วันนี้เราจะมาพูดถึงว่าเฟสของ "Token Maxing" หรือการใช้งาน AI Token อย่างเต็มที่ได้วนกลับมาครบรอบแล้ว และเทรนด์กำลังเปลี่ยนไปสู่ "Token Management" ซึ่งตั้งคำถามถึง ROI ของ AI การจัดการ Token กลายเป็นปัญหาด้านการจัดการที่สำคัญพอๆ กับการวางแผนบุคลากรหรือการตัดสินใจลงทุนด้านการตลาด
ในต่างประเทศ แนวคิด "Token Management" นี้มักถูกพูดถึงในเชิงเทคนิคมากกว่าว่า "Token Optimization" เพื่อความชัดเจน ผมจะใช้คำว่า Token Management ในที่นี้ แต่ขอให้ถือว่ามันมีความหมายเดียวกันกับ Token Optimization
Token Maxing และผลกระทบที่ตามมา
ในช่วงปีที่ผ่านมา การใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์อยู่ในเฟสที่เรียกได้ว่า "Token Maxing" มันคือการโยน Token ใส่ภารกิจต่างๆ ใช้โมเดลที่ทรงพลังที่สุดซ้ำแล้วซ้ำเล่า และป้อนบริบทจนถึงขีดจำกัดสูงสุด ผู้ให้บริการ AI เองก็ใช้การขยายการใช้งานเป็นตัวชี้วัดความสำเร็จ โดยอุดหนุนค่าบริการผ่านการสมัครสมาชิกแบบเหมาจ่าย ในฝั่งผู้ใช้ การใช้โมเดลที่ทรงพลังที่สุดโดยไม่ต้องกังวลเรื่องต้นทุนถูกพูดถึงว่าเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน
อย่างไรก็ตาม เมื่อเข้าสู่ปี 2026 ผลกระทบที่ชัดเจนต่อโครงสร้างนี้เริ่มปรากฏให้เห็น
Uber เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน บริษัทได้จัดตั้งกระดานผู้นำ Claude Code ภายในเพื่อให้วิศวกรแข่งขันกันใช้งาน และผลลัพธ์คือพวกเขาใช้งบประมาณ AI Coding ปี 2026 หมดภายในเวลาเพียงสี่เดือน Andrew Macdonald COO ของ Uber กล่าวในพอดแคสต์ว่า:
"จากนี้ไป เราต้องพูดถึงการบริโภค Token และต้นทุนที่เกี่ยวข้องควบคู่ไปกับต้นทุนแรงงาน ถ้าเราไม่สามารถลากเส้นตรงที่แสดงให้เห็นว่าฟีเจอร์ที่ถึงมือลูกค้าเพิ่มขึ้นมากเท่าที่เราใช้จ่าย การแลกเปลี่ยนนี้ก็ยากที่จะให้เหตุผลรองรับ"
ความกังวลที่คล้ายกันนี้ก็ถูกเปล่งออกมาจากคนที่ขาย AI เช่นกัน Satya Nadella ของ Microsoft กล่าวในการประชุม Morgan Stanley TMT เมื่อเดือนมีนาคม 2026 ว่า:
"ทำไมเราถึงใช้ Token มากมายขนาดนั้น? ในหลายกรณี เรากำลังทำสิ่งที่แย่ที่สุดในแง่ของประสิทธิภาพการใช้ Token สิ่งที่ทุกคนจะต้องทำในปีหน้าคือการใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์เพื่อทำให้ AI มีประสิทธิภาพ"
อันที่จริง Microsoft ได้ลดขนาดไลเซนส์ Claude Code โดยตรง ที่เพิ่งนำมาใช้ภายในลงอย่างมาก
จากจุดนี้เป็นต้นไป AI จะไม่ใช่เครื่องมือที่คุณสามารถ "ใช้เท่าไหร่ก็ได้" อีกต่อไป แต่จะเป็นประเด็นที่ต้องตั้งคำถามถึง ROI เช่นเดียวกับต้นทุนแรงงานหรือการตลาด จุดสนใจสำหรับฝ่ายบริหารจะเปลี่ยนจากจำนวน Token ที่ใช้ไปเป็นว่า Token เหล่านั้นสร้างอะไรขึ้นมา และควรจัดสรร Token ไปที่ไหนต่อไป
การใช้ Token ในปริมาณมากเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการแข่งขัน
แม้ฟังดูค่อนข้างเป็นลบ แต่ข้อสันนิษฐานก็คือวิวัฒนาการของ AI นั้นทรงพลังอย่างยิ่ง ในด้านการพัฒนา ไม่มีทางเลือกที่จะไม่ใช้ Coding Agent บริษัทที่ไม่สามารถแบกรับต้นทุน Token ในระดับหนึ่งได้ ก็กำลังถอนตัวจากการแข่งขันโดยปริยาย ยิ่งไปกว่านั้น อุปสรรคสำหรับต้นทุน Token "ระดับหนึ่ง" นั้นค่อนข้างสูง เราต้องเผชิญกับความจริงอันโหดร้ายที่ว่าคุณไม่สามารถเร่งความเร็วได้หากไม่มีศักยภาพในการลงทุน
อันที่จริง ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ต้นทุน Token ที่วิศวกรใช้ไปจะสูงถึงสิบเปอร์เซ็นต์หรือครึ่งหนึ่งของเงินเดือนของพวกเขา จำเป็นต้องคิดถึง "ต้นทุนในการจ้างวิศวกรหนึ่งคน" ไม่ใช่แค่ "เงินเดือน" แต่เป็นชุดของ "เงินเดือนบวกต้นทุน Token AI" สำหรับฝ่ายบริหาร นี่คือการเกิดขึ้นของหมวดหมู่ต้นทุนใหม่ทั้งหมด
Token Maxing ไม่ใช่การเคลื่อนไหวที่ไร้ความหมาย การใช้ AI อย่างเต็มกำลังทำให้การเรียนรู้ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับจุดที่ควรเหยียบคันเร่งและจุดที่ควรควบคุมมากขึ้น ต่อจากนี้ไป บริษัทที่สามารถทำ Token Management ได้—เหยียบคันเร่งในจุดที่ควร และควบคุมในจุดที่ควร—จะโดดเด่นขึ้นมา
Token Management กลายเป็นปัญหาด้านการจัดการเสียเอง Token Maxing เป็นก้าวแรกที่สำคัญสำหรับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของบริษัท
ที่บริษัทของเรา เฟสของการใช้ Token เพียงเพื่อให้ได้ใช้มันสิ้นสุดลงแล้ว และเราอยู่ในเฟสของการสร้างผลลัพธ์ ภายใน "Compass" (หลักชี้นำ) ของ LayerX มีแนวทางเช่น "ทำให้ AI เป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโต" และ "อย่าสร้างสิ่งที่ไม่มีใครใช้ อย่าตกหลุมพรางของการสร้าง AI"
จาก https://speakerdeck.com/layerx/compass_202209?slide=34
จาก https://speakerdeck.com/layerx/compass_202209?slide=36
จากแนวทางเหล่านี้ เราปรับแต่ง Token ภายใน เราใช้มันในที่ที่ควรใช้ และปรับให้เหมาะสมในที่ที่ควรปรับ ถึงกระนั้น จำนวน Token ที่ใช้ก็ไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญจากตอนที่เราทำ Token Maxing ที่ LayerX ผมรู้สึกว่า การใช้ Token ในปริมาณมากเกินกว่าระดับหนึ่งได้กลายเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการแข่งขันแล้ว
Coding Agent เป็นเพียง "แบบอย่าง" เท่านั้น
สิ่งที่สำคัญตรงนี้คือ การบริโภค Token ที่ระเบิดขึ้นนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในสาขาเฉพาะด้านของการเขียนโค้ด
ปัจจุบัน การดำเนินธุรกิจทุกประเภทนอกเหนือจากการเขียนโค้ดกำลังถูกแก้ไขด้วยวิธีเดียวกับ Coding Agent การรวบรวมสัญญาณและการสร้างข้อเสนอสำหรับฝ่ายขาย การสอบถามของฝ่ายสนับสนุนลูกค้า การรายงานและอนุมัติค่าใช้จ่ายอัตโนมัติ การตรวจสอบสัญญาทางกฎหมาย การดำเนินการโฆษณาทางการตลาด การคัดกรองผู้สมัครฝ่ายทรัพยากรบุคคล—สิ่งเหล่านี้กำลังถูกออกแบบใหม่ทีละอย่างในรูปแบบของ Agent ที่ดำเนินการอัตโนมัติ
Agent อัตโนมัติใช้ Token ในปริมาณที่เทียบไม่ได้กับวิธีการ "หนึ่งคำถาม หนึ่งคำตอบ" แบบเดิมที่มนุษย์ใช้ เมื่อ Agent ทำงานมากขึ้น การใช้งาน AI ทั้งหมดจะมาบรรจบกันเป็นรูปแบบเดียวกับที่เราเห็นกับ Coding Agent ในตอนนี้ Coding Agent เป็นเพียงแบบอย่างแรกที่มาถึงรูปแบบนั้นโดยบังเอิญ
ความท้าทายในการจัดการต้นทุน Token AI ซึ่งปัจจุบันดูเหมือน "ปัญหาเฉพาะของวิศวกร" จะกลายเป็นปัญหาการจัดการทั้งบริษัทในไม่ช้า เพราะทุกสายงานธุรกิจภายในบริษัทจะมีรูปแบบการบริโภค Token แบบเดียวกันภายในสองสามปีข้างหน้า
ต้นทุน Token คือระเบิดเวลา
ยังมีข้อเท็จจริงอีกประการที่เราต้องตระหนักที่นี่ ค่าสมัครสมาชิก AI ที่เราจ่ายอยู่ในปัจจุบันนั้นต่ำกว่าต้นทุนจริงอย่างมาก
ปัจจุบัน เป็นเรื่องปกติที่ผู้ให้บริการโมเดลพื้นฐานจะเสนอการสมัครสมาชิก AI ขาดทุน และมีช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างค่าธรรมเนียมเหมาจ่ายที่เราจ่ายกับต้นทุนจริงที่เกิดขึ้น หากคุณคำนวณการใช้งานเดียวกันใหม่ด้วยราคา API แบบจ่ายตามการใช้งาน ต้นทุนจะเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัว รูปแบบการสมัครสมาชิกทำให้ผู้ใช้มองไม่เห็นต้นทุนที่แท้จริง
ปัญหาคือบริษัทโมเดลพื้นฐานสามารถทำให้ส่วนต่างของต้นทุนจริงนี้ปรากฏชัดเจนได้ทุกเมื่อ ทันทีที่ส่วนที่ได้รับการอุดหนุนเริ่มถูกส่งต่อไปยังลูกค้าในรูปแบบของการเปลี่ยนจากระบบเหมาจ่ายเป็นระบบคิดค่าบริการตาม Token การแนะนำไปยังแพ็กเกจที่สูงขึ้น หรือการขึ้นราคา ความรู้สึกที่ว่า "หลักหมื่นเยนต่อ ID ต่อเดือน ทำให้บริษัทที่มีพนักงาน 100 คนมีค่าใช้จ่ายหลักสิบล้านเยนต่อปี" อาจกระโดดไปสู่ระดับ "หลักร้อยล้านหรือพันล้านเยนต่อปีสำหรับทั้งบริษัท" ได้ในระยะเวลาอันสั้น ส่วนต่างของต้นทุนจริงที่ซ่อนอยู่โดยการสมัครสมาชิกกลายเป็นพลังของระเบิดเวลา
สิ่งแรกที่ต้องทำคือทำให้สิ่งที่เกิดขึ้นภายในบริษัทมองเห็นได้ ก่อนที่การระเบิดจะปรากฏให้เห็น
(บทความนี้มีประโยชน์สำหรับรายละเอียด: https://www.thestateofbrand.com/news/ai-subscription-time-bombhttps://www.thestateofbrand.com/news/ai-subscription-time-bomb))
อย่างแรกเลยคือการสร้างภาพให้เห็น
สิ่งแรกที่จำเป็นสำหรับปัญหานี้เป็นสิ่งที่พื้นฐานอย่างยิ่ง: การทำให้มองเห็นได้ว่า "ใครใช้โมเดลไหนและใช้ Token ไปเท่าไหร่" แค่นั้นเอง
สำหรับคน เรามีรากฐานการจัดการที่กว้างขวางอยู่แล้ว เช่น การประเมินผลพนักงาน การจัดการเป้าหมาย ระบบเงินเดือน และการออกแบบองค์กร สำหรับค่าใช้จ่ายทางการตลาด เป็นเรื่องปกติที่จะปรับให้เหมาะสมในขณะที่วัด CAC และระยะเวลาคืนทุน การจัดซื้อมีทีมงานและขั้นตอนการทำงานเฉพาะทาง
อย่างไรก็ตาม สำหรับ AI แม้แต่การสร้างภาพพื้นฐานที่สุดนี้ก็ยังไม่มี สำหรับ CEO และฝ่ายไอที ความจริงที่ว่าพวกเขาไม่สามารถเห็นได้ว่า "ใครกำลังใช้จ่ายเท่าไหร่กับ AI ในตอนนี้" ก็เป็นความเครียดที่สำคัญอยู่แล้ว คุณค่าถูกสร้างขึ้นเพียงแค่การใส่ตัวเลขลงบนแดชบอร์ด
"AI Token Advisor" ที่เรากำลังให้บริการอยู่ในปัจจุบันเป็นผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาเพื่อเติมเต็มช่องว่างนี้โดยเฉพาะ มันเป็นเครื่องมือง่ายๆ ในการสร้างภาพว่าใครใช้โมเดลไหนสำหรับงานอะไรและใช้ Token ไปเท่าไหร่ (ผู้ใช้ Bakuraku สามารถใช้หนึ่ง ID ได้ฟรี!)
จาก https://bakuraku.jp/resources/product/pre-registration-ai-token-advisor/
อย่างไรก็ตาม การสร้างภาพเป็นเพียงทางเข้าเท่านั้น สิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริงคือคำถามที่เกิดขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้หลังจากนั้น
"งานนั้นควรใช้โมเดลนั้นจริงๆ หรือ?"
เมื่อการสร้างภาพดำเนินไป คำถามถัดไปที่มักจะเกิดขึ้นเสมอคือ: "งานนั้นควรใช้โมเดลนั้นจริงๆ หรือ?"
ตัวอย่างเช่น การใช้โมเดล Reasoning ระดับสูงสุด (เช่น Claude Opus 4.8 หรือ GPT-5.5; โมเดลล่าสุด ณ เดือนพฤษภาคม 2026) สำหรับคำถามเช่น "วันนี้อากาศเป็นยังไง?" นั้นมากเกินไปอย่างชัดเจน โมเดลที่เบาที่สุดก็เพียงพอแล้ว และอาจไม่จำเป็นต้องเป็นโมเดล Reasoning ด้วยซ้ำ ในทำนองเดียวกัน มีกรณีมากมายภายในบริษัทที่ยังคงใช้โมเดลราคาแพงสำหรับงานที่ทำเป็นประจำ เช่น การสร้างอีเมลทั่วไป
แนวโน้มก็แตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล คนที่ไม่คุ้นเคยกับการใช้ AI มักจะเลือกโมเดลที่ทรงพลังที่สุดในตอนนั้น ในทางกลับกัน คนที่ใช้ AI อย่างลึกซึ้งจะสลับโมเดลตามลักษณะของงาน ความแตกต่างนี้ ในแง่ของทั้งต้นทุนและคุณภาพ ใหญ่เกินกว่าที่องค์กรจะมองข้ามได้
สิ่งที่สำคัญตรงนี้คือความจริงที่ว่าข้อมูลนำเข้าทั้งหมดไปยัง AI จะถูกแปลงเป็นรูปแบบของ "พรอมต์" ในที่สุด คำถามในแชทและบริบทที่ส่งไปยัง Agent ทั้งหมดจะถูกป้อนเข้าไปในโมเดลภายในเป็นพรอมต์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ถ้าคุณดูพรอมต์ คุณก็สามารถบอกได้คร่าวๆ ว่าคนๆ นั้นกำลังให้ AI ทำอะไร
เริ่มต้นจากพรอมต์นี้ เราสามารถตรวจจับความไม่ตรงกันระหว่างงานและโมเดล และให้คำแนะนำเช่น "สำหรับงานนี้ โมเดลที่เบากว่าก็เพียงพอแล้ว" ต่อไปอีก แทนที่คนจะเลือกโมเดลทุกครั้ง ระบบจะจัดสรรโมเดลที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติ เรากำลังก้าวไปสู่โลกแบบนั้น
ในยุคของ Agent สิ่งนี้ยิ่งสำคัญมากขึ้นไปอีก เนื่องจาก Agent ดำเนินการโดยอัตโนมัติ จึงไม่มีช่องว่างให้มนุษย์ต้องคิดทุกครั้งว่า "การใช้ Opus ตอนนี้ฟุ่มเฟือยไปไหม?" ตั้งแต่แรกเริ่ม จะไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากปล่อยให้การเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดตามลักษณะของงานเป็นหน้าที่ของระบบ
บริการที่เรามอบให้ที่ Bakuraku จะถูกนำเสนอในรูปแบบ Managed Service ซึ่งรวมถึงการใช้งานแบ็กเอนด์ที่เลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดโดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องรู้สึกตัว AI Token Advisor เป็นเพียงทางเข้าเท่านั้น
สรุป
ต้นทุน Token AI เกินกว่ามาตราส่วนที่จะจัดการได้ด้วยแนวทาง "แค่ทุ่มเงินไป" สำหรับบางบริษัท พวกมันกำลังกลายเป็นค่าใช้จ่ายที่เทียบเท่ากับต้นทุนแรงงานและการตลาด
ต้นทุนการตลาดถูกจัดการอย่างเข้มงวดด้วย CAC และไม่มีใครดำเนินการโดยพูดว่า "แค่ลงโฆษณาไปโดยไม่สน CAC" เช่นเดียวกันกับต้นทุนแรงงาน เงินเดือน การจ้างงาน และการจัดตำแหน่งล้วนถูกจัดการ คุณไม่ได้จ้างคนด้วยเงินเดือนเท่าไหร่ก็ได้
ในระดับเดียวกันนี้ ต้นทุน AI จะเข้าสู่ขอบเขตของการจัดการ สิ่งแรกที่จำเป็นในตอนนั้นคือการสร้างภาพว่า "ใช้จ่ายไปเท่าไหร่" และต่อไปคือการตรวจสอบว่า "มีการเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับงานและบุคคลนั้นหรือไม่"
มันอาจดูไม่สวยงามนัก แต่การเรียนรู้สองประเด็นนี้จะกลายเป็นปัญหาการจัดการที่สำคัญในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
สำหรับผู้ที่ต้องการร่วมกันสร้างอนาคตเช่นนี้ LayerX กำลังรับสมัคร AI Builders อย่างจริงจัง!
เรากำลังรับสมัครอย่างจริงจัง! https://jobs.layerx.co.jp/
