เมตาแพลตฟอร์มส์กำลังเลิกใช้นโมเดล LLaMA แบบโอเพ่นซอร์ส หันมาใช้ Avocado โมเดลปิดสำหรับการขายตรงแก่ลูกค้าธุรกิจ
เมตาแพลตฟอร์มส์ (Meta Platforms) บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของสหรัฐอเมริกา กำลังปรับทิศทางกลยุทธ์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างสำคัญ โดยมีรายงานว่าเตรียมเลิกพัฒนาและเผยแพร่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ซีรีส์ LLaMA ในรูปแบบโอเพ่นเวท (open weights) ซึ่งเป็นนโยบายที่เคยสร้างชื่อเสียงให้กับบริษัทมาตั้งแต่ปี 2566 และหันมาโฟกัสกับโมเดลใหม่ชื่อ “Avocado” ที่เป็นโมเดลปิด (closed-source) โดยออกแบบมาเพื่อการขายตรงให้กับลูกค้าธุรกิจขนาดใหญ่โดยเฉพาะ
ข้อมูลนี้มาจากรายงานของสำนักข่าว The Information ซึ่งอ้างอิงจากบุคคลที่ใกล้ชิดกับเรื่อง โดยระบุว่า Avocado เป็นโมเดล AI ที่เมตากำลังฝึกฝนอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง เพื่อนำไปเสนอขายให้กับองค์กรธุรกิจในรูปแบบบริการโดยตรง แทนที่จะปล่อยให้ชุมชนนักพัฒนาใช้งานฟรีแบบที่เคยทำกับ LLaMA ก่อนหน้านี้ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงความพยายามของเมตาในการสร้างรายได้จากเทคโนโลยี AI หลังจากที่โมเดลโอเพ่นซอร์สประสบความสำเร็จด้านชื่อเสียงแต่ยังไม่ก่อให้เกิดรายได้โดยตรง
เพื่อให้เข้าใจบริบท ซีรีส์ LLaMA ของเมตาเริ่มต้นด้วย LLaMA 1 ในเดือนกุมภาพันธ์ 2566 ซึ่งมีขนาดตั้งแต่ 7 พันล้านพารามิเตอร์ (7B) จนถึง 65 พันล้านพารามิเตอร์ (65B) โดยเมตาเผยแพร่เวทของโมเดลเหล่านี้ให้ชุมชนวิจัยทางวิชาการใช้งานภายใต้ใบอนุญาตที่จำกัด ต่อมาในเดือนกรกฎาคม 2566 เมตาปรับปรุงเป็น LLaMA 2 ที่มีขนาดตั้งแต่ 7B ถึง 70B และขยายใบอนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้มากขึ้น ล่าสุดคือ LLaMA 3 ในเดือนเมษายน 2567 ที่มีขนาด 8B และ 70B โดยเมตาได้ปรับปรุงประสิทธิภาพให้เทียบเท่ากับโมเดลชั้นนำอย่าง GPT-4 ของ OpenAI ในหลายด้าน ส่งผลให้ LLaMA ได้รับความนิยมอย่างสูงในหมู่นักพัฒนาและบริษัทสตาร์ทอัพทั่วโลก โดยมีผู้ดาวน์โหลดหลายล้านครั้ง
อย่างไรก็ตาม แม้ LLaMA จะช่วยยกระดับภาพลักษณ์ของเมตาในฐานะผู้นำด้าน AI โอเพ่นซอร์ส แต่บริษัทก็เผชิญแรงกดดันจากนักลงทุนให้สร้างโมเดลธุรกิจที่ทำกำไรได้จริง เนื่องจากต้นทุนการฝึกโมเดลขนาดใหญ่สูงมหาศาล โดย LLaMA 3 ใช้ชิป GPU กว่า 16,000 ตัวในการฝึกฝน การขายโมเดลปิดอย่าง Avocado จึงเป็นทางเลือกที่ชัดเจน โดยโมเดลนี้คาดว่าจะมีขนาดใหญ่พอที่จะแข่งขันกับโมเดลเชิงพาณิชย์จากคู่แข่ง เช่น GPT-4o ของ OpenAI หรือ Claude ของ Anthropic ซึ่งทั้งคู่ใช้กลยุทธ์โมเดลปิดเพื่อสร้างรายได้จากบริการ API และใบอนุญาตองค์กร
แหล่งข่าวจาก The Information ระบุเพิ่มเติมว่า เมตาได้เริ่มทดสอบ Avocado กับลูกค้าธุรกิจบางรายแล้ว โดยเน้นการใช้งานในแอปพลิเคชันเฉพาะ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างเนื้อหา และระบบอัตโนมัติในองค์กร นอกจากนี้ ผู้บริหารระดับสูงของเมตา เช่น แอนดรูว์ บอสเวิร์ธ (Andrew Bosworth) ผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) ได้ให้สัญญาณชัดเจนในที่ประชุมนักลงทุนเมื่อเร็วๆ นี้ ว่าบริษัทกำลังมุ่งสู่การพัฒนาโมเดล AI เชิงพาณิชย์เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่ต้องการความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการสนับสนุนแบบ enterprise-grade
การเปลี่ยนแปลงนี้มีนัยสำคัญต่ออุตสาหกรรม AI โดยรวม LLaMA ได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการวิจัยและพัฒนาโมเดลโอเพ่นซอร์ส โดยมีโครงการต่อยอดนับไม่ถ้วน เช่น Mistral AI, Grok ของ xAI และโมเดลอื่นๆ ที่ปรับแต่งจาก LLaMA หากเมตาเลิกสนับสนุน LLaMA ต่อไป ชุมชนโอเพ่นซอร์สอาจต้องหันไปพึ่งพาผู้พัฒนารายอื่น เช่น Mistral หรือ DeepSeek ที่ยังคงยึดมั่นในนโยบายเปิด ในทางตรงกันข้าม กลยุทธ์ของเมต้าจะช่วยให้บริษัทแข่งขันในตลาดบริการ AI มูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ ซึ่งปัจจุบันถูกครองโดย OpenAI, Google และ Microsoft
อย่างไรก็ตาม รายงานยังไม่ได้รับการยืนยันอย่างเป็นทางการจากเมตา และบริษัทอาจยังคงพัฒนา LLaMA รุ่นต่อไปควบคู่ไปด้วย โดยเฉพาะ LLaMA 4 ที่มีข่าวลือว่าจะมีขนาดใหญ่กว่า 400B พารามิเตอร์ แต่ทิศทางหลักชัดเจนว่าการขายตรงจะเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างรายได้จาก AI ในอนาคต
การเคลื่อนไหวของเมต้านี้เกิดขึ้นท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงในวงการ AI โดยบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ต่างทุ่มทุนมหาศาลเพื่อครองตลาดโมเดลภาษา เมตาได้ลงทุนไปแล้วกว่า 40,000 ล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI และ Avocado ถือเป็นก้าวเชิงยุทธศาสตร์ในการแปลงการลงทุนเหล่านั้นให้เป็นรายได้จริง Avocado ไม่เพียงแต่จะช่วยเมตาแข่งขันกับคู่แข่ง แต่ยังตอบโจทย์ลูกค้าธุรกิจที่ต้องการโมเดลที่ปรับแต่งได้สูง มีการป้องกันข้อมูลที่แข็งแกร่ง และไม่เสี่ยงต่อการรั่วไหลของเวทโมเดลสู่สาธารณะ
สรุปแล้ว การหันมาใช้ Avocado แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนผ่านจากยุคโอเพ่นซอร์สสู่โมเดลธุรกิจที่ยั่งยืนสำหรับเมตา ซึ่งอาจกำหนดทิศทางอนาคตของอุตสาหกรรม AI ในแง่ความสมดุลระหว่างการเปิดกว้างและการค้าเชิงพาณิชย์
(จำนวนคำประมาณ 728 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)