แม้จะทุ่มทั้งเงินเดือนมหาศาล ตำแหน่งใหญ่ และทรัพยากรประมวลผลมหาศาล แต่บรรดาแล็บ AI ชั้นนำกลับพบว่า การ "รั้ง" นักวิจัยหัวกะทิเอาไว้นั้นยากพอ ๆ กับตอนจ้างเข้ามา รายงานล่าสุดจาก Axios เมื่อ 3 สิงหาคม 2026 ชี้ว่านักวิจัย AI ระดับท็อปยังคงกระโดดข้ามค่ายกันไม่หยุด ท่ามกลางการแย่งชิงตัวที่ร้อนแรงขึ้นเรื่อย ๆ
เกิดอะไรขึ้น
หมากตัวล่าสุดคือ Lilian Weng ผู้ร่วมก่อตั้ง Thinking Machines Lab (สตาร์ทอัพของ Mira Murati อดีต CTO ของ OpenAI) เธอประกาศลาออกเมื่อสัปดาห์ก่อน โดยบอกว่าการเป็นผู้ร่วมก่อตั้งกระทบต่อสุขภาพและอยากได้บทบาทที่โฟกัสกว่านี้ จากนั้นไม่กี่วัน สำนักข่าว The Information รายงานว่าเธอกำลังจะ กลับไป OpenAI เพื่อทำงานด้าน "recursive self-improvement" หรือแนวคิดที่ให้ AI ช่วยพัฒนา AI รุ่นต่อ ๆ ไป — และเธอคือผู้ร่วมก่อตั้งคนที่ 4 ของ Thinking Machines ที่ลาออกภายในปีเดียว
Thinking Machines ไม่ใช่รายเดียวที่เจอปัญหานี้ เดือนก่อน Google เสียนักวิจัยคนสำคัญไป 2 คนรวด ทั้ง Noam Shazeer ที่ไป OpenAI และ John Jumper เจ้าของรางวัลโนเบลสาขาเคมี ที่ย้ายไป Anthropic ส่วน Meta ที่ทุ่มเงินดึงตัวนักวิจัยเข้าทีม superintelligence ของ Alexandr Wang ก็เพิ่งเห็นหลายคน ชิงลาออกไปอย่างรวดเร็ว บางคนไป OpenAI
วงการ AI ระดับแนวหน้าตอนนี้เหมือนเป็น ระบบนิเวศเดียวที่เชื่อมกันแน่น มากกว่าจะเป็นคู่แข่งที่แยกจากกัน — บริษัทเหล่านี้สู้กันดุเดือดทั้งเรื่องคนและลูกค้า แต่ในเวลาเดียวกันก็ลงทุนในกันและกัน ซื้อบริการของกันและกัน ใช้คลาวด์เจ้าเดียวกัน และดึงคนจาก "สระ" นักวิจัยกลุ่มเล็ก ๆ กลุ่มเดียวกัน
แปลว่าอะไร
ทำไมคนถึงย้ายบ่อย? Axios ระบุว่าไม่ใช่แค่เรื่องเงิน นักวิจัยหลายคนให้ค่ากับการเข้าถึง พลังประมวลผล, อิทธิพลต่อทิศทางของสิ่งที่จะถูกสร้าง และอิสระในการเลือกแนวทางเทคนิคของตัวเอง บางคนยังมองว่ามี หน้าต่างเวลาแคบ ๆ ที่ความเชี่ยวชาญของพวกเขายังมีมูลค่าสูง ก่อนที่ AI จะเข้ามาทำงานพัฒนาโมเดลแทนมากขึ้น ขณะที่บางคนต้องการหุ้นในบริษัทอย่าง Anthropic หรือ OpenAI ก่อนที่จะมี IPO
บทเรียนสำหรับผู้ประกอบการและคนทำทีม: การจ้างคนเก่งด้วยเงินก้อนโตทำได้ แต่การ "รั้งใจ" คนไว้ต้องอาศัยมากกว่านั้น — ทั้งภารกิจที่ชัด บทบาทที่มีความหมาย และอิสระในการทำงาน สิ่งที่ทำให้ยักษ์ใหญ่ AI ปวดหัวอยู่ตอนนี้ ก็เป็นโจทย์เดียวกับที่ธุรกิจทั่วไปเจอในสเกลที่ต่างกัน