ฮัวเว่ยโค้ดอาร์ตจุดชนวนการปฏิวัติการเขียนโปรแกรมด้วย AI: การวิเคราะห์เชิงลึกสู่ยุค “ทุกคนพัฒนาได้” ในปี 2026 (ตอนที่ 1)

วันที่ 26 กุมภาพันธ์ 2026 ฮัวเว่ยคลาวด์ได้เปิดตัวเวอร์ชันทดสอบสาธารณะอย่างเป็นทางการของโค้ดอาร์ต (CodeArts) โค้ดอินเทลลิเจนต์เอเจนต์ การเปิดตัวครั้งนี้ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องหมายความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญในวงการการเขียนโปรแกรมด้วย AI ของจีน แต่ยังถือเป็นสัญญาณสำคัญที่ผลักดันวิสัยทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ไปสู่ “ทุกคนพัฒนาได้”

ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตถูกกำหนดให้เป็นแพลตฟอร์มการเข้ารหัส AI ที่เป็นระบบวิศวกรรม โดยแกนหลักไม่ใช่แค่เครื่องมือเติมโค้ดเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับโค้ด, IDE อัจฉริยะ และโหมดการพัฒนาด้วยตนเอง การปรากฏตัวของมันสะท้อนถึงความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการเขียนโปรแกรมด้วย AI, การพัฒนาร่วมกันของห่วงโซ่อุตสาหกรรมกำลังประมวลผลพื้นฐาน และการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นของกระบวนทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด

บทความนี้จะวิเคราะห์ความหมายของการเปิดตัวฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตจากสี่มิติ ได้แก่ แกนเทคโนโลยี, การสนับสนุนกำลังประมวลผล, การใช้โทเคน และรูปแบบการสร้างรายได้ พร้อมทั้งมองแนวโน้มการพัฒนาการเขียนโปรแกรมด้วย AI ในปี 2026

1. แกนเทคโนโลยี: การบูรณาการเชิงวิศวกรรมที่มากกว่า “การเขียนโค้ด”

ต่างจากเครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI ส่วนใหญ่ในตลาดที่เน้นจุดฟังก์ชันเฉพาะ ข้อได้เปรียบหลักของฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตอยู่ที่ “การบูรณาการเชิงวิศวกรรม” และ “การทำงานร่วมกันเชิงลึกของระบบนิเวศ” สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีของมันผสานประสบการณ์การวิจัยและพัฒนาระยะยาวของฮัวเว่ยกับการปฏิบัติการเขียนโค้ดขนาดใหญ่ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้โซลูชันระดับองค์กรที่มีความเป็นวิทยาศาสตร์และใช้งานได้จริงมากขึ้น

จากมุมมองของสถาปัตยกรรมเทคโนโลยี ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตสร้าง “ระบบการทำงานร่วมกันสามชั้น”:

• ชั้นรองรับโมเดลหลายตัวระดับล่าง: รวมโมเดลหลายประเภท เช่น โมเดลโอเพ่นซอร์ส (เช่น GLM-5.0, DeepSeek-V3.2) และโมเดลที่ฮัวเว่ยพัฒนาขึ้นเอง พร้อมทั้งเปิดตัวโมเดลเฉพาะสำหรับระบบนิเวศฮาร์โมนีออสและระบบกำลังประมวลผลแอสเซนด์โดยเฉพาะ เมทริกซ์โมเดล “ทั่วไป + เฉพาะ” นี้มีเป้าหมายเพื่อให้ครอบคลุมทั้งความสามารถในการปรับตัวกับสถานการณ์การเข้ารหัสที่หลากหลาย และความสามารถในการปรับให้เหมาะสมเชิงลึกภายใต้สแต็กเทคโนโลยีเฉพาะ
• ชั้นความสามารถหลักระดับกลาง: ครอบคลุมกิจกรรมการเข้ารหัสแบบครบวงจร เช่น การสร้างโค้ด, การถามตอบความรู้การวิจัยและพัฒนา, การสร้างกรณีทดสอบย่อย, การจัดทำดัชนีคลังโค้ด, การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยมาตรฐาน เป็นต้น เทคโนโลยีการจัดทำดัชนีคลังโค้ดสามารถเข้าใจคลังโค้ดของโครงการได้อย่างลึกซึ้ง โดยมีเป้าหมายเพื่อลดจำนวนรอบการอนุมานที่โมเดลต้องการเพื่อทำงานที่ซับซ้อน นี่เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหลักที่อ้างว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้ทรัพยากร
• ชั้นขยายและปรับตัวระดับบน: รองรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาหลัก (เช่น IDE ต่างๆ, VS Code, ชุด JetBrains, CLI) และให้กลไกการขยายเอเจนต์อัจฉริยะหลายระดับ นักพัฒนาสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์การวิจัยและพัฒนาระดับองค์กรที่หลากหลายได้ผ่านเอเจนต์อัจฉริยะที่กำหนดเองและการเชื่อมต่อกับโปรโตคอลความสามารถภายนอก

แพลตฟอร์มนี้เน้นย้ำความต้องการระดับองค์กรสองประการเป็นพิเศษ: “การปฏิบัติตามมาตรฐาน” และ “ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว”:

• แปลงมาตรฐานการวิจัยและพัฒนาเป็นกฎที่ AI สามารถดำเนินการและตรวจสอบได้ ครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ความต้องการ การออกแบบ ไปจนถึงการเข้ารหัส การทดสอบ และการปรับใช้ สร้างกลไกการรับประกันคุณภาพโค้ดและการปฏิบัติตามกฎระเบียบหลายระดับ
• ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลในการออกแบบสถาปัตยกรรม ทำให้โค้ดของผู้ใช้ได้รับการประมวลผลในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น การส่งข้อมูลผ่านคลาวด์ถูกเข้ารหัส และวางแผนให้ฟังก์ชันเสริม เช่น บันทึกการตรวจสอบ การตรวจจับโค้ดที่เป็นอันตราย เพื่อตอบสนองความกังวลของอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสูง เช่น การเงิน รัฐบาล

นอกจากนี้ การสนับสนุนเชิงลึกสำหรับภาษา ArkTS ซึ่งเป็นภาษาในการพัฒนาแอปพลิเคชันเนทีฟฮาร์โมนีออส มีแนวโน้มที่จะส่งเสริมการเติบโตของนักพัฒนาในระบบนิเวศฮาร์โมนีออสต่อไป สร้างผลกระทบเชิงรุกจากกำลังประมวลผลระดับล่าง โมเดลระดับกลาง ไปจนถึงแอปพลิเคชันระดับบน

เมื่อเปรียบเทียบกัน บริการสมัครสมาชิก “Coding Plan” ที่อาลีบาบาคลาวด์เปิดตัวในช่วงเวลาเดียวกัน เข้าสู่ตลาดด้วยกลยุทธ์ “สลับโมเดลหลายตัวได้อย่างอิสระ” และเน้นราคาต่ำ โดยมีเป้าหมายเพื่อลดอุปสรรคในการใช้งาน ในขณะที่ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตเน้นแสดงความสามารถในการบูรณาการเชิงวิศวกรรมและข้อได้เปรียบในการผูกกับระบบนิเวศ ทั้งสองแสดงตำแหน่งทางการตลาดที่แตกต่างกัน และร่วมกันผลักดันวิวัฒนาการของตลาดแอปพลิเคชันการเขียนโปรแกรมด้วย AI ของจีน

2. การวิเคราะห์ห่วงโซ่อุตสาหกรรมกำลังประมวลผล: การเปลี่ยนแปลงความต้องการที่ขับเคลื่อนโดยการเขียนโปรแกรมด้วย AI

การเปิดตัวฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ต เป็นการแสดงให้เห็นถึงการนำเทคโนโลยีโมเดลใหญ่ AI ไปใช้ในวงกว้างในด้านการเขียนโปรแกรม และการสนับสนุนหลักของกระบวนการนี้อยู่ที่การอัพเกรดร่วมกันของห่วงโซ่อุตสาหกรรมกำลังประมวลผล

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของการเขียนโปรแกรมด้วย AI ในปี 2026 กำลังผลักดันให้ความต้องการกำลังประมวลผลพัฒนาไปในทิศทางที่เน้น “การคำนวณเฉพาะทาง” มากขึ้น จาก “การคำนวณทั่วไป” ซึ่งเกี่ยวข้องกับห่วงโซ่อุตสาหกรรมทั้งหมดตั้งแต่ชิป เซิร์ฟเวอร์ ศูนย์ข้อมูล ไปจนถึงบริการคลาวด์

จากด้านความต้องการ การเขียนโปรแกรมด้วย AI กำหนดข้อกำหนดสำหรับกำลังประมวลผลที่ “พร้อมกันสูง, ความหน่วงแฝงต่ำ, ความแม่นยำสูง”:
งานต่างๆ เช่น การสร้างโค้ด การทดสอบ การจัดทำดัชนี ต้องการการอนุมานความหมายและการคำนวณเวกเตอร์จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับการทำงานร่วมกันของโมเดลหลายตัวและบริบทที่ยาว ความต้องการสูงสุดสำหรับกำลังประมวลผลมีนัยสำคัญ ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตปรับกระบวนการอนุมานให้เหมาะสมผ่านสถาปัตยกรรมโมเดลหลายตัวและเทคโนโลยีการจัดทำดัชนีคลังโค้ด โดยพื้นฐานแล้วคือการแสวงหาความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและการใช้กำลังประมวลผล ซึ่งนี่เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการทำให้เครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI เป็นสากล

จากด้านอุปทาน ระบบนิเวศชิปแอสเซนด์ของฮัวเว่ยเองเป็นข้อได้เปรียบพื้นฐาน:
แอสเซนด์ในฐานะชิป AI เฉพาะทาง ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมและอนุมานโมเดลใหญ่ สามารถสร้างความร่วมมือเชิงลึกกับชั้นซอฟต์แวร์ของฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ต โดยมีเป้าหมายเพื่อให้บรรลุการจัดกำหนดการทรัพยากรกำลังประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกัน ผลกระทบเชิงรุกของห่วงโซ่อุตสาหกรรมกำลังประมวลผลของจีนก็ชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ: การวิจัยและพัฒนาชิป AI เฉพาะทาง การออกแบบเซิร์ฟเวอร์สำหรับสถานการณ์ AI และศูนย์ข้อมูลที่อาศัยการจัดวางโครงการต่างๆ เช่น “Eastern Data, Western Computing” ร่วมกันสนับสนุนแอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น การเขียนโปรแกรมด้วย AI

จากผลกระทบต่อห่วงโซ่อุตสาหกรรม การเกิดขึ้นของการเขียนโปรแกรมด้วย AI กำลังปรับเปลี่ยนส่วนที่เกี่ยวข้องใหม่:
ส่วนชิป AI เฉพาะทางระดับต้นน้ำครอบครองพื้นที่กำไรหลักเนื่องจากมีอุปสรรคทางเทคโนโลยี ส่วนเซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูลระดับกลางได้รับประโยชน์จากการเติบโตของความต้องการ ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับปลายน้ำเปิดเส้นทางใหม่ในการสร้างมูลค่าเพิ่มสำหรับทรัพยากรกำลังประมวลผลของพวกเขาผ่านการนำเครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI ไปใช้ และอาจกระตุ้นการเติบโตของรายได้จากบริการคลาวด์

การเปลี่ยนแปลงในตลาดระหว่างประเทศก็สะท้อนแนวโน้มนี้เช่นกัน ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของเครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI ต่อรูปแบบดั้งเดิม ทำให้ตลาดให้ความสนใจกับบริษัทที่ควบคุมทรัพยากรกำลังประมวลผลหลักมากขึ้น ดังที่มุมมองอุตสาหกรรมชี้ให้เห็น AI ไม่ได้แทนที่ซอฟต์แวร์ที่มีอยู่อย่างง่ายๆ แต่เป็นการผสมผสานกับมัน และกำลังประมวลผลที่แข็งแกร่งคือการสนับสนุนพื้นฐานสำหรับนวัตกรรมการผสมผสานนี้

3. การวิเคราะห์การใช้โทเคน: ต้นทุนสำคัญที่กำหนดระดับความเป็นสากล

ในระบบเทคโนโลยีการเขียนโปรแกรมด้วย AI โทเคน (Token) เป็นหน่วยพื้นฐานที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้ประมวลผลข้อความ ปริมาณการใช้ของมันเกี่ยวข้องโดยตรงกับต้นทุนการใช้เครื่องมือและประสิทธิภาพการตอบสนอง และยังกลายเป็นหนึ่งในมิติการแข่งขันที่สำคัญของแต่ละแพลตฟอร์ม การทำความเข้าใจตรรกะการวัดและการปรับให้เหมาะสมของโทเคนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประเมินความเป็นไปได้ของ “ทุกคนพัฒนาได้”

คุณค่าหลักของโทเคนอยู่ที่มันเป็นทั้งหน่วยวัดหน้าต่างบริบทของโมเดล และโดยปกติก็เป็นพื้นฐานการคิดค่าบริการสำหรับการเรียก API ค่าบริการ API ของโมเดลหลักจะขึ้นอยู่กับปริมาณโทเคนรวมของอินพุตและเอาต์พุต เนื่องจากนี่สะท้อนงานคำนวณที่โมเดลต้องการเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้นโดยตรง

สำหรับงานการเขียนโปรแกรม การคำนวณโทเคนของข้อความโค้ดมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง โดยทั่วไป จำนวนโทเคนของโค้ด (เช่น JSON) จะอยู่ที่ประมาณหนึ่งในสามของจำนวนอักขระ และสัญลักษณ์พิเศษ อักขระขึ้นบรรทัดใหม่จะถูกคิดค่าบริการแยกกัน ซึ่งหมายความว่าการใช้โทเคนของโครงสร้างโค้ดที่ซับซ้อนอาจสูงกว่าข้อความธรรมดาอย่างมีนัยสำคัญ

การเพิ่มประสิทธิภาพที่ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตเสนอ ตรรกะสำคัญอย่างหนึ่งคือการใช้เทคโนโลยีการจัดทำดัชนีคลังโค้ดเพื่อทำให้โมเดลเข้าใจบริบทของโครงการได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อลดจำนวนรอบการอนุมานหลายรอบที่จำเป็นสำหรับการทำงานที่ซับซ้อนให้เสร็จสิ้น จึงลดการใช้โทเคนโดยรวม วิธีการดั้งเดิมอาจต้องเรียกใช้และโต้ตอบกับโมเดลหลายครั้ง ในขณะที่เทคโนโลยีการจัดทำดัชนีเชิงลึกพยายามให้บริบทที่ครบถ้วนมากขึ้นในการอนุมานครั้งเดียวหรือรอบที่น้อยลง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุน

การปรับให้เหมาะสมนี้ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการลดต้นทุนการใช้สำหรับผู้ใช้ แต่ยังส่งผลกระทบโดยตรงต่อความเร็วในการตอบสนองของการสร้างโค้ด เป็นจุดสำคัญในการทำลายผ่านทางเทคโนโลยีเพื่อการประยุกต์ใช้ “ที่เป็นสากล”

เมื่อรวมข้อมูลอุตสาหกรรมกับกลยุทธ์การกำหนดราคาผลิตภัณฑ์แล้ว สามารถวัดความแตกต่างของต้นทุนที่เกิดจากการใช้โทเคนได้เพิ่มเติม

2. การวิเคราะห์ต้นทุน: การใช้โทเคนและการปรับให้เหมาะสม, กุญแจสู่การทำให้การเขียนโปรแกรมด้วย AI เป็นสากล

ปัจจุบัน ในองค์ประกอบต้นทุนของเครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI โทเคนที่ใช้ในการอนุมานโมเดลเป็นตัวแปรหลัก ตัวอย่างเช่น บริการที่มีอยู่ในตลาด:
* แพ็กเกจพื้นฐานของผู้ให้บริการคลาวด์รายหนึ่ง ให้คำขอ 18,000 ครั้งต่อเดือน หากแต่ละคำขอใช้โทเคนโดยเฉลี่ย 1,000 โทเคน (รวมอินพุตและเอาต์พุต) ต้นทุนต่อโทเคนจะอยู่ที่ประมาณ 0.00044 หยวน
* ในทางตรงกันข้าม ฮัวเว่ยคลาวด์โค้ดอาร์ตเปิดให้ใช้ฟรีในช่วงทดสอบสาธารณะ หากเข้าสู่ขั้นตอนเชิงพาณิชย์ในอนาคต ด้วยความสามารถในการปรับให้เหมาะสมของโทเคนของโมเดลในการสร้างโค้ด คาดว่าต้นทุนต่อโทเคนจะมีข้อได้เปรียบในการแข่งขัน โดยเฉพาะในสถานการณ์การพัฒนาขนาดใหญ่ระดับองค์กร ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนอาจมีนัยสำคัญมากขึ้น

จากมุมมองของวิวัฒนาการทางเทคโนโลยี การปรับให้เหมาะสมของการใช้โทเคนยังมีศักยภาพมหาศาล:
* การวนซ้ำของอัลกอริทึมโมเดล: สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โทเคนและลดการใช้ที่ซ้ำซ้อนได้โดยการปรับอัลกอริทึมการแบ่งคำ ขยายหน้าต่างบริบท เป็นต้น
* กลยุทธ์การทำงานร่วมกันของโมเดลหลายตัว: สำหรับงานการเขียนโปรแกรมที่มีความซับซ้อนต่างกัน เรียกใช้โมเดลที่เหมาะสมอย่างยืดหยุ่น หลีกเลี่ยงการสิ้นเปลืองกำลังประมวลผลและโทเคนแบบ “ใช้มีดใหญ่ฆ่าไก่”

ในอนาคต ระดับการปรับให้เหมาะสมของต้นทุนโทเคน จะเป็นตัวกำหนดโดยตรงว่าเครื่องมือการเขียนโปรแกรมด้วย AI จะสามารถทำให้เป็นสากลอย่างแท้จริงได้หรือไม่ และจะกลายเป็นหนึ่งในสนามแข่งขันทางเทคโนโลยีหลักขององค์กร

4. การสำรวจรูปแบบการสร้างรายได้: จากทดสอบฟรีสู่วงจรธุรกิจที่สมบูรณ์

ปัจจุบัน ผู้ให้บริการการเขียนโปรแกรมด้วย AI หลักกำลังเปลี่ยนจาก “ระยะบ่มเพาะตลาด” สู่ “ระยะธุรกิจที่เติบโตเต็มที่” ตรรกะธุรกิจหลักของพวกเขาปฏิบัติตามเส้นทาง “สะสมผู้ใช้ -> ให้มูลค่าเพิ่ม -> สร้างรายได้จากระบบนิเวศ” ตามข้อได้เปรียบของแต่ละราย อุตสาหกรรมส่วนใหญ่แสดงรูปแบบการสร้างรายได้สามรูปแบบ:

1. การสมัครสมาชิกพื้นฐานและบริการมูลค่าเพิ่ม
นี่เป็นรูปแบบที่แพร่หลายที่สุดในปัจจุบัน ผู้ให้บริการมักกำหนดแพ็กเกจการสมัครสมาชิกระดับต่างๆ เพื่อดึงดูดผู้ใช้ด้วยราคาเริ่มต้นที่น่าสนใจ จากนั้นได้รับกระแสเงินสดที่มั่นคงผ่านค่าสมัครสมาชิกอย่างต่อเนื่อง ในขณะเดียวกัน ให้บริการมูลค่าเพิ่มแก่ลูกค้าระดับองค์กร เช่น การเชื่อมต่อ API ที่กำหนดเอง การฝึกอบรมโมเดลเฉพาะ เป็นต้น เพื่อเพิ่มราคาต่อลูกค้า

2. การ