AI Bubble จะป๊อปในปี 2026 หรือไม่ – การนำทางความเป็นจริงของการลงทุน AI

จะเป็นหรือไม่เป็น – นี่คือคำถามเกี่ยวกับฟองสบู่ AI ที่จะป๊อปในปี 2026

ฉันจะพูดถึงเรื่องนี้โดยตรง – มันจะไม่เกิดขึ้น นั่นคือทั้งหมด ดังนั้น คุณจึงไม่จำเป็นต้องอ่านต่อหรือไม่?

ใช่ คุณต้องรู้สาเหตุของความเชื่อนี้ สิ่งที่อาจเกิดขึ้นเพื่อเปลี่ยนความคิดของฉัน และสิ่งที่สำคัญที่สุด คือ วิธีการนำทางบริษัทของคุณให้พ้นจากผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

แต่ก่อนอื่น มาทำความเข้าใจสาเหตุของการเกิดฟองสบู่ที่กำลังจะเกิดขึ้นนี้ ซึ่งได้รับการพูดถึงอย่างกว้างขวางในแต่ละวันเป็นเวลาหลายเดือน

การแก้ปัญหา ความกลัว: ความตื่นตระหนกของนักลงทุนและการเพิ่มขึ้นของการลงทุน AI

ความกลัวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดซึ่งผลักดันให้เกิดการเกิดฟองสบู่คือความตื่นตระหนกของนักลงทุน มีเงินหลายล้านถึงหลายพันล้านดอลลาร์ที่ถูกปั๊มเข้าไปในฟองสบู่ AI ทุกวัน โดยที่นักลงทุนและนักลงทุนทุนทุกคนหวังที่จะพบกับเหมืองทองคำใหม่ การลงทุน AI เอกชนเพิ่มขึ้นมากกว่า 13 เท่า ตั้งแต่ปี 2014 โดยถึง 252.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 โดยมีเงินจำนวนมาก (มากกว่า 33 พันล้านดอลลาร์) มุ่งเน้นไปที่ AI ที่สร้างสรรค์ ความกลัวเล็กน้อยที่ว่าเงินอาจสูญเสียไปอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดคลื่นกระแทกในหมู่นักลงทุนและธุรกิจ โดยมีบริษัทสตาร์ทอัพและองค์กรอื่นๆ กังวลเกี่ยวกับงบประมาณประจำปีหรือที่มาของเงินทุนรอบถัดไป เมื่อเร็วๆ นี้ เมื่อ นักลงทุนทุนที่มีชื่อเสียง Peter Thiel ประกาศว่าเขาจะถอนตัวออกจากหุ้น AI Nvidia ทำให้เกิดความกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับการที่ฟองสบู่ AI จะป๊อป

ปัญหา ROI: ความพยายามของ GenAI และการทดลอง AI ขององค์กร

GenAI ได้กลายเป็นตัวเร่งให้เกิดการเกิดฟองสบู่และความตื่นตระหนกในการลงทุน แต่นอกเหนือจากความกังวลเกี่ยวกับอัตรากำไรและค่าประเมินมูลค่าที่สูงเกินไป ปฏิกิริยาตอบโต้ได้เริ่มดังขึ้นในหมู่ผู้รับผิดชอบด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความปลอดภัย และกฎหมายที่สนับสนุน AI ที่มีความรับผิดชอบและนโยบายสำหรับการจัดการความเสี่ยงของแบบจำลอง

และจากนั้น มีรายงานจาก MIT ที่ระบุว่า 95% ของการลงทุนใน GenAI ไม่ได้รับผลตอบแทน โดยส่วนใหญ่ถูกติดอยู่ในระยะทดลองหรือการทดลอง ทำให้หลายองค์กรตั้งคำถามเกี่ยวกับการลงทุน AI ของตนเอง

สิ่งนี้ทำให้ฉันกลับมาที่ปัญหาหลักที่อยู่เบื้องหลังความกังวลเกี่ยวกับการเกิดฟองสบู่ – บริษัทที่กระโดดเข้ามาโดยไม่ได้ประเมินความต้องการที่แท้จริงและวิธีการตอบสนองพวกเขาอย่างเหมาะสม

FOMO และผลกระทบ: วิธีการที่การนำ AI ไปใช้อย่างเร่งด่วนทำให้เกิดความสับสนวุ่นวายในการดำเนินงาน

เร己เห็นแล้วว่าอะไรจะเกิดขึ้นเมื่อบริษัทกระโดดเข้ามาโดยไม่มีกลยุทธ์ – ความสับสนวุ่นวายในหมู่พนักงานและทีม IT ในความเป็นจริง 60% ของผู้ตัดสินใจด้าน IT ที่เรา สำรวจ ในปี 2024 ยอมรับว่าปัจจัยหลักที่ทำให้พวกเขาลงทุนใน AI คือ FOMO ใช่ ความกลัวที่จะพลาดโอกาสและให้ đối thủได้ขึ้นมาเป็นคนแรก ทำให้เกิดปฏิกิริยาเร่งด่วนในหมู่ผู้ตัดสินใจหลายคน

ข้ามไปหนึ่งปีถึงการศึกษาของ ABBYY ล่าสุด – ซึ่งดำเนินการโดย Opinium Research ในเดือนกรกฎาคม – โดยแสดงให้เห็นว่าผู้นำธุรกิจได้เพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยีล่าสุด GenAI แต่ส่วนใหญ่กำลังดิ้นรนในการทำงานกับมัน เกือบหนึ่งในสาม (31%) ค้นพบว่าการฝึกอบรมแบบจำลอง GenAI ยากกว่าที่คาดไว้ ในขณะที่ 28% ระบุว่าเครื่องมือเหล่านี้ยากที่จะรวมเข้ากับกระบวนการและข้อมูลที่มีอยู่ นอกจากนี้ 26% ไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม และน่าห่วง的是 21% ระบุว่าพนักงานกำลังใช้เครื่องมือ GenAI ในทางที่ผิด และจำนวนเท่าเดียวกันกำลังประสบกับผลกระทบที่เป็นอันตราย

แต่นี่คือสิ่งที่สำคัญที่สุด ส่วนใหญ่ของผู้ตอบแบบสำรวจยอมรับว่าต้องการ เทคโนโลยีอื่นๆ เพื่อช่วยเหลือ 1 ใน 4 (40%) ของธุรกิจใน美国นำเอาเจ้าหน้าที่ AI มาใช้ มากกว่าหนึ่งในสาม (36%) มาใช้กระบวนการข่าวกรอง มากกว่า 31% เพิ่ม AI เอกสาร และ 23% เพิ่มการสร้างข้อความที่มีการดึงข้อมูล (RAG)

วิธีการแบบหลายเครื่องมือ: การรวม GenAI กับเทคโนโลยีที่เสริมกัน

การเพิ่ม GenAI ด้วยเทคโนโลยีอื่นๆ เหล่านี้ทำให้ผู้นำธุรกิจเห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เช่น ความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ (58%) การรวมเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่ (50%) ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ (48%) ประหยัดต้นทุนและค่าใช้จ่าย (44%) และความเชื่อมั่นของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น (42%)

บทเรียนคือชัดเจน การใช้จ่ายอย่างไม่เลือกสรรใน GenAI มักจะไม่สามารถสร้างมูลค่าได้ บริษัทต่างๆ ใช้เงินกับเครื่องมือที่สัญญาไว้มากกว่าที่พวกเขาสามารถทำได้ ในบางกรณี พวกเขายังไม่ต้องการมันเลย มันเป็นการกระทำเหล่านี้ที่ทำให้เกิดความกลัวฟองสบู่ AI เมื่อบริษัทต่างๆ สะท้อนถึงความล้มเหลวของพวกเขา โดยมี ROI ที่ต่ำที่อาจเริ่มดังขึ้น เมื่อผู้นำหยุดทำตามฝูงโดยการโยนเงินเข้าไปในเทคโนโลยีล่าสุด ฟองสบู่ AI จะหยุดพองตัว

ขั้นตอนเชิงกลยุทธ์ไปข้างหน้า

ก่อนที่จะดำเนินการต่อด้วยการใช้เครื่องมือ GenAI หรือ AI ที่มีเจ้าหน้าที่ บริษัทต่างๆ ต้องประเมินกระบวนการปัจจุบันและสร้างแผนที่การทำงานโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งสามารถระบุปัญหา หาโอกาสในการอัตโนมัติ และติดตามผลการดำเนินงาน

OpenAI และผู้อื่นๆ จะยังคงสร้างความเปลี่ยนแปลงโดยนำเสนอวิธีการแก้ปัญหาใหม่ๆ – แต่พวกเขาจะไม่ใช่ทางออกเดียวที่สมบูรณ์แบบ ผู้ขายและเทคโนโลยีอื่นๆ จะต้องมีอยู่เสมอเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย Wall Street Journal ได้บันทึกว่า LLMs อาจได้รับการยกย่อง แต่แบบจำลองขนาดเล็กจำเป็นต้องได้รับมูลค่าที่บริษัทต่างๆ ต้องการจากเครื่องมือของพวกเขา โดยอ้างถึงการศึกษาจาก Nvidia และ Georgia Institute of Technology ซึ่งระบุว่าเอเจนต์ AI ถูกใช้สำหรับงานซ้ำๆ ที่ซับซ้อน ซึ่งแบบจำลองภาษาขนาดเล็กเหมาะสมกว่า ผู้คนจะเริ่มรับรู้ว่าพวกเขาสามารถลดต้นทุนได้อย่างไร โดยตระหนักว่าไม่มีความจำเป็นต้องฝึกแบบจำลองบนเอกสาร 30,000 ฉบับและเผาผลาญการคำนวณสำหรับสิ่งที่นิพจน์ปกติสามารถทำได้เช่นเดียวกัน นอกจากนี้ ชุมชนโอเพ่นซอร์สกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้ลูกค้ามีตัวเลือกมากขึ้นในการเลือกและทดลอง

ดังนั้น เพื่อสรุป ม仍จะมีการลงทุนใน AI ในปี 2026 แต่ในเครื่องมือที่มีจุดประสงค์เฉพาะที่มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหา จริงๆ ของธุรกิจ โดยที่ C-suite ปรับเปลี่ยนลำดับความสำคัญและประเมินผลกระทบที่จำเป็นเทียบกับสิ่งที่สัญญาไว้จนถึงตอนนี้ ผู้ขายที่กำหนดเส้นทางสู่ความสำเร็จและใช้เทคโนโลยีด้วยความสมเหตุสมผลจะประสบความสำเร็จ – และฟองสบู่ AI จะยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยขับเคลื่อนด้วยกลยุทธ์ รายได้ที่มีประสิทธิภาพ และความต้องการ ไม่ใช่ความตื่นตระหนก