บนเวทีงานเปิดตัวหนังสือ “The Story Thailand EP5: Visionary at the Frontier” ในช่วงการบรรยายหัวข้อ “State of Thailand AI and Ecosystem 2026” ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) บริษัท iApp Technology และอดีตนายกสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT) ได้นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานการณ์ระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์ (AI Ecosystem) ของไทย โดยเจาะลึกตั้งแต่โครงสร้างรายได้ สถานะทางการเงินของวิสาหกิจเริ่มต้น (Startup) ไปจนถึงโอกาสและวิกฤติด้านทรัพยากรบุคคล
ผ่าโครงสร้างรายได้ที่แท้จริง
ดร.กอบกฤตย์ เริ่มต้นด้วยการชี้ให้เห็นถึง “จุดบอด” ของข้อมูลการใช้จ่ายด้าน AI ในประเทศไทย ซึ่งปัจจุบันยังขาดตัวเลขรวมที่แน่ชัดว่าคนไทยทั้งประเทศจ่ายเงินค่าบริการ AI ไปเป็นจำนวนเท่าใด แต่หากพิจารณาในภาพรวมของเศรษฐกิจดิจิทัลพบว่าประเทศไทยมีตัวเลข การขาดดุลการค้าดิจิทัล (Digital Trade Deficit) สูงถึงประมาณ 200,000 ล้านบาทต่อปี (ข้อมูลนี้รวมถึงธุรกิจอื่น ๆ ในภาคดิจิทัลด้วย)
เพื่อให้เห็นภาพเม็ดเงินที่หมุนเวียนใน “ระบบนิเวศ AI ของไทย” อย่างชัดเจน ดร.กอบกฤตย์ ได้หยิบยกผลการศึกษาจาก สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) (BDI)) ที่ร่วมมือกับ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ซึ่งได้ทำการสำรวจบริษัทที่จดทะเบียนในประเทศไทย พบว่ามีรายได้จากผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI Products) รวมประมาณ 42,000 ล้านบาทต่อปี
อย่างไรก็ตาม เมื่อนำตัวเลข 42,000 ล้านบาทนี้มาผ่าโครงสร้างดูไส้ใน จะพบความจริงที่น่าตกใจเกี่ยวกับเส้นทางการไหลของเม็ดเงิน กล่าวคือ
- 90% คือต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Cost): รายได้ส่วนใหญ่กว่าร้อยละ 90 ไหลออกไปสู่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี ได้แก่ ค่าเช่าศูนย์ข้อมูล (Data Center), ค่าพลังการประมวลผล (Computing), ระบบเครือข่าย (Network), ระบบความปลอดภัย (Security) และค่าแบนด์วิดท์ (Bandwidth)
- 10% คือรายได้ที่แท้จริงของผู้พัฒนา: มีเม็ดเงินเพียงร้อยละ 10 เท่านั้นที่ตกถึงมือผู้พัฒนาเทคโนโลยีหรือผู้ประกอบการไทย ซึ่งสะท้อนว่าหากมีการจ่ายเงินซื้อบริการ AI ของไทย 100 บาท เงินจะเข้ากระเป๋าคนทำ AI จริง ๆ เพียงแค่ประมาณ 10 บาทเท่านั้น
ในส่วนแบ่งรายได้อันน้อยนิดที่ตกถึงมือผู้ประกอบการไทย (Non-Infrastructure) ยังสามารถจำแนกประเภทธุรกิจได้ดังนี้
- ธุรกิจบริการให้คำปรึกษา (Consult) และบิ๊กดาต้า (Big Data): กินสัดส่วนประมาณ ร้อยละ 9 โดยเน้นการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจให้องค์กรต่าง ๆ
- ธุรกิจ AI Startup หรือเจ้าของผลิตภัณฑ์ (Product): มีสัดส่วนเพียง ร้อยละ 2 เท่านั้น ซึ่งถือเป็นสัดส่วนที่น้อยที่สุดในระบบนิเวศ
แม้สัดส่วนรายได้ของผู้พัฒนาเทคโนโลยีไทยจะยังดูน้อยเมื่อเทียบกับต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน แต่ภาพรวมของอุตสาหกรรมนี้ยังคงอยู่ในทิศทางขาขึ้น โดยมีอัตราการเติบโต (Growth Rate) เฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ ร้อยละ 19 ต่อปี ซึ่งสอดคล้องกับผลสำรวจจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ที่ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน
เช็กสถานะความอยู่รอด Startup
ดร.กอบกฤตย์ ได้เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกจากการสำรวจร่วมกันระหว่างสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT) และสมาคมปัญญาประดิษฐ์แห่งประเทศไทย (AIAT) ในกลุ่มตัวอย่างบริษัท AI Startup จำนวน 141 บริษัท โดยได้นำข้อมูลไปตรวจสอบเทียบทานกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ของกรมพัฒนาธุรกิจการค้า (DBD) เพื่อสะท้อนสุขภาพทางการเงินที่แท้จริงของวงการ ดังนี้
- รายได้จริงสวนทางกับเงินลงทุน (Revenue vs Investment) ภาพรวมทางการเงินในรอบ 1 ปีที่ผ่านมา พบประเด็นที่น่าสนใจคือ กลุ่มสตาร์ตอัปเหล่านี้สามารถสร้างรายได้รวมกันได้เกือบ 8,000 ล้านบาท แต่เมื่อหันไปดูยอดเงินลงทุน (Investment) ที่ระดมทุนลงไปในระบบกลับสูงถึง 20,000 ล้านบาท ซึ่งตัวเลขที่แตกต่างกันนี้สะท้อนให้เห็นถึงธรรมชาติของธุรกิจเทคโนโลยีที่ต้องใช้เงินลงทุนสูงในช่วงแรก
- วัดสัดส่วนกำไรและขาดทุน (Profitability) เมื่อเจาะลึกไปที่บรรทัดสุดท้ายของงบการเงิน (Bottom Line) พบว่าสถานะของบริษัทแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มใหญ่ใกล้เคียงกัน คือ
- กลุ่มที่มีกำไร (Profitable): มีสัดส่วนอยู่ที่ ร้อยละ 51.3 (เกินครึ่งมาเพียงเล็กน้อย)
- กลุ่มที่ขาดทุน: มีสัดส่วนอยู่ที่ ร้อยละ 49
- การวิเคราะห์ขนาดธุรกิจและความเหลื่อมล้ำของรายได้ โครงสร้างรายได้ของอุตสาหกรรมนี้มีความกระจุกตัวสูง โดยบริษัทส่วนใหญ่ในระบบจัดอยู่ในกลุ่มธุรกิจขนาดกลาง (Medium Size) ที่มีรายได้เฉลี่ย 10–50 ล้านบาทต่อปี อย่างไรก็ตาม พบว่า กลุ่มบริษัทระดับท็อปเพียง 10% แรก (Top 10%) สามารถสร้างรายได้คิดเป็นสัดส่วนสูงถึง 60% ของรายได้รวมทั้งหมดในตลาด
- เจาะลึกช่วงชั้นการเติบโต (Growth Stage Analysis) ดร.กอบกฤตย์ ได้จำแนกสถานะของบริษัทตามระดับรายได้ไว้ดังนี้:
กลุ่มรายได้เกิน 100 ล้านบาท (Established): เป็นกลุ่มที่กระโดดข้ามเส้นมาตรฐานขึ้นมาแล้ว ค่อนข้างมั่นใจได้ว่ามีสถานะกำไรที่มั่นคง
กลุ่มรายได้ต่ำกว่า 10 ล้านบาท (Early Stage): เป็นธรรมดาของช่วงเริ่มต้นที่รายได้ยังน้อยและมักประสบภาวะขาดทุน โดยบริษัทกลุ่มนี้อาจเจอตัวเลขอัตรากำไร (Profit Margin) ติดลบได้มากถึง 100%
กลุ่มรายได้ประมาณ 10 ล้านบาท หรือ “โซนซอมบี้” (The Zombie Zone): เป็นข้อมูลที่น่าจับตามอง โดยพบว่ามีบริษัทประมาณ 30–40 แห่งในสมาคมฯ ที่จัดอยู่ในกลุ่มนี้ คือเป็นบริษัทที่เริ่มอยู่รอดได้ (รายได้เกิน 10 ล้านบาท) แต่มีผลประกอบการเกาะเส้นความอยู่รอด (Profit Margin ปริ่มน้ำ) คือมีกำไรหรือขาดทุนเพียงเล็กน้อย และติดอยู่ในสภาวะที่ไม่สามารถสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดดได้ จึงถูกเรียกว่าเป็น “Zombie Companies”
อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางตัวเลขเหล่านี้ ยังมีบริษัทดาวรุ่ง (High Growth) ที่มีความสามารถในการสร้างการเติบโตของรายได้สูงถึง 200 – 250% ซึ่งถือเป็นกลุ่มที่มีศักยภาพสูงมากในระบบนิเวศนี้
Adoption สูงกับโอกาส 3 ล้านล้าน
ในมิติของผู้ใช้งาน (Users) ดร.กอบกฤตย์ ได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าสนใจว่า ประเทศไทยจัดเป็นประเทศที่มี อัตราการเปิดรับและใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (High Adoption Rate) สูงที่สุดในโลก
จากการสำรวจพบว่า คนไทยกว่าร้อยละ 92 ระบุว่าตนเองได้ใช้งานเทคโนโลยี AI แล้ว ซึ่งเมื่อนำไปเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของประชากรโลก (Global Average) ที่อยู่ที่ร้อยละ 75 จะเห็นได้ว่าคนไทยมีความตื่นตัวและพร้อมเปิดรับเทคโนโลยีใหม่นี้มากกว่าค่าเฉลี่ยโลกอย่างมีนัยสำคัญ
อย่างไรก็ตาม ความพร้อมในฝั่ง “ผู้ใช้งาน” (Demand) กลับสวนทางกับส่วนแบ่งทางการตลาดของ “ผู้ให้บริการชาวไทย” (Supply) อย่างสิ้นเชิง ดร.กอบกฤตย์ ได้ชี้ให้เห็นถึง ช่องว่างทางโอกาส (Opportunity Gap) ที่สำคัญ 2 ประการที่ผู้ประกอบการไทยไม่ควรมองข้าม
- ส่วนแบ่งตลาดที่คนไทยยังเข้าไม่ถึง (Low Market Share): แม้ตลาดในประเทศจะมีการใช้งาน AI อย่างแพร่หลาย แต่เมื่อพิจารณาว่าบริษัทเทคโนโลยีของไทยสามารถเข้าไปจับจองรายได้จากระบบนิเวศนี้ได้เท่าไหร่ พบคำตอบว่าผู้ประกอบการไทยครองส่วนแบ่งตลาดได้จริง “น้อยกว่าร้อยละ 10” เท่านั้น
- มูลค่าทางเศรษฐกิจที่ไร้เจ้าของ (Uncaptured Value): ดร.กอบกฤตย์ ระบุว่า ยังมีโอกาสทางธุรกิจที่มีมูลค่ามหาศาลเกือบ 3 ล้านล้านบาท ที่ยังเป็นพื้นที่ว่าง (Uncaptured) ซึ่งยังไม่มีใครเข้ามาครอบครองเค้กก้อนยักษ์นี้
ข้อมูลเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า ตลาดประเทศไทยมีความพร้อมด้านการใช้งาน (User Readiness) สูงมาก เหลือเพียงการรอคอยผู้ประกอบการหรือสตาร์ตอัปหน้าใหม่ที่จะก้าวเข้ามาสร้างสรรค์นวัตกรรมเพื่อตอบโจทย์ความต้องการ และดึงเม็ดเงินมูลค่ามหาศาลนี้ให้หมุนเวียนกลับมาสู่ระบบเศรษฐกิจของไทย แทนที่จะปล่อยให้ไหลออกไปสู่แพลตฟอร์มต่างชาติเพียงอย่างเดียว
วิกฤติแรงงานและโอกาสเพิ่มค่าตัว
ในหัวข้อสุดท้าย ดร.กอบกฤตย์ ได้เน้นย้ำถึงผลกระทบของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่มีต่อตลาดแรงงาน ซึ่งเปรียบเสมือนเหรียญสองด้านที่มีทั้ง “ข่าวดี” ที่เป็นโอกาสทองของคนทำงาน และ “ข่าวร้าย” ที่เป็นวิกฤติระดับประเทศ โดยมีรายละเอียดสำคัญดังนี้
1. โอกาสทองของคนทำงาน: ค่าตัวที่เพิ่มขึ้น 41% (AI Adoption Premium) ดร.กอบกฤตย์ ได้แก้ไขความเข้าใจผิดที่มักเกิดขึ้นบ่อยครั้งว่า ผู้ที่จะได้รับประโยชน์จากยุค AI ต้องเป็น “วิศวกรปัญญาประดิษฐ์” (AI Engineer) เท่านั้น แต่ในความเป็นจริง คนทำงานทั่วไป ที่สามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้เพื่อช่วยทุ่นแรงในงานประจำได้ ก็สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับตนเองได้อย่างมหาศาล
รูปแบบงานที่ AI เข้ามาช่วยได้จริง ได้แก่:
- การใช้ AI ช่วยทำรายงาน (Report)
- การใช้ AI ช่วยจัดทำสื่อนำเสนอ (Presentation)
- การปรับปรุงระบบการทำงานให้เป็นอัตโนมัติ (Automation) เพื่อลดเวลาการทำงานลง
จากผลสำรวจระบุชัดเจนว่า นายจ้างยินดีจ่ายค่าตอบแทนเพิ่มขึ้นสูงถึงร้อยละ 41 ให้กับพนักงานที่มีทักษะการใช้ AI เมื่อเทียบกับพนักงานทั่วไป หากเปรียบเทียบให้เห็นภาพชัดเจนคือ “หากตอนนี้คุณยังไม่ได้ใช้ AI และได้รับเงินเดือน 100 บาท คนที่ทำงานแบบเดียวกันแต่ใช้ AI เป็น จะมีโอกาสได้รับเงินเดือนสูงถึง 141 บาท”
2. วิกฤติขาดแคลนบุคลากร (Talent Shortage Crisis) ในขณะที่ฝั่งนายจ้างมีความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้านนี้สูงมาก โดยผลสำรวจระบุว่า นายจ้างไทยกว่าร้อยละ 54 ต้องการเฟ้นหาคนที่มีทักษะ AI เข้าสู่องค์กร แต่ประเทศไทยกลับต้องเผชิญกับสิ่งที่น่ากลัวที่สุด คือปัญหา “การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน AI” (AI Expert Shortage) อย่างรุนแรง
เมื่อพิจารณาโครงสร้างทักษะแรงงานด้าน AI (AI Skills) ซึ่งแบ่งระดับความเชี่ยวชาญออกเป็น 4 ระดับ (ตั้งแต่ Level 0 ถึง Level 4) พบข้อมูลที่น่าตกใจว่า บุคลากรในระดับเชี่ยวชาญสูงสุด (Level 4: Expert) ของไทยนั้นมีจำนวนน้อยมาก แม้ข้อมูลดังกล่าวจะเป็นชุดข้อมูลตั้งต้นจากปี 2020 แต่สถานการณ์ปัจจุบันในปี 2026 ก็ยังไม่ได้รับการแก้ไขให้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลให้ตลาดแรงงานไทยยังคงอยู่ในสภาวะขาดแคลนคนทำงานด้านนี้อย่างหนักสวนทางกับความต้องการของตลาดโลก
โอกาสยังมีมหาศาล เพียงแค่เริ่ม “ใช้ให้เป็น”
ในช่วงท้ายของการบรรยาย ดร.กอบกฤตย์ ได้สรุปประเด็นสำคัญ (Key Learning) เพื่อฝากข้อคิดให้กับผู้ร่วมงานและผู้อ่านทุกท่านว่า โอกาสในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ของประเทศไทยนั้นยังมีอยู่ “เยอะมาก ๆ”
ไม่ว่าจะเป็นโอกาสในฝั่งของผู้ประกอบการที่มีช่องว่างทางการตลาดให้เติบโต หรือโอกาสในฝั่งของคนทำงานที่ตัวเลขพิสูจน์แล้วว่า การมีทักษะการใช้งาน AI สามารถเพิ่มผลตอบแทนได้สูงถึงร้อยละ 41 ดังนั้น สิ่งที่ประเทศไทยต้องเร่งดำเนินการคือการหันมา “ให้ความสำคัญกับทักษะ (Skill) ด้าน AI” ให้มากกว่าที่เป็นอยู่ เพราะนี่คือตั๋วใบสำคัญที่จะช่วยยกระดับความสามารถในการแข่งขันและรายได้ของคนไทยท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลงของโลกเทคโนโลยี
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
BDI กางแผน ‘โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลรัฐ’ พลิกโฉมรัฐบาลดิจิทัล
พลิกโฉมแรงงานไทย: จาก Job Replacement สู่ Job Redesign
Meta ผนึก 6 ภาคี เปิด ‘คฤหาสน์หลอน’ ต้านสแกม ณ ประปาแม้นศรี
