ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ອາດຈະມີ “ຟອງ AI” ໃນຊັ້ນສະເພາະ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນແອັບ copycat, ການປະເມີນມູນຄ່າທີ່ນຳພາໂດຍເລື່ອງລາວ, ແລະການພະນັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີໜີ້ສິນຫຼາຍ - ເຖິງແມ່ນວ່າການຮັບຮອງເອົາ AI ແມ່ນກວ້າງຂວາງແລ້ວ. ຖ້າການນຳໃຊ້ບໍ່ໄດ້ແປເປັນລາຍຮັບທີ່ຍືນຍົງ ແລະ ການປັບປຸງເສດຖະກິດຂອງຫົວໜ່ວຍ, ຄາດວ່າຈະມີການປ່ຽນແປງ. ຖ້າສັນຍາ, ກະແສເງິນສົດ, ແລະການຮັກສາການຮັກສາ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງຫຼາຍກວ່າຄວາມບ້າຄັ່ງ.
ສັນຍານທີ່ບອກເຖິງສິ່ງໜຶ່ງ: ການນຳໃຊ້ແມ່ນກວ້າງຂວາງແລ້ວ (ຕົວຢ່າງ, ດັດຊະນີ AI ຂອງ Stanford ລາຍງານວ່າ 78% ຂອງອົງກອນຕ່າງໆກ່າວວ່າພວກເຂົາໄດ້ໃຊ້ AI ໃນປີ 2024 , ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 55% ໃນປີກ່ອນ) - ແຕ່ການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງບໍ່ໄດ້ເທົ່າກັບກຳໄລທີ່ຍືນຍົງໂດຍອັດຕະໂນມັດ. [1]
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມຊັດເຈນຂອງຊັ້ນຂໍ້ມູນ : ກຳນົດວ່າທ່ານໝາຍເຖິງການປະເມີນມູນຄ່າ, ການສະໜອງທຶນ, ການເລົ່າເລື່ອງ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຫຼື ຟອງຜະລິດຕະພັນ.
ຊ່ອງຫວ່າງການສ້າງລາຍໄດ້ : ຕິດຕາມການຮັບຮອງເອົາທຽບກັບລາຍຮັບ; ການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນກຳໄລ.
ເສດຖະສາດຫົວໜ່ວຍ : ວັດແທກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານ, ອັດຕາກຳໄລ, ການຮັກສາ, ການຈ່າຍຄືນ, ແລະ ພາລະໜ້າທີ່ການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດ.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານການເງິນ : ສົມມຸດຕິຖານການນຳໃຊ້ແບບທົດສອບຄວາມເຄັ່ງຕຶງ; ໜີ້ສິນບວກກັບຜົນຕອບແທນທີ່ຍາວນານສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໄວ.
ການຄຸ້ມຄອງທີ່ຊັກຊ້າ : ວຽກງານຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ການປະຕິບັດຕາມ, ການບັນທຶກ ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບເຮັດໃຫ້ໄລຍະເວລາ "ການສາທິດຫາການຜະລິດ" ຊ້າລົງ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ເຊື່ອຖືໄດ້ບໍສຳລັບການກວດພົບການຂຽນຂອງ AI?
ຮຽນຮູ້ວ່າເຄື່ອງກວດຈັບ AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດ ແລະ ບ່ອນທີ່ພວກມັນລົ້ມເຫຼວ.
🔗 ຂ້ອຍຈະໃຊ້ AI ໃນໂທລະສັບຂອງຂ້ອຍໄດ້ແນວໃດໃນແຕ່ລະມື້?
ວິທີງ່າຍໆໃນການໃຊ້ແອັບ AI ສຳລັບວຽກງານປະຈຳວັນ.
🔗 ຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງເວົ້າແມ່ນ AI ແລະມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ເຂົ້າໃຈເທັກໂນໂລຢີ TTS, ຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປໃນໂລກຕົວຈິງ.
🔗 AI ສາມາດອ່ານລາຍມືທີ່ຂຽນດ້ວຍມືຈາກບັນທຶກທີ່ສະແກນໄດ້ບໍ?
ເບິ່ງວ່າ AI ຈັດການກັບຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືແນວໃດ ແລະ ສິ່ງທີ່ຊ່ວຍປັບປຸງຜົນການຮັບຮູ້.
ຜູ້ຄົນໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອເຂົາເຈົ້າເວົ້າວ່າ “AI Bubble” 🧠🫧
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວມັນແມ່ນໜຶ່ງ (ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ) ໃນສິ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
-
ຟອງສະບູ່ປະເມີນມູນຄ່າ: ລາຄາໝາຍເຖິງການປະຕິບັດທີ່ເກືອບສົມບູນແບບເປັນເວລາດົນນານ
-
ຟອງສະບູ່ລະດົມທຶນ: ມີເງິນຫຼາຍເກີນໄປທີ່ໄລ່ຕາມບໍລິສັດ startup ທີ່ຄ້າຍຄືກັນຫຼາຍເກີນໄປ
-
ຟອງເລື່ອງເລົ່າ: “AI ປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງ” ກາຍເປັນ “AI ແກ້ໄຂທຸກຢ່າງໃນມື້ອື່ນ”
-
ຟອງສະບູ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ: ສູນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ການກໍ່ສ້າງພະລັງງານທີ່ໄດ້ຮັບທຶນຈາກສົມມຸດຕິຖານໃນແງ່ດີ
-
ຟອງຜະລິດຕະພັນ: ການສາທິດຫຼາຍຢ່າງ, ຜະລິດຕະພັນທີ່ໃຊ້ປະຈຳວັນໜ້ອຍລົງ
ສະນັ້ນເມື່ອມີຄົນຖາມວ່າ "ມີຟອງ AI ບໍ", ຄຳຖາມທີ່ແທ້ຈິງກໍ່ຈະກາຍເປັນ: ຊັ້ນໃດທີ່ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າເຖິງ.
ສະຫຼຸບຄວາມເປັນຈິງສັ້ນໆ: ມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ📌
ຈຸດຂໍ້ມູນພື້ນຖານຈຳນວນໜຶ່ງຊ່ວຍແຍກ “ຟອງ” ຈາກ “ການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ”:
-
ການລົງທຶນແມ່ນມະຫາສານ (ໂດຍສະເພາະໃນ AI ລຸ້ນ Gen): ການລົງທຶນພາກເອກະຊົນທົ່ວໂລກໃນ AI ລຸ້ນ Gen ບັນລຸ 33.9 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2024 (ດັດຊະນີ Stanford AI). [1]
-
ພະລັງງານບໍ່ແມ່ນໝາຍເຫດອີກຕໍ່ໄປ: IEA ຄາດຄະເນວ່າສູນຂໍ້ມູນໄດ້ໃຊ້ປະມານ 415 TWh ໃນປີ 2024 (ປະມານ 1.5% ຂອງໄຟຟ້າທົ່ວໂລກ) ແລະຄາດຄະເນວ່າ ປະມານ 945 TWh ພາຍໃນປີ 2030 ໃນກໍລະນີຂອງພື້ນຖານ (ເກືອບ 3% ຂອງໄຟຟ້າທົ່ວໂລກ). ນັ້ນແມ່ນ ທີ່ແທ້ຈິງ - ແລະຍັງເປັນ ທີ່ແທ້ຈິງ ຖ້າການຮັບຮອງເອົາ ຫຼື ປະສິດທິພາບບໍ່ໄດ້ເປັນໄປຕາມທີ່ຄາດໄວ້. [2]
-
“ເງິນທີ່ແທ້ຈິງ” ກຳລັງໄຫຼຜ່ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານຫຼັກ: NVIDIA ລາຍງານ ລາຍຮັບ 130.5 ຕື້ໂດລາ ສຳລັບປີງົບປະມານ 2025 ແລະ ລາຍຮັບສູນຂໍ້ມູນຕະຫຼອດປີ 115.2 ຕື້ໂດລາ - ເຊິ່ງຢູ່ໃນລະດັບທີ່ “ບໍ່ມີພື້ນຖານ” ເທົ່າທີ່ມັນໄດ້ຮັບ. [3]
-
ການຮັບຮອງເອົາ ≠ ລາຍຮັບ (ໂດຍສະເພາະໃນບໍລິສັດຂະໜາດນ້ອຍ): ການສຳຫຼວດຂອງ OECD ພົບວ່າ Gen AI ຖືກນຳໃຊ້ໃນ 31% ຂອງວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດກາງທີ່ໃຊ້ Gen AI, 65% ລາຍງານວ່າປະສິດທິພາບຂອງພະນັກງານດີຂຶ້ນ , ໃນຂະນະທີ່ 26% ລາຍງານວ່າລາຍຮັບເພີ່ມຂຶ້ນ . ມີຄ່າ, ແມ່ນແລ້ວ - ແຕ່ມັນຍັງຮ້ອງວ່າ "ການສ້າງລາຍໄດ້ບໍ່ສະເໝີພາບ." [4]
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບ AI Bubble ລຸ້ນດີ ✅🫧
ການທົດສອບຟອງທີ່ດີບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກເທົ່ານັ້ນ. ມັນກວດສອບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ:
1) ການຮັບຮອງເອົາທຽບກັບການສ້າງລາຍໄດ້
ຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຜູ້ຄົນຈ່າຍເງິນພຽງພໍສຳລັບມັນ (ຫຼືຈ່າຍພຽງພໍ ສຳລັບເວລາດົນນານພໍ ) ເພື່ອໃຫ້ລາຄາໃນປະຈຸບັນຖືກຕ້ອງ.
2) ເສດຖະສາດຫົວໜ່ວຍ (ຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ)
ຊອກຫາ:
-
ອັດຕາກຳໄລລວມ
-
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານຕໍ່ລູກຄ້າ (ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງທ່ານເພື່ອສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການ)
-
ການຮັກສາ ແລະ ການຂະຫຍາຍຕົວ
-
ໄລຍະເວລາຄືນເງິນ
ຄຳນິຍາມສັ້ນໆທີ່ສຳຄັນ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານບໍ່ແມ່ນ "ການໃຊ້ຈ່າຍໃນຄລາວ". ມັນແມ່ນ ຕົ້ນທຶນຂອບຂອງການສະໜອງມູນຄ່າ - ໂທເຄັນ, ຄວາມໜ่วงເວລາ, ເວລາ GPU, ການປ້ອງກັນ, ມະນຸດໃນວົງວຽນ, QA, ການແລ່ນຄືນໃໝ່, ແລະວຽກງານທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທັງໝົດ "ເຮັດໃຫ້ມັນໜ້າເຊື່ອຖື".
3) ເຄື່ອງມືທຽບກັບແອັບ
ພື້ນຖານໂຄງລ່າງສາມາດຊະນະໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີແອັບຫຼາຍແອັບຖືກຍົກເລີກ, ເພາະວ່າທຸກຄົນຍັງຕ້ອງການການຄຳນວນ. (ນັ້ນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງເຫດຜົນທີ່ຄວາມຄິດທີ່ວ່າ "ທຸກຢ່າງເປັນຟອງ" ມັກຈະພາດໄປ.)
4) ອັດຕາສ່ວນໜີ້ສິນ ແລະ ການເງິນທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ
ໜີ້ສິນ + ວົງຈອນການຈ່າຍຄືນທີ່ຍາວນານ + ຄວາມຮ້ອນຂອງການເລົ່າເລື່ອງແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆປ່ຽນແປງ - ໂດຍສະເພາະໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງບ່ອນທີ່ການສົມມຸດຕິຖານການນຳໃຊ້ແມ່ນເກມທັງໝົດ. IEA ໃຊ້ກໍລະນີສະຖານະການ/ຄວາມອ່ອນໄຫວຢ່າງຊັດເຈນເພາະວ່າຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແມ່ນຄວາມຈິງ. [2]
5) ການຮຽກຮ້ອງທີ່ສາມາດປອມແປງໄດ້
ບໍ່ແມ່ນ “AI ຈະໃຫຍ່,” ແຕ່ “ກະແສເງິນສົດເຫຼົ່ານີ້ສົມເຫດສົມຜົນກັບລາຄານີ້.”
ກໍລະນີ "ແມ່ນແລ້ວ": ສັນຍານຂອງຟອງ AI 🫧📈
1) ເງິນທຶນມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນສູງ 💸
ທຶນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ສະສົມໄວ້ໃນສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີຊື່ວ່າ "AI." ການສຸມໃສ່ສາມາດໝາຍເຖິງຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ - ຫຼື ຄວາມຮ້ອນເກີນໄປ. ຂໍ້ມູນດັດຊະນີ AI ຂອງ Stanford ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄື້ນການລົງທຶນມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ໄວປານໃດ, ໂດຍສະເພາະໃນ AI ທີ່ສ້າງສັນ. [1]
2) “ພຣີມຽມເລື່ອງເລົ່າ” ກຳລັງເຮັດວຽກຫຼາຍ 🗣️✨
ທ່ານຈະເຫັນ:
-
ບໍລິສັດ Startup ລະດົມທຶນໄດ້ໄວກ່ອນທີ່ຜະລິດຕະພັນຈະເໝາະສົມກັບຕະຫຼາດ
-
ການສະເໜີລາຄາ “ລ້າງດ້ວຍ AI” (ຜະລິດຕະພັນດຽວກັນ, ສຳນວນໃໝ່)
-
ການປະເມີນມູນຄ່າທີ່ສົມເຫດສົມຜົນໂດຍການເລົ່າເລື່ອງທີ່ມີຍຸດທະສາດ
3) ການເປີດຕົວຂອງວິສາຫະກິດແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກກ່ວາການຕະຫຼາດ 🧯
ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການສາທິດ ແລະ ການຜະລິດແມ່ນເປັນຈິງ:
-
ບັນຫາຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື
-
ອາການຫຼອນ (ຄຳສັບທີ່ຟັງແລ້ວໝາຍເຖິງ "ຜິດຢ່າງໝັ້ນໃຈ")
-
ບັນຫາກ່ຽວກັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ
-
ວົງຈອນການຈັດຊື້ທີ່ຊ້າ
ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ "FUD" ເທົ່ານັ້ນ. ຂອບການຄວາມສ່ຽງເຊັ່ນ AI RMF ຂອງ NIST ເນັ້ນໜັກຢ່າງຊັດເຈນເຖິງ ທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື , ປອດໄພ , ໝັ້ນຄົງ , ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ , ໂປ່ງໃສ ແລະ ປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ - ເຊັ່ນ: ວຽກງານຂອງລາຍການກວດສອບທີ່ເຮັດໃຫ້ຈິນຕະນາການ "ສົ່ງມັນໄປມື້ອື່ນ" ຊ້າລົງ. [5]
ຮູບແບບການເປີດຕົວແບບປະສົມປະສານ (ບໍ່ແມ່ນບໍລິສັດດຽວ, ພຽງແຕ່ຮູບເງົາທົ່ວໄປ):
ອາທິດທີ 1: ທີມງານມັກການສາທິດ.
ອາທິດທີ 4: ກົດໝາຍ/ຄວາມປອດໄພຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄຸ້ມຄອງ, ການບັນທຶກ, ແລະການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນ.
ອາທິດທີ 8: ຄວາມຖືກຕ້ອງກາຍເປັນຈຸດຕິດຂັດ, ດັ່ງນັ້ນມະນຸດຈຶ່ງຖືກເພີ່ມເຂົ້າມາ "ຊົ່ວຄາວ".
ອາທິດທີ 12: ມູນຄ່າແມ່ນແທ້ຈິງ - ແຕ່ມັນແຄບກວ່າຊຸດການສະເໜີ, ແລະໂຄງສ້າງຕົ້ນທຶນແຕກຕ່າງຈາກທີ່ຄາດໄວ້ຫຼາຍ.
4) ຄວາມສ່ຽງດ້ານການກໍ່ສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງແມ່ນເປັນເລື່ອງຈິງ 🏗️⚡
ການໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນມະຫາສານ: ສູນຂໍ້ມູນ, ຊິບ, ພະລັງງານ, ເຄື່ອງເຮັດຄວາມເຢັນ. ການຄາດຄະເນຂອງ IEA ວ່າຄວາມຕ້ອງການໄຟຟ້າສູນຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ ສອງເທົ່າພາຍໃນປີ 2030 ເປັນສັນຍານທີ່ເຂັ້ມແຂງ "ສິ່ງນີ້ກຳລັງເກີດຂຶ້ນ" - ແລະຍັງເປັນການເຕືອນວ່າ ການສົມມຸດຕິຖານການນຳໃຊ້ທີ່ຂາດຫາຍໄປ ສາມາດເຮັດໃຫ້ຊັບສິນທີ່ມີລາຄາແພງກາຍເປັນຄວາມເສຍໃຈໄດ້. [2]
5) ຫົວຂໍ້ AI ແຜ່ລາມໄປທົ່ວທຸກຢ່າງ 🌶️
ບໍລິສັດພະລັງງານ, ອຸປະກອນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ, ເຄື່ອງເຮັດຄວາມເຢັນ, ອະສັງຫາລິມະຊັບ - ເລື່ອງລາວດຳເນີນໄປຢ່າງຍາວນານ. ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ມີເຫດຜົນ (ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພະລັງງານແມ່ນເປັນຈິງ). ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເປັນການທ່ອງເວັບຕາມຫົວຂໍ້.
ກໍລະນີ "ບໍ່": ເປັນຫຍັງອັນນີ້ບໍ່ແມ່ນຟອງສະບູແບບຄລາສສິກ 🧊📊
1) ຜູ້ຫຼິ້ນຫຼັກບາງຄົນມີລາຍໄດ້ທີ່ແທ້ຈິງ (ບໍ່ພຽງແຕ່ເລື່ອງເລົ່າ) 💰
ຈຸດເດັ່ນຂອງຟອງສະບູທີ່ບໍລິສຸດແມ່ນ “ຄຳສັນຍາໃຫຍ່, ພື້ນຖານນ້ອຍໆ.” ໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI, ມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍຢ່າງທີ່ມີເງິນທີ່ແທ້ຈິງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ - ຂະໜາດທີ່ລາຍງານຂອງ NVIDIA ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນອັນໜຶ່ງ. [3]
2) AI ໄດ້ຖືກຝັງຢູ່ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ workaday ແລ້ວ (workaday ແມ່ນດີ) 🧲
ການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະ, ການອັດຕະໂນມັດການປະຕິບັດງານ - ຄຸນຄ່າ AI ຫຼາຍຢ່າງແມ່ນໃຊ້ໄດ້ຈິງຢ່າງງຽບໆ, ບໍ່ແມ່ນການຟຸ່ມເຟືອຍ. ນັ້ນແມ່ນຮູບແບບການຮັບຮອງເອົາແບບທີ່ຟອງສະບູ່ປົກກະຕິແລ້ວ ບໍ່ ມີ.
3) ການຂາດແຄນຄອມພິວເຕີບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຈິນຕະນາການ 🧱
ແມ່ນແຕ່ຜູ້ທີ່ບໍ່ເຊື່ອກໍ່ມັກຈະຍອມຮັບວ່າ: ຜູ້ຄົນກຳລັງໃຊ້ສິ່ງຂອງເຫຼົ່ານີ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງ. ແລະ ການຂະຫຍາຍການນຳໃຊ້ຕ້ອງການຮາດແວ ແລະ ພະລັງງານ - ເຊິ່ງສະແດງອອກໃນການລົງທຶນທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ການວາງແຜນພະລັງງານທີ່ແທ້ຈິງ. [2]
ບ່ອນທີ່ຄວາມສ່ຽງຂອງຟອງສະບູເບິ່ງຄືວ່າສູງທີ່ສຸດ (ແລະຕໍ່າສຸດ) 🎯🫧
ຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ສຸດຈາກການເປັນຟອງ 🫧🔥
-
ແອັບ Copycat ທີ່ບໍ່ມີຄູນ້ຳ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປ່ຽນເກືອບເປັນສູນ
-
ບໍລິສັດ Startup ກຳນົດລາຄາໄວ້ທີ່ “ຄວາມເດັ່ນໃນອະນາຄົດ” ໂດຍບໍ່ມີການຮັກສາໄວ້ທີ່ພິສູດແລ້ວ
-
ການພະນັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີອັດຕາສ່ວນເກີນຂອບເຂດ ທີ່ມີການຈ່າຍຄືນທີ່ຍາວນານ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານທີ່ອ່ອນແອ
-
"ຕົວແທນທີ່ເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່" ອ້າງວ່າເປັນ ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ບອບບາງແທ້ໆດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ
ຄວາມສ່ຽງຈາກການເປັນຟອງຕ່ຳກວ່າ (ຍັງບໍ່ແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ມີ) 🧊✅
-
ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບສັນຍາ ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ
-
ເຄື່ອງມືຂອງວິສາຫະກິດທີ່ມີ ROI ທີ່ວັດແທກໄດ້ (ປະຢັດເວລາ, ແກ້ໄຂປີ້ໄດ້, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາຮອບວຽນ)
-
ລະບົບປະສົມ: AI + ກົດລະບຽບ + ມະນຸດໃນວົງຈອນ (ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໜ້ອຍລົງ, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ) - ແລະ ສອດຄ່ອງກັບກອບຄວາມສ່ຽງທີ່ຊຸກຍູ້ໃຫ້ທີມງານສ້າງ. [5]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເລນກວດສອບຄວາມເປັນຈິງໄດ້ໄວ 🧰🫧
| ເລນ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະສິ່ງທີ່ຈັບໄດ້) |
|---|---|---|---|
| ການສຸມທຶນ | ນັກລົງທຶນ, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ | ແຕກຕ່າງກັນ | ຖ້າເງິນໄຫຼເຂົ້າມາໃນຫົວຂໍ້ດຽວ, ຟອງສາມາດສ້າງຂຶ້ນໄດ້... ແຕ່ການສະໜອງທຶນຢ່າງດຽວບໍ່ໄດ້ພິສູດວ່າຟອງສະບູ່ |
| ການທົບທວນເສດຖະສາດຫົວໜ່ວຍ | ຜູ້ປະກອບການ, ຜູ້ຊື້ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເວລາ | ບັງຄັບໃຫ້ມີຄຳຖາມວ່າ "ສິ່ງນີ້ຈ່າຍບໍ?" - ຍັງເປີດເຜີຍບ່ອນທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຖືກປິດບັງໄວ້ |
| ການຮັກສາ + ການຂະຫຍາຍຕົວ | ທີມງານຜະລິດຕະພັນ | ພາຍໃນ | ຖ້າຜູ້ໃຊ້ບໍ່ກັບມາ, ມັນກໍ່ເປັນພຽງແຕ່ເລື່ອງທຳມະດາ, ຂໍໂທດ |
| ການກວດສອບການເງິນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ | ມະຫາພາກ, ຕົວຈັດສັນ | ແຕກຕ່າງກັນ | ດີເລີດສຳລັບການສັງເກດຄວາມສ່ຽງດ້ານ leverage, ແຕ່ຍາກທີ່ຈະສ້າງແບບຈຳລອງທີ່ສົມບູນແບບ (ສະຖານະການມີຄວາມສຳຄັນ) [2] |
| ການເງິນສາທາລະນະ ແລະ ອັດຕາກຳໄລ | ທຸກໆຄົນ | ຟຣີ | ຈຸດຍຶດໝັ້ນກັບຄວາມເປັນຈິງ - ຍັງສາມາດຖືກກຳນົດລາຄາລ່ວງໜ້າໄດ້ຢ່າງຮຸກຮານເກີນໄປ |
(ແມ່ນແລ້ວ, ມັນບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີກັນໜ້ອຍໜຶ່ງ. ນັ້ນແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ແທ້ຈິງ.)
ບັນຊີກວດສອບ AI Bubble ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ 📝🤖
ສຳລັບຜະລິດຕະພັນ AI (ແອັບ, ຜູ້ຮ່ວມບິນ, ຕົວແທນ) 🧩
-
ຜູ້ໃຊ້ກັບຄືນມາທຸກໆອາທິດໂດຍທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ບໍ?
-
ບໍລິສັດສາມາດຂຶ້ນລາຄາໄດ້ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການລະເບີດຂອງຜະລິດຕະພັນບໍ?
-
ຜົນຜະລິດເທົ່າໃດທີ່ຕ້ອງການການແກ້ໄຂຈາກມະນຸດ?
-
ມີຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ, ການລັອກຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ຫຼື ການແຈກຢາຍບໍ?
-
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານຫຼຸດລົງໄວກ່ວາລາຄາບໍ?
ສຳລັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງ 🏗️
-
ມີຄຳໝັ້ນສັນຍາທີ່ໄດ້ລົງນາມແລ້ວ ຫຼື ພຽງແຕ່ “ຜົນປະໂຫຍດທາງຍຸດທະສາດ”?
-
ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນຖ້າການນຳໃຊ້ຕໍ່າກວ່າທີ່ຄາດໄວ້? (ສ້າງແບບຈຳລອງກໍລະນີ "ລົມພັດແຮງ", ບໍ່ພຽງແຕ່ກໍລະນີພື້ນຖານເທົ່ານັ້ນ.) [2]
-
ມັນຖືກສະໜອງທຶນດ້ວຍໜີ້ສິນຫຼາຍບໍ?
-
ມີແຜນການບໍຖ້າຄວາມມັກດ້ານຮາດແວມີການປ່ຽນແປງ?
ສຳລັບ “ຜູ້ນຳ AI” ໃນຕະຫຼາດສາທາລະນະ 📈
-
ກະແສເງິນສົດກຳລັງເຕີບໂຕຂຶ້ນ, ຫຼືພຽງແຕ່ເລື່ອງລາວເທົ່ານັ້ນ?
-
ຂອບກຳລັງຂະຫຍາຍ ຫຼື ບີບອັດ?
-
ການເຕີບໂຕແມ່ນຂຶ້ນກັບລູກຄ້າກຸ່ມນ້ອຍໆບໍ?
-
ການປະເມີນມູນຄ່າແມ່ນສົມມຸດວ່າມີການຄອບງຳຖາວອນບໍ?
ສະຫຼຸບການຮັບປະທານອາຫານຄ່ຳ🧠✨
ມີຟອງ AI ບໍ່? ສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບນິເວດສະແດງໃຫ້ເຫັນພຶດຕິກຳຟອງ - ໂດຍສະເພາະໃນແອັບ copycat, ການປະເມີນມູນຄ່າເລື່ອງກ່ອນ, ແລະ ການສ້າງທີ່ມີ leverage ຫຼາຍ.
ແຕ່ AI ເອງກໍ່ບໍ່ແມ່ນ "ປອມ" ຫຼື "ພຽງແຕ່ການຕະຫຼາດເທົ່ານັ້ນ." ເທັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນມີຢູ່ຈິງ. ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນແທ້ຈິງ - ແລະພວກເຮົາສາມາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການລົງທຶນທີ່ແທ້ຈິງ, ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະລາຍຮັບທີ່ແທ້ຈິງໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງຫຼັກ. [1][2][3]
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້: ຄາດວ່າຈະມີການສັ່ນສະເທືອນໃນມຸມທີ່ອ່ອນແອກວ່າ ຫຼື ຖືກບັງຄັບຫຼາຍເກີນໄປ. ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຍັງສືບຕໍ່ດຳເນີນໄປ - ພຽງແຕ່ມີພາບລວງຕາໜ້ອຍລົງ ແລະ ຕາຕະລາງຫຼາຍຂຶ້ນ 😅📊
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ມີຟອງ AI ຢູ່ໃນຕອນນີ້ບໍ?
ອາດຈະມີ “ຟອງ AI” ຢູ່ໃນຊັ້ນສະເພາະໃດໜຶ່ງ, ແທນທີ່ຈະຢູ່ໃນລະບົບນິເວດ AI ທັງໝົດ. ຟອງດັ່ງກ່າວມັກຈະລວມຕົວກັນຢູ່ໃນແອັບ copycat, ການປະເມີນມູນຄ່າທີ່ນຳພາໂດຍເລື່ອງລາວ, ແລະການພະນັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີໜີ້ສິນຫຼາຍທີ່ໄດ້ຮັບທຶນຈາກສົມມຸດຕິຖານການນຳໃຊ້ທີ່ມີທ່າແຮງ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ການຮັບຮອງເອົາແມ່ນກວ້າງຂວາງແລ້ວ, ແລະ ຜູ້ຫຼິ້ນພື້ນຖານໂຄງລ່າງຫຼັກບາງຄົນກຳລັງລາຍງານລາຍຮັບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າການນຳໃຊ້ຈະແຂງແກ່ນຂຶ້ນເປັນກະແສເງິນສົດທີ່ຍືນຍົງ ແລະ ການຮັກສາໄວ້ຫຼືບໍ່.
ຄົນເຮົາໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອເຂົາເຈົ້າເວົ້າວ່າ “ຟອງ AI”?
ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ໝາຍເຖິງໜຶ່ງ ຫຼື ຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນຫ້າຢ່າງຄື: ຟອງສະບູ່ປະເມີນມູນຄ່າ, ຟອງສະບູ່ລະດົມທຶນ, ຟອງສະບູ່ເລົ່າເລື່ອງ, ຟອງສະບູ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຫຼື ຟອງສະບູ່ຜະລິດຕະພັນ. ຄວາມສັບສົນແມ່ນວ່າ “AI” ປະສົມປະສານຊັ້ນທັງໝົດເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັນເປັນຫົວຂໍ້ດຽວ. ຖ້າທ່ານບໍ່ກຳນົດຊັ້ນ, ທ່ານອາດຈະໂຕ້ຖຽງກັນໄດ້. ຄຳຖາມທີ່ຊັດເຈນກວ່ານັ້ນແມ່ນສ່ວນໃດທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຮ້ອນເກີນໄປ, ແລະເປັນຫຍັງ.
ການຮັບຮອງເອົາ AI ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍພິສູດວ່າຕະຫຼາດບໍ່ແມ່ນຟອງສະບູ່ບໍ?
ບໍ່ຈຳເປັນ. ການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນເປັນເລື່ອງຈິງ, ແຕ່ການຮັບຮອງເອົາບໍ່ໄດ້ແປເປັນກຳໄລທີ່ຍືນຍົງໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ອົງກອນຕ່າງໆສາມາດ "ນຳໃຊ້ AI" ໃນວິທີທີ່ເປັນການທົດລອງ, ໃຊ້ຈ່າຍຕ່ຳ, ຫຼືຍາກທີ່ຈະສ້າງລາຍໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງ. ການທົດສອບທີ່ສຳຄັນແມ່ນວ່າການຮັບຮອງເອົາຈະກາຍເປັນລາຍຮັບທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ກຳໄລທີ່ຂະຫຍາຍອອກ, ແລະການຮັກສາລູກຄ້າທີ່ເຂັ້ມແຂງຫຼືບໍ່. ຖ້າສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນບໍ່ເປັນໄປຕາມທີ່ຄາດໄວ້, ທ່ານຍັງສາມາດໄດ້ຮັບຜົນຕອບແທນເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການນຳໃຊ້ສູງກໍຕາມ.
ຂ້ອຍຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າການຮັບຮອງເອົາ AI ກຳລັງກາຍເປັນລາຍຮັບທີ່ແທ້ຈິງ?
ວິທີການທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນການຕິດຕາມການຮັບຮອງເອົາທຽບກັບການສ້າງລາຍໄດ້ຕາມການເວລາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຖິຕິການນຳໃຊ້ຄັ້ງດຽວເທົ່ານັ້ນ. ຊອກຫາຫຼັກຖານທີ່ສະແດງວ່າລູກຄ້າຈ່າຍພຽງພໍ, ສືບຕໍ່ຈ່າຍດົນພໍສົມຄວນ, ແລະຂະຫຍາຍການໃຊ້ຈ່າຍເມື່ອພວກເຂົາຂະຫຍາຍການນຳໃຊ້. ການສ້າງລາຍໄດ້ທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີສາມາດສະແດງອອກຢ່າງຊັດເຈນທີ່ສຸດໃນບໍລິສັດຂະໜາດນ້ອຍກວ່າບ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດເພີ່ມຂຶ້ນບໍ່ກາຍເປັນລາຍຮັບທັນທີ. ຖ້າການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລາຍຮັບບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ການປະເມີນມູນຄ່າອາດຈະເກີນກວ່າພື້ນຖານ.
ເສດຖະສາດຫົວໜ່ວຍໃດທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດສຳລັບຜະລິດຕະພັນ AI?
ເສດຖະສາດຫົວໜ່ວຍມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າການອະນຸມານສາມາດປິດບັງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍຢ່າງນອກເໜືອໄປຈາກ "ການໃຊ້ຈ່າຍໃນຄລາວ". ມຸມມອງທີ່ເປັນປະໂຫຍດແມ່ນຕົ້ນທຶນຂອບເພື່ອສ້າງມູນຄ່າ: ໂທເຄັນ, ເວລາ GPU, ຂໍ້ຈຳກັດຄວາມໜ่วงເວລາ, ການປ້ອງກັນ, ການແລ່ນຊ້ຳ, ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ, ແລະມະນຸດໃນວົງວຽນສຳລັບການແກ້ໄຂ. ຈາກນັ້ນເຊື່ອມຕໍ່ສິ່ງນັ້ນກັບກຳໄລຂັ້ນຕົ້ນ, ການຮັກສາ, ການຂະຫຍາຍ, ແລະໄລຍະເວລາຄືນທຶນ. ຖ້າການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດມີຈຳນວນຫຼາຍ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສາມາດສູງຢູ່ສະເໝີ.
ເປັນຫຍັງຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງ “ການສາທິດໄປສູ່ການຜະລິດ” ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງໃຫຍ່?
ການສາທິດມັກຈະເປັນສ່ວນທີ່ງ່າຍ; ການຜະລິດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ການປະຕິບັດຕາມ, ການບັນທຶກ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ອາການຫຼອນ, ຂໍ້ກຳນົດດ້ານການຄຸ້ມຄອງ, ແລະ ວົງຈອນການຈັດຊື້ເຮັດໃຫ້ໄລຍະເວລາຊ້າລົງ ແລະ ສາມາດຈຳກັດຂອບເຂດໃນການປະຕິບັດຂອງສິ່ງທີ່ຈັດສົ່ງ. ການເປີດຕົວຫຼາຍໆຄັ້ງເພີ່ມມະນຸດໃນວົງຈອນ “ຊົ່ວຄາວ”, ຈາກນັ້ນຄົ້ນພົບວ່າມັນເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຄຸນນະພາບ ແລະ ການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງ. ສິ່ງນັ້ນປ່ຽນແປງທັງຮູບຮ່າງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ໂຄງສ້າງຕົ້ນທຶນ.
ຄວາມສ່ຽງຂອງຟອງສະບູ່ AI ສູງສຸດຢູ່ໃສໃນມື້ນີ້?
ຄວາມສ່ຽງຂອງຟອງສະບູເບິ່ງຄືວ່າສູງທີ່ສຸດໃນແອັບລອກລຽນແບບທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປ່ຽນເກືອບເປັນສູນ, ບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ກຳນົດລາຄາໄວ້ທີ່ "ຄວາມເດັ່ນໃນອະນາຄົດ" ໂດຍບໍ່ມີການຮັກສາໄວ້ທີ່ພິສູດແລ້ວ, ແລະການອ້າງວ່າຕົວແທນທີ່ເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່ເຊິ່ງເປັນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ບອບບາງ. ຂົງເຂດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບລະດັບພຣີມຽມຂອງເລື່ອງເລົ່າ ແລະສາມາດຜ່ອນຄາຍໄດ້ໄວຖ້າຜົນໄດ້ຮັບຜິດຫວັງ. ຮູບແບບທີ່ຄວນສັງເກດແມ່ນການຢຸດເຮັດວຽກ: ຖ້າຜູ້ໃຊ້ບໍ່ກັບມາທຸກໆອາທິດໂດຍບໍ່ມີການກະຕຸ້ນ, ຜະລິດຕະພັນອາດຈະເປັນຟອງ.
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI (ຊິບ ແລະ ສູນຂໍ້ມູນ) ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຟອງສະບູຫຼາຍ ຫຼື ໜ້ອຍ?
ມັນອາດຈະມີໂອກາດເກີດຟອງສະບູໜ້ອຍລົງເມື່ອຄວາມຕ້ອງການຖືກຍຶດຕິດກັບສັນຍາ ແລະ ການນຳໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແຕ່ມັນມີຄວາມສ່ຽງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ອັນຕະລາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງແມ່ນການສະໜອງທຶນ: ໜີ້ສິນບວກກັບວົງຈອນການຈ່າຍຄືນທີ່ຍາວນານສາມາດຢຸດສະງັກໄດ້ຖ້າການນຳໃຊ້ບໍ່ພຽງພໍ. ການພະນັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງແມ່ນມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງຕໍ່ກັບສົມມຸດຕິຖານການຄາດຄະເນ, ແລະ ການວາງແຜນສະຖານະການມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແມ່ນເລື່ອງຈິງ. ຄວາມຕ້ອງການທີ່ມີສັນຍາທີ່ເຂັ້ມແຂງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ, ແຕ່ບໍ່ໄດ້ກຳຈັດມັນ.
ລາຍການກວດສອບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເພື່ອທົດສອບການຮຽກຮ້ອງ “ຟອງ AI” ແມ່ນຫຍັງ?
ໃຊ້ການອ້າງທີ່ສາມາດປອມແປງໄດ້: “ກະແສເງິນສົດເຫຼົ່ານີ້ມີເຫດຜົນສຳລັບລາຄານີ້ບໍ?” ສຳລັບຜະລິດຕະພັນ, ໃຫ້ກວດສອບການຮັກສາລາຄາປະຈຳອາທິດ, ອຳນາດການກຳນົດລາຄາ, ພາລະການແກ້ໄຂ, ແລະ ວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອະນຸມານຫຼຸດລົງໄວກວ່າລາຄາຫຼືບໍ່. ສຳລັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ໃຫ້ຊອກຫາຄຳໝັ້ນສັນຍາທີ່ໄດ້ລົງນາມແລ້ວ, ການສ້າງແບບຈຳລອງການນຳໃຊ້ກໍລະນີທີ່ມີລົມພັດແຮງ, ແລະ ວ່າມີໜີ້ສິນຫຼາຍຫຼືບໍ່. ຖ້າສັນຍາ, ກະແສເງິນສົດ, ແລະ ການຮັກສາລາຄາ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນການປ່ຽນແປງທາງໂຄງສ້າງຫຼາຍກວ່າຄວາມບ້າຄັ່ງ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] Stanford HAI - ບົດລາຍງານດັດຊະນີ AI 2025 - ອ່ານຕື່ມ
[2] ອົງການພະລັງງານສາກົນ - ຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານຈາກ AI (ບົດລາຍງານພະລັງງານ ແລະ AI) - ອ່ານຕື່ມ
[3] ຫ້ອງຂ່າວ NVIDIA - ຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານການເງິນສຳລັບໄຕມາດທີ 4 ແລະ ງົບປະມານ 2025 (26 ກຸມພາ 2025) - ອ່ານຕື່ມ
[4] OECD - AI ທີ່ສ້າງສັນ ແລະ ກຳລັງແຮງງານ SME (ການສຳຫຼວດປີ 2024; ເຜີຍແຜ່ເດືອນພະຈິກ 2025) - ອ່ານຕື່ມ
[5] NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI RMF 1.0) (PDF) - ອ່ານຕື່ມ