ตัวเลขช่วงกลางเดือนมิถุนายน 2026 ออกมาแล้ว และมันแสดงให้เห็นภาพที่ชัดเจนอย่างยิ่ง โมเดล AI ของจีนครองตำแหน่งอันดับหนึ่งของโลกในด้านปริมาณโทเคน (token volume) ติดต่อกันเป็นเวลาสิบสัปดาห์ นี่ไม่ใช่แค่พาดหัวข่าวชั่วคราวจากเกณฑ์มาตรฐานเพียงตัวเดียว หรือการพุ่งสูงขึ้นชั่วคราวที่ผูกติดกับการเปิดตัวที่กลายเป็นไวรัลเพียงครั้งเดียว แต่มันคือรูปแบบที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องยาวนานหลายสัปดาห์ ซึ่งเผยให้เห็นว่างานด้านปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงกำลังเกิดขึ้นที่ไหน

จากปริมาณโทเคนรวมทั่วโลกรายสัปดาห์ที่ 46.7 ล้านล้านโทเคน โมเดลของจีนประมวลผลไปถึง 18.81 ล้านล้านโทเคน ในขณะที่โมเดลของอเมริกาจัดการไป 5.76 ล้านล้านโทเคน ซึ่งคิดเป็นสัดส่วน 46% สำหรับจีน และ 13% สำหรับสหรัฐอเมริกา ปริมาณโทเคนคือมาตรวัดที่จับต้องได้มากที่สุดที่เรามีในการวัดการนำ AI ไปใช้งานจริงในวงกว้าง ทุกๆ โทเคนคือหน่วยของแรงงานในการคำนวณ (computational labor) ที่แท้จริง ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบโค้ดหนึ่งบรรทัด การตอบคำถามลูกค้า การสรุปเอกสาร การอธิบายรูปภาพ หรือการประมวลผลลำดับการใช้เหตุผล เมื่อเกือบครึ่งหนึ่งของแรงงาน AI ทั่วโลกวิ่งผ่านโมเดลที่สร้างขึ้นในจีน เรากำลังมองเห็นการจัดสรรทรัพยากรใหม่ครั้งสำคัญของเศรษฐกิจ AI ระดับโลก

การย้ายฐานของภาคธุรกิจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

การเปลี่ยนแปลงภายในบริษัทของอเมริกานั้นเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว การบริโภคโทเคนของโมเดลจีนในภาคธุรกิจของสหรัฐฯ พุ่งสูงขึ้นจาก 4.5% ในปี 2025 เป็น 46% ในปี 2026 และตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2026 สัดส่วนนั้นก็ยังคงอยู่สูงกว่า 30% ข้อมูลทั้งสองจุดนี้บอกเล่าเรื่องราวที่ชัดเจน นี่ไม่ใช่การทดลองในช่วงเริ่มต้นโดยวิศวกรที่อยากรู้อยากเห็นเพียงไม่กี่คน แต่มันคือการย้ายฐานเชิงโครงสร้างในวงกว้างที่ก้าวข้ามจุดเปลี่ยนสำคัญไปเมื่อต้นปีนี้และไม่หันหลังกลับอีกเลย

ในช่วงแรก ธุรกิจในสหรัฐฯ มองโมเดลของจีนเป็นเพียงทางเลือกสำรองหรือสิ่งที่น่าสนใจเท่านั้น จากนั้นทีมงานต่างๆ ก็เริ่มทำการเปรียบเทียบต้นทุนภายใน และพบว่าการเปลี่ยนมาใช้โมเดลเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องแลกด้วยความแม่นยำในงานประจำวัน เมื่อความจริงข้อนี้ปรากฏชัด การตัดสินใจจัดซื้อจึงดำเนินไปอย่างรวดเร็ว สัดส่วน 46% ในภาคธุรกิจหมายความว่าเกือบครึ่งหนึ่งของงบประมาณการประมวลผล AI ภายในบริษัทอเมริกันในขณะนี้ กำลังไหลไปยังสถาปัตยกรรมที่พัฒนาขึ้นจากอีกฝั่งของมหาสมุทรแปซิฟิก สำหรับอุตสาหกรรมที่ใช้เวลาหลายปีในการมองว่าซานฟรานซิสโกและย่านเบย์แอเรียเป็นศูนย์กลางแรงดึงดูด นี่คือการปรับสมดุลครั้งสำคัญที่น่าทึ่ง

บริษัทที่มีอยู่จริง การประหยัดที่เกิดขึ้นจริง

การตัดสินใจที่เป็นรูปธรรมของบริษัทชื่อดังแสดงให้เห็นว่าเรื่องนี้หยั่งรากลึกเพียงใด Coinbase ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนคริปโตเคอเรนซี ได้เลือกใช้ GLM-5.2 และ Kimi K2.7 สำหรับวิศวกรของตน นี่ไม่ใช่โครงการนำร่องที่ถูกฝังไว้ในห้องแล็บวิจัย แต่โมเดลเหล่านี้ขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาจริงๆ ไม่ว่าจะเป็นการเติมโค้ด (code completion) การจัดทำเอกสารทางเทคนิค การช่วยดีบั๊ก (debugging assistance) และเครื่องมือภายใน Coinbase มีข้อกำหนดเรื่องเวลาทำงานต่อเนื่อง (uptime) และมาตรฐานความปลอดภัยที่เข้มงวด ทีมวิศวกรของพวกเขาไม่ได้เลือกใช้โมเดลต่างชาติเพียงเพื่อผลประโยชน์เล็กน้อย แต่พวกเขาเลือกใช้เพราะโมเดลเหล่านี้ผ่านเกณฑ์ความน่าเชื่อถือระดับองค์กร ในขณะที่ให้ความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ที่เหนือกว่า

นอกจากนี้ยังมี Lindy สตาร์ทอัพของสหรัฐฯ ที่เปลี่ยนจาก Anthropic Claude มาเป็น DeepSeek-V4 ผลลัพธ์ที่ได้คือการลดต้นทุนลงถึง 95% และประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์ สตาร์ทอัพดำเนินธุรกิจด้วยงบประมาณที่จำกัด การลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผล (inference spending) ลง 95% อาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างการเงินหมดภายใน 18 เดือน กับการขยายธุรกิจได้อย่างราบรื่นไปอีกหลายปี แต่การเคลื่อนไหวของ Lindy ยังส่งสัญญาณที่กว้างกว่านั้น นั่นคือ DeepSeek-V4 ทำงานได้ดีพอที่จะมาแทนที่ Claude ในสภาพแวดล้อมการทำงานจริง (production environment) นี่ไม่ใช่การลดระดับไปใช้ตัวเลือกราคาถูก แต่เป็นการสลับมาใช้สิ่งที่ยังคงประสิทธิภาพการใช้งานไว้ได้ในขณะที่ทำลายต้นทุนให้หายไป

ตัวอย่างทั้งสองนี้อยู่คนละขั้วของสเปกตรัมองค์กร Coinbase เป็นยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ซึ่งมีทั้งทีมดูแลด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) และโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิม ส่วน Lindy เป็นธุรกิจในระยะเริ่มต้นที่เดิมพันความอยู่รอดด้วยเศรษฐศาสตร์ AI ที่ชาญฉลาด ทั้งคู่กลับมาลงเอยที่จุดเดียวกัน ซึ่งนั่นควรบอกอะไรบางอย่างกับเราได้

ความหมายที่แท้จริงของประสิทธิภาพในทางปฏิบัติ

ประสิทธิภาพคือตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจเหล่านี้ แต่เราควรระบุให้ชัดเจนว่ามันหมายถึงอะไร มันไม่ใช่แค่เรื่องของราคา API ที่ถูกลงบนแดชบอร์ดเท่านั้น แต่ห้องแล็บของจีนได้สร้างสถาปัตยกรรมการประมวลผล (inference architectures) ที่รีดประสิทธิภาพออกมาได้มากกว่าเดิมอย่างมากในแต่ละรอบการคำนวณ ไม่ว่าจะเป็นการทำ quantization ที่ดีขึ้น, กลไก attention ที่ได้รับการปรับแต่ง (optimized attention mechanisms), โมเดลรุ่นที่ผ่านการกลั่นกรอง (distilled model variants) และสแต็กการให้บริการที่คำนึงถึงฮาร์ดแวร์ (hardware-aware serving stacks) ทั้งหมดนี้รวมกันเพื่อผลักดันให้ต้นทุนต่อโทเคนลดต่ำลง

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญนัก? เพราะปริมาณโทเคนไม่ได้คงที่ เมื่อบริษัทสร้างฟีเจอร์ AI ที่ประสบความสำเร็จ การใช้งานมักจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ หากแอปพลิเคชันของคุณสร้างโทเคนเพิ่มขึ้นสิบเท่าในไตรมาสหน้าเพราะลูกค้าชื่นชอบ ค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานของคุณก็จะขยายตัวตามการเติบโตนั้น โมเดลที่แค่ "ถูกกว่า" นั้นช่วยได้ แต่โมเดลที่ถูกกว่าถึงเก้าสิบห้าเปอร์เซ็นต์จะเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยของคุณไปโดยสิ้นเชิง มันเป็นตัวกำหนดว่าสายผลิตภัณฑ์ AI ของคุณจะมีกำไรหรือจะเป็นเพียงศูนย์เผาผลาญเงินทุน มันช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถแข่งขันกับเจ้าตลาดเดิมได้ และช่วยให้เจ้าตลาดเดิมสามารถรักษาอัตรากำไรในขณะที่ส่งมอบความสามารถด้าน AI ได้มากขึ้น

บริษัทอเมริกันเริ่มตระหนักถึงตัวเลขเหล่านี้แล้ว พวกเขากำลังค้นพบว่างานในระดับการใช้งานจริง (production) หลายอย่าง เช่น การจัดเส้นทางตั๋ว, การร่างอีเมล, การวิเคราะห์ลอ็ก, การสร้างกรณีทดสอบ และการสรุปการประชุม ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลระดับแนวหน้า (frontier model) ที่แพงที่สุดในตลาด แต่ต้องการโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีพอในโครงสร้างต้นทุนที่ทำให้โมเดลธุรกิจไปรอด ผู้ให้บริการจากจีนได้ก้าวเข้ามาเติมเต็มช่องว่างนี้อย่างรวดเร็ว

วิเคราะห์สถิติการครองอันดับต่อเนื่องสิบสัปดาห์

การครองอันดับหนึ่งในด้านปริมาณโทเคนทั่วโลกติดต่อกันสิบสัปดาห์ถือเป็นเวลาที่ยาวนานมากในโลก AI หนึ่งสัปดาห์อาจเป็นเพียงความผิดปกติ แต่สิบสัปดาห์คือแนวโน้มที่มีแรงส่ง สิ่งนี้บ่งชี้ว่าโมเดลของจีนได้ก้าวข้ามผ่าน "ระยะการประเมินผล" ภายในองค์กรระดับโลก และเข้าสู่ "ระยะการใช้งานเป็นค่าเริ่มต้น" แล้ว วิศวกรไม่ได้เพียงแค่ทดสอบพวกมันเท่านั้น แต่พวกเขากำลังสร้างระบบบนโมเดลเหล่านี้ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์กำลังจัดสรรงบประมาณให้กับพวกมัน และโครงสร้างพื้นฐานกำลังถูกรวมเข้ากับไปป์ไลน์การปรับใช้แบบต่อเนื่อง (continuous deployment pipelines) และระบบที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้า

จุดเปลี่ยนสำคัญในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 นั้นดูสมเหตุสมผลเมื่อมองย้อนกลับไป โมเดลอย่าง DeepSeek-V4, GLM-5.2 และ Kimi K2.7 มีให้ใช้งานมาสักพักแล้ว แต่ดูเหมือนว่าช่วงต้นปี 2026 จะเป็นช่วงที่ทีมงานชาวอเมริกันได้รับประสบการณ์การใช้งานจริงมากพอที่จะไว้วางใจพวกมันในระดับสเกลใหญ่ เมื่อความไว้วางใจข้ามผ่านเกณฑ์สำคัญ ส่วนแบ่งในระดับองค์กรก็พุ่งสูงขึ้นเกิน 30% และยังคงเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เมื่อถึงกลางเดือนมิถุนายน โมเดลของจีนก็จัดการปริมาณโทเคนได้เกือบสี่เท่าของโมเดลจากสหรัฐฯ ทั่วโลก

บทเรียนสำหรับนักพัฒนา

หากคุณกำลังสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริหารทีมวิศวกรรม บทเรียนเชิงปฏิบัติคือเรื่องที่ตรงไปตรงมา เลิกเอาคุณภาพของโมเดลไปผูกติดกับสถานที่ตั้ง (zip code) สถาปัตยกรรมที่ดีที่สุดสำหรับภาระงานเฉพาะของคุณอาจไม่ได้มาจากผู้ให้บริการใน Bay Area จงทำการทดสอบมาตรฐานต้นทุนต่อภารกิจ (cost-per-task benchmarks) ของคุณเองด้วยข้อมูลจริง วัดผลทั้งความหน่วง (latency) ความแม่นยำ (accuracy) และราคาไปพร้อมกัน พิจารณาว่าเกิดอะไรขึ้นกับงบประมาณของคุณเมื่อการใช้งานขยายตัวขึ้น 10 เท่า หรือ 100 เท่า

ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลกกำลังขยายตัวไปทั่วโลกอย่างรวดเร็ว ประสิทธิภาพด้านต้นทุนกลายเป็นกลไกหลักที่ขับเคลื่อนการนำไปใช้ในระดับองค์กร และห้องแล็บของจีนก็ได้ใช้เวลาปีที่ผ่านมาในการปรับปรุงเพื่อรับมือกับแรงกดดันนั้นโดยเฉพาะ ผลลัพธ์ที่ได้คือตลาดที่ 46% ของโทเคน AI ทั่วโลกไหลผ่านโมเดลของจีน และบริษัทอเมริกันเองก็ครองสัดส่วนเกือบครึ่งหนึ่งของการใช้งานในระดับองค์กรนั้น ภูมิศาสตร์ของการขับเคลื่อนหลักในด้าน AI ได้เปลี่ยนไปแล้ว ตัวเลขไม่เคยโกหก

แหล่งที่มา: China Dominates Global Token Volume

ชุมชนการเรียนรู้เพิ่มเติม: GyaanSetu AI on Telegram