เจาะลึก Beyond DeepSeek เมื่อมังกรจีนไม่ได้มีแค่หัวเดียว เปิด map กองทัพ Open-Weight AI ที่กำลังเขย่าบัลลังก์เทคฯ โลก

หากย้อนกลับไปช่วงปลายปี 2022 โลกเทคโนโลยีของจีนดูเหมือนจะมืดมน เพราะโดนหมัดคู่เข้าไปเต็ม ๆ หนึ่งคือสหรัฐฯ ประกาศแบนการส่งออกชิป AI ตัวเทพ และสองคือการเปิดตัว ChatGPT ของ OpenAI ที่ทำเอาวงการ Tech จีนตั้งคำถามว่า เรากำลังพลาดอะไรไปหรือเปล่า ?

แต่เพียง 3 ปีให้หลัง รายงานล่าสุดจาก Stanford HAI ชี้ให้เห็นว่า ตอนนี้จีนไม่ได้แค่วิ่งตามอีกต่อไป แต่กำลังขึ้นแท่นผู้นำในตลาด Open-Weight LLMs (โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เปิดให้นำไปใช้ฟรี) 

ปรากฏการณ์ DeepSeek R1 ที่ทำเอาหุ้น Nvidia ร่วงหนักที่สุดในประวัติศาสตร์เมื่อต้นปี เป็นเพียงยอดภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น  เพราะเบื้องหลังความสำเร็จนี้คือ ระบบนิเวศ ที่แข็งแกร่งและหลากหลายกว่าที่โลกตะวันตกคาดคิด

นี่คือสรุปเจาะลึก 4 ประเด็นสำคัญที่คุณต้องรู้ หากไม่อยากตกขบวนรถไฟ AI จีนที่กำลังวิ่งด้วยความเร็วสูง

ประเด็นที่ 1: AI จีนไม่ได้มีแค่ Deepseek 

คนส่วนใหญ่รู้จักแต่ DeepSeek แต่ในความเป็นจริง สนามรบ AI จีนมีผู้เล่นหลักที่เก่งคนละด้าน และกำลังแย่งชิงส่วนแบ่งตลาดโลกอย่างดุเดือด รายงานระบุถึง 4 ตระกูลหลัก ดังนี้:

1. Alibaba (Qwen) พี่ใหญ่สายครบเครื่อง

นี่คือโมเดลที่ถูกดาวน์โหลดไปใช้งานมากที่สุดใน Hugging Face แซงหน้า Llama ของ Meta ไปเรียบร้อยแล้ว (ณ ก.ย. 2025) จุดเด่นของ Qwen คือความเก่งรอบด้าน รองรับหลายภาษาได้ดีเยี่ยม และมีฟีเจอร์ Multimodal (รับรู้ทั้งภาพและเสียง) ที่แข็งแกร่ง จนถูกเปรียบเปรยว่าเป็นเหมือนระบบปฏิบัติการ AI ของโลกธุรกิจ 

2. DeepSeek อัจฉริยะสายคำนวณ

ดาวรุ่งพุ่งแรงที่เป็นต้นเหตุของ DeepSeek Moment จุดขายคือความสามารถในการใช้เหตุผล และคณิตศาสตร์ที่ฉลาดล้ำเลิศ โดยเฉพาะรุ่น R1 ที่โชว์กระบวนการคิดแบบเป็นขั้นเป็นตอนได้อย่างน่าทึ่ง 

3. Moonshot AI (Kimi) ขวัญใจโปรแกรมเมอร์

สตาร์ทอัพที่ได้รับการสนับสนุนจาก Tencent และ Alibaba รายนี้ เน้นเจาะกลุ่ม Developer โดยเฉพาะ โมเดลตระกูล Kimi (K2) โดดเด่นมากเรื่องการเขียนโค้ด และการใช้งานเครื่องมือต่างๆ (Tool use/Agentic capabilities) 

4. Z.ai (GLM) สมดุลแห่งพลัง

สตาร์ทอัพที่แยกตัวมาจากมหาวิทยาลัยซิงหัว มีโมเดล GLM-4.5 เน้นความสมดุล ทำได้ดีทั้งงานทั่วไป งานภาพ และงานใช้เหตุผล ผ่านการเทรนแบบ Multi-expert ทำให้เป็นโมเดลที่ไว้ใจได้ในหลายสถานการณ์

ประเด็นที่ 2: ภาวะยิ่งบีบยิ่งแกร่ง นวัตกรรมที่เกิดจากความขาดแคลน

ความน่าสนใจที่สุดของรายงานฉบับนี้ คือการชี้ให้เห็นว่า การแบนชิปของสหรัฐฯ กลายเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาให้จีนเก่งขึ้น

เมื่อไม่สามารถเข้าถึงชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูงจำนวนมากได้ นักพัฒนาจีนจึงไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องทำโมเดลให้ Efficient ที่สุด จีนจึงหันไปทุ่มเทกับสถาปัตยกรรมแบบ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเปรียบเสมือนการมีผู้เชี่ยวชาญตัวเล็กๆ หลายคนช่วยกันทำงาน 

หมายความว่า แทนที่จะใช้สมองก้อนใหญ่ก้อนเดียวคิดทุกเรื่อง ผลลัพธ์คือ สามารถประหยัดพลังการคำนวณมหาศาล, ทำงานได้เร็วขึ้นบนฮาร์ดแวร์ที่สเปกต่ำล, ต้นทุนถูกลงจนสามารถปล่อยเป็น Open-Weight ให้ใช้ฟรีได้

กลายเป็นว่า AI จีนในปัจจุบันจิ๋วแต่แจ๋ว และมีความยืดหยุ่นในการนำไป Deploy ใช้งานจริงสูงกว่าคู่แข่งจากฝั่งตะวันตกเสียอีก

ประเด็นที่ 3: ผ่ากลยุทธ์ธุรกิจ ใช้ฟรี แล้วกำไรมาจากไหน ?

การที่จีนปล่อยโมเดลระดับเทพให้โหลดฟรี (แถมใช้ License แบบเปิดกว้างสุดๆ เช่น Apache 2.0 หรือ MIT) ไม่ใช่การทำการกุศล แต่เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่แยบยล 

เช่นกรณีของ Alibaba ใช้โมเดลธุรกิจที่เรียกว่า ตกปลาในบ่อ Cloud เพราะสำหรับเขาโมเดล AI ไม่ใช่ สินค้า แต่เป็นตัวล่อชิ้นงาม Alibaba มีธุรกิจหลักคือ Alibaba Cloud ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ บริษัทจึงวางตำแหน่งโมเดล Qwen ให้เป็นเหมือนระบบปฏิบัติการ AI ที่แจกให้องค์กรต่าง ๆ เอาไปใช้ฟรี ๆ 

เมื่อองค์กรขนาดใหญ่ตัดสินใจเลือกใช้ Qwen เป็นรากฐาน พวกเขามักต้องการความเสถียรและระบบที่รองรับการขยายตัว สุดท้ายจึงต้องกลับมาเช่าพื้นที่ Cloud ของ Alibaba เพื่อรันโมเดลเหล่านั้นอยู่ดี ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือ รัฐบาลสิงคโปร์ ที่ประกาศทำโปรแกรม AI แห่งชาติโดยใช้โมเดล Qwen3 เป็นฐาน ซึ่งแน่นอนว่าระบบทั้งหมดนี้รันอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานของ Alibaba Cloud

หรือ DeepSeek ก็เป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจมาก เพราะเป็นสตาร์ทอัพที่ไม่มี Cloud เป็นของตัวเอง ดังนั้นพวกเขาจึงใช้วิธีหาเงินที่ต่างออกไป ซึ่งจุดขายของ DeepSeek ไม่ใช่ Cloud แต่คือ ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว พวกเขาเจาะกลุ่มลูกค้าเกรด A+ อย่างหน่วยงานรัฐบาล หรือองค์กรที่มีข้อมูลความลับระดับชาติ  ซึ่งคนกลุ่มนี้ไม่ไว้ใจ Cloud และต้องการเก็บข้อมูลไว้ในบ้านตัวเอง 

ดังนั้น DeepSeek สามารถทำรายได้จากการส่งทีมผู้เชี่ยวชาญเข้าไปติดตั้งระบบเซิร์ฟเวอร์แบบ On-premise (ติดตั้งในตึกของลูกค้า) และดูแลระบบให้ รายงานระบุว่า DeepSeek ได้เข้าไปวางระบบให้กับหน่วยงานรัฐท้องถิ่นในจีนกว่า 72 แห่ง โดยปรับแต่งโมเดลให้เข้ากับระบบงานภายในและดูแลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลให้เป็นพิเศษ ซึ่งเป็นบริการที่มีมูลค่าสูงมาก

ประเด็นที่ 4: ดาบสองคม เพราะความเก่งของ AI จีน แลกมาด้วยราคาที่มองไม่เห็น

ในโลกธุรกิจ เรามักได้ยินคำเตือนเสมอว่า "ถ้าคุณไม่ได้จ่ายเงินซื้อสินค้า แปลว่าตัวคุณนั่นแหละคือสินค้า" คำกล่าวนี้อาจดูเก่าไปบ้าง แต่เมื่อนำมาจับกับปรากฏการณ์ AI จีนฟีเวอร์ในปัจจุบัน ก็สามารถสะท้อนภาพนั้นได้ดี

ขณะที่นักพัฒนาทั่วโลกกำลังตื่นเต้นกับ DeepSeek และ Qwen ที่เปิดให้โหลดไปใช้ฟรี พร้อมประสิทธิภาพที่เทียบชั้นโมเดลตะวันตก รายงานจาก Stanford HAI ส่งสัญญาณเตือนให้กับองค์กรธุรกิจทั่วโลก โดยเฉพาะในประเด็นเรื่อง ความปลอดภัย และภูมิรัฐศาสตร์

คำถามคือ... ภายใต้ความเก่งกาจ มีอะไรซ่อนอยู่ใต้พรม ?

กับดักที่ 1: ประสิทธิภาพนำหน้า ความปลอดภัยตามหลัง

ประเด็นแรกที่น่ากังวลคือ ปรัชญาการพัฒนาที่แตกต่างกัน ในขณะที่ฝั่งตะวันตกให้ความสำคัญกับมาตรฐานความปลอดภัย (AI Safety) มาควบคู่กับความฉลาด ฝั่งจีนกลับมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพและการประมวลผลเป็นหลัก

ข้อมูลจาก CAISI (ศูนย์ทดสอบมาตรฐาน AI ของรัฐบาลสหรัฐฯ) ชี้ให้เห็นตัวเลขที่น่าตกใจว่า โมเดลของ DeepSeek มีความเสี่ยงที่จะถูก Jailbreak ได้ง่ายกว่าโมเดลของสหรัฐฯ ถึง 12 เท่า การขาดมาตรการป้องกันที่เข้มงวด ทำให้โมเดลเหล่านี้มีความเสี่ยงสูงที่จะผลิตเนื้อหาที่เป็นอันตราย เช่น การเขียนมัลแวร์ การให้ข้อมูลเท็จ หรือเนื้อหาที่สร้างความเกลียดชังได้ง่ายกว่า 

หากองค์กรนำไปใช้บริการลูกค้าหรือเปิดให้พนักงานใช้โดยไม่มีระบบกรองชั้นที่สอง อาจนำไปสู่ความเสียหายต่อชื่อเสียงหรือปัญหาทางกฎหมายได้

กับดักที่ 2: ความเสี่ยงด้านข้อมูลและภูมิรัฐศาสตร์

ความเข้าใจที่ว่า Open-Weight หรือโมเดลแจกฟรีมีความปลอดภัยสูงเพราะโหลดมาเก็บไว้เองได้นั้น อาจไม่จริงเสมอไปในทางปฏิบัติ เพราะองค์กรส่วนใหญ่มักไม่ได้รันโมเดลบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง แต่เลือกใช้ผ่าน API หรือบริการ Cloud ของผู้พัฒนาเพื่อความสะดวก 

ซึ่งจุดนี้เองที่ข้อมูลของผู้ใช้จะอยู่ภายใต้การควบคุมของบริษัทจีน และข้อมูลอาจถูกส่งกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ในประเทศจีน ซึ่งมีความเสี่ยงที่จะถูกเข้าถึงโดยรัฐบาลจีนตามกฎหมายความมั่นคง 

หรือแม้จะรันโมเดลแบบออฟไลน์ แต่ตัวโมเดลเองถูกฝึกฝนมาด้วยชุดข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองตามกฎระเบียบและมาตรฐานภายในของจีน ซึ่งอาจมีการเซ็นเซอร์เนื้อหา หรือมีอคติทางข้อมูลที่สอดคล้องกับแนวทางของรัฐบาลจีนติดมาด้วย

ท้ายที่สุด รายงานย้ำว่าเราไม่ควรด่วนสรุปอนาคตจากเพียงยอดดาวน์โหลดที่พุ่งสูง แต่ต้องเจาะลึกถึงการใช้งานจริง ว่าใครเป็นผู้ควบคุมระบบเบื้องหลัง เพราะความได้เปรียบของจีนในปัจจุบันอาจเป็นเพียงระลอกคลื่นชั่วคราวที่ไม่ยั่งยืน 

ทางออกสำหรับโลกเทคโนโลยีในเวลานี้ จึงไม่ใช่การปิดประตูขังตัวเองด้วยความหวาดระแวง แต่คือการใช้กลยุทธ์การมีส่วนร่วมอย่างเลือกสรร (Selective Engagement) โดยเปิดช่องทางสื่อสารกับนักพัฒนาจีนในประเด็นเรื่องความปลอดภัยและการบริหารความเสี่ยง

 เพราะหาก AI เกิดข้อผิดพลาดร้ายแรง ผลกระทบย่อมไม่เลือกข้าง ในขณะเดียวกัน ความเปิดเผยของ Open-Weight สามารถใช้ตรวจสอบ เจาะลึกเข้าไปดูไส้ในของเทคโนโลยีคู่แข่งได้อย่างทะลุปรุโปร่งเพื่อประเมินความเสี่ยงได้เช่นกัน

อ้างอิง: hai.stanford.edu