AI Trends 2024: สรุปภาพรวมเทรนด์ AI ผ่าน 7 สัญญาณแห่งการเปลี่ยนแปลงและโอกาสใหม่ทางธุรกิจ
ถ้าปี 2023 คือจุดเริ่มต้น ปี 2024 ก็คือปีที่ AI ก้าวข้ามจากห้องแล็บสู่โลกความจริงอย่างเต็มตัว…
หากย้อนกลับไปเมื่อสิบปีก่อน แนวคิดที่ว่า AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ไม่ใช่เพียงแค่ในรูปแบบของแชตบอต แต่เป็น ตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจระดับล้านล้านดอลลาร์ฯ ซึ่งหลายคนอาจคิดว่าเป็นเรื่องไกลตัว อย่างไรก็ตาม ในปี 2024 สิ่งเหล่านี้ได้กลายเป็นความจริง
AI ไม่ได้เป็นเพียงแบบจำลองเชิงทฤษฎีที่อยู่ในห้องปฏิบัติการอีกต่อไป แต่กำลังก้าวขึ้นมาเป็น ปัจจัยสำคัญที่กำหนดทิศทางของธุรกิจ เทคโนโลยี และวิถีชีวิตของผู้คน โดยเห็นได้ชัดจากในปี 2023 มีการลงทุนภาคเอกชนด้าน AI ในสหรัฐฯ สูงถึง 6.72 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (ประมาณ 2.2 ล้านล้านบาท) ซึ่งมากกว่าจีนถึง 8.7 เท่า (อ้างอิงจาก https://aiindex.stanford.edu/report/) ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนถึงความเชื่อมั่นของภาคธุรกิจต่อศักยภาพของ AI ในการสร้างมูลค่าเชิงเศรษฐกิจ
2024 จึงเป็นปีแห่งการเปลี่ยนผ่าน จาก “การพัฒนาโมเดล” สู่ “การสร้างผลิตภัณฑ์ AI ที่ใช้งานได้จริง และสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้อย่างมหาศาล
7 สัญญาณชี้ว่า 2024 คือการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคใหม่ของ AI
1. บริษัท AI สามารถสร้างรายได้จริงจากการใช้งานเชิงพาณิชย์
ในปี 2024 ภาพรวมอุตสาหกรรมมีการเปลี่ยนจุดเน้นจากเดิมที่มุ่งเน้นการพัฒนาโมเดลพื้นฐาน (Foundation Models) ไปสู่การนำ AI มาสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ใช้งานได้จริงในหลากหลายอุตสาหกรรม ความสำเร็จที่เห็นได้ชัดเจนคือการเติบโตของบริษัทอย่าง OpenAI ที่สร้างรายได้หลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ หลังเปิดตัว ChatGPT และตามมาด้วยผลิตภัณฑ์อื่นๆ มากมาย อาทิ DALL·E 3 สร้างภาพ, Sora สร้างวิดีโอ, หรือฟีเจอร์ Deep Research ที่เพิ่งเปิดตัวไปไม่นานนี้ เป็นต้น
บริษัทอย่าง OpenAI ซึ่งปัจจุบันมีมูลค่า 1.57 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ จากรอบระดมทุนล่าสุดในเดือนตุลาคม 2024 ทำให้เป็นหนึ่งในบริษัทเอกชนที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก ล่าสุด Reuters รายงานเมื่อเดือนมกราคมว่า SoftBank Group กำลังเจรจาเพื่อนำการระดมทุนรอบใหม่ที่อาจสูงถึง 4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทำให้มูลค่าของ OpenAI อาจพุ่งไปถึง 300 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ถ้า SoftBank นำรอบการระดมทุนใหม่สำเร็จ
นอกจากนี้ Generative Al App หลายๆ ตัวเริ่มกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในองค์กรใหญ่ อาทิ
- ElevenLabs: ได้รับขนาดนามว่าเป็นเสียง AI ที่องค์กรชั้นนำเลือกใช้ เพราะถึง 62% ของบริษัทใน Fortune 500 (บริษัทที่มีรายได้สูงสุด 500 อันดับแรกในสหรัฐอเมริกา) มีพนักงานอย่างน้อยหนึ่งคนที่ใช้ ElevenLabs ซึ่งเป็นหลักฐานที่ชัดเจนว่าเทคโนโลยี Text-to-Speech (TTS) ของ ElevenLabs ได้รับการยอมรับในวงกว้างในระดับองค์กร
- Synthesia: วิดีโอ AI ที่เปลี่ยนวิธีการสื่อสารขององค์กร Synthesia ได้รับความไว้วางใจจากบริษัทใน Fortune 100 ส่วนใหญ่ ตอกย้ำศักยภาพของวิดีโอ AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานองค์กร โดยถูกนำมาใช้ใน 3 ด้านหลัก ได้แก่ การฝึกอบรมพนักงานที่ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ การตลาดและการขายที่ช่วยสร้างวิดีโอโปรโมทสินค้าได้อย่างรวดเร็ว และการสื่อสารองค์กรที่ช่วยอธิบายข้อมูลซับซ้อนให้เข้าใจง่าย ลดข้อผิดพลาดในการสื่อสาร
จะเห็นได้ว่าในปี 2024 บริษัท AI ไม่ได้ทำเงินจากการพัฒนาโมเดลอีกต่อไป แต่เริ่มสร้างรายได้จาก "การใช้งานจริง" ในภาคธุรกิจ
2. การเติบโตที่มาพร้อมความท้าทาย
เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีที่อยู่ในวงการวิจัยอีกต่อไป แต่เริ่มเข้ามามีบทบาทในทุกอุตสาหกรรม เช่น สื่อ การเงิน การศึกษา และการเมือง ซึ่งทำให้รัฐบาลทั่วโลกเริ่มออกกฎหมายเพื่อควบคุมและกำกับดูแล AI เพื่อป้องกันผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อสังคม ประเทศในสหภาพยุโรป (EU) เป็นกลุ่มแรกๆ ที่พยายามออกกฎหมายเพื่อควบคุม AI อย่างเข้มงวด ตัวอย่างที่สำคัญคือ AI Act ของสหภาพยุโรป
แต่ปัญหาที่เกิดขึ้น คือ บริษัทเทคโนโลยี เช่น OpenAI, Google และ Microsoft กำลังเผชิญกับข้อจำกัดทางกฎหมายที่อาจทำให้การพัฒนา AI ในยุโรปช้าลง บางบริษัทต้องเลือก จำกัดการเข้าถึง AI ในยุโรป เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาด้านกฎหมาย
นอกจากนั้นแล้ว ปัญหาด้านความต้องการทรัพยากร AI ที่สูงขึ้นก็เริ่มขึ้นในปี 2024 เช่นเดียวกัน เนื่องจาก AI มีขนาดใหญ่และทรงพลังมากขึ้น แต่ก็มาพร้อมกับความต้องการทรัพยากรที่สูงขึ้นอย่างมหาศาล โดยเฉพาะ Compute Power จำนวนมหาศาล ทำให้ต้นทุนในการดำเนินงานของบริษัท AI สูงขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัทที่พัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่
เพื่อรับมือกับต้นทุนที่สูงขึ้น บริษัท AI จำเป็นต้องปรับตัวในหลายด้านเพื่อให้สามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างยั่งยืน หนึ่งในแนวทางสำคัญคือการ ย่อขนาดโมเดล โดยการลดขนาดของโมเดล AI ให้เล็กลงแต่ยังคงรักษาประสิทธิภาพไว้ ซึ่งจะช่วยลดความต้องการในด้านการคำนวณหรือ Compute power ที่มีราคาแพง
นอกจากนี้ การแสวงหาแหล่งทุนใหม่ก็เป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับบริษัท AI ที่มีต้นทุนในการพัฒนาและใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้น บริษัทหลายแห่งจึงมองหาแหล่งทุนใหม่ๆ นอกเหนือจากแหล่งทุนจาก Venture Capital (VC) เช่น Sovereign Wealth Funds หรือการลงทุนจากกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติจากประเทศต่างๆ อย่างเช่น สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์และซาอุดีอาระเบีย รวมถึง พันธมิตรอย่างบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Microsoft และ Google ซึ่งช่วยให้บริษัท AI เข้าถึงทรัพยากรและเทคโนโลยีที่จำเป็น
อย่างไรก็ตาม การที่บริษัท AI ต้องพึ่งพาแหล่งทุนจากต่างประเทศมากขึ้นทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับ ความมั่นคงแห่งชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากแหล่งทุนเหล่านั้นมาจากประเทศที่มีความสัมพันธ์ที่ไม่ดีกับสหรัฐฯ
ตัวอย่างที่ชัดเจนคือกรณีที่ OpenAI ถูกกดดันให้ลดการถือหุ้นใน G42 ซึ่งเป็นบริษัทจากสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (UAE) และรับเงินลงทุนจาก Microsoft ซึ่งสะท้อนถึงความกังวลของรัฐบาลสหรัฐฯ เกี่ยวกับการที่บริษัท AI ต้องพึ่งพาแหล่งทุนจากต่างประเทศ นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างที่ Sam Altman ของ OpenAI พยายามระดมทุนจำนวนมหาศาลเพื่อสร้าง โรงงานผลิตชิป เพื่อรองรับการใช้งาน AI ที่ต้องการทรัพยากร Compute power สูงขึ้นอย่างมาก
3. NVIDIA กลายเป็นบริษัทที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลก AI
NVIDIA กลายเป็นบริษัทที่มีอิทธิพลอย่างมากและมีมูลค่าตลาดสูงถึง 3 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ในเดือนมิถุนายน 2024 เนื่องจากโลกของ AI ขับเคลื่อนด้วยชิปประมวลผล และ NVIDIA ก็คือผู้ผลิตชิปที่ทรงพลังและเป็นที่ต้องการมากที่สุดในตลาด
โดยมี CUDA Ecosystem (Compute Unified Device Architecture) ที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถเขียนโปรแกรม AI ให้ทำงานบนชิป NVIDIA ได้อย่างมีประสิทธิภาพ CUDA กลายเป็นมาตรฐานที่แพร่หลาย ทำให้นักพัฒนายากที่จะเปลี่ยนไปใช้ชิปจากผู้ผลิตรายอื่น
แม้ NVIDIA จะครองตลาดชิป AI อยู่ราว 80-90% แต่ก็ต้องรับมือกับความท้าทายรอบด้าน ทั้งจากคู่แข่งรายใหญ่อย่าง AMD และ Intel ที่พยายามพัฒนาชิปที่คุ้มค่ากว่า รวมถึงเหล่า Big Tech แทนที่จะพึ่งพาซัพพลายเออร์ภายนอก บริษัทเทคโนโลยีเหล่านี้เริ่มลงทุนมหาศาลในการออกแบบชิป AI ของตนเอง ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนในระยะยาว แต่ยังเปิดโอกาสให้ปรับแต่งชิปให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของตนได้อย่างลงตัว ทำให้ NVIDIA ต้องเผชิญหน้ากับการแข่งขันที่มาจากทั้งผู้ผลิตชิปรายอื่นๆ และลูกค้าของตนเอง
4. มีการแข่งขัน นำไปสู่การพัฒนาและการขยายขอบเขต
ปี 2024 เป็นปีที่โมเดล AI แบบ Proprietary ไม่สามารถผูกขาดตลาดได้อีกต่อไป จากที่ GPT-4 เคยครองตลาด LLM อย่างเบ็ดเสร็จ ตอนนี้โมเดลอื่นๆ อย่าง Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 และ Grok 2 พัฒนาขึ้นมาจนช่องว่างด้านประสิทธิภาพแคบลงอย่างเห็นได้ชัด
ในขณะเดียวกัน โมเดล Open Source ก็มาแรง โดยเฉพาะ Llama 3 จาก Meta ที่ได้รับความนิยมในกลุ่มนักพัฒนา เพราะให้ความยืดหยุ่นในการควบคุมข้อมูลและความเป็นส่วนตัว การแข่งขันที่รุนแรงทำให้ผู้ให้บริการต้องลดราคาและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน นี่คือจุดสิ้นสุดของการผูกขาดตลาด AI แบบ Proprietary และเปิดโอกาสให้ผู้ใช้งานมีตัวเลือกมากขึ้น ในขณะที่การแข่งขันขับเคลื่อนไปสู่การสร้างนวัตกรรมที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น
นอกจากนี้ปี 2024 AI ไม่ได้หยุดแค่การสร้างข้อความหรือรูปภาพ แต่ก้าวสู่การคิดวิเคราะห์และวางแผน นักวิจัยมุ่งพัฒนาให้ AI แก้ปัญหาและให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Reinforcement Learning ช่วยให้ AI เรียนรู้จากประสบการณ์และปรับกลยุทธ์เอง ขณะเดียวกันอัลกอริทึม Self-Improvement ทำให้ AI พัฒนาตัวเองได้ต่อเนื่องโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์มากนัก ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ AI ที่สามารถวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ ควบคุมหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมใหม่ หรือแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง
5. AI มาแรงถึงขั้นจีนสู้ไม่ถอย แม้ถูกคว่ำบาตร
แม้จะถูกสหรัฐฯ คว่ำบาตร แต่จีนยังคงเดินหน้าพัฒนา AI อย่างไม่หยุดยั้ง โดยให้ความสำคัญกับการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล การพัฒนาชุดข้อมูลภาษาจีนขนาดใหญ่ และการขยายการใช้งาน AI ในภาคอุตสาหกรรม รัฐบาลจีนเป็นแรงผลักสำคัญ สนับสนุนทั้งงบประมาณและนโยบาย เช่น การผลักดัน AI ในภาคการผลิตและการแพทย์
จีนยังเร่งลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติด้วยการพัฒนาชิป AI ของตัวเอง เช่น Ascend 910 ของ Huawei ที่สามารถแข่งขันกับชิปจาก NVIDIA นอกจากนี้ ยังมีโครงการพัฒนาโมเดล AI ระดับประเทศ เช่น WuDao 2.0 ที่พัฒนาโดย Beijing Academy of Artificial Intelligence ซึ่งมีพารามิเตอร์สูงกว่ารุ่นก่อนหน้าและสามารถรองรับภาษาจีนได้อย่างแม่นยำ
ซึ่งเมื่อต้นปี 2025 เราก็ได้เห็นหนึ่งในความก้าวหน้าสำคัญคือ DeepSeek ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่จีนพัฒนาเอง เพื่อลดการพึ่งพาโมเดลจากตะวันตก จนกลายเป็นกระแสที่ถูกพูดถึงไปทั่วโลก และสามารถทำให้หุ้นเทค Nvidia ดิ่ง 17% มาร์เก็ตแคปหาย 6 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (ราว 20 ล้านบาท)
6. เศรษฐกิจ AI คือ ยุคทองที่เต็มไปด้วยโอกาส
เศรษฐกิจ AI กำลังอยู่ในยุคทองที่เต็มไปด้วยโอกาส แต่ก็ยังต้องพิสูจน์ตัวเอง มูลค่าของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI พุ่งสูงขึ้นจนเกือบแตะ 9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ อาทิ Nvidia มีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 110 ล้านล้านบาท, Micosoft มีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 103 ล้านล้านบาท เป็นต้น ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นของนักลงทุนที่มองว่า AI คือเทคโนโลยีแห่งอนาคต
แม้ว่าภาพรวมจะดูสดใส แต่เศรษฐกิจ AI ก็ยังมีความไม่สมดุลอยู่ การลงทุนยังคงกระจุกตัวอยู่ในบริษัทที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์มากกว่าบริษัท AI เอกชน ซึ่งอาจสะท้อนให้เห็นถึงความกังวลของนักลงทุนที่ยังลังเลกับศักยภาพของสตาร์ทอัพ AI ขนาดเล็ก การแข่งขันในอุตสาหกรรมนี้ก็ทวีความรุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้บริษัทที่ต้องการอยู่รอดในระยะยาวต้องมีทั้งนวัตกรรมที่โดดเด่นและโมเดลธุรกิจที่ยั่งยืน
บริษัทที่สามารถสร้างรายได้จริงจาก AI ส่วนใหญ่มักเป็นบริษัทที่มีโครงสร้างพื้นฐานและโมเดลที่ได้รับความนิยมในตลาด เช่น OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) และ Anthropic (Claude) ซึ่งเป็นตัวอย่างของบริษัทที่สามารถเปลี่ยนการพัฒนา AI ให้กลายเป็นธุรกิจที่ทำเงินได้จริง ในขณะเดียวกัน แอปพลิเคชันที่ใช้ AI ในการสร้างวิดีโอและเสียง เช่น Synthesia, ElevenLabs และ RunwayML ก็เริ่มพิสูจน์ให้เห็นว่ามีตลาดที่พร้อมรองรับเทคโนโลยีนี้ และสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจได้จริง
โดยภาพรวมของอุตสาหกรรม AI กำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนที่สำคัญ บริษัทที่สามารถสร้างนวัตกรรม สร้างฐานผู้ใช้งาน และแปลงเทคโนโลยีให้เป็นรายได้ที่ยั่งยืนได้ จะเป็นผู้ที่สามารถอยู่รอดและเติบโตได้ในระยะยาว ขณะที่บริษัทที่ยังไม่มีโมเดลธุรกิจที่ชัดเจนอาจต้องเผชิญกับความท้าทายมากขึ้นในอนาคต
7. ความเสี่ยงและความยั่งยืน คือปัญหาที่จับต้องได้จริง
แม้หลายๆ ครั้งผู้คนมักมอง AI ในโลกแบบดิสโทเปียว่าเป็นสิ่งที่จะก่อให้เกิดหายนะกับมนุษยชาติ แต่เมื่อก้าวเข้าสู่ปี 2024 มุมมองต่อ AI เปลี่ยนไปอย่างเห็นได้ชัด ความกังวลเกี่ยวกับ AI ที่เป็นภัยร้ายแรงได้ลดลงไป ทว่าความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ได้หายไปไหน กลับกลายเป็นปัญหาที่จับต้องได้และต้องได้รับการแก้ไขอย่างเร่งด่วนในโลกปัจจุบัน นั่นคือ ปัญหาด้านความเสี่ยงและความยั่งยืน
การใช้ AI ในทางที่ผิดเป็นหนึ่งในประเด็นที่น่าวิตกที่สุด แม้ AI จะยังไม่สามารถสร้างอาวุธชีวภาพได้ด้วยตนเอง แต่มันสามารถเร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนาอาวุธเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างก้าวกระโดด อีกทั้ง AI ยังถูกนำไปใช้สร้างสื่อปลอมในรูปแบบของ Deepfake ซึ่งสามารถทำให้ภาพ เสียง และวิดีโอมีความสมจริงจนยากที่จะแยกแยะ ความสามารถนี้อาจถูกใช้ในการสร้างข่าวปลอมเพื่อโน้มน้าวประชาชน ทำลายชื่อเสียงบุคคล หรือแม้แต่แทรกแซงการเลือกตั้ง
ภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นอีกหนึ่งด้านที่ AI ถูกนำไปใช้ในทางที่ไม่พึงประสงค์ อัลกอริธึมอัจฉริยะสามารถพัฒนาเทคนิคการโจมตีระบบคอมพิวเตอร์ให้ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ อีกหนึ่งประเด็นที่ถูกพูดถึงมากขึ้นคือ ผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของ AI เนื่องจากเทคโนโลยี AI ต้องใช้พลังงานจำนวนมหาศาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT หรือ Gemini การประมวลผลข้อมูลระดับนี้ต้องใช้ศูนย์ข้อมูลที่ใช้ไฟฟ้าปริมาณมาก และนำไปสู่การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในปริมาณที่น่ากังวล
บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งเริ่มตระหนักถึงปัญหานี้และพยายามหาวิธีลด Carbon Footprint ของ AI เช่น การพัฒนาอัลกอริธึมที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การใช้พลังงานหมุนเวียนในศูนย์ข้อมูล และการลงทุนในเทคโนโลยีที่ช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
กระแสการพัฒนา AI ในปัจจุบันยังคงถูกขับเคลื่อนด้วยแนวคิดแบบ Silicon Valley Mentality ที่เน้นความเร็วและนวัตกรรมเป็นหลัก ซึ่งอาจทำให้ประเด็นด้านความปลอดภัยและจริยธรรมถูกมองข้ามไปในบางครั้ง มีหลายกรณีที่บริษัทเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่โดยที่ยังไม่มีมาตรการป้องกันความเสี่ยงที่เพียงพอ
ดังนั้น จึงเป็นเรื่องสำคัญที่ต้องมี การประเมินผลกระทบของ AI อย่างรอบด้าน ทั้งในแง่ของโอกาสและความเสี่ยง เพื่อให้การตัดสินใจเกี่ยวกับการพัฒนาและใช้งาน AI เป็นไปอย่างรอบคอบและเกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคม
อ้างอิง:
https://www.stateof.ai/2024-report-launch
RELATED BLOG
