Google เป็นบริษัทย่อยหลักของ Alphabet Inc. และได้ขยายธุรกิจออกไปไกลเกินการค้นหาเพื่อกลายเป็นหนึ่งในระบบนิเวศเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในโลก งานของบริษัทครอบคลุมซอฟต์แวร์ การโฆษณา แพลตฟอร์มมือถือ การประมวลผลแบบคลาวด์ ฮาร์ดแวร์ และ
ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง ภารกิจของบริษัทในการจัดระเบียบข้อมูลได้พัฒนาไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์และโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดรูปแบบการที่ผู้ใช้หลายพันล้านคนมีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีทุกวัน
1. สายผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคและการโฆษณาของ Google ยังคงเป็นเซ็กเมนต์ธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดของบริษัท ซึ่งรวมถึง Google Search เสิร์ชเอนจินที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในโลก YouTube ผู้นำระดับโลกด้านเนื้อหาวิดีโอและการโฆษณาดิจิทัล และ Android ระบบปฏิบัติการมือถือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดทั่วโลก แพลตฟอร์มเหล่านี้รวมกันยึดครองรายได้จากการโฆษณาของ Google และกำหนดการเข้าถึงในระดับโลก
2. สายผลิตภัณฑ์องค์กรและโครงสร้างพื้นฐานของ Google สนับสนุนธุรกิจ นักพัฒนา และองค์กรทั่วโลก เซ็กเมนต์นี้รวมถึง Google Cloud ที่ให้บริการ cloud computing การวิเคราะห์ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐาน AI Google Workspace ชุดเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ประกอบด้วย Gmail, Docs, Sheets และ Drive และสายผลิตภัณฑ์ฮาร์ดแวร์ Pixel และ Nest ของบริษัทที่รวมคุณสมบัติ AI ทั่วทั้งสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์สมาร์ทโฮม นอกจากนี้ยังรวมถึง Google Research และ DeepMind ที่พัฒนาเทคโนโลยีพื้นฐานที่ใช้ทั่วทั้งระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ที่กว้างขวางของบริษัท
3. สายผลิตภัณฑ์ AI ของ Google กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญมากขึ้นในกลยุทธ์ระยะยาว
• Gemini 3.0 โมเดล AI แบบ multimodal ล่าสุดของ Google ที่ใช้ทั่วทั้ง Search, Workspace และ Android
• Gemini Advanced และ Gemini for Enterprise บริการ AI แบบสมาชิกสำหรับบุคคลและองค์กร
• AI agents และเครื่องมือนักพัฒนา ที่รวมเข้ากับ Google Cloud, Workspace และแพลตฟอร์มมือถือ
• ระบบ AI ที่ใช้งานได้จริงของ DeepMind ที่ขับเคลื่อนการปรับให้เหมาะสม การวิจัยด้านความปลอดภัย และความสามารถของเอเจนต์ที่เกิดใหม่
แม้ว่า Google จะไม่รายงาน AI เป็นหมวดรายได้แยกต่างหาก แต่ AI ขับเคลื่อนส่วนแบ่งที่เพิ่มขึ้นของการใช้งาน Cloud และผลิตภัณฑ์ และฟีเจอร์ใหม่หลายอย่างทั่วทั้งระบบนิเวศของ Google ถูกสร้างขึ้นโดยตรงบนโมเดลที่ใช้ Gemini
Google vs. Nvidia vs. OpenAI: ใครเป็นผู้ชนะในการแข่งขัน AI ในปี 2025?
การแข่งขัน AI ในปี 2025 ไม่ได้ถูกกำหนดโดยผู้นำเพียงคนเดียว แต่โดยสามบริษัทที่ผลักดันสาขานี้ไปข้างหน้าจากมุมที่แตกต่างกัน Google กำหนดรูปแบบวิธีที่ AI เข้าถึงผู้ใช้หลายพันล้านคน
Nvidia จัดหาพลังการประมวลผลที่ฝึกฝนโมเดลสมัยใหม่ส่วนใหญ่ และ OpenAI ขับเคลื่อนความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในการพัฒนาโมเดล บทบาทของพวกเขามีจุดตัดกัน แต่ละคนเป็นผู้นำในส่วนต่างๆ ของภูมิทัศน์
โดยรวม: ระบบนิเวศแบบบูรณาการของ Google ให้ความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์
จุดแข็งของ Google ในปี 2025 มาจากสแต็ก AI ที่เชื่อมต่อกันอย่างแน่นหนา Google DeepMind สร้างโมเดล Alphabet ดำเนินการศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย TPU และบริษัทปรับใช้ AI ทั่วทั้ง Search, YouTube, Android, Workspace และ Cloud การจัดตำแหน่งนี้ทำให้ Google สามารถอัปเดตระบบนิเวศทั้งหมดผ่านแพลตฟอร์มโมเดลเดียว
Nvidia นำหน้าด้านการประมวลผล AI ด้วย GPU แต่ไม่ได้ดำเนินการผลิตภัณฑ์ AI ในระดับผู้บริโภค OpenAI เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วในการพัฒนาโมเดล แต่ขึ้นอยู่กับคลาวด์และฮาร์ดแวร์ภายนอก Microsoft ขับเคลื่อน enterprise AI ผ่าน Azure แต่ขาดการควบคุมเต็มรูปแบบของสแต็กโมเดลและการกระจายบนมือถือ Google ยังคงเป็นบริษัทเดียวที่รวมการวิจัยโมเดลภายในบริษัท ฮาร์ดแวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ และการเข้าถึงผู้ใช้หลายพันล้านคนทันที
การเปรียบเทียบโมเดล: Google ให้ความสำคัญกับการบูรณาการระบบนิเวศ ในขณะที่ AI Labs แข่งขันอย่างเสรี
Gemini 3.0 ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์หลักของ Google ตั้งแต่ Search และ Workspace ไปจนถึง Android และ Pixel แทนที่จะแข่งขันเพื่อชนะในการทดสอบมาตรฐาน Google มุ่งเน้นการฝัง Gemini เข้าไปในเวิร์กโฟลว์ประจำวัน ซึ่งทำให้โมเดลมีการใช้งานที่กว้างขวางและเสถียร แม้ว่าจะไม่ได้เป็นผู้นำในทุกการทดสอบ
โมเดลชั้นนำอื่นๆ ในการแข่งขัน AI
• Gemini 3.0 (Google) ปรับให้เหมาะสมสำหรับการให้เหตุผลแบบมัลติโมดอลและประสบการณ์ผลิตภัณฑ์แบบบูรณาการ
• Claude (Anthropic) แข็งแกร่งในการให้เหตุผลแบบมีโครงสร้างและงานองค์กรที่สอดคล้องกับความปลอดภัย
• Perplexity Model (Perplexity AI) ออกแบบมาสำหรับความแม่นยำในการค้นคืนและการตอบแบบการค้นหา
• DeepSeek V3.1 (DeepSeek Labs) มีประสิทธิภาพในการให้เหตุผลทางเทคนิคและการจำลองการเทรดบางอย่าง
• GPT-5 Series (OpenAI) ใช้กันอย่างแพร่หลายผ่าน ChatGPT, APIs และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์
• Grok-4 (xAI) สร้างขึ้นสำหรับการเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์และการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว
เหตุการณ์ที่น่าสนใจอย่างหนึ่งมาจากการทดลอง Alpha Arena บน
Perp Dex Hyperliquid ที่โมเดลแต่ละตัวได้รับหนึ่งหมื่นดอลลาร์เพื่อเทรดคริปโตแบบ perpetuals หลังจากเจ็ดสิบสองชั่วโมง DeepSeek V3.1 และ Grok-4 ทำกำไรเหนือสิบสี่เปอร์เซ็นต์ ในขณะที่ GPT-5 และ Gemini 2.5 Pro บันทึกการขาดทุน ผลลัพธ์สะท้อนให้เห็นถึงประสิทธิภาพภายในการตั้งค่าเฉพาะนั้น และไม่ควรมองเป็นการจัดอันดับความสามารถของโมเดลโดยทั่วไป
แม้จะมีการแข่งขันอย่างเข้มข้นในหมู่ model labs แต่จุดแข็งของ Google ยังคงอยู่ที่ความสามารถในการปรับใช้ Gemini ทั่วทั้งผลิตภัณฑ์ที่ใช้โดยคนหลายพันล้านทุกวัน
การเปรียบเทียบฮาร์ดแวร์: Nvidia นำหน้าการประมวลผล ในขณะที่ Google ปรับให้เหมาะสมกับขนาดภายใน
Google ฝึกอบรมและให้บริการ Gemini โดยใช้ Tensor Processing Units (TPUs) ที่ออกแบบสำหรับเวิร์กโหลดขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง TPUs ให้ Google ควบคุมต้นทุนและประสิทธิภาพ แม้ว่าจะไม่ได้ใช้กันอย่างแพร่หลายนอกบริษัท
กลยุทธ์ฮาร์ดแวร์แตกต่างกันอย่างไร
• Nvidia ยังคงเป็นผู้นำอุตสาหกรรมในด้านฮาร์ดแวร์ AI ขับเคลื่อนการฝึกฝนและการอนุมานโมเดลส่วนใหญ่ทั่วโลก
• Google ใช้ TPUs เป็นหลักภายในคลาวด์และไปป์ไลน์โมเดลของตัวเอง ให้ความมีประสิทธิภาพภายใน แต่มีการปรากฏตัวในตลาดจำกัด
• OpenAI ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ Nvidia ผ่าน Microsoft Azure และไม่ดำเนินการชิปของตัวเอง
Nvidia ครองตลาดชั้นการประมวลผลระดับโลก ในขณะที่ Google มุ่งเน้นการใช้งานสแต็ก AI ภายในให้มีประสิทธิภาพ
สนามรบที่เกิดใหม่: การจัดเก็บข้อมูลแบบคลาวด์และพลังงาน
เมื่อโมเดล AI ขยายตัว throughput การจัดเก็บข้อมูลและการเคลื่อนย้ายข้อมูลกลายเป็นข้อจำกัดหลัก Google เชื่อมต่อระบบการฝึกฝน TPU โดยตรงกับชั้นการจัดเก็บข้อมูล ในขณะที่ AWS และ Azure อาศัยเครือข่ายข้อมูลระดับโลกเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ แพลตฟอร์ม
การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย เช่น
Filecoin และ
Arweave ยังให้ความจุแบบกระจายสำหรับข้อมูลแบบไม่เรียลไทม์ เป็นตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับสแต็กการจัดเก็บข้อมูล
พลังงานและการหล่อเย็นในขณะนี้กำหนดความเร็วในการขยายคลัสเตอร์ AI Google กำลังลงทุนในพลังงานหมุนเวียน สิ่งอำนวยความสะดวก TPU ที่หล่อเย็นด้วยของเหลว และสำรวจแหล่ง baseload ที่ได้รับการสนับสนุนโดย
นิวเคลียร์ เพื่อสนับสนุนการขยายตัวระยะยาว Nvidia ยังคงปรับปรุงประสิทธิภาพของ GPU ในขณะที่ OpenAI อาศัยการขยายตัวของศูนย์ข้อมูลของ Microsoft ซึ่งรวมถึงความสนใจในโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วยนิวเคลียร์ ปัจจัยเหล่านี้กำหนดความเร็วที่แต่ละบริษัทสามารถขยายระบบ AI รุ่นต่อไปได้มากขึ้น
วิธีลงทุนในหุ้น Google: คู่มือทีละขั้นตอนใน 3 วิธีที่แตกต่างกัน
นักลงทุนสามารถเข้าถึง Google ผ่านตลาดหุ้นที่มีการควบคุม หรือผลิตภัณฑ์คริปโตแบบดั้งเดิมบน BingX ด้านล่างเป็นเส้นทางที่ชัดเจนสามเส้นทาง ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณในด้านการเข้าถึง ความยืดหยุ่น หรือเครื่องมือเทรด
1. ซื้อหุ้น Alphabet (GOOGL / GOOG) บนแพลตฟอร์มโบรกเกอร์