การเปรียบเทียบฟีเจอร์ DeepResearch ที่เปลี่ยนแปลงการค้นหาด้วย AI ของแต่ละบริษัท ～ OpenAI・Google・xAI・Perplexity กลยุทธ์เทคโนโลยีและผลกระทบต่อองค์กร～

การเปรียบเทียบฟีเจอร์ DeepResearch ที่เปลี่ยนแปลงการค้นหาด้วย AI ของแต่ละบริษัท AI
AI
AI AgentEnterprise AIGenerative AIGoogle GeminiOpenAI

วงการ AI กำลังเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่จาก “การค้นหาสู่เอเจนต์” OpenAI, Google, xAI และ Perplexity ได้เปิดตัวฟีเจอร์ DeepResearch ต่อเนื่องกัน ทำให้การค้นหาแบบเดิมกำลังจะถูกแทนที่ด้วยเอเจนต์วิจัยอัตโนมัติ นวัตกรรมทางเทคโนโลยีนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มฟีเจอร์ธรรมดา แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของการเข้าถึงข้อมูล และมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การรวบรวมข้อมูลและกระบวนการตัดสินใจขององค์กรอย่างมาก

วิวัฒนาการของเทคโนโลยีค้นหาที่นำไปสู่การปฏิวัติการวิจัยอัตโนมัติ

ในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา การเข้าถึงข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตมี “การค้นหา” เป็นศูนย์กลาง ผู้ใช้จะใส่คำค้นหา แล้วเลือกและรวบรวมข้อมูลจากรายการลิงก์ที่แสดงผล กลไกพื้นฐานนี้ไม่เคยเปลี่ยนแปลงตั้งแต่ยุค Yahoo! มาจนถึงการครองอำนาจของ Google Search

จุดเปลี่ยนคือการเกิดขึ้นของ ChatGPT ในช่วงปลายปี 2022 ได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ใหม่ของการเข้าถึงข้อมูลโดยการสร้างคำตอบโดยตรงต่อคำถาม แต่ AI สร้างสรรค์ในยุคแรกมีปัญหาสำคัญ ถูกจำกัดด้วยข้อมูลจากเวลาการเรียนรู้เท่านั้น และไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้

ตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2024 บริษัท AI หลักเริ่มรวมฟีเจอร์การค้นหาเว็บ ฟีเจอร์ Browsing ของ ChatGPT และฟีเจอร์ Search Grounding ของ Google Bard ได้เปิดตัวขึ้นมา ฟีเจอร์เหล่านี้ทำให้สามารถสร้างคำตอบโดยอ้างอิงผลการค้นหาได้ แต่ยังคงอยู่ในขอบเขตของการที่ AI เข้ามาแทนกระบวนการ “ค้นหา→เลือก→รวบรวม” ของมนุษย์

จุดเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมาถึงในช่วงปลายปี 2024 ถึงต้นปี 2025 บริษัทต่างๆ เปิดตัวฟีเจอร์ “Deep Research” ติดต่อกันมา ไม่ใช่แค่การค้นหาแทนแบบง่ายๆ แต่แสดงความสามารถในการวิจัยแหล่งข้อมูลหลายแห่งอย่างอัตโนมัติ ระบุจุดขัดแย้ง และสร้างรายงานที่มีโครงสร้าง OpenAI, Google, xAI และ Perplexity ประกาศฟีเจอร์คล้ายกันในช่วงเวลาสั้น เปิดยุคใหม่ของการค้นหาด้วย AI

OpenAI：กลยุทธ์ ChatGPT Agent เป็นรากฐานสำคัญในการบรรลุ AGI

ฟีเจอร์ DeepResearch ของ OpenAI เป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การบรรลุ AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) ของบริษัท เดิมทีเป็นเครื่องมือวิจัยเดี่ยว แต่ปัจจุบันถูกนิยามใหม่เป็นส่วนหนึ่งของระบบเอเจนต์รวม “ChatGPT Agent”

ChatGPT Agent รวมสามความสามารถ ความสามารถในการรวมข้อมูล (Deep Research), ความสามารถในการทำงานบนเว็บ (Operator) และความสามารถในการสนทนา (ChatGPT) ทำให้สามารถดำเนินการแบบเบ็ดเสร็จตั้งแต่ “วิเคราะห์คู่แข่ง 3 รายและสร้างงานนำเสนอ” ได้

ด้านเทคโนโลยีใช้โมเดล GPT-5 ล่าสุดเป็นฐาน นวัตกรรมสำคัญของ GPT-5 คือการตัดสินใจความซับซ้อนของงานอัตโนมัติ โดยเปลี่ยนระหว่างโมเดลความเร็วสูงสำหรับคำถามง่าย และ “GPT-5 Thinking” สำหรับการให้เหตุผลขั้นสูง ผู้ใช้ไม่ต้องใส่ใจเรื่องการเลือกโมเดล และได้ประสิทธิภาพที่เหมาะสมตลอดเวลา

รูปแบบธุรกิจเป็นระบบสมาชิกแบบชั้น จำกัดการใช้งาน Pro plan เดือนละ 250 ครั้ง, Plus plan เดือนละ 25 ครั้ง เพื่อชักจูงให้อัพเกรดแพลนที่สูงขึ้น รวมกับ Gmail, Google Calendar, GitHub เพื่อมุ่งสู่การเป็นศูนย์กลางของขั้นตอนการทำงานประจำวันของผู้ใช้

กลยุทธ์ของ OpenAI ชัดเจน เปลี่ยนจากการให้บริการ “ฟีเจอร์” ไปสู่การเป็นแพลตฟอร์ม “ความสามารถ” ที่จัดการงานซับซ้อนได้ กับคู่แข่งที่แข่งขันความเหนือกว่าในการใช้งานเฉพาะ พวกเขาพยายามยกระดับการแข่งขันด้วย “ผู้ช่วยอเนกประสงค์”

Google：การปฏิวัติประสิทธิภาพด้วยการป้องกันจักรวรรดิค้นหาและการรวมระบบ Workspace

ฟีเจอร์ DeepResearch ของ Google มีเจตนาเชิงกลยุทธ์ที่สร้างสมดุลระหว่างการป้องกันฐานรายได้ขนาดใหญ่จากโฆษณาค้นหาและการปฏิวัติประสิทธิภาพในระบบ Workspace

วิธีการให้บริการมีสองแบบ ฟีเจอร์อิสระในแอปพลิเคชัน AI แบบเดี่ยว “Gemini” และฟีเจอร์รวมใน “AI Mode” ของ Google Search หลังจะให้บริกาแก่ผู้ที่สมัคร Google One แพลนเสียเงิน “Google AI Pro” “Google AI Ultra”

จุดเด่นของ Google คือการส่งเสริมการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในกระบวนการวิจัย ก่อนเริ่มวิจัย AI จะนำเสนอ “แผนการวิจัย” ที่เป็นส่วนตัวเป็นหลายประเด็น ผู้ใช้สามารถตรวจสอบและแก้ไขตามต้องการได้ เป็นการออกแบบที่สร้างสมดุลระหว่างความเป็นอิสระของ AI และการกำกับดูแลของผู้ใช้

ความเหนือกว่าทางเทคโนโลยีอยู่ที่การรวมระบบอีโคซิสเทมขนาดใหญ่มากกว่าประสิทธิภาพของโมเดล Gemini 2.5 Pro การเชื่อมโยงกับ Google Search ที่มีผู้ใช้หลายหมื่นล้านคนต่อเดือน, Gmail, Docs, Drive, Sheets, Slides สร้างความเหนือกว่าในการแข่งขันที่คู่แข่งเลียนแบบได้ยาก

รายงานที่สร้างขึ้นสามารถส่งออกไป Google Docs ได้โดยตรง แก้ไขและแชร์ได้ง่าย รวมถึงการทำงานอัตโนมัติที่เป็นส่วนตัวสูง เช่น “สรุปอีเมลล่าสุดเกี่ยวกับ Project Clover” โดยใช้ข้อมูลส่วนตัวเป็นบริบท

เป้าหมายของ Google คือการรักษาและขยายรายได้จากโฆษณาค้นหา แม้การค้นหาแบบเดิมจะถูกแทนที่ด้วย AI เอเจนต์ แต่ก็ยังคงจุดเริ่มต้นของการสำรวจข้อมูลไว้ที่ Google Search เพื่อรักษาโอกาสในการแสดงโฆษณา พร้อมกับเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันในตลาดองค์กรด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพใน Workspace โดยรวม

xAI：AI แบบ “แสวงหาความจริง” ด้วยการรวมระบบ X Platform แนวตั้ง

“Grok” ของ xAI ที่นำโดย Elon Musk ใช้การเข้าถึงข้อมูลโซเชียลแบบเรียลไทม์เป็นอาวุธ มุ่งสร้างตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์ในฐานะ AI แบบ “แสวงหาความจริง” ที่แตกต่างจาก AI ที่มีอยู่

ฟีเจอร์ DeepResearch ของ Grok มีการรวมระบบ X Platform แนวตั้งเป็นจุดแตกต่างที่ใหญ่ที่สุด ในขณะที่ AI ของบริษัทอื่นต้องพึ่งพาข้อมูลเว็บทั่วไป Grok สามารถใช้ข้อมูลโซเชียลแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเทรนด์ และโพสต์ผู้ใช้ในการวิจัยได้

มีพลังโดยเฉพาะในด้านการเมือง ประเด็นสังคม เหตุฉุกเฉินที่ความเร็วในการรายงานสำคัญ แสดงท่าทีที่จะจัดการกับหัวข้อที่ขัดแย้งที่ AI แบบเดิมมักจะหลีกเลี่ยง เสริมสร้างการสร้างแบรนด์ในฐานะ “AI ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์”

ด้านเทคโนโลยีใช้โมเดล Grok-3 ที่ xAI พัฒนาเองเป็นฐาน แม้จะด้อยกว่าบริษัทอื่นในเรื่องทรัพยากรการคำนวณ แต่ใช้กลยุทธ์ชดเชยด้วยการเข้าถึงข้อมูลมหาศาลจาก X Platform

รูปแบบธุรกิจรวมอยู่ในการสมัครสมาชิก X Premium เดือนละ 8 ดอลลาร์ (X Premium) หรือ 16 ดอลลาร์ (X Premium+) สามารถใช้ฟีเจอร์ทั้งหมดรวมถึง Grok ได้ ให้บริการในราคาที่ต่ำกว่าฟีเจอร์ AI เดี่ยวของบริษัทอื่น ใช้ความสามารถในการแข่งขันด้านราคาเป็นอาวุธ

กลยุทธ์ของ xAI คือการสร้างความแตกต่างด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์และความสามารถในการแข่งขันด้านราคา ไม่ใช่ประสิทธิภาพทางเทคโนโลยี ใช้อิทธิพลของ X Platform และคุณค่าของข้อมูลเรียลไทม์ มุ่งสร้างตำแหน่งที่แน่นอนในส่วนตลาดที่เป็นช่องว่างแต่สำคัญ

Perplexity：การนิยามใหม่ของพฤติกรรมการค้นหาด้วย “Answer Engine”

Perplexity AI ในฐานะ “Answer Engine” ใช้ความน่าเชื่อถือของการอ้างอิงและความโปร่งใสของข้อมูลเป็นอาวุธ ได้รับการสนับสนุนอย่างมากจากกลุ่มนักวิจัย

ฟีเจอร์ DeepResearch “Pro Search” ของ Perplexity เน้นความเข้มงวดทางวิชาการในการออกแบบ ใส่ข้อมูลการอ้างอิงโดยละเอียดในคำตอบทุกข้อ และทำให้แหล่งที่มาของข้อมูลชัดเจน ลดความเสี่ยงของ Hallucination (การสร้างข้อมูลที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง) ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ของ AI สร้างสรรค์อย่างมาก

ด้านเทคโนโลยีใช้เทคนิค Ensemble ที่รวมโมเดล AI หลายตัว ใช้โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของแต่ละบริษัท เช่น GPT ของ OpenAI, Claude ของ Anthropic, Llama ของ Meta แบ่งการใช้งานตามความเหมาะสม เป็นกลยุทธ์ที่รักษาความเป็นอิสระโดยไม่พึ่งพาผู้ให้บริการโมเดลรายใดรายหนึ่ง

ยูสเซอร์อินเทอร์เฟซเน้นการออกแบบที่เป็นมิตรกับนักวิจัย จัดโครงสร้างผลการค้นหาเป็นสไตล์วิทยานิพนธ์ สร้างบรรณานุกรมอัตโนมัติ รวมถึงให้บริการฟีเจอร์เฉพาะสำหรับการค้นหาเอกสารเฉพาะทาง เช่น วิทยานิพนธ์ เอกสารสิทธิบัตร เอกสารเทคนิค

รูปแบบธุรกิจมี Perplexity Pro สมาชิกเดือนละ 20 ดอลลาร์เป็นหลัก ให้บริการประสบการณ์การค้นหาคุณภาพสูงในราคาที่ต่ำกว่าบริษัทอื่น เพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับความถูกต้องของข้อมูล เช่น นักวิจัย นักข่าว ผู้ปฏิบัติงานวิชาชีพ

กลยุทธ์ของ Perplexity คือการสร้างความแตกต่างด้วยความเชี่ยวชาญ ไม่ใช่ความเป็นไปได้หลากหลาย ด้วยข้อเสนอคุณค่าที่ชัดเจนของ “การค้นหาข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้” มุ่งสร้างความเหนือกว่าอย่างท่วมท้นในตลาดช่องว่างที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่มองข้าม

Anthropic：กลยุทธ์ที่เน้นความปลอดภัยในตลาดองค์กร

Claude AI ของ Anthropic ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในตลาดองค์กรเป็นอันดับแรก ในการพัฒนาฟีเจอร์ DeepResearch

ฟีเจอร์ DeepResearch ของ Claude ใช้แนวทางที่อนุรักษ์นิยมเมื่อเปรียบเทียบกับบริษัทอื่น ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ใช้ตัวกรองความปลอดภัยหลายชั้น กำจัดเนื้อหาที่เป็นอันตราย ข้อมูลที่มีอคติ เนื้อหาที่มีความเสี่ยงทางกฎหมายอย่างครอบคลุม

ด้านเทคโนโลยีใช้เฟรมเวิร์กความปลอดภัยเฉพาะ Constitutional AI (AI รัฐธรรมนูญ) เป็นฐาน ลดความเสี่ยงการรั่วไหลข้อมูล และความเสี่ยงการฝาฝืนการปฏิบัติตามกฎระเบียบในการจัดการข้อมูลลับขององค์กรให้น้อยที่สุด

ฟีเจอร์สำหรับองค์กรให้บริการการบันทึกรายละเอียด ฟีเจอร์ตรวจสอบ การตั้งค่าข้อจำกัดการใช้งานโดยผู้ดูแลระบบ เป็นการออกแบบที่คาดการณ์การใช้งานในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น การเงิน การแพทย์ กฎหมาย

รูปแบบธุรกิจมี Enterprise License เป็นหลัก ตั้งราคาแบบปรับแต่งสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ มีการสมัครสมาชิกสำหรับบุคคลทั่วไป แต่หลักคือตลาดนิติบุคคล

กลยุทธ์ของ Anthropic คือการสร้างความแตกต่างด้วยความปลอดภัย ไม่ใช่ประสิทธิภาพ สำหรับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความเสี่ยงของ AI ด้วยข้อเสนอคุณค่า “AI ที่ใช้ได้อย่างสบายใจ” มุ่งสร้างตำแหน่งที่แน่นอนในตลาดองค์กร

ผลกระทบของนวัตกรรมทางเทคโนโลยีต่อกลยุทธ์องค์กร

ฟีเจอร์ DeepResearch ของแต่ละบริษัทนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการรวบรวมข้อมูลและกระบวนการตัดสินใจขององค์กร การเปลี่ยนผ่านจากโมเดล “มนุษย์ค้นหาและรวมข้อมูล” ไปสู่โมเดล “ขอให้เอเจนต์ AI วิจัย” กำลังเร่งตัวขึ้น

การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลกระทบต่อตลาดแรงงานด้วย งานรวบรวมข้อมูล การวิจัยเบื้องต้น การวิเคราะห์คู่แข่งแบบมาตรฐานส่วนใหญ่สามารถใช้ AI ทดแทนได้ ในทางกลับกัน ความสำคัญของทักษะระดับสูงในการประเมินผลลัพธ์ของ AI และนำมาใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เพิ่มขึ้น

กลยุทธ์การตลาดก็ต้องการการปรับปรุง SEO (การปรับให้เหมาะสมกับเครื่องมือค้นหา) แบบเดิมมีแนวโน้มที่จะพัฒนาเป็น AEO (การปรับให้เหมาะสมกับเอเจนต์ AI) ในอนาคต องค์กรต้องใช้กลยุทธ์การเผยแพร่ข้อมูลที่พิจารณาไม่เพียงผู้บริโภคที่เป็นมนุษย์ แต่รวมถึงการค้นพบและประเมินโดยเอเจนต์ AI ด้วย

แนวโน้มในอนาคตและกลยุทธ์การรับมือขององค์กร

ตามการพยากรณ์ของ Gartner คาดว่าภายในปี 2027 การตัดสินใจทางธุรกิจ 50% จะได้รับการสนับสนุนจากเอเจนต์ AI และภายในปี 2028 เอเจนต์ AI จะถูกติดตั้งมาตรฐานในซอฟต์แวร์องค์กร 33%

ตามทัศนะของ BKK IT News คาดว่าตลาดนี้จะไม่ใช่การผูกขาดโดยผู้ชนะคนเดียว แต่จะพัฒนาเป็นระบบนิเวศที่ผู้เล่นที่หลากหลายซึ่งตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันอยู่ร่วมกัน มีแนวโน้มสูงที่จะมีการแบ่งพื้นที่ตามจุดแข็งของแต่ละฝ่าย OpenAI ความหลากหลาย, Google การรวมประสิทธิภาพ, xAI ความเป็นเรียลไทม์, Perplexity ความน่าเชื่อถือ, Anthropic ความปลอดภัย

องค์กรจำเป็นต้องเลือกเครื่องมือตามความต้องการของตนเอง การใช้งานแบบแบ่งแยกจำเป็น เช่น OpenAI สำหรับงานวิจัยประจำวัน, Gemini สำหรับองค์กรที่มี Google ecosystem เป็นศูนย์กลาง, Grok สำหรับข้อมูลเรียลไทม์ที่สำคัญ, Perplexity สำหรับความเข้มงวดทางวิชาการ, Claude สำหรับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบ

พร้อมกันนั้น การพัฒนาบุคลากรที่สามารถประเมินผลลัพธ์ของเอเจนต์ AI อย่างเหมาะสมและนำมาใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ก็เป็นเรื่องเร่งด่วน ในยุคที่ AI รับผิดชอบการรวบรวมข้อมูล บทบาทของมนุษย์จะเฉพาะเจาะจงไปที่การตัดสินใจระดับสูงและการคิดสร้างสรรค์ องค์กรที่สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงนี้ได้จะได้รับความเหนือกว่าในการแข่งขันในยุค AI

การเปลี่ยนแปลงแบบ Paradigm Shift ของการเข้าถึงข้อมูลเริ่มต้นขึ้นแล้ว องค์กรต้องการแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่ใช้การเปลี่ยนแปลงนี้อย่างกระตือรือร้น ไม่ใช่การรับมืออย่างเฉื่อยชา

ลิงก์บทความอ้างอิง