1.091 แสนล้านดอลลาร์ ลงทุน AI สหรัฐฯ ทิ้งห่างยุโรป

การลงทุนภาคเอกชนด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของสหรัฐฯ ในปี 2024 พุ่งแตะ 1.091 แสนล้านดอลลาร์ ทิ้งห่างยุโรปทั้งในด้านเงินทุน การพัฒนาโมเดล และการนำไปใช้งานจริงในที่ทำงาน นักวิเคราะห์มองว่าศูนย์กลางการแข่งขัน AI กำลังขยายจากเรื่องประสิทธิภาพของโมเดลไปสู่การช่วงชิงเงินทุนและโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล

สถาบัน AI ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางแห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford HAI) ระบุในรายงาน '2025 AI Index Report' ว่าการลงทุน AI ภาคเอกชนของสหรัฐฯ ในปี 2024 สูงกว่าจีนที่ทำได้ 9.3 พันล้านดอลลาร์ราว 12 เท่า และสูงกว่าอังกฤษที่ 4.5 พันล้านดอลลาร์ถึง 24 เท่า ปีเดียวกันนี้สหรัฐฯ ผลิตโมเดล AI ที่น่าจับตามองถึง 40 โมเดล ขณะที่ยุโรปทำได้เพียง 3 โมเดล

ช่องว่างด้านการลงทุนยังปรากฏชัดในกลุ่ม 'generative AI' เช่นกัน โดยเม็ดเงินลงทุนใน generative AI ปี 2024 อยู่ที่ 2.54 หมื่นล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นจาก 2.18 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2023

เท่ากับว่าภายในหนึ่งปี เงินลงทุนใน generative AI เพิ่มขึ้นราว 3.6 พันล้านดอลลาร์

เมื่อดูเงินลงทุนสะสม ความได้เปรียบของสหรัฐฯ ก็ยิ่งชัดเจนขึ้นไปอีก ตั้งแต่ปี 2013 ถึงปี 2024 สหรัฐฯ มีเงินลงทุน AI ภาคเอกชนสะสมราว 4.7 แสนล้านดอลลาร์ ขณะที่สหภาพยุโรป (EU) อยู่ที่ราว 5 หมื่นล้านดอลลาร์เท่านั้น ความต่างนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่เม็ดเงินที่ไหลเข้าในแต่ละปี แต่สะท้อนการสะสมทุนต่อเนื่องนานกว่าทศวรรษที่หนุนทั้งโครงสร้างพื้นฐานและศักยภาพการพัฒนาโมเดล AI

การพัฒนาโมเดล AI ต้องอาศัยชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) ขนาดใหญ่ พลังงาน ดาต้าเซ็นเตอร์ และบริการคลาวด์ควบคู่กันไป ยิ่งระดมทุนได้มากเท่าไหร่ บริษัทและสถาบันวิจัยก็ยิ่งฝึกโมเดลขนาดใหญ่และทดลองซ้ำได้มากขึ้นเท่านั้น นี่คือเหตุผลที่ช่องว่างด้านการลงทุนภาคเอกชนถูกมองว่าไม่ใช่แค่เรื่องขนาดเงินร่วมลงทุน (venture capital) แต่เป็นรากฐานของขีดความสามารถในการแข่งขันด้านเทคโนโลยี

ฝั่งยุโรปตอบโต้ด้วยการเร่งขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล คณะกรรมาธิการยุโรป (European Commission) ระบุว่าเมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม (ตามเวลาท้องถิ่น) ได้เริ่มกระบวนการประมูลเพื่อสร้าง 'AI Gigafactory' สูงสุด 7 แห่ง โดย EU และประเทศสมาชิกจะสนับสนุนเงินทุนสูงสุด 1 หมื่นล้านยูโร และตั้งเป้าดึงเงินลงทุนภาคเอกชนเพิ่มเติมอีกอย่างน้อย 2 หมื่นล้านยูโร

AI Gigafactory คือศูนย์ประมวลผลขนาดใหญ่ที่รวมชิปประมวลผล AI เทคโนโลยีคลาวด์ เครือข่ายความเร็วสูง และดาต้าเซ็นเตอร์ประหยัดพลังงานไว้ด้วยกัน มีเป้าหมายเพื่อจัดสรรทรัพยากรประมวลผลสำหรับการฝึกและการอนุมาน (inference) ของโมเดล AI ขั้นสูงให้กับสถาบันวิจัยและภาคธุรกิจ

ช่องว่างด้านการนำ AI ไปใช้ในที่ทำงานก็สอดคล้องกับช่องว่างด้านการลงทุนเช่นกัน ผลสำรวจช่วงต้นปี 2026 พบว่าแรงงานสหรัฐฯ ตอบว่าใช้ AI ในการทำงานถึง 43.0% ขณะที่ประเทศในยุโรปที่สำรวจมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 32%

อย่างไรก็ตาม ผลสำรวจนี้วิเคราะห์เพียงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการนำ AI มาใช้กับการเพิ่มขึ้นของผลิตภาพ โดยไม่ได้ชี้ชัดถึงความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล กล่าวคือ อัตราการใช้งานที่สูงกว่าไม่ได้หมายความว่าจะมีผลิตภาพเหนือกว่าเสมอไป

สำหรับผู้อ่านในเอเชีย ประเด็นนี้ไม่ได้เป็นเพียงการเปรียบเทียบระหว่างสหรัฐฯ กับยุโรปเท่านั้น แต่ยังสะท้อนทิศทางการแข่งขันด้านการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ในภาพรวม สหรัฐฯ นำหน้าในแง่เงินทุนภาคเอกชนและการผลิตโมเดล ขณะที่ยุโรปเดินหน้าคู่ขนานผ่านการกำกับดูแลและการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานจากภาครัฐ

กระแสการลงทุนในชิป AI คลาวด์ ดาต้าเซ็นเตอร์ และเครือข่าย จึงเป็นประเด็นที่บริษัทและนักลงทุนในภูมิภาคควรจับตาต่อไป ก่อนหน้านี้ TokenPost เคยรายงานกระแสที่ปัญหาคอขวดด้าน AI ลามไปสู่การลงทุนเครือข่ายระยะไกลและกระแสที่การขยายเงินลงทุนด้าน AI จุดกระแสถกเถียงเรื่องหุ้นนำตลาดมาแล้ว

จากตัวเลขที่ยืนยันได้ในขณะนี้ สหรัฐฯ ยังคงนำหน้าทั้งด้านเงินลงทุนภาคเอกชนและการผลิตโมเดล AI ขณะที่ยุโรปเริ่มกระบวนการประมูลเพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลผ่านโครงการ Gigafactory ส่วนช่องว่างนี้จะแคบลงได้มากน้อยเพียงใด ยังต้องติดตามว่าการสนับสนุนจากภาครัฐยุโรปจะแปลงเป็นเงินลงทุนภาคเอกชนและกำลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นจริงได้เร็วเพียงใด