เมื่อโมเดล AI แบบเปิดจากจีนบีบให้ Silicon Valley ต้องคิดใหม่

การเปิดตัวครั้งนั้นทำให้หุ้นเทคโนโลยีสหรัฐฯ ร่วงลงราว 20% รวมถึง NVIDIA และดัชนี Nasdaq Composite สูญมูลค่ามากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในวันเดียวเมื่อวันที่ 27 มกราคม 2025 แม้ตัวเลขต้นทุนและการเปรียบเทียบดังกล่าวยังเป็นประเด็นที่ต้องพิจารณาตามวิธีวัด แต่เหตุการณ์นี้ก็ทำให้นักลงทุนและผู้กำหนดนโยบายต้องกลับมาถามว่า การสร้าง AI ระดับแนวหน้าจำเป็นต้องใช้เงินทุนและชิปจำนวนมหาศาลจริงหรือไม่

จีนไม่ได้มีแค่ DeepSeek

การแข่งขันครั้งนี้ขยายตัวไปไกลกว่าบริษัทเดียว

• Qwen แซง Llama: ตระกูลโมเดล Qwen ของ Alibaba กลายเป็นตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกดาวน์โหลดมากที่สุดบน Hugging Face ในปี 2025 แทนที่ Llama ของ Meta
• ส่วนแบ่งการดาวน์โหลดเพิ่มขึ้น: ระหว่างเดือนสิงหาคม 2024 ถึงสิงหาคม 2025 นักพัฒนาโมเดลแบบเปิดจากจีนคิดเป็น 17.1% ของการดาวน์โหลดทั้งหมดบน Hugging Face เทียบกับ 15.8% สำหรับนักพัฒนาจากสหรัฐฯ
• โมเดลต่อยอดยิ่งเห็นความได้เปรียบ: Qwen คิดเป็นประมาณ 40% ของโมเดล fine-tune ใหม่บน Hugging Face ซึ่งสะท้อนว่าผู้พัฒนาไม่ได้เพียงดาวน์โหลดโมเดลไปใช้งาน แต่ยังนำไปปรับแต่งเพื่อสร้างระบบเฉพาะทางด้วย
• ระบบนิเวศขยายตัว: ปัจจุบันมีสถาบันจีนอย่างน้อย 12 แห่งที่ผลิตโมเดลแบบเปิดน้ำหนักระดับแนวหน้า ตั้งแต่ DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Baidu, ByteDance ไปจนถึง Z.ai และรายอื่น ๆ

บริษัทสหรัฐฯ เริ่มใช้โมเดลจีนโดยตรง

แรงกดดันไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในห้องทดลองหรือแวดวงนักลงทุน บริษัทสหรัฐฯ เริ่มหันมาใช้โมเดลจีนเพราะช่องว่างด้านประสิทธิภาพแคบลง ขณะที่ค่าใช้งานยังถูกกว่าคู่แข่งอเมริกันอย่างมีนัยสำคัญ

พาร์ตเนอร์รายหนึ่งของบริษัทเงินร่วมลงทุน Andreessen Horowitz ประเมินว่า สตาร์ตอัปสหรัฐฯ ราว 80% ใช้โมเดลพื้นฐานจากจีนเพื่อพัฒนาโมเดลหรือผลิตภัณฑ์ต่อยอดสำหรับธุรกิจของตน แม้ตัวเลขนี้เป็นเพียงการประเมินจากบุคคลหนึ่ง ไม่ใช่สถิติสำมะโนทั้งอุตสาหกรรม แต่ก็ชี้ให้เห็นแรงจูงใจด้านต้นทุนได้ชัดเจน

แม้แต่บริษัทขนาดใหญ่อย่าง Airbnb ก็ใช้ Qwen ของ Alibaba กับแชตบอตบริการลูกค้า เนื่องจากต้นทุนต่ำและความสามารถใกล้เคียงโมเดลชั้นนำจากสหรัฐฯ ขณะเดียวกัน ข้อมูลจาก OpenRouter ระบุว่าสัดส่วนโทเคนที่บริษัทสหรัฐฯ ใช้กับโมเดลจีนสูงกว่า 30% ในทุกสัปดาห์นับตั้งแต่วันที่ 8 กุมภาพันธ์ 2026 และเคยเพิ่มขึ้นถึง 46%

อย่างไรก็ตาม การใช้งานในองค์กรขนาดใหญ่ยังไม่ได้เปลี่ยนขั้วทั้งหมด รายงานของ Menlo Ventures ระบุว่าสัดส่วนการใช้งานโมเดลแบบเปิดในภาคองค์กรสหรัฐฯ ลดลงจาก 19% เหลือ 11% ในปี 2025 ส่วนหนึ่งมาจากการที่ Llama ชะลอการพัฒนา ขณะที่โมเดลจีนมีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว

ตัวเลขที่ควรจับตา

ข้อควรระวังเรื่องคำว่า “ถูกกว่า”

การเล่าเรื่องว่าโมเดลจีนมีประสิทธิภาพเหนือกว่าในทุกด้านอาจทำให้เข้าใจคลาดเคลื่อน การประเมินของ CAISI ภายใต้สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติสหรัฐฯ หรือ NIST ในเดือนกันยายน 2025 พบว่าโมเดลสหรัฐฯ ที่ดีที่สุดยังทำผลงานเหนือกว่า DeepSeek V3.1 ในการทดสอบส่วนใหญ่ และโมเดล DeepSeek อาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าเมื่อใช้งานให้ได้ระดับประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน โดยโมเดลอ้างอิงจากสหรัฐฯ มีต้นทุนเฉลี่ยต่ำกว่าราว 35% ในการทำงานที่ระดับใกล้เคียงกันทั้ง 13 เกณฑ์ที่ทดสอบ

สถาบัน Stanford HAI ก็เตือนว่าการวัดการใช้งานจริงในขั้นปลายเป็นเรื่องยาก จึงไม่ควรสรุปจากยอดดาวน์โหลดเพียงอย่างเดียวว่าฝ่ายใดมีผู้ใช้งานเชิงธุรกิจมากกว่าโดยสมบูรณ์

OpenAI และวอชิงตันต้องตอบคำถามเดียวกัน

แรงกดดันจากคลื่นโมเดลแบบเปิดของจีนทำให้ OpenAI เปิดตัวโมเดลแบบเปิดเป็นครั้งแรกในรอบ 6 ปี การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนว่ากลยุทธ์โมเดลปิดเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ หากนักพัฒนาทั่วโลกสามารถดาวน์โหลด ปรับแต่ง และติดตั้งโมเดลที่มีความสามารถ “ดีพอ” ได้ในต้นทุนต่ำ

ภายในรัฐบาลของประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ก็เกิดความเห็นต่างอย่างชัดเจน รัฐมนตรีคลัง Scott Bessent และผู้อำนวยการสำนักงานนโยบายวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งทำเนียบขาว Michael Kratsios เสนอแนวทางรับมือ AI จีนที่ไม่ตรงกัน และยังไม่มีฉันทามติอย่างเป็นทางการ

บางส่วนของรัฐบาลผลักดันแนวคิดจำกัดหรือห้ามโมเดลแบบเปิดจากจีน ขณะที่รายงานของ Axios ระบุว่าอาจมีการห้ามโมเดลจีนที่ล้ำหน้าที่สุด ซึ่งจะช่วยตอกย้ำอำนาจตลาดของ OpenAI และ Anthropic อย่างไรก็ดี แหล่งข่าวที่คุ้นเคยกับการหารือภายในระบุว่า ในขณะนั้นยังไม่มีข้อเสนอห้ามแบบครอบคลุมที่ถูกนำมาพิจารณาอย่างจริงจัง

ในเดือนมิถุนายน 2026 กระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ใช้มาตรการควบคุมการส่งออกสั่งให้ Anthropic ระงับการเข้าถึงโมเดลระดับแนวหน้ารุ่นใหม่ Fable 5 และ Mythos 5 เพียงไม่กี่วันหลังเปิดตัว โดยกำหนดให้ต้องมีใบอนุญาตส่งออก

Big Tech เองก็ไม่ต้องการการควบคุมแบบกว้างเกินไป

เมื่อวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 NVIDIA, Microsoft, Meta, Palantir และบริษัทอื่นมากกว่า 20 แห่งออกจดหมายร่วมเรียกร้องให้ผู้กำหนดนโยบายหลีกเลี่ยง “ข้อจำกัดที่เร่งรีบเกินไป” ต่อโมเดล AI แบบเปิดน้ำหนัก โดยเตือนว่ามาตรการดังกล่าวอาจ “บั่นทอนการแข่งขันหรือผลักดันนวัตกรรมไปต่างประเทศ” และอาจยิ่งทำให้ผู้ใช้หันไปพึ่งระบบจีนมากขึ้น

จุดยืนนี้สะท้อนความย้อนแย้งของอุตสาหกรรม บริษัทสหรัฐฯ ต้องการสกัดความเสี่ยงจากเทคโนโลยีจีน แต่ก็ไม่ต้องการให้กฎที่เข้มงวดกับโมเดลแบบเปิดทำลายความสามารถในการแข่งขันของตนเอง หรือทำให้บริษัทขนาดเล็กเข้าถึงเครื่องมือสำคัญได้ยากขึ้น

ปักกิ่งก็เริ่มคิดเรื่องการจำกัดการเข้าถึง

จีนเองกำลังพิจารณามาตรการควบคุมเช่นกัน Reuters รายงานในเดือนกรกฎาคม 2026 ว่าหน่วยงานจีนหารือกับ Alibaba, ByteDance และ Z.ai เกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการจำกัดการเข้าถึงโมเดล AI ขั้นสูงที่สุดของจีนจากต่างประเทศ รวมถึงโมเดลที่ยังไม่เปิดตัว

หากเกิดขึ้นจริง จะเป็นภาพสะท้อนของแนวโน้มเดียวกันทั้งสองฝั่ง: สหรัฐฯ และจีนต่างมองว่า AI ระดับแนวหน้าเป็นสินทรัพย์สำคัญด้านความมั่นคงและเศรษฐกิจ จึงเริ่มพิจารณาว่าควรเปิดให้โลกเข้าถึงได้มากเพียงใด

ข้อกล่าวหาเรื่องทรัพย์สินทางปัญญาและความปลอดภัย

เจ้าหน้าที่สหรัฐฯ และบุคคลบางส่วนใน Silicon Valley กล่าวหาว่าโมเดลจีนถูก “กลั่น” หรือ distill จากโมเดลอเมริกัน ซึ่งในบริบทนี้หมายถึงการถ่ายทอดความสามารถจากโมเดลต้นทางจนถูกมองว่าเป็นการขโมยเทคโนโลยี

เมื่อวันที่ 22 กรกฎาคม 2026 Kratsios กล่าวหาว่ารัฐบาลมีข้อมูลว่า Moonshot AI ใช้การกลั่นความรู้จาก Fable ของ Anthropic เพื่อพัฒนา K3 และเรียกการกระทำดังกล่าวว่าเป็นการ “ขโมยเทคโนโลยีสหรัฐฯ ที่เป็นกรรมสิทธิ์” เจ้าหน้าที่สหรัฐฯ ยังกล่าวหาว่าบริษัท AI จีนฝ่าฝืนมาตรการควบคุมการส่งออก ข้อกล่าวหาเหล่านี้เป็นประเด็นทางการเมืองและกฎหมายที่ยังคงมีการโต้แย้ง ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ได้รับการยุติแล้ว

ความตึงเครียดยังเสี่ยงทำให้การพูดคุยด้านความปลอดภัย AI ระหว่างสหรัฐฯ กับจีน ซึ่งเปราะบางอยู่แล้วสะดุดลง โดยเฉพาะเมื่อโมเดลแบบเปิดน้ำหนักสามารถถูกดาวน์โหลดและนำไปใช้งานต่อได้ยากกว่าที่จะกำหนดมาตรการป้องกันจากส่วนกลาง

มาตรการควบคุมชิปอาจย้อนกลับมาสร้างแรงจูงใจ

มาตรการควบคุมการส่งออกชิปขั้นสูงของสหรัฐฯ ที่เข้มงวดขึ้นในเดือนตุลาคม 2025 จำกัดการเข้าถึงทรัพยากรประมวลผลของจีน แต่ในอีกด้านหนึ่งก็ผลักดันให้ห้องทดลองจีนเร่งพัฒนาเทคนิคที่ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จนสามารถสร้างผลลัพธ์ระดับแนวหน้าด้วย GPU ที่น้อยกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า

นักวิเคราะห์จาก Brookings ระบุว่ามาตรการดังกล่าวยังไม่ได้ทำลายโครงสร้างแรงจูงใจที่ผลักดันให้จีนเร่งเพิ่มขีดความสามารถด้าน AI และอาจยิ่งเสริมการพึ่งพาทรัพยากรภายในประเทศ

รายงานของคณะกรรมาธิการทบทวนเศรษฐกิจและความมั่นคงสหรัฐฯ–จีน หรือ USCC อธิบายปรากฏการณ์นี้ผ่านแนวคิด “วงจรสองลูป” (Two Loops)

• ลูปดิจิทัล: การเข้าถึงชิปและกำลังประมวลผลสำหรับฝึกโมเดล
• ลูปกายภาพ: การนำโมเดลไปใช้ในอุตสาหกรรม หุ่นยนต์ และการผลิต ซึ่งสร้างข้อมูลใหม่กลับมาใช้ปรับปรุงโมเดล

มาตรการของสหรัฐฯ มุ่งโจมตีลูปดิจิทัลเป็นหลัก แต่ไม่สามารถจัดการลูปกายภาพได้ดีนัก เพราะโมเดลแบบเปิดทำให้การนำ AI ไปใช้งานในภาคการผลิตและระบบหุ่นยนต์ของจีนเกิดขึ้นในวงกว้าง ข้อมูลจากการใช้งานเหล่านั้นจึงช่วยป้อนกลับเข้าสู่การพัฒนาโมเดลรุ่นถัดไป

บทสรุป: สงคราม AI กำลังเปลี่ยนจาก “ใครมีโมเดลดีที่สุด” เป็น “ใครสร้างระบบนิเวศได้กว้างกว่า”

โมเดลแบบเปิดจากจีนไม่ได้หมายความว่าโมเดลสหรัฐฯ ถูกแซงหน้าในทุกเกณฑ์ แต่ได้ทำลายสมมติฐานสำคัญของอุตสาหกรรม นั่นคือ AI ระดับแนวหน้าต้องสร้างด้วยเงินทุนมหาศาลและเก็บเป็นเทคโนโลยีปิดเท่านั้น

การเปิดน้ำหนักในต้นทุนต่ำทำให้ผู้พัฒนาทั่วโลกสามารถดาวน์โหลด ปรับแต่ง และนำโมเดลไปใช้ในบริบทของตนเองได้ง่ายขึ้น จีนจึงมีโอกาสสร้างฐานผู้ใช้ ข้อมูล และการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง ขณะที่บริษัทสหรัฐฯ ต้องเลือกระหว่างการปกป้องเทคโนโลยีด้วยข้อจำกัด กับการเปิดกว้างเพื่อรักษาอิทธิพลและความสามารถในการแข่งขัน

ไม่ว่าสุดท้ายสหรัฐฯ จะจำกัดโมเดลจีน ปักกิ่งจะควบคุมการเข้าถึงจากต่างประเทศ หรือทั้งสองฝ่ายเดินไปในทิศทางเดียวกัน ผลลัพธ์จะมีผลต่อโครงสร้าง AI โลก ตั้งแต่ต้นทุนซอฟต์แวร์และนวัตกรรม ไปจนถึงความมั่นคง การกำกับดูแล และอนาคตของระบบนิเวศเทคโนโลยีระหว่างประเทศ