แม้หลายบริษัทเทคโนโลยีจะเร่งผลักดัน AI เข้าไปแทนงานของมนุษย์มากขึ้นในปี 2026 แต่ล่าสุดเริ่มเกิดปัญหาใหม่ที่ถูกพูดถึงหนักในวงการ หลังรายงานหลายฉบับเผยว่า “ต้นทุนการใช้งาน AI” กำลังพุ่งสูงจนบางกรณีแพงกว่าการจ้างพนักงานจริงเสียอีก
หนึ่งในบริษัทที่ถูกพูดถึงมากคือ Microsoft ซึ่งกำลังเผชิญปัญหาค่าใช้จ่ายด้าน AI ภายในองค์กรเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง โดยเฉพาะจากการใช้งาน AI Agents และ Coding Assistant ที่กิน Token จำนวนมหาศาลระหว่างทำงาน
รายงานระบุว่า เดิมหลายบริษัทเชื่อว่าเมื่อราคาการประมวลผล AI ถูกลง ต้นทุนโดยรวมก็น่าจะลดลงตาม แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงกลับตรงกันข้าม เพราะเมื่อ AI ใช้งานง่ายขึ้น พนักงานก็เริ่มใช้มัน “กับทุกอย่าง” ส่งผลให้ปริมาณ Token ที่ใช้เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด
AI Agents ใช้ Token มากกว่า Chatbot ปกติหลายร้อยเท่า
ปัญหาหลักไม่ได้มาจาก Chatbot ทั่วไป แต่เกิดจากสิ่งที่เรียกว่า “Agentic AI” หรือ AI Agent ที่สามารถทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ เช่น เขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูล เปิดเว็บ เรียก API หรือสั่งงานระบบอื่นต่อเนื่องได้เอง
AI ลักษณะนี้ต้องเรียกใช้งานโมเดลซ้ำหลายรอบระหว่างคิดและทำงาน ทำให้ใช้ Token มากกว่าการถามตอบแบบปกติหลายสิบถึงหลายพันเท่าในบางกรณี
Goldman Sachs คาดการณ์ว่า การใช้งาน AI Agent อาจทำให้ปริมาณ Token ทั่วโลกเพิ่มขึ้นถึง 24 เท่าภายในปี 2030 หรือแตะระดับ 120 quadrillion tokens ต่อเดือนเลยทีเดียว
บริษัทด้านซอฟต์แวร์หลายแห่งเริ่มออกมายอมรับว่าค่าใช้จ่าย AI ภายในองค์กรพุ่งเร็วกว่าที่คาดมาก โดยทีมพัฒนา OpenClaw ระบุว่า พวกเขาเสียค่า Token มากกว่า 1.3 ล้านดอลลาร์ภายในเดือนเดียวจากการใช้งาน AI ระดับองค์กร
เริ่มเกิดวัฒนธรรม “Tokenmaxxing”
อีกคำที่ถูกพูดถึงหนักในปี 2026 คือ “Tokenmaxxing” ซึ่งหมายถึงพฤติกรรมที่พนักงานพยายามใช้ AI ให้มากที่สุด เพื่อแสดงว่าตัวเองทำงานมีประสิทธิภาพหรือปรับตัวเข้ากับยุค AI ได้ดี
บางบริษัทถึงขั้นมี Leaderboard จัดอันดับการใช้ AI ภายในองค์กร ขณะที่ผู้บริหารหลายแห่งกระตุ้นให้พนักงานใช้ AI ทุกวันในการทำงาน
รายงานระบุว่าพนักงานบางคนเริ่มใช้ AI แม้กับงานเล็ก ๆ ที่ไม่จำเป็น เพียงเพื่อเพิ่มตัวเลขการใช้งาน ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายด้าน AI พุ่งขึ้นอย่างรวดเร็วโดยไม่ได้เพิ่ม Productivity ตามที่คาดหวังไว้มากนัก
Amazon และ Uber เป็นอีกสองบริษัทที่ถูกพูดถึงในประเด็นนี้ โดยมีรายงานว่า Uber ใช้งบ AI coding tools ทั้งปีหมดตั้งแต่เดือนเมษายน 2026 หลังผลักดัน AI ภายในองค์กรอย่างหนัก
Microsoft เริ่มเปลี่ยนแนวทางควบคุมต้นทุน AI
The Verge รายงานว่า Microsoft เริ่มพยายามลดการใช้บริการ AI จากภายนอกบางส่วน และผลักดันให้ทีมงานหันมาใช้เครื่องมือภายในอย่าง Copilot CLI มากขึ้น เพื่อลดค่าใช้จ่ายจากโมเดล Third-party อย่าง Claude Code
ขณะเดียวกัน Microsoft เองก็เริ่มเปลี่ยนโมเดลธุรกิจของ AI จากการคิดค่าบริการแบบ Subscription ไปสู่ “Usage-based Pricing” หรือคิดตามปริมาณการใช้งานจริงมากขึ้น โดยเฉพาะ AI Agent ที่ทำงานอัตโนมัติแทนมนุษย์ได้หลายขั้นตอน
Satya Nadella ระบุว่า AI ยุคใหม่จะไม่ใช่แค่ Software แบบเดิมอีกต่อไป แต่เป็นระบบที่คิดค่าบริการตาม “ผลลัพธ์” และปริมาณงานที่ AI ทำได้จริง
ค่า AI ถูกลง แต่บิลรวมกลับแพงขึ้น
สิ่งที่หลายฝ่ายมองว่าน่าสนใจคือ แม้ต้นทุนต่อ Token จะลดลงมหาศาลในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา แต่บิลรวมของบริษัทกลับเพิ่มขึ้น เพราะปริมาณการใช้งานโตเร็วกว่าราคาที่ลดลงมาก
นักวิเคราะห์บางส่วนเรียกสิ่งนี้ว่า “Jevons Paradox ของ AI” หรือยิ่งเทคโนโลยีมีประสิทธิภาพและถูกลง คนก็ยิ่งใช้มากขึ้น จนสุดท้ายต้นทุนรวมกลับสูงกว่าเดิม
ปัจจุบันหลายองค์กรเริ่มกังวลว่า หาก AI Agent ถูกใช้งานเต็มรูปแบบตลอด 24 ชั่วโมง ค่าใช้จ่ายด้าน Inference และ Cloud Compute อาจกลายเป็นภาระใหญ่กว่าค่าแรงพนักงานที่พยายามจะลดเสียอีก
วงการ AI กำลังเข้าสู่ยุค “Inference Economics”
หลายบริษัทเริ่มพูดถึงคำว่า “Inference Economics” หรือเศรษฐศาสตร์ของการรัน AI ซึ่งกำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญในปี 2026
เดิมอุตสาหกรรม AI ให้ความสำคัญกับค่าใช้จ่ายในการ “ฝึกโมเดล” เป็นหลัก แต่ตอนนี้ค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่เริ่มย้ายมาที่ “การใช้งานจริง” หรือ Inference แทน โดยเฉพาะเมื่อ AI Agents เริ่มทำงานต่อเนื่องตลอดเวลาเหมือนพนักงานดิจิทัล
สถานการณ์นี้ทำให้หลายบริษัทเริ่มกลับมาทบทวนว่า AI ควรถูกใช้ในจุดไหนถึงจะคุ้มค่าจริง และงานแบบใดที่มนุษย์อาจยังมีต้นทุนถูกกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในระยะยาว
ที่มา fortune
ความคิดเห็น