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

แนวโน้ม AI ปี 2025: 6 โซลูชันเชิงกลยุทธ์เพื่อการนำ AI ไปใช้อย่างราบรื่น

87% ของบริษัทต่างยอมรับว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน แต่หลายบริษัทกลับล้มเหลวในการผสานรวมเข้าด้วยกัน ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ ผู้บริหาร 73% ระบุว่าความโปร่งใส (Explainable AI) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งต่อการยอมรับของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ขณะที่การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นเป็นไปตามกลยุทธ์ "เริ่มต้นเล็ก คิดใหญ่" นั่นคือ โครงการนำร่องที่มีมูลค่าสูงที่ตรงเป้าหมาย มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง: บริษัทผู้ผลิตนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในสายการผลิตเดียว ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานลดลง 67% ภายใน 60 วัน กระตุ้นให้เกิดการนำ AI ไปใช้ทั่วทั้งองค์กร แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว: ให้ความสำคัญกับการผสานรวม API/มิดเดิลแวร์ มากกว่าการเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด เพื่อลดขั้นตอนการเรียนรู้ การจัดสรรทรัพยากร 30% ให้กับการจัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยการฝึกอบรมเฉพาะบทบาท ช่วยเพิ่มความเร็วในการนำ AI ไปใช้ 40% และความพึงพอใจของผู้ใช้เพิ่มขึ้น 65% การนำ AI ไปใช้งานแบบคู่ขนานเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับวิธีการที่มีอยู่เดิม การลดประสิทธิภาพลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปด้วยระบบสำรอง วงจรการตรวจสอบรายสัปดาห์ในช่วง 90 วันแรก โดยติดตามประสิทธิภาพทางเทคนิค ผลกระทบทางธุรกิจ อัตราการนำไปใช้ และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทางเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ ได้แก่ ผู้นำด้าน AI ภายในองค์กร การมุ่งเน้นประโยชน์ที่นำไปใช้ได้จริง และความยืดหยุ่นเชิงวิวัฒนาการ
9 พฤศจิกายน 2568

กลยุทธ์แห่งชัยชนะสำหรับการนำ AI ไปใช้: แผน 90 วัน

87% ของทีมสนับสนุนพบว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้น โดย 68% เชื่อว่าเป็นเพราะ AI 90 วันแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงภาวะชะงักงันจากการวิเคราะห์และเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แผนสามระยะนี้ครอบคลุมทุกอย่าง ตั้งแต่การจัดวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำร่องการใช้งานและการขยายธุรกิจที่วัดผลได้ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป และการติดตามตัวชี้วัดสำคัญๆ เช่น ประสิทธิภาพและผลกระทบต่อรายได้ ด้วยการสนับสนุนที่ทุ่มเทและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง คุณจะเปลี่ยนความสำเร็จเบื้องต้นให้กลายเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่เน้น AI
9 พฤศจิกายน 2568

นักพัฒนาและ AI ในเว็บไซต์: ความท้าทาย เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: มุมมองระดับนานาชาติ

อิตาลียังคงติดอยู่ที่อัตราการนำ AI มาใช้เพียง 8.2% (เทียบกับค่าเฉลี่ยของสหภาพยุโรปที่ 13.5%) ขณะที่ทั่วโลกมีบริษัทถึง 40% ที่ใช้ AI ในการปฏิบัติงานอยู่แล้ว และตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าช่องว่างนี้ร้ายแรงเพียงใด: แชทบอทของ Amtrak สร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ถึง 800%, GrandStay ประหยัดได้ 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีจากการจัดการคำขออัตโนมัติ 72% และ Telenor เพิ่มรายได้ 15% รายงานฉบับนี้สำรวจการนำ AI ไปใช้บนเว็บไซต์ด้วยกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ (เช่น Lutech Brain สำหรับการประมูล, Netflix สำหรับการแนะนำ, L'Oréal Beauty Gifter ที่มีการมีส่วนร่วม 27 เท่าเมื่อเทียบกับอีเมล) และจัดการกับความท้าทายทางเทคนิคในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ คุณภาพข้อมูล อคติทางอัลกอริทึม การผสานรวมกับระบบเดิม และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่โซลูชันต่างๆ เช่น การประมวลผลแบบเอจเพื่อลดเวลาแฝง สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ กลยุทธ์ต่อต้านอคติ ไปจนถึงปัญหาทางจริยธรรม (ความเป็นส่วนตัว ฟองกรอง การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีความทุพพลภาพ) ไปจนถึงกรณีของรัฐบาล (เฮลซิงกิที่มีการแปล AI หลายภาษา) ค้นพบว่านักพัฒนาเว็บกำลังเปลี่ยนผ่านจากนักเขียนโค้ดไปเป็นนักวางกลยุทธ์ประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างไร และเหตุใดผู้ที่นำทางวิวัฒนาการนี้ในปัจจุบันจะครอบงำเว็บในวันพรุ่งนี้
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI: การเพิ่มขึ้นของ "ที่ปรึกษา" ในความเป็นผู้นำขององค์กร

77% ของบริษัทใช้ AI แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่มีการใช้งานที่ "สมบูรณ์แบบ" ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่แนวทาง: ระบบอัตโนมัติทั้งหมดเทียบกับการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาด Goldman Sachs ใช้ที่ปรึกษา AI กับพนักงาน 10,000 คน เพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลได้ 30% และการขายแบบ cross-selling เพิ่มขึ้น 12% โดยยังคงรักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ Kaiser Permanente ป้องกันการเสียชีวิตได้ 500 รายต่อปีด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล 100 รายการต่อชั่วโมงล่วงหน้า 12 ชั่วโมง แต่ปล่อยให้แพทย์เป็นผู้วินิจฉัย โมเดลที่ปรึกษาช่วยแก้ปัญหาช่องว่างความไว้วางใจ (มีเพียง 44% ที่ให้ความไว้วางใจ AI ระดับองค์กร) ผ่านสามเสาหลัก ได้แก่ AI ที่อธิบายได้พร้อมเหตุผลที่โปร่งใส คะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุง ตัวเลข: ผลกระทบ 22.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ผู้ร่วมมือด้าน AI เชิงกลยุทธ์จะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เพิ่มขึ้น 4 เท่าภายในปี 2026 แผนงานสามขั้นตอนที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ การประเมินทักษะและการกำกับดูแล โครงการนำร่องพร้อมตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ การขยายขนาดอย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ซึ่งนำไปประยุกต์ใช้กับภาคการเงิน (การประเมินความเสี่ยงภายใต้การกำกับดูแล) สาธารณสุข (การสนับสนุนการวินิจฉัย) และการผลิต (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) อนาคตไม่ใช่ AI ที่จะมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการประสานความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพ