Microsoft เริ่มถอย! ต้นทุนโทเค็น AI แพงกว่าค่าจ้างพนักงาน หลังใช้หนักเกินคาด

หลายบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เร่งผลักดันให้พนักงานใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ “ต้นทุนที่ซ่อนอยู่” กำลังกลายเป็นปัญหาใหญ่ จนบางองค์กรรวมถึง Microsoft ต้องถอยกลับจากกลยุทธ์ที่เคยผลักดันอย่างเต็มตัว

รายงานล่าสุดจาก The Verge ระบุว่า Microsoft เริ่มทยอยยกเลิกใบอนุญาตใช้งาน Claude Code สำหรับพนักงานส่วนใหญ่ และเปลี่ยนให้วิศวกรหันไปใช้ GitHub Copilot CLI แทน ทั้งที่ก่อนหน้านี้เพียงราว 6 เดือน บริษัทเพิ่งเปิดให้พนักงานจำนวนมาก ทั้งนักพัฒนา ผู้จัดการโครงการ และนักออกแบบ ทดลองใช้งาน Claude Code อย่างจริงจัง

การใช้งาน AI กลับเติบโตเร็วกว่าที่คาดไว้ จนกลายเป็นภาระต้นทุนระดับองค์กร โดยเฉพาะเมื่อถูกใช้งานอย่างต่อเนื่องในระดับมหาศาล แม้การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้จะไม่กระทบต่อข้อตกลงระหว่าง Microsoft กับ Anthropic ซึ่งรวมถึงการลงทุนมูลค่าสูงถึง 5 พันล้านเหรียญ และการนำโมเดล Claude มาให้บริการผ่าน Azure Foundry ก็ตาม

ไม่ใช่แค่ Microsoft เท่านั้นที่เริ่มเจอกับ “บิลค่าใช้จ่าย AI” ที่พุ่งสูงขึ้น ก่อนหน้านี้ Uber ก็ออกมายอมรับว่าบริษัทใช้ “งบประมาณเครื่องมือเขียนโค้ด AI ของปี 2026” หมดภายในเวลาเพียง 4 เดือน แม้บริษัทจะส่งเสริมการใช้ AI อย่างหนักถึงขั้นจัดอันดับทีมตามปริมาณการใช้งาน AI ภายในองค์กร

สถานการณ์นี้สะท้อนความจริงอีกด้านของกระแส AI ที่กำลังร้อนแรง แม้ผู้บริหารจำนวนมากยังพูดถึงอนาคตที่ AI จะเข้ามา “ปฏิวัติ” การทำงาน แต่ต้นทุนในการใช้งานจริงกลับอาจสูงกว่าที่หลายคนคาดไว้มาก

Bryan Catanzaro รองประธานฝ่าย Applied Deep Learning ของ NVIDIA ยอมรับตรงๆ ว่า

“สำหรับทีมของผม ต้นทุนด้านการประมวลผลสูงกว่าต้นทุนพนักงานเสียอีก”

ในช่วงที่ผ่านมา หลายองค์กรแข่งขันกันผลักดันให้พนักงานใช้ AI มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ อย่าง Meta มีการสร้าง “Claudeonomics” ลีดเดอร์บอร์ดจัดอันดับเพื่อติดตามว่าพนักงานคนใดใช้ AI มากที่สุด ขณะที่ Amazon ก็ผลักดันแนวคิด “tokenmaxxing” หรือการใช้โทเค็น AI ให้สูงที่สุด

ปัญหาคือ โมเดลธุรกิจ AI ในปัจจุบันคิดค่าใช้จ่ายตาม “โทเค็น” หรือหน่วยประมวลผล ยิ่งใช้งานมาก รายจ่ายก็ยิ่งแพงขึ้น โดยเฉพาะ AI แบบ Agentic AI ที่สามารถทำงานซับซ้อนแทนมนุษย์ได้หลายขั้นตอน

รายงานจาก Goldman Sachs คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 การใช้งาน AI Agent อาจทำให้ปริมาณการใช้โทเค็นพุ่งขึ้นถึง 24 เท่า แตะระดับ 120 ควอดริลเลียนโทเค็นต่อเดือนทั่วโลก แม้ต้นทุนต่อโทเค็นจะมีแนวโน้มลดลง แต่การใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอาจทำให้ “ค่าใช้จ่ายรวม” สูงขึ้นอยู่ดี

ด้าน Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 ต้นทุนการประมวลผลสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ระดับล้านล้านพารามิเตอร์อาจลดลงเกือบ 90% เมื่อเทียบกับปี 2025 แต่บริษัทวิจัยเตือนว่า AI สำหรับองค์กรอาจไม่ได้ถูกลงตามไปด้วย เพราะโมเดลเอเจนต์ต้องใช้โทเค็นจำนวนมหาศาลต่อภารกิจ

Will Sommer นักวิเคราะห์อาวุโสของ Gartner เตือนว่า

“องค์กรไม่ควรเข้าใจผิดว่าราคาโทเค็นที่ลดลง หมายถึงต้นทุน AI ที่ถูกลงเสมอไป”

ทั้งหมดนี้อาจกลายเป็นโจทย์ใหญ่สำหรับอนาคตของ AI ในองค์กร โดยเฉพาะในช่วงที่ผู้บริหารเทคโนโลยีหลายรายกำลังวาดภาพโลกการทำงานใหม่ที่เต็มไปด้วย “พนักงานดิจิทัล” ก่อนหน้านี้ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA เคยกล่าวว่า ในอนาคตพนักงานทุกคนในบริษัทอาจมี AI มากถึง 100 ตัวทำงานร่วมกัน

หากต้นทุนการใช้งาน AI เติบโตเร็วกว่าที่เทคโนโลยีจะทำให้มันถูกลง ความฝันเรื่อง “องค์กรขับเคลื่อนด้วย AI เต็มรูปแบบ” อาจไม่ได้ง่ายหรือประหยัดอย่างที่หลายบริษัทเคยคาดหวังไว้

ที่มา fortune

หนุ่ย แซ่แต้

นักเขียนสาย Introvert ที่ชื่นชอบเรื่องนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ ใช้เวลาว่างกับ มังงะ, เสียงเพลงและ idol