ยุโรปมีเวลาเพียงสองปีเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพา AI จากสหรัฐมากเกินไป

ผลที่ตามมาคือ การเข้าถึงทรัพยากรสำคัญ เช่น กำลังประมวลผล ราคา การจัดสรรชิป หรือแม้แต่นโยบายการส่งออก อาจขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการต่างชาติ

ทำไม “สองปีข้างหน้า” จึงสำคัญมาก

กรอบเวลาที่ Mensch กล่าวถึงไม่ได้เป็นตัวเลขสุ่ม แต่เชื่อมโยงกับการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกที่กำลังเร่งตัวอย่างรวดเร็ว

ทั่วโลกกำลังมีการลงทุนมหาศาลใน

• คลัสเตอร์คอมพิวต์ขนาดใหญ่
• ห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์
• ศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานมหาศาล

เมื่อโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นและทำสัญญาใช้งานระยะยาวแล้ว มันมักจะสร้าง ความได้เปรียบทางตลาดแบบยาวนาน ให้กับผู้เล่นที่เข้ามาก่อน

Mensch จึงเตือนว่า หากยุโรปไม่เร่งสร้างกำลังประมวลผลของตัวเองในช่วง สองปีนี้ ทรัพยากรคอมพิวต์ระดับโลกอาจถูก “ล็อก” โดยผู้ให้บริการรายใหญ่ไปก่อน ทำให้ผู้เล่นรายใหม่เข้าถึงได้ยาก

AI คือการ “เปลี่ยนอิเล็กตรอนให้กลายเป็นโทเคน”

หนึ่งในแนวคิดที่ Mensch ใช้อธิบายคือ AI ควรถูกมองเป็น เทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์

เขาอธิบายกระบวนการนี้ว่าเป็นการ

“เปลี่ยนอิเล็กตรอนให้กลายเป็นโทเคน”

ความหมายคือ พลังงานไฟฟ้าถูกใช้ขับเคลื่อนฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ และผลลัพธ์ที่ได้คือโทเคนหรือข้อความที่โมเดล AI สร้างขึ้น

ในมุมมองนี้ ความสำเร็จของ AI จึงขึ้นอยู่กับ พลังงาน ชิป และศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ต่างจากอุตสาหกรรมโครงสร้างพื้นฐานอื่น เช่น พลังงาน โทรคมนาคม หรือระบบขนส่ง

ทำไมชิป พลังงาน และศูนย์ข้อมูลจึงสำคัญ

โครงสร้างพื้นฐาน AI ประกอบด้วยหลายส่วนที่เชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิด

ชิป

โมเดล AI ขั้นสูงต้องใช้ตัวประมวลผลเฉพาะทาง เช่น GPU หรือ AI accelerator จำนวนมหาศาล

ผู้ที่ควบคุมการผลิตและการเข้าถึงชิปเหล่านี้ จะเป็นผู้กำหนดว่าใครสามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้ หากบริษัทในยุโรปต้องพึ่งพาซัพพลายเชนจากต่างประเทศเพียงอย่างเดียว ความสามารถในการแข่งขันก็อาจถูกจำกัด

พลังงาน

ศูนย์คอมพิวต์ AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ไฟฟ้าปริมาณมหาศาล การฝึกและรันโมเดลระดับ frontier ต้องการพลังงานที่เสถียรและราคาสมเหตุสมผล

แนวคิด “อิเล็กตรอนเป็นโทเคน” ของ Mensch จึงสะท้อนว่าพลังงานกำลังกลายเป็น ปัจจัยแข่งขันสำคัญของ AI

ศูนย์ข้อมูล

ชิปและพลังงานต้องถูกรวมกันในศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ

Mistral เองก็เริ่มลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน เช่น โครงการศูนย์ข้อมูลในสวีเดนมูลค่าประมาณ 1.2 พันล้านยูโร (ราว 1.4 พันล้านดอลลาร์) เพื่อเพิ่มกำลังประมวลผล AI ภายในยุโรป

ประเด็น “อธิปไตยดิจิทัล” ของยุโรป

คำเตือนของ Mensch เชื่อมโยงกับแนวคิดที่ยุโรปพูดถึงมานาน คือ Digital Sovereignty หรืออธิปไตยดิจิทัล

ในบริบทของ AI แนวคิดนี้หมายถึง ความสามารถของภูมิภาคในการ

• สร้างและควบคุมเทคโนโลยีของตัวเอง
• บริหารโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล
• กำหนดทิศทางนโยบายและการใช้งาน AI

หากขาดองค์ประกอบเหล่านี้ แม้บริษัทในยุโรปจะพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ได้ แต่ ชั้นโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดอาจถูกควบคุมจากภายนอก

กฎระเบียบอย่างเดียวไม่พอ

ยุโรปถือเป็นผู้นำด้านการออกกฎควบคุม AI ระดับโลก โดยมีกรอบกฎหมายที่เน้นความปลอดภัยและการกำกับดูแล

อย่างไรก็ตาม Mensch ชี้ว่า กฎระเบียบเพียงอย่างเดียวไม่สามารถสร้างอำนาจทางเทคโนโลยีได้

กฎหมายสามารถกำหนดมาตรฐานตลาดได้ แต่ไม่สามารถสร้าง

• GPU
• โครงข่ายไฟฟ้า
• คลัสเตอร์คอมพิวต์ขนาดใหญ่

ดังนั้นยุโรปจำเป็นต้องลงทุนจริงในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ศูนย์ข้อมูล พลังงาน และกำลังประมวลผล หากต้องการแข่งขันกับการลงทุนมหาศาลในประเทศอื่น

การสร้างระบบนิเวศ AI ของยุโรป

วิสัยทัศน์ระยะยาวที่ Mensch เสนอคือการสร้าง ระบบนิเวศ AI แบบครบวงจรในยุโรป ซึ่งรวมถึง

• นักวิจัยและบริษัทพัฒนาโมเดล AI ในท้องถิ่น
• การเข้าถึงชิปและคลัสเตอร์คอมพิวต์ประสิทธิภาพสูง
• ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เชื่อมกับแหล่งพลังงาน
• เงินลงทุนและการจัดซื้อจากภาครัฐเพื่อกระตุ้นตลาด

หากองค์ประกอบทั้งหมดนี้เกิดขึ้นพร้อมกัน ยุโรปก็อาจสร้างอุตสาหกรรม AI ที่แข่งขันได้จริง

แต่หากไม่เกิดขึ้น ภูมิภาคนี้อาจกลายเป็นเพียง ผู้ใช้เทคโนโลยี AI ที่ถูกสร้างและควบคุมโดยบริษัทระดับโลกจากที่อื่น

ช่วงไม่กี่ปีข้างหน้าจึงอาจเป็นตัวตัดสินว่า ยุโรปจะกลายเป็นผู้สร้างระบบ AI ของโลก — หรือเป็นเพียงผู้บริโภคเท่านั้น.