Google กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงผู้นำที่สำคัญและการระบายความสามารถในแผนก AI ของตน เนื่องจากนักวิจัยที่มีชื่อเสียงระดับสูงออกเดินทางเพื่อทำธุรกิจใหม่ ในขณะที่บริษัทกำลังต่อสู้กับความตึงเครียดภายในเกี่ยวกับการจัดสรรทรัพยากรคอมพิวเตอร์
การเปลี่ยนแปลงภาวะผู้นำและการอพยพผู้มีความสามารถพิเศษ
แผนก AI ของ Google กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างครั้งใหญ่หลังจากการจากไปของผู้ทรงคุณวุฒิในอุตสาหกรรมหลายคน หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ เจฟฟ์ ดีน ซึ่งมีประสบการณ์มา 27 ปี ประกาศลาออกพร้อมกับเพื่อนร่วมงานอย่าง ซานเจย์ เขมวัต, Oriol Vinyals และ Quoc Le กลุ่มนี้วางแผนที่จะก่อตั้ง Discovery Loop ซึ่งเป็นบริษัทเพื่อสาธารณประโยชน์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Google โดยมุ่งเน้นที่ระบบอัตโนมัติของการเรียนรู้ของเครื่องและกระบวนการทางวิศวกรรม ทางออกนี้ถือเป็นการจากไปครั้งสุดท้ายของผู้เขียนทั้ง 8 คนในรายงาน Transformer Paper ประจำปี 2017 ซึ่งสร้างรากฐานทางเทคโนโลยีสำหรับระบบ AI เจนเนอเรชั่นปัจจุบัน ในขณะเดียวกัน Demis Hassabis ก็ก้าวถอยจากบทบาทในแต่ละวันของเขาในฐานะ CEO ของ Google DeepMind เพื่อมาเป็นประธานของหน่วยและเป็นหัวหน้านักวิทยาศาสตร์คนใหม่ของ Alphabet การเปลี่ยนแปลงนี้มุ่งความสนใจไปที่ความพยายามของเขาในการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ในระยะยาว และการพัฒนา Isomorphic Labs Koray Kavukcuoglu ซึ่งก่อนหน้านี้เป็นหัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยีของ DeepMind จะเข้ามาจัดการการดำเนินงานของแผนกและเป็นแนวทางในการทำซ้ำโมเดล Gemini ในอนาคต
ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและการประมวลผล
หัวใจสำคัญของความขัดแย้งภายใน Google คือความขาดแคลนทรัพยากรการประมวลผลระดับสูง แม้จะมีการลงทุนจำนวนมากในศูนย์ข้อมูลและหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ที่เป็นกรรมสิทธิ์ แต่บริษัทก็เผชิญกับแรงกดดันอย่างรุนแรงในการสร้างสมดุลระหว่างความต้องการด้านการวิจัยภายใน สินค้าอุปโภคบริโภคที่มีอยู่ และสัญญาภายนอกขององค์กร แหล่งข้อมูลแนะนำว่านักวิจัยได้แสดงความไม่พอใจกับการเข้าถึงความสามารถในการประมวลผลที่จำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเปลี่ยนทรัพยากรเพื่อปฏิบัติตามพันธกรณีสำหรับลูกค้าระบบคลาวด์ เช่น Anthropic แม้ว่า Sundar Pichai ซีอีโอของ Alphabet ยืนยันว่าความต้องการด้านการประมวลผลของ DeepMind ยังคงมีความสำคัญเป็นลำดับแรก แต่ความตึงเครียดทางการแข่งขันก็ยังเห็นได้ชัดเจน กลยุทธ์ของบริษัทในการขายโครงสร้างพื้นฐานให้แข่งขันกับห้องปฏิบัติการ AI ในขณะเดียวกันก็พัฒนาโมเดลการแข่งขันของตัวเองไปพร้อมๆ กัน ทำให้เกิดไดนามิกในการดำเนินงานที่ซับซ้อน การตัดสินใจจัดสรรทรัพยากรเหล่านี้ได้รับการสร้างแบบจำลองไว้ล่วงหน้าแล้ว แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของผลิตภัณฑ์ AI มักจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงลำดับความสำคัญทันที ทำให้ทีมภายในบางทีมต้องดิ้นรนเพื่อรักษาความปลอดภัยฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับโครงการที่ทะเยอทะยานของพวกเขา
กลยุทธ์เชิงพาณิชย์และตำแหน่งทางการตลาด
แนวทางของ Google ในตลาด AI ยังคงเป็นโมเดลไฮบริดของโครงสร้างพื้นฐานแบบฟูลสแตกและการให้บริการระดับองค์กร นำโดย Thomas Kurian หัวหน้า Google Cloud บริษัทมีการเติบโตเป็นประวัติการณ์ โดยได้รับแรงหนุนจากรายได้ที่เพิ่มขึ้น 82% ในแผนกคลาวด์ ความสำเร็จนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญ เนื่องจากบริษัทเผชิญกับต้นทุนมหาศาลและไม่แน่นอนในการพัฒนาโมเดลแนวชายแดน นักวิเคราะห์ทางการเงินตั้งข้อสังเกตว่าตลาดหุ้นมีปฏิกิริยาตอบรับทั้งในแง่ดีเกี่ยวกับประสิทธิภาพระบบคลาวด์ และข้อควรระวังเกี่ยวกับรายจ่ายฝ่ายทุนจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการปรับขนาด AI การเปลี่ยนแปลงความเป็นผู้นำได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นความพยายามที่จะเชื่อมช่องว่างระหว่างการวิจัยเชิงนามธรรมและการประยุกต์ใช้ในเชิงพาณิชย์ ด้วยการนำตัวเลขอย่าง Hassabi มาประสานงานอย่างใกล้ชิดกับหน่วยคลาวด์ที่มุ่งเน้นองค์กร Google ตั้งเป้าที่จะสร้างมาตรฐานข้อเสนอสำหรับลูกค้า Fortune 100 อย่างไรก็ตาม ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมบางรายแนะนำว่าในกรณีการใช้งานระดับองค์กรจำนวนมาก ความสามารถของโมเดลในปัจจุบันถึงจุดที่ 'ดีเพียงพอ' แล้ว ซึ่งอาจช่วยลดความพรีเมียมในระยะยาวในการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เพิ่มมากขึ้น
แนวโน้มอุตสาหกรรมในการพัฒนา AI
นอกเหนือจากความท้าทายภายในองค์กรของ Google แล้ว อุตสาหกรรม AI ในวงกว้างกำลังต่อสู้กับปัญหาเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติและความน่าเชื่อถือ รายงานล่าสุดระบุว่าเอเจนต์การเขียนโค้ดอัตโนมัติและเครื่องมือแก้ไขช่องโหว่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักประสบปัญหาในการดำเนินการโดยไม่ได้รับการดูแลจากมนุษย์ การวิจัยชี้ให้เห็นว่าระบบที่ควบคุมโดยมนุษย์มักจะล้มเหลวในการตรวจจับข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ดที่เป็นอันตรายส่วนสำคัญ เมื่อตัวแทนอัตโนมัติได้รับมอบหมายให้แก้ไขการรักษาความปลอดภัยที่ซับซ้อน อุปสรรคทางเทคนิคเหล่านี้เมื่อจับคู่กับการโยกย้ายผู้มีความสามารถไปสู่สตาร์ทอัพ ถือเป็นช่วงเวลาที่สำคัญสำหรับภาคส่วนนี้ ในขณะที่บริษัทต่างๆ เช่น OpenAI และ Anthropic ยังคงดึงดูดนักวิจัยชั้นนำที่ให้ความสำคัญกับชื่อเสียงทางวิชาการและการค้นพบอย่างรวดเร็วเหนืองบดุลขององค์กรแบบเดิมๆ บริษัทที่จัดตั้งขึ้นแล้วต้องเผชิญกับภารกิจที่ยากลำบากในการรักษานวัตกรรม ในขณะเดียวกันก็ต้องตรวจสอบกฎระเบียบและระบบราชการภายใน การแข่งขันที่กำลังดำเนินอยู่ไม่ได้มีไว้สำหรับการคำนวณเท่านั้น แต่สำหรับทุนมนุษย์ที่สามารถนำทางการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนจากการวิจัยเชิงทดลองไปสู่การใช้งานผลิตภัณฑ์ที่มีความเสถียรและปลอดภัย
⚖ The Balanced View
Supporting view
Google Cloud เติบโตอย่างทำลายสถิติและประสบความสำเร็จในการขายบริการที่ผสานรวม AI ให้กับ 90% ของบริษัทที่ติดทำเนียบ Fortune 100 ซึ่งเป็นเครื่องยืนยันกลยุทธ์เต็มรูปแบบของบริษัท
Concerns & criticism
นักวิจัยภายในได้แสดงความไม่พอใจเกี่ยวกับการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผล TPU ที่สำคัญอย่างจำกัด เนื่องจากมีการแบ่งปันความจุกับลูกค้าคลาวด์บุคคลที่สามมากขึ้น
→What's next
Google คาดว่าจะดำเนินการบูรณาการระหว่างแผนกวิจัย DeepMind และธุรกิจคลาวด์ที่มุ่งเน้นองค์กรต่อไป ประสิทธิภาพในอนาคตน่าจะขึ้นอยู่กับว่าบริษัทสามารถรักษาระดับการพัฒนาโมเดลไว้ได้หรือไม่ ในขณะเดียวกันก็สร้างสมดุลให้กับความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมาก