กระแส AI ในรถยนต์วิ่งนำหน้ากำไร เมื่อต้นทุนการนำไปใช้งานเริ่มกัดกร่อน

ฟีเจอร์ AI ในรถยนต์ส่วนใหญ่ยังคงไม่สามารถคืนทุนได้ แม้จะลงทุนมาหลายปีแล้วในเครื่องมือด้านเสียง ระบบคาดการณ์ผู้ขับขี่ บริการรถยนต์เชื่อมต่อ และผลิตภัณฑ์ช้อปปิ้งดิจิทัล

ผลโพลสดที่จัดขึ้นในงานสัมมนาออนไลน์ของ SBD Automotive พบว่ามีเพียง 18% ของฟีเจอร์ AI เท่านั้นที่ทำกำไรได้สำหรับผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่

ผู้ผลิตรถยนต์สามารถสร้าง AI ได้ ไม่มีใครโต้แย้งเรื่องนั้นในปี 2026 แต่การทำให้เครื่องมือเหล่านั้นสร้างรายได้มากกว่าต้นทุนเป็นอีกเรื่องหนึ่งโดยสิ้นเชิง Robert Fisher จาก SBD Automotive กล่าวว่า "AI ในอุตสาหกรรมยานยนต์ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่การทำให้ AI คืนทุนได้นั้นยังคงยากมาก"

ผู้ผลิตรถยนต์ยังคงจ่ายค่าคลาวด์ทุกครั้งที่ผู้ขับขี่ใช้เครื่องมือ AI

Andy Qiu จาก SBD Automotive กล่าวว่าอุตสาหกรรมกำลังมองผิดประเด็นเมื่อพูดถึง AI ในรถยนต์ "นี่ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคโนโลยี" Andy กล่าว "แต่เป็นปัญหา P&L"

ประเด็นคือความสามารถของปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ไม่ได้เป็นแค่การลงทุนครั้งเดียวในฮาร์ดแวร์ใหม่ ต่างจากฮาร์ดแวร์อื่นในรถที่เมื่อติดตั้งแล้วก็นิ่งเงียบ AI ในรถยนต์จะไม่นิ่งเงียบทุกครั้งที่มีการใช้งาน คำขอด้วยเสียง การวางแผนเส้นทาง การพยากรณ์ หรือการเชื่อมต่อแต่ละครั้งล้วนมีต้นทุนเพิ่มเติมผ่านคลาวด์

"ทุกครั้งที่ผู้ใช้โต้ตอบกับฟีเจอร์ AI มิเตอร์คลาวด์ของคุณก็กำลังทำงาน นั่นไม่ใช่ capex อีกต่อไปแล้ว แต่เป็น opex ที่ต้องจ่ายทุกวัน ตลอดไป" Andy กล่าว

สิ่งนี้สร้างปัญหาทางธุรกิจที่น่าสนใจ หากล้มเหลว ฟีเจอร์นั้นก็เป็นรายการค่าใช้จ่าย R&D แต่หากสำเร็จ การใช้งานที่เพิ่มขึ้นกลับผลักดันต้นทุนการดำเนินงานให้สูงขึ้น ดังนั้นผู้ผลิตรถยนต์จึงต้องพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีสร้างรายได้ ความภักดี มูลค่าข้อมูล ค่าสมัครสมาชิก หรือการช่วยขายที่เพียงพอ

Andy ตั้งข้อสังเกตว่าผู้ผลิตส่วนใหญ่ไม่มีการจัดการต้นทุนที่เหมาะสมสำหรับแต่ละองค์ประกอบ AI อย่างละเอียด ซึ่งอาจทำให้พวกเขาไม่สามารถระบุได้ว่าโซลูชันใดกำลังทำลายอัตรากำไร Andy เรียกสิ่งนี้ว่าเป็นปัญหาพอร์ตโฟลิโอ เนื่องจากโซลูชันยังคงอยู่ในพอร์ตโฟลิโอเพราะดูดีในงานนำเสนอเปิดตัวผลิตภัณฑ์ แม้ลูกค้าแทบจะไม่ใช้งาน

Andy แบ่งโซลูชัน AI ในยานยนต์ออกเป็นสี่ประเภท ประเภทแรกคือ heroes ซึ่งมีคุณค่า สร้างกำไร และต้องการการเติบโตต่อไป ประเภทที่สองคือ utilities ซึ่งช่วยเหลือผู้ใช้ แต่ลูกค้าคิดว่าควรได้รับฟรี ประเภทที่สามคือ zombies ซึ่งมีต้นทุนการผลิตสูงแต่ถูกใช้งานน้อย และสุดท้ายคือ grudges ซึ่งทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าแย่ลง

Nissan ลดแผน EV powertrain ขณะนักช้อปยังทดสอบการค้นหารถด้วย AI

ปัญหาผลกำไรของ AI เกิดขึ้นในขณะที่ตลาดรถยนต์โดยรวมกำลังเผชิญกับความต้องการที่อ่อนแอในบางสายผลิตภัณฑ์ราคาแพง JATCO บริษัทในเครือของ Nissan Motor (OTC: NSANY) ได้ยกเลิกแผนการผลิต powertrain รถยนต์ไฟฟ้าในซันเดอร์แลนด์ ประเทศอังกฤษ หลังจากความต้องการ EV ของ Nissan ในยุโรปชะลอตัว

บริษัทเปิดเผยโครงการนี้ในเดือนมกราคม 2025 JATCO วางแผนลงทุน 48.7 ล้านปอนด์ (65.39 ล้านดอลลาร์) และโครงการนี้จะผลิต powertrain EV ได้สูงสุด 340,000 หน่วยต่อปี แต่ละหน่วยจะรวมมอเตอร์ อินเวอร์เตอร์ และเกียร์ทดสำหรับรถยนต์ Nissan

ในด้านค้าปลีก ผู้บริโภคกำลังทดลองใช้ AI ขณะที่ผู้ผลิตพยายามพัฒนาเทคโนโลยีให้สมบูรณ์ ในเดือนพฤศจิกายน 2025 Cars.com Inc. (NYSE: CARS) ได้จัดทำแบบสำรวจหลังจากเปิดตัว Carson เครื่องมือค้นหารถยนต์ด้วย AI

จากการสำรวจกลุ่มนักช้อปที่กำลังมองหารถและผู้ซื้อรายใหม่ พบว่า 44% ใช้เครื่องมือค้นหารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนแพลตฟอร์มอย่าง Cars.com ขณะค้นหารถ นอกจากนี้ 71% แสดงความเชื่อมั่นในระดับปานกลางถึงสูงต่อเครื่องมือที่ใช้ AI สำหรับข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับรถยนต์

อย่างไรก็ตาม มีข้อควรระวัง ประมาณครึ่งหนึ่งของผู้ใช้ AI ประจำรู้สึกสบายใจกับการที่เครื่องมือ AI แนะนำรถและราคา แต่มีเพียง 22% เท่านั้นที่ระบุว่าจะตรวจสอบคำแนะนำของ AI ในขณะเดียวกัน 63% กังวลว่าเครื่องมือ AI จะแนะนำโดยมีอคติ

เกี่ยวกับแหล่งข้อมูลรถยนต์ที่เป็นกลาง การสำรวจแสดงให้เห็นว่าสองในสามของนักช้อปไว้วางใจเว็บไซต์ขายรถและรีวิวรถยนต์ หลังจากใช้เครื่องมือค้นหาด้วย AI อย่าง Carson 41% ของนักช้อปรถยนต์มีแนวโน้มที่จะเยี่ยมชมเว็บไซต์ของตัวแทนจำหน่ายหรือผู้ผลิตในภายหลัง

เมื่อพูดถึงคำแนะนำเกี่ยวกับรถยนต์ นักช้อปเปิดรับการแนะนำจากพนักงานขาย อย่างไรก็ตาม ไม่น้อยกว่า 64% ของนักช้อปยินดีรับคำแนะนำเกี่ยวกับราคาและการเงินจากตัวแทนจำหน่าย

หากคุณกำลังอ่านสิ่งนี้อยู่ แสดงว่าคุณก้าวนำคนอื่นไปแล้ว อยู่ตรงนั้นต่อไปกับจดหมายข่าวของเรา