13 ต.ค. 2568·3 นาที
Sundar Pichai และการทำให้ AI เป็นพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต
มุมมองเชิงปฏิบัติว่าภายใต้การนำของ Sundar Pichai Google ขับเคลื่อนให้ AI กลายเป็นชั้นพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต—ครอบคลุมผลิตภัณฑ์ โครงสร้างพื้นฐาน และความปลอดภัย
มุมมองเชิงปฏิบัติว่าภายใต้การนำของ Sundar Pichai Google ขับเคลื่อนให้ AI กลายเป็นชั้นพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต—ครอบคลุมผลิตภัณฑ์ โครงสร้างพื้นฐาน และความปลอดภัย
"อินเทอร์เน็ตพริมิทีฟ" คือบล็อกพื้นฐานที่คุณสามารถถือว่ามันมีอยู่เสมอ—เหมือนกับไฮเปอร์ลิงก์, การค้นหา, แผนที่ หรือการชำระเงิน ผู้คนไม่ต้องคิดถึงวิธีการทำงานของมัน พวกเขาแค่คาดหวังว่าจะเข้าถึงได้ทุกที่ ราคาถูก และเชื่อถือได้
การเดิมพันครั้งใหญ่ของ Sundar Pichai คือว่า AI ควรกลายเป็นบล็อกพื้นฐานแบบนั้น: ไม่ใช่ฟีเจอร์พิเศษที่ซ่อนอยู่ในไม่กี่ผลิตภัณฑ์ แต่เป็นความสามารถมาตรฐานที่อยู่ใต้ประสบการณ์หลายอย่างบนเว็บ
เป็นเวลาหลายปี AI ปรากฏตัวเป็นส่วนเสริม: การแท็กภาพที่ดีกว่า บล็อกสแปมที่ฉลาดขึ้น เป็นต้น การเปลี่ยนแปลงที่ Pichai ผลักดันนั้นมีลักษณะเชิงโครงสร้างมากกว่า แทนที่จะถามว่า “เราจะโรย AI ที่ไหน?” บริษัทต่าง ๆ เริ่มถามว่า “เราจะออกแบบผลิตภัณฑ์โดยสมมติว่า AI มีอยู่เสมอได้อย่างไร?”
แนวคิดนี้เปลี่ยนสิ่งที่ถูกจัดลำดับความสำคัญ:
นี่ไม่ใช่การลงรายละเอียดทางเทคนิคเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมโมเดลหรือสูตรการฝึก แต่มันเกี่ยวกับ กลยุทธ์และการตัดสินใจด้านผลิตภัณฑ์: วิธีที่ Google ภายใต้การนำของ Pichai วางตำแหน่ง AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานร่วมกัน วิธีที่นั่นมีผลต่อผลิตภัณฑ์ที่ผู้คนใช้ และวิธีที่ตัวเลือกภายในแพลตฟอร์มเปลี่ยนสิ่งที่เป็นไปได้
เราจะเดินผ่านส่วนประกอบเชิงปฏิบัติที่จำเป็นในการเปลี่ยน AI ให้เป็นพริมิทีฟ:
เมื่อจบ คุณจะเห็นภาพชัดเจนว่าต้องใช้ทั้งองค์กรมและกลยุทธ์อะไรบ้าง เพื่อให้ AI รู้สึกเป็นพื้นฐานและปรากฏอยู่ตลอดเหมือนส่วนอื่นของเว็บสมัยใหม่
ผลกระทบของ Sundar Pichai ต่อทิศทาง AI ของ Google จะเข้าใจง่ายขึ้นเมื่อมองงานที่สร้างอาชีพของเขา: ผลิตภัณฑ์ที่ไม่เพียงแต่ดึงดูดผู้ใช้ แต่สร้างรากฐานให้ผู้อื่นต่อยอด
Pichai เข้าร่วม Google ในปี 2004 และเชื่อมโยงกับประสบการณ์ “ดีฟอลต์” อย่างรวดเร็ว—เครื่องมือที่ผู้คนนับล้านใช้โดยไม่ต้องคิดถึงกลไกเบื้องหลัง เขามีบทบาทหลักในการเติบโตของ Chrome ไม่ใช่แค่เป็นเบราว์เซอร์ แต่เป็นวิธีที่เร็วกว่าและปลอดภัยกว่าในการเข้าถึงเว็บ ซึ่งผลักดันมาตรฐานและความคาดหวังของนักพัฒนาไปข้างหน้า
ต่อมาเขารับผิดชอบ Android ในระดับใหญ่ นั่นหมายถึงการสร้างสมดุลระหว่างระบบพันธมิตรขนาดใหญ่ (ผู้ผลิตอุปกรณ์ ผู้ให้บริการ นักพัฒนาแอป) ขณะเดียวกันก็รักษาความสอดคล้องของแพลตฟอร์ม มันคือรูปแบบการเป็นผู้นำด้านผลิตภัณฑ์เฉพาะ: คุณไม่สามารถปรับแต่งเพียงแอปหรือฟีเจอร์เดียวได้ คุณต้องตั้งกฎ APIs และแรงจูงใจที่ขยายได้
มุมมองผู้สร้างแพลตฟอร์มนี้สอดคล้องกับความท้าทายของการทำให้ AI รู้สึก “ปกติ” บนออนไลน์
เมื่อ AI ถูกปฏิบัติเป็นแพลตฟอร์ม การตัดสินใจเชิงผู้นำมักจะให้ความสำคัญกับ:
Pichai กลายเป็น CEO ของ Google ในปี 2015 (และ CEO ของ Alphabet ในปี 2019) ทำให้เขาอยู่ในตำแหน่งที่จะผลักดันการเปลี่ยนแปลงทั้งบริษัท: AI ไม่ใช่โครงการข้างเคียง แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานร่วม นี่ช่วยอธิบายการเลือกต่อมา—การทำมาตรฐานเครื่องมือภายใน การลงทุนในคอมพิวต์ และการเปลี่ยน AI เป็นชั้นที่นำกลับมาใช้ได้ข้ามผลิตภัณฑ์ แทนที่จะคิดใหม่ทุกครั้ง
เส้นทางของ Google ในการทำให้ AI รู้สึก “พื้นฐาน” ไม่ได้ขึ้นอยู่แค่โมเดลที่ฉลาด—แต่เกี่ยวกับที่ที่โมเดลเหล่านั้นอยู่ บริษัทไม่กี่แห่งอยู่ที่จุดตัดของการเข้าถึงผู้บริโภคจำนวนมาก ผลิตภัณฑ์ที่โตแล้ว และโครงการวิจัยระยะยาว การรวมกันนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่รวดเร็วผิดปกติ: ปล่อยการปรับปรุง ดูผลลัพธ์ แล้วปรับแต่ง
เมื่อมีคำค้น วิดีโอ และการโต้ตอบของแอปนับพันล้านรายการไหลผ่านบริการหลักเพียงไม่กี่ตัว แม้แต่การปรับปรุงเล็กน้อยก็มีความหมาย ผลการจัดลำดับที่ดีขึ้น ผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องน้อยลง ระบบรู้จำเสียงที่แม่นยำขึ้น—ที่ระดับ Google การปรับปรุงเล็ก ๆ เหล่านี้แปลเป็นประสบการณ์ประจำวันที่ผู้ใช้สังเกตเห็นได้
ควรชัดเจนว่าความได้เปรียบด้านข้อมูลหมายถึงอะไรที่นี่ Google ไม่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตแบบวิเศษ และไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์เพียงเพราะมันใหญ่ ข้อได้เปรียบส่วนใหญ่เป็นเชิงปฏิบัติการ: ผลิตภัณฑ์ที่ดำเนินมายาวนานสร้างสัญญาณที่สามารถนำมาใช้ (ภายในนโยบายและขอบเขตทางกฎหมาย) เพื่อประเมินคุณภาพ ตรวจหาการถดถอย และวัดประโยชน์
Search ฝึกผู้คนให้คาดหวังคำตอบที่รวดเร็วและถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไป ฟีเจอร์อย่าง autocomplete, การแก้คำสะกด และความเข้าใจคำค้นยกระดับความคาดหวังว่าระบบควรคาดเดาเจตนา—ไม่ใช่แค่จับคู่คำสำคัญ แนวคิดนี้สอดคล้องโดยตรงกับ AI สมัยใหม่: การทำนายสิ่งที่ผู้ใช้หมายถึงมักมีคุณค่ามากกว่าการตอบสนองต่อสิ่งที่พวกเขาพิมพ์
Android ให้ Google วิธีที่เป็นรูปธรรมในการกระจายฟีเจอร์ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับโลก การปรับปรุงในอินพุตด้วยเสียง, ปัญญาบนอุปกรณ์, ฟีเจอร์กล้อง, และประสบการณ์คล้ายผู้ช่วยสามารถไปถึงผู้ผลิตและระดับราคาต่าง ๆ ทำให้ AI รู้สึกน้อยลงว่าเป็นผลิตภัณฑ์แยก และมากขึ้นว่าเป็นความสามารถที่ติดตั้งมา
“Mobile-first” หมายถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์รอบโทรศัพท์เป็นหน้าจอและบริบทค่าเริ่มต้น “AI-first” เป็นหลักการจัดระเบียบที่คล้ายกัน แต่กว้างกว่า: มอง machine learning เป็นส่วนผสมเริ่มต้นในการสร้าง ปรับปรุง และส่งมอบผลิตภัณฑ์—ไม่ใช่ฟีเจอร์พิเศษที่เติมท้าย
ในทางปฏิบัติ บริษัทที่คิดแบบ AI-first สมมติว่าปัญหาผู้ใช้หลายอย่างจะแก้ได้ดีกว่าเมื่อซอฟต์แวร์สามารถทำนาย สรุป แปล แนะนำ หรือทำอัตโนมัติ คำถามจึงเปลี่ยนจาก “เราควรใช้ AI ที่นี่ไหม?” เป็น “เราจะออกแบบอย่างไรเพื่อให้ AI เป็นส่วนที่ปลอดภัยและเป็นประโยชน์ของประสบการณ์?”
ท่าทาง AI-first ปรากฏในการตัดสินใจประจำวัน:
มันยังเปลี่ยนความหมายของคำว่า “ปล่อยของ” ด้วย แทนที่จะเป็นการเปิดตัวครั้งเดียว ฟีเจอร์ AI มักต้องการการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง—ติดตามประสิทธิภาพ ปรับ prompt หรือพฤติกรรมโมเดล และเพิ่มกรอบกันเมื่อการใช้งานในโลกจริงเผยให้เห็นกรณีชายขอบ
การเปลี่ยนทิศทางทั้งบริษัทจะไม่ได้ผลถ้ามันหยุดอยู่แค่สโลแกน ผู้นำกำหนดลำดับความสำคัญผ่านการสื่อสารซ้ำ ๆ การจัดสรรทรัพยากร และแรงจูงใจ: โครงการไหนได้คน เมตริกไหนสำคัญ และการทบทวนใดถามว่า “สิ่งนี้ดีขึ้นด้วย AI อย่างไร?”
สำหรับบริษัทใหญ่เท่า Google การส่งสัญญาณส่วนใหญ่เกี่ยวกับการประสานงาน เมื่อทีมมีทิศทางร่วมกัน—AI เป็นชั้นฐาน—กลุ่มแพลตฟอร์มสามารถทำมาตรฐานเครื่องมือ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถวางแผนได้อย่างมั่นใจ และนักวิจัยสามารถแปลงความก้าวหน้าให้เป็นสิ่งที่ขยายได้
เพื่อให้ AI รู้สึกเป็น “อินเทอร์เน็ตพริมิทีฟ” มันไม่สามารถอยู่แค่ในเดโมงานวิจัยหรือการทดลองผลิตภัณฑ์ครั้งเดียว มันต้องมีพื้นฐานร่วม—โมเดลทั่วไป เครื่องมือมาตรฐาน และวิธีที่ทำซ้ำได้ในการประเมินคุณภาพ—เพื่อให้ทีมต่าง ๆ สามารถสร้างบนฐานเดียวกันแทนที่จะคิดใหม่ทุกครั้ง
การเปลี่ยนสำคัญภายใต้นิสัยผู้สร้างแพลตฟอร์มของ Pichai คือการมองงานวิจัย AI น้อยลงเป็นชุดโปรเจกต์อิสระ และมากขึ้นเป็นห่วงโซ่อุปทานที่เปลี่ยนไอเดียใหม่ให้เป็นความสามารถที่ใช้ได้จริงอย่างสม่ำเสมอ นั่นหมายถึงการรวมงานเข้ากับสายการผลิตที่ขยายได้: การฝึก ทดสอบ ตรวจสอบความปลอดภัย การปรับใช้ และการติดตามอย่างต่อเนื่อง
เมื่อสายการผลิตนั้นถูกใช้ร่วม ความก้าวหน้าไม่ใช่เรื่องว่า “ใครมีการทดลองดีที่สุด” แต่เป็น “เราจะปล่อยการปรับปรุงไปทุกที่ได้เร็วแค่ไหนอย่างปลอดภัย” เฟรมเวิร์กอย่าง TensorFlow ช่วยทำให้การสร้างและให้บริการโมเดลเป็นมาตรฐาน ในขณะที่แนวปฏิบัติภายในสำหรับการประเมินและการเปิดตัวช่วยให้การย้ายจากผลในแลบสู่ฟีเจอร์ในผลิตภัณฑ์ง่ายขึ้น
ความสม่ำเสมอไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพการปฏิบัติ เท่านั้น—มันคือสิ่งที่ทำให้ AI รู้สึกไว้ใจได้
ถ้าไม่มีสิ่งนี้ ผู้ใช้จะพบว่า AI เอนเอียง: มีประโยชน์ที่นึง สับสนอีกที่ และยากที่จะพึ่งพา
คิดแบบไฟฟ้า ถ้าทุกครัวเรือนได้เครื่องกำเนิดไฟของตัวเอง พลังงานจะราคาแพง ส่งเสียงดัง และไม่น่าเชื่อถือ เครือข่ายพลังงานร่วมทำให้ไฟฟ้ามีพร้อมเมื่อเรียกใช้งาน ด้วยมาตรฐานด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
เป้าหมายของ Google กับพื้นฐาน AI ร่วมคล้ายกัน: สร้าง “กริด” ของโมเดล เครื่องมือ และการประเมินที่เชื่อถือได้ เพื่อให้ AI เสียบเข้าไปในผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างสม่ำเสมอ รวดเร็ว และมีกรอบกันที่ชัดเจน
หาก AI จะกลายเป็นบล็อกพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต นักพัฒนาต้องการมากกว่าเอกสารวิจัยที่น่าประทับใจ—พวกเขาต้องการเครื่องมือที่ทำให้การฝึกและปรับใช้โมเดลเป็นงานวิศวกรรมปกติ
TensorFlow ช่วยเปลี่ยนการเรียนรู้เครื่องจากงานช่างฝีมือเฉพาะทางให้เป็นเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมภายใน Google มันทำให้การสร้างและส่ง ML เป็นมาตรฐาน ซึ่งลดงานซ้ำและทำให้การย้ายไอเดียจากทีมหนึ่งไปยังอีกทีมหนึ่งง่ายขึ้น
ภายนอก Google TensorFlow ลดแรงกดดันให้กับสตาร์ทอัพ มหาวิทยาลัย และทีมองค์กร เฟรมเวิร์กร่วมหมายถึงมีบทเรียน ส่วนประกอบที่ฝึกไว้ล่วงหน้า และเส้นทางการจ้างงานที่ชัดเจน ผลก็คือการยอมรับที่เร็วขึ้นกว่าการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง
(ถ้าคุณต้องการทบทวนสั้น ๆ เกี่ยวกับพื้นฐานก่อนลงลึก ดู /blog/what-is-machine-learning.)
การเปิดซอร์สเครื่องมืออย่าง TensorFlow ไม่ใช่แค่ความใจกว้าง—มันสร้างวงจรป้อนกลับ ผู้ใช้มากขึ้นแปลว่ามีรายงานบั๊กมากขึ้น มีการร่วมมือจากชุมชน และการปรับปรุงคุณสมบัติที่สำคัญในโลกจริง (ประสิทธิภาพ พกพา การมอนิเตอร์ และการปรับใช้) เร็วขึ้น
นอกจากนี้ยังสนับสนุนความเข้ากันได้ในระบบนิเวศ: ผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ผลิตชิป และผู้ขายซอฟต์แวร์สามารถปรับแต่งอินเตอร์เฟซที่ถูกใช้อย่างแพร่หลายได้ แทนที่จะต้องรองรับอินเตอร์เฟซกรรมสิทธิ์
ความเปิดกว้างนำความเสี่ยงจริง ๆ มา การมีเครื่องมือให้ใช้อย่างกว้างขวางสามารถทำให้การใช้งานในทางไม่ดีขยายตัวได้ (เช่น การฉ้อโกง การสอดแนม deepfake) หรือการปรับใช้โมเดลโดยไม่มีการทดสอบเพียงพอ สำหรับบริษัทที่ดำเนินงานในระดับ Google ความตึงเครียดนี้เป็นเรื่องต่อเนื่อง: การแชร์เร่งความคืบหน้า แต่ก็ขยายพื้นที่ที่อาจเป็นอันตรายด้วย
ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติคือทางสายกลาง—เฟรมเวิร์กเปิดและการปล่อยแบบเลือกคู่กับนโยบาย มาตรการป้องกัน และคำแนะนำที่ชัดเจนสำหรับการใช้อย่างรับผิดชอบ
เมื่อ AI กลายเป็น “พริมิทีฟ” ประสบการณ์นักพัฒนาก็เปลี่ยนไปด้วย: ผู้สร้างคาดหวังให้สร้างลำดับงานผ่านภาษาธรรมชาติมากกว่าการเรียก API นั่นคือที่เครื่องมือแบบคุยโต้ตอบอย่าง Koder.ai เข้ากันได้—ให้ทีมต้นแบบและปล่อยเว็บ แบ็กเอนด์ และแอปมือถือผ่านการแชท พร้อมทั้งยังส่งออกซอร์สโค้ดได้เมื่ออยากควบคุมเต็มรูปแบบ
ถ้า AI จะรู้สึกเป็นชั้นพื้นฐานของเว็บ มันต้องไม่ทำตัวเหมือน “โครงการพิเศษ” ที่ทำงานได้เป็นบางครั้ง มันต้องเร็วพอสำหรับการใช้งานประจำวัน ถูกพอที่จะรันเป็นล้านครั้งต่อนาที และเชื่อถือได้พอที่ผู้คนจะไว้ใจให้ทำงานประจำ
งาน AI หนักกว่าปกติ ต้องการการคำนวณจำนวนมาก เคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมาก และบ่อยครั้งต้องการผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว นั่นสร้างแรงกดดันสามประการ:
ภายใต้การนำของ Pichai ยุทธศาสตร์ของ Google มักเน้นว่าระบบ "ท่อ" (plumbing) ตัดสินประสบการณ์ผู้ใช้พอ ๆ กับโมเดลเอง
หนึ่งวิธีทำให้ AI ใช้งานได้ที่ระดับคือฮาร์ดแวร์เฉพาะ ชิป Tensor Processing Units (TPUs) ของ Google ถูกออกแบบมาเพื่อรันการคำนวณ AI ได้มีประสิทธิภาพกว่าหน่วยประมวลผลทั่วไป แบบง่าย ๆ ก็คือ แทนที่จะใช้เครื่องมัลติฟังก์ชันสำหรับทุกงาน คุณสร้างเครื่องที่เชี่ยวชาญในคณิตศาสตร์แบบทำซ้ำที่ AI พึ่งพา
ประโยชน์ไม่ได้มีแค่เพื่ออวด—แต่มันทำให้สามารถให้ฟีเจอร์ AI ด้วยประสิทธิภาพที่คาดเดาได้และต้นทุนการดำเนินการที่ต่ำกว่า
ชิปอย่างเดียวไม่พอ ระบบ AI ยังต้องพึ่งศูนย์ข้อมูล การจัดเก็บ และเครือข่ายความจุสูงที่ย้ายข้อมูลระหว่างบริการได้อย่างรวดเร็ว เมื่อทุกอย่างถูกออกแบบเป็นระบบที่สอดคล้องกัน AI จะทำงานเหมือนยูทิลิตี้ที่พร้อมใช้งานตลอดเวลา—พร้อมเมื่อผลิตภัณฑ์ต้องการ
Google Cloud เป็นส่วนหนึ่งของวิธีที่โครงสร้างพื้นฐานนี้ไปถึงธุรกิจและนักพัฒนา: ไม่ใช่ทางลัดวิเศษ แต่เป็นวิธีที่ใช้งานได้จริงในการเข้าถึงรูปแบบการคำนวณขนาดใหญ่และรูปแบบการปรับใช้ที่ Google ใช้ภายใน
ภายใต้การนำของ Pichai งาน AI ที่สำคัญที่สุดของ Google ไม่ได้ปรากฏเสมอเป็นแอปใหม่ที่เด่นชัด แต่มันปรากฏในช่วงเวลาประจำวันที่ราบรื่นขึ้น: Search ทายความหมายที่คุณต้องการ, Photos หาภาพความทรงจำที่ใช่, Translate จับน้ำเสียงแทนแค่คำพูด, และ Maps คาดเส้นทางที่ดีที่สุดก่อนคุณถาม
ช่วงแรก ความสามารถ AI หลายอย่างถูกแนะนำเป็นส่วนเสริม: โหมดพิเศษ แท็บใหม่ ประสบการณ์แยกต่างหาก การเปลี่ยนแปลงคือต้องทำให้ AI เป็นชั้นฐานใต้ผลิตภัณฑ์ที่คนใช้แล้ว สิ่งนี้เปลี่ยนเป้าหมายผลิตภัณฑ์จาก “ลองของใหม่” เป็น “ต้องใช้งานได้เลย”
ใน Search, Photos, Translate, และ Maps เจตนาเหมือนกัน:
เมื่อ AI ถูกฝังเป็นแกนกลาง มาตรฐานจะสูงขึ้น ผู้ใช้จะไม่ประเมินมันเหมือนการทดลอง—พวกเขาคาดหวังให้มันทันที ถูกต้องอย่างสม่ำเสมอ และปลอดภัยกับข้อมูลของพวกเขา
นั่นหมายความว่าระบบ AI ต้องให้:
ก่อนหน้า: การหาภาพหมายถึงการเลื่อนตามวันที่ ค้นหาในอัลบั้ม หรือจำได้ว่าคุณบันทึกไว้ที่ไหน
หลังจากนั้น: คุณสามารถค้นหาเป็นธรรมชาติ—"ชายหาดที่มีร่มสีแดง", "ใบเสร็จจากมีนาคม", หรือ "หมาในหิมะ"—และ Photos จะแสดงภาพที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องให้คุณจัดระเบียบอะไรเลย AI หายไปเป็นเบื้องหลัง: คุณสังเกตผลลัพธ์ ไม่ใช่เครื่องจักร
นี่คือภาพของการเปลี่ยนจากฟีเจอร์เป็นดีฟอลต์—AI เป็นเครื่องยนต์เงียบของประโยชน์ประจำวัน
Generative AI เปลี่ยนความสัมพันธ์สาธารณะกับ machine learning เดิมฟีเจอร์ AI ส่วนใหญ่เป็นการจัดประเภท จัดลำดับ หรือทำนาย: "อันนี้สแปมหรือไม่?", "ผลลัพธ์ไหนดีที่สุด?", "ในภาพนี้มีอะไร?" ระบบเชิงสร้างสรรค์สามารถผลิตภาษาและสื่อ—ร่างข้อความ เขียนโค้ด สร้างภาพ และตอบคำถามด้วยผลลัพธ์ที่ดูเหมือนการให้เหตุผล แม้กระบวนการจริงจะเป็นการหาแบบแผน
Google ชัดเจนว่าขั้นต่อไปจัดระเบียบรอบ Gemini models และผู้ช่วย AI ที่เข้าใกล้วิธีการทำงานของผู้คนจริง ๆ: ถาม ปรับปรุง และตัดสินใจ แทนที่จะปฏิบัติต่อ AI เป็นองค์ประกอบซ่อนเร้นหลังฟีเจอร์เดียว ผู้ช่วยกลายเป็นทางเข้า—ที่สามารถเรียกเครื่องมือ ค้นหา สรุป และช่วยให้คุณไปจากคำถามสู่การลงมือทำ
คลื่นนี้ได้แนะนำค่าดีฟอลต์ใหม่ในผลิตภัณฑ์ผู้บริโภคและธุรกิจ:
ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นอาจมั่นใจแต่ผิด นี่ไม่ใช่กรณีชายขอบเล็กน้อย—มันคือข้อจำกัดหลัก การปฏิบัติที่ดีคือการตรวจสอบ: เช็คแหล่งที่มา เปรียบเทียบคำตอบ และถือว่าข้อความที่สร้างเป็นร่างหรือสมมติฐาน ผลิตภัณฑ์ที่จะชนะในสเกลจะทำให้การตรวจสอบนั้นง่ายขึ้น ไม่ใช่เป็นตัวเลือก
การทำให้ AI เป็นชั้นพื้นฐานของเว็บจะได้ผลก็ต่อเมื่อผู้คนพึ่งพาได้ ในระดับ Google อัตราความผิดพลาดเล็กน้อยกลายเป็นเรื่องประจำวันสำหรับคนจำนวนมาก—ดังนั้น “AI ที่รับผิดชอบ” ไม่ใช่โครงการข้างเคียง ต้องถูกปฏิบัติคล้ายกับคุณภาพผลิตภัณฑ์และความพร้อมใช้งาน
ระบบเชิงสร้างอาจให้ผลผิด (hallucinations), สะท้อนหรือขยายอคติทางสังคม, และเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวเมื่อจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน นอกจากนี้ยังมีความกังวลด้านความปลอดภัย—prompt injection, การรั่วไหลของข้อมูลผ่านการเรียกใช้งานเครื่องมือ และปลั๊กอินหรือส่วนขยายที่เป็นอันตราย—รวมถึงการนำไปใช้ในทางมิชอบอย่างการหลอกลวง มัลแวร์ หรือตัวสร้างเนื้อหาที่ผิดกฎหมาย
สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ทฤษฎี มันเกิดจากพฤติกรรมผู้ใช้ปกติ: ถามคำถามกำกวม วางข้อความส่วนตัว หรือใช้ AI ในเวิร์กโฟลว์ที่คำตอบผิดอาจมีผลกระทบจริง
ไม่มีมาตรการเดียวแก้ปัญหาได้ทั้งหมด วิธีปฏิบัติที่ใช้งานได้จริงคือการซ้อนกันของมาตรการ:
เมื่อโมเดลถูกฝังใน Search, Workspace, Android, และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา งานด้านความปลอดภัยต้องทำซ้ำได้และอัตโนมัติ—มากกว่าการรีวิวฟีเจอร์เดียว นั่นหมายถึงการทดสอบต่อเนื่อง เส้นทางการย้อนกลับอย่างรวดเร็ว และมาตรฐานที่สม่ำเสมอข้ามผลิตภัณฑ์ เพื่อให้ความเชื่อใจไม่ขึ้นกับทีมที่ปล่อยฟีเจอร์หนึ่ง ๆ
ในระดับนี้ “ความเชื่อถือ” กลายเป็นความสามารถของแพลตฟอร์มร่วม—สิ่งที่จะตัดสินว่า AI จะสามารถเป็นพฤติกรรมดีฟอลต์ได้หรือไม่
กลยุทธ์ AI-first ของ Google ไม่ได้พัฒนาในสุญญากาศ เมื่อ generative AI เคลื่อนจากแลบสู่ผลิตภัณฑ์ผู้บริโภค Google เผชิญแรงกดดันจากหลายทิศทางพร้อมกัน—แต่ละทิศทางมีผลต่อสิ่งที่จะปล่อย ที่จะรัน และความเร็วที่สามารถกระจายได้
ที่ชั้นโมเดล การแข่งขันไม่ได้มีแค่ “ใครมีแชทบอทดีที่สุด” มันรวมถึงใครเสนอโมเดลที่เชื่อถือได้ ราคาทดแทนได้ (เช่น Gemini models) และเครื่องมือในการผนวกเข้าเป็นผลิตภัณฑ์จริง นั่นคือเหตุผลที่ Google เน้นส่วนประกอบแพลตฟอร์ม—TensorFlow ในอดีต และตอนนี้คือ API ที่จัดการและ endpoints ของโมเดล—สำคัญเท่าๆ กับเดโมโมเดล
บนอุปกรณ์ ระบบปฏิบัติการและผู้ช่วยดีฟอลต์กำหนดพฤติกรรมผู้ใช้ เมื่อฟีเจอร์ AI ถูกฝังในโทรศัพท์ เบราว์เซอร์ และชุดโปรดักทีฟิตี ฟีเจอร์ที่กระจายได้กลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ ตำแหน่งของ Google ใน Android, Chrome, และ Search สร้างโอกาส—แต่ก็ยกมาตรฐานว่าฟีเจอร์ต้องเสถียร เร็ว และเข้าถึงได้กว้าง
ในแพลตฟอร์มคลาวด์ AI เป็นตัวแปรสำคัญสำหรับผู้ซื้อองค์กร ตัวเลือกเกี่ยวกับ TPU, การตั้งราคา, และสถานที่โฮสต์โมเดลมักสะท้อนการเปรียบเทียบที่ลูกค้าทำระหว่างผู้ให้บริการ
การกำกับดูแลเพิ่มชั้นข้อจำกัดอีกชั้น ธีมทั่วไปรวมถึงความโปร่งใส (อะไรถูกสร้าง vs มาจากแหล่ง), ลิขสิทธิ์ (ข้อมูลฝึกและผลลัพธ์), และการคุ้มครองข้อมูล (การจัดการกับคำสั่งและข้อมูลองค์กร) สำหรับบริษัทขนาด Google หัวข้อเหล่านี้สามารถมีอิทธิพลต่อการออกแบบ UI ค่าดีฟอลต์ในการล็อก และฟีเจอร์ที่เปิดในภูมิภาคต่าง ๆ
รวมกัน การแข่งขันและการกำกับดูแลมักดัน Google ไปสู่การเปิดตัวเป็นขั้นตอน: พรีวิวจำกัด ฉลากผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจน และการควบคุมที่ช่วยให้องค์กรนำ AI มาใช้เป็นระยะ ๆ แม้ CEO ของ Google จะกรอบว่า AI เป็นแพลตฟอร์ม การปล่อยอย่างกว้างมักต้องจัดลำดับอย่างระมัดระวัง—สมดุลความเร็วกับความเชื่อถือ การปฏิบัติตาม และความพร้อมในการปฏิบัติงาน
การทำให้ AI เป็น “อินเทอร์เน็ตพริมิทีฟ” หมายถึงมันหยุดเป็นเครื่องมือแยกที่คุณต้องไปหา และเริ่มทำงานเหมือนความสามารถมาตรฐาน—คล้ายการค้นหา แผนที่ หรือการแจ้งเตือน คุณไม่คิดว่าเป็น "AI"; คุณสัมผัสมันเป็นวิธีปกติที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจ สร้าง สรุป และทำอัตโนมัติ
AI กลายเป็นอินเตอร์เฟซ. แทนการวนเมนู ผู้ใช้จะอธิบายในภาษาธรรมชาติ และผลิตภัณฑ์จะคิดขั้นตอนให้
AI กลายเป็นพื้นฐานร่วม. โมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐานนำกลับมาใช้ข้ามผลิตภัณฑ์ ทำให้การปรับปรุงทวีคูณเร็วขึ้น
AI เคลื่อนไปจาก “ฟีเจอร์” สู่ “พฤติกรรมดีฟอลต์.” การเติมข้อความอัตโนมัติ การสรุป การแปล และคำแนะนำเชิงรุกกลายเป็นความคาดหวังพื้นฐาน
การกระจายมีความสำคัญเท่าความก้าวหน้า. เมื่อนำ AI ฝังในผลิตภัณฑ์ที่ใช้กันแพร่หลาย การนำไปใช้ไม่ใช่แค حملคลอดผ่านแคมเปญการตลาด แต่มันคือการอัปเดตซอฟต์แวร์
ความเชื่อถือกลายเป็นสเปคหลัก. ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และธรรมาภิบาลไม่ใช่ฟีเจอร์เสริม: พวกมันเป็นสิ่งที่กำหนดว่า AI จะอยู่ใน “ท่อ” ของเว็บได้หรือไม่
สำหรับผู้ใช้ "ดีฟอลต์ใหม่" คือความสะดวกและความเร็ว: คลิกน้อยลง คำตอบมากขึ้น และการอัตโนมัติในงานประจำวัน แต่ก็ยกระดับความคาดหวังด้าน ความแม่นยำ ความโปร่งใส และการควบคุม—ผู้คนอยากรู้เมื่อมีการสร้างเนื้อหา วิธีแก้ไข และข้อมูลใดถูกใช้
สำหรับธุรกิจ "ความคาดหวังใหม่" เป็นเรื่องท้าทายมากขึ้น: ลูกค้าจะสมมติว่าผลิตภัณฑ์ของคุณสามารถ เข้าใจเจตนา, สรุปเนื้อหา, ช่วยตัดสินใจ, และ รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ ได้ หาก AI ของคุณดูเหมือนแปะเข้ามา—หรือไม่น่าเชื่อถือ—มันจะถูกเปรียบเทียบไม่ใช่กับ "ไม่มี AI" แต่กับผู้ช่วยที่ดีที่สุดที่ผู้ใช้มี
ถ้าคุณต้องการวิธีประเมินเครื่องมืออย่างสม่ำเสมอ ใช้เช็คลิสต์โครงสร้างอย่าง /blog/ai-product-checklist หากกำลังตัดสินใจสร้างเองหรือซื้อ ก็ทดลองดูว่าใช้เวลานานแค่ไหนจากความตั้งใจถึงแอปใช้งานได้—แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai ถูกออกแบบมาสำหรับโลก "AI เป็นดีฟอลต์" นี้ ด้วยการสร้างผ่านแชท การปรับใช้ และการส่งออกซอร์ส
An internet primitive is a foundational capability you can assume exists everywhere (like links, search, maps, or payments). In this framing, AI becomes a reliable, cheap, always-available layer that many products can “plug into,” instead of a standalone feature you go looking for.
A feature is optional and often isolated (e.g., a special mode or tab). A default capability is baked into the core flow—users expect it to “just work”.
Practical signs AI is becoming default:
Because primitives have to work for everyone, all the time. At Google’s scale, even small latency or cost increases become huge.
Teams therefore prioritize:
It’s about shipping AI through products people already use—Search, Android, Chrome, Workspace—so adoption happens via normal updates rather than “go try our AI app”.
If you’re building your own product, the analogue is:
It’s a leadership style optimized for ecosystems: setting standards, shared tools, and reusable components so many teams (and external developers) can build consistently.
In AI, that translates into:
It means turning research breakthroughs into repeatable production workflows—training, testing, safety review, deployment, and monitoring—so improvements ship broadly.
A practical takeaway for teams:
Consistency makes AI feel dependable across products and reduces duplicated work.
You get:
TensorFlow standardized how models are built, trained, and served—inside Google and across the industry—making ML feel more like normal software engineering.
If you’re choosing a developer stack, look for:
TPUs are specialized chips designed to run common AI math efficiently. At massive scale, that efficiency can lower cost and improve response times.
You don’t need custom chips to benefit from the idea—what matters is matching workloads to the right infrastructure:
Because generative models can be confidently wrong, and at scale small failure rates affect millions of people.
Practical guardrails that scale: