มิดโลเธียน, เท็กซัส - ท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือดในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) Google Cloud ได้เปิดเผยถึงแนวทางการพัฒนาโมเดล AI ที่มุ่งเน้นไปที่ 3 สมรภูมิสำคัญ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพของ AI ในระดับองค์กร Michael Gerstenhaber รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Google Cloud ผู้ดูแลแพลตฟอร์ม Vertex AI กล่าวว่า บริษัทกำลังผลักดันขีดจำกัดของ AI ไปพร้อมๆ กันในสามด้านหลัก ได้แก่ ความฉลาดดิบของโมเดล, ความเร็วในการตอบสนอง, และที่สำคัญคือต้นทุนในการนำไปใช้งานจริง ซึ่งต้องสามารถรองรับการใช้งานในปริมาณมหาศาลและไม่แน่นอนได้
Gerstenhaber ได้อธิบายเพิ่มเติมว่า ความสามารถของ AI ในปัจจุบัน สามารถแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มหลักๆ ที่แต่ละกลุ่มมีวัตถุประสงค์การใช้งานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน กลุ่มแรกคือโมเดลที่เน้นความฉลาดสูงสุด เช่น การเขียนโค้ดที่ซับซ้อน ซึ่งอาจต้องใช้เวลาประมวลผลนาน แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือคุณภาพที่ดีที่สุด ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูงและสามารถรอผลลัพธ์ได้
กลุ่มที่สองคือโมเดลที่ให้ความสำคัญกับความเร็วในการตอบสนอง (Latency) ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันบริการลูกค้า การตอบสนองที่รวดเร็วเป็นสิ่งจำเป็น แม้ว่าโมเดลจะมีความฉลาดไม่เท่ากลุ่มแรก แต่หากสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องได้ภายในเวลาอันสั้น ก็ถือว่าตอบโจทย์การใช้งานได้ดีกว่า เพราะผู้ใช้ไม่ต้องการรอเป็นเวลานาน
ข่าวที่คุณอาจสนใจ
ส่วนกลุ่มสุดท้ายคือโมเดลที่ต้องคำนึงถึงต้นทุนเป็นหลัก เพื่อให้สามารถนำไปใช้ในระดับสเกลใหญ่ได้อย่างคุ้มค่า ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่ต้องการการกลั่นกรองเนื้อหาจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งต้องสามารถประเมินต้นทุนต่อการประมวลผลหนึ่งหน่วยได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้สามารถบริหารจัดการงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพในการรองรับปริมาณข้อมูลที่คาดเดาไม่ได้
Gerstenhaber ยังกล่าวถึงปัจจัยที่ทำให้ระบบ AI แบบ Agentic ยังไม่แพร่หลายเท่าที่ควร แม้ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไปมากแล้วก็ตาม เขาชี้ว่ายังมีโครงสร้างพื้นฐานบางส่วนที่ยังขาดหายไป เช่น รูปแบบการตรวจสอบ (Auditing) การอนุญาตการเข้าถึงข้อมูล (Authorization) ของ Agent ซึ่งกระบวนการเหล่านี้ต้องใช้เวลาในการพัฒนาและนำไปสู่การใช้งานจริงในระบบ Production
ทั้งนี้ Google Cloud มองว่าความแข็งแกร่งของบริษัทอยู่ที่การมีโครงสร้างพื้นฐานที่ครบวงจร ตั้งแต่อุปกรณ์ชิปประมวลผล, ศูนย์ข้อมูล, ไปจนถึงโมเดล AI และแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน ทำให้สามารถควบคุมคุณภาพและนวัตกรรมได้อย่างเต็มที่ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบสำคัญในการผลักดัน AI ให้ตอบสนองความต้องการของตลาดที่หลากหลายและซับซ้อนมากขึ้นในอนาคต
ที่มา techcrunch
