ยุค 'Tokenmaxxing' ถึงคราวอวสาน หลังจาก Microsoft สั่งจำกัดงบใช้ AI พนักงาน

การตัดสินใจของไมโครซอฟท์ไม่ใช่แค่การลดต้นทุนเพียงอย่างเดียว มันเป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่ายุคของ 'tokenmaxxing' — การมองว่าการใช้ token AI จำนวนมากเป็นตัวแทนของประสิทธิภาพและนวัตกรรม — กำลังสิ้นสุดลงทั่วทั้งอุตสาหกรรมเทคโนโลยี

อะไรที่ผลักดันให้ไมโครซอฟท์จำกัดงบ AI ของตัวเอง?

แรงกดดันสามประการที่บีบให้ไมโซครอซอฟท์ต้องใช้วินัยทางการเงินด้าน AI:

ต้นทุนภายในที่ไร้การควบคุม ทีมวิศวกรของไมโครซอฟท์เองใช้โมเดล AI ชั้นนำผ่านทาง GitHub Copilot อย่างอิสระ ทำให้การใช้ token และต้นทุนในการประมวลผล (inference costs) สูงเกินกว่าที่บริษัทจะยอมรับได้ แนวทางปฏิบัติภายในของ Copilot ยอมรับว่าวิศวกรจำนวนมากใช้จ่าย 'ในวงเงินหลายร้อยดอลลาร์ถึงหลายพันดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับ token' อีเมลของ Parikh ทำให้ชัดเจนว่าตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2026 แต่ละแผนกจะดำเนินงานภายใต้เป้าหมายงบประมาณการใช้ token AI และพนักงานแต่ละคนสามารถติดตามการใช้งานของตนเองผ่านแดชบอร์ดภายใน

แรงจูงใจที่ผิดพลาด วิศวกรเริ่มมองว่าการใช้ token จำนวนมากเป็นสัญลักษณ์ของความสามารถในการทำงาน ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่เป็นที่รู้จักในวงการว่า 'tokenmaxxing' แต่ไมโครซอฟท์พบว่าการใช้ token มากขึ้นไม่ได้แปลว่าสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มากขึ้น Parikh เปลี่ยนเป้าหมายของบริษัทอย่างชัดเจน: 'เราไม่ได้กำลังปรับให้ใช้ token น้อยลง เรากำลังปรับให้เกิดผลกระทบต่อ token แต่ละตัว'

ปัญหาเรื่องความน่าเชื่อถือ ในฐานะบริษัทที่ขายบริการสมัครสมาชิก AI — Azure OpenAI Service, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot — ไมโครซอฟท์ไม่สามารถบอกลูกค้าให้ควบคุมต้นทุน AI ได้อย่างน่าเชื่อถือ ในขณะที่ทีมงานของตัวเองใช้ token อย่างไร้ขีดจำกัด อีเมลของ Parikh ระบุว่าบริษัทจะ 'จัดการค่าใช้จ่าย token ด้วยวินัยเดียวกับที่เราใช้กับทรัพยากรสำคัญอื่นๆ'

อะไรที่เปลี่ยนแปลงไปในไมโครซอฟท์?

การเปลี่ยนแปลงนโยบายมีผลทันทีในเดือนกรกฎาคม 2026:

• งบประมาณ token ระดับแผนก ทุกหน่วยธุรกิจของไมโครซอฟท์มีเป้าหมายงบประมาณการใช้ token AI อย่างเป็นทางการ แนวทางปฏิบัติภายในระบุว่าอาจมีการจำกัดเพิ่มเติมตามมาเมื่อบริษัทตรวจสอบดูการใช้จ่าย
• โมเดลเริ่มต้นที่ถูกลง OpenAI GPT-5.6 Sol ซึ่งถูกอธิบายว่ามีราคาถูกกว่าเมื่อเทียบกับทางเลือกจาก Anthropic และผู้ให้บริการโมเดลชั้นนำอื่นๆ เข้ามาแทนที่ตัวเลือกพรีเมียมในฐานะค่าเริ่มต้นสำหรับการใช้งาน GitHub Copilot ภายใน การเปลี่ยนแปลงนี้ถูกอธิบายว่าเป็นวิธีการ 'เพื่อให้ได้รับมูลค่ามากขึ้นจากการลงทุน token ของเรา'
• การมองเห็นส่วนบุคคล พนักงานสามารถเห็นการบริโภค AI ของตนเองบนแดชบอร์ดภายใน ทำให้เกิดความรับผิดชอบส่วนบุคคลกับสิ่งที่เคยเป็นค่าใช้จ่ายที่มองไม่เห็น

นี่สะท้อนถึงการล่มสลายของ 'Tokenmaxxing' ในวงกว้างอย่างไร?

การเคลื่อนไหวของไมโครซอฟท์เป็นหนึ่งในข้อมูลที่แสดงถึงการปรับตัวครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี 'Tokenmaxxing' — การปฏิบัติที่ผลักดันการใช้ token AI อย่างมากเพื่อเป็นตัวแทนของนวัตกรรม — แพร่หลายในหมู่บริษัทเทคตั้งแต่ช่วงปลายปี 2025 ถึงกลางปี 2026 แต่ตอนนี้กำลังล่มสลายอย่างรวดเร็วเพราะเศรษฐศาสตร์ไม่เวิร์ค

งบประมาณของ Uber พัง Uber Technologies ใช้งบประมาณ AI ปี 2026 หมดภายในไม่กี่เดือน CTO ของบริษัทประกาศต่อสาธารณะว่า 'เรากำลังมาถึงจุดสิ้นสุดของยุคที่เรียกว่า tokenmaxxing' และเสริมว่าการใช้ token จำนวนมากไม่ได้แปลว่าได้ผลตอบแทนที่วัดได้ ขณะนี้บริษัทกำลังเปลี่ยนไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนต่อการโต้ตอบ (cost-per-interaction) ผ่านการแคช prompt การใช้โมเดลเริ่มต้นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการมองเห็นปริมาณการใช้งานที่ดีขึ้น

คำเตือนจาก Gartner Gartner คาดการณ์ว่าต้นทุนการเขียนโค้ดด้วย AI จะสูงกว่าเงินเดือนนักพัฒนาโดยเฉลี่ยในไม่ช้า ภายใต้โมเดลการกำหนดราคาตามการใช้งาน ซึ่งจะบีบให้ CFO ทั่วทุกอุตสาหกรรมต้องเรียกร้องวินัยด้านต้นทุน

คณิตศาสตร์ของสตาร์ทอัพ สตาร์ทอัพได้แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนโมเดลสามารถลดต้นทุน inference ได้ประมาณ 90% ตัวอย่างเช่น Lindy.ai ย้ายทราฟฟิก API ทั้งหมด 100% จาก Claude ไปยัง DeepSeek ภายในคืนเดียว โดยอ้างว่าต้นทุน inference ต่ำลงประมาณ 90% สำหรับคุณภาพเอาต์พุตที่เทียบเคียงได้ในชุดงานหลักของตน การประหยัดอย่างมากนี้ทำให้ความคิดแบบเก่าที่ 'token มากกว่า = ดีกว่า' ไม่ยั่งยืนทางการเงิน

คำตัดสินจาก Forbes และ Fortune สื่อธุรกิจหลายแห่งประกาศว่ายุค tokenmaxxing สิ้นสุดลงอย่างมีโครงสร้าง องค์กรต่างๆ ละทิ้งการใช้ปริมาณการบริโภคเป็นตัวชี้วัด หันไปใช้การปรับใช้ที่เน้นประสิทธิภาพ การจัดเส้นทางโมเดล (การใช้โมเดลที่ถูกกว่าสำหรับงานที่ง่ายกว่า) และการเรียกเก็บเงินตามผลลัพธ์ที่ขจัดแรงจูงใจในการเพิ่ม token ให้มากที่สุด Forbes อธิบายว่า tokenmaxxing เป็น 'ช่วงเปลี่ยนผ่านในการนำ AI มาใช้' ซึ่งช่วยทำให้การใช้งานเป็นปกติ แต่ 'ไม่ใช่โมเดลการดำเนินงานที่ยั่งยืน'

รูปแบบมีความสอดคล้องกัน

รูปแบบของอุตสาหกรรมตอนนี้ชัดเจน: บริษัทที่ครั้งหนึ่งเคยสนับสนุนการใช้ AI อย่างไม่จำกัด กำลังกำหนดงบประมาณ เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ถูกกว่า และต้องการให้ทุก token ที่ใช้ไปเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายลูกค้าของ ServiceNow เตือนว่า tokenmaxxing เป็นวงจร hype ของ AI คำตัดสินของ Fortune นั้นตรงไปตรงมา: 'Tokenmaxxing ตายแล้ว มันไม่ได้สร้าง ROI จาก AI ที่บริษัทต้องการ'

งบประมาณ token และการใช้ GPT-5.6 เป็นค่าเริ่มต้นของไมโครซอฟท์ ถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการตื่นตัวครั้งนี้ในวงการ — ไม่ใช่จากบริษัทที่อ่อนแอด้าน AI แต่มาจากหนึ่งในนักลงทุนรายใหญ่ที่สุดของวงการ ถ้าบริษัทที่ขายบริการสมัครสมาชิก AI ยังต้องมีงบประมาณ ข้อความสำหรับองค์กรอื่นๆ ก็ชัดเจน