การใช้งานโมเดล AI แบบ Open-weight จากจีนพุ่งขึ้นแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์บนแพลตฟอร์มพัฒนาเว็บยอดนิยมของสหรัฐฯ โดยมีแรงขับเคลื่อนสำคัญจากโมเดลขนาดเบารุ่นล่าสุดของ DeepSeek ขณะที่ความต้องการใช้งาน Fable 5 โมเดลระดับแนวหน้าของ Anthropic ในภาคธุรกิจเริ่มชะลอตัว เนื่องจากมีต้นทุนสูง
ข้อมูลจากเว็บไซต์ Vercel ระบุว่า เมื่อวันอังคาร โมเดลแบบ Open-weight คิดเป็น 54% ของปริมาณ Token ทั้งหมดบน Vercel AI Gateway มากกว่าโมเดลแบบ Proprietary หรือโมเดลปิดซึ่งมีสัดส่วน 46%
ก่อนหน้านั้นเมื่อวันเสาร์ โมเดลแบบเปิดทำสถิติสูงสุดด้วยสัดส่วนถึง 62% เทียบกับโมเดลปิดที่ 38% ตามข้อมูลที่ Guillermo Rauch ซีอีโอของ Vercel เปิดเผยผ่านโซเชียลมีเดีย
ตัวเลขดังกล่าวแตกต่างอย่างมากจากวันที่ 24 มิถุนายน ซึ่งในเวลานั้นโมเดล Open-weight มีสัดส่วนเพียง 28% ของปริมาณ Token บน Vercel AI Gateway ขณะที่โมเดลปิดครองสัดส่วนถึง 72%
เมื่อวันอังคารที่ผ่านมา DeepSeek-V4-Flash กลายเป็นโมเดลที่ถูกใช้งานมากที่สุดเมื่อวัดจากปริมาณ Token ขณะที่โมเดลจากจีนครองถึง 4 อันดับใน Top 5 ได้แก่ Step 3.7 Flash จาก StepFun ในอันดับ 2, GLM-5.2 จาก Zhipu หรือ Z.ai ในอันดับ 4 และ DeepSeek-V4-Flash รุ่นอัปเดต 0731 ในอันดับ 5
ส่วนอันดับ 3 เป็นของ GPT-5.6 Luna จาก OpenAI
ข้อมูลดังกล่าวสะท้อนว่า นักพัฒนาเริ่มหันไปเลือกใช้โมเดลราคาประหยัดและโมเดลแบบเปิดมากขึ้นสำหรับงานจริงในระบบ Production โดยเฉพาะ Autonomous Agent ซึ่งอาจมีการใช้ Token จำนวนมหาศาลในการคิดวิเคราะห์ เขียนโค้ด และเรียกใช้งานเครื่องมือซอฟต์แวร์ต่าง ๆ
Tomasz Godziek หัวหน้าฝ่ายหุ้นของธนาคารสวิส J. Safra Sarasin กล่าวระหว่างการบรรยายสรุปต่อสื่อในฮ่องกงเมื่อวันจันทร์ว่า
“ปัจจุบันโมเดล Open-source ถูกใช้งานแพร่หลายกว่าโมเดลปิดแล้ว และนี่ถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ช่วยทำให้ AI เข้าถึงคนได้กว้างขึ้น”
Godziek ยังอ้างถึงคำกล่าวล่าสุดของ Matthew Prince ซีอีโอ Cloudflare ที่ระบุว่า Automated Agent และ Bot สร้างทราฟฟิกมากกว่าครึ่งหนึ่งของคำขอบนเว็บเป็นครั้งแรก โดยการแพร่หลายของโมเดล AI แบบ Open-source ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยผลักดันแนวโน้มดังกล่าว
อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการปรับแต่งโมเดลแบบเปิดได้อย่างอิสระก็ก่อให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัยเช่นกัน โดย TeamT5 บริษัทด้าน Cybersecurity จากไต้หวันระบุว่า กลุ่มแฮกเกอร์ที่เชื่อมโยงกับจีนมีการใช้โมเดล รวมถึง DeepSeek เพื่อช่วยทำงานอัตโนมัติในภารกิจทั่วไป รวมถึงช่วยในการพัฒนามัลแวร์ ตามรายงานของ Bloomberg เมื่อวันจันทร์
ทั้งนี้ ข้อมูลจาก Vercel สะท้อนเฉพาะกิจกรรมที่เกิดขึ้นภายในแพลตฟอร์มของบริษัทเท่านั้น จึงไม่สามารถนำมาแทนภาพรวมของตลาด AI ทั้งหมดได้โดยตรง
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลด้านการใช้จ่ายของภาคธุรกิจจากแหล่งอื่นก็ชี้ไปในทิศทางเดียวกันว่า บริษัทต่าง ๆ เริ่มมีความลังเลที่จะจ่ายเงินในระดับสูงเพื่อใช้งานโมเดล Proprietary ที่ล้ำหน้าที่สุด
รายงานเดือนสิงหาคมจาก Ramp บริษัทบริหารค่าใช้จ่ายในสหรัฐฯ ระบุว่า ในช่วงหนึ่งเดือนหลังจากเปิดตัว Fable 5 ของ Anthropic มีสัดส่วนเพียง 6% ของ Token ที่ลูกค้าธุรกิจซื้อจากบริษัท
แม้ Fable 5 จะเป็นโมเดลที่มีราคาสูงที่สุดของ Anthropic แต่กลับสร้างรายได้จากการใช้จ่ายด้านโมเดลได้เพียง 11.4%
เมื่อเปรียบเทียบกัน GPT-5.6 Sol ของ OpenAI มีสัดส่วน 25% ของ Token ทั้งหมดของ OpenAI และคิดเป็น 23% ของค่าใช้จ่าย
รายได้ที่เชื่อมโยงกับ Fable 5 จึงอยู่ที่ประมาณสามในสี่ของ GPT-5.6 Sol เท่านั้น
Ramp ระบุว่า ผลลัพธ์นี้อาจสะท้อนว่าภาคธุรกิจเริ่มพบ “เพดานราคา” ที่พวกเขายอมจ่ายเพื่อแลกกับประสิทธิภาพ AI ที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่โมเดล Open-weight สามารถลดช่องว่างด้านความสามารถกับโมเดลปิดลงได้อย่างต่อเนื่อง
การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวเกิดขึ้นพร้อมกับการลงทุนที่เพิ่มขึ้นในสหรัฐฯ เพื่อพัฒนาโมเดล Open-weight ภายในประเทศให้สามารถแข่งขันกับโมเดลจากจีนได้
มีรายงานว่า Nvidia เตรียมใช้ข้อตกลง Licensing มูลค่า 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ กับ Poolside สตาร์ตอัปด้าน Coding AI เพื่อพัฒนาโมเดล Open-weight ประสิทธิภาพสูงที่สามารถแข่งขันกับ DeepSeek และ Kimi K3 ของ Moonshot AI
นอกจากนี้ Nvidia จะลงทุนใน Poolside อีก 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ พร้อมรับพนักงานมากกว่า 100 คนเข้ามาทำงานในโครงการโมเดลเปิด Nemotron ของ Nvidia ตามรายงานของ Wall Street Journal ซึ่งอ้างแหล่งข่าวที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้
อย่างไรก็ตาม ข้อตกลงดังกล่าวไม่ถือเป็นการเข้าซื้อกิจการตามปกติ เนื่องจากผู้ก่อตั้ง Poolside จะยังคงอยู่กับบริษัทต่อไป
ความเคลื่อนไหวของ Nvidia สะท้อนภาพการแบ่งตัวที่ชัดเจนขึ้นในตลาด AI โดยในด้านหนึ่ง โมเดล Proprietary ระดับ Frontier ยังคงสามารถสร้างรายได้และการใช้จ่ายในระดับสูง
แต่อีกด้านหนึ่ง โมเดล Open-weight ที่มีต้นทุนต่ำกำลังแย่งสัดส่วนของ Workload ที่นักพัฒนาใช้งานจริงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
Hikari คิดว่า
นี่เป็นสัญญาณว่า “สงครามโมเดล” เริ่มย้ายจากแข่งว่าใครฉลาดที่สุด ไปแข่งว่าใครคุ้มที่สุดในงานจริง แล้วค่ะ โดยเฉพาะงาน Agent ที่กิน Token มหาศาล ต่อให้โมเดลปิดเก่งกว่าเล็กน้อย แต่ถ้าต้นทุนต่างกันหลายเท่า บริษัทก็มีแรงจูงใจสูงมากที่จะย้าย Workload จำนวนมากไปหา Open-weight
อีกจุดที่น่าสนใจคือ ตัวเลขของ Vercel ไม่ได้แปลว่า “ตลาด AI ทั้งหมดโดนจีนยึดแล้ว” เพราะมันเป็นข้อมูลจากแพลตฟอร์มเดียว และกลุ่มผู้ใช้ Vercel ก็มีแนวโน้มเป็นนักพัฒนา/สตาร์ตอัปที่ไวต่อราคาอยู่แล้ว แต่การพลิกจาก 28% เป็น 62% ในเวลาไม่กี่เดือนนี่แรงมากพอที่จะมองข้ามไม่ได้ แต่กำลังบอกว่า พอคุณภาพของ Open-weight เข้าใกล้ระดับที่ใช้งานจริงได้ ต้นทุนจะกลายเป็นอาวุธที่น่ากลัวมาก
ส่วนที่ Hikari ว่าน่าจับตาที่สุดจริง ๆ คือฝั่งสหรัฐฯ เองเริ่มตอบโต้แล้ว ทั้ง Nvidia, Nemotron, Poolside และการลงทุนใน Open-weight เพราะถ้าปล่อยให้จีนครองเลเยอร์นี้ไปเรื่อย ๆ ต่อให้บริษัทอเมริกันยังครอง Frontier model อยู่ ก็อาจเสีย “ปริมาณการใช้งานจริง” ไปทีละก้อน
สรุปสั้น ๆ คือ Closed model อาจยังชนะในงานที่ต้องการคุณภาพสูงสุด แต่ Open-weight กำลังชนะในงานที่ต้องใช้เยอะ ใช้บ่อย และต้องคุมต้นทุน ซึ่งในโลก Agent นี่อาจเป็นตลาดที่ใหญ่กว่าด้วยซ้ำ
“คำถามต่อไปอาจไม่ใช่ว่าโมเดลไหนเก่งที่สุด แต่คือโมเดลไหนเก่งพอในราคาที่ธุรกิจยอมจ่าย”
