ในช่วงปี 2024-2025 จีนสร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการเทคโนโลยีโลก ด้วยความสำเร็จในการพัฒนา Generative AI อย่าง DeepSeek, Qwen3 ของ Alibaba และ MiniMax M1 ซึ่งถูกนำมาเปรียบเทียบกับโมเดลจากตะวันตกในด้านความสามารถ แม้จะเผชิญข้อจำกัดจากมาตรการควบคุมการส่งออกชิปขั้นสูงของสหรัฐฯ
บทความจาก Kaiser Kuo นักเขียนของ World Economic Forum และอดีตผู้บริหาร Baidu ชี้ว่า ความก้าวหน้าของจีนในด้าน AI ไม่ใช่เรื่องน่าประหลาดใจนัก หากพิจารณาจากภาพรวมของประเทศที่มีนโยบายระยะยาว การสนับสนุนจากรัฐ การทำงานร่วมกันระหว่างภาครัฐ เอกชน และมหาวิทยาลัย และทัศนคติของสังคมที่เปิดรับเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว
จีนเริ่มเดินหน้ากลยุทธ์ด้าน AI อย่างจริงจังตั้งแต่ปี 2017 ด้วยแผนพัฒนา AI แห่งชาติที่รัฐบาลกลางประกาศอย่างเป็นทางการ ยุทธศาสตร์ดังกล่าวส่งผลให้เกิดการระดมทุน การเปิดพื้นที่ทดลองเชิงนโยบาย และความร่วมมือแบบสามเส้าระหว่างมหาวิทยาลัยชั้นนำ รัฐวิสาหกิจ และบริษัทเทคโนโลยี สถิติที่น่าสนใจคือในปี 2022 จีนมีการยื่นจดสิทธิบัตรด้าน AI มากกว่าสหรัฐฯ ถึง 4 เท่า พร้อมกับการเกิดขึ้นของสตาร์ทอัพใหม่ เช่น MiniMax, Zhipu AI และ Moonshot AI
แม้เผชิญมาตรการควบคุมการส่งออกจากสหรัฐฯ โดยเฉพาะการจำกัดชิป A100 และ H100 ของ NVIDIA รวมถึงรุ่นลดสเปกอย่าง H800 และ A800 ในปี 2023 จีนยังสามารถเดินหน้าต่อได้อย่างน่าจับตา ตัวอย่างเช่น DeepSeek พัฒนาโมเดล R1 โดยใช้เพียง 2,000 ชิป H800 ด้วยงบประมาณเพียง 5.6 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่าต่ำกว่าคู่แข่งฝั่งตะวันตกอย่างมีนัยสำคัญ
นอกจากนี้ หลายบริษัทมีการสำรองชิปล่วงหน้า บางส่วนอาศัยซัพพลายเออร์จากเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และจีนยังเดินหน้าพัฒนาชิปของตนเอง เช่น HUAWEI Ascend พร้อมทั้งผลิตชิปในประเทศด้วยเทคโนโลยี DUV (Deep Ultraviolet) แม้จะยังห่างไกลจากความสามารถของเทคโนโลยี EUV ของบริษัท ASML จากเนเธอร์แลนด์
ในเชิงเทคนิค บางบริษัทเน้นการออกแบบโมเดลที่ใช้พลังงานและทรัพยากรประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การเลือกใช้โมเดลแบบ Mixture-of-Experts หรือแนวทาง Memory-Efficient ที่ลดต้นทุนและเพิ่มความเร็ว
จุดแข็งสำคัญของจีนไม่ได้จำกัดอยู่ที่การพัฒนาเทคโนโลยี แต่รวมถึงความสามารถในการกระจายและใช้งานเทคโนโลยี (Technology Diffusion) อย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรม รัฐ และสาธารณชน ตัวอย่างเช่น AI ถูกใช้งานจริงในระบบบริการลูกค้า การแปลภาษา การศึกษา ไปจนถึงแชตบอตในโรงพยาบาล ขณะเดียวกัน ระบบกำกับดูแลในจีนยังมีการเปิดเผยข้อมูลโมเดล AI ต่อสาธารณะ เช่น ฐานข้อมูลของหน่วยงาน CAC ที่ระบุว่าโมเดลใดได้รับการอนุมัติแล้ว
ปัจจัยด้านวัฒนธรรมยังถูกยกมาเป็นแรงผลักดันเชิงสังคม โดย Kuo ระบุว่าสังคมจีนยังคงมีทัศนคติเชิงบวกต่อเทคโนโลยี ซึ่งต่างจากฝั่งตะวันตกที่เริ่มตั้งคำถามมากขึ้นเกี่ยวกับจริยธรรม AI สิทธิส่วนบุคคล และผลกระทบต่อแรงงาน อย่างไรก็ตาม ก็ควรพิจารณาว่าความเชื่อนี้อาจเกิดจากการสื่อสารของรัฐที่เน้นเฉพาะคุณประโยชน์มากกว่าด้านลบ
ในเชิงระบบ จีนประสบความสำเร็จในการสร้างระบบนิเวศด้านนวัตกรรมที่มหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Tsinghua และ Peking University ไม่เพียงผลิตบุคลากรแต่เป็นจุดเริ่มต้นของบริษัท AI เช่น Zhipu AI และ Baichuan ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากรัฐ หรือทำงานร่วมกับนิคมอุตสาหกรรมดิจิทัลในระดับเมือง
นโยบาย New Infrastructure ยังเป็นอีกปัจจัยหนุนสำคัญ โดยรัฐลงทุนในศูนย์ข้อมูล ชิป และระบบคลาวด์ แม้โครงการบางส่วนจะไม่สร้างผลตอบแทนในระยะสั้น แต่ก็ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่รัฐบาลมองว่าจำเป็นเชิงยุทธศาสตร์
อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเหล่านี้ยังควรตั้งคำถามในหลายประเด็น เช่น การควบคุมเนื้อหาที่เข้มงวดจะส่งผลต่อการเปิดพื้นที่ให้วิจัยด้านจริยธรรมหรือไม่? ความสามารถของจีนในการผลิตโมเดลคุณภาพสูงนั้น แท้จริงแล้วสามารถแข่งขันในตลาดโลกได้หรือยังจำกัดอยู่ภายในประเทศ? และการพึ่งพาการอุ้มชูจากรัฐมากเกินไปอาจกลายเป็นข้อจำกัดในระยะยาวหรือไม่?
Jeffrey Ding นักวิจัยจาก University of Oxford ให้ความเห็นว่า แม้จีนจะก้าวหน้าในระดับเทคนิค แต่ยังขาดการฝังรากลึกของเทคโนโลยีเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจและสถาบัน (Institutional Embedding) ซึ่งเป็นปัจจัยที่ตะวันตกให้ความสำคัญมากกว่า เช่น การสร้างมาตรฐานเปิด การกำกับดูแลโดยอิสระ และการส่งต่อเทคโนโลยีไปยังผู้ประกอบการหลากหลายระดับ
ข้อสังเกตอีกประการคือ ความสำเร็จของจีนอาจเกิดขึ้นภายใต้บริบทเฉพาะของตนเอง ทั้งในด้านระบบการปกครอง วัฒนธรรมองค์กร และโครงสร้างเศรษฐกิจแบบ top-down ซึ่งอาจไม่สามารถนำไปใช้ได้ในประเทศที่มีโครงสร้างสังคมและการเมืองแบบเสรีนิยม
แม้จีนจะก้าวไกลอย่างรวดเร็ว แต่การแข่งขันในโลก AI ยังเป็น ‘เกมยาว’ ที่ต้องดูไม่ใช่แค่ความเร็วตอนเริ่มต้น แต่รวมถึงความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับตัว และความไว้วางใจจากตลาดโลก
อ้างอิง:
