💸 Bridgewater ກ່າວວ່າ Big Tech ສາມາດລົງທຶນປະມານ 650 ຕື້ໂດລາໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ໃນປີ 2026 ↗
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ Bridgewater ກຳລັງໂບກທຸງສີເຫຼືອງ: ການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານ AI ກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈົນອາດຈະເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້. ບັນທຶກດັ່ງກ່າວສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການລົງທຶນໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI ລວມກັນຂອງ Alphabet, Amazon, Meta, ແລະ Microsoft ຢູ່ທີ່ປະມານ 650 ຕື້ໂດລາ, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກຕົວເລກທີ່ນ້ອຍກວ່າຫຼາຍໃນປີກ່ອນ. (Reuters)
ສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ - ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ "ກະລຸນາໃຊ້ GPU ເພີ່ມເຕີມ." ແຕ່ມັນແມ່ນຜົນກະທົບທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ: ແຮງກົດດັນຕໍ່ຜົນຕອບແທນເປັນເງິນສົດ, ການເພິ່ງພາອາໄສທຶນພາຍນອກ, ແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ການໃຊ້ຈ່າຍບາງສ່ວນນີ້ບໍ່ໄດ້ແປເປັນກຳໄລໄວພໍ. ການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ຍັງເຕີບໂຕຢູ່... ແຕ່ມີຂອບທີ່ຄົມຊັດກວ່າ, ຫຼືເບິ່ງຄືວ່າເປັນແນວນັ້ນ. (Reuters)
🧑💼 OpenAI ຮຽກຮ້ອງທີ່ປຶກສາເພື່ອຊຸກຍູ້ວິສາຫະກິດຂອງຕົນ ↗
OpenAI ກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ໄລຍະ "ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຈິງໃນການເຮັດວຽກ" ຫຼາຍຂຶ້ນ - ໂດຍຮ່ວມມືກັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາໃຫຍ່ໆເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆກ້າວໄປໄກກວ່າການທົດລອງ ແລະ ການທົດລອງຕ່າງໆ. ມັນເປັນການຫຼິ້ນຂອງບໍລິສັດຫຼາຍ, ແຕ່ຕາມຄວາມຈິງແລ້ວ, ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ມີເງິນຫຼາຍ. (TechCrunch)
ນ້ຳສຽງຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນໜ້ອຍກວ່າ “ການສາທິດທີ່ເຢັນ” ແລະຫຼາຍກວ່າ “ແຜນການເປີດຕົວ, ການຈັດຊື້, ການຄຸ້ມຄອງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແຊນວິດເອກະສານທັງໝົດ.” ຖ້າທ່ານເຄີຍເຫັນອົງກອນຍັກໃຫຍ່ພະຍາຍາມຮັບເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່, ທ່ານຈະຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງພວກເຂົາຈຶ່ງນຳເອົາຜູ້ໃຫຍ່ເຂົ້າມາ. (TechCrunch)
🧾 OpenAI ເພີ່ມທະວີການຮ່ວມມືກັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຍັກໃຫຍ່ເພື່ອຊຸກຍູ້ AI ຂອງວິສາຫະກິດໃຫ້ກ້າວໄປໄກກວ່າການທົດລອງ ↗
ການເຄື່ອນໄຫວຫຼັກດຽວກັນ, ລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ: OpenAI ກຳລັງສ້າງສາຍພົວພັນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າເກົ່າກັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຂະໜາດໃຫຍ່ເພື່ອເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາວິສາຫະກິດ ແລະ ນຳໃຊ້ໃຫ້ຜ່ານຂັ້ນຕອນ "ພວກເຮົາໄດ້ລອງໃຊ້ມັນໃນພະແນກດຽວ". ນີ້ແມ່ນກ້າມຊີ້ນທີ່ຈຳເປັນເພື່ອດຶງດູດ ແລະ ຮັກສາບັນຊີບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່. (Reuters)
ຍັງມີເລື່ອງລາວຄວາມກົດດັນທີ່ລະອຽດອ່ອນຢູ່ດ້ານລຸ່ມ: ຖ້າທ່ານຈະເປັນແພລດຟອມວິສາຫະກິດເລີ່ມຕົ້ນ, ທ່ານຕ້ອງການລະບົບນິເວດທີ່ສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທ່ານໄດ້ໃນຂອບເຂດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຮູບແບບທີ່ດີເທົ່ານັ້ນ. ລະບົບປະປາທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈມີຄວາມສຳຄັນ, ໜ້າລຳຄານຫຼາຍ. (ຣອຍເຕີ)
🕵️♀️ ໜ່ວຍງານຕິດຕາມກວດກາກ່າວວ່າ ເຄື່ອງມືຮູບພາບ AI ຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ↗
ຜູ້ຄວບຄຸມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວກຳລັງເອົາການສ້າງຮູບພາບ ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ຄ້າຍຄືໃບໜ້າກັບຄືນມາຢູ່ພາຍໃຕ້ຈຸດສຸມ - ໂດຍຫຍໍ້ແລ້ວ: ຖ້າລະບົບຂອງທ່ານສາມາດຖົ່ມນໍ້າລາຍຄົນທີ່ເປັນຈິງອອກມາໄດ້, ພັນທະໃນການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຍັງຄົງມີຜົນບັງຄັບໃຊ້. ບໍ່ມີຜ້າຄຸມວິເສດ "ແຕ່ມັນເປັນການສັງເຄາະ". (The Register)
ສິ່ງທີ່ເອົາໄປໃຊ້ໃນທາງປະຕິບັດຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າມີຄວາມກົດດັນຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໃນການປະຕິບັດຕາມ - ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ສາມາດລະບຸໄດ້, ແລະວິທີການນຳໃຊ້ຜະລິດຕະພັນ. ມັນເປັນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເທັກໂນໂລຢີເຄື່ອນໄຫວໄວ ແລະກົດລະບຽບກໍ່ແລ່ນໄປທາງຫຼັງມັນ... ແລ້ວກໍ່ຟ້າວແລ່ນໄປຢ່າງກະທັນຫັນ. (The Register)
🛡️ NVIDIA ນຳເອົາຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ໃຊ້ AI ມາສູ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ສຳຄັນຂອງໂລກ ↗
Nvidia ກຳລັງສະເໜີການວາງຕຳແໜ່ງ AI ສຳລັບການປ້ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍແນໃສ່ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນ. ຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຈະແຈ້ງ: ເມື່ອລະບົບມີການເຊື່ອມຕໍ່ຫຼາຍຂຶ້ນ - ແລະໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ຫຼາຍຂຶ້ນ - ພື້ນຜິວການໂຈມຕີກໍ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນການປ້ອງກັນຈຶ່ງຕ້ອງຍົກລະດັບຂຶ້ນເຊັ່ນກັນ. (ຫ້ອງຂ່າວ NVIDIA)
ມັນຍັງເປັນ Nvidia ທີ່ສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍອອກໄປໄກກວ່າ “ພວກເຮົາຂາຍຊິບ” ໄປສູ່ “ພວກເຮົາເປັນເລື່ອງຂອງແພລດຟອມ”, ເຊິ່ງ… ມີຄວາມທະເຍີທະຍານ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນແບບສຸ່ມ. ຄວາມປອດໄພແມ່ນໜຶ່ງໃນບໍ່ເທົ່າໃດບ່ອນທີ່ການໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ສາມາດໄດ້ຮັບການອະນຸມັດໄວ ເພາະວ່າຄວາມຢ້ານກົວແມ່ນນ້ຳມັນຫລໍ່ລື່ນງົບປະມານທີ່ມີປະສິດທິພາບ. (ຫ້ອງຂ່າວ NVIDIA)
🚰 ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ໜ້າສົນໃຈ: ເທັກໂນໂລຢີຂະໜາດໃຫຍ່ຈະລະລາຍຄວາມສ່ຽງດ້ານນ້ຳຂອງ AI ໄດ້ພຽງບາງສ່ວນເທົ່ານັ້ນ ↗
ອັນນີ້ເບິ່ງຄືວ່າຈະເຢັນຊາໜ້ອຍໜຶ່ງ: ສູນຂໍ້ມູນໃໝ່ສາມາດປະຫຍັດນ້ຳໄດ້ຫຼາຍກວ່າ, ແຕ່ບັນຫາທີ່ໃຫຍ່ກວ່ານັ້ນແມ່ນ ບ່ອນທີ່ ພວກມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນ - ກຸ່ມຂໍ້ມູນມັກຈະຕັ້ງຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ກຳລັງປະເຊີນກັບຄວາມກົດດັນດ້ານນ້ຳແລ້ວ. ສະນັ້ນ, ປະສິດທິພາບທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຈະຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ໄດ້ລຶບລ້າງຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຕິດພັນ. (ຣອຍເຕີ)
ການໂຕ້ຖຽງແມ່ນໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ "ການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານເຕັກໂນໂລຊີບໍ່ແມ່ນທາງອອກທັງໝົດ." ຖ້າພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາຊັບພະຍາກອນທ້ອງຖິ່ນເທົ່າກັບເລື່ອງລາວນະວັດຕະກໍາທົ່ວໂລກ - ຄືກັບການພະຍາຍາມແລ່ນທໍ່ດັບເພີງຜ່ານກ໊ອກນໍ້າສວນ. (ຣອຍເຕີ)
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
Bridgewater ເຕືອນກ່ຽວກັບການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ໃນປີ 2026 ແນວໃດ?
Bridgewater ກຳລັງເຕືອນວ່າການຂະຫຍາຍຕົວຂອງການລົງທຶນດ້ານ AI ອາດຈະເຕີບໃຫຍ່ພໍທີ່ຈະສ້າງບັນຫາລຳດັບສອງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເລັ່ງຄວາມຄືບໜ້າຂອງຮູບແບບເທົ່ານັ້ນ. ບັນທຶກດັ່ງກ່າວໄດ້ຢືນຢັນການລົງທຶນໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ AI ລວມກັນປະມານ 650 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2026. ຂໍ້ຄວນລະວັງແມ່ນວ່າຂະໜາດສາມາດເພີ່ມຄວາມສ່ຽງໄດ້ຖ້າຜົນຕອບແທນຊັກຊ້າ, ການເງິນຫຼຸດລົງ, ຫຼືຄວາມຕ້ອງການບໍ່ສອດຄ່ອງກັບການສ້າງ.
ການໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຊື້ຄືນ, ເງິນປັນຜົນ ແລະ ຜົນຕອບແທນເປັນເງິນສົດແນວໃດ?
ເມື່ອບໍລິສັດຕ່າງໆເພີ່ມການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI, ພວກເຂົາມັກຈະມີກະແສເງິນສົດເສລີໜ້ອຍລົງສຳລັບຜົນຕອບແທນຂອງຜູ້ຖືຫຸ້ນ ເຊັ່ນ: ການຊື້ຄືນ ແລະ ເງິນປັນຜົນ. ຈຸດປະສົງຂອງ Bridgewater ແມ່ນວ່າລະດັບການໃຊ້ຈ່າຍນີ້ສາມາດກົດດັນຜົນຕອບແທນເປັນເງິນສົດ ແລະ ເພີ່ມການເພິ່ງພາອາໄສທຶນພາຍນອກ. ຖ້າໂຄງການໃຊ້ເວລາດົນກວ່າທີ່ຈະແປເປັນກຳໄລ, ນັກລົງທຶນອາດຈະມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ໄລຍະເວລາ, ອັດຕາກຳໄລ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານການຈ່າຍຄືນ.
ເປັນຫຍັງການລົງທຶນໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ບາງຢ່າງອາດຈະບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນຕອບແທນໄວ?
ການຊື້ຄອມພິວເຕີເພີ່ມເຕີມບໍ່ຄືກັນກັບການຫາກຳໄລເພີ່ມເຕີມຈາກມັນ. ຖ້າບໍລິສັດສ້າງຄວາມສາມາດກ່ອນລາຍຮັບທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ຜົນຕອບແທນສາມາດກວ້າງຂຶ້ນ. ຄວາມສ່ຽງທີ່ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນແມ່ນເວລາ: ການຂະຫຍາຍຕົວສາມາດຍັງຄົງເປັນການຂະຫຍາຍຕົວ, ແຕ່ມີຂອບທີ່ຄົມຊັດກວ່າຖ້າການສ້າງລາຍໄດ້ບໍ່ທັນຕາມຈັງຫວະ. ໃນຫຼາຍໆຮອບວຽນ, ບັນຫາບໍ່ແມ່ນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫາຍໄປ - ມັນແມ່ນຜົນຕອບແທນທີ່ມາຮອດຊ້າກວ່າທີ່ຄາດໄວ້.
ການຊຸກຍູ້ຂອງ OpenAI ກັບບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດກ້າວໄປໄກກວ່າການທົດລອງໄດ້ແນວໃດ?
ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອປ່ຽນການທົດລອງ "ສາທິດທີ່ເຢັນ" ໃຫ້ກາຍເປັນການນຳໃຊ້ທີ່ຢູ່ລອດຈາກການຈັດຊື້, ການຄຸ້ມຄອງ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ. ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຊ່ວຍອົງກອນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນການມາດຕະຖານແຜນການເປີດຕົວ, ຈັດລຽງຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມ, ແລະ ຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງໃນທົ່ວພະແນກຕ່າງໆ. ທັງ Reuters ແລະ TechCrunch ວາງກອບມັນເປັນກ້າມຊີ້ນຂອງລະບົບນິເວດ: ເພື່ອເປັນແພລດຟອມວິສາຫະກິດເລີ່ມຕົ້ນ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໃນຂອບເຂດມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບຕົວແບບຈຳລອງເອງ.
ຜູ້ຕິດຕາມກວດກາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອພວກເຂົາເວົ້າວ່າເຄື່ອງມືຮູບພາບ AI ຍັງຕົກຢູ່ພາຍໃຕ້ກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ?
ຜູ້ຄວບຄຸມກຳລັງສົ່ງສັນຍານວ່າ "ການສັງເຄາະ" ບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງພັນທະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອຜົນຜະລິດເບິ່ງຄືກັບຄົນແທ້. ຄວາມກັງວົນທີ່ເປັນປະໂຫຍດລວມມີແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຄວາມສ່ຽງກ່ຽວກັບຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ສາມາດລະບຸໄດ້, ແລະວິທີການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືຮູບພາບໃນຜະລິດຕະພັນ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແມ່ນຄວາມກົດດັນດ້ານການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ ແລະ ຜູ້ໃຊ້, ໂດຍສະເພາະບ່ອນທີ່ໃບໜ້າທີ່ແທ້ຈິງ ຫຼື ຜົນຜະລິດທີ່ຄ້າຍຄືຄົນສາມາດກະຕຸ້ນບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການຍິນຍອມ.
ເປັນຫຍັງຄວາມສ່ຽງດ້ານນ້ຳຂອງສູນຂໍ້ມູນຈຶ່ງກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI?
ເຖິງແມ່ນວ່າສູນຂໍ້ມູນລຸ້ນໃໝ່ຈະປັບປຸງປະສິດທິພາບການໃຊ້ນ້ຳໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ແຕ່ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ໃຫຍ່ກວ່ານັ້ນອາດຈະເປັນເລື່ອງຂອງສະຖານທີ່. ການໂຕ້ຖຽງຂອງ Reuters Breakingviews ແມ່ນວ່າກຸ່ມຂໍ້ມູນມັກຈະສິ້ນສຸດລົງໃນພາກພື້ນທີ່ປະສົບກັບຄວາມກົດດັນດ້ານນ້ຳແລ້ວ, ເຮັດໃຫ້ການເຕີບໂຕຂອງ AI ກາຍເປັນບັນຫາຊັບພະຍາກອນທ້ອງຖິ່ນ. ປະສິດທິພາບຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ມັນອາດຈະບໍ່ສາມາດຊົດເຊີຍຜົນກະທົບຂອງການກໍ່ສ້າງໃນຂອບເຂດໃນສະຖານທີ່ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ການເລືອກສະຖານທີ່ສາມາດມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານເຕັກນິກ.