ข้อมูลการอ้างสิทธิ์ในตลาด AI ปี 2026 เทียบกับเอกสารที่ยื่นต่อ SEC: การวิเคราะห์โดย Linkmate
ตลาด AI เป็นเพียงแค่การประชาสัมพันธ์หรือว่ามีหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนกว่านั้นซ่อนอยู่เบื้องหลัง? ลองดูบทวิเคราะห์ตลาดจากบริษัทซอฟต์แวร์ AI แห่งนี้ ลิงก์เมท (ก่อนหน้านี้คือ Linkomo) เพื่อค้นหาคำตอบ
หลักการคำนวณสินเชื่อที่อยู่เบื้องหลังกระแสความนิยม AI
จากการวิเคราะห์เพื่อบรรลุเป้าหมายของ สถานการณ์ของตลาดตัวแทนการใช้งาน AI จะก้าวเข้าสู่ขั้นความสมบูรณ์ขั้นสุดท้าย ในแง่พื้นฐานหมายความว่า ตลาดเลิกมอง AI เป็นเหมือนยาวิเศษที่จะแก้ปัญหาได้ทุกอย่าง และเริ่มใช้มันเป็นเครื่องมือที่แท้จริงในการแก้ปัญหาทางธุรกิจพื้นฐาน
เรื่องราวหลักๆ คือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นตัวเปลี่ยนแปลงตลาดแรงงาน แต่ก็ถูกใช้เป็นแพะรับบาปด้วยสาเหตุสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้ตลาดแรงงานตกต่ำคือการรวมกันของเงินกู้เพื่อรับมือกับโควิด-19 และการขึ้นอัตราดอกเบี้ยของธนาคารกลางสหรัฐฯ (เฟด)
ในปี 2019 บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ต่างตระหนักถึงความเป็นจริงใหม่ — ทำไมต้องจ่ายค่าเช่าพื้นที่สำนักงาน 4 ชั้นในนิวยอร์กหรือซิลิคอนแวลลีย์ ในเมื่อไม่จำเป็น? นี่จึงเป็นจุดเริ่มต้นของวิธีการลดต้นทุน วิกฤตการณ์ล็อกดาวน์ยังนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของสินเชื่อภาคธุรกิจ ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ เริ่มกู้ยืมเงินมากขึ้นในอัตราดอกเบี้ยที่ลดลง
ระหว่างปี 2019 ถึง 2020 อัตราดอกเบี้ยของธนาคารกลางสหรัฐฯ (Federal Reserve) อยู่ที่ 0.05% ทำให้การกู้ยืมเงินถูกลงกว่าที่เคยเป็นมาในรอบกว่า 70 ปี ตามรายงานอย่างเป็นทางการของธนาคารกลางสหรัฐฯ และข้อมูลจาก FRED พบว่า การกู้ยืมเงินของภาคธุรกิจในปี 2020 มีดังนี้ 0.25% ซึ่งโดยประมาณหมายความว่าเงินกู้ทุกดอลลาร์มีมูลค่าเพียง 0.25 เซนต์ ไม่ใช่ 25 เซนต์ แต่เป็น 0.25 เซนต์
การวิเคราะห์ของ Linkmate ชี้ให้เห็นว่า การกู้ยืมเงินของบริษัทต่างๆ ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างพอประมาณเหมือนที่เคยเป็นมา โดยปกติแล้ว ในช่วงเวลาวิกฤต บริษัทต่างๆ มักจะกู้ยืมเงินจำนวนน้อยและชำระคืนในเวลาอันสั้น แต่ในกรณีนี้กลับไม่เป็นเช่นนั้น ภายในระยะเวลาไม่กี่ปี ยอดรวมการกู้ยืมเงินของบริษัทต่างๆ เพิ่มขึ้นจาก 2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เป็น 3.1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในช่วงครึ่งแรกของปี 2020 จากนั้นในปี 2022 ตัวเลขนี้ลดลงเพียง 0.6 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (หรือ 600 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ) เหลือ 2.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ก่อนที่จะเพิ่มขึ้นอีกครั้งและเติบโตอย่างต่อเนื่อง
ในทุกวัฏจักรของตลาด บริษัทต่างๆ ต่างหาวิธีสร้างผลกำไรให้มากขึ้นและหลีกเลี่ยงแรงกดดันด้านหนี้สินได้เสมอ ในช่วง 2023 OpenAI พวกเขาคิดค้นไอเดียที่เรียบง่าย นั่นคือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ แชทบอทแบบโต้ตอบที่สามารถตอบคำถามได้อย่างไดนามิก จากการวิเคราะห์ของ Linkmate พบว่า แนวทางนี้ทำให้ผู้ลงทุนมีความหวังผิดๆ ว่าพวกเขาไม่เพียงแต่จะสามารถลดต้นทุนบางส่วนได้เท่านั้น แต่ยังสามารถลดจำนวนพนักงานลงได้อย่างมาก เพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายในการลงทะเบียน และสร้างผลกำไรได้จริง
การเปิดเผยนี้ทำให้เหล่านักลงทุนมั่นใจมากเกินไป ส่งผลให้มีการปลดพนักงานจำนวนมากในบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำตามมา: คำพยากรณ์, Google, อเมซอนPayoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, CISCO, Peloton TechCrunch ได้เผยแพร่รายชื่อฉบับเต็มสำหรับปี 2025 แล้ว จากข้อมูลการวิเคราะห์ของ Linkmate พบว่าจำนวนการเลิกจ้างเพิ่มขึ้นทุกปีนับตั้งแต่ปี 2023 ซึ่งเป็นการยืนยันถึงทฤษฎีที่ว่าตลาด AI อยู่ในจุดสูงสุดของ Hype Cycle ของ Gartner
AI อยู่ในอันดับใดใน Hype Cycle ของ Gartner? การวิเคราะห์ความต้องการ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงโดย Linkmate
ทฤษฎี Market Hype ของ Gartner ระบุว่าเทคโนโลยีทุกอย่างต้องผ่านขั้นตอนการพัฒนาจนถึงขั้นเติบโตเต็มที่ หลังจากที่ความคาดหวังสูงเกินจริงถึงจุดสูงสุดแล้ว โดยปกติสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปคือการประเมินสถานการณ์ใหม่และการวิเคราะห์ตลาดอย่างรอบคอบ รวมถึงวิธีการนำเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้ในตลาดอย่างแท้จริง
หนึ่งในกรณีการใช้งานที่มีแนวโน้มดีสำหรับ AI คือการแก้ปัญหาที่เทียบเท่ากับงาน NP-complete ในโลกแห่งความเป็นจริง กรณีการใช้งานจริงของ AI อยู่ใน... การแก้ปัญหาสายโซ่โปรตีน, หา การรักษาโรคเก่าด้วยวิธีใหม่, ผลักดันการวิจัยโรคมะเร็ง เป็นเวลาหลายทศวรรษ ช่วยชีวิต โดยวิธีการที่ไม่ธรรมดา การค้นพบวัสดุใหม่ ผู้คนไม่เคยคิดถึงเรื่องนี้มาก่อน และการผลิตยา ราคาถูกแม้จะไม่ใช่ทางออกที่สมบูรณ์แบบ แต่ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ML และ LLM สามารถช่วยแก้ปัญหาที่ยุ่งยากเกินกว่าวิธีการแบบเดิมจะทำได้
เมื่อตลาดพ้นช่วงความคาดหวังที่สูงเกินจริงและความผิดหวังที่เกิดขึ้นแล้ว การใช้งานจริงก็จะเริ่มปรากฏขึ้นและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่มีอยู่โดยตั้งใจ
หนึ่งในความท้าทายที่ตลาด AI ต้องเผชิญคือ การตระหนักว่ามนุษย์ยังคงมีต้นทุนต่ำกว่า AIการใช้โทเค็นให้คุ้มค่าที่สุด (Tokenmaxxing) ซึ่งเป็นเทรนด์ที่มุ่งเน้นการใช้โทเค็นให้คุ้มค่าที่สุด ได้ปรากฏขึ้นพร้อมกับความคาดหวังที่สูงเกินจริงว่า AI จะสามารถแก้ไขทุกอย่างแทนมนุษย์ได้ แต่ในความเป็นจริงแล้ว ค่าใช้จ่ายสำหรับโทเค็น AI เหล่านั้นสูงกว่าเงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรซอฟต์แวร์เสียอีก
ตามคำกล่าวของ Microsoft เอง: “การใช้เทคโนโลยีมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการจ้างพนักงานที่เป็นมนุษย์ข้อมูลเพิ่มเติมจาก Uber เผยให้เห็นว่า ผู้บริหารระดับสูงตัดสินใจยุบแผนกทรัพยากรบุคคลอย่างเปิดเผย หลังจากตระหนักว่าพวกเขาใช้เงินงบประมาณด้าน AI หมดไปภายใน 4 เดือน ตามคำกล่าวของรองประธานบริหารของ Nvidia ค่าใช้จ่ายด้าน AI นั้น “มากกว่ามนุษย์หลายเท่า"
จากการคาดการณ์ของโกลด์แมน แซคส์ จากอัตราการเติบโตในปัจจุบัน เราคาดว่าการใช้งาน AI จะพุ่งสูงขึ้นถึง 120 ควอดริลเลียนโทเค็นภายในปี 2030ธนาคาร Bank of America ยืนยันการคาดการณ์เชิงบวกของ Goldman Sachs โดยระบุว่าการใช้จ่ายด้าน AI อาจสูงถึงระดับหนึ่ง $155B ภายในปี 2030
ตัวเลขต่างๆ บอกอะไรเกี่ยวกับการใช้งาน AI บ้าง?
การเปรียบเทียบเอกสารที่ยื่นต่อ SEC กับคำกล่าวอ้างต่อสาธารณะให้ภาพรวมเพียงเล็กน้อย ตามที่นักวิเคราะห์ของ Linkmate ระบุ กระแสความนิยม AI นั้นเป็นเรื่องจริงและสามารถวัดได้ด้วยตัวชี้วัดสามประการที่แตกต่างกัน:
- ราคาไฟฟ้าเฉลี่ยของ PJM Power พุ่งสูงขึ้น หรือราคาต่อเมกะวัตต์-วัน เพิ่มขึ้น +833%;
- หน่วยความจำ HBM ถูกขายหมด 100% ก่อนกำหนดวางจำหน่ายในตลาด
- ไฮเปอร์สเกลเลอร์ที่คาดการณ์ไว้ งบประมาณการลงทุนด้าน AI ในปี 2026 จะอยู่ที่ 660 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ.
แต่มีความไม่สอดคล้องกันระหว่างค่าใช้จ่ายลงทุน (CapEx) ที่สัญญาไว้กับกระแสเงินสดอิสระ (Free Cash Flow) ที่แท้จริงซึ่งจดทะเบียนไว้กับ SEC กล่าวคือ Amazon และ Google มีกระแสเงินสดติดลบ ในขณะที่ Microsoft กลับมีตัวเลขที่เป็นบวกอย่างไม่น่าเชื่อ
หนึ่งในรูปแบบที่น่ากังวลที่สุดเกี่ยวกับสุขภาพของตลาดหลักคือ... OpenAIตามข้อมูลจากฝ่ายประชาสัมพันธ์ เป้าหมาย APR ที่คาดการณ์ไว้สำหรับปี 2026 คือ 40 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่ ผลขาดทุนจากการดำเนินงานจริงต่อปีอยู่ที่ติดลบ 20 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2025 คาดการณ์ว่าจะขาดทุน 14 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ความแตกต่างระหว่างตัวชี้วัดพื้นฐานและข้อมูลที่เปิดเผยนี้อาจกลายเป็นปัญหาในอนาคต หากการใช้งาน AI ในทางปฏิบัติไม่เกิดขึ้นจริง
ภาพลักษณ์ของตลาดในปัจจุบันชี้ให้เห็นว่า การใช้งานหลักของ AI คือการเป็นผู้ช่วย การอ่านอีเมล และการสรุปข้อมูลจากการค้นหาใน Google แต่ตัวเลขต่างๆ แสดงให้เห็นว่าความต้องการมีอยู่จริง อย่างไรก็ตาม การใช้งานจริงนั้นอยู่คนละที่ เช่น การแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่เทียบเท่ากับปัญหา NP-compete
มีตัวชี้วัดการนำไปใช้ รวมถึง... เงินทุนร่วมลงทุนที่มีการใช้จ่ายอย่างน้อย 510 พันล้านดอลลาร์จำแนกตามอุตสาหกรรม เกือบ 80% ของเงินทุนร่วมลงทุนทั่วโลกในไตรมาสแรกของปี 2026 ถูกนำไปลงทุนในสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI)ซึ่งคิดเป็นประมาณ 242 พันล้านดอลลาร์ จากทั้งหมด 300 พันล้านดอลลาร์
จากการประเมินตลาดที่ดีที่สุด ตลาด AI ในปี 2026 มีมูลค่าระหว่าง... $ 375B และ $ 0.9Tโดยคาดการณ์อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) อยู่ที่ 14% ถึง 39%
ข้อมูลวิเคราะห์จาก Linkmate ชี้ให้เห็นว่า ตัวเลขบ่งชี้ว่าความต้องการนั้นมีอยู่จริงและครอบคลุมทุกด้าน แต่สิ่งที่ขาดแคลนคือ ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับตลาดและสามารถนำไปใช้ได้จริง โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่อาจเกิดขึ้นคือ ในอนาคตอันใกล้ ตลาด AI จะเข้าสู่ช่วงปรับตัว ซึ่งผู้เล่นที่อ่อนแอจะถูกแทนที่ด้วยผู้ที่สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมกับตลาดในโลกแห่งความเป็นจริงได้ การประมาณการที่ดีที่สุดของ Linkmate ระบุว่า ช่วงปรับตัวนี้อาจเกิดขึ้นระหว่างปี 2027 ถึง 2028 หากไม่มีผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เหมาะสมในโลกแห่งความเป็นจริงเกิดขึ้นอย่างแพร่หลาย
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านคริปโตเคอร์เรนซี ปัญญาประดิษฐ์ การลงทุน และขอบเขตอันกว้างขวางของ... Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
บทความอื่น ๆ
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านคริปโตเคอร์เรนซี ปัญญาประดิษฐ์ การลงทุน และขอบเขตอันกว้างขวางของ... Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
