ผลคือโครงสร้างพื้นฐานชุดเดิมสามารถให้พลังประมวลผล AI ได้มากกว่าตอนที่สร้างครั้งแรกหลายเท่า
Google ยังใช้ข้อมูลการใช้งานจริงมาอธิบายว่าทำไมต้องลงทุนขนาดนี้
ตามข้อมูลที่เปิดเผยในงาน I/O ปริมาณโทเค็น AI ที่ระบบของ Google ประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล จาก 9.7 ล้านล้านโทเค็นต่อเดือนเมื่อสองปีก่อน เป็น มากกว่า 3.2 ควอดริลเลียนโทเค็นต่อเดือนในปัจจุบัน
การเติบโตนี้มาจากหลายบริการ เช่น
พูดอีกแบบคือ การลงทุนเพิ่มขึ้น เพราะ ความต้องการใช้ AI เพิ่มเร็วกว่าโครงสร้างพื้นฐานเดิม
หนึ่งในตัวอย่างที่ Pichai และทีม Googleยกขึ้นมาคือ Gemini 3.5 Flash โมเดล AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบให้เร็วขึ้นและมีต้นทุนต่ำลง
โมเดลประเภทนี้ช่วยให้
Googleมองว่าความก้าวหน้าแบบนี้จะค่อย ๆ เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ของ AI ทำให้โครงสร้างพื้นฐานที่ลงทุนไว้สามารถรองรับแอปพลิเคชันได้มากขึ้นในต้นทุนที่ต่ำลง
แม้จะปกป้องการลงทุนขนาดใหญ่ แต่ Pichai ก็ยอมรับว่า AI มีข้อจำกัดด้านกายภาพจริง
ความท้าทายสำคัญ ได้แก่
ปัจจัยเหล่านี้กำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญของทั้งอุตสาหกรรม AI เมื่อบริษัทเทคโนโลยีแข่งขันกันสร้างกำลังประมวลผลให้เพียงพอกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น
คำพูดของ Pichai ในปี 2026 ยังสะท้อนการเปลี่ยนโทนจากปีที่ผ่านมา
ในปี 2025 เขาเคยให้สัมภาษณ์ว่าการลงทุนใน AI มี “องค์ประกอบของความไม่สมเหตุสมผล” อยู่บ้าง และเตือนว่า ไม่มีบริษัทใดจะรอดหากฟองสบู่ AI แตก
แต่ในปี 2026 เขาเน้นมุมมองที่มั่นใจมากขึ้น โดยชี้ไปที่
แม้จะไม่ได้ปฏิเสธความเสี่ยง แต่ Pichai มองว่าการลงทุนครั้งใหญ่นี้เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างแพลตฟอร์มคอมพิวติ้งยุคถัดไป
การเดิมพันของ Google ไม่ได้เกิดขึ้นเพียงบริษัทเดียว
บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ทั่วโลกกำลังทุ่มเงินมหาศาลไปกับชิป AI ดาต้าเซ็นเตอร์ และระบบคอมพิวต์ใหม่ ๆ
มุมมองของ Google คือ ช่วงเวลาของการลงทุนหนักในวันนี้คือราคาที่ต้องจ่ายเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานของยุค AI และหากประวัติศาสตร์เทคโนโลยีซ้ำรอยเดิม ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในอนาคตจะทำให้ AI ถูกลง เร็วขึ้น และแพร่หลายยิ่งกว่าเดิม
Comments
0 comments