หลังจากสองปีของการกระตุ้นให้พนักงานนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในทุกโอกาส บริษัทใหญ่ๆ ที่กำลังเติบโตก็กำลังถูกถอนตัวออกไป เหตุผลตามการสืบสวนของ Financial Times ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 19 มิถุนายน 2026 ได้รับการสรุปอย่างตรงไปตรงมาในคำพูดจากคนในองค์กรคนหนึ่ง: "เราสร้างสัตว์ประหลาด"

รายงาน FT ซึ่งกลายเป็นหนึ่งในเรื่องราวทางธุรกิจที่ได้รับการกล่าวถึงมากที่สุดประจำสัปดาห์อย่างรวดเร็ว ได้บันทึกว่าการใช้จ่ายของ AI ที่ควบคุมไม่ได้ซึ่งส่วนใหญ่วัดเป็นโทเค็นที่เรียกเก็บเงินโดยผู้ให้บริการ AI นั้น ทำให้งบประมาณขององค์กรตึงเครียด และบังคับให้ผู้บริหารกำหนดวินัยกับเครื่องมือที่พวกเขาเพิ่งได้รับคำสั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

จากอาณัติสู่ความยับยั้งชั่งใจ

การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้น่าทึ่งมาก เพราะมันพลิกนโยบายที่นายจ้างรายใหญ่หลายรายเคยให้การสนับสนุน ตามที่ CBC รายงานเมื่อวันที่ 17 มิถุนายน เป้าหมายที่ระบุไว้ในหลายบริษัทคือการ "ใช้ AI ให้ได้มากที่สุด" ขณะนี้ องค์กรเดียวกันบางแห่งกำลังถอยกลับ กำหนดขอบเขตการใช้งาน จำกัดการเข้าถึงโมเดลระดับพรีเมียม และตรวจสอบว่าเวิร์กโฟลว์ AI ใดให้คุณค่าอย่างแท้จริง

Crypto Briefing อ้างถึงการรายงานของ FT โดยระบุชื่อบริษัทเฉพาะที่ควบคุมการใช้ AI ของพนักงานเนื่องจากต้นทุนพุ่งสูงขึ้น รวมถึง Amazon, Walmart และ Uber พาดหัวข่าวที่ว่านายจ้างด้านเทคโนโลยีที่มีความซับซ้อนมากที่สุดในโลกสามรายกำลังเข้มงวดกับการใช้จ่ายด้าน AI ส่งสัญญาณว่าปัญหาด้านต้นทุนไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะกับสตาร์ทอัพที่ขาดแคลนเงินสดเท่านั้น เข้าถึงองค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลก

ปัญหาบิลโทเค็น

หัวใจสำคัญของการดึงกลับคือรูปแบบการกำหนดราคาที่สนับสนุน AI ที่สร้างส่วนใหญ่ แทนที่จะสมัครสมาชิกแบบคงที่ บริการ AI จำนวนมากจะเรียกเก็บเงินตามโทเค็น ซึ่งเป็นกลุ่มข้อความที่โมเดลอ่านและสร้าง เมื่อพนักงานหลายหมื่นคนวางเอกสารขนาดยาวลงในแชทบอท เรียกใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ทั้งวัน หรือสร้างตัวแทนภายในที่วนซ้ำผ่านการเรียกโมเดลจำนวนมาก โทเค็นมิเตอร์จะหมุนอย่างรวดเร็ว

การวิเคราะห์แยกต่างหากจาก Let's Data Science ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 17 มิถุนายน มุ่งเน้นไปที่ปรากฏการณ์ของบริษัทต่างๆ ที่ใช้โทเค็น AI สำหรับวิศวกรโดยเฉพาะ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาซึ่งสามารถส่งคำขอแบบจำลองได้หลายสิบรายการต่องาน เป็นหนึ่งในการใช้งาน AI ที่มีราคาแพงที่สุดในบริษัทขนาดใหญ่ เมื่อเครื่องมือสร้างโค้ดและเอเจนต์เริ่มเข้าสู่การใช้งานจริงมากขึ้น ต้นทุนในการรักษาให้ทำงานก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ความท้าทายนี้ประกอบไปด้วยความยากในการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน ในขณะที่พนักงานแต่ละคนมักจะรายงานการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพการทำงาน การพิจารณาผลกำไรเหล่านั้นมาจากการใช้จ่ายโทเค็นที่เฉพาะเจาะจง และการพิสูจน์ว่าเกินค่าใช้จ่ายนั้น ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ายากกว่าที่ผู้บริหารหลายคนคาดไว้

แม้แต่ผู้สร้าง AI ก็รู้สึกลำบากใจ

การบีบต้นทุนไม่ได้จำกัดอยู่แค่ผู้บริโภค AI เท่านั้น มันกระทบต่อบริษัทต่างๆ ที่กำลังสร้างเทคโนโลยี เมื่อวันที่ 12 มิถุนายน Stocktwits รายงานว่าต้นทุน AI ของ Meta ลดลง ส่งผลให้บริษัทต้องร่างแผนการควบคุมการใช้จ่าย สำหรับบริษัทที่วางตำแหน่ง AI ให้เป็นศูนย์กลางในอนาคต การยอมรับแรงกดดันด้านต้นทุนเป็นการตอกย้ำว่าระเบียบวินัยได้แพร่กระจายไปในวงกว้างเพียงใด

รูปแบบนี้ชี้ไปที่ตลาดที่กำลังเติบโต ในปี 2024 และ 2025 สัญชาตญาณที่โดดเด่นขององค์กรคือการทดลองในวงกว้างและกังวลเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินในภายหลัง บนสมมติฐานที่ว่าการนำ AI มาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ จะสร้างข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน ในปี 2026 เนื่องจากงบประมาณมีความเข้มงวดมากขึ้นและความแปลกใหม่เริ่มลดลง แผนกการเงินจึงเรียกร้องให้ใช้ความเข้มงวดแบบเดียวกันกับรายการโฆษณาอื่นๆ

ตลาดใหม่สำหรับการควบคุมต้นทุน

การดึงกลับคือการสร้างโอกาสทางการค้า เมื่อวันที่ 4 มิถุนายน CNBC รายงานว่า Ramp สตาร์ทอัพด้านการจัดการค่าใช้จ่ายมีมูลค่าถึง 44 พันล้านดอลลาร์ เนื่องจากบริษัทต่างๆ มองหาการควบคุมการใช้จ่ายด้าน AI การก้าวขึ้นของ Ramp แสดงให้เห็นว่า Pain Point เติบโตอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ได้รวดเร็วเพียงใด เครื่องมือที่ตรวจสอบ จัดสรร และจำกัดค่าใช้จ่าย AI นั้นเป็นที่ต้องการควบคู่ไปกับเครื่องมือ AI เอง

ผู้ให้บริการแบบไดนามิกที่แข่งขันกันเพื่อขาย AI และการแข่งขันในอุตสาหกรรมแบบคู่ขนานเพื่อช่วยให้ผู้ซื้อควบคุมสิ่งที่พวกเขาใช้จ่าย จับภาพช่วงกลางที่น่าอึดอัดใจที่ตลาด AI ขององค์กรได้เข้ามา เทคโนโลยีนี้ได้ล้างขอบเขตของประโยชน์สำหรับงานต่างๆ มากมาย แต่ยังไม่ถึงขอบเขตของต้นทุนที่คาดการณ์และควบคุมได้

มันหมายถึงอะไรสำหรับอุตสาหกรรม

สำหรับผู้ให้บริการ AI แนวโน้มดังกล่าวมีคำเตือน หากลูกค้ารายใหญ่เปลี่ยนจากการทดลองแบบไม่จำกัดไปสู่การปันส่วนและการใช้งานที่ทดสอบ ROI การเติบโตของรายได้ที่เชื่อมโยงกับการใช้โทเค็นดิบอาจชะลอตัวลง โอกาสดังกล่าวเป็นผลสืบเนื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่มีโมเดลทางการเงินซึ่งมีปริมาณการอนุมานที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

สำหรับองค์กร บทเรียนจะละเอียดยิ่งขึ้น การดึงกลับไม่ได้หมายความว่า AI จะล้มเหลวในบริษัทขนาดใหญ่เสมอไป องค์กรหลายแห่งที่ควบคุมดูแลอย่างเข้มงวดกำลังขยายการใช้งาน AI ที่มีมูลค่าสูงตามเป้าหมายไปพร้อมๆ กัน การเปลี่ยนแปลงมาจากความกว้างไปสู่การเลือกสรร จาก "ใช้ AI ทุกที่" เป็น "ใช้ AI ในที่ที่จ่าย"

คำพูดที่ยึดรายงาน FT ว่า "เราสร้างสัตว์ประหลาด" ในท้ายที่สุดอาจอธิบายถึงส่วนเกินชั่วคราวมากกว่าคำตัดสินถาวร บริษัทต่างๆ ต่างเร่งรีบที่จะฝัง generative AI ในวงกว้าง สร้างค่าใช้จ่ายจำนวนมากในกระบวนการนี้ และตอนนี้กำลังแก้ไขแนวทางแก้ไข ไม่ว่าการแก้ไขดังกล่าวจะทำให้การเปิดตัว AI ช้าลงหรือเพียงแค่ทำให้ยั่งยืนมากขึ้น ก็เป็นคำถามที่อุตสาหกรรมจะใช้เวลาที่เหลือของปี 2569 ในการตอบสนอง

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →