จาก Barron's องค์กรต่างๆ กำลังประเมินการลงทุนใน AI ใหม่ หลังจากประสบปัญหาต้นทุน Token ที่เกินความคาดหมายในปี 2024 โดยความโปร่งใสด้านราคาและการควบคุมงบประมาณกลายเป็นความท้าทายหลักทั่วทั้ง Wall Street

โมเดลการใช้เหตุผล (Reasoning models) และเอเยนต์ AI (AI agents) เป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุนหลัก โมเดลการใช้เหตุผลต้องคำนวณภายในเป็นเวลานานก่อนสร้างผลลัพธ์ ทำให้ใช้ Token มากกว่าข้อความสุดท้ายที่ผลิตขึ้นมาก เอเยนต์เขียนโค้ด AI มีต้นทุนสูงยิ่งกว่า โดยต้องใช้ Token มากถึง 1,000 เท่าเมื่อเทียบกับโปรแกรมเมอร์มนุษย์ในการทำงานเดียวกัน หลายบริษัทกำลังเริ่มใช้แดชบอร์ดเพื่อติดตามการใช้งาน AI ของพนักงาน และหันไปใช้โมเดลที่คุ้มค่ากว่า รวมถึงทางเลือกต้นทุนต่ำจากจีน หรือรอให้ผู้ให้บริการรายใหญ่ลดราคา นอกจากความซับซ้อนนี้ ผู้ให้บริการโมเดลแต่ละรายก็นับ Token แตกต่างกัน—วิธีการนับของ Anthropic แสดงการใช้งานสูงกว่าคู่แข่ง 30-40%—ทำให้นักวิเคราะห์ติดตามแนวโน้มการนำ AI ไปใช้ได้ยาก

news.view.source

news.article.disclaimer

news.related.news

07-02 13:49

ภาคเทคโนโลยีและการเงินปลดพนักงาน 28,000 ตำแหน่งต่อเดือนในปี 2026 โดย AI ถูกอ้างถึงเป็นปัจจัย

07-02 11:42

บริษัทกลับลำเลิกจ้างพนักงานเนื่องจาก AI หลังผลงานต่ำกว่าเป้า; 29-32% กำลังจ้างพนักงานกลับคืนในปี 2025

07-02 11:17

JPMorgan Chase: การชะลอตัวของรายจ่ายฝ่ายทุนยังคงเป็นความเสี่ยงสำคัญสำหรับหุ้นเซมิคอนดักเตอร์

07-02 03:45

JPMorgan เตือนถึงความแตกต่างในการเทรด AI ที่คล้ายกับฟองสบู่ดอทคอมปี 1999

07-02 03:09