Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

IT NEWS

Elon Musk ยืนยัน! xAI เตรียมเปิดตัว “เกมที่สร้างโดย AI แบบเต็มรูปแบบ” ภายในปลายปี 2026

xAI game

Elon Musk มหาเศรษฐีอันดับหนึ่งของโลกตามการจัดอันดับของ Forbes ได้โพสต์ผ่านบัญชี X (Twitter เดิม) ว่า xAI Game Studio — หนึ่งในทีมภายใต้บริษัท xAI ของเขา — กำลังพัฒนา “เกมที่สร้างโดย AI แบบเต็มรูปแบบ (full-scale AI generated game)” และตั้งเป้าว่าจะเปิดตัวภายในปลายปี 2026 โดยเขายืนยันว่าจะเป็น “เกมที่ยอดเยี่ยม” ไม่ใช่แค่เกมทดลองเหมือนที่ผ่านมา

Advertisement

จุดเริ่มต้นของแนวคิด “xAI Game Studio”

ย้อนกลับไปเกือบหนึ่งปีก่อน Musk เคยโพสต์ข้อความว่า

“สตูดิโอเกมในตอนนี้มีแต่บริษัทใหญ่ถือครองหมดแล้ว @xAI จะสร้างสตูดิโอเกมที่ทำให้เกมกลับมาสนุกอีกครั้ง!”

ข้อความนี้สะท้อนให้เห็นว่า Musk ไม่ได้มอง xAI แค่ในฐานะผู้พัฒนาเทคโนโลยี AI อย่าง Grok (แชตบอทอัจฉริยะของ xAI) เท่านั้น แต่ยังตั้งใจจะขยายขอบเขตสู่โลกของ เกมที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI-generated games) อย่างจริงจัง


“เกมที่สร้างโดย AI” คืออะไร?

แนวคิดนี้หมายถึงเกมที่องค์ประกอบต่าง ๆ ตั้งแต่โลกในเกม เนื้อเรื่อง ไปจนถึงระบบการเล่น ถูกสร้างขึ้นโดย AI ทั้งหมดหรือเกือบทั้งหมด ไม่ใช่แค่ใช้ AI ช่วยในบางส่วน เช่น สร้างตัวละครหรือบทสนทนาเท่านั้น แต่ในมุมของนักพัฒนาเกมหลายคน มันยังคงเป็นเรื่องที่ไกลตัวจากเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน


ผู้เชี่ยวชาญยังมองว่า “อีกไกลกว่าจะถึงจุดนั้น”

Bryan Catanzaro รองประธานฝ่ายวิจัย Deep Learning ของ NVIDIA (และหนึ่งในผู้คิดค้นเทคโนโลยี DLSS) เคยให้ความเห็นไว้เมื่อปี 2023 ว่า

“ผมไม่เชื่อว่า AI จะสามารถสร้างเกมได้โดยที่แค่พิมพ์ว่า ‘อยากได้เกมแนวไซเบอร์พังก์’ แล้วจะออกมาได้ดีเท่า Cyberpunk 2077 … แต่ในอนาคตอันไกล DLSS หรือระบบประมวลผลภาพแบบ Neural Rendering อาจทำให้เกมสวยสมจริงและดื่มด่ำขึ้นมากแน่นอน”

คำพูดนี้ชี้ให้เห็นว่า แม้ AI จะก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะด้าน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT หรือ Grok เอง แต่การสร้างเกม AAA ที่มีคุณภาพระดับสูง “ทั้งหมดโดย AI” ยังถือว่าท้าทายอย่างยิ่ง


จุดแข็งของ xAI ที่อาจช่วยให้ใกล้ความจริง

แม้จะมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีในวงกว้าง แต่ xAI เองมีความได้เปรียบในด้านระบบ การประมวลผลและการเรียนรู้ของโมเดล AI ขั้นสูง ที่พัฒนาอยู่แล้วภายในบริษัท ซึ่งอาจช่วยให้สามารถจำลองโลกในเกม บทสนทนา และพฤติกรรมของตัวละครได้สมจริงมากขึ้นกว่าระบบทั่วไป

นอกจากนี้ Musk ยังเป็นบุคคลที่มีประสบการณ์ตรงกับวงการเกม เขาเคยกล่าวว่าตัวเองเล่นเกมเป็นประจำตั้งแต่วัยเด็ก และมีแนวคิดอยากผลักดันให้ AI “เข้าใจความสนุกของมนุษย์” ให้ได้จริง ๆ ซึ่งอาจเป็นก้าวสำคัญที่แตกต่างจากแนวทางของสตูดิโอเกมทั่วไป


AI จะมาแทนมนุษย์ในวงการเกมไหม?

นักพัฒนาเกมส่วนใหญ่เชื่อว่า AI จะมีบทบาท “เสริม” มากกว่า “แทนที่” ไม่ว่าจะเป็นการใช้สร้างคอนเทนต์ซ้ำ ๆ ให้เร็วขึ้น สร้างบทสนทนาที่มีชีวิตชีวา หรือช่วยให้ทีมเล็กสามารถสร้างเกมขนาดใหญ่ขึ้นได้ โดยยังคงต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์เป็นแกนกลางอยู่ดี

ดังนั้น แม้โครงการของ Musk จะดูทะเยอทะยาน แต่ก็เป็นไปได้ว่า “เกมของ xAI” ที่จะเปิดตัวในปี 2026 จะเป็นการ ผสมผสานระหว่าง AI และมนุษย์ มากกว่าเป็นผลงานของ AI 100%


สรุป: อีกหนึ่งก้าวของ xAI ที่ต้องจับตา

การที่ Elon Musk ประกาศเป้าหมายให้ xAI Game Studio สร้างเกมด้วย AI แบบเต็มรูปแบบภายในปี 2026 ถือเป็นก้าวสำคัญในวงการเทคโนโลยีเกม และเป็นอีกสัญญาณหนึ่งว่าเขากำลังผลักดันให้ AI กลายเป็น “ผู้ร่วมสร้างสรรค์ความบันเทิง” ในระดับใหม่ ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยพัฒนาเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทุกคนในวงการเกมเฝ้ารอดู คือ Musk จะสามารถทำให้คำว่า “เกมที่สร้างโดย AI แบบเต็มรูปแบบ” กลายเป็นความจริงที่ “ยอดเยี่ยมจริง ๆ” ได้หรือไม่ ภายในเวลาเพียงปีเดียว

ที่มา: wccftech

Click to comment
Advertisement

บทความน่าสนใจ

PR-News

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย — ASUS (เอซุส) ผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลก นำเสนอ ASUS Agent Computer ภายใต้แนวคิด “Powering Every AI Choice” ระบบนิเวศด้านฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ครอบคลุมตั้งแต่โน้ตบุ๊ก NUC และมินิพีซี เดสก์ท็อปพีซีที่ปรับแต่งได้ ไปจนถึงเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพและ AI...

PR-News

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง Advertisement แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์  สมองของเราทำหน้าที่คิด วิเคราะห์หาเหตุผล และตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยให้เรารับรู้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กล้ามเนื้อและข้อต่อทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนไหวทางกายภาพอย่างแม่นยำ  ระบบ Physical AI ก็ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน การคิดวิเคราะห์และการรับรู้ที่ซับซ้อนต้องอาศัยหน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต้องใช้การประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low-latency) ณ จุดที่ต้องทำการตัดสินใจ และการเคลื่อนไหวที่แม่นยำก็ต้องการระบบควบคุมที่ถูกต้องและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ...

PR-News

กรุงเทพฯ, 28 กันยายน 2569 – ไมโครซอฟท์ ยกระดับ Microsoft Copilot รองรับโลกการทำงานที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยเพิ่มศักยภาพให้ทุกคนและทุกองค์กรบรรลุเป้าหมายได้มากยิ่งขึ้น โดย Copilot โฉมใหม่เชื่อมโยงเครื่องมือที่ผู้คนคุ้นเคย เข้ากับขีดความสามารถ AI ยุคใหม่สำหรับการสร้าง ปรับแต่ง และขยายการใช้งาน AI ในทุกมิติของการทำงาน ปัจจุบันแอป Copilot มาพร้อม...

PR-News

โครงสร้างต้นทุน AI สำหรับองค์กรกำลังเปลี่ยนแปลงไป เมื่อโมเดล AI ระดับแนวหน้ารุ่นใหม่และ Agentic AI ช่วยขยายขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในภาคธุรกิจให้กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม องค์กรที่ยังไม่เริ่มวางกลยุทธ์การปรับใช้ระบบแบบไฮบริดตั้งแต่วันนี้ อาจต้องแบกรับค่าใช้จ่ายด้าน AI ที่สูงขึ้นอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า  หากองค์กรของคุณขยายการใช้งาน AI ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา คุณอาจสังเกตเห็นแนวโน้มบางอย่าง การเปิดให้เข้าถึง AI ในวงกว้างขึ้น ใช้งานมากขึ้น...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    Always Active

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

บันทึก