สงคราม LLMs พลิกโฉมนวัตกรรม กำหนดอนาคต AI | Techsauce

สงคราม LLMs พลิกโฉมนวัตกรรม กำหนดอนาคต AI

ในปี 2024 โลกแห่งปัญญาประดิษฐ์กำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนสำคัญที่สะท้อนถึงการแข่งขันอันดุเดือดในตลาดโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ซึ่งไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมทั่วโลก โมเดลเหล่านี้เข้ามามีบทบาทตั้งแต่แชตบอทถามตอบคำถาม การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับองค์กร ไปจนถึงการผลักดันขีดจำกัดใหม่ของการสร้างสรรค์เนื้อหาที่ซับซ้อน 


บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ต่างทุ่มทรัพยากรเพื่อพัฒนาโมเดลที่ตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของตลาด โดยแบ่งออกเป็นสองสายหลัก คือ โมเดลปิดหรือ Closed-source LLMs ที่พัฒนาโดยบริษัทเพื่อรักษาความเป็นเจ้าของทรัพย์สินทางปัญญา และโมเดลเปิดหรือ Open-source LLMs ที่นักพัฒนาภายนอกสามารถปรับแต่งได้อย่างอิสระ โดยทั้งสองสายต่างก็มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน

พัฒนาการของโมเดลปิดและเปิดในปี 2024

โมเดลปิดยังคงเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวางในตลาดธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มองค์กรขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น Google ได้เปิดตัวโมเดล Gemini 1.5 ในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 ซึ่งเป็นโมเดลที่เน้นความแม่นยำสูงและการสนับสนุนอย่างมากในระดับองค์กร ในขณะที่ Amazon ได้นำเสนอ Titan Foundation Model ซึ่งออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างไร้ที่ติบนแพลตฟอร์ม AWS

อย่างไรก็ตาม โมเดลเปิดก็มีบทบาทสำคัญไม่น้อย Meta เปิดตัว Llama 3.1 ในเดือนกรกฎาคม 2024 ซึ่งเป็นโมเดลที่มีความสามารถสูงและเปิดให้ใช้งานฟรีแก่นักพัฒนา อีกทั้ง Alibaba จากจีนยังได้เปิดตัว Qwen2.5 ซึ่งครอบคลุมโมเดลกว่า 100 รูปแบบและเปิดให้ใช้งานผ่าน API

ตัวเลขที่สะท้อนความสำเร็จและความท้าทาย

การพัฒนาโมเดลปิดมีเงินทุนสนับสนุนสูงอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับเงินทุนรวมถึง 19.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือราว 6.5 แสนล้านบาท ซึ่งสูงกว่าโมเดลเปิดที่ได้รับ 7.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ 2.5 แสนล้านบาท ความแตกต่างนี้สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของนักลงทุนที่มีต่อศักยภาพของโมเดลปิดในการสร้างรายได้และการสนับสนุนที่ตรงเป้าหมายสำหรับองค์กร

การลดต้นทุนการใช้งานของโมเดลปิดยังเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่ส่งเสริมการแข่งขัน ตัวอย่างที่เด่นชัดคือ GPT-4 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดลปิดที่ได้รับความนิยม ค่าใช้จ่ายในการใช้งานลดลงจาก 36 ดอลลาร์สหรัฐ หรือราว 1226.7 บาท ต่อ 1 ล้านโทเคนในเดือนมีนาคม 2023 เหลือเพียง 0.25 ดอลลาร์สหรัฐ หรือราว 8.75 บาท ต่อ 1 ล้านโทเคนในเดือนกันยายน 2024 ด้วยเวอร์ชันที่ปรับลดอย่าง GPT-4o mini การลดต้นทุนนี้ไม่เพียงช่วยให้องค์กรธุรกิจเข้าถึงโมเดลเหล่านี้ได้มากขึ้น แต่ยังสร้างแรงกดดันต่อโมเดลเปิดให้ต้องเร่งพัฒนาความสามารถเพื่อรักษาความน่าสนใจในตลาด

โมเดลปิดยังคงเป็นผู้นำในตลาด เช่น Claude 3.5 ที่มีคะแนน 76.1% บน MMLU-Pro ซึ่งสะท้อนถึงความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเชิงลึกและแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ขณะที่ Llama 3.1 ซึ่งเป็นโมเดลเปิด ทำคะแนนได้ 73.3% ช่องว่างเพียงเล็กน้อยนี้แสดงถึงความก้าวหน้าของโมเดลเปิดที่กำลังตามทันในแง่ของความแม่นยำและประสิทธิภาพ

การตอบสนองต่อความต้องการของตลาด

แม้ว่าตลาดโมเดลปิดจะยังคงครองความได้เปรียบในด้านความแม่นยำและการสนับสนุนระดับองค์กร แต่โมเดลเปิดกำลังพัฒนาเพื่อลดช่องว่างในด้านประสิทธิภาพและต้นทุน ทำให้การแข่งขันในตลาดนี้มีความดุเดือดขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้งานองค์กรและนักพัฒนารายย่อย ซึ่งเริ่มได้รับความนิยมในงานที่ต้องการการปรับแต่งเฉพาะตัว เช่น การพัฒนาเครื่องมือ AI ภายในองค์กร

แม้ว่าตลาด LLMs จะเผชิญกับความท้าทาย เช่น ต้นทุนการพัฒนาสูงและการแข่งขันที่ดุเดือด แต่ความคืบหน้าในด้านการลดต้นทุนและการสร้างโมเดลที่ยืดหยุ่นมากขึ้นได้สร้างโอกาสใหม่ ๆ ที่จะนำ AI ไปใช้งานในระดับที่กว้างขวางกว่าเดิม

ในปีนี้ โลกของ AI กำลังเขียนบทใหม่ที่น่าติดตาม และการแข่งขันระหว่างโมเดลเปิดและปิดคือจุดศูนย์กลางของเรื่องราวที่กำลังจะเปลี่ยนโฉมอนาคตของมนุษยชาติ อนาคตของ LLM จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานในหลากหลายกลุ่ม การพัฒนาโมเดลที่แม่นยำ ยืดหยุ่น และมีค่าใช้จ่ายต่ำจะเป็นหัวใจสำคัญของการครองตลาดในทศวรรษหน้า

ข้อมูลจากรายงาน CB Insights Tech Trends 2025

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

KBTG เผย ‘Horizontal Core Banking’ บิ๊กโปรเจกต์ขยายระบบหลังบ้าน KBank รองรับการเติบโตได้ถึงปี 2031

เจาะอินไซด์การขยายระบบหลักของธนาคารกสิกรไทย เพื่อรองรับการเติบโตของลูกค้ายาวถึงปี 2031 ใน ‘Core Banking Horizontal Scale Project’ โดยทีม KBTG และทีม KBank รวมแล้วพันคน มาร่วมแรงร่ว...

Responsive image

DeepSeek และ Qwen: เมื่อ AI ราคาถูกเปลี่ยนโฉมโลก

DeepSeek และ Qwen จาก Alibaba กำลังเปลี่ยนแปลงวงการ AI ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง ส่งผลต่อเศรษฐกิจ ธุรกิจ และระบบนิเวศ AI ทั่วโลก สุภาวดี ตันติยานนท์ วิเคราะห์ผลกระทบและแนวทางที่ประเทศไทยค...

Responsive image

ทำไม Deepseek อาจยังไม่ใช่การก้าวกระโดดของเทคโนโลยี ฟังความเห็น ดร.พัทน์ แห่ง MIT Media Lab

DeepSeek R1 คือ AI จากจีนที่ถูกมองว่าอาจท้าทาย ChatGPT-O1 ของ OpenAI แต่ ดร. พัทน์ ภัทรนุธาพร วิเคราะห์ว่า DeepSeek อาจยังไม่ใช่ "breakthrough" ที่แท้จริง...