ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นผู้เปลี่ยนเกมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย แต่สำหรับปี 2566 นี้ generative AI ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำ ซึ่งจะทำให้โลกตะลึง ผลการสำรวจ "วิสัยทัศน์ด้านเทคโนโลยีปี 2023" ของ Accenture เมื่อเร็วๆ นี้ เปิดเผยว่า 100% ของผู้ตอบ แบบสอบถามชาวไทย (ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ที่สูงที่สุดในโลก) เห็นพ้องกันว่า generative AI จะเปลี่ยนโฉมระบบ อัจฉริยะขององค์กร สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นว่า ผู้บริหารชาวไทยพร้อมที่จะเปิดรับ generative AI มาใช้งานเพื่อ กำหนดขอบเขตการปฏิบัติงานในยุคถัดไป อันนำมาซึ่งโอกาสอันยิ่งใหญ่ในการพัฒนาสร้างสรรค์องค์กรรูปแบบ ใหม่ และพลิกโฉมโมเดลธุรกิจแบบเดิมๆ ด้วยการใช้โมเดลพื้นฐาน AI ผู้บริหารในประเทศไทยรายงานว่า ประโยชน์หลักสำหรับองค์กรมีอยู่ 2 ประการสำคัญ ได้แก่ ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น (78%) และการเร่ง สร้างนวัตกรรม (68%) ความเสี่ยงในการดำเนินการอันดับต้นๆ ที่ผู้บริหารชาวไทยคาดการณ์ไว้คือ การประยุกต์ ใช้เทคโนโลยีที่เข้ากันไม่ได้กับของเดิม การปฏิเสธการเข้าร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และต้นทุนที่สูงขึ้นหรือ เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสร้างประโยชน์มากมายสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ตาม แต่ก็ ยังต้องพิจารณาข้อด้อยหลายประการที่พบได้ทั่วไปด้วย

ข้อด้อย 3 ประการสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชั่น AI

ความท้าทายที่องค์กรต้องเตรียมพร้อมรับมือเมื่อใช้เครื่องมือ AI ได้แก่:

 

● การขาดแคลนผู้มีความสามารถด้านเทคโนโลยี เป็นอุปสรรคต่อการตรวจสอบความถูกต้อง ของผลลัพธ์: แม้ว่าเครื่องมือ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพของนักพัฒนา โดยการสร้างโค้ดขึ้นมาได้เอง แต่เครื่องมือเหล่านี้เพียงอย่างเดียว ไม่สามารถแก้ไขความขาดแคลนของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ได้ เนื่องจากนักพัฒนาที่มีทักษะยังคงมีความสำคัญในการทำงาน เพื่อรับประกันว่าโค้ดที่ใช้งานจะ ปราศจากข้อผิดพลาดและมีความปลอดภัย และรับประกันความสมบูรณ์และฟังก์ชั่นการทำงาน ตามจุดประสงค์ที่ออกแบบไว้

● การละเลยขั้นตอนอื่นๆ ของวงจรการพัฒนา: การสร้างแอปพลิเคชั่นครอบคลุมมากกว่าแค่การสร้าง โค้ดและการแก้ไขโค้ด มันไปไกลกว่าความสามารถของเครื่องมือสร้าง AI ใดๆ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับ การสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนา การคอมไพล์โค้ดและการสร้างแอปพลิเคชั่น การดูแลการบูรณาการ โค้ด การทดสอบ การจัดการการเปลี่ยนแปลงผ่านแนวทางปฏิบัติ DevOps และการจัดการโฮสต์ของ แอปพลิเคชั่นและการจัดการเวลาการใช้งานจริง

● ภาระต้นทุนค่าใช้จ่ายทางด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้น: โมเดลกำเนิดที่ใช้ AI มีศักยภาพมหาศาล ในการเร่งความเร็วในการสร้างโค้ดใหม่อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องใช้ความ ระมัดระวัง เนื่องจาก AI สามารถเริ่มต้นสร้างนวัตกรรมได้อย่างก้าวกระโดด แต่ก็อาจจะก่อให้เกิดค่าใช้ จ่ายในการบำรุงรักษา และการทำให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชั่นมีความยั่งยืน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมี ปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของโค้ด การกำกับดูแล และความปลอดภัย สิ่งนี้อาจเสี่ยงต่อการสะสมภาระ ค่าใช้จ่ายที่เกิดจากงานทางด้านเทคโนโลยี และเพิ่มภาระให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่มีงานล้นมือ อยู่แล้ว

 

เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิผล องค์กรต่างๆ จึงต้องนำแนวทางแบบบูรณาการมาใช้ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีแบบฝัง AI ไว้ในโซลูชั่นอยู่แล้ว ขณะเดียวกันก็ให้การกำกับดูแล การตรวจสอบ ความปลอดภัย และการสนับสนุนนักพัฒนาตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์

การผสมผสาน AI เข้ากับทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนาแอป

ด้วยการใช้การตั้งค่าที่ถูกต้อง ทีมนักพัฒนาสามารถเอาชนะความท้าทายข้างต้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ ประโยชน์จาก AI เพื่อเร่งการพัฒนาแอปได้อย่างเต็มที่

เพื่อให้เกิดนวัตกรรมที่ดียิ่งขึ้น การผสมผสาน generative AI เข้ากับเทคโนโลยี low-code ช่วยยกระดับการ กำกับดูแล ฝังการตรวจสอบความปลอดภัย และสนับสนุนนักพัฒนา ตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด ถือเป็นสิ่งสำคัญ การบูรณาการนี้ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับบุคคลากรและองค์กรมากยิ่งขึ้น โดยจัดเตรียมเครื่องมือ ในการพัฒนาและแก้ไขแอปพลิเคชั่นด้วยความคล่องตัว ความสามารถในการปรับลดขนาดของระบบและระบบ ความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างโมเดลแอปพลิเคชั่นใหม่ๆ ด้วย สถาปัตยกรรมและประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสม ตลอดจนวิเคราะห์มูลค่าทางธุรกิจและผลกระทบต่อองค์กรได้ อย่างมีประสิทธิภาพ

การใช้ประโยชน์จากตัวเชื่อมต่อ ChatGPT เป็นตัวอย่างที่ดี ผู้ช่วยเสมือนเป็นเครื่องมือทรงพลังที่สามารถโต้ ตอบกับผู้ใช้ผ่านการประมวลผลและการสร้างภาษาธรรมชาติ ผู้ช่วยเสมือนเหล่านี้สามารถให้คำตอบเฉพาะ บุคคล ตอบคำถามและปฏิบัติงาน ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และเร่งประสิทธิภาพการทำงานให้เร็วขั้นได้

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก generative AI ภายในแอปพลิเคชั่น นักพัฒนาสามารถขยายไปสู่กรณีการใช้งาน ใหม่ๆ และปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ด้วยประสบการณ์การสนทนาเชิงโต้ตอบ สิ่งเหล่านี้จะเปิดช่องทาง สำหรับการสนับสนุนลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุงดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นผู้ช่วยเสมือน แอปพลิเคชั่นการเดินทางและ การจอง การแปลภาษา และแอปพลิเคชันอื่นๆ อีกมากมาย

ท้ายที่สุดแล้ว ในขอบเขตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ การใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มการพัฒนาแบบ low-code ยังให้ประโยชน์เพิ่มเติมมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากผสมผสาน generative AI เข้าด้วยกัน

● ส่งเสริมนักพัฒนารุ่นใหม่: การใช้ low-code ทำให้ความสามารถของ AI ทำงานกับระบบส่วนรวม ได้ดีขึ้น โดยขยายขอบเขตการเข้าถึงไปยังนักพัฒนาในวงกว้าง รวมถึงนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้าน ไอทีรุ่นรุ่นใหม่ๆ ซึ่งทำได้โดยการนำการพัฒนาที่มีคำแนะนำไปใช้ และทำให้กระบวนการระบุ จุดประสงค์การใช้งานภายในแอปพลิเคชันง่ายขึ้น โดยใช้ภาษาภาพที่ตรวจสอบและทวนสอบได้ง่าย

● ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยและการควบคุมผู้ใช้งานที่แข็งแกร่ง: การรักษาความลับของ ข้อมูล ได้รับการยึดถือปฏิบัติในแพลตฟอร์มแบบ low-code ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่แชร์ออกไปนั้น ยังคงความเป็นส่วนตัว และไม่สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้นักพัฒนายังได้ รับความสามารถในการกำหนดสิทธิ์ของผู้ใช้งาน ทำให้พวกเขาสามารถจัดการบทบาทและความ รับผิดชอบภายในแพลตฟอร์มได้อย่างรอบคอบ

● โซลูชั่นแบบครบวงจร: เมื่อโซลูชั่นแบบ low-code ถูกรวมเข้ากับ AI โซลูชั่นเหล่านี้จะสามารถ รองรับทุกขั้นตอนของวงจรการใช้งานซอฟต์แวร์ ซึ่งรวมถึงภาระงานต่างๆ เช่น การออกแบบงาน ส่วนหน้า การบูรณาการข้อมูล การใช้ตรรกะ การเผยแพร่ การใช้งานโฮสต์ และอื่นๆ

การผสานรวมระหว่าง low-code และ AI มีศักยภาพในการปฏิวัติการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยการทำให้ AI เป็น ส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนา นักพัฒนาสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ และส่งมอบแอปพลิเคชัน คุณภาพสูงด้วยความคล่องตัว ความสามารถในการปรับลดขนาดระบบ และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือ ต้องตระหนักถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นของ AI และ low-code และดำเนินการ เพื่อบรรเทาผลกระทบเหล่านั้น ด้วยการวางแผนและดำเนินโครงการอย่างรอบคอบ นักพัฒนาสามารถมั่นใจ ได้ว่าพวกเขากำลังใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ได้อย่างเต็มศักยภาพ

บทความโดย: มาร์ค วีสเซอร์ รองประธานกรรมการ เอเชียแปซิฟิก

 

Mark Weaser, Vice-President for Asia-Pacific OutSystems

 

 

คงไม่มีช่วงเวลาปะเหมาะเคราะห์ร้ายไปยิ่งกว่านี้อีกแล้วหล่ะ

ธันวาคม 2021 รัฐบาลเยอรมนี ณ ขณะนั้น ได้ประกาศว่าจะปิดโรงงานไฟฟ้าพลังนิวเคลียร์ 3 โรง จากทั้งหมด 6 โรงทั่วประเทศ โดยการนี้จะมีค่าใช้จ่ายทั้งสิ้นเกือบหมึ่นล้านยูโร และคาดว่าจะเรียบร้อยในราวสิ้นปี 2022

แปลว่าคนเยอรมันตกลงปลงใจบอกศาลาจากโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แน่นอนแล้ว ถึงกล้าทำขนาดนี้ เพราะก่อนหน้า ได้วางท่อก๊าซเชื่อมกับแหล่งก๊าซราคาถูกของรัสเซียเรียบร้อยแล้ว

เคราะห์ร้ายที่รัสเซียบุกยูเครน และตามมาด้วยมาตรการแซงชั่นจากชาติตะวันตก ส่งผลให้รัสเซียตอบโต้ด้วยการลดปริมาณก๊าซผ่านท่อก๊าซ Nord Stream มันจึงกระทบกับเยอรมนีอย่างจัง เพราะดันไปพึ่งเขาหมดแล้ว

เมื่อปีที่แล้ว ค่าไฟในเยอรมนีเพิ่มขึ้นกว่า 3 เท่าตัว แม้ประชาชนจะช่วยกันประหยัดพลังงาน ทว่าทั้งประเทศก็ยังประสบภาวะคลาดแคลนพลังงานอย่างช่วยไม่ได้

รัฐบาลต้องหันไปปัดฝุ่นโรงไฟฟ้าถ่านหินให้กลับมาใช้งาน จำใจต้องปล่อยคาร์บอนไดอ็อกไซด์เพิ่มในอากาศอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

เรื่องแบบนี้จะไม่เกิดขึ้นหากคนเยอรมันไม่ยกเลิกโรงผลิตไฟฟ้านิวเคลียร์

บทเรียนครั้งนี้ ถือว่าสำคัญมากสำหรับรัฐบาลทั่วโลก และอันที่จริงพลังงานนิวเคลียร์ก็สะอาดกว่าพลังงานฟอสซิลที่ใช้กันอยู่ในโรงไฟฟ้าส่วนมากของโลกเวลานี้ (ทั้งก๊าซ น้ำมัน ถ่านหิน) เพียงแต่ในหลายปีที่ผ่านมา ภาพลักษณ์ของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ ถูกทำให้แย่อย่างยิ่งในสายตาชาวโลก

ยิ่งรัฐบาลญี่ปุ่นเพิ่งสั่งให้ปล่อยน้ำที่เคยฉีดเตาปฏิกรณ์สมัยโรงไฟฟ้าฟูกูชิมาระเบิด ลงทะเลด้วยแล้ว ยิ่งสร้างภาพลบต่อโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ให้ดูแย่ลงไปอีก เพราะถูกบอยคอตจากเพื่อนบ้านและผู้ซื้ออาหารทะเลจากญี่ปุ่นทั่วโลก

แต่โดยความเป็นจริงของโลก ไลฟสไตล์สมัยใหม่ยิ่งจะเพิ่มความต้องการใช้ไฟฟ้าอีกหลายเท่าตัวและอย่างก้าวกระโดด

การหันมาใช้รถยนต์ EV ของผู้ขับขี่ทั่วโลก การเปลี่ยนผ่านกระบวนการทำงานให้เป็นระบบดิจิตัล (Digital Transformation) ของภาคธุรกิจและองค์กรภาครัฐทั่วโลก ตลอดจนการเติบโตของ AI และพลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ที่จะต้องรองรับซอฟท์แวร์เหล่านี้ ตลอดจน Data Center ที่จะต้องสร้างขึ้นอีกจำนวนมากเพิ่อเก็บและประมวลผลข้อมูลที่จะเพิ่มขึ้นอีกมหาศาล ความนิยมใช้ Blockchain และ Cryptocurrency อีกทั้งหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานแทนคนในโรงงานและออฟฟิส ซึ่งจะก่อให้เกิดการทำงานแบบ Non-stop เพราะพวกมันไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย เครื่องจักรก็สามารถผลิตได้แบบ 24/7/365 ฯลฯ

สหประชาชาติประเมินว่า ความต้องการพลังงานของโลก (Global energy demand) จะเพิ่มขึ้นอีก 185% ในปี 2050

คิดดูว่าปัญหาโลกร้อนจะทวีความรุนแรงขนาดไหนถ้าเรายังไม่หันไปหาแหล่งพลังงานสะอาด

ยกตัวอย่างแบตเตอรี่ของรถ TESLA Model 3 สามารถจุพลังงานได้ราว 50-82 กิโลวัตต์-ชั่วโมง (kWh) ขึ้นอยู่กับสเป็กของแต่ละรุ่น แต่เมื่อชาร์ตไฟ เราต้องใช้ไฟฟ้าแยะกว่านั้น คืออย่างต่ำต้องใช้ไฟบ้านถึง 70 kWh และสำหรับโมเดลท็อปที่สามารถวิ่งได้ไกลสุด ต้องใช้ถึง 94 kWh เลยทีเดียว

ข้อมูลของ กฟภ. ที่หาได้ล่าสุดบอกว่าครัวเรือนในเขต กฟภ. (ไม่รวมกรุงเทพฯ และปริมณฑล ที่อยู่ในเขต กฟน.) ใช้ไฟเฉลี่ยเพียง 3-4 kWh ต่อวันเท่านั้น

นั่นหมายความว่า เราต้องใช้ไฟกว่า 25 เท่าในการชาร์ตแบ็ต TESLA Model 3 ให้เต็ม เพียง 1 ครั้ง

และถ้าเราค้นหาคำตอบจาก AI ผ่าน ChatGPT แทน Google ก็แสดงว่าเรากำลังใช้ไฟฟ้ามากกว่าเดิมราว 3-30 เท่า ขึ้นอยู่กับคำถามที่เราตั้งถามมันนั้น ต้องอาศัยการค้นและประมวลข้อมูลจำนวนมากมายเพียงใด

ลองคิดดูว่า ถ้าองค์กรในโลกนำ AI มาใช้ ซึ่งคงจะเกิดขึ้นในเวลาไม่ช้า ความต้องการพลังงานจะเพิ่มขึ้นสักเพียงไหน

AI ต้องอาศัยคอมพิวเตอร์พลังสูงในการช่วยประมวลผล และต้องอาศัย Data Center ที่เป็นแหล่งเก็บข้อมูล ซึ่งเหล่านี้ต้องใช้ไฟฟ้าเพิ่มอย่างมาก

ยังไม่นับกระบวนการ Digital Transformation ซึ่งกำลังดำเนินอยู่ในโลกในอัตราเร่ง คือการที่องค์กรธุรกิจและราชการทั่วโลกย้ายข้อมูลและซอฟแวร์ต่างๆ ที่ต้องใช้ในการทำงาน ขึ้นไปอยู่บน Cloud ก็ย่อมต้องการ Data Center ที่มากขึ้น และความสามารถในการประมวลผลที่สูงขึ้นของ Cloud-based Computer ทั้งหลาย

185% ที่สหประชาชาติประเมินไว้ อาจน้อยไปมาก เผลอๆ ดีมานด์ใหม่จะเพิ่มมากกว่านั้น 4-5 เท่า ถ้าการใช้ EV, AI และ Data Center ประดังมาพร้อมๆ กัน

สิ่งเหล่านี้ย่อมทำให้ระบบพลังงานในปัจจุบันเกิดติดขัด ทั้งผลิตไม่พอใช้ และระบบเครือข่าย Grid Line ซึ่งจะรองรับไม่ไหว

ทางออกคือต้องสร้างโรงไฟฟ้าเพิ่มและปรับปรุงระบบเครือข่ายใหม่

คำถามคือจะสร้างโรงไฟฟ้าเพิ่มยังไงไม่ให้ไปซ้ำเติมปัญหาโลกร้อน

นิวเคลียร์คือทางออก

เราจำเป็นต้องเผชิญกับความจริงที่ว่า พลังงานแสงอาทิตย์ (Solar Power) ในปัจจุบันยังไปไม่ถึงไหน เพราะข้อจำกัดของแบตเตอรี่ เพื่อจะส่งไฟให้เมืองขนาดกลางใช้ได้เพียงพอ เราอาจต้องสร้างแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ถึง 1 ตารางกิโลเมตร (1x1 กม.)

ส่วนพลังงานจากลม (Wind Power) ก็มีข้อจำกัดในแง่ของแหล่งลม ราคาที่ดิน และราคาระบบกังหันที่ยังแพงมากอยู่

นิวเคลียร์น่าจะเป็นคำตอบที่ดีที่สุด เพราะโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ไม่ปล่อยคาร์บอนและก๊าซเรือนกระจกเลยแม้แต่น้อย และยังมีประสิทธิภาพสูงกว่าพลังงานลมถึง 360 เท่า และพลังงานแสงอาทิตย์ถึง 75 เท่า เมื่อเทียบกันที่การผลิตไฟฟ้า 1 กิกะวัตต์

ปัจจุบันทั้งโลกมี Nuclear Reactor ที่ใช้งานอยู่ทั้งสิ้น 445 ตัว โดยคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีก 489 ตัว ถ้านับจากแผนแม่บทพลังงานของทุกประเทศรวมกัน

นับเป็นขาขึ้นของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์อีกครั้ง แม้ภาพลักษณ์ของนิวเคลียร์จะยังแย่ในสายตาคนทั่วไป แต่มันก็คืบคลานแบบเงียบๆ ด้วยความจำเป็นอย่างหลีกเลี่ยงได้ยาก

เมืองไทยเราได้ตกลงใจว่าจะสร้างโรงงานไฟฟ้านิวเคลียร์มานานแล้ว แต่ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้ยังไม่เกิดขึ้นจริง

โดย ทักษ์ศิล ฉัตรแก้ว / Editor in Chief _MBA magazine

29/09/2566

แจ๊ก หม่า หายไปไหน?

ราวพฤศจิกายน ปี 2563 คำถามนี้ต่างผุดขึ้นในใจของทุกคนที่สนใจเมืองจีนและนักลงทุนทั่วโลก

เพราะจู่ๆ อภิมหาเศรษฐีนักธุรกิจจีนที่ชอบออกมาให้ความเห็นและปรากฎตัวต่อสาธารณะตลอดเวลาอย่างคุณหม่า ก็หายไปจากซีนเฉยๆ

แน่นอน คุณหม่าคือผู้ก่อตั้ง Alibaba กิจการยักษ์ใหญ่ของโลกที่ได้ชื่อว่า “Amazon of China” เมื่อ 26 ปีมาแล้ว

การประสบความสำเร็จของ Alibaba ในขณะที่เขาอายุยังน้อย ส่งผลให้เขาเป็นที่รู้จักไปทั่วโลก กลายเป็นไอดอลของผู้ประกอบการและสตาร์ทอัพรุ่นใหม่ และอาจเป็นคนจีนร่วมสมัยที่คนทั่วโลกรู้จักมากที่สุด รองลงมาจากประธานาธิบดี สี จิ้นผิง

แต่เมื่อกิจการของเขาเติบใหญ่ขึ้นครอบคลุมกว้างขวางไปสู่บริการทางการเงินและฟินเทคภายใต้ Ant Group เขาก็เริ่มอึดอัดขัดข้องกับสภาพที่เป็นอยู่ในระบบการเงินของจีน

เขาตัดสินใจระบายความในใจ ให้สาธารณชนได้ร่วมรับรู้ ที่งานสัมนาหนึ่งในเซี่ยงไฮ้เมื่อเดือนตุลาคมปีก่อนหน้านั้น

เขาวิจารณ์ว่าระบบการเงินของจีนนั้นขาดการสร้างระบบนิเวศน์ที่แข้มแข็ง สถาบันการเงินทำตัวราวกับโรงรับจำนำ ที่เน้นแต่หลักทรัพย์ค้ำประกัน การเติบโตขึ้นอยู่กับจำนวนและคุณภาพของหลักทรัพย์ค้ำประกันและความสำพันธ์ส่วนบุคคลเป็นสำคัญ ความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมในวงการนี้มีน้อยและไม่ถูกเน้นย้ำ ทำให้ระบบการเงินจีนนั้นเปราะบาง หากต้องเผชิญกับภาวะเศรษฐกิจขาลงจะลำบาก

แน่นอน เสียงวิจารณ์ของเขาย่อมไปเข้าหูบรรดาผู้คุมกฏในพรรคคอมมิวนิสต์และรัฐบาล

หลังจากนั้นเพียงไม่กี่วัน เขาก็ถูกสอบสวน แล้วก็เริ่มหายตัวไปอย่างเงียบๆ

ราคาที่เขาและผู้ถือหุ้น Alibaba ตลอดจนนักลงทุนในหุ้นเทคโนโลยีของจีนต้องจ่ายคือ การล่มสลายของมูลค่าหุ้น Alibaba อีกทั้งรัฐบาลยังได้สั่งเบรกกะทันหัน ไม่ให้เขานำหุ้น Ant Group เข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ฯ ยกเลิกการขายหุ้น IPO ซึ่งเทียบมูลค่า ณ ขณะนั้น นักวิเคราะห์ต่างลงความเห็นว่าจะเป็น IPO ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในประวัติศาสตร์ ถึง 3.4 หมึ่นล้านเหรียญฯ

นับแต่นั้นมาจนบัดนี้ มูลค่ากิจการของ Alibaba ในตลาดหุ้นนิวยอร์ก (BABA) ลดลงกว่า 70%

เช้าวันที่ผมเขียนต้นฉบับอยู่ ณ ขณะนี้ หุ้น BABA เพิ่งปิดการซื้อขายไปที่ 84.11 เหรียญฯ ไหลตกลงมาเรื่อยๆ จากประมาณ 310 เหรียญฯ เมื่อคราวเกิดเรื่อง

และแล้ว สองปีผ่านไป ก็เริ่มมีข่าวว่าคุณหม่าไปปรากฏตัวที่นั่นที่นี่ในย่านเอเซียตะวันออกเฉียงใต้นี้ และเมื่อมกราคม 2566 เขาก็ได้มาปรากฎตัวเป็นๆ ที่สนามมวยราชดำเนินและไปกินผัดไทยเจ๊ไฝกับลูกชายคนโตของเจ้าสัวธนินท์และภรรยา

ปัจจุบัน เขาเป็นศาสตราจารย์พิเศษให้กับมหาวิทยาลัยโตเกียว ที่ญี่ปุ่น และยังไม่มีใครรู้แน่ชัด ถึงชะตากรรมของอาณาจักรธุรกิจของเขา ว่าจะถูกยึดครองจากรัฐบาลให้กลายเป็นรัฐวิสาหกิจ หรือบังคับให้แตกเป็นหลายๆ ธุรกิจ เพื่อไม่ให้ใหญ่เกินไปหรือไม่ และอย่างไร

เรื่องนี้เป็นอุทาหรณ์สำหรับนักธุรกิจและนักลงทุนทั่วไปที่คิดจะไปลงทุนหรือค้าขายในเมืองจีน หรือคิดจะลงทุนในเงินหยวน ยิ่งนักลงทุนไทยเราส่วนใหญ่มีเชื้อสายจีน ย่อมห้ามไม่ได้ที่จะมีจิตใจเอนเอียงไปทางจีน อีกทั้งกระแสแอนตี้ฝรั่งในช่วงหลังมานี้ก็แรงขึ้นเรื่อยๆ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การลงทุนในเทรนด์สำคัญที่ MBA เอง ก็แนะนำอย่างแข็งแรงยิ่งยวด นั่นคือ AI

เด๋วนี้มีกองทุน ETF จำนวนมากทั่วโลก ที่เน้นลงทุนในกิจการ AI และที่คาดว่าจะได้รับประโยชน์จากการเติบโตของ AI

ขณะเดียวกันก็มีกองทุนจำนวนมากที่ระดมทุนเพื่อไปลงทุนในจีน ซึ่งก็คงหนีไม่พ้นที่จะต้องหา AI Exposure อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

กิจการ AI ของจีนนั้น หลักๆ คงหนีไม่พ้น “สี่ใหญ่” อย่าง Alibaba, Baidu, Tencent, และ Huawai

แต่ประเด็นหลักและความเสี่ยงอยู่ที่กฎระเบียบของรัฐบาล

มีข่าวออกมาจากจีนว่ารัฐบาลจีนกำลังสร้างกฎระเบียบฉบับสมบูรณ์ที่จะควบคุม AI โดยยึดหลักการคอมมิวนิสต์เป็นหัวใจสำคัญ เช่นเดียวกับกฎเกณฑ์อื่นๆ ในสังคมจีน

AI ก็คงจะเหมือนกับเทคโนโลยีทุกชนิดหรือซอฟท์แวร์ทุกตัวในจีนที่ต้องอยู่ภายใต้รัฐอย่างเข้มงวด

หน่วยงาน CAC หรือ Cyberspace Administration of China ถือว่า AI เป็น “ยุทธปัจจัย” หรือ Strategic Technology สำคัญของอนาคต (วงเล็บ “ที่จะต้องมีไว้เพื่อฟาดฟันกับศัตรูให้จีนได้เปรียบในสงครามเย็นที่กำลังเกิดขึ้น และสงครามร้อนที่อาจจะเกิดขึ้นได้ในอนาคต”)

นั่นหมายความว่า กิจการด้าน AI ทั้งปวง จะต้องไม่สร้าง หรือสนับสนุน เนื้อหาหรือคอนเทนต์ ที่ขัดต่อนโยบายของรัฐและความเห็นของผู้นำระดับสูงของพรรคคอมมิวนิสต์

อันหนึ่งที่เพิ่งออกมาเมื่อ ก.ค. ปีนี้ คือกิจการ AI ต้องขออนุญาตเพื่อให้ได้มาซึ่งใบอนุญาตจาก CAC จึงจะดำเนินธุรกิจด้านนี้ในประเทศจีนได้

กิจการหรือผู้ประกอบการที่ยื่นขออนุญาต จะต้องส่งรายละเอียดการทำงานทั้งหมดของอัลกอริทึ่มที่อยู่เบื้องหลังการทำงานและให้บริการของ AI และถ้า CAC เห็นว่าต้องแก้ไข ก็ต้องแก้ไปตามนั้นแล้วยื่นเข้ามาใหม่

โดย CAC ใช้หลักพิจารณาว่า ทุกอย่างต้องสอดคล้องกับคุณค่าหลักยึดของระบอบสังคมนิยม” (Core values of socialism)

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI มองว่า การแทรกแซงในลักษณะนี้ อาจส่งผลให้ระบบ AI เกิดความผิดพลาดได้ง่าย

พวกเขาเรียกข้อผิดพลาดทำนองนี้ว่า AI Hallucinations ซึ่งแม้แต่ ChatGPT หรือ Bard (ของกูเกิ้ล) ก็เกิดแบบนี้บ่อย จนกว่าจะแก้ไขกันไปได้ทีละเล็กทีละน้อย คือต้อง “ทำไปแก้ไป” และ AI ก็จะเก่งขึ้นเรื่อยๆ

บนแชตบอร์ด “ถงยี่” ของ Alibaba เองก็เคยเกิดเหตุการณ์แบบนี้ เมื่อมีคนถามว่าจะปรุงอาหารที่เรียกว่า “คอนกรีตผัด” อย่างไรดี และบ็อตก็ตอบและให้ข้อมูลเป็นวรรคเป็นเวร

ดังนั้น หากในอนาคต กิจการ AI ของจีนที่ได้รับอนุญาตให้เปิดบริการได้แล้ว เกิดมีข้อความแฝงหรือคอนเทนต์ที่เจ้าหน้าที่รัฐตีความว่าไม่เหมาะสม ก็อาจต้องมารื้อสร้างกันใหม่ และต้องมายื่นขออนุญาตกันใหม่หรือไม่

นั่นเป็นความไม่แน่นอน ที่ยังไม่มีคำตอบในตอนนี้ (ในเชิงการลงทุนถือเป็น “ความเสี่ยง” อย่างหนึ่งที่สำคัญ)

อีกอย่าง แม้ตอนนี้กระแสแอนตี้ฝรั่งจะแรงขึ้นเรื่อยๆ ในเอเซีย แต่ขณะเดียวกันกระแสแอนตี้จีน ก็เริ่มเกิดขึ้นในโลกเช่นกัน

ถ้าวิเคราะห์กันจริงจังแล้ว กิจการเทคโนโลยี “สี่ใหญ่” ของจีนนั้น สร้างรายได้นอกประเทศน้อยมาก

แพล็ทฟอร์มและแอ็พต่างๆ ของพวกเขา ไม่ค่อยเป็นที่นิยมนอกจีน

และฮาร์ดแวร์ต่างๆ ก็เริ่มขายได้น้อยลง เพราะความไว้วางใจต่อการเก็บข้อมูลส่วนตัวไปไว้ในมือรัฐบาลจีนนั้นลดลง

ถ้ายืมคำของคุณหม่า ก็ต้องพูดว่า กิจการยักษ์ใหญ่เหล่านี้ แม้จะสร้างรายได้มหาศาลในจีน แต่ก็พึ่งพิงตลาดจีนมาก เพราะการขยายธุรกิจในต่างประเทศยังไม่เป็นผล ดังนั้น พวกเขายังมีความเปราะบาง

หากเศรษฐกิจจีนเริ่มเป็นขาลง หรือทรุด พวกเขาจะลำบากกว่ากิจการที่มีฐานรายได้กระจายไปทั่วโลก

 

 

บทความ :  ทักษ์ศิล ฉัตรแก้ว / Editor in Chief _MBA magazine

29/09/2566

 

เมกะเทรนด์สำคัญของโลกที่กำลังเกิดขึ้นและจะเติบโตทะลุทะลวงไปแทบทุกวงการคือการประยุกต์ใช้ AI ของธุรกิจอุตสาหกรรมและภาครัฐ


ช่วงหลังวิกฤติเศรษฐกิจไทยปี 2540 ใหม่ๆ ตอนนั้นอินเทอร์เน็ตเพิ่งเป็นที่รู้จักไม่นาน ผู้นำธุรกิจเริ่มตั้งคำถามกับตัวเองว่า “องค์กรของเราควรจะมีเว็บไซต์เป็นของตัวเองดีหรือไม่?”

 

มันตอบยากในสมัยนั้น เพราะอินเทอร์เน็ตเพิ่งจะเริ่มต้น และคนยังประเมินความสำคัญของมันไม่ถูก ทว่า คำตอบที่ถูกคือ “ต้องมี”


ต่อมา ราวปี 2550 พวกเขาก็หันมาถามคำถามทำนองเดิมว่า “องค์กรของเราต้องเคลื่อนตัวเข้าไปใน Social Media ใช่หรือไม่?” คำตอบคือ “ใช่”


ปัจจุบันนี้ ธุรกิจส่วนมากใช้ Facebook, Instagram, TikTok, และ Linkedin เพื่อเข้าถึงและ engage ลูกค้า แม้กระทั่งองค์กรภาครัฐก็ใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการปรับปรุงการให้บริการกับราษฎร และกิจการที่เป็นเจ้าของ Social Media เหล่านี้ก็กลายเป็นกิจการที่ประสบความสำเร็จอย่างมาก กลายเป็นกิจการยักษ์ใหญ่ของโลก สร้างผลตอบแทนให้แก่ผู้ลงทุนในระยะแรกอย่างเกินคุ้มค่า

 

ณ ขณะนี้ คำถามแนวนี้กลับอีกครั้ง “องค์กรของเราต้องนำ AI มาประยุกต์ใช้ ใช่หรือไม่?” และคำตอบก็เหมือนเดิม คือ “ใช่” เพราะ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดต้นทุน เพิ่มมาร์จิ้น และสร้างกำไรเพิ่ม ย่อมส่งผลต่อราคาหุ้นในที่สุด นั่นจึงเป็นโอกาสสำคัญของนักลงทุน ที่จะได้เข้าร่วมลงทุนกับเทรนด์นี้ตั้งแต่เนิ่นๆ AI จึงเป็น Investment Theme สำคัญที่ทีม MBA เราให้ความสำคัญ และจะนำเสนอบทวิเคราะห์ดีๆ เมื่อโอกาสมาถึง

 

ลำดับหุ้นที่จะได้ประโยชน์จาก AI

 

อันที่จริง เราได้ยินชื่อ AI หรือ Artificial Intelligence มานานแล้ว แต่มันยังเป็นเพียงแนวคิดแบบนามธรรม ไกลตัว และส่วนใหญ่ยังไม่เข้าใจว่ามันจะมีประโยชน์ต่อมนุษย์เรายังไงกันแน่ ทว่า หลังจาก Open AI เปิดตัว ChatGPT ทุกคนก็ถึงบางอ้อ มันทำให้เรารู้ว่า AI สามารถตอบคำถามเราได้ทุกคำตอบ ส่วนใหญ่เป็นคำตอบที่น่าพอใจ และมันยังเขียนโปรแกรมได้ ช่วยสร้างเว็บไซต์ได้ เขียนบทความง่ายๆ เขียนคำโฆษณา ดีไซด์โน่นนี่นั่น ช่วยวิเคราะห์งบการเงินและหุ้น หรือแม้กระทั่งแต่งบทกวี ที่สำคัญคือช่วยทำการบ้าให้นักเรียนนักศึกษาและเข้าสอบแทนแล้วทำคะแนนได้ดีมากอีกด้วย

 

 

เราพอจินตนาการได้แล้วว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อเรายังไง? เราสามารถให้มันช่วยเราตรงไหนได้บ้าง ที่สำคัญ คนธรรมดาอย่างเราก็ได้รู้แล้วว่าพวกเราสามารถเข้าถึง AI ได้ง่ายๆ โดยผ่านคอมพิวเตอร์แล็บท็อปหรือโทรศัพท์มือถือของเรา ไม่จำเพราะต้องเป็นกิจการใหญ่โตเท่านั้น

 

แล้วจู่ๆ ก็เกิดความเชื่อและพูดกันใหญ่โตกว้างขวางแพร่หลายไปอย่างรวดเร็วว่า AI จะมาเปลี่ยนโน่นเปลี่ยนนี่ เปลี่ยนวิถีชีวิตของเรา จนถึงขั้นจะเปลี่ยนโลกอย่างสำคัญ AI จะช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ และจะมาแทนอาชีพหลายอาชีพ เช่นนักแปล โอเปอเรเตอร์ เสมียน คนงานในโรงงานอุตสาหกรรม เป็นต้น AI จะช่วยให้ผู้ป่วยอัมพฤษกลับมาเคลื่อนไหวและสื่อสารได้อีกครั้ง AI จะช่วยให้รถยนต์ขับไปเองได้โดยอัตโนมัติ AI จะช่วยให้ยานอวกาศที่ลงจอดบนดาวอังคารสามารถทำการสำรวจดวงดาวได้ทรงประสิทธิภาพมากขึ้น AI จะช่วยให้นักการเมืองบางคนชนะเลือกตั้ง และจะช่วยให้บางคนแพ้หมดรูป AI จะช่วยให้มือจักรกลสามารถเก็บเกี่ยวผลผลิตให้กับเกษตรกรได้โดยไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย หรือแม้กระทั่ง บรรดาแก๊งคอลเซ็นเตอร์จะต้องหันมาใช้ AI ให้ช่วยคัดเลือกและโทรไปหาเป้าหมายได้มากขึ้นและแม่นยำขึ้นในแต่ละวัน ฯลฯ

 

 

AI กลายเป็นสิ่งฮ็อตฮิต! เพียง 5 วัน ChatGPT มี subscriber ถึงล้านคน และทะลุ 100 ล้านคนภายใน 2 เดือน หุ้นของกิจการที่เกี่ยวข้องกับ AI พุ่งขึ้นอย่างเป็นประวัติการณ์ นับแต่ต้นปี เช่น Nvidia 199%, C3.ai 203%, Symbotic 290% เป็นต้น ยังไม่นับ Tesla, Amazon, Uber, Meta, Google, และ Microsoft

 

รูปแบบของการนำเอา AI ไปใช้กับธุรกิจ คงเดินตามกฎเกณฑ์ของ Technology Adoption ที่เคยเป็นมาในอดีตนั่นเอง คือเริ่มจากกิจการกลุ่มที่ผลิตฮาร์แวร์จะได้ประโยชน์ก่อน เช่น ไมโครโปรเซสเซอชิพ เซ็นเซอร์พิเศษ กล้อง CV หน่วยความจำ และส่วนประกอบที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้เร็วและแรงขึ้นเพื่อประมวลผลสำหรับซอฟท์แวร์ AI ฯลฯ แล้วค่อยเป็นกิจการซอฟท์แวร์ที่เป็นเจ้าของชุดข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้ AI ได้ฝึกฝนตนเอง แล้วสร้างซอฟท์แวร์ขายหรือให้เช่าผ่านบริการสมาชิก หรือใช้ AI ให้สร้างประสิทธิภาพกับบริการใหม่ของตน เช่น Microsoft, Uber, Tesla, Google, Meta, Adobe, Saleforce.com, Amazon.com ซึ่งราคาหุ้นของกิจการเหล่านี้ได้เขยิบขึ้นไปแล้วจากผลของ

 

AI ฉากต่อไปที่เรากำลังจะได้เห็นคือ AI จะเข้าไปสู่ธุรกิจทั่วไปแทบ “ทุกชนิด” และ “ทุกหนทุกแห่ง”

 

กิจการด้านบริการอาจจะ adopt เอา AI ไปใช้ได้ง่ายกว่าและใช้ก่อนกิจการด้านการผลิต แนวโน้มน่าจะเริ่มจากกิจการที่เกี่ยวข้องกับ การตลาดและการโฆษณา แล้วก็บริษัทเทคโนโลยีต่างๆ ต่อมาเป็นกิจการที่ปรึกษาธุรกิจ และโรงเรียนมหาวิทยาลัยหรือองค์กรที่เกี่ยวกับการเรียนการสอน แล้วก็ถึงคราวอุตสาหกรรมยักษ์ใหญ่อย่างสถาบันการเงิน และเฮลท์แคร์ ฯลฯ (เพราะสถาบันการเงินและโรงพยาบาลหรือบริการสุขภาพทั้งหลาย ถูกควบคุมด้วยกฏระเบียบเข้มข้น จึงอาจจะทอดเวลาออกไปบ้าง เหมือนกับคราวที่พวกเขา Adopt บริการออนไลน์ต่างๆ หลังอุตสาหกรรมอื่นๆ ในรอบที่ผ่านมา) 

 

รอบหลังนี้คือของจริง !

 

ซอฟท์แวร์ AI สามารถประยุกต์ใช้ได้กับการทำงานขององค์กรทุกประเภทและทั่วโลก PwC คำนวณว่า AI จะเป็นตัวเพิ่มให้ GDP ของโลกเพิ่มขึ้นอีก 15 ล้านล้านเหรียญฯ ในปี 2030  Arvind Krishna ผู้นำสูงสุดของ IBM ประเมินว่า AI จะมาแทนงานออฟฟิสถึง 30% ใน 5 ปีข้างหน้านี้ และ IBM กำลังนำ AI มาใช้กับงานทุกประเภทในองค์กร (adopt AI across the board) ซึ่งเขาเชื่อว่ามันจะช่วยให้ IBM ประหยัดได้ถึง 780 ล้านเหรียญฯ ต่อปี Procter & Gamble ก็ใช้ AI ให้ช่วยคิดสูตรและส่วนผสมของสบู่ เพื่อย่นระยะเวลาพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ให้สั้นลง

 

กิจการแบบเราท่านทั่วไปก็เช่นเดียวกัน สามารถนำ AI มาใช้ได้ โดยหวังว่ามันจะช่วยสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับกิจการ แน่นอน ว่ามันจะช่วยให้งานเสร็จเร็วขึ้น และมันจะทำงานให้เราได้ตลอดเวลาอย่างไม่เหน็ดเหนื่อย ไม่จำเป็นต้องไปพัก ไปยืดเส้นยืดสาย ไปกินข้าว ฯลฯ ส่งผลให้ต้นทุนต่ำลง และสำคัญที่สุดคือ มันจะทำงานได้ถูกต้องแม่นยำกว่ามนุษย์

 โปรดติดตามบทวิเคราะห์เชิงเจาะลึกหุ้น AI จากเรา ในโอกาสต่อไป

 

 บทความ : ทักษ์ศิล  ฉัตรแก้ว / Editor MBA magazine

28/09/2023

 

 

 สำหรับไฮไลต์สำคัญของงาน Intel Innovation 2023 วันที่สอง นายเกร็ก ลาเวนเดอร์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของอินเทล ได้แบ่งปันข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับปรัชญาการทำงานของระบบนิเวศแบบเปิดของอินเทลที่ออกแบบมาเพื่อชุมชนนักพัฒนาโดยเฉพาะ เพื่อให้ทุกคนสามารถเข้าถึงโอกาสมากมายที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถมอบให้ได้

เหล่านักพัฒนาต่างกระตือรือร้นที่จะใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อรับมือกับความท้าทายต่าง ๆ ที่เป็นอุปสรรคต่อการใช้งานโซลูชั่นสำหรับลูกค้าและเอดจ์ไปยังดาต้าเซ็นเตอร์และระบบคลาวด์ในวงกว้าง โดยอินเทลมุ่งมั่นที่จะจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ด้วยแนวทางการเร่งซิลิคอนที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ ซึ่งมีพื้นฐานมาจากหลักการที่เปิดกว้าง ทางเลือกใหม่ ๆ ความไว้วางใจ และความปลอดภัยเป็นสำคัญ ด้วยการส่งมอบเครื่องมือที่พัฒนาประสิทธิภาพของการใช้ AI อย่างปลอดภัย และช่วยลดต้นทุนในการบำรุงรักษาและปรับขนาดโซลูชั่นเหล่านั้น อินเทลได้ช่วยติดอาวุธให้เหล่านักพัฒนาขยายขุมพลัง AI ไปสู่ทุกที่ทั่วโลก

นายเกร็กกล่าวว่า “ชุมชนนักพัฒนาเป็นพลังขับเคลื่อนสำคัญที่ช่วยให้อุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายทั้งในปัจจุบันและอนาคต ทุกคนควรสามารถเข้าถึง AI ได้อย่างง่ายดายและได้ใช้งาน AI ที่เชื่อถือได้ หากนักพัฒนาถูกจำกัดในการเลือกฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ก็จะเป็นการจำกัดการเข้าถึงยูสเคสจำนวนมากในการนำ AI ไปใช้ทั่วโลกไปด้วย อีกทั้งยังจำกัดการเปลี่ยนแปลงสำคัญต่อสังคมที่นักพัฒนาเหล่านี้สามารถช่วยโลกได้”

 

การใช้งาน AI ที่ง่ายขึ้น มาพร้อมกับความไว้วางใจและความปลอดภัย

ประเด็นสำคัญของงาน Intel Innovation 2023 วันที่สอง นายเกร็กยังได้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของอินเทลในการรักษาความปลอดภัยแบบครบวงจร ได้แก่ Intel® Transparent Supply Chain สำหรับการตรวจสอบความสมบูรณ์ของฮาร์ดแวร์และเฟิร์มแวร์ และรับรองการประมวลผลที่เป็นความลับเพื่อช่วยปกป้องข้อมูลสำคัญในหน่วยความจำ โดยปัจจุบัน อินเทลกำลังขยายการรักษาความปลอดภัยของแพลตฟอร์ม และการปกป้องข้อมูลด้วยเครื่องมือและบริการใหม่ ๆ มากมาย รวมถึงความพร้อมใช้งานของการบริการการรับรองความปลอดภัย

นวัตกรรมบริการใหม่ล่าสุดนี้เป็นผลิตภัณฑ์แรกในไลน์อัพซอฟต์แวร์และบริการด้านความปลอดภัยของอินเทลที่เรียกว่า Intel® Trust Authority หรือหน่วยงานด้านความไว้วางใจของอินเทล ที่จะช่วยตรวจสอบและประเมินการทำงานของระบบ Trusted Execution Environment (TEE) การบังคับใช้นโยบาย และบันทึกการตรวจสอบของอินเทลอย่างเป็นอิสระและครอบคลุม โดยสามารถใช้ได้ทุกที่ที่มีการใช้งานการประมวลผลที่ป้องกันความลับของอินเทล รวมถึงมัลติคลาวด์ ไฮบริด ระบบภายในองค์กร และเอดจ์ โดย Intel® Trust Authority จะกลายเป็นนวัตกรรมที่มีบทบาทสำคัญในการใช้งาน AI ที่เป็นความลับ เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของการประมวลผลในสภาพแวดล้อมที่เป็นความลับ ที่ทรัพย์สินทางปัญญา รวมถึงข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนได้รับการประมวลผลในแอปพลิเคชันแบบแมชชีนเลิร์นนิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการอนุมานบนโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® ทั้งรุ่นปัจจุบันและอนาคต

 

AI เป็นพลังสำคัญของนวัตกรรมที่มียูสเคสการใช้งานในทั่วทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การเงิน ไปจนถึงอีคอมเมิร์ซและการเกษตร

นายเกร็ก กล่าวว่า “กลยุทธ์ซอฟต์แวร์ AI ของเราก่อตั้งขึ้นบนระบบนิเวศแบบเปิดและการเร่งความเร็วในการประมวลผลแบบเปิดเพื่อที่จะสามารถขยายขุมพลัง AI ไปยังทุกที่ เรารู้ดีว่ามีโอกาสมากมายที่จะขยายขนาดของนวัตกรรม และเรากำลังผลักดันขอบเขตความเป็นไปได้ให้นักพัฒนา AI ได้สร้างสรรค์ผลงานของพวกเขาได้อย่างเต็มที่”

ระบบนิเวศแบบเปิด เปิดโอกาสสู่ทางเลือกใหม่เพื่อประสิทธิภาพการทำงานที่ดีที่สุด

องค์กรต่าง ๆ ทั่วโลกต่างใช้ AI เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ พลิกโฉมธุรกิจ และพัฒนาบริการเพื่อผู้บริโภค อย่างไรก็ตาม การใช้โซลูชั่น AI ในทางปฏิบัติยังถูกจำกัดด้วยความท้าทายมากมายที่องค์กรธุรกิจยังไม่สามารถรับมือได้โดยง่าย เพราะยังขาดความเชี่ยวชาญภายในองค์กรและทรัพยากรไม่เพียงพอต่อการจัดการการใช้งาน AI ที่เหมาะสม (เช่น การเตรียมข้อมูลและโมเดลการจำลองข้อมูล) ตลอดจนแพลตฟอร์มกรรมสิทธิ์ที่มีราคาสูงและใช้เวลานานหากต้องซ่อมบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

อินเทลมุ่งมั่นที่จะขับเคลื่อนระบบนิเวศแบบเปิดที่สามารถใช้งานกับสถาปัตยกรรมได้หลากหลายและง่ายดายมากขึ้น ในที่นี้รวมถึงการร่วมเป็นหนึ่งในสมาชิกผู้ร่วมก่อตั้งโครงการ Unified Acceleration Foundation (UXL) ของมูลนิธิลินุกซ์ สมาคมที่ประกอบด้วยองค์กรธุรกิจต่าง ๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรมนี้ พร้อมเดินหน้าส่งมอบระบบนิเวศซอฟต์แวร์เร่งความเร็วแบบเปิดเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับการใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม โครงการ UXL นั้นเป็นวิวัฒนาการของโครงการริเริ่มอย่าง oneAPI ที่เป็นโมเดลการเขียนโปรแกรมของอินเทลที่ช่วยให้เขียนโค้ดเพียงครั้งเดียวและสามารถใช้งานกับสถาปัตยกรรมการประมวลผลหลายประเภท อาทิเช่น CPU, GPU, FPGA และชิปเร่งความเร็ว อินเทลเตรียมที่จะส่งมอบข้อมูลของ oneAPI ให้แก่โครงการ UXL Foundation เพื่อช่วยขับเคลื่อนการพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มในสถาปัตยกรรมที่หลากหลาย

ยิ่งไปกว่านั้น อินเทลยังร่วมมือกับผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ชั้นนำอย่าง Red Hat, Canonical และ SUSE เพื่อนำเสนอซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม เพื่อช่วยรับประกันประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับสถาปัตยกรรมอินเทลรุ่นล่าสุด ภายในงาน Intel Innovation นายเกร็กยังได้ร่วมกับนายกุนนาร์ เฮลเล็กสัน รองประธานและผู้จัดการทั่วไปสำหรับธุรกิจ Red Hat Enterprise Linux ประกาศขยายความร่วมมือที่อินเทลเตรียมให้การสนับสนุนระบบนิเวศ Red Hat Enterprise Linux (RHEL) ตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ CentOS Stream และอินเทลยังคงสนับสนุน AI ตลอดจนเครื่องมือและกรอบการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิ่ง รวมถึง PyTorch และ TensorFlow อย่างต่อเนื่อง  เพื่อช่วยให้นักพัฒนาปรับขนาดประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย Intel Granulate เตรียมเพิ่ม Auto Pilot สำหรับการกำหนดสิทธิ์ทรัพยากรพ็อด Kubernetes ซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพความจุที่จะให้คำแนะนำการจัดการความจุแบบอัตโนมัติและต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้ Kubernetes ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถลดต้นทุนสำคัญสอดคล้องกับมาตรชี้วัดประสิทธิภาพด้านต้นทุนสำหรับสภาพแวดล้อมการจัดการแพ็คเกจซอฟต์แวร์แบบ Containerization นอกจากนี้ Intel Granulate ยังเพิ่มความสามารถในการประสานการทำงานอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโหลด Databricks ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนโดยเฉลี่ย 30% และลดเวลาในการประมวลผล 23% โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโค้ด1  ในขณะที่ทั่วโลกพึ่งพา AI มากขึ้นในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่และซับซ้อน และส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริง เราต่างต้องการการปกป้องโมเดล AI ไปจนถึงข้อมูลและแพลตฟอร์มที่พวกเขาเรียกใช้เพิ่มมากขึ้นจากการดัดแปลง การหลอกเอาข้อมูล และการโจรกรรมข้อมูล การเข้ารหัสแบบ Fully homomorphic encryption (FHE) ช่วยคำนวณการประมวลผลได้โดยตรงกับข้อมูลที่เข้ารหัส แม้ว่าการใช้งานจริงจะถูกจำกัดด้วยความซับซ้อนและโอเวอร์เฮดในการคำนวณก็ตาม

นอกจากนี้ อินเทลยังเผยถึงแผนการที่จะพัฒนาตัวเร่งวงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) เพื่อลดค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพล้านเท่าที่เกี่ยวข้องกับแนวทาง FHE แบบซอฟต์แวร์เท่านั้น นอกจากนี้ ยังเตรียมเปิดตัวชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เข้ารหัสเวอร์ชันเบต้า ซึ่งจะช่วยให้นักวิจัย นักพัฒนา และชุมชนผู้ใช้ได้เรียนรู้และทดลองใช้การเข้ารหัส FHE ซึ่งจะเปิดตัวในปลายปีนี้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Intel® Developer Cloud ซึ่งเปิดให้ใช้งานทั่วไปตามที่ประกาศเมื่อวานนี้ และยังรวมถึงชุดอินเทอร์เฟซที่ทำงานร่วมกันได้เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ FHE เครื่องมือการแปล และเครื่องจำลองตัวอย่างของตัวเร่งฮาร์ดแวร์ด้วย

X

Right Click

No right click