คำตอบเผยแพร่แล้ว11 แหล่งที่มา
AI จีนกำลังเปลี่ยนจาก “ฝึกโมเดล” สู่ “ใช้งานจริง” แต่ตัวเลขยังต้องอ่านอย่างระมัดระวัง
รายงาน CCID ระบุว่า ข้อมูลการประมวลผลคำตอบของ AI ในจีนมีปริมาณมากกว่าข้อมูลฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก ภายในเดือนมิถุนายน 2026 มีการเรียกใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 175 ล้านล้านครั้ง ขณะที่การใช้งานในภาคอุตสาหกรรมก็ขยายตัว ตัวเลขจาก CAICT ที่ประเมินการใช้โทเคนไว้ราว 500 ล้านล้านต่อวันใช้คำเรียกต่างกัน จึงยังนำมาเทียบหรือตั...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- รายงาน CCID ระบุว่า ข้อมูลการประมวลผลคำตอบของ AI ในจีนมีปริมาณมากกว่าข้อมูลฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก
- ภายในเดือนมิถุนายน 2026 มีการเรียกใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 175 ล้านล้านครั้ง ขณะที่การใช้งานในภาคอุตสาหกรรมก็ขยายตัว
- ตัวเลขจาก CAICT ที่ประเมินการใช้โทเคนไว้ราว 500 ล้านล้านต่อวันใช้คำเรียกต่างกัน จึงยังนำมาเทียบหรือตัดสินว่าขัดแย้งกันไม่ได้
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does CCID’s October 31, 2026 report on ten trends in new-domain, new-quality innovation—reported by CCTV News on November 1 and carried. Article summary: CCID’s report presents China’s first reported crossover of AI inference data above training data as a sign that AI is moving from laboratory model development into large-scale industrial use.[6] The practical implication. Topic tags: general, general web, education, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, char
รายงานจากสถาบันวิจัย CCID ซึ่งเป็นสถาบันวิจัยในสังกัดกระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศของจีน ระบุว่า ปริมาณข้อมูลที่เกี่ยวกับการประมวลผลเพื่อสร้างคำตอบจาก AI หรือ inference แซงหน้าข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก สะท้อนภาพการเปลี่ยนจากการพัฒนาโมเดลในห้องทดลองไปสู่การนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์และภาคอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม รายงานที่เผยแพร่ต่อสาธารณะยังไม่ได้อธิบายวิธีวัดตัวเลขที่ใช้เปรียบเทียบทั้งสองด้านอย่างชัดเจน1
ตัวเลขที่รายงานระบุ
รายงาน สิบแนวโน้มการพัฒนานวัตกรรมในสาขาใหม่และคุณภาพใหม่ เผยแพร่เมื่อวันที่ 31 ตุลาคม 2026 และมีรายงานข่าวตามมาในวันถัดไป1 ข้อมูลในรายงานระบุว่า ณ เดือนมิถุนายน 2026 การเรียกใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันสูงกว่า 175 ล้านล้านครั้ง เพิ่มขึ้นมากกว่า 1,000 เท่าเมื่อเทียบกับช่วงต้นปี 2024 ขณะเดียวกัน วงจรการปรับปรุงโมเดลชั้นนำที่เคยใช้เวลาหลายเดือนลดลงเหลือไม่กี่สัปดาห์ หรือบางครั้งเพียงไม่กี่วัน
1
รายงานอธิบายแนวโน้มนี้ว่า AI กำลังเปลี่ยนจากช่วง “ป้อนข้อมูลให้โมเดล” ในห้องทดลอง ไปสู่การ “ใช้โมเดล” ในงานจริง แต่นี่คือการตีความแนวโน้มของรายงาน ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าการประมวลผลคำตอบใช้กำลังคำนวณ พลังงาน หรืองบประมาณมากกว่าการฝึกโมเดลแล้ว1
การใช้งานขยายไปถึงโรงงานและผู้บริโภค
ตัวเลขด้านการผลิตชี้ให้เห็นการนำ AI ไปใช้ในวงกว้างขึ้น รายงานระบุว่าจีนมีโรงงานอัจฉริยะระดับยอดเยี่ยมมากกว่า 500 แห่ง ครอบคลุม 31 เขตระดับมณฑล และครอบคลุมหมวดอุตสาหกรรมการผลิตหลักมากกว่า 80% นอกจากนี้ ยังมีการใช้งานเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และโมเดลขนาดใหญ่ที่พัฒนาในประเทศมากกว่า 1,000 กรณีใน 20 อุตสาหกรรม รวมถึงเหล็กและยานยนต์ เพื่อสนับสนุนการผลิตตามความต้องการเฉพาะบุคคลและบริการตลอดวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์1
จำนวนผู้ใช้เป็นอีกตัวชี้วัดหนึ่งของการเข้าถึง แต่เป็นคนละเรื่องกับปริมาณงานประมวลผล ศูนย์ข้อมูลเครือข่ายอินเทอร์เน็ตจีน (CNNIC) ระบุว่า ในครึ่งแรกของปี 2026 ผู้ใช้ AI สร้างสรรค์ในจีนมีมากกว่า 700 ล้านคน และมีอัตราการเข้าถึงเกิน 50% ตัวเลขนี้บอกจำนวนผู้ใช้ ไม่ได้บอกปริมาณงาน inference หรือสัดส่วนระหว่าง inference กับการฝึกโมเดล
เหตุใดตัวเลข “แซงหน้า” จึงยังต้องมีข้อควรระวัง
ข้อมูลข่าวที่มีอยู่ไม่ได้ระบุว่า CCID นิยามและนับ “ข้อมูล inference” กับ “ข้อมูลฝึกโมเดล” อย่างไร หรือใช้วิธีใดในการเปรียบเทียบ หากไม่มีรายละเอียดเหล่านี้ ก็ยังตรวจสอบข้อสรุปเรื่องการแซงหน้าอย่างอิสระจากตัวเลขที่เผยแพร่ไม่ได้ และไม่ควรตีความว่าเป็นมาตรวัดความต้องการกำลังคำนวณโดยตรง1
ยังมีตัวเลขโทเคนอีกชุดที่ควรแยกพิจารณา รายงานของสถาบันวิจัยเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารแห่งประเทศจีน (CAICT) ซึ่งมีการอ้างถึงในข่าว ประเมินว่าการใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันในจีนอยู่ที่ราว 500 ล้านล้านในเดือนมิถุนายน 2026 ขณะที่ CCID ระบุการเรียกใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 175 ล้านล้านครั้ง1 จากข้อมูลที่เผยแพร่ ตัวเลขทั้งสองยังนำมาเทียบกันตรง ๆ ไม่ได้ เพราะใช้คำอธิบายคนละแบบ และไม่ได้ยืนยันว่ามีนิยามหรือวิธีคำนวณเดียวกัน ความต่างนี้จึงยังไม่ใช่หลักฐานว่าตัวเลขขัดแย้งกัน หรือสามารถอธิบายให้สอดคล้องกันได้
สิ่งที่องค์กรควรจับตา
เมื่อ AI ถูกนำไปใช้อย่างต่อเนื่อง องค์กรอาจต้องให้ความสำคัญกับต้นทุนต่อหนึ่งงาน เวลาตอบสนอง ปริมาณงานที่รองรับได้ และความน่าเชื่อถือ ควบคู่ไปกับการพิจารณากำลังประมวลผลสำหรับฝึกโมเดล สิ่งเหล่านี้เป็นประเด็นที่ควรติดตามในการนำระบบไปใช้งานจริง ไม่ใช่หลักฐานว่า inference ใช้กำลังคำนวณ พลังงาน หรือค่าใช้จ่ายแซงหน้าการฝึกโมเดลแล้ว
ภาพรวมจากตัวเลขและตัวอย่างในรายงานชี้ไปที่การใช้งาน AI ที่กว้างขวางขึ้น แต่ข้อสรุปว่า inference แซงการฝึกโมเดลยังเป็นคำกล่าวของรายงาน ซึ่งข้อมูลที่เผยแพร่ในขณะนี้ยังไม่เพียงพอให้ตรวจสอบวิธีเปรียบเทียบได้ครบถ้วน
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "AI จีนกำลังเปลี่ยนจาก “ฝึกโมเดล” สู่ “ใช้งานจริง” แต่ตัวเลขยังต้องอ่านอย่างระมัดระวัง" คืออะไร
รายงาน CCID ระบุว่า ข้อมูลการประมวลผลคำตอบของ AI ในจีนมีปริมาณมากกว่าข้อมูลฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
รายงาน CCID ระบุว่า ข้อมูลการประมวลผลคำตอบของ AI ในจีนมีปริมาณมากกว่าข้อมูลฝึกโมเดลเป็นครั้งแรก ภายในเดือนมิถุนายน 2026 มีการเรียกใช้โทเคนเฉลี่ยต่อวันมากกว่า 175 ล้านล้านครั้ง ขณะที่การใช้งานในภาคอุตสาหกรรมก็ขยายตัว
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
ตัวเลขจาก CAICT ที่ประเมินการใช้โทเคนไว้ราว 500 ล้านล้านต่อวันใช้คำเรียกต่างกัน จึงยังนำมาเทียบหรือตัดสินว่าขัดแย้งกันไม่ได้