พ็อดแคสต์ชื่อดังจากซิลิคอนวัลเลย์อย่าง 《All-In Podcast》 ตอนล่าสุดจัดการถกเถียงอย่างดุเดือด โดยครอบคลุมประเด็นต่าง ๆ เช่น ความปลอดภัยของ AI กลยุทธ์การประกาศเปิดตัวโมเดลของ Anthropic การแข่งขันในตลาดเอเจนต์โอเพ่นซอร์ส และการระเบิดของการทำให้ AI กลายเป็นธุรกิจ
รายการเชิญ Brad Gerstner ผู้ก่อตั้ง Altimeter ซึ่งเป็นสถาบันการลงทุน มาร่วมเป็นแขกรับเชิญ ปะทะกับพิธีกรหลายคน เช่น David Sacks, Chamath Palihapitiya และอื่น ๆ
รายการเริ่มต้นด้วยการโฟกัสไปที่เหตุการณ์ที่ยังไม่เปิดเผยของโมเดลล่าสุดของ Anthropic ชื่อว่า “Mythos” ตามคำอธิบายของบริษัท โมเดลดังกล่าวสามารถตรวจพบช่องโหว่ข้ามระบบปฏิบัติการและเบราว์เซอร์ได้โดยอัตโนมัติในระหว่างการทดสอบ และถึงขั้นสามารถเชื่อมโยงจุดอ่อนหลายอย่างเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเส้นทางการโจมตี Dario Amodei และทีมงานจึงเลือกที่จะเลื่อนการเปิดตัวออกไป และประสานร่วมกับบริษัทต่าง ๆ รวมถึง Apple, Microsoft, Google, Amazon และอื่น ๆ เพื่อเริ่มแผนการซ่อมแซมช่องโหว่เป็นเวลา 100 วัน
นอกเหนือจากการแข่งขันด้านเทคโนโลยี อีกประเด็นหนึ่งที่รายการให้ความสนใจคือศึกในระบบนิเวศของ AI agent พิธีกรชี้ให้เห็นว่า การเติบโตของโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สอย่าง OpenClaw ได้ทำให้หลายฝ่าย รวมถึง OpenAI, Anthropic, Perplexity, Amazon และอื่น ๆ เข้ามาล้อมปราบ Anthropic ได้จำกัดให้ OpenClaw ใช้งานได้เฉพาะผ่านแผนการสมัครสมาชิก โดยให้เปลี่ยนมาเก็บเงินแบบคิดค่าบริการผ่าน API เท่านั้น ซึ่งเท่ากับการตัดทอนความได้เปรียบด้านต้นทุน ขณะเดียวกันก็ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ agent ของตัวเอง ซึ่งถูกตีความว่าเป็น “ปิดก่อนแล้วค่อยก็อปปี้”
Sacks เตือนจากมุมมองกฎหมายการแข่งขันว่า หากบริษัทผู้พัฒนาโมเดลดำเนินการตั้งความแตกต่างของราคา หรือผูกสัญญากับการขาย ระหว่างผลิตภัณฑ์ของตนกับแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม ในอนาคตอาจต้องเผชิญการตรวจสอบด้านการผูกขาด ในมิติธุรกิจ รายการเปิดเผยการเติบโตแบบระเบิดของรายได้ Anthropic จาก 2024 ที่มีกระแสรายได้ต่อเนื่อง (run rate) ประมาณ 1,000 ล้านดอลลาร์ ไปสู่ช่วงต้นปี 2026 ที่ทำได้ถึง 30,000 ล้านดอลลาร์ อัตราการเติบโตถูกบรรยายว่าเป็น “เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์เทคโนโลยี”
Anthropic เลื่อนการเปิดตัวโมเดล Mythos รวบรวมยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี 40 แห่งเพื่อเร่งซ่อมช่องโหว่
All In Podcast สัปดาห์นี้ได้พูดคุยเกี่ยวกับการตัดสินใจของ Anthropic ที่จะไม่เผยแพร่โมเดลใหม่ล่าสุด Mythos อย่างเป็นทางการ ตามที่มีการอธิบายในรายการ โมเดลดังกล่าวในช่วงทดสอบสามารถค้นพบช่องโหว่ด้านความปลอดภัยนับพันรายการที่ครอบคลุมระบบปฏิบัติการและเบราว์เซอร์รายใหญ่ทั้งหมด โดยรวมถึงช่องโหว่ OpenBSD ที่ซ่อนตัวมานาน 27 ปี และช่องโหว่ของ FFmpeg ที่ตรวจไม่พบแม้หลังจากการสแกนอัตโนมัตินับ 5,000,000 ครั้ง และกินเวลาถึง 16 ปี
รายการยังระบุเป็นพิเศษว่า Mythos ไม่ได้แค่ค้นหาช่องโหว่แบบแยกเดี่ยวเท่านั้น แต่ยังสามารถเชื่อมโยงช่องโหว่หลายจุดที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัยเข้าด้วยกัน เพื่อประกอบเป็น “สายโซ่การโจมตี” ที่มีพลังทำลายจริง ดังนั้น Anthropic จึงได้ระดมบริษัทสำคัญรวมทั้งหมด 40 แห่ง รวมถึง Apple, Microsoft, Google, Amazon, JP Morgan เป็นต้น มาจัดเป็นพันธมิตรด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI ที่ชื่อว่า “Last Wing” โดยให้เวลา 100 วัน เพื่อให้แต่ละบริษัทนำ Mythos ไปสแกนและซ่อมแซมช่องโหว่ในระบบของตนเป็นลำดับความสำคัญก่อน จากนั้นค่อยพิจารณาเผยแพร่อย่างเป็นทางการต่อสาธารณะ
แขกรับเชิญมีความเห็นไม่ตรงกันต่อประเด็นนี้ Brad Gerstner ให้คำชื่นชมในเชิงบวก มองว่านี่เป็นแบบอย่างที่ดีของการกำกับดูแลตัวเองในอุตสาหกรรม ไม่ได้พึ่งพาการกำกับของรัฐบาล และกล้ารับผิดชอบอย่างจริงจัง David Sacks กลับค่อนข้างสงวนท่าที โดยชี้ว่าในอดีต Anthropic เคยมีตัวอย่างการทำการตลาดโมเดลใหม่ด้วยความกลัว เช่น งานวิจัยเมื่อปีที่แล้วเกี่ยวกับว่าโมเดลอาจทำการบังคับเรียกค่าไถ่ผู้ใช้ได้หรือไม่ แต่เขาก็ยอมรับว่าคราวนี้ประเด็นด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นค่อนข้าง “จับต้องได้และน่าเชื่อถือ” กว่า
Chamath Palihapitiya มีท่าทีสงสัยที่สุด โดยมองว่านี่เป็นมากกว่าการเป็น “ฉากโชว์” และตั้งคำถามว่า ต่อให้ให้เวลาถึง 6 เดือน ก็ไม่มีทางซ่อมแซมหนี้เทคโนโลยีที่สะสมมาหลายสิบปีทั่วโลกให้หมดได้
รายได้ของ Anthropic โตแบบพุ่งกระฉูด จากหลักร้อยล้านดอลลาร์ไปกระโดดสู่ 30,000 ล้านดอลลาร์ในเวลาไม่กี่เดือน
ในรายการมีการพูดถึงข้อมูลรายได้ล่าสุดของ Anthropic อย่างละเอียด จากที่มีการแนะนำในรายการ Anthropic เริ่มเก็บเงินตั้งแต่ต้นปี 2023 และไปถึงรายได้ต่อปีแบบทำได้เท่ารายปี (annualized) 1,000 ล้านดอลลาร์ปลายปี 2024 หลังจากนั้นในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 หลังเปิดตัว Claude Code ก็เร่งการเติบโต โดยช่วงกลางปีแตะ 4,000 ล้าน และปลายปีอยู่ที่ 9,000 ล้าน เมื่อเข้าสู่ปี 2026 หลังจากนั้นยิ่งไต่ขึ้นอย่างรวดเร็ว โดย ณ เดือนเมษายน 2026 ทำได้ถึง 30,000 ล้านดอลลาร์ในรูปแบบรายได้ต่อปีแบบทำได้เท่ารายปี
Brad Gerstner กล่าวในรายการว่า Anthropic สร้างการเติบโตระดับนี้ได้ด้วยพลังประมวลผลเพียง 1 ถึง 2 GW และทั้งบริษัทมีพนักงานเพียงราว 2,500 คน เขาเสริมว่าจากโครงสร้างต้นทุนพลังประมวลผลแบบคงที่ในปัจจุบัน อัตรากำไรขั้นต้นกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และอาจถึงขั้นเกิดสิ่งที่เขาเรียกว่า “กำไรที่คาดไม่ถึง”
Gerstner คาดการณ์ว่า หากอุปทานพลังประมวลผลยังคงขยายตัวต่อไป Anthropic มีโอกาสทำรายได้ต่อปีแบบทำได้เท่ารายปีแตะ 80,000 ถึง 100,000 ล้านดอลลาร์ ก่อนสิ้นปี 2026 Chamath กลับเตือนว่า ตอนนี้ตัวเลขที่แต่ละบริษัทเปิดเผยยังมีความแตกต่างของนิยามระหว่าง “รายได้รวม (total revenue)” และ “รายได้สุทธิ (net revenue)” ทำให้ภายนอกยังไม่สามารถเทียบได้อย่างครบถ้วน และยังมีความอิ่มตัวต่ำของตลาดการเขียนโปรแกรมด้วย AI ผู้ช่วย ทำให้ยังห่างไกลจากความเป็นผู้ใหญ่
Anthropic ปิดกั้น OpenClaw จุดประกายความกังวลเรื่องการแข่งขันที่ไม่เป็นธรรม
รายการได้พูดคุยถึงมาตรการล่าสุดของ Anthropic ที่จำกัด OpenClaw OpenClaw เป็นหนึ่งในโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมที่สุดบน GitHub ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ API อย่างหนักสำหรับงานเขียนโปรแกรมอัตโนมัติผ่านแพ็กเกจการสมัครสมาชิก Claude ราคา $200/เดือน
เนื่องจากผู้ใช้ OpenClaw มีการใช้งาน token มากกว่าผู้สมัครโดยทั่วไป Anthropic จึงประกาศห้ามเชื่อมต่อ OpenClaw ผ่านแผนการสมัครสมาชิก และบังคับให้ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องเปลี่ยนไปใช้การชำระแบบคิดตามมิเตอร์สำหรับ API ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นอย่างมาก หลังจากนั้นไม่ถึงสองสัปดาห์ Anthropic ก็เปิดตัวเครื่องมือการเขียนโปรแกรมแบบ Agentic ของตนเอง ซึ่งมีฟังก์ชันใกล้เคียงกับ OpenClaw มาก
แขกรับเชิญหารือกันว่าเรื่องนี้ถือเป็นพฤติกรรมต่อต้านการแข่งขันหรือไม่ Brad Gerstner เห็นว่า บริษัทมีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างในการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยไซเบอร์และการบูรณาการในระดับองค์กร การปรับราคาเป็นการตัดสินใจเชิงพาณิชย์ที่สมเหตุสมผล David Sacks ชี้ว่า หาก Anthropic รักษาราคาเครื่องมือของตนเองไว้ต่ำ ในขณะที่เรียกเก็บราคาตามราคาในตลาดกับเครื่องมือของบุคคลที่สาม และหากในด้านการเขียนโปรแกรมมีสถานะนำในตลาดอยู่แล้ว ก็อาจเข้าข่ายปัญหา “การขายแบบมัดรวม (bundling)” หรือ “การทุ่มราคา (price dumping)” ที่เป็นปัญหาต่อต้านการแข่งขัน เขาแนะนำให้บริษัทต่าง ๆ คงความโปร่งใสด้านการตั้งราคา และหลีกเลี่ยงการปฏิบัติแบบแบ่งแยก
Jason Calacanis กลับมองตรงไปตรงมากว่าว่า การกระทำของ Anthropic มีเป้าหมายเพื่อทำลาย OpenClaw และชี้ให้เห็นว่าในปัจจุบันมีหลายบริษัท รวมถึง Perplexity, Alibaba, xAI และอื่น ๆ ที่กำลังพัฒนาเครื่องมือแบบ Agentic ที่คล้ายกัน ตลาดจึงแข่งขันกันอย่างดุเดือด
การแข่งขันช่วงชิงความเป็นผู้นำในตลาดการเขียนโปรแกรมด้วย AI ร้อนแรงขึ้น Anthropic คาดว่าครองส่วนแบ่งมากกว่า 50%
แขกรับเชิญในรายการได้อภิปรายอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโครงสร้างการแข่งขันในตลาดการเขียนโปรแกรมด้วย AI มีการประเมินจากหลายฝ่ายว่า ปัจจุบัน Anthropic มีส่วนแบ่งในตลาด token สำหรับการเขียนโปรแกรมด้วย AI อยู่ราว 50% ถึง 60% David Sacks เสนอว่า หากส่วนแบ่งตลาดนี้ยังคงอยู่ต่อไป ประกอบกับข้อมูลการฝึกที่ได้จากโค้ดจำนวนมากที่ผู้ใช้ด้าน coding สร้าง Anthropic อาจก่อให้เกิดเอฟเฟกต์แบบวงล้อเชิงบวก (positive flywheel) ซึ่งจะยิ่งตอกย้ำความได้เปรียบที่นำหน้า และต่อยอดไปสู่สนามแข่งขันสำคัญถัดไป นั่นคือ AI Agent
อย่างไรก็ตาม Chamath มองต่างออกไป เขาเห็นว่า ตอนนี้ความซึมซับของการเขียนโปรแกรมช่วยด้วย AI ในตลาดการพัฒนาโปรแกรมโดยรวมยังอยู่เพียงราว 5% และความสามารถของโมเดลที่มีอยู่ยังจำกัด โดยเฉพาะเมื่อจัดการระบบมรดกทางซอฟต์แวร์ระดับองค์กร (legacy system) เขายกตัวอย่างจากกรณีลูกค้า โดยชี้ว่าในหลายบริษัทใหญ่ที่มีรายได้ถึงระดับแสนล้านดอลลาร์ ยังคงต้องพึ่งพาวิศวกรผู้สูงวัยที่เกษียณแล้วเพื่อดูแลรักษาโค้ดเก่าที่มีอายุนับสิบปี หนี้เทคโนโลยีขนาดใหญ่นี้ไม่สามารถแก้ได้ภายในระยะสั้นด้วยโมเดลใด ๆ
ส่วน Brad Gerstner เห็นว่า แม้ความซึมซับในปัจจุบันจะต่ำ แต่สัดส่วนโค้ดที่ถูกสร้างโดย AI แทบจะต้องมุ่งไปสู่ 95% และความได้เปรียบในสายงาน coding จะถูกแปลงโดยตรงเป็นความสามารถในการแข่งขันในตลาด Agent ดังนั้นสถานะทางการตลาดในช่วงนี้จึงมีความหมายเชิงกลยุทธ์อย่างสำคัญ
การโต้กลับด้วย AI โอเพ่นซอร์สต้นทุนต่ำ พุ่ง $30 ต่อการสมัครเทียบกับแพ็กเกจยอดนิยม $200
ช่วงท้ายรายการได้พูดคุยถึงการเติบโตแบบรวดเร็วของระบบนิเวศ AI โอเพ่นซอร์ส Jason Calacanis แนะนำโปรเจกต์ Ridges AI ซึ่งเป็นโปรเจกต์ย่อยของเครือข่าย BitTensor โดยโปรเจกต์นี้ใช้กลไกการให้รางวัลแบบกระจายศูนย์และสนับสนุนการมีส่วนร่วมแบบไม่เปิดเผยตัว ในเวลา 45 วัน และใช้เงินไม่ถึง 1,000,000 ดอลลาร์ ในรูปของรางวัลโทเคน TAO ก็ทำระดับความสามารถได้ราว 80% ของ Claude Code โดยค่าบริการสมัครรายเดือนอยู่ที่เพียง $29 ซึ่งต่างกันอย่างมากเมื่อเทียบกับแพ็กเกจ $200 ของ Anthropic
Chamath ยอมรับศักยภาพระยะยาวของการพรีเทรน (pre-training) แบบโอเพ่นซอร์ส โดยมองว่าเมื่อเงินทุนสำหรับการฝึกขนาดใหญ่ไม่สามารถถูกสนับสนุนได้อย่างต่อเนื่องด้วยเงินหลายหมื่นล้านดอลลาร์จากตลาดทุน การฝึกแบบโอเพ่นซอร์สแบบกระจายศูนย์จะกลายเป็นเส้นทางทางเลือกที่สำคัญ เขายังยกตัวอย่างอีกโปรเจกต์หนึ่งที่ชื่อ Venice ซึ่งเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สสำหรับการฝึกและการร่วมมือ เพื่อใช้เป็นกรณีอ้างอิง
อย่างไรก็ตาม Chamath ก็วางเส้นแบ่งอย่างชัดเจนเช่นกัน เขาเห็นว่า “บริษัทใดก็ตามที่มีผลประโยชน์เชิงพาณิชย์จริง” จะไม่มีทางว่าจ้างให้โครงการโอเพ่นซอร์สมาช่วยผลิตคลังโค้ดของตน และในอนาคตอันใกล้ก็จะไม่เปลี่ยนแปลง
Brad Gerstner ยกตัวอย่างกรณีต่าง ๆ เช่น Linux, Kubernetes, Postgres, Terraform เพื่อชี้ว่า เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สเคยฝังตัวเข้าไปในแกนกลางขององค์กรมาแล้วในประวัติศาสตร์ เขามองว่าเครื่องมือ AI โอเพ่นซอร์สเริ่มได้ที่มั่นในบริษัทสตาร์ทอัพแล้ว และอาจกลายเป็นเทรนด์สำคัญระลอกถัดไป เขาย้ำด้วยว่า ปัจจุบัน token ของบริษัท 65% ถึง 70% มาจากโมเดลโอเพ่นซอร์ส ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโอเพ่นซอร์สและโมเดลแนวหน้าไม่ได้เป็นการแข่งขันแบบศูนย์รวม (zero-sum) แต่พัฒนาไปพร้อมกัน
บทความนี้ All In Podcast เจาะลึกถึงการเติบโตและความขัดแย้งของ Anthropic Mythos แกร่งจริงน่ากลัวแค่ไหน? ตอนแรกปรากฏที่ 鏈新聞 ABMedia
