การทบทวนคำทำนาย 18 ข้อของแดเนียล กรอส เกี่ยวกับ AGI: ผู้ชนะและข้อจำกัดของ AI

การซื้อขาย AGI ที่น่าทึ่งของดานิเอล กรอส

ผู้เขียนต้นฉบับ: @johncoogan

แปลโดย: Peggy, BlockBeats

บรรณาธิการ: ต้นปี 2024 AI ยังคงอยู่ในช่วงที่มีทั้งความตื่นเต้นและความไม่แน่นอน ในเวลานั้น Daniel Gross ได้เสนอคำถาม 18 ข้อบนหนึ่งหน้ากระดาษ: คุณค่าจะไหลไปที่ไหน? พลังงานจะกลายเป็นข้อจำกัดหรือไม่? วิศวกรซอฟต์แวร์จะถูกแทนที่หรือไม่? โครงสร้างการแข่งขันระหว่างประเทศจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร?

เมื่อมองย้อนกลับไปหลังจากสองปี ปัญหาเหล่านี้เองกลับมีความหมายเชิงแรงบันดาลใจมากกว่าการพยากรณ์ใดๆ ที่เฉพาะเจาะจง ผลกำไรของ AI นั้นกระจุกตัวอยู่ที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน—NVIDIA กลายเป็นผู้ชนะรายใหญ่ที่สุด; พลังงานและไฟฟ้ากลายเป็นข้อจำกัดเชิงยุทธศาสตร์ใหม่อย่างรวดเร็ว; ต้นทุน API ลดลงอย่างถล่มทลาย ในขณะที่พลังการประมวลผล ทุน และความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์กลับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

บทความนี้ทบทวนคำถามหลักที่ Gross ได้เสนอในขณะนั้น และตรวจสอบทีละข้อตามวิวัฒนาการในความเป็นจริงตลอดสองปีที่ผ่านมา ไม่เพียงแต่เป็นการทบทวนตรรกะการลงทุนใน AI เท่านั้น แต่ยังเป็นแผนที่ทางเดินในการสังเกตว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงโครงสร้างตลาด ห่วงโซ่อุตสาหกรรม และโครงสร้างอำนาจระดับโลกอย่างไร

以下为原文：

ในเดือนมกราคม 2024 แดเนียล กรอส ซึ่งในขณะนั้นยังคงเป็นซีอีโอของ Safe Superintelligence และปัจจุบันเป็นหัวหน้าผลิตภัณฑ์ของ Meta AI ได้เผยแพร่บทความที่มีชื่อว่า “AGI Trades”

บทความนี้มีเพียงหน้าเดียว ซึ่งระบุคำถามหลายข้อเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากความก้าวหน้าของ AI เมื่อมองย้อนกลับไปหลังจากผ่านไปกว่าสองปี คำถามเหล่านี้ดูมีความก้าวหน้าอย่างชัดเจน แม้ว่าในขณะนั้นแต่ละคำถามจะยังไม่มีข้อสรุปที่ชัดเจน ด้านล่างนี้คือการทบทวนคำถามทั้ง 18 ข้อที่เขาได้เสนอ

ในโลกหลัง AGI คุณค่าจะไหลไปที่ไหน?

ในปัจจุบัน คุณค่ามักมุ่งเน้นอยู่ที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน—เช่น ชิป การห่อหุ้ม และพลังงาน นิวเดียได้รับส่วนแบ่งกำไรเกิน 100% จากความนิยมด้าน AI เนื่องจากบริษัทหลายแห่งยังคงขาดทุน จุดนี้สะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงมูลค่าตลาด: มูลค่าตลาดของนิวเดียเพิ่มขึ้น 3.2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ จาก 1.2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่การเติบโตของแพลตฟอร์มคลาวด์นั้นอ่อนกว่ามาก (ไมโครซอฟท์เพิ่มขึ้น 4% และอะเมซอนเพิ่มขึ้น 30%)

ในตลาดเอกชน ค่าประเมินของ OpenAI, Anthropic และ xAI ก็เติบโตอย่างน่าทึ่งเช่นกัน แต่การเพิ่มขึ้นของมูลค่ารวม 1.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐของทั้งสามรายยังคงต่ำกว่ามูลค่าตลาดที่ NVIDIA เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน

นี่คือคำถามที่สำคัญมากในช่วงต้นปี 2024

จะเกิดอะไรขึ้นกับ NVIDIA และ Microsoft?

NVIDIA แสดงผลงานที่แข็งแกร่งมาก โดยรายได้เพิ่มจาก 60.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบประมาณ 2024 เป็น 215.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบประมาณ 2026 หรือเพิ่มขึ้นเกือบสามเท่า

ในทางกลับกัน ไมโครซอฟท์ไม่มีข้อได้เปรียบเท่ากัน แม้ว่าการเติบโตของ Azure จะเร่งขึ้นเป็นอัตราการเติบโตแบบปีต่อปี 40% แต่ราคาหุ้นของไมโครซอฟท์เพิ่มขึ้นเพียง 4% ระหว่างเดือนมกราคม 2024 ถึงเดือนมีนาคม 2026 ตลาดตั้งคำถามเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายทุนด้าน AI ที่เกินกว่า 80,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีของบริษัท — ยังไม่ชัดเจนว่าการลงทุนจะเปลี่ยนเป็นผลตอบแทนเมื่อใด

ในกระแสการค้นหาทองคำด้วย AI ที่กำลังเกิดขึ้นนี้ นิวเดีย显然是ผู้ชนะรายใหญ่ที่สุด ขณะที่การลงทุนของไมโครซอฟต์ในโครงสร้างพื้นฐานยังไม่ได้สร้างผลตอบแทนที่ชัดเจนให้กับผู้ถือหุ้น

ทองแดงถูกกำหนดราคาผิดหรือไม่?

ถูกประเมินต่ำเกินไปอย่างมาก ในเดือนมกราคม 2024 ราคาทองแดงอยู่ที่ 3.75 ดอลลาร์สหรัฐต่อปอนด์ และสองปีต่อมาพุ่งขึ้นแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 6.61 ดอลลาร์สหรัฐต่อปอนด์

ความต้องการทองแดงจาก AI มีขนาดใหญ่มาก ตัวอย่างเช่น เครื่องเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA GB200 NVL72 ใช้สายทองแดงมากกว่า 5,000 เส้น หากยืดออกให้ตรงทั้งหมด ความยาวรวมจะเกิน 2 ไมล์ และศูนย์ข้อมูลขนาด 100MW จะต้องใช้ทองแดงประมาณ 3,000 ตัน

โดยรวมแล้ว ศูนย์ข้อมูลอาจใช้ทองแดงประมาณ 500,000 ตันต่อปี จึงมีผู้กล่าวว่า “ทองแดงคือปิโตรเลียมยุคใหม่” อย่างไรก็ตาม มีสิ่งอื่นๆ อีกมากมายที่ถูกเรียกว่า “ปิโตรเลียมยุคใหม่” เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานของ AI มีความซับซ้อนอย่างมาก และแทบทุกขั้นตอนล้วนมีจุดคอขวด ดังนั้น คำพูดนี้ควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ

หาก AI สามารถเขียนซอฟต์แวร์ทั้งหมดได้ ซานฟรานซิสโกจะกลายเป็นดีทรอยต์แห่งใหม่หรือไม่?

ขึ้นอยู่กับว่า “ดีทรอยต์แห่งใหม่” หมายถึงอะไร

ปัญญาประดิษฐ์จริงๆ แล้วช่วยชีวิตซานฟรานซิสโก ป้องกันไม่ให้มันเสื่อมถอยเหมือนดีทรอยต์ ตอนนี้ซานฟรานซิสโกยังคงเติบโตอย่างรุ่งเรือง:

· อัตราการว่างของสำนักงานลดลงจาก 36.9% เป็น 33.5%

OpenAI มีพื้นที่สำนักงาน 1 ล้านตารางฟุต

Anthropic มีอาคารสำนักงาน 25 ชั้น

·ซิเอร์รา เช่าพื้นที่สำนักงาน 300,000 ตารางฟุต

ในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 78% ของเงินทุนระดมทุนด้าน AI ของสหรัฐฯ ไหลเข้าสู่พื้นที่อ่าว แน่นอนว่ามีอีกด้านหนึ่ง: จำนวนแรงงานทั้งหมดในซานฟรานซิสโกยังคงต่ำกว่าระดับก่อนเกิดการระบาด แต่ราคาอสังหาริมทรัพย์ยังคงแข็งแกร่ง ดังนั้นจึงไม่สามารถเรียกได้ว่าเป็นเมืองที่ว่างเปล่า สภาพแวดล้อมของเมืองยังสะอาดขึ้นอีกด้วย

AI จะส่งผลกระทบต่อความไม่เท่าเทียมทางความมั่งคั่งอย่างไร?

ยังเร็วเกินไปที่จะสรุป ข้อมูลยังไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจน แต่มีการวิจัยบางชิ้นที่น่าสนใจ

การศึกษาของ IMF ปี 2025 ชี้ว่า AI อาจลดความไม่เท่าเทียมกันของรายได้ (เนื่องจากอัตโนมัติงานที่มีรายได้สูง) แต่อาจทำให้ความไม่เท่าเทียมกันของทรัพย์สินรุนแรงขึ้น (ผลกำไรจากทุนกระจุกตัวอยู่กับเจ้าของบริษัทเทคโนโลยี) การศึกษาของ OECD พบว่า: รายได้ของตำแหน่งที่ต้องทักษะต่ำเติบโตเร็วที่สุด (ช่างประกอบ +11.6%) ขณะที่ตำแหน่งที่ต้องทักษะสูงเติบโตช้าที่สุด (ซีอีโอ +2.7%) อย่างไรก็ตาม นี่อาจสะท้อนนโยบายขั้นต่ำของค่าจ้างมากกว่าผลกระทบจาก AI โดยตรง

ในตลาดทุน ความเข้มข้นก็เพิ่มสูงขึ้น: “เจ็ดยักษ์ใหญ่” (Mag7) คิดเป็นสัดส่วนประมาณ 32% ของมูลค่าตลาด S&P 500 และสร้างผลตอบแทนรวมประมาณ 42% ในปี 2025; ในขณะเดียวกัน การระดมทุนจำนวนมากจากบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI (OpenAI 110,000 ล้านดอลลาร์, Anthropic 30,000 ล้านดอลลาร์) ก็ทำให้ผู้ก่อตั้งและนักลงทุนไม่กี่รายได้รับความมั่งคั่งส่วนตัวอย่างมหาศาล

หาก AI เปลี่ยนเป็นการแข่งขันด้านพลังงาน ควรลงทุนอย่างไร?

การตัดสินนี้ถูกต้องอย่างสมบูรณ์ ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นเกมพลังงานไปแล้ว

ผู้ที่จับโอกาสในการเทรดครั้งนี้ได้กำไรจำนวนมาก เช่น:

• Vistra: +321% การเพิ่มขึ้นอันดับสองของปี 2024 ตามดัชนี S&P (รองจาก Palantir)
• Constellation Energy: ราคาหุ้นเพิ่มขึ้นสามเท่านับตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT
• NRG Energy: ขึ้นประมาณ 95% ในปี 2025
• Oklo: เพิ่มขึ้นกว่า 700% ใน 12 เดือน

พลังงานนิวเคลียร์กำลังเข้าสู่ช่วงการระเบิด:

• ไมโครซอฟต์ลงนามใน PPA มูลค่า 16,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ระยะเวลา 20 ปี เพื่อฟื้นฟูโรงไฟฟ้านิวเคลียร์สามเหลี่ยม
• Google ลงนามข้อตกลงกับ Kairos Power สำหรับโรงปฏิกรณ์นิวเคลียร์แบบโมดูลเล็ก (SMR) ขนาด 500MW
• Meta ลงนามสัญญาซื้อไฟฟ้า 6.6 GW กับบริษัทพลังงานนิวเคลียร์หลายแห่ง

พลังงานกลายเป็นหนึ่งในหัวข้อการลงทุนที่ประสบความสำเร็จที่สุดในยุคปัญญาประดิษฐ์

ในซัพพลายเชนของศูนย์ข้อมูลทั้งหมด ช่วงใดยากที่สุดในการขยายขนาดขึ้น 10 เท่า?

ข้อจำกัดของอุตสาหกรรมชิปคือเทคโนโลยีการแพ็ค CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate ของ TSMC)

ในวงการศูนย์ข้อมูล ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดอาจเป็นหม้อแปลงไฟฟ้า

• ระยะเวลาการจัดส่งใกล้เคียงกับ 3 ปี
• ปี 2025 จะเกิดช่องว่างการจัดหา 30%

ต้นทุนเพิ่มขึ้น 150% นับตั้งแต่ปี 2020

เทคโนโลยีที่มีอายุ 100 ปีนี้กลับกลายเป็นข้อจำกัดหลักในการเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลเข้ากับโครงข่ายไฟฟ้า

ถ่านหินถูกประเมินต่ำเกินไปหรือไม่?

ในระดับหนึ่งใช่ แต่ไม่ได้ลดมากเท่าทองแดง ราคาถ่านหินในปี 2025 ลดลงประมาณ 22% ก่อนจะฟื้นตัวเล็กน้อยในต้นปี 2026

บริษัทถ่านหินแสดงผลลัพธ์ที่ดี:

• Peabody Energy: +34%
• CONSOL Energy: +37%

ในขณะเดียวกัน ปริมาณการผลิตไฟฟ้าจากถ่านหินของสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้น 13% จนถึงเดือนกันยายน 2025

รัฐที่มีการเติบโตของศูนย์ข้อมูลอย่างรวดเร็วแสดงผลชัดเจนเป็นพิเศษ:

• รัฐโอไฮโอ: +23%
• โอคลาโฮมา: +58%

ใครคือผู้ชนะ ใครคือผู้แพ้?

ผู้ชนะชัดเจนคือสหรัฐอเมริกา

ปี 2024 สหรัฐอเมริกาลงทุนใน AI ภาคเอกชน 109,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (จีนเพียง 9,300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) โดยรวมการลงทุนตั้งแต่ปี 2013 อยู่ที่ 470,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ มากกว่ารวมของประเทศอื่นๆ ทั้งหมด ปี 2024 สหรัฐอเมริกาเปิดตัวโมเดล AI สำคัญ 40 โมเดล ขณะที่จีนมี 15 โมเดล

เกมยังไม่สิ้นสุด แต่ในขณะนี้ดูเหมือนว่าสหรัฐอเมริกาคือศูนย์กลางของการแข่งขันด้าน AI

อินเดียพึ่งพาการส่งออก GDP 2500 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อ GPT-4 token จะเกิดอะไรขึ้น?

สถานการณ์เริ่มปรากฏชัดแล้ว แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น การจ้างงานในอุตสาหกรรมアウト sourcing ด้านไอทีของอินเดียลดลงอย่างชัดเจน บริษัทไอทีขนาดใหญ่เลิกจ้างประมาณ 58,000 คนระหว่างปี 2024–2025 ในขณะที่อุตสาหกรรมนี้เคยรับพนักงานเพิ่ม 360,000 คนระหว่างปี 2021–2023

โปรแกรมเมอร์จะถูกแทนที่เหมือนผู้พิมพ์ดีดในอดีตหรือไม่?

ในปัจจุบัน วิศวกรซอฟต์แวร์ยังไม่ได้ไปทำงานในตำแหน่งแรงงานประจำ แต่โครงสร้างอาชีพได้เริ่มมีการแบ่งแยกแล้ว:

• ความต้องการวิศวกร AI เพิ่มขึ้น 143%
• การรับสมัครตำแหน่งระดับเริ่มต้นของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ลดลง 25%
• จำนวนตำแหน่งฝึกงานลดลง 30%

ตัวเลือกในอนาคตอาจเป็น: Either ขึ้นไปเป็น “ผู้จัดการ AI agent” หรือเปลี่ยนไปสู่อุตสาหกรรมการผลิต等领域—เนื่องจากโรงงานหลายแห่งก็ต้องการคนที่เข้าใจซอฟต์แวร์เพื่อทำให้กระบวนการผลิตเป็นอัตโนมัติ

จะมีแผนการจ้างงานขนาดใหญ่ที่คล้ายกับ「นโยบายใหม่»ไหม?

ยังไม่มี

ในเดือนกรกฎาคม 2025 รัฐบาลทรัมป์ได้เปิดตัว “แผนการดำเนินการด้านปัญญาประดิษฐ์ของสหรัฐอเมริกา” ซึ่งรวมถึง:

• คำสั่งบริหารด้านการศึกษา AI
• โปรแกรมฝึกทักษะ
• กระทรวงแรงงาน งบสนับสนุนโครงการฝึกงาน 84 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

แต่ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมแรงงานของสหรัฐอเมริกาเพียงคิดเป็น 0.1% ของ GDP ซึ่งต่ำที่สุดเกือบในประเทศสมาชิก OECD ขณะนี้ยังไม่มีแผนใดๆ ที่จะบรรลุขนาดของ WPA (โครงการจ้างงาน 8.5 ล้านคน)

การเรียนรู้ตลอดชีวิตคุ้มค่ากับการลงทุนไหม?

นี่เป็นคำถามที่นามธรรมและเป็นส่วนตัวมาก แต่คำตอบของฉันคือ: คุ้มค่า

หาก AI จริงๆ แล้วมีลักษณะลดอุปทาน เราจะเห็นสัญญาณนี้ได้อย่างไรก่อนหน้าอื่นใด?

ตัวชี้วัดที่ดีที่สุดอาจเป็นราคา AI API

ต้นทุนการให้เหตุผลระดับ GPT-4:

ปลายปี 2022: 20 ดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น

ธันวาคม 2025: 0.40 ดอลลาร์

ลดลง 50 เท่าในสามปี ความเร็วนี้เร็วกว่าต้นทุนการคำนวณของ PC หรือต้นทุนแบนด์วิดธ์ของอินเทอร์เน็ตที่ลดลงอีก ซึ่งน่าจะเป็นตัวชี้วัดนำของการลดราคาบริการ

หากความต้องการผลิตภัณฑ์ความรู้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ต้นทุนการผลิตลดลง จะตีความภาวะเงินเฟ้ออย่างไร

แม้ราคา API ของ AI จะร่วงลงอย่างหนัก แต่รายได้ของบริษัท AI กลับพุ่งสูงขึ้น ราคาลดลง → การใช้งานพุ่งกระฉูด → ค่าใช้จ่ายรวมเพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกัน บริษัท SaaS ยังคงเรียกเก็บค่า “ภาษี AI” เพิ่มอีก 20%–37% เมื่อผู้ใช้ต่ออายุบริการ ดังนั้น แม้ต้นทุนการผลิตซอฟต์แวร์จะใกล้เคียงศูนย์ รายได้ของ SaaS ก็ยังคงเติบโต

สิ่งนี้คล้ายคลึงกับอุตสาหกรรมการคำนวณในยุคของกฎของมัวร์: ผลิตภัณฑ์แต่ละชิ้นถูกลงเรื่อยๆ แต่ขนาดตลาดโดยรวมกลับขยายตัวอย่างต่อเนื่อง

การเชื่อมต่อ (interconnect) สำคัญจริงๆ ไหม?

สำคัญมาก

ในคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ 30%–50% ของเวลาการฝึกใช้ไปกับการสื่อสารระหว่าง GPU แทนที่จะเป็นการคำนวณ

ตัวอย่างเช่น Google TPUv7 Ironwood ใช้โทโพโลยี 3D torus เชื่อมต่อชิป 9,216 ตัว ในขณะที่ Nvidia NVL72 เชื่อมต่อ GPU 72 ตัว ดังนั้นเครือข่ายการเชื่อมต่อจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการขยายขนาด AI

หากประเทศหนึ่งมีพลังงานมากกว่า สามารถบรรลุ AGI ด้วยกระบวนการผลิตที่ล้าสมัยได้หรือไม่?

ไม่น่าเป็นไปได้ในขณะนี้

ชิป AI ชั้นนำทั้งหมดใช้กระบวนการ 4nm หรือ 3nm: Nvidia Blackwell, Google TPUv7, AWS Trainium3

华为ของจีน Ascend 910C (SMIC 7nm) มีความสามารถในการให้บริการแบบอ้างอิงที่แข่งขันได้ แต่ต้องการชิปและพลังงานมากขึ้นสำหรับการฝึกอบรม การชดเชยช่องว่างทางเทคโนโลยีด้วยการเพิ่มการใช้พลังงานเพียงอย่างเดียวจะสุดท้ายแล้วพบกับข้อจำกัดด้านต้นทุนทางเศรษฐกิจ

เหตุการณ์ “ไต้หวัน” ที่เป็นไปได้มากที่สุดคืออะไร?

เป็นไปได้มากที่สุดคือการปิดกั้นช่องแคบไต้หวัน

และสถานการณ์ตึงเครียดได้ทวีความรุนแรงขึ้นแล้ว:

• ปี 2024: จีนจัดการซ้อมรบ "ร่วมดาบ-2024B"
• ปี 2025: “ภารกิจความยุติธรรม 2025” ใช้เครื่องบินมากกว่า 100 ลำและเรือรบ 13 ลำ
• ส่งจรวด 27 ลูกจากฟูเจี้ยน โดย 10 ลูกตกในเขตต่อเนื่องของไต้หวัน

ในขณะเดียวกัน จีนเริ่มแยกการกล่าวถึง “การรวมชาติอย่างสันติ” และ “การรวมชาติ” ในแผนพัฒนาห้าปีปี 2026–2030

TSMC ก็กำลังเตรียมการล่วงหน้า: กำลังก่อสร้างโรงงานผลิตวัสดุเซมิคอนดักเตอร์ 8 แห่งในรัฐแอริโซนา ซึ่งในอนาคตอาจรับผิดชอบกำลังการผลิตชิปขั้นสูงถึง 30%

แต่ระบบทั้งหมดยังคงอยู่บนความสมดุลที่เปราะบางอย่างยิ่ง

ลิงก์ต้นฉบับ