การเปิดตัว GPT-5 ของ OpenAI เผชิญกับความยากลำบากมากกว่าที่คาดการณ์ไว้ และโครงสร้างผู้นำในอุตสาหกรรม AI กำลังเปลี่ยนแปลงจากรากฐาน ผลลัพธ์ที่ได้ไม่เป็นไปตามความก้าวหน้าที่ปฏิวัติวงการตามที่คาดหวัง ทำให้ความเชื่อมั่นของตลาดสั่นคลอนอย่างมาก สถานการณ์นี้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญสำหรับธุรกิจในการทบทวนกลยุทธ์ AI
ความคาดหวังสูงและความเป็นจริงที่แตกต่าง
OpenAI ได้สร้างความคาดหวังอันยิ่งใหญ่เกี่ยวกับ GPT-5 มาเป็นระยะเวลานาน แซม อัลท์แมน CEO ได้เปรียบเทียบศักยภาพที่ปฏิวัติวงการกับ “โครงการแมนฮัตตัน” ก่อนการเปิดตัว และตั้งคำถามว่า “ยังมีใครคิดว่าตัวเองฉลาดกว่า GPT-5 อีกไหม?” เรื่องราวอันยิ่งใหญ่นี้ทำให้เกิดความคาดหวังเกี่ยวกับการมาถึงของ AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) ในตลาด
อย่างไรก็ตาม ในการเปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 7 สิงหาคม 2025 ความก้าวหน้าที่ปฏิวัติวงการตามที่คาดหวังไม่ได้เกิดขึ้น การรวมตัวของ GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano ทั้งสามแบบจำลองเป็นตระกูลเดียว และฟังก์ชัน router ที่สลับแบบจำลองอัตโนมัติตามความซับซ้อนของคำถาม แม้จะมีความก้าวหน้าที่แน่นอน แต่ก็อยู่ในระดับการปรับปรุงทีละน้อย
ความล้มเหลวทางเทคนิคทำให้สูญเสียความเชื่อมั่น
ปัญหาทางเทคนิคหลายประการที่เกิดขึ้นในวันเปิดตัวทำให้ความน่าเชื่อถือของ OpenAI ลดลงอย่างรุนแรง ที่ร้ายแรงที่สุดคือ router สลับอัตโนมัติซึ่งเป็นฟังก์ชันหลักของ GPT-5 “เกิดความผิดปกติเป็นเวลานาน” แซม อัลท์แมน CEO เองยอมรับว่าข้อผิดพลาดนี้ทำให้ GPT-5 “ดูโง่มาก”
ในตลาดการคาดการณ์ Polymarket ความน่าจะเป็นที่ OpenAI จะเป็นเจ้าของแบบจำลอง AI ที่ดีที่สุดได้ตกลงจากประมาณ 80% เหลือต่ำกว่า 20% ในแบบ real-time ระหว่างการ livestream ในขณะที่ความน่าจะเป็นของคู่แข่งอย่าง Google พุ่งขึ้นไป 77% แสดงให้เห็นถึง “การลงคะแนนไม่ไว้วางใจ” ที่ชัดเจนจากผู้เข้าร่วมตลาด
การแสดงกราฟที่พูดเกินจริงในการนำเสนอ และข้อผิดพลาดในการคำนวณระหว่างการสาธิต เป็นต้น ความเตรียมการที่หยาบกร้านได้เผยออกมา ผู้ใช้ที่เสียค่าบริการได้วิจารณ์อย่างรุนแรงว่า “ถดถอย” “แย่มาก” และมีการเรียกร้องให้กลับไปใช้ GPT-4o มากมาย
การกระจายตัวของสภาพแวดล้อมการแข่งขัน
ตลาด AI ไม่ใช่เวทีเดียวของ OpenAI อีกต่อไป ในเบนช์มาร์กต่างๆ การนำหน้าของ GPT-5 อยู่ในระยะห่างเพียงเล็กน้อย คะแนน 69 ใน Artificial Analysis Intelligence Index นำหน้า Grok 4 ของ xAI (68) เพียง 1 คะแนน และ Gemini 2.5 Pro ของ Google (65) เพียง 4 คะแนน
Google Gemini 2.5 Pro ยังคงรักษาการประเมินสูงใน LMSys Chatbot Arena และ Anthropic Claude 4.1 Opus แสดงความเหนือกว่าในงานเฉพาะด้าน xAI Grok 4 ก็แสดงความสามารถในการแข่งขันในเบนช์มาร์กเฉพาะอย่าง ARC-AGI สถานการณ์ผู้นำขึ้นอยู่กับงานที่ซับซ้อน
ที่ร้ายแรงเป็นพิเศษคือการประเมินความปลอดภัยของ GPT-5 โดยบริษัท AI red teaming SPLX หลังจากทดสอบด้วยสถานการณ์การโจมตีมากกว่า 1,000 รูปแบบ ได้คะแนนความปลอดภัยเพียง 2.4% และ business alignment เพียง 1.7% สรุปว่า “แทบจะทนไม่ได้สำหรับการใช้งานในองค์กร”
ปัญหาโครงสร้างของ OpenAI
การเปิดตัว GPT-5 ที่ยากลำบากเป็นการแสดงออกของแรงกดดันโครงสร้างที่ OpenAI เผชิญอยู่ ความสำเร็จอันยิ่งใหญ่ด้วยรายได้ปีละ 13 หมื่นล้านดอลลาร์ ผู้ใช้รายสัปดาห์ 700 ล้านคน และมูลค่าบริษัท 100 หมื่นล้านดอลลาร์ กลับกลายเป็นแรงกดดันความคาดหวังสำหรับการก้าวกระโดดที่ปฏิวัติวงการ
ความขัดแย้งภายในที่เผยออกมาจากเหตุการณ์ไล่ออก CEO อัลท์แมนในเดือนพฤศจิกายน 2023 ก็มีผลกระทบ การต่อสู้แย่งอำนาจระหว่างฝ่ายส่งเสริมการพาณิชย์และฝ่ายให้ความสำคัญกับความปลอดภัย ทำให้นักวิจัยด้านความปลอดภัย AI ประมาณครึ่งหนึ่งออกจากบริษัทตลอดปี 2024 การสูญเสียบุคลากรนี้อาจสะท้อนให้เห็นในช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของ GPT-5
อุตสาหกรรม AI โดยรวมกำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ ยุคของการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบฟังก์ชันเลขชี้กำลังได้สิ้นสุดลง “คูน้ำ” ทางเทคนิคระหว่างแบบจำลองชั้นนำตื้นเขินอย่างน่าประหลาด ข้อมูลการฝึกอบรมขาดแคลนจนต้องพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่ากฎการขยายตัวที่มีอยู่ใกล้ขีดจำกัดแล้ว
ข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ
การกระจายตัวของตลาด AI ให้โอกาสเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ การหลีกเลี่ยงการพึ่งพาผู้จำหน่ายเฉพาะและการยอมรับกลยุทธ์ best-of-breed เป็นทางเลือกที่เกิดขึ้น ความเสื้อในการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละ use case ได้ปรับปรุงขึ้น
BKK IT News มองว่าการเปลี่ยนแปลงนี้เป็นโอกาสดีในการทบทวนกลยุทธ์ AI ของไทย การกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ของแบบจำลองพื้นฐานทำให้คุณค่าแท้จริงเลื่อนไปที่การประยุกต์ใช้ การมุ่งเน้นการพัฒนาโซลูชันที่ปรับแต่งตามวัฒนธรรม ภาษา และแนวปฏิบัติทางธุรกิจเฉพาะของไทยสามารถสร้างคุณค่าใหม่ได้
อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะเลือกแบบจำลองใด คุณภาพข้อมูลจะเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จ ประเด็นสำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจคือการลงทุนในการทำความสะอาด การจัดโครงสร้าง และการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเฉพาะของตนเอง ข้อมูลเฉพาะที่มีคุณภาพสูงคือแหล่งที่มาของความได้เปรียบทางการแข่งขันที่แท้จริงในยุค AI
ธุรกิจจำเป็นต้องกำหนดให้มีการตรวจสอบความปลอดภัยอิสระเป็นภาคบังคับ และจัดทำกลยุทธ์การนำ AI มาใช้แบบชั้นตามความเสี่ยง การใช้งานที่เสี่ยงต่ำอย่างการสร้างโค้ดใช้แบบจำลองล่าสุด และการประมวลผลข้อมูลลับใช้แบบจำลองที่ตรวจสอบแล้ว การแยกแยะการใช้งานเป็นสิ่งสำคัญ
การเติบโตของตลาด AI ทำให้ไม่มีผู้นำสัมบูรณ์เดียวอีกต่อไป ธุรกิจทั้งหมดที่มีกลยุทธ์อันชาญฉลาดมีศักยภาพที่จะได้รับประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงนี้ ธุรกิจควรเข้าสู่ยุคที่ต้องสร้างกลยุทธ์การใช้ประโยชน์จาก AI ที่ยืดหยุ่นและมีอำนาจอธิปไตยมากขึ้น โดยเรียนรู้จากความล้มเหลวของตะวันตก
