ในยุคที่ Generative AI กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงโลก แนวคิดเรื่องอธิปไตยทางเทคโนโลยี (Technical Sovereignty) กลายเป็นวาระสำคัญที่หลายประเทศรวมถึงประเทศไทยต่างให้ความสนใจ ท่ามกลางการแข่งขันนี้ “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) ซึ่งเป็นโครงการริเริ่มด้านการวิจัยและพัฒนา AI ภาษาไทยในรูปแบบ Open-source โดย บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB 10X) ได้สร้างหมุดหมายครั้งสำคัญ เมื่อได้รับการคัดเลือกให้เข้าร่วมโครงการ AWS AI Accelerator Program หรือ GAIA ซึ่งเป็นโครงการระยะ 8 สัปดาห์ที่มุ่งช่วยเหลือสตาร์ตอัพที่มีแนวคิดด้าน Generative AI แต่ยังไม่สามารถพัฒนาให้เป็นรูปธรรมได้
–AWS เฟ้นหา 40 สตาร์ทอัพ AI ทั่วโลก ร่วมโครงการ Accelerator พร้อมอัดฉีดสูงสุด 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
ซึ่งถือเป็นความสำเร็จที่มีนัยสำคัญอย่างยิ่ง
วัตสัน ถิรภัทรพงศ์ Country Manager ประจำ AWS ประเทศไทย เปิดเผยว่า โครงการดังกล่าวเป็น Hybrid Accelerator ที่เริ่มต้นมาตั้งแต่เดือนตุลาคม โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนองค์กรที่มีแนวคิด AI ที่ดี แต่ยังไม่สามารถนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด (Launch) หรือขยายขนาด (Scale) ได้ โครงการนี้ได้รับความสนใจอย่างสูง โดยมีผู้สมัครเข้าร่วมกว่า 2,000 รายจากทั่วโลก
อย่างไรก็ตาม มีผู้ผ่านการคัดเลือกเพียง 40 กิจการ หรือคิดเป็นอัตราการคัดเลือกที่เข้มข้นเพียง 2% เท่านั้น ในจำนวนนี้ “ไต้ฝุ่น” ถือเป็นรายเดียวในประเทศไทย และเป็นตัวแทนหนึ่งเดียวจากภูมิภาคอาเซียน ที่ได้รับคัดเลือก (ขณะที่ทั้งภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกมีผู้ได้รับคัดเลือกประมาณ 8 ราย) ในฐานะผู้เข้าร่วมโครงการ “ไต้ฝุ่น” จะได้รับการสนับสนุนที่ครอบคลุม ไม่เพียงแค่เงินทุน (Funding) ประมาณ 8 ล้านบาท แต่ยังรวมถึงเครดิต การให้คำปรึกษา (Mentorship) การสนับสนุนด้านการตลาด (Market Support) และเวิร์กช็อปเฉพาะทาง เพื่อเร่งสปีดการพัฒนาสู่ตลาดโลก
“ตลอด 12 ปีที่ผ่านมา เราให้การสนับสนุนโครงการ AWS Activate ไปแล้วกว่า 7,000 ล้านเหรียญสหรัฐทั่วโลก โดยเฉพาะปีที่แล้วเพียงปีเดียว เราสนับสนุนไป 2,000 ล้านเหรียญสหรัฐ”
ทำไมไทยต้องมี AI ของตัวเอง?
ท่ามกลางการขยายตัวของโมเดล AI ขนาดใหญ่จากผู้พัฒนาระดับโลก คำถามสำคัญที่เกิดขึ้นคือ เหตุใดประเทศไทยจึงยังจำเป็นต้องพัฒนาโมเดล AI ของตนเอง
กสิมะ ธารพิพิธชัย Head of AI Strategy บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB 10X) อธิบายว่า โครงการ “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) ไม่ใช่เป็นเพียงการนำโมเดลจากต่างชาติมาปรับจูน (Fine-tuning) แต่คือการทำ “วิจัย AI ระดับโลก” (Frontier NLP Research) อย่างแท้จริง โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีภาษาแบบ Open-source สำหรับภาษาไทยโดยเฉพาะ ความมุ่งมั่นนี้สะท้อนผ่านการที่ผลงานวิจัยของทีมได้รับการยอมรับและตีพิมพ์ในงานประชุมวิชาการชั้นนำระดับโลกมาแล้ว
คุณกสิมะยอมรับว่า แม้ปัจจุบันโมเดลต่างชาติจะมีความสามารถด้านภาษาไทยที่ดีขึ้นมาก แต่ภาษาไทยยังคงถูกจัดอยู่ในกลุ่ม “ภาษาที่มีทรัพยากรน้อย” (Low-resource Language) ในแวดวง AI ซึ่งหมายความว่าข้อมูลภาษา เครื่องมือ และทรัพยากรในการฝึกฝนโมเดลยังมีไม่เพียงพอ
–SCB 10X ผนึก สกศ. ส่ง AI ‘Typhoon’ ติวเด็กไทยสู้ศึก PISA
ด้วยเหตุนี้ ภารกิจหลักของ “ไต้ฝุ่น” จึงมุ่งเน้นการแก้ปัญหาที่โมเดลระดับโลกยังทำได้ไม่ดีพอ หรือที่คุณกสิมะเรียกว่า ปัญหาเฉพาะตัวของคนไทย ทั้งในมิติของภาษาและวัฒนธรรม ปัญหาเหล่านี้ปรากฏชัดเจนในหลายด้าน
ประการแรกคือความแม่นยำที่ยังต่ำ โดยเฉพาะเทคโนโลยีการอ่านอักขระจากภาพ (OCR) ซึ่งยังคงมีความผิดพลาดสูงเมื่อประมวลผลเอกสารภาษาไทย
ประการต่อมาคือต้นทุนที่สูงมากของบริการเทคโนโลยีรู้จำเสียงพูด (Speech Recognition) ที่มีให้บริการในตลาดปัจจุบัน และประการสุดท้ายคือความไม่เข้าใจบริบท เนื่องจากโมเดล AI ระดับโลก ยังไม่สามารถปรับให้สอดคล้อง (Alignment) กับความคาดหวังเชิงวัฒนธรรม ค่านิยม หรือความละเอียดอ่อนเฉพาะของสังคมไทยได้ดีเพียงพอ
“ไต้ฝุ่น” คำตอบ AI (ฉบับ) คนไทย ที่พิสูจน์ด้วยตัวเลข
SCB10X จึงไม่เลือกที่จะ “รอ” แต่เลือกที่จะ “สร้าง” โดยได้พัฒนา “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) ขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์ที่องค์กรไทยต้องการอย่างเร่งด่วน โดยเฉพาะโมเดลสำคัญอย่าง Typhoon OCR ซึ่งเป็นโมเดลอ่านอักขระภาษาไทยที่มีความแม่นยำสูง และ Typhoon ASR โมเดลรู้จำเสียงพูดภาษาไทยแบบ Real-time โมเดลเหล่านี้ได้รับความนิยมอย่างสูงในภาคปฏิบัติ การันตีด้วยยอดดาวน์โหลดโมเดลไปแล้วกว่า 6.6 ล้านครั้ง
จุดแข็งที่ชัดเจนที่สุดของ “ไต้ฝุ่น” คือประสิทธิภาพต่อต้นทุน (Cost-Efficiency) คุณกสิมะ เปิดเผยข้อมูลเปรียบเทียบว่า โมเดล ASR (รู้จำเสียง) ของไต้ฝุ่นนั้น มีต้นทุนที่ถูกกว่าโมเดลต่างประเทศอย่างมหาศาลถึง 400-500 เท่า
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจน การประมวลผลไฟล์เสียง 1 ชั่วโมงด้วยโมเดลต่างประเทศ อาจมีค่าใช้จ่ายประมาณ 1 เหรียญ USD, ในขณะที่โมเดลของไต้ฝุ่นมีค่าใช้จ่ายเพียงประมาณ 0.0023 เหรียN USD นอกจากนี้ ยังมีการประเมินว่าหากประมวลผลเสียง (Transcribe) 500,000 นาที ต้นทุนจะอยู่ที่ประมาณ 12 เหรียญเท่านั้น
ก้าวสำคัญ: จากแล็บวิจัย สู่ Production Grade ที่ AWS
คุณกสิมะ ชี้ให้เห็นถึงความท้าทายสำคัญในการเปลี่ยนผ่านจากโครงการวิจัยไปสู่การใช้งานจริงในภาคธุรกิจ เขาระบุว่า แม้ปัจจุบัน “ไต้ฝุ่น” จะเปิดให้ใช้งาน API โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย แต่ก็มีสถานะเป็นเครื่องมือสำหรับงานวิจัยและพัฒนา (R&D) เท่านั้น ซึ่งไม่เพียงพอต่อความต้องการของภาคธุรกิจที่เริ่มเข้ามาสอบถามถึงบริการในระดับ Production Grade
“ผู้ใช้งานเริ่มถามหา API Endpoint, Production Grade Inference และการรับประกันคุณภาพบริการ (SLA)” คุณกสิมะกล่าว ซึ่งเป็นสิ่งที่ทีมวิจัยซึ่งเพิ่งเริ่มก่อตั้งและมุ่งเน้นการวิจัยเป็นหลัก ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการเหล่านั้นได้ ดังนั้น การร่วมมือกับ AWS จึงเป็นยุทธศาสตร์หลักในการขยายการเข้าถึง เพื่อนำโมเดลของไต้ฝุ่นไปให้บริการบนโครงสร้างพื้นฐานที่ได้มาตรฐานระดับโลกและมีเครือข่ายพันธมิตรที่แข็งแกร่ง
ด้านคุณวัตสัน กล่าวเสริมว่า กลยุทธ์ของ AWS คือการสนับสนุนระบบนิเวศของ Local LLM อย่างเต็มที่ บริษัทเชื่อมั่นในการมอบทางเลือกให้กับลูกค้า “เราไม่เชื่อว่าจะมีโมเดลเดียวที่จะตอบโจทย์ทุกอย่าง” เขากล่าว โดยเน้นว่าโมเดลที่ดีที่สุดไม่ใช่โมเดลที่ใหญ่ที่สุด แต่คือ “โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับ Use case ของคุณ”
ปลดล็อกอนาคต Voice Agent ด้วยโครงสร้างพื้นฐานในไทย
คุณวัตสัน ยังมองไปถึงอนาคตว่า การที่ AWS มีโครงสร้างพื้นฐานในประเทศ (Bangkok Region) รวมถึงในอาเซียน จะเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาความหน่วงซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญในปัจจุบัน
“Latency ที่ต่ำมากนี้ จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับ Use case ที่ซับซ้อนอย่าง Voice Agent” หรือระบบโต้ตอบด้วยเสียงแบบ Real-time เขาระบุว่าการโต้ตอบด้วยเสียงถือเป็นหนึ่งในรูปแบบการสื่อสารหลัก (Main Modal Interaction) ของคนไทย ดังนั้น การมีเซิร์ฟเวอร์ที่ตอบสนองได้รวดเร็วในประเทศจะช่วยปลดล็อก Use case ใหม่ ๆ ได้อีกมาก
มากกว่าธุรกิจ: สู่เป้าหมาย “หลุดกับดักรายได้ปานกลาง“
ปัจจุบัน เทคโนโลยีของไต้ฝุ่นได้เริ่มสร้างผลกระทบในทางปฏิบัติและถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมแล้ว ตัวอย่างเช่น ในภาคการเงิน Toyota Leasing Thailand ได้นำโมเดล OCR ไปใช้เพื่อจัดการและทำ Digitization เอกสารสัญญาที่มีจำนวนมหาศาล ขณะที่ในภาคการแพทย์ โรงพยาบาลศิริราช ได้นำโมเดลไปพัฒนาเป็นแชทบอทสำหรับบุคลากรภายในองค์กร ซึ่งสามารถควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลได้อย่างเข้มงวด
ในด้านการศึกษา สภาการศึกษาได้ร่วมมือพัฒนาแชทบอทติวเตอร์ที่ชื่อว่า “PISA” เพื่อช่วยนักเรียนเตรียมความพร้อมสำหรับการสอบ PISA ซึ่งเป็นวาระสำคัญของประเทศ และในแวดวงการวิจัย สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ก็ได้ใช้ Language Model เพื่อช่วยอ่านและวิเคราะห์ข้อมูลประกาศรับสมัครงาน (Job Post) ในตลาดแรงงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การประยุกต์ใช้ที่หลากหลายเหล่านี้ สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ AI สัญชาติไทย คุณวัตสัน ได้ทิ้งท้ายในประเด็นนี้ว่า การที่ AWS เข้ามาสนับสนุนนวัตกรรมและสตาร์ทอัพไทยในครั้งนี้ ถือเป็นส่วนหนึ่งของภาพที่ใหญ่กว่าการดำเนินธุรกิจทั่วไป โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยผลักดันให้ประเทศไทยสามารถหลุดพ้นจากกับดักรายได้ปานกลาง (Middle Income Trap) โดยอาศัยนวัตกรรมเป็นตัวขับเคลื่อนหลัก
ดังนั้น การจับมือกันระหว่าง “ไต้ฝุ่น” AI สัญชาติไทยที่มุ่งมั่นสร้างอธิปไตยทางเทคโนโลยี และ “AWS” ยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ระดับโลก จึงสะท้อนอย่างชัดเจนว่านี่คือการเร่งสปีดให้ “AI อธิปไตย” ของไทย เกิดขึ้นได้จริงและเร็วขึ้นกว่าที่เคย
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
Ledger บุกไทยชู ‘Secure Signer’ เสาหลักสกัดภัย 2.17 พันล้านเหรียญ
Smart Manufacturing: ผู้เชี่ยวชาญชี้ ‘Reliability-Cost Saving’ สำคัญแซงหน้า ESG
