ค่าใช้จ่ายโทเคน AI ขึ้น 7% ค่าเช่า 'บี200(B200)' ลดครั้งแรก

ความต้องการเรียกใช้โมเดล AI ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่องในเดือนสิงหาคม แต่ 'อัตราการเติบโตของค่าใช้จ่ายโทเคน' กลับต่ำกว่าอัตราการเติบโตของปริมาณการใช้งานอย่างชัดเจน ขณะที่ค่าเช่าจีพียูรุ่นล่าสุดของเอ็นวิเดีย(NVDA) อย่าง 'บี200(B200)' ปรับตัวลดลงเป็นรายเดือนเป็นครั้งแรกนับตั้งแต่เริ่มเผยแพร่ดัชนีในเดือนกันยายน 2025

เมื่อวันที่ 28 เวลา 03:08 น. ตามเวลาเกาหลีใต้ เทคโฟลว์ (TechFlow) รายงานโดยอ้างอิงรายงานประจำเดือนสิงหาคมของเจพีมอร์แกนว่า ปริมาณการใช้โทเคนบนแพลตฟอร์ม OpenRouter เพิ่มขึ้น 47% เมื่อเทียบกับเดือนก่อนหน้า และเพิ่มขึ้นถึง 28 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อน ส่วนค่าใช้จ่ายด้านโทเคนในช่วงเดียวกันเพิ่มขึ้น 7% เทียบเดือนก่อนหน้า และเพิ่มขึ้น 12 เท่าเทียบปีก่อน

การที่ปริมาณการใช้งานโตเร็วกว่าค่าใช้จ่ายสะท้อนถึง 'ราคาเฉลี่ยต่อหน่วยที่ลดลง' โดยเจพีมอร์แกนวิเคราะห์ว่าราคาเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักตามปริมาณการใช้งานลดลงถึง 28% เมื่อเทียบเดือนก่อนหน้า พร้อมระบุว่าโมเดลราคาประหยัดอย่าง GPT-5.6 Luna เป็นตัวการหลักที่ทำให้ปริมาณการใช้งานเพิ่มขึ้น คิดเป็นสัดส่วนราว 99% ของยอดที่เพิ่มขึ้นทั้งหมด

'โทเคน' คือหน่วยพื้นฐานที่โมเดล AI ใช้แบ่งประมวลผลข้อความและโค้ด แม้จะประมวลผลประโยคเดียวกัน แต่จำนวนโทเคนและต้นทุนที่ต้องใช้จะแตกต่างกันไปตามชนิดของโมเดลและความยาวของข้อมูลนำเข้า-นำออก นี่คือเหตุผลที่ปริมาณการเรียกใช้งานที่เพิ่มขึ้นไม่ได้แปลว่ารายได้จะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนเดียวกันเสมอไป

ตลาดเช่าจีพียูเคลื่อนไหวต่างกันไปตามรุ่น โดยค่าเช่า A100 ทรงตัวอยู่ที่ 1.65 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง ส่วน H100 ปรับขึ้น 1.2% เทียบเดือนก่อนหน้า มาอยู่ที่ 2.73 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง

ในทางกลับกัน บี200 ปรับลดลง 1.5% เทียบเดือนก่อนหน้า เหลือ 5.63 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง เจพีมอร์แกนระบุว่านี่เป็นการปรับลดรายเดือนครั้งแรกของราคาบี200 นับตั้งแต่เริ่มเผยแพร่ดัชนีในเดือนกันยายน 2025 ซึ่งอาจตีความได้ว่าการเปลี่ยนแปลงด้านอุปทานของจีพียูรุ่นล่าสุดเริ่มส่งผลต่อราคาแล้ว

อย่างไรก็ตาม ยังเร็วเกินไปที่จะสรุปว่าความต้องการประมวลผล AI กำลังชะลอตัวลงเพียงเพราะราคาบี200 ลดลง เนื่องจากค่าเช่า H100 ที่ยังปรับขึ้นได้ แสดงให้เห็นว่าความต้องการจีพียูรุ่นก่อนหน้ายังคงมีอยู่ และเมื่อราคาของ A100, H100 และบี200 เคลื่อนไหวไปคนละทิศทาง จึงยากที่จะใช้ตัวชี้วัดเพียงตัวเดียวอธิบายต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งหมด

ในตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้นทุนโมเดลและต้นทุนฮาร์ดแวร์มักเคลื่อนไหวไปด้วยกัน หากโมเดลราคาประหยัดดึงปริมาณการเรียกใช้งานไปมาก ปริมาณการใช้โทเคนอาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ราคาเฉลี่ยต่อการใช้งานกลับลดลง ในทางกลับกัน โมเดลประสิทธิภาพสูงและจีพียูสเปกสูงยังคงรักษาโครงสร้างต้นทุนที่สูงกว่าในกลุ่มการใช้งานเฉพาะทาง

ด้านราคาหน่วยความจำยังคงแข็งแกร่งต่อเนื่อง โดยราคาสปอต 'DRAM' ปรับขึ้นติดต่อกันเป็นเดือนที่ 5 ราคา DDR5 16Gb อยู่ที่ 50.20 ดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 6% เทียบเดือนก่อนหน้า และเพิ่มขึ้นถึง 880% เทียบปีก่อน

ขณะที่ 'NAND' ยุติการปรับลดต่อเนื่อง 4 เดือน โดยราคาที่ขนาด 1Tb อยู่ที่ 30.50 ดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 14% เทียบเดือนก่อนหน้า และเพิ่มขึ้น 470% เทียบปีก่อน สะท้อนว่าความต้องการเซิร์ฟเวอร์ AI ไม่ได้ส่งผลต่อราคาจีพียูเพียงอย่างเดียว แต่ยังส่งผลไปถึงราคาหน่วยความจำและอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลด้วย

DRAM คือหน่วยความจำที่เซิร์ฟเวอร์ใช้อ่านและเขียนข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่างการประมวลผล ส่วน NAND เป็นชิ้นส่วนหลักของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ AI ที่ต้องประมวลผลขนาดใหญ่จำเป็นต้องมีทั้งจีพียู หน่วยความจำประสิทธิภาพสูง และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลควบคู่กัน จึงต้องติดตามความเคลื่อนไหวราคาชิปทุกประเภทไปพร้อมกัน

เจพีมอร์แกนมองว่าแม้ความต้องการประมวลผล AI จะยังคงขยายตัวต่อเนื่อง แต่การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างด้านอุปทานกำลังเปลี่ยนตรรกะด้านราคาไปด้วย พร้อมระบุว่าขณะที่โมเดลปิด (closed model) และโมเดลโอเพนซอร์สเติบโตไปพร้อมกัน เกิดโครงสร้างที่โมเดลราคาประหยัดดึงปริมาณการใช้งานไป ขณะที่โมเดลราคาสูงยังคงเป็นแหล่งรายได้หลัก

ก่อนหน้านี้ โตเกนโพสต์ (TokenPost) เคยรายงานว่า ควรตรวจสอบความเชื่อมโยงระหว่างการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI กับความต้องการศูนย์ข้อมูลและพลังงานแยกจากกันให้ชัดเจน และยังเคยชี้ให้เห็นว่า ยิ่งประสิทธิภาพการประมวลผลของชิปเร่งความเร็ว AI สูงขึ้นเท่าใด ความเร็วในการประมวลผลและกำลังการผลิตหน่วยความจำก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น

ตัวเลขล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นว่าโครงสร้างต้นทุนของตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่สามารถอธิบายได้ด้วยค่าเช่าจีพียูเพียงอย่างเดียว เพราะปริมาณการใช้โทเคน ราคาต่อหน่วยของโมเดล ค่าเช่าจีพียู และราคาสปอตของ DRAM กับ NAND ต่างเคลื่อนไหวด้วยความเร็วที่แตกต่างกัน ดัชนีรายเดือนถัดไปจึงเป็นตัวชี้วัดสำคัญว่าการปรับลดราคาบี200 ครั้งนี้เป็นเพียงการปรับฐานชั่วคราวจากอุปทานที่เพิ่มขึ้น หรือเป็นจุดเริ่มต้นของการปรับโครงสร้างราคาจีพียูตามรุ่นในระยะยาว