Meta, Uber และ Walmart จำกัดการใช้ AI ของพนักงาน เมื่อบริษัทเปลี่ยนจาก "Tokenmaxxing" สู่ "Tokenmining"

บริษัทยักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ รวมถึง Meta, Uber และ Walmart กำลังกำหนดข้อจำกัดใหม่สำหรับการใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ของพนักงาน เนื่องจากต้นทุนการดำเนินงานที่สูงขึ้นกำลังปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ AI ขององค์กร ตามรายงานจาก New York Times

การเปลี่ยนแปลงนี้ถือเป็นจุดสิ้นสุดของสิ่งที่นักวิเคราะห์บางส่วนเรียกว่ายุค "tokenmaxxing" ซึ่งบริษัทต่างๆ ส่งเสริมการใช้ระบบ AI อย่างแพร่หลายและเข้มข้น และเป็นจุดเริ่มต้นของช่วงที่คำนึงถึงต้นทุนมากขึ้น ที่เรียกว่า "tokenmining"

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการใช้ AI ในระดับขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมขององค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจพึ่งพาเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์มากขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การบริการลูกค้า และการดำเนินงานภายใน

ที่มา: XPost

บริษัทต่างๆ เดินหน้าจำกัดการใช้งาน AI

ตามรายงาน บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งกำลังนำมาตรการจำกัดการใช้งาน AI ภายในองค์กรมาใช้สำหรับพนักงาน

ข้อจำกัดเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อควบคุมต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในปริมาณสูง ซึ่งโดยทั่วไปจะคิดค่าบริการตามปริมาณ token ที่ใช้

Meta, Uber และ Walmart อยู่ในกลุ่มบริษัทที่ปรับนโยบายภายในเพื่อลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่ไม่จำเป็น

การเคลื่อนไหวนี้เป็นสัญญาณของการทบทวนอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน AI ในองค์กรขนาดใหญ่

จาก "Tokenmaxxing" สู่ "Tokenmining"

คำว่า "tokenmaxxing" ถูกใช้อย่างไม่เป็นทางการเพื่ออธิบายการใช้ระบบ AI อย่างรวดเร็วและมักไม่มีข้อจำกัดภายในบริษัทที่แสวงหาการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

อย่างไรก็ตาม เมื่อต้นทุนเพิ่มสูงขึ้น ธุรกิจต่างๆ กำลังเปลี่ยนไปสู่รูปแบบที่ควบคุมมากขึ้น ซึ่งเรียกว่า "tokenmining"

ช่วงใหม่นี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพ การใช้งานอย่างมีการคัดเลือก และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน แทนที่จะเป็นการใช้งาน AI อย่างแพร่หลาย

การเปลี่ยนแปลงนี้เน้นให้เห็นถึงความเป็นจริงทางการเงินของการขยายปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่มแรงงานขนาดใหญ่

ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สูงขึ้น

หนึ่งในปัจจัยสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงนโยบายคือต้นทุนที่สูงขึ้นของโครงสร้างพื้นฐานและการใช้งาน AI

ระบบ AI เชิงสร้างสรรค์ทำงานบนรูปแบบการกำหนดราคาตาม token หมายความว่าบริษัทต่างๆ จ่ายตามปริมาณข้อความที่ประมวลผลหรือสร้างขึ้น

เมื่อการนำไปใช้ของพนักงานเพิ่มขึ้น ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน โดยเฉพาะในองค์กรขนาดใหญ่ที่มีผู้ใช้หลายพันคน

สิ่งนี้กระตุ้นให้บริษัทต่างๆ ประเมินใหม่ว่าควรใช้เครื่องมือ AI อย่างไรและเมื่อใด

องค์กรมุ่งเน้นประสิทธิภาพและการควบคุม

ด้วยการกำหนดขีดจำกัดการใช้งาน บริษัทต่างๆ มุ่งหมายที่จะสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพและความยั่งยืนทางการเงิน

กำลังมีการพัฒนาแนวทางภายในเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ถูกใช้เป็นหลักสำหรับงานที่มีมูลค่าสูง

การใช้งานตามปกติหรือที่มีผลกระทบต่ำอาจถูกจำกัดหรือเปลี่ยนทิศทางไปยังระบบที่คุ้มค่ากว่า

เป้าหมายคือการรักษาประโยชน์ของ AI ในขณะที่ป้องกันการเพิ่มขึ้นของต้นทุนที่ไม่สามารถควบคุมได้

Meta, Uber และ Walmart อยู่ในกลุ่มผู้นำในการจำกัดการใช้งาน

รายงานระบุถึง Meta, Uber และ Walmart ว่าเป็นบริษัทกลุ่มแรกที่นำข้อจำกัดการใช้งาน AI มาใช้

บริษัทเหล่านี้อยู่ในแนวหน้าของการผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการดำเนินงาน

อย่างไรก็ตาม ขนาดของพวกเขายังหมายความว่าพวกเขาเผชิญกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่สูงขึ้นมากกว่า

ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงเป็นกลุ่มแรกที่นำการจำกัดที่มีโครงสร้างมาใช้กับการใช้งานของพนักงาน

ผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน

ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในสถานที่ทำงานสมัยใหม่ ช่วยด้านการเขียน การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล และการสนับสนุนลูกค้า

การจำกัดการใช้งาน AI อาจส่งผลต่อวิธีที่พนักงานทำงานบางอย่าง ซึ่งอาจต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองมากขึ้นในบางกรณี

อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ เชื่อว่าการใช้งานที่มีโครงสร้างยังคงสามารถรักษาประโยชน์ด้านประสิทธิภาพในขณะที่ลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นได้

ความท้าทายอยู่ที่การหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย

การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ AI ในระดับอุตสาหกรรม

การเคลื่อนไหวของบริษัทขนาดใหญ่สะท้อนให้เห็นถึงการทบทวนกลยุทธ์การใช้งาน AI ในวงกว้างทั่วทั้งอุตสาหกรรม

ในช่วงแรก บริษัทหลายแห่งสนับสนุนการนำเครื่องมือ AI มาใช้อย่างแพร่หลายเพื่อกระตุ้นนวัตกรรมและประสิทธิภาพ

ขณะนี้ เมื่อต้นทุนมีความชัดเจนมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ กำลังมุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพและการกำกับดูแล

การเปลี่ยนแปลงนี้คาดว่าจะมีอิทธิพลต่อวิธีการผสาน AI เข้ากับระบบองค์กรในปีต่อๆ ไป

รูปแบบการกำหนดราคาตาม Token อยู่ภายใต้การตรวจสอบ

รูปแบบการกำหนดราคาตาม token ที่ใช้โดยผู้ให้บริการ AI ส่วนใหญ่กำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญที่ถูกพูดถึง

แม้ว่าจะช่วยให้การปรับขนาดมีความยืดหยุ่น แต่ก็อาจนำไปสู่ต้นทุนที่คาดเดาไม่ได้เมื่อมีการใช้งานในระดับสูง

บริษัทต่างๆ กำลังแสวงหาเครื่องมือพยากรณ์และการควบคุมการใช้งานที่ดีขึ้นเพื่อจัดการค่าใช้จ่าย

สิ่งนี้นำไปสู่ความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างองค์กรและผู้ให้บริการ AI เพื่อออกแบบโครงสร้างราคาที่คาดเดาได้มากขึ้น

การกำกับดูแล AI และการพัฒนานโยบายภายใน

องค์กรต่างๆ กำลังพัฒนากรอบการกำกับดูแล AI ภายในองค์กร

กรอบเหล่านี้โดยทั่วไปรวมถึงขีดจำกัดการใช้งาน กระบวนการอนุมัติ และระบบติดตาม

เป้าหมายคือเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ถูกใช้งานอย่างรับผิดชอบและคุ้มค่าในทุกแผนก

นโยบายดังกล่าวกำลังกลายเป็นส่วนมาตรฐานของกลยุทธ์ AI ขององค์กร

แนวโน้มระยะยาวสำหรับ AI ในองค์กร

แม้จะมีการกำหนดขีดจำกัดการใช้งาน บริษัทต่างๆ ไม่ได้ลดความมุ่งมั่นโดยรวมต่อ AI

แต่พวกเขากำลังปรับแต่งวิธีการใช้เครื่องมือเหล่านี้ภายในการดำเนินงาน

AI คาดว่าจะยังคงเป็นองค์ประกอบหลักของระบบประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร

จุดเน้นกำลังเปลี่ยนจากการนำไปใช้โดยไม่มีข้อจำกัดไปสู่การนำไปใช้อย่างมีกลยุทธ์

ผลกระทบทางเศรษฐกิจของการจัดการต้นทุน AI

การเน้นย้ำที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการควบคุมต้นทุนสะท้อนให้เห็นถึงแรงกดดันทางเศรษฐกิจในวงกว้างที่บริษัทขนาดใหญ่เผชิญ

เมื่อ AI ผสานเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจมากขึ้น ผลกระทบทางการเงินก็มีนัยสำคัญมากขึ้น

บริษัทต่างๆ กำลังปฏิบัติต่อการใช้งาน AI ในฐานะทรัพยากรที่ได้รับการจัดการ แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่ไม่จำกัด

แนวทางนี้คาดว่าจะกำหนดรูปแบบการใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีขององค์กรในอนาคต

บทสรุป

การเคลื่อนไหวที่รายงานของ Meta, Uber และ Walmart ในการจำกัดการใช้งาน AI ของพนักงานถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีที่บริษัทขนาดใหญ่เข้าหาปัญญาประดิษฐ์

เมื่อองค์กรเปลี่ยนผ่านจาก "tokenmaxxing" ไปสู่ "tokenmining" จุดเน้นจะอยู่ที่ประสิทธิภาพต้นทุน การกำกับดูแล และการใช้งาน AI อย่างยั่งยืนมากขึ้น

แม้ว่า AI จะยังคงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับประสิทธิภาพการทำงาน แต่ธุรกิจต่างๆ กำลังให้ความสำคัญกับการใช้งานที่ควบคุมได้เพื่อจัดการค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่สูงขึ้น

hokanews.com – Not Just Crypto News. It's Crypto Culture.

Writer @Ethan
Ethan Collins เป็นนักข่าวคริปโตและผู้ที่ชื่นชอบบล็อกเชนที่มีความหลงใหล ติดตามแนวโน้มล่าสุดที่สั่นสะเทือนโลกการเงินดิจิทัลอยู่เสมอ ด้วยความสามารถในการเปลี่ยนการพัฒนาบล็อกเชนที่ซับซ้อนให้เป็นเรื่องราวที่น่าสนใจและเข้าใจง่าย เขาช่วยให้ผู้อ่านก้าวนำในจักรวาลคริปโตที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็น BTC, ETH หรืออัลต์คอยน์ที่กำลังเกิดขึ้น Ethan เจาะลึกตลาดเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก ข่าวลือ และโอกาสที่สำคัญสำหรับแฟนคริปโตทุกที่

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:

บทความบน HOKANEWS มีไว้เพื่อให้คุณทราบข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับคริปโต เทคโนโลยี และอื่นๆ — แต่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน เรากำลังแบ่งปันข้อมูล แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก ไม่ใช่บอกให้คุณซื้อ ขาย หรือลงทุน ควรทำการวิจัยของตัวเองก่อนตัดสินใจทางการเงินเสมอ

HOKANEWS ไม่รับผิดชอบต่อการสูญเสีย กำไร หรือความวุ่นวายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นหากคุณปฏิบัติตามสิ่งที่อ่านที่นี่ การตัดสินใจลงทุนควรมาจากการวิจัยของคุณเอง และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินที่มีคุณสมบัติเหมาะสม โปรดจำไว้ว่า คริปโตและเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงเร็ว ข้อมูลเปลี่ยนในพริบตา และแม้ว่าเราจะมุ่งหมายให้มีความถูกต้อง แต่เราไม่สามารถรับประกันได้ว่าข้อมูลครบถ้วน 100% หรือเป็นปัจจุบัน