ความเจริญรุ่งเรืองของ AI ในโลกและประเทศไทยมาแบบไม่หยุดพัก จนกูรูวงการเอไอของไทยถึงกับตั้งคำถามว่า นอกจากการเป็นชาติที่ใช้แอปพลิเคชัน AI ไม่แพ้ใครในโลกแล้ว ไทยเราจะหาที่ยืนในอุตสาหกรรม AI กับเขาได้อย่างไร และจุดไหนคือจุดที่เหมาะสมที่สุด?
ก่อนจะไปถึงจุดที่ไทยต้องเลือก เรามาทำความเข้าใจโครงสร้างของธุรกิจและระบบนิเวศของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กันก่อน โดยเฉพาะในยุค Generative AI ที่นักวิเคราะห์มักจะแบ่งโครงสร้างออกเป็นชั้นๆ (เรียกว่า AI Stack) เพื่อให้เห็นภาพรวมตั้งแต่ระดับฐานรากไปจนถึงแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้สัมผัส
วิเคราะห์ 5 เลเยอร์ (AI Stack): จุดไหนที่ไทยพอจะมีที่ยืน?
1. เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Layer): สมรภูมิของยักษ์ใหญ่
นี่คือฐานรากที่สำคัญและมีต้นทุนสูงที่สุด ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และคลาวด์คอมพิวติ้ง
- ชิปประมวลผล (Accelerators): GPU อย่าง NVIDIA หรือ TPU ของ Google คือหัวใจของการฝึกฝนและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ (Training and Inference) ในโลกนี้มีไม่กี่ประเทศที่ผลิตชิปเหล่านี้ได้ ขนาดเจ้าตลาดอย่าง Intel ยังเพลี่ยงพล้ำ ดังนั้น โอกาสของไทยในจุดนี้จึงเป็นศูนย์ แม้จะมีโรงงานต่างชาติมาตั้งฐาน แต่ในแง่เจ้าของเทคโนโลยี เรายังไม่มีส่วนร่วม
- บริการคลาวด์ (Cloud Services): ผู้ให้บริการรายใหญ่อย่าง AWS, Microsoft Azure, Google Cloud ลงทุนมหาศาลทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ บริษัทไทยไม่มีทางพัฒนาไปแข่งขันได้อย่างแน่นอน คงต้องปล่อยให้ยักษ์ใหญ่เข้ามาทำกำไรต่อไป โดยที่เราได้แต่มองตาปริบๆ
2. เลเยอร์ข้อมูล (Data Layer): สมบัติล้ำค่าที่ไทยเข้าไม่ถึง
ข้อมูลคือเชื้อเพลิงของ AI ทุกประเภท แต่กลุ่ม Hyperscalers (AWS, Microsoft, Google) ก็ควบคุมคลังข้อมูลขนาดใหญ่ของโลกไว้แล้ว ขณะที่บริษัทที่สร้างมูลค่าเพิ่มให้ข้อมูล (Data Preparation) อย่าง Scale AI หรือ Snowflake ก็ครองตลาดเฉพาะทางไปแล้ว น่าแปลกที่ไทยยังมองไม่เห็นช่องทางในการเข้าสู่ตลาดส่วนนี้เลย
3. เลเยอร์โมเดล (Model Layer): สมองกลอัจฉริยะที่ไทยเป็นแค่ “ผู้ใช้”
นี่คือ “สมอง” ของระบบ AI เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง GPT-4, Google Gemini, หรือ Llama ของ Meta ที่กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด โมเดลเหล่านี้สร้างฟีเจอร์ใหม่ๆ มาให้เรายอมจ่ายเงินเพื่อใช้งาน แต่ท้ายที่สุด ไทยกลับเป็นเพียง “ผู้ใช้ที่จงรักภักดี” แต่ไม่ได้เป็นเจ้าของเทคโนโลยีเลย
4. เลเยอร์แพลตฟอร์มและเครื่องมือ (Platform/Copilot Layer): สนามของผู้ช่วยอัจฉริยะ…แต่ยังไม่ใช่เวทีของเรา
ชั้นนี้คือการเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับผู้ใช้งาน เช่น GitHub Copilot หรือ Microsoft Copilot แม้จะดูเป็นเลเยอร์ที่ไทยน่าจะเข้ามามีส่วนร่วมได้มากที่สุด แต่ความจริงคือเรายังอยู่ในขั้นเรียนรู้ และการจะสร้างแพลตฟอร์มไปสู้กับยักษ์ใหญ่ที่ครองตลาดอยู่แล้วแทบเป็นไปไม่ได้
5. เลเยอร์แอปพลิเคชัน (Application Layer): สมรภูมิที่ “เงิน” และ “ความเร็ว” คือผู้ชนะ
นี่คือผลิตภัณฑ์สุดท้ายที่ผู้ใช้ได้สัมผัส เช่น Midjourney, DALL-E, หรือ ChatGPT ตลาดนี้เปลี่ยนแปลงเร็วมาก การ Disrupt เกิดขึ้นแทบทุกวัน และต้องใช้เงินทุนมหาศาลเพื่อหนีคู่แข่ง ผู้ประกอบการไทยถ้าจะกระโดดเข้ามาคงเหนื่อยสายป่านขาด แต่สำหรับ คนไอทีไทย ยังมีโอกาสสูงในการเข้าไปเป็นพนักงานหรือนักพัฒนา (Developer) ให้กับบริษัทเหล่านั้น
ทางรอดของไทย? กรณีศึกษา “กรีนไอโอ” ชี้ช่องว่างในตลาด
เมื่อทุกเลเยอร์ดูเหมือนจะ “จบเกม” สำหรับไทยที่ยังคิดช้าทำช้า แล้วโอกาสของเราอยู่ตรงไหน?
คำตอบอาจอยู่ที่กรณีศึกษาของ บริษัท กรีนไอโอ (Green IO) สตาร์ทอัปไทยผู้เชี่ยวชาญด้านโซลูชัน AIoT ที่ได้รับทุนจาก Qualcomm ผู้ผลิตชิปยักษ์ใหญ่ มาพัฒนา “เครื่องตรวจจับมลพิษทางอากาศด้วยเครือข่าย AI อัจฉริยะ”
โมเดลของกรีนไอโอคือการไม่สร้างชิปเอง แต่ นำชิป AI เฉพาะทาง ที่เน้นการประมวลผลบนตัวอุปกรณ์ (Edge AI) มาเป็นสารตั้งต้น แล้วต่อยอดด้วยองค์ความรู้ด้านอิเล็กทรอนิกส์และการออกแบบ สร้างเป็นผลิตภัณฑ์ที่แก้ปัญหาเฉพาะจุดได้อย่างชาญฉลาด
นี่คือช่องว่างที่เรามองข้าม:
- ไม่ต้องแข่งในตลาดใหญ่: แทนที่จะสู้กับ NVIDIA ในสงครามดาต้าเซ็นเตอร์ เราสามารถใช้เทคโนโลยีชิปเฉพาะทางที่มีอยู่แล้วมาสร้างประโยชน์
- สร้างมูลค่าเพิ่ม: เปลี่ยนชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์ให้กลายเป็นโซลูชันที่จับต้องได้และมีตลาดรองรับ
- สร้างระบบนิเวศ: นอกจากขายผลิตภัณฑ์แล้ว ยังสามารถขายสิทธิ์แนวทางการออกแบบให้นักพัฒนารายอื่นนำไปต่อยอดได้
บทสรุป: จากผู้ใช้สู่ผู้สร้างใน “ตลาดโฟกัส”
หนทางของประเทศไทยในอุตสาหกรรม AI ไม่ใช่การกระโดดเข้าไปแข่งขันในตลาดหลัก แต่คือการหาที่ยืนใน “ตลาดโฟกัส” (Focus Market) หรือตลาดเฉพาะทาง (Niche Market)
เราอาจไม่สามารถสร้าง LLM ได้ แต่เราสามารถนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างโซลูชันที่ตอบโจทย์ปัญหาเฉพาะด้านได้อย่างยอดเยี่ยม เหมือนที่กรีนไอโอทำได้สำเร็จ
หากเราโฟกัสให้ถูกจุดและสร้างชุมชนนักพัฒนาที่แข็งแกร่ง เราก็จะมีที่ยืนในมุมหนึ่งของตลาด AI โลกได้อย่างสง่างาม คำถามสุดท้ายจึงไม่ใช่ว่าเราจะสู้ได้ไหม แต่อยู่ที่ว่า…เรากล้าพอที่จะเดินเข้ามาในเส้นทางนี้หรือไม่
Biztalk Inside : สมชาย งามวรรณกุล
