‘สัตยา นาเดลลา’ นิยามสมการใหม่โลก AI: ไม่ใช่ใครฉลาดกว่า แต่คือ ‘ใครมีไฟฟ้าถูกกว่า’ คือผู้ชนะ

โลกกำลังถกเถียงกันว่าใครจะเป็นผู้นำด้านปัญญาประดิษฐ์ ระหว่างสหรัฐฯ จีน หรือยุโรป แต่บนเวที World Economic Forum 2026 ที่ดาวอส สวิสเซอร์แลนด์ สัตยา นาเดลลา ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Microsoft เสนอกรอบคิดใหม่

การแข่งขัน AI ไม่ได้ตัดสินกันที่ ‘ใครฉลาดกว่า’ อย่างเดียว แต่กำลังถูกตัดสินด้วยคำถามที่เรียบง่ายกว่านั้นมากคือ ‘ใครมีไฟฟ้าถูกกว่า’

ในโลกที่ AI กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจ ต้นทุนพลังงานไม่ใช่เพียงค่าใช้จ่ายอีกต่อไป หากแต่เป็น “ตัวแปรเชิงยุทธศาสตร์” ที่จะกำหนดศักยภาพการเติบโตของประเทศในทศวรรษหน้า

นาเดลลา เริ่มต้นอธิบายด้วยคำว่า AI Diffusion เราจะทำอย่างไรให้มัน ‘กระจายตัว’ ได้เร็วพอ ให้โมเดล ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน เข้าถึงได้ในวงกว้าง เพื่อสร้าง ‘ส่วนเกิน’ หรือ Surplus ทางเศรษฐกิจให้เกิดขึ้นในทุกที่

ถ้ามองย้อนกลับไป นี่คือเส้นทางเดียวกับวิวัฒนาการของเทคโนโลยีตลอดหลายสิบปีที่ผ่านมา ตั้งแต่เมนเฟรม อินเทอร์เน็ต ไปจนถึงคลาวด์ โลกพยายามเปลี่ยนผู้คน สถานที่ และสิ่งของให้เป็นดิจิทัล เพื่อให้ซอฟต์แวร์ช่วยเราเข้าใจ วิเคราะห์ และคาดการณ์โลกได้ดีขึ้น ในบริบทนี้ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือใหม่ แต่คือการเปลี่ยนแพลตฟอร์มในระดับเดียวกับอินเทอร์เน็ต หรืออาจใหญ่กว่านั้นด้วยซ้ำ

โจทย์จึงไม่ใช่ว่า AI ทำอะไรได้บ้าง แต่คือเรานำมันไปใช้ได้เร็วแค่ไหน นาเดลลายกตัวอย่างงานที่เคยใช้เวลา 12 ชั่วโมง วันนี้เหลือเพียงไม่กี่นาที หากไม่มี AI หลายองค์กรอาจไม่สามารถทำงานในสเกลปัจจุบันได้อีกต่อไป

เป้าหมายของยุคนี้จึงไม่ใช่การสร้างเทคโนโลยีใหม่ แต่คือการนำ AI ไปใช้ทีละบริษัท ทีละอุตสาหกรรม และทีละประเทศ เพื่อสร้าง “ส่วนเกิน” ใหม่ให้กับโลกทั้งระบบ

นาเดลลา อธิบายต่อว่า เศรษฐกิจโลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคของ Token Economy หน่วยประมวลผลพื้นฐานที่ผู้ใช้ต้องซื้อเพื่อให้ AI ทำงาน ไม่ต่างจากน้ำมันในศตวรรษที่ 20 หรือข้อมูลในยุคอินเทอร์เน็ต โทเคนกำลังกลายเป็น ‘สินค้าโภคภัณฑ์ใหม่’ ของโลกดิจิทัล

หน้าที่ของทุกบริษัทและทุกประเทศจึงไม่ใช่เพียงการเข้าถึง AI แต่คือการแปลงโทเคนเหล่านี้ให้กลายเป็น ผลิตภาพ (productivity) และ การเติบโตทางเศรษฐกิจจริง

นาเดลลา นิยามตัวชี้วัดใหม่ของเศรษฐกิจ AI ว่า “tokens per dollar per watt” หรือความสามารถในการผลิตหน่วยประมวลผล AI ให้ได้มากที่สุด ภายใต้ต้นทุนเงินและพลังงานที่ต่ำที่สุด

“ถ้าคุณมีพลังงานที่ถูกกว่า คุณก็สร้างผลผลิตทางเศรษฐกิจได้ดีกว่า และราคาของ Token จะลดลงครึ่งหนึ่งทุกๆ 3 เดือนครับ”

นี่คือเหตุผลที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของซอฟต์แวร์ แต่ผูกติดกับโครงสร้างพื้นฐาน ตั้งแต่โรงไฟฟ้า กริดพลังงาน ไปจนถึงดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งอาศัยการลงทุนมหาศาล

กล่าวอีกนัยหนึ่ง โลกกำลังสร้าง Intelligence Grid โครงข่ายปัญญาที่ต้องเข้าถึงได้ทุกที่ ทุกเวลา ประเทศกล้าลงทุนและสร้างกริดนี้ได้เร็วกว่า ย่อมแปลง AI ให้กลายเป็นพลังทางเศรษฐกิจได้ก่อน

อย่างไรก็ตาม นาเดลลาส่งสัญญาณเตือนสำคัญว่า หาก AI ไม่สร้างประโยชน์จริง สังคมจะไม่ยอมรับ เนื่องจาก AI ใช้พลังงานจำนวนมหาศาล และพลังงานคือทรัพยากรที่โลกขาดแคลนมากขึ้นเรื่อยๆ

หากโทเคนที่ผลิตขึ้นมา ไม่ช่วยให้ระบบสาธารณสุขดีขึ้น ไม่ยกระดับการศึกษา ไม่เพิ่มประสิทธิภาพภาครัฐ และไม่ทำให้ภาคเอกชนแข่งขันได้ดีขึ้น โลกอาจสูญเสีย ‘social permission’ ความยินยอมจากสังคมในการใช้พลังงานเพื่อ AI

นี่คือเส้นแบ่งระหว่าง ‘การเติบโตจริง’ กับ ‘ฟองสบู่’

นาเดลลาตอบคำถามเรื่อง AI bubble ว่า “มันจะเป็นฟองสบู่หรือไม่ สัญญาณที่จะบอกว่าเป็นฟองสบู่คือ ถ้าเราพูดถึงแต่บริษัทเทคโนโลยีครับ แต่ถ้าเราเริ่มพูดถึงบริษัทยาที่ประสบความสำเร็จเพราะ AI ช่วยเร่งการทดลองทางคลินิก นั่นไม่ใช่ฟองสบู่”

นาเดลลา ยังได้ตอบคำถามว่า อธิปไตยทางข้อมูล(Data Sovereignty) สำคัญไหม โดยเขาชี้ว่า ในโลก AI อธิปไตยไม่ได้หมายถึงเพียงการควบคุมข้อมูลภายในประเทศ อธิปไตยที่สำคัญกว่าคือ ความสามารถของบริษัทในการฝังความรู้เฉพาะทางของตนเองไว้ในระบบ AI ที่ควบคุมได้

หากบริษัทไม่สามารถผสานโมเดล เข้ากับบริบท ข้อมูล และความรู้ของตนเอง มูลค่าทางเศรษฐกิจจะค่อยๆ ไหลออกไปยังผู้ถือแพลตฟอร์ม

ในยุค AI การรักษาความได้เปรียบเชิงเปรียบเทียบ จึงกลายเป็นโจทย์เชิงยุทธศาสตร์ระดับองค์กร

“การใช้งานในบริษัทขนาดใหญ่กับขนาดกลางและเล็กต่างกัน มันเป็นรูปแบบบาร์เบล (Barbell) ครับ บริษัทเล็กที่เริ่มต้นใหม่จะใช้ง่ายกว่าเพราะไม่มีภาระเก่า ส่วนบริษัทใหญ่มีความได้เปรียบเรื่องข้อมูลและความสัมพันธ์ แต่ถ้าปรับตัวช้าจะถูกบริษัทเล็กแซงหน้า”

มองไปในอนาคต นาเดลลามองไม่ใช่โลกที่มี AI เพียงหนึ่งเดียวครองตลาด แต่คือ Multi-model world

ทั้งโมเดลเปิดและปิด ทั้งโมเดลขนาดใหญ่และเฉพาะทาง

“ความได้เปรียบจะไม่อยู่ที่ใครมีโมเดลใหญ่ที่สุด แต่อยู่ที่ใครสามารถผสมผสานจัดแจงโมเดลเหล่านั้นเข้ากับข้อมูลของคุณเอง ทรัพย์สินทางปัญญา (IP) ที่แท้จริงคือการที่บริษัทสามารถใช้โมเดลหลากหลายร่วมกับข้อมูลบริบทของตนเองเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการครับ” สัตยา นาเดลลา ทิ้งท้าย