เราอยู่ในฟองสบู่ AI หรือไม่? มองเห็นภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานเทียบกับฮายป์

การเพิ่มขึ้นของ AI ได้กระตุ้นให้เกิดการลงทุนจำนวนมาก การนวัตกรรมที่รวดเร็ว และความสนใจจากสาธารณชนอย่างมาก สภาพเหล่านี้เกือบจะทำให้เกิดคำถามที่คุ้นเคย: เราอยู่ในฟองสบู่ AI หรือไม่?

เป็นข้อกังวลที่ยุติธรรม ช่วงเวลาแห่งความตื่นเต้นทางเทคโนโลยีได้ตามมาด้วยการแก้ไขที่เจ็บปวด โดยเฉพาะเมื่อคาดหวังวิ่งหนีจากพื้นฐาน แต่การตอบคำถามนี้ต้องแยกแยะระหว่างฮายป์ที่มองเห็นได้และระบบที่ซ่อนอยู่ภายใต้ และพื้นฐานการอภิปรายในประวัติศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ และความเป็นจริงของโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นพลังงานให้กับ AI จริงๆ

เมื่อคุณทำเช่นนั้น ภาพที่เห็นจะดูซับซ้อนกว่าเรื่องราวฟองสบู่ที่บอกเป็นนัย

1. ความแตกต่างที่สำคัญ: โครงสร้างพื้นฐานเทียบกับแอปพลิเคชัน

การอภิปรายส่วนใหญ่เกี่ยวกับ “ฟองสบู่ AI” มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่คนเห็นในระดับแอปพลิเคชัน รวมถึงการระดมทุนจากบริษัทอย่าง OpenAI, Anthropic และ xAI ที่มีการประกาศการระดมทุนอย่างรวดเร็วเพียงไม่กี่เดือนเท่านั้น จากนั้นยังมีการแสดงตัวอย่าง AI ที่มีการแชร์อย่างกว้างขวางในโซเชียลมีเดียและข้อกล่าวอ้างที่กว้างขวางเกี่ยวกับ AI ทั่วไปหรือผลลัพธ์ที่มีมูลค่าหลายล้านเหรียญก่อนที่รายได้จะตามทัน

ชั้นนี้ของอุตสาหกรรมเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วเนื่องจากได้รับแรงผลักดันจากเรื่องราว ความคาดหวัง และจิตวิทยาของนักลงทุน บริษัทแอปพลิเคชันสามารถเพิ่มขึ้นในความสนใจได้อย่างรวดเร็วเหมือนกับที่พวกเขาลดลงจากความนิยม เรื่องราวมักจะขยายใหญ่กว่าพื้นฐานทางธุรกิจที่แท้จริง และเนื่องจากส่วนนี้เป็นส่วนที่มองเห็นได้มากที่สุดของเศรษฐกิจ AI จึงกลายเป็นจุดอ้างอิงโดยปริยายสำหรับการอ้างว่าภาคส่วนนี้มีความตื่นเต้นมากเกินไป

แต่โครงสร้างพื้นฐานการคำนวณทำงานในความเป็นจริงที่แตกต่างออกไป ซึ่งถูกกำหนดโดยฟิสิกส์ เศรษฐศาสตร์ และข้อจำกัดความสามารถที่เข้มงวด

โครงสร้างพื้นฐานการคำนวณถูกกำหนดโดยแรงผลักดันที่วัดได้: GPU ที่สร้างรายได้ต่อชั่วโมงโดยการรัน AI workloads ความพร้อมและต้นทุนของพลังงาน อัตราการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และความต้องการการฝึกอบรมและการอนุมานที่เพิ่มขึ้นเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น การใช้งาน ไม่ใช่ความเห็น คือสิ่งที่กำหนดว่าชั้นนี้ทำงานหรือไม่

ที่ที่แอปพลิเคชันเพิ่มขึ้นและลดลงตามการรับรู้ โครงสร้างพื้นฐานถูกยึดเหนี่ยวโดยความต้องการที่ยั่งยืน สิ่งนี้เป็นเหตุผลที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐานไม่แสดงพฤติกรรมเหมือนกับชั้นของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่อฟองสบู่ มันแสดงพฤติกรรมเหมือนกับโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าระหว่างการเปลี่ยนแปลงหรือโครงสร้างพื้นฐานไฟเบอร์ระหว่างการระเบิดของอินเทอร์เน็ต มันเป็นระบบพื้นฐานที่ความต้องการถูกขับเคลื่อนโดยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากกว่าความเห็นของนักลงทุน

2. สิ่งที่ประวัติศาสตร์แสดงให้เห็นจริงๆ

การมองย้อนกลับไปที่เทคโนโลยีทั่วไปในอดีตเปิดเผยรูปแบบที่สม่ำเสมอและซ้ำกัน: การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่สำคัญเริ่มต้นด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งเกิดขึ้นหลายปีก่อนที่ผลผลิตจะปรากฏในเศรษฐกิจ

ทางรถไฟต้องการการลงทุนขนาดใหญ่หลายทศวรรษก่อนที่จะเปลี่ยนแปลงการค้า Electricity ต้องการการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีค่าใช้จ่ายสูงก่อนที่โรงงานจะสามารถจัดระเบียบใหม่โดยรอบพลังงานไฟฟ้าได้อย่างเต็มที่ โทรคมนาคม โครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ต ระบบโทรศัพท์มือถือ และการประมวลผลแบบคลาวด์ ทั้งหมดนี้ติดตามเส้นทางเดียวกัน ในแต่ละกรณี การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้นก่อนที่การปรับปรุงผลผลิตจะตามมา

จากภายนอก ช่วงเวลาดูเหมือนฟองสบู่ ในการย้อนกลับมอง มันเป็นช่วงการ설치ที่จำเป็น การสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีค่าใช้จ่ายสูงซึ่งวางรากฐานสำหรับการเติบโตทางเศรษฐกิจหลายทศวรรษ

แผนภูมิของ Goldman Sachs ที่เผยแพร่กว้างขวางนี้แสดงให้เห็นปรากฏการณ์นี้อย่างชัดเจน:

การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้นหลายปีก่อนที่ผลผลิตที่วัดได้จะตามมา AI ในปัจจุบันตามเส้นทางเดียวกันเกือบจะแม่นยำ

การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันถูกขับเคลื่อนโดยบริษัทที่แตกต่างจากบริษัทในยุค dot-com บริษัทที่มีมูลค่าสูงในยุค dot-com มีรายได้หรือไม่มีรายได้เลย ในทางกลับกัน บริษัทที่มีอำนาจหลักที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มขึ้นของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปัจจุบัน เช่น Microsoft, Google, Meta และ Amazon เป็นบริษัทที่มีผลกำไรสูงและมีกระแสเงินสดที่เกิดซ้ำจากธุรกิจที่มีอยู่แล้ว เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์ การโฆษณา และซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร

การลงทุน AI ของพวกเขาได้รับการสนับสนุนจากผลกำไรจากการดำเนินงาน ไม่ใช่หนี้ที่เกิดจากความจำเป็น ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ มันลดความอ่อนไหวของระบบอย่างมาก และทำให้การลงทุน CapEx ในปัจจุบันไม่ใช่การลงทุนที่ไม่สมเหตุสมผล แต่เป็นการลงทุนระยะยาวที่ตั้งใจ

3. ความต้องการการคำนวณเป็นโครงสร้าง ไม่ใช่การขับเคลื่อนโดยความเห็น

สิ่งที่ทำให้การเติบโตของ AI ในปัจจุบันมีความยืดหยุ่นพิเศษคือความต้องการการคำนวณไม่ได้ถูกขับเคลื่อนโดยความกระตือรือร้นในเรื่องราวเป็นหลัก แต่ถูกขับเคลื่อนโดยความต้องการทางเทคนิคที่ยังคงขยายตัวไม่ว่าความเห็นของตลาดจะเป็นอย่างไร

• ภาษี “การคิด” : โมเดล AI ใหม่ไม่เพียงแต่ค้นหาคำตอบเท่านั้น แต่ยังวิเคราะห์ความเป็นไปได้หลายพันรายการก่อนที่จะตอบกลับ สิ่งนี้สร้างความเป็นจริงใหม่ที่คำถามของผู้ใช้เพียงคำเดียวสามารถใช้การคำนวณได้ถึง 100 เท่าของการค้นหาทั่วไป

• การผลิตข้อมูลสังเคราะห์ : เราได้ใช้ข้อมูลคุณภาพสูงของมนุษย์ในการฝึกอบรมจนหมดแล้ว เพื่อให้ดีขึ้น เรากำลังใช้ GPU หลายร้อยตัวที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงเพียงเพื่อสร้างข้อมูลฝึกอบรมสำหรับโมเดลรุ่นต่อไป

• โครงสร้างพื้นฐานอธิปไตย : รัฐบาลกำลังซื้อการคำนวณสำหรับความมั่นคงแห่งชาติเหมือนกับที่พวกเขาซื้อพลังงานหรือระบบป้องกันประเทศ สิ่งนี้สร้างพื้นฐานความต้องการที่มั่นคงซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับความเห็นของตลาด

แรงผลักดันเหล่านี้มีอยู่โดยไม่ขึ้นอยู่กับว่าบริษัท AI ถูกมองเห็นอย่างไรในแต่ละไตรมาส แม้ว่าในช่วงการถดถอยของตลาด การใช้ GPU ยังคงสูงเพราะการทำงานยังคงเติบโตในความซับซ้อนและปริมาณ

การสร้างโครงสร้างพื้นฐานนี้เป็นสิ่งที่มีจริงในทางที่การเกิดฟองสบู่ที่เกิดจากความคาดหวังหลายครั้งไม่ใช่ GPU, เซิร์ฟเวอร์, ศูนย์ข้อมูล, โครงสร้างพื้นฐานพลังงาน และการนำ AI ไปใช้จริงเป็นสินทรัพย์ที่มีจริงซึ่งให้ผลผลิตที่วัดได้แล้ว ไม่เหมือนกับแนวคิด dot-com ที่อยู่ห่างไกลจากการใช้งานจริง ระบบ AI ได้ถูกฝังอยู่ในกระบวนการทำงานทั่วทั้งการพัฒนา ซอฟต์แวร์ การวิจัย การสนับสนุนลูกค้า การออกแบบ การจัดส่ง และการตัดสินใจ

ยังมีพลวัตการแข่งขันที่เกิดขึ้นซึ่งไปไกลกว่าตลาด รัฐบาลและองค์กรไม่สามารถเลือกที่จะไม่ลงทุนโดยไม่ต้องเสี่ยงต่อการแข่งขันในระยะยาว การตกหล่นในความสามารถในการคำนวณมักจะหมายถึงการตกหล่นในด้านนวัตกรรม การดึงดูดผู้มีพรสวรรค์ และการเข้าถึงเงินทุน

4. ฟองสบู่หรือจุดเปลี่ยน?

นักเศรษฐศาสตร์บางคนแยกแยะระหว่างสองประเภทของฟองสบู่ ฟองสบู่ทางการเงินไม่เหลืออะไรไว้หลังจากที่มันแตก ฟองสบู่จุดเปลี่ยนโดยตรงกับการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางเศรษฐกิจอย่างถาวร แม้ว่าเงินทุนจะถูกจัดสรรไม่ถูกต้องก็ตาม

ทางรถไฟ การให้พลังงาน และอินเทอร์เน็ตในช่วงแรกแสดงให้เห็นถึงความ过มันของการเกิดฟองสบู่ แต่ก็เปลี่ยนแปลงสังคมในลักษณะที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ การสูญเสียไม่ทำให้ความก้าวหน้าลดลง

การเติบโตของ AI มีลักษณะของฟองสบู่จุดเปลี่ยน มีฮายป์อยู่ที่ขอบและบางการลงทุนจะล้มเหลว แต่โครงสร้างพื้นฐานที่ถูกสร้างขึ้นนั้นเป็นของจริง ทนทาน และมีความจำเป็นมากขึ้นเรื่อยๆ แม้ว่ากระแสการลงทุนจะถูกบีบอัด ตลาดจะรวมตัว และแอปพลิเคชันเฉพาะจะล้มเหลว โครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังจะยังคงอยู่

5. ปัญหาในการประเมินค่าต่ำของมนุษย์

สุดท้าย มีความโน้มเอียงที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในการประเมินค่าต่ำของผลกระทบของเทคโนโลยีใหม่ๆ ต่อชีวิตประจำวัน เพียง 18 เดือนที่แล้ว สาธารณชนส่วนใหญ่ถูกนำเสนอ AI ผ่านเครื่องมืออย่าง ChatGPT ในปัจจุบัน สำหรับผู้ทำงานที่มีความรู้หลายคน มันยากที่จะจินตนาการถึงการทำงานโดยไม่มีการช่วยเหลือจาก AI

การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและยังคงอยู่ในช่วงแรก

จากมุมมองนั้น การเรียกสิ่งนี้ว่า “ฟองสบู่ AI” ผิดพลาดจุดสำคัญ สิ่งที่เรากำลังเห็นดูเหมือนฟองสบู่ที่มีความเกินจริงที่ไม่เชื่อมโยงกับความเป็นจริง และดูเหมือนช่วงการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อนของการปฏิวัติทางผลผลิตที่กำลังเกิดขึ้น

ความเห็นของสาธารณชนจะเปลี่ยนแปลงไปตามกระแส ตลาดจะถูกปรับให้เหมาะสม โครงสร้างพื้นฐานและนวัตกรรมที่เปิดใช้งานจะยังคงอยู่