จากการขยายตัวอย่างรวดเร็วสู่การปรับตัวเชิงกลยุทธ์
การแข่งขันเพื่อครองความเป็นผู้นำในด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI นั้นรุนแรงมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งนับตั้งแต่การเกิดขึ้นของ ChatGPT ในช่วงปลายปี 2022 บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ต่างลงทุนอย่างหนักในที่ดิน การก่อสร้าง และพลังการประมวลผลเพื่อรองรับปริมาณงานของ Generative AI ที่กำลังเติบโต Microsoft ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากความร่วมมือกับ OpenAI อยู่ในแนวหน้าของการขยายตัวนี้
เป็นเวลาสองปีที่ฉันทามติในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีนั้นแน่วแน่: สร้างมากขึ้น สร้างให้เร็วขึ้น การแสวงหาขีดความสามารถของคลาวด์และ Nvidia GPU อย่างไม่ลดละนี้ได้เผชิญกับการหยุดชะงักเชิงกลยุทธ์แล้ว
Noelle Walsh หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ Microsoft Cloud กล่าวเมื่อเร็วๆ นี้ว่าบริษัทอาจ ‘กำหนดจังหวะแผนของเราอย่างมีกลยุทธ์’ การประกาศนี้มีความสำคัญสำหรับภาคส่วน AI ที่คุ้นเคยกับความต้องการทรัพยากรที่มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง Walsh กล่าวถึงสถานการณ์ที่กำลังพัฒนา:
‘ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ความต้องการบริการคลาวด์และ AI ของเราเติบโตเร็วกว่าที่เราคาดไว้ เพื่อจัดการกับโอกาสนี้ เราจึงเริ่มดำเนินการตามโครงการขยายโครงสร้างพื้นฐานที่ใหญ่ที่สุดและมีความทะเยอทะยานมากที่สุดในประวัติศาสตร์ของเรา’ เธอเขียนในโพสต์ LinkedIn ‘โดยธรรมชาติแล้ว การดำเนินการใหม่ที่สำคัญใดๆ ในขนาดนี้ต้องใช้ความคล่องตัวและการปรับแต่งอย่างละเอียดในขณะที่เราเรียนรู้และพัฒนาไปพร้อมกับลูกค้าของเรา นี่หมายความว่าเราจะชะลอหรือหยุดโครงการบางโครงการในระยะเริ่มต้น’
แม้ว่า Walsh จะไม่ได้ให้รายละเอียดที่เฉพาะเจาะจง แต่ Michael Elias นักวิเคราะห์ของ TD-Cowen ได้ชี้ให้เห็นถึงหลายกรณีที่บ่งชี้ถึงการถอนตัวของ Microsoft ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา Microsoft ได้ถอนตัวจากการวางแผน AI cloud capacity กว่า 2 กิกะวัตต์ในสหรัฐอเมริกาและยุโรป ซึ่งเป็นกำลังการผลิตที่เช่าไปแล้ว นอกจากนี้ Microsoft ได้เลื่อนหรือยกเลิกการเช่าศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ในภูมิภาคเหล่านี้ ตามบันทึกล่าสุดของ Elias ถึงนักลงทุน
การลดลงของกิจกรรมการเช่านี้ส่วนใหญ่มาจาก การตัดสินใจของ Microsoft ในการลดการสนับสนุนปริมาณงานการฝึกอบรมของ OpenAI การปรับเปลี่ยนความร่วมมือเมื่อเร็วๆ นี้ช่วยให้ OpenAI สามารถทำงานร่วมกับผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นได้ ซึ่งเป็นการกระจายความหลากหลายของความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐาน
‘อย่างไรก็ตาม เรายังคงเชื่อว่าการยกเลิกและการเลื่อนการเช่าบ่งชี้ถึงอุปทานที่มากเกินไปของความจุศูนย์ข้อมูลเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ความต้องการในปัจจุบัน’ Elias กล่าวเสริม ข้อสังเกตนี้ทำให้เกิดความกังวล โดยพิจารณาจากเงินหลายล้านล้านดอลลาร์ที่ลงทุนไปโดยคาดหวังถึงการเติบโตอย่างต่อเนื่องและไม่ลดละใน Generative AI ข้อบ่งชี้ใดๆ ที่ว่าวิถีนี้อาจชะลอตัวลงถือเป็นเหตุให้เกิดความกังวล
ความเป็นจริงที่แตกต่าง: การปรับแนวใหม่ ไม่ใช่การถอย
สถานการณ์มีความซับซ้อนมากกว่าการถอยอย่างง่ายๆ สิ่งที่เรากำลังเห็นคือการปรับแนวเชิงกลยุทธ์ Raimo Lenschow นักวิเคราะห์ของ Barclays ได้ให้บริบทที่มีค่า โดยสังเกตว่าระยะเริ่มต้นของการใช้จ่ายในอุตสาหกรรมนั้นมุ่งเน้นไปที่การรักษาความปลอดภัยของที่ดินและอาคารเพื่อจัดเก็บชิปและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นในการสร้างและใช้งานโมเดล AI
ในช่วง ‘การแย่งชิงที่ดิน’ นี้ เป็นเรื่องปกติสำหรับบริษัทคลาวด์ขนาดใหญ่ที่จะรักษาความปลอดภัยในการเช่าที่พวกเขาอาจเจรจาใหม่หรือละทิ้งในภายหลัง ตอนนี้ Microsoft สบายใจมากขึ้นกับขอบเขตของทรัพยากรที่ปลอดภัย บริษัทมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนการใช้จ่ายไปสู่การลงทุนในระยะหลัง เช่น การซื้อ GPU และฮาร์ดแวร์อื่นๆ สำหรับศูนย์ข้อมูลใหม่
‘กล่าวอีกนัยหนึ่ง Microsoft ‘ลงทุนมากเกินไป’ ในที่ดินและอาคารในไตรมาสล่าสุด แต่ตอนนี้กำลังกลับสู่จังหวะปกติมากขึ้น’ Lenschow เขียนในบันทึกล่าสุดถึงนักลงทุน Microsoft ยังคงวางแผนที่จะลงทุน 80 พันล้านดอลลาร์ในการใช้จ่ายด้านทุนสำหรับปีงบประมาณ 2025 และคาดว่าจะมีการเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบเป็นรายปีเพิ่มเติม สิ่งนี้บ่งชี้ว่าบริษัทไม่ได้ถอยออกจาก AI อย่างแท้จริง แต่ลงทุนอย่างมีกลยุทธ์มากขึ้น โดยให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและผลตอบแทนจากการลงทุนมากขึ้น
การเปลี่ยนจาก Training ไปสู่ Inference
ส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์นี้ดูเหมือนจะเป็นการเปลี่ยนจาก AI training ไปสู่ inference Pre-training เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลใหม่ ซึ่งต้องใช้ GPU ที่เชื่อมต่อกันจำนวนมากและเทคโนโลยีเครือข่ายที่ทันสมัย ซึ่งเป็นความพยายามที่มีค่าใช้จ่ายสูง ในทางกลับกัน Inference เกี่ยวข้องกับการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมแล้วเพื่อสนับสนุนบริการต่างๆ เช่น AI agent หรือ copilots แม้ว่าในทางเทคนิคจะมีความต้องการน้อยกว่า แต่คาดว่า inference จะเป็นตลาดที่ใหญ่กว่า
เมื่อ inference แซงหน้า training มากขึ้นเรื่อยๆ จุดสนใจจะเปลี่ยนไปที่โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และคุ้มค่าซึ่งให้ผลตอบแทนสูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากการลงทุน ที่งานประชุม AI เมื่อเร็วๆ นี้ในนิวยอร์ก การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพมากกว่าการบรรลุ Artificial General Intelligence (AGI) ซึ่งเป็นแนวคิดในการสร้างเครื่องจักรที่เหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์ การแสวงหา AGI เป็นความพยายามที่แพงมาก
AI startup Cohere ตั้งข้อสังเกตว่าโมเดลใหม่ ‘Command R’ ต้องการ GPU เพียงสองตัวในการรัน ซึ่งน้อยกว่าโมเดลส่วนใหญ่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาอย่างมาก Mustafa Suleyman CEO ของ Microsoft AI เพิ่งยอมรับในพอดแคสต์ว่าผลตอบแทนจากการรัน pre-training ขนาดใหญ่กำลังลดลง อย่างไรก็ตาม เขาเน้นย้ำว่าการใช้การประมวลผลของ Microsoft ยังคง ‘น่าทึ่ง’ เพียงแค่เปลี่ยนไปใช้ขั้นตอนอื่นๆ ภายในไปป์ไลน์ AI
Suleyman ยังชี้แจงว่าการเช่าและโครงการที่ยกเลิกบางส่วนไม่เคยสรุป ซึ่งแสดงถึงการอภิปรายเชิงสำรวจซึ่งเป็นเรื่องปกติในกระบวนการวางแผนของธุรกิจคลาวด์ขนาดใหญ่ การปรับแนวเชิงกลยุทธ์นี้เกิดขึ้นในขณะที่ OpenAI ซึ่งเป็นพันธมิตรใกล้ชิดของ Microsoft เริ่มจัดหาความจุจากผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น และถึงกับบอกเป็นนัยถึงการพัฒนาศูนย์ข้อมูลของตนเอง อย่างไรก็ตาม Microsoft ยังคงรักษาสิทธิ์ในการปฏิเสธครั้งแรกในความจุ OpenAI ใหม่ ซึ่งบ่งชี้ถึงการบูรณาการอย่างใกล้ชิดอย่างต่อเนื่องระหว่างทั้งสองบริษัท
ภูมิทัศน์การแข่งขัน: ความคล่องตัว ไม่ใช่ความอ่อนแอ
สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าความคล่องตัวไม่ควรถูกเข้าใจผิดว่าเป็นความอ่อนแอ Microsoft มีแนวโน้มที่จะปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงพลวัตของตลาด ไม่ใช่การลดความทะเยอทะยานของตนเอง ตลาด hyperscaler ยังคงมีการแข่งขันสูง
ตามที่ Elias กล่าว Google ได้เข้ามาดูดซับความจุที่ Microsoft ได้ยกเลิกไปในตลาดต่างประเทศ ในสหรัฐอเมริกา Meta กำลังเติมเต็มช่องว่างที่ Microsoft ทิ้งไว้ ‘hyperscalers ทั้งสองนี้อยู่ระหว่างการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบเป็นรายปีในความต้องการศูนย์ข้อมูล’ Elias กล่าวถึง Google และ Meta การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ของ Microsoft อาจเป็นสัญญาณของวุฒิภาวะมากกว่าการถอย เมื่อการนำ AI ไปใช้เข้าสู่ระยะต่อไป ผู้ชนะจะไม่จำเป็นต้องเป็นผู้ที่ใช้จ่ายมากที่สุด แต่เป็นผู้ที่ลงทุนอย่างชาญฉลาดที่สุด
โดยสรุป กลยุทธ์ AI ที่พัฒนาขึ้นของ Microsoft สะท้อนให้เห็นถึงความเข้าใจที่แตกต่างของตลาด การเปลี่ยนจุดเน้นจากการ training ไปสู่ inference และความมุ่งมั่นในการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ การปรับแนวนี้ทำให้ Microsoft ยังคงเป็นผู้เล่นชั้นนำในภูมิทัศน์ AI โดยเน้นที่การลงทุนเชิงกลยุทธ์มากกว่าการขยายตัวที่ไม่ลดละ ความคล่องตัวและความสามารถในการปรับตัวของบริษัทจะเป็นกุญแจสำคัญในการนำทางพลวัตที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วของภาคส่วน AI