ມີຟອງ AI ບໍ?

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% ຂອງວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍແລະ 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, ໂປ່ງໃສແລະ 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]

ໂດຍຫຍໍ້: ຄາດວ່າຈະມີການສັ່ນສະເທືອນໃນມຸມທີ່ອ່ອນແອກວ່າ ຫຼື ຖືກບັງຄັບຫຼາຍເກີນໄປ. ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຍັງສືບຕໍ່ດຳເນີນໄປ - ພຽງແຕ່ມີພາບລວງຕາໜ້ອຍລົງ ແລະ ຕາຕະລາງສະເປຣດຊີດຫຼາຍຂຶ້ນ 

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການທົດສອບຜູ້ຊ່ວຍສະໜັບສະໜູນ AI ​​ກ່ອນທີ່ຈະເອີ້ນມັນວ່າ "ROI ທີ່ແທ້ຈິງ"

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເຖິງບໍລິສັດ SaaS ທີ່ມີພະນັກງານ 35 ຄົນ ກຳລັງພິຈາລະນາຮ່ວມສະໜັບສະໜູນ AI ​​ສຳລັບທີມງານບໍລິການລູກຄ້າຂອງຕົນ. ຜະລິດຕະພັນເບິ່ງຄືວ່າໜ້າປະທັບໃຈໃນການສາທິດ: ມັນສະຫຼຸບປີ້, ຮ່າງຄຳຕອບ ແລະ ແນະນຳລິ້ງສູນຊ່ວຍເຫຼືອ. ແຕ່ທີມງານຢາກຮູ້ວ່ານີ້ແມ່ນມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງ ຫຼື ພຽງແຕ່ຜະລິດຕະພັນ AI ອື່ນທີ່ນຳມາໂດຍຄວາມຕື່ນເຕັ້ນຂອງຕະຫຼາດ.

ແທນທີ່ຈະຊື້ເຄື່ອງມືໂດຍອີງໃສ່ຈຸດແຂງຂອງການສາທິດ, ຫົວໜ້າຝ່າຍສະໜັບສະໜູນໄດ້ດຳເນີນການທົດລອງສອງອາທິດໂດຍໃຊ້ປີ້ປະຫວັດສາດທີ່ແທ້ຈິງ 100 ໃບ ແຕ່ບໍ່ລະບຸຊື່. ເປົ້າໝາຍແມ່ນງ່າຍດາຍ: ຜູ້ຮ່ວມນຳສະເໜີສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາຮ່າງການຕອບສະໜອງໂດຍບໍ່ເພີ່ມຄວາມຜິດພາດ, ການຄືນເງິນ ຫຼື ການຍົກລະດັບໄດ້ບໍ?

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ທີມງານໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍນັກບິນ:

• ບົດຄວາມສູນຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ 30 ບົດຄວາມ

• 20 ຕົວຢ່າງຂອງຄຳຕອບທີ່ດີເລີດໃນອະດີດ

• ກົດລະບຽບການຄືນເງິນ, ການຍົກເລີກ ແລະ ການຍົກລະດັບ

• ລາຍຊື່ປະໂຫຍກທີ່ຍີ່ຫໍ້ຫຼີກລ່ຽງ

• ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນວ່າຂໍ້ຂັດແຍ່ງກ່ຽວກັບການຮຽກເກັບເງິນ, ການຂົ່ມຂູ່ທາງກົດໝາຍ ແລະ ລູກຄ້າວິສາຫະກິດທີ່ໃຈຮ້າຍຕ້ອງໄປຫາມະນຸດ

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ທ່ານເປັນຜູ້ຮ່ວມສະໜັບສະໜູນສຳລັບບໍລິສັດ SaaS B2B. ຂຽນຄຳຕອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດໂດຍໃຊ້ພຽງແຕ່ບົດຄວາມສູນຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ ແລະ ບັນທຶກນະໂຍບາຍທີ່ສະໜອງໃຫ້. ຖ້າຄຳຕອບບໍ່ແນ່ນອນ, ໃຫ້ບອກວ່າຂໍ້ມູນໃດຂາດຫາຍໄປ ແລະ ແນະນຳໃຫ້ຍົກລະດັບບັນຫາ. ຢ່າປະດິດຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ກົດລະບຽບການຄືນເງິນ ຫຼື ກຳນົດເວລາການຈັດສົ່ງ. ຮັກສານ້ຳສຽງໃຫ້ສະຫງົບ, ເຈາະຈົງ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ໃຊ້ຊຸດທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ:

1. ເລືອກປີ້ທີ່ຜ່ານມາ 100 ໃບ ໂດຍອີງໃສ່ການຮຽກເກັບເງິນ, ການຕັ້ງຄ່າ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການຍົກເລີກ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງບັນຊີ.

2. ໃຊ້ເວລາດົນປານໃດທີ່ຕົວແທນໃຊ້ເວລາໃນການຮ່າງຄຳຕອບໂດຍບໍ່ມີຜູ້ຊ່ວຍຮ່ວມ.

3. ໃຫ້ເວລາກັບໜ້າວຽກດຽວກັນກັບຜູ້ຊ່ວຍນັກບິນ.

4. ຂໍໃຫ້ຕົວແທນສະໜັບສະໜູນອາວຸໂສໃຫ້ຄະແນນຮ່າງແຕ່ລະສະບັບວ່າ “ພ້ອມທີ່ຈະສົ່ງ”, “ຕ້ອງການແກ້ໄຂເບົາບາງ”, “ຕ້ອງການແກ້ໄຂໃຫຍ່” ຫຼື “ບໍ່ປອດໄພ”.

5. ນັບການຍົກລະດັບບັນຫາ, ການຮຽກຮ້ອງນະໂຍບາຍທີ່ຫຼອນ, ລິ້ງຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະ ບັນຫານໍ້າສຽງ.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມເວລາຂອງປີ້ຕົວຢ່າງ 100 ໃບກ່ອນ ແລະ ຫຼັງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.

ກ່ອນການຊ່ວຍເຫຼືອ, ຕົວແທນໄດ້ໃຊ້ເວລາສະເລ່ຍ 6 ນາທີ 40 ວິນາທີໃນການຮ່າງຄຳຕອບທຳອິດແຕ່ລະຄັ້ງ. ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອ, ສະເລ່ຍໄດ້ຫຼຸດລົງເຫຼືອ 2 ນາທີ 25 ວິນາທີ.

ນັ້ນຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ປະມານ 4 ນາທີ 15 ວິນາທີຕໍ່ປີ້. ດ້ວຍປີ້ 1,500 ໃບຕໍ່ເດືອນ, ນັ້ນເທົ່າກັບປະມານ 106 ຊົ່ວໂມງຂອງເວລາຮ່າງທີ່ປະຢັດໄດ້ໃນແຕ່ລະເດືອນ.

ຄຸນນະພາບຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ. ໃນການທົດສອບດຽວກັນ:

• ຮ່າງ 61 ສະບັບພ້ອມທີ່ຈະສົ່ງແລ້ວ

• ຕ້ອງການການແກ້ໄຂແສງ 28 ຄັ້ງ

• ຕ້ອງການການແກ້ໄຂທີ່ສຳຄັນ 8 ຢ່າງ

• 3 ຄົນຖືກໝາຍວ່າບໍ່ປອດໄພ ເພາະວ່າພວກເຂົາໄດ້ປະດິດກົດລະບຽບການຄືນເງິນ ຫຼື ພາດຕົວກະຕຸ້ນການຍົກລະດັບ

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນແບບອັດຕະໂນມັດ. ການເປີດຕົວທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຈະຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແທນສາມາດໃຊ້ມັນສຳລັບຮ່າງສະບັບທຳອິດ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງຄົງຕ້ອງກວດສອບໂດຍມະນຸດ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການວັດແທກພຽງແຕ່ຄວາມໄວເທົ່ານັ້ນ. ຜູ້ຊ່ວຍຮ່ວມທີ່ປະຫຍັດສອງນາທີແຕ່ສ້າງຄວາມຜິດພາດໃນການຄືນເງິນ, ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ຫຼືລູກຄ້າທີ່ໃຈຮ້າຍອາດຈະທຳລາຍມູນຄ່າຫຼາຍກວ່າທີ່ມັນສ້າງຂຶ້ນ.

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປອື່ນໆລວມມີ:

• ການທົດສອບພຽງແຕ່ປີ້ງ່າຍໆ

• ການປ່ອຍໃຫ້ AI ຕອບກັບເອກະສານຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ລ້າສະໄໝ

• ການບໍ່ສົນໃຈຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການກວດສອບໂດຍມະນຸດ

• ການນັບ “ຮ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນ” ແທນທີ່ຈະເປັນ “ຮ່າງທີ່ສົ່ງຢ່າງປອດໄພ”

• ບໍ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ວ່າລູກຄ້າໄດ້ຮັບຄຳຕອບທີ່ດີກວ່າຫຼືບໍ່

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ການທົດສອບຟອງ AI ທີ່ຈິງຈັງຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນລະດັບພື້ນດິນ. ຢ່າຖາມວ່າການສາທິດເບິ່ງສະຫຼາດຫຼືບໍ່. ຖາມວ່າຂະບວນການເຮັດວຽກຊ່ວຍປະຢັດເວລາທີ່ວັດແທກໄດ້, ຮັກສາອັດຕາຄວາມຜິດພາດໃຫ້ຕໍ່າ, ແລະຍັງເຮັດວຽກໄດ້ຫຼັງຈາກນັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງການທົບທວນ, ການຄຸ້ມຄອງ, ແລະການແກ້ໄຂແລ້ວຫຼືບໍ່.

---

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

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ