วิเคราะห์ Meta: แพ้ไม่ได้ ใครเก่ง พร้อมดึงมาร่วมทีม AI
Body
เทคโนโลยี Generative AI กลายเป็นเทรนด์เปลี่ยนโลก ที่ไม่ได้แค่เขย่าวิธีการทำงาน หรือการใช้ชีวิต แต่ยังเปิดสงครามธุรกิจครั้งใหญ่ในซิลิคอนวัลเลย์อย่าง OpenAI, Google, และ Microsoft ต่างเร่งพัฒนาโมเดลภาษา (LLM) และสร้างแอปที่คนจดจำได้
แน่นอนว่า Meta ไม่มีทางพลาดสมรภูมิ AI เร่งลงทุนนวัตกรรมด้วยเงินจำนวนมหาศาล พร้อมกับใช้ทรัพยากรที่ตัวเองมี
แม้จะมีฐานผู้ใช้ระดับพันล้านใน Facebook, Instagram, และ WhatsApp แต่สิ่งที่เกิดขึ้นคือ ในสมรภูมิ AI พวกเขายังไม่มี “ภาพจำ” ที่ตอบโจทย์ตลาดผู้ใช้งานวงกว้างแบบเดียวกับ ChatGPT ของ OpenAI หรือ Gemini ของ Google
Meta ตั้งใจจะทำอะไร
ขณะที่บิ๊กเทคอย่าง Microsoft นำ AI ของ OpenAI ไปรวมกับ Bing Search และ Microsoft 365 หรือ Google ที่เร่งพัฒนา Bard (ปัจจุบันคือ Gemini) เพื่อป้องกันธุรกิจ Search ของตนเอง
แต่ Meta เลือกเดินเกมด้วยการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของตัวเองในชื่อ Llama เป็นโอเพ่นซอร์สที่ให้บริษัทขนาดเล็ก สตาร์ทอัป และนักพัฒนาทั่วโลก สามารถเข้ามาใช้ AI ตามจุดประสงค์ที่ต้องการ สร้างระบบนิเวศแบบกระจายศูนย์ (decentralized) เพื่อดึงพาร์ทเนอร์ให้มาโตด้วยกัน แทนที่จะยึดติดกับการสร้างผลิตภัณฑ์ปลายทางเพียงตัวเดียว
นอกจาก Llama แล้ว Meta ยังลงทุนซื้อชิป GPU ที่ทันสมัยที่สุดอย่าง NVIDIA H100 จำนวนหลายแสนตัว เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์สำหรับฝึกฝน AI พร้อมศักยภาพด้านเงินทุนไม่แพ้ใคร และ Meta กำลังลงทุนอย่างหนัก เพื่อออกแบบและผลิตชิป AI ของตัวเอง ลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว โดยสร้างทุกอย่างตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ ดาต้าเซ็นเตอร์ โมเดล ไปจนถึงผลิตภัณฑ์ปลายทางเพื่อควบคุมทั้งระบบ
ด้าน Mark Zuckerberg ซีอีโอ Meta ยังสร้างวิสัยทัศน์ "Personal Superintelligence for everyone" ที่หมายถึง ฝั่ง AI เข้าไปในทุกผลิตภัณฑ์ของ Meta ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, WhatsApp, หรือแม้แต่แว่นตา AR/VR โดยไม่จำกัดแค่การใช้งานผ่านแชทบอท แต่ให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้ในหลายมิติ
คู่แข่งเหนือกว่าตรงไหน
แม้ Meta จะมีจุดเด่นในการนำ AI เข้าไปในแพลตฟอร์มเดิมที่มีอยู่ ไม่ว่าจะการสร้างสติกเกอร์ด้วย AI เขียนแคปชั่นอัตโนมัติ ปรับปรุงระบบแนะนำโฆษณา หรือสร้างแชทบอทอย่าง Meta AI แต่ทั้งหมดยังไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ผู้คน “จดจำ” ในฐานะจุดเด่นของยุค Generative AI เมื่อเทียบกับคู่แข่งอย่าง OpenAI ที่มี ChatGPT หรือ Google ที่มี Gemini
ไม่เพียงเท่านี้ Meta ยังมีจุดอ่อนในด้านข้อมูล ต่อให้บริษัทจะมีข้อมูลจำนวนมหาศาลก็ตาม แต่เกือบทั้งหมดมาจากกิจกรรมบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เทียบกับ Google ที่มีข้อมูลการค้นหา หนังสือ งานวิจัย และภาคธุรกิจจาก Google Cloud หรือ ChatGPT ที่มีคนเข้าใช้จำนวนมาก ทำให้มีข้อมูลใหม่ ๆ เพิ่มเข้ามาในแพลตฟอร์ม เป็นการสร้าง AI ที่เป็นมากกว่า AI ทั่ว ๆ ไป
หลังจากที่ Meta เจอจุดอ่อนที่ทำให้กำลังตามหลังเจ้าอื่นอยู่ ทำให้ต้องพยายามพัฒนาโมเดล AI ของตัวเองเป็นอย่างมาก ทุ่มทั้งทรัพยากร และคนเก่งเข้าเสริมทัพอย่างจริงจัง แต่ผลลัพธ์ในระดับผู้ใช้ทั่วไป ก็ยังไม่เทียบเท่าคู่แข่งได้ โดยเฉพาะโมเดลล่าสุดอย่าง Maverick AI ที่พัฒนาขึ้นในปีนี้ แม้จะได้รับความสนใจในฐานะโมเดลเรือธง แต่เวอร์ชันดั้งเดิมยังมีคะแนนต่ำกว่ารุ่นยอดนิยมอย่าง GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet อยู่ราว 15–25% ในงานที่ต้องใช้เหตุผลเชิงลึก หรือรับคำสั่งที่ซับซ้อน
ทั้งหมดนี้เป็นเพียงปัญหาหลัก ๆ เท่านั้น เพราะยังมีรายละเอียดที่ซ้อนอยู่เยอะมาก หรือแม้แต่ในภาพใหญ่ที่คู่แข่งหลายรายกำลังสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI) อย่างจริงจัง แต่ Meta กลับยังไม่มีท่าทีชัดในเส้นทางนี้ ทำให้เสียเปรียบอย่างมาก
ของเดิมไม่เวิร์ก ก็สร้างทีมใหม่
Zuckerberg มองเห็นปัญหาที่ยังต้องแก้ไข ไม่ว่าจะเป็น ประสิทธิภาพของโมเดลที่ยังไม่ดีพอเมื่อเทียบกับตลาด ความล่าช้าในการพัฒนา รวมถึงการที่ Meta เคยเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด กลับถูกคู่แข่งจากจีนอย่าง DeepSeek ทำคะแนนได้ดี และมีผู้ใช้ให้ความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ
ส่วนปัญหาภายในทีมเอง ก็มีความไม่พอใจในผลงาน โดยเฉพาะ Llama 4 ที่ยังทำคะแนนเบนช์มาร์คไม่สูงเท่าที่ควรและการเลื่อนโมเดลขนาดใหญ่ ‘Behemoth’ ก็สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง และวัฒนธรรมที่สะสมมานาน จนทำให้เกิดการลาออกของบุคลากรระดับหัวกะทิจำนวนมาก
เพื่อตอบโจทย์นี้ Zuckerberg จึงลุยสร้างทีม AI ใหม่ที่เรียกว่า Superintelligence ที่มีเป้าหมายสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์โดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer พัฒนาให้ Llama มีความสามารถสูงสุด พร้อมขยับเข้าสู่ยุคของ AI มัลติโมดัลที่เข้าใจข้อความ รูปภาพ เสียง และข้อมูลทุกประเภท
โดย Zuckerberg ตัดสนใจลงทุนครั้งใหญ่กับบริษัท Scale AI เข้าถือหุ้น 49% มูลค่า 1.43 หมื่นล้านดอลลาร์ฯ เพื่อดึงตัวผู้ก่อตั้ง Alexandr Wang มาร่วมงาน พร้อมกับเจราดึงนักวิจัยจากหลากหลายองค์กร ได้แก่:
รวมถึงคว้าตัว Ruoming Pang หัวหน้าทีมวิศวกรและนักพัฒนาโมเดล LLM ของ Apple ด้วยข้อเสนอมูลค่ากว่า 200 ล้านดอลลาร์ฯ ครอบคลุมเงินเดือน หุ้น และโบนัสระยะยาว ตามรายงานจาก Mark Gurman แห่ง Bloomberg
หลังจากที่ Meta ดูดพนักงานจากบิ๊กเทคหลายแห่งครั้งใหญ่ แน่นอนว่าหลายบริษัทได้รับผลกระทบ โดยเฉพาะ OpenAI ที่โดนเต็ม ๆ บริษัทถึงขั้นต้องส่งข้อความถึงพนักงานทุกคนว่า:
“หาก Meta ยื่นข้อเสนอย้ายงาน ขอให้ปฏิเสธและแจ้งกับผู้บริหารได้ตลอดเวลา 24 ชั่วโมง บริษัทจะประเมินผลประโยชน์ใหม่ และมองหาแนวทางใหม่ในการให้ผลตอบแทนกับพนักงานความสามารถสูง โดยจะทำให้ยุติธรรมมากที่สุดกับพนักงานที่เลือกอยู่กับบริษัทเช่นกัน”
หลังจากนี้จะเป็นอย่างไรต่อ
นักวิเคราะห์จับตามองว่า เม็ดเงินมหาศาลที่ Meta ทุ่มไปกับ AI ครั้งนี้ จะได้ผลลัพธ์คุ้มค่าจริงหรือไม่ หรือจะกลายเป็นเหมือนกรณี Metaverse ที่ทุ่มเงินไปกว่า 7 หมื่นล้านดอลลาร์ฯ และ Reality Labs เพื่อสร้างโลกเสมือนจริง แต่ผลลัพธ์กลับไม่คุ้มเมื่อดูตัวเลขผู้ใช้งาน และผลประกอบการที่ยังขาดทุนต่อเนื่อง
นอกจากนี้ การที่ Meta ประกาศแผนการลงทุนหลายแสนล้านดอลลาร์ฯ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น เช่น การซื้อชิปประมวลผล (GPU) หลายแสนตัว และการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมหึมา เพื่อใช้ฝึกฝน AI ซึ่งจะทันเจ้าอื่นหรือไม่ ทั้งในแง่ของประสิทธิภาพ และจำนวนผู้ใช้งานที่ Meta จะดึงผู้ใช้มาจาก ChatGPT หรือ Gemini ได้หรือไม่
Meta อาจต้องสู้ด้วยฟีเจอร์ หรือราคาที่แตกต่างหรือไม่ และหากการแย่งตัวพนักงานยังดุเดือดเช่นนี้ Meta จะสามารถรักษาทีมใหม่ไว้ได้ตลอดรอดฝั่งหรือไม่
สุดท้ายนี้ แม้ยังเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่ Zuckerberg ก็ยังมีความหวังว่า หากทีมใหม่ของ Meta สามารถเปลี่ยนไอเดียบนกระดาษ ให้กลายเป็น Destination Product ที่ใช้งานได้จริง และตอบโจทย์ผู้คนได้ในวงกว้าง Meta ก็อาจก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำในศึก AI ครั้งนี้ หรืออย่างน้อยที่สุด ก็จะไม่ตกขบวนในโลกเทคโนโลยีอีกครั้ง
ที่มา: Bloomberg, CNBC, ETA, The AI Report, The Verge, Time, และ Times of India
P.J Tue, 29/07/2025 - 12:45
Continue reading...
Body
เทคโนโลยี Generative AI กลายเป็นเทรนด์เปลี่ยนโลก ที่ไม่ได้แค่เขย่าวิธีการทำงาน หรือการใช้ชีวิต แต่ยังเปิดสงครามธุรกิจครั้งใหญ่ในซิลิคอนวัลเลย์อย่าง OpenAI, Google, และ Microsoft ต่างเร่งพัฒนาโมเดลภาษา (LLM) และสร้างแอปที่คนจดจำได้
แน่นอนว่า Meta ไม่มีทางพลาดสมรภูมิ AI เร่งลงทุนนวัตกรรมด้วยเงินจำนวนมหาศาล พร้อมกับใช้ทรัพยากรที่ตัวเองมี
แม้จะมีฐานผู้ใช้ระดับพันล้านใน Facebook, Instagram, และ WhatsApp แต่สิ่งที่เกิดขึ้นคือ ในสมรภูมิ AI พวกเขายังไม่มี “ภาพจำ” ที่ตอบโจทย์ตลาดผู้ใช้งานวงกว้างแบบเดียวกับ ChatGPT ของ OpenAI หรือ Gemini ของ Google
Meta ตั้งใจจะทำอะไร
ขณะที่บิ๊กเทคอย่าง Microsoft นำ AI ของ OpenAI ไปรวมกับ Bing Search และ Microsoft 365 หรือ Google ที่เร่งพัฒนา Bard (ปัจจุบันคือ Gemini) เพื่อป้องกันธุรกิจ Search ของตนเอง
แต่ Meta เลือกเดินเกมด้วยการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของตัวเองในชื่อ Llama เป็นโอเพ่นซอร์สที่ให้บริษัทขนาดเล็ก สตาร์ทอัป และนักพัฒนาทั่วโลก สามารถเข้ามาใช้ AI ตามจุดประสงค์ที่ต้องการ สร้างระบบนิเวศแบบกระจายศูนย์ (decentralized) เพื่อดึงพาร์ทเนอร์ให้มาโตด้วยกัน แทนที่จะยึดติดกับการสร้างผลิตภัณฑ์ปลายทางเพียงตัวเดียว
นอกจาก Llama แล้ว Meta ยังลงทุนซื้อชิป GPU ที่ทันสมัยที่สุดอย่าง NVIDIA H100 จำนวนหลายแสนตัว เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์สำหรับฝึกฝน AI พร้อมศักยภาพด้านเงินทุนไม่แพ้ใคร และ Meta กำลังลงทุนอย่างหนัก เพื่อออกแบบและผลิตชิป AI ของตัวเอง ลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว โดยสร้างทุกอย่างตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ ดาต้าเซ็นเตอร์ โมเดล ไปจนถึงผลิตภัณฑ์ปลายทางเพื่อควบคุมทั้งระบบ
ด้าน Mark Zuckerberg ซีอีโอ Meta ยังสร้างวิสัยทัศน์ "Personal Superintelligence for everyone" ที่หมายถึง ฝั่ง AI เข้าไปในทุกผลิตภัณฑ์ของ Meta ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, WhatsApp, หรือแม้แต่แว่นตา AR/VR โดยไม่จำกัดแค่การใช้งานผ่านแชทบอท แต่ให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้ในหลายมิติ
คู่แข่งเหนือกว่าตรงไหน
แม้ Meta จะมีจุดเด่นในการนำ AI เข้าไปในแพลตฟอร์มเดิมที่มีอยู่ ไม่ว่าจะการสร้างสติกเกอร์ด้วย AI เขียนแคปชั่นอัตโนมัติ ปรับปรุงระบบแนะนำโฆษณา หรือสร้างแชทบอทอย่าง Meta AI แต่ทั้งหมดยังไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ผู้คน “จดจำ” ในฐานะจุดเด่นของยุค Generative AI เมื่อเทียบกับคู่แข่งอย่าง OpenAI ที่มี ChatGPT หรือ Google ที่มี Gemini
ไม่เพียงเท่านี้ Meta ยังมีจุดอ่อนในด้านข้อมูล ต่อให้บริษัทจะมีข้อมูลจำนวนมหาศาลก็ตาม แต่เกือบทั้งหมดมาจากกิจกรรมบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เทียบกับ Google ที่มีข้อมูลการค้นหา หนังสือ งานวิจัย และภาคธุรกิจจาก Google Cloud หรือ ChatGPT ที่มีคนเข้าใช้จำนวนมาก ทำให้มีข้อมูลใหม่ ๆ เพิ่มเข้ามาในแพลตฟอร์ม เป็นการสร้าง AI ที่เป็นมากกว่า AI ทั่ว ๆ ไป
หลังจากที่ Meta เจอจุดอ่อนที่ทำให้กำลังตามหลังเจ้าอื่นอยู่ ทำให้ต้องพยายามพัฒนาโมเดล AI ของตัวเองเป็นอย่างมาก ทุ่มทั้งทรัพยากร และคนเก่งเข้าเสริมทัพอย่างจริงจัง แต่ผลลัพธ์ในระดับผู้ใช้ทั่วไป ก็ยังไม่เทียบเท่าคู่แข่งได้ โดยเฉพาะโมเดลล่าสุดอย่าง Maverick AI ที่พัฒนาขึ้นในปีนี้ แม้จะได้รับความสนใจในฐานะโมเดลเรือธง แต่เวอร์ชันดั้งเดิมยังมีคะแนนต่ำกว่ารุ่นยอดนิยมอย่าง GPT-4o และ Claude 3.5 Sonnet อยู่ราว 15–25% ในงานที่ต้องใช้เหตุผลเชิงลึก หรือรับคำสั่งที่ซับซ้อน
ทั้งหมดนี้เป็นเพียงปัญหาหลัก ๆ เท่านั้น เพราะยังมีรายละเอียดที่ซ้อนอยู่เยอะมาก หรือแม้แต่ในภาพใหญ่ที่คู่แข่งหลายรายกำลังสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI) อย่างจริงจัง แต่ Meta กลับยังไม่มีท่าทีชัดในเส้นทางนี้ ทำให้เสียเปรียบอย่างมาก
ของเดิมไม่เวิร์ก ก็สร้างทีมใหม่
Zuckerberg มองเห็นปัญหาที่ยังต้องแก้ไข ไม่ว่าจะเป็น ประสิทธิภาพของโมเดลที่ยังไม่ดีพอเมื่อเทียบกับตลาด ความล่าช้าในการพัฒนา รวมถึงการที่ Meta เคยเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด กลับถูกคู่แข่งจากจีนอย่าง DeepSeek ทำคะแนนได้ดี และมีผู้ใช้ให้ความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ
ส่วนปัญหาภายในทีมเอง ก็มีความไม่พอใจในผลงาน โดยเฉพาะ Llama 4 ที่ยังทำคะแนนเบนช์มาร์คไม่สูงเท่าที่ควรและการเลื่อนโมเดลขนาดใหญ่ ‘Behemoth’ ก็สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง และวัฒนธรรมที่สะสมมานาน จนทำให้เกิดการลาออกของบุคลากรระดับหัวกะทิจำนวนมาก
เพื่อตอบโจทย์นี้ Zuckerberg จึงลุยสร้างทีม AI ใหม่ที่เรียกว่า Superintelligence ที่มีเป้าหมายสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์โดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer พัฒนาให้ Llama มีความสามารถสูงสุด พร้อมขยับเข้าสู่ยุคของ AI มัลติโมดัลที่เข้าใจข้อความ รูปภาพ เสียง และข้อมูลทุกประเภท
โดย Zuckerberg ตัดสนใจลงทุนครั้งใหญ่กับบริษัท Scale AI เข้าถือหุ้น 49% มูลค่า 1.43 หมื่นล้านดอลลาร์ฯ เพื่อดึงตัวผู้ก่อตั้ง Alexandr Wang มาร่วมงาน พร้อมกับเจราดึงนักวิจัยจากหลากหลายองค์กร ได้แก่:
- Open AI: Trapit Bansal, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Xiaohua Zhai, Shuchao Bi, Hongyu Ren, Hongyu Ren, Yuanzhi Li, และ Ji Lin
- Anthropic: Anton Bakh
- Google Research: Huiwen Chang
- DeepMind: Jack Rae
- Sesame และ Maya: Johan Schalkwyk
- DeepMind: Pei Sun
- Gemini: Jiahui Yu
- ChatGPT: Shengjia Zhao
รวมถึงคว้าตัว Ruoming Pang หัวหน้าทีมวิศวกรและนักพัฒนาโมเดล LLM ของ Apple ด้วยข้อเสนอมูลค่ากว่า 200 ล้านดอลลาร์ฯ ครอบคลุมเงินเดือน หุ้น และโบนัสระยะยาว ตามรายงานจาก Mark Gurman แห่ง Bloomberg
หลังจากที่ Meta ดูดพนักงานจากบิ๊กเทคหลายแห่งครั้งใหญ่ แน่นอนว่าหลายบริษัทได้รับผลกระทบ โดยเฉพาะ OpenAI ที่โดนเต็ม ๆ บริษัทถึงขั้นต้องส่งข้อความถึงพนักงานทุกคนว่า:
“หาก Meta ยื่นข้อเสนอย้ายงาน ขอให้ปฏิเสธและแจ้งกับผู้บริหารได้ตลอดเวลา 24 ชั่วโมง บริษัทจะประเมินผลประโยชน์ใหม่ และมองหาแนวทางใหม่ในการให้ผลตอบแทนกับพนักงานความสามารถสูง โดยจะทำให้ยุติธรรมมากที่สุดกับพนักงานที่เลือกอยู่กับบริษัทเช่นกัน”
หลังจากนี้จะเป็นอย่างไรต่อ
นักวิเคราะห์จับตามองว่า เม็ดเงินมหาศาลที่ Meta ทุ่มไปกับ AI ครั้งนี้ จะได้ผลลัพธ์คุ้มค่าจริงหรือไม่ หรือจะกลายเป็นเหมือนกรณี Metaverse ที่ทุ่มเงินไปกว่า 7 หมื่นล้านดอลลาร์ฯ และ Reality Labs เพื่อสร้างโลกเสมือนจริง แต่ผลลัพธ์กลับไม่คุ้มเมื่อดูตัวเลขผู้ใช้งาน และผลประกอบการที่ยังขาดทุนต่อเนื่อง
นอกจากนี้ การที่ Meta ประกาศแผนการลงทุนหลายแสนล้านดอลลาร์ฯ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น เช่น การซื้อชิปประมวลผล (GPU) หลายแสนตัว และการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมหึมา เพื่อใช้ฝึกฝน AI ซึ่งจะทันเจ้าอื่นหรือไม่ ทั้งในแง่ของประสิทธิภาพ และจำนวนผู้ใช้งานที่ Meta จะดึงผู้ใช้มาจาก ChatGPT หรือ Gemini ได้หรือไม่
Meta อาจต้องสู้ด้วยฟีเจอร์ หรือราคาที่แตกต่างหรือไม่ และหากการแย่งตัวพนักงานยังดุเดือดเช่นนี้ Meta จะสามารถรักษาทีมใหม่ไว้ได้ตลอดรอดฝั่งหรือไม่
สุดท้ายนี้ แม้ยังเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่ Zuckerberg ก็ยังมีความหวังว่า หากทีมใหม่ของ Meta สามารถเปลี่ยนไอเดียบนกระดาษ ให้กลายเป็น Destination Product ที่ใช้งานได้จริง และตอบโจทย์ผู้คนได้ในวงกว้าง Meta ก็อาจก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำในศึก AI ครั้งนี้ หรืออย่างน้อยที่สุด ก็จะไม่ตกขบวนในโลกเทคโนโลยีอีกครั้ง
ที่มา: Bloomberg, CNBC, ETA, The AI Report, The Verge, Time, และ Times of India
P.J Tue, 29/07/2025 - 12:45
Continue reading...