งาน GTC 2025 (GPU Technology Conference 2025) ที่จัดขึ้นเมื่อวันที่ 18 มีนาคม 2568 ถือเป็นงานประชุมใหญ่ประจำปีที่จัดโดย NVIDIA บริษัทเทคโนโลยีระดับโลก เน้นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI Data Centers Robotics Quantum Computing หรือ ศูนย์ข้อมูลที่รองรับงานปัญญาประดิษฐ์ และการคำนวณเชิงควอนตัมอัตโนมัติ และ Metaverse งานนี้ถือเป็นหนึ่งในงานสำคัญของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดยมี Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA เป็นวิทยากรหลัก
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
ภายในงาน Jensen Huang ได้ทำให้เห็นภาพอนาคตของ AI ว่าจะมุ่งไปทางใดได้ชัดเจนขึ้น โดยเน้นย้ำคำว่า “AI Factory” เป็นพิเศษ เขาเน้นแนวความคิดที่ว่าบริษัทต่าง ๆ จะกลายเป็นโรงงานผลิต AI ที่สร้าง “โทเคน” หรือข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลของโมเดล AI และยังคาดการณ์ว่ารายได้จากโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลจะมากถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2571 เนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ GPU หรือ Graphics Processing Unit การ์ดจอประมวลผล 3 มิติ ที่ใช้สำหรับเกม กราฟิก และ AI จากผู้ให้บริการคลาวด์ชั้นนำของโลก
AI Factory โรงงานผลิตข้อมูลแห่งอนาคต
ในอดีตโรงงานอุตสาหกรรมผลิตสินค้า เช่น รถยนต์ เสื้อผ้า หรือเครื่องใช้ไฟฟ้า โดยใช้ วัตถุดิบ แรงงานมนุษย์หรือเครื่องจักร เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ออกมา แต่ในยุคของปัญญาประดิษฐ์เรากำลังก้าวเข้าสู่แนวคิดใหม่ที่เรียกว่า "AI Factory" ซึ่งแทนที่จะผลิตสินค้าจริง แต่ AI Factory กลับผลิตโทเคน และโมเดล AI ที่สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ และตัดสินใจแทนมนุษย์ เพื่อใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ ขึ้นมาแทน
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
AI Factory ไม่เหมือนกับโรงงานอุตสาหกรรมทั่วไปที่มีจุดสิ้นสุดของกระบวนการผลิต เช่น โรงงานผลิตรถยนต์ เมื่อสร้างรถเสร็จ รถก็ออกสู่ตลาด และกระบวนการผลิตชุดต่อไปก็เริ่มขึ้นใหม่ตามคำสั่งซื้อ แต่ AI Factory มีความแตกต่างหลัก ๆ อยู่ที่ “การเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง” ข้อมูลใหม่ ๆ ที่ไหลเข้ามา ไม่ใช่ใช้เพียงแค่ครั้งเดียว แต่ถูกนำมาใช้ปรับปรุงโมเดล AI อยู่ตลอดเวลา ทำให้ AI ฉลาดขึ้น แม่นยำขึ้น และมีประสิทธิภาพดีขึ้น
AI Factory คือ โครงสร้างพื้นฐานสำคัญของเศรษฐกิจยุคใหม่ที่ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และพัฒนาได้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้พลังประมวลผลมหาศาลในการฝึกและปรับปรุงโมเดล ลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วในการพัฒนา AI ทำให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ สามารถนำ AI มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของนวัตกรรมและเศรษฐกิจในอนาคต
AI Factory สำคัญอย่างไร
AI กำลังพัฒนาไปสู่ระดับที่สามารถคิดเป็นเหตุเป็นผล วางแผน และเรียนรู้จากประสบการณ์ได้เอง (Agentic AI) และในอนาคตจะก้าวไปสู่ Physical AI หรือปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ เป็น AI ที่ผสานความสามารถของปัญญาประดิษฐ์เข้ากับข้อมูลแห่งโลกความเป็นจริง ช่วยให้ AI สามารถรับรู้ เข้าใจ ให้เหตุผลกับโลกทางกายภาพแบบเรียลไทม์ ที่โต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้เหมือนมนุษย์ ซึ่งกระบวนการนี้ต้องใช้พลังประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การฝึก AI เติบโตขึ้น 50 ล้านเท่าใน 5 ปีที่ผ่านมา และการนำ AI ไปใช้งานจริงต้องใช้พลังประมวลผลมากกว่าการฝึกถึง 30 เท่า ทำให้ศูนย์ข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถรองรับได้อีกต่อไป ดังนั้นนี่จึงเป็นเหตุผลที่ AI Factory กลายเป็นโครงสร้างสำคัญ เพราะถูกออกแบบมาให้รองรับการทำงานของ AI ในอนาคตโดยเฉพาะ
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
AI Factory ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และพัฒนาได้เองโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ตลอดเวลา ผ่านกระบวนการ Reinforcement Learning หรือการเรียนรู้ของระบบผ่านการลองผิดลองถูกเพื่อหาวิธีที่ให้ผลตอบแทนดีที่สุดในระยะยาว ที่ทำให้ AI สามารถสร้างและทดลองข้อมูลด้วยตัวเอง เช่น แทนที่ AI จะต้องเรียนรู้การเล่นหมากรุกจากมนุษย์ มันสามารถเล่นเองนับล้านครั้งเพื่อค้นหากลยุทธ์ที่ดีที่สุด ซึ่งแนวทางนี้ทำให้ AI พัฒนาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และ AI Factory คือศูนย์กลางที่รองรับการเรียนรู้และการพัฒนา AI อย่างต่อเนื่องโดยอัตโนมัติ
Jensen Huang กล่าวเพิ่มเติมว่า การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเล็กๆ แต่เป็นการพลิกโฉมวิธีที่คอมพิวเตอร์ทำงานมาตลอดหลายสิบปี โดย AI Factory กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของโลกการประมวลผล เพราะ AI ไม่ได้ทำแค่ Retrieval Computing หรือการประมวลผลเพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ อีกต่อไป แต่สามารถสร้างข้อมูลใหม่ขึ้นมาเองผ่าน Generative AI ซึ่งเปลี่ยนวิธีการทำงานของคอมพิวเตอร์อย่างสิ้นเชิง ตั้งแต่การสร้างภาพ วิดีโอ ข้อความ ไปจนถึงการวิเคราะห์โปรตีนและสารเคมี อย่างไรก็ตาม AI ที่สามารถคิดและสร้างสรรค์ได้ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล ซึ่งศูนย์ข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถรองรับได้อีกต่อไป
โครงสร้างของ AI Factory
AI Factory ประกอบไปด้วย 5 ส่วนหลัก เพื่อสร้าง AI ที่สามารถเรียนรู้ พัฒนา และทำงานได้อย่างอัตโนมัติ รองรับเศรษฐกิจยุคใหม่ ได้แก่
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
- โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล (Compute Infrastructure)
- GPU และ AI Accelerator เช่น NVIDIA H100, Google TPU หรือ AMD Instinct ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ AI
GPU คือ หน่วยประมวลผลกราฟิกที่ออกแบบมาเพื่อคำนวณข้อมูลแบบขนาน (Parallel Processing) ซึ่งทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้เร็วกว่า CPU โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้คณิตศาสตร์เชิงเมทริกซ์ เช่น AI, Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), และการประมวลผลภาพ
AI Accelerator เป็นชิปประมวลผลที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ AI และ Machine Learning ให้มีประสิทธิภาพสูงกว่า GPU ทั่วไปในการประมวลผลโมเดล AI
- High-performance Computing (HPC) Cluster ระบบคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่ายเพื่อประมวลผลงานขนาดใหญ่
- Edge Computing หรือการประมวลผลข้อมูลที่ใกล้อุปกรณ์ที่ให้กำเนิดข้อมูลเพื่อลดความหน่วงและเพิ่มความเร็วในการตอบสนอง สำหรับประมวลผลใกล้กับแหล่งข้อมูลโดยตรง เพื่อลด Latency (ระยะเวลาที่ใช้ในการส่งข้อมูลจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง)
- โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล (Data Infrastructure)
- Data Lake สำหรับเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบข้อมูลดิบจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์ในอนาคตและ Data Warehouse ที่เก็บข้อมูลที่ผ่านการจัดระเบียบและปรับรูปแบบแล้วเพื่อการวิเคราะห์และรายงานอย่างมีประสิทธิภาพ
- AI Training Dataset Management ระบบบริหารข้อมูลสำหรับฝึก AI เพื่อการจัดการและดูแลชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก AI ให้มีคุณภาพ ครบถ้วน และเหมาะสมต่อการเรียนรู้
- Real-time Data Streaming การส่งและประมวลผลข้อมูลต่อเนื่องทันทีที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่เข้ามาใหม่ตลอดเวลา
- การพัฒนาและฝึก AI (AI Model Development & Training)
- Pretraining & Fine-tuning Pipeline กระบวนการฝึกโมเดล AI โดยเริ่มจากเรียนรู้ทั่วไป (Pretraining) แล้วปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะ (Fine-tuning) สำหรับฝึกโมเดล AI ตั้งแต่เริ่มต้นและปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะทาง
- Reinforcement Learning System ระบบที่เรียนรู้ผ่านการทดลองและรับรางวัลเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจให้ดีที่สุดในระยะยาว ช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และพัฒนาด้วยตัวเอง
- Automated AI Training กระบวนการฝึกโมเดล AI โดยอัตโนมัติ เพื่อลดการพึ่งพามนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ ใช้ Machine Learning Ops (MLOps) ซึ่งเป็นการรวมการพัฒนาและการดำเนินงานของโมเดล Machine Learning เพื่อให้นำไปใช้งานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เพื่อทำให้การฝึก AI เป็นไปโดยอัตโนมัติ
- การใช้งาน AI ในโลกจริง (AI Deployment & Inference)
- AI API & Cloud Services บริการที่ให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่านอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์เอง ทำให้ AI พร้อมให้บริการผ่านระบบ Cloud
- On-Premise AI Deployment การติดตั้งและใช้งานระบบ AI ภายในองค์กรโดยตรงบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง สำหรับองค์กรที่ต้องการติดตั้ง AI ในเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง
- Edge AI Deployment การติดตั้งระบบ AI ให้ทำงานบนอุปกรณ์ปลายทางใกล้แหล่งข้อมูลเพื่อประมวลผลเร็วและลดการส่งข้อมูล ใช้งาน AI บนอุปกรณ์ปลายทาง เช่น รถยนต์อัตโนมัติ หรืออุปกรณ์ IoT
- การกำกับดูแลและความปลอดภัยของ AI (AI Governance & Security)
- AI Ethics & Bias Control การดูแลให้ AI ทำงานอย่างเป็นธรรม มีความรับผิดชอบ และลดความลำเอียงในผลลัพธ์ เพื่อป้องกัน AI ลำเอียงและใช้งานผิดจรรยาบรรณ
- Cybersecurity for AI การปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามและการโจมตีเพื่อรักษาความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ เพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ เช่น Data Poisoning หรือ Model Hacking
- Regulatory Compliance การปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจหรือเทคโนโลยีอย่างถูกต้อง เพื่อปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐาน เช่น GDPR หรือ AI Act
AI Factory ความท้าทายในอุตสาหกรรมต่างๆ
AI Factory ไม่เพียงแค่เป็นศูนย์กลางในการพัฒนาและประมวลผล AI แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงและขับเคลื่อนนวัตกรรมในหลายอุตสาหกรรม
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
- อุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing):
AI Factory ช่วยปรับปรุงกระบวนการผลิตและลดต้นทุนการดำเนินงาน ผ่านการใช้ Predictive Maintenance (คาดการณ์ความเสียหายหรือการเสื่อมสภาพ) และ Quality Control (ตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ) โดย AI จะสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ถูกเก็บในสายการผลิตเพื่อคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้าและปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ในแต่ละขั้นตอนการผลิต
- อุตสาหกรรมการเงิน (Financial Services):
AI Factory มีบทบาทสำคัญใน การวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน การประเมินความเสี่ยง และ การตัดสินใจอัตโนมัติ โดย AI จะช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มตลาด การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และการตรวจจับการฉ้อโกงในระบบการเงินแบบเรียลไทม์
- อุตสาหกรรมสุขภาพ (Healthcare):
AI Factory ช่วยในการพัฒนาระบบ การวินิจฉัยโรค และ การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ โดย AI สามารถช่วยแพทย์ในการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ การทำนายผลลัพธ์ของการรักษา และการปรับแผนการรักษาให้เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย
- อุตสาหกรรมพลังงาน (Energy):
AI Factory ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และ การคาดการณ์ความต้องการพลังงาน โดย AI สามารถช่วยการจัดการพลังงานจากแหล่งพลังงานหมุนเวียน การทำนายการผลิตพลังงานจากแสงอาทิตย์และลม และการปรับการจ่ายพลังงานในเครือข่ายไฟฟ้า
- อุตสาหกรรมการค้าปลีก (Retail):
AI Factory ช่วยในการ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และ ปรับกลยุทธ์การตลาด โดย AI สามารถคาดการณ์แนวโน้มการซื้อสินค้าของลูกค้า การจัดการสต็อกสินค้า และการสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้า
- อุตสาหกรรมการขนส่ง (Transportation):
AI Factory มีบทบาทในการเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง และ การจัดการโลจิสติกส์ โดย AI จะช่วยในการวางแผนเส้นทางที่ดีที่สุด การคำนวณระยะเวลาเดินทาง และการทำนายข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในระบบขนส่ง
- อุตสาหกรรมการศึกษา (Education):
AI Factory ช่วยในการ สร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่เหมาะสม โดย AI สามารถใช้ในการพัฒนาแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่ปรับตามความสามารถของผู้เรียน และการตรวจสอบความคืบหน้าของการเรียนรู้ในแต่ละช่วงเวลา
ขอขอบคุณรูปภาพจาก https://blogs.nvidia.com
โดยสรุป AI Factory ที่ถูกนำเสนอในงาน GTC 2025 เป็นการสร้างระบบที่สามารถปรับตัวและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อรองรับการประมวลผลของ AI ในอนาคต ที่จะมีการเรียนรู้และสร้างข้อมูลใหม่ ๆ ได้เอง โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ตลอดเวลา การออกแบบนี้จะทำให้ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดและรองรับการใช้งานในหลายอุตสาหกรรมได้มากขึ้นในอนาคต
สุชาดา เจียรพิพัฒน์พงศ์
สาขาภาคใต้ตอนบน
สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
