โดย Thank Thanedpol | เผยแพร่: 10 กรกฎาคม 2569 |

สรุปสาระสำคัญ

• ราคาการใช้ AI แก้โจทย์ระดับปริญญาเอก ลดลง 900 เท่า ภายในเวลาแค่ 1 ปี (ข้อมูล Epoch AI)

• ผลสำรวจของ SCBX จากกลุ่มตัวอย่างกว่า 1,000 คน พบคนไทย 90% เคยได้ยินคำว่า AI แต่เข้าใจจริงมีแค่ 16%

• การใช้ Multi-Agent มีต้นทุนสูงกว่าระบบพื้นฐานถึง 15 เท่าต่อบทสนทนา

• McKinsey ระบุว่าองค์กรกังวลเรื่องความปลอดภัยและการทำตามกฎระเบียบมากที่สุด ก่อนขยายการใช้ Agentic AI

• SCBX เปิดโมเดล Open Source ชื่อ Typhoon ให้ใช้ฟรี รวมถึงโมเดลภาษาถิ่นและโมเดลเสียง

สรุป Session: AI Realism: Building Intelligence Using Constraints จากงาน The Story Thailand Forum 2026 ครั้งที่ 6 โดยดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์, Head of R&D, บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (SCBX)

งานวิจัยจำนวนมากชี้ว่าความฉลาดของ AI มีอยู่อย่างมหาศาลและเข้าถึงได้ง่ายขึ้นเรื่อยๆ จนในที่สุด AI จะไม่ใช่ข้อได้เปรียบหรือเครื่องมือป้องกันขององค์กรอีกต่อไป คำถามสำคัญคือ ถ้าโมเดล AI ไม่ใช่ข้อได้เปรียบหลัก แล้วอะไรคือข้อได้เปรียบที่แท้จริงขององค์กร

คำตอบของ SCBX คือ ข้อได้เปรียบที่แท้จริงคือสิ่งที่เรามีอยู่แล้ว นั่นคือข้อจำกัดในองค์กรของเราเอง — ผู้ที่เข้าใจและก้าวข้ามข้อจำกัดของตัวเองได้ก่อน คือ ผู้ที่ชนะในเกม AI Realism

AI คือคลื่นระดับปฏิวัติอุตสาหกรรม

ตลอดประวัติศาสตร์ส่วนใหญ่ ปัญญาเป็นสิ่งที่หายาก จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อความขาดแคลนนั้นเริ่มหายไป?

"ผลกระทบ (ของ AI) อาจจะเปลี่ยนแปลงได้เท่ากับการประดิษฐ์ทางเทคโนโลยีครั้งสำคัญบางประการในรอบหลายร้อยปีที่ผ่านมา ลองนึกถึงแท่นพิมพ์, เครื่องจักรไอน้ำ, ไฟฟ้า, คอมพิวเตอร์ และอินเทอร์เน็ต"

— Jamie Dimon, Former CEO and Chairman of JPMorgan Chase, Letter to shareholders, Annual Report 2023

"AI คือไฟฟ้ายุคใหม่ เช่นเดียวกับที่ไฟฟ้าได้เปลี่ยนแปลงเกือบทุกอย่างเมื่อ 100 ปีก่อน วันนี้ผมแทบคิดไม่ออกว่ามีอุตสาหกรรมใดที่ AI จะไม่เปลี่ยนแปลงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า"

— Andrew Ng, Founder, Deeplearning.ai & Coursera, Professor at Stanford

ดร.ทุตานนท์ บอกว่า นัยสำคัญ คือ AI จะไม่มาในสเกลเล็กๆ แต่จะมาในสเกลที่ใหญ่มาก องค์กรและบุคคลจึงต้องเตรียมพร้อมและหาวิธีขับเคลื่อนไปกับคลื่นลูกนี้ให้ได้ อย่างไม่ประมาท

AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์

โจทย์ระดับปริญญาเอก

• ลดลง 900 เท่า: ภายในระยะเวลาเพียง 1 ปี สำหรับโจทย์ที่ยากที่สุด

โจทย์ระดับกลาง

• ลดลง 40 เท่า: ภายใน 1 ปี สำหรับโจทย์ความยากปานกลาง

โจทย์พื้นฐาน

• ลดลง 9 เท่า: ภายใน 1 ปี สำหรับงานพื้นฐานทั่วไป

นัยสำคัญ

• โมเดลไม่ใช่ผู้ชนะเสมอไป ผู้ที่ครอบครองโมเดลฉลาดที่สุด ไม่ได้แปลว่า จะชนะในตลาด

Value Stack: จากสมองสู่รถแข่ง: โมเดล AI เป็นเพียงเลเยอร์เดียวของคุณค่า

จากงานวิจัยของ SCBX ในการสร้างผลิตภัณฑ์หนึ่งขึ้นมา โมเดล AI เป็นเพียงเลเยอร์หนึ่ง ก่อนจะไปถึงระดับแอปพลิเคชัน องค์ประกอบอื่นที่สำคัญไม่แพ้กันคือ ข้อมูล ระบบประมวลผล โครงสร้างพื้นฐาน กฎระเบียบข้อบังคับ บุคลากร และวัฒนธรรมองค์กร

หากเปรียบโมเดล AI เป็น สมอง การขับเคลื่อนองค์กรก็เปรียบเสมือน การขับรถแข่ง — รถจะชนะสนามได้ต้องมีมากกว่าสมองที่ฉลาด ต้องมีข้อมูล การบูรณาการระบบ และความเข้าใจกฎกติกาของสนามด้วย

Harness Layer ตัวแปลงความฉลาดเป็นประโยชน์จริง

เลเยอร์ที่ควบคุมให้โมเดลทำงานได้ตามเป้าหมาย

ประกอบด้วยการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool Calling) การจัดการหน่วยความจำ การเพิ่มบริบท ระบบ RAG การเพิ่มทักษะ และ Guardrails — เมื่อนำ "สมอง" มาทำงานร่วมกับ "ระบบร่างกาย" จะเกิดเป็น AI Agent

“โมเดลมีความฉลาด แต่ Harness Layer ทำให้ความฉลาดนั้นใช้ประโยชน์ได้จริง” — Vivek Trivedi, CTO ของ LangChain

5 ข้อจำกัดที่ SCBX เจอจริงก่อนจะเอา AI มาใช้กับลูกค้า

ทุกข้อนี้ไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีล้วนๆ แต่เป็นเรื่องที่ต้องแก้ทีละจุดกว่าจะเอา AI ไปใช้กับเงินจริงของลูกค้าได้

แพลตฟอร์มกลางของ SCBX สร้างจากบนลงล่าง เพื่อผลลัพธ์จริง ไม่ใช่ทดสอบเทคโนโลยี

SCBX ไม่ได้สร้างแพลตฟอร์มขึ้นมาเพื่อทดสอบเทคโนโลยีหรือสร้างความสามารถแบบแยกส่วน แต่สร้างเพื่อผลลัพธ์ที่แท้จริงบนแพลตฟอร์มกลางเดียว โดยเริ่มจากบนลงล่าง:

ขั้นที่ 1: วิสัยทัศน์

• กำหนดวิสัยทัศน์ เป้าหมาย และ ตัวชี้วัด (KPI) ที่ต้องการวัดผล

ขั้นที่ 2: Journey & Use Case

• ถ่ายทอดลงมาจับคู่กับ Customer Journey และ Use Case พร้อมระบุความสามารถที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้

ขั้นที่ 3: ปัจจัยสนับสนุน

• ดูส่วนสนับสนุน ได้แก่ ความเสี่ยง กฎระเบียบ การเงิน บุคลากร และเทคโนโลยี

ขั้นที่ 4: แพลตฟอร์มเดียว

• รวมทุกอย่างเป็น แพลตฟอร์มเดียว ที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ ไม่ใช่การทดลองเทคโนโลยี

มุมมองระดับประเทศไทยชนะด้วยการเข้าใจข้อจำกัดของตัวเอง ไม่ใช่ด้วยคอมพิวเตอร์

“ผมไม่คิดว่าประเทศไทยจะสามารถแข่งขันชนะได้ด้วยระบบคอมพิวเตอร์ เพราะบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีความเชี่ยวชาญและทรัพยากรมากกว่าเราทั้งประเทศเสียอีก แต่สิ่งที่เราสามารถชนะได้คือ การทำความเข้าใจข้อจำกัดของเราเอง”

• SCBX พัฒนาโมเดล Open Source ชื่อ Typhoon เปิดให้ใช้งานฟรี มีทั้งโมเดลขนาดเล็ก โมเดลภาษาถิ่น (เช่น ภาษาอีสาน) และโมเดลเสียงทั้ง ASR และ TTS

• บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีโมเดลที่ดีกว่าและสร้างเก่งกว่าเราแน่นอน แต่พวกเขาไม่เข้าใจข้อจำกัดของเรา — นี่คือช่องว่างที่ AI Realism จะช่วยเปลี่ยนความมหาศาลของความฉลาดให้เป็นประโยชน์ได้จริง

ข้อสรุป:

Economic AI Realism จะช่วยเปลี่ยนความมหาศาลของความฉลาดเหล่านั้นให้เกิดประโยชน์ได้จริง ทั้งในการทำงาน สังคมไทย และกับผู้คนจริงๆ ไม่ใช่อยู่แค่ในงานวิจัยเท่านั้น

Source:

จากงาน The Story Thailand Forum 2026