค LLM ก็มีสมดุลแบบนั้นอยู่แล้ว
      ปัญหาคือโครงสร้างแบบทุกวันนี้ที่ ยัด AI เข้าไปทุกที่แบบบังคับ

  • ทุกวันนี้แม้แต่บล็อกสายพัฒนาของ Microsoft หรือคอนเทนต์เกี่ยวกับ Java, .NET, C++, Python ก็วนอยู่กับ AI ทั้งหมด
    หัวข้ออื่นๆ ตอนนี้ถูกปฏิบัติราวกับเป็น ตั๋วงานที่ถูกลดลำดับความสำคัญ มันชวนล้ามาก

  • สถานการณ์ตอนนี้ดูเหมือน มหากาพย์ล้างแค้นของวิศวกร อยู่กลายๆ
    บริษัทใหญ่พยายามแปะ Copilot สำหรับองค์กรเข้าไปทุกที่เพื่อแข่งกับสตาร์ตอัป แต่ผลลัพธ์กลับออกมาเป็น เพิ่มแต่ GPU แล้วปลดคน
    ในบรรดาคนที่ถูกปลดก็มีวิศวกรธรรมดาๆ อยู่มาก แต่แนวทางแบบนี้ไม่ได้พาไปสู่ความสำเร็จ

    • อยากรู้เหมือนกันว่า "ธรรมดาๆ" นี่ธรรมดาแค่ไหน

  • ถ้าคุณเคยถูกบังคับให้ย้ายไปใช้ ผลิตภัณฑ์ Fabric ของ Microsoft คุณจะเข้าใจว่าทำไมยอดขายถึงต่ำ
    ด้วยการออกแบบแบบ AI First ที่เต็มไปด้วยบั๊ก มันทำให้เชื่อถือการทำงานภายในไม่ได้เลย
    ให้ความรู้สึกเหมือน โมเดล agent แบบทึบแสง กำลังสรุปผลอะไรเองอยู่

    • ผลิตภัณฑ์ใหม่ของ Microsoft เดี๋ยวนี้เป็นแบบนี้หมด รู้สึกได้ถึง ความหยาบและเร่งรีบ เหมือนเอามาแปะรวมกันแบบขอไปที

  • คำว่า "Confabulate" นี่แหละตรงกว่า แต่ไม่เข้าใจว่าทำไมถึงลงเอยด้วยการใช้ "Hallucinate" กันเป็นหลัก
    เวลาจะอธิบายปรากฏการณ์ที่ AI สร้างผลลัพธ์เท็จที่ดูเหมือนจริง

    • ที่จริงจะใช้คำไหนก็ตาม LLM ก็แค่ "แต่งขึ้นมา" อยู่ดี
      ต่อให้ตอบถูก มันก็เป็นเพียงการสร้างผลลัพธ์แบบบังเอิญจากข้อมูลฝึกเท่านั้น
      คำว่า "Confabulate" ยิ่งไม่เหมาะ เพราะมันสื่อถึงการเติมช่องว่างของความทรงจำ
    • ตามนิยามในวิกิพีเดีย confabulate คือ "การสร้างความทรงจำที่บิดเบือน" แต่ LLM ไม่มีความทรงจำ มันแค่ เดาสดๆ ตรงนั้น
      เพราะงั้นคำว่า "guess" น่าจะตรงกว่า
    • ตอนเคยใช้ Whisper AI รู้สึกว่าคำว่า "hallucination" เหมาะมาก
      เพราะช่วงแรกมันแปลได้ดีอยู่ แต่จู่ๆ ก็เริ่ม พูดอะไรเพ้อเจ้อออกมา
    • น่าสนใจที่ในภาษาสเปน confabular แปลว่า "สมคบคิด"
      รากศัพท์ละตินเดิมมีความหมายแค่ว่า "พูดคุยร่วมกัน" แต่แต่ละภาษาก็พัฒนาความหมายไปคนละทาง
    • แม้ทั้งสองคำจะไม่สมบูรณ์แบบ แต่ confabulate ก็ยัง ใกล้เคียงกว่าเล็กน้อย

  • Microsoft ได้เปรียบมากจากการเป็นพาร์ตเนอร์ระยะแรกกับ OpenAI แต่ตอนนี้ แทบไม่มีตัวตนในตลาด AI ฝั่งผู้บริโภค
    Copilot ไม่ถูกพูดถึงควบคู่กับ Claude หรือ ChatGPT
    ถึงอย่างนั้น ด้วยการถือหุ้นใน OpenAI พวกเขาก็น่าจะยังได้ประโยชน์อยู่ในแง่ มูลค่าประเมิน

    • Copilot ไม่ใช่โมเดล แต่เป็นแค่ ป้ายแบรนด์
      ต่อให้ Clippy ยังอยู่ ทุกวันนี้มันก็คงถูกเรียกว่า Copilot เหมือนกัน
    • ดูเหมือนว่า Microsoft จะ ยอมแพ้ตลาดพีซีสำหรับผู้บริโภค ไปแล้ว
      ที่เหลืออยู่มีแค่เกมเมอร์กับตลาดองค์กร และผู้ใช้ในองค์กรก็แทบไม่มีสิทธิ์ออกความเห็นเรื่องการตั้งค่าเดสก์ท็อป
    • เมื่อคำว่า Copilot ถูก ใช้พร่ำเพรื่อจนกลายเป็นคำแทน AI ไปแล้ว ตอนนี้มันก็ไม่เหลือทั้งความหมายและประโยชน์ใช้งาน