ดาวน์โหลด AI จีน 41% ราคาถูกกดดันโมเดลสหรัฐฯ

โมเดล AI แบบโอเพนเวท (open-weight) จากจีนครองสัดส่วน 41% ของยอดดาวน์โหลดทั่วโลกในช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2026 สร้างแรงกดดันต่อโมเดลระดับแนวหน้า (frontier model) ของสหรัฐฯ ในตลาด AI สำหรับองค์กร จุดแข่งขันขยับจากการชิงประสิทธิภาพสูงสุดไปสู่ราคาต่อโทเคนและประสิทธิภาพการทำงานจริง

ฮักกิ้งเฟซ(Hugging Face) เปิดเผยในรายงานที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 17 มีนาคมว่า โมเดลโอเพนซอร์สจากจีนครองสัดส่วน 41% ของยอดดาวน์โหลดในช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2026 พร้อมระบุว่าจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ทั้งในแง่ยอดดาวน์โหลดรายเดือนและยอดสะสม

โอเพนราวเตอร์(OpenRouter) ระบุในบทวิเคราะห์เมื่อวันที่ 27 มิถุนายนว่า ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลโอเพนเวทกับโมเดลแนวหน้าของสหรัฐฯ ยังอยู่ที่ราว 3-6 เดือน ส่วนบทความเมื่อวันที่ 30 มิถุนายนสรุปว่าโมเดลจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ในส่วนแบ่งการใช้งานโทเคนตั้งแต่ช่วงต้นฤดูร้อนปี 2026

โอเพนเวทคือแนวทางที่เปิดเผยค่าน้ำหนักของโมเดล ทำให้บริษัทหรือนักพัฒนานำไปติดตั้งเองหรือปรับแต่งได้โดยตรง วิธีนี้ให้การควบคุมการใช้งานที่มากกว่าโมเดลแนวหน้าแบบปิด และช่วยลดต้นทุนให้เหมาะกับงานเฉพาะทางได้ง่ายกว่า

ส่วนต่างด้านราคายิ่งชัดเจนขึ้น ราคา API ของ GPT-5.5 จากออเพ่นเอไอ(OpenAI) อยู่ที่อินพุต 5 ดอลลาร์ และเอาต์พุต 30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน ขณะที่ดีปซีก(DeepSeek) V4 Flash กำหนดราคาที่อินพุต 0.14 ดอลลาร์ และเอาต์พุต 0.28 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน

GLM-5.2 ของ Z.ai ตามเอกสารทางการอยู่ที่อินพุต 1.4 ดอลลาร์ และเอาต์พุต 4.4 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วน Kimi K3 จากมูนช็อต เอไอ(Moonshot AI) อยู่ในช่วงอินพุต 3 ดอลลาร์ และเอาต์พุต 15 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน ตามข้อมูลของโอเพนราวเตอร์

การแข่งขันด้านราคาไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในกลุ่มนักพัฒนา ดอร์แดช(DoorDash) เผยแพร่ผลทดสอบภายในผ่านบล็อกด้านวิศวกรรมอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 6 กรกฎาคม โดยการจับคู่ Kimi K2.6 กับ Claude Fable 5 ในบทบาทผู้ตรวจโค้ด ทำคะแนน weighted recall 65.2% และ weighted F1 75.3% จากตัวอย่างที่ใช้ได้ 105 รายการ

นี่คือกรณีที่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของสหรัฐฯ นำโมเดลจีนไปทดสอบจริงในกระบวนการตรวจสอบโค้ด สะท้อนว่าเมื่อโมเดล AI ก้าวข้ามงานถาม-ตอบทั่วไป ไปสู่งานที่ต้องทำซ้ำ เช่น ตรวจโค้ด สรุปเนื้อหา ค้นหา และดึงข้อมูล ต้นทุนต่อโทเคนและความเสถียรจึงกลายเป็นเงื่อนไขสำคัญในการเลือกใช้ของภาคธุรกิจ

ประเด็นด้านการดำเนินงานและกฎระเบียบก็ขยายตัวคู่ขนานกัน แอร์บีเอ็นบี(Airbnb) ระบุว่า AI รับผิดชอบงานบริการลูกค้าในอเมริกาเหนือคิดเป็นสัดส่วนราวหนึ่งในสาม บลูมเบิร์ก ลอว์(Bloomberg Law) รายงานว่า ไบรอัน เชสกี(Brian Chesky) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารแอร์บีเอ็นบี ชี้แจงต่อกรณีที่สภาคองเกรสสหรัฐฯ ตรวจสอบการใช้ AI จากจีนของบริษัท โดยยืนยันว่าบริษัทไม่ได้ส่งข้อมูลให้กับบริษัทจีน

แม้ราคาจะได้เปรียบ แต่ประเด็นอธิปไตยข้อมูลและความปลอดภัยยังเป็นตัวแปรที่กำหนดความเร็วในการนำไปใช้งาน โดยเฉพาะบริษัทที่ดูแลข้อมูลด้านการเงิน ภาครัฐ หรือข้อมูลผู้บริโภคที่อ่อนไหว ซึ่งต้องตรวจสอบว่าโมเดลประมวลผลอยู่ที่ใด ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปถูกนำไปใช้ฝึกโมเดลต่อหรือไม่ และสิทธิ์ควบคุมตามสัญญาตกอยู่กับฝ่ายใด

การขยายตัวยังลามไปถึงภาคอุตสาหกรรม ซีเมนส์(Siemens) ประกาศในงานที่กรุงปักกิ่งเมื่อวันที่ 23 มีนาคมว่าจะขยายความร่วมมือกับอาลีบาบา(Alibaba) โดยซีเมนส์จะทดสอบสภาพแวดล้อมจำลองบนคลาวด์ของอาลีบาบา และระบุว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Qwen ของอาลีบาบาอาจรองรับฟีเจอร์ AI ในซอฟต์แวร์บริหารวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ได้

สำหรับผู้อ่านสายคริปโตและหุ้นเทคโนโลยี ความเปลี่ยนแปลงนี้เกี่ยวโยงโดยตรงกับโครงสร้างต้นทุน AI คอยน์เบส($COIN) เปิดเผยผ่านบล็อกทางการเมื่อวันที่ 13 กรกฎาคมว่า โค้ดที่สร้างโดย AI มีสัดส่วนเกินครึ่งหนึ่งของโค้ดที่ merge ทั้งหมดในไตรมาส 4 ปี 2025 เป็นครั้งแรก ยิ่ง AI เข้าไปฝังตัวในงานพัฒนาซอฟต์แวร์มากเท่าไหร่ ราคาต่อโทเคนและนโยบายข้อมูลของโมเดลก็ยิ่งส่งผลโดยตรงต่อต้นทุนดำเนินงานและการตัดสินใจด้านความปลอดภัยขององค์กร

แนวโน้มนี้สอดคล้องกับรายงานก่อนหน้าของ TokenPost เรื่อง การควบคุมต้นทุน AI ที่เข้มงวดขึ้นในหมู่องค์กรที่นำ AI มาใช้ ซึ่งขณะนั้นบริษัทต่าง ๆ พิจารณามาตรการรับมือ เช่น การจำกัดโควตาการใช้โทเคน การจัดเส้นทางเลือกโมเดล (model routing) การออกแบบบริบท (context engineering) และการติดตามปริมาณการใช้งาน เนื่องจากปริมาณการใช้ AI เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม ความได้เปรียบด้านราคาของโมเดลราคาถูกไม่ใช่สิ่งที่ตายตัว วอลล์สตรีทเจอร์นัล(WSJ) รายงานเมื่อวันที่ 14 สิงหาคมว่า ดีปซีกปรับขึ้นราคากลุ่มโมเดล V4 แม้หลังปรับราคาแล้ว บางช่วงราคายังต่ำกว่าโมเดลสหรัฐฯ แต่ทิศทางราคาอาจเปลี่ยนแปลงได้ตามอุปสงค์และอุปทาน

จึงไม่ควรสรุปว่าแพลตฟอร์ม AI จากจีนกำลังแทนที่บิ๊กเทคสหรัฐฯ แต่ควรมองว่าเกณฑ์การเลือกใช้ AI ในภาคธุรกิจได้ขยายจากเรื่องประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว ไปสู่ราคา รูปแบบการติดตั้ง และการควบคุมข้อมูล ขณะเดียวกันผู้ผลิตสหรัฐฯ เองก็ตอบโต้ด้วยการลดราคาและเปิดโมเดลแบบโอเพนเวทมากขึ้น ทำให้ลูกค้าองค์กรมีแนวโน้มเลือกใช้โมเดลประสิทธิภาพสูงและโมเดลราคาประหยัดแยกตามลักษณะงาน