OpenAI และ Anthropic อาจกระตุ้นสงครามราคาด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายในโลกคริปโตและเว็บ3

OpenAI กำลังพิจารณาการแข่งขันด้านราคากับ Anthropic — และการเคลื่อนไหวนี้อาจเปลี่ยนแปลงผู้ชนะในการแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เหตุผลที่สำคัญ - OpenAI และ Anthropic ได้ยื่นคำขอ IPO โดยเป็นความลับในเดือนนี้ และยังไม่ทำกำไร ซึ่งเตรียมสนามสำหรับการเคลื่อนไหวทางตลาดอย่างรุนแรง (Wall Street Journal) - OpenAI แจ้งกับ WSJ ว่ากำลังพิจารณาลดราคาอย่างมากสำหรับนักพัฒนาและองค์กร ซีอีโอ Sam Altman กล่าวว่า “ฉันคิดว่าเราจะมีหลายวิธีในการช่วยให้ผู้คนได้รับคุณค่ามากขึ้นในราคาที่จ่ายน้อยลง” - ความเร่งด่วนชัดเจน: OpenAI รายงานอัตราส่วนกำไรดำเนินงานที่ปรับแล้วอยู่ที่ -122% ในไตรมาสที่ 1 ปี 2026 — หมายความว่าขาดทุน $1.22 สำหรับทุก $1 ของรายได้ (WSJ) บริบทการแข่งขัน - ความเป็นผู้นำของ ChatGPT กำลังลดลง ข้อมูลจาก Decrypt แสดงว่าสัดส่วนการจราจรเว็บของ AI แบบสร้างสรรค์ทั่วโลกของ ChatGPT ลดลงจาก 77.6% ในเดือนพฤษภาคม 2025 เหลือ 53.7% ในเดือนเมษายน 2026 - เป็นครั้งแรกที่บริษัทที่ถูกติดตามโดยดัชนี Ramp AI มีจำนวนจ่ายให้ Anthropic มากกว่า OpenAI - อัตราการใช้งานรายปีของ Anthropic รายงานว่าพุ่งขึ้นจาก $9 พันล้านสิ้นปี 2025 เป็น $47 พันล้านในเดือนพฤษภาคม 2026 — เพิ่มขึ้น 422% โดยได้รับแรงหนุนหลักจาก Claude Code — และบริษัททำกำไรในไตรมาสที่สองของปี 2026 เป็นครั้งแรก (Decrypt) สิ่งที่ขับเคลื่อนแรงกดดัน - การใช้งานจริงในองค์กรกำลังเปลี่ยนจากแผนรายเดือนแบบค่าคงที่ไปเป็นการใช้งานผ่าน API แบบจ่ายตามการใช้งาน ผู้ใช้งานหนักจะย้ายจากแพ็กเกจ $20/เดือนไปยังระบบคิดค่าบริการตามโทเค็น ซึ่งจะเพิ่มการใช้งานคอมพิวเตอร์ (และต้นทุน) อย่างรวดเร็ว - รูปแบบนี้ได้สร้าง “tokenmaxxing”: องค์กรใช้โทเค็น AI (ข้อมูลที่โมเดลประมวลผล) อย่างไม่ยั้งมือ มักไม่มี ROI ที่ชัดเจน ตัวอย่างที่รายงานในสื่ออุตสาหกรรม: CTO ของ Uber ใช้เงินงบประมาณ AI ปี 2026 เกือบหมดภายในเดือนเมษายน และพนักงานบางส่วนของ JP Morgan มีค่าใช้จ่าย AI ที่เทียบเท่าหรือเกินกว่าระดับเงินเดือน (ผู้บริหารธนาคารและรายงาน) นักวิเคราะห์ของ JP Morgan甚至还ออกโนตชื่อ “AI Bills Are Out of Control” - CEO ของ Palantir Alex Karp เปรียบเทียบพฤติกรรมนี้กับการติดยาเสพติดที่ AIPCon โดยเน้นว่าวัฒนธรรมการเชิดชูกำลังเร่งการบริโภค กับดักเชิงโครงสร้าง — และมุมมองตรงข้าม - นักลงทุนทุนระดับเริ่มต้น Tommy Shaughnessy (Delphi Ventures) อ้างว่าราคาผู้บริโภค $20/เดือนเคยเป็นเพียงกลยุทธ์ดึงดูดลูกค้าเท่านั้น: มันต่ำกว่าต้นทุนจริงของการใช้งานหนัก และออกแบบมาเพื่อเร่งการรับรอง การเมื่อธุรกิจจริงขยายตัว ค่าใช้จ่าย API จะพุ่งสูงขึ้นและอัตราส่วนกำไรหายไป - คนอื่นๆ โต้แย้งว่าตลาด AI ในตะวันตกมีพื้นที่ให้เรียกเก็บค่าโทเค็นสูงขึ้น โดยชี้ไปที่โมเดลจีนที่ตั้งราคาถูกกว่าอย่างมาก มุมมองหนึ่งบนโซเชียลมีเดียกล่าวว่าผู้ให้บริการตะวันตก “ข่มเหงลูกค้า API” ด้วยอัตราส่วนกำไรที่สูงเกินไป — เป็นคำวิจารณ์ตรงไปตรงมาต่อกลยุทธ์การตั้งราคา เลเวอร์เรจของโอเพ่นซอร์สจีน - ผู้ให้บริการอินเฟอร์เรนซ์แบบโอเพ่นซอร์สกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว มักใช้โมเดลจีน (DeepSeek, GLM, MiMo, Kimi, Minimax) ซึ่งรายงานว่าสามารถแข่งขันในแบบทดสอบการเขียนโค้ดกับ Claude Opus ในราคาประมาณหนึ่งในสิบสามของทางเลือกแบบปิด - ประเด็นหลักของ Shaughnessy: โมเดลเองคือต้นทุนหลักสำหรับผู้ให้บริการอินเฟอร์เรนซ์ — และแล็บจีนหลายแห่งเปิดซอร์สมodelระดับสูง โดยแทบแจกฟรี ส่งผลให้ราคาพื้นฐานลดลง และทำให้การฟื้นฟูอัตราส่วนกำไรของ OpenAI และ Anthropic เป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยากขึ้น - เพียงทางออกเดียวคือจีนเปลี่ยนมาใช้โมเดลแบบปิดซอร์ส — การเคลื่อนไหวดังกล่าวจะให้ประโยชน์อย่างมากกับแล็บสหรัฐฯ ในขณะนี้แล็บ AI ส่วนใหญ่ของจีนดูเหมือนมุ่งมั่นต่อความเปิดเผย สิ่งที่ควรติดตาม (โดยเฉพาะสำหรับโปรเจกต์คริปโตและ Web3) - การลดราคาที่เป็นไปได้จาก OpenAI และการตอบสนองจาก Anthropic: อาจลดต้นทุนสำหรับ DApp ที่ใช้ AI สูง หรือบังคับให้มีการรวมตัวของผู้ให้บริการ - การเติบโตของผู้ให้บริการอินเฟอร์เรนซ์และโมเดลจีนราคาถูก: อาจเปิดทางให้มีเครื่องมือใหม่สำหรับคริปโตที่คำนึงถึงต้นทุน (หรือเร่งการแข่งขันในการเพิ่มความสามารถ AI เข้าไปในผลิตภัณฑ์บนและนอกโซ่) - ความสามารถในการทำกำไรและ IPO: แรงกดดันด้านอัตราส่วนกำไรและการตัดสินใจด้านกลยุทธ์ราคาของทั้งสองบริษัทจะส่งผลต่อการประเมินมูลค่าและเศรษฐศาสตร์ของพันธมิตร - การเปลี่ยนแปลงทางกฎระเบียบหรือเชิงยุทธศาสตร์ภูมิรัฐศาสตร์ของจีนเกี่ยวกับความเปิดเผย: การเปลี่ยนแปลงใดๆ จะส่งผลกระทบผ่านระบบราคาและพลวัตการแข่งขันระดับโลก สรุป สงครามราคาระหว่าง OpenAI และ Anthropic มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นมากขึ้น เนื่องจากทั้งสองฝ่ายแข่งขันเพื่อขยายขนาด การทำกำไร และความพร้อมสำหรับ IPO การแข่งขันครั้งนี้จะเปลี่ยนแปลงว่าใครสามารถเสนอ AI ในระดับใหญ่ได้อย่างแท้จริง — และทำให้ AI มีราคาถูก เร็ว และแพร่หลายแค่ไหนสำหรับนักพัฒนา ธุรกิจ และโปรเจกต์แบบคริปโต-native โดยควรติดตามการเคลื่อนไหวด้านราคา การรับรองการใช้งานแบบเมตริก API และการพัฒนาโมเดลโอเพ่นซอร์ส; สิ่งเหล่านี้จะกำหนดว่าค่าใช้จ่ายของ AI จะลดลงต่อไปหรือจะเกิดราคาพื้นฐานใหม่