เมื่อ 80% ของพลังการคำนวณบนคลาวด์ทั่วโลกอยู่ในมือของยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีห้าราย Gonka AI พยายามดึงแรงบันดาลใจจากโครงสร้างพื้นฐานของบิทคอยน์ ผ่านกลไกแรงจูงใจทางการเงินและเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ เพื่อล้มล้างการผูกขาดด้านพลังการคำนวณ ทำให้ AI เป็นของประชาชนอย่างแท้จริง บทความนี้เป็นเนื้อหาจากบทความของ The Round Trip โดย PANews คัดสรร แปล และเขียนขึ้น
(ข้อมูลเบื้องต้น: การสัมภาษณ์ล่าสุดของมาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก เตือนให้มนุษย์ยุคเก่าเตรียมตัวถูกไล่ออก: ออฟฟิศกลายเป็นชนชั้นแรงงานสีฟ้า พลังงานสำคัญกว่ AI มาก)
(ข้อมูลเสริม: ฮวังเหรินเฉิน CES2026 เปิดตัว NVIDIA Alpamayo สำหรับรถอัตโนมัติ Rubin แพลตฟอร์มใหม่: AI สร้างภาพด้วยหน้าจอถึงขีดสุด ต่อไปคือ AI เชิงวัตถุ)

สารบัญบทความ

• จากเกมและ AR สู่ AI แบบกระจายศูนย์
• แนวคิด “บิทคอยน์” ของ Gonka AI
• เครือข่ายแบบกระจายศูนย์จะปฏิวัติ ตลาดพลังการคำนวณ อย่างไร?
• ถกเถียงฟองสบู่ AI: เป็นกระแสยุคสมัย หรือการล่มสลายของการเดิมพันเฉพาะทาง?

เมื่อคลื่น AI เข้าสู่โลกด้วยความเร็วไม่เคยมีมาก่อน การแข่งขันด้านอาวุธพลังการคำนวณก็เริ่มต้นขึ้น เมื่อมูลค่าตลาดของ NVIDIA ทะลุหนึ่งล้านล้านดอลลาร์ AWS, Google Cloud และยักษ์ใหญ่อื่น ๆ เกือบผูกขาดพลังการคำนวณบนคลาวด์ ข้อท้าทายสำคัญก็ปรากฏต่อหน้าผู้สร้างนวัตกรรม AI ทั้งหมด: การรวมศูนย์ของพลังการคำนวณจะขัดขวางนวัตกรรมเปิดกว้างหรือไม่? และอนาคตของ AI จะถูกล็อคไว้ใน “สวนล้อมรั้ว” ของไม่กี่บริษัท?

ด้วยประวัติความสำเร็จในการขายบริษัทให้กับ Snapchat มูลค่า 60 ล้านดอลลาร์ และก่อตั้ง Product Science ซึ่งให้บริการปรับปรุงโค้ด AI สำหรับบริษัทชั้นนำอย่าง Walmart, JPMorgan, Airbnb Brothers David และ Daniel Laborman ผู้ร่วมก่อตั้ง Gonka AI ซึ่งมีประสบการณ์จากการทำธุรกิจแบบคู่ขนานในด้านการคำนวณและ AR นำเสนอแนวคิดที่แตกต่าง: สร้างเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนอย่างสมบูรณ์

David และ Daniel ในซีรีส์ใหม่ของ “Founder’s Talk” ของ PANews ร่วมกับ Web3.com Ventures อธิบายอย่างละเอียดว่าทำไมพวกเขาถึงดึงแรงบันดาลใจจากประวัติศาสตร์โครงสร้างพื้นฐานของบิทคอยน์ พยายามสร้าง “ปฏิวัติ ASIC” ในวงการ AI ด้วยกรอบแรงจูงใจทางการเงินแบบเปิด เพื่อทำลายข้อจำกัดด้านต้นทุนพลังการคำนวณ พวกเขายังแบ่งปันว่า Gonka AI ดึงดูดการลงทุน 50 ล้านดอลลาร์จากบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Bitfury และให้มุมมองเฉพาะตัวต่อ “ฟองสบู่ AI”

จากเกมและ AR สู่ AI แบบกระจายศูนย์

PANews: ยินดีต้อนรับ David และ Daniel! ดีใจที่พวกคุณมา ผมทราบว่าพวกคุณมีพื้นฐานเทคนิคที่ลึกซึ้งและอยู่ในวงการนี้มานาน ช่วยเล่าให้ผู้ฟังของเราฟังหน่อยได้ไหมว่าประวัติของคุณเป็นอย่างไร?

Gonka AI: สวัสดีครับทุกคน ก่อนอื่น ผมกับน้องชายเป็นพี่น้องกัน ชีวิตและธุรกิจของเรามีความเชื่อมโยงกันมาตลอด จุดเริ่มต้นของเรื่องราวของเราย้อนกลับไปปี 2003 ตั้งแต่นั้นมา เราก็สนใจในด้านการคำนวณแบบคู่ขนานและเครือข่ายแบบกระจายศูนย์

ต่อมา เราเข้าสู่วงการเกมออนไลน์ ซึ่งเป็นการคำนวณแบบคู่ขนานในระดับใหญ่โต—ผู้เล่นนับพันนับหมื่นโต้ตอบกันแบบเรียลไทม์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในการสร้างอนิเมชันเกม เราจึงผันตัวเข้าสู่วงการ Computer Vision

และ Computer Vision ก็พาเราไปสู่ทิศทางใหม่: เริ่มพัฒนา AR สำหรับ Snapchat ประสบความสำเร็จอย่างมาก จนในที่สุด Snapchat ก็ซื้อกิจการของเราในราคา 60 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในอาชีพของเรา

ระหว่างการทำโปรเจกต์และก่อตั้งบริษัทต่าง ๆ เรามีความหวังเสมอว่า: อยากสร้างสิ่งที่สามารถสร้างผลกระทบสำคัญในสังคม โดยเฉพาะในด้านวิธีการโต้ตอบทางสังคม เมื่อ AI เข้าสู่ชีวิตเราในรูปแบบใหม่—โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)—ทุกอย่างก็เปลี่ยนไป มันไม่ใช่แค่การเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิมอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่สามารถสนทนาได้จริง ช่วยแก้ปัญหาได้อย่างแท้จริง เรามองเห็นว่า AI รุ่นใหม่ที่สร้างบนโครงสร้าง Transformer ไม่ใช่แค่โมเดลภาษาเท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นการสร้างภาพ การสร้างวิดีโอ การค้นพบในด้านชีววิทยา เคมี ฟิสิกส์ หรือแม้แต่การออกแบบและดำเนินงานโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น กระแส AI นี้กำลังส่งผลกระทบต่อทุกสิ่งทุกอย่าง

ต่อไป เราจะเห็นการพัฒนาของหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ รถอัตโนมัติ และอื่น ๆ ซึ่งเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในขณะนี้

แต่ก็มีความกังวลไม่ใช่เรื่อง “ปีศาจหุ่นยนต์” ในแบบนิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นความกังวลต่อโครงสร้างปัจจุบัน ปัจจุบันประมาณ 65% ของพลังการคำนวณบนคลาวด์ทั่วโลกอยู่ในมือของ 3 บริษัทในสหรัฐอเมริกา (AWS, Google Cloud) ถ้ารวม Alibaba และ Tencent จากจีนด้วย ยักษ์ใหญ่ห้ารายนี้ควบคุมพลังการคำนวณบนคลาวด์สูงถึง 80% ของโลก จุดสำคัญของ AI คือพลังการคำนวณ และในปัจจุบัน AI เกือบเท่ากับพลังการคำนวณบนคลาวด์ บริษัทเหล่านี้แข่งขันกันอย่างดุเดือดเพื่อครองส่วนแบ่ง 100% ของพลังการคำนวณ ถ้าการพัฒนานี้ดำเนินต่อไป เราจะเข้าสู่โลกที่แปลกประหลาด:

• แทนที่งานจำนวนมาก
• ปรับโครงสร้างเศรษฐกิจใหม่ทั้งหมด
• เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินชีวิตของสังคม

ดังนั้น เราเชื่อว่า AI แบบกระจายศูนย์เป็นปัญหาสำคัญและหลีกเลี่ยงไม่ได้

นั่นคือเหตุผลที่เรามาสู่ Gonka AI ในที่สุด

PANews: แน่นอน คุณไม่ใช่หน้าใหม่ในวงการ AI ก่อนก่อตั้ง Gonka AI คุณก็สร้าง Product Science ซึ่งได้รับการลงทุนจาก Coatue, K5, Slow Ventures และสถาบันชั้นนำอื่น ๆ เล่าให้ฟังหน่อยว่าประสบการณ์นี้นำพาคุณไปสู่ Gonka อย่างไร?

Gonka AI: แน่นอนครับ ก่อนหน้านี้เราทำงานด้าน Computer Vision ซึ่งเป็นแกนหลักของ AI และ Machine Learning การนำ AI ไปใช้จริงในช่วงแรก ๆ เกิดขึ้นในด้านการสร้างภาพและอนิเมชัน ซึ่งทำให้เรามีชื่อเสียงในอุตสาหกรรมนี้

หลังจากออกจาก Snapchat เราก่อตั้ง Product Science ซึ่งใช้ AI ปรับปรุงโค้ดให้กับบริษัทชั้นนำอย่าง Walmart, JPMorgan, Airbnb ปัจจุบัน AI ช่วยเขียนโค้ดได้ แต่สิ่งสำคัญคือ ต้องมั่นใจว่าโค้ดเหล่านั้นทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก่อนที่เราจะโฟกัสไปที่ Gonka และโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์ การปรับปรุงประสิทธิภาพโค้ดคือธุรกิจหลักของเรา

( แนวคิด “บิทคอยน์” ของ Gonka AI

PANews: คุณพูดถึงปัญหาการรวมศูนย์ของพลังการคำนวณ ซึ่งเป็นเรื่องน่ากังวล ล่าสุด Cloudflare ล่มครั้งใหญ่ทำให้ครึ่งโลกคริปโตหยุดชะงัก AWS ก็มีปัญหาเป็นระยะ ๆ ส่งผลกระทบต่อแอปพลิเคชันจำนวนมาก Gonka AI จะแก้ปัญหานี้อย่างไร? ดูเหมือนจะไม่ใช่คลาวด์แบบกระจายศูนย์ทั่วไป แต่เน้นด้าน AI เป็นหลัก

Gonka AI: ใช่ครับ ในมุมมองของเรา ทางออกเดียวของปัญหาการรวมศูนย์คือการกระจายศูนย์

ในระดับโมเดล เราเห็นว่า labs อิสระอย่าง DeepSeek ก็สามารถฝึกโมเดลคุณภาพสูงที่เทียบเท่ากับยักษ์ใหญ่ได้ แต่พลังการคำนวณยังเป็นอุปสรรคสำคัญ ปัจจุบัน labs หลายแห่งยังพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ในด้านการกระจายศูนย์ ยังไม่มีโซลูชันขนาดใหญ่พอที่จะรองรับได้ แม้แต่ Bittensor ซึ่งเป็นเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์ที่ใหญ่ที่สุด ก็มี GPU ระดับ data center เพียงประมาณ 5,000 ตัว ในขณะที่ OpenAI, xAI กำลังสร้างคลัสเตอร์ GPU ระดับพันล้าน ซึ่งมีขนาดแตกต่างกันอย่างมาก

เราเข้าใจดีว่า เพื่อให้ AI เป็นของประชาชนอย่างแท้จริงและหลีกเลี่ยงความล้มเหลวแบบจุดเดียว ทางเดียวคือการสร้างเครือข่ายพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์ที่มีขนาดเทียบเท่า แนวคิดนี้ได้แรงบันดาลใจจากบิทคอยน์ เราไม่มองมันแค่ “ทองคำดิจิทัล” แต่เป็นหนึ่งในกรอบโครงสร้างพื้นฐานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่

ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา ชุมชนบิทคอยน์ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่น่าทึ่งด้วยวิธีการแบบกระจายศูนย์ ปัจจุบันเครือข่ายบิทคอยน์มีขนาดประมาณ 26 GW ซึ่งเกินกว่ารวมของ Google, Amazon, Microsoft, OpenAI และ xAI ซึ่งเป็นโครงการขนาดใหญ่ที่สร้างโดยผู้เข้าร่วมอิสระทั่วโลก เพื่อหลีกเลี่ยงระบบศูนย์กลาง นี่คือโครงการขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นร่วมกัน

ความน่าทึ่งอีกประการคือความเร็วในการนวัตกรรมด้านฮาร์ดแวร์ ใน 15 ปี พลังการคำนวณ 1TH/s ของบิทคอยน์ใช้พลังงานลดลงจาก 5 ล้านจูล เหลือเพียง 15 จูล ซึ่งเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพถึง 300,000 เท่า! เราเชื่อว่า ถ้าสามารถนำการเปลี่ยนแปลงนี้มาสู่ AI พลังการคำนวณที่แท้จริง “มั่งคั่ง” ก็จะเป็นไปได้ และ AI ก็จะสามารถให้บริการแก่ทุกคนบนโลกได้

พิธีกร: ผมสังเกตว่า บิ๊กเทคอย่าง Bitfury ซึ่งเป็นยักษ์ใหญ่ด้านโครงสร้างพื้นฐานบิทคอยน์ เพิ่งประกาศลงทุน 50 ล้านดอลลาร์ในคุณ นี่แสดงว่าตลาดมองเห็นแบบแผนคล้ายกันหรือไม่? บิทคอยน์ทำให้พลังงานเป็น “สามารถแลกเปลี่ยนได้” เพราะไม่ว่าจะเป็นพลังงานในไซบีเรียหรือซิลิคอนวัลเลย์ ก็สามารถแปลงเป็นมูลค่าพลังการคำนวณที่เป็นเนื้อเดียวกัน คุณกำลังทำให้พลังการคำนวณกลายเป็น “สามารถแลกเปลี่ยนได้” หรือไม่? เนื่องจาก AI มีความอ่อนไหวต่อความล่าช้า นี่อาจเป็นความท้าทาย

Gonka AI: เราเชื่อว่าพลังการคำนวณจะเกิดเรื่องราวแบบเดียวกันนี้ ปัจจุบัน ชิพของ NVIDIA ราคาสูงมาก ในการสร้างศูนย์ข้อมูลของ OpenAI ค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่จ่ายให้กับ NVIDIA แต่ถ้าเราสามารถนำแนวคิด ASIC )เฉพาะทาง### มาใช้ในวงการ AI ได้ โลกก็จะเปลี่ยนไปอย่างมาก

เมื่อราคาฮาร์ดแวร์ของหน่วยพลังการคำนวณลดลงอย่างมาก พลังงานก็จะกลายเป็นตัวแปรสำคัญอีกครั้ง บริษัทเหมืองแร่และผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ในยุคแรก ๆ เช่น Bitfury ก็ลงทุนในระบบนิเวศนี้ ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่า: พวกเขาได้เห็นโมเดลเดียวกับการพัฒนาของบิทคอยน์ในช่วงแรก

ย้อนกลับไปปี 2012 GPU ยังเป็นอุปกรณ์ขุดหลัก แต่ในไม่กี่ปีต่อมา ASIC ก็เข้ามาแทนที่ด้วยประสิทธิภาพที่หลายเท่าของชิปทั่วไป กลายเป็นวิธีเดียวที่ทำให้การขุดบิทคอยน์เป็นไปได้ และบริษัทที่สร้าง ASIC ก็ไม่ใช่บริษัทยักษ์ใหญ่ แต่เป็นสตาร์ทอัปที่ไม่ค่อยมีชื่อเสียง ซึ่งเกิดขึ้นได้เพราะแรงจูงใจทางการเงินของบิทคอยน์:

• การแข่งขันแบบเปิด: ใครก็ได้ ถ้าสามารถให้พลังการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ก็จะได้รับรางวัลเป็นโทเคนมากที่สุด
• วงจรบวก: ราคาของโทเคนเพิ่มขึ้น รางวัลก็ยิ่งน่าดึงดูดใจ กระตุ้นให้คนเข้าร่วมแข่งขันเพิ่มพลังการคำนวณของเครือข่าย
• ลดอุปสรรคด้านนวัตกรรม: บริษัทเล็ก ๆ ในเกาหลีหรือซานฟรานซิสโก ที่สามารถออกแบบชิปที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ก็สามารถเริ่มต้นได้โดยไม่ต้องมีทีมขายขนาดใหญ่ ไม่ต้องสร้างความสัมพันธ์กับยักษ์ใหญ่ หรือแม้แต่ไม่ต้องการนักลงทุนแบบเดิม ๆ ก็แค่เชื่อมต่อชิปเข้ากับเครือข่าย แล้วถ้าพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพ ก็สามารถเริ่มทำกำไรได้ทันที

กรอบแนวคิดนี้ลดอุปสรรคและความซับซ้อนในการ “ผลิตพลังการคำนวณ” อย่างมาก เราเชื่อว่าโมเดลนี้จะเกิดขึ้นอีกในวงการชิป AI เมื่อมีการสร้างกลไกที่ให้คนสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์คำนวณของตนเองเพื่อหารายได้ ไม่ว่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ของตนเอง การซื้อ GPU ของ NVIDIA หรือการเช่าใช้พลังงานจากศูนย์ข้อมูล ก็สามารถเชื่อมต่อเข้ากับเครือข่ายและสร้างรายได้ได้ เราคาดว่าใน 1-2 ปีข้างหน้า การปฏิวัติทางการเงินนี้จะนำพาเครือข่าย AI ไปสู่การเติบโตของพลังการคำนวณหลายร้อยเท่าหรือพันเท่า ซึ่งจะทำลายข้อจำกัดด้านพลังการคำนวณในปัจจุบันอย่างสิ้นเชิง

( เครือข่ายแบบกระจายศูนย์จะปฏิวัติ ตลาดพลังการคำนวณ อย่างไร?

PANews: โมเดลนี้น่าสนใจมาก ทำให้นึกถึงเรื่องราวของนักขุดคริปโตในยุคแรกที่ใช้ GPU ที่โรงเรียนว่างงาน ตอนนี้หลายบริษัทซื้อ GPU H100 ราคาแพง แต่ส่วนใหญ่ก็ไม่ได้ใช้งานเต็มที่ เพราะไม่รู้จะใช้ให้คุ้มค่าอย่างไร เครือข่ายของคุณก็มีผู้ใช้งานกลุ่มนี้ด้วยหรือไม่?

Gonka AI: เราเจอเรื่องราวคล้าย ๆ กันและน่าตื่นเต้นมาก บางสตาร์ทอัปด้าน AI ที่ประสบความสำเร็จ ใช้เงินลงทุนจากนักลงทุน ซื้อ GPU H200 หลายร้อยตัว แต่ใช้งานจริงแค่ครึ่งเดียวเท่านั้น

อีกกลุ่มคือ บริษัทหลายแห่งที่เช่าใช้พลังงานจากศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรันโมเดลโอเพนซอร์ส แล้วพบว่า ด้วยเครือข่ายของเรา พวกเขาสามารถทำอะไรได้ฉลาดขึ้น: ไม่ต้องรันโมเดลเองแบบไม่ประสิทธิภาพ แต่ใช้บริการผ่าน API ของ Gonka และในขณะเดียวกัน ก็สามารถติดตั้งโหนดของ Gonka บน GPU ที่เช่าไว้ แล้วนำไปเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่าย ทำให้ได้ทั้งการใช้งานโมเดล AI และรับรางวัลโทเคน ซึ่งให้ผลตอบแทนสูงกว่าการใช้งานแบบเดิมมาก

เพื่อใช้ GPU อย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องจัดการคำขอหลายพันคำพร้อมกัน ซึ่งเป็นเรื่องยากสำหรับโปรเจกต์เดียว ดังนั้น บริษัทอาจต้องทนใช้ GPU ของตนเองหรือเช่าใช้ในศูนย์ข้อมูลที่มีการใช้งานต่ำ หรือจ่ายค่าบริการ API ที่แพง ซึ่งไม่ใช่ทางออกที่ดีที่สุด การเชื่อมต่อกับเครือข่ายและกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ เป็นทางเลือกที่ดีกว่า

ผู้เข้าร่วมในเครือข่ายของเราหลายรายไม่ได้มีแค่ “พลังงานว่าง” เท่านั้น เช่น Gcore, Hyperfusion ซึ่งเป็นศูนย์ข้อมูลที่ดำเนินธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพและไม่มีความจุเหลือเฟือ แต่ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา พวกเขาพบว่าการเชื่อม GPU เข้ากับเครือข่าย Gonka สามารถสร้างผลตอบแทนที่สูงกว่าการปล่อยให้เช่าให้ลูกค้าโดยตรง เพราะพวกเขาได้รับผลประโยชน์จากการเติบโตของเครือข่าย จึงเริ่มทยอยย้าย GPU หลายร้อยตัวจากการให้เช่าไปสู่เครือข่ายของเรา

นี่คือกุญแจสำคัญที่ทำให้เครือข่ายสามารถขยายจากหลายพันเป็นหลายแสน GPU ถึงแม้ OpenAI จะซื้อ GPU ไปมากที่สุดในตลาด แต่ก็ยังมี GPU หลายล้านตัวที่กระจายอยู่ในมือของผู้เข้าร่วมอิสระเหล่านี้ พวกเขาไม่สามารถแข่งขันคนเดียวได้ แต่รวมกันแล้วก็กลายเป็นพลังที่แข็งแกร่ง

แนวคิดนี้ใช้ได้กับระดับประเทศด้วย

เมื่อปีก่อน เราเคยพูดคุยกับรัฐบาลบางประเทศ ความคิดหลักคือ “เราจะสร้างคลัสเตอร์ของเราเอง เพื่อสร้าง AI อธิปไตย”

หนึ่งปีต่อมา เมื่อเราพบกับรัฐมนตรีของยูเออี คาซัคสถาน และประเทศอื่น ๆ พวกเขาก็เข้าใจดีว่า ในฐานะผู้เล่นอิสระที่มี GPU น้อย การต่อสู้กับยักษ์ใหญ่นั้นเป็นไปไม่ได้

แต่ถ้าพวกเขาร่วมกันเข้าร่วมเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่และเชื่อถือได้ ก็สามารถรักษาอธิปไตยของแต่ละประเทศได้ เพราะทุกคนสามารถเชื่อใจเครือข่ายแบบกระจายศูนย์นี้

) ฟองสบู่ AI: กระแสยุคสมัย หรือการล่มสลายของการเดิมพันเฉพาะทาง?

PANews: เป็นที่แน่นอนว่า วงการ AI กำลังเผชิญกับความร้อนแรงและการเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่ภายใต้ความคาดหวังสูงของนักลงทุนและผู้ใช้ เรากำลังเดินไปสู่ “ฟองสบู่ AI” หรือไม่? หลายคนเปรียบเทียบกับฟองสบู่ดอทคอมปี 2000

Gonka AI: เป็นคำถามที่น่าสนใจมาก เมื่อย้อนดูฟองสบู่ดอทคอมปี 2000 ถึงแม้จะเกิด “รอยร้าวเล็ก ๆ” ขึ้นในตอนนั้น แต่ 25 ปีให้หลัง เรามองย้อนกลับไป โลกเปลี่ยนไปอย่างไร? เทคโนโลยีเครือข่ายเป็นการเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคที่แท้จริง รูปแบบเศรษฐกิจที่เปลี่ยนไปก็เป็นความจริง เมื่อบริษัทในยุคนั้นกลายเป็นยักษ์ใหญ่ระดับล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของเราอย่างสิ้นเชิง

เมื่อเทียบกับเครือข่ายแล้ว การเปลี่ยนแปลงที่ AI จะนำมานั้นจะรุนแรงและลึกซึ้งกว่า ลองจินตนาการว่า ในอีก 30 ถึง 50 ปีข้างหน้า ทุกคนจะมีหุ่นยนต์ส่วนตัวที่สามารถไปทำงานในโรงงานแทนเรา ซึ่งไม่ใช่เรื่องวิทยาศาสตร์ในนิยาย แต่เป็นความจริงที่ใกล้เข้ามาแล้ว ดังนั้น นักลงทุนจึงเต็มใจลงทุนหลายร้อยพันล้านดอลลาร์ในเทคโนโลยีนี้ ไม่ใช่เรื่องไร้เหตุผล

แน่นอนว่า ย่อมมีความล้มเหลวในการลงทุน เช่นเดียวกับในวงการ Venture Capital ตลอด 30 ปีที่ผ่านมา ซึ่งมีการสูญเสียเงินจำนวนมาก แต่โดยรวมแล้ว ผลตอบแทนในวงการนี้ก็สูงมาก และเปลี่ยนแปลงโลกอย่างแท้จริง

ดังนั้น การเป็นฟองสบู่หรือไม่ ขึ้นอยู่กับมุมมองของคุณ บริษัทบางแห่งอาจล้มละลาด้วยความเข้าใจผิด เช่น Gonka อาจประเมินความเป็นไปได้ของ AI แบบกระจายศูนย์ผิดก็ได้ ในทางกลับกัน การลงทุนใน NVIDIA ก็อาจเป็นฟองสบู่ขนาดใหญ่เช่นกัน

ประวัติศาสตร์เคยแสดงให้เห็นฉากคล้ายกัน เมื่อปี 2012 ราคาหุ้น NVIDIA พุ่งสูงขึ้นอย่างมาก เพราะตลาดเชื่อว่า NVIDIA จะครองตลาดการขุด แต่ต่อมา การปฏิวัติ ASIC ก็เกิดขึ้น จนเกือบล้มเหลวในตลาดนี้ ปัจจุบัน AI ทำให้ NVIDIA เติบโตอย่างมาก เพราะตลาดคาดว่าเป็นตลาดมูลค่าหลายสิบล้านล้านดอลลาร์ ความคาดหวังนี้อาจถูกต้อง แต่ก็ไม่มีใครรับประกันว่า NVIDIA จะครองตลาดตลอดไป หากการปฏิวัติ ASIC เกิดขึ้นอีกในวงการ AI จะเป็นอย่างไร?

ลองจินตนาการดู ถ้าสร้างพลังการคำนวณของเครือข่ายบิทคอยน์ในวันนี้ใหม่ โดยใช้ชิปของ NVIDIA รุ่น Blackwell แทน ASIC คุณจะต้องลงทุนถึง 500 ล้านล้านดอลลาร์! ซึ่งเป็นไปไม่ได้แน่นอน

ดังนั้น สิ่งที่เราพูดถึงอาจไม่ใช่ “ฟองสบู่ AI” แต่เป็น “ฟองสบู่ของการเดิมพันในบริษัทและเทคโนโลยีเฉพาะทาง” ถ้าตลาดเข้าใจผิดเกี่ยวกับ NVIDIA ก็อาจมีบริษัทมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ที่สูญเสียอย่างหนัก แต่ไม่ได้หมายความว่า AI เองเป็นฟองสบู่ เทคโนโลยี AI จะไม่หายไป มันจะเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและธุรกิจของเราอย่างต่อเนื่อง เพียงแต่บริษัทที่เป็นตัวแทนของคุณค่าก็อาจเปลี่ยนไปเท่านั้น

PANews: ผมเห็นด้วยอย่างยิ่ง เช่นเดียวกับตอนนี้ เราไม่พูดว่า “ฉันใช้เครือข่าย” แต่พูดว่า “ฉันใช้แอปพลิเคชันนี้” ซึ่งแอปพลิเคชันนั้นก็ใช้เครือข่ายอยู่แล้ว ในอนาคต ทุกแอปพลิเคชันจะใช้ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง มันจะกลายเป็นสิ่งที่อยู่รอบตัวเรา จนเราไม่รู้ตัวด้วยซ้ำว่ามันอยู่

Gonka AI: ถูกต้องอย่างยิ่ง ถ้าคุณไปดูกราฟ K-line ของดัชน Nasdaq ตั้งแต่ก่อตั้งจนถึงปัจจุบัน คุณจะเห็นว่า วิกฤตครั้งใหญ่ในปี 2000 เป็นเพียงคลื่นเล็ก ๆ ในเส้นโค้งการเติบโตหลายสิบปี เมื่อเวลานั้น ผู้คนเชื่อว่าสินค้าทุกอย่างจะขายออนไลน์ภายใน 5 ปี ซึ่งก็ไม่เกิดขึ้น แต่ใน 15 ปีต่อมา มันก็เกิดขึ้นจริง

AI ก็เช่นกัน อนาคตที่หุ่นยนต์อยู่รอบตัวเราอาจไม่เกิดขึ้นใน 5 ปี แต่ก็เกือบจะเกิดขึ้นแล้ว ไม่มีพลังใดสามารถหยุดมันได้ จากมุมมองนี้ ความต้องการพลังการคำนวณในอนาคตจะเติบโตเป็นพันเป็นหมื่นเท่า เราต้องการโมเดลเศรษฐกิจระยะยาวที่ออกแบบมาเพื่อรองรับวิสัยทัศน์นี้ เช่นเดียวกับบิทคอยน์ ที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับอนาคตหลายสิบปี

![]###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-954e738582-967d853ab4-8b7abd-e2c905(

)##