โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
OpenAI Deployment Company ใหม่ ซึ่งได้รับการสนับสนุน 4 พันล้านดอลลาร์ กำลังมุ่งเป้าไปที่ตลาดบริการ AI สำหรับองค์กรที่มีกำไรสูง โดยมีเป้าหมายเพื่อรักษาความปลอดภัยสัญญาระยะยาวด้วยการปรับใช้ที่ปรับแต่งเอง อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของโมเดลขึ้นอยู่กับการปรับใช้ที่ซับซ้อนและเฉพาะเจาะจง การรักษาบุคลากร และการพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรในวงกว้าง ความเสี่ยงรวมถึงความล้มเหลวในการรวมระบบ การเลิกใช้บริการของลูกค้า และการแข่งขันจากผู้เล่นที่มีอยู่
ความเสี่ยง: บุคลากรไม่เพียงพอสำหรับการปรับใช้ในองค์กรที่ซับซ้อนและการพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรในวงกว้าง
โอกาส: การสร้างรายได้จากการปรับขนาดผ่านการปรับใช้แบบลงมือปฏิบัติจริงและบริการระดับมืออาชีพในตลาดบริการ AI สำหรับองค์กรที่มีกำไรสูง
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
11 พฤษภาคม (รอยเตอร์) - OpenAI กล่าวเมื่อวันจันทร์ว่า กำลังจัดตั้งบริษัทใหม่ ด้วยเงินลงทุนเริ่มต้นมากกว่า 4 พันล้านดอลลาร์ เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้างและปรับใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ และจะเข้าซื้อกิจการบริษัทที่ปรึกษาด้าน AI ชื่อ Tomoro เพื่อขยายหน่วยงานดังกล่าวอย่างรวดเร็ว
หลังจากโมเดลแรกๆ ได้รับการตอบรับที่ดีจากผู้บริโภค OpenAI ได้พยายามอย่างเต็มที่ในการทำสัญญาองค์กรและสร้างการปรากฏตัวที่แข็งแกร่งในโลกธุรกิจ ซึ่ง AI ของบริษัทจะถูกนำไปใช้งานในวงกว้าง
การร่วมทุน ซึ่ง OpenAI จะเป็นเจ้าของและควบคุมส่วนใหญ่ เกิดขึ้นในขณะที่คู่แข่งอย่าง Anthropic ประสบความสำเร็จอย่างมากในการผลักดัน AI สำหรับองค์กร โดยมีโมเดล Claude ที่ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในหมู่ธุรกิจต่างๆ
บริษัทใหม่ที่ชื่อว่า OpenAI Deployment Company จะช่วยให้ผู้ผลิต ChatGPT สามารถฝังวิศวกรที่เชี่ยวชาญด้านการปรับใช้ AI ระดับแนวหน้าเข้าไปในองค์กรต่างๆ ซึ่งจะทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีมต่างๆ เพื่อระบุว่า AI สามารถสร้างผลกระทบได้มากที่สุดที่ใด OpenAI กล่าว
การเข้าซื้อกิจการ Tomoro บริษัทที่ปรึกษาที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับใช้ AI จะนำวิศวกร AI ที่มีประสบการณ์ประมาณ 150 คน และ "ผู้เชี่ยวชาญด้านการปรับใช้" มาสู่หน่วยงานใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
Tomoro ก่อตั้งขึ้นในปี 2023 โดยเป็นพันธมิตรกับ OpenAI และมีบริษัทต่างๆ เช่น Mattel, Red Bull, Tesco และ Virgin Atlantic เป็นลูกค้า ตามข้อมูลจากเว็บไซต์
รอยเตอร์รายงานเมื่อสัปดาห์ที่แล้วว่า การร่วมทุนที่ OpenAI และ Anthropic จัดตั้งขึ้นแยกต่างหากกับบริษัทไพรเวทอิควิตี้ กำลังเจรจาเพื่อเข้าซื้อกิจการบริษัทที่ให้บริการแก่ธุรกิจต่างๆ ในการปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์
หน่วยงานปรับใช้ของ OpenAI เป็นความร่วมมือที่มีข้อผูกมัดหลายปีระหว่าง OpenAI และ 19 บริษัท โดยมีความร่วมมือที่นำโดย TPG และมี Advent, Bain Capital และ Brookfield เป็นพันธมิตรผู้ก่อตั้งร่วม ผู้ผลิต ChatGPT กล่าว
(รายงานโดย Zaheer Kachwala ใน Bengaluru และ Milana Vinn ใน New York; แก้ไขโดย Leroy Leo)
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การจัดตั้งหน่วยงานปรับใช้โดยเฉพาะยืนยันว่าการนำ AI ไปใช้ในองค์กรในปัจจุบันเป็นกระบวนการที่ต้องใช้แรงเสียดทานสูงและใช้ทุนมนุษย์จำนวนมาก แทนที่จะเป็นการเล่นซอฟต์แวร์ในฐานะบริการที่ปรับขนาดได้"
OpenAI กำลังเปลี่ยนจากรูปแบบการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์ไปสู่กลยุทธ์องค์กรที่เน้นบริการและใช้เงินทุนจำนวนมาก ด้วยการสร้าง 'OpenAI Deployment Company' ด้วยเงินทุนภายนอก 4 พันล้านดอลลาร์ พวกเขากำลังจ้างงานที่ต้องใช้การติดต่ออย่างใกล้ชิดและมีกำไรน้อยในการรวมระบบให้กับพันธมิตรไพรเวทอิควิตี้ นี่คือการสร้างคูเมืองเชิงป้องกัน พวกเขากำลังทำให้ 'ไมล์สุดท้าย' ของการนำ AI ไปใช้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์เพื่อล็อคอินลูกค้าองค์กรก่อนที่ Anthropic หรือทางเลือกโอเพนซอร์สจะเข้ามาแทนที่ อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาที่ปรึกษาบ่งชี้ว่าโมเดลหลักของพวกเขายังขาดความพร้อมแบบ 'ปลั๊กแอนด์เพลย์' ที่จำเป็นสำหรับสภาพแวดล้อมองค์กรเดิมที่ซับซ้อน ซึ่งบ่งชี้ว่าความยากลำบากในการนำไปใช้ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการทำกำไร
การเคลื่อนไหวนี้อาจเป็นการเปลี่ยนทิศทางอย่างสิ้นหวังเพื่อสร้างรายได้ผ่านค่าบริการ เนื่องจากธุรกิจ API หลักของพวกเขากำลังเผชิญกับการแข่งขันด้านราคาที่รุนแรงและการบีบอัดกำไร
"หน่วยงานปรับใช้ของ OpenAI ที่มีเงินทุน 4 พันล้านดอลลาร์ สามารถล็อคอินรายได้หมุนเวียนขององค์กร (ARR) เพิ่มรายได้ Azure AI ของ MSFT ที่ผูกติดกับความเป็นเจ้าของ OpenAI 49%"
OpenAI's Deployment Company ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากเงินทุน 4 พันล้านดอลลาร์จาก TPG, Advent, Bain Capital และ Brookfield รวมถึงวิศวกร AI 150 คนของ Tomoro และลูกค้าอย่าง Mattel และ Tesco กำลังมุ่งเป้าไปที่ตลาดบริการ AI สำหรับองค์กรที่มีกำไรสูง ซึ่งอาจมีมูลค่ากว่า 100 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2028 ตามการประมาณการของ McKinsey การฝังผู้เชี่ยวชาญในสถานที่ทำงานสัญญาว่าจะมีการปรับใช้ที่ปรับแต่งเอง ส่งเสริมสัญญาหลายปีที่เหนียวแน่นกับพันธมิตร 19 ราย และสร้างความแตกต่างจากโมเดลแบบเพียวเพลย์อย่าง Claude ของ Anthropic สิ่งนี้จะเปลี่ยน OpenAI จากความผันผวนของผู้บริโภคไปสู่เสถียรภาพ B2B ซึ่งจะยกระดับ Microsoft (MSFT) ผู้สนับสนุนหลักของพวกเขาโดยอ้อมด้วยสัดส่วนการถือหุ้นประมาณ 49% ความเสี่ยงรวมถึงปัญหาในการรวมระบบและการรักษาบุคลากรในสงครามการเสนอราคา
นี่ดูเหมือนจะเป็นการอัดฉีดเงินสดเพื่อชดเชยอัตราการเผาเงินที่ร่ำลือของ OpenAI ที่ 5 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ท่ามกลางการเติบโตของผู้บริโภคที่ชะลอตัว โดยบริษัท PE เช่น TPG น่าจะต้องการผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูง ซึ่งอาจทำให้การควบคุมลดลงหรือบังคับให้ขยายขนาดก่อนเวลาอันควร
"OpenAI กำลังเดิมพันว่าการนำ AI ไปใช้ในองค์กรต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการปรับใช้ในสถานที่ทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งเป็นการเดิมพันที่จะให้ผลตอบแทนก็ต่อเมื่อลูกค้าไม่สามารถให้บริการตนเองด้วย API และโมเดลที่เน้นการสัมผัสที่น้อยกว่าของ Anthropic ไม่ได้พิสูจน์ว่าเหนือกว่า"
OpenAI กำลังจัดโครงสร้างการปรับใช้ในองค์กรให้เป็นนิติบุคคลที่แยกต่างหาก ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก PE แทนที่จะเก็บไว้ภายในองค์กร ซึ่งเป็นการเคลื่อนไหวที่บ่งบอก การลงทุน 4 พันล้านดอลลาร์บ่งชี้ถึงการจัดสรรเงินทุนที่จริงจังไปสู่ B2B แต่โครงสร้างความเป็นเจ้าของส่วนใหญ่และการเข้าซื้อกิจการ Tomoro (วิศวกร 150 คน) บ่งชี้ว่า OpenAI มองว่าการปรับใช้เป็นธุรกิจที่ต้องใช้เงินทุนจำนวนมากและแตกต่างจากการพัฒนาโมเดลในเชิงปฏิบัติการ สิ่งนี้สามารถป้องกันได้: AI สำหรับองค์กรต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน การจัดการการเปลี่ยนแปลง และการปรับแต่งเฉพาะลูกค้า ซึ่งไม่สามารถปรับขนาดได้ผ่านการเข้าถึง API เพียงอย่างเดียว ฐาน LP 19 บริษัท (TPG, Advent, Bain, Brookfield) ให้ทั้งเงินทุนและการจัดจำหน่าย อย่างไรก็ตาม การทดสอบที่แท้จริงไม่ใช่การก่อตั้ง แต่เป็นการที่วิศวกรที่ฝังตัวสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนให้กับลูกค้าได้จริง หรือกลายเป็นค่าใช้จ่ายที่แพง
OpenAI อาจกำลังจ้างงานภายนอกสำหรับปัญหาที่ยากที่สุดของตน: การพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กร หากการปรับใช้พิสูจน์แล้วว่าไม่สามารถทำกำไรได้หรือเติบโตช้า โครงสร้างนี้จะช่วยให้ OpenAI อ้างได้ว่าหน่วยงานนี้เป็นอิสระ ในขณะที่ค่อยๆ ปิดตัวลง ในขณะเดียวกัน การยอมรับ Claude ของ Anthropic ในหมู่ธุรกิจต่างๆ อาจแซงหน้า OpenAI หาก Claude พิสูจน์แล้วว่ารวมเข้าได้ง่ายกว่าโดยไม่ต้องมีค่าใช้จ่ายในการให้คำปรึกษาที่แพง
"หน่วยงานปรับใช้ของ OpenAI สามารถปลดล็อกกระแสรายได้ประจำที่มีกำไรสูง โดยการฝังความเชี่ยวชาญในการปรับใช้ AI เข้ากับการดำเนินงานของ Fortune 500 โดยตรง เร่งการนำไปใช้ในองค์กรและการล็อคอินข้อมูล"
หน่วยงานปรับใช้ของ OpenAI บ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงจาก AI ที่มุ่งเน้นผู้บริโภคไปสู่การส่งมอบสำหรับองค์กร โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างรายได้จากการปรับขนาดผ่านการปรับใช้แบบลงมือปฏิบัติจริงและบริการระดับมืออาชีพ เงินทุนเริ่มต้น 4 พันล้านดอลลาร์และการเข้าซื้อกิจการ Tomoro แสดงให้เห็นถึงรูปแบบบริการที่เหมือนแพลตฟอร์ม การฝังวิศวกรเข้ากับทีมลูกค้าอาจช่วยลดวงจรการขาย เพิ่มความสำเร็จของลูกค้า และสร้างสัญญาระยะยาวกับพันธมิตรผู้ก่อตั้ง 19 ราย หากประสบความสำเร็จ อาจสามารถสร้างรายได้จากบริการที่มีกำไรสูง ในขณะเดียวกันก็ขยายการใช้งาน API และการเข้าถึงข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการปรับใช้ที่ซับซ้อนและเฉพาะเจาะจง การควบคุมข้อมูล/ความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด และการปฏิบัติตามกฎระเบียบในอุตสาหกรรมต่างๆ ความเสี่ยงรวมถึงความล้มเหลวในการรวมระบบ การเลิกใช้บริการของลูกค้า และการแข่งขันที่ยั่งยืนจาก Anthropic, Google และบริษัทที่ปรึกษาขนาดใหญ่ที่สามารถทำให้รูปแบบบริการเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ได้
ข้อโต้แย้ง: การปรับใช้ในองค์กรมีความเป็นวัฏจักรและเฉพาะเจาะจงสูง แม้จะมีวิศวกร 150 คน รายได้อาจจะเกิดขึ้นช้า และลูกค้าอาจต่อต้านการล็อคอินผู้ขายหรืออุปสรรคด้านกฎระเบียบที่ลดทอนกำไร
"โครงสร้างการปรับใช้ที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE ให้ความสำคัญกับรายได้บริการระยะสั้นและความพร้อมในการขายออกมากกว่ากลยุทธ์การยอมรับโมเดลระยะยาวที่ OpenAI อ้างว่ากำลังดำเนินการ"
Gemini และ Claude มองข้ามความขัดแย้งเชิงโครงสร้าง: บริษัทไพรเวทอิควิตี้ เช่น TPG ไม่ได้ให้ทุน 'บริการ' เพื่อสร้างคูเมืองเชิงกลยุทธ์ระยะยาว พวกเขาให้ทุนเพื่อ EBITDA multiples ที่พร้อมสำหรับการขายออก ด้วยการโอนการปรับใช้ไปยังยานพาหนะที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE OpenAI กำลังสร้าง "แซนด์บ็อกซ์ชั้นบริการ" ที่มีความเสี่ยงที่จะกัดกินกำไร API ของตนเอง หากหน่วยงานให้ความสำคัญกับชั่วโมงที่เรียกเก็บเงินมากกว่าการยอมรับโมเดล นี่ไม่ใช่แค่คูเมืองเชิงป้องกัน แต่เป็นการเล่นวิศวกรรมทางการเงินเพื่อปกปิดต้นทุนที่แท้จริงของการได้มาซึ่งลูกค้าองค์กร
"วิศวกร 150 คนไม่เพียงพอสำหรับการปรับใช้ในระดับองค์กรที่น่าเชื่อถือ ทำให้รายได้ระยะสั้นไม่ประสบความสำเร็จ"
Grok โฆษณาตลาดมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ แต่ด้วยวิศวกร 150 คนของ Tomoro ใน 19 พันธมิตร เฉลี่ยประมาณ 8 คนต่อลูกค้า ซึ่งน้อยเกินไปสำหรับการปรับใช้ในองค์กรที่ต้องการผู้เชี่ยวชาญ 50-100 คนต่อราย (ตามเกณฑ์มาตรฐาน AI สำหรับองค์กรของ Deloitte) นี่ไม่ใช่เสถียรภาพ B2B แต่เป็นการทดลองที่บดบังความไม่เพียงพอในการปรับขนาด การอัดฉีด PE ชะลอการคำนวณการเผาเงิน แต่หากไม่มีการเพิ่มบุคลากร รายได้ก็จะผิดหวังและอัตราการกัดกิน API ก็จะเร่งตัวขึ้น
"การขาดแคลนบุคลากรเป็นเรื่องรอง ความเสี่ยงที่แท้จริงคือผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรยังคงไม่ได้รับการพิสูจน์ ทำให้เศรษฐศาสตร์การปรับใช้ที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE ไม่ยั่งยืนภายในวงจรชีวิตกองทุนทั่วไป"
คณิตศาสตร์ด้านบุคลากรของ Grok นั้นสมเหตุสมผล แต่พลาดข้อจำกัดที่แท้จริง: ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรเองยังคงไม่ได้รับการพิสูจน์ในวงกว้าง วิศวกร 150 คนของ Tomoro ไม่ใช่คอขวด — ความเต็มใจของลูกค้าที่จะให้ทุนการปรับใช้ระยะยาวที่ต้องใช้การติดต่ออย่างใกล้ชิด หากองค์กรไม่สามารถพิสูจน์ความคุ้มค่าภายในได้ จำนวนบุคลากรก็ไม่สามารถแก้ไขได้ ข้อกังวลเกี่ยวกับความพร้อมในการขายออกของ Gemini นั้นชัดเจนกว่า: TPG ให้ทุนเพื่อผลตอบแทน 5-7 ปี ไม่ใช่คูเมืองเชิงกลยุทธ์ กรอบเวลานั้นบังคับให้กำหนดเป้าหมายกำไรที่สูง ซึ่งขัดแย้งกับแนวคิดการยอมรับ API ระยะยาวของ OpenAI
"จำนวนบุคลากรต่อลูกค้าโดยนัยของ Grok ไม่เพียงพอสำหรับการปรับใช้ในองค์กร ซึ่งเสี่ยงต่อการล่าช้าของผลตอบแทนจากการลงทุนและการกัดกร่อนกำไรสำหรับหน่วยงานปรับใช้ที่ได้รับการสนับสนุนจาก PE ของ OpenAI"
Grok ระบุข้อบกพร่องในการปรับขนาดที่สำคัญ: วิศวกร Tomoro 150 คนใน 19 พันธมิตร ให้บริการประมาณ 8 คนต่อลูกค้า ซึ่งฟังดูสมเหตุสมผล แต่เกือบจะไม่เพียงพอสำหรับการปรับใช้ในองค์กรที่ซับซ้อนซึ่งต้องการผู้เชี่ยวชาญ 50-100 คนต่อลูกค้า การมุ่งเน้นไปที่พนักงานที่ "ฝังตัว" อาจดึงดูดลูกค้าเริ่มต้นได้ แต่ละเลยการกำกับดูแลข้อมูล การอนุมัติความปลอดภัย การรวมระบบกับระบบเดิม และกรอบเวลาผลตอบแทนจากการลงทุนระยะยาว หากการปรับใช้หยุดชะงัก การใช้งาน API และการยอมรับแพลตฟอร์มที่กว้างขึ้นก็อาจหยุดชะงักเช่นกัน ซึ่งจะลดทอนกำไรในระยะยาว
OpenAI Deployment Company ใหม่ ซึ่งได้รับการสนับสนุน 4 พันล้านดอลลาร์ กำลังมุ่งเป้าไปที่ตลาดบริการ AI สำหรับองค์กรที่มีกำไรสูง โดยมีเป้าหมายเพื่อรักษาความปลอดภัยสัญญาระยะยาวด้วยการปรับใช้ที่ปรับแต่งเอง อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของโมเดลขึ้นอยู่กับการปรับใช้ที่ซับซ้อนและเฉพาะเจาะจง การรักษาบุคลากร และการพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรในวงกว้าง ความเสี่ยงรวมถึงความล้มเหลวในการรวมระบบ การเลิกใช้บริการของลูกค้า และการแข่งขันจากผู้เล่นที่มีอยู่
การสร้างรายได้จากการปรับขนาดผ่านการปรับใช้แบบลงมือปฏิบัติจริงและบริการระดับมืออาชีพในตลาดบริการ AI สำหรับองค์กรที่มีกำไรสูง
บุคลากรไม่เพียงพอสำหรับการปรับใช้ในองค์กรที่ซับซ้อนและการพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI สำหรับองค์กรในวงกว้าง