ភាពល្បីល្បាញសាជីវកម្មនៃ "tokenmaxxing" លើបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងឈានដល់កម្រិតកំណត់របស់ខ្លួន ខណៈដែលកន្លែងធ្វើការដែលចោល AI លើអ្វីគ្រប់យ៉ាងកំពុងមើលឃើញថាការចំណាយកើនឡើងដោយគ្មានការកើនឡើងនៃផលិតភាពដូចគ្នានេះបើយោងតាមរបាយការណ៍របស់សារព័ត៌មាន Associated Press ។

អ្វី​ដែល​បាន​ចាប់​ផ្ដើម​ដូច​ជា​ការ​បំផ្លើស​ដោយ​បច្ចេកវិទ្យា​ឧស្សាហកម្ម​នៅ​និទាឃរដូវ​ឆ្នាំ 2026 ជុំវិញ​ការ​ច្របាច់​ការងារ​ដែល​បង្កើត​ដោយ AI ច្រើន​តាម​ដែល​អាច​ធ្វើ​ទៅ​បាន​ពី​ផលិតផល​ដូច​ជា ChatGPT របស់ OpenAI និង Anthropic's Claude បាន​ប្រែ​ទៅ​ជា​ប្រតិកម្ម​នា​រដូវក្តៅ។ នាយកប្រតិបត្តិ អ្នកវិភាគ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ឥឡូវនេះកំពុងចោទសួរដោយបើកចំហថាតើការបង្កើនការប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្ងាត់ AI ជាយុទ្ធសាស្ត្រដ៏ត្រឹមត្រូវឬយ៉ាងណា។ សម្រាប់ការគ្របដណ្តប់ដែលកំពុងបន្តនៃទិដ្ឋភាពអាជីវកម្ម AI សូមចូលមើល [ការរាយការណ៍អំពីឧស្សាហកម្ម AI ចុងក្រោយបំផុត] (https://aibuzzwire.news) របស់យើង។

ការកើនឡើង និងការដួលរលំនៃហ្វាដ

"Tokenmaxxing" សំដៅលើការបង្កើនការប្រើប្រាស់ថូខឹនជាអតិបរិមា ដែលជាបណ្តុំនៃការបង្កើត AI ដែលត្រូវគ្នាទៅនឹងផ្នែកតូចៗនៃអត្ថបទដែលប្រព័ន្ធ AI អាន ឬសរសេរ។ សញ្ញាសម្ងាត់នីមួយៗតំណាងឱ្យប្រហែលបីភាគបួននៃពាក្យមួយ ហើយអ្នកផ្តល់សេវា AI ជាធម្មតាដាក់កម្រិតប្រើប្រាស់ ដោយមានការជាវតម្លៃថ្លៃជាងដែលផ្តល់តម្លៃខ្ពស់។

និន្នាការនេះត្រូវបានផ្សព្វផ្សាយយ៉ាងសកម្មដោយអ្នកដឹកនាំលេចធ្លោបំផុតមួយចំនួននៃបច្ចេកវិទ្យា។ នាយកប្រតិបត្តិ OpenAI លោក Sam Altman បាននិយាយនៅក្នុងខែឧសភា ឆ្នាំ 2026 ថាគាត់ "រំភើបណាស់ក្នុងការមើលអ្វីដែលនឹងកើតឡើងជាមួយនឹងការចាប់ផ្តើម tokenmaxxing ទាំងរបៀបដែលពួកគេធ្វើការខាងក្នុង និងផលិតផលដែលពួកគេអាចបង្កើតបាន។" នាយកប្រតិបត្តិ Nvidia លោក Jensen Huang បានប្រកាសថា "ប្រសិនបើវិស្វករ $500K របស់អ្នកមិនដុត $250K ជាថូខឹន នោះមានអ្វីមួយខុស។" Meta មេ Facebook ដំណើរការការប្រកួតប្រជែងផ្ទៃក្នុងដែលផ្តល់រង្វាន់ដល់ការប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្ងាត់ខ្ពស់។

ប៉ុន្តែ​ដោយសារ​ការចំណាយ​បាន​បង្គរ ភាព​រីករាយ​បាន​ថយចុះ។ លោក Vincent Gusdorf ប្រធានផ្នែកវិភាគ AI នៅ Moody's Ratings និងជាអ្នកនិពន្ធនៃរបាយការណ៍ថ្មីមួយដែលណែនាំវិធីសាស្រ្តដែលមានវិន័យជាងមុនបាននិយាយថា "នៅពេលដែលវិក័យប័ត្របានចាប់ផ្តើមប្រមូលផ្តុំមនុស្សបានដឹងថាឧបករណ៍ថ្មីទាំងនោះមានតម្លៃថ្លៃណាស់ ហើយអ្នកត្រូវប្រើវាដោយប្រាជ្ញា"។

Gusdorf បានបន្ថែមថា "វាងាយស្រួលណាស់ក្នុងការបង្កើតអ្វីមួយដែលអ្នកមិនត្រូវការជាមួយ AI" ។

ប្រតិកម្មផ្នែកប្រតិបត្តិ

ប្រតិកម្មត្រូវបានដឹកនាំដោយសំឡេងដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតរបស់ឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យាមួយចំនួន។ នាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Microsoft លោក Satya Nadella បានសារភាពថា tokenmaxxing អាចជាការញៀន ប៉ុន្តែបានព្រមានថា អតិថិជនកំពុងបង់ប្រាក់ពីរដងសម្រាប់ AI យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព — ទីមួយក្នុងការចំណាយលើសញ្ញាសម្ងាត់ និងទីពីរដោយការផ្តល់ទិន្នន័យកម្មសិទ្ធិរបស់ពួកគេទៅឱ្យអ្នកផ្តល់សេវា AI ។ ការអត្ថាធិប្បាយរបស់ Nadella គឺមិនធម្មតានៅក្នុងវិធីដែលគាត់បានលើកឡើងពីការសង្ស័យអំពីការធានាការការពារទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុន AI ឈានមុខគេ សូម្បីតែនៅពេលដែលគាត់បានផ្សព្វផ្សាយយុទ្ធសាស្រ្ត AI ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ Microsoft ក៏ដោយ។

នាយកប្រតិបត្តិ Palantir លោក Alex Karp បានទៅបន្ថែមទៀតដោយប្រាប់ CNBC ថាមានអ្វីមួយ "ខុសទាំងស្រុង" ។ គាត់បាននិយាយថាគាត់កំពុងបញ្ជូនសំលេងនៃអាជីវកម្មអាមេរិកជាលក្ខណៈឯកជន "គួរឱ្យអស់សំណើច" អំពីការបង់ប្រាក់ដ៏ធំសម្បើមសម្រាប់សញ្ញាសម្ងាត់ដែលមិនបង្កើតតម្លៃ។

Karp បាននិយាយថា "ទិដ្ឋភាពជាមូលដ្ឋានក្នុងចំណោមសហគ្រាសនៅក្នុងប្រទេសនេះគឺ 'ខ្ញុំនឹងទៅ chillax និងខ្ជះខ្ជាយពេលវេលារបស់ខ្ញុំជាមួយសញ្ញាសម្ងាត់។ ខ្ញុំនឹងគ្មានតម្លៃទេ ហើយពួកគេនឹងទទួលបាន IP របស់ខ្ញុំ" Karp បាននិយាយ។

ប្រធានផ្នែកបច្ចេកវិទ្យារបស់ Mozilla លោក Raffi Krikorian បានប្រៀបធៀប tokenmaxxing ទៅនឹងការអនុវត្តប្រកបដោយកិត្តិយសនៃការវាស់ស្ទង់ផលិតភាពអ្នកសរសេរកម្មវិធីតាមបន្ទាត់កូដ។ គាត់បាននិយាយថា "ខ្ញុំគិតថា tokenmaxxing កំពុងផ្លាស់ប្តូរតាមលំនាំដូចគ្នា" ។ "ខ្ញុំ​គិត​ថា​នេះ​នឹង​ក្លាយ​ជា​រឿង​ដ៏​គួរ​ឱ្យ​ចាប់​អារម្មណ៍​ដែល​យើង​ទាំង​អស់​គ្នា​នឹង​មើល​ទៅ​សើច​ក្នុង​រយៈពេល​មួយ​ឆ្នាំ"។

បញ្ហាការចំណាយលើមាត្រដ្ឋាន

ផលប៉ះពាលផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុបានក្លាយទៅជាយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងទំហំសហគ្រាស។ លោក Jue Wang ទីប្រឹក្សាគ្រប់គ្រងក្រុមហ៊ុន Bain & Company បាននិយាយថា អាជីវកម្មធំៗជាច្រើនដែលដំបូន្មានរបស់ក្រុមហ៊ុនរបស់នាងបាននឹងកំពុងពិនិត្យមើលយ៉ាងដិតដល់នូវផលចំណេញលើការវិនិយោគ AI របស់ពួកគេ។

លោក Wang បាននិយាយថា “តម្លៃនិមិត្តសញ្ញាសម្រាប់ពួកគេបានកើនឡើងទ្វេដង ស្ទើរតែរៀងរាល់ខែ។ "ឧបមាថា $200 ក្នុងមួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងមួយខែ។ គុណនឹងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ 20,000 ដែលជារឿយៗជាអ្វីដែលយើងកំពុងដោះស្រាយជាមួយក្រុមហ៊ុនទាំងនេះ ហើយវានឹងនាំអ្នកទៅកាន់លេខដែលមិនមែនជាធាតុបន្ទាត់ដែលអ្នកគ្រប់គ្រងទូទៅបានគ្រោងទុក។"

លោក Wang បានចង្អុលទៅគំរូនៃការប្រើប្រាស់ខុសទូទៅមួយ៖ លំនាំដើមទៅនឹងម៉ូដែល AI ដែលមានថាមពលខ្លាំងបំផុត និងមានតម្លៃថ្លៃបំផុតសម្រាប់កិច្ចការដែលមិនត្រូវការវា។ "មិនមែនអ្វីៗទាំងអស់ត្រូវការ Claude Opus 4.6 ទេ" នាងបាននិយាយអំពីគំរូមួយក្នុងចំណោមម៉ូដែលដែលមានសមត្ថភាពបំផុតរបស់ Anthropic ដែលសាកសមនឹងវិស្វកម្មផ្នែកទន់ ឬការស្រាវជ្រាវស៊ីជម្រៅ។ "ហើយនៅតែអ្នកឃើញក្រុមហ៊ុនជាច្រើន អ្នកប្រើប្រាស់ជាច្រើន លំនាំដើមក្នុងការប្រើប្រាស់ Opus សម្រាប់អ្វីគ្រប់យ៉ាង រួមទាំងការបង្កើតអ៊ីមែល។"

ការកើនឡើងនៃការកំណត់ផ្លូវគំរូ និងទម្ងន់បើកចំហ

សម្ពាធនៃការចំណាយបានជំរុញឱ្យមានតម្រូវការសម្រាប់ឧបករណ៍ AI "ការនាំផ្លូវគំរូ" ដែលបញ្ជូនសំណួរសាមញ្ញជាងមុនដោយស្វ័យប្រវត្តិទៅកាន់ប្រព័ន្ធ AI ដែលមានតម្លៃថោក និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន ខណៈពេលដែលរក្សាទុកគំរូដ៏មានអានុភាពសម្រាប់កិច្ចការស្មុគស្មាញ។ អ្នកបង្កើតកម្មវិធី Hassan El Mghari ដែលដឹកនាំបទពិសោធន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅពេលចាប់ផ្តើមរួមគ្នា AI បាននិយាយថា ភាពតក់ស្លុតរបស់ក្រុមហ៊ុន sticker ជុំវិញ "ចំនួនទឹកប្រាក់ដ៏គួរឱ្យអស់សំណើច" ដែលបានចំណាយលើការជាវផលិតផល AI ពីក្រុមហ៊ុនឈានមុខរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកបាននាំមនុស្សជាច្រើនឱ្យគិតឡើងវិញនូវវិធីសាស្រ្តនៃការប្រើប្រាស់អតិបរមា។

លោក El Mghari បាននិយាយថា "វាជាការប្រសើរក្នុងការផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់និយោជិតអំពីរបៀបប្រើប្រាស់វត្ថុនេះ ហើយអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេប្រើ AI នៅពេលដែលពួកគេត្រូវការច្រើនប៉ុណ្ណា" ។

ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ អ្នកគាំទ្រនៃការប្រើប្រាស់សញ្ញាសម្ងាត់ខ្ពស់កំពុងស្វែងរកគ្រាប់រំសេវថ្មីនៅក្នុងម៉ូដែលទម្ងន់បើកចំហពីការចាប់ផ្ដើមអាជីវកម្មរបស់ចិនដូចជា Kimi របស់ Moonshot និង Zhipu's GLM ដែលស្ទើរតែត្រូវគ្នាទៅនឹងសមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែលកំពូលរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកក្នុងតម្លៃមួយផ្នែក។ Krikorian បានទទួលស្គាល់ថាមាន "សុពលភាពមួយចំនួនចំពោះទ្រឹស្តីដែលនេះអាចជំរុញឱ្យ tokenmaxxing បន្តិចបន្ថែមទៀត" ប៉ុន្តែបានរក្សាថានិន្នាការឧស្សាហកម្មទូលំទូលាយគឺឆ្ពោះទៅរកការប្រើប្រាស់ដែលមានវិន័យកាន់តែច្រើន។

មេរៀនសម្រាប់សហគ្រាស

វគ្គ tokenmaxxing ផ្តល់នូវរឿងនិទានប្រុងប្រយ័ត្នសម្រាប់អាជីវកម្មរុករកទេសភាព AI ។ ខណៈពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍គំរូ AI ឈានមុខគេដូចជា OpenAI និង Anthropic ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការកើនឡើងនៃការប្រើប្រាស់ បទពិសោធន៍នេះបានជំរុញឱ្យស្ថាប័នជាច្រើនទទួលយកវិធីសាស្រ្តវាស់វែងបន្ថែមទៀត ដោយផ្តោតលើករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ដែល AI ផ្តល់ផលចំណេញដែលអាចវាស់វែងបាន ជាជាងការបង្កើនទំហំប្រើប្រាស់ឆៅ។

ដោយសារវដ្តនៃការឃោសនាបំផ្លើស AI ដំបូងផ្តល់វិធីដល់ការអនុវត្តជាក់ស្តែង ក្រុមហ៊ុនដែលទទួលបានជោគជ័យអាចជាក្រុមហ៊ុនដែលចាត់ទុក AI ជាឧបករណ៍ច្បាស់លាស់ជាជាងឧបករណ៍មិនច្បាស់លាស់ ដោយផ្គូផ្គងគំរូត្រឹមត្រូវទៅនឹងកិច្ចការត្រឹមត្រូវ និងតាមដានយ៉ាងដិតដល់លើវិក្កយបត្រ។

នាំមុខ AI

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →