OpenAI และ AWS ลงนามในสัญญาขนาดใหญ่เพื่อขยาย AI ของพวกเขา: 38.000 ล้านดอลลาร์ ชิป Nvidia และแผนที่คลาวด์ใหม่

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » OpenAI และ AWS ลงนามในสัญญาขนาดใหญ่เพื่อขยาย AI ของพวกเขา: 38.000 ล้านดอลลาร์ ชิป Nvidia และแผนที่คลาวด์ใหม่

OpenAI ได้ก้าวสำคัญในวงการเทคโนโลยีด้วยการทำข้อตกลงมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์กับ Amazon Web Services เพื่อรักษาพลังการประมวลผลในระยะยาว ข้อตกลงมูลค่า38.000 พันล้านดอลลาร์นี้รับประกันการเข้าถึงระบบคลาวด์ AWS อย่างต่อเนื่องและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพื่อใช้ในการรันและขยายขนาดงานด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงที่สุดของบริษัทซึ่งนำโดยแซม อัลท์แมน

นอกเหนือจากตัวเลขแล้ว สิ่งที่สำคัญคือขอบเขต: OpenAI จะสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานระดับสูงสุดของ AWS ได้ โดยมีแผนการใช้งานอย่างเต็มรูปแบบก่อนสิ้นปี 2026 และมีตัวเลือกในการขยายเพิ่มเติมตั้งแต่ปี 2027 เป็นต้นไป ข้อตกลงนี้แสดงถึงการกระจายแหล่งผู้ให้บริการเมื่อเทียบกับการพึ่งพา Microsoft ในอดีต ขณะเดียวกันก็เสริมสร้างความสามารถในการฝึกฝนและการอนุมานของ ChatGPT และโมเดลล้ำสมัยที่บริษัทกำลังพัฒนาอยู่ด้วย

OpenAI และ AWS ลงนามอะไรกันกันแน่?

ข้อตกลงนี้มีระยะเวลาหลายปี โดยมีระยะเวลารวมเจ็ดปี และระบุว่า OpenAI จะเริ่มใช้ความจุเฉพาะของ AWS ทันที ตามที่ทั้งสองบริษัทระบุไว้ความจุเฉพาะนี้บางส่วนได้เริ่มใช้งานแล้วและส่วนที่เหลือจะทยอยเปิดใช้งานจนครบก่อนสิ้นปี 2026 โดยมีพื้นที่สำหรับขยายเพิ่มเติมในอีกหลายปีข้างหน้าขึ้นอยู่กับความต้องการ

ในเชิงปฏิบัติการ OpenAI จะใช้ประโยชน์จากศูนย์ข้อมูล AWS ที่มีอยู่แล้ว ในขณะที่ Amazon จะสร้างสิ่งอำนวยความสะดวกที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับความต้องการของตนและมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลบนคลาวด์ไป พร้อมกัน สถานที่ใหม่เหล่านี้จะมีการออกแบบสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานให้สูงสุด ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อความต้องการด้านการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ความร่วมมือนี้รวมถึงการใช้ Amazon EC2 UltraServers ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่จัดกลุ่มคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ไว้ในเครือข่ายเดียวกันเพื่อลดความหน่วงระหว่างโหนดให้เหลือน้อยที่สุด ในทางปฏิบัติ หมายความว่าชิปรุ่นล่าสุดของ Nvidia (GB200 และ GB300)จะสามารถสื่อสารกันได้โดยมีความล่าช้าน้อยที่สุด ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่และการให้บริการการอนุมานในระดับโลกโดยไม่มีปัญหาคอขวด

วัตถุประสงค์ที่ทั้งสองฝ่ายระบุไว้นั้นชัดเจน คือ การจัดหาฐานการประมวลผลขนาดใหญ่ เชื่อถือได้ และปลอดภัยให้ กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการฝึกฝนโมเดลล้ำสมัยรุ่นใหม่ รองรับปริมาณการใช้งาน ChatGPT และปรับใช้เวิร์กโหลดที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น รวมถึงเวิร์กโหลดแบบเอเจนต์ ด้วยความยืดหยุ่นที่เฉพาะระบบไฮเปอร์สเกลอย่าง AWS เท่านั้นที่สามารถมอบให้ได้

• ระยะเวลาและมูลค่า: 38.000 พันล้านเหรียญสหรัฐในช่วง เจ็ดปีโดยมีการปรับใช้เต็มรูปแบบก่อนปี 2026 และมีตัวเลือกสำหรับการเติบโตครั้งต่อไป
• ความสามารถเฉพาะ: มีชิ้นส่วนพร้อมจำหน่ายตั้งแต่วันแรกและส่วนที่เหลือพร้อมให้บริการ ได้รับการสนับสนุนจากศูนย์ข้อมูลปัจจุบัน และในสิ่งอำนวยความสะดวกที่สร้างขึ้นใหม่ตามความต้องการ
• สถาปัตยกรรม เซิร์ฟเวอร์ Amazon EC2 Ultra พร้อมด้วย GPU Nvidia GB200/GB300 และคลัสเตอร์บนเครือข่ายเดียวกันเพื่อความล่าช้าที่ต่ำเป็นพิเศษ
• วัตถุประสงค์การใช้งาน: การฝึกอบรมโมเดลรุ่นถัดไป การอนุมาน ChatGPT และเวิร์กโหลด AI ความหนาแน่นสูง

มิติทางเทคนิค: ชิป คลัสเตอร์ และประสิทธิภาพ

การฝึกฝนโมเดลภาษาและระบบมัลติโมดอลในระดับที่ OpenAI จัดการนั้น จำเป็นต้องรวมกลุ่ม GPU และ คลัสเตอร์ ประสิทธิภาพสูงหลายแสนเครื่องและเชื่อมต่อเข้าด้วยกันด้วยเครือข่ายความเร็วสูงมาก ข้อเสนอของ AWS สอดคล้องกับรูปแบบนี้ โดยผสานรวมตัวเร่งความเร็ว Nvidia GB200 และ GB300 เข้ากับ UltraServer ที่เชื่อมต่อกันภายในเครือข่ายเดียวกัน เพื่อลดความหน่วงในการสื่อสารระหว่างชิป และเร่งทั้งการฝึกฝนแบบกระจายและการส่งคำตอบจำนวนมาก

เมื่อทำงานในระดับขนาดใหญ่ การลดเวลาในการสื่อสารภายในลงเพียงมิลลิวินาที สามารถช่วยประหยัดเวลาในการฝึกอบรมได้หลายสัปดาห์ นั่นคือเหตุผลที่ AWS ให้ความสำคัญกับการเชื่อมต่อ การจัดการคิว และการจัดสรรทรัพยากร เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดต่อชิปและต่อคลัสเตอร์ หลีกเลี่ยงการสิ้นเปลืองกำลังการผลิต และรับประกันการใช้งานอย่างต่อเนื่อง

การออกแบบยังคำนึงถึงสถานการณ์ที่หลากหลาย ไม่เพียงแต่การฝึกอบรมที่ล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการประมวลผลประสิทธิภาพสูงสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานจริง เช่น ChatGPT ด้วย เมื่อฐานผู้ใช้เติบโตขึ้นและฟีเจอร์ต่างๆ ซับซ้อนมากขึ้น ต้นทุนต่อคำขอและเวลาแฝงที่ผู้ใช้รับรู้ได้กลายเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการรักษาความสามารถในการแข่งขัน

ในบริบทนี้ AWS มีประวัติความสำเร็จในการบริหารจัดการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ในภาคส่วนต่างๆ เช่น เทคโนโลยีชีวภาพ การวิจัยด้านสภาพภูมิอากาศ และการเงิน ประสบการณ์ดังกล่าว—ในโครงการที่ต้องใช้ชิปมากกว่าครึ่งล้านตัวในการทำงานร่วมกัน—กำลังถูกนำไปใช้กับลูกค้าที่ต้องการระดับความเสถียรและความปลอดภัยที่ไม่ธรรมดาแม้แต่ในมาตรฐานคลาวด์ระดับองค์กร

ผลลัพธ์ที่ได้คือแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาให้สามารถขยายขนาดได้อย่างรวดเร็ว สามารถรองรับความต้องการสูงสุด และรักษาระดับการฝึกอบรมและการประมวลผลอย่างต่อเนื่องได้นานหลายเดือน สำหรับ OpenAI แล้วความยืดหยุ่นและความพร้อมใช้งาน ในระดับนี้ ไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือย แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการผลักดันขอบเขตของ AI ที่ล้ำสมัยต่อไปโดยไม่ขัดขวางแผนงานของบริษัท

การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์และความสัมพันธ์กับผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น

ตั้งแต่ปี 2019 ถึง 2023 OpenAI ทำสัญญาจ้างบริการประมวลผลทั้งหมดกับ Microsoft ซึ่งเป็นผู้ลงทุนรายใหญ่ที่สุด ข้อตกลงดังกล่าวรวมถึงสิทธิ์ในการปฏิเสธก่อน (right of first refusal) หมายความว่า OpenAI จะสามารถใช้ผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นได้ก็ต่อเมื่อได้รับอนุมัติจาก Microsoft เท่านั้น ข้อจำกัดนี้เพิ่งถูกยกเลิกไปเมื่อเร็ว ๆ นี้หลังจากการเจรจาเงื่อนไขใหม่ ทำให้ OpenAI สามารถลงนามในข้อตกลงกับแพลตฟอร์มคลาวด์ใดก็ได้โดยอิสระ ซึ่งการตัดสินใจนี้เปิดโอกาสให้เกิดข้อตกลงเช่นเดียวกับที่เรากำลังพูดคุยกันกับ AWS

ในขณะเดียวกัน OpenAI ก็ได้ทำข้อตกลงซื้อขายครั้งใหญ่กับผู้เล่นหลายรายในห่วงโซ่คุณค่า โดยมีการเปิดเผยข้อตกลงเพิ่มเติมกับAzure มูลค่า 250.000 พันล้านดอลลาร์ข้อตกลงกับ Oracle มูลค่า 300.000 พันล้านดอลลาร์สำหรับศูนย์ข้อมูล และสัญญาต่างๆ กับผู้ผลิตและซัพพลายเออร์ เช่น Nvidia, AMD, Broadcom หรือ Google รวมถึงข้อตกลงมูลค่า 22.400 พันล้านดอลลาร์กับ CoreWeave ซึ่งเป็นหนึ่งในบริษัทชั้นนำของกลุ่มนีโอคลาวด์ที่มุ่งเน้นนักพัฒนา AI

ก่อนการประกาศนี้ AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ในสหรัฐฯ เพียงรายเดียวที่ให้การสนับสนุน OpenAI แต่ตอนนี้ AWS กลายเป็นพันธมิตรระดับแนวหน้า การเคลื่อนไหวครั้งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจาก Amazon มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับ Anthropicซึ่งเป็นคู่แข่งโดยตรงของ OpenAI Amazon ได้ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในบริษัทดังกล่าว และกำลังสร้างศูนย์ปฏิบัติการมูลค่า 11.000 พันล้านดอลลาร์ในรัฐอินเดียนาเพื่อรองรับภาระงานของบริษัท โดยมีการใช้งาน Trainium2 ขนาดใหญ่แล้ว

ในส่วนของ OpenAI นั้น ยังคงให้ความสำคัญกับตัวเร่งความเร็วของ Nvidia สำหรับงานประมวลผลที่สำคัญที่สุด แทนที่จะใช้โปรเซสเซอร์ Trainium ของ AWS ซึ่งเป็นแนวโน้มที่ตลาดได้บ่งชี้ไว้แล้ว ในด้านการค้า ความร่วมมือกับ Amazon ก็เห็นได้ชัดในระบบนิเวศของบริการเช่นกัน: Amazon Bedrockผสานรวมโมเดลแบบหลายองค์กร และตามที่บริษัทต่างๆ ระบุ ลูกค้าของ AWS สามารถเข้าถึงโมเดลของ OpenAI ในสภาพแวดล้อมนั้นสำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กรได้

โดยทั่วไปแล้ว ในอุตสาหกรรมมีความเห็นพ้องกันว่า การกระจายผู้ให้บริการไม่ใช่เรื่องตามใจชอบ แต่เป็นมาตรการเพื่อสร้างความยืดหยุ่น เมื่อความต้องการด้านการประมวลผลมีมหาศาลและต่อเนื่องการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์เพียงรายเดียวจะก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านการดำเนินงานและการเงินที่ควรได้รับการแก้ไข การเข้ามาของ AWS จะช่วยให้มีระบบสำรองสำหรับ OpenAI การเจรจาต่อรองราคาและเวลาส่งมอบที่ดีขึ้น และรับประกันความต่อเนื่องในกรณีที่อาจเกิดการหยุดชะงักของอุปทานชิป

ผลกระทบทางการเงิน ตลาด และผลที่ตามมาต่ออุตสาหกรรม

ข้อตกลงกับ AWS เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่ไม่เคยมีมาก่อนของ OpenAI ในการรักษาความมั่นคงด้านพลังการประมวลผลและทรัพยากรการประมวลผลในระดับใหญ่ บริษัทได้ยอมรับถึงความมุ่งมั่นมูลค่า1,4 ล้านล้านดอลลาร์ในด้านโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสร้างและขับเคลื่อนโมเดล AI ของตน ตัวเลขนี้สูงกว่ามาตรฐานอุตสาหกรรมทั่วไปมาก ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับฟองสบู่การลงทุนที่อาจเกิดขึ้นในเศรษฐกิจ AI

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น อัลท์แมนประเมินว่าการปฏิบัติตามข้อผูกพันเหล่านี้จะต้องใช้พลังงานไฟฟ้าประมาณ 30 กิกะวัตต์ซึ่งมากกว่า 2% ของกำลังการผลิตติดตั้งทั้งหมดในสหรัฐอเมริกาภายในสิ้นปี 2023 ตามข้อมูลอย่างเป็นทางการ กระบวนการสร้างศูนย์ข้อมูล การจัดหาชิป และการทำสัญญาพลังงานระยะยาวจึงกลายเป็นการแข่งขันที่แท้จริงเบื้องหลังการแข่งขันด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ในด้านองค์กร OpenAI กำลังดำเนินการเปลี่ยนแปลงจากโครงสร้างที่ไม่แสวงหาผลกำไรไปเป็นโครงสร้างที่สามารถสร้างผลตอบแทนให้กับนักลงทุนได้ การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กรนี้ปูทางไปสู่การเสนอขายหุ้น IPO ซึ่งสื่อต่างๆ คาดการณ์ว่ามูลค่าบริษัทอาจสูงถึงหนึ่งล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสภาวะตลาด

ตัวชี้วัดทางการเงินที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดในระยะสั้นก็ให้ข้อมูลเชิงลึกเช่นกัน คาดว่า OpenAI จะสร้างรายได้ประมาณ13.000 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ แม้ว่าบริษัทจะยังไม่คาดว่าจะทำกำไรได้จนกว่าจะถึงปี 2029 กรอบเวลาที่ยาวนานนี้ ประกอบกับระดับการลงทุนที่ทุ่มไปอย่างมาก อธิบายได้ว่าทำไมนักลงทุนบางรายจึงมีท่าทีระมัดระวัง แม้ว่าจะมีความกระตือรือร้นโดยทั่วไปต่อปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ก็ตาม

ตลาดหุ้นตอบรับในเชิงบวกต่อการประกาศดังกล่าว โดยหุ้นของ Amazon ปรับตัวขึ้นประมาณ 5%ในช่วงต้นของการซื้อขาย และแตะระดับสูงสุดที่ 6% ในบางช่วง ขณะที่หุ้นของ Nvidia ปรับตัวขึ้นเกือบ 2,7% ซึ่งสอดคล้องกับบทบาทของบริษัทในฐานะผู้ให้บริการตัวเร่งความเร็ว AI ชั้นนำ สำหรับ AWS ข้อตกลงนี้ตอกย้ำความสามารถในการสร้างและดำเนินงานเครือข่ายศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ในยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์

ในบริบทนี้ บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ต่างเร่งการใช้จ่ายด้านเงินทุน เฉพาะปีที่แล้ว Amazon, Google, Meta และ Microsoft ลงทุนไปกว่า360.000 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งยิ่งทำให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับความยั่งยืนของวงจรการลงทุน ความสัมพันธ์แบบหมุนเวียนที่เกิดขึ้นระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ผลิตชิป และนักพัฒนา AI โดยมีการผูกพันร่วมกันและการเข้าซื้อกิจการในระยะยาว เป็นทั้งตัวขับเคลื่อนการเติบโตและแหล่งที่มาของความเสี่ยงเชิงระบบ หากความต้องการไม่สามารถตามทันได้

สำหรับ AWS ข้อตกลงกับ OpenAI ยังส่งผลต่อการแข่งขันด้วย กล่าวคือ ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับแคตตาล็อกของ AWS ในฐานะผู้นำด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ และในทางกลับกัน ก็ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับบริการสำหรับลูกค้าองค์กรที่ใช้งานโมเดลผ่านบริการจัดการ สำหรับ OpenAI นั้น ได้รับประโยชน์สองด้าน คือ ความจุและความยืดหยุ่น พร้อมความสามารถในการปรับขนาดโดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการรายเดียว

ประเด็นสำคัญสำหรับ CTO และทีมสถาปัตยกรรม

บทเรียนแรกคือ จะไม่มีกลยุทธ์ AI ใดๆ หากปราศจากกลยุทธ์การประมวลผลหากผู้นำในอุตสาหกรรมกำลังจัดหาคลัสเตอร์ที่มีตัวเร่งความเร็วรุ่นใหม่และเครือข่ายที่มีความหน่วงต่ำ องค์กรต่างๆ ควรให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพของภาระงาน (ตั้งแต่การฝึกอบรมไปจนถึงการอนุมาน) และพิจารณาตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ต้นทุนต่อโทเค็นและความหน่วง p95 เสมือนเป็นตัวชี้วัดทางธุรกิจ

• การเพิ่มประสิทธิภาพแบบครบวงจร: ตั้งแต่การประมวลผลเบื้องต้นไปจนถึงการฝึกอบรมและ การให้บริการการอนุมานการจัดเตรียมทรัพยากรเพื่อลดเวลาในการรอและปรับปรุงการใช้ประโยชน์
• สถาปัตยกรรมที่เตรียมการรองรับความผิดพลาด: การออกแบบพร้อมความซ้ำซ้อน หลาย AZ/หลายภูมิภาค และ มัลติคลาวด์แบบเลือกสรร เมื่อความเสี่ยงมีความคุ้มค่า
• แผนพลังงานและกำลังการผลิต: การเติบโตขนาดด้วยสถานการณ์ที่สมจริง คาดการณ์จุดสูงสุดและ ปรับพันธกรณี การจัดซื้อแบบยืดหยุ่น
• การกำกับดูแลและความปลอดภัย: การปกป้องโมเดล ข้อมูล และไปป์ไลน์ด้วยการควบคุมตัวตน การเข้ารหัส และ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

ในแง่ของการดำเนินงาน การที่ OpenAI และ AWS เข้ามามีส่วนร่วมแสดงให้เห็นว่า อุปสรรคสำคัญของ AI ไม่ได้อยู่ที่บุคลากรหรือซอฟต์แวร์อีกต่อไป แต่เป็นการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงพลังงาน และเครือข่ายที่มีการจัดการอย่างดีอย่างต่อเนื่อง ใครก็ตามที่สามารถเข้าถึงองค์ประกอบทั้งสามนี้ได้ จะสามารถเร่งวงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์และสร้างความแตกต่างให้กับตนเองได้

แถลงการณ์ของบริษัทต่างๆ ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน นั่นคือ มีความต้องการพลังการประมวลผลอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และจำเป็นต้องมีพลังการประมวลผลขนาดใหญ่และเชื่อถือได้เพื่อรองรับโมเดลล้ำสมัย ในขณะเดียวกัน ไมโครซอฟต์ยังคงมีบทบาทสำคัญในฐานะพันธมิตรหลักของ OpenAI บน Azure ออราเคิลกำลังขยายฐานศูนย์ข้อมูลของตน กูเกิลคลาวด์เป็นหนึ่งในผู้ที่ผลักดัน ChatGPT และคอร์วีฟกำลังให้บริการเวิร์กโหลดสำหรับนักพัฒนา AI ด้วยข้อตกลงมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์

ยังคงต้องรอดูกันต่อไปว่าภาระงานจะกระจายไปในแพลตฟอร์มต่างๆ อย่างไร และต้นทุนที่แท้จริงของการฝึกอบรมและการอนุมานจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร เมื่อมีการนำชิปรุ่นใหม่ๆ ออกมาและมีการปรับปรุงซอฟต์แวร์ให้เหมาะสมยิ่งขึ้น แต่แนวโน้มนั้นชัดเจน: การกระจายตัวของผู้ผลิตและการสำรองทรัพยากรด้านการประมวลผลในระยะยาวกำลังกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญในการรักษาอัตราการสร้างสรรค์นวัตกรรมให้คงที่

ความร่วมมือระหว่าง AWS และ OpenAI ไม่เพียงแต่จะช่วยสร้างความมั่นคงด้านกำลังการผลิตในอีกหลายปีข้างหน้าเท่านั้น แต่ยังเป็นการยืนยันว่าอนาคตของ AI จะถูกตัดสินในระดับรากฐาน นั่นคือชิป ศูนย์ข้อมูล และพลังงานโดยประสานงานกับสถาปัตยกรรมที่เพิ่มประสิทธิภาพทุกมิลลิวินาทีให้สูงสุด ในเวทีนี้ การทำข้อตกลงในระดับนี้จึงเป็นเรื่องของเทคโนโลยีมากพอๆ กับกลยุทธ์ขององค์กร