บริษัทกำลังเดือดร้อนจากการเผาไหม้โทเค็นมหาศาล
บริษัทกำลังเดือดร้อนจากการเผาไหม้โทเค็นมหาศาล
เมื่อเดือนที่ผ่านมา ในแวดวงเทคโนโลยีของ Silicon Valley ตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดไม่ใช่กำไร แต่กลับเป็นจำนวน ‘โทเค็น’ หรือหน่วยวัดพลังประมวลผลที่ใช้ในโมเดล AI ต่างๆ ที่ถูกพนักงานเผาผลาญทิ้งไปอย่างรวดเร็ว บรรดาผู้บริหารต่างยุยงให้พนักงานเร่งมือใช้ AI ให้มากขึ้นราวกับอยู่ในฉากภาพยนตร์เรื่อง The Wolf of Wall Street แต่ในตอนนี้ สถานการณ์เริ่มกลับตาลปัตร เพราะบริษัทกำลังเริ่มส่งสัญญาณให้ทุกคน ‘ลดความเร็วลง’
การที่บริษัทกำลังเดือดร้อนจากการเผาไหม้โทเค็นมหาศาลนั้นเป็นความจริงที่เกิดขึ้นแล้ว ตามรายงานจาก Wall Street Journal เหล่าผู้นำองค์กรเริ่มตระหนักแล้วว่า การใช้ AI แบบมุทะลุโดยไม่มีเป้าหมายชัดเจนนั้น ไม่ใช่กลยุทธ์ทางธุรกิจที่ดีเลยสักนิด และมันก็นำมาซึ่งค่าใช้จ่ายที่บานปลายอย่างน่าตกใจ
ทำไมการใช้ AI โดยไม่ยั้งคิดถึงทำให้บริษัทกำลังเดือดร้อนจากการเผาไหม้โทเค็นมหาศาล
ปัญหาหลักคือแนวคิดที่ว่า ‘AI ใช้งานฟรี’ ซึ่งเป็นความเชื่อที่ผิดมหันต์ ตัวอย่างเช่นเรื่องราวจากบริษัทที่ปรึกษาแห่งหนึ่งที่ระบุว่า ลูกค้าของพวกเขาเผลอใช้เงินไปกว่าครึ่งพันล้านดอลลาร์ภายในเดือนเดียว เพียงเพราะลืมตั้งค่าจำกัดการใช้งานบนระบบ AI นอกจากนี้ยังมีสถาบันการเงินแห่งหนึ่งที่พบว่าพนักงานใช้โทเค็นมูลค่าหลายแสนดอลลาร์ไปกับการถามคำถามทั่วไปที่ไร้สาระ
บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งต้องเผชิญกับผลกระทบนี้:
- Meta ตัดสินใจยกเลิกกระดานผู้นำ ‘Token Legend’ หลังจากพบว่ามีการใช้โทเค็นมหาศาลเกินความจำเป็น
- Amazon ยุติการทำ Leaderboard การใช้งาน AI ของพนักงาน หลังจากพบว่าพนักงานพยายามทำภารกิจที่ไม่มีความหมายเพื่อแค่ต้องการติดอันดับสูงสุด
- Uber ยอมรับว่าต้นทุนที่เกิดขึ้นนั้นเริ่มไม่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่ได้จริง
ในมุมมองของเรา นี่คือบทเรียนสำคัญสำหรับองค์กรยุคใหม่ การมีเครื่องมือที่ทันสมัยอยู่ในมือไม่ได้หมายความว่าเราต้องใช้งานมันตลอดเวลาโดยปราศจากกลยุทธ์ ธุรกิจควรหันมาเน้นที่ ‘คุณภาพของผลลัพธ์’ (ROI) แทนที่จะแข่งกันเผาผลาญทรัพยากรเพื่อให้เห็นตัวเลขการใช้งานที่สูงลิ่ว เพราะท้ายที่สุดแล้ว การเติบโตที่ยั่งยืนไม่ได้สร้างขึ้นจากการใช้ AI ให้สิ้นเปลืองที่สุด แต่สร้างจากการใช้เครื่องมือเหล่านี้ให้ชาญฉลาดและคุ้มค่าที่สุดต่างหาก
ที่มา – Companies Are Getting Burned by Burning Tons of Tokens