ความเจริญรุ่งเรืองของ AI ไม่ได้ล้มเหลว แต่การประมวลผล AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างแน่นอน

อย่ากลัว AI ที่น่ากลัวเกินไป พวกเขากำลังคิดว่าความเจริญรุ่งเรืองของการลงทุน AI อาจจะผ่านไปแล้ว และการลงทุนในระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและ GPU ที่มีราคาแพงอาจจะไม่ได้ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และความคาดหวังสำหรับยุค AI ควรจะถูกปรับลดลง

แต่ถ้าคุณมองใกล้ๆ กับแผนการของบริษัทขนาดใหญ่ การลงทุนใน AI ยังคงมีชีวิตชีวา Meta, Amazon (AMZN ), Microsoft (MSFT ) และ Google ได้เพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยี AI ของตนเอง โดยรวมแล้วมีการลงทุนมากกว่า 300 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ตามรายงานล่าสุด ใน Financial Times ซีอีโอของ Microsoft Satya Nadella กล่าวว่า Microsoft อาจใช้จ่าย 80 พันล้านดอลลาร์ในการลงทุน AI ในปีนี้

นี่ไม่ใช่เสียงของความเจริญรุ่งเรืองของ AI ที่ล้มเหลว แต่มีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับการใช้จ่ายเงินในการใช้งาน AI หลังจากที่บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งได้ประกาศว่าพวกเขากำลังเห็นความต้องการที่ชัดเจนสำหรับการประมวลผล AI ที่มากขึ้น แต่ในปี 2025 บริษัทเหล่านั้นถูกเรียกต่อหน้าสาธารณชนโดยสื่อธุรกิจว่าพวกเขากำลังสร้างความตื่นเต้นเกินไปเกี่ยวกับ AI

ทำไมจึงมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากความหวังไปสู่ความกังวล คำตอบสามารถพบได้บางส่วนในความเจริญรุ่งเรืองของ AI ใหม่จากประเทศจีน แต่เพื่อเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นจริงๆ และสิ่งที่หมายถึงการลงทุน AI และโปรแกรมเทคโนโลยีในอนาคต เราต้องยอมรับว่ายุค AI กำลังเปลี่ยนแปลงไปสู่ระยะใหม่ของการ.evolve

การค้นหาความจริง

โดยทั่วไปแล้วโลกได้รู้จักกับ DeepSeek บริษัท AI จากจีนที่ประกาศว่าพวกเขาสามารถใช้เครื่องมือการอนุมานและเหตุผลเชิงสถิติในการฝึกโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพสูงได้มากขึ้นและต้นทุนต่ำกว่าบริษัทอื่นๆ

โดยเฉพาะ DeepSeek อ้างว่าเทคนิคของพวกเขาสามารถลดจำนวน GPU ที่ต้องการ (เพียง 2,048 GPU) และลดความต้องการ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูง (Nvidia (NVDA ) H800s) เมื่อเทียบกับบริษัทอื่นๆ ที่ต้องการ GPU จำนวนมาก (Nvidia H100s) เพื่อฝึกโมเดลของตน ในด้านต้นทุน การประหยัดต้นทุนของ DeepSeek คือการลงทุนเพียง 6.5 ล้านดอลลาร์ในการฝึกโมเดล R1 ของตนเอง เมื่อเทียบกับการลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ของ OpenAI ในการฝึก ChatGPT

ควรทราบว่าผู้เชี่ยวชาญหลายคนได้สงสัยเกี่ยวกับการอ้างสิทธิ์ของ DeepSeek แต่ความเสียหาย đãเกิดขึ้นแล้ว เนื่องจากข่าวเกี่ยวกับเทคนิคใหม่ของพวกเขาทำให้หุ้นของบริษัทขนาดใหญ่และบริษัทที่ผลิต GPU ที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ของพวกเขาลดลงอย่างมาก

อย่างไรก็ตาม มีหลายจุดที่สำคัญที่ถูกมองข้ามในความวุ่นวาย นั่นคือความเข้าใจที่ว่า DeepSeek ไม่ได้ “คิดค้น” วิธีใหม่ในการใช้งาน AI และสิ่งที่ AI เอก오ซิสเต็มได้รู้อยู่แล้วว่าการลงทุน AI ต้องเปลี่ยนแปลงไปในอนาคต

เกี่ยวกับเทคนิคของ DeepSeek ความคิดของการใช้เครื่องมือการอนุมานและเหตุผลเชิงสถิติไม่ใช่สิ่งใหม่ การใช้เหตุผลเชิงสถิติเป็นหนึ่งในแนวคิดที่กว้างกว่าของการอนุมานแบบโมเดล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอนุมานโดยการรับรู้รูปแบบ ซึ่งเป็นความสามารถที่คล้ายกับความสามารถของมนุษย์ในการเรียนรู้วิธีการเข้าใกล้ปัญหาและเปรียบเทียบเพื่อหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

ในขณะเดียวกัน AI เอก오ซิสเต็มได้รู้อยู่แล้วว่าการลงทุน AI ต้องเปลี่ยนแปลงไปในอนาคต ช่วงแรกของยุค AI เป็นการฝึกโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่บนเซตข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งต้องการการประมวลผลที่มาก การคำนวณที่ซับซ้อน การปรับเปลี่ยนน้ำหนัก และการอาศัยหน่วยความจำ หลังจากที่โมเดล AI ได้รับการฝึกแล้ว สิ่งต่างๆ จะเปลี่ยนแปลงไป AI สามารถใช้การอนุมานเพื่อใช้ทุกสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปกับเซตข้อมูลใหม่ งานใหม่ และปัญหาใหม่ การอนุมานเป็นกระบวนการที่ไม่ต้องการการประมวลผลที่มากและทรัพยากรการประมวลผลที่มากเท่ากับการฝึก

ความจริงที่แท้จริงเกี่ยวกับ DeepSeek คือว่าแม้ว่าเทคนิคของพวกเขาจะไม่ทำให้เราใน AI เอก오ซิสเต็มตกใจมากเท่ากับที่นักลงทุนในตลาดหุ้นตกใจ แต่ก็เน้นย้ำถึงวิธีหนึ่งที่การอนุมานจะกลายเป็นแกนกลางของยุค AI ที่จะมาถึง

AI: ยุคใหม่

ความหวังและศักยภาพของ AI ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง การลงทุน AI ที่มากจากบริษัทขนาดใหญ่แสดงให้เห็นถึงความเชื่อมั่นในมูลค่าที่พวกเขาสามารถปลดปล่อยได้จาก AI และวิธีการที่ AI สามารถเปลี่ยนแปลงการทำงานของอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวันของคนๆ

สิ่งที่เปลี่ยนแปลงสำหรับบริษัทเหล่านั้นคือวิธีการใช้จ่ายเงินเหล่านั้น ในช่วงแรกของยุค AI การลงทุนส่วนใหญ่จำเป็นต้องใช้ในการฝึก หากคุณคิดถึง AI เป็นเด็กที่ยังอยู่ในช่วงพัฒนาการ เราได้ใช้เงินมากในการส่งพวกเขาไปโรงเรียนและมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุด ตอนนี้เด็กนั้นได้เติบโตเป็นผู้ใหญ่แล้ว และต้องทำงานเพื่อสนับสนุนตัวเอง ในแง่จริง เราได้ลงทุนมากในการฝึก AI และตอนนี้เราต้องเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนนั้นโดยใช้ AI เพื่อสร้างรายได้ใหม่

เพื่อให้บรรลุผลตอบแทนจากการลงทุนนั้น AI ต้องมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ขยายตลาดและเพิ่มความสามารถในการใช้งาน AI ให้มากที่สุด การบริการใหม่ที่มีผลกำไรสูงสุดจะเป็นการบริการอัตโนมัติที่ไม่ต้องการการดูแลและจัดการของมนุษย์

สำหรับหลายบริษัท สิ่งนี้หมายถึงการใช้เทคนิคการประมวลผล AI ที่มีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ เช่น การอนุมานแบบโมเดล เพื่อเปิดใช้งานการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรอัตโนมัติได้อย่างรวดเร็วและคุ้มต้นทุน ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมโทรศัพท์มือถือ AI สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลใน thời gianจริงเกี่ยวกับการใช้คลื่นความถี่บนเครือข่ายมือถือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้คลื่นและลดการรบกวนระหว่างผู้ใช้ ซึ่งทำให้ผู้ให้บริการโทรศัพท์มือถือสามารถรองรับการแบ่งปันคลื่นไดนามิกบนเครือข่ายของตนได้ การสื่อสารระหว่างเครื่องจักรอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำนี้จะกำหนดยุคใหม่ของ AI

เช่นเดียวกับยุคการประมวลผลที่ผ่านมา AI คอมพิวติ้งยังคงพัฒนา ถ้าประวัติศาสตร์ของการประมวลผลสอนเราเรื่องใด ก็คือเทคโนโลยีใหม่ๆ ต้องการการลงทุนมากในตอนแรก แต่ต้นทุนจะลดลงและประสิทธิภาพจะเพิ่มขึ้นเมื่อเริ่มใช้เทคนิคที่ดีขึ้นและแนวปฏิบัติที่ดีขึ้นเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่มีประโยชน์และราคาไม่แพงมากขึ้นเพื่อเข้าถึงตลาดที่ใหญ่ที่สุด การนวัตกรรมจะพบวิธีแก้ปัญหาเสมอ

sector AI อาจดูเหมือนว่าประสบกับความล้มเหลว最近 แต่เงินที่บริษัทขนาดใหญ่จะใช้จ่ายในปีนี้และการใช้เทคนิคการอนุมานที่เพิ่มขึ้นบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่าง: การประมวลผล AI กำลังเปลี่ยนแปลง แต่ความหวังของ AI ยังคงสมบูรณ์