96,222 ล้านดอลลาร์ ผลประกอบการเอ็นวิเดีย(NVDA) จุดชนวนถกเกณฑ์ AGI

เจนเซน หวง(Jensen Huang) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (ซีอีโอ) เอ็นวิเดีย(NVDA) จุดกระแสถกเถียงเรื่องนิยาม ‘ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป’ หรือ AGI ขึ้นมาอีกครั้ง ประเด็นสำคัญอยู่ที่วงการเทคโนโลยียังใช้คำว่า AGI เหมือนกัน แต่ตั้งเกณฑ์และขอบเขตต่างกันไปคนละแบบ โดยฝั่งของหวงให้น้ำหนักกับผลงานจริงและมูลค่าทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นเป็นหลัก

ย้อนไปเมื่อเดือนมีนาคม (เวลาท้องถิ่น) หวงให้สัมภาษณ์ในพอดแคสต์ของเล็กซ์ ฟรีดแมน(Lex Fridman) เมื่อถูกถามว่าตอนนี้มีระบบ AI ที่สามารถก่อตั้ง ขยาย และบริหารบริษัทเทคโนโลยีมูลค่ากว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 1.35 ล้านล้านวอน) ได้แล้วหรือยัง เขาตอบทันทีว่า “ตอนนี้เลย” พร้อมกล่าวว่า “เราบรรลุ AGI แล้ว”

คำพูดนี้ไม่ได้หมายความว่าเอ็นวิเดียประกาศว่า AI มีความสามารถครอบคลุมทุกด้านเทียบเท่ามนุษย์ แต่สื่อถึงว่า AI สามารถสร้างผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจได้จริงในงานเฉพาะทางบางประเภท ทิศทางของการถกเถียงเรื่อง AGI จึงเริ่มเปลี่ยนจากการวัดความฉลาดแบบมนุษย์ ไปสู่การวัดความสามารถในการทำงานจริงและผลผลิตที่จับต้องได้แทน

เอ็นวิเดียเปิดเผยผลประกอบการไตรมาส 2 ของปีงบประมาณ 2027 เมื่อวันที่ 26 สิงหาคม (เวลาท้องถิ่น) ว่าทำรายได้รวม 96,222 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 129.9 ล้านล้านวอน) โดยในจำนวนนี้เป็นรายได้จากธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ถึง 89,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 120.2 ล้านล้านวอน)

หวงระบุในเอกสารประกอบผลประกอบการว่า “AI กำลังทำงานที่เป็นประโยชน์จริง” และ ‘โทเคน’ ที่ระบบผลิตออกมานั้น “มีประสิทธิผลและสร้างกำไรได้จริง” สะท้อนว่าเกณฑ์ที่เอ็นวิเดียใช้อธิบาย AGI นั้นใกล้เคียงกับปริมาณการใช้คอมพิวต์ ผลงานที่ทำได้ และศักยภาพในการสร้างรายได้ มากกว่าจะเป็นนิยามเชิงปรัชญา

ก่อนหน้านี้ TokenPost เคยรายงานว่าคำพูดเรื่อง AGI ของหวงกลับมาเป็นประเด็นถกเถียงอีกครั้งหลังการแถลงผลประกอบการ โดยขณะนั้นข้อถกเถียงก็ไม่ได้อยู่ที่ว่า AGI มาถึงจริงหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าหวงใช้คำว่า AGI เพื่ออธิบายความสามารถในการทำงาน ไม่ใช่จุดสิ้นสุดที่พิสูจน์ได้ชัดเจน

ในฝั่งอุตสาหกรรม นิยามของ AGI ยังไม่ตรงกัน กฎบัตรของโอเพนเอไอ(OpenAI) นิยาม AGI ว่าเป็นระบบอิสระขั้นสูงที่ทำงานได้เหนือกว่ามนุษย์ในงานส่วนใหญ่ที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจ

ขณะที่คำพูดของหวงให้น้ำหนักกับงานเฉพาะทางบางส่วนและผลผลิตทางเศรษฐกิจเป็นหลัก แม้จะใช้คำว่า AGI เหมือนกัน แต่โอเพนเอไอตั้งเกณฑ์ไว้กว้างกว่าและเน้นระดับความเป็นอิสระที่สูงกว่ามาก

โดยทั่วไป AGI หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ไปไกลกว่าความสามารถเฉพาะด้าน สามารถเข้าใจและทำงานได้หลากหลายสาขาด้วยตัวเอง แต่ในภาคอุตสาหกรรมจริงยังไม่มีข้อสรุปร่วมกันว่าจะใช้อะไรเป็นเกณฑ์ตัดสิน ไม่ว่าจะเป็นระดับความเป็นอิสระของโมเดล ระยะเวลาที่ทำงานต่อเนื่องได้ มูลค่าทางเศรษฐกิจ หรือผลงานเทียบกับมนุษย์

คำพูดล่าสุดของหวงยังเชื่อมโยงกับการถกเถียงเรื่องกฎระเบียบด้วย โดยเมื่อวันที่ 2 กันยายน (เวลาท้องถิ่น) ในงานประชุมเทคโนโลยี G20 ที่เมืองแชเปิลฮิลล์ รัฐนอร์ทแคโรไลนา สหรัฐฯ เขากล่าวว่าการกำกับดูแล AI ควรยึดตามความเสียหายที่เกิดขึ้นจริง มากกว่าความเสี่ยงในเชิงทฤษฎี

ในคลิปสัมภาษณ์ของรอยเตอร์(Reuters) หวงอธิบายว่าช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มีอาการ ‘หลอน’ หรือให้ข้อมูลผิดพลาดน้อยลง และแก้ปัญหาจริงได้ดีขึ้น เขามองว่าการพัฒนาเทคโนโลยีต่อไปเป็นแนวทางที่จะทำให้ AI ปลอดภัยมากขึ้นด้วยเช่นกัน

ปฏิกิริยาต่อคำพูดนี้แบ่งออกเป็นสองฝ่าย บางส่วนมองว่าความสามารถของ AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการจ้างงานและประสิทธิภาพการทำงานจริง ขณะที่อีกฝ่ายวิจารณ์ว่าการใช้ปริมาณ ‘โทเคน’ เป็นตัวชี้วัดผลิตภาพนั้นยังมีข้อกังขาอยู่มาก

นอกจากนี้ยังมีเสียงตั้งคำถามว่า AI แบบเอเจนต์ (agentic AI) ยังต้องเผชิญความท้าทายอีกมาก หากจะให้เข้ามาดูแลการดำเนินงานขององค์กรจริง เพราะการที่โมเดลจะทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่องได้อย่างเสถียร และตัดสินใจในเรื่องที่ต้องรับผิดชอบได้อย่างชัดเจน ยังเป็นอีกประเด็นที่ต้องพิสูจน์แยกต่างหาก

ในมุมของตลาด คำพูดเรื่อง AGI ของเอ็นวิเดียยังเชื่อมโยงกับความต้องการด้านเซมิคอนดักเตอร์ เซิร์ฟเวอร์ ดาต้าเซ็นเตอร์ และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน ยิ่งโมเดล AI ต้องการพลังประมวลผลมากขึ้นเท่าไร ก็ยิ่งส่งผลต่อการตัดสินใจลงทุนในห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) หน่วยความจำ ระบบเครือข่าย ไปจนถึงระบบระบายความร้อน

คำพูดครั้งนี้สอดคล้องกับแนวทางที่เอ็นวิเดียใช้อธิบายความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI มาตลอด นั่นคือมองว่ายิ่ง AI ใช้คอมพิวต์มากขึ้นเท่าไร ก็ยิ่งแปลงเป็นรายได้มากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ฉันทามติเรื่องนิยาม AGI และผลกระทบทางเศรษฐกิจที่แท้จริงยังไม่เกิดขึ้น คำพูดเรื่อง AGI ของเอ็นวิเดียจึงยังคงเป็นข้อถกเถียงเกี่ยวกับเกณฑ์วัดผลิตภาพและรายได้ของอุตสาหกรรม AI มากกว่าจะเป็นการยืนยันจุดหมายทางเทคนิคที่ชัดเจน