การพัฒนาโมเดลภาษาท้องถิ่นในไทยกำลังเข้มข้นขึ้น ต้นทุนลดลงถึง 8 เท่าเมื่อเทียบกับโมเดลระดับโลก และมีความเข้าใจบริบทภาษาไทยที่เหนือกว่า การผสานกลยุทธ์ AI ระดับชาติกับศักยภาพทางเทคโนโลยีของภาคเอกชนเพื่อมุ่งสู่อธิปไตย AI กำลังได้รับความสนใจในฐานะโมเดลใหม่สำหรับประเทศรายได้ปานกลาง
เหตุผลที่โมเดลท้องถิ่นได้รับความสนใจ
เป็นเวลานานที่บริษัทไทยพึ่งพาโมเดลระดับโลกที่พัฒนาในต่างประเทศสำหรับการนำ AI มาใช้ แต่สถานการณ์นี้ได้รับการยอมรับว่าเป็นความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ระดับชาติ ในงาน “Techsauce Global Summit” ปี 2025 ผู้แทนจากองค์กรสำคัญอย่าง SCB 10X, VISTEC และ TDRI ได้มารวมตัวกันเพื่อหารือเกี่ยวกับปัญหานี้
คาซิมะ ทันพิพิชัย ผู้รับผิดชอบกลยุทธ์ AI ของ SCB 10X กล่าวว่า “เราต้องแก้ไขปัญหาด้วยมือของเราเอง และควบคุมวิธีการทำงานของโมเดลเหล่านี้โดยเฉพาะในภาษาไทย” คำกล่าวนี้แสดงให้เห็นแนวคิดหลักในกลยุทธ์ AI ของไทย แกนหลักคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ “Typhoon” ที่พัฒนาโดย SCB 10X
มูลค่าที่ชัดเจนจากการลดต้นทุน
เหตุผลโดยตรงที่สุดในการสนับสนุนโมเดลท้องถิ่นคือความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจ เมื่อ SCBX นำ AI เสียงมาใช้เพื่อฝึกอบรมผู้จัดการความสัมพันธ์ธนาคาร ได้มีการพิจารณาเปรียบเทียบระหว่างโมเดลระดับโลกกับ Typhoon
ผลลัพธ์ชัดเจน เมื่อเทียบกับโมเดล OpenAI แบบเรียลไทม์ การใช้ Typhoon ทำให้ต้นทุนลดลง 8 เท่า การลดต้นทุนนี้มีความหมายมากกว่าแค่การประหยัดค่าใช้จ่าย เดิมเป็นการทดลองที่มีต้นทุนสูงซึ่งเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่บางแห่งเท่านั้นที่รับได้ ตอนนี้เปลี่ยนเป็นเครื่องมือปฏิบัติที่บริษัทไทยหลากหลายสามารถนำมาใช้ในวงกว้างได้
ความได้เปรียบเชิงบริบทที่เป็นตัวชี้ขาด
นอกเหนือจากต้นทุนแล้ว ความได้เปรียบที่แท้จริงของโมเดลท้องถิ่นคือความลึกของความเข้าใจบริบท วีรินทร์ จันทรโฉลก ผู้รับผิดชอบห้องปฏิบัติการนวัตกรรมของ SCBX อธิบายโมเดลระดับโลกว่า “เหมือนชาวต่างชาติที่เรียนภาษาไทย”
ในอุตสาหกรรมอย่างธนาคารที่ความน่าเชื่อถือของแบรนด์และการเชื่อมโยงทางวัฒนธรรมเป็นรากฐานของธุรกิจ การสื่อสารที่ไม่เป็นธรรมชาติไม่สามารถยอมรับได้ โมเดลท้องถิ่นสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นเอกลักษณ์โดยการให้บทสนทนาที่เป็นธรรมชาติและหยั่งรากลึกในวัฒนธรรมและสังคมไทย
กรณีศึกษาจากสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ยืนยันความสำคัญนี้ด้วยข้อมูล นารินทร์ ธนานิธิพร นักวิจัยของ TDRI อธิบายโครงการวิเคราะห์ข้อมูลตำแหน่งงานเพื่อให้คำแนะนำด้านนโยบายแรงงานระดับชาติ ในงานระบุตำแหน่งที่ต้องการทักษะ “AI” โมเดลระดับโลกไม่สามารถแยกแยะได้ว่า “AI” หมายถึง “Adobe Illustrator” หรือ “Artificial Intelligence” ผลลัพธ์คือเกิดข้อผิดพลาดจำนวนมาก
นารินทร์ ชี้ให้เห็นว่านี่คือ “ความล้มเหลวพื้นฐานของบริบท” นี่เป็นปัญหาร้ายแรงที่อาจนำนโยบายสำคัญของประเทศไปในทิศทางที่ผิด กรณีนี้พิสูจน์ว่าโมเดลท้องถิ่นไม่เพียงแค่ถูกกว่า แต่ดีกว่าอย่างเป็นกลางและมีความเสี่ยงต่ำกว่า
วิวัฒนาการทางเทคโนโลยีของ Typhoon
Typhoon เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 29 มกราคม 2024 โดย SCB 10X แผนกทุนเสี่ยงของกลุ่ม SCBX วัตถุประสงค์ในการพัฒนาคือการจัดการกับช่องว่างทางภาษาที่แพร่หลายในโมเดลที่ฝึกด้วยภาษาอังกฤษเป็นหลัก และเอาชนะข้อจำกัดที่ภาษาไทยต้องเผชิญ
โมเดลแรก “Typhoon-7B” แสดงประสิทธิภาพเทียบเท่า GPT-3.5 ในการสอบมาตรฐานระดับมัธยมปลายของไทย ขณะที่ประสิทธิภาพการประมวลผลโทเค็นภาษาไทยสูงกว่า GPT-4 ถึง 2.62 เท่า ฐานทางเทคโนโลยีอยู่บนพื้นฐาน Mistral-7B แบบโอเพนซอร์ส โดยเพิ่มคำศัพท์ภาษาไทย 5,000 คำลงใน tokenizer และฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องด้วยชุดข้อมูลสองภาษา
การพัฒนา Typhoon ไม่ได้หยุดที่เวอร์ชัน 1.0 SCB 10X พัฒนาโมเดลซ้ำด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง Typhoon 1.5 และ 1.5X นำเสนอโมเดลขนาดใหญ่กว่า 8 พันล้านและ 70 พันล้านพารามิเตอร์ บรรลุระดับที่เทียบเคียงโมเดลระดับโลกชั้นนำในด้านประสิทธิภาพ
Typhoon 2 ล่าสุดนำเสนอตระกูลโมเดลที่มี 5 ขนาด ตั้งแต่โมเดลเบา 1B ไปจนถึงโมเดลทรงพลัง 70B ขยายหน้าต่างบริบทเป็น 128,000 โทเค็น และปรับปรุงความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง นอกจากข้อความแล้ว ยังมีฟังก์ชันมัลติโมดัลที่สามารถจัดการกับรูปภาพและเสียงด้วย
Typhoon 2.5 รุ่นล่าสุดได้รับการออกแบบอย่างชัดเจนเป็น “เอเจนต์” มุ่งเน้นการให้เหตุผลหลายขั้นตอนและการใช้เครื่องมือ รุ่นนี้อยู่บนพื้นฐานโมเดลโอเพนซอร์ส Qwen3 แสดงความตั้งใจที่จะแข่งขันด้วยความสามารถในการดำเนินการอัตโนมัติ
กลยุทธ์โอเพนซอร์ส
แกนหลักของกลยุทธ์ Typhoon คือการทำงานร่วมกับชุมชนโอเพนซอร์ส โมเดลที่ผ่านการเรียนรู้ล่วงหน้าสามารถใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคนผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0
กลยุทธ์โอเพนซอร์สนี้ลดอุปสรรคในการเข้าสู่การพัฒนา LLM สำหรับนักพัฒนา สตาร์ทอัพ และมหาวิทยาลัยในประเทศ Typhoon จึงกลายเป็นมาตรฐานจริงสำหรับการพัฒนา LLM ภาษาไทย และสร้างเครือข่ายผลกระทบได้ ในขณะเดียวกัน สำหรับผู้ใช้องค์กรที่ต้องการความน่าเชื่อถือและการสนับสนุนเต็มรูปแบบ มีการให้บริการผ่าน API เชิงพาณิชย์
การเชื่อมโยงกับกลยุทธ์ระดับชาติ
โครงการ Typhoon ไม่ใช่ธุรกิจเสี่ยงที่แยกออกมาของบริษัทเดียว แต่เป็นองค์ประกอบสำคัญของวิสัยทัศน์ระดับชาติเพื่อเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเศรษฐกิจของไทย
พื้นฐานของการผลักดัน AI ในปัจจุบันสามารถย้อนกลับไปถึงวิสัยทัศน์ระยะยาวระดับชาติ “ไทยแลนด์ 4.0” ที่ประกาศในปี 2016 นโยบายนี้เป็นกลยุทธ์ระดับชาติเพื่อให้ไทยหลุดพ้นจากกับดักประเทศรายได้ปานกลางและเปลี่ยนไปสู่เศรษฐกิจมูลค่าสูงที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรม
วิสัยทัศน์นี้กลายเป็นรูปธรรมในรูปแบบ “กลยุทธ์และแผนปฏิบัติการ AI แห่งชาติไทย (2022-2027)” แผนกำหนดเป้าหมายที่วัดได้ อบรมบุคลากร AI มากกว่า 30,000 คนใน 6 ปี สร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคมอย่างน้อย 48,000 ล้านบาทภายในปี 2027 บรรลุการนำ AI มาใช้โดยหน่วยงานราชการและบริษัทอย่างน้อย 600 แห่ง และมุ่งเป้าเข้าสู่ 50 อันดับแรกของดัชนีความพร้อม AI ของรัฐบาล
ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ระดับชาติถูกนำไปปฏิบัติอย่างไรคือความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่างกลุ่ม SCBX กับสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ (ก.พ.ร.) ที่ประกาศในเดือนมิถุนายน 2025 ความร่วมมือนี้เริ่มต้นจากโครงการนำร่องสร้างแชทบอทสำหรับบริการภาครัฐโดยใช้ Typhoon LLM รัฐบาลแสดงทิศทางเชิงกลยุทธ์และให้สถานที่สาธิตขนาดใหญ่ สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงของโครงการบริษัทเอกชนและเร่งการนำเทคโนโลยีไปใช้ในสังคม
สถานการณ์การนำไปใช้ในสังคม
การใช้งานในภาครัฐ
วัตถุประสงค์โดยตรงของโครงการนำร่องแชทบอทของ SCBX และ ก.พ.ร. คือการให้ข้อมูลที่เข้าถึงได้ตลอด 24 ชั่วโมงแก่เจ้าหน้าที่รัฐทั่วประเทศ และลดภาระการตอบคำถามซ้ำๆ และงานบริหารจัดการ
ความหมายที่แท้จริงคือเป็นก้าวหนึ่งไปสู่การบรรลุเป้าหมายระดับชาติที่ใหญ่กว่า คือการเปลี่ยนระบบราชการไทยเป็นระบบที่ตอบสนองสูง มุ่งประชาชนเป็นศูนย์กลาง และพร้อมสำหรับดิจิทัล
การขยายไปสู่ภาคการศึกษา
SCB 10X กำหนดภาคการศึกษาเป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ โครงการหลักคือเครื่องมือ AI “RISA” RISA สนับสนุนครูในการตรวจข้อสอบแบบอัตนัย และมุ่งเป้าการตรวจอัตโนมัติด้วยความแม่นยำสูงสุด 90%
เครื่องมือนี้ติดตั้งโมเดล Typhoon และออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการเตรียมความพร้อม PISA โดยเฉพาะ กลไกความปลอดภัยอย่าง “3 ชั้น AI Shield” ที่ติดตั้งใน RISA เป็นความพยายามในการตอบสนองความกังวลเช่นผลกระทบต่ออนาคตของนักเรียนจากข้อผิดพลาดในการตรวจของ AI
การนำไปใช้ในองค์กร
กรณีการใช้งานที่นำเสนอในการประชุม Typhoon Community แสดงให้เห็นว่าการนำไปใช้ในโลกจริงกำลังดำเนินไปแล้ว มีรายงานตัวอย่างการใช้งานทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรม เช่น การจำแนกเอกสารอัตโนมัติโดยใช้ Typhoon OCR และ LLM การตอบกลับความคิดเห็นในโซเชียลมีเดียอัตโนมัติ และการสร้างระบบการจัดการทรัพยากรบุคคล
กรณีที่บริษัท VAP Solutions นำ Typhoon OCR มาใช้และทำให้ความแม่นยำเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าเพราะสามารถเข้าใจตัวเลขไทยได้อย่างมาตรฐาน แสดงให้เห็นว่า LLM ท้องถิ่นมีประสิทธิภาพเป็นเลิศในปัญหาที่โมเดลระดับโลกไม่สามารถแก้ไขได้
สภาพแวดล้อมการแข่งขันและความท้าทาย
ตลาด AI ของไทยเป็นพื้นที่แบบไดนามิกที่ผู้เล่นหลากหลายจากในประเทศและต่างประเทศแข่งขันกัน Typhoon ไม่ใช่ LLM เดียวที่เชี่ยวชาญภาษาไทย “JAI-1” ที่มี 75 พันล้านพารามิเตอร์อ้างว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่า Typhoon2-70B ในเกณฑ์มาตรฐานบางอย่างที่เน้นภาษาไทย “OpenThaiGPT” กำลังพัฒนาโมเดลทั่วไปและโมเดลที่เชี่ยวชาญด้านการให้เหตุผล
ตาม “ThaiExam leaderboard” ที่นำโดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด โมเดลภาษาไทยระดับแนวหน้าอย่าง Typhoon 1.5X Instruct (70B) มีความสามารถในการแข่งขันสูงมาก และในงานที่เชี่ยวชาญภาษาไทย แสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าโมเดลระดับโลกที่มีชื่อเสียงอย่าง GPT-4 Turbo และ Claude 3 Sonnet
อย่างไรก็ตาม เมื่อมองโดยรวม โมเดลระดับโลกล่าสุดอย่าง GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet และ Gemini 1.5 Pro ยังคงครองอันดับต้นๆ นี่แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ของไทยไม่ได้มุ่งเป้าเหนือกว่าโมเดลระดับโลกในทุกด้าน แต่เป็นแนวทางที่เป็นจริงที่มุ่งเน้นความคุ้มค่าและความได้เปรียบในพื้นที่ที่บริบทท้องถิ่นมีความสำคัญเป็นตัวชี้ขาด
ความท้าทายหลักที่กลยุทธ์อธิปไตย AI ของไทยเผชิญมี 3 ประการ
ประการแรกคือปัญหาจังหวะของนวัตกรรม สาขา AI ระดับโลกกำลังพัฒนาด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน
ประการที่สองคือการรักษาทรัพยากรการคำนวณและบุคลากร การขยายขนาดและความซับซ้อนของโมเดลต้องการทรัพยากรการคำนวณมหาศาล นอกจากนี้ยังต้องรักษาบุคลากร AI ระดับแนวหน้าที่ขาดแคลนทั่วโลกอย่างต่อเนื่อง
ประการที่สามคือการจัดทำธรรมาภิบาลข้อมูลและการกำกับดูแล
ความหมายในฐานะโมเดลประเทศรายได้ปานกลาง
กลยุทธ์ของไทยมีความคล้ายคลึงกับกรณี NAVER ของเกาหลีใต้ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลภาษาเกาหลีมหาศาลจากเครื่องมือค้นหาของตนเพื่อพัฒนา “HyperCLOVA X” SCBX ใช้ประโยชน์จากข้อมูลภาษาไทยและบริบททางวัฒนธรรมที่คู่แข่งระดับโลกไม่สามารถเลียนแบบได้ง่ายในทำนองเดียวกัน
จากการวิเคราะห์ สามารถกล่าวได้ว่าไทยกำลังแสดงโมเดลที่เป็นไปได้ล่วงหน้าเกี่ยวกับวิธีที่ประเทศรายได้ปานกลางสามารถแข่งขันได้ในยุค AI การแข่งขันกับประเทศมหาอำนาจอย่างสหรัฐอเมริกาและจีนในการวิจัยและพัฒนาพื้นฐานเป็นเรื่องยาก แทนที่จะทำเช่นนั้น ไทยใช้แนวทางที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีโอเพนซอร์สระดับโลกอย่างมีกลยุทธ์ ไทยมุ่งเน้น “การใช้งานอธิปไตย” ที่สร้างคูป้องกันโดยเน้นตลาดภาษาและวัฒนธรรมเฉพาะของประเทศ
ความเป็นไปได้ในการดำเนินการของกลยุทธ์นี้ประเมินได้สูงมาก เพราะองค์ประกอบ 3 ประการทำงานร่วมกันอย่างแข็งแกร่ง
ประการแรกคือแผนงานที่ชัดเจนและเจตจำนงทางการเมืองของรัฐบาล
ประการที่สองคือการพัฒนาอย่างรวดเร็วโดยบริษัทเอกชนที่มีทุนและความสามารถทางเทคโนโลยีอย่าง SCBX
ประการที่สามคือการตอบสนองต่อปัญหาเฉพาะที่บริษัทในประเทศเผชิญ นั่นคือต้นทุนและความเข้าใจบริบท
แนวโน้มในอนาคต
ศักยภาพที่ไทยจะสถาปนาตำแหน่งเป็นศูนย์กลาง AI ในภูมิภาคและยกระดับผลิตภาพของเศรษฐกิจในประเทศโดยรวมนั้นมีขนาดใหญ่ ในอนาคต มีศักยภาพที่จะส่งออกโมเดลและความเชี่ยวชาญไปยังประเทศเพื่อนบ้านที่มีทรัพยากรภาษาน้อยในทำนองเดียวกัน เช่น ลาวและกัมพูชา
สำหรับองค์กร สิ่งสำคัญคือการประเมิน LLM ท้องถิ่นไม่เพียงแค่เป็นมาตรการลดต้นทุน แต่เป็นเครื่องมือเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งโดนใจทางวัฒนธรรมที่คู่แข่งระดับโลกไม่สามารถเลียนแบบได้ มีทางเลือกในการเข้าร่วมระบบนิเวศท้องถิ่นอย่างแข็งขันผ่านแฮกกาธอน ความร่วมมือ และการสนทนาโดยตรงกับนักพัฒนา และสร้างโซลูชันร่วมกันที่เชี่ยวชาญเฉพาะความต้องการทางธุรกิจ
BKK IT News มองว่าความพยายามของไทยในการสร้างอธิปไตย AI เป็นการเดิมพันระดับชาติที่คำนวณแล้วเพื่อเปลี่ยนจากผู้บริโภคเทคโนโลยีแบบรับๆ ไปเป็นผู้สร้างที่ออกแบบอนาคตดิจิทัลของประเทศอย่างแข็งขัน และความสำเร็จหรือล้มเหลวจะชัดเจนในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
ลิงก์บทความอ้างอิง
- Thailand AI Advantage: Turning Sovereignty into a Competitive – https://techsauce.co/en/tech-and-biz/thailand-ai-advantage-local-models-enterprise
- Typhoon Large Language Model – https://www.scb.co.th/en/about-us/news/jan-2024/scb-10x-typhoon
- Thailand national AI strategy and action plan (2022 – 2027) – http://www.ai.in.th/en/about-ai-thailand/
- SCBX Partners with OPDC to Launch “Typhoon” Thai LLM for AI Chatbot Pilot – https://www.scbx.com/en/news/typhoon-expand-gov-services/
- ThaiExam Leaderboard in HELM – https://crfm.stanford.edu/2024/09/04/thaiexam.html
