เหตุผลที่ต้นทุนของโทเค็น AI กำลังลดลง: การแข่งขันด้านราคาของ LLM, ตัวแทน AI และอนาคตของการประมวลผลแบบอินเฟอเรนซ์
ต้นทุนในการสร้างและประมวลผลโทเค็นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้ลดลงอย่างรวดเร็วในอัตราที่อุตสาหกรรมน้อยแห่งใดจะเทียบได้ จนถึงต้นเดือนกันยายน 2026 ดัชนีค่าใช้จ่ายโทเค็นของ Silicon Data LLM ซึ่งเป็นดัชนีอ้างอิงที่คำนวณจากน้ำหนักการใช้งานของราคาตลาดที่มีประสิทธิภาพ ได้แตะระดับต่ำสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 97 เซนต์ต่อล้านโทเค็น ต่ำกว่าครึ่งหนึ่งของจุดสูงสุดในฤดูร้อนและเป็นเพียงเศษส่วนเล็กน้อยของระดับที่เคยเห็นเมื่อไม่กี่ปีก่อน การลดลงนี้แสดงให้เห็นถึงการแข่งขันอย่างรุนแรงระหว่างห้องปฏิบัติการชั้นนำ การเติบโตอย่างรวดเร็วของโมเดลแบบเปิดน้ำหนักจากนักพัฒนาจีน ความก้าวหน้าด้านประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ และรูปแบบความต้องการที่เปลี่ยนไปซึ่งขับเคลื่อนโดยเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์
ผลลัพธ์คือตลาดที่การประมวลผลแบบมีปริมาณสูงได้รับความคุ้มค่าอย่างมาก แม้ว่ากระบวนการทำงานของตัวแทนขั้นสูงหลายขั้นตอนจะใช้โทเค็นมากกว่าการโต้ตอบแบบแชทธรรมดา ราคาโทเค็นที่ลดลงเกิดขึ้นส่วนใหญ่จากแรงกดดันด้านการแข่งขันและประสิทธิภาพทางเทคนิค มากกว่าการลดความต้องการอย่างบริสุทธิ์ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานตัวแทนในขอบเขตที่กว้างขึ้น พร้อมทั้งสร้างแรงกดดันด้านหลักประกันให้กับผู้ให้บริการโมเดล และบังคับให้องค์กรต้องปรับแต่งการกำหนดเส้นทางและการเลือกโมเดลอย่างรอบคอบ
ราคาโทเค็นต่ำสุดเป็นประวัติการณ์ สื่อถึงการแข่งขันในตลาดที่รุนแรงขึ้น
ดัชนีค่าใช้จ่ายโทเค็น LLM ของ Silicon Data ซึ่งเผยแพร่ภายใต้ตัวชี้วัด Bloomberg SDLLMTK ลดลงเหลือ 0.97 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 ตามข้อมูลจากบริษัทและการรายงานในขณะนั้น ซึ่งเป็นระดับต่ำสุดนับตั้งแต่เปิดตัวดัชนี และแสดงถึงการลดลงมากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์จากจุดสูงสุดในช่วงต้นฤดูร้อน การวิเคราะห์โดยรวมแสดงให้เห็นว่าค่าใช้จ่ายเฉลี่ยในการประมวลผลลดลงจากประมาณ 2.04 ดอลลาร์ในปลายเดือนพฤษภาคม 2026 เหลืออยู่ในช่วง 1.16–1.18 ดอลลาร์ในต้นเดือนสิงหาคม ก่อนที่จะลดต่อไป ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนราคาที่แท้จริงที่ได้รับการชั่งน้ำหนักตามการใช้งาน across โมเดลขั้นสูงและโมเดลเปิดที่สังเกตผ่านแพลตฟอร์มการจัดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ ทำให้เห็นภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ตลาดจ่ายจริงเทียบกับราคาแบบรายการเพียงอย่างเดียว
บริบทระยะยาวสะท้อนถึงขนาดของการเปลี่ยนแปลง: ประสิทธิภาพระดับ GPT-3.5 ที่มีค่าใช้จ่ายประมาณ 20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นในช่วงปลายปี 2022 ได้ลดลงเหลือประมาณ 0.07 ดอลลาร์ในเดือนตุลาคม 2024 ตามการติดตามของ Stanford HAI และยังลดลงอีกต่อเนื่อง ค่าใช้จ่ายที่ปรับตามความสามารถลดลงเร็วกว่านั้นในหลายกรณี โดยมีการประเมินว่ามีการปรับปรุงปีละ 5–10 เท่าบนเส้นขอบราคา-ประสิทธิภาพสำหรับเกณฑ์มาตรฐานบางประการ การเร่งตัวเมื่อเร็วๆ นี้สอดคล้องกับการเคลื่อนไหวทางการแข่งขันเฉพาะเจาะจง มากกว่าการลดลงอย่างฉับพลันของการใช้งาน AI โดยรวม องค์กรและนักพัฒนาต่างยังคงขยายการใช้โทเค็น แต่ราคาเฉลี่ยที่จ่ายยังคงลดลงเนื่องจากตัวเลือกที่ถูกกว่าครองส่วนแบ่งตลาด และผู้ให้บริการปรับอัตราประกาศราคา การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้งานที่มีปริมาณสูงซึ่งเคยมีราคาแพงสามารถดำเนินการได้มากขึ้น พร้อมเน้นความแตกต่างระหว่างเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยกับค่าใช้จ่ายทั้งหมด
การลดราคาอย่างรุนแรงของ GPT-5.6 จาก OpenAI เร่งการลดลง
ในปลายเดือนกรกฎาคม 2026 OpenAI ลดราคาสำหรับครอบครัว GPT-5.6 เพียงไม่กี่สัปดาห์หลังจากเปิดให้บริการทั่วไป ระดับ Luna ได้รับการลดลง 80 เปอร์เซ็นต์ ทำให้โทเค็นการป้อนอยู่ที่ 0.20 ดอลลาร์และโทเค็นการส่งออกอยู่ที่ 1.20 ดอลลาร์ต่อล้าน โมเดลระดับกลาง Terra ได้รับการลดลง 20 เปอร์เซ็นต์เหลือ 2 ดอลลาร์สำหรับการป้อนและ 12 ดอลลาร์สำหรับการส่งออก โมเดล旗舰 Sol ซึ่งเริ่มต้นรักษาราคาที่ 5/30 ไว้ก่อนที่จะมีการลดราคาแบบโปรโมชั่นมากกว่า 20 เปอร์เซ็นต์เป็นระยะเวลาสามเดือน คำแถลงของบริษัทอธิบายว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นบางส่วนจากความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพภายในที่ได้รับจากโมเดลเอง รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดและการให้บริการที่ดีขึ้น การเคลื่อนไหวเหล่านี้เกิดขึ้นขณะที่ธุรกิจเพิ่มการตรวจสอบบิล AI และทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำกว่าเริ่มได้รับความนิยม
การปรับเวลาและราคาใหม่เร็วหลังเปิดตัว สื่อถึงความเต็มใจที่จะให้ความสำคัญกับปริมาณและตำแหน่งตลาดมากกว่าหลักประกันในระยะสั้นสำหรับการจราจรระดับกลางและต่ำ งานที่มีปริมาณสูง เช่น การจัดหมวดหมู่ การดึงข้อมูล การส่งต่อ และขั้นตอนเริ่มต้นของวัฏจักรตัวแทน จะได้รับประโยชน์มากที่สุด เนื่องจากตอนนี้สามารถทำงานในขนาดใหญ่บนโมเดลที่มีสมรรถนะสูงโดยไม่ต้องเผชิญอุปสรรคด้านต้นทุนก่อนหน้านี้ การปรับเปลี่ยนที่ตามมาและการเปิดตัวโหมดเร็วขึ้นในราคาพรีเมียม แสดงให้เห็นกลยุทธ์แบบชั้นตอนที่รักษาความสามารถขั้นสูงสุดให้แตกต่าง ขณะเดียวกันก็ทำให้ปัญญาในชีวิตประจำวันเข้าถึงได้ง่ายขึ้น การลดราคาเหล่านี้มีส่วนช่วยโดยตรงต่อการบีบอัดดัชนีตลาดรวมที่สังเกตได้
โมเดลเปิดแหล่งที่มาของจีนปรับระดับการแข่งขันใหม่
นักพัฒนาจีนได้แนะนำโมเดลเปิดน้ำหนักที่มีความสามารถสูงและต้นทุนต่ำ ซึ่งลดราคาเทียบกับราคาชั้นนำของตะวันตกอย่างมีนัยสำคัญ ผลิตภัณฑ์ของ DeepSeek มักปรากฏอยู่ในตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดบนแพลตฟอร์มการจัดเส้นทาง โดยการตั้งราคาบางรุ่นในอดีตอยู่ที่หลักสิบเซนต์ต่อล้านโทเค็น และรุ่นที่ปรับปรุงใหม่ยังคงรักษาราคาที่แข่งขันได้แม้หลังจากปรับราคาสำหรับช่วงเวลาเร่งด่วนและไม่เร่งด่วน โมเดล Kimi ของ Moonshot AI รวมถึงซีรีส์ K3 ให้ทางเลือกที่แข่งขันได้อีกทางหนึ่ง โดยราคาแบบรายการซึ่งแม้จะสูงกว่าตัวเลือกเปิดที่ถูกที่สุด แต่ยังคงต่ำกว่าผลิตภัณฑ์ระดับกลางหลายรายการเมื่อพิจารณาตามประสิทธิภาพในงานเฉพาะบางประเภท
รายงานจากช่วงกลางปี 2026 ชี้ให้เห็นว่าโมเดลจีนได้รับส่วนแบ่งตลาดอย่างมีนัยสำคัญบนแพลตฟอร์มตัวรวม โดยการวิเคราะห์บางส่วนระบุว่าในช่วงเวลาหนึ่งของปี โมเดลที่ได้รับความนิยมสูงสุดสี่อันดับบนรูเตอร์หลักหนึ่งแห่งเป็นของจีน ช่องว่างด้านความสามารถได้แคบลงในงานปฏิบัติจริงหลายด้าน เช่น การเขียนโค้ด การสรุป และงานความรู้ทั่วไป ทำให้ผู้ใช้ที่คำนึงถึงต้นทุนและสตาร์ทอัพสามารถเปลี่ยนปริมาณการใช้งานไปยังโมเดลเหล่านี้ได้ แรงกดดันนี้บังคับให้ผู้ให้บริการแบบปิดต้องตอบสนองด้วยการลดราคาของตนเองหรือเสี่ยงสูญเสียส่วนแบ่งตลาดที่มีปริมาณสูง น้ำหนักเปิดยังช่วยให้สามารถโฮสต์เองหรือจ้างผู้ให้บริการภายนอกได้ในต้นทุนที่ลดลงอีกมากสำหรับองค์กรที่มีขีดความสามารถในการดำเนินงาน ผลรวมของปรากฏการณ์นี้ปรากฏในดัชนีรวมเมื่อการใช้งานค่อยๆ เคลื่อนตัวไปสู่ทางเลือกที่มีราคาต่ำกว่าสำหรับงานที่เหมาะสม
การเพิ่มประสิทธิภาพในซอฟต์แวร์และการให้บริการที่ส่งผลต่อแรงกดดันด้านราคาแบบทบต้น
นอกจากการแข่งขันด้านราคาแล้ว ความก้าวหน้าทางเทคนิคยังลดต้นทุนพื้นฐานในการสร้างแต่ละโทเค็นลง ควอนไทซ์ ดีโค้ดแบบคาดการณ์ การจัดการ KV-cache ที่ดีขึ้น การจัดกลุ่มแบบมีประสิทธิภาพ และการปรับแต่งเฉพาะโมเดล ต่างช่วยลดปริมาณการประมวลผลที่จำเป็นต่อโทเค็น วิศวกรของ OpenAI ได้พูดถึงการปรับปรุงด้านซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียวในช่วงกลางปี 2026 ซึ่งช่วยลดต้นทุนการอนุมานบางประเภทลงมากกว่าครึ่งหนึ่ง ทำให้การรันทราฟฟิกผู้ใช้ทั่วไปบน ChatGPT สามารถทำงานได้บนขนาด GPU ที่เล็กลงอย่างมากกว่าที่เคยคาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้ การใช้อุปกรณ์เร่งความเร็วแบบกำหนดเองและการออกแบบร่วมกันระหว่างโมเดลและฮาร์ดแวร์อย่างใกล้ชิดยังคงผลักดันการใช้งานให้สูงขึ้นเรื่อยๆ
ผลกำไรเหล่านี้ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถลดราคาได้ ในขณะที่รักษาหรือแม้แต่ปรับปรุงหลักประกันบนการจราจรที่มีมูลค่าสูงที่เหลืออยู่ การปรับปรุงประสิทธิภาพด้านราคาของฮาร์ดแวร์โดยประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์ต่อปี และการเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานใกล้เคียง 40 เปอร์เซ็นต์ ตามที่การวิเคราะห์อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องระบุ ได้สร้างแรงหนุนเชิงโครงสร้าง การรวมกันนี้หมายความว่าแม้ไม่มีแรงกดดันจากการแข่งขัน ขอบล่างของต้นทุนก็จะยังคงลดลงต่อไป แม้จะช้าลงเล็กน้อย เมื่อถูกเสริมด้วยการแข่งขันจากโมเดลเปิดและการตอบสนองด้านราคาอย่างรุนแรง ผลลัพธ์คือการบีบอัดที่สังเกตเห็นได้อย่างรวดเร็ว ผู้ให้บริการที่ไม่สามารถจับโอกาสด้านประสิทธิภาพเหล่านี้จะเสี่ยงถูกกดดันอย่างรุนแรงยิ่งขึ้น
ตัวแทน AI ขับเคลื่อนปริมาณโทเค็นที่สูงขึ้น แม้ต้นทุนต่อหน่วยจะต่ำลง
แม้ราคาต่อโทเค็นจะลดลงอย่างรุนแรง แต่ค่าใช้จ่ายรวมในการประมวลผลอาจไม่ได้ลดลงตามสัดส่วนกัน ระบบตัวแทน (Agentic systems) ซึ่งเป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่วางแผน เรียกใช้เครื่องมือ ตรวจสอบผลลัพธ์ และวนซ้ำ ใช้โทเค็นมากกว่าแอปพลิเคชันแบบแชทแบบดั้งเดิมหรือการสนทนาแบบครั้งเดียวอย่างมาก การวิเคราะห์แสดงว่าตัวแทนอาจต้องใช้โทเค็นมากกว่า 5 ถึง 30 เท่าสำหรับงานที่เทียบเท่ากัน เนื่องจากการส่งข้อมูลบริบทซ้ำๆ การให้เหตุผลระหว่างขั้นตอน ผลลัพธ์จากเครื่องมือ และวงจรการแก้ไขตนเอง ตัวแทนที่ทำงานเขียนโค้ดเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมงอาจประมวลผลโทเค็นนับล้าน ขณะที่แชทบอทง่ายๆ ใช้เพียงหลายหมื่น
การคาดการณ์ของ Gartner และการวิจัยอื่นๆ ชี้ว่าต้นทุนการประมวลผลสำหรับกระบวนการทำงานแบบเอเจนต์อาจเพิ่มขึ้นหลายเท่า แม้ราคาต่อหน่วยจะลดลง ซึ่งสะท้อนทั้งปริมาณที่สูงขึ้นและความจำเป็นบ่อยครั้งในการใช้แบบจำลองที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งกว่า รูปแบบนี้คล้ายกับพาราด็อกซ์ของเจวอนส์: ปัญญาที่ถูกลงจะขยายชุดของการใช้งานที่มีความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ ทำให้การบริโภคโดยรวมเพิ่มขึ้น ดังนั้นองค์กรที่ใช้งานเอเจนต์ในระดับใหญ่จึงเผชิญกับค่าใช้จ่ายสุทธิที่เพิ่มขึ้น หากไม่ดำเนินการจัดเส้นทางอย่างรอบคอบ การแคช การใช้แบบจำลองแบบเรียงลำดับ และการปรับแต่งคำสั่ง ต้นทุนต่อหน่วยที่ลดลงคือสิ่งที่ทำให้การใช้งานเอเจนต์ในระดับใหญ่เป็นไปได้; หากไม่มีสิ่งนี้ ระบบเหล่านี้จำนวนมากจะยังคงมีราคาแพงเกินไปสำหรับการใช้งานในเชิงผลิต
ค่าใช้จ่ายที่ปรับตามความสามารถลดลงเร็วกว่าราคาโทเค็นรายชื่อ
ตัวเลขราคาต่อโทเค็นแบบนามธรรมลดทอนการปรับปรุงที่แท้จริง เพราะโมเดลยังคงพัฒนาความสามารถต่อไป ดอลลาร์หนึ่งดอลลาร์ที่ใช้ในปี 2026 จะซื้อโทเค็นที่ถูกกว่าและระบบความสามารถสูงกว่าที่ดอลลาร์เดียวกันซื้อได้ในปีก่อนๆ การติดตามของ Stanford HAI และ Epoch AI แสดงให้เห็นว่าค่าใช้จ่ายลดลงในระดับความสามารถคงที่โดยประมาณ 10 เท่าต่อปีในหลายกรณี โดยการปรับปรุงเฉพาะงานมีค่าสูงกว่านั้น โมเดลระดับแนวหน้าเองก็ถูกลงเรื่อยๆ ผ่านรุ่นต่อๆ ไป แม้ว่าประสิทธิภาพสัมบูรณ์จะเพิ่มขึ้นก็ตาม
ปัญญาระดับ GPT-4 ที่เคยมีราคาหลายสิบดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ตอนนี้สามารถเข้าถึงได้ในราคาเพียงเศษส่วนเล็กน้อยจากผู้ให้บริการหลายราย ดังนั้นตัวชี้วัดที่ปรับตามคุณภาพจึงแสดงการลดลงอย่างรุนแรงกว่าดัชนีหลัก การเคลื่อนไหวสองประการนี้ ได้แก่ ราคาต่อหน่วยที่ต่ำลงพร้อมกับความสามารถที่เพิ่มขึ้น อธิบายได้ว่าทำไมภาระงานด้านการคำนวณแบบ agentic และ test-time ที่ไม่คุ้มค่าในช่วงปี 2023–2024 จึงกลายเป็นเรื่องปกติ องค์กรที่ประเมินต้นทุนการเป็นเจ้าของทั้งหมดต้องพิจารณาทั้งสองมิตินี้ แทนที่จะเน้นเฉพาะอัตราแบบรายการ
แบบจำลองเปิดน้ำหนักและการแข่งขันการให้บริการขยายอุปทาน
การมีอยู่ของโมเดลโอเพนเวทที่แข็งแกร่งได้ขยายอุปทานที่มีประสิทธิภาพของความสามารถในการอนุมานให้มากกว่าห้องปฏิบัติการแบบเอกชนอย่างมาก ผู้ให้บริการคลาวด์และผู้ให้บริการอนุมานเฉพาะทางสามารถเสนออัตราที่แข่งขันได้สำหรับโมเดลประเภท Llama, DeepSeek, Qwen และโมเดลที่คล้ายกัน โดยไม่ต้องรับภาระค่าใช้จ่ายเต็มรูปแบบของการฝึกโมเดลระดับนำหน้า สิ่งนี้สร้างข้อจำกัดการแข่งขันถาวรต่อการตั้งราคาแบบเอกชน แพลตฟอร์มการจัดเส้นทางได้เห็นสัดส่วนการจราจรแบบโอเพนซอร์สหรือโอเพนเวทเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงที่มีการเปิดตัวโมเดลจีนอย่างแข็งแกร่ง
องค์กรที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยหรือการจัดเก็บข้อมูลซึ่งเคยหลีกเลี่ยงโมเดลดังกล่าว ตอนนี้เริ่มพิจารณาใช้สำหรับงานที่ไม่ใช่ข้อมูลสำคัญมากขึ้น การโฮสต์ด้วยตนเองยังช่วยลดต้นทุนขอบเขตเพิ่มเติมสำหรับองค์กรที่สามารถกระจายต้นทุนฮาร์ดแวร์และแรงงานวิศวกรรมได้ ผลลัพธ์สุทธิคือตลาดที่แยกออกเป็นสองส่วน โดยโมเดลเจ้าของลิขสิทธิ์ที่มีความสามารถสูงสุดจะมีราคาพรีเมียม ในขณะที่สัดส่วนปริมาณที่ใหญ่และเพิ่มขึ้นกำลังย้ายไปยังทางเลือกต้นทุนต่ำกว่า ผู้ให้บริการจึงต้องแข่งขันทั้งในด้านความสามารถสัมบูรณ์และประสิทธิภาพต่อราคาตลอดช่วงความต้องการทั้งหมด
รูปแบบการใช้จ่ายขององค์กรเปลี่ยนไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพและการจัดเส้นทาง
เมื่อราคาต่อหน่วยลดลงและปริมาณการใช้งานของตัวแทนเพิ่มขึ้น ผู้ซื้อที่มีความเชี่ยวชาญได้ตอบสนองโดยการนำระบบการจัดเส้นทางแบบโมเดล การส่งต่อแบบเรียงลำดับ การแคช และการควบคุมการใช้งานมาใช้ บริษัทด้านกฎหมายและเทคโนโลยีและบริษัทเฉพาะทางอื่นๆ รายงานว่าสามารถลดต้นทุนได้หลายเท่า โดยการรวมโมเดลพรีเมียมสำหรับขั้นตอนสำคัญเข้ากับทางเลือกที่ถูกกว่าสำหรับการประมวลผลทั่วไป โดยไม่ส่งผลต่อคุณภาพของงานที่ทำอย่างมีนัยสำคัญ ผู้รวมรวมข้อมูลและเกตเวย์ภายในตอนนี้ทำให้เป็นไปได้ที่จะส่งคำขอแต่ละรายการไปยังโมเดลที่มีต้นทุนต่ำที่สุดซึ่งตอบสนองเกณฑ์คุณภาพที่กำหนด
การแคชคำสั่ง การประมวลผลแบบเป็นชุด และโหมดที่ช้ากว่าสำหรับงานที่ไม่เร่งด่วนยังช่วยลดต้นทุนที่มีประสิทธิภาพเพิ่มเติม องค์กรบางแห่งที่ใช้งบประมาณ AI ประจำปีหมดตั้งแต่ต้นปีได้กำหนดขีดจำกัดภายในหรือเปลี่ยนไปใช้รุ่นระดับต่ำกว่า พฤติกรรมเหล่านี้ยิ่งเพิ่มแรงกดดันให้ราคา Market แบบผสมลดลง ในขณะเดียวกันก็ยังอนุญาตให้การรับใช้ AI โดยรวมยังคงขยายตัวต่อไป ผู้ชนะในสภาพแวดล้อมนี้คือทีมที่มองการเลือกรุ่นและโครงสร้างพื้นฐานเป็นปัญหาการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะเป็นการเลือกผู้ให้บริการแบบคงที่
แรงกดดันด้านหลักประกันเพิ่มขึ้นต่อผู้ให้บริการโมเดล Frontier
การลดลงอย่างรวดเร็วของราคาสร้างความท้าทายที่ชัดเจนสำหรับบริษัทที่ลงทุนอย่างหนักในการฝึกโมเดลระดับหน้าผา รายได้จากโทเค็นต่อหน่วยความสามารถที่ลดลงสามารถบีบเส้นทางสู่ความเป็นผู้ทำกำไร แม้ว่าการใช้งานโดยรวมจะเพิ่มขึ้น ทั้ง OpenAI และ Anthropic ต่างเผชิญกับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดเกี่ยวกับอำนาจในการตั้งราคาและกำไรในอนาคต โดยเฉพาะในบริบทของการยื่นเอกสารต่อตลาดสาธารณะ ห้องปฏิบัติการของจีนที่มีต้นทุนและการตั้งราคาที่รายงานต่ำกว่าได้รับส่วนแบ่งตลาดอย่างแข็งแกร่ง ซึ่งอาจสนับสนุนราคาที่สูงกว่าของตะวันตก
ในเวลาเดียวกัน การเปลี่ยนไปสู่ภาระงานที่เน้นโมเดลที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น ได้ช่วยลดผลกระทบบางส่วน เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ยังคงได้รับพรีเมียมที่มีนัยสำคัญ ผู้ให้บริการจึงตอบสนองด้วยการตั้งราคาเป็นระดับ การลดต้นทุนที่ขับเคลื่อนด้วยประสิทธิภาพ และการสร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์ คำถามที่ยังไม่มีคำตอบคือ กลยุทธ์เหล่านี้จะสามารถฟื้นเศรษฐกิจต่อหน่วยที่น่าดึงดูดได้หรือไม่ ในขณะที่ยังคงรักษาส่วนแบ่งตลาดไว้ ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดความเข้มข้นของทุนและโครงสร้างการแข่งขันของอุตสาหกรรมในปีข้างหน้า
เศรษฐศาสตร์ของฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานยังคงพัฒนาต่อไป
ต้นทุนการคำนวณพื้นฐานเป็นรากฐานของราคาการอนุมาน การปรับปรุงการใช้งาน GPU ตัวเร่งความเร็วเฉพาะทาง แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ และเครือข่าย ล้วนช่วยลดต้นทุนต่อโทเค็น การใช้ชิปที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงานโหลดแบบ transformer มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมเมื่อถึงขั้นผลิตจำนวนมาก การปรับปรุงประสิทธิภาพด้านพลังงานช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานในระดับใหญ่ แนวโน้มเชิงโครงสร้างเหล่านี้สนับสนุนการลดราคาอย่างต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับระดับการแข่งขัน
ในเวลาเดียวกัน ทุนขนาดใหญ่ที่จำเป็นในการสร้างและดำเนินการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่สร้างอุปสรรคและกำหนดว่าบริษัทใดสามารถแข่งขันได้ที่ขอบเขต前沿 การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์และการปรับแต่งซอฟต์แวร์จะกำหนดว่าค่าใช้จ่ายขั้นต่ำจะลดลงเร็วเพียงใด และโมเดลแบบเปิดน้ำหนักสามารถปิดช่องว่างด้านความสามารถที่เหลืออยู่ได้หรือไม่ในเชิงเศรษฐศาสตร์ที่เทียบเคียงกัน
อนาคตของการประมวลผลการอนุมานชี้ไปที่ระบบเฉพาะทางและระบบแบบเรียงซ้อน
ในอนาคต การรวมกันของต้นทุนโทเค็นที่ลดลงและระดับความซับซ้อนของเอเจนต์ที่เพิ่มขึ้น จะชี้ไปสู่สถาปัตยกรรมการอนุมานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ระบบแบบเรียงลำดับที่ใช้โมเดลต้นทุนต่ำสำหรับการกรองเบื้องต้น และใช้โมเดลต้นทุนสูงเฉพาะเมื่อจำเป็น การจัดเส้นทางแบบ mixture-of-experts โมเดลขนาดเล็กเฉพาะทางสำหรับงานย่อยทั่วไป และการแคชขั้นสูง จะกลายเป็นมาตรฐาน เทคนิคการคำนวณในช่วงทดสอบที่แลกเปลี่ยนโทเค็นเพิ่มเติมเพื่อความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้น จะน่าสนใจยิ่งขึ้นเมื่อราคาโทเค็นเหล่านั้นลดลง
ความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจของตัวแทนพื้นหลังแบบต่อเนื่องและการอัตโนมัติในระดับใหญ่ขยายตัวขึ้น องค์กรที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการประเมิน การส่งต่อ และการติดตามต้นทุนอย่างแข็งแกร่งจะได้รับคุณค่าสูงสุด สงครามราคาเองมีแนวโน้มที่จะไม่สิ้นสุดอย่างกระทันหัน; แทนที่จะเป็นเช่นนั้น มันมีแนวโน้มที่จะพัฒนาเป็นการแข่งขันอย่างต่อเนื่องระหว่างระดับคุณภาพ ระดับความหน่วงเวลา และความเชี่ยวชาญ
ผลกระทบเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนาและองค์กร
นักพัฒนาและองค์กรตอนนี้ทำงานในสภาพแวดล้อมที่ต้นทุนขอบของปัญญาต่ำพอที่จะทดลองอย่างกล้าหาญ แต่ค่าใช้จ่ายทั้งหมดยังสามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อมีการปรับใช้เอเจนต์ แนวทางที่ดีที่สุดรวมถึงการเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้านราคาอย่างต่อเนื่องระหว่างผู้ให้บริการ การใช้งานแคชและโหมดแบตช์อย่างแข็งขัน การออกแบบพรอมต์อย่างระมัดระวังเพื่อลดโทเค็นที่ไม่จำเป็น และการจัดสรรงบประมาณภายในอย่างชัดเจนสำหรับงานของเอเจนต์
การเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละขั้นตอนของกระบวนการทำงานมักให้ผลลัพธ์ในการประหยัดที่มากกว่าการเจรจาเพื่อส่วนลดจากราคาเต็ม การติดตามต้นทุนที่คำนวณตามการใช้งานแทนการพิจารณาจากราคาเต็มจะให้ภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ที่แท้จริง บริษัทที่ถือว่าการจัดการต้นทุนการอนุมานเป็นวิศวกรรมหลัก แทนที่จะเป็นเรื่องรอง จะสามารถขยายแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุดเมื่อตลาดยังคงพัฒนาต่อไป
คำถามที่พบบ่อย
ราคาโทเค็น AI ลดลงเท่าใดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา?
ข้อมูลระยะยาวจาก Stanford HAI และตัวติดตามที่เกี่ยวข้องแสดงให้เห็นว่าต้นทุนการประมวลผลแบบอินเฟอเรนซ์ระดับ GPT-3.5 ลดลงมากกว่า 280 เท่าระหว่างปลายปี 2022 ถึงปลายปี 2024 โดยยังคงมีการบีบอัดเพิ่มเติมจนถึงปี 2026 การวัดผลที่ปรับตามความสามารถมักแสดงการปรับปรุงรายปีที่รุนแรงกว่า โดยอยู่ที่ประมาณ 5–10 เท่าหรือมากกว่านั้นบนเกณฑ์เฉพาะบางประการ ดัชนีผสมล่าสุด เช่น ของ Silicon Data ได้แตะระดับต่ำสุดเป็นประวัติการณ์ใกล้เคียงกับ 97 เซนต์ต่อล้านโทเค็นในช่วงต้นเดือนกันยายน 2026 หลังจากลดลงอย่างมากในช่วงต้นปี
อะไรเป็นสาเหตุเฉพาะที่ทำให้เกิดการลดลงอย่างรุนแรงในช่วงกลางถึงปลายปี 2026?
ตัวขับเคลื่อนหลักในระยะสั้นคือการลดราคาอย่างมีนัยสำคัญของ OpenAI บนโมเดล GPT-5.6 Luna และ Terra ในปลายเดือนกรกฎาคม 2026 ร่วมกับการตั้งราคาอย่างแข็งกร้าวและการเพิ่มขีดความสามารถอย่างต่อเนื่องจากโมเดลแบบเปิดน้ำหนักของจีน เช่น ที่มาจาก DeepSeek และ Moonshot การเคลื่อนไหวเหล่านี้ทำให้การใช้งานเลื่อนไปสู่ตัวเลือกต้นทุนต่ำกว่า และบังคับให้เกิดการปรับตัวของตลาดอย่างกว้างขวางซึ่งมองเห็นได้ในดัชนีที่คำนวณจากน้ำหนักการใช้งาน
ราคาโทเค็นที่ลดลงหมายความว่าค่าใช้จ่ายด้าน AI ทั้งหมดกำลังลดลงหรือไม่?
ไม่จำเป็นเสมอไป ระบบแบบเอเจนต์ใช้โทเค็นมากกว่ามากในการดำเนินการแต่ละงาน โดยทั่วไปมากกว่า 5 ถึง 30 เท่าของการโต้ตอบแบบง่าย เนื่องจากกระบวนการให้เหตุผลแบบวนซ้ำ การใช้เครื่องมือ และการส่งต่อบริบทซ้ำๆ ดังนั้น องค์กรหลายแห่งจึงเห็นค่าใช้จ่ายโดยรวมที่เพิ่มขึ้น แม้ว่าราคาต่อโทเค็นจะลดลง ซึ่งเป็นตัวอย่างคลาสสิกของการใช้งานที่เพิ่มขึ้นตามการลดลงของต้นทุน
แบบจำลองของจีนเปรียบเทียบกันอย่างไรในแง่ของราคาและความสามารถ?
โมเดลเปิดแหล่งที่มาและ API ของจีนมักจะตั้งราคาต่ำกว่าราคาชั้นนำของตะวันตกอย่างมากสำหรับงานที่เทียบเคียงกัน โดยบางการตั้งค่าเคยมีให้บริการในราคาต่ำกว่าหนึ่งดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น และรุ่นที่ออกใหม่ยังคงมีความสามารถในการแข่งขันสูง ความสามารถในการทำงานจริงได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ได้ส่วนแบ่งตลาดที่วัดได้บนแพลตฟอร์มการจัดเส้นทาง แม้ยังคงมีความแตกต่างอยู่ในด้านการให้เหตุผลระดับสูงสุดและแบบทดสอบเฉพาะทาง
การปรับปรุงประสิทธิภาพมีบทบาทอย่างไรเมื่อเทียบกับการแข่งขันด้านราคาเพียงอย่างเดียว?
ทั้งสองสิ่งมีความสำคัญ การปรับปรุงซอฟต์แวร์ เช่น การควอนไทซ์ที่ดีขึ้น การถอดรหัสแบบคาดการณ์ และเทคนิคการให้บริการ ได้ลดต้นทุนจริงในการผลิตโทเค็น ทำให้ผู้ให้บริการสามารถลดราคาได้โดยยังคงรักษาหลักประกันไว้ การพัฒนาฮาร์ดแวร์ยังเสริมแนวโน้มนี้ แรงกดดันจากการแข่งขันจากโมเดลแบบเปิดและห้องปฏิบัติการคู่แข่งเร่งการแปลงประสิทธิภาพเหล่านี้ให้เป็นราคาที่ต่ำลงและราคา Market ที่มีประสิทธิภาพ
องค์กรควรเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ถูกที่สุดที่มีอยู่ทั้งหมดหรือไม่?
แทบไม่เคย การใช้วิธีที่เหมาะสมที่สุดมักจะเป็นการเลือกเส้นทางอย่างมีกลยุทธ์: ใช้โมเดลต้นทุนต่ำสำหรับขั้นตอนที่มีปริมาณสูงและมีความเสี่ยงต่ำ และเก็บโมเดลที่แข็งแกร่งไว้ใช้สำหรับการให้เหตุผลที่สำคัญหรืองานที่มีต้นทุนสูงหากเกิดข้อผิดพลาด องค์กรหลายแห่งสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายอย่างมากผ่านการเรียงลำดับและการเลือกตามการประเมิน โดยไม่ลดทอนคุณภาพของผลลัพธ์โดยรวม
🔥 KuCoin นำเสนอทางเลือกที่มีเสถียรภาพมากขึ้นในตลาดที่ผันผวน
หากคุณกังวลเกี่ยวกับการขึ้นลงบ่อยครั้งของตลาด และมองหาทางเลือกที่มั่นคงกว่าในการหารายได้แบบพาสซีฟ KuCoin คือสถานที่ที่เหมาะสมสำหรับคุณ:
Simple Earn: ฝากและถอนโทเค็นได้ตลอดเวลา รับผลตอบแทนคงที่
KuCoin Earn: สร้างรายได้คงที่ด้วยการจัดการสินทรัพย์มืออาชีพ
ถือเพื่อรับรางวัล: รับรางวัลโดยการถือสินทรัพย์ในบัญชีการเงิน การเทรด หลักประกัน ฟิวเจอร์ส การเหมือง และบัญชีแบบครบวงจร
การstaking: เปิดโอกาสในการสร้างรายได้จากสินทรัพย์บนโซ่
การลงทุนขั้นสูง: การลงทุนขั้นสูงเสนอผลิตภัณฑ์เชิงโครงสร้างหลากหลายเพื่อช่วยให้เงินของคุณเติบโตในทุกตลาด
Shark Fin: การคุ้มครองเงินต้นและผลตอบแทนที่รับประกัน
Dual Investment: ซื้อต่ำและขายสูงด้วยการคำนวณผลตอบแทนที่โปร่งใส
Snowball:ผลตอบแทนสูง พร้อมการป้องกันราคา
ซื้อในราคาส่วนลด: ซื้อคริปโตในราคาส่วนลด
KCS Loyalty: ขึ้นระดับเพื่อรับสิทธิพิเศษเฉพาะตัวโดยการstaking อย่างน้อย 1 KCS
KuCoin Wealth: ค้นพบมูลค่าในอนาคตและเริ่มเดินทางการลงทุนอัจฉริยะของคุณ
ประโยชน์ของ KCS: ถือและ Stake KCS เพื่อเข้าถึงประโยชน์ต่างๆ บนแพลตฟอร์ม
KCS Staking 2.0: เข้าร่วมการบริหารจัดการบนโซ่ของ KCS เพื่อรับผลตอบแทน
ข้อจำกัดความรับผิด: เนื้อหานี้มีจุดประสงค์เพื่อข้อมูลเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการลงทุน การลงทุนในคริปโตเคอเรนซีมีความเสี่ยง โปรดทำการวิจัยด้วยตัวเอง (DYOR)
คำปฏิเสธความรับผิดชอบ: หน้านี้แปลโดยใช้เทคโนโลยี AI เพื่อความสะดวกของคุณ สำหรับข้อมูลที่ถูกต้องที่สุด โปรดดูต้นฉบับภาษาอังกฤษ