การพัฒนา AI ไม่ได้จบลงที่การสร้างโมเดลให้มีความสามารถสูงขึ้น แต่ต้องทำให้ประเทศสามารถกำหนดทิศทางการใช้งาน ควบคุมข้อมูล และพัฒนาเทคโนโลยีให้สอดคล้องกับความต้องการของตนเอง Huawei เสนอแนวทาง Sovereign AI ที่เชื่อมโยงโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล โมเดลแบบเปิด และระบบนิเวศของพันธมิตร เพื่อให้ AI สามารถนำไปใช้สร้างผลลัพธ์ในภาคธุรกิจได้ โดยไม่ละเลยประเด็นความมั่นคงทางดิจิทัลและความน่าเชื่อถือของระบบ
แนวทางดังกล่าวครอบคลุมตั้งแต่การพัฒนา AI ที่เข้าใจภาษาและบริบทของไทย การสร้างระบบประมวลผลที่รองรับงานขนาดใหญ่ ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมค้าปลีก ปศุสัตว์ และสาธารณสุข ขณะเดียวกัน Huawei ระบุถึงเป้าหมายในการทำงานร่วมกับ CP Group และพันธมิตรในประเทศไทย เพื่อพัฒนาโซลูชันและบุคลากรที่รองรับความต้องการด้าน AI ของประเทศ
Sovereign AI ต้องมากกว่าการนำเทคโนโลยีมาใช้งาน
Liu Vice President of Huawei ICT กล่าวว่า การสร้าง AI ที่น่าเชื่อถือในระดับประเทศไม่ได้หมายถึงการพัฒนาเทคโนโลยีให้มีประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว แต่ต้องคำนึงถึงคุณค่าของสังคม ทั้งมนุษยธรรม ความยุติธรรม และจริยธรรมด้วย เป้าหมายคือการพัฒนา AI ที่เข้าใจประเทศไทยและสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ในบริบทของประเทศได้
แนวทางหนึ่งคือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์และ AI ภายในประเทศไทย เพื่อรักษาอธิปไตยด้านข้อมูล ลดความหน่วงในการประมวลผล และช่วยให้ระบบ AI ที่สำคัญดำเนินงานได้อย่างต่อเนื่อง แม้เกิดความเปลี่ยนแปลงจากภายนอก ในมุมนี้ Sovereign AI จึงเกี่ยวข้องทั้งกับความมั่นคงทางดิจิทัล ความสามารถในการพัฒนาเทคโนโลยี และการสร้างความพร้อมสำหรับการเติบโตทางเศรษฐกิจ
อย่างไรก็ตาม การมีโครงสร้างพื้นฐานภายในประเทศยังไม่เพียงพอ หาก AI ที่นำมาใช้ไม่เข้าใจภาษา วัฒนธรรม และเงื่อนไขของสังคมไทย การเลือกโมเดลและข้อมูลสำหรับฝึกฝนจึงเป็นอีกองค์ประกอบที่กำหนดว่า AI จะตอบโจทย์ผู้ใช้ในประเทศได้มากน้อยเพียงใด
Open Source Model เปิดทางให้ไทยพัฒนา AI ตามบริบทของตัวเอง
Huawei เสนอให้ใช้ Open Source Foundation Model เป็นพื้นฐานในการพัฒนา AI โดยนำข้อมูลภาษาและบริบทของไทยมาฝึกฝนหรือปรับแต่งโมเดล เพื่อให้ระบบเข้าใจประเทศไทย ไม่ใช่เพียงแปลภาษาจากโมเดลของประเทศอื่น แนวทางนี้ยังเปิดโอกาสให้ผู้พัฒนาตรวจสอบการทำงานของโมเดลและประเมินความสอดคล้องกับมาตรฐานด้านจริยธรรมและความเป็นธรรมได้
โมเดลเปิดมีข้อได้เปรียบด้านต้นทุน ความยืดหยุ่นในการควบคุม และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อีกทั้งช่วยลดความเสี่ยงจากการผูกติดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง องค์กรจึงสามารถเลือกปรับแต่งและติดตั้งโมเดลให้เหมาะกับลักษณะงานของตนเองได้มากขึ้น
ตัวอย่างการใช้งานที่นำเสนอครอบคลุมการพัฒนาโซลูชันเฉพาะทาง การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการติดตั้งโมเดลไว้ภายในระบบขององค์กรเพื่อให้ AI Agent ตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น กรณีเหล่านี้สะท้อนว่า Open Source Model ไม่ได้เป็นเพียงทางเลือกเพื่อลดค่าใช้จ่าย แต่เป็นแนวทางเพิ่มอิสระในการพัฒนา AI ให้เหมาะกับการใช้งานจริง
โครงสร้างพื้นฐานต้องเชื่อมพลังประมวลผลกับระบบนิเวศ
เมื่อโมเดล AI สามารถปรับให้เข้ากับความต้องการของแต่ละองค์กรได้ โจทย์ถัดมาคือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการประมวลผลและการนำโมเดลไปใช้งาน Huawei วางแนวทาง Public AI Strategy ไว้บนองค์ประกอบ 3 ด้าน ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐาน โมเดล และระบบนิเวศ เพื่อให้ลูกค้าและพันธมิตรสามารถนำ AI ไปประยุกต์ใช้กับงานของแต่ละอุตสาหกรรมได้
ด้านฮาร์ดแวร์ บริษัทใช้เทคโนโลยี SuperPoD และระบบเชื่อมต่อความเร็วสูงเพื่อรวมทรัพยากรการประมวลผล ตั้งแต่ระดับชิปไปจนถึงคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ โดย Ren ระบุว่า Atlas 950 SuperPoD ซึ่งเปิดตัวล่าสุดในช่วงเวลาที่กล่าวถึง สามารถรองรับ GPU ได้ 8,000 ตัว ส่วน Atlas 960 ซึ่งมีกำหนดเปิดตัวในปีถัดไป จะรองรับ GPU ได้มากกว่า 50,000 ตัว
ด้านซอฟต์แวร์ Huawei พัฒนาเครื่องมือสำหรับการสร้างระบบ AI รวมถึง MindSpore และสนับสนุนโครงการ Open Source เช่น PyTorch และ SGLang เพื่อให้นักพัฒนามีทางเลือกในการสร้างและขยายระบบตามภาระงาน นอกจากนี้ บริษัทยังระบุว่าทำงานร่วมกับ Independent Software Vendors มากกว่า 3,000 ราย ในอุตสาหกรรมการเงิน สาธารณสุข การศึกษา การผลิต และเกษตรกรรม เพื่อพัฒนาโซลูชันที่ผสานความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน AI
อีกประเด็นที่เชื่อมโยงกับการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรคือการจัดการข้อมูล Huawei เสนอให้เปลี่ยนข้อมูลจากสิ่งที่จัดเก็บไว้เพื่อการดำเนินงาน ให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่เชื่อถือได้และสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้ ผ่านการรักษาความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และการพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI
จากค้าปลีกถึงปศุสัตว์ AI ต้องตอบโจทย์การดำเนินงานจริง
การลงทุนด้าน AI จะมีความหมายเมื่อสามารถแก้ปัญหาในการทำงานได้ กรณีศึกษาจากภาคธุรกิจที่ Huawei นำเสนอแสดงให้เห็นการใช้เทคโนโลยีตั้งแต่การจัดการเครือข่าย การรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ ไปจนถึงการนำ AI มาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
Rainbow กลุ่มธุรกิจค้าปลีกในจีน ซึ่งดำเนินธุรกิจห้างสรรพสินค้าและซูเปอร์มาร์เก็ต เผชิญปัญหาการติดตั้งเครือข่ายสาขาใหม่ที่ต้องอาศัยวิศวกรและการกำหนดค่าด้วยมือ Huawei จึงนำระบบ Zero-Touch Provisioning มาใช้ ทำให้การติดตั้งสาขาใหม่ลดจากเวลาหลายวันเหลือ 10 นาที พร้อมพัฒนา Sales AI Builder ซึ่งผสาน Generative AI เข้ากับข้อมูลธุรกิจค้าปลีก เพื่อสนับสนุนงานการตลาด การบริการลูกค้า และการดำเนินงาน ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้น 60%
ในอุตสาหกรรมปศุสัตว์ Wanz Foods Stuff Group เผชิญข้อจำกัดจากข้อมูลที่ล่าช้าและการมองเห็นสถานะการดำเนินงานในฟาร์มไม่ทั่วถึง การใช้แพลตฟอร์ม IoT ช่วยให้สามารถจัดการอุปกรณ์อัจฉริยะหลายล้านเครื่องและรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ขณะที่ระบบ Digital Twin ช่วยติดตามการผลิตตลอด 24 ชั่วโมงและสนับสนุนการป้องกันความเสี่ยง
บนพื้นฐานดังกล่าว มีการนำ AI Agent มาใช้กับงานจัดสูตรอาหารสัตว์ การควบคุมสภาพแวดล้อม และการคัดเลือกพันธุ์ โดยผู้บรรยายระบุว่าระบบ AI สำหรับจัดสูตรอาหารสัตว์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ 80% และลดต้นทุนอาหารสัตว์ได้ 5 ล้านต่อหนึ่งตัน อย่างไรก็ตาม บทถอดเสียงต้นทางไม่ได้ระบุหน่วยของตัวเลขต้นทุนไว้อย่างชัดเจน จึงไม่ควรตีความเพิ่มเติม
โรงพยาบาลใช้ AI ลดเวลาทำงานและรองรับผู้ป่วย
กรณี Paulose University Hospital ในฝรั่งเศส แสดงให้เห็นอีกมิติของการใช้เทคโนโลยีในองค์กรที่ต้องบริหารทรัพยากรและรองรับความต้องการของผู้ใช้บริการ โรงพยาบาลแห่งนี้มีเตียงมากกว่า 2,400 เตียง และให้บริการผู้ป่วย 500,000 คนต่อปี โดยเผชิญความท้าทายในการรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นและการบริหารจัดการระบบภายใน
การปรับปรุงระบบจัดเก็บข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานช่วยให้ทีม IT เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ 30% เวลาจัดทำรายงานลดลงจาก 45 นาทีเหลือ 15 นาที ขณะที่ระบบนัดหมายรองรับการจองของผู้ป่วยได้ภายใน 1 วินาที แม้ในช่วงที่มีผู้ใช้งานหนาแน่น
กรณีนี้สะท้อนว่าการนำเทคโนโลยีมาใช้ไม่ได้มุ่งเฉพาะการเพิ่มความสามารถในการประมวลผล แต่ยังเกี่ยวข้องกับการลดเวลาทำงานและทำให้ระบบบริการรองรับความต้องการได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ดังกล่าวเป็นข้อมูลจากกรณีศึกษาที่ผู้บรรยายนำเสนอ ไม่ใช่ข้อยืนยันว่าทุกองค์กรจะได้รับผลลัพธ์ในระดับเดียวกัน
Huawei มุ่งสร้างความร่วมมือและบุคลากร AI ในประเทศไทย
สำหรับประเทศไทย Huawei ระบุว่าต้องการนำประสบการณ์จากการใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ มาต่อยอดผ่านความร่วมมือกับ CP Group และพันธมิตรในประเทศ โดยมีเป้าหมายเพื่อระบุโจทย์สำคัญของแต่ละอุตสาหกรรม พัฒนากรณีศึกษาความสำเร็จในไทย และสร้างโซลูชันให้สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า
การสนับสนุนที่นำเสนอครอบคลุมการรับรองทักษะด้าน AI และ ICT การให้บริการตั้งแต่การให้คำปรึกษาและออกแบบโซลูชัน ไปจนถึงการพัฒนาและดูแลระบบอย่างต่อเนื่อง อีกด้านหนึ่ง บริษัทยังต้องการทำงานร่วมกับมหาวิทยาลัย ลูกค้า และพันธมิตร เพื่อฝึกอบรมบุคลากร ถ่ายทอดประสบการณ์ภาคปฏิบัติ และพัฒนาความสามารถด้านนวัตกรรมในประเทศ
ทิศทางดังกล่าวเชื่อมการพัฒนา Sovereign AI ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานและโมเดลที่ปรับให้เหมาะกับบริบทไทย ไปจนถึงการใช้งานในอุตสาหกรรมและการพัฒนาบุคลากร โดย Huawei วางเป้าหมายที่จะร่วมกับพันธมิตรสร้างขีดความสามารถด้าน AI ในประเทศไทย แทนการจำกัดบทบาทไว้เพียงการจัดหาเทคโนโลยี
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
เลอโนโวรุก Hybrid AI ในไทย ชู AI Express จัดส่งระบบใน 15–25 วันทำการ
Fortinet เตือนองค์กรไทย ออกแบบความปลอดภัยไซเบอร์คู่แผนดิจิทัลตั้งแต่วันแรก สู้ภัย AI ยุคใหม่
