นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าเกณฑ์ประเมิน AI ที่องค์กรสร้างขึ้นเองอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักภายในห้าปี ซึ่งยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปที่เกิดขึ้นแล้ว ไมโครซอฟท์รายงานว่าการใช้ MAI Voice 2 Flash ใน Dyn...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Microsoft CEO Satya Nadella explain about AI economics, corporate ownership of intelligence, and safety in his 20VC interview with. Article summary: Nadella’s central argument was that routine AI will increasingly be a commodity, while companies’ durable advantage will lie in the intelligence they own—not simply access to the strongest model. He also separated capabi. Topic tags: general, general web, user generated, government. 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, cha
แนวคิดของ Satya Nadella จากบทสนทนาในรายการ 20VC กับ Harry Stebbings เชื่อมโยงประเด็นสำคัญสามเรื่องเข้าด้วยกัน: งาน AI ทั่วไปอาจมีต้นทุนลดลงและเลือกใช้โมเดลทดแทนกันได้มากขึ้น บริษัทควรรักษาความรู้ทางธุรกิจที่ทำให้ระบบของตนมีคุณค่า และความปลอดภัยของ AI ต้องอาศัยการออกแบบอย่างจริงจัง มุมมองเหล่านี้เป็นการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่ข้อรับประกันว่าตลาด AI จะพัฒนาไปในทิศทางนั้นแน่นอน 1
2
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ส่วนใหญ่จะรองรับด้วยโมเดลราคาถูกลง ขณะที่ยังมีตลาดสำหรับโมเดลแนวหน้าที่ใช้กับความสามารถล้ำสมัย ในภาพนี้ โมเดลแบบเปิดน้ำหนักและโมเดลปิดที่ราคาย่อมเยาจะแข่งขันกันด้านราคา ส่วนธุรกิจสามารถเลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน แทนที่จะใช้ตัวเลือกที่แพงที่สุดกับทุกกรณี 1
2
19
เขากล่าวว่า Copilot ใช้โมเดลราคาถูกหลายแบบอยู่แล้ว ซึ่งสะท้อนแนวทางเลือกโมเดลตามลักษณะงาน แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกงานจะใช้โมเดลเดียวกันได้ หรือโมเดลแนวหน้าจะหมดความสำคัญไป 10
19
ข้อมูลอีกส่วนจากการประชุมแถลงผลประกอบการของไมโครซอฟท์ระบุตัวอย่างด้านประสิทธิภาพว่า บริษัทลดต้นทุน GPU ได้ 89% ใน Dynamics 365 โดยใช้ MAI-Voice-2-Flash ตัวเลขนี้เป็นของการใช้งานดังกล่าวโดยเฉพาะ ไม่ควรตีความว่า Copilot หรือผลิตภัณฑ์ AI โดยรวมลดต้นทุนได้ในอัตราเดียวกัน 23
คำว่า “ปฏิทรรศน์ข้อมูลย้อนกลับ” (reverse information paradox) ที่นัดเดลลากล่าวถึง หมายถึงความเสี่ยงที่ความรู้มีค่าของธุรกิจอาจไหลไปถึงผู้ให้บริการโมเดลผ่านการใช้งาน AI ไม่ใช่เฉพาะข้อมูลที่บริษัทตั้งใจส่งให้ แต่รวมถึงปฏิสัมพันธ์และร่องรอยการทำงานที่เกิดขึ้นด้วย คำถามเชิงกลยุทธ์จึงอยู่ที่ว่า บริษัทจะใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างไรโดยไม่สูญเสียข้อมูลเชิงลึกเฉพาะธุรกิจที่ทำให้การดำเนินงานของตนแตกต่าง 2
3
ส่วนหนึ่งของคำตอบคือการกำหนดมาตรฐานวัดความสำเร็จด้วยตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าในอีกห้าปี เกณฑ์ประเมิน AI ที่แต่ละบริษัทสร้างขึ้นเฉพาะทางอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักของธุรกิจ เกณฑ์เหล่านี้ช่วยให้องค์กรตรวจสอบได้ว่าโมเดลทำงานกับงานของตนได้ดีเพียงใด แม้จะเปลี่ยนโมเดลหรือผู้ให้บริการก็ตาม อย่างไรก็ตาม นี่ยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปเกี่ยวกับแนวปฏิบัติของบริษัทในปัจจุบัน 7
รายงานเกี่ยวกับบทสนทนายังยกงานระบบอัตโนมัติของ Unilever เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนจากโมเดลแนวหน้าไปใช้ตัวเลือกที่ราคาถูกกว่าในงานบางประเภท เช่น กระบวนการตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงรับชำระเงิน และการจัดการข้อเรียกร้องทางการค้า ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงโอกาสในการเลือกต้นทุนโมเดลให้เหมาะกับขั้นตอนการทำงาน แต่ข้อมูลที่มีไม่ได้ยืนยันรายละเอียดทางเทคนิคหรือเงื่อนไขสัญญาของการใช้งานทั้งหมด 3
7
นัดเดลลากล่าวว่าความคิดของเขาเรื่องการจัดแนว AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายและค่านิยมของมนุษย์เปลี่ยนไป ก่อนหน้านี้เขาเคยคิดว่าการจัดแนวจะเกิดขึ้นเองเมื่อขยายขนาดโมเดล แต่ปัจจุบันมองว่าเป็นปัญหาอีกด้านที่ยากและต้องลงมือแก้ไขโดยเฉพาะ 2
30
แนวทางที่เขาเสนอคือ “ความไม่ไว้วางใจที่ออกแบบไว้ในระบบ” (engineered zero trust): อย่าคิดว่าโมเดลหรือเอเจนต์ AI ที่มีความสามารถสูงจะทำตามที่คาดหวังเสมอ แต่ให้ออกแบบสภาพแวดล้อมเพื่อจำกัดผลกระทบได้หากเอเจนต์ทำงานผิดพลาด หลักคิดคือความปลอดภัยต้องเป็นส่วนหนึ่งของการนำระบบไปใช้ ไม่ใช่สิ่งที่รับประกันได้จากความสามารถที่เพิ่มขึ้นเพียงอย่างเดียว 4
15
ข้อเสนอของนัดเดลลาไม่ใช่ว่าโมเดลทุกตัวจะใช้แทนกันได้ทั้งหมด แต่เป็นไปได้ว่าธุรกิจจะแยกงานทั่วไปที่ให้ความสำคัญกับต้นทุน ออกจากงานที่จำเป็นต้องใช้ความสามารถระดับแนวหน้า ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ ความได้เปรียบของบริษัทอาจไม่ได้อยู่ที่การใช้โมเดลตัวใดตัวหนึ่ง แต่อยู่ที่การปกป้องความรู้เฉพาะขององค์กร กำหนดมาตรฐานว่างานที่ดีควรเป็นอย่างไร และนำ AI ไปใช้พร้อมมาตรการป้องกันที่เหมาะสม 1
2
7
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าเกณฑ์ประเมิน AI ที่องค์กรสร้างขึ้นเองอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักภายในห้าปี ซึ่งยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปที่เกิดขึ้นแล้ว
ไมโครซอฟท์รายงานว่าการใช้ MAI Voice 2 Flash ใน Dynamics 365 ลดต้นทุน GPU ได้ 89% ในการใช้งานเฉพาะกรณีนี้ ไม่ใช่ตัวเลขประหยัดต้นทุนทั่วไปของ Copilot หรือ AI ทุกประเภท
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าเกณฑ์ประเมิน AI ที่องค์กรสร้างขึ้นเองอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักภายในห้าปี ซึ่งยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปที่เกิดขึ้นแล้ว ไมโครซอฟท์รายงานว่าการใช้ MAI Voice 2 Flash ใน Dyn...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Microsoft CEO Satya Nadella explain about AI economics, corporate ownership of intelligence, and safety in his 20VC interview with. Article summary: Nadella’s central argument was that routine AI will increasingly be a commodity, while companies’ durable advantage will lie in the intelligence they own—not simply access to the strongest model. He also separated capabi. Topic tags: general, general web, user generated, government. 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, cha
แนวคิดของ Satya Nadella จากบทสนทนาในรายการ 20VC กับ Harry Stebbings เชื่อมโยงประเด็นสำคัญสามเรื่องเข้าด้วยกัน: งาน AI ทั่วไปอาจมีต้นทุนลดลงและเลือกใช้โมเดลทดแทนกันได้มากขึ้น บริษัทควรรักษาความรู้ทางธุรกิจที่ทำให้ระบบของตนมีคุณค่า และความปลอดภัยของ AI ต้องอาศัยการออกแบบอย่างจริงจัง มุมมองเหล่านี้เป็นการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่ข้อรับประกันว่าตลาด AI จะพัฒนาไปในทิศทางนั้นแน่นอน 1
2
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ส่วนใหญ่จะรองรับด้วยโมเดลราคาถูกลง ขณะที่ยังมีตลาดสำหรับโมเดลแนวหน้าที่ใช้กับความสามารถล้ำสมัย ในภาพนี้ โมเดลแบบเปิดน้ำหนักและโมเดลปิดที่ราคาย่อมเยาจะแข่งขันกันด้านราคา ส่วนธุรกิจสามารถเลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน แทนที่จะใช้ตัวเลือกที่แพงที่สุดกับทุกกรณี 1
2
19
เขากล่าวว่า Copilot ใช้โมเดลราคาถูกหลายแบบอยู่แล้ว ซึ่งสะท้อนแนวทางเลือกโมเดลตามลักษณะงาน แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกงานจะใช้โมเดลเดียวกันได้ หรือโมเดลแนวหน้าจะหมดความสำคัญไป 10
19
ข้อมูลอีกส่วนจากการประชุมแถลงผลประกอบการของไมโครซอฟท์ระบุตัวอย่างด้านประสิทธิภาพว่า บริษัทลดต้นทุน GPU ได้ 89% ใน Dynamics 365 โดยใช้ MAI-Voice-2-Flash ตัวเลขนี้เป็นของการใช้งานดังกล่าวโดยเฉพาะ ไม่ควรตีความว่า Copilot หรือผลิตภัณฑ์ AI โดยรวมลดต้นทุนได้ในอัตราเดียวกัน 23
คำว่า “ปฏิทรรศน์ข้อมูลย้อนกลับ” (reverse information paradox) ที่นัดเดลลากล่าวถึง หมายถึงความเสี่ยงที่ความรู้มีค่าของธุรกิจอาจไหลไปถึงผู้ให้บริการโมเดลผ่านการใช้งาน AI ไม่ใช่เฉพาะข้อมูลที่บริษัทตั้งใจส่งให้ แต่รวมถึงปฏิสัมพันธ์และร่องรอยการทำงานที่เกิดขึ้นด้วย คำถามเชิงกลยุทธ์จึงอยู่ที่ว่า บริษัทจะใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างไรโดยไม่สูญเสียข้อมูลเชิงลึกเฉพาะธุรกิจที่ทำให้การดำเนินงานของตนแตกต่าง 2
3
ส่วนหนึ่งของคำตอบคือการกำหนดมาตรฐานวัดความสำเร็จด้วยตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าในอีกห้าปี เกณฑ์ประเมิน AI ที่แต่ละบริษัทสร้างขึ้นเฉพาะทางอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักของธุรกิจ เกณฑ์เหล่านี้ช่วยให้องค์กรตรวจสอบได้ว่าโมเดลทำงานกับงานของตนได้ดีเพียงใด แม้จะเปลี่ยนโมเดลหรือผู้ให้บริการก็ตาม อย่างไรก็ตาม นี่ยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปเกี่ยวกับแนวปฏิบัติของบริษัทในปัจจุบัน 7
รายงานเกี่ยวกับบทสนทนายังยกงานระบบอัตโนมัติของ Unilever เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนจากโมเดลแนวหน้าไปใช้ตัวเลือกที่ราคาถูกกว่าในงานบางประเภท เช่น กระบวนการตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงรับชำระเงิน และการจัดการข้อเรียกร้องทางการค้า ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงโอกาสในการเลือกต้นทุนโมเดลให้เหมาะกับขั้นตอนการทำงาน แต่ข้อมูลที่มีไม่ได้ยืนยันรายละเอียดทางเทคนิคหรือเงื่อนไขสัญญาของการใช้งานทั้งหมด 3
7
นัดเดลลากล่าวว่าความคิดของเขาเรื่องการจัดแนว AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายและค่านิยมของมนุษย์เปลี่ยนไป ก่อนหน้านี้เขาเคยคิดว่าการจัดแนวจะเกิดขึ้นเองเมื่อขยายขนาดโมเดล แต่ปัจจุบันมองว่าเป็นปัญหาอีกด้านที่ยากและต้องลงมือแก้ไขโดยเฉพาะ 2
30
แนวทางที่เขาเสนอคือ “ความไม่ไว้วางใจที่ออกแบบไว้ในระบบ” (engineered zero trust): อย่าคิดว่าโมเดลหรือเอเจนต์ AI ที่มีความสามารถสูงจะทำตามที่คาดหวังเสมอ แต่ให้ออกแบบสภาพแวดล้อมเพื่อจำกัดผลกระทบได้หากเอเจนต์ทำงานผิดพลาด หลักคิดคือความปลอดภัยต้องเป็นส่วนหนึ่งของการนำระบบไปใช้ ไม่ใช่สิ่งที่รับประกันได้จากความสามารถที่เพิ่มขึ้นเพียงอย่างเดียว 4
15
ข้อเสนอของนัดเดลลาไม่ใช่ว่าโมเดลทุกตัวจะใช้แทนกันได้ทั้งหมด แต่เป็นไปได้ว่าธุรกิจจะแยกงานทั่วไปที่ให้ความสำคัญกับต้นทุน ออกจากงานที่จำเป็นต้องใช้ความสามารถระดับแนวหน้า ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ ความได้เปรียบของบริษัทอาจไม่ได้อยู่ที่การใช้โมเดลตัวใดตัวหนึ่ง แต่อยู่ที่การปกป้องความรู้เฉพาะขององค์กร กำหนดมาตรฐานว่างานที่ดีควรเป็นอย่างไร และนำ AI ไปใช้พร้อมมาตรการป้องกันที่เหมาะสม 1
2
7
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง
นัดเดลลาคาดว่าการใช้งาน AI ทั่วไปส่วนใหญ่จะมีลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ ใช้โมเดลราคาถูกได้ แต่โมเดลแนวหน้ายังมีตลาดเฉพาะของตัวเอง เขาคาดการณ์ว่าเกณฑ์ประเมิน AI ที่องค์กรสร้างขึ้นเองอาจกลายเป็นทรัพย์สินหลักภายในห้าปี ซึ่งยังเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อสรุปที่เกิดขึ้นแล้ว
ไมโครซอฟท์รายงานว่าการใช้ MAI Voice 2 Flash ใน Dynamics 365 ลดต้นทุน GPU ได้ 89% ในการใช้งานเฉพาะกรณีนี้ ไม่ใช่ตัวเลขประหยัดต้นทุนทั่วไปของ Copilot หรือ AI ทุกประเภท