OpenAI ขาดทุนปี 2025 พุ่งเกือบ 8 เท่า… รายจ่ายแตะ 3.4 หมื่นล้านดอลลาร์
(wheresyoured.at)- ตามเอกสารการเงินที่ผ่านการตรวจสอบ ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของบริษัท ของ OpenAI พุ่งจาก 5.09 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 เป็น 3.853 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2025
- ในปี 2025 แม้จะมี รายได้ 1.307 หมื่นล้านดอลลาร์ แต่ต้นทุนและค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเป็น 3.4 หมื่นล้านดอลลาร์ ทำให้ขาดทุนจากการดำเนินงาน 2.092 หมื่นล้านดอลลาร์
- ในกระบวนการเปลี่ยนผ่านจากองค์กรไม่แสวงหากำไรไปเป็นนิติบุคคลแสวงหากำไร ได้มีการรับรู้ผลขาดทุน 4.155 หมื่นล้านดอลลาร์จาก การเปลี่ยนแปลงมูลค่ายุติธรรมของส่วนได้เสียที่แปลงสภาพได้และหนี้สินจากวอร์แรนต์
- ค่าใช้จ่ายที่จ่ายให้ Microsoft สูงกว่าจำนวนเงินที่ได้รับจาก SoftBank และ Microsoft มาก ทำให้ ภาระด้านโครงสร้างพื้นฐานและการวิจัยพัฒนา ของ OpenAI ปรากฏชัดในงบการเงิน
- ณ สิ้นปี 2025 สินทรัพย์มีมูลค่าเกิน 5 หมื่นล้านดอลลาร์ และเกือบครึ่งเป็นเงินสด แต่ความเร็วในการเพิ่มขึ้นของผลขาดทุนยิ่งเพิ่มแรงกดดันต่อความสามารถในการทำกำไรและความยั่งยืน
ผลขาดทุนที่ขยายตัวตามเอกสารการเงินที่ผ่านการตรวจสอบ
- ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของบริษัท ของ OpenAI ในปี 2025 อยู่ที่ราว 3.85 หมื่นล้านดอลลาร์
- Financial Times ได้ตรวจสอบเอกสารการเงินที่ผ่านการตรวจสอบดังกล่าวโดยอิสระ
- เมื่อเทียบกับผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของบริษัท 5.09 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ผลขาดทุนในปี 2025 สูงขึ้นเกือบ 8 เท่า
ตัวเลขการเงินปี 2024
- ในปี 2024 OpenAI มี รายได้ 3.7 พันล้านดอลลาร์ ต้นทุนและค่าใช้จ่าย 1.248 หมื่นล้านดอลลาร์ และขาดทุนจากการดำเนินงาน 8.78 พันล้านดอลลาร์
- รายได้: 3.7 พันล้านดอลลาร์
- ต้นทุนขาย: 2.65 พันล้านดอลลาร์
- วิจัยและพัฒนา: 7.81 พันล้านดอลลาร์
- การขายและการตลาด: 1.11 พันล้านดอลลาร์
- ทั่วไปและบริหาร: 907 ล้านดอลลาร์
- ต้นทุนและค่าใช้จ่ายรวม: 1.248 หมื่นล้านดอลลาร์
- ขาดทุนจากการดำเนินงาน: 8.78 พันล้านดอลลาร์
- เมื่อนับรวมรายได้ดอกเบี้ยและค่าใช้จ่ายดอกเบี้ย เป็นต้น ผลขาดทุนสุทธิอยู่ที่ 8.84 พันล้านดอลลาร์
- จากจำนวนนี้ 3.74 พันล้านดอลลาร์ถูกจัดประเภทเป็น ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของส่วนทุนที่ไม่มีอำนาจควบคุม ทำให้ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของบริษัทอยู่ที่ 5.09 พันล้านดอลลาร์
- ความหมายของการตัดค่าใช้จ่าย 3.74 พันล้านดอลลาร์ออก และวิธีการปรับปรุงทางบัญชีดังกล่าว ยังไม่ชัดเจน
ตัวเลขการเงินปี 2025
- ในปี 2025 OpenAI มี รายได้ 1.307 หมื่นล้านดอลลาร์ ต้นทุนและค่าใช้จ่าย 3.4 หมื่นล้านดอลลาร์ และขาดทุนจากการดำเนินงาน 2.092 หมื่นล้านดอลลาร์
- รายได้: 1.307 หมื่นล้านดอลลาร์
- ต้นทุนขาย: 7.5 พันล้านดอลลาร์
- วิจัยและพัฒนา: 1.918 หมื่นล้านดอลลาร์
- การขายและการตลาด: 5.73 พันล้านดอลลาร์
- ทั่วไปและบริหาร: 1.57 พันล้านดอลลาร์
- ต้นทุนและค่าใช้จ่ายรวม: 3.4 หมื่นล้านดอลลาร์
- ขาดทุนจากการดำเนินงาน: 2.092 หมื่นล้านดอลลาร์
- ปี 2025 เป็นปีที่ OpenAI เปลี่ยนผ่านจากองค์กรไม่แสวงหากำไรไปเป็นนิติบุคคลแสวงหากำไร และในกระบวนการนี้เกิดผลขาดทุน 4.155 หมื่นล้านดอลลาร์จาก การเปลี่ยนแปลงมูลค่ายุติธรรมของส่วนได้เสียที่แปลงสภาพได้และหนี้สินจากวอร์แรนต์
- เมื่อนับรวมปัจจัยขนาดเล็ก เช่น รายได้ดอกเบี้ยและค่าใช้จ่ายดอกเบี้ย ผลขาดทุนสุทธิอยู่ที่ 6.035 หมื่นล้านดอลลาร์
- หลังจากนั้นมีการตัดออก 1.787 หมื่นล้านดอลลาร์เป็น ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของส่วนทุนที่ไม่มีอำนาจควบคุม และ 3.95 พันล้านดอลลาร์เป็น ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของส่วนได้เสียที่ไม่มีอำนาจควบคุมซึ่งไถ่ถอนได้ ทำให้ผลขาดทุนสุทธิส่วนที่เป็นของบริษัทอยู่ที่ 3.853 หมื่นล้านดอลลาร์
- ณ สิ้นปี 2025 OpenAI มีสินทรัพย์มากกว่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์เล็กน้อย และเกือบครึ่งหนึ่งเป็นเงินสด
จำนวนเงินที่เกี่ยวข้องกับ SoftBank·Microsoft
- ในปี 2025 OpenAI ได้รับ 867 ล้านดอลลาร์ จาก SoftBank และ 303 ล้านดอลลาร์จาก Microsoft
- ในปีเดียวกัน ค่าใช้จ่ายที่จ่ายให้ Microsoft รวม 1.72 หมื่นล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายด้านวิจัยและพัฒนา: 1.059 หมื่นล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนขาย: 6.047 พันล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายด้านการขายและการตลาด: 527 ล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายทั่วไปและบริหาร: 42 ล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายด้านวิจัยและพัฒนา 1.059 หมื่นล้านดอลลาร์มีความเป็นไปได้สูงว่าจะหมายถึงต้นทุนการฝึกโมเดลของ OpenAI แต่ชื่อรายการในเอกสารคือ “Research and development”
- ณ สิ้นปี 2025 OpenAI มี หนี้สินต่อ Microsoft 3.64 พันล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายค้างจ่ายและหนี้สินหมุนเวียนอื่น: 21 ล้านดอลลาร์
- หนี้สินไม่หมุนเวียน: 58 ล้านดอลลาร์
ภาระที่ยังคงอยู่ต่อความสามารถในการทำกำไร
- ผลขาดทุน 3.853 หมื่นล้านดอลลาร์ของ OpenAI ในปี 2025 มีขนาดใหญ่กว่าปี 2024 มาก
- ต้นทุนและค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเป็น 3.4 หมื่นล้านดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่ารายได้ 1.307 หมื่นล้านดอลลาร์อย่างมาก
- เมื่อผลขาดทุนขยายตัวอย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับปีก่อน ประเด็นที่ว่า OpenAI จะสร้างความยั่งยืนและความสามารถในการทำกำไรได้หรือไม่จึงยิ่งสำคัญขึ้น
1 ความคิดเห็น
ความเห็นจาก Hacker News
ถ้าลองคำนวณคร่าวๆ Alphabet มีมูลค่าบริษัทประมาณ 4.5 ล้านล้านดอลลาร์ / รายได้ประมาณ 4.03 แสนล้านดอลลาร์ คิดเป็นราว 11 เท่าของรายได้, Microsoft อยู่ที่ประมาณ 2.9 ล้านล้านดอลลาร์ / 2.82 แสนล้านดอลลาร์ คิดเป็นราว 10 เท่า แต่ OpenAI อยู่ที่ประมาณ 8.5 แสนล้านดอลลาร์ / 1.3 หมื่นล้านดอลลาร์ คิดเป็นราว 65 เท่า
เลยสงสัยว่าตรรกะนี้ตั้งอยู่ได้อย่างไร
ส่วนบริษัท 2 ก็มีรายได้ 1 พันล้านดอลลาร์เหมือนกัน แต่รายได้เท่าเดิมทั้งปีก่อนและสองปีก่อน แบบนี้ควรมองว่าทั้งสองบริษัทมีมูลค่าเท่ากันหรือ?
ตรงนี้ผมสับสนนิดหน่อย ต้นทุนขายต่ำกว่ารายได้เป็นสัญญาณที่ดี และสาเหตุหลักของการขาดทุนก็คือค่าใช้จ่ายด้านวิจัยและพัฒนา ซึ่งในอุตสาหกรรมแบบนี้ก็ดูเป็นเรื่องปกติ
แต่ถ้าจำกัดแค่ OpenAI ก็เหมือนมีปัญหาอยู่บ้าง เป็นผู้นำมาก่อนและใช้เงินวิจัยพัฒนาเยอะ แต่กลับเสียความได้เปรียบไปมาก ทั้งที่ดูเหมือน Anthropic จะเปิดโอกาสให้จากความผิดพลาดด้าน PR แปลกๆ ของตัวเอง
ถ้าขยายไปมองทั้งอุตสาหกรรม ตัวเลขนี้ดูออกไปทางบวกมากกว่าลบ ถ้าไม่ได้ตั้งสมมติฐานว่าหากจะเพิ่มรายได้ก็ต้องเพิ่มค่าใช้จ่ายวิจัยและพัฒนาไปเรื่อยๆ ตลอดกาล อุตสาหกรรม AI ก็ดูเหมือนกำลังเข้าสู่เส้นทางสู่การทำกำไรในระยะยาว
ยังไม่รู้ว่า AI จะครอบคลุมทุกอย่างได้จริงอย่างที่มันอ้างหรือไม่ หรือจะกลายเป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้อย่างมีสุขภาพดีมากกว่า คล้ายกับที่ Uber เปลี่ยนจาก “จะให้โลกขับเคลื่อนด้วยรถไร้คนขับ” มาเป็น “เราหาวิธีทำเงินจากการส่งอาหาร ส่งของ และส่งคนถึงจุดหมายได้แล้ว แถมยังมีโฆษณาด้วย”
เหมือนบอกว่ารถคันนี้ดี ถ้าไม่นับว่าไม่มีเครื่องยนต์ แล้วพอรู้จริงๆ กลับพบว่าไม่มีล้อด้วย
มีอนาคตอยู่ 3 แบบ เรียงจากแฟนตาซีที่สุดก่อนคือ: 1) ถ้าใครสักคนทำ AGI ได้ เศรษฐศาสตร์ของแต่ละบริษัทก็แทบไม่มีความหมายแล้ว 2) LLM อาจพัฒนาแบบวนซ้ำต่อเนื่องได้เหมือนการพัฒนาชิป จึงต้องใช้ค่าใช้จ่ายวิจัยและพัฒนาต่อไปเรื่อยๆ และถ้าไม่อยู่แถวหน้าลูกค้าก็จะไปใช้คู่แข่งหรือทางเลือกแบบเปิด/รันเองในเครื่อง 3) ถ้าความสามารถของ LLM ไปถึงจุดอิ่มตัวแล้วการปรับปรุงเพิ่มมีน้อยมาก โมเดลแบบเปิด/รันเองในเครื่องก็จะไปถึงจุดอิ่มตัวเดียวกันอย่างรวดเร็ว ทำให้โอกาสทางธุรกิจนอกเหนือจาก hyperscaler หายไป
ถ้าถึงจุดที่ต้องทำ IPO เพื่อหาเงินก็น่าจะเห็นภาพชัดขึ้น แต่ผมคงไม่ลงทุนในธุรกิจนี้
เลยอดคิดไม่ได้ว่า OpenAI ตั้งใจปล่อยข้อมูลนี้เองหรือเปล่า เพราะมันลบความกังวลใหญ่ที่สุดอย่างเรื่องขายโทเคนแบบขาดทุนทิ้งได้ในทีเดียว
HSBC มองว่า หาก OpenAI จะมีกำไร ภายในปี 2030 ต้องเพิ่มรายได้จาก 1.3 หมื่นล้านดอลลาร์เป็น 2 แสนล้านดอลลาร์ และยังต้องหาเพิ่มอีก 2.04 แสนล้านดอลลาร์
Uber พยายามครองอุตสาหกรรมเดิมโดยยังลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญไม่ได้ แล้วให้เหตุผลด้วยการเดิมพันก้อนใหญ่เรื่องวิจัยและพัฒนารถไร้คนขับ ส่วน OpenAI มีผลิตภัณฑ์แกนหลักอยู่แล้ว แต่ก็เสี่ยงสูงต่อการกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เพราะโมเดลโอเพนซอร์ซตามทันภายในราว 6 เดือน
พูดตามตรง ผมมองว่าตัวเลขแทบไม่สำคัญเลย ในช่วงปี 2024~2025 มีเรื่องมากมายอย่าง AI จะมาแทนนักเขียน คนทำหนัง หรืออะไรอย่าง Sora จะมาแทนโซเชียลมีเดีย แต่หลายอย่างในนั้นก็ไปไม่รอด
พอถึงปลายปี 2025 สิ่งที่มี product-market fit จริงๆ คือ coding agent มันใช้งานได้จริง และทำงานที่สร้างรายได้ได้
เพราะงั้นเรื่องที่เหลือก็เป็นแค่การถกเชิงวิชาการ การขาดทุนในปี 2025 เป็นเรื่องปกติ เทคโนโลยีมันน่าทึ่งและดูเหมือนสักวันจะสร้างสิ่งใหญ่ได้ แต่ยังไม่มีของที่คนยอมจ่ายเงินจริง ตอนนี้มีของแบบนั้นแล้ว ดังนั้น OpenAI จะขาดทุนไปเท่าไรในปี 2025 จึงไม่ได้สำคัญขนาดนั้น
ตอนนี้เรื่องสำคัญมีแค่ว่า Anthropic แข่งขันได้มากแค่ไหนในผลิตภัณฑ์นี้ และเมื่อบริษัทต่างๆ ใช้ AI agent สำหรับงานเขียนโค้ดแล้ว เศรษฐศาสตร์จะออกมาเป็นอย่างไร ผมคิดว่าข้อถกเถียงเรื่องขาดทุนจาก inference แทบจบไปแล้ว
รายได้เพิ่มขึ้นประมาณ 3.5 เท่าจาก 3.7 พันล้านดอลลาร์เป็น 13.07 พันล้านดอลลาร์ และผลขาดทุนจากการดำเนินงานเพิ่มขึ้นประมาณ 2.4 เท่าจากราว 8.8 พันล้านดอลลาร์เป็นราว 20.9 พันล้านดอลลาร์
ดูเหมือนจะไม่ใช่ สถานการณ์วันสิ้นโลก
เงินที่ต้องระดมมาเพื่อรองรับการขาดทุนหลังปี 2026 คือ 2.5 แสนล้านดอลลาร์ ตอนนี้ระดมมาได้แล้วราว 1.2 แสนล้านดอลลาร์ แต่เงินจ่ายล่วงหน้ามีเพียง 2.5 หมื่นล้านดอลลาร์ และที่เหลือผูกกับ milestone ดังนั้นยังขาดอยู่อีกราว 1.25 แสนล้านดอลลาร์
โครงสร้างนี้จะเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อ OpenAI ยังเป็น บริษัทดาวเด่นด้านการระดมทุน ต่อไป ไม่ใช่สถานการณ์วันสิ้นโลก แต่ก็เสี่ยง และอาศัยสมมติฐานว่าแนวโน้มระยะสั้นจะต่อเนื่องไปเป็นเส้นโค้งระยะยาว
สุดท้ายประเด็นสำคัญคือ จุดคุ้มทุน ที่เส้นทั้งสองจะมาบรรจบกันอยู่ตรงไหน หากมันอยู่ไกลเกินไป บริษัทอาจตายก่อนจะไปถึงจุดนั้นได้ แทบทุกบริษัทจะมีกำไรได้สักวันหนึ่ง แต่หลายแห่งต้องคอยอัดฉีดเงินสดต่อไปเพื่อเปิดไฟให้ติดอยู่
เหมือนคำกล่าวเก่าของวงการการบิน ถ้ามีแรงขับมากพอ อิฐก็ลอยได้ แต่นั่นไม่ได้แปลว่าอิฐจะกลายเป็นเครื่องบิน
เพียงแต่ตลาดเคยคาดหวังกับบริษัทเหล่านี้ไว้สูงกว่านั้นมาก
ดูเหมือนพาดหัวจะพลาดบางส่วนไป ความขาดทุนจริงคือ 6 หมื่นล้านดอลลาร์ และมีการตัด 1.7 หมื่นล้านดอลลาร์ออกจากตัวเลขกำไรขาดทุนสุทธิสุดท้าย
หากอ้างโพสต์ใน Reddit นี่คือการตัด ค่าใช้จ่าย 17.87 พันล้านดอลลาร์ ในรายการ “ผลขาดทุนสุทธิที่เป็นของส่วนทุนที่ไม่มีอำนาจควบคุม”
ตอนท้ายของบทความก่อนหน้าของ Ed(https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/) เขาโปรยข่าวนี้ว่าเป็น “เรื่องที่อาจทำให้ฟองสบู่ AI แตก” และ “ถ้าผมจินตนาการถึงสิ่งที่แย่ที่สุดที่อาจได้รับ มันก็คงเกือบจะตรงนั้น”
แต่ข่าวนี้ไม่เข้าเงื่อนไขนั้นไม่ว่ามองตามเกณฑ์ไหน การที่ OpenAI ขาดทุนหลายพันล้านดอลลาร์ไม่ใช่ข่าวที่น่าตกใจ และไม่ว่าจะเป็นฝั่งมองบวกหรือสงสัยใน AI ก็น่าจะสมมติเรื่องนี้ไว้อยู่แล้ว
กลับกัน เมื่อดูเงินสด 2.5 หมื่นล้านดอลลาร์ที่รายงานไว้ตรงนี้และเงิน 1.22 แสนล้านดอลลาร์ที่ระดมได้ในเดือนมีนาคม ต่อให้ OpenAI ล้มเหลว ก็ดูเหมือนว่าจะไม่พังลงภายใน 1-2 ปีข้างหน้าอยู่ดี ซึ่งก็ไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับฟองสบู่ AI โดยรวมมากนัก
อีกทั้ง Codex เปิดตัวในปีนี้และดันรายได้ขึ้นมาก ขณะที่การเพิ่มขึ้นของต้นทุนดำเนินงานก็ยังไม่แน่นอน จึงยากจะเอาการเงินปี 2025 ไปคาดต่อหลังปี 2026
ตอนที่เขาบอกว่า “สิ่งที่แย่ที่สุดที่ผมอาจได้รับ” ผมคิดว่าจะเป็นหลักฐานแบบที่ Ed ชอบพูดว่า inference/Codex ไม่ทำกำไรในระดับพื้นฐาน แต่ข้อมูลตรงนี้ก็ยังไม่พอจะสนับสนุนข้ออ้างนั้น รายได้ยังมากกว่าต้นทุนขาย และตัวขาดทุนหลักก็ถูกแยกออกมาอย่างชัดเจน
ปัญหาคือเมื่อไหร่ที่ลูกค้าเริ่มลดการใช้ token ลง OpenAI จะอยู่รอดได้หรือไม่ ธุรกิจ inference ล้วน ๆ อาจทำกำไรได้ แต่ OpenAI ไม่ได้ทำแค่ธุรกิจแบบนั้น OpenAI มีผู้ใช้ 1 พันล้านคนที่ทำให้บริษัทขาดทุน
ที่ตอนนี้ดูยังไม่ทำกำไร เป็นเพราะการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมหาศาลเพื่อสร้าง data center
คนที่มองว่า inference ไม่ทำกำไร กำลังสับสนต้นทุนคอมพิวต์ทั้งหมดว่าเป็นต้นทุน inference ทั้งที่จริงต้องแยกคอมพิวต์สำหรับการฝึกกับคอมพิวต์สำหรับ inference ออกจากกัน
คำถามที่ใหญ่กว่าคือการฝึกจะช้าลงเมื่อไร หรือจะช้าลงจริงหรือไม่ ถ้า LLM ไปถึงช่วงราบสูงแล้ว จากจุดนั้น inference จะเกือบเป็นกำไรล้วนเมื่อคุณถือครองทรัพยากรคอมพิวต์ไว้แล้ว เหลือเพียงรอบเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ทุก 3-5 ปี
ช่วงเวลาที่ LLM ไปชนทางตันในด้านความสามารถขั้นสูงกว่าต่างหากที่เป็นปัญหาสำหรับแล็บวิจัยต่าง ๆ hyperscaler cloud เดิมที่มีอยู่แล้ว หากมีสิทธิ์เข้าถึงโมเดล ก็สามารถรัน inference ได้ทั้งวัน และไม่จำเป็นต้องใช้ OpenAI หรือ Anthropic มูลค่าทั้งหมดของ frontier lab ขึ้นอยู่กับการนำหน้า เส้นโค้งการกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ ถ้ารักษาช่วงเวลานั้นไว้ไม่ได้ก็จบ
ผมคิดว่าความต่างนั้นมีความหมาย
บทความที่เกี่ยวข้อง: https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
ใช้แหล่งเดียวกันแต่ตอบอย่างตรงไปตรงมามากกว่า และ Ed Zitron ไม่ได้พูดถึงส่วนนี้
มูลค่า OpenAI ที่สูงขึ้นทำให้มูลค่าสิทธิของนักลงทุนเพิ่มขึ้นด้วย จึงเกิดต้นทุนราว 3 หมื่นล้านดอลลาร์ และดูเหมือนว่าจะไม่เกิดซ้ำหลังการปรับโครงสร้าง
หากตัดต้นทุนนี้ รวมถึงค่าตอบแทนหุ้นพนักงานและต้นทุนที่ไม่ใช่เงินสดอย่าง computing credit ของ Microsoft ออกไป OpenAI จะขาดทุน 8 พันล้านดอลลาร์
ไม่รู้จะจัดการกับงานเขียนของ Ed Zitron ยังไงดี เขาไม่แม่นยำอย่างรุนแรงมานานแล้วและชอบอ้างอะไรสุดโต่งอยู่บ่อยๆ
บรรยากาศตอนนี้เหมือนทุกคนเมินคำทำนายห่วยๆ ของปีก่อน แต่กลับรับ “บทวิเคราะห์” ของปีนี้ราวกับเป็นวจนะศักดิ์สิทธิ์
เขาทำนายหายนะมาอย่างต่อเนื่องหลายปีแล้ว และก็แปลกที่ HN ยังให้ความน่าเชื่อถือกับเรื่องนี้อยู่
เมื่อประมาณหนึ่งสัปดาห์ก่อน เขาพูดว่า “หนึ่งในแหล่งข่าวของผมเอาเรื่องที่อาจทำให้ฟองสบู่ AI แตกมาบอกผม เขานำข้อมูลนี้มาให้ผมเพราะผมได้แสดงให้เห็นว่าผมห่วงใยอุตสาหกรรมนี้และผู้คนในนั้นอย่างจริงใจ ถ้าคุณสงสัยว่าเรื่องนี้คืออะไร มันคือข้อมูลที่ผมต้องการมาหลายปี และมันถูกส่งมาในแบบที่ผมอยากได้มาตลอด ผมจะจัดการมันด้วยความเคารพยำเกรงที่เหมาะสม ถ้าคุณจินตนาการถึงสิ่งที่เลวร้ายที่สุดที่ผมอาจได้รับ คุณก็แทบจะเดาถูก มันจะออกมาในอีก 2 สัปดาห์ และมีโอกาสสูงที่จะมีทั้งพอดแคสต์ จดหมายข่าว และรายงานติดตามผล มันจะคุ้มค่า และคุณจะช็อกกับสิ่งที่ผมรายงาน”
นี่มัน เหยื่อล่อระดับ QAnon ชัดๆ เขาใช้ลูกไม้นี้มาพักใหญ่แล้ว แต่ก็ยังมีคนจำนวนมากที่จับไม่ได้
ไม่เข้าใจว่าทำไมบทความแบบนี้ถึงยังถูกโพสต์ขึ้นมาเรื่อยๆ