Shutterstock และ Prudential Financial เผยกลยุทธ์รับมือต้นทุน AI ที่พุ่งสูงไม่หยุด

Key takeaway

• Token Usage กำลังกลายเป็น Primary Cost Driver ที่ CIO และ CFO ทั่วโลกต้องเผชิญโดยตรง โดยเฉพาะในยุค Agentic AI ที่ระบบสามารถ Loop, Retry และ Hit LLM ซ้ำแล้วซ้ำเล่าโดยไม่มีความเหนื่อยล้า ทำให้การใช้ Token พุ่งสูงเกินประมาณการณ์อย่างมีนัยสำคัญ — Goldman Sachs คาดว่า Global Token Usage จะแตะ 120 Quadrillion ต่อเดือนภายในปี 2030
• Shutterstock เป็นกรณีศึกษาที่ชัดเจนว่า Output Token คิดเป็น 75% ของ Total Token Consumption ทั้งหมด และการขาด Governance ที่ดีนำไปสู่ Unused Commitment มูลค่า $250,000 ที่เกือบสูญเปล่า จนต้องปฏิรูปโครงสร้างโดยให้ FinOps Team ดูแลทั้ง Cloud Cost และ AI Cost ในโครงสร้างเดียวภายใต้การกำกับของ CTO และ CFO ร่วมกัน
• Prudential Financial ชี้ให้เห็นว่า FinOps ในยุค AI ต้องเปลี่ยน Mindset จากการสร้าง Dashboard ไปสู่การเข้าใจ Token Economics และ Value Generation อย่างลึกซึ้ง โดย Business Outcome ต้องสามารถวัดต้นทุนได้แบบ End-to-End ซึ่งนี่คือทิศทางที่ทุกองค์กรต้องเดินไปในยุคที่ AI กลายเป็นแกนกลางของธุรกิจ

ทั่วโลกกำลังเผชิญกับปัญหาต้นทุน AI ที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยมีสาเหตุหลักมาจากการใช้งาน Token ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐานที่ AI Model ใช้ในการประมวลผล และเป็นเกณฑ์ที่ผู้ให้บริการ AI นำมาคิดค่าใช้จ่ายทั้งในส่วนของ Input และ Output

J.R. Storment ผู้อำนวยการบริหารของ FinOps Foundation เปิดเผยในงาน FinOps X 2026 Conference ว่า หลายบริษัทรายงานว่า Token Budget ถูกใช้ไปแล้วเกินกว่า 3 เท่า ทั้งที่ยังไม่ถึงกลางปี 2026 ด้านหนึ่งที่สะท้อนปัญหานี้อย่างชัดเจน คือกรณีของ Uber ที่ Praveen Neppalli Naga CTO ของบริษัทเปิดเผยกับสำนักข่าว The Information เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมาว่า การที่พนักงานใช้งาน Anthropic Claude Code ทำให้งบประมาณ AI ของบริษัทหมดลงภายในเพียง 4 เดือนแรกของปี จนกระทั่งในเดือนมิถุนายน Uber ต้องกำหนด Cap การใช้งาน AI Tools ของพนักงานเพื่อควบคุมค่าใช้จ่ายที่พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว

Agentic AI และ LLM Loop ตัวการหลักที่ผลักดัน Token Usage สู่ระดับ 120 Quadrillion ภายในปี 2030

AI Model รุ่นใหม่และการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ Agentic AI กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ผลักดันให้การใช้งาน Token พุ่งสูงขึ้น และนำมาซึ่งต้นทุนที่ตามมาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ Goldman Sachs คาดการณ์ว่า Global Token Usage จะเพิ่มขึ้นถึง 24 เท่าภายในปี 2030 แตะระดับ 120 Quadrillion Tokens ต่อเดือน

Storment อธิบายถึงรากเหง้าของปัญหาว่า

"Agentic เข้ามาในวงการและขยายตัวอย่างรวดเร็วมาก กระบวนการ Reasoning, Loop, Retry และการแก้ไขข้อผิดพลาดต่าง ๆ รวมถึงความซับซ้อนทั้งหมดที่เกิดจาก Non-Human Agent ซึ่งไม่เคยยอมแพ้ ไม่ต้องพัก และไม่มีความเหนื่อยล้า ยังคง Hit LLM ซ้ำแล้วซ้ำเล่า ยัง Retry และยัง Fail อยู่ต่อไป สิ่งเหล่านี้สร้าง Loop จำนวนมหาศาลและทำให้การใช้ Token พุ่งสูงขึ้นในระดับที่ยากจะเชื่อได้"

Shutterstock CTO เผย Output Token คิดเป็น 75% ของ Token Consumption ทั้งหมด

Courtney Totten CTO และ CISO ของ Shutterstock แพลตฟอร์มให้บริการ Licensed Image, Video และ Music ระดับโลก กล่าวในงาน FinOps X 2026 ว่า บริษัทได้นำเครื่องมือ Generative AI หลายตัวเข้ามาใช้งานเพื่อรองรับลูกค้าในการสร้างคอนเทนต์ พร้อมย้ำว่าการสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรม คุณค่า และต้นทุน เป็นสิ่งที่บริษัทให้ความสำคัญเป็นอันดับต้น

"การทำความเข้าใจต้นทุน AI ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่คือรากฐานสำคัญของ Business Strategy ที่แท้จริง"

Totten ชี้ให้เห็นว่า AI Model แต่ละตัวมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทั้งในด้านราคาและความสามารถ Model ที่มีความซับซ้อนต่ำกว่าสามารถรองรับ Prompt พื้นฐานได้ดี เช่น การขอภาพสุนัขทั่วไป แต่หากเป็น Query ที่ซับซ้อนขึ้น อย่างเช่น ภาพสุนัขพันธุ์ Golden Retriever กับครอบครัวที่กำลังอบคุกกี้อยู่ในครัว Model ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าย่อมถูกเรียกใช้งาน และมาพร้อมกับการใช้ Token ที่มากขึ้นตามไปด้วย

"Token ใช้มากขึ้น ต้นทุนก็สูงขึ้นตาม Output Token ของเราคิดเป็นถึง 75% ของ Total Token Consumption ทั้งหมด ทุกครั้งที่มีผู้ใช้เข้ามาค้นหาหรือสร้าง Generative Image บนเว็บไซต์ นั่นหมายถึงการสร้าง Token และนั่นคือต้นทุนที่เราต้องแบกรับในฐานะ Primary Cost Driver หลักของธุรกิจ"

Shutterstock พบ Unused Commitment มูลค่า $250,000 ก่อนผนึก CFO ปฏิรูปโครงสร้าง AI FinOps

Totten เล่าว่า Shutterstock เคยขยายการใช้งานจาก User License ของ ChatGPT จำนวน 50 ราย เพิ่มขึ้นเป็น 750 รายภายในเดือนเดียว ซึ่งส่งผลกระทบต่อต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่ผู้นำในระดับธุรกิจยังขาดข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการเลือก AI Model และค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

ยิ่งกว่านั้น Shutterstock ยังค้นพบ Unused Commitment มูลค่ากว่า $250,000 ที่เกือบจะสูญเปล่าไปโดยไม่ก่อให้เกิดประโยชน์ใด เหตุการณ์ดังกล่าวเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ Totten ตัดสินใจร่วมมือกับ CFO เพื่อกำหนดนโยบายให้ต้นทุน AI ทั้งหมดต้องผ่านการกำกับดูแลโดย FinOps Team ที่รายงานตรงต่อเธอ โดยทีม FinOps ของ Shutterstock ในปัจจุบันทำหน้าที่ดูแลทั้ง Cloud Cost และ AI Cost ควบคู่กันในโครงสร้างเดียว

Prudential Financial VP ชี้ FinOps ต้องปรับโฟกัสสู่ Token Economics และ Value Generation

Pooja Kumar VP of Cloud Strategy and Transformation ของ Prudential Financial กล่าวว่า Traditional FinOps เริ่มเสื่อมความสำคัญลงตั้งแต่ก่อนที่ AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรม และการมาถึงของ AI ได้เร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ จนทำให้ FinOps ก้าวขึ้นมาเป็น "Strategic Imperative ในยุค AI" อย่างแท้จริง

Kumar ระบุว่า แทนที่ทีม FinOps จะยังคงมุ่งเน้นการสร้าง Dashboard หรือทำงานที่สามารถถูก Automate ได้ง่าย บทบาทใหม่ที่จำเป็นต้องมีคือการขับเคลื่อน Value Generation และการทำความเข้าใจ Token Economics อย่างลึกซึ้ง เพื่อให้ทีม FinOps กลายเป็นส่วนสำคัญที่ขาดไม่ได้ขององค์กรในยุคที่ AI กลายเป็นแกนกลางของทุกธุรกิจ

"คำถามที่ผู้บริหารถามในวันนี้ไม่ใช่เรื่องของยอดใช้จ่ายด้าน Cloud หรือ AI อีกต่อไปแล้ว แต่คือ 'หนึ่ง Business Outcome มีต้นทุนเท่าไร End-to-End และต้นทุนของการดำเนินธุรกิจอย่างมีความรับผิดชอบคือเท่าไร' นั่นคือทิศทางที่ทุกองค์กรกำลังเดินไป"

Why it matters

💡 ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจสำคัญของทุกธุรกิจ ต้นทุนจาก Token Usage กำลังเป็นวิกฤตที่ CIO และ CFO ทั่วโลกเผชิญอยู่จริง บทความนี้เปิดเผยกลยุทธ์จากแนวหน้าของ Shutterstock และ Prudential Financial ที่รับมือกับค่าใช้จ่าย AI ที่พุ่งเกินงบถึง 3 เท่า พร้อมข้อมูลเชิงลึกว่าทำไม Agentic AI ถึงเป็นตัวการหลัก และทำไม FinOps จึงต้องปรับตัวสู่ Token Economics อย่างเร่งด่วนก่อนที่งบประมาณจะหมดลงโดยไม่ทันตั้งตัว

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://www.ciodive.com/news/shutterstock-prudential-financial-share-ai-cost-strategies/822561/