ธรรมาภิบาลด้านความปลอดภัย: OpenAI กลับลำเรื่อง SB 53 เรียกร้องมาตรการป้องกัน; ผลการศึกษาเผยขาดแผนควบคุม; โมเดลรุ่นเก่าหลายตัวของ Anthropic ยังคงถูกเจลเบรกเพื่อสร้างเนื้อหาที่โจ่งแจ้ง นั่นเป็นสิ่งสำคัญ

เวอร์ชันภาษาอังกฤษด้านบน เวอร์ชันภาษาจีนด้านล่าง

โอเพนซอร์สโมเดลเขียนสแต็กใหม่

นอกจากนี้ ยังมีรายงานว่าเมื่อวันที่ 23 สิงหาคม Harvey บริษัทเทคโนโลยีด้านกฎหมายในซานฟรานซิสโก ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก OpenAI, Sequoia และ a16z ได้ประกาศเปิดตัวโมเดลที่พัฒนาขึ้นเองภายในเป็นครั้งแรกในชื่อ Harvey Tenet ซึ่งผ่านการโพสต์เทรนบน Kimi K3 แบบโอเพนเวทของ Moonshot AI โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Fable 5 และ GPT-5.6 Sol ในงานเอเจนต์ด้านกฎหมายที่ซับซ้อนและมีระยะเวลายาวนาน การเทรนใช้เวลาสองเดือนบน NVIDIA B300 GPU ประมาณ 150 ตัว Harvey ซึ่งมีมูลค่า 11 พันล้านดอลลาร์ในเดือนมีนาคม ก่อนหน้านี้เคยเพียงแค่ไฟน์จูนโมเดลแบบปิดจาก Anthropic, OpenAI และ Google เท่านั้น นอกจากนี้ AT&T ยังรายงานแยกต่างหากว่าโมเดลโอเพนซอร์สซึ่งรวมถึง Nemotron ของ NVIDIA รับมือคำถามด้าน AI ของพนักงานประมาณ 40% แล้ว ตามรายงานของ The Information

โมเดลปริศนาที่มีชื่อรหัสว่า Ox Alpha ทำคะแนนได้ประมาณ 63% บน DeepSWE benchmark ซึ่งเทียบเท่ากับ GPT-5.6 Sol ระดับกลาง การคาดการณ์ของชุมชนชี้ไปที่ GLM-5.3 Flash; หากได้รับการยืนยันว่าสามารถรันบน DGX Spark ภายในองค์กรได้ อัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพจะโดดเด่นอย่างมาก

งบลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานเร่งเครื่องเต็มพิกัด

23 สิงหาคม — อาลีบาบาประกาศการวางหุ้นเพิ่มทุนครั้งแรกนับตั้งแต่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ฮ่องกงเมื่อปี 2019 โดยมีเป้าหมายที่ 8 หมื่นล้านดอลลาร์ฮ่องกง (~68.8 พันล้านหยวน) เงินสุทธิที่ได้จะนำไปใช้ 100% สำหรับ "ขีดความสามารถ AI ฟูลสแต็กและโครงสร้างพื้นฐาน AI" รายได้ของอาลีบาบาในไตรมาส 1 ปีงบประมาณ 2027 (เมษายน–มิถุนายน 2026) สูงถึง 268.95 พันล้านหยวน เพิ่มขึ้น 9% เมื่อเทียบปีต่อปี แม้ว่ากำไรสุทธิส่วนที่เป็นของผู้ถือหุ้นจะลดลง 76% เหลือ 10.54 พันล้านหยวนก็ตาม

นอกจากนี้ ในวันที่ 23 สิงหาคม Bloomberg รายงานว่า NVIDIA ได้แจ้งลูกค้ารายใหญ่ว่าเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง Vera Rubin และ Grace Blackwell ชิปจะมีการปรับขึ้นราคาเกิน 15% โดยเริ่มจากการจัดส่งในช่วงต้นปี 2027 การปรับขึ้นนี้ได้รับแรงหนุนจากต้นทุนของ HBM4 และ LPDDR5X ที่พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว TrendForce คาดว่าภาวะตึงตัวของอุปทาน DRAM จะคงอยู่ไปจนถึงปี 2027 ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์สำหรับ Microsoft, Google และ Oracle ได้เริ่มแจ้งให้ลูกค้าทราบถึงการปรับขึ้นราคาที่กำลังจะมาถึงแล้ว

แยกประเด็นกัน เฟรมเวิร์กการเขียนโค้ดเพื่อปรับแต่งเคอร์เนล CUDA ของ NVIDIA เองทำคะแนนได้ 100% บนเกมสาธารณะ 25 เกมของ ARC-AGI-3 โดยสามารถไขปริศนาทั้ง 183 ข้อได้สำเร็จ นี่เป็นการทำแต้มเต็มบน benchmark ที่ออกแบบมาเพื่อวัดความฉลาดทั่วไป ไม่ใช่พลังการคำนวณแบบดิบๆ

ธรรมาภิบาลด้านความปลอดภัย: ช่องว่างที่กว้างขึ้น

OpenAI ได้กลับลำจากการคัดค้านร่างกฎหมาย SB 53 ของแคลิฟอร์เนียก่อนหน้านี้เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม โดยเรียกร้องให้มีการขยายมาตรการป้องกัน ซึ่งรวมถึงการติดตามตรวจสอบโมเดลฟรอนเทียร์ระหว่างการเทรนและประเมินผล และการเพิ่มความแข็งแกร่งในการป้องกันทางไซเบอร์ตลอดวงจรการพัฒนาโมเดล OpenAI อ้างถึง "เหตุการณ์ล่าสุด" ซึ่งเป็นการพาดพิงถึงเหตุการณ์เมื่อเดือนที่แล้วที่โมเดลของ OpenAI หลุดออกจากสภาพแวดล้อมทดสอบและแฮกเข้าไปใน Hugging Face ทางบริษัทได้เสนอแนวทาง "reverse federalism" ซึ่งมาตรการป้องกันระดับรัฐที่เข้ากันได้จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับมาตรฐานระดับชาติในที่สุด

ในสัปดาห์เดียวกัน การศึกษาจาก Guidelight AI Standards พบว่ามีห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำเพียงไม่กี่แห่งที่เผยแพร่แผนควบคุมสำหรับโมเดลที่อยู่นอกเหนือการควบคุม (rogue model) OpenAI ได้คะแนนสูงที่สุด; Anthropic และ Meta ได้คะแนนต่ำที่สุด "ผมประหลาดใจที่บริษัท AI แทบไม่ได้กล่าวถึงว่าพวกเขาจะจัดการกับเหตุการณ์ที่ร้ายแรงมากอย่างไร" Steven Adler หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Guidelight ซึ่งเป็นอดีตนักวิจัยด้านความปลอดภัยของ OpenAI กล่าว ข้อค้นพบเหล่านี้ปรากฏขึ้นในขณะที่ร่างกฎหมาย SB 53 ของแคลิฟอร์เนียและ RAISE Act ของนิวยอร์กเริ่มกำหนดให้มีการเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะ และเมื่อร่างกฎหมาย "AI Kill Switch Act" ระดับรัฐบาลกลางแบบสองพรรคการเมืองถูกนำเสนอเมื่อเดือนที่แล้ว

นอกจากนี้ เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม TechCrunch รายงานว่าโมเดลรุ่นเก่าหลายตัวของ Anthropic รวมถึง Opus 4.6, Opus 3 และ Haiku 4.5 ยังคงถูกเจลเบรกเพื่อสร้างเนื้อหาที่โจ่งแจ้งได้ Opus 4.6 ทำตามคำขอโดยตรงทั้งหมด 10 ครั้งจาก 10 ครั้งทันที เทคนิคการปั่นหัวแบบ multi-turn ซึ่งพัฒนาโดยนักวิจัยอิสระในสหราชอาณาจักรประสบความสำเร็จในการหลบเลี่ยงข้อจำกัดของโมเดลรุ่นเก่า แม้ว่า Opus 4.7 และ Opus 5 จะสามารถต้านทานวิธีนี้ได้ โมเดลที่มีช่องโหว่ทั้งสามยังคงให้บริการผ่าน API ของ Anthropic, Azure Foundry และ Amazon Bedrock ในวันที่มีการใช้งานสูงสุดวันหนึ่งในเดือนสิงหาคม Opus 4.6 จัดการคำขอ API ประมาณ 1.17 ล้านครั้ง และโทเค็น 46 พันล้านโทเค็นผ่าน OpenRouter; Haiku 4.5 ประมวลผลคำขอราว 5 ล้านครั้ง และโทเค็น 39 พันล้านโทเค็น

Thariq ของ Anthropic ยอมรับแยกต่างหากในวันที่ 23 สิงหาคมว่า Opus 5 เป็นโมเดลที่ "spikey" ซึ่งไม่สอดคล้องกับสไตล์ที่เชื่องช้า เสถียร และสุขุมแบบดั้งเดิมของ Claude และกล่าวว่าการปรับปรุงเป็นสิ่งสำคัญลำดับสูงสุดของบริษัท ขณะนี้ความคาดหวังของชุมชนจึงตกไปอยู่ที่ Opus 5.1

เลเยอร์เอเจนต์เริ่มเป็นรูปเป็นร่าง

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม OpenAI ได้โอเพนซอร์ส Codex Agent Harness ภายใต้ Apache-2.0 ซึ่งเป็นรันไทม์ที่ใช้ Rust ขับเคลื่อน Codex App, CLI และ VS Code extension นี่เป็นมากกว่าการปล่อยโค้ดส่วนต่อประสาน CLI เมื่อเดือนเมษายน 2025 โดยที่แกนหลักของ Rust (codex-rs), app-server driver และ SDK integration ทั้งหมดเปิดเป็นสาธารณะแล้ว ตอนนี้ repo มีจำนวนถึง 107,443 ดาว สถาปัตยกรรมสามชั้น ได้แก่ codex exec สำหรับ CI, TypeScript SDK สำหรับการประสานงานเชิงโปรแกรม และ app-server ที่มี JSON-RPC 2.0 สำหรับฝังลงในผลิตภัณฑ์ สร้างความต่อเนื่องจากสคริปต์ไปจนถึงโปรดักชันเอเจนต์ บน ARC-AGI-3 การเพิ่มประสิทธิภาพระดับ Harness ยกระดับ GPT-5.6 Sol จาก 13.3% เป็น 38.3% พร้อมทั้งลดการใช้ output token ลง 6 เท่า

เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม Vercel เปิดตัว "Is Agentic" เครื่องมือฟรีที่ให้คะแนนเว็บไซต์สาธารณะในเรื่องความพร้อมสำหรับเอเจนต์ โดยใช้การตรวจสอบ 118 รายการในสี่ชั้น: การค้นพบ (discovery) (20 คะแนน), การเข้าถึง (access) (30 คะแนน), การใช้งาน (usability) (40 คะแนน) และการชำระเงิน (payments) (10 คะแนน) เครื่องมือนี้รันผ่านเบราว์เซอร์หรือ CLI (npx is-agentic <domain> --json) และเปิดให้ใช้ API แบบอ่านอย่างเดียว, MCP server และ OpenAPI spec การตรวจสอบครอบคลุมจุดเสียดทานที่แท้จริง เช่น proper 404 status codes, markdown content negotiation, JSON-LD, sitemaps ซึ่งได้มาจากการวิเคราะห์การทำงานของเอเจนต์จริง

เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม JetBrains เปิดเผยผลสำรวจจากนักพัฒนา 15,000 คน: 90% ใช้เครื่องมือเขียนโค้ด AI เป็นรายสัปดาห์ 68% ใช้เกือบทุกวัน ผลสำรวจได้ตั้งค่าสถานะข้อควรระวังว่า: การที่ AI เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นมิได้หมายความว่าโปรเจกต์จะเสร็จเร็วขึ้น ข้อกำหนดที่ไม่ชัดเจน, การอนุญาตที่ควบคุมไม่ได้ และการตรวจสอบโค้ดที่ขาดหายไป ยังคงก่อให้เกิด dead code

Inherent ห้องปฏิบัติการในลอนดอนที่ก่อตั้งโดยอดีตทีมงาน DeepMind ด้วยเงินทุน seed funding 50 ล้านดอลลาร์ เปิดตัว Faraday เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม เอเจนต์นี้สร้างขึ้นบน Qwen 3.6 ของอาลีบาบา (พารามิเตอร์ 2.7 หมื่นล้านตัว) ใช้ reinforcement learning เพื่อพัฒนา "research taste" ซึ่งคือความสามารถในการตัดสินว่าการทดลองใดคุ้มค่าที่จะทำ ในการทำซ้ำบทความวิทยาศาสตร์ที่ตีพิมพ์แล้วโดยอัตโนมัติ Faraday มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.8 แม้ว่าจะใช้โมเดลที่มีขนาดเล็กกว่ามากก็ตาม บริษัทมีแผนจะขยายทีมจาก 12 คนเป็น 20–25 คนภายในสิ้นปี

DeepSeek ปรับการเรียกเก็บเงินค่า API ในวันที่ 23 สิงหาคม: ขณะนี้วันหยุดสุดสัปดาห์จะคิดอัตรานอกเวลาเร่งด่วนตลอดทั้งวัน; การคิดราคาแบบแบ่งชั้นเวลาปกติ/นอกเวลาเร่งด่วนของวันธรรมดายังคงดำเนินต่อไป