GPT และ ChatGPT ต่างกันยังไง?
ผมมักตอบได้ยาก เวลาที่เพื่อนถามว่า "ทำไมต้องจ่ายเงินให้ ChatGPT/Gemini/Claude ในเมื่อของฟรีก็มีให้ใช้?" ครั้นจะบอกว่า เรื่องของมึง ก็กระไรอยู่ ไอ้เราก็ยังหวังดีกับเพื่อน พยายามเล่าให้ฟัง แต่ปัญหาสำหรับผมคือ เวลาอธิบายไป คนทั่วไปมักจะเข้าใจ AI ในแบบชั้นเดียว คือ AI = ChatGPT เวลาอธิบายประโยชน์ที่จะได้จากการจ่ายสตางค์เลยค่อนข้างยาก
เรามักได้ยินคำว่า "GPT" กับ "ChatGPT" สลับกันไปมา แต่สำหรับคนทั่วไป คำพวกนี้ชวนให้สับสน จริงๆ แล้วมันต่างกันพอสมควร และการเข้าใจผ่านมุมมองของ "AI Stack" จะช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้นมาก
AI Stack คืออะไร?
AI Stack คือการมองเทคโนโลยี AI แบบแบ่งชั้นคล้ายๆ กับกองซ้อน (stack) เพื่อให้เราเห็นว่าเบื้องหลังระบบอย่าง ChatGPT ประกอบด้วยอะไรบ้าง ไล่ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน จนถึงแอปพลิเคชันที่เราใช้งานจริง
ลองจินตนาการเป็น 4 ชั้นหลัก + 3 ชั้นย่อยในฝั่ง Application:
1. Infrastructure Layer (ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน)
GPU, Cloud, Network — เป็นชั้นของพลังประมวลผลจากบริษัทอย่าง NVIDIA, AWS, Azure ฯลฯ
2. Model Layer (ชั้นโมเดล)
GPT, Claude, Gemini — นี่คือโมเดลภาษา (foundation model) ที่ถูกฝึกจากข้อมูลมหาศาล ทำหน้าที่เป็น "สมอง" ของระบบ AI
3. Application Layer (ชั้นการใช้งานโมเดล)
แบ่งออกเป็น 3 ระดับย่อยตามรูปแบบการใช้งาน:
- 3.1 Interface Sub-layer (AI as Service)
ChatGPT, Claude.ai, Copilot — คือหน้าต่างที่เราใช้งานโมเดลเหล่านั้น เช่น เว็บไซต์ แอป หรือปลั๊กอิน - 3.2 Task-specific Application Sub-layer (AI for Jobs)
การนำ GPT ไปใช้กับงานเฉพาะ เช่น เขียนสคริปต์, วิเคราะห์ข้อมูล, สร้างภาพ ผ่านแอปหรือบริการที่ออกแบบเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ - 3.3 Agentic Sub-layer (AI as Workflow/Agent)
การใช้ GPT หรือโมเดลอื่นๆ ในลักษณะของ Workflow Automation หรือ Intelligent Agent เช่น Auto-GPT, AI Agent สำหรับ Customer Service, หรือระบบที่รัน Task หลายขั้นตอนอัตโนมัติโดยมีบริบทต่อเนื่อง
4. AI Solution Layer (ชั้นการสร้างคุณค่าทางธุรกิจ)
เป็นชั้นที่องค์กรหรือธุรกิจนำความสามารถของโมเดล AI มาสร้างมูลค่า เช่น การปรับกระบวนการภายใน (process reengineering), การปรับเปลี่ยนโมเดลธุรกิจ, การสร้าง value proposition ใหม่ ๆ เช่น hyper-personalization, real-time insight หรือการขับเคลื่อน digital transformation อย่างแท้จริง โดยใช้ AI เป็นตัวเร่ง
แล้ว GPT กับ ChatGPT ต่างกันยังไง?
ใช้ Stack ด้านบนช่วยแยกให้ชัด:
GPT อยู่ใน Model Layer — มันคือโมเดลที่ OpenAI ฝึกไว้ เช่น GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o มันไม่ได้มีหน้าตาใช้งานเอง ต้องถูกเรียกใช้งานผ่านโปรแกรมอะไรบางอย่าง
ChatGPT อยู่ใน Interface Sub-layer — คือแอปหรือเว็บที่เราใช้แชทกับ GPT นั่นเอง (เหมือนเราพูดกับ GPT ผ่านหน้าต่างที่เรียกว่า ChatGPT)
เปรียบเทียบง่ายๆ:
- GPT เหมือนเครื่องยนต์ / สมอง
- ChatGPT เหมือนรถยนต์ / ร่างกายที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องยนต์นั้น
ตัวอย่างให้เห็นภาพ
- ถ้าคุณใช้ ChatGPT ผ่านเว็บไซต์ chat.openai.com นั่นคือคุณใช้อินเทอร์เฟซที่เรียกใช้ GPT อยู่เบื้องหลัง
- ถ้าคุณเขียนโค้ดแล้วเรียกใช้ GPT ผ่าน API คุณกำลังต่อสายตรงเข้าหาโมเดลโดยไม่ผ่านหน้าต่างแชท
- ถ้าคุณใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ Excel หรือสร้างภาพจากข้อความ คุณอยู่ใน Task-specific Application
- ถ้าคุณใช้ Auto-GPT หรือ AI Agent ที่ทำงานแทนคุณหลายขั้นตอน แบบมีหน่วยความจำ นั่นคือคุณอยู่ใน Agentic
- ถ้าคุณออกแบบระบบใหม่ที่ให้ AI วิเคราะห์ customer journey ทั้ง lifecycle แล้วปรับบริการให้ตอบโจทย์ลูกค้าแบบรายคน นั่นคือการใช้ใน AI Solution Layer
ทำไมควรรู้เรื่องนี้?
การเข้าใจว่าอะไรอยู่ใน Stack ไหน จะช่วยให้คุณเลือกใช้ AI ได้เหมาะสม:
- ถ้าคุณแค่ต้องการคำตอบเร็วๆ ใช้ผ่าน Interface อย่าง ChatGPT ก็พอ
- ถ้าคุณต้องการสร้างแอปเฉพาะทาง อาจต้องเรียกใช้ GPT ผ่าน API และพัฒนา Interface เอง
- ถ้าคุณต้องการให้ AI ทำงานแบบกึ่งอัตโนมัติแทนคุณ เช่น วางแผน – วิเคราะห์ – สรุป – ทำงานซ้ำๆ คุณอาจต้องเข้าสู่ระดับ Agentic Sub-layer
- ถ้าคุณต้องการขับเคลื่อนนวัตกรรมหรือเปลี่ยนวิธีทำงานทั้งองค์กร คุณต้องคิดในระดับ AI Solution Layer
สรุป
- GPT = สมอง (Model)
- ChatGPT = วิธีเข้าถึงสมองนั้น (Interface)
- AI Stack = แผนผังช่วยให้เข้าใจว่าทั้งหมดอยู่ตรงไหนในระบบใหญ่
ผมคิดว่าการเข้าใจ AI Stack ไม่ใช่เรื่องของโปรแกรมเมอร์เท่านั้น แต่เป็นเครื่องมือให้คนทั่วไปแยกแยะและวางแผนการใช้ AI ได้ฉลาดขึ้น
ในรายละเอียดของฟรี vs จ่ายเงินของบริการแต่ละเจ้า วันหลังมาเล่าให้ฟังอีกทีครับ