ແບບຈໍາລອງ AI ແບບເປີດຂອງຈີນ ກໍາລັງເຮັດໃຫ້ AI ເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍໃນລະດັບໂລກຄືແນວໃດ?

ແບບຈໍາລອງ AI ແບບເປີດຂອງຈີນ ກໍາລັງເຮັດໃຫ້ AI ເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍໃນລະດັບໂລກຄືແນວໃດ?

ຢູ່ໃຈກາງຂອງ Silicon Valley ທ່າອ່ຽງທີ່ເບິ່ງຄືສວນທາງກັບສາມັນສໍານຶກກໍາລັງຢັ່ງຮາກເລິກ. ທ່ານ ມາຕິນ ຄາສາໂດ ຫຸ້ນສ່ວນທົ່ວໄປຂອງ Andreessen Horowitz (a16z) ໄດ້ປະເມີນເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ວ່າ 80% ຂອງບໍລິສັດທີ່ມີແນວຄິດເລີ່ມຕົ້ນດ້ານ AI ແບບເປີດສູ່ສາທາລະນະ (open-source AI) ກໍາລັງສ້າງບົນພື້ນຖານແບບຈໍາລອງຂອງຈີນ. ນີ້ສະແດງເຖິງການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງໃນລະບົບເສດຖະກິດ AI ລະດັບໂລກ. ຕັ້ງແຕ່ພາກລັດໃນອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້ ຈົນເຖິງນັກພັດທະນາວິສາຫະກິດໃນອາເມລິກາລາຕິນ, ການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງພາສາໃຫຍ່ (LLMs) ຂອງຈີນ ກຳລັງເລັ່ງຄວາມໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນດ້ວຍແຮງຂັບເຄື່ອນດ້ານອິດທິພົນທາງອຸດົມການ, ແຕ່ເປັນການຄິດໄລ່ທີ່ປະຢັດຕົ້ນທຶນ, ປະສິດທິພາບ ແລະ ອິດສະຫຼະທາງດິຈິຕອນ.

ອີງຕາມການສຶກສາໃນເດືອນທັນວາ 2024 ຈາກ a16z ແລະ Open Router, ແບບຈໍາລອງ AI ແບບເປີດສູ່ສາທາລະນະຂອງຈີນດຽວນີ້ເປັນພື້ນຖານໃຫ້ແກ່ເກືອບ 30% ຂອງການນໍາໃຊ້ AI ທົ່ວໂລກ. ລະຫວ່າງເດືອນສິງຫາ 2024 ຫາ ເດືອນ ສິງຫາ 2025, ນັກພັດທະນາຊາວຈີນຄອບຄອງ 17,1% ຂອງການດາວໂຫຼດ Hugging Face ທັງໝົດ, ແຊງໜ້າຄູ່ແຂ່ງຈາກອາເມຣິກາ (15,8%). ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຈາກ ສະຖາບັນປັນຍາປະດິດິເພື່ອມະນຸດແຫ່ງມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດ (HAI) ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ ນັບແຕ່ເດືອນມັງກອນ 2025, ແບບຈໍາລອງຕິດຕາມທີ່ອີງໃສ່ Qwen ຂອງ Alibaba ແລະ DeepSeek ໄດ້ແຊງໜ້າບັນດາແບບຈໍາລອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກພື້ນຖານຕາເວັນຕົກທີ່ສຳຄັນ.

(ການດາວໂຫຼດສະສົມຂອງ LLMs ແບບເປີດສູ່ສາທາລະນະທີ່ສຳຄັນໃນ Hugging Face ແຕ່ເດືອນພະຈິກ 2023 ຫາເດືອນຕຸລາ 2025 [Stanford University])

ການຍ້າຍໄປສູ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຈີນ ໄດ້ຮັບການຂັບເຄື່ອນຈາກສອງປັດໄຈທີ່ເສີມສ້າງກັນ: ການຫຼຸດຕົ້ນທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຜ່ານນະວັດຕະກຳດ້ານວິສະວະກຳ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປະເທດເຂດໂລກໃຕ້ຕໍ່ການເກັບຂໍ້ມູນໃນປະເທດ.

ເສດຖະສາດຂອງການເຮັດໃຫ້ AI ເປັນແບບທົ່ວໄປ: ການຂຶ້ນສູງຢ່າງວ່ອງໄວຂອງແບບຈໍາລອງ ເຊັ່ນ: DeepSeek ແລະ Qwen ສ່ວນໃຫຍ່ເປັນຜົນມາຈາກຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຊັບພະຍາກອນ. ເມື່ອຖືກປະຕິເສດການເຂົ້າເຖິງຊິບທັນສະໄໝຂອງ Nvidia, ຫ້ອງທົດລອງຂອງຈີນຈຶ່ງຖືກບັງຄັບໃຫ້ຄົ້ນຄວ້ານະວັດຕະກຳທີ່ລະດັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາ.

ຜົນກະທົບທາງເສດຖະກິດແມ່ນຊັດເຈນ. ແບບຈໍາລອງ V3/R1 ຂອງ DeepSeek ໄດ້ອອກມາພ້ອມກັບລາຄາທີ່ $0.55 ຕໍ່ລ້ານ token ຂາເຂົ້າ ແລະ $2.19 ຕໍ່ລ້ານ token ຂາອອກ  ເປັນການຫຼຸດລາຄາ 90 ຫາ 95% ເມື່ອທຽບກັບ GPT-4o ຂອງປັນຍາປະດິດແບບເປີດ (Open AI) ໃນຕອນເປີດຕົວ. ລາຄາພື້ນຖານນີ້ໃນທີ່ສຸດກໍ່ຫຼຸດລົງໄປອີກ ດ້ວຍແບບຈໍາລອງ R1 ທີ່ກາຍເປັນການບໍລິການບໍ່ເສຍຄ່າສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫຼາຍ. ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດແບບເປີດລາຍງານວ່າ ໄດ້ລົງທຶນເກີນ 100 ລ້ານໂດລາໃນການຝຶກ GPT-4 ໂດຍໃຊ້ກຸ່ມ GPU A100 ປະມານ 25,000 ໜ່ວຍ, DeepSeek ຝຶກແບບຈໍາລອງ V3 ຂອງຕົນເອງໂດຍໃຊ້ພຽງ 5,6 ລ້ານໂດລາ ແລະ GPU H800 ຮຸ່ນເກົ່າຂອງ Nvidia ພຽງ 2,048 ໜ່ວຍ.

ແຮງຂັບເຄື່ອນທາງດ້ານເຕັກນິກ ແມ່ນການນໍາໃຊ້ນະວັດຕະກຳຂອງໂຄງສ້າງ mixture-of-experts (MoE) ແລະ ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ແບບເບົາບາງ ໂດຍການເປີດໃຊ້ເສັ້ນທາງເຊື່ອມຕໍ່ປະ ສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຳຖາມເຈາະຈົງ ຊີ້ນໍາບັນຫາການຄິດໄລ່ໄປຫາໂນດ “ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄະນິດ ສາດ” ແທນທີ່ຈະໃຊ້ແບບຈໍາລອງທັງໝົດ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດບັນລຸປະສິດທິພາບລະດັບແຖວໜ້າໂດຍໃຊ້ຕົ້ນທຶນດ້ານການຄິດໄລ່ທີ່ຕ່ຳກວ່າຈໍານວນຫຼາຍ. ສຳລັບເສດຖະກິດກຳລັງພັດທະນາ, ປະສິດທິພາບນີ້ຖືເປັນການປ່ຽນແປງໃໝ່. ຜົນການຄົ້ນຄວ້າໂດຍ Green spector ພົບວ່າ DeepSeek ໃຊ້ແບັດເຕີຣີໂທລະສັບອັດສະຣິຍະຊ້າກວ່າ 67% ເມື່ອທຽບກັບແບບຈໍາລອງລິຂະສິດທີ່ທຽບເທົ່າກັນ. ໃນຕະຫຼາດທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍບັນຫາເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ບໍ່ສະຖຽນ ແລະ ເພິ່ງພາຮາດແວຮຸ່ນເກົ່າ ປະສິດທິພາບນີ້ຈຶ່ງມັກເປັນປັດໄຈຕັດສິນໃນການນໍາໃຊ້.

ຄວາມເປັນອິດສະຫຼະໃນການບໍລິການ: ນອກຈາກເສດຖະກິດ, ການແຜ່ຫຼາຍຂອງແບບຈໍາລອງແບບເປີດຂອງຈີນ ໄດ້ແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນທີ່ສຳຄັນສຳລັບປະເທດເຂດໂລກໃຕ້. ການເພິ່ງພາແບບຈໍາລອງເຈົ້າຂອງລິຂະສິດຢູ່ອາເມຣິກາ ເຊັ່ນ: ຈາກ Open AI ຫຼື Anthropic ນໍາໄປສູ່ຈຸດອ່ອນຊັດເຈນ: ຂໍ້ມູນມັກຕ້ອງຂ້າມຊາຍແດນເພື່ອການອະນຸມານ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງແມ່ນຂຶ້ນກັບນະໂຍບາຍຕ່າງປະເທດຂອງອາເມຣິກາ, ລວມທັງການຄວບຄຸມການສົ່ງອອກ ແລະ ມາດຕະການລົງໂທດ. GPT-4 ຂອງ Open AI, ເຊັ່ນ: ບໍ່ໄດ້ໃຫ້ບໍລິການໃນຫຼາຍກວ່າ 20 ປະເທດ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈໍາກັດການເຂົ້າເຖິງທີ່ບໍລິສັດກຳນົດຂຶ້ນ ເຊິ່ງຖືກຫຼໍ່ຫຼອມດ້ວຍຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ພູມສາດການ ເມືອງຂອງອາເມຣິກາ. ສຳລັບລັດຖະບານໃນອິນໂດເນເຊຍ ຫຼື ສະຖາບັນການເງິນໃນອາຟຣິກາໃຕ້ ການສ້າງໂຄງລ່າງພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນບົນພື້ນຖານການບໍລິການອາເມລິກາທີ່ຄວບຄຸມຜ່ານ API ນໍາເອົາຄວາມສ່ຽງທາງພູມສາດການເມືອງທີ່ບໍ່ສາມາດຍອມຮັບໄດ້.

Open AI ຂອງຈີນສະເໜີທາງເລືອກ: ການປັບໃຊ້ໃນທ້ອງຖິ່ນແບບເຕັມຮູບແບບ. ນ້ຳໜັກແບບຈໍາລອງສາມາດດາວໂຫຼດ ແລະ ດຳເນີນການໃນເຊີບເວີພາຍໃນປະເທດຢູ່ຈາກາຕາ ຫຼື ໄນໂຣບີ. ເມື່ອດາວໂຫຼດແລ້ວ, ການເຂົ້າເຖິງແມ່ນບໍ່ສາມາດຍົກເລີກໄດ້; ນັກພັດທະນາບໍ່ສາມາດປິດລະບົບຈາກໄລຍະໄກໄດ້. ສິ່ງນີ້ກົງກັບຄໍາຈໍາກັດຄວາມໝາຍທາງເສດຖະກິດຂອງສິນຄ້າສາທາລະນະ: ມັນບໍ່ແຂ່ງຂັນກັນ (ການນໍາໃຊ້ໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລບຣາຊິນບໍ່ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນປະໂຫຍດສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ລິເລີ່ມດໍາເນີນທຸລະກິດຢູ່ໄທ) ແລະ ເມື່ອຖືກປ່ອຍອອກມາແລ້ວ ບໍ່ສາມາດກີດກັ້ນການເຂົ້າເຖິງໄດ້, ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ລັກສະນະແບບເປີດຂອງລະຫັດເປີດໂອກາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າດ້ານຄວາມປອດໄພສາມາດກວດສອບຄະນິດສາດຫາຊ່ອງວ່າງ, ເປັນແບບກົນໄກຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ແປກແຕ່ຈິງ, ໃຫ້ຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ສູງກວ່າການຮັບປະກັນ “ກ່ອງດຳ” ຈາກລະບົບປິດຂອງອາເມຣິກາ.

ນະວັດຕະກຳທ້ອງຖິ່ນ: ປະໂຫຍດຂອງແນວທາງນີ້ປາກົດໃຫ້ເຫັນຊັດເຈນແລ້ວໃນການປະຍຸກໃຊ້ໃນທ້ອງຖິ່ນທົ່ວໂລກທີ່ກໍາລັງພັດທະນາ.ໃນວັນທີ 11 ຕຸລາປີນີ້, ອູການດາ ໄດ້ເປີດຕົວ “Sunflower,” LLM ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກໂຄງສ້າງ Qwen ຂອງ Alibaba ສຳລັບການແປພາສາທ້ອງ ຖິ່ນ ແລະ ການສ້າງເນື້ອຫາ. ຖືກອອກແບບເພື່ອເຊື່ອມຊ່ອງວ່າງດິຈິຕອນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນໄດ້ຮັບຄຳແນະນໍາດ້ານກະສິກຳເປັນພາສາອູການດາ ແລະ ນັກຮຽນສາມາດແປສື່ການສຶກສາເປັນພາສາທ້ອງຖິ່ນ.

ດຣ. ຊາເວດເດ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບໂຄງການໄດ້ກ່າວ ກ່າວວ່າ: ເປົ້າໝາຍແມ່ນໃຫ້ແມ່ບ້ານ Mbarara ຖາມຄຳຖາມກ່ຽວກັບສຸຂະພາບໃນພາສາທ້ອງຖິ່ນຂອງລາວ ແລະ ໄດ້ຮັບຄຳແນະນໍາທີ່ຖືກຕ້ອງ ດ້ວຍ Qwen 3 ຮອງຮັບ 119 ພາສາ ລວມທັງພາສາຊາວາ, ຊີບູອາໂນ ແລະ ອື່ນໆທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເປັນຕົວແທນເຕັມທີ່. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ກຳລັງບໍລິການປະຊາກອນ 46 ລ້ານຄົນ (ຜູ້ເວົ້າເກີນ 50 ພາສາ) ຂອງປະເທດທີ່ມັກຖືກລະເລີຍໂດຍຂໍ້ມູນການຝຶກສອນທີ່ມຸ່ງໃສ່ພາສາອັງກິດຕາເວັນຕົກ.

ທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ມາເລເຊຍ ໄດ້ໃຊ້ NurAI, ທີ່ຖືກຈັດຕຳແໜ່ງເປັນ LLM ແຫ່ງທຳອິດຂອງໂລກທີ່ສອດຄ່ອງກັບກົດ ຊາຣີອາຫ໌ໂດຍນໍາໃຊ້ພື້ນຖານຂອງ DeepSeek ແລະ ປັບປຸງໂດຍຫ້ອງທົດລອງອາຊຽນ-ຈີນ, ຮອງຮັບພາສາບາຮາຊາເມລາຢູ, ບາຮາຊາອິນໂດເນເຊຍ, ອາຣາບິກ ແລະ ອັງກິດ. ການເປີດຕົວຄັ້ງທຳອິດມຸ່ງໄປທີ່ຕະຫຼາດຂອງ 340 ລ້ານຄົນ ທົ່ວມາເລເຊຍ, ອິນໂດເນເຊຍ, ແລະ ບຣູໄນ, ຮັບປະກັນວ່າເນື້ອຫາທີ່ສະໜອງອອກມາສອດຄ່ອງກັບມາດຕະ ຖານວັດທະນະທຳ ແລະ ສາສະໜາທ້ອງຖິ່ນ. ການເຮັດໃຫ້ AI ເປັນແບບທົ່ວໄປຜ່ານລະຫັດຈີນ ທ້າທາຍເລື່ອງຂອງຄວາມເໜືອກວ່າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີຂອງອາເມຣິກາ. ໃນຂະນະທີ່ອາເມຣິກາຍັງຄອບຄອງການຄວບຄຸມວິທີການຜະລິດ (ເຄື່ອງມືຊິບ ແລະ ອຸປະກອນການຜະລິດ), ຈີນກຳລັງຍຶດຄອງປັດໄຈການພັດທະນາໄດ້ຢ່າງສຳເລັດຜົນ. ດ້ວຍການປ່ອຍແບບຈໍາລອງທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ເປີດກວ້າງ, ແລະ ມີຄວາມສາມາດ, ບໍລິສັດຈີນໄດ້ອອກແບບຜະລິດຕະພັນທີ່ເຕີບໂຕໄດ້ດີໃນສະພາບຄວາມເປັນຈິງທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຊັບພະຍາກອນຂອງປະເທດເຂດໂລກໃຕ້. ການຈັບຄູ່ກັນນີ້ ກຳລັງຫຼຸດຂັ້ນຕອນການເຂົ້າສູ່ການພັດທະນາ AI ທົ່ວໂລກ. ແອັບພລິເຄຊັນ AI ລຸ້ນຕໍ່ໄປໃນໂລກທີ່ກຳລັງພັດທະນາ ກຳລັງຖືກສ້າງຂຶ້ນບົນພື້ນຖານຂອງຈີນ, ບໍ່ແມ່ນເພາະໜ້າທີ່ທາງພູມສາດການເມືອງ, ແຕ່ເປັນເພາະລະຫັດສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ລາຄາຖືກ, ແລະ ທີ່ສຳຄັນແມ່ນການມີອຳນາດອະທິປະໄຕ.