ความทะเยอทะยานด้าน AI Agent ของ Meta เผชิญกับอุปสรรคในช่วงการปรับโครงสร้างองค์กร

การปรับเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่ของ Meta ไปสู่ยุคแห่ง AI Agent กำลังเผชิญกับแรงเสียดทานที่ไม่ได้คาดคิด ตามคำยอมรับล่าสุดจาก CEO Mark Zuckerberg แม้จะมีการใช้จ่ายเงินทุนมหาศาลและการปรับโครงสร้างองค์กรขนานใหญ่ แต่บริษัทกำลังประสบปัญหาในการเร่งพัฒนา AI Agent แบบอัตโนมัติให้ทันตามความเร็วที่เคยวางแผนไว้ในตอนแรก

ความไม่สอดคล้องกันในการพัฒนา Agentic AI

ในการประชุม Town Hall ภายในเมื่อเร็วๆ นี้ Mark Zuckerberg ยอมรับว่าการปรับโครงสร้างของ Meta เพื่อมุ่งเน้นไปที่ AI Agent นั้นไม่ได้ราบรื่นอย่างที่คาดไว้ เขาตั้งข้อสังเกตว่าแนวทางการพัฒนา Agentic AI ในช่วงสี่เดือนที่ผ่านมายังไม่สามารถเร่งความเร็วได้ตามเป้าหมาย โดยระบุว่าการเดิมพันเชิงกลยุทธ์กับโครงสร้างใหม่นี้ "ยังไม่ผลิดอกออกผล"

คำยอมรับนี้เกิดขึ้นหลังจากช่วงเวลาแห่งการปรับองค์กรอย่างเข้มข้น ในเดือนพฤษภาคม Meta ได้เลิกจ้างพนักงานทั่วโลกไปประมาณ 10% และย้ายพนักงานประมาณ 7,000 คนเข้าสู่ทีม AI โดยเฉพาะ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์และจัดสรรงบประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายมหาศาลของโครงสร้างพื้นฐาน AI แม้ว่าในช่วงแรกเหล่าผู้บริหารระดับสูงจะ "มองโลกในแง่ดีอย่างยิ่ง" เกี่ยวกับความสามารถของเครื่องมืออย่าง Claude Code ของ Anthropic แต่การบูรณาการและความคืบหน้าของระบบ Agentic ของ Meta เองกลับยังล้าหลังเมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานของอุตสาหกรรม

เดิมพันสูงและการทุ่มงบด้าน Compute มหาศาล

ขนาดความมุ่งมั่นของ Meta นั้นน่าตกตะลึง บริษัทมีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายเงินสูงถึง 1.45 แสนล้านดอลลาร์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปีนี้ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการลงทุนรวมของกลุ่ม Big Tech ที่สูงถึง 7 แสนล้านดอลลาร์ เพื่อขับเคลื่อนสิ่งนี้ Meta กำลังพัฒนาธุรกิจคลาวด์เพื่อขายกำลังการประมวลผล (compute capacity) ส่วนเกินให้กับลูกค้าภายนอก

แม้ว่า Zuckerberg จะมีท่าทีที่ระมัดระวัง แต่หัวหน้าฝ่าย AI Alexandr Wang กลับให้มุมมองที่มองโลกในแง่ดีกว่า โดย Wang เปิดเผยว่าโมเดลหลักตัวถัดไปของ Meta ซึ่งมีรหัสลับว่า "Watermelon" กำลังอยู่ในขั้นตอนการฝึกฝน "Watermelon" จะถูกปล่อยตามหลัง "Avocado" (ชื่อเรียกภายในของโมเดล Muse Spark ที่เปิดตัวในเดือนเมษายน) และจะใช้กำลังการประมวลผล (compute) มากขึ้นกว่าเดิมหลายเท่าตัว Wang อ้างว่า "Watermelon" สามารถไล่ตามเกณฑ์มาตรฐานของโมเดลระดับท็อปของ OpenAI ได้แล้ว แม้ว่าจะยังไม่มีการเปิดเผยข้อมูลทางเทคนิคเฉพาะเจาะจงก็ตาม

วิวัฒนาการของโมเดลและข้อพิพาทภายใน

แผนงานสำหรับตระกูลโมเดลของ Meta เริ่มมีความชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ หลังจากมีการเปิดตัว Muse Spark ในเดือนเมษายน ซึ่งแม้จะดูมีอนาคตแต่ยังประสบปัญหาในการทำประสิทธิภาพให้เทียบเท่ากับ OpenAI หรือ Anthropic ปัจจุบัน Meta กำลังพัฒนาการอัปเดตครั้งใหญ่เพื่อปรับปรุงความสามารถด้านการเขียนโค้ดและ Agentic นอกจากนี้ Wang ยังได้บอกใบ้ถึงโมเดลการเขียนโค้ดที่มีเป้าหมายเพื่อท้าทาย Claude Opus ของ Anthropic ในอนาคตอันใกล้

อย่างไรก็ตาม การผลักดันเพื่อความเป็นผู้นำด้าน AI ก็ไม่ได้ปราศจากความขัดแย้งภายใน CTO Andrew Bosworth ได้กล่าวถึงข้อพิพาทเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ติดตามการใช้เมาส์ (mouse-tracking software) ของ Meta ซึ่งบันทึกกิจกรรมดิจิทัลของพนักงานเพื่อนำไปสร้างข้อมูลสำหรับฝึกฝน AI แม้ว่าการตรวจสอบภายในจะสรุปว่าไม่มีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของพนักงานถูกนำเข้าสู่ชุดข้อมูลฝึกฝน AI จริงๆ แต่โปรแกรมดังกล่าว—ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่มีกลไกให้ปฏิเสธการเข้าร่วม (opt-out)—คาดว่าจะถูกนำกลับมาเปิดตัวใหม่โดยใช้ระบบการยินยอมเข้าร่วม (opt-in) แทน

สรุปประเด็นสำคัญ

• ความล่าช้าเชิงกลยุทธ์: การปรับโครงสร้างภายในของ Meta ที่มุ่งเน้นการให้ความสำคัญกับ AI Agent ยังไม่สามารถสร้างความเร็วหรือประสิทธิภาพได้ตามที่คาดหวัง
• การขยายกำลังการประมวลผล: Meta กำลังขยายขีดความสามารถในการฝึกฝนโมเดลอย่างมีนัยสำคัญ โดยโมเดล "Watermelon" ที่กำลังจะมาถึงจะใช้กำลังการประมวลผล (compute) มากกว่า Muse Spark (Avocado) ในปัจจุบันอย่างมหาศาล
• การลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน: ด้วยงบประมาณที่คาดการณ์ไว้ 1.45 แสนล้านดอลลาร์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI Meta กำลังวางตำแหน่งตัวเองเป็นทั้งผู้สร้างโมเดลและผู้ให้บริการคลาวด์ที่มีศักยภาพสำหรับกำลังการประมวลผลส่วนเกิน