องค์กรขนาดใหญ่ส่วนใหญ่วางแผนที่จะเพิ่มการใช้โมเดล AI แบบเปิดเพื่อควบคุมต้นทุน ตามรายงานใหม่ของสถาบันวิจัย Capgemini ซึ่งพบว่าเกือบหกในสิบบริษัทใช้จ่ายด้านปัญญาประดิษฐ์มากกว่าที่พวกเขาคาดไว้หรือตั้งงบประมาณในปีที่ผ่านมาอย่างมีนัยสำคัญ

รายงานนี้อิงจากการสำรวจผู้บริหารระดับสูง 500 คนใน 10 ประเทศและ 13 อุตสาหกรรมในเดือนกันยายน 2569 พบว่า 59% ขององค์กรใช้จ่ายกับ AI มากกว่าที่คาดไว้อย่างมีนัยสำคัญ ในบรรดาองค์กรที่ได้รับผลกระทบ ค่าใช้จ่ายสูงกว่าที่คาดไว้โดยเฉลี่ย 24% และองค์กรที่สำรวจ 21% ใช้จ่ายเกินงบประมาณ AI มากกว่า 30% การค้นพบที่สำคัญของการศึกษาคือบริษัทขนาดใหญ่ส่วนใหญ่วางแผนการใช้ AI แบบเปิดที่สูงขึ้นเพื่อจำกัดค่าใช้จ่าย ตามที่ Reuters รายงาน ชี้ไปที่กลยุทธ์ AI ขององค์กรที่เข้าสู่ระยะวินัยด้านต้นทุน การค้นพบนี้เกิดขึ้นท่ามกลาง ความครอบคลุมของอุตสาหกรรม AI ในวงกว้างมากขึ้น ขององค์กรต่างๆ กำลังคิดใหม่ว่าจะซื้อและปรับใช้โมเดลอย่างไร

##เงินไปไหน.

รายงานดังกล่าวเน้นย้ำถึงช่องว่างที่ยังคงมีอยู่อย่างต่อเนื่องในวิธีที่ธุรกิจต่างๆ ประเมินต้นทุนรวมของการนำ AI ไปใช้ นอกเหนือจากค่าใช้จ่ายโดยตรง เช่น การใช้โมเดลและโทเค็น องค์กรต้องคำนึงถึงต้นทุนทางอ้อมที่ประเมินต่ำไปได้ง่าย เช่น การควบคุมดูแลเอาต์พุต AI ของมนุษย์ การแก้ไขข้อผิดพลาดที่สร้างโดย AI และงานกำกับดูแล

ผู้บริหารครึ่งหนึ่งที่ตอบแบบสำรวจกล่าวว่าการใช้จ่ายด้าน AI ได้รับการอนุมัติโดยไม่มีการมองเห็นต้นทุนทั้งหมดอย่างเพียงพอ และมีเพียง 56% เท่านั้นที่กล่าวว่าพวกเขามั่นใจในความสามารถในการคาดการณ์ว่าต้นทุน AI จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามระดับการใช้งาน กล่าวอีกนัยหนึ่ง สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ งบประมาณ AI ถูกกำหนดก่อนที่ใครจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าการใช้ AI ในปริมาณมากมีค่าใช้จ่ายเท่าใด

“วินัยด้านต้นทุนเพียงอย่างเดียวจะไม่สร้างพื้นที่ AI ที่ทำกำไรได้ เช่นเดียวกับการสร้างมูลค่าโดยไม่มีการควบคุมต้นทุนจะไม่ยั่งยืน” Volker Darius ซีอีโอของ Capgemini Invent กล่าวในแถลงการณ์ที่มาพร้อมกับรายงาน "องค์กรจำเป็นต้องวัดต้นทุน คุณภาพ และมูลค่าทางธุรกิจร่วมกัน และใช้โมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละงาน"

จากการเดิมพันผู้ขายรายเดียวไปจนถึงกลยุทธ์หลายรูปแบบ

ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้ธุรกิจต่างๆ พิจารณากลยุทธ์ AI ของตนใหม่ในรูปแบบเชิงโครงสร้าง ผู้บริหารมากกว่าสามในห้ารายคาดหวังว่าองค์กรของตนจะนำกลยุทธ์หลายโมเดลไปใช้ในอีก 12 เดือนข้างหน้า โดยเลือกโมเดล AI ที่แตกต่างกันโดยพิจารณาจากต้นทุน ประสิทธิภาพ ความเร็ว และความต้องการทางธุรกิจ

นั่นถือเป็นการเปลี่ยนแปลงไปจากรูปแบบในช่วงสองปีที่ผ่านมา ซึ่งองค์กรหลายแห่งกำหนดมาตรฐานให้กับผู้ให้บริการโมเดลระดับแนวหน้าหนึ่งหรือสองรายสำหรับทุกสิ่งตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงการประมวลผลเอกสาร แนวทางแบบหลายโมเดลช่วยให้บริษัทต่างๆ กำหนดเส้นทางงานที่เรียบง่ายและมีปริมาณมากไปยังโมเดลที่ถูกกว่าได้ ขณะเดียวกันก็สงวนโมเดลขอบเขตที่มีราคาแพงไว้สำหรับงานที่ต้องการอย่างแท้จริง

องค์กรเกือบสามในห้าแห่งยังวางแผนที่จะขยายการใช้โมเดลแบบ open-weight ซึ่งเป็นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะและสามารถรันบนโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทเองได้ และโมเดลเฉพาะทางขนาดเล็กที่ปรับแต่งมาสำหรับงานเฉพาะ ตามรายงาน

เหตุใดรุ่น Open-Weight ถึงมีช่วงเวลานี้

ส่วน open-weight เติบโตอย่างรวดเร็วโดยเป็นทางเลือกแทนโมเดลเฉพาะ API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ เนื่องจากโมเดล open-weight สามารถโฮสต์ได้เอง องค์กรที่มีปริมาณงานที่มั่นคงและคาดการณ์ได้จึงสามารถหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินต่อโทเค็น และเจรจาต่อรองเส้นโค้งต้นทุนที่แตกต่างกัน เช่น โครงสร้างพื้นฐานการซื้อขายและต้นทุนการดำเนินงานเพื่อให้คาดการณ์ได้ การวิเคราะห์ทางอุตสาหกรรมได้ประมาณการว่าโทเค็นจากโมเดล open-weight มีราคาเพียงเศษเสี้ยวของโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่เทียบเคียงได้ แม้ว่าเศรษฐศาสตร์โดยรวมจะขึ้นอยู่กับการใช้งานและความสามารถทางวิศวกรรมภายในองค์กรก็ตาม

การค้นพบของ Capgemini ชี้ให้เห็นว่าแคลคูลัสกำลังหันไปทางโมเดลน้ำหนักเปิดและขนาดเล็กมากขึ้น เนื่องจากการใช้จ่ายของ AI เติบโตเร็วกว่ามูลค่าที่สร้างขึ้นอย่างพิสูจน์ได้ ความกดดันด้านต้นทุนในกรอบนี้ไม่ใช่การปฏิเสธ AI โดย 59% ของบริษัทใช้จ่ายเกินความจำเป็นเนื่องจากใช้ AI มากกว่าที่วางแผนไว้ ไม่ใช่น้อย แต่เป็นความต้องการความแม่นยำว่าแต่ละโมเดลดอลลาร์จะไปในทิศทางไหน

ความหมายสำหรับตลาด AI

ผลกระทบของรายงานนี้ลดลงในหลายทิศทางพร้อมกัน สำหรับผู้จำหน่ายโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ เป็นการส่งสัญญาณว่าผู้ซื้อระดับองค์กรเต็มใจมากขึ้นที่จะกระจายตัวออกจาก Frontier API ที่มีราคาระดับพรีเมียม ซึ่งโมเดลที่เล็กกว่าหรือแบบเปิดจะทำได้ สำหรับผู้ให้บริการคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐาน กลยุทธ์แบบหลายโมเดลรับประกันปริมาณงานที่แตกต่างกันมากขึ้น — และความต้องการเครื่องมือให้บริการที่มากขึ้นซึ่งทำให้การสลับระหว่างโมเดลมีราคาถูก

สำหรับองค์กรต่างๆ ข้อความก็คือการจัดการต้นทุน AI กำลังกลายเป็นระเบียบวินัยในตัวเอง โดยมีความใกล้ชิดกับการวางแผนทางการเงินมากกว่าการทดลอง รายงานพบว่าการใช้จ่ายด้าน AI ครึ่งหนึ่งได้รับการอนุมัติโดยไม่มีการมองเห็นต้นทุนทั้งหมด ชี้ให้เห็นว่าองค์กรหลายแห่งจำเป็นต้องมีการวัดผลที่ดีขึ้นก่อนจึงจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้

รายงานของสถาบันวิจัย Capgemini เพิ่มหลักฐานการสำรวจที่เพิ่มมากขึ้นว่าระยะต่อไปของตลาด AI ระดับองค์กรจะไม่ได้กำหนดโดยใครรับเอา AI มาใช้ แต่กำหนดโดยใครใช้งานอย่างมีกำไร - และรูปแบบที่ปะปนกันภายในองค์กรขนาดใหญ่กำลังจะมีความหลากหลายมากขึ้น

---

ก้าวนำหน้า AI

รับข่าวสาร AI การวิเคราะห์ และความก้าวหน้าล่าสุด ทั้งหมดในที่เดียว

อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →