AWS Bedrock เปิดให้บริการในไทยอย่างเป็นทางการ

AWS Bedrock เปิดให้บริการในไทยอย่างเป็นทางการ Cloud
Cloud
AWS

เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 Amazon Web Services (AWS) เปิดให้บริการ Amazon Bedrock ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (ไทย) อย่างเป็นทางการ นี่คือบริการ Generative AI ที่ทำงานบน AWS Thailand Region ที่เริ่มดำเนินการตั้งแต่เดือนมกราคม 2025 สิ่งสำคัญที่สุดคือองค์กรไทยสามารถเก็บข้อมูลไว้ภายในประเทศและใช้งาน AI ได้ การเปิดให้บริการครั้งนี้ช่วยแก้ปัญหาข้อจำกัดของ PDPA เรื่องการโอนถ่ายข้อมูลข้ามประเทศ

ข้อได้เปรียบหลักของการให้บริการใน Thailand Region

Bedrock ให้บริการในไทยทำให้องค์กรสามารถประมวลผล AI โดยไม่ต้องส่งข้อมูลออกนอกประเทศ สำหรับสถาบันการเงิน โรงพยาบาล และหน่วยงานราชการที่มีข้อกำหนดการจัดการข้อมูลอย่างเข้มงวด นี่คือประโยชน์ที่สำคัญที่สุด ก่อนหน้านี้องค์กรที่ต้องการใช้ Generative AI ต้องส่งข้อมูลไปยัง Region ต่างประเทศ ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการปฏิบัติตาม PDPA การให้บริการในไทยครั้งนี้ช่วยขจัดอุปสรรคดังกล่าวแล้ว

นอกจากนี้ องค์กรสามารถใช้ทรัพยากร GPU จำนวนมหาศาลของ AWS แบบ Pay-as-you-go ได้ องค์กรไม่ต้องลงทุนซื้ออุปกรณ์ AI เฉพาะทางราคาแพง องค์กรสามารถใช้ความสามารถในการประมวลผล AI เท่าที่ต้องการได้ องค์กรไม่ต้องกังวลเรื่องการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน องค์กรสามารถมุ่งเน้นที่การพัฒนาแอปพลิเคชันได้เต็มที่

Amazon Bedrock คืออะไร

Amazon Bedrock เป็น Fully Managed Service ที่สามารถเข้าถึง Foundation Model จากผู้ให้บริการ AI ผ่าน API เดียว ใน Thailand Region มีโมเดลให้เลือกใช้ 4 โมเดล ได้แก่ Amazon Nova Pro, Nova Lite, Nova Micro และ Claude Sonnet 4 จาก Anthropic

ข้อดีของแพลตฟอร์มนี้คือองค์กรสามารถเริ่มใช้ AI ได้โดยไม่ต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน องค์กรไม่ต้องกังวลเรื่องการสร้างและจัดการโครงสร้างพื้นฐาน องค์กรเพียงเรียก API ก็นำฟังก์ชัน AI ขั้นสูงไปใช้ในแอปพลิเคชันได้ ด้วยระบบ Pay-as-you-go องค์กรสามารถขยายขนาดได้อย่างยืดหยุ่น ตั้งแต่การทดลองขนาดเล็กจนถึงการใช้งานจริงขนาดใหญ่

Bedrock มีคุณค่ามากกว่าแค่การให้บริการโมเดล ฟีเจอร์ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ช่วยให้องค์กรเชื่อมต่อข้อมูลของตนเองกับ AI Model ได้อย่างปลอดภัย RAG ช่วยลด Hallucination ของ AI ได้ RAG สร้างคำตอบที่เชื่อถือได้ตามบริบท ฟีเจอร์ AI Agent สามารถทำงานซับซ้อนหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติได้

ฟีเจอร์ Guardrails ช่วยให้องค์กรกำหนดนโยบายความปลอดภัยของตนเอง องค์กรสามารถกรองเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือห้ามหัวข้อเฉพาะได้ นี่ทำให้มั่นใจว่าคำตอบของ AI สอดคล้องกับภาพลักษณ์แบรนด์ มาตรฐานจริยธรรม และข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ผลลัพธ์จากการลงทุนของ AWS ในไทย

การให้บริการ Bedrock ครั้งนี้เป็นผลลัพธ์จากแผนการลงทุนระยะยาวของ AWS ในไทย ตามแผนการลงทุน 5 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐที่ประกาศในเดือนตุลาคม 2022 AWS พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานแบบค่อยเป็นค่อยไป AWS เปิด CloudFront Edge Location หลังปี 2020 AWS เปิด AWS Local Zones ในปี 2022 AWS เปิด AWS Direct Connect Location ในปี 2023 และ AWS Asia Pacific (Thailand) Region เริ่มดำเนินการอย่างเป็นทางการในเดือนมกราคม 2025

การให้บริการ Bedrock ทำให้โครงสร้างพื้นฐานนี้เริ่มทำหน้าที่เป็นฐานการให้บริการ Generative AI ที่มีมูลค่าเพิ่มสูง การเปิดให้บริการครั้งนี้สอดคล้องกับนโยบาย “Cloud First” และยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ (2022-2027) ของรัฐบาลไทย ยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติมีเป้าหมายหลายประการ เป้าหมายแรกคือการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI เป้าหมายที่สองคือการเพิ่มบุคลากร AI มากกว่า 30,000 คนใน 6 ปี เป้าหมายที่สามคือการส่งเสริมการใช้ AI ในหน่วยงานภาครัฐและเอกชนกว่า 600 แห่ง และเป้าหมายสุดท้ายคือการสร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม 48,000 ล้านบาทภายในปี 2027

ตลาดดาต้าเซ็นเตอร์ในไทยกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดย AWS, Google, Microsoft ลงทุนขนาดใหญ่ นอกจากนี้ สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) กำลังดำเนินแผนพื้นฐาน AI Hub การเคลื่อนไหวเหล่านี้และการให้บริการ Bedrock ครั้งนี้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของไทย

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมหลัก

ในภาคเศรษฐกิจหลักของไทย Bedrock นำมาซึ่งโอกาสที่เป็นรูปธรรม

ภาคการผลิตสามารถสนับสนุนการบรรลุวิสัยทัศน์ “ไทยแลนด์ 4.0” ได้ AI วิเคราะห์ข้อมูล Sensor เพื่อทำนายความเสียหายของเครื่องจักรล่วงหน้า การใช้ AI ช่วยลดการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผน AI ปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ความต้องการได้ การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังและลดต้นทุนการจัดซื้อ นอกจากนี้ องค์กรสามารถสร้างระบบควบคุมคุณภาพอัตโนมัติด้วย Computer Vision Model ได้

อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวและบริการสามารถสร้างแผนท่องเที่ยวอัตโนมัติได้ AI สามารถคำนึงถึงความชอบของนักท่องเที่ยว งบประมาณ สภาพอากาศและสถานการณ์แออัดแบบ Real-time ได้ โรงแรมและสนามบินสามารถจัดวาง Chatbot และ Voice Assistant หลายภาษาได้ การใช้ AI ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของนักท่องเที่ยวต่างชาติ

บริการทางการเงินสามารถสร้างระบบตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้ AI วิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมแบบ Real-time ได้ สถาบันการเงินสามารถปฏิบัติตามแนวทางการบริหารความเสี่ยง AI ของธนาคารแห่งประเทศไทย (BOT) ได้ นอกจากนี้ AI สามารถให้คำแนะนำการลงทุนตามสถานการณ์ทางการเงินของลูกค้าแต่ละรายได้ AI สามารถสรุปเอกสารด้านกฎระเบียบที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติได้

ภาคการแพทย์สามารถใช้ Tools ที่ AI วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ได้ AI สามารถวิเคราะห์ X-ray หรือ MRI เพื่อช่วยตรวจพบโรคในระยะเริ่มต้น นอกจากนี้ โรงพยาบาลสามารถใช้ระบบที่สร้างเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์อัตโนมัติจากการสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย

ภาคเกษตรกรรมสามารถสร้างระบบที่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากดาวเทียม โดรน และเซ็นเซอร์ดิน AI เสนอแนะการให้น้ำ การใส่ปุ๋ย และการป้องกันโรคและแมลงที่เหมาะสม นอกจากนี้ AI วิเคราะห์ภาพพืชผลจากโดรนเพื่อระบุอาการเริ่มต้นของโรค การใช้ AI ช่วยให้เกษตรกรสามารถดำเนินมาตรการก่อนความเสียหายแพร่กระจาย

โมเดลที่ใช้ได้และระบบราคา

ใน Thailand Region มีโมเดลให้เลือกใช้ 4 โมเดล ได้แก่ Amazon Nova Pro, Nova Lite, Nova Micro และ Claude Sonnet 4 จาก Anthropic โมเดล Nova รองรับภาษาไทยรวมกว่า 200 ภาษา โมเดลนี้เหมาะสมกับตลาดไทย Claude Sonnet 4 มีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ต้องการความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง

ระบบราคาเป็นแบบ Pay-as-you-go องค์กรชำระตามจำนวน Input Token และ Output Token ที่ประมวลผล องค์กรสามารถเริ่มต้นจากการทดลองขนาดเล็กโดยไม่ต้องลงทุนเริ่มต้น องค์กรสามารถขยายตามความจำเป็น หากองค์กรคาดว่าจะมีการใช้งานขนาดใหญ่ องค์กรสามารถเลือก Provisioned Throughput เพื่อจองความสามารถในการประมวลผลโมเดลเป็นรายชั่วโมง การใช้ Provisioned Throughput ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน

ข้อพิจารณาในการนำไปใช้

การนำ Generative AI ไปใช้มีความท้าทายที่ต้องเอาชนะ

Data Governance และคุณภาพเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ AI สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ การทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลที่กระจัดกระจายภายในองค์กรเป็นความท้าทาย องค์กรต้องสร้างระบบ Governance ที่สอดคล้องกับ PDPA

การขาดแคลนบุคลากร AI เป็นปัญหาร้ายแรง แม้จะมีความพยายามอบรมจากภาครัฐและเอกชน ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ AI ขั้นสูงยังคงขาดแคลน องค์กรควรลงทุนในโปรแกรม Reskilling และ Upskilling ภายในองค์กร องค์กรควรร่วมมือกับสถาบันการศึกษาเช่นมหาวิทยาลัย เพื่อสร้าง Pipeline บุคลากรที่ยั่งยืน

การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งจำเป็น หลักการ FEAT (ความเป็นธรรม จริยธรรม ความรับผิดชอบ ความโปร่งใส) ที่ธนาคารแห่งประเทศไทยเสนอเป็นแนวทางที่ดีแม้สำหรับอุตสาหกรรมนอกเหนือจากการเงิน องค์กรต้องจัดระบบการกำกับดูแลของมนุษย์ต่อผลลัพธ์ของ AI องค์กรต้องดำเนินมาตรการต่อความเสี่ยงใหม่ ความเสี่ยงเหล่านี้รวมถึง Hallucination, Bias ในข้อมูลการฝึก และภัยคุกคามทาง Cybersecurity ที่กำหนดเป้าหมายระบบ AI

แนวโน้มในอนาคต

Amazon Bedrock ใน Thailand Region เป็นจุดเปลี่ยนที่ขจัดอุปสรรคใหญ่ที่สุดคือการปฏิบัติตาม PDPA การเปิดให้บริการครั้งนี้ช่วยให้บริษัทไทยเริ่มต้นการใช้ Generative AI อย่างเต็มรูปแบบ สภาพแวดล้อมที่เก็บข้อมูลในประเทศและใช้ทรัพยากร GPU มหาศาลของ AWS แบบ Pay-as-you-go พร้อมแล้ว

ในการนำไปใช้ แนวทาง “เริ่มต้นเล็ก ขยายเร็ว” มีประสิทธิภาพ องค์กรควรเริ่มจาก Use Case ที่มีขอบเขตจำกัดและความเสี่ยงต่ำ องค์กรควรสะสมความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ภายในองค์กร เนื่องจากองค์กรสามารถใช้ฟังก์ชัน AI ได้เพียงเรียก API โดยไม่ต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน อุปสรรคทางเทคนิคจึงลดลงอย่างมาก

การใช้ประโยชน์จาก Ecosystem พันธมิตรท้องถิ่นของ AWS เป็นกุญแจสำคัญในความสำเร็จ พันธมิตรในไทยเช่น Classmethod, G-Able, NTT DATA มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของ AWS พันธมิตรเหล่านี้มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในธุรกิจ ภาษา และวัฒนธรรมเฉพาะของตลาดไทย

สำหรับบริษัทไทย โอกาสในการพัฒนา AI Solution ที่เป็นเอกลักษณ์ได้ขยายตัว บริษัทไทยสามารถพัฒนาบนพื้นฐานของ Dataset เฉพาะของไทยได้ บริษัทไทยสามารถรักษา Data Sovereignty ได้ การใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้ขึ้นอยู่กับการพัฒนาบุคลากร บริษัทต้องสร้างวัฒนธรรมข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลคุณภาพสูง

บทความอ้างอิง