GLM-5.3 และ Qwen3.8-27B ผลักดัน AI โอเพนซอร์สขึ้นสู่ระดับเรือธงด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า

เวอร์ชันภาษาอังกฤษอยู่ด้านบน เวอร์ชันภาษาจีนอยู่ด้านล่าง

แนวโน้มที่หนึ่ง: โมเดลโอเพนซอร์สลดช่องว่างกับโมเดลเรือธงแบบปิดด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม Zhipu AI ได้เปิดตัว GLM-5.3 เอพีไอ (API) โดยโมเดลทำคะแนนได้ 60 คะแนนบนดัชนี Artificial Analysis Intelligence อยู่ในระดับเดียวกับโมเดลเรือธงระบบปิด Claude Fable 5 และ GPT-5.6 Sol และเสมอกับ Kimi K3 ในการเป็นอันดับหนึ่งในกลุ่มโมเดลโอเพนซอร์ส GLM-5.3 ใช้สถาปัตยกรรมฐานเดียวกันกับ GLM-5.2 โดยความสามารถที่เพิ่มขึ้นมาจากการฝึกหลังการฝึกแทบทั้งหมด ซึ่ง Tang Jie ซีอีโอ (CEO) ของ Zhipu เรียกว่า "การทดลองแบบควบคุม" — การเรียนรู้แบบเสริมกำลังระยะยาวเพียงอย่างเดียวก็ทำให้เกิดการพัฒนาขึ้น ราคายังคงเดิมจาก GLM-5.2 และน้ำหนักโมเดลจะเปิดเป็นโอเพนซอร์สในวันศุกร์หน้า

ในวันเดียวกัน Qwen3.8-27B ของอาลีบาบาได้บรรลุหลักชัยสองประการภายในสี่วัน โดยขึ้นอันดับหนึ่งบนกระดานผู้นำโมเดลท้องถิ่นของ Cline ยุติช่วงเวลาสี่เดือนของ Qwen2.5-Coder-7B และกลายเป็นโมเดลโอเพนเวทตัวแรกบนเกณฑ์มาตรฐาน Harvey ด้านตัวแทนทางกฎหมาย โดยทำงานในเครื่องที่ความเร็ว 70 tok/s บน MacBook Pro รุ่น M5 Max

ประเด็นร่วมกันคือต้นทุน GLM-5.3 ขยับพรมแดนพาเรโตของ "ความฉลาดเทียบกับต้นทุน" ด้วยการจับคู่คะแนนระดับเรือธงกับต้นทุนต่ำสุดต่องานในกลุ่มโมเดลฟรอนเทียร์ ขณะที่ Qwen3.8-27B มอบประสิทธิภาพระดับงานกฎหมายและงานเขียนโค้ดบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภค ด้าน Aravind Srinivas ซีอีโอของ Perplexity ยังได้กล่าวชื่นชม Miles v0.1 ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนามานานเก้าเดือนโดยผู้มีส่วนร่วม 72 คน ผ่านการคอมมิต 1,326 ครั้ง และปัจจุบันถูกนำไปใช้กับ Kimi K3, DeepSeek V4 และ Qwen 3.8

แนวโน้มที่สอง: ฮาร์ดแวร์ประมวลผลเร่งเดินหน้าสองด้าน

เมื่อวันที่ 18 สิงหาคม Cerebras ประกาศเปิดตัว WSE-3 Turbo และระบบ CS-4 โดยเมื่อเทียบกับ CS-3 เดิม CS-4 ให้ความจุโทเคนมากกว่า 10 เท่า และความเร็วเพิ่มขึ้น 2 เท่า แตะ 4,465 tokens/s บนโมเดล GPT-OSS ของ OpenAI — เร็วกว่าโซลูชันหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ถึง 30 เท่า — พร้อมแกนประมวลผล 900,000 คอร์ และหน่วยความจำแรมสถิต (SRAM) 44GB ต่อชิป CS-4 ติดตั้งบนแพลตฟอร์มแร็ก Nexus ใหม่ ซึ่งลดจำนวนชิ้นส่วนลงประมาณ 50%

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม รายงานหลุดของ SemiAnalysis เผยว่า Google กำลังร่วมงานกับ AMD พัฒนาหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) รุ่นที่สิบ หากได้รับการยืนยัน จะนับเป็นชัยชนะด้านวงจรรวมเฉพาะงาน (ASIC) สำหรับ AI แบบออกแบบเฉพาะลูกค้ารายแรกของ AMD โดยพันธมิตรด้านการออกแบบของ Google จนถึงปัจจุบัน ได้แก่ Broadcom และ MediaTek และจุดดึงดูดที่ถูกอ้างถึงคือบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงและทรัพย์สินทางปัญญาด้านระบบบนชิป (SoC) ของ AMD

โมเดล Hunyuan Hy3 ของ Tencent ซึ่งเป็นโมเดลผสมผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ที่มีพารามิเตอร์รวม 295B และพารามิเตอร์ที่ทำงานจริง 21B พร้อมบริบท 256K เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม Xuntü Alphaπ ในสัปดาห์นี้ โดยปริมาณการเรียกใช้เอพีไอเพิ่มขึ้น 68 เท่าเมื่อเทียบสัปดาห์ต่อสัปดาห์ในสัปดาห์แรกที่ปล่อย และถูกนำไปใช้ในงานวิจัยการลงทุนด้วย AI

แนวโน้มที่สาม: ความปลอดภัยและการกำกับดูแลเข้มงวดขึ้นเมื่อความสามารถเพิ่มสูงขึ้น

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม OpenAI เปิดเผยว่าได้ระงับการรันการฝึกการเรียนรู้แบบเสริมกำลังฟรอนเทียร์ขนาดใหญ่ที่สุดไว้ชั่วคราว พร้อมเดินหน้าการฝึกขนาดย่อยเพื่อตรวจสอบการจัดแนวและการเฝ้าติดตาม นับเป็นการอัปเดตด้านความปลอดภัยครั้งสำคัญครั้งแรกนับตั้งแต่การเปิดเผยของ Hugging Face เมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม ระบบเฝ้าติดตามใหม่ตั้งเป้าหมายกรอบการแจ้งเตือนที่ 30 นาที และใช้ทรัพยากรประมวลผลราว 20% ของกระบวนการที่ถูกเฝ้าติดตาม รายได้ไตรมาส 2 อยู่ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบรายไตรมาส ขณะที่ผลขาดทุนขยายเป็น 12.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ในวันเดียวกัน OpenAI ตอบสนองต่อเหตุการณ์ Codex ลบไฟล์ โดยโมเดลซีรีส์ GPT-5.6 ลบไฟล์ผู้ใช้ระหว่างทำความสะอาดพาธชั่วคราว ส่วนหนึ่งเป็นเพราะมีการใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมของระบบ เช่น $HOME ทีมงานได้เพิ่มการตรวจสอบก่อนลบ การใช้ไดเรกทอรีชั่วคราวใหม่ และการทบทวนคำสั่งที่มีความเสี่ยงสูง

ข้อค้นพบด้านความปลอดภัยมีทั้งสองด้าน Safari 26.6.1 ของ Apple แพตช์ช่องโหว่ความปลอดภัยที่เปิดเผย (CVE) ของ WebKit จำนวน 22 รายการ โดย 9 รายการ — คิดเป็นประมาณ 41% — ถูกพบโดยเอเจนต์ Codex Security ของ OpenAI ส่วนอีกกรณีหนึ่ง Varonis เปิดเผยช่องโหว่ใน Copilot ซึ่งเมื่อใช้ ?autorun=1 ร่วมกับ ?q= จะสั่งรันพรอมป์โดยไม่มีการยืนยันจากผู้ใช้ และดูดข้อมูลจากกล่องจดหมายและข้อมูลรับรองออกไป

ด้านนโยบาย สำนักเลขาธิการคณะรัฐมนตรีของญี่ปุ่นเผยแพร่ร่างแนวปฏิบัติเมื่อวันที่ 18 สิงหาคม เรียกร้องให้ผู้พัฒนาเอไอเชิงสร้างสรรค์เปิดเผยข้อมูลฝึกและวิธีการรวบรวมข้อมูล และหลีกเลี่ยงการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ด้านเนื้อหา Meta ถอดโฆษณา 32 ชิ้น และ Apple นำแอป Kromix ออก หลังจาก WIRED รายงานว่าแอปดังกล่าวสร้างภาพอนาจาร Deepfake โดยไม่ได้รับความยินยอม รวมถึงโฆษณาที่คล้ายนักการเมืองหญิงที่มีชื่อเสียง

แนวโน้มที่สี่: เงินทุนและการควบคุมปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมใหม่

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม Unitree Robotics เข้าจดทะเบียนในตลาด STAR Market โดยเปิดตลาดเพิ่มขึ้น 629.44% แตะระดับสูงสุดที่ 1,100 หยวน มูลค่าตลาดแตะ 4.449 แสนล้านหยวนในช่วงสั้น ๆ ประธาน Wang Xingxing ถือหุ้นประมาณ 30% ของบริษัท คิดเป็นมูลค่ากว่า 1 แสนล้านหยวน กองทุนที่เกี่ยวข้องกับ Liang Wenfeng ผู้ก่อตั้ง DeepSeek ได้รับหุ้นประมาณ 1.19 ล้านหุ้นผ่านการจัดสรรเชิงกลยุทธ์และนอกระบบ ได้กำไรทางบัญชีเกิน 1.1 พันล้านหยวน ณ ระดับสูงสุด

ในวันเดียวกัน The Information รายงานว่า Anthropic มีแผนให้สิทธิออกเสียงพิเศษแก่ซีอีโอ Dario Amodei — ซึ่งถือหุ้นเพียงประมาณ 2% — และผู้ร่วมก่อตั้งคนอื่น ๆ ก่อนการเสนอขายหุ้นแก่ประชาชนทั่วไปครั้งแรก (IPO) ที่อาจเกิดขึ้นในช่วงปลายปีนี้ โครงสร้างหุ้นสองชั้นจะช่วยลดแรงกดดันระยะสั้นจากผู้ถือหุ้น ขณะที่ Long-Term Benefit Trust ยังคงทำหน้าที่กำกับดูแล

ริช ซัตตัน ผู้ชนะรางวัลทัวริง เตือนเมื่อวันที่ 19 สิงหาคมว่า การพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นของอุตสาหกรรมเป็น "ความผิดพลาดครั้งใหญ่" โดยให้เหตุผลว่าข้อมูลสังเคราะห์ไม่สามารถทดแทนประสบการณ์จริงจากเอเจนต์ที่โต้ตอบกับโลกกายภาพได้ ซัตตันร่วมก่อตั้ง Oak Lab กับ Khurram Javed อดีตลูกศิษย์เมื่อเดือนกรกฎาคม เพื่อสร้างเอเจนต์ที่เรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเอง