ในสัปดาห์แห่งการพัฒนาที่สำคัญสำหรับปัญญาประดิษฐ์ Google ได้วางตำแหน่งตัวเองเป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขามในหลายแนวรบของการแข่งขัน AI การเปิดตัวโมเดลล่าสุดและความร่วมมือด้านฮาร์ดแวร์ที่อาจเกิดขึ้นของบริษัทยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีแห่งนี้ บ่งชี้ว่าบริษัทกำลังท้าทายอย่างจริงจังทั้งความโดดเด่นด้านซอฟต์แวร์ของ OpenAI และความยิ่งใหญ่ด้านฮาร์ดแวร์ของ Nvidia
ความก้าวหน้าด้าน AI อย่างมีกลยุทธ์ของ Google
Alphabet บริษัทแม่ของ Google กำลังอยู่บนขอบของการเข้าร่วมคลับเอกซ์คลูซีฟที่มีมูลค่าตลาด 4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นเหตุการณ์สำคัญที่เน้นย้ำถึงความแข็งแกร่งที่เพิ่มขึ้นของบริษัทในภาคส่วนปัญญาประดิษฐ์ ความสำเร็จที่อาจเกิดขึ้นนี้มาพร้อมกับการพัฒนาหลายประการที่เน้นให้เห็นแนวทางหลายมิติของ Google ในการแข่งขันด้าน AI บริษัทเพิ่งเปิดตัวโมเดล AI Gemini 3 พร้อมกับอัปเดตเครื่องสร้างภาพไวรัล Nano Banana Pro ซึ่งส่งสัญญาณถึงความมุ่งมั่นใหม่ต่อทั้งด้านซอฟต์แวร์และโครงสร้างพื้นฐานของระบบนิเวศ AI ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมระบุว่าการเปิดตัวเหล่านี้เป็นมากกว่าการปรับปรุงทีละขั้น โดยผู้เชี่ยวชาญบางส่วนเสนอว่ามันอาจปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันใหม่
บริบทสำคัญในการเปรียบเทียบโมเดล AI:
- การพัฒนา Gemini 3 มุ่งเน้นไปที่การคิดหาเหตุผลที่ทันสมัยที่สุดและความสามารถหลายรูปแบบ
- หลังการฝึกฝนได้เน้นย้ำการปรับปรุงการใช้เครื่องมือและการปรับแต่งบุคลิกภาพให้ดีขึ้นตามคำติชมจากผู้ใช้
- กลยุทธ์การเปิดตัวเปลี่ยนจากการเปิดตัวโมเดลทดลองบ่อยครั้ง ไปสู่การเปิดตัวที่ประสานงานกันมากขึ้นและได้รับการขัดเกลาแล้ว
การเล่นเกมฮาร์ดแวร์: ท้าทายความโดดเด่นของ Nvidia
การพัฒนาที่น่าประหลาดใจที่สุดอาจมาจากแนวรบฮาร์ดแวร์ ซึ่งหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ที่กำหนดเองของ Google กำลังได้รับความนิยมในตลาดที่ถูกครอบงำมายาวนานโดยหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ของ Nvidia จากรายงาน Meta กำลังพิจารณาข้อตกลงหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อจัดหาศูนย์ข้อมูลของตนด้วยชิปของ Google เริ่มต้นในปี 2027 โดยอาจมีการให้เช่าผ่านระบบคลาวด์เร็วที่สุดในปีหน้า ความร่วมมือที่อาจเกิดขึ้นนี้แสดงถึงการยอมรับเทคโนโลยีชิปแบบกำหนดเองของ Google อย่างมีนัยสำคัญ และอาจให้ขอบเขตการแข่งขันที่จำเป็นในการท้าทายความเป็นผู้นำตลาดของ Nvidia ในขณะที่ GPU ของ Nvidia ยังคงเป็นตัวเลือกที่นิยมเนื่องจากความหลากหลาย TPU ของ Google นั้นให้ประสิทธิภาพเฉพาะทางสำหรับงาน AI บางประเภท ซึ่งผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมบางส่วนเชื่อว่าสามารถขับเคลื่อนการเติบโตที่เร็วขึ้นในตลาดชิปแบบกำหนดเอง
การเปรียบเทียบเทคโนโลยีชิป AI:
| คุณลักษณะ | Nvidia GPUs | Google TPUs |
|---|---|---|
| ปรัชญาการออกแบบ | อเนกประสงค์ ยืดหยุ่นสำหรับงานทั่วไป | เชี่ยวชาญเฉพาะสำหรับงาน AI บางประเภท |
| ตำแหน่งทางการตลาด | ผู้นำอุตสาหกรรมในปัจจุบัน | คู่แข่งที่กำลังเติบโตด้วยการออกแบบเฉพาะ |
| จุดได้เปรียบหลัก | ความเข้ากันได้กว้างขวาง | ประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันเป้าหมาย |
| แนวโน้มอุตสาหกรรม | GPU ยังคงเป็นผู้นำในปัจจุบัน | คาดว่า ASIC ที่ออกแบบเองจะเติบโตเร็วกว่าตลาด GPU |
ความเหนือชั้นด้านซอฟต์แวร์: แนวทางที่ไตร่ตรองอย่างรอบคอบของ Gemini 3
เบื้องหลังการเปิดตัวโมเดล AI ล่าสุดของ Google คือเรื่องราวของการพัฒนาอย่างตั้งใจและการทำซ้ำอย่างระมัดระวัง ช่องว่างระหว่างการเปิดตัว Gemini 2.5 Pro ในเดือนพฤษภาคม และการมาถึงของ Gemini 3 ในเดือนพฤศจิกายน นานกว่าที่หลายคนคาดไว้ในอุตสาหกรรม AI ที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว แต่ตามที่ทีมผลิตภัณฑ์ของ Google ระบุ การล่าช้านี้เป็นไปอย่างจงใจ การพัฒนามุ่งเน้นไปที่สองพื้นที่หลัก: การบรรลุความสามารถในการให้เหตุผลระดับล้ำสมัยด้วยความลึกซึ้งและความแตกต่างที่แท้จริง และการทำงานหลังการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อปรับปรุงความสะดวกในการใช้ตามข้อเสนอแนะจากการเปิดตัวครั้งก่อน ทีมงานเรียนรู้จากการเปิดตัวโมเดลทดลองก่อนหน้านี้ที่ก่อให้เกิดความยุ่งยากสำหรับนักพัฒนา และเลือกใช้แนวทางที่ได้รับการขัดเกลามากขึ้นในครั้งนี้ โดยดำเนินการรวบรวมข้อเสนอแนะและทำซ้ำหลายรอบก่อนการเปิดตัวสู่สาธารณะ
การสร้าง AI ด้วย AI: กระบวนการพัฒนา
ในมุมที่น่าสนใจ Google กำลังใช้โมเดล Gemini ของตัวเองเพื่อช่วยพัฒนารุ่นต่อๆ ไปของเทคโนโลยี ทีมงานใช้ Gemini อย่างกว้างขวางในการจัดกลุ่มและวิเคราะห์ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้จำนวนมหาศาลที่ได้รับ ช่วยระบุรูปแบบและจัดลำดับความสำคัญของการปรับปรุง แนวทางการพัฒนาที่อ้างอิงตนเองนี้ขยายไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์จริง โดยสมาชิกในทีมระบุว่า Gemini 3 กำลังถูกใช้เพื่อเขียนโค้ดปรับปรุงส่วนติดต่อผู้ใช้ และรุ่นในอนาคตอย่าง Gemini 4 จะถูกสร้างขึ้นด้วยความช่วยเหลืออย่างมากจากโมเดลปัจจุบัน สิ่งนี้สร้างวงจรข้อเสนอแนะที่เร่งเร็วขึ้น โดยที่ AI แต่ละรุ่นช่วยสร้างรุ่นถัดไป อย่างไรก็ตาม สมาชิกในทีมเน้นย้ำถึงความสำคัญของการรักษาความเห็นอกเห็นใจและความเข้าใจในปัญหาของผู้ใช้
ความก้าวหน้าครั้งใหญ่ในการสร้างภาพด้วย AI
เครื่องสร้างภาพ Nano Banana Pro ของ Google แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งในหนึ่งในพื้นที่ที่ท้าทายที่สุดของ AI นั่นคือการแสดงผลข้อความภายในภาพที่สร้างขึ้น รุ่นล่าสุดแสดงการปรับปรุงที่โดดเด่นในสิ่งที่ทีมเรียกว่า "อัตราการเลือกภาพที่ดีที่สุด" ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ของภาพที่สร้างขึ้นซึ่งตรงตามมาตรฐานคุณภาพ ที่ก่อนหน้านี้ผู้ใช้อาจต้องสร้างภาพสิบภาพเพื่อหาภาพหนึ่งภาพที่มีข้อความสมบูรณ์แบบ ตอนนี้อัตราส่วนได้กลับกัน โดยมีเพียงหนึ่งหรือสองภาพจากสิบภาพที่ต้องถูกปฏิเสธ ความล้มเหลวก็มีความซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน โดยบางครั้งโมเดลสร้างคำปลอมที่น่าเชื่อซึ่งดูเหมือนถูกต้อง แทนที่จะเป็นตัวอักษรที่ไม่มีความหมายที่เห็นได้ชัดซึ่งรบกวนรุ่นก่อนๆ ข้อจำกัดหลักที่ยังคงอยู่คือบทสนทนาหลายรอบ ซึ่งคุณภาพของภาพอาจลดลงหลังจากผ่านการแก้ไขหลายรอบ
การปรับปรุงการสร้างข้อความของ Nano Banana Pro:
- อัตรา "เชอร์รี่พิก" ปรับปรุงขึ้นอย่างมากจากประมาณ 10% เป็น 80-90%
- การสร้างแบบครั้งเดียวได้ผลลัพธ์การแสดงข้อความที่เกือบสมบูรณ์แบบ
- การสนทนาหลายรอบยังคงเป็นความท้าทายเมื่อเกิน 3-4 รอบ
- ความล้มเหลวได้พัฒนาจากข้อผิดพลาดที่เห็นชัดมาเป็นคำปลอมที่ซับซ้อน
จังหวะที่ไร้ความปรานีของการแข่งขัน AI
แม้จะมีความสำเร็จล่าสุด ทีม AI ของ Google ก็แสดงให้เห็นความโน้มเอียงเพียงเล็กน้อยที่จะเฉลิมฉลอง บรรยากาศภายในบริษัทสะท้อนถึงความเข้าใจว่าในภูมิทัศน์ AI ปัจจุบัน ชัยชนะใดๆ ก็เป็นเพียงชั่วคราว ทีมงานประสานงานการเปิดตัวพร้อมกันทั่วทั้งบริการหลายรายการของ Google รวมถึงแอป Gemini, Google Search และ AI Studio ซึ่งเป็นงานที่ซับซ้อนและต้องทำให้ "Google ทั้งหมดอยู่ในหน้าเดียวกัน" ตามที่หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ระบุ การขยายโครงสร้างพื้นฐานนี้เพื่อรองรับลูกค้านับร้อยล้านคนเป็นเพียงหนึ่งในแง่มุมของความร่วมมืออันยิ่งใหญ่ที่จำเป็นในการแข่งขัน AI ในปัจจุบัน จังหวะการพัฒนาที่รวดเร็วหมายความว่าแม้แต่การเปิดตัวครั้งสำคัญก็ตามมาด้วยความพยายามใหม่ในขั้นตอนถัดไปอย่างรวดเร็ว สร้างวงจรแห่งการปรับปรุงและการแข่งขันที่ไม่มีที่สิ้นสุด
ความหมายที่กว้างขึ้นของความก้าวหน้าของ Google นั้นขยายไปเกินกว่าข้อกำหนดทางเทคนิค ผู้นำในอุตสาหกรรมรวมถึง Marc Benioff ซีอีโอของ Salesforce แนะนำว่า Gemini 3 เป็นก้าวกระโดดที่สำคัญเหนือ ChatGPT ของ OpenAI ในขณะที่รายงานระบุว่าแม้แต่ผู้นำของ OpenAI เองก็ยอมรับว่ากำลังเผชิญกับแรงกดดันการแข่งขันที่ไม่เคยมีมาก่อน ในขณะที่ชิป AI แบบกำหนดเองเช่น TPU ของ Google ได้รับความนิยมและโมเดลซอฟต์แวร์ยังคงวิวัฒนาการต่อไป ภูมิทัศน์ AI ดูเหมือนจะพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยที่ Google กำลังวางตำแหน่งตัวเองเป็นคู่แข่งที่ครอบคลุมทั้งในโดเมนฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์