โลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวข้ามจากการปฏิวัติประสิทธิภาพบนจอคอมพิวเตอร์เข้าสู่คลื่นลูกใหม่ เมื่อ AMD ออกมาฉายภาพทิศทางเทคโนโลยีในอีก 10 ปีข้างหน้าว่า AI จะเปลี่ยนผ่านจากระบบที่ทำได้เพียง “การรู้” เข้าสู่ระบบที่สามารถ “ลงมือทำ” ในโลกทางกายภาพจริง หรือที่เรียกว่า Physical AI ซึ่งจะกลายเป็นตัวแปรสำคัญในการยกระดับภาคการผลิตและรับมือโครงสร้างประชากรของประเทศอย่างไทย
ตลอดช่วงเวลาที่ผ่านมา เทคโนโลยี AI ส่วนใหญ่ เช่น Large Language Models (LLMs), AI Assistant และ Copilot ถูกจำกัดกรอบอยู่บนพื้นที่ดิจิทัล เพื่อทำความเข้าใจ สรุปผล สร้างเนื้อหา และช่วยตัดสินใจ แต่ในคลื่นลูกใหม่ สภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมต้องการให้อุปกรณ์สามารถตอบสนองกับโลกภายนอกได้โดยตรง ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ที่ทำงานเคียงข้างมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่ประมวลผลสภาพแวดล้อมรอบคัน เครื่องมือแพทย์วินิจฉัยแบบเรียลไทม์ ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่ดูแลระบบได้เอง
ความแตกต่างสำคัญระหว่าง Cloud AI และ Physical AI คือเงื่อนไขการทำงาน แชตบอตบนหน้าจออาจประมวลผลล่าช้าได้บ้างโดยไม่เกิดอันตราย แต่ระบบในโลกจริงอย่างหุ่นยนต์อุตสาหกรรม ยานยนต์ หรืออุปกรณ์การแพทย์ ไม่สามารถมีค่าความหน่วง (Latency) เกิดขึ้นได้เลย เพราะทุกวินาทีเกี่ยวพันกับความปลอดภัยของชีวิตและกระบวนการผลิต ระบบ Physical AI จึงต้องมีความปลอดภัยเชิงฟังก์ชัน (Functional Safety) ทำงานได้อย่างแม่นยำ คาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแน่นอน ภายใต้ข้อจำกัดด้านพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ แม้ในสถานการณ์ที่ระบบเครือข่ายถูกตัดขาด
ด้วยเหตุนี้ AMD จึงระบุว่า Physical AI เป็นโจทย์ด้าน “วิศวกรรมระบบ” (Systems Engineering) มากกว่าเป็นเพียงการสร้างโมเดลซอฟต์แวร์ และไม่มีชิปประมวลผลแบบเดี่ยวชนิดใดที่สามารถรองรับเวิร์กโหลดทั้งหมดได้ จึงต้องพึ่งพาสถาปัตยกรรมแบบผสมผสาน (Heterogeneous Computing) เปรียบเหมือนกลไกมนุษย์ ที่มี CPU และ GPU ทำหน้าที่เป็น “สมอง” คอยคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ขณะที่ Adaptive SoC และ NPU ทำหน้าที่เป็น “ระบบประสาท” ส่งผ่านข้อมูลด้วยความหน่วงต่ำและประหยัดพลังงาน ส่วน FPGA ทำหน้าที่เสมือนกล้ามเนื้อและข้อต่อ ในการควบคุมเซ็นเซอร์และกลไกการเคลื่อนไหว (Actuator) อย่างแม่นยำ
การสร้างระบบทางกายภาพที่ชาญฉลาดจำเป็นต้องอาศัยองค์ประกอบอย่างครบวงจร ทั้งชิปประมวลผล ซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ มิดเดิลแวร์ เซ็นเซอร์ และระบบจำลองสถานการณ์ ซึ่ง AMD ได้วางรากฐานผ่านระบบนิเวศแบบเปิด (Open Ecosystem) เช่น โครงการ AMD Robotics Partner Network และโซลูชัน AMD Kria™ AI เพื่อเชื่อมต่อตั้งแต่ขั้นตอนต้นแบบไปสู่สายการผลิตจริง
สำหรับประเทศที่มีฐานเศรษฐกิจพึ่งพาภาคการผลิตอย่างประเทศไทย ซึ่งกำลังเผชิญหน้ากับความท้าทายเชิงโครงสร้าง ทั้งการเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ภาวะตึงตัวของแรงงาน และแรงกดดันในการเพิ่มผลิตภาพ (Productivity) Physical AI จะไม่ใช่แค่กระแสเทคโนโลยีชั่วคราว แต่จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ช่วยรักษาขีดความสามารถการแข่งขัน และขับเคลื่อนเศรษฐกิจในระยะยาว ด้วยระบบอัจฉริยะที่เปลี่ยนจากการนั่งคิดวิเคราะห์ ไปสู่การสั่งการและลงมือปฏิบัติงานได้อย่างปลอดภัย
บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business
–คลื่นลงทุน AI แสนล้าน ไม่ใช่แค่ดาต้าเซ็นเตอร์ แนะทางรอด SME ไทยเร่งสปีดสู่อนาคต
