ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ບໍ່ໄດ້ລາຄາຖືກຕາມທີ່ໄດ້ສັນຍາໄວ້ໃນເບື້ອງຕົ້ນອີກຕໍ່ໄປ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ເພີ່ມຂຶ້ນຕາມຂະໜາດ, ບັງຄັບໃຫ້ທຸລະກິດຕ່າງໆພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການແລກປ່ຽນລະຫວ່າງລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ປະສິດທິພາບທາງດ້ານການເງິນ.

ໃນຂະນະທີ່ເທັກໂນໂລຢີປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງເຕີບໃຫຍ່ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງວ່ອງໄວ, ຫຼາຍທຸລະກິດເຫັນວ່າມັນເປັນໂອກາດທີ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ຊ້ຳໆເປັນອັດຕະໂນມັດ. ແຕ່ຫຼັງຈາກໄລຍະການທົດສອບ, ຮູບພາບທາງດ້ານການເງິນເລີ່ມມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືຊອບແວທີ່ສາມາດເປີດໃຊ້ງານ ແລະ ນຳໃຊ້ໄດ້ທັນທີ; ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສຳລັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຂໍ້ມູນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ບຸກຄະລາກອນປະຕິບັດງານ.

ໃນບາງກໍລະນີ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄິດໄລ່ສຳລັບ AI ໄດ້ເກີນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຈ່າຍເງິນໃຫ້ພະນັກງານ. Bryan Catanzaro, ຮອງປະທານຝ່າຍການຮຽນຮູ້ເລິກປະຍຸກໃຊ້ຢູ່ Nvidia, ກ່າວວ່າມີກຸ່ມທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄິດໄລ່ "ສູງກວ່າ" ເງິນເດືອນພະນັກງານຫຼາຍ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ AI ຈະມີລາຄາແພງກວ່າມະນຸດສະເໝີໄປ, ແຕ່ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄຳສັນຍາຂອງ "AI ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ" ບໍ່ແມ່ນງ່າຍດາຍຄືກັບໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນອີກຕໍ່ໄປ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງລະບົບ AI

ໜຶ່ງໃນອົງປະກອບທີ່ແພງທີ່ສຸດແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄິດໄລ່. ຮູບແບບ AI ທີ່ທັນສະໄໝຕ້ອງການພະລັງງານປະມວນຜົນທີ່ສຳຄັນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອທຸລະກິດມັກໃຊ້ພວກມັນເພື່ອການບໍລິການລູກຄ້າ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຫຼື ການປະມວນຜົນເອກະສານພາຍໃນ. ຍິ່ງມີຜູ້ໃຊ້ ແລະ ໜ້າວຽກຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານກໍ່ຈະສູງຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ.

ສຳລັບທຸລະກິດ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ທີ່ການເຊົ່າຮູບແບບ ຫຼື ການຈ່າຍຄ່າທຳນຽມ API. ເພື່ອເຊື່ອມໂຍງ AI ເຂົ້າໃນລະບົບຕົວຈິງ, ພວກເຂົາຕ້ອງເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຊອບແວພາຍໃນ, ສ້າງສິດການເຂົ້າເຖິງ, ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ແລະ ສ້າງຂະບວນການຄວບຄຸມຜົນຜະລິດ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນວຽກງານທີ່ຕ້ອງການການຮ່ວມມືຂອງທີມງານດ້ານວິຊາການ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ກົດໝາຍ, ແລະ ທີມງານປະຕິບັດງານ.

ການນຳໃຊ້ AI ຂະໜາດໃຫຍ່ເທົ່າໃດ, ທຸລະກິດຕ່າງໆກໍ່ຍິ່ງຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຂໍ້ມູນ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ພະນັກງານຄວບຄຸມ.

ຮູບພາບ: ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI

ການສ້າງ AI ຍັງບໍ່ທັນໝັ້ນຄົງພຽງພໍທີ່ຈະຈັດການທຸກຢ່າງໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ຍັງສາມາດໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ປະດິດຂໍ້ເທັດຈິງ, ຫຼື ຕີຄວາມໝາຍຜິດໃນສະພາບການ. ດັ່ງນັ້ນ, ທຸລະກິດຫຼາຍແຫ່ງຕ້ອງມີພະນັກງານເພື່ອທົບທວນ, ແກ້ໄຂ, ແລະ ຮັບຜິດຊອບໃນທີ່ສຸດ. ໃນຂົງເຂດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລູກຄ້າ, ການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ , ກົດໝາຍ, ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ຊັ້ນການກຳກັບດູແລນີ້ເກືອບຈະຂາດບໍ່ໄດ້.

ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, AI ບໍ່ໄດ້ທົດແທນແຮງງານທັງໝົດແຕ່ສ້າງຊັ້ນຕົ້ນທຶນໃໝ່. ທຸລະກິດຍັງຄົງຈ່າຍຄ່າເທັກໂນໂລຢີ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງຕ້ອງການຄົນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າລະບົບເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງ ແລະ ປອດໄພ.

ການແຂ່ງຂັນດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນບັນດາບໍລິສັດເທັກໂນໂລຢີໃຫຍ່ໆຍັງສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ AI. Microsoft ໄດ້ປະກາດແຜນການທີ່ຈະລົງທຶນ 25 ຕື້ໂດລາອົດສະຕຣາລີ, ເທົ່າກັບ 17.9 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ, ໃນອົດສະຕຣາລີພາຍໃນປີ 2029 ເພື່ອຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດດ້ານ AI, ການປະມວນຜົນແບບຄລາວ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ແລະ ການຝຶກອົບຮົມທັກສະ. ການລົງທຶນດັ່ງກ່າວສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຊອບແວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບສູນຂໍ້ມູນ, ຊິບປະມວນຜົນ, ພະລັງງານ, ແລະ ເຄືອຂ່າຍການດຳເນີນງານຂະໜາດໃຫຍ່.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ບັນຫາດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ.

ເມື່ອຕົ້ນທຶນເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄຳຖາມທີ່ທຸລະກິດຕ່າງໆກຳລັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງ. ກ່ອນໜ້ານີ້, ຫຼາຍບໍລິສັດຮູ້ສຶກວ່າຖືກກົດດັນໃຫ້ມີຍຸດທະສາດ AI ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຖືກເບິ່ງວ່າລ້າຫຼັງ. ປະຈຸບັນ, ຈຸດສຸມກຳລັງປ່ຽນໄປສູ່ຄຳຖາມທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ: AI ສ້າງມູນຄ່າຫຍັງ, ແລະມັນຈະໃຊ້ເວລາດົນປານໃດເພື່ອຊົດເຊີຍການລົງທຶນ?

ບໍລິສັດຄົ້ນຄວ້າ Gartner ຄາດຄະເນການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານໄອທີທົ່ວໂລກຈະບັນລຸ 6.31 ພັນຕື້ໂດລາໃນປີ 2026, ເພີ່ມຂຶ້ນ 13.5% ຈາກປີ 2025. ການເຕີບໂຕດັ່ງກ່າວແມ່ນຍ້ອນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI, ການປະມວນຜົນແບບຄລາວ ແລະ ຊອບແວ. ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ກຳລັງກະຕຸ້ນວົງຈອນໃໝ່ຂອງການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ແທນທີ່ຈະທົດແທນລາຍຈ່າຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ມີຄຸນຄ່າຢ່າງແທ້ຈິງເມື່ອການລົງທຶນໃນເຕັກໂນໂລຢີນີ້ປ່ຽນເປັນປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້.

ຮູບພາບ: ພາບໜ້າຈໍຈາກ ROBOTMAGAZINE

ດັ່ງນັ້ນ, ແຮງກົດດັນໃນການຊົດເຊີຍການລົງທຶນຈຶ່ງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາ Deloitte ຄາດຄະເນວ່າການລົງທຶນໃນ AI ຈະສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແຕ່ຜົນຕອບແທນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະວັດແທກສະເໝີໄປ. ສຳລັບໂຄງການທີ່ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ, ທຸລະກິດຕ້ອງການໄລຍະເວລາທີ່ຍາວນານກວ່າເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບ, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເບິ່ງຈຳນວນໜ້າວຽກທີ່ອັດຕະໂນມັດ.

ການປ່ຽນແປງນີ້ກຳລັງບັງຄັບໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆຕ້ອງປະຕິບັດຕົວຈິງຫຼາຍຂຶ້ນ. ແທນທີ່ຈະແນໃສ່ການທົດແທນມະນຸດຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ທຸລະກິດຫຼາຍແຫ່ງກຳລັງເລືອກທີ່ຈະໃຊ້ AI ເພື່ອສະໜັບສະໜູນວຽກງານສະເພາະເຊັ່ນ: ການສະຫຼຸບເອກະສານ, ການແນະນຳການຕອບສະໜອງຂອງລູກຄ້າ, ການຂຽນລະຫັດ, ການຈັດປະເພດຄຳຮ້ອງຂໍ, ຫຼື ການກວດສອບຂໍ້ຜິດພາດ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຄວບຄຸມຕົ້ນທຶນງ່າຍຂຶ້ນ.

ປັນຍາປະດິດອາດຈະຍັງມີລາຄາຖືກກວ່າເມື່ອເວລາຜ່ານໄປສຳລັບວຽກງານສ່ວນບຸກຄົນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຮູບແບບມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງຜູ້ຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນ. ແຕ່ໃນລະດັບວິສາຫະກິດ, ຕົ້ນທຶນທັງໝົດສາມາດສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອການນຳໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານຄວາມປອດໄພເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະ ຂະບວນການດຳເນີນງານມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ການໂຕ້ວາທີໃນປະຈຸບັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບວ່າ AI ມີລາຄາແພງຫຼືລາຄາຖືກຢ່າງແທ້ຈິງອີກຕໍ່ໄປ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແມ່ນບັນຫາໃດທີ່ທຸລະກິດນຳໃຊ້ AI ເພື່ອ, ໃນຂອບເຂດໃດ, ແລະສາມາດວັດແທກປະສິດທິພາບໄດ້ຫຼືບໍ່. ຄຳສັນຍາຂອງການປະຫຍັດຕົ້ນທຶນຈະກາຍເປັນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ເມື່ອ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄຸນຄ່າທີ່ແນ່ນອນໃນການດຳເນີນງານໃນໂລກຕົວຈິງ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm