SCB 10X ดัน "ไต้ฝุ่น" ลุย Agentic AI พร้อมรับมือภาวะฟองสบู่

 

กสิมะ ธารพิพิธชัย: สร้าง AI สัญชาติไทยที่ "ถูกกว่า" และผงาดด้วย "Agentic Power"

 

ท่ามกลางกระแส AI ระดับโลกที่ท่วมท้น "ไต้ฝุ่น" (Typhoon) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สัญชาติไทยจาก SCB 10X ได้ประกาศตัวเป็นผู้เล่นที่มุ่งมั่นจะเป็น "ผู้สร้าง" ไม่ใช่เพียง "ผู้ใช้"

 

ด้วยการปรับกลยุทธ์อย่างฉับไวจากโมเดลภาษาทั่วไปไปสู่ขุมพลังแห่ง Agentic AI และการสร้างความได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างก้าวกระโดด บทความพิเศษนี้จะพาไปเจาะลึกความคิดของ นายกสิมะ ธารพิพิธชัย Head of AI Strategy แห่ง SCB 10X ผู้อยู่เบื้องหลังยุทธศาสตร์อันดุดันนี้

 

 

ภารกิจ 'ไต้ฝุ่น' จุดเริ่มต้นที่ภาษาอีสาน: การสร้างมาตรฐานท่ามกลางความว่างเปล่า

 

นายกสิมะเริ่มต้นด้วยการฉายภาพถึงเส้นทางที่ท้าทายในการสร้างโมเดลภาษาไทย โดยเฉพาะเมื่อต้องเจาะลึกไปถึงภาษาถิ่น

 

"การสร้างโมเดลภาษาไทยเป็นเส้นทางที่ยาวนานและยากลำบากครับ... ความท้าทายหลักคือการ ไม่มีมาตรฐานวัดผล (Benchmark) ที่เพียงพอ ทำให้เราต้องสร้างขึ้นเอง"

 

ความมุ่งมั่นของทีมไม่ได้หยุดอยู่แค่ภาษาไทยกลาง แต่ขยายไปถึง ภาษาอีสาน ซึ่งมีผู้ใช้กว่า 20 ล้านคน ซึ่งเป็นความท้าทายที่ไร้ผู้บุกเบิก โดยเฉพาะการขาดแคลน Validation Data และมาตรฐานการสะกดคำที่แน่นอน ทำให้ SCB 10X ต้องจับมือกับมหาวิทยาลัยขอนแก่นเพื่อลงพื้นที่เก็บข้อมูลเสียงจำนวนมหาศาล

 

"เรามองว่านี่คือ 'สิ่งที่ควรทำ' เพื่อรักษาภาษาและวัฒนธรรมไทย แม้ตลาดภาษาอีสานจะมีผู้ใช้ประมาณ 20 ล้านคน แต่ก็เป็นโอกาสทางธุรกิจที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน"

 

 

พลิกเกมธุรกิจ: จาก LLM สู่ Agentic AI และการลดต้นทุน 400 เท่า

 

เมื่อโมเดลยักษ์ใหญ่อย่าง Gemini หรือ OpenAI เริ่มมีความสามารถด้านภาษาไทยมากขึ้น นายกสิมะเปิดเผยว่า SCB 10X ได้ตัดสินใจ "ปรับกลยุทธ์ (Pivot)" ครั้งใหญ่ โดยเปลี่ยนโฟกัสจากการทำโมเดลภาษาไทยทั่วไปไปสู่ Agentic AI ซึ่งเป็นระบบออโตเมชันที่ซับซ้อนและมีศักยภาพในการสร้างสรรค์เวิร์กโฟลว์ใหม่ๆ

 

อย่างไรก็ตาม หัวใจสำคัญของการแข่งขันในตลาดไทยคือ "ต้นทุน" ซึ่งเป็นจุดที่ 'ไต้ฝุ่น' สร้างความแตกต่างอย่างชัดเจน

 

• OCR (การรู้จำตัวอักษร): โมเดลของไต้ฝุ่นมีต้นทุนที่ ถูกกว่าคู่แข่งมาก

 

• ASR (การรู้จำเสียง): เทคโนโลยี ASR ที่เพิ่งเปิดตัวมีราคาถูกกว่าโมเดลยอดนิยมอย่าง Whisper ถึง 400 เท่า

 

นายกสิมะเน้นย้ำว่า การลดต้นทุนอย่างมหาศาลนี้จะช่วยเร่งให้เกิด แอปพลิเคชันใหม่ๆ และส่งเสริมให้ระบบเศรษฐกิจสามารถนำ AI ไปใช้ได้จริงในวงกว้างขึ้น

 

 

เหตุผลทางเศรษฐศาสตร์และวัฒนธรรม: ทำไมต้องเป็น "ผู้สร้าง" ไม่ใช่แค่ "ผู้ใช้"

 

นายกสิมะให้มุมมองที่เฉียบคมว่า การมี Foundation Model เป็นของประเทศไม่ใช่แค่เรื่องความภาคภูมิใจ แต่เป็นเรื่องของยุทธศาสตร์ชาติ

 

"สำคัญที่สุดคือเราต้องเป็น 'ผู้สร้าง' (Builder) ไม่ใช่แค่ 'ผู้ใช้' (User) ครับ หากเราเป็นแค่ผู้ใช้ เราจะเสียการควบคุมเทคโนโลยี โดยเฉพาะในบริบทของภาษาและวัฒนธรรม"

 

นอกจากนี้ ยังมีมิติทางเศรษฐศาสตร์เข้ามาเกี่ยวข้อง โดยชี้ให้เห็นว่า การเป็นผู้ใช้เท่ากับการส่งออกมูลค่าทางเศรษฐกิจออกนอกประเทศ ขณะที่การเป็นผู้สร้างจะช่วยให้มูลค่านั้นยังคงอยู่และหมุนเวียนภายในประเทศไทย

 

การปรับฐานของ AI: ฟองสบู่คือ "ยาขม" ที่จำเป็นในระยะยาว

 

เมื่อถูกถามถึงความกังวลเรื่อง "ฟองสบู่ AI" ที่คล้ายกับยุคดอทคอมหรือคริปโตฯ นายกสิมะยอมรับว่าวัฏจักรทางเทคโนโลยีมักมีความคาดหวังสูงและมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการ ปรับฐาน (Correction) หรือฟองสบู่แตก

 

"แม้กระบวนการปรับฐานจะเจ็บปวด แต่ผมมองว่าเป็นผลดีในระยะยาว เพราะมันจะช่วยคัดกรองให้เหลือเฉพาะนวัตกรรมหรือบริษัทที่แข็งแกร่งและมี คุณค่าที่แท้จริงเท่านั้น ที่จะอยู่รอด"

 

ทิศทางปีหน้าและการประยุกต์ใช้: เน้น Agentic API และ First Principles

 

สำหรับก้าวต่อไปของ "ไต้ฝุ่น" ในปีหน้า SCB 10X จะมุ่งเน้นที่ Agentic AI และการยกระดับ API ให้เป็นระดับ "Production Ready" เพื่อให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่ายขึ้น

 

คำแนะนำสุดท้ายสำหรับผู้ประกอบการไทย คือการใช้หลัก First Principles ในการประยุกต์ใช้ AI

 

• ไม่ต้องสร้างใหม่: ให้นำ Open Model อย่างไต้ฝุ่นไป ปรับแต่ง (Fine-tune) ให้เข้ากับข้อมูลเฉพาะของบริษัท

 

• ยึดความเชี่ยวชาญ: ให้เข้าใจว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือ แล้วนำมาประยุกต์ใช้กับ ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Domain Expertise) ของตนเองอย่างแท้จริง ไม่ใช่เพียงแค่การเลียนแบบต่างชาติ

 

ยุทธศาสตร์ของ SCB 10X ไม่ใช่แค่การสร้างโมเดลภาษาไทย แต่คือการสร้าง เครื่องมือทางเศรษฐกิจ ที่ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และทำให้ประเทศไทยสามารถยืนหยัดเป็น "ผู้สร้าง" ในโลกของ AI ได้อย่างภาคภูมิ