ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
สัดส่วนการใช้โทเคนของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) แบบโอเพนเวตจากจีนบน OpenRouter แตะประมาณ 30% ในบางสัปดาห์ เพิ่มขึ้นอย่างมากจากระดับต่ำสุด 1.2% ในช่วงปลายปี 2024 อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้หมายถึงส่วนแบ่งตลาด AI หรือรายได้ทั้งหมด
OpenRouter เปิดเผยผลวิเคราะห์ปริมาณการใช้โทเคนรายสัปดาห์ตั้งแต่ปลายปี 2024 ถึงปลายปี 2025 โดยพบว่าสัดส่วนของโมเดลโอเพนเวตจากจีนเพิ่มขึ้นในระดับดังกล่าว โทเคนเป็นหน่วยพื้นฐานที่โมเดล AI ใช้ประมวลผลข้อความ และตัวเลขนี้นับเฉพาะการใช้งานผ่าน OpenRouter
เมื่อคำนวณจากค่าเฉลี่ยตลอดหนึ่งปี โมเดลโอเพนเวตจากจีนมีสัดส่วนการใช้โทเคนประมาณ 13.0% ขณะที่โมเดลโอเพนเวตจากนอกจีนอยู่ที่ 13.7% และโมเดลแบบปิดมีสัดส่วน 70% สะท้อนว่าโมเดลแบบปิดยังคงครองสัดส่วนการใช้งานส่วนใหญ่
เมื่อสะสมตามผู้พัฒนาโมเดลจากจีน พบว่า DeepSeek มีการใช้โทเคน 14.37 ล้านล้านโทเคน Qwen 5.59 ล้านล้านโทเคน MiniMax 1.26 ล้านล้านโทเคน และ MoonshotAI 0.92 ล้านล้านโทเคน การเพิ่มขึ้นนี้อาจสะท้อนการขยายตัวของโมเดลที่ชูต้นทุนต่ำและน้ำหนักโมเดลแบบเปิดในฐานะทางเลือกของนักพัฒนาและบริษัท
โมเดลโอเพนเวตคือโมเดล AI ที่เปิดเผยน้ำหนักซึ่งเป็นผลลัพธ์จากการฝึก ทำให้นักพัฒนาภายนอกสามารถดาวน์โหลดไปใช้งานหรือแก้ไขได้ โมเดลจากจีนใช้โครงสร้างดังกล่าวเพื่อเปิดทางให้ผู้ใช้บริหารโมเดลด้วยตนเองหรือลดต้นทุน
การเปลี่ยนแปลงนี้สอดคล้องกับการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ที่ระบุว่าสัดส่วนการใช้โทเคนของโมเดลแบบเปิดแตะหนึ่งในสามของทั้งหมด อย่างไรก็ตาม การใช้งานโมเดลแบบเปิดที่เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าจะนำไปสู่รายได้ของบริษัทหรือการขยายส่วนแบ่งบริการแบบชำระเงินโดยตรง
แกรี เกนส์เลอร์(Gary Gensler) ศาสตราจารย์ MIT เตือนว่าการขยายตัวของโมเดล AI จากจีนอาจสร้างแรงกดดันต่อความสามารถในการแข่งขันของบริษัท AI ในสหรัฐฯ และการคืนทุนจากการลงทุนขนาดใหญ่ โดย Crypto Briefing เป็นผู้รายงาน อย่างไรก็ตาม ยังไม่สามารถยืนยันได้แน่ชัดว่าเป็นคำพูดโดยตรง เนื่องจากไม่พบต้นฉบับบทสัมภาษณ์ทาง Bloomberg Radio จากการค้นหาแบบเปิด
รัฐสภาสหรัฐฯ ไม่ได้มองการขยายตัวของโมเดล AI จากจีนเป็นเพียงประเด็นการแข่งขันด้านราคา คณะกรรมาธิการความมั่นคงแห่งมาตุภูมิประจำสภาผู้แทนราษฎรสหรัฐฯ และคณะกรรมาธิการพิเศษที่เกี่ยวข้องกับจีนประกาศการสอบสวนร่วมเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความมั่นคงแห่งชาติและความมั่นคงทางไซเบอร์ของโมเดล AI จากจีนเมื่อวันที่ 29 เมษายน
ผู้พัฒนาโมเดลที่อยู่ในขอบเขตการสอบสวน ได้แก่ DeepSeek, อาลีบาบา(Alibaba), Moonshot AI และ MiniMax คณะกรรมาธิการยังตั้งข้อสงสัยว่าบริษัทจีนอาจใช้ผลลัพธ์จากโมเดลระดับแนวหน้าของสหรัฐฯ เพื่อฝึกโมเดลคู่แข่งผ่านเทคนิคการกลั่นโมเดล
การกลั่นโมเดลคือเทคนิคการฝึกโมเดลที่มีขนาดเล็กกว่าหรือต้นทุนต่ำกว่า โดยใช้ผลลัพธ์หรือพฤติกรรมของโมเดลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ เทคนิคนี้สามารถใช้ในการวิจัยและพัฒนาตามปกติได้ ดังนั้นการใช้เทคนิคดังกล่าวเพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอที่จะตัดสินว่าบริษัทใดทำผิดกฎหมาย
ประเด็นที่คณะกรรมาธิการตั้งข้อสังเกตคือ การหลีกเลี่ยงข้อจำกัดการเข้าถึงผ่านบัญชีปลอมหรือเครือข่ายพร็อกซีเกิดขึ้นร่วมด้วยหรือไม่ ขณะนี้ยังไม่มีการนำเสนอคำชี้แจงโต้แย้งจากบริษัทที่เกี่ยวข้องหรือผลการสอบสวน
ความเชื่อมโยงระหว่างโมเดล AI จากจีนกับห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน AP รายงานว่า แม้จีนจะถูกจำกัดการเข้าถึงชิป AI ระดับแนวหน้าและอุปกรณ์การผลิตจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ แต่ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลของทั้งสองประเทศกำลังแคบลง
แซม แซกส์(Samm Sacks) นักวิจัยอาวุโสจากโรงเรียน Johns Hopkins School of Advanced International Studies ประเมินว่าช่องว่างระหว่างโมเดล AI ของสหรัฐฯ และจีน “แคบและเปราะบาง” ความเห็นดังกล่าวสะท้อนว่าการแข่งขันด้านประสิทธิภาพของโมเดลขยายจากซอฟต์แวร์ไปสู่ GPU หน่วยความจำ ศูนย์ข้อมูล และนโยบายควบคุมการส่งออก
การใช้จ่ายในอุตสาหกรรม AI ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน Gartner คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกจะอยู่ที่ 2.67 ล้านล้านดอลลาร์(ประมาณ 361 ล้านล้านวอน)ในปี 2026 และ 3.637 ล้านล้านดอลลาร์(ประมาณ 492 ล้านล้านวอน)ในปี 2027 อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวเป็นการรวมการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ซอฟต์แวร์ และบริการ AI ทั้งหมด จึงไม่สามารถนำไปเปรียบเทียบโดยตรงกับรายจ่ายลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ของสหรัฐฯ ได้
ยังไม่พบหลักฐานว่าการใช้โมเดลจากจีนที่เพิ่มขึ้นทำให้อัตรากำไรของบริษัท AI ในสหรัฐฯ ลดลง หรือทำให้ราคาหุ้นของบริษัทเซมิคอนดักเตอร์บางแห่งเปลี่ยนแปลงโดยตรง การเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดในขณะนี้คือการแข่งขันของโมเดล AI กำลังขยายจากประสิทธิภาพไปสู่ต้นทุน น้ำหนักโมเดลแบบเปิด ความปลอดภัยของข้อมูล ห่วงโซ่อุปทาน และการควบคุมการส่งออก
ความคิดเห็น 0