เส้นทางทีมวิจัย AI ระดับโลก

Stability AI กับ Black Forest Labs – จากความร่วมมือสู่การแยกตัว

Stability AI (ก่อตั้งโดย Emad Mostaque) สร้างปรากฏการณ์ด้วยการเปิดตัว Stable Diffusion ในเดือนสิงหาคม 2022 เป็นโมเดล Text-to-Image แบบโอเพนซอร์สที่จุดกระแสการสร้างภาพ AI อย่างกว้างขวาง โดย Stability AI ได้ร่วมมือกับกลุ่มวิจัยมหาวิทยาลัย (LMU มิวนิก) และภาคีโอเพนซอร์สอย่าง LAION และ EleutherAI เพื่อพัฒนา Stable Diffusion โมเดลนี้ใช้เทคนิค Latent Diffusion ที่คิดค้นโดยทีมนักวิจัยเยอรมัน (กลุ่ม CompVis) ซึ่งต่อมาได้เข้าร่วม Stability AI ช่วงแรกๆ

อย่างไรก็ตาม ในปี 2023–2024 Stability AI ประสบปัญหาภายใน ทั้งด้านธุรกิจและการจัดการ ทำให้เกิด “สมองไหล” ของทีมงานสำคัญออกจากองค์กร ทีมวิจัยภาพและวิดีโอหลัก (~14 คน) ของ Stability AI รวมถึง Robin Rombach (ผู้ร่วมคิดค้น Latent Diffusion) ได้ลาออกในเดือนมีนาคม 2024 Rombach และเพื่อนร่วมทีมรวมประมาณ 12 คน (5 ใน 10 ผู้ร่วมก่อตั้ง) ที่มาจาก Stability AI ตัดสินใจตั้งบริษัทใหม่ชื่อ Black Forest Labs (BFL) ที่เมืองไฟรบวร์ก ประเทศเยอรมนี บริษัทนี้เปิดตัวออกจากสถานะสเตลธ์ในเดือนสิงหาคม 2024 พร้อมโมเดล FLUX.1 ที่มีประสิทธิภาพโดดเด่นในการสร้างและแก้ไขภาพด้วยข้อความและภาพตัวอย่าง (in-context generation) นักวิเคราะห์ชี้ว่า BFL คือทีมเบื้องหลัง Latent Diffusion เดิม และการแยกตัวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากร่วมมือกับ Stability สร้าง Stable Diffusion แล้ว “ขยับออก” มาดำเนินงานอิสระด้วยเหตุผลที่ไม่ได้เปิดเผย

Emad Mostaque ผู้ก่อตั้ง Stability AI ก็ได้ถอยจากตำแหน่งซีอีโอในช่วงต้นปี 2023 ท่ามกลางเสียงวิจารณ์เรื่องการบริหาร Stability AI ต้องปรับโครงสร้าง โดยแต่งตั้ง Prem Akkaraju เป็นซีอีโอคนใหม่ในปี 2024 เพื่อมุ่งเน้นบริการลูกค้าองค์กรและจับมือกับ Amazon Web Services ในการให้บริการโมเดล Stable Diffusion เวอร์ชันใหม่บนคลาวด์ ทั้งนี้ Stability AI ยังเผชิญแรงกดดันด้านกฎหมายจากคดีลิขสิทธิ์ (เช่น Getty Images ฟ้องการใช้ภาพฝึกโมเดล) และเกิดความขัดแย้งกับพาร์ทเนอร์อย่าง RunwayML (บริษัทที่ร่วมพัฒนา Stable Diffusion รุ่นแรก) โดย Stability กล่าวโทษ Runway ว่าเปิดตัวโมเดลก่อนเวลาอันควรจนเกิดกรณีการใช้งานในทางไม่เหมาะสม และประกาศจะควบคุมเวอร์ชันใหม่ๆ เองแต่ผู้เดียว สิ่งเหล่านี้ยิ่งตอกย้ำความตึงเครียดภายใน Stability และมีส่วนให้ทีมดั้งเดิมตัดสินใจแยกตัว

หลังตั้งบริษัทใหม่ Black Forest Labs ทีมของ Rombach ได้รับทุนสนับสนุนระดับ Seed ถึง $31 ล้านจาก VC สหรัฐ (เช่น Andreessen Horowitz และ General Catalyst) ในปี 2024 และยังได้เซ็นสัญญาความร่วมมือกับ Elon Musk อีกด้วย ความร่วมมือนั้นคือการที่ BFL นำโมเดล FLUX-1 ไปผนวกใช้ในแชทบอท Grok ของบริษัท xAI (ที่ Musk ก่อตั้ง) ตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2024 ทำให้ BFL เป็นที่รู้จักในวงกว้างขึ้นทันที อย่างไรก็ตาม โมเดล FLUX-1 ในช่วงแรกถูกวิจารณ์ว่าไม่มีตัวกรองเนื้อหาที่เข้มงวดพอ (ผู้ใช้สามารถสร้างภาพอันไม่เหมาะสม เช่น รูปผู้นำทางการเมืองในสถานการณ์เสื่อมเสีย) ส่งผลให้ BFL ต้องชี้แจงว่าได้มีการใส่ระบบกรองเนื้อหาและเข้าร่วมเป็นสมาชิกองค์กรเฝ้าระวังอินเทอร์เน็ตเพื่อความปลอดภัย ต่อมาเมื่อปลายปี 2024 ความร่วมมือระหว่าง BFL กับ xAI ก็สิ้นสุดลง (ไม่ชัดเจนว่าฝ่ายใดยุติสัญญา) เนื่องจาก xAI พัฒนาโมเดลสร้างภาพของตนเองชื่อ Aurora ได้สำเร็จและเปิดตัวใช้งานในเดือนธันวาคม 2024 ปัจจุบัน BFL ยังคงเดินหน้าร่วมมือกับพาร์ทเนอร์อื่น เช่น บริษัท LLM สัญชาติฝรั่งเศส Mistral AI (ใช้เทคโนโลยี FLUX สร้างภาพในแชทบอท Le Chat), Deutsche Telekom (สร้างโมเดลผลิตภาพสำหรับงานการตลาด) และ Adobe (นำโมเดลของ BFL ไปใช้ในฟีเจอร์ทดลองของ Adobe Express) นอกจากนี้ BFL กำลังพัฒนาโมเดล Text-to-Video ของตัวเอง โดยหวังจะเจาะตลาดโมเดลวิดีโอแบบโอเพนซอร์สให้เหมือนที่ Stable Diffusion เคยทำกับภาพนิ่ง เนื่องจากขณะนี้คู่แข่งอย่าง OpenAI (“Sora”) และ Google (“Veo”) เริ่มเปิดตัวโมเดลวิดีโอแบบปิดให้บริการแล้ว การถือกำเนิดของ BFL จึงสะท้อนทั้ง การไหลออกของคนเก่ง จากค่ายใหญ่ (Stability AI) และแนวโน้มการสร้างนวัตกรรมแบบกระจายตัว (decentralized innovation) ในวงการ AI ยุโรป

OpenAI และบริษัทที่แตกหน่อ – กระแสสมองไหลสู่สตาร์ทอัพใหม่

OpenAI ในช่วงปี 2022–2023 กลายเป็นผู้นำโดดเด่นด้านโมเดลภาษา (โดยเฉพาะ ChatGPT ที่เปิดตัวปลายปี 2022) แต่ความสำเร็จนี้ก็มาพร้อมศึกแย่งชิงบุคลากรฝีมือดีที่ร้อนแรงขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน จนสื่อเปรียบว่าเป็นการชิงตัวผู้เล่นระดับ “ซูเปอร์สตาร์” คล้ายวงการกีฬา นักวิจัยระดับแนวหน้ากลายเป็นทรัพยากรหายากที่บริษัทพร้อมจ่ายเงินเดือนและโบนัสมหาศาล (เกิน $10 ล้านต่อปีสำหรับบางราย) เพื่อดึงดูดหรือรักษาตัวไว้ โดยหลังความสำเร็จของ ChatGPT มีคนจำนวนไม่มาก (หลักสิบถึงพันคนทั่วโลก) ที่ถือว่าเป็น “10,000x engineers” – คือเก่งกว่าค่าเฉลี่ยหลายลำดับขนาด จนสามารถสร้างความแตกต่างให้โครงการ AI ได้มหาศาล บริษัทใหญ่ๆ ทั้ง OpenAI, Google (DeepMind), Meta, Anthropic และ xAI ล้วนเปิดศึกแย่งคนกลุ่มหัวกะทินี้อย่างจริงจัง ส่งผลให้ค่าตอบแทนสูงขึ้นทวีคูณ และเกิดกรณีการโยกย้ายทีมข้ามองค์กรหลายครั้งในช่วงปี 2023–2025

หนึ่งในเหตุการณ์ “สมองไหล” ที่สำคัญคือ การลาออกของผู้บริหารระดับสูงจาก OpenAI เพื่อตั้งบริษัทใหม่ของตนเอง – กรณีโดดเด่นคือ Mira Murati ซึ่งเคยเป็น CTO ของ OpenAI และเป็นกำลังสำคัญเบื้องหลัง ChatGPT เธอลาออกจาก OpenAI ในเดือนกันยายน 2024 แล้วจัดตั้งสตาร์ทอัพ AI ของตนเองต้นปี 2025 โดยในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 มีรายงานว่า Murati ได้ดึงอดีตพนักงาน OpenAI ราว 20 คน มาร่วมทีมก่อนเปิดตัวบริษัท และขยายทีมเพิ่มเป็น ~60 คนภายในเวลาไม่นาน นักลงทุนให้ความสนใจอย่างยิ่งแม้บริษัทยังไม่มีผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด โดยคาดว่า Murati จะปิดรอบการระดมทุนเมล็ด (seed round) ที่มูลค่าสูงเป็นประวัติการณ์ด้วยความเชื่อมั่นในศักยภาพทีมงานล้วนๆ กรณีของ Murati สะท้อนว่าผู้มีความสามารถระดับหัวกะทิในองค์กรใหญ่อย่าง OpenAI พร้อมจะออกมาตั้งบริษัทแข่งหากมองเห็นโอกาสหรือไม่เห็นด้วยกับทิศทางองค์กรเดิม

นอกจากนี้ OpenAI ยังเผชิญการสูญเสียบุคคลสำคัญอื่นๆ เช่น Ilya Sutskever หัวหน้านักวิจัยและผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ได้แยกตัวออกไปตั้งบริษัทใหม่ชื่อ Safe Superintelligence Inc. (SSI) ในช่วงปลายปี 2024 โดยมุ่งเน้นพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและก้าวสู่ ASI (Artificial Superintelligence) อย่างระมัดระวัง (ตรงข้ามกับแนวทางเชิงพาณิชย์ของ OpenAI) บริษัท SSI ของ Sutskever ทำตัวลึกลับมาก (ไม่มีประกาศผลิตภัณฑ์หรือสาธิตสาธารณะ) แต่กลับระดมทุนได้มหาศาล – $1 พันล้านในปลายปี 2024 และเพิ่มอีก $2 พันล้านในเมษายน 2025 ที่มูลค่ากิจการสูงถึง $32 พันล้าน โดยมีทั้ง Google และ Nvidia ร่วมลงทุนด้วย ความเคลื่อนไหวนี้ทำให้ยักษ์ใหญ่อย่าง Meta หวั่นว่าตนจะตามไม่ทัน จนถึงขั้นเข้าเจรจาขอซื้อกิจการ SSI แต่ถูก Sutskever ปฏิเสธ ดังนั้น Meta จึงใช้กลยุทธ์ “ซื้อคนแทนซื้อบริษัท”: ในเดือนมิถุนายน 2025 Meta ประสบความสำเร็จในการจ้าง Daniel Gross ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ SSI (อดีตผู้บริหาร Y Combinator) เข้ามาร่วมงาน พร้อมกับ Nat Friedman อดีตซีอีโอ GitHub ซึ่งเป็นพาร์ทเนอร์ผู้ร่วมก่อตั้ง SSI ด้วย ทั้งสองคนจะเข้ามาร่วมทีมพัฒนา “ซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์” ที่ Meta โดยขึ้นตรงกับ Alexandr Wang (ผู้ก่อตั้ง Scale AI ซึ่งเพิ่งเข้ามาร่วม Meta ผ่านดีลลงทุน) กรณีนี้แสดงให้เห็นการแข่งขันอันดุเดือด: Meta พร้อมทำทุกทางเพื่อให้ได้คนเก่งที่สุด แม้ต้องดึงมาจากบริษัทของอดีตผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ก็ตาม

Elon Musk ก็เป็นอีกตัวละครสำคัญในเครือข่ายนี้ – เขาเคยเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและผู้สนับสนุน OpenAI ในปี 2015 แต่ถอนตัวไปในปี 2018 เนื่องจากความเห็นต่างเรื่องทิศทางองค์กร ต่อมา Musk วิพากษ์วิจารณ์ OpenAI อย่างเปิดเผยว่ามุ่งเชิงพาณิชย์เกินไปและไม่โปร่งใสพอ จากนั้นในปี 2023 เขาก่อตั้งบริษัทใหม่ชื่อ xAI (X.AI) โดยประกาศเป้าหมายว่าจะสร้าง AI “ที่เข้าใจความจริงของจักรวาล” และมุ่งเน้นความปลอดภัยของมนุษยชาติเป็นหลัก มากกว่าจะเร่งแสวงหากำไรแบบบริษัทใหญ่เดิม xAI จดทะเบียนก่อตั้งเดือนมีนาคม 2023 และเปิดตัวทีมผู้ร่วมก่อตั้ง 12 คน ในเดือนกรกฎาคม 2023 ซึ่งเกือบทั้งหมดเป็นบุคลากรที่ Musk ดึงตัวมาจากบริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น Google, DeepMind, OpenAI และมหาวิทยาลัยชั้นนำ ตัวอย่างสมาชิกทีม xAI ได้แก่:

• Igor Babuschkin วิศวกรวิจัยจาก DeepMind และเคยอยู่ OpenAI

• Kyle Kosic วิศวกรจาก OpenAI

• Manuel Kroiss วิศวกรจาก DeepMind/Google

• Zihang Dai นักวิจัยจาก Google Brain observer.com

• Christian Szegedy นักวิจัยอาวุโสจาก Google (มีชื่อเสียงด้าน Computer Vision)

• สองนักวิจัยเชื้อสายจีน Yuhuai Wu (Google/Stanford) และ Guodong Zhang (DeepMind) ซึ่งบ่งชี้ว่า xAI ดึงดูดผู้เชี่ยวชาญระดับโลกหลากหลายเชื้อชาติ รวมถึงชาวจีนที่เคยทำงานในตะวันตก (คิดเป็น 5 ใน 12 คนของทีมผู้ก่อตั้ง xAI)

Musk ยังเชิญ Dan Hendrycks ผู้อำนวยการศูนย์ความปลอดภัยด้าน AI มาร่วมเป็นที่ปรึกษาทีม xAI เพื่อเน้นย้ำจุดยืนด้าน AI ปลอดภัย การรวมทีม “ดรีมทีม” ครั้งนี้ของ xAI สะท้อนให้เห็นการไหลของบุคลากรระหว่างค่ายใหญ่: OpenAI และ DeepMind เสียคนให้กับโครงการใหม่ของ Musk ซึ่งกลายมาเป็นคู่แข่งโดยตรงในการพัฒนา AI อัจฉริยะทั่วไป

นอกจากผู้ก่อตั้งบริษัทใหม่แล้ว การโยกย้ายในระดับทีมวิจัย ก็เกิดขึ้นเช่นกันระหว่างยักษ์ใหญ่ ยกตัวอย่าง Meta (Facebook) ได้อาศัยความได้เปรียบด้านทรัพยากร ดึงดูดนักวิจัย AI ชื่อดังหลายรายจากคู่แข่ง ในปี 2023–2024 มีรายงานว่า Meta จ้างนักวิจัยระดับสูงจาก OpenAI เพิ่มอีก 4 คน ซึ่งสร้างความกังวลให้คนใน OpenAI เองว่าบริษัทอาจสูญเสียความสามารถการแข่งขันให้ Meta Meta ยังทุ่มลงทุนด้านนี้มหาศาลและเปิดตัวโมเดลภาษา LLaMA ที่โอเพนซอร์สออกมาแข่งในปี 2023 เพื่อจูงใจนักวิจัยให้มาร่วมงาน (เพราะสามารถเผยแพร่ผลงานได้เสรีมากกว่า) ความเคลื่อนไหวเชิงรุกของ Meta ในการ “ซื้อสมอง” นี้เห็นได้ชัดจากกรณี SSI ข้างต้น และการปรับปรุงนโยบายค่าตอบแทน – มีการเสนอแพ็คเกจสูงถึง $20 ล้านต่อปี ให้ผู้เชี่ยวชาญบางคน พร้อมเร่งตัดช่วงเวลาการให้สิทธิหุ้นเหลือ 3 ปี (จากเดิม 4 ปี) เพื่อจูงใจให้ย้ายมาอยู่กับ Meta เร็วขึ้น ผลคือเราพบ การไหลของบุคลากรแบบสองทาง: บริษัทรุ่นใหม่ดึงคนเก่งจากยักษ์ใหญ่ไปสร้างนวัตกรรมของตน ขณะเดียวกันยักษ์ใหญ่ก็พยายามดึงคน (หรือแม้กระทั่งผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพ) กลับเข้าสังกัดด้วยข้อเสนอที่ยากจะปฏิเสธ สถานการณ์นี้ทำให้ช่วงปี 2022–2025 เป็นยุคที่บุคลากร AI ระดับแนวหน้ามีอำนาจต่อรองสูงมาก และมีการเคลื่อนย้ายข้ามองค์กรบ่อยครั้งอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน

จีนกับเวที AI โลก – ByteDance, Alibaba และการผงาดของ DeepSeek

ขณะเดียวกัน ในประเทศจีนก็เกิดการแข่งขันพัฒนา AI โมเดลพื้นฐานอย่างคึกคัก บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เช่น ByteDance และ Alibaba ต่างลงทุนสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ของตนเองทั้งด้านภาพและภาษา พร้อมๆ กับการเกิดขึ้นของสตาร์ทอัพวิจัย AI คลื่นลูกใหม่อย่าง DeepSeek ที่กลายเป็นผู้เล่นสำคัญในช่วงปี 2023–2025 ความเคลื่อนไหวเหล่านี้มีลักษณะเฉพาะ ทั้งการย้ายทีมภายในประเทศและการดึงผู้มีความสามารถชาวจีนที่เคยอยู่ต่างชาติกลับมาช่วยเสริมทัพ

ByteDance, บริษัทแม่ของ TikTok, ไม่ได้มีดีแค่ระบบแนะนำวิดีโอ แต่ยังมีหน่วยวิจัย AI ชั้นนำของตัวเองมาแต่ปี 2017 (ก่อตั้งโดย Dr. Ma Wei-Ying อดีตนักวิจัย Microsoft Research) ByteDance พัฒนาโมเดล Seedream สำหรับสร้างภาพมาต่อเนื่อง โดยเน้นรองรับทั้งภาษาจีนและอังกฤษ และการจัดวางตัวอักษรในภาพ (เพื่อใช้ทำโปสเตอร์ โบรชัวร์ หรือเนื้อหาดีไซน์) จุดเริ่มต้นของ Seedream คือการสร้างภาพที่เน้นงานกราฟิกและข้อความ (คล้ายเครื่องมือ Canva) โดย Seedream 2.0 เคยสร้างชื่อในกลุ่มนักออกแบบเพราะจัดวางองค์ประกอบและตัวอักษรได้เรียบร้อย แม้คุณภาพความสมจริงยังสู้โมเดลชั้นนำไม่ได้

ในกลางปี 2025 ByteDance เปิดตัว Seedream 3.0 ซึ่งได้รับการพัฒนาให้ก้าวกระโดดขึ้นเทียบชั้นคู่แข่งระดับโลก Seedream 3.0 มีความโดดเด่นหลายด้าน ทั้งความคมชัดของภาพ ความหลากหลายสไตล์ (ตั้งแต่แนวอนิเมะไปจนภาพเหมือนจริง) และความสามารถในการใส่ข้อความตัวอักษรลงในภาพทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีนได้อย่างชัดเจน ถือเป็นหมากประกาศศักดาของ ByteDance ว่า “เราไม่ได้มาเล่นๆ” ในเวทีโมเดลสร้างภาพ getimg.ai โมเดลนี้ได้รับเสียงตอบรับที่ดีและถูกจัดให้อยู่แถวหน้าของการจัดอันดับโมเดลโอเพนซอร์สด้านการเรนเดอร์ข้อความในภาพ (text rendering) เทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลปิดหลายตัว อีกทั้ง ByteDance ยังมีการพัฒนาโมเดลวิดีโอควบคู่ (ชื่อ Seedance) แสดงให้เห็นวิสัยทัศน์ที่ครอบคลุมทั้งภาพนิ่งและภาพเคลื่อนไหว

ในด้านบุคลากร ByteDance ค่อนข้างเก็บตัวเมื่อเทียบกับบริษัทตะวันตก การพัฒนา Seedream ส่วนใหญ่เป็นการทำงานภายในบริษัท ไม่ปรากฏกรณีการย้ายทีมข้ามองค์กรที่เป็นข่าวใหญ่ อย่างไรก็ตาม ByteDance ก็ได้รับอานิสงส์จาก คลื่นนักวิจัย AI จีนที่กลับประเทศ ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ ด้วยสถานการณ์ภูมิรัฐศาสตร์และโอกาสมากมายในตลาดจีน นักวิจัยเชื้อสายจีนจำนวนหนึ่งที่เคยอยู่ในสหรัฐฯ (เช่นในทีมของ Google หรือ Microsoft) เลือกมาร่วมงานกับบริษัทจีนมากขึ้น ประกอบกับ ByteDance ให้ความสำคัญกับโครงการวิจัยที่ใช้งานจริง (เช่นระบบใน Douyin/TikTok) ทำให้สามารถดึงดูดผู้มีความสามารถรุ่นใหม่ๆ ในประเทศได้ดี ที่น่าสังเกตคือ หัวหน้าห้องวิจัย AI (AI Lab) คนแรกของ ByteDance คือ Dr. Ma Wei-Ying ที่มาจาก Microsoft และช่วยวางรากฐานตั้งแต่ปี 2017 – แม้เขาจะลาออกในปี 2023 ท่ามกลางแรงกดดันทางการเมืองต่อ TikTok แต่ ByteDance ก็มีทีมผู้สืบทอดที่เข้มแข็ง สะท้อนว่าบริษัทจีนสามารถยืนหยัดสร้างนวัตกรรมต่อเนื่องแม้ผู้นำรุ่นแรกจะออกไป (คล้ายกรณี Stability AI ที่ผู้ก่อตั้งถอยฉากแต่ทีมวิจัยยังสานงานต่อ)

Alibaba Group ยักษ์ใหญ่อีกรายในจีน เลือกยุทธศาสตร์การพัฒนา AI แบบเปิดกว้างมากขึ้นในปี 2023–2025 โดยเฉพาะหน่วยคลาวด์ (Alibaba Cloud Intelligence) ที่เปิดตัวโมเดลภาษาและโมเดลภาพตระกูล “Qwen” และ “Wan” ออกมาอย่างต่อเนื่อง กรกฎาคม 2023 Alibaba เปิดตัวโมเดลภาษา Tongyi Qianwen (หรือ Qwen-7B/14B ในชื่ออังกฤษ) และในปี 2024–2025 ก็หันมาเน้นโมเดลหลายรูปแบบ (multimodal) และโมเดลสร้างภาพ ในเดือนสิงหาคม 2025 Alibaba ได้ โอเพนซอร์สโมเดล สร้างภาพขนาด 20 พันล้านพารามิเตอร์ชื่อ Qwen-Image ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 จุดเด่นของ Qwen-Image คือการจัดการข้อความตัวอักษรในภาพได้ดีมากทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีน สามารถพิมพ์ตัวอักษรหลายบรรทัด ฟอนต์ซับซ้อน หรือผสมสองภาษาลงในภาพอย่างถูกต้องตามพรอมต์ ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลอื่นยังทำได้ไม่ดี การที่ Alibaba เปิดโมเดลออกมาให้ชุมชนใช้อย่างเสรี (deploy ได้ฟรี) แสดงถึง ท่าทีใหม่ของยักษ์จีนในการร่วมวงโอเพนซอร์ส เพื่อดึงดูดนักพัฒนาและตอบโต้คู่แข่งตะวันตก เช่น Meta ที่เปิด LLaMA หรือ Stability ที่เปิด Stable Diffusion นักวิเคราะห์ตั้งข้อสังเกตว่าทีมวิจัย “Qwen Lab” ของ Alibaba สามารถพัฒนาโมเดลที่ทัดเทียมกับโมเดลปิดชั้นนำหลายด้าน และการเปิดโมเดลสู่สาธารณะก็อาจเป็นยุทธศาสตร์เพื่อกระตุ้นนวัตกรรมและระบบนิเวศรอบๆ คลาวด์ของ Alibaba เอง (เนื่องจากนักพัฒนาจะสามารถนำโมเดลไปต่อยอดสร้างโซลูชันบน Alibaba Cloud ได้ง่าย)

ในแง่บุคลากร Alibaba ได้ลงทุนสร้างทีมวิจัยผ่านสถาบัน DAMO Academy ตั้งแต่ปี 2017 และดึงผู้เชี่ยวชาญระดับโลกมาร่วมงาน (หลายคนจบการศึกษาจากสหรัฐฯ หรือเคยทำงานที่ Silicon Valley) โดยไม่ได้มีการเปลี่ยนหัวหน้าทีมรายใหญ่ในช่วง 2022–2025 แต่ การปรับโครงสร้างบริษัทในปี 2023 ที่แยกธุรกิจคลาวด์ (ซึ่งรวมงาน AI ด้วย) ออกมาเตรียม IPO อาจส่งผลให้ Alibaba Cloud ต้องเปิดเผยความก้าวหน้าด้าน AI มากขึ้นเพื่อสร้างมูลค่า ส่วนหนึ่งอาจเป็นแรงจูงใจให้เลือกเปิดโมเดล Qwen-Image ฟรี เพื่อประกาศความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีและสร้างความน่าสนใจให้กับนักลงทุนและลูกค้าองค์กร อย่างไรก็ดี Alibaba ก็ต้องแข่งขันแย่งชิงคนเก่งกับบริษัทอื่นๆ ในจีน บ่อยครั้งคนในทีมวิจัยบิ๊กเทคจีนอาจถูกดึงไปสตาร์ทอัพเกิดใหม่ เช่นในกรณีของ Baichuan Intelligence (ก่อตั้งโดยอดีตซีอีโอ Sogou) และ Zhipu AI (แตกหน่อจากมหาวิทยาลัยชิงหัว) ที่ล้วนน่าจะได้อดีตพนักงานหรือที่ปรึกษาจาก Baidu/Alibaba มาร่วมงาน แต่ข้อมูลเฉพาะยังไม่ชัดเจน

DeepSeek คือดาวรุ่งที่น่าจับตาในวงการ AI จีน เปิดตัวขึ้นในปี 2023 โดยเป็นกรณีพิเศษ: ก่อตั้งโดยนักการเงิน คือ Liang Wenfeng ผู้บริหารเฮดจ์ฟันด์ชื่อ High-Flyer ในหางโจว ซึ่งหลงใหล AI และตัดสินใจก่อตั้งห้องวิจัย AGI แยกจากธุรกิจการเงินในเมษายน 2023 จากนั้นให้ High-Flyer ลงทุนตั้งบริษัท DeepSeek อย่างเป็นทางการในเดือนกรกฎาคม 2023 (โดย High-Flyer ถือหุ้นหลัก 84%) โมเดลของ DeepSeek มีแนวทางตรงข้ามกับของสหรัฐ: คือเน้น “open weight” หรือเผยแพร่น้ำหนักโมเดลให้ใช้อย่างเสรี (แม้จะมีข้อกำหนดการใช้งาน) DeepSeek เปิดตัว DeepSeek-LLM ชุดแรกในเดือนพฤศจิกายน 2023 และพัฒนาต่อเนื่องรวดเร็วมาก (ออกรุ่น v2, v2.5 ภายในปี 2024) จนมาถึงรุ่น DeepSeek-R1 ในเดือนมกราคม 2025 ที่สร้างความฮือฮา – เป็นแชทบอทภาษาจีน/อังกฤษที่เปิดให้ผู้ใช้ทั่วไปดาวน์โหลดแอปฟรี และมียอดดาวน์โหลดทะยานขึ้นอันดับ 1 ใน App Store สหรัฐ แซงหน้า ChatGPT ภายในเวลาเพียงสัปดาห์ การก้าวกระโดดนี้ถึงกับส่งผลให้หุ้น Nvidia ร่วงลง 18% เพราะนักลงทุนมองว่า DeepSeek สามารถสร้างโมเดลแข่งกับของสหรัฐโดยใช้งบประมาณและชิปที่ถูกจำกัดน้อยกว่ามาก (DeepSeek อ้างว่าฝึกโมเดลรุ่น V3 ด้วยเงินเพียง 6 ล้านดอลลาร์ เทียบกับต้นทุน GPT-4 ของ OpenAI ที่ ~100 ล้านดอลลาร์) ความสำเร็จของ DeepSeek ถูกขนานนามว่า “เขย่าวงการ AI” เพราะแสดงให้เห็นว่าบริษัทหน้าใหม่ที่ทรัพยากรเล็กกว่าสามารถโค่นยักษ์ใหญ่ได้ในบางด้าน en.wikipedia.org

ปัจจัยหนึ่งที่ทำให้ DeepSeek มาไกลคือ การดึงบุคลากรชั้นนำจากวงการวิชาการจีน มาร่วมทีม โดยรายงานระบุว่า DeepSeek รับนักวิจัย AI จากมหาวิทยาลัยชั้นนำในจีน เป็นจำนวนมาก และยังเปิดกว้างรับผู้เชี่ยวชาญจากสาขาอื่นๆ (เช่น คณิตศาสตร์ขั้นสูง วรรณกรรม) เพื่อเพิ่มพูนความรู้ในโมเดล มีข้อมูลว่านักวิจัยหลายสิบคนของ DeepSeek มีพื้นเพหรือเคยสังกัดห้องทดลองของกองทัพจีนหรือมหาวิทยาลัยกลุ่ม Seven Sons of National Defense en.wikipedia.org แสดงถึงการผนึกกำลังระหว่างภาคเอกชนกับบุคลากรสายวิชาการ/ความมั่นคงในประเทศจีน การระดมสมองครั้งนี้อาจเรียกได้ว่าเป็น “สมองไหลกลับ” คือผู้มีความสามารถเลือกทำงานในโครงการภายในประเทศ แทนที่จะไหลออกไปบริษัทยักษ์สหรัฐ

DeepSeek ยังอาศัยกลยุทธ์ลดต้นทุนเก่ง เช่นใช้ชิป AI จีนที่กำลังพัฒนา (หรือชิประดับรองที่ไม่ถูกสหรัฐห้ามส่งออก) จำนวนมากมาฝึกโมเดล โดยใช้เทคนิค Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกบนฮาร์ดแวร์ที่ด้อยกว่าของสหรัฐ ความสำเร็จของ DeepSeek ส่งผลให้รัฐบาลสหรัฐจับตามอง – มีรายงานว่าช่วงต้นปี 2025 ทางการสหรัฐพิจารณาจะออกมาตรการลงโทษไม่ให้ DeepSeek เข้าถึงเทคโนโลยีอเมริกันเพิ่มเติม และมีเหตุการณ์ทางการสิงคโปร์จับกุมคนพยายามลอบส่งออกชิป Nvidia ให้จีนโดยผิดกฎหมาย ซึ่งเชื่อมโยงกับ DeepSeek ด้วย ปรากฏการณ์นี้ชี้ให้เห็นว่า การแข่งขัน AI ระหว่างประเทศเข้มข้นขึ้นถึงระดับภูมิรัฐศาสตร์ – การพัฒนาโมเดล AI ของจีนทั้งโดยยักษ์ใหญ่อย่าง Alibaba/ByteDance และสตาร์ทอัพไฟแรงอย่าง DeepSeek ไม่เพียงแข่งกับบริษัทสหรัฐในเชิงเทคนิค แต่ยังต้องฝ่าข้อจำกัดด้านห่วงโซ่อุปทานและการเมืองระหว่างประเทศด้วย

จุดตัดและบทสรุป: การเชื่อมโยงเครือข่ายบุคคลในยุค AI

จากภาพรวมจะเห็นเครือข่ายความสัมพันธ์อันซับซ้อนระหว่างองค์กรพัฒนา AI ชื่อดังทั่วโลก กรณีการย้ายทีมและความร่วมมือ/แข่งขันต่างๆ ในปี 2022–2025 สรุปได้ดังนี้:

• Stability AI ↔ Black Forest Labs: ทีมผู้สร้าง Stable Diffusion เดิมที่เยอรมนีแยกตัวมาก่อตั้ง BFL หลังมีปัญหากับ Stability AI โดย BFL ยังคงทำงานสายโอเพนซอร์สและจับมือกับบริษัทอื่นๆ อย่าง xAI ในช่วงหนึ่ง ขณะที่ Stability AI ปรับตัวไปเน้นลูกค้าองค์กรและเปลี่ยนผู้นำ กรณีนี้สะท้อนทั้งความขัดแย้งภายใน (เรื่องกลยุทธ์และการบริหาร) และการร่วมมือข้ามทวีป (ยุโรป-สหรัฐ) ผ่านโครงการโอเพนซอร์ส

• OpenAI ↔ xAI: Elon Musk แยกทางจาก OpenAI มาตั้ง xAI และ ดึงอดีตพนักงาน/นักวิจัยจาก OpenAI, DeepMind, Google มาร่วมทีม จำนวนมาก นี่เป็นทั้งความร่วมมือ (ระหว่างผู้เชี่ยวชาญจากหลากองค์กร) และการแข่งขัน (xAI ตั้งตัวเป็นทางเลือกแข่งกับ ChatGPT และ Bard ของบริษัทเดิม) นอกจากนี้ xAI เคยพึ่งพาเทคโนโลยีของ BFL ในการสร้างภาพ แต่ภายหลังพัฒนาเองได้ แสดงให้เห็นการผสมผสานความร่วมมือชั่วคราวเพื่อเร่งสร้างผลิตภัณฑ์ ก่อนจะแข่งขันแยกทางกันเมื่อพร้อม

• OpenAI → Anthropic/SSI/อื่นๆ: OpenAI สูญเสียคนสำคัญหลายคนให้แก่สตาร์ทอัพใหม่ – ทั้ง Dario Amodei (รองประธานวิจัย) ที่ลาออกไปตั้ง Anthropic ในปี 2021 (แม้ไม่อยู่ในรายการคำถาม แต่เป็นจุดเริ่มต้นเทรนด์นี้) และในระลอกหลัง ได้แก่ Ilya Sutskever (ไปตั้ง SSI) และ Mira Murati (ตั้งบริษัทใหม่ไม่เปิดชื่อสาธารณะ) ตลอดจนทีมวิจัยจำนวนหนึ่งที่ถูก Meta และบริษัทอื่นซื้อตัวไป กรณีเหล่านี้ตอกย้ำ “สมองไหล” จากผู้นำตลาดไปสู่คู่แข่ง ซึ่งอาจเกิดจากวิสัยทัศน์ที่ต่าง (เช่น เรื่อง AI ปลอดภัย) หรือโอกาสทางธุรกิจที่ดีกว่า

• Meta ↔ ทุกค่าย: Meta Platforms (Facebook) กลายเป็นศูนย์กลางการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ – เปิดโอเพนซอร์ส LLaMA เพื่อดึงดูดชุมชนและหยุดความนำของ OpenAI, เสนอซื้อสตาร์ทอัพ (SSI) ที่เป็นภัยคุกคาม, และ ทุ่มจ้างบุคคลระดับตำนาน (เช่น Yan LeCun ก็เคยดึงตัวมาจากมหาวิทยาลัยตั้งแต่ 2013) รวมถึงดีลล่าสุดที่จ้าง Daniel Gross และ Nat Friedman จาก SSI Meta ยังร่วมลงทุนกับสตาร์ทอัพ (ถือหุ้น 49% ใน Scale AI ของ Alexandr Wang แล้วดึงเจ้าตัวมาเป็นผู้บริหารใน Meta) แสดงถึงแนวคิด “ถ้าสู้ตรงๆ ไม่ได้ ก็เป็นพันธมิตรหรือผู้เล่นในทุกด้าน” Meta จึงทั้งร่วมมือ (กับชุมชนโอเพนซอร์ส, ลงทุนในบริษัท AI อื่น) และแข่ง (ด้วยผลิตภัณฑ์ของตน) ไปพร้อมกัน

• จีน ↔ โลกตะวันตก: นักวิจัยชาวจีนจำนวนไม่น้อยเป็นแกนนำในโครงการตะวันตก (เช่นทีม xAI มีชาวจีน 5 คน, นักวิจัยหัวกะทิใน OpenAI/DeepMind หลายคนมีพื้นเพจีน) แต่ช่วงหลังบางส่วนเริ่ม กลับจีนหรือร่วมมือกับโครงการจีน เช่น Jia Yangqing (อดีต Facebook AI) ไป Alibaba, Kai-Fu Lee ตั้งกองทุนที่จีน, รวมถึง นักวิจัยจีนรุ่นใหม่ในสหรัฐ ที่ Musk และคนอื่นดึงไปร่วมทีม xAI ก็สะท้อนการไหลของคนข้ามพรมแดน กระนั้น การที่ DeepSeek เลือกเติบโตในจีน (แทนจะย้ายไปสหรัฐฯ) ก็ชี้ว่าตอนนี้จีนมีแรงดึงดูดให้คนเก่งอยู่ในประเทศด้วย เงินทุนภายในและความมุ่งมั่นระดับชาติ การแข่งขันจึงไม่ใช่แค่บริษัทกับบริษัท แต่เป็นระบบนิเวศนวัตกรรมของประเทศหนึ่งกับอีกประเทศหนึ่ง

บทสรุป: ระยะปี 2022–2025 เป็นช่วงเวลาที่วงการ AI เคลื่อนตัวอย่างรวดเร็วทั้งเทคโนโลยีและทรัพยากรบุคคล โมเดลใหม่ๆ เกิดขึ้นแทบรายไตรมาส ขณะเดียวกันทีมวิจัยก็ปรับสับเปลี่ยนสังกัดกันอย่างคึกคัก ความสัมพันธ์ระหว่างองค์กรมีทั้งความร่วมมือ (collaboration) เช่น การพัฒนาโอเพนซอร์สร่วมกันหรือการใช้เทคโนโลยีข้ามกัน (กรณี Stability–CompVis–Runway, BFL–xAI, Alibaba เปิดโมเดลให้ชุมชน) และความขัดแย้ง/แข่งขัน (เช่น คดีฟ้องร้องลิขสิทธิ์, การดิสเครดิตคู่แข่ง, การดึงตัวคนเก่งออกจากกัน) แนวโน้มที่เห็นชัดคือ การเกิดขึ้นของบริษัท/ห้องวิจัย AI หน้าใหม่โดยมีแกนนำมาจากค่ายใหญ่เดิม กลายเป็นระบบเครือข่ายผู้เล่นที่ซับซ้อน ทุกฝ่ายต่างมีจุดตัดเชื่อมโยงกันบางระดับ กล่าวได้ว่า “คน” กลายเป็นทรัพย์สินสำคัญยิ่งกว่าตัวโมเดลเสียอีก บริษัทที่ครองใจหรือครองตัวบุคคลระดับอัจฉริยะได้ ย่อมได้เปรียบในการแข่งขันยุคนี้ ดังที่ Sam Altman เคยทวีตไว้ว่า “ยุคนี้เราไม่ได้มองหาแค่ 10x engineers แต่เราต้องการ 10,000x researchers” – ซึ่งคนระดับนั้นก็กระจายตัวอยู่ทั่วทั้ง OpenAI, Google, Meta, startups และ academia การโยกย้ายและผนึกกำลังข้ามองค์กรของพวกเขาในช่วงไม่กี่ปีมานี้จึงเป็นปัจจัยกำหนดทิศทางของ สงคราม AI อย่างแท้จริง

บุคคลสำคัญและเส้นทางการย้ายองค์กร: เพื่อสรุปส่วนของบุคคลสำคัญ ตารางด้านล่างแสดงตัวอย่างแกนนำโปรเจ็กต์ต่างๆ และการเปลี่ยนแปลงสังกัดของพวกเขาในช่วง 2022–2025:

• Emad Mostaque – ผู้ก่อตั้ง Stability AI (2021), ก้าวลงจากซีอีโอ Mar 2023; ปัจจุบันเป็น Executive Chairman (มีบทบาทเชิงกลยุทธ์)

• Robin Rombach – นักวิจัยผู้คิดค้น Latent Diffusion, เดิมอยู่ CompVis LMU → ร่วมงาน Stability AI 2022 → ลาออก Mar 2024 → ผู้ร่วมก่อตั้ง/CTO Black Forest Labs

• Mira Murati – อดีต CTO OpenAI (ดูแลทีมสร้าง ChatGPT), อยู่ OpenAI 2018–2024 → ลาออก Sep 2024 → ก่อตั้งสตาร์ทอัพใหม่ต้นปี 2025 (ดึงทีมจาก OpenAI ~20 คน)

• Ilya Sutskever – ผู้ร่วมก่อตั้งและอดีต Chief Scientist OpenAI, อยู่ OpenAI 2015–2023 → ออกตั้ง Safe Superintelligence Inc. (SSI) 2024 (เน้น AI ปลอดภัย ได้ทุนหนุนสูง)

• Elon Musk – ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI 2015 (ลาออก 2018) → ก่อตั้ง xAI Mar 2023 และเป็นผู้นำทีม 12 คน (ดึงจาก Google/DeepMind/OpenAI)

• Igor Babuschkin – นักวิจัย DeepMind (2017–2022) → ย้ายไป OpenAI ช่วงสั้นๆ → ออกมาร่วมก่อตั้ง xAI 2023

• Daniel Gross – ผู้ร่วมก่อตั้ง/CEO SSI (2023–2025), เดิมเป็นผู้บริหาร Y Combinator/Apple → ถูก Meta จ้างไปร่วมทีม AI Supremacy 2025

• Liang Wenfeng – ผู้ร่วมก่อตั้งเฮดจ์ฟันด์ High-Flyer (จีน), ไม่มีพื้นหลังบริษัท Big Tech → ตั้ง DeepSeek 2023 ดึงนักวิจัยมหาลัยชั้นนำมาร่วม, เป็น CEO DeepSeek

• Jingren Zhou – (ตัวอย่างบุคคลจีน) นักวิจัยรุ่นเก๋า Microsoft Research → ย้ายร่วม Alibaba Cloud 2017, นำทีมพัฒนาโมเดล Qwen/Tongyi; (ไม่มีรายงานลาออกช่วง 2022–25)

• Yann LeCun – Chief AI Scientist ของ Meta AI, (ศาสตราจารย์ NYU → มาร่วม Facebook AI Research ตั้งแต่ 2013), เป็นผู้นำแนวคิดเปิดโอเพนซอร์ส (ยังคงอยู่ Meta ณ 2025)

จากรายชื่อจะเห็นเส้นทางที่หลากหลาย: บางคนออกมาตั้งบริษัทใหม่ (Mostaque, Murati, Sutskever, Musk), บางคนย้ายไป-มาระหว่างยักษ์ใหญ่ (Gross ไป Meta, Babuschkin ไป xAI), และบางคนอยู่พัฒนาในองค์กรเดิมต่อ (LeCun ที่ Meta, ทีม Alibaba) สิ่งนี้แสดงถึง ระบบนิเวศบุคคลากรที่เชื่อมโยงกันระดับโลก – เมื่อมีแนวคิดหรือทิศทางใหม่ๆ เกิดขึ้น คนเก่งเหล่านี้พร้อมจะจับมือกันข้ามองค์กรเพื่อผลักดันเทคโนโลยีไปข้างหน้า ทั้งในรูปแบบการสร้างพันธมิตร (เช่น Musk ดึงทีมจากหลากที่, BFL ร่วมกับ xAI/Mistral) และการแข่งขันแย่งชิง (Meta ล่าตัวคนจาก OpenAI/SSI) ในภาพรวม ความสัมพันธ์เหล่านี้เป็นทั้งแรงหนุนและแรงเสียดทานที่ขับเคลื่อนวงการ AI ให้ก้าวกระโดดอย่างรวดเร็วในช่วงปี 2022–2025

แหล่งที่มา: การวิเคราะห์นี้อ้างอิงข้อมูลจากสื่อและรายงานต่างประเทศที่น่าเชื่อถือ เช่น Reuters, Associated Press, Sifted, Observer, Wired, Wikipedia และอื่นๆ ที่ระบุไว้ในเชิงอรรถ เพื่อให้ผู้อ่านสามารถตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติมได้โดยตรง