องค์กรลดการใช้จ่ายด้าน AI เมื่อค่าใช้จ่าย Token แซงหน้าผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพการผลิต

บริษัทที่ใช้เวลาตลอดปีที่ผ่านมาผลักดันให้พนักงานใช้เครื่องมือ AI อย่างเต็มที่ที่สุดเท่าที่จะทำได้ กำลังประสบปัญหาในการจัดการต้นทุน  

ขณะนี้ CFO กำลังเรียกร้องให้เห็นผลตอบแทนที่วัดได้จากค่าใช้จ่าย API ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งส่งผลกระทบต่อการคาดการณ์การเติบโตของ OpenAI, Anthropic และผู้ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่รายอื่นๆ  

ทำไมบริษัทต่างๆ จึงลดการใช้จ่ายด้าน AI อย่างกะทันหัน? 

ขณะนี้บริษัทต่างๆ กำลังลดการใช้จ่ายด้าน AI ลง เนื่องจาก CFO เรียกร้องคำอธิบายสำหรับค่าใช้จ่าย API ที่พองตัว การพลิกกลับครั้งนี้ถือเป็นจุดสิ้นสุดของสิ่งที่อุตสาหกรรมเรียกว่า "tokenmaxxing" และการปรับตัวกำลังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

Amazon เพิ่งยกเลิกกระดานอันดับภายในที่ติดตามการใช้งาน AI ของพนักงาน หลังจากผู้บริหารสรุปว่าระบบดังกล่าวสร้างงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ไม่มีประโยชน์มากกว่าผลลัพธ์ที่มีคุณค่า "กรุณาอย่าใช้ AI เพียงเพราะต้องการใช้ AI" SVP ของ Amazon บอกกับพนักงาน 

Uber ใช้งบประมาณการเขียนโค้ดด้วย AI สำหรับปี 2026 ทั้งหมดหมดภายในสี่เดือน และ Meta ส่ง บันทึกภายใน ถึงพนักงานประมาณ 6,000 คน โดยระบุถึงสิ่งที่เรียกว่า "การเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ" ในการใช้งาน AI พร้อมเตือนว่าบริษัทต้องเผชิญกับต้นทุน AI ภายในที่สูงถึงหลายพันล้านดอลลาร์ นับตั้งแต่นั้น Uber ได้กำหนดเพดานการใช้จ่ายรายเดือนที่ 1,500 ดอลลาร์ต่อพนักงานสำหรับเครื่องมือการเขียนโค้ดด้วย AI

บริษัทที่ปรึกษายักษ์ใหญ่ Accenture เคยเตือนพนักงานว่าอาจ "เสี่ยงต่อการพลาดการเลื่อนตำแหน่ง" หากไม่นำเครื่องมือ AI มาใช้ แต่ขณะนี้ Accenture กำลังพยายามหยุดไม่ให้พนักงานใช้ AI กับงานที่ไม่สำคัญ 

เสียงที่รั่วไหลออกมาจากการประชุมภายในบันทึกผู้บริหาร Accenture ที่กล่าวว่าการใช้จ่ายด้าน AI "กำลังกลายเป็นสิ่งที่คาดเดาได้ยากมาก" ผู้บริหารคนเดียวกันกล่าวว่าผู้นำในระดับ "CFO, COO และ CIO ยังคงตั้งคำถามว่าพวกเขาได้รับคุณค่าจากสิ่งที่จ่ายไปหรือไม่"

Adam McDaniel และ Markus Eisele จาก International Business Machine (IBM) โต้แย้งใน การวิเคราะห์ล่าสุด ว่าการลดการใช้โทเค็นให้น้อยที่สุดก็เลวร้ายพอๆ กับ tokenmaxxing เพราะทั้งสองอย่างทำให้การบริโภคโทเค็นกลายเป็นเป้าหมายหลัก แทนที่จะมุ่งเน้นที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ 

IBM สนับสนุนสิ่งที่เรียกว่า "valuemaxxing" ซึ่งมุ่งเน้นการวัดงานที่เสร็จสมบูรณ์ เวลาที่ประหยัดได้ และการหลีกเลี่ยงการทำงานซ้ำ แทนที่จะนับโทเค็นที่ใช้ไป

การลดการใช้จ่ายด้าน AI ส่งผลกระทบต่อบริษัทต่างๆ แล้วหรือยัง?

OpenAI และ Anthropic สร้างแผนการเติบโตโดยอาศัยแนวคิดที่ว่าองค์กรต่างๆ จะยังคงบริโภคโทเค็นมากขึ้นเรื่อยๆ 

OpenAI มีรายได้ต่อปีแบบ annualized ที่ผ่านหลัก 25,000 ล้านดอลลาร์เมื่อต้นปีนี้ พร้อมกำหนดมูลค่าของตนเองที่ 1 ล้านล้านดอลลาร์ ขณะที่ Anthropic มีมูลค่าต่ำกว่าเล็กน้อยเพียงไม่กี่พันล้านดอลลาร์ ทั้งสองบริษัทกำลังเผาเงินสดไปกับการประมวลผล การวิจัย และการจ้างงาน โดยหวังว่าการนำไปใช้ในองค์กรจะทำให้พวกเขามีกำไร 

แต่องค์กรต่างๆ กำลังสงวนโมเดลหลักที่มีราคาแพงไว้สำหรับงานที่ซับซ้อน และใช้ ทางเลือกที่ถูกกว่า ขนาดเล็กกว่าสำหรับงานประจำ บางรายกำลังย้ายภาระงานไปยังโมเดลโอเพนซอร์สที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองโดยไม่มีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็น

International Data Corporation (IDC) คาดการณ์ว่าภายในปี 2028 องค์กรชั้นนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถึง 70% จะใช้หลายโมเดลแทนที่จะพึ่งพาผู้ให้บริการรายเดียว ซึ่งจะเปลี่ยน AI ให้กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ผู้ให้บริการแข่งขันกันด้านราคามากกว่าแค่ความสามารถ 

อย่างไรก็ตาม ปัญหาเรื่องเงิน คงจะไม่หายไปในเร็วๆ นี้ แม้แต่ Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ยังยอมรับว่าต้นทุนของ AI ได้กลายเป็น "ปัญหาใหญ่" สำหรับลูกค้าในปีนี้

หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ คุณก็นำหน้าคนอื่นอยู่แล้ว ติดตามต่อเนื่องกับจดหมายข่าวของเรา