จับตาโมเดล "จ่ายเท่าที่ใช้" คาดเพิ่มมูลค่าบริษัท AI ในตลาดหุ้น

รายงานจาก Business Insider ชี้ว่า วงการซอฟต์แวร์แบบบริการ (SaaS) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการคิดค่าใช้จ่ายในการให้บริการ

 

ซึ่งกำลังค่อยๆ เปลี่ยนจาก "ระบบเหมาจ่ายรายเดือน" ที่เราคุ้นเคย ไปสู่โมเดล "จ่ายตามการใช้งาน" หรือ "จ่ายเท่าที่ใช้จริง" มากขึ้น

 

แรงขับเคลื่อนเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่ใครที่ไหน แต่คือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดล AI ประมวลผลเชิงลึก ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูงและมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ค่อนข้างสูง

 

ดังนั้น นี่อาจไม่ใช่แค่การทดลองหารูปแบบราคาใหม่ๆ แต่สำหรับบริษัทซอฟต์แวร์หลายแห่ง นี่อาจกลายเป็นความจำเป็นทางเศรษฐกิจเพื่อให้อยู่รอดได้ ท่ามกลางต้นทุนที่พุ่งสูงขึ้นจากการให้บริการซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

 

ต้นทุนประมวลผล AI พุ่ง

 

อย่างที่เคยมีสัญญาณเตือนก่อนหน้านี้ การปฏิวัติของ Generative AI จะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโมเดลธุรกิจของบริษัทผู้ให้บริการด้านซอฟต์แวร์บางประเภท

 

เนื่องจากต้นทุนในการสร้างและรันโมเดล AI นั้นสูงมาก และบริษัทเทคยักษ์ใหญ่ต่างก็มองหาแหล่งรายได้ใหม่ๆ เช่น รูปแบบการสมัครสมาชิก

 

ปัจจุบัน มีโมเดล AI สำหรับการ "ให้เหตุผล" (reasoning models) รุ่นใหม่ๆที่มีค่าใช้จ่ายในการรันสูงลิ่ว โมเดลเหล่านี้ไม่ได้แค่ตอบคำถามง่ายๆ แต่ต้องประมวลผลหลายขั้นตอน ตรวจสอบตัวเองซ้ำๆ

 

ซึ่งกระบวนการนี้เรียกว่า "inference-time compute" ทุกขั้นตอนจะสร้าง "โทเค็น" (tokens) ซึ่งเปรียบเสมือนหน่วยวัดภาษาใหม่ของ Generative AI ที่ต้องใช้พลังประมวลผล

 

ยกตัวอย่างเช่น โมเดล o3-high ของ OpenAI พบว่าใช้โทเค็นมากกว่ารุ่นก่อนหน้า (o1) ถึง 1,000 เท่า ในการตอบคำถามทดสอบประสิทธิภาพ (benchmark) เพียงข้อเดียว 

 

โดยนักวิเคราะห์จาก Barclays ประเมินว่า อาจมีค่าใช้จ่ายสูงถึง 3,500 ดอลลาร์สหรัฐต่อคำตอบเลยทีเดียว

 

การนำ AI มาใช้ในกระบวนการทำงาน ไม่ได้มีแค่ต้นทุนทางทฤษฎี เพราะการเรียกใช้งานแต่ละครั้งต้องการพลังประมวลผลสูงมาก และยิ่งมีผู้ใช้งานถึงหลักล้านคน ต้นทุนเหล่านี้ก็จะพุ่งทะยานขึ้นอย่างรวดเร็วตามสัดส่วน

 

ผลลัพธ์คือ บริษัทซอฟต์แวร์อาจไม่สามารถคิดค่าบริการแบบเหมาจ่ายรายเดือนได้อีกต่อไป หากการใช้งาน AI ของลูกค้าแต่ละรายแตกต่างกันอย่างมาก ทำให้ต้นทุนประมวลผลของบริษัทพุ่งขึ้นอย่างไม่สม่ำเสมอและควบคุมได้ยาก

เหมาจ่ายรายเดือนเริ่มไม่ตอบโจทย์

 

ช่วงหลาย 10 ปีที่ผ่านมา โมเดลการคิดค่าบริการแบบเหมาจ่ายรายเดือน ซึ่งเป็นที่นิยมในบริษัทผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ (SaaS) อย่าง Microsoft และ Salesforce ได้รับการยอมรับว่าเป็นวิธีที่เรียบง่าย คาดการณ์รายได้ได้ 

 

แต่การมาถึงของ Generative AI ได้เปลี่ยนแปลงพลวัตนี้อย่างสิ้นเชิง ด้วยต้นทุนการประมวลผล AI ที่สูงและมีความผันผวน ทำให้การคิดราคาแบบคงที่ตามจำนวนผู้ใช้เดิม อาจกลายเป็นภาระและสร้างความเสี่ยงทางการเงินให้กับบริษัทได้

 

สอดคล้องกับการศึกษาล่าสุดของบริษัทที่ปรึกษา AlixPartners ที่ระบุว่า "ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูงขึ้นสำหรับ AI  บีบให้บริษัทต้องทบทวนกลยุทธ์การบริหารต้นทุนใหม่ทั้งหมด"

 

จ่ายเท่าที่ใช้ (Pay-as-You-Go) โมเดลใหม่ยุค AI อาละวาด

 

แทนที่จะคิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้งาน บริษัทซอฟต์แวร์กำลังเริ่มคิดค่าบริการตามกิจกรรมการใช้งานจริง ไม่ว่าจะเป็นจำนวนโทเค็นที่ใช้, จำนวนการเรียกใช้ฟังก์ชัน (queries), จำนวนการทำงานอัตโนมัติ หรือการเข้าถึงโมเดล AI

 

การคิดราคาแบบนี้จะช่วยให้รายได้ของบริษัทสอดคล้องกับการใช้งานจริงของลูกค้ามากขึ้น และทำให้มั่นใจว่าบริษัทสามารถครอบคลุมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่ผันแปรและมีแนวโน้มสูงขึ้นได้

 

Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ก็เคยนำเสนอแนวคิดการคิดราคาในลักษณะนี้เมื่อเดือนที่แล้ว เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาอย่าง Vercel ที่ใช้หลักการนี้อยู่แล้ว คือ ยิ่งเว็บไซต์ของลูกค้ามีจำนวนผู้เข้าชม (traffic) มาก ก็ยิ่งต้องจ่ายมากขึ้น

 

 

ปัจจุบัน นักลงทุนกำลังจับตาการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะแนวทางการคิดค่าบริการและการประเมินมูลค่าบริษัท

 

นักวิเคราะห์จาก Barclays ชี้ให้เห็นว่า บริษัทซอฟต์แวร์ที่นำโมเดลการคิดค่าบริการตามการใช้งานจริงมาใช้ มีแนวโน้มที่จะได้รับการประเมินมูลค่าหุ้นที่สูงกว่า เมื่อเทียบกับบริษัทที่คิดค่าบริการแบบเหมาจ่ายรายเดือน

 

แม้การเปลี่ยนแปลงนี้อาจทำให้รายได้รายไตรมาสมีความผันผวนมากขึ้นในระยะสั้น แต่นักวิเคราะห์มองว่าในระยะยาว โมเดลตามการใช้งานจะช่วยให้รายได้ของบริษัทมีความสอดคล้องกับคุณค่าที่ส่งมอบให้กับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

 

อย่างไรก็ตาม โมเดลจ่ายเท่าที่ใช้ก็มีข้อเสียที่ต้องพิจารณาเช่นกัน ข้อเสียที่ชัดเจนที่สุดสำหรับลูกค้าคือ ต้นทุนที่อาจคาดเดาได้ยาก จากเดิมที่ทราบค่าใช้จ่ายคงที่ในแต่ละเดือน 

 

ค่าบริการอาจพุ่งสูงขึ้นอย่างไม่คาดคิด หากเว็บไซต์มีปริมาณ traffic สูงขึ้น หรือพนักงานมีการใช้งานเครื่องมือ AI ใหม่ๆ มากขึ้น

 

ในมุมของผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็ประสบปัญหาคล้ายคลึงกัน ยอดขายและรายได้ของบริษัทอาจผันผวนขึ้นอยู่กับความสำเร็จและกิจกรรมโดยรวมของลูกค้า 

 

รายได้ที่ไม่สม่ำเสมอเช่นนี้อาจไม่น่าดึงดูดใจสำหรับนักลงทุนเท่ากับการขายแบบเหมาจ่ายรายเดือนที่สามารถคาดการณ์ได้ของ SaaS แบบดั้งเดิม

 

ในปี 2025 นี้ คาดว่าเราจะได้เห็นบริษัทซอฟต์แวร์จำนวนมากขึ้น หันมานำเสนอรูปแบบการคิดค่าบริการที่หลากหลายกว่าเดิม ไม่ว่าจะเป็นแบบเครดิตโทเค็น, จ่ายตามการใช้งานจริง หรือโมเดลแบบผสมผสาน

 

เหตุผลเบื้องหลังไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพที่สูงกว่า แต่เพราะโมเดลเหล่านี้อาจเป็น "ทางรอดเดียว" ในสภาพแวดล้อมที่ AI กำลังถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายและรวดเร็ว

 

อย่างไรก็ตาม สถานการณ์ทั้งหมดนี้อาจพลิกผันได้อีกครั้ง หากต้นทุนการประมวลผลสำหรับ Generative AI ลดลงในอนาคต

 

ซึ่งเป็นสิ่งที่เคยเกิดขึ้นมาแล้วกับเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ในยุคก่อนๆ และผู้เชี่ยวชาญบางส่วนก็เชื่อว่าประวัติศาสตร์อาจซ้ำรอยเดิม... หรืออย่างน้อยพวกเขาก็ภาวนาให้เป็นเช่นนั้น