Jeff Bezos 旗下ของ AI Lab “โครงการ Prometheus” กำลังจะเสร็จสิ้นรอบการระดมทุนรอบใหม่มูลค่า 10,000 ล้านดอลลาร์ โดยมีนักลงทุนสถาบันอย่าง JPMorgan และ BlackRock เข้าร่วม หลังจากการระดมทุนรอบนี้เสร็จสิ้น มูลค่าบริษัทจะอยู่ที่ประมาณ 38,000 ล้านดอลลาร์ โครงการ Prometheus ได้เสร็จสิ้นการระดมทุน Seed มูลค่า 6,200 ล้านดอลลาร์ และได้สรรหาบุคลากรกว่า 100 คนจากแล็บ AI ชั้นนำอย่าง OpenAI เป็นต้น
AI แบบจับต้องได้ และ LLM: แนวทางเทคโนโลยีที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง
จุดยืนหลักของโครงการ Prometheus คือการสร้างระบบ AI รูปแบบใหม่ที่สามารถเข้าใจกฎฟิสิกส์และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมในโลกจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการโฟกัสไปที่อุตสาหกรรมการผลิตและกระบวนการทางอุตสาหกรรม ซึ่งแตกต่างโดยสิ้นเชิงจากบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง OpenAI และ Anthropic
กรณีการใช้งานของระบบประเภทนี้รวมถึงการควบคุมเครื่องจักรในโรงงาน การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การทำให้กระบวนการด้านอวกาศและการผลิตเซมิคอนดักเตอร์เป็นอัตโนมัติ AI ของพวกเขาไม่เพียงแต่สามารถสร้างข้อความหรือภาพได้เท่านั้น แต่ยังสามารถเข้าไปแทรกแซงการทำงานของโลกกายภาพได้โดยตรง
คูเมืองด้านข้อมูล: อุปสรรคการแข่งขันที่ยากที่สุดของ AI แบบจับต้องได้
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ AI แบบจับต้องได้คือ “อุปสรรคในการเข้าถึงข้อมูล” LLM สามารถใช้ข้อความและภาพจำนวนมหาศาลที่ดึงมาจากอินเทอร์เน็ตเพื่อการฝึก ขณะที่ AI แบบจับต้องได้ต้องการ “ข้อมูลปฏิสัมพันธ์จากโลกจริง” เช่น ค่าจากเซนเซอร์ กระบวนการผลิต การตอบสนองจากการสัมผัส และข้อมูลความผิดพลาดในสภาพแวดล้อมที่วุ่นวาย ซึ่งโดยทั่วไปข้อมูลลักษณะนี้เป็นข้อมูลเฉพาะขององค์กร (proprietary) และมีต้นทุนในการเก็บสูงมาก Tesla ถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของข้อได้เปรียบด้านข้อมูลในด้านนี้: รถยนต์ไฟฟ้าที่ติดตั้งฮาร์ดแวร์ระบบขับขี่อัตโนมัติเต็มรูปแบบประมาณ 5-6 ล้านคัน สะสมข้อมูลการขับขี่ในโลกจริงมากกว่า 50,000 ล้านไมล์ต่อปี ทำให้ Tesla ยังคงนำหน้าอย่างต่อเนื่องในความสามารถด้านการขับขี่อัตโนมัติ
การวางรากฐานเชิงธุรกิจ: กลยุทธ์บริษัทโฮลดิ้ง และวิสัยทัศน์อันยิ่งใหญ่ 100,000 ล้านดอลลาร์
เพื่อแก้ปัญหาเรื่องการได้มาซึ่งข้อมูลแบบจับต้องได้ โครงการ Prometheus จึงใช้กลยุทธ์บริษัทโฮลดิ้งที่ไม่เหมือนใคร Bezos และ Bajaj กำลังระดมทุน “หลายหมื่นล้านดอลลาร์” สำหรับบริษัทโฮลดิ้งที่ถูกวางตำแหน่งให้เป็น “เครื่องมือในการเปลี่ยนผ่านอุตสาหกรรมการผลิต” โดยส่วนใหญ่จะใช้เพื่อการเข้าซื้อกิจการในกลุ่มบริษัทด้านวิศวกรรม การก่อสร้าง และการออกแบบ ผ่านการลงทุนเหล่านี้ เพื่อให้ได้ข้อมูลจากโลกจริงไปใช้ฝึกระบบ AI ของตน ตามรายงานของ The New York Times Bezos ยังอยู่ระหว่างการหารือระยะเริ่มต้นกับนักลงทุนจากตะวันออกกลางและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เพื่อหารือการระดมทุนให้ได้สูงถึง 100,000 ล้านดอลลาร์
คำถามที่พบบ่อย
AI แบบจับต้องได้คืออะไร และต่างจาก LLM เช่น ChatGPT อย่างไรโดย本质?
LLM หลักๆ จะประมวลผลข้อมูลดิจิทัล เช่น ข้อความและรูปภาพ โดยผลลัพธ์จะเป็นข้อความหรือภาพเป็นหลัก เป้าหมายของ AI แบบจับต้องได้คือการทำความเข้าใจกฎฟิสิกส์และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมในโลกจริง—การใช้งานเครื่องจักรในโรงงาน การรับรู้พื้นที่สามมิติ และการตัดสินใจแบบทันทีในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ข้อมูลสำหรับการฝึกของมันรวมถึงข้อมูลฟิสิกส์จากโลกจริง เช่น ค่าจากเซนเซอร์ และเส้นทางการเคลื่อนที่ของเครื่องจักร แนวทางด้านเทคโนโลยีจึงแตกต่างจาก LLM โดยสิ้นเชิง
ทำไม Bezos ถึงเลือกเดิมพันกับ AI แบบจับต้องได้ในเวลานี้?
Generative AI ได้อิ่มตัวค่อนข้างมากในระดับซอฟต์แวร์แล้ว ขณะที่การเจาะเข้าไปในโลกฟิสิกส์ยังต่ำมาก ภาคอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ เช่น การผลิตอุตสาหกรรม อวกาศ และเซมิคอนดักเตอร์ อีกทั้ง Bezos มีประสบการณ์อย่างลึกซึ้งด้านห่วงโซ่อุปทานและโครงสร้างพื้นฐานอุตสาหกรรมที่สั่งสมมาจาก Amazon ทำให้เขามีความได้เปรียบโดยกำเนิดอย่างชัดเจนใน “สนามรบหลัก” ถัดไปของการแข่งขันด้าน AI
โครงการ Prometheus เผชิญความท้าทายการแข่งขันหลักๆ อะไรบ้าง?
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือ “อุปสรรคในการเข้าถึงข้อมูลแบบจับต้องได้” — ต่างจาก LLM ที่สามารถรับข้อมูลการฝึกจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ตได้ AI แบบจับต้องได้ต้องใช้ข้อมูลที่มีราคาแพงและเป็นข้อมูลเฉพาะขององค์กร Tesla ได้สร้างความได้เปรียบตั้งแต่เนิ่นๆ อย่างมีนัยสำคัญในด้านข้อมูลการขับขี่อัตโนมัติ และสตาร์ทอัปอย่าง Periodic Labs ก็ได้เริ่มเข้ามาในสายงานเดียวกัน อย่างไรก็ตาม ขนาดเงินทุนของ Bezos และประสบการณ์ด้านโครงสร้างพื้นฐานอุตสาหกรรมของ Amazon คือข้อได้เปรียบเชิงการแข่งขันหลักที่ยากต่อการคัดลอกอย่างรวดเร็ว
