โมเดลจีนชั้นนำอาจมีต้นทุนในการฝึกฝนเพียงประมาณ 1 ใน 10 ของระบบต่างประเทศที่เทียบเคียงได้ ความได้เปรียบด้านต้นทุนเชิงโครงสร้างนี้ไม่ใช่เพียงกลยุทธ์ส่งเสริมการขายชั่วคราว ผู้ให้บริการโมเดลจีนสามารถรักษาอัตรากำไรขั้นต้น (Gross Margin) ของ API ได้ประมาณ 20% ถึง 40% แม้จะมีราคาถูกกว่ามากก็ตาม

บีบให้ผู้ให้บริการสหรัฐฯ ต้องลดราคา

โมเดลโอเพนเวทของจีนบีบให้ผู้ให้บริการโมเดลสหรัฐฯ ต้องลดราคาการประมวลผลลง จากกว่า 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นในต้นเดือนมิถุนายน 2026 เหลือ 1.20 ดอลลาร์ภายในกลางเดือนสิงหาคม 2026 ดัชนีค่าใช้จ่ายโทเค็น LLM ของ Silicon Data บันทึกราคาการประมวลผลเฉลี่ยระหว่าง 1.16 ถึง 1.18 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ตั้งแต่วันที่ 6-8 สิงหาคม ซึ่งเป็นระดับต่ำสุดที่บันทึกไว้ในปี 2026 รายงานจาก Jefferies ระบุว่าต้นทุนการปรับใช้ AI ทั่วโลกลดลงสู่ระดับต่ำสุดของปี ซึ่งขับเคลื่อนโดยตรงจากสงครามราคาของจีนและการนำเครื่องมือโอเพนซอร์สต้นทุนต่ำของจีนมาใช้

โมเดลจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ด้านการใช้งาน

ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2026 โมเดลจีนแซงหน้าโมเดลอเมริกันในปริมาณโทเค็นรายสัปดาห์บนแพลตฟอร์ม OpenRouter และช่องว่างนี้ก็ยิ่งกว้างขึ้น กลางปี 2026 โมเดลจีนคิดเป็นประมาณ 61% ของปริมาณโทเค็นบน OpenRouter เพิ่มขึ้นจากน้อยกว่า 2% ในปีก่อนหน้า ในสัปดาห์ที่สามของเดือนกรกฎาคม 2026 LLM ของจีนบันทึกปริมาณ 36 ล้านล้านโทเค็นต่อสัปดาห์ ครองสองในสามของตลาดโลก โดยโมเดลที่ถูกเรียกใช้มากที่สุด 5 อันดับแรกทั้งหมดมาจากจีน

บน Hugging Face โมเดลจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ในจำนวนดาวน์โหลดต่อเดือน คิดเป็น 41% ของการดาวน์โหลดโมเดลทั้งหมดระหว่างเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ถึงกุมภาพันธ์ 2026 บริษัทสหรัฐฯ เพียงแห่งเดียวส่งโทเค็นมากกว่า 30% ของตนบน OpenRouter ไปยังโมเดลโอเพนของจีนทุกสัปดาห์ ตั้งแต่วันที่ 8 กุมภาพันธ์ 2026 โดยตัวเลขแตะถึง 46% ในบางช่วง

ห้าตระกูลโมเดลจีน

กลางปี 2026 ห้องปฏิบัติการจีน 5 แห่งกำลังปล่อยโมเดลโอเพนเวทระดับแนวหน้าด้วยความถี่ที่ห้องปฏิบัติการตะวันตกเทียบไม่ติด ได้แก่: DeepSeek, Alibaba's Qwen, Moonshot's Kimi, Zhipu's GLM และ MiniMax จีนผลิต Large Language Models ได้ 1,509 รุ่น ภายในเดือนกรกฎาคม 2025 คิดเป็น 40% ของ LLM ที่ปล่อยสู่ตลาดทั่วโลก กลยุทธ์นี้จงใจ: การปล่อยน้ำหนักโมเดล (Weights) ช่วยสร้างฐานนักพัฒนาทั่วโลก ขับเคลื่อนการนำเครื่องมือรอบข้างไปใช้ และกดดันคู่แข่งด้านราคา โดยไม่ต้องเปิดเผยไปป์ไลน์การฝึกฝน

การคาดการณ์ระยะยาวของนักวิเคราะห์

การคาดการณ์ของ Gartner. Gartner คาดการณ์ว่าอัตราการนำโมเดล AI ของจีนไปใช้ในองค์กรทั่วโลกจะพุ่งจาก 5% ในปีที่แล้วเป็น 50% ภายในปี 2027 Yan Bin ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยอาวุโสของ Gartner กล่าวว่า "AI ของจีนเป็นโอเพนซอร์ส ช่วยให้บริษัทปรับแต่งได้ตามความต้องการและเพิ่มมาตรการด้านความปลอดภัย มันสามารถช่วยให้ประเทศต่างๆ สร้างระบบ AI ที่เป็นอิสระได้"

การคาดการณ์ของ IDC. ภายในปี 2027 80% ของ 1,000 องค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลกจะให้ความสำคัญกับ "อธิปไตยทาง AI" (AI Sovereignty) โดยผสมผสานการโฮสต์แบบไม่ใช่สาธารณะ เทคโนโลยีโอเพน และพันธมิตรในภูมิภาค ซึ่งเป็นพลวัตที่เอื้อต่อโมเดลโอเพนเวทของจีน

สถานการณ์ Jevons Paradox. นักวิเคราะห์บางคนโต้แย้งว่าโมเดลโอเพนเวทราคาถูกของจีนจะช่วยกระตุ้นความต้องการ AI โดยรวมอย่างมหาศาล ไม่ใช่แค่ displacing ผู้ให้บริการสหรัฐฯ เท่านั้น ซึ่งอาจขยายขนาดตลาดโดยรวม (Total Addressable Market) ได้แม้อัตรากำไรจะถูกบีบอัด ความก้าวหน้าของโมเดล AI โอเพนเวทราคาถูกของจีนทำให้นักลงทุนสหรัฐฯ ตกใจ แต่นักวิเคราะห์โต้แย้งว่าต้นทุนโมเดลที่ลดลงอย่างรวดเร็วจะเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรม AI ในระยะยาว โดยการกระตุ้นความต้องการระบบ AI ทั่วโลก

มุมมองของ UBS. หากผู้ใช้องค์กรตัดสินใจซื้อโมเดล AI โดยพิจารณาจากความคุ้มค่า (Cost-to-Performance) แทนที่จะเป็นคะแนนมาตรฐานดิบ ความได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างมหาศาลของโมเดลจีนอาจเปลี่ยนรูปแบบการจัดซื้ออย่างถาวร ช่องว่างด้านต้นทุนนั้นอาจกลายเป็นข้อได้เปรียบทางการค้า ไม่ใช่แค่กลยุทธ์การตั้งราคาชั่วคราว

คำเตือนจาก USCC. คณะกรรมาธิการตรวจสอบเศรษฐกิจและความมั่นคงสหรัฐฯ-จีน (USCC) อธิบายถึงวงจรป้อนกลับที่เสริมกำลังตัวเอง: โมเดลโอเพนของจีนเร่งการนำไปใช้ทั่วโลก ซึ่งผลักดันการพัฒนาและการส่งคืนข้อมูลมากขึ้น และยิ่งทำให้ตำแหน่งของจีนแข็งแกร่งขึ้น แนวทางโอเพนของจีนได้ปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันผ่านใบอนุญาตที่ยืดหยุ่น การตั้งราคาเชิงรุก และระบบนิเวศที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน ซึ่งเร่งการนำ AI จีนไปใช้ทั่วโลกและการพัฒนาแบบวนซ้ำที่เร็วขึ้นในห้องปฏิบัติการของจีน

โมเดลจีนชั้นนำอาจมีต้นทุนในการฝึกฝนเพียงประมาณ 1 ใน 10 ของระบบต่างประเทศที่เทียบเคียงได้ ความได้เปรียบด้านต้นทุนเชิงโครงสร้างนี้ไม่ใช่เพียงกลยุทธ์ส่งเสริมการขายชั่วคราว ผู้ให้บริการโมเดลจีนสามารถรักษาอัตรากำไรขั้นต้น (Gross Margin) ของ API ได้ประมาณ 20% ถึง 40% แม้จะมีราคาถูกกว่ามากก็ตาม

บีบให้ผู้ให้บริการสหรัฐฯ ต้องลดราคา

โมเดลโอเพนเวทของจีนบีบให้ผู้ให้บริการโมเดลสหรัฐฯ ต้องลดราคาการประมวลผลลง จากกว่า 2 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นในต้นเดือนมิถุนายน 2026 เหลือ 1.20 ดอลลาร์ภายในกลางเดือนสิงหาคม 2026 ดัชนีค่าใช้จ่ายโทเค็น LLM ของ Silicon Data บันทึกราคาการประมวลผลเฉลี่ยระหว่าง 1.16 ถึง 1.18 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ตั้งแต่วันที่ 6-8 สิงหาคม ซึ่งเป็นระดับต่ำสุดที่บันทึกไว้ในปี 2026 รายงานจาก Jefferies ระบุว่าต้นทุนการปรับใช้ AI ทั่วโลกลดลงสู่ระดับต่ำสุดของปี ซึ่งขับเคลื่อนโดยตรงจากสงครามราคาของจีนและการนำเครื่องมือโอเพนซอร์สต้นทุนต่ำของจีนมาใช้

โมเดลจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ด้านการใช้งาน

ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2026 โมเดลจีนแซงหน้าโมเดลอเมริกันในปริมาณโทเค็นรายสัปดาห์บนแพลตฟอร์ม OpenRouter และช่องว่างนี้ก็ยิ่งกว้างขึ้น กลางปี 2026 โมเดลจีนคิดเป็นประมาณ 61% ของปริมาณโทเค็นบน OpenRouter เพิ่มขึ้นจากน้อยกว่า 2% ในปีก่อนหน้า ในสัปดาห์ที่สามของเดือนกรกฎาคม 2026 LLM ของจีนบันทึกปริมาณ 36 ล้านล้านโทเค็นต่อสัปดาห์ ครองสองในสามของตลาดโลก โดยโมเดลที่ถูกเรียกใช้มากที่สุด 5 อันดับแรกทั้งหมดมาจากจีน

บน Hugging Face โมเดลจีนแซงหน้าสหรัฐฯ ในจำนวนดาวน์โหลดต่อเดือน คิดเป็น 41% ของการดาวน์โหลดโมเดลทั้งหมดระหว่างเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ถึงกุมภาพันธ์ 2026 บริษัทสหรัฐฯ เพียงแห่งเดียวส่งโทเค็นมากกว่า 30% ของตนบน OpenRouter ไปยังโมเดลโอเพนของจีนทุกสัปดาห์ ตั้งแต่วันที่ 8 กุมภาพันธ์ 2026 โดยตัวเลขแตะถึง 46% ในบางช่วง

ห้าตระกูลโมเดลจีน

กลางปี 2026 ห้องปฏิบัติการจีน 5 แห่งกำลังปล่อยโมเดลโอเพนเวทระดับแนวหน้าด้วยความถี่ที่ห้องปฏิบัติการตะวันตกเทียบไม่ติด ได้แก่: DeepSeek, Alibaba's Qwen, Moonshot's Kimi, Zhipu's GLM และ MiniMax จีนผลิต Large Language Models ได้ 1,509 รุ่น ภายในเดือนกรกฎาคม 2025 คิดเป็น 40% ของ LLM ที่ปล่อยสู่ตลาดทั่วโลก กลยุทธ์นี้จงใจ: การปล่อยน้ำหนักโมเดล (Weights) ช่วยสร้างฐานนักพัฒนาทั่วโลก ขับเคลื่อนการนำเครื่องมือรอบข้างไปใช้ และกดดันคู่แข่งด้านราคา โดยไม่ต้องเปิดเผยไปป์ไลน์การฝึกฝน

การคาดการณ์ระยะยาวของนักวิเคราะห์

การคาดการณ์ของ Gartner. Gartner คาดการณ์ว่าอัตราการนำโมเดล AI ของจีนไปใช้ในองค์กรทั่วโลกจะพุ่งจาก 5% ในปีที่แล้วเป็น 50% ภายในปี 2027 Yan Bin ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยอาวุโสของ Gartner กล่าวว่า "AI ของจีนเป็นโอเพนซอร์ส ช่วยให้บริษัทปรับแต่งได้ตามความต้องการและเพิ่มมาตรการด้านความปลอดภัย มันสามารถช่วยให้ประเทศต่างๆ สร้างระบบ AI ที่เป็นอิสระได้"

การคาดการณ์ของ IDC. ภายในปี 2027 80% ของ 1,000 องค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลกจะให้ความสำคัญกับ "อธิปไตยทาง AI" (AI Sovereignty) โดยผสมผสานการโฮสต์แบบไม่ใช่สาธารณะ เทคโนโลยีโอเพน และพันธมิตรในภูมิภาค ซึ่งเป็นพลวัตที่เอื้อต่อโมเดลโอเพนเวทของจีน

สถานการณ์ Jevons Paradox. นักวิเคราะห์บางคนโต้แย้งว่าโมเดลโอเพนเวทราคาถูกของจีนจะช่วยกระตุ้นความต้องการ AI โดยรวมอย่างมหาศาล ไม่ใช่แค่ displacing ผู้ให้บริการสหรัฐฯ เท่านั้น ซึ่งอาจขยายขนาดตลาดโดยรวม (Total Addressable Market) ได้แม้อัตรากำไรจะถูกบีบอัด ความก้าวหน้าของโมเดล AI โอเพนเวทราคาถูกของจีนทำให้นักลงทุนสหรัฐฯ ตกใจ แต่นักวิเคราะห์โต้แย้งว่าต้นทุนโมเดลที่ลดลงอย่างรวดเร็วจะเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรม AI ในระยะยาว โดยการกระตุ้นความต้องการระบบ AI ทั่วโลก

มุมมองของ UBS. หากผู้ใช้องค์กรตัดสินใจซื้อโมเดล AI โดยพิจารณาจากความคุ้มค่า (Cost-to-Performance) แทนที่จะเป็นคะแนนมาตรฐานดิบ ความได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างมหาศาลของโมเดลจีนอาจเปลี่ยนรูปแบบการจัดซื้ออย่างถาวร ช่องว่างด้านต้นทุนนั้นอาจกลายเป็นข้อได้เปรียบทางการค้า ไม่ใช่แค่กลยุทธ์การตั้งราคาชั่วคราว

คำเตือนจาก USCC. คณะกรรมาธิการตรวจสอบเศรษฐกิจและความมั่นคงสหรัฐฯ-จีน (USCC) อธิบายถึงวงจรป้อนกลับที่เสริมกำลังตัวเอง: โมเดลโอเพนของจีนเร่งการนำไปใช้ทั่วโลก ซึ่งผลักดันการพัฒนาและการส่งคืนข้อมูลมากขึ้น และยิ่งทำให้ตำแหน่งของจีนแข็งแกร่งขึ้น แนวทางโอเพนของจีนได้ปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์การแข่งขันผ่านใบอนุญาตที่ยืดหยุ่น การตั้งราคาเชิงรุก และระบบนิเวศที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน ซึ่งเร่งการนำ AI จีนไปใช้ทั่วโลกและการพัฒนาแบบวนซ้ำที่เร็วขึ้นในห้องปฏิบัติการของจีน