ราคาโทเคน AI ในจีนเกือบสองเท่า ขณะที่การใช้งานต่อวันแตะ 500 ล้านล้าน

ใช้ AI มากขึ้น ราคาสูงขึ้น และรอนานขึ้นก่อนเริ่มตอบ

การใช้โทเคนปัญญาประดิษฐ์รายวันของจีนแตะประมาณ 500 ล้านล้านโทเคนในเดือนมิถุนายน 2026 หรือเกือบสี่เท่าของระดับในเดือนธันวาคม 2025 ตามข้อมูลของสถาบันเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารแห่งประเทศจีน (CAICT) ราคาปรับขึ้นตามความต้องการ โดยราคาเฉลี่ยในประเทศเมื่อปรับให้อยู่บนฐานเดียวกันเพื่อใช้เปรียบเทียบ เพิ่มจาก 6.8 หยวนในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 เป็น 13.46 หยวนในปี 2026 หรือเพิ่มขึ้นประมาณ 98%

รายงานการติดตามประสิทธิภาพบริการโทเคนของโมเดลขนาดใหญ่ (2026) ของ CAICT ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 23 ตุลาคม ยังบันทึกการเปลี่ยนแปลงที่ผู้ใช้อาจสังเกตได้โดยตรง โมเดลในประเทศสร้างข้อความได้เร็วขึ้นประมาณสองเท่าในเดือนสิงหาคม เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยในปี 2025 แต่ใช้เวลานานขึ้นกว่าจะสร้างโทเคนแรก เมื่อเริ่มตอบแล้ว คำตอบมาถึงเร็วขึ้น แต่ก่อนจะเริ่มตอบกลับต้องรอนานกว่าเดิม

ผลการศึกษาสะท้อนภาพตลาดที่ฟื้นตัวจากการแข่งขันด้านราคานานสองปี การใช้งานที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และบริการที่ประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นอย่างมาก อีกทั้งยังแสดงให้เห็นว่า การเลือกบริการ AI ต้องพิจารณามากกว่าชื่อโมเดล เพราะแพลตฟอร์มต่างกันที่ให้บริการโมเดลเดียวกันมีผลลัพธ์แตกต่างกันอย่างชัดเจน

จีนกำลังใช้โทเคนในปริมาณมหาศาลอย่างไร

โทเคนคือหน่วยข้อมูลขนาดเล็กที่โมเดล AI ประมวลผลหรือสร้างขึ้น ในข้อความ โทเคนอาจเป็นคำ ส่วนหนึ่งของคำ หรือเครื่องหมายวรรคตอน โทเคนเป็นหน่วยมาตรฐานที่ใช้วัดปริมาณงานของโมเดล แม้ความสัมพันธ์ระหว่างโทเคนกับจำนวนคำจะแตกต่างกันไปตามภาษาและระบบ

ดังนั้น ตัวเลขประมาณ 500 ล้านล้านโทเคนต่อวันของ CAICT จึงบอกถึงปริมาณการทำงานของโมเดล การเพิ่มขึ้นเกือบสี่เท่าจากเดือนธันวาคม 2025 เท่ากับเติบโตประมาณ 300% ทำให้ยอดรวมในเดือนมิถุนายนเกือบสี่เท่าของระดับก่อนหน้า

ปัจจุบันผู้ให้บริการจำนวนมากขึ้นเปิดขายการเข้าถึงผ่านแพลตฟอร์มโมเดลในรูปแบบบริการ (model as a service) ซึ่งมักเรียกย่อว่า MaaS ลูกค้าส่งคำขอผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันบนคลาวด์สาธารณะ หรือ API ซึ่งเป็นช่องทางให้ซอฟต์แวร์หนึ่งเรียกอีกซอฟต์แวร์หนึ่งมาทำงาน ธุรกิจสามารถใช้ช่องทางนี้นำ AI ไปใส่ในผลิตภัณฑ์ของตนได้ โดยไม่ต้องดูแลโมเดลที่อยู่เบื้องหลังเอง

การติดตามประเมินอะไรบ้าง

สถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์ของ CAICT จัดทำรายงานร่วมกับห้องปฏิบัติการสำคัญด้านการประเมินโมเดลขนาดใหญ่และฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ของกระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศ รวมถึงพันธมิตรอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ การติดตามครอบคลุมช่วงเดือนมกราคมถึงสิงหาคม 2026

การประเมินพิจารณาอัตราคำขอที่สำเร็จ ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ ระยะเวลารอก่อนเริ่มตอบ ความเสถียร ราคา และขนาดหน้าต่างบริบท โดยเปรียบเทียบแพลตฟอร์มโมเดลอย่างเป็นทางการกับบริการจากผู้ให้บริการภายนอกที่นำเสนอ DeepSeek, Qwen, GLM และ Kimi ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนซอร์สสี่ตระกูล

CAICT ระบุว่าผู้ใช้มักไม่มีวิธีง่าย ๆ ในการประเมินประสิทธิภาพบริการโทเคน และประสบปัญหาในการเลือกผู้ให้บริการ การวัดผลของสถาบันช่วยแก้ปัญหาในทางปฏิบัตินี้ โดยแยกองค์ประกอบต่าง ๆ ของบริการที่ตัวเลขราคาเพียงตัวเดียวหรือความเร็วเพียงค่าเดียวไม่สามารถสะท้อนได้

วันสำคัญแสดงให้เห็นพัฒนาการของการเปลี่ยนแปลงดังนี้:

• ธันวาคม 2025: จุดเปรียบเทียบสำหรับการเพิ่มขึ้นเกือบสี่เท่าของการใช้โทเคนรายวันในประเทศในเวลาต่อมา
• มกราคมถึงสิงหาคม 2026: ช่วงเวลาที่รายงานติดตามผล
• พฤษภาคม 2026: การติดตามเริ่มครอบคลุมโมเดลรุ่นใหม่ของโมเดลโอเพนซอร์สทั้งสี่ตระกูล
• มิถุนายน 2026: การใช้โทเคนรายวันในประเทศแตะประมาณ 500 ล้านล้าน
• สิงหาคม 2026: ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์เฉลี่ยของโมเดลในประเทศอยู่ที่ 78.23 โทเคนต่อวินาที
• 23 ตุลาคม 2026: เผยแพร่รายงาน

ราคาฟื้นตัวหลังลดต่อเนื่องสองปี

บริการโมเดลในประเทศเข้าสู่ปี 2026 หลังเผชิญการแข่งขันด้านราคานานสองปี การเพิ่มจาก 6.8 หยวนเป็น 13.46 หยวนเท่ากับเพิ่มขึ้น 6.66 หยวนตามเกณฑ์ราคาที่ CAICT ปรับให้อยู่บนฐานเดียวกัน หรือเกือบสองเท่าของค่าเฉลี่ยก่อนหน้า

การปรับให้อยู่บนฐานเดียวกันหมายถึงการแปลงโครงสร้างราคาที่แตกต่างกันให้เป็นเกณฑ์ร่วมเพื่อเปรียบเทียบได้ แต่ไม่ได้ระบุปริมาณการเรียกเก็บเงินที่อยู่เบื้องหลังตัวเลขหยวนดังกล่าว ลูกค้าจึงไม่สามารถคำนวณจากราคาเฉลี่ยในรายงานเป็นค่าใช้จ่ายของคำขอใดคำขอหนึ่งได้โดยตรง

โมเดลทั่วไปจากผู้ให้บริการนอกจีนที่เปิดตัวในปี 2026 มีราคาเฉลี่ยประมาณ 117.8 หยวนตามเกณฑ์เดียวกัน หรือประมาณ 8.8 เท่าของค่าเฉลี่ยในประเทศที่ 13.46 หยวน การเปรียบเทียบนี้เป็นภาพรวมของกลุ่มที่ติดตาม ขณะที่ลูกค้ายังคงต้องพิจารณาราคาแยกตามแต่ละโมเดลและแพลตฟอร์ม

เมื่อเริ่มสร้างคำตอบแล้ว ระบบตอบได้เร็วขึ้น

โมเดลในประเทศสร้างผลลัพธ์เฉลี่ย 78.23 โทเคนต่อวินาทีในเดือนสิงหาคม เทียบกับค่าเฉลี่ย 38.25 โทเคนต่อวินาทีในปี 2025 เพิ่มขึ้นประมาณ 105% หมายความว่าความเร็วในการสร้างผลลัพธ์เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าเล็กน้อย

ตัวชี้วัดนี้เรียกว่าอัตราการประมวลผล หรือโทเคนต่อวินาที (TPS) ใช้บอกว่าบริการสร้างคำตอบได้เร็วเพียงใด ค่าที่สูงขึ้นช่วยลดเวลาส่งคำตอบยาว ๆ เมื่อเริ่มสร้างผลลัพธ์แล้ว

โมเดลทั่วไปจากนอกจีนมีค่าเฉลี่ย 112.82 โทเคนต่อวินาทีในเดือนสิงหาคม สูงกว่าตัวเลขในประเทศประมาณ 44% ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ของโมเดลเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นอย่างมากเช่นกัน จาก 51.35 โทเคนต่อวินาทีในเดือนธันวาคม 2025 หรือเพิ่มขึ้นประมาณ 120%

ช่วงเวลาที่ใช้เปรียบเทียบแตกต่างกัน โดยตัวเลขในประเทศเทียบกับค่าเฉลี่ยตลอดปี 2025 ส่วนตัวเลขของโมเดลต่างประเทศเทียบกับเดือนธันวาคม ทั้งสองชุดข้อมูลแสดงให้เห็นว่าความเร็วในการสร้างผลลัพธ์เพิ่มขึ้นมาก โดยโมเดลต่างประเทศที่ติดตามยังมีค่าเฉลี่ยในเดือนสิงหาคมสูงกว่า

เหตุใดจึงใช้เวลานานขึ้นกว่าจะเริ่มตอบ

โมเดลในประเทศใช้เวลาเฉลี่ย 1.26 วินาทีในการสร้างโทเคนแรกในเดือนสิงหาคม เพิ่มจาก 0.78 วินาทีในปี 2025 หรือเพิ่มขึ้น 0.48 วินาที คิดเป็นประมาณ 62%

ระยะเวลารอนี้เรียกว่าเวลาจนถึงโทเคนแรก (TTFT) สำหรับผู้ใช้แชตบอต คือช่วงเวลาตั้งแต่ส่งคำขอจนเห็นคำตอบเริ่มปรากฏ อัตราการประมวลผลวัดความเร็วหลังจากช่วงรอนั้น ดังนั้นบริการจึงอาจทำได้ดีขึ้นในตัวชี้วัดหนึ่ง แต่ช้าลงในอีกตัวชี้วัดหนึ่ง

โมเดลทั่วไปจากต่างประเทศใช้เวลาเฉลี่ย 2.08 วินาทีกว่าจะเริ่มตอบในเดือนสิงหาคม เทียบกับ 1.04 วินาทีในเดือนเมษายน โดยเฉลี่ยแล้วโมเดลในประเทศจึงเริ่มแสดงผลเร็วกว่า 0.82 วินาทีในเดือนสิงหาคม แม้หลังจากนั้นจะสร้างผลลัพธ์ช้ากว่า

CAICT ระบุว่าความล่าช้าก่อนเริ่มตอบที่เพิ่มขึ้นเกิดจากหลายปัจจัยที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ได้แก่ โมเดลขนาดใหญ่ขึ้น บริบทที่ยาวขึ้น และคำขอที่มากขึ้น โมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้การประมวลผลมากขึ้น บริบทที่ยาวขึ้นทำให้ต้องประมวลผลข้อมูลมากขึ้น และการใช้งานที่หนาแน่นขึ้นเพิ่มภาระให้บริการ

โมเดลรองรับข้อมูลได้มากขึ้นในแต่ละครั้ง

ในบรรดาโมเดลที่ติดตาม 47.8% รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน ขณะที่สัดส่วนที่สูงกว่ามากถึง 95.7% รองรับอย่างน้อย 200,000 โทเคน เพิ่มขึ้นมากกว่า 76 จุดเปอร์เซ็นต์จากปลายปี 2025

หน้าต่างบริบทคือปริมาณข้อมูลที่โมเดลสามารถใช้ประมวลผลในคำขอหนึ่งครั้ง ซึ่งอาจรวมคำสั่ง บทสนทนาก่อนหน้า และเอกสารที่ส่งมาให้วิเคราะห์ หน้าต่างที่ใหญ่ขึ้นเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ส่งข้อมูลได้มากขึ้นในครั้งเดียว แทนที่จะแบ่งเป็นหลายคำขอ

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่รองรับบริบทได้ยาวขึ้นแพร่หลายอย่างรวดเร็วเพียงใด เกือบครึ่งหนึ่งรองรับได้ 1 ล้านโทเคน ขณะที่มีเพียง 4.3% ที่ยังรองรับได้ต่ำกว่า 200,000 โทเคน การเพิ่มขึ้นมากกว่า 76 จุดเปอร์เซ็นต์หมายความว่า ณ สิ้นปี 2025 สัดส่วนโมเดลที่รองรับอย่างน้อย 200,000 โทเคนยังต่ำกว่า 19.7%

สำหรับธุรกิจที่ประมวลผลเอกสารยาว ความสามารถที่เพิ่มขึ้นนี้เปลี่ยนปริมาณข้อมูลที่ใส่ในงานเดียวได้ อีกทั้งยังช่วยอธิบายว่าเหตุใดรายงานจึงพิจารณาความจุควบคู่กับเวลารอ เพราะโมเดลอาจกำลังจัดการข้อมูลจำนวนมากขึ้นก่อนที่คำตอบแรกจะปรากฏให้ผู้ใช้เห็น

โมเดลเดียวกันให้ผลต่างกันตามแพลตฟอร์ม

บริการ DeepSeek, Qwen, GLM และ Kimi มีความแตกต่างกันด้านอัตราการประมวลผล เวลาตอบสนองเบื้องต้น และอัตราคำขอที่สำเร็จ ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ สำหรับโมเดลเดียวกัน ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ระหว่างแพลตฟอร์มต่างกันเกือบสองเท่า

บริการจากผู้ให้บริการภายนอกบางรายทำได้ดีกว่าแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการ CAICT ระบุว่าความแตกต่างนี้เกิดจากการเร่งความเร็วการอนุมาน กลยุทธ์การปรับแต่งประสิทธิภาพ และการควบคุมต้นทุนที่ไม่เหมือนกัน การอนุมานคือกระบวนการประมวลผลที่โมเดลซึ่งผ่านการฝึกแล้วใช้สร้างคำตอบ โดยผู้ให้บริการแต่ละรายอาจจัดการและปรับแต่งกระบวนการนี้ต่างกัน

การเปลี่ยนเวอร์ชันก็มีผลเช่นกัน ในเดือนสิงหาคม DeepSeek-V4-Pro มีอัตราการประมวลผลเป็นสองเท่าของ DeepSeek-V3.2 หลังการอัปเกรดในเดือนพฤษภาคม โมเดลที่ติดตามโดยทั่วไปมีเวลารอเริ่มต้นเพิ่มขึ้นก่อน จากนั้นจึงลดลงเมื่อผู้ให้บริการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความล่าช้าค่อย ๆ กลับเข้าใกล้ระดับก่อนการอัปเกรด

ดังนั้น ลูกค้าที่เลือกบริการจึงต้องตัดสินใจสองเรื่องที่เกี่ยวข้องกัน คือจะใช้โมเดลใด และจะให้แพลตฟอร์มใดเป็นผู้ประมวลผล ผลการศึกษาชี้ว่าประสิทธิภาพของผู้ให้บริการเป็นส่วนสำคัญที่ต้องนำมาพิจารณา

การเปลี่ยนแปลงนี้มีความหมายอย่างไรต่อลูกค้า

ธุรกิจที่ซื้อบริการ AI ในขณะนี้ต้องเผชิญกับราคาเฉลี่ยในประเทศที่สูงขึ้น ควบคู่ไปกับการสร้างผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นและหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นมาก การเปรียบเทียบที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับลักษณะงาน แชตแบบโต้ตอบให้ความสำคัญกับการเริ่มตอบอย่างรวดเร็ว ส่วนการสร้างคำตอบยาว ๆ ทำให้ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องมีความสำคัญมากกว่า

บริการวิเคราะห์เอกสารอาจต้องใช้หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ขณะที่แอปพลิเคชันที่รับคำขอจากลูกค้าซ้ำ ๆ ก็ต้องพึ่งพาคำขอที่สำเร็จและประสิทธิภาพที่เสถียร CAICT นำตัวชี้วัดเหล่านี้มาพิจารณาทั้งหมด เพราะแต่ละด้านส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้แตกต่างกัน

ภาพรวมจากรายงานคือ ตลาดกำลังขยายตัวทั้งด้านปริมาณและความสามารถ ขณะที่ราคาตามเกณฑ์ที่ปรับให้เปรียบเทียบกันได้ก็สูงขึ้น บริการในประเทศยังมีข้อได้เปรียบด้านราคาอย่างมากเมื่อเทียบกับโมเดลต่างประเทศที่ติดตาม และเริ่มตอบได้เร็วกว่าโดยเฉลี่ยในเดือนสิงหาคม ส่วนโมเดลต่างประเทศสร้างโทเคนได้เร็วกว่าเมื่อเริ่มแสดงผลแล้ว ทั้งสองกลุ่มมีเวลารอโทเคนแรกนานขึ้น ซึ่งสะท้อนแรงกดดันจากโมเดลที่ใหญ่ขึ้นและการใช้งานที่หนักหน่วงขึ้น

ประเด็นสำคัญ

• จีนใช้โทเคน AI ประมาณ 500 ล้านล้านโทเคนต่อวันในเดือนมิถุนายน 2026 เกือบสี่เท่าของระดับในเดือนธันวาคม 2025
• ราคาในประเทศตามเกณฑ์ที่ปรับให้อยู่บนฐานเดียวกันเพิ่มขึ้นประมาณ 98% จาก 6.8 หยวนเป็น 13.46 หยวน
• ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ของโมเดลในประเทศเฉลี่ย 78.23 โทเคนต่อวินาทีในเดือนสิงหาคม มากกว่าสองเท่าของค่าเฉลี่ยปี 2025
• เวลารอโทเคนแรกของโมเดลในประเทศเพิ่มจาก 0.78 วินาทีเป็น 1.26 วินาที
• โมเดลที่ติดตามประมาณ 95.7% รองรับหน้าต่างบริบทอย่างน้อย 200,000 โทเคน
• ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ของโมเดลเดียวกันแตกต่างกันเกือบสองเท่าระหว่างแพลตฟอร์ม โดยผู้ให้บริการภายนอกบางรายทำได้ดีกว่าบริการอย่างเป็นทางการ