เด็กเนิร์ดจากบ้านนักฟิสิกส์

Alexandr Wang เกิดในปี 1997 ที่เมือง Los Alamos รัฐนิวเม็กซิโก สหรัฐอเมริกา โดยพ่อ-แม่ของเขาเป็นนักฟิสิกส์ชาวจีนที่อพยพเข้ามาทำงานให้กับ Los Alamos National Laboratory ซึ่งเป็นสถานที่สำคัญในการพัฒนาโครงการแมนฮัตตัน (Manhattan Project) ที่สร้างระเบิดปรมาณูในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง 

จากการเติบโตในสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยการตั้งคำถามทางวิทยาศาสตร์ และการคิดเชิงตรรกะ ทำให้เขามีความสนใจในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ยังเด็ก และเริ่มเรียนรู้การเขียนโค้ดผ่านอินเทอร์เน็ต จากนั้นเขาก็เริ่มแข่งขันโอลิมปิกฟิสิกส์ และการแข่งเขียนโค้ดหลายครั้ง โดยมีแรงบัลดาลใจคือ ได้ไปท่องเที่ยวดูโลกกว้าง

“ตอนเด็ก ๆ ผมไม่ได้เดินทางไปไหนมาไหนมากนัก และนั่นเป็นแรงผลักดันที่ทําให้ผมตื่นเต้นกับการแข่งขันคณิตศาสตร์จริง ๆ เพราะถ้าคุณทําได้ดีพอ … คุณจะบินออกไปและไปเที่ยวฟรี ๆ อย่างตอนที่อยู่เกรดหก ผมได้ไปที่ดิสนีย์เวิลด์ ซึ่งผมไม่เคยไปมาก่อน” หวัง เล่า

โดดเด่นจนบริษัทใน Silicon Valley เห็นแวว

หลังจากเข้าร่วมการแข่งขันการเขียนโค้ดออนไลน์หลายครั้ง ในปี 2014 เขาก็ได้รับคัดเลือกโดย Addepar บริษัทเทคโนโลยีทางการเงินที่กำลังร้อนแรงที่สุดใน Silicon Valley ในตอนนั้น ให้เขาเข้าไปทำงานในตำแหน่งวิศวกรซอฟต์แวร์ หลังจากนั้นไม่นานก็เติบโตเป็นตําแหน่ง Tech Lead ที่ Quora แม้ว่าเขาจะมี อายุเพียง 17 ปี และไม่มีปริญญา 

โดยหลังจบมัธยมปลาย เขาได้เข้าเรียนที่ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ในสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ แต่หลังจากเรียนไปได้ 1 ปี ในปี 2016 เขาก็ได้ข้อเสนอจากบริษัทมากมายที่ต้องการได้ตัวไปร่วมงานด้วย แต่เขาก็ปฎิเสธทุกข้อเสนอ อีกทั้งยังตัดสินใจลาออกจาก MIT ขณะนั้นเขามีอายุเพียง 19 ปี

จากปัญหาเล็ก ๆ สู่ความสำเร็จยิ่งใหญ่

ที่เขาตัดสินใจลาออกเพราะต้องการไปปลุกปั้น Scale AI หลังจากที่เขามั่นใจแล้วว่า ข้อมูล คือ อุปสรรคใหญ่สุดของการพัฒนา AI เนื่องจากเขาเริ่มเห็นปัญหาเล็ก ๆ ในการพัฒนา AI ของตัวเอง บวกกับเริ่มสังเกตเห็นว่าเพื่อนร่วมวงการหลายคนยังพัฒนา AI ไม่ได้ เพราะมีแต่ข้อมูลดิบ จนเกิดเป็นปัญหา คอขวด ของข้อมูลในการพัฒนา AI 

เนื่องจากโมเดล AI ต้องการข้อมูลปริมาณมหาศาล และต้องมีคุณภาพสูงในการฝึกฝน แต่การเตรียมข้อมูลเหล่านี้ (เช่น การติดฉลากรูปภาพ, ข้อความ, เสียง, วิดีโอ) เป็นงานที่ซับซ้อนและต้องใช้แรงงานคนจำนวนมาก ทำให้เขาเลยมีแนวคิดที่จะ จัดระเบียบข้อมูล เพื่อให้เป็นข้อมูลดีไว้ใช้พัฒนา AI 

จากนั้นเขาก็ได้ไปชวน ลูซี่ เกา (Lucy Guo) เพื่อนร่วมงานจาก Quora วัย 21 ปี ที่ลาออกจาก Carnegie Mellon มาร่วมงานกัน จากนั้น ทั้งคู่สมัครเข้า Y Combinator ที่เคยปั้น Airbnb และ Stripe โดยเขาได้เงินทุนเริ่มต้นมา 120,000 ดอลลาร์สหรัฐ หลังจากก่อตั้งบริษัทได้ 3 เดือน 

แม้แต่กองทัพสหรัฐฯ ก็ใช้บริการ 

แน่นอนว่าทุกการเริ่มต้นต้องเจออุปสรรค โดยในช่วงแรก ๆ ในการพัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับ Data labeling หรือการจัดระเบียบข้อมูลสำหรับฝึกโมเดล AI เขาและทีมงานไม่ได้รู้ชัดเจนว่าควรจะมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลประเภทใด เพราะมีมหาศาลมาก พวกเขาจึงลองทำหลายตัวเลือก บางอย่างประสบความสำเร็จ บางอย่างก็ล้มเหลว โดยลูกค้ารายแรกของ Scale AI คือ ช่วยฝึก AI สำหรับรถยนต์ไร้คนขับ 

ซึ่งทางบริษัทต้องใช้มนุษย์มาช่วยติดป้ายข้อมูลบนภาพถ่ายจากกล้องหน้ารถนับล้านภาพ ก่อนจะนำข้อมูลเหล่านั้นไปฝึก AI ให้รู้ว่าแต่ละภาพประกอบด้วยอะไรบ้าง ควรหยุดตรงไหน จากนั้น บริษัทก็เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ จนมีลูกค้าหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม การแพทย์ อสังหาริมทรัพย์ แม้แต่ กองทัพสหรัฐฯ ก็ใช้บริการ ทำให้ Scale AI เป็นบริษัท AI แห่งแรกที่นำ LLM (Large Language Model) ของตนเองชื่อ Donovan ไปใช้งานบนเครือข่ายความลับ (classified network) ของกองทัพ

หลังจากประสบความสำเร็จกับบริการ Data labeling บริษัทก็ได้ขยายบริการไปสู่โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล AI เต็มรูปแบบ เช่น การประเมินโมเดล (model evaluation), การสร้างข้อมูล (data generation) และการรับรองความปลอดภัยของ AI (safety and alignment)

ขึ้นแท่นมหาเศรษฐีอายุน้อยที่สุดในโลก

ตลอดระยะทาง 9 ปี Scale AI ได้ระดมทุนรวมแล้วประมาณ 1.59 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 5.82 แสนล้านบาท) โดยปัจจุบัน Scale AI มีมูลค่าบริษัทประมาณ 2.9 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 9.44 แสนล้านบาท)

โดยในปี 2021 Alexandr Wang ขึ้นแท่นเป็น มหาเศรษฐีที่อายุน้อยที่สุดด้วยวัย 24 ปี โดย Forbes ประเมินมูลค่าทรัพย์สินของเขาในปี 2025 อยู่ที่ประมาณ 3.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 1.7 แสนล้านบาท)

และในปี 2025 มีการคาดว่า Scale AI จะจะมีรายได้เพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวอยู่ที่ 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (6.5 หมื่นล้านบาท) จากปีที่ผ่านมา บริษัทมีรายได้ประมาณ 870 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 2.8 หมื่นล้านบาท)

อย่างไรก็ตาม การที่เขาตัดสินใจลาออกจาก MIT เขาเคยเล่าว่านี่ไม่ใช่การ เดิมพัน แต่ Alexandr Wang มองว่า หากคุณไม่พร้อมที่จะเสี่ยงตอนนี้ แล้วจะเสี่ยงเมื่อไหร่ ดังนั้น วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างสิ่งที่มีความหมายอาจจะเป็นการ เริ่มต้นให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แม้ในตอนแรกเขาไม่ได้มีภาพในหัวเลยว่า บริษัทจะเป็นอย่างไรในอีก 3 ปีข้างหน้า แต่สิ่งที่เขามีในตอนนั้นคือ ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและความตั้งใจที่จะลอง แม้ว่ามันอาจไม่สำเร็จอย่างที่คิดก็ตาม

Meta รายงานผลประกอบการ Q1/2024 โดยมีรายได้รวม 36,455 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น +27% จากช่วงเดียวกันในปีก่อน และมีกำไรสุทธิ 12,369 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น +117% ที่น่าสนใจคือ รายได้จาก โฆษณา ที่เติบโตสูงถึง 27% ซึ่งรายได้จากโฆษณาคิดเป็นสัดส่วนสูงถึง 97.8% ตามด้วยธุรกิจด้าน AR VR และ Metaverse 1.2% และอื่น ๆ 1.0%

ทั้งนี้ การเติบโตของโฆษณานั้นส่วนหนึ่งมาจากที่ Threads เริ่มขายโฆษณาได้ รวมไปถึง Reels ฟีเจอร์วิดีโอสั้นที่สามารถตรึงให้ผู้ใช้อยู่บนแพลตฟอร์มได้

ในส่วนของจำนวนผู้ใช้งานประจำทุกวันรวมทุกแพลตฟอร์ม (Family Daily Active People – DAP) เพิ่มขึ้น +7% เป็น 3.24 พันล้านคน นอกจากนี้ จำนวนพนักงานทั่วโลกลดลงเหลือ 69,329 คน จากในปี 2022 ที่มีจำนวนพนักงานสูงสุดที่กว่า 87,000 คน

แม้ว่าบริษัทจะมีกำไรแต่หุ้นของ Meta ร่วงลงอย่างรวดเร็ว เนื่องจากนักลงทุนกังวลเกี่ยวกับการลงทุนที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยเฉพาะในส่วนของ Metaverse ที่ขาดทุนอย่างหนักอีกครั้งถึง 3.8 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งถือว่าน้อยกว่าที่คาดไว้แล้วก็ตาม รวมแล้วตั้งแต่ปลายปี 2020 แผนกนี้ขาดทุนสะสมไปกว่า 4.5 หมื่นล้านดอลลาร์

อีกเรื่องหนึ่งเรื่องก็คือ AI โดย มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก ซีอีโอของเมตา ต้องการจะลงทุนระยะยาวกับ AI เพื่อสร้างรายได้ใหม่นอกจากรายได้จากโฆษณา ดังนั้น บริษัทต้องจัดสรรทรัพยากรใหม่เพื่อมุ่งเน้นไปที่การลงทุนด้าน AI ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายด้านทุนของปีนี้จะอยู่ที่ 35,000 – 40,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเพิ่มขึ้นจากประมาณการเดิม

ไม่ใช่แค่การลงทุนที่เพิ่มขึ้น แต่การผลิตภัณฑ์ AI จนสามารถสร้างผลกำไรด้วยตัวมันเองของ Meta อาจต้องใช้เวลานานหลายปี และเขาก็ไม่สามารถระบุกรอบระยะเวลาในการทำกำไรจาก AI อย่างชัดเจน เพียงแต่ว่ามั่นใจในศักยภาพของบริษัทในด้านนี้

Source

Bill George ให้ความเห็นว่า จากการที่เขาค้นคว้าข้อมูลการล่มสลายของบริษัทที่มีชื่อเสียงมาหลายทศวรรษ เขาเห็นความคล้ายคลึงในหลายด้านที่แสดงให้เห็นว่า ทักษะความเป็นผู้นำที่ย่ำแย่ ของ มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก (Mark Zuckerberg) กำลังดึง Meta ไปสู่ความล้มเหลวอย่างช้า ๆ โดย George ให้ 3 เหตุผล ว่าทำไม Meta จะต้องล้มเหลว ตราบใดที่ Zuckerberg ยังคงเป็นผู้กำหนดทิศทางบริษัท

โทษแต่คนอื่นไม่โทษตัวเอง

George กล่าวว่า Zuckerberg เป็นคนหาเหตุผลเข้าข้างตนเอง เป็นประเภทของ เจ้านายที่ไม่เต็มใจที่จะรับรู้หรือเรียนรู้จากความผิดพลาดของตัวเอง โดยพวกเขามักหาเหตุผลเข้าข้างตนเองในความผิดพลาด พร้อมกับโยนความผิดนั้นให้ผู้อื่น

อย่างในเดือนกุมภาพันธ์ Meta สูญเสียมูลค่าตลาดกว่า 2.3 แสนล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการลดลงครั้งใหญ่ที่สุดของหุ้นสหรัฐฯ ในหนึ่งวัน โดยทาง Zuckerberg และผู้บริหารของเขาแทนที่จะโทษตัวเอง กลับโทษถึงปัญหาอื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็นที่ Apple เปลี่ยนนโยบายความเป็นส่วนตัว ทำให้กำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังผู้ใช้สมาร์ทโฟนได้ยากขึ้น รวมถึงการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจากคู่แข่งอย่าง TikTok

แน่นอนปัจจัยเหล่านั้นอาจมีส่วน แต่ก็มีปัจจัยอื่น ๆ ที่เกิดจากวิสัยทัศน์ที่จะไปสู่ Metaverse โดยลงทุนวิจัยและพัฒนาในเรื่องดังกล่าวอย่างมหาศาล ซึ่งแผนกดังกล่าวของ Meta ขาดทุนแล้วกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์ ในปี 2021 เพียงปีเดียว และขาดทุนอีก 2.8 พันล้านดอลลาร์ ในช่วงไตรมาสที่สองของปี 2022 นอกจากนี้ เขายังคาดว่าบริษัทของเขาจะสูญเสียเงินในอีก 3-5 ปีข้างหน้ากับการลงทุนใน Metaverse

“ตราบใดที่มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก ยังอยู่เป็นซีอีโอ ผมไม่คิดว่า Meta จะกลับมาดีขึ้น เขาเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้คนจำนวนมากหันหลังให้กับบริษัท เขาหลงทางจริง ๆ”

ไม่รับฟังใคร

Zuckerberg เป็นเจ้านายที่มักไม่ยอมรับความช่วยเหลือ คำแนะนำ หรือคำติชม ซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะผิดพลาด ในช่วงแรก ๆ ที่เขาสร้าง Facebook ให้กลายเป็นยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์นั้น เขาได้รับคำแนะนำจากที่ปรึกษาที่เชื่อถือได้ เช่น

Roger McNamee ผู้ร่วมก่อตั้ง Elevation Partners บริษัทไพรเวทอิควิตี้ และนักลงทุนรายแรกใน Facebook ในปี 2006 โดย McNamee แนะนำให้ Zuckerberg ปฏิเสธข้อเสนอของ Yahoo ในการซื้อ Facebook ในราคา 1 พันล้านดอลลาร์ ในเวลาต่อมา McNamee สนับสนุนให้ Zuckerberg จ้างอดีต COO Sheryl Sandberg ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการสร้างธุรกิจโฆษณาและการดำเนินงานภายในของบริษัท

จะเห็นว่าหาก Zuckerberg เชื่อการตัดสินใจของตัวเองโดยไม่ฟัง McNamee แพลตฟอร์ม Facebook อาจไม่ประสบความสำเร็จอย่างทุกวันนี้ และการตัดสินใจของ McNamee ได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จอย่างมาก แต่เมื่อ Meta เติบโตขึ้น ในที่สุด Zuckerberg ก็หยุดฟัง McNamee

โดยในปี 2016 McNamee พยายามเตือน Zuckerberg เกี่ยวกับผลกระทบของการแทรกแซงของรัสเซียในการเลือกตั้งของสหรัฐฯ บนแพลตฟอร์มของ Facebook แต่ Zuckerberg ปฏิเสธคำเตือนโดยไม่สนใจ McNamee เป็นเวลาหลายเดือน จนหน่วยข่าวกรองของสหรัฐฯ ได้ข้อสรุปตั้งแต่นั้นมาว่า Facebook เป็นแพลตฟอร์มหลักในความพยายามแทรกแซงของรัสเซีย ซึ่งอาจมีส่วนทำให้ได้ โดนัลด์ ทรัมป์ เป็นประธานาธิบดี

ให้ความสำคัญกับผลกำไร

ข้อสุดท้าย George ระบุว่า เป็นเพราะ Zuckerberg แสวงหาแต่ความรุ่งโรจน์เหนือสิ่งอื่นใด เขาไม่เคยพอใจกับสิ่งที่มีอยู่จริง ๆ และอยากจะไปสู่จุดสูงสุดเพื่อรับมากขึ้น โดย Zuckerberg ให้ความสำคัญกับผลกำไรและการเติบโตของ Meta แม้จะ เสียผู้ใช้หลายพันล้านคน ก็ตาม

โดยแพลตฟอร์มของ Meta มีข่าวเกี่ยวกับผลกระทบในเรื่องความเป็นส่วนตัวและสุขภาพของผู้ใช้มาเป็นเวลานาน อย่างในกรณีที่เกิดจากการสืบสวนของ Wall Street Journal เมื่อปีที่แล้วที่พบว่าแพลตฟอร์ม Instagram ที่ Meta เป็นเจ้าของนั้นมีส่วนทำให้เกิดปัญหาสุขภาพจิตของผู้ใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเด็กผู้หญิงวัยรุ่น การตรวจสอบพบว่าผู้นำ Meta เลือกที่จะเพิกเฉยต่อปัญหาเพื่อให้แพลตฟอร์มยังเติบโต การตัดสินใจชี้ให้เห็นว่า Zuckerberg ให้ความสำคัญกับรายได้เหนือสิ่งอื่นใด

สุดท้าย George แนะนำ Zuckerberg ว่า หากอยากการกลับมาสู่เส้นทางที่ถูกต้องควร ใช้เวลาว่างจากงานและตั้งสมองใหม่ โดยต้องถอยออกมาใช้เวลาช่วงวันหยุดเพื่อให้ตัวเอง กลับมาคิดถึงแบรนด์ Purpose และ Values จากนั้นนำทีมและคณะกรรมการของคุณเข้ามาร่วมกันเพื่อสร้าง Facebook ขึ้นใหม่

Source