ธุรกิจ

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ

ปัญญา ประดิษฐ์กำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนสำคัญที่สุดนับตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT ขณะที่อุตสาหกรรมกำลังเผชิญกับสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกว่า "การปรับเทียบ AI ครั้งใหญ่" แซม อัลท์ แมน ซีอีโอของ OpenAI ได้ออกแถลงการณ์ที่ดูเหมือนจะขัดแย้งกันเอง แต่กลับเผยให้เห็น กลยุทธ์ ที่ชัดเจน นั่นคือการเตือนถึงภาวะฟองสบู่ AI พร้อมกับประกาศการลงทุนหลายล้านล้านดอลลาร์ในบริษัทของเขาเอง

CEO ผู้ร้องหมาป่าขณะลงทุนนับล้านล้าน

ใน งานเลี้ยงอาหารค่ำกับนักข่าวเมื่อเดือนสิงหาคม 2025 อัลท์แมนกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า "เราอยู่ในช่วงที่นักลงทุนโดยรวมตื่นเต้นกับ AI มากเกินไปหรือเปล่า? ผมคิดว่าใช่ AI เป็นสิ่งสำคัญที่สุดที่จะเกิดขึ้นในระยะยาวหรือเปล่า? ผมคิดว่าใช่เช่นกัน"

แต่ประเด็นที่น่าสนใจคือ ในการสนทนาเดียวกันนั้น Altman ได้ประกาศว่า "คุณควรคาดหวังว่า OpenAI จะใช้เงินหลายล้านล้านดอลลาร์ในการสร้างศูนย์ข้อมูลในอนาคตอันใกล้นี้"

ดังที่ Fortune ได้กล่าวไว้ ด้วยความย้อนแย้งว่า "อะไรจะดีไปกว่าการเสนอการขยายตัวหลายล้านล้านดอลลาร์ในอุตสาหกรรมที่คุณเพิ่งเรียกว่าฟองสบู่?"

สองเดือนต่อมา กลยุทธ์นี้ได้รับการยืนยันอย่างชัดเจนยิ่งขึ้น ใน งาน DevDay เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2025 อัลท์แมนกล่าวว่าความสามารถในการทำกำไรและการสร้างรายได้ "ไม่ได้อยู่ใน 10 อันดับแรกที่ผมกังวล" ในขณะนี้

เขาประกาศว่า ChatGPT มีผู้ใช้งานรายสัปดาห์ถึง 800 ล้านคน (เพิ่มขึ้นจาก 700 ล้านคนในเดือนสิงหาคม) และ OpenAI มีมูลค่า 500,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถือเป็นการประเมินมูลค่าสูงสุดที่บริษัทเอกชนเคยทำได้ และบริษัทกำลังอยู่ใน "พื้นที่การลงทุนและการเติบโต"

กลยุทธ์ “ความเข้าใจผิดที่คำนวณไว้”

มีรายละเอียดที่เผยให้เห็นถึงความตระหนักเชิงกลยุทธ์ของอัลท์แมน: เขาพูดคำว่า "bubble" ซ้ำสามครั้งในเวลา 15 วินาที พร้อมพูดเล่นว่าความคิดเห็นเหล่านี้อาจกลายเป็นพาดหัวข่าว

นี่ไม่ใช่ความไร้เดียงสา เขาเป็นซีอีโอที่ฝ่าฟันความพยายามปลดคณะกรรมการ OpenAI ในเดือนพฤศจิกายน 2023 โดยเรียกมันว่า "ความล้มเหลวครั้งใหญ่ในการบริหารจัดการโดยคนมีเจตนาดี รวมถึงตัวผมเอง" แต่นั่นทำให้เขา "เป็นผู้นำที่รอบคอบมากขึ้น" อัลท์แมนเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าสื่อทำงานอย่างไร และคำพูดของเขามีอิทธิพลต่อตลาดอย่างไร

กลยุทธ์นี้ชัดเจน: ปล่อยให้ความเข้าใจผิดที่เป็นเชื้อเพลิงให้กับเรื่องเล่าที่ว่า "แม้แต่ CEO ของ OpenAI ก็ยังบอกว่ามันเป็นฟองสบู่" ผ่านไป ในขณะที่บริษัทของเขายังคงระดมทุนหลายพันล้านและรักษาความเป็นผู้นำตลาดเอาไว้

กรณี Sora 2: กลยุทธ์นี้ยิ่งชัดเจนขึ้นด้วย การเปิดตัวแอป Sora 2 ในช่วงปลายเดือนกันยายน 2568 OpenAI ได้เปิดตัวแอปโซเชียลสไตล์ TikTok ซึ่งในช่วงแรกอนุญาตให้ผู้ใช้สร้างวิดีโอตัวละครที่มีลิขสิทธิ์ (มาริโอ โปเกมอน และตัวละครอนิเมะ) ได้โดยไม่มีข้อจำกัด หลังจากเกิดกระแสเนื้อหาที่เป็นข้อโต้แย้งอย่างล้นหลามอย่างที่คาดการณ์ไว้ รวมถึงวิดีโอดีปเฟกที่อัลท์แมนกินปิกาจู OpenAI ก็เปลี่ยนแนวทางอย่างรวดเร็ว โดยเปลี่ยนจากระบบ "เลือกไม่รับ" เป็นระบบ "เลือกรับ" สำหรับผู้ถือลิขสิทธิ์ นับเป็นตัวอย่างของ "การเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว" พร้อมกับสั่งสอนให้ระมัดระวัง

เบซอสเข้าร่วมการโต้วาทีเรื่อง "ฟองสบู่อุตสาหกรรม" กับ "ฟองสบู่การเงิน"

เมื่อวันที่ 3 ตุลาคม 2568 ในงาน Italian Tech Week ที่เมืองตู ริน เจฟฟ์ เบโซสได้เพิ่มมุมมองที่สำคัญต่อการอภิปราย โดยยืนยันการมีอยู่ของฟองสบู่ AI แต่ให้ความแตกต่างที่สำคัญที่อัลท์แมนไม่ได้ทำให้ชัดเจน

นิยามของเบซอส: "นี่คือฟองสบู่อุตสาหกรรมชนิดหนึ่ง ต่างจากฟองสบู่การเงิน" เบซอสอธิบายในการสนทนากับจอห์น เอลแคนน์ ประธานบริษัทเฟอร์รารีและสเตลแลนติส "ฟองสบู่อุตสาหกรรมไม่ได้เลวร้ายเท่า มันอาจจะดีด้วยซ้ำ เพราะเมื่อฝุ่นจางลงและคุณเห็นว่าใครคือผู้ชนะ สังคมก็จะได้ประโยชน์จากสิ่งประดิษฐ์เหล่านั้น"

เบซอสยกตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม เช่น ฟองสบู่เทคโนโลยีชีวภาพ/ยาในช่วงทศวรรษ 1990 ที่ทำให้นักลงทุนสูญเสียเงินรวม 4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่บริษัทกลับได้ยาที่ช่วยชีวิตคนได้ เช่นเดียวกัน ฟองสบู่ดอทคอมได้ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานใยแก้วนำแสงที่ขับเคลื่อนอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ไว้เบื้องหลัง แม้ว่า บริษัท ที่สร้างมันขึ้นมาจะล้มละลายไปแล้วก็ตาม

เบซอสตั้งข้อสังเกตว่ากระแสความสนใจเกี่ยวกับ AI กำลังสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการลงทุนให้กับการทดลองใดๆ หรือบริษัทใดๆ ก็ตาม ทั้งที่ยอดเยี่ยมและธรรมดา นักลงทุนที่หลงไหลในกระแสนี้กำลังพยายามแยกแยะระหว่างโอกาสที่แท้จริงกับการเก็งกำไร

จากนั้นเขาก็ยกตัวอย่างสำคัญ (โดยไม่เอ่ยชื่อ) สตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีพนักงานหกคน ระดมทุนได้หลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ จากมูลค่า 2 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ เบซอสกำลังเน้นย้ำถึงปรากฏการณ์ที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งของอุตสาหกรรม AI นั่นคือ รายได้ต่อพนักงาน

ในโลกซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม รายได้ 500,000 ดอลลาร์ต่อพนักงานถือว่ายอดเยี่ยม ปัจจุบันสตาร์ทอัพด้าน AI บางแห่งทำรายได้ 3-5 ล้านดอลลาร์ต่อพนักงาน ซึ่งสูงกว่ามาก

ทีมงานขนาดเล็กที่มีเทคโนโลยีอันทรงพลังสามารถสร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจมหาศาลได้ ซึ่งเป็นเหตุผลในการประเมินมูลค่าที่ดูไม่สมเหตุสมผลเมื่อเทียบกับตัวชี้วัดในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา

“นี่เป็นพฤติกรรมที่ไม่ปกติมาก” เบซอสให้ความเห็น แต่ “มันเป็นลักษณะเฉพาะของช่วงเวลาปัจจุบัน”

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างเบซอสและอัลท์แมน

วิสัยทัศน์ทั้งสองนี้แม้จะเห็นพ้องต้องกันว่ามีฟองสบู่ แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างมากทั้งในด้านโทนและสาระสำคัญ

อัลท์แมนเน้นย้ำถึงความกระตือรือร้นที่พอประมาณ ความเสี่ยงที่จะ "หมดไฟ" และความจำเป็นในการระมัดระวัง ในทางกลับกัน เบซอสเน้นย้ำถึง "ผลประโยชน์มหาศาล" ต่อสังคม โครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน และคุณค่าระยะยาวที่จะเกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึงความล้มเหลวของแต่ละบุคคล

มุมมองทางประวัติศาสตร์ก็เปลี่ยนไปเช่นกัน โดยอัลท์แมนใช้การเปรียบเทียบทั่วไปกับฟองสบู่ดอทคอมเพื่อเป็นการเตือน ในขณะที่เบซอสให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมและละเอียดถี่ถ้วนว่าฟองสบู่อุตสาหกรรมได้สร้างมูลค่าที่ยั่งยืนได้อย่างไร ตั้งแต่ใยแก้วนำแสงไปจนถึงยาที่ช่วยชีวิต

ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดน่าจะเป็นเรื่องของกลยุทธ์ อัลท์แมนควบคุมบริษัทที่ต้องระดมทุนมหาศาลอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาการเติบโตแบบก้าวกระโดด เบซอสได้สร้างอาณาจักร Amazon ขึ้นมาแล้ว และกำลังลงทุนใน AI จากจุดแข็งที่มั่นคง โดยไม่มีแรงกดดันใดๆ ที่จะประเมินมูลค่าที่สูงลิ่วในระยะสั้น

เดวิด โซโลมอน ซีอีโอของโกลด์แมน แซคส์ ซึ่งเข้าร่วมงาน Italian Tech Week ด้วย กล่าวเสริมว่า "ผมคงไม่แปลกใจเลยหากตลาดหุ้นจะตกต่ำลงในช่วง 12-24 เดือนข้างหน้า ผมคิดว่าจะมีเงินทุนจำนวนมากที่ผูกติดอยู่ซึ่งจะไม่สร้างผลตอบแทน"

ฟองสบู่หรือที่ราบสูง? บทสะท้อนเชิงวิพากษ์

แต่ว่ามันเป็น "ฟองสบู่" ในความหมายดั้งเดิมจริงๆ หรือเรากำลังเห็นอะไรบางอย่างที่แตกต่างออกไป?

หลักฐานของที่ราบสูง

Gartner Hype Cycle 2025 สำหรับปัญญาประดิษฐ์ให้มุมมองอันกระจ่างแจ้ง: GenAI ได้หลุดจาก "จุดสูงสุดของความคาดหวังที่สูงเกินจริง" ไปสู่ "จุดต่ำสุดของความผิดหวัง"

แต่ Gartner ชี้ชัดว่า นี่ไม่ใช่สัญญาณเชิงลบ แต่เป็น "การเติบโตอย่างแข็งแรง" ซึ่งเป็นสัญญาณของการเปลี่ยนผ่านจากกระแสนิยมสู่ความเป็นจริงในอุตสาหกรรม เส้นทางที่คาดหวังคือสองถึงห้าปีในการไปถึง "จุดสูงสุดของผลผลิต" ซึ่งผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมจะกลายเป็นกระแสหลัก

ข้อมูลชี้ว่าคงตัว ไม่ใช่พังทลาย

ปัจจัยพื้นฐานของภาคส่วนนี้บอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างไปจากความหายนะและความสิ้นหวัง:

  • 68% ของธุรกิจขนาดเล็ก ใช้ AI แล้วเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอย่างแท้จริง (ไม่ใช่การทดแทนพนักงาน)
  • 66% ของซีอีโอ รายงานผลประโยชน์ทางธุรกิจที่วัดได้
  • IDC คาดการณ์ผลกระทบทางเศรษฐกิจ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์ ภายในปี 2030
  • การลงทุนใน AI ทุกๆ 1 ดอลลาร์จะก่อให้เกิดรายได้ 4.9 ดอลลาร์ ในระบบเศรษฐกิจ
  • 80% ของธุรกิจ จะนำ AI แนวตั้งมาใช้ภายในปี 2569
  • การกำกับดูแล AI กลายเป็น ประเด็นเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญเป็นอันดับสอง สำหรับบริษัทต่างๆ

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่ตัวเลขจากฟองสบู่เก็งกำไรที่กำลังจะพังทลาย แต่มาจากเทคโนโลยีที่กำลังเข้าสู่การผลิตขององค์กรอย่างต่อเนื่อง

บทเรียนจาก GPT-5: การเปิดตัว GPT-5 ที่มีปัญหาในเดือนสิงหาคม 2025 เป็นสิ่งที่น่าจับตามอง โมเดลดังกล่าวไม่เป็นไปตามความคาดหวังที่เกินจริง และอัลท์แมนต้องยอมรับความผิดพลาดและนำ โมเดล เดิมอย่าง GPT-4o กลับมาใช้งานอีกครั้ง แต่สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้อุตสาหกรรมล่มสลาย แต่เป็นเพียงการปรับเทียบความคาดหวังใหม่ให้มุ่งไปที่การเติบโตแบบค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่

การเปลี่ยนแปลงเชิงบรรยาย: จาก AGI สู่แนวปฏิบัตินิยม

สัญญาณสำคัญของการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์คือวิวัฒนาการของการพูดคุยเกี่ยวกับ AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) หลังจากกระแสฮือฮามานานหลายปี อัลท์แมนเรียก AGI ว่า "ไม่ใช่คำที่มีประโยชน์มากนัก" และ "ไม่รอบคอบอย่างยิ่ง"

นี่เป็นตัวแทนของสิ่งที่ Fortune เรียกว่า "การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่สู่ความจริงจังมากกว่าการไล่ตามวิสัยทัศน์ในอุดมคติ"

กลยุทธ์นี้ก็ชัดเจนเช่นกัน นั่นคือ ลดความคาดหวังที่ไม่สมจริงซึ่งอาจส่งผลเสียต่ออุตสาหกรรม ในขณะที่มุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมและวัดผลได้มากขึ้น

การกำกับดูแล AI: ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ ใหม่

ในขณะที่เรากำลังพูดถึงฟองสบู่ แนวโน้มที่เกิดขึ้นจริงคือการเติบโตของการกำกับดูแล AI:

การกำกับดูแล AI ขยับจากอันดับที่ 9 ในปี 2022 ขึ้นมาเป็นอันดับ 2 ที่เป็นกลยุทธ์สำคัญที่สุดในปี 2023 และยังคงดำเนินต่อไปในปี 2025

80% ขององค์กรมีกรณีการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์มากกว่า 50 กรณีในแผนงาน แต่ส่วนใหญ่มีเพียงไม่กี่กรณีที่อยู่ในระหว่างการผลิต

ผลกระทบต่อตลาด (และการควบคุมเรื่องเล่า)

ความคิดเห็นของ Altman ส่งผลกระทบต่อตลาดจริง โดย Nasdaq ลดลง 1.2%, Nvidia ลดลง 3.5% และ Palantir ลดลงเกือบ 10%

ความสามารถของอัลท์แมนในการขับเคลื่อนตลาดด้วยคำพูดง่ายๆ แสดงให้เห็นถึงอิทธิพลเชิงกลยุทธ์ของเขา นับเป็นสิทธิพิเศษของผู้บริหารระดับสูง เขาสามารถ "ควบคุม" ความกระตือรือร้นของตัวเองได้เมื่อสะดวก โดยที่รู้ว่าบริษัทของเขามั่นคงเพียงพอที่จะไม่ได้รับผลกระทบ

อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์วอลล์สตรีทยังคงมองโลกในแง่ดี แดน ไอฟส์ จาก Wedbush โต้แย้งว่า "การปฏิวัติ AI จะเป็นตัวกระตุ้นให้ตลาดเทคโนโลยีเป็นขาขึ้นอย่างน้อยสองถึงสามปีข้างหน้า นี่คือช่วงเวลาของปี 1996 ไม่ใช่ช่วงเวลาของปี 1999"

บทเรียนเรื่องการกำกับดูแลกิจการ

ประสบการณ์การถูกไล่ออกสอนให้อัลท์แมน "รู้ถึงความสำคัญของคณะกรรมการที่มีมุมมองที่หลากหลายและประสบการณ์อันกว้างขวางในการจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน"

ตอนนี้เขาควบคุมการเล่าเรื่องและข้อความได้ดีขึ้น หลีกเลี่ยงความประหลาดใจที่อาจทำให้ตำแหน่งของเขาไม่มั่นคงได้

“ฟองสบู่แบบเลือกสรร” ยังเป็นกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงอีกด้วย โดยลดความกระตือรือร้นที่มากเกินไป ซึ่งอาจดึงดูดกฎระเบียบหรือการตรวจสอบที่ไม่ต้องการ ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาระดับการเน้นที่ปัจจัยพื้นฐานของบริษัทให้สูงไว้

การพัฒนาล่าสุดยืนยันกลยุทธ์

DevDay 2025 ตอกย้ำสถานะของ OpenAI ในระบบนิเวศนักพัฒนาด้วยการเปิดตัว AgentKit, ChatKit และ App SDK บทสนทนาของ Altman และ Jony Ive พูดถึงอุปกรณ์ AI ที่พวกเขากำลังพัฒนาหลังจากการซื้อกิจการ io มูลค่า 6.5 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นโครงการที่เผชิญกับความท้าทายทางเทคนิค แต่แสดงให้เห็นถึงความทะเยอทะยานของ OpenAI ในการขยายฮาร์ดแวร์

สิ่งที่หมายถึงสำหรับธุรกิจ

กลยุทธ์ที่ดูเหมือนขัดแย้งกันของอัลท์แมนและการวิเคราะห์เชิงประวัติศาสตร์ของเบซอสบรรจบกันเป็นบทเรียนเชิงปฏิบัติบางประการสำหรับบริษัทต่างๆ ที่กำลังก้าวผ่านช่วงเวลานี้

ประการแรกคือ การสร้างความแตกต่างเชิงคุณภาพ : การลงทุนด้าน AI ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเท่าเทียมกันเสมอไป ดังที่เบซอสสอนไว้ ฟองสบู่อุตสาหกรรมไม่ได้ให้ผลตอบแทนแก่ผู้ที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานเสมอไป บริษัทที่วางสายใยแก้วนำแสงในยุคดอทคอมล้มเหลว แต่โครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืนที่พวกเขาสร้างขึ้นจะอยู่รอดและสร้างคุณค่าให้กับสังคม คำถามสำคัญสำหรับทุกบริษัทไม่ใช่แค่ "เราจะทำกำไรได้มากแค่ไหน" แต่เป็น "เรากำลังสร้างผลกระทบอะไรบ้าง"

การมุ่งเน้นไปที่ปัจจัยพื้นฐาน เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ในสภาพแวดล้อมที่การประเมินมูลค่าอาจดูเหมือนไม่สอดคล้องกับความเป็นจริง ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดผลได้ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญ บริษัทที่แสดงผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมและวัดผลได้จะอยู่รอดจากการปรับฐานของตลาด

ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านกำลัง กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญ โซลูชัน AI เฉพาะทางในอุตสาหกรรมกำลังครองตลาดเหนือกว่าโซลูชันทั่วไป โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่าถึง 25% ตามข้อมูลของ Gartner

ธรรมาภิบาลเชิงรุก ไม่ได้เป็นต้นทุนของระบบราชการอีกต่อไป แต่เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน กรอบการควบคุมที่มีโครงสร้างที่ดีจะกลายเป็นเครื่องมือสำหรับทั้งการบริหารความเสี่ยงและการสร้างมูลค่า

สำหรับผู้นำตลาด มีการเพิ่มมิติเชิงกลยุทธ์อีกมิติหนึ่ง นั่นคือ การควบคุมเรื่องราว ผู้ที่มีอำนาจเหนือกว่าสามารถ "ควบคุม" ความกระตือรือร้นได้เมื่อจำเป็น ซึ่งจะช่วยกำหนดความคาดหวังและพลวัตของอุตสาหกรรม

สุดท้ายนี้ มุมมองระยะยาว : ฟองสบู่อุตสาหกรรม ดังที่เบซอสตั้งข้อสังเกต ก่อให้เกิดมูลค่าที่ยั่งยืนแก่สังคม แม้ว่านักลงทุนรายย่อยจะสูญเสียเงินในระยะสั้นก็ตาม โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เรากำลังสร้างอยู่ในปัจจุบันจะยังคงใช้งานได้แม้ตลาดจะมีความผันผวน

บทสรุป: ความพร้อมเชิงกลยุทธ์ของ AI

ความคิดเห็นที่ดูเหมือนขัดแย้งกันของ Altman และการวิเคราะห์ของ Bezos เผยให้เห็นความจริงที่ลึกซึ้งกว่านั้น: AI ไม่ได้อยู่ในภาวะฟองสบู่แบบดั้งเดิมที่กำหนดให้แตกอย่างหายนะ แต่กำลังประสบกับ ภาวะที่ถึงจุดอิ่มตัวแบบคัดเลือก ที่กำหนดโดยผู้นำตลาด

บริษัทที่มีเทคโนโลยีที่มั่นคง โมเดลธุรกิจที่ชัดเจน และการประยุกต์ใช้ที่วัดผลได้ จะสามารถเติบโตได้

ตามที่ Fast Company ระบุไว้: "CEO ถ่ายทอดสถานการณ์ได้ค่อนข้างดี เพียงแค่ส่วนแรกของคำพูดก็ถูกนำมาสร้างเป็นเรื่องราวนับไม่ถ้วนที่ว่า 'แม้แต่ Sam Altman ก็ยังบอกว่า AI เป็นฟองสบู่'"

ความจริงนั้นซับซ้อนและมีกลยุทธ์มากกว่านั้น เรากำลังเห็นวิวัฒนาการของอุตสาหกรรมจากยุค "ตะวันตกสุดลูกหูลูกตา" ไปสู่ยุคแห่งการควบรวมกิจการ ผู้นำตลาดกำลังใช้พลังแห่งการเล่าเรื่องเพื่อเสริมสร้างสถานะที่โดดเด่น ขณะเดียวกัน ดังที่เบซอสตั้งข้อสังเกต พวกเขากำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานและนวัตกรรมที่จะเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยไม่คำนึงถึงความผันผวนของตลาดในระยะสั้น

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: แซม อัลท์แมน คิดว่า AI กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่จริงหรือ? ตอบ: อัลท์แมนแยกแยะระหว่างสตาร์ทอัพที่มีมูลค่าสูงเกินจริงแต่ไม่มีพื้นฐาน กับบริษัทที่มีรายได้จริงอย่าง OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยตระหนักถึงผลกระทบจากสื่อ

ถาม: มุมมองของอัลท์แมนและเบซอสเกี่ยวกับฟองสบู่ AI แตกต่างกันอย่างไร ตอบ: เบซอสแยกความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่าง "ฟองสบู่อุตสาหกรรม" (บวก ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และ "ฟองสบู่การเงิน" (ลบ ไม่มีปัจจัยพื้นฐาน พังทลายลงโดยไม่มีมูลค่าคงเหลือ) อัลท์แมนใช้คำว่า "ฟองสบู่" เป็นการเตือนโดยทั่วไป ขณะที่เบซอสเน้นย้ำถึงผลประโยชน์ระยะยาวที่ "มหาศาล" ต่อสังคม

ถาม: นี่เป็นกลยุทธ์ทางการตลาดหรือเปล่า? ตอบ: ความคิดเห็นเหล่านี้ดูเหมือนจะถูกออกแบบมาเพื่อลดทอนการโฆษณาเกินจริงที่อาจดึงดูดการควบคุมที่มากเกินไป ในขณะเดียวกันก็รักษาความไว้วางใจในบริษัทของพวกเขาไว้ด้วย

ถาม: OpenAI มีภูมิคุ้มกันต่อภาวะฟองสบู่จริงหรือ? ตอบ: ด้วยรายได้ประจำกว่า 2 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ และผู้ใช้งานรายสัปดาห์กว่า 800 ล้านคน OpenAI จึงมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งกว่าสตาร์ทอัพด้าน AI หลายแห่งอย่างเห็นได้ชัด แต่มูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐยังคงต้องการการเติบโตอย่างยั่งยืน

ถาม: เรากำลังเผชิญกับภาวะฟองสบู่จริง ๆ หรือเป็นเพียงภาวะที่คงที่มากกว่า ตอบ: Gartner Hype Cycle 2025 ชี้ให้เห็นถึง "ภาวะที่คงที่" — GenAI กำลังอยู่ในช่วงปกติของการเติบโตไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม ปัจจัยพื้นฐาน (อัตราการนำ SMB ไปใช้ 68%, ผลตอบแทนจากการลงทุนที่วัดผลได้, ผลกระทบที่คาดการณ์ไว้ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ) ชี้ให้เห็นถึงการเติบโตที่แข็งแกร่งของอุตสาหกรรม มากกว่าที่จะเป็นภาวะฟองสบู่เก็งกำไร

ถาม: ความคิดเห็นของอัลท์แมนถือเป็นกลยุทธ์ทางการตลาดหรือไม่ ตอบ: แน่นอนครับ หลังจากประสบการณ์การถูกไล่ออกจากคณะกรรมการ อัลท์แมนสามารถควบคุมเรื่องราวได้ดีขึ้น การควบคุมกระแสความนิยมช่วยป้องกันความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ ในขณะเดียวกันก็ยังคงให้ความสำคัญกับปัจจัยพื้นฐาน

ถาม: AI แบบแนวตั้งจะเป็นอนาคตจริงหรือ? ตอบ: ใช่ Gartner คาดการณ์ว่าองค์กรกว่า 80% จะใช้ AI แบบแนวตั้งภายในปี 2026 โดยมี ROI สูงกว่า AI ทั่วไปถึง 25%

ถาม: อุตสาหกรรมใดจะมีการลงทุนด้าน AI มากที่สุดในปี 2568 ตอบ: การดูแลสุขภาพ การเงิน การผลิต และบริการทางกฎหมาย เป็นผู้นำในการนำ AI เฉพาะทางมาใช้ โดยมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันที่แสดงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดผลได้

ถาม: นักลงทุนควรมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อความคิดเห็นของอัลท์แมน ตอบ: จงแยกแยะระหว่างสารที่สาธารณชนต้องการสื่อและกลยุทธ์พื้นฐาน มุ่งเน้นไปที่ปัจจัยพื้นฐาน ได้แก่ รายได้ที่แท้จริง โมเดลธุรกิจที่ยั่งยืน และสถานะทางการตลาดที่มั่นคง

ถาม: การกำกับดูแล AI สำคัญขนาดนั้นจริงหรือ? ตอบ: ใช่ AI กลายเป็นประเด็นเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญเป็นอันดับสองสำหรับบริษัทต่างๆ ในปี 2566 และยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องในปี 2568 โดยกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการได้เปรียบทางการแข่งขันและการจัดการความเสี่ยง

แหล่งที่มาหลัก: CNBC, Fortune, TechCrunch, VentureBeat, The Verge, McKinsey, Gartner, PwC, Fast Company, Italian Tech Week 2025

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

มนุษย์ + เครื่องจักร: สร้างทีมที่ประสบความสำเร็จด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

จะเป็นอย่างไรหากอนาคตของการทำงานไม่ใช่ "มนุษย์ปะทะเครื่องจักร" แต่เป็นความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างบุคลากรที่มีความสามารถกับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายส่งเสริมซึ่งกันและกัน ค้นพบโมเดลการทำงานร่วมกัน 5 แบบที่ได้เปลี่ยนแปลงบริษัทหลายร้อยแห่ง ตั้งแต่การคัดกรองไปจนถึงการโค้ช จากการสำรวจและยืนยันตัวตนไปจนถึงการฝึกงาน ประกอบไปด้วยแผนงานเชิงปฏิบัติ กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรคทางวัฒนธรรม และตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมสำหรับการวัดความสำเร็จของทีมมนุษย์และเครื่องจักร
9 พฤศจิกายน 2568

ภาพลวงตาของการใช้เหตุผล: การถกเถียงที่สั่นคลอนโลก AI

Apple ตีพิมพ์บทความสองฉบับที่สร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ได้แก่ "GSM-Symbolic" (ตุลาคม 2024) และ "The Illusion of Thinking" (มิถุนายน 2025) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลักสูตร LLM ล้มเหลวในการแก้ปัญหาคลาสสิกแบบเล็กๆ น้อยๆ (เช่น Tower of Hanoi, การข้ามแม่น้ำ) อย่างไร โดยระบุว่า "ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเปลี่ยนแปลงเฉพาะค่าตัวเลข" ไม่มีความสำเร็จใดๆ เลยใน Tower of Hanoi ที่ซับซ้อน แต่ Alex Lawsen (Open Philanthropy) โต้แย้งด้วยบทความ "The Illusion of the Illusion of Thinking" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระเบียบวิธีที่มีข้อบกพร่อง ความล้มเหลวเกิดจากข้อจำกัดของผลลัพธ์โทเค็น ไม่ใช่การล่มสลายของเหตุผล สคริปต์อัตโนมัติจัดประเภทผลลัพธ์บางส่วนที่ถูกต้องไม่ถูกต้อง และปริศนาบางอย่างไม่สามารถแก้ทางคณิตศาสตร์ได้ ด้วยการทดสอบซ้ำด้วยฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำแทนที่จะแสดงรายการการเคลื่อนที่ Claude/Gemini/GPT จึงสามารถไข Tower of Hanoi ที่มี 15 แผ่นได้ แกรี่ มาร์คัส เห็นด้วยกับแนวคิด "การเปลี่ยนแปลงการกระจายสินค้า" ของ Apple แต่บทความเกี่ยวกับจังหวะเวลาก่อนงาน WWDC กลับตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ ผลกระทบทางธุรกิจ: เราควรไว้วางใจ AI ในงานสำคัญๆ มากน้อยเพียงใด วิธีแก้ปัญหา: แนวทางเชิงสัญลักษณ์ประสาทวิทยา — เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบ + ภาษา ระบบสัญลักษณ์สำหรับตรรกะเชิงรูปนัย ตัวอย่าง: ระบบบัญชี AI เข้าใจว่า "ฉันใช้จ่ายไปกับการเดินทางเท่าไหร่" แต่ SQL/การคำนวณ/การตรวจสอบภาษี = โค้ดแบบกำหนดตายตัว
9 พฤศจิกายน 2568

🤖 Tech Talk: เมื่อ AI พัฒนาภาษาที่เป็นความลับ

แม้ว่า 61% ของผู้คนจะกังวลกับ AI ที่เข้าใจอยู่แล้ว แต่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Gibberlink มียอดวิว 15 ล้านครั้ง ด้วยการนำเสนอสิ่งใหม่สุดขั้ว นั่นคือ AI สองระบบที่หยุดพูดภาษาอังกฤษและสื่อสารกันด้วยเสียงแหลมสูงที่ความถี่ 1875-4500 เฮิรตซ์ ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นโปรโตคอล FSK ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 80% ทำลายมาตรา 13 ของพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป และสร้างความทึบแสงสองชั้น นั่นคืออัลกอริทึมที่เข้าใจยากซึ่งประสานงานกันในภาษาที่ถอดรหัสไม่ได้ วิทยาศาสตร์แสดงให้เห็นว่าเราสามารถเรียนรู้โปรโตคอลของเครื่องจักรได้ (เช่น รหัสมอร์สที่ความเร็ว 20-40 คำต่อนาที) แต่เราต้องเผชิญกับขีดจำกัดทางชีววิทยาที่ยากจะเอาชนะ: 126 บิต/วินาทีสำหรับมนุษย์ เทียบกับ Mbps+ สำหรับเครื่องจักร สามอาชีพใหม่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่ นักวิเคราะห์โปรโตคอล AI, ผู้ตรวจสอบการสื่อสาร AI และนักออกแบบส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับ AI ขณะที่ IBM, Google และ Anthropic กำลังพัฒนามาตรฐาน (ACP, A2A, MCP) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่ยากที่สุด การตัดสินใจเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสารของ AI ในปัจจุบันจะกำหนดทิศทางของปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า