Siam AI ถอดรหัส ขุมพลัง ศก.ยุคใหม่ ติดปีกธุรกิจไทย

ในงานสัมมนาใหญ่ Next Move Thailand 2025 จัดโดย “ประชาชาติธุรกิจ” มี “รัตนพล วงศ์นภาจันทร์” ประธานเจ้าหน้าที่บริหารบริษัท สยาม เอไอ คอร์เปอเรชั่น จำกัด (Siam AI) ซึ่งเป็นพาร์ตเนอร์รายแรกในไทยของ NVIDIA (NCP) ผู้ผลิตชิปปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก มาร่วมพูดคุยภายใต้หัวข้อ “ตามหาโอกาส…โลกป่วน เกมเปลี่ยน” โดยได้ชี้ให้เห็นความสำคัญของสถานการณ์ข้างหน้าว่า โลกของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโรโบติกส์ จะมีความสำคัญกับระบบเศรษฐกิจอย่างมาก รวมถึงชวนตั้งคำถามว่าภาคธุรกิจไทยจะก้าวไปแข่งขันในยุคของเอไอได้อย่างไร

ดัชนี ศก.โลกใหม่ไช่แค่ GDP

“รัตนพล” กล่าวว่า ในหลายประเทศที่เตรียมการวัดค่าด้านการผลิต และด้านเศรษฐกิจใหม่ในอนาคตมีแนวโน้มว่า ต่อไปจะไม่ใช้ GDP ซึ่งเป็นการคิดจากกิจกรรมการผลิตของมนุษย์อีกต่อไป แต่เตรียมจะใช้ “พลังการประมวลผล” หรือ Compute Power ในการวัดศักยภาพการแข่งขัน เพราะเมื่อมีการใช้แอปพลิเคชั่น ระบบอัตโนมัติ หรือโรโบติกส์ ที่ไม่ใช่แรงงานมนุษย์มากขึ้น การที่ประเทศนั้น ๆ จะมีคลาวด์-เซิร์ฟเวอร์ที่รองรับการ “รัน” ระบบเหล่านี้ได้มากน้อยเพียงใดจึงเป็นการวัดค่าที่เหมาะสม

ย้อนกลับไปเมื่อหลายปีก่อน Siam AI ทำระบบจดจำใบหน้า ที่เกี่ยวข้องกับ AI Cloud บ้างแล้ว แต่เมื่อมีการเปิดตัว ChatGPT จึงเริ่มหันมาสนใจว่าอะไรที่ขับเคลื่อนอยู่เบื้องหลัง

“เราติดต่อกับทาง NVIDIA ไปโดยตรง ตอนแรกเขาบอกว่าต้องเป็นคลาวด์พาร์ตเนอร์ก่อน เราก็ขอเป็นพาร์ตเนอร์ แต่เขาบอกว่าเฉพาะผู้ที่ได้รับเชิญเท่านั้น เราก็พยายามตื๊อเขาทุกวัน ในที่สุดจึงบอกมาว่าหากอยากเป็นพาร์ตเนอร์ต้องทำตามข้อกำหนดอะไรบ้าง สิ่งสำคัญที่ต้องทำคือ AI Factory เป็นการสร้างคลัสเตอร์ประมวลผลขึ้นมาสำหรับเอไอ เราใช้เวลา 1 ปีทำจนสำเร็จ ได้เป็นพาร์ตเนอร์ระดับต้น ๆ”

กว่าจะได้เป็น NCP

การเป็นพาร์ตเนอร์ระดับต้น ๆ ทำให้ได้เทคโนโลยีที่ดีที่สุดมา นั่นคือชิป Grace Blackwell 200 เท่ากับการมีกำลังประมวลผลคอมพิวเตอร์ธรรมดา 4 แสนเครื่อง และการเป็น NCP (NVIDIA Cloud Partner) นอกจากจะทำให้ได้ใช้ชิปที่ดีที่สุดของเขาแล้ว ยังได้รับการถ่ายทอดวิธีการแปลงฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ธรรมดาให้ร้อยเรียงกันเป็นร้อยเป็นพันเซิร์ฟเวอร์ เป็นคลัสเตอร์ประมวลผลสำหรับเอไอ ซึ่งถือเป็นสถาปัตยกรรมโครงสร้าง
พื้นฐานสำคัญที่แทบไม่มีใครทำได้

และหลังจากนี้จะมีการถ่ายทอดแพลตฟอร์ม ซอฟต์แวร์ และเฟรมเวิร์กเอไอต่าง ๆ โดยเฉพาะ Agentic AI ให้นำมาเผยแพร่กับอีโคซิสเต็มในไทย

“ความรวดเร็วในการพัฒนากำลังการประมวลผลเอไอเติบโตเร็วมาก ปีนี้เราเพิ่งซื้อชิปสร้างคลัสเตอร์เอไอด้วยชิป Grace Blackwell ตัวใหม่ล่าสุดเสร็จ แต่ปีหน้าชิปตัวใหม่ Blackwell Ultra NVL 72 ก็จะออกมาแล้ว ซึ่งมีกำลังการประมวลผลต่อชิปหนึ่งตัวเท่ากับคอมพิวเตอร์เปิดพร้อมกัน 6 แสนเครื่อง และในปีถัดไปจะเป็นชิป NVIDIA Rubin Ultra NVL 576 ที่มีพลังเท่ากับคอมพิวเตอร์ 8.6 ล้านเครื่อง”

ขุมพลัง “เอไอ ชิป”

“รัตนพล” ย้ำว่าพัฒนาการของโครงสร้างพื้นฐานเอไอไปเร็วมาก ถ้าไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านี้ได้ก็จะไม่มีทางตามใครทันเลย ซึ่งก่อนหน้านี้คลัสเตอร์ประมวลผลที่เร็วที่สุดในอาเซียน คือ “ลันตา” ของรัฐบาลไทยที่มีกำลังการประมวลผลอยู่ที่ 463 Petaflop และในปีที่แล้ว มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ ปตท. ที่มีกำลังประมวลผล 1,266 Petaflop

และ ตัวที่ 3 คือของเรา หลังเป็น NCP ได้ชิป NVIDIA H100 มา 1,000 ใบ มีกำลัง 4053 Petaflop ซึ่งเมื่อเดือนที่แล้วเพิ่งขึ้นคลัสเตอร์ใหม่ด้วย H200 ได้กำลังสูงถึง 7,698.8 Petaflop และในเดือนหน้าจะขึ้นตัว Grace Blackwell 200 กำลัง 34,356 Petaflop

จะเห็นว่าอัตราการเติบโตของคลัสเตอร์กำลังการประมวลผลเพิ่มเร็วมากใน 1-5 เท่าตัว ในเดือนต่อเดือน ซึ่งจะเอื้อให้เกิดโอกาสพัฒนาเทคโนโลยีจากภายในประเทศ เช่น การพัฒนาโมเดลเอไอภาษาไทย ที่เข้าใจบริบทไทย ซึ่งบริษัทได้ให้ “เนคเทค” ใช้พลังการประมวลผลฟรี เพื่อให้โมเดลเหล่านี้เป็นโอเพ่นซอร์ซพื้นฐานไปต่อยอดทำให้ต้นทุนการสร้างสรรค์ราคาถูกลงและตรงตามบริบทมากขึ้น

ดาต้าเซ็นเตอร์โอกาสสำคัญ

“รัตนพล” กล่าวด้วยว่า สำหรับ Next Move ของประเทศไทย ต้องมองก่อนว่าวันนี้มีการเข้ามาลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ เซิร์ฟเวอร์ และหน่วยการประมวลผลจำนวนมาก ทำให้โครงสร้างพื้นฐานไอทีแข็งแกร่ง จากเดิมที่ดาต้าเซ็นเตอร์เหล่านี้โฮสต์ที่ต่างประเทศ บรรดาผู้ประกอบการ และสตาร์ตอัพ จึงต้องไปต่อคิวเป็นเดือนเพื่อใช้งาน ลำพังพลังการประมวลผลระดับสูงในประเทศนั้น ๆ ก็ไม่พออยู่แล้ว จึงต้องกันไว้ใช้ในประเทศและเราก็ไม่ได้ของดี

ดังนั้นการมีดาต้าเซ็นเตอร์ โฮสต์ในประเทศเป็นโอกาสสำหรับผู้ประกอบการสิ่งที่ต้องทำคือต้องหาวิธีเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลระดับสูงเหล่านั้นได้ง่ายและถูกลง

“ซอฟต์แวร์เอไอ แม้จะเป็นโอเพ่นซอร์ซอย่าง DeepSeek หากธุรกิจจะนำมาใช้ประโยชน์ได้ ก็ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานระดับสูงรองรับการดาวน์โหลด และทำให้รันบนนั้นได้ หรือหากจะทำธุรกิจที่ใช้หุ่นยนต์ โรโบติกส์ ถ้าเราไม่มีโครงสร้างเหล่านี้ก็รันระบบไม่ได้”

การที่โครงสร้างพื้นฐานอย่างดาต้าเซ็นเตอร์ และเซิร์ฟเวอร์ระดับสูงมีมากในประเทศถือเป็นจุดแข็งทางการแข่งขัน

โครงสร้างพื้นฐานสำคัญ

“พอเรามีโครงสร้างพื้นฐานที่ดี อะไรที่เป็นโอเพ่นซอร์ซโมเดล อย่าง DeepSeek V3 ที่แม้จะมีการพูดถึงว่าราคาถูก และมีขนาดเล็ก มี 6.7 แสนล้านพารามิเตอร์ ถามว่ามีใครในไทยสามารถดาวน์โหลดมาใช้งานได้บ้าง ถ้าไม่มีโครงสร้างที่กล่าวมา

หรือกรณีโอเพ่นซอร์ซสำหรับพัฒนาหุ่นยนต์ และเทคโนโลยีโรโบติกส์ หรือ VLA (Vision Langgues Action) สำหรับคุมหุ่นยนต์ ถ้าเราอยากได้และไปซื้อหุ่นยนต์มา เขาก็จะถามว่าคุณรันหุ่นยนต์ได้หรือไม่ ในเมื่อคุณไม่มีโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้”

หากเทียบกับเวียดนาม ซึ่งมีบุคลากรที่เก่งด้านซอฟต์แวร์ แต่มีปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานระดับสูง เนื่องจากไม่สามารถตั้งคลัสเตอร์เยอะ ๆ ได้ ด้วยเงื่อนไขในการส่งเซิร์ฟเวอร์มากมายจากปัญหาทางภูมิรัฐศาสตร์ อย่างกรณี FPT Corporation บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของเวียดนาม (เป็นพันธมิตรกับ NVIDIA เหมือน Siam AI) มีดาต้าเซ็นเตอร์ที่เวียดนาม หรือกรณี Greennode อาศัยดาต้าเซ็นเตอร์ที่ใช้ชิป NVIDIA ตั้งในไทย

อีกส่วนคือเรื่องทักษะด้านการวางโครงสร้างพื้นฐานที่มีเหนือกว่า อย่างกรณีของ Siam AI ซึ่งร่วมกับ NVIDIA ตั้งคลัสเตอร์ประมวลผลในไทย ที่มีความยากมาก แต่เมื่อทำก็ได้รับการถ่ายโอนความรู้ด้านการวางโครงสร้าง และสิ่งที่ตามมาจากการถ่ายโอนโครงสร้างพื้นฐาน คือ การถ่ายโอนแพลตฟอร์ม ซอฟต์แวร์ เฟรมเวิร์กของการทำ Agentic AI ตามมาด้วย

ถ่ายโอนความรู้-สร้างคน

“รัตนพล” กล่าวว่า ในการแข่งขันจะต้องโฟกัสสิ่งที่ถนัด นั่นคือเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน และกฎระเบียบที่เปิดกว้างให้เข้าถึงเทคโนโลยีที่หลากหลาย ข้อดีของการที่ประเทศไทย และ Siam AI เองเป็นพันธมิตรได้กับทุกบริษัทชิปทุกค่าย เมื่อถ่ายโอนความรู้สามารถปรับแต่งเพิ่มประสิทธิภาพได้

“กรณี DeepSeek V3 ใช้งานกับชิปรุ่นเก่าที่จีนใช้ แต่เมื่อเรานำมาใช้ ปรับด้วยฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายและทันสมัยของเรา Performance ดีกว่าเดิมถึง 20 เท่า”

“รัตนพล” ทิ้งท้ายด้วยว่า บริษัทกำลังทำให้บุคลากรในประเทศไทยใช้โครงสร้างพื้นฐาน และส่งเสริมการให้ความรู้และทักษะ ยกตัวอย่างเทคนิคการหล่อเย็นดาต้าเซ็นเตอร์แบบ Liquid Cooling ที่เวียดนามยังทำไม่ได้ แต่เราทำได้ และถ่ายทอดให้ผู้รับเหมาได้ ดังนั้น Next Move ต่อมาจึงเป็นเรื่องของ “คน” ด้านเอไอที่ขาดแคลนอย่างมาก

“เราพยายามดึงคนมาจาก DeepSeek โดยให้เงินเดือนปีละ 1 ล้านเหรียญ ยังไม่รวมผลประโยชน์อื่น ๆ แต่ก็ต้องจ้าง ต้องนำผู้เชี่ยวชาญเข้ามาเพื่อมาเทรนคนของเรา แต่ถึงจะอย่างนั้นก็ยังต้องการคนอีกมาก”