OpenAI vs Gemini 3: ศึก AI เชิงกลยุทธ์ปี 2025 และทิศทางที่กำลังจะเกิดขึ้นต่อไป

ในช่วงไตรมาสที่ผ่านมา ผู้เขียนเฝ้าสังเกตการแข่งขันระหว่างสองยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม AI อย่าง OpenAI และ Google ซึ่งหากมองจากมุมของผู้ใช้งานระดับ power user จะเห็นสัญญาณที่น่าสนใจอย่างยิ่งว่าเรากำลังเข้าสู่ “ยุคปรับสมดุลครั้งใหม่” ระหว่างโมเดลตระกูล GPT และ Gemini 3 หลังจากที่ Google เปิดเกมรุกอย่างหนักในรอบปี 2025 นี้

บทความนี้เป็นการรวบรวมมุมมอง วิเคราะห์ และอ่านเกมเชิงลึกของผู้เขียน เพื่อสะท้อนให้เห็นว่าการแข่งขันรอบนี้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องความเร็วของโมเดล แต่คือการกำหนดอนาคตของ AI ecosystem ทั้งระบบ

1) Gemini 3: จุดเปลี่ยนที่ทำให้ตลาดต้องเร่งปรับตัว

การมาถึงของ Gemini 3 Pro / Ultra ได้ยกระดับภาพรวมของวงการอย่างแท้จริง โดยมีความโดดเด่นในเรื่อง:

• Deep Reasoning ที่มั่นคงและลุ่มลึกขึ้นมาก

• ความสามารถ “อ่าน–คิด–เชื่อมโยง” หลายเอกสารพร้อมกัน

• ความแม่นยำเชิงโครงสร้าง โดยเฉพาะกลุ่มงานวิเคราะห์ข้อมูล

• NotebookLM 2 ซึ่งทำหน้าที่เหมือน “สมองกลาง” ประมวลความรู้ส่วนบุคคลได้อย่างเป็นระบบ

• ระบบ Agents ที่เริ่มใช้งานได้จริงและมีความเป็น automation สูงกว่า

สิ่งเหล่านี้ทำให้ Google ก้าวขึ้นเป็นผู้นำในมิติ reasoning และ knowledge management แบบที่ OpenAI ไม่สามารถนิ่งเฉยได้อีกต่อไป

2) ช่วงเวลานี้คือ “Silent Build-Up Phase” ของ OpenAI

แม้ภาพที่ผู้ใช้เห็นคือ OpenAI ออกฟีเจอร์ช้ากว่า แต่สัญญาณหลายอย่างบ่งชี้ว่าองค์กรกำลังทุ่มทรัพยากรเพื่อสร้าง “Big Update Cycle” ที่จะเปลี่ยนเกมในรอบถัดไป โดยเฉพาะในมิติดังต่อไปนี้:

2.1 โมเดลใหม่: เหนือกว่า GPT-5.1

มีความเป็นไปได้สูงว่ารุ่นถัดไปจะเน้น:

• Long-horizon reasoning (การคิดวิเคราะห์เป็นลำดับขั้นลึกและยาวหลายช่วง) แข่งกับ Gemini 3 โดยตรง

• ลด hallucination (การที่โมเดลตอบข้อมูลผิดเพี้ยนหรือแต่งขึ้น แม้จะมั่นใจในคำตอบก็ตาม) ในระดับตรรกะและเหตุผล (ให้โมเดลคิดเป็นขั้นตอนอย่างมีเหตุผลมากขึ้น เพื่อลดโอกาสตอบแบบเดา)

• ความสามารถ cross-document reasoning ที่ใกล้เคียง NotebookLM

กล่าวง่าย ๆ คือ สร้าง “สมองที่วิเคราะห์ลึกขึ้นอย่างแท้จริง”

2.2 Memory Architecture รุ่นใหม่

OpenAI เตรียมอัปเกรด memory ให้สามารถ:

• จำข้อมูลข้ามหลายโปรเจกต์

• อ้างอิงบริบทจำนวนมากโดยไม่สูญหาย

• ทำหน้าที่เหมือน personal knowledge brain

นี่คือมิติที่ Google เหนือกว่าอย่างชัดเจน และเป็นจุดที่ OpenAI ต้องไล่ทันให้ได้

2.3 OpenAI Search

หนึ่งในการเคลื่อนไหวที่สำคัญที่สุด ซึ่งผู้เขียนเชื่อว่าจะกลายเป็น “ผลิตภัณฑ์ลำดับถัดไป” ของ OpenAI:

• ค้นหาด้วยการสกัด Insight ทันที (เช่น ผู้ใช้พิมพ์ว่า “แนวโน้มพลังงานสะอาดปี 2025 คืออะไร” ระบบจะไม่เพียงแสดงลิงก์ แต่สรุปให้เลยว่าแนวโน้มหลักคืออะไร พร้อมเหตุผลประกอบ)

• รวมข้อมูล real-time จากเว็บ

• ลดการพึ่งพา Bing (เพราะปัจจุบัน ChatGPT ใช้ระบบค้นหาของ Bing เป็นแหล่งข้อมูลหลักเวลาค้นเว็บ)

• ตอบสนองเชิงบริบทมากขึ้นในแต่ละคำถาม

เป็นการขยับเข้าใกล้ “AI-first search engine” แบบที่ Google ครองอยู่มานาน

2.4 Agent Platform แบบใหม่

Google ขึ้นนำด้วย Gemini Agents แต่ OpenAI มีแนวโน้มจะปล่อยระบบใหม่ที่สามารถ:

• ทำงานหลายเครื่องมือแบบอัตโนมัติ

• ประสานงานกับ GPT หลายตัวใน workflow เดียว

• ทำงานระยะยาวไม่หลุดบริบท

• เชื่อมกับ ecosystem ขององค์กรได้ง่ายขึ้น

จะเป็นการอัปเกรดจาก GPTs แบบเดิมไปสู่ “AI workforce” ที่ใช้งานได้จริง

2.5 Multimodal Engine ใหม่

เพื่อตอบโต้ความก้าวหน้าของ Gemini 3 และระบบวิดีโอของ Google:

• Vision model ที่แม่นยำและละเอียดขึ้น

• ระบบวิดีโอแบบเรียลไทม์ที่ต่อยอดจากเทคโนโลยีของ Sora (แนวโน้มคือ OpenAI จะพัฒนาให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์วิดีโอได้ทันทีในขณะรับสัญญาณ ไม่ใช่เพียงสร้างวิดีโอจากข้อความเหมือนปัจจุบัน)

• Multimodal intelligence (ความสามารถประมวลผลหลายรูปแบบข้อมูล เช่น ข้อความ ภาพ เสียง พร้อมกัน) ที่อ่านความหมายเชิงสถานการณ์ได้ดีขึ้น

ทั้งหมดนี้คือก้าวสำคัญที่ OpenAI ต้องปล่อยออกมาในรอบต่อไป

3) จุดเด่นของ Gemini 3: Synergy ของ 3 แกนหลัก

เพื่อให้เข้าใจว่าทำไม Gemini 3 จึงก้าวกระโดดเหนือโมเดลอื่นในปัจจุบัน ผู้เขียนขอขยายประเด็นสำคัญ 3 แกนที่เสริมพลังกันจนเกิดความได้เปรียบชัดเจน:

3.1 Spatial Reasoning – ความเข้าใจพื้นที่และโครงสร้างในระดับที่ลึกกว่า

Gemini 3 สามารถประเมินความสัมพันธ์ของตำแหน่ง วัตถุ รูปทรง และบริบทเชิงกายภาพได้อย่างเป็นระบบ ทำให้โมเดลตีความแผนผัง ภาพประกอบ หรือองค์ประกอบเชิงพื้นที่ได้ดีขึ้นมาก ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการคิดเชิงสถานการณ์ (situational reasoning (การตีความสถานการณ์จากบริบทจริงทั้งภาพ ตำแหน่ง และข้อมูลที่เชื่อมโยง))

3.2 Multi-step Structured Reasoning Engine (รุ่นใหม่)

Gemini 3 พัฒนาขีดความสามารถในการคิดแบบหลายขั้นตอนที่เป็นโครงสร้าง (structured reasoning (การคิดเป็นโครงสร้างเป็นขั้นตอนอย่างเป็นระบบ)) ให้ลึกขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์แบบ tree-of-thought (การแตกประเด็นคิดเป็นกิ่งก้านหลายแนวทางเหมือนผังต้นไม้), graph reasoning หรือ cross-document mapping ทำให้การตอบคำถามมีระบบ ระเบียบ และอธิบายกระบวนการคิดได้ดีกว่าเดิม

3.3 Multimodal Fusion ที่เชื่อมความหมายได้จริง

จุดแข็งอีกอย่างคือการหลอมรวมข้อมูลจากหลายโมดาลิตี้ (ภาพ เสียง ข้อความ วิดีโอ) ให้เป็นบริบทเดียวกันได้อย่างลึกและแม่นยำ ทำให้โมเดลเข้าใจสถานการณ์และความหมายเชิงบริบทได้ดีกว่า GPT รุ่นปัจจุบัน ซึ่งยังมีข้อจำกัดในด้านการผสานความเข้าใจข้ามโมดาลิตี้

ด้วย synergy ทั้งสามนี้ Gemini 3 จึงโดดเด่นทั้งด้าน reasoning, การวิเคราะห์ภาพ/สถานการณ์ และการเชื่อมโยงความรู้เชิงโครงสร้าง ซึ่งกลายเป็นแรงผลักสำคัญที่ทำให้โมเดลของ Google ก้าวนำในรอบนี้อย่างเห็นได้ชัด

4) วิธีเลือกใช้ GPT และ Gemini 3 ให้เกิดประโยชน์สูงสุด — มุมมองที่ชัดเจนและใช้งานได้จริง

เมื่อมองภาพรวมของความสามารถแต่ละค่าย ผู้เขียนเห็นว่าการใช้งาน AI ในยุคนี้ไม่จำเป็นต้องเลือกข้าง แต่ควรเลือกใช้ให้ถูกงาน โดยสามารถสรุปแนวทางปฏิบัติได้อย่างชัดเจนดังนี้:

4.1 ใช้ Gemini 3 เมื่อผู้ใช้งานต้องการ “การวิเคราะห์เชิงลึกและเป็นโครงสร้าง”

เหมาะกับงานที่ต้องการความเข้าใจเชิงตรรกะหลายขั้นตอน เช่น:

• วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายเอกสารพร้อมกัน

• อ่านแผนผัง / ไดอะแกรม / ตารางที่ซับซ้อน

• คิดเป็นลำดับขั้นแบบ tree-of-thought

• งานวางแผนหรือสรุปเชิงระบบ (systems thinking)

เพราะ Gemini 3 แข็งแกร่งใน Spatial Reasoning + Structured Reasoning Engine จึงให้ผลลัพธ์ที่ลึกและเป็นระบบกว่าในงานลักษณะนี้

4.2 ใช้ GPT เมื่อผู้ใช้งานต้องการ “ความคิดสร้างสรรค์ ความลื่นไหล และการสื่อสารแบบเป็นมนุษย์”

เหมาะกับงานต่อไปนี้:

• เขียนเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ บทความ โทนภาษาเฉพาะตัว

• ออกแบบภาพ AI, prompt, แนวคิดเชิงศิลปะ

• ตอบโต้แบบสนทนาเนียนเป็นธรรมชาติ

• ทำงานเร็วและตอบคำถามกว้าง ๆ ทั่วไป

GPT ปัจจุบันยังคงเหนือกว่าในด้าน natural communication, tone control และความเป็น “creative partner” มากกว่า Gemini (ความเห็นส่วนตัว จากประสบการณ์ใช้งานของตัวผู้เขียนเองครับ)

4.3 การจัดการความรู้ (Knowledge Work) ควรเลือกตามรูปแบบงาน ไม่ใช่ตามแพลตฟอร์ม

เพื่อให้ใช้งานได้จริง ผู้เขียนแนะนำดังนี้:

• งานที่ต้องรวบรวมข้อมูลหลายแหล่ง → Gemini 3 + NotebookLM 2

• งานที่ต้องเขียน ถ่ายทอด หรือแปลงเป็นภาษาที่อ่านง่าย → GPT

• งานที่ต้องทำซ้ำเป็น workflow → ใช้ GPT หรือ Gemini Agents ขึ้นกับ ecosystem (หมายถึง หากผู้ใช้งานอยู่ในฝั่งที่ใช้เครื่องมือ Google Workspace เป็นหลัก จะเหมาะกับ Gemini Agents มากกว่า แต่ถ้าการทำงานประจำวันผูกกับบริการของ OpenAI หรือแอปที่เชื่อมกับ GPT อยู่แล้ว ก็เลือก GPT เพื่อให้การทำงานลื่นไหล ไม่สะดุดข้ามระบบ)

4.4 เตรียมตัวสำหรับรอบอัปเดตใหญ่ของ OpenAI

การเปลี่ยนขั้วรอบต่อไป (เมื่อ OpenAI ปล่อยโมเดล reasoning รุ่นใหม่) อาจทำให้สมดุลเปลี่ยนอีกครั้ง ดังนั้นผู้ใช้งานควร:

• อัปเดตข้อมูลความสามารถของสองค่ายอยู่เสมอ (คอยติดตามจาก Arthits's Space ก็ได้ครับ)

• ประเมินงานที่ทำว่าเหมาะกับโมเดลใด (เช่น งานนี้ต้องการความคิดเป็นขั้นตอนแบบลึกหรือไม่? ต้องการความสร้างสรรค์หรือโทนภาษาที่เป็นธรรมชาติ? คำตอบนี้จะช่วยให้เลือก GPT หรือ Gemini ได้อย่างถูกต้อง)

• เปิดพื้นที่ให้ใช้ทั้งสอง ecosystem ควบคู่กัน

เพราะสงครามครั้งนี้ไม่ได้ตัดสินกันแค่ที่ “โมเดลไหนเก่งกว่า” แต่เป็นการสร้างระบบนิเวศ (ecosystem) ที่สอดรับกับวิธีทำงานของมนุษย์ได้ดีที่สุด

แหล่งข้อมูลอ้างอิง (References)

1. Google I/O 2025 Keynote – Gemini 3 Series Announcement. Google Developers (YouTube).

2. Google DeepMind Blog – Gemini 3 Technical Overview. DeepMind.

3. OpenAI Official Blog – GPT-4o, Memory, Sora and Model Updates. OpenAI.

4. OpenAI Developer Day Keynote (2024–2025). OpenAI (YouTube).

5. Stanford HAI – Foundation Model Landscape 2024–2025. Stanford Human-Centered AI Institute.