หรือมนุษย์จะชนะ AI? บทเรียนราคาแพงจากบริษัทบิ๊กเทคที่ปลดคนทิ้ง
ย้อนกลับไปในปี 2022 โลกได้รู้จักกับการเปิดตัวของ ChatGPT อย่างเป็นทางการ ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนหน้าประวัติศาสตร์
เครื่องมือ AI ตัวนี้เข้ามาสร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่วทุกวงการ และพาทุกคนเข้าสู่ยุคทองของการเติบโตทางเทคโนโลยีแบบก้าวกระโดด
ไม่ว่าจะเป็นการสร้างรูปภาพสมจริง การเขียนโค้ด หรือการทำงานที่ต้องใช้ตรรกะซับซ้อน ซึ่ง AI ดูเหมือนจะทำทุกอย่างได้อย่างง่ายดาย
บริษัทยักษ์ใหญ่ทั่วโลกเมื่อได้เห็นถึงศักยภาพอันไร้ขีดจำกัดนี้ จึงไม่รอช้าที่จะกระโจนเข้าสู่สมรภูมิเทคโนโลยีอย่างเต็มตัว
พวกเขาเริ่มนำสิ่งนี้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานในแทบจะทุกภาคส่วน เพื่อหวังจะปฏิวัติรูปแบบการทำธุรกิจแบบดั้งเดิม
สิ่งที่ทำให้บรรดาผู้บริหารระดับสูงต่างพึงพอใจอย่างมาก คือการค้นพบว่าเทคโนโลยีอัจฉริยะนี้มีต้นทุนที่ถูกแสนถูกเมื่อเทียบกับผลลัพธ์…
แต่ไม่มีใครคาดคิดเลยว่า จุดเริ่มต้นของความสะดวกสบายและราคาที่เย้ายวนใจ จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ที่บานปลายในเวลาต่อมา
ในช่วงแรกของการนำมาปรับใช้ ภัยคุกคามแรกที่คนทำงานทั่วไปสัมผัสได้คือความมั่นคงในหน้าที่การงานของตนเอง
บริษัทผู้พัฒนาชั้นนำอย่าง Anthropic ถึงกับต้องออกมาส่งสัญญาณเตือนภัย ถึงผลกระทบที่สิ่งนี้จะมีต่อระบบการจ้างงานโดยรวม
ผลลัพธ์นั้นเกิดขึ้นรวดเร็วกว่าที่หลายคนคาดคิด เราเห็นข่าวการเลิกจ้างพนักงานหลักหมื่นคนและการยุบแผนกแทบจะทุกวัน
เทคโนโลยีเริ่มเข้าไปกวาดล้างสายอาชีพทุกประเภท เริ่มตั้งแต่บริษัทระดับโลกอย่าง Amazon และ Chegg ที่เดินหน้าปลดคน
ลามไปถึงองค์กรขนาดใหญ่อย่าง Microsoft หรือ Meta และ Salesforce ที่ตัดสินใจหั่นตำแหน่งงานทิ้งอย่างไม่ใยดี
มันไม่ได้หยุดอยู่แค่โลกอินเทอร์เน็ต แม้แต่อุตสาหกรรมร้านอาหารฟาสต์ฟู้ดก็ยังได้รับผลกระทบอย่างหนักเช่นเดียวกัน
ผู้บริหารเชนร้านอาหารประกาศว่าลูกค้าอาจต้องสั่งอาหารผ่านระบบเสียงอัตโนมัติที่ช่องไดรฟ์ทรูแทนการคุยกับพนักงาน
ทั้งหมดนี้ถูกทำไปเพื่อแทนที่การใช้แรงงานมนุษย์ในหลายร้อยสาขา ภายในระยะเวลาอันสั้นเพื่อลดรายจ่ายของบริษัท…
แนวคิดในตอนนั้นเรียบง่ายมาก ระบบคอมพิวเตอร์สามารถทำงานของทีมงานทั้งทีมได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาทีแถมไม่มีบ่น
มันมีประสิทธิภาพมากกว่า และที่สำคัญคือมีค่าบำรุงรักษาที่ถูกกว่าการจ้างคนหลายต่อหลายเท่าตัว
ระบบ AI หนึ่งระบบอาจทำผลงานได้เทียบเท่าพนักงานสิบคน แต่ใช้เงินลงทุนเพียงหนึ่งในสิบของเงินเดือน
แต่นั่นคือภาพจำที่หอมหวานในอดีต เพราะในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ปัญหาใหม่ที่ซ่อนอยู่ก็เริ่มเผยโฉมออกมา
การใช้งานคอมพิวเตอร์อัจฉริยะกำลังกลายเป็นสิ่งที่มีราคาแพงหูฉี่ แพงในระดับที่ผู้เชี่ยวชาญในวงการต้องออกปากเตือน
มีการเปรียบเปรยว่าการใช้บริการคลาวด์ในทุกวันนี้ ผลาญเงินว่องไวและมหาศาลพอๆ กับการขับรถสปอร์ตสุดหรู
ปัญหานี้รุนแรงถึงขั้นที่บริษัทผู้ให้กำเนิดนวัตกรรมอย่าง Microsoft ต้องออกกฎเหล็กจัดระเบียบภายในองค์กรของตนเอง
พวกเขาถึงกับสั่งห้ามพนักงานใช้งานเครื่องมือเขียนโค้ดของบริษัทคู่แข่งอย่าง Anthropic แบบเด็ดขาด…
สาเหตุหลักไม่ได้มาจากเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล
แต่เป็นเพราะต้นทุนการใช้งานมันสูงจนบริษัทระดับโลกยังรับไม่ไหว
เรื่องนี้ไม่ได้เกิดขึ้นแค่แห่งเดียว บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Uber และ Amazon ต่างก็ออกมารายงานปัญหาเดียวกัน
ต้นทุนที่บานปลายทำให้ผู้บริหารระดับสูงไม่สามารถหาเหตุผล มาอธิบายค่าใช้จ่ายมหาศาลนี้กับผู้ถือหุ้นได้อีกต่อไป
บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่กำลังพยายามอย่างหนัก ที่จะเหยียบเบรกและชะลอการพึ่งพาเครื่องมืออัจฉริยะเหล่านี้ลง
หลายบริษัทพบว่าตัวเองผลาญงบประมาณด้านไอทีที่ตั้งไว้สำหรับทั้งปี หมดเกลี้ยงไปตั้งแต่ช่วงไม่กี่เดือนแรก
คำถามที่น่าสนใจคือ เทคโนโลยีที่เคยให้คำมั่นสัญญาว่าจะมีราคาถูก มันลงเอยด้วยการมีต้นทุนแพงกว่ามนุษย์ได้อย่างไร
เพื่อที่จะเข้าใจความขัดแย้งนี้ เราต้องลงลึกไปถึงวิธีการที่ระบบเหล่านี้ใช้คำนวณค่าบริการและเรียกเก็บเงิน
ตั้งแต่ปี 2023 บริษัทต่างๆ ไม่เพียงแต่สนับสนุน แต่ถึงขั้นบังคับให้พนักงานใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อการทำงาน…
ทั้งหมดทำไปเพื่อหวังจะเพิ่มผลผลิตให้ถึงขีดสุด โดยการวัดผลนั้นไม่ได้นับเป็นชั่วโมงการทำงานตามโต๊ะแบบเดิม
แต่พวกเขาวัดปริมาณการใช้งานกันเป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐานที่วงการเทคโนโลยีเรียกกันว่า “Token”
อธิบายให้เห็นภาพง่ายขึ้น สิ่งนี้ก็เปรียบเสมือนมิเตอร์รถแท็กซี่ ที่จะวิ่งไปเรื่อยๆ ตามระยะทางที่คุณให้มันประมวลผล
ทุกครั้งที่พิมพ์คำสั่ง ระบบจะแตกข้อมูลเป็นชิ้นเล็กๆ และคิดเงินคุณตามจำนวนข้อมูลที่ถูกใช้งานไป
สำหรับการสั่งงานด้วยข้อความธรรมดา ตัวอักษรประมาณเจ็ดร้อยห้าสิบคำ จะกินพื้นที่ราวหนึ่งพันหน่วยในการประมวลผล
แต่ถ้าคุณสั่งให้มันวาดรูป สร้างวิดีโอ หรือเขียนโค้ดโปรแกรม จำนวนที่ต้องใช้ก็จะพุ่งทะยานขึ้นไปอีกหลายเท่าตัว
ทีนี้ปัญหามันอยู่ตรงที่ว่า เมื่อบริษัทตัดสินใจใช้การบริโภคข้อมูลเหล่านี้ มาเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงาน
พนักงานก็เริ่มเรียนรู้ว่า ยิ่งใช้ระบบมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งดูเหมือนเป็นคนขยันและสร้างผลงานได้มากเท่านั้น…
การใช้งานในปริมาณมหาศาลจึงกลายมาเป็นเหมือนเครื่องแสดงสถานะ หรือสัญลักษณ์ความเท่ในหมู่พนักงานออฟฟิศยุคใหม่
จนเกิดเป็นวัฒนธรรมแปลกประหลาดที่วงการเทคโนโลยีเรียกพฤติกรรมการปั่นยอดนี้ว่า “Token Maxing”
ในช่วงปลายปี 2025 พฤติกรรมนี้กลายเป็นเรื่องปกติและระบาดไปทั่วในหมู่บริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก
วิศวกรเริ่มใช้ระบบสั่งงานในเรื่องเล็กน้อยที่ไม่จำเป็น เพียงเพื่อปั่นยอดการใช้งานให้ดูดีในสายตาเจ้านายตอนสิ้นเดือน
วัฒนธรรมนี้ถูกกระพือให้รุนแรงขึ้น จากคำพูดของบรรดาผู้บริหารระดับสูงที่เชื่อมั่นและคลั่งไคล้ในเทคโนโลยี
ซีอีโอของ Nvidia เคยออกมากล่าวในเชิงสนับสนุนการปั่นยอดการใช้งานอย่างเต็มที่ให้กับวิศวกรของตน
เขาระบุว่าถ้าวิศวกรค่าตัวแพงไม่ยอมผลาญงบส่วนนี้ให้ได้ครึ่งหนึ่งของเงินเดือน เขาจะรู้สึกกังวลใจเป็นอย่างมาก
ผลลัพธ์ที่ตามมาคือ ความต้องการใช้งานที่พุ่งสูงขึ้นทะลุเพดานนั้น แทบไม่ได้มาจากความต้องการทางธุรกิจที่แท้จริง
แต่มันคือตัวเลขที่ถูกปั่นให้บวมเป่งแบบหลอกๆ จากการแข่งขันกันสร้างยอดการใช้งานของเหล่าพนักงาน…
เมื่อมีคนพยายามใช้งานระบบพร้อมกันในปริมาณมหาศาล โลกกายภาพของเราที่รองรับอยู่เบื้องหลังก็เริ่มรับไม่ไหว
ระบบอัจฉริยะเหล่านี้ไม่ได้ลอยอยู่บนก้อนเมฆ แต่มันทำงานอยู่บนเซิร์ฟเวอร์นับแสนตัวใน Data Center
ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาเหล่านี้ต้องใช้ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์มหาศาล ใช้น้ำหล่อเย็นระบายความร้อน และใช้ไฟฟ้าปริมาณมาก
ในขณะที่ความต้องการใช้งานพุ่งสูงขึ้น โลกกลับเผชิญกับภาวะขาดแคลนชิ้นส่วนเซมิคอนดักเตอร์อย่างหนัก
ทำให้โครงการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลเพื่อรองรับการประมวลผล ต้องหยุดชะงักและถูกเลื่อนกำหนดการออกไป
ข้อมูลจากสำนักข่าว Bloomberg ระบุว่าเกือบครึ่งหนึ่งของโครงการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาต้องถูกยกเลิก
แผนงานมหาศาลสำหรับปี 2026 ต้องถูกเลื่อนออกไป เพราะความต้องการมีมากกว่าที่อุตสาหกรรมก่อสร้างจะรองรับได้
ถ้าลองมองย้อนกลับไปในอดีต เหตุการณ์นี้มีความคล้ายคลึงกับยุคฟองสบู่ดอตคอมในช่วงปลายทศวรรษที่ 90…
ในตอนนั้นบริษัทโทรคมนาคมต่างทุ่มเงินกู้หนี้ยืมสิน มาลงทุนวางสายเคเบิลใต้ทะเลเพื่อรองรับการเติบโตของอินเทอร์เน็ต
การลงทุนที่เกินตัวทำให้ฟองสบู่แตก บริษัทจำนวนมากล้มละลาย แต่โครงสร้างพื้นฐานยังถูกทิ้งไว้ให้ใช้งานต่อได้
แต่สำหรับศูนย์ข้อมูลในปัจจุบัน หากฟองสบู่ของเทคโนโลยีนี้แตก สิ่งที่เหลืออาจเป็นแค่โกดังใส่ชิปที่ตกรุ่น
เมื่อโครงสร้างพื้นฐานมีจำกัด แต่คนต้องการใช้งานเยอะขึ้น สิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ตามกลไกตลาดคือราคาที่ปรับตัวสูงขึ้น
ต้นทุนเฉลี่ยของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLMs ได้เพิ่มขึ้นกว่าสองเท่าตัวนับตั้งแต่ช่วงปลายปี 2025
การเพิ่มขึ้นแค่ดอลลาร์เดียวอาจดูเหมือนเศษเงิน แต่สำหรับองค์กรระดับโลกมันคือหายนะทางการเงินที่ซ่อนอยู่
ลองจินตนาการดูว่า ถ้าพนักงานหนึ่งคนใช้โควต้าวันละนิด รวมเป็นเงินประมาณสองร้อยดอลลาร์ต่อสัปดาห์
ในหนึ่งปีบริษัทจะต้องจ่ายเงินให้พนักงานคนนั้นมากถึงหนึ่งหมื่นดอลลาร์สำหรับค่าคอมพิวเตอร์ประมวลผล…
แล้วถ้าบริษัทนั้นมีพนักงานสี่หมื่นคน บิลค่าใช้จ่ายส่วนนี้จะพุ่งสูงถึงสี่ร้อยล้านดอลลาร์ในทันที
มีข้อมูลรายงานว่าบริษัทโทรคมนาคมยักษ์ใหญ่อย่าง AT&T มีการผลาญทรัพยากรไปถึงวันละเกือบแปดพันล้าน Token
สถานการณ์นี้เป็นเรื่องที่น่ายินดีสำหรับบริษัทผู้พัฒนาซอฟต์แวร์อย่าง Anthropic และ OpenAI เป็นอย่างมาก
มีการคาดการณ์ว่ารายได้ของบริษัทเหล่านี้จะเติบโตจากสามพันล้านดอลลาร์ เป็นเกือบหนึ่งหมื่นล้านดอลลาร์
แต่สำหรับบริษัทลูกค้าที่ต้องคอยจ่ายเงิน บิลค่าใช้จ่ายรายเดือนเหล่านี้กำลังทำให้แผนกการเงินต้องกุมขมับ
สื่ออย่าง Reuters รายงานว่าบริษัทระดับโลกอย่าง Meta ใช้งานทรัพยากรไปมหาศาลภายในเวลาแค่เดือนเดียว
ถ้าคำนวณตามราคาตลาด มันจะมีมูลค่าสูงถึงเกือบเก้าร้อยล้านดอลลาร์ในเวลาเพียงแค่สามสิบวันเท่านั้น
ต้นทุนที่บานปลายนี้กำลังบีบให้บริษัทระดับองค์กร ต้องเผชิญกับทางเลือกที่ยากลำบากที่สุดในการดำเนินธุรกิจ…
พวกเขาต้องเริ่มตั้งคำถามอย่างจริงจังว่า ระหว่างการจ่ายเงินซื้อระบบคอมพิวเตอร์ กับการจ้างมนุษย์ทำงาน อะไรคุ้มกว่ากัน
สถาบันการเงินคาดการณ์ว่างบประมาณด้านเทคโนโลยีของบริษัทต่างๆ จะต้องปรับตัวเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด
โดยมีการประเมินว่าภายในปี 2027 ทั่วโลกจะใช้จ่ายเงินไปกับสิ่งนี้สูงถึงหกแสนแปดหมื่นล้านดอลลาร์
ซึ่งตัวเลขมหาศาลประเมินนี้ ยังเป็นเพียงการคิดคำนวณจากฐานราคาของการประมวลผลในปัจจุบันเท่านั้น
และความจริงที่น่ากลัวที่สุดคือ บริษัทผู้พัฒนาชั้นนำที่ผ่านมาล้วนดำเนินธุรกิจแบบยอมขาดทุนมาตลอด
พวกเขาเผาเงินทุนของนักลงทุนเพื่อตรึงราคาให้ถูกกว่าความเป็นจริง เพื่อดึงดูดให้องค์กรต่างๆ เข้ามาเสพติดเทคโนโลยี
แต่เมื่อถึงจุดหนึ่งที่บริษัทเหล่านี้เตรียมตัว จะเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์อย่างเป็นทางการ…
พวกเขาจะต้องรับผิดชอบต่อผลกำไรของผู้ถือหุ้น และจะต้องปรับขึ้นราคาค่าบริการเพื่อชดเชยอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
เมื่อถึงวันนั้น เม็ดเงินที่องค์กรต่างๆ กำลังจ่ายอุดหนุนอยู่ในปัจจุบัน จะถูกคูณทวีคูณขึ้นไปอีกหลายเท่าตัว
เมื่อเครื่องมืออัจฉริยะมีราคาแพงขึ้นเรื่อยๆ ท้ายที่สุดแล้วจุดคุ้มทุนก็จะกลับตาลปัตรอย่างสิ้นเชิง
การจ้างพนักงานที่เป็นคนจริงๆ อาจกลายมาเป็นตัวเลือกที่ราคาถูกกว่าการจ่ายบิลค่าระบบประมวลผล
เรื่องนี้ไม่ใช่แค่การคาดเดาอนาคตที่เลื่อนลอย แต่มันกำลังเกิดขึ้นแล้วในหน้ากระดานธุรกิจของโลกความเป็นจริง
บริษัทชั้นนำอย่าง Uber และ Microsoft เริ่มกลับมาทบทวนแผนการนำเทคโนโลยีมาใช้อย่างบ้าคลั่งของตนเองแล้ว
ต้นทุนในการใช้งานระบบผู้ช่วยสำหรับงานบางประเภท ได้ขยับขึ้นมาเทียบเท่ากับค่าแรงของแรงงานมนุษย์แล้ว…
และในหลายสถานการณ์ ตัวเลขค่าใช้จ่ายเหล่านั้นก็แซงหน้าเงินเดือนของพนักงานออฟฟิศทั่วไปไปเรียบร้อยแล้ว
จริงอยู่ที่งานเขียนโค้ดโปรแกรมระดับสูง ระบบอัตโนมัติอาจจะยังตอบโจทย์และมีราคาต่อหน่วยที่ถูกกว่า
แต่สำหรับงานป้อนข้อมูลทั่วไป ความแตกต่างของต้นทุนระหว่างสมองคนกับเครื่องจักรก็เริ่มแคบลงจนแทบจะมองไม่เห็น
และสำหรับสายงานบริการลูกค้า ต้นทุนในการจ้างคนจริงๆ มานั่งตอบคำถาม กลับกลายเป็นตัวเลือกที่ประหยัดเงินกว่า
ที่ผ่านมาผู้พัฒนาสามารถสร้างภาพลวงตาของบริการราคาถูกได้ เพราะมีแหล่งเงินทุนสนับสนุนอย่างล้นเหลือ
แต่เมื่อแรงกดดันจากนักลงทุนผสานเข้ากับปัญหาขาดแคลนฮาร์ดแวร์ มันจึงกลายเป็นพายุที่โหมกระหน่ำดันราคาให้สูงขึ้น
สื่ออย่าง Wall Street Journal ระบุว่าลูกค้าระดับองค์กรเริ่มตื่นตัวและตั้งคำถามถึงผลตอบแทนจากการลงทุนนี้แล้ว…
หากการดูแลรักษาระบบคอมพิวเตอร์ในวันนี้ยังแพงระยับขนาดนี้ มันคงจะมีจุดเปลี่ยนที่สำคัญในไม่ช้า
ผู้บริหารบริษัทต่างๆ ต้องกลับมานั่งประชุมกัน และถามตัวเองด้วยความขมขื่นถึงความสมเหตุสมผลของการลงทุน
คุ้มค่าแล้วหรือ ที่ต้องจ่ายเงินมหาศาลให้กับระบบที่ทำได้ฟังก์ชันเดียว แต่ดันแพงกว่าเงินเดือนของพนักงานหลายสิบชีวิต
พนักงานที่พวกเขาเพิ่งจะแจกซองขาวไล่ออกไปอย่างไม่ใยดีเมื่อไม่กี่เดือนก่อนหน้านี้ เพื่อแลกกับสิ่งปลอมๆ เหล่านี้
บางทีฟองสบู่แห่งเทคโนโลยีครั้งนี้ อาจจะซ่อนบทเรียนที่สำคัญที่สุดเอาไว้ให้กับโลกธุรกิจ
ไม่ว่านวัตกรรมจะก้าวล้ำไปไกลแค่ไหน สิ่งที่มีค่าและยืดหยุ่นที่สุดในระบบเศรษฐกิจ ก็อาจจะเป็น “แรงงานมนุษย์” อย่างพวกเรานี่เอง…
References : [bloomberg,reuters,wsj,gartner,fortune]
◤━━━━━━━━━━━━━━━◥
หากคุณชอบคอนเทนต์นี้อย่าลืม 'กดไลก์'
หากคอนเทนต์นี้โดนใจอย่าลืม 'กดแชร์'
คิดเห็นอย่างไรคอมเม้นต์กันได้เลยครับผม
◣━━━━━━━━━━━━━━━◢
The original article appeared here https://www.tharadhol.com/or-will-humans-defeat-ai/
ติดตามสาระดี ๆ อัพเดททุกวันผ่าน Line OA ด.ดล Blog
คลิกเลย --> https://lin.ee/aMEkyNA
——————————————––
ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
=========================
Website : www.tharadhol.com
Blockdit : www.blockdit.com/tharadhol.blog
Fanpage : www.facebook.com/tharadhol.blog
Twitter : www.twitter.com/tharadhol
Instragram : instragram.com/tharadhol
TikTok : tiktok.com/@geek.forever
Youtube : www.youtube.com/c/mrtharadhol
Linkedin : www.linkedin.com/in/tharadhol
- 34
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
