ราคาโทเคน AI ต่ำกว่า 1 ดอลลาร์ แต่การใช้จ่ายด้าน AI กลับเพิ่มขึ้น

ดัชนี LLM Token Expenditure Index ของ Silicon Data ลดลงต่ำกว่า 1 ดอลลาร์ต่อโทเคน 1 ล้านหน่วย หลังตลาดหันไปใช้โมเดลราคาถูกมากขึ้น ขณะที่ผู้ให้บริการหลายรายทยอยลดค่าบริการ API อย่างต่อเนื่อง โดยค่าดัชนีตลาดรวมอยู่ที่ 97 เซนต์เมื่อวันที่ 31 สิงหาคม 2026 ซึ่งเป็นระดับต่ำสุดนับตั้งแต่เริ่มจัดทำดัชนี และต่ำกว่าจุดสูงสุดในช่วงต้นฤดูร้อนมากกว่าครึ่งหนึ่ง 4

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้ต้องอ่านให้ถูกบริบท ดัชนีดังกล่าวเป็นตัววัดราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามการใช้งานที่ตลาดจ่ายสำหรับการประมวลผลโทเคน 1 ล้านหน่วย ไม่ใช่ตัวเลขการใช้จ่ายด้าน AI ทั้งหมดหรือปริมาณโทเคนที่ถูกใช้จริง ดังนั้น ดัชนีที่ลดลงจึงบอกว่า “ความฉลาดของ AI มีต้นทุนต่อหน่วยถูกลง” แต่ไม่ได้พิสูจน์ด้วยตัวเองว่าความต้องการกำลังลดลง 278

อะไรผลักราคาโทเคนลงสู่จุดต่ำสุดเป็นประวัติการณ์

แรงกดดันด้านราคาหลายด้านเกิดขึ้นพร้อมกัน

• โมเดลจีนราคาถูกมีสัดส่วนการใช้งานเพิ่มขึ้น โมเดลแบบเปิดและโมเดลต้นทุนต่ำทำให้นักพัฒนามีทางเลือกนอกเหนือจากระบบเชิงพาณิชย์ระดับพรีเมียม ส่งผลให้ราคาเฉลี่ยของตลาดลดลง 3839
• ผู้ให้บริการใช้ราคาเป็นอาวุธแข่งขัน การลดค่าบริการ API ช่วยดึงดูดลูกค้า เพิ่มการนำโมเดลไปใช้งาน และรักษาส่วนแบ่งตลาด ในช่วงที่ความแตกต่างด้านความสามารถระหว่างโมเดลเริ่มแคบลง 39
• เศรษฐศาสตร์ของการประมวลผลดีขึ้น ต้นทุนการผลิตและการให้บริการที่ลดลงเปิดทางให้ผู้ให้บริการส่งมอบผลลัพธ์ได้มากขึ้นในราคาที่ต่ำลง แม้หลักฐานที่มีจะไม่ได้ยืนยันว่าผู้ให้บริการทุกรายมีโครงสร้างต้นทุนเหมือนกัน
• คู่แข่งทั่วโลกตอบโต้ด้วยการลดราคา แรงกดดันไม่ได้จำกัดอยู่ในจีน แต่ผู้ให้บริการโมเดลชั้นนำรายอื่นก็ลดราคาสำหรับแพ็กเกจต้นทุนต่ำ ทำให้การแข่งขันขยายตัวไปทั่วตลาด 3637

เส้นทางราคาโดยรวมเป็นขาลงอย่างชัดเจน จากระดับสูงกว่า 2 ดอลลาร์ต่อโทเคน 1 ล้านหน่วยในช่วงต้นเดือนมิถุนายน ลดมาอยู่ราว 1.16–1.18 ดอลลาร์ในช่วงต้นเดือนสิงหาคม ก่อนลดต่ำกว่า 1 ดอลลาร์ในเวลาต่อมา 1384 แต่ตัวเลขระหว่างทางยังมีความคลาดเคลื่อนอยู่บ้าง โดยมีรายงานค่าดัชนีวันที่ 27 กรกฎาคมที่ 1.43 ดอลลาร์ 12

DeepSeek และบริษัทจีนเปลี่ยนส่วนลดให้กลายเป็นสงครามราคา

จุดเปลี่ยนที่เห็นได้ชัดคือการตัดสินใจของ DeepSeek ในเดือนพฤษภาคมที่จะทำให้การลดราคา API ของโมเดลเรือธง V4-Pro ลง 75% กลายเป็นราคาถาวร บริษัทระบุว่าอัตราใหม่จะอยู่ที่หนึ่งในสี่ของราคาเดิม โดยราคาจะแตกต่างกันตามประเภทการใช้งาน 33

ผู้ให้บริการจีนรายอื่นเดินตามทันที Xiaomi ประกาศลดราคา API สำหรับโมเดล MiMo-V2.5 สูงสุด 99% ขณะที่มีรายงานการปรับลดราคาพร้อมกันจากห้องปฏิบัติการ AI รายใหญ่หลายแห่ง เช่น ByteDance, Tencent, MiniMax และ Alibaba 3946

กลยุทธ์นี้ทำให้คำถามสำคัญในการเลือกโมเดลเปลี่ยนไป จากเดิมที่ถามว่า “โมเดลไหนเก่งที่สุด” ผู้ซื้อเริ่มเปรียบเทียบ ความสามารถต่อดอลลาร์ ความหน่วง ความสามารถในการจัดการบริบท ความเสถียร และความยืดหยุ่นในการนำไปใช้งาน มากขึ้น เมื่อโมเดลต่าง ๆ ทำงานทั่วไปได้ใกล้เคียงกัน ความแตกต่างด้านราคาจึงสามารถทำให้ปริมาณการใช้งานย้ายจากผู้ให้บริการรายหนึ่งไปยังอีกรายได้อย่างรวดเร็ว

แต่สงครามราคาก็เริ่มมีสัญญาณเข้าสู่จุดเปลี่ยน ในเดือนสิงหาคม DeepSeek ปรับขึ้นราคาสำหรับโมเดลเรือธงรุ่นใหม่ และนำระบบราคาในช่วงพีกกับนอกช่วงพีกมาใช้ โดยราคานอกช่วงพีกอยู่ที่ครึ่งหนึ่งของราคาช่วงพีก การเปลี่ยนแปลงนี้บ่งชี้ว่า ผู้ให้บริการไม่สามารถรักษาราคาให้ต่ำที่สุดพร้อมรองรับความต้องการแบบไม่จำกัดได้ตลอดไป แต่ต้องบริหารการใช้ GPU และหาทางชดเชยต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานด้วย 35

ทำไมราคาโทเคนลดลง แต่การใช้จ่ายด้าน AI ยังเพิ่มขึ้น

ความขัดแย้งที่ดูเหมือนเกิดขึ้นพร้อมกันนี้อธิบายได้ด้วยสมการง่าย ๆ:

การใช้จ่ายทั้งหมด = ราคาต่อโทเคน × จำนวนโทเคนที่ใช้งาน

หากราคาลดลง 90% แต่ปริมาณการใช้งานเพิ่มขึ้นมากกว่า 90% การใช้จ่ายรวมก็ยังสามารถเพิ่มขึ้นได้ ราคาที่ถูกลงทำให้งานซึ่งเคยมีต้นทุนสูงเกินไปเริ่มคุ้มค่า เช่น ระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติ การเขียนโค้ด การประมวลผลเอกสาร งานที่ต้องใช้บริบทยาว และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ที่ให้ AI ดำเนินงานหลายขั้นตอนแทนมนุษย์

มีการวิเคราะห์บางส่วนระบุว่า ราคาโทเคนลดลงมากกว่า 90% นับตั้งแต่ปี 2023 ขณะที่การใช้จ่ายด้าน AI โดยรวมเพิ่มขึ้นประมาณเท่าตัว ภาพนี้สอดคล้องกับตลาดที่การประมวลผลราคาถูกลงจนทำให้แอปพลิเคชันใหม่ ๆ เกิดขึ้นจำนวนมาก มากกว่าจะเป็นตลาดที่ความต้องการกำลังหายไป 1922

ข้อมูลจากเศรษฐกิจโทเคนของจีนก็สะท้อนการขยายตัวของอุปสงค์เช่นกัน สำนักงานบริหารข้อมูลแห่งชาติของจีนรายงานว่า การใช้โทเคนรายวันทะลุ 140 ล้านล้านหน่วยในเดือนมีนาคม เพิ่มขึ้นมากกว่า 40% จากระดับ 100 ล้านล้านหน่วยเมื่อสิ้นปีก่อน 2632

ผู้ให้บริการโทรคมนาคมรายใหญ่ของจีนยังเดินหน้าลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวติ้งสำหรับ AI โดย China Telecom รายงานว่ารายได้จากคอมพิวติ้งอัจฉริยะในช่วงครึ่งปีแรกเพิ่มขึ้น 95% ขณะที่รายจ่ายลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวติ้งของ China Unicom เพิ่มขึ้นมากกว่า 80% เมื่อเทียบกับปีก่อน 1718

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้พิสูจน์ว่าผู้ให้บริการโมเดลทุกรายทำกำไร แต่แสดงให้เห็นว่า ราคาต่อหน่วยที่ลดลงสามารถสนับสนุนปริมาณการใช้งานและการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่ใหญ่ขึ้นอย่างมาก

ช่องว่างระหว่างการลงทุนกับยอดขายบอกอะไรเกี่ยวกับธุรกิจ AI

มุมมองเชิงบวกคือ ราคาการประมวลผลที่ลดลงอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการนำ AI ไปใช้ในวงกว้าง เมื่อระบบอัจฉริยะมีราคาจับต้องได้มากขึ้น ปริมาณโทเคนที่เพิ่มขึ้นอาจเพียงพอที่จะรองรับการลงทุนต่อเนื่องในคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล ชิป ระบบเครือข่าย และไฟฟ้า

ส่วนมุมมองระมัดระวังให้ความสำคัญกับระยะเวลาที่การลงทุนจะคืนทุน รายงานที่อ้างข้อมูลจาก Allianz Research ประเมินว่า ช่องว่างระหว่างการลงทุนด้าน AI กับการเติบโตของยอดขายอยู่ที่ประมาณ 46% เทียบกับราว 32% ในช่วงภาวะลงทุนเกินตัวด้านโทรคมนาคมเมื่อปี 2001 202223

การเปรียบเทียบนี้เป็นสัญญาณเตือน ไม่ใช่หลักฐานว่า AI กำลังเดินซ้ำรอยฟองสบู่โทรคมนาคมโดยตรง โครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นในวันนี้อาจรองรับงานที่มีขนาดใหญ่กว่ามากในอนาคต แต่ผู้ให้บริการและผู้ซื้อโครงสร้างพื้นฐานยังต้องรับมือกับความเสี่ยงสำคัญ 3 ประการ:

1. ภาวะราคาลดลงต่อเนื่อง: โมเดลที่มีความสามารถสูงขึ้นอาจถูกขายในราคาที่ต่ำลงเรื่อย ๆ
2. ความเสี่ยงด้านอัตราการใช้งาน: โครงสร้างพื้นฐานที่มีต้นทุนคงที่สูงต้องพึ่งพาความต้องการที่ต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงการใช้งานพุ่งขึ้นชั่วคราว
3. ความเสี่ยงด้านการสร้างรายได้: ปริมาณโทเคนต้องเติบโตเร็วพอที่จะชดเชยราคาที่ได้รับจริงต่อหน่วยซึ่งลดลง และสร้างผลตอบแทนจากเงินลงทุนจำนวนมหาศาลได้

ควรอ่านดัชนีนี้อย่างไร

จุดต่ำสุดครั้งใหม่ของ Silicon Data ควรถูกมองว่าเป็นสัญญาณเกี่ยวกับ อำนาจในการตั้งราคาและระดับราคาที่ตลาดยอมจ่าย มากกว่าจะเป็นเครื่องวัดความต้องการ AI เพียงตัวเดียว ดัชนีบอกว่าตลาดกำลังจ่ายน้อยลงต่อการประมวลผลหนึ่งหน่วย ส่วนหนึ่งเพราะการใช้งานไหลไปยังโมเดลที่ถูกกว่า และผู้ให้บริการกำลังแข่งขันกันอย่างหนักด้วยราคา 7814

คำถามสำคัญหลังจากนี้คือ ราคาที่ลดลงจะปลดล็อกงานใหม่ได้มากพอให้รายได้รวมขยายตัวหรือไม่ หรือสงครามราคาจะเดินเร็วกว่าการเพิ่มขึ้นของปริมาณการใช้งาน จนทำให้อุตสาหกรรมต้องแบกรับโครงสร้างพื้นฐานราคาแพงแต่ได้ผลตอบแทนต่ำ

หลักฐานที่มีสนับสนุนได้ทั้งสองด้าน ด้านหนึ่ง ราคาที่ถูกลงชี้ไปที่การขยายตัวของอุปสงค์ อีกด้านหนึ่ง ช่องว่างระหว่างการลงทุนกับรายได้ยังเป็นความเสี่ยงทางการเงินที่มีนัยสำคัญ และยังไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะตัดสินว่าผลลัพธ์สุดท้ายจะเป็นแบบใด