จีนกำลังไล่ตามทันตรงไหน และอเมริกาเป็นผู้นำในด้านใดบ้าง 2027

ขั้วอำนาจใหม่ในการประมวลผลระดับโลก

การแข่งขันทางเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีนไม่ใช่แค่การวิ่งแข่งเพื่อชิงความเป็นหนึ่งอีกต่อไป แต่มันได้กลายเป็นการต่อสู้ที่ซับซ้อนซึ่งแต่ละฝ่ายต่างมีข้อได้เปรียบที่ฝ่ายตรงข้ามเลียนแบบได้ยาก ในขณะที่สหรัฐฯ ยังคงรักษาความได้เปรียบในด้านพลังการประมวลผลดิบและเงินทุน จีนก็กำลังลดช่องว่างนั้นลงด้วยขนาดของตลาดภายในประเทศและการสนับสนุนจากภาครัฐ นี่ไม่ใช่สถานการณ์ที่ผู้ชนะจะได้ทุกอย่าง แต่เป็นการแยกทางกันของปรัชญาทางเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ข้อมูลล่าสุดชี้ให้เห็นว่าความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลระดับท็อปของอเมริกาและจีนกำลังลดลงเหลือเพียงไม่กี่เดือนของการพัฒนา ซึ่งท้าทายความเชื่อเดิมที่ว่านวัตกรรมของอเมริกานั้นไม่มีใครเทียบได้ แม้ช่องว่างเชิงกลยุทธ์ในฮาร์ดแวร์ระดับสูงจะยังคงกว้างอยู่ แต่ในระดับซอฟต์แวร์กำลังกลายเป็นพื้นที่ที่มีความเท่าเทียมกันอย่างเข้มข้น เรากำลังเข้าสู่ยุคที่สหรัฐฯ เป็นผู้จัดหาเครื่องมือพื้นฐาน ในขณะที่จีนเป็นผู้สร้างแม่แบบในการนำเครื่องมือเหล่านั้นไปบูรณาการเข้ากับเศรษฐกิจสมัยใหม่ในวงกว้าง พลวัตในปัจจุบันถูกกำหนดโดยกำแพงฮาร์ดแวร์ในฝั่งตะวันตกและความหนาแน่นของการใช้งานในฝั่งตะวันออก

ความเท่าเทียมของ Large Language Models

เป็นเวลาหลายปีที่เรื่องราวในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคือบริษัท AI ของจีนเพียงแค่ลอกเลียนแบบความสำเร็จของตะวันตก แต่มุมมองนั้นล้าสมัยไปแล้ว บริษัทอย่าง Alibaba, Baidu และสตาร์ทอัพอย่าง 01.AI กำลังสร้างโมเดลที่ติดอันดับต้นๆ ของเกณฑ์มาตรฐานระดับโลก โมเดลเหล่านี้ไม่ได้แค่ใช้งานได้จริง แต่ยังได้รับการปรับแต่งมาเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด เนื่องจากบริษัทจีนเผชิญกับข้อจำกัดที่เข้มงวดในการซื้อชิป พวกเขาจึงกลายเป็นปรมาจารย์ในการทำสิ่งที่มากกว่าด้วยทรัพยากรที่น้อยกว่า พวกเขาเน้นไปที่ประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมและคุณภาพของข้อมูลแทนที่จะแค่ทุ่มชิปเข้าไปแก้ปัญหา สิ่งนี้ทำให้เกิดการสนับสนุนแบบ open source จากนักพัฒนาชาวจีนเพิ่มขึ้นอย่างมาก โมเดลแบบเปิดเหล่านี้กำลังถูกนำไปใช้โดยนักพัฒนาทั่วโลก ซึ่งสร้าง soft power รูปแบบใหม่ให้กับปักกิ่ง จากงานวิจัยของ Stanford Institute for Human-Centered AI ปริมาณงานวิจัยคุณภาพสูงที่ออกมาจากสถาบันของจีนในขณะนี้ทัดเทียมกับสหรัฐฯ ในหลายตัวชี้วัดที่สำคัญ จุดเน้นในจีนได้เปลี่ยนจากการไล่ตาม GPT เวอร์ชันถัดไป ไปสู่การสร้างโมเดลที่สามารถรันบนฮาร์ดแวร์ที่จำกัดแต่ยังคงประสิทธิภาพสูง นวัตกรรมที่ถูกบังคับนี้เป็นผลโดยตรงจากการควบคุมการส่งออก ซึ่งสร้างระบบนิเวศที่ยืดหยุ่นและไม่พึ่งพาสมมติฐานเดียวกับโมเดลของ Silicon Valley ผลลัพธ์ที่ได้คือสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ที่แยกตัวออกจากมาตรฐานตะวันตกมากขึ้นเรื่อยๆ การแยกตัวนี้ไม่ใช่สัญญาณของความอ่อนแอ แต่เป็นการปรับเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์สู่การพึ่งพาตนเอง

การส่งออกรัฐอัลกอริทึม

ผลกระทบระดับโลกของการแข่งขันนี้ขยายไปไกลกว่าพรมแดนของสองมหาอำนาจ หลายประเทศใน Global South กำลังมองหาจีนเพื่อเป็นทางเลือกแทนที่เทคโนโลยีจากอเมริกา โมเดลการบูรณาการ AI ของจีนมักจะดึงดูดใจรัฐบาลที่ให้ความสำคัญกับความมั่นคงทางสังคมและการพัฒนาที่นำโดยรัฐ นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของซอฟต์แวร์ แต่รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดที่รองรับมัน จีนกำลังส่งออกสิ่งที่เรียกว่า AI in a box ซึ่งรวมถึงฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และกรอบการกำกับดูแลเพื่อจัดการมัน แนวทางนี้ช่วยให้ประเทศกำลังพัฒนาสามารถปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลให้ทันสมัยโดยไม่ต้องสร้างใหม่ตั้งแต่ต้น สหรัฐฯ ยังคงเป็นผู้นำในด้านพลังของแพลตฟอร์มผ่านบริษัทอย่าง Microsoft, Google และ Amazon แต่แพลตฟอร์มเหล่านี้มักมาพร้อมกับค่านิยมและมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของตะวันตกที่อาจไม่สอดคล้องกับทุกรัฐบาล ดังนั้นการแข่งขันจึงเป็นเรื่องของอุดมการณ์พอๆ กับเรื่องของโค้ด ตามรายงานของ Reuters การแข่งขันเพื่อจัดหาโครงสร้างพื้นฐาน AI ให้กับตลาดเกิดใหม่เป็นเสาหลักสำคัญของการทูตสมัยใหม่ ประเทศที่กำหนดมาตรฐานให้กับประเทศเหล่านี้มักจะเป็นผู้ควบคุมการไหลของข้อมูลและอิทธิพลในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า นี่คือจุดที่สหรัฐฯ มักประสบปัญหา เนื่องจากความเร็วของนโยบายมักไม่ทันกับความเร็วทางอุตสาหกรรมของภาคเอกชน ในขณะที่วอชิงตันถกเถียงเรื่องกฎระเบียบ บริษัทจีนกำลังเซ็นสัญญาเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลและระบบเมืองอัจฉริยะทั่วเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และแอฟริกา การขยายตัวนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่ข้อมูลมากขึ้นนำไปสู่โมเดลที่ดีขึ้น ซึ่งยิ่งตอกย้ำความได้เปรียบของจีนในบริบทระดับภูมิภาคเฉพาะเจาะจง

เรื่องราวของสองศูนย์กลางนักพัฒนา

เพื่อให้เข้าใจความเป็นจริงของความแตกแยกนี้ เราต้องดูชีวิตประจำวันของนักพัฒนาในซานฟรานซิสโกและปักกิ่ง ในซานฟรานซิสโก นักพัฒนามักพึ่งพาชุด proprietary APIs จากบริษัทอย่าง OpenAI หรือ Anthropic พวกเขาสามารถเข้าถึง cloud compute ที่แทบจะไร้ขีดจำกัดหากมีเงินทุนเพียงพอ ข้อกังวลหลักมักเป็นเรื่องต้นทุนของ tokens และความเป็นไปได้ที่โมเดลจะคลาดเคลื่อน (model drift) พวกเขาทำงานในสภาพแวดล้อมที่มี venture capital มากมาย และเป้าหมายมักจะเป็นการสร้างผลิตภัณฑ์ยอดนิยมสำหรับผู้บริโภค จุดเน้นอยู่ที่พรมแดนของความเป็นไปได้ โดยมักไม่ค่อยสนใจการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมในทันที ในทางตรงกันข้าม นักพัฒนาในปักกิ่งทำงานภายใต้แรงกดดันที่ต่างออกไป พวกเขามักใช้โมเดล open source ที่โฮสต์ในท้องถิ่นซึ่งได้รับการปรับแต่ง (fine tuned) สำหรับงานอุตสาหกรรมเฉพาะเจาะจง เนื่องจากปัญหาการขาดแคลนชิป พวกเขาจึงใช้เวลาอย่างมากไปกับการ quantization และการบีบอัดโมเดล พวกเขาไม่ได้แค่สร้าง app แต่กำลังสร้างระบบที่ต้องทำงานภายใต้พารามิเตอร์ของนโยบายรัฐ ชีวิตประจำวันของวิศวกรในปักกิ่งเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์ของพวกเขาสามารถรันบนชิปในประเทศอย่าง Huawei ได้ นักพัฒนาคนนี้บูรณาการอย่างลึกซึ้งเข้ากับห่วงโซ่อุปทานการผลิตหรือโลจิสติกส์ในท้องถิ่น AI ของพวกเขาไม่ใช่ผลิตภัณฑ์แบบสแตนด์อโลน แต่เป็นองค์ประกอบของระบบทางกายภาพที่ใหญ่กว่า การเน้นที่ AI อุตสาหกรรมนี้เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้จีนเป็นผู้นำในด้านต่างๆ เช่น ท่าเรืออัตโนมัติและโรงงานอัจฉริยะ นักพัฒนาสหรัฐฯ กำลังสร้างอนาคตของอินเทอร์เน็ต ในขณะที่นักพัฒนาจีนกำลังสร้างอนาคตของโลกทางกายภาพ ความแตกต่างนี้หมายความว่าทั้งสองฝ่ายกำลังกลายเป็นผู้นำในหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ผู้คนมักประเมินความสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปสูงเกินไปในขณะที่ประเมินความสำคัญของการประยุกต์ใช้เฉพาะทางในอุตสาหกรรมต่ำเกินไป สหรัฐฯ เป็นผู้นำในด้านแรก แต่จีนกำลังก้าวหน้าอย่างมากในด้านหลัง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิวัฒนาการของศูนย์กลางระดับภูมิภาคเหล่านี้ คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดใน algorithmic sovereignty ได้ที่ New York Times หรือดูการเจาะลึกที่ [Insert Your AI Magazine Domain Here] เพื่อดูข้อมูลเชิงลึกด้านเทคโนโลยี

ราคาที่ซ่อนอยู่ของการกำกับดูแลอัตโนมัติ

เมื่อทั้งสองระบบเติบโตเต็มที่ เราต้องตั้งคำถามที่ยากเกี่ยวกับต้นทุนระยะยาวของเส้นทางเทคโนโลยีนี้ อะไรคือการแลกเปลี่ยนด้านความเป็นส่วนตัวที่ซ่อนอยู่เมื่อ AI ถูกนำมาใช้จัดการทุกแง่มุมของเมือง? เมื่อรัฐและภาคเทคโนโลยีสอดประสานกันอย่างสมบูรณ์ ปัจเจกบุคคลจะไปหาที่พึ่งจากความผิดพลาดของอัลกอริทึมได้ที่ไหน? โมเดลของอเมริกาอาศัยความโปร่งใสขององค์กรและการท้าทายทางกฎหมาย แต่สิ่งเหล่านี้มักล่าช้าและไม่มีประสิทธิภาพต่อซอฟต์แวร์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลของจีนอาศัยการกำกับดูแลของรัฐ ซึ่งให้ความสำคัญกับส่วนรวมมากกว่าปัจเจก ทั้งสองระบบมีข้อบกพร่องที่สำคัญ นอกจากนี้ยังมีคำถามเรื่องพลังงาน ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นในการฝึกฝนและรันโมเดลเหล่านี้ใช้ไฟฟ้าจำนวนมหาศาล ใครเป็นผู้จ่ายราคาทางสิ่งแวดล้อมสำหรับการแข่งขันนี้? เราต้องพิจารณาถึงความเสี่ยงของ monoculture ใน AI ด้วย หากโลกถูกแบ่งออกเป็นสอง stack ที่โดดเด่น จะเกิดอะไรขึ้นกับนวัตกรรมท้องถิ่นในประเทศที่ถูกบังคับให้เลือกข้าง? ค่าใช้จ่ายในการเข้าสู่การแข่งขัน AI กำลังสูงขึ้นจนเหลือเพียงประเทศและบริษัทที่ร่ำรวยที่สุดเท่านั้นที่สามารถเข้าร่วมได้ สิ่งนี้สร้างความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลรูปแบบใหม่ที่อาจถาวรกว่ารูปแบบเดิม เรากำลังสร้างระบบที่เข้าใจได้ยากขึ้นเรื่อยๆ และควบคุมได้ยากยิ่งกว่าเดิม การมุ่งเน้นไปที่การชนะการแข่งขันมักบดบังคำถามที่ว่าการแข่งขันนั้นกำลังมุ่งไปในทิศทางที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติโดยรวมหรือไม่ ความเป็นส่วนตัวไม่ใช่แค่ความกังวลของตะวันตก แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับสังคมที่ใช้งานได้จริง ทว่ามักเป็นสิ่งแรกที่ถูกเสียสละในนามของประสิทธิภาพหรือความมั่นคงของชาติ

มีเรื่องราว, เครื่องมือ, เทรนด์ หรือคำถามเกี่ยวกับ AI ที่คุณคิดว่าเราควรนำเสนอหรือไม่? ส่งแนวคิดบทความของคุณมาให้เรา — เรายินดีรับฟัง

กำแพงฮาร์ดแวร์และอุปสรรคในการบูรณาการ

ส่วนที่น่าสนใจของการถกเถียงนี้อยู่ที่ความเป็นจริงทางกายภาพของซิลิคอน สหรัฐฯ ใช้การควบคุมการส่งออกเพื่อจำกัดการเข้าถึง GPU ที่ทันสมัยที่สุดของจีน เช่น Nvidia H100 และรุ่นต่อๆ มา สิ่งนี้ได้สร้างกำแพงฮาร์ดแวร์ที่ยากจะข้าม อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดนี้ได้บังคับให้บริษัทจีนต้องสร้างนวัตกรรมในระดับการบูรณาการและเวิร์กโฟลว์ พวกเขาเน้นไปที่:

• เทคนิค quantization ขั้นสูงที่ช่วยให้โมเดลขนาดใหญ่รันบนฮาร์ดแวร์รุ่นเก่าได้โดยสูญเสียความแม่นยำน้อยที่สุด
• วิธีการฝึกฝนแบบกระจาย (distributed training) ที่เชื่อมโยงชิปที่ทรงพลังน้อยกว่าหลายพันตัวเข้าด้วยกันเพื่อจำลองพลังของคลัสเตอร์สมัยใหม่
• โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลในท้องถิ่นที่ลดความจำเป็นในการสื่อสารผ่านคลาวด์ตลอดเวลา ซึ่งมีความสำคัญต่อความปลอดภัยทางอุตสาหกรรม

ข้อจำกัดของ API เป็นอีกด้านหนึ่งที่มีความแตกต่าง ในสหรัฐฯ นักพัฒนามักต้องพึ่งพาการกำหนดราคาและขีดจำกัดอัตราที่กำหนดโดยผู้ให้บริการรายใหญ่ไม่กี่ราย ในจีนมีการผลักดันให้มีการใช้งานในท้องถิ่นมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าในขณะที่นักพัฒนาอเมริกันมีความคล่องตัวบนคลาวด์มากกว่า นักพัฒนาจีนกำลังสร้างระบบที่แข็งแกร่งและบรรจุอยู่ในท้องถิ่นมากกว่า เวิร์กโฟลว์ในห้องแล็บ AI ของจีนมักเน้นไปที่การทำความสะอาดและติดป้ายกำกับข้อมูล โดยใช้แรงงานจำนวนมากที่สหรัฐฯ เทียบไม่ได้ ความเป็นผู้นำของสหรัฐฯ ในด้าน compute supremacy ยังคงปลอดภัยในขณะนี้ แต่มันเป็นผู้นำในด้านพลังดิบ ไม่ใช่ในด้านประสิทธิภาพของการประยุกต์ใช้ ขั้นตอนต่อไปของการแข่งขันจะถูกกำหนดโดยผู้ที่สามารถบูรณาการ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ได้ดีที่สุด ในอดีตจุดเน้นอยู่ที่ขนาดของโมเดล แต่ในปัจจุบันจุดเน้นอยู่ที่ว่าโมเดลเหล่านั้นเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเดิมและฮาร์ดแวร์ในท้องถิ่นอย่างไร คอขวดไม่ใช่แค่เรื่องชิปอีกต่อไป แต่เป็นความสามารถในการเปลี่ยนโมเดลให้เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ซึ่งทำงานได้ทุกครั้งโดยไม่พลาด สิ่งนี้ต้องใช้ระเบียบวินัยทางวิศวกรรมระดับที่ทั้งสองฝ่ายยังคงต้องทำให้สมบูรณ์แบบ

ดุลอำนาจที่เปลี่ยนแปลงไป

บทสรุปคือช่องว่างระหว่างสหรัฐฯ และจีนไม่ใช่ตัวเลขเดียว แต่มันเป็นชุดของข้อได้เปรียบและข้อเสียเปรียบที่เปลี่ยนแปลงไป สหรัฐฯ เป็นผู้นำในการวิจัยพื้นฐานและฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นในการผลักดันพรมแดนของสิ่งที่ AI สามารถทำได้ จีนเป็นผู้นำในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนั้นกับโลกแห่งความเป็นจริงและการสร้างระบบนิเวศขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกับรัฐ คนนอกมักมองข้ามความซับซ้อนนี้โดยดูเพียงคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน ความจริงก็คือทั้งสองประเทศกำลังสร้างอนาคตสองเวอร์ชันที่แตกต่างกัน เวอร์ชันหนึ่งคือโลกของปัญญาประดิษฐ์บนคลาวด์ที่ทรงพลัง และอีกเวอร์ชันหนึ่งคือโลกของระบบที่แพร่หลาย มีประสิทธิภาพ และติดตั้งใช้งานในท้องถิ่น ไม่มีฝ่ายใดมีเส้นทางที่ชัดเจนสู่ชัยชนะเบ็ดเสร็จ แต่พวกเขากำลังมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมากขึ้นเรื่อยๆ การแข่งขันจะยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมที่รวดเร็ว แต่ก็จะยังคงทำให้สภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีระดับโลกแตกแยกต่อไป การทำความเข้าใจความแตกแยกนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกคนที่พยายามนำทางไปสู่อนาคตของเทคโนโลยี

หมายเหตุจากบรรณาธิการ: เราสร้างเว็บไซต์นี้ขึ้นมาเพื่อเป็นศูนย์กลางข่าวสารและคู่มือ AI หลายภาษาสำหรับผู้ที่ไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญคอมพิวเตอร์ แต่ยังคงต้องการทำความเข้าใจปัญญาประดิษฐ์ ใช้งานได้อย่างมั่นใจมากขึ้น และติดตามอนาคตที่กำลังจะมาถึงแล้ว