ชื่อเรื่องต้นฉบับ: The bottleneck isn't the model. It never was.
ผู้เขียนต้นฉบับ: Saket Mehrotra, Beta to Alpha

หมายเหตุบรรณาธิการ: เมื่อไม่นานมานี้ Jacob Coxon ซึ่งเคยทำงานด้านการฝึกโมเดลล่วงหน้าที่ OpenAI และ Anthropic ได้ประกาศลาออกจาก Anthropic และเรียกร้องต่อสาธารณะให้ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำร่วมกันจำกัดความสามารถของโมเดลไม่ให้พัฒนาต่อไป Evan Hubinger หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ด้านการจัดแนวของ Anthropic ได้ตอบกลับในเวลาต่อมาว่า เขาเห็นด้วยกับข้อประเมินความเสี่ยงหลักของ Coxon และประเมินความน่าจะเป็นที่ AI จะทำให้มนุษย์สูญพันธุ์ภายในทศวรรษหน้าที่มากกว่า 10%

การโต้เถียงครั้งนี้กำลังผลักดัน "การชะลอ AI" จากประเด็นด้านจริยธรรมไปสู่ตลาดทุน: หากห้องปฏิบัติการแนวหน้าชะลอการวิจัยพัฒนาโมเดลจริง ค่าใช้จ่ายด้านทุน AI ที่ถูกปรับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาจะถึงจุดเปลี่ยนด้วยหรือไม่ และหุ้นเทคโนโลยีที่ได้ส่วนชดเชยมูลค่าจากเรื่องเล่า AI จะต้องถูกกำหนดราคาใหม่หรือไม่

Saket Mehrotra ผู้เขียน Beta to Alpha เสนอในบทความ 《The bottleneck isn't the model. It never was.》 ว่าความกังวลของห้องปฏิบัติการต่อความเสี่ยง AI กับภาวะการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่เย็นลงไม่ใช่เรื่องเดียวกัน ตราบใดที่แต่ละบริษัทยังคงกังวลว่าจะล้าหลังในการแข่งขัน ความวิตกกังวลด้านความปลอดภัยก็อาจยังผลักดันการลงทุนในพลังประมวลผลต่อไป ในขณะเดียวกัน คอขวดของอุตสาหกรรมได้ค่อย ๆ เปลี่ยนจาก GPU, HBM และการบรรจุขั้นสูงไปสู่ไฟฟ้าและโครงข่ายไฟฟ้า

นี่ไม่ได้หมายความว่าการชะลอ AI จะไม่มีผลต่อตลาดเลย พูดให้แม่นยำกว่านั้น ผลกระทบขึ้นอยู่กับว่าการชะลอเกิดขึ้นที่ชั้นใด: หากเป็นเพียงการยืดเวลาทดสอบความปลอดภัยและชะลอการเปิดตัวโมเดล CapEx อาจไม่ลดลงตามไปด้วย หากรัฐบาลจำกัดคลัสเตอร์การฝึก ชิป หรือการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลโดยตรง กรอบการลงทุนทั้งหมดจึงอาจเปลี่ยนแปลงอย่างรากฐาน

ต่อไปนี้เป็นคำแปลจากต้นฉบับ:

Jacob Coxon ประกาศลาออกบน X เรียกร้องให้ห้องปฏิบัติการ AI แนวหน้าร่วมกันชะลอการแข่งขันด้านความสามารถ

การลาออกของ Jacob Coxon นำความเสี่ยงของ AI แนวหน้ากลับมาสู่เบื้องหน้าอีกครั้ง

Coxon เห็นว่า OpenAI และ Anthropic กำลังแข่งขันกันพัฒนา superintelligence ที่สามารถปรับปรุงตนเองได้ แต่ไม่ได้ใช้มาตรการความปลอดภัยที่รับผิดชอบเพียงพอ นี่ไม่ใช่เสียงโดด ๆ จากนักวิจารณ์ภายนอก Evan Hubinger หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ด้านการจัดแนวของ Anthropic ได้เปิดเผยในเวลาต่อมาว่าเขาเห็นด้วยกับข้อประเมินหลักของ Coxon และประเมินว่าความน่าจะเป็นที่ AI จะทำให้มนุษย์สูญพันธุ์ภายในทศวรรษหน้ามีมากกว่า 10% คำกล่าวที่เกี่ยวข้องยังได้รับการรายงานโดยสื่ออย่าง WIRED ด้วย

แต่สำหรับนักลงทุน ปัญหาอีกประการหนึ่งอาจตรงกว่า: เมื่อห้องแล็บชั้นนำเริ่มพูดถึงการชะลอความเร็ว การใช้จ่ายด้านทุน AI ของบริษัทเทคโนโลยีจะลดลงตามไปด้วยหรือไม่

Mehrotra เห็นว่า อย่างน้อยในขั้นปัจจุบัน ทั้งสองสิ่งนี้ไม่สามารถเทียบเคียงกันได้โดยตรง ข้อโต้แย้งด้านความปลอดภัย AI เกิดขึ้นในระดับโมเดลและธรรมาภิบาลของห้องแล็บ ขณะที่ข้อจำกัดของวัฏจักร CapEx ในรอบนี้ได้ค่อยๆ หยั่งลึกลงไปถึงโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ชิป การบรรจุหีบห่อ ไฟฟ้า และศูนย์ข้อมูล

ยิ่งกลัวแพ้การแข่งขัน ห้องแล็บยิ่งยากที่จะชะลอความเร็วด้วยตนเอง

ตามคำอธิบายของ Coxon ห้องแล็บชั้นนำไม่ได้ไม่ตระหนักถึงความเสี่ยง ปัญหาที่แท้จริงคือ ไม่มีห้องแล็บใดยินดีที่จะเป็นรายแรกที่ลดความเร็ว

ตรรกะของเกมในที่นี้คือ: หากห้องแล็บหนึ่งเลือกชะลอความเร็ว คู่แข่งรายอื่นที่มีความตระหนักด้านความปลอดภัยน้อยกว่าอาจพัฒนาต้นแบบที่ทรงพลังกว่าได้ก่อน แทนที่จะปล่อยให้คู่แข่งที่ไม่ระมัดระวังพอชิงความได้เปรียบไปก่อน ควรลงทุนทรัพยากรต่อไปเพื่อให้แน่ใจว่าตนเองเป็นผู้นำ และพยายามควบคุมเทคโนโลยีด้วยวิธีที่ปลอดภัยกว่า

ในมุมมองของผู้เขียน แนวคิดนี้ยากที่จะแปลงเป็นการหดตัวของการใช้จ่ายด้านทุน กลับกันอาจเสริมสร้างการแข่งขันทางอาวุธ ยิ่งห้องแล็บเชื่อว่าตนกำลังมีส่วนร่วมในการแข่งขันทางเทคโนโลยีที่ชี้ขาด ยิ่งยากที่จะลดการจัดซื้อ GPU คลัสเตอร์ฝึกอบรม และการลงทุนในศูนย์ข้อมูล

ดังนั้น ความวิตกกังวลด้านความปลอดภัยและการเติบโตของ CapEx สามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้ มันอาจถึงขั้นสร้างวงจรที่เสริมตัวเอง: ห้องแล็บกังวลว่าความสามารถ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ก็ลงทุนทรัพยากรมากขึ้นเพราะกลัวว่าจะล้าหลังคู่แข่ง ซึ่งยิ่งเร่งการแข่งขันด้านความสามารถให้เร็วขึ้นอีก

นี่คือคำอธิบายของผู้เขียนเกี่ยวกับโครงสร้างเกมของอุตสาหกรรม ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ได้รับการยืนยันจากแผนการใช้จ่ายด้านทุนของบริษัทแล้ว การจะตัดสินว่าตรรกะนี้ใช้ได้หรือไม่ ยังต้องจับตาดูว่าผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และห้องแล็บ AI เริ่มปรับแผนการจัดซื้อและการก่อสร้างจริงหรือไม่

โมเดลชะลอความเร็ว ไม่ได้หมายความว่าวัฏจักรโครงสร้างพื้นฐานสิ้นสุด

ข้อสรุปที่สองของ Mehrotra คือ คอขวดหลักของอุตสาหกรรม AI ได้เคลื่อนย้ายหลายครั้งแล้ว และทุกครั้งที่เคลื่อนย้ายก็เพิ่มความเข้มข้นของเงินทุน

ในตอนแรกสิ่งที่จำกัดการฝึกอบรมโมเดลคืออุปทาน GPU และโควตาชิป ต่อมา คอขวดเปลี่ยนไปที่หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง HBM และการบรรจุหีบห่อขั้นสูง ปัจจุบัน การจ่ายไฟฟ้า การเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า และการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลกำลังกลายเป็นข้อจำกัดที่แก้ไขได้ยากขึ้นอย่างรวดเร็ว

ความสามารถด้านชิปและการบรรจุหีบห่อสามารถบรรเทาได้ด้วยการขยายสายการผลิต แต่ปัญหาไฟฟ้ามักต้องสร้างหรือรีสตาร์ทโรงไฟฟ้า เพิ่มกำลังการผลิตกังหันก๊าซและหม้อแปลงไฟฟ้า และอัปเกรดระบบส่งไฟฟ้าและการเชื่อมต่อโครงข่าย โครงการประเภทนี้มีขนาดการลงทุนใหญ่กว่าและรอบการก่อสร้างยาวนานกว่า ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการอัปเกรดซอฟต์แวร์เพียงครั้งเดียว

ดังนั้น แม้ว่าความถี่ในการเปิดตัวโมเดลระดับแนวหน้าจะลดลง คำสั่งซื้อชิปที่ได้ลงนามแล้ว ข้อตกลงจัดซื้อไฟฟ้า และโครงการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลก็อาจไม่หยุดลงทันที มีช่องว่างทางเวลาระหว่างการวิจัยพัฒนาโมเดลกับการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน และ CapEx มักจะไม่เปลี่ยนทิศทางตามกระแสสาธารณะหรือจังหวะการวิจัยพัฒนา

ในขณะเดียวกัน การชะลอตัวก็ไม่ได้หมายความว่าความต้องการพลังประมวลผลจะลดลงตามธรรมชาติ การทดสอบความปลอดภัยที่ยาวนานขึ้น กระบวนการอนุมานที่ซับซ้อนมากขึ้น และการนำโมเดลที่มีอยู่ไปใช้งานในภาคธุรกิจและผู้บริโภค ยังคงอาจใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก

จากมุมมองนี้ ผู้เขียนเห็นว่านักลงทุนไม่ควรจับตาดูเพียงชั้นโมเดลที่ถูกถกเถียงอย่างดุเดือดบนโซเชียลมีเดีย แต่ควรมองหาคอขวดใหม่ที่กำลังก่อตัวในอีก 18 เดือนข้างหน้า ตามกรอบนี้ ทรัพยากรที่หายากซึ่งน่าจับตามองมากกว่าในปัจจุบันได้ค่อยๆ เปลี่ยนจาก "ความฉลาดของโมเดล" ไปสู่ไฟฟ้าและโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง

หุ้นเทคโนโลยี AI อาจเปลี่ยนจากขึ้นพร้อมกันเป็นแยกตัว

หากการชะลอตัวของโมเดลไม่ได้หมายความว่า CapEx จะหยุด ผลกระทบต่อหุ้นเทคโนโลยีก็จะไม่ใช่แค่เชิงลบทั้งหมดอย่างง่ายๆ แต่มีแนวโน้มจะสะท้อนเป็นการกำหนดราคาใหม่ในห่วงโซ่อุตสาหกรรม

ประการแรก บริษัทที่พึ่งพาการพัฒนาก้าวกระโดดอย่างต่อเนื่องของโมเดลระดับแนวหน้าและการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์เป็นรายได้อย่างรวดเร็วอาจได้รับผลกระทบได้ง่ายกว่า เมื่อการวนซ้ำของโมเดลชะลอลง สมมติฐานของตลาดเกี่ยวกับอัตราการเติบโตของรายได้ จังหวะการ商业化 และตัวคูณการประเมินมูลค่าอาจจำเป็นต้องปรับเปลี่ยน

ประการที่สอง บริษัทที่ถือครอง GPU อุปกรณ์เครือข่าย ระบบจ่ายและจ่ายไฟฟ้า ระบบทำความเย็น และทรัพยากรศูนย์ข้อมูล ตรรกะของคำสั่งซื้ออาจไม่เสื่อมลงพร้อมกัน ตราบใดที่ผู้ให้บริการคลาวด์ยังคงขยายโครงสร้างพื้นฐาน หรือคอขวดพลังประมวลผลยังคงเคลื่อนย้ายไปสู่ส่วนไฟฟ้า การลงทุนที่เกี่ยวข้องก็อาจยังคงมีแรงเฉื่อยที่แข็งแกร่ง

ประการที่สาม ตลาดจำเป็นต้องแยกแยะระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน แม้ว่าห้องปฏิบัติการจะประสานกันจำกัดการฝึกอบรมระดับแนวหน้าขนาดใหญ่พิเศษ ความต้องการการอนุมานของโมเดลที่มีอยู่ การปรับใช้ในองค์กร และการแพร่หลายของแอปพลิเคชัน AI ก็ยังคงอาจผลักดันการใช้พลังประมวลผล ในเวลานั้น CapEx อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง 而非การหดตัวแบบหน้าผา

ซึ่งหมายความว่า สิ่งแรกที่การชะลอตัวของ AI อาจเปลี่ยนแปลงไม่ใช่ทิศทางการเติบโตของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทั้งหมด แต่เป็นสถานการณ์ที่สินทรัพย์ต่างๆ ใช้ตรรกะการประเมินมูลค่า AI ชุดเดียวกัน ในอดีต บริษัทโมเดล ผู้ให้บริการคลาวด์ บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ และซัพพลายเออร์โครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้า ต่างก็ได้รับส่วนเพิ่มจากเรื่องเล่า AI หากการแข่งขันด้านความสามารถของโมเดลชะลอลง ตลาดอาจเริ่มแยกแยะอย่างเข้มงวดมากขึ้นระหว่างความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยี ความสามารถในการ商业化 และการ兑现คำสั่งซื้อ

ตัวแปรที่เปลี่ยนตรรกะ CapEx อย่างแท้จริงคือการกำกับดูแล

Mehrotra เห็นว่าสิ่งที่อาจขัดจังหวะวงจรการใช้จ่ายทุน AI ในรอบนี้อย่างแท้จริง ไม่ใช่การขาดแคลนห่วงโซ่อุปทานอีกครั้ง แต่เป็นการที่รัฐบาลกำหนดข้อจำกัดแบบบังคับจากภายนอกระบบ

GPU, HBM, ไฟฟ้า และหม้อแปลงไฟฟ้าที่ไม่เพียงพอ แท้จริงแล้วยังคงเป็นคอขวดที่สามารถบรรเทาได้ด้วยการเพิ่มการลงทุน สิ่งเหล่านี้อาจทำให้ศูนย์ข้อมูลเปิดให้บริการล่าช้า แต่ก็จะนำเงินทุนไหลไปสู่จุดที่ขาดแคลนใหม่ๆ ด้วย

การกำกับดูแลนั้นแตกต่างออกไป หากรัฐบาลจำกัดการจัดหาชิประดับสูง ขนาดคลัสเตอร์สำหรับการฝึกโมเดล กำลังประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล หรือการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลโดยตรง องค์กรต่างๆ จะยากที่จะฝ่าฟันข้อจำกัดได้เพียงด้วยการเพิ่มการลงทุน ในสถานการณ์เช่นนี้ ความคาดหวัง CapEx ของผู้ให้บริการคลาวด์ คำสั่งซื้อโครงสร้างพื้นฐาน และการประเมินมูลค่าหุ้นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI จึงอาจเผชิญกับการปรับลดลงพร้อมกัน

อย่างไรก็ตาม ต้นฉบับมองสถานการณ์นี้เป็นความเสี่ยงส่วนท้ายที่มีโอกาสต่ำ ไม่ใช่สถานการณ์พื้นฐาน ข้อตัดสินนี้ก็ต้องได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเช่นกัน ไม่สามารถเข้าใจได้ว่าความเสี่ยงด้านการกำกับดูแลได้รับการตัดออกไปแล้ว เมื่อความกังวลภายในห้องแล็บ AI เปิดเผยต่อสาธารณะ แรงกดดันด้านนโยบายจากภายนอกก็ยังอาจเพิ่มขึ้นได้

ต่อไป สิ่งที่ตลาดต้องจับตาจริงๆ ไม่ใช่คำขวัญกว้างๆ ว่า "AI ชะลอตัว" แต่เป็นสัญญาณที่เฉพาะเจาะจงสามประการ ได้แก่ ห้องแล็บแนวหน้าจะเขียนการชะลอตัวลงในแผนการวิจัยและพัฒนาอย่างเป็นทางการหรือไม่ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่จะลดคำสั่งซื้อศูนย์ข้อมูลหรือไม่ และการกำกับดูแลจะเริ่มแตะต้องชิป กำลังประมวลผล และการจัดหาenergy โดยตรงหรือไม่

การลาออกของ Coxon เป็นหลักฐานว่าข้อโต้แย้งด้านความปลอดภัยของ AI แนวหน้าได้เคลื่อนจากคำวิจารณ์ภายนอกเข้าสู่ภายในห้องแล็บแล้ว แต่จากนักวิจัยที่แสดงความกังวล ไปจนถึงบริษัทเทคโนโลยีที่ลดการใช้จ่ายด้านทุนจริง ยังมีช่องว่างหลายขั้นตอน ทั้งแรงกดดันจากการแข่งขัน ความเฉื่อยในการก่อสร้าง และการขาดแคลนโครงสร้างพื้นฐาน

การชะลอตัวของ AI อาจไม่ยุติวงจร CapEx ทันที แต่ก็อาจยุติช่วงที่สินทรัพย์ AI ทั้งหมดใช้ตรรกะการปรับขึ้นชุดเดียวกัน

[ลิงก์ต้นฉบับ]

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia