อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนที่สำคัญซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทต่างๆ จัดทำง예산สำหรับเครื่องมือ AI อย่างมาก สิ่งที่เริ่มต้นเป็นการเพิ่มผลิตภาพในราคาที่จับต้องได้กำลังพัฒนาไปสู่การพึ่งพาที่อาจมีราคาแพง โดยคาดว่าค่าใช้จ่ายจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อบริษัท AI เปลี่ยนจากการตั้งราคาแบบอุดหนุนไปสู่โมเดลธุรกิจที่ทำกำไรได้
การสิ้นสุดของการตั้งราคา AI แบบอุดหนุน
ราคาต่ำในปัจจุบันสำหรับบริการ AI ส่วนใหญ่ไม่สามารถดำเนินต่อไปได้ บริษัท AI ใหญ่ๆ เช่น OpenAI ที่มีอัตราการเผาผลาญเงิน 8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี และ Anthropic ที่เผาผลาญเงิน 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี กำลังดำเนินงานด้วยการขาดทุนจำนวนมากเพื่อให้ได้ส่วนแบ่งตลาด สิ่งนี้สะท้อนถึงช่วงแรกของบริการเรียกรถ ที่บริษัทอย่าง Uber เสนอการเดินทางที่ได้รับการอุดหนุนอย่างหนักเพื่อสร้างฐานผู้ใช้ก่อนที่จะขึ้นราคาเมื่อคู่แข่งถูกกำจัดออกไป
ชุมชนได้เปรียบเทียบแบบแผนนี้อย่างชัดเจน โดยสังเกตว่าบริการเรียกรถเปลี่ยนจากราคาถูกและเชื่อถือได้ไปสู่ราคาแพงพร้อมคุณภาพบริการที่ลดลงเมื่อช่วงการอุดหนุนสิ้นสุดลง เส้นทางเดียวกันนี้ดูเหมือนจะเกิดขึ้นกับบริการ AI เมื่อบริษัทต่างๆ เผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการทำกำไร
อัตราการเผาผลาญเงินทุนของบริษัท AI ในปัจจุบัน:
- OpenAI : 8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี
- Anthropic : 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี
ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนเร้นกำลังเกิดขึ้นแล้ว
องค์กรหลายแห่งกำลังค้นพบว่าค่าใช้จ่ายในการนำ AI มาใช้นั้นสูงกว่าการประเมินเบื้องต้นมาก บริษัทต่างๆ รายงานค่าใช้จ่ายที่เป็นสองหรือสามเท่าของการคาดการณ์เดิม วิศวกรคนเดียวอาจใช้ GitHub Copilot สำหรับการเติมโค้ด ChatGPT สำหรับการระดมความคิด และ Claude สำหรับเอกสาร ซึ่งสร้างการสมัครสมาชิกรายเดือนที่ซ้อนทับกันและเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วทั้งองค์กร
Microsoft และ Google กำลังฝังค่าธรรมเนียม AI เข้าไปในการสมัครสมาชิกซอฟต์แวร์ที่มีอยู่แล้ว โดย Microsoft Copilot เพิ่มค่าใช้จ่ายสูงสุด 30 ดอลลาร์สหรัฐต่อผู้ใช้ต่อเดือนในแผน Office 365 กลยุทธ์การตั้งราคาแบบรวมกลุ่มเหล่านี้ทำให้บริษัทต่างๆ ยากที่จะคำนวณต้นทุนความเป็นเจ้าของทั้งหมดอย่างแม่นยำหรือเปรียบเทียบทางเลือกอื่น
หมายเหตุ: CapEx หมายถึงค่าใช้จ่ายทุน - เงินที่ใช้ในการซื้อหรือปรับปรุงสินทรัพย์ทางกายภาพเช่นเซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูล
การเพิ่มขึ้นของราคาบริการ AI:
- Microsoft Copilot: เพิ่มขึ้นสูงสุด $30 USD ต่อผู้ใช้ต่อเดือนเมื่อเพิ่มเข้าไปใน Office 365
- Google Workspace: เพิ่มขึ้น $5 USD ต่อเดือนสำหรับฟีเจอร์ AI
- Cursor และ Claude Code: จากแพ็กเกจ $20 USD เป็น $200 USD ต่อเดือน
ความกังวลเรื่องการหยุดนิ่งของประสิทธิภาพ
การศึกษาล่าสุดชี้ให้เห็นว่าวิธีการปัจจุบันในการปรับปรุงโมเดลภาษาขนาดใหญ่อาจกำลังถึงขีดจำกัด แม้ว่าบริษัท AI จะยังคงเปิดตัวเวอร์ชันใหม่ๆ แต่ความคิดเห็นจากชุมชนบ่งชี้ถึงความสงสัยที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการปรับปรุงที่แท้จริง ผู้ใช้บางคนได้ขอให้กู้คืนโมเดลเก่าที่เชื่อถือได้มากกว่าหลังจากประสบปัญหากับการเปิดตัวใหม่
ความท้าทายขยายไปเกินกว่าความสามารถดิบไปสู่ประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติ นักพัฒนาหลายคนรายงานว่าใช้เวลาอย่างมากในการแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ดที่ AI สร้างขึ้นแทนที่จะได้รับประโยชน์จากการเพิ่มผลิตภาพ สิ่งนี้สร้างพลวัตที่น่ากังวลที่นักพัฒนาอาวุโสกลายเป็นผู้ตรวจสอบผลลัพธ์ AI ที่มีราคาแพงแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงกว่า
การเปลี่ยนแปลงต้นทุนที่คาดการณ์:
- ประมาณการราคาเพิ่มขึ้น 10-15 เท่า ภายในปี 2026
- ต้นทุนการนำไปใช้งานมักจะสูงกว่าประมาณการเริ่มต้น 2-3 เท่า
- การสมัครสมาชิกหลายแพ็กเกจที่ซ้อนทับกันต่อนักพัฒนา (มากกว่า $20 USD แต่ละแพ็กเกจ)
ความเป็นจริงของราคาที่กำลังจะมาถึง
นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมประเมินว่าค่าใช้จ่ายบริการ AI อาจเพิ่มขึ้นสิบถึงสิบห้าเท่าของระดับปัจจุบันภายในปี 2026 เมื่อบริษัทต่างๆ เปลี่ยนไปใช้โมเดลการตั้งราคาที่ทำกำไรได้ การเพิ่มขึ้นอย่างมากนี้จะเปลี่ยนแปลงข้อเสนอมูลค่าของเครื่องมือ AI โดยพื้นฐาน ซึ่งอาจทำให้เข้าถึงได้เฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณมากเท่านั้น
ต้นทุนที่แท้จริงของการนำเครื่องมือ AI มาใช้ทั่วทั้งองค์กรวิศวกรรมมักจะเป็นสองหรือสามเท่าของการประเมินเบื้องต้น และบางครั้งมากกว่านั้น
ช่วงการเปลี่ยนผ่านน่าจะเห็นการรวมตัวอย่างต่อเนื่องในตลาด AI โดยผู้เล่นรายเล็กไม่สามารถรักษาการตั้งราคาขาดทุนได้ สิ่งนี้อาจส่งผลให้เกิดการแข่งขันที่ลดลงและราคาที่สูงขึ้นสำหรับผู้บริโภค คล้ายกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมเรียกรถหลังจากช่วงการเติบโตเบื้องต้น
องค์กรที่กำลังวางแผนกลยุทธ์การนำ AI มาใช้ควรพิจารณาการเพิ่มขึ้นของต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้แทนที่จะสมมติว่าการตั้งราคาปัจจุบันจะยังคงเสถียร ยุคของ AI ราคาถูกอาจสั้นกว่าที่หลายคนคาดหวัง ทำให้สำคัญที่จะต้องประเมินว่าเครื่องมือ AI ให้คุณค่าเพียงพอในอัตราตลาดที่จะเกิดขึ้นในอนาคตหรือไม่ แทนที่จะดูที่ราคาที่ได้รับการอุดหนุนในปัจจุบัน
อ้างอิง: Are you willing to pay $100k a year per developer on AI?