ความอธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ (AI Sovereignty): อีกหนึ่งการแข่งขันครั้งใหม่ของประเทศต่างๆ ในโลกยุค AI (ตอน2)

เส้นทางสู่การมีอธิปไตยทาง AI เป็นเรื่องซับซ้อน ต้องอาศัยการวางแผนเชิงยุทธศาสตร์อย่างรอบคอบและต่อเนื่องในระดับชาติ

เมื่อแต่ละประเทศเริ่มต้นเดินบนเส้นทางนี้ เป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การแยกตัวออกจากโลก แต่เพื่อไม่ให้ถูกทิ้งไว้ข้างหลังในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ขณะเดียวกันก็สามารถปกป้องผลประโยชน์ของตนและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันบนเวทีระหว่างประเทศ

ประเทศผู้นำการขับเคลื่อน AI Sovereignty 

-ทำไมสหรัฐอเมริกาและจีนจึงนำหน้า

สหรัฐอเมริกาและจีนเป็นผู้นำด้าน AI อย่างไม่ต้องสงสัยด้วยหลายเหตุผล

ประการแรก ทั้งสองประเทศมีบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมหาศาล เช่น Google, Microsoft, Meta, Amazon ในสหรัฐฯ และ Alibaba, Baidu, Tencent ในจีน

บริษัทเหล่านี้ใช้จ่ายเงินหลายหมื่นล้านดอลลาร์ในการวิจัยและพัฒนา AI ในปี 2024 เพียงครึ่งปีแรก Microsoft, Amazon, Google และ Meta รวมกันใช้จ่ายมากกว่า 100 พันล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI และระบบคลาวด์

ประการที่สอง ทั้งสองประเทศมีระบบนิเวศการวิจัยที่แข็งแกร่ง สหรัฐฯ มีมหาวิทยาลัยชั้นนำระดับโลกและการลงทุนวิจัยจากทั้งภาครัฐและเอกชน จีนมีการลงทุนจากภาครัฐอย่างมหาศาลและการผลิตนักวิจัย AI จำนวนมากจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

เช่นเดียวกับการที่ DeepSeek ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำของจีน มีนักวิจัยมากกว่าครึ่งที่จบจากมหาวิทยาลัยในจีนเท่านั้น

ประการที่สาม การเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทเทคโนโลยีในสหรัฐฯ มีข้อมูลจากผู้ใช้หลายพันล้านคนทั่วโลก ในขณะที่จีนมีประชากรมากกว่า 1.4 พันล้านคนและการใช้งานดิจิทัลที่สูงมาก

ข้อมูลเหล่านี้เป็นเชื้อเพลิงสำคัญในการฝึกโมเดล AI ประการสุดท้าย ทั้งสองประเทศมีการผลิตและเข้าถึงชิปประมวลผล GPU ขั้นสูง สหรัฐฯ มี Nvidia ซึ่งครอบงำตลาดชิป AI ถึง 90% ในขณะที่จีนกำลังลงทุนอย่างมากในการพัฒนาเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง

-ประเทศที่กำลังแข่งขันเป็นอันดับที่สาม

การแข่งขันเพื่อเป็นอันดับสามในเวที AI ระดับโลกมีความดุเดือดไม่แพ้กัน โดยมีหลายประเทศและภูมิภาคที่กำลังลงทุนอย่างมากเพื่อสร้างความสามารถทาง AI ที่แข็งแกร่ง

สหภาพยุโรป ถือเป็นผู้เล่นสำคัญด้วยโครงการ EuroHPC ที่มีงบประมาณประมาณ 2 พันล้านดอลลาร์ แม้จะน้อยกว่าบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่มาก แต่ EU มีจุดแข็งในด้านการกำกับดูแล โดยเป็นผู้นำในการพัฒนากฎระเบียบ AI อย่าง EU AI Act ซึ่งเป็นกฎหมายที่ครอบคลุมที่สุดในโลก

ฝรั่งเศสได้ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่เชื่อถือได้ ("cloud de confiance") และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Jean Zay ที่มี GPU Nvidia H100 จำนวน 1,456 ตัว

สหราชอาณาจักร มีจุดแข็งในด้านการวิจัยพื้นฐานและมหาวิทยาลัยชั้นนำ โดยได้สร้าง Alan Turing Institute และมีการลงทุนในการวิจัย AI ผ่าน UK Research and Innovation (UKRI) แนวทางของสหราชอาณาจักรเน้นการสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมกับการกำกับดูแลที่เหมาะสม

แคนาดา ได้ประกาศกลยุทธ์ Sovereign AI Compute Strategy มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์แคนาดา เน้นการลดอุปสรรคในการเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวติ้งสำหรับนักวิจัย สตาร์ทอัพ และองค์กรที่มีทรัพยากรจำกัด

แคนาดามีข้อได้เปรียบในด้านกำลังคน โดยเป็นแหล่งกำเนิดของนักวิจัย AI ชื้นชื่อหลายคน เช่น Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio และ Yann LeCun

ญี่ปุ่น ได้พัฒนา ABCI 3.0 ร่วมกับ Hewlett-Packard Enterprise และ Nvidia ซึ่งออกแบบมาให้ส่งมอบประสิทธิภาพ 6 AI exaflops พร้อม GPU Nvidia H200 หลายพันตัว ทำให้เป็นหนึ่งในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลกที่เปิดให้เข้าถึงได้

ตัวอย่างการขับเคลื่อนด้าน AI Sovereignty ในประเทศอื่นๆ 

สวิตเซอร์แลนด์: การลงทุนด้วยคุณภาพและความเป็นเลิศทางวิชาการ

สวิตเซอร์แลนด์แสดงให้เห็นถึงแนวทางที่มุ่งเน้นคุณภาพและความเป็นเลิศทางวิชาการในการพัฒนา AI Sovereignty ประเทศนี้ได้ลงทุนสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Alps ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องที่ทรงพลังที่สุดในโลก อันดับที่ 8

และได้พัฒนาโมเดล Apertus ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดที่ฝึกด้วยข้อมูลมากกว่า 15 ล้านล้านโทเค็นใน 1,000 กว่าภาษา โดยมากกว่า 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ

จุดเด่นของแนวทางสวิสคือความโปร่งใสและความรับผิดชอบ Apertus เป็นโมเดลที่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ โดยเปิดเผยข้อมูลการฝึกทุกอย่าง รวมถึงจุดตรวจระหว่างการพัฒนา ซึ่งแตกต่างจากโมเดลของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่มักเก็บเป็นความลับ

นอกจากนี้ โมเดลยังให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามกฎหมายลิขสิทธิ์และการคุ้มครองข้อมูล โดยมีกลไกให้เจ้าของเนื้อหาสามารถขอให้นำข้อมูลของตนออกจากชุดข้อมูลฝึกได้

ความสำเร็จของสวิตเซอร์แลนด์มาจากการรวมความเชี่ยวชาญทางวิชาการของสถาบันชั้นนำอย่าง ETH Zurich และ EPFL กับการสนับสนุนจากภาครัฐ และการมีวิสัยทัศน์ระยะยาวในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สวิตเซอร์แลนด์ต้องเผชิญคือการขาดทรัพยากรในระดับเดียวกับมหาอำนาจด้าน AI เช่นสหรัฐฯ และจีน และการพึ่งพาการนำเข้าชิป GPU จากต่างประเทศ

ละตินอเมริกา: ความท้าทายของการสร้างเอกภาพในความหลากหลาย

ละตินอเมริกากำลังดำเนินการพัฒนา Latam-GPT ซึ่งเป็นความพยายามระดับภูมิภาคในการสร้างโมเดลภาษาที่เข้าใจบริบทของภูมิภาค

โมเดลนี้มีประมาณ 50 พันล้านพารามิเตอร์ ใกล้เคียงกับ GPT-3.5 และใช้ข้อมูลมากกว่า 8 เทราไบต์จากสถาบันกว่า 30 แห่งทั่วละตินอเมริกา โดยนำโดยประเทศชิลีผ่านองค์กร Chilean National Center for Artificial Intelligence Research (CENIA)

ความท้าทายหลักของละตินอเมริกาคือการสร้างเอกภาพในความหลากหลายทางภาษาและวัฒนธรรม โมเดลต้องรองรับทั้งภาษาสเปนและโปรตุเกส รวมถึงภาษาพื้นเมืองต่างๆ และต้องเข้าใจปรากฏการณ์การผสมผสานภาษา (code-switching) ที่พบได้บ่อยในภูมิภาค

นอกจากนี้ ภูมิภาคยังเผชิญกับการแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์ระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีน โดยแต่ละฝ่ายต่างพยายามดึงประเทศในภูมิภาคเข้าร่วมในระบบนิเวศ AI ของตน

บราซิลได้ประกาศแผน AI มูลค่า 4 พันล้านดอลลาร์ในช่วง 4 ปี เน้นการสร้างอธิปไตยทางเทคโนโลยีผ่านโมเดลและกำลังประมวลผลภายในประเทศ พร้อมทั้งผลักดันให้มีการกำหนดกฎเกณฑ์ผ่าน G20 และสหประชาชาติ

ในขณะที่ชิลีวางตำแหน่งตนเองเป็นศูนย์กลางดิจิทัลของภูมิภาค โดยพยายามสร้างสมดุลระหว่างความสัมพันธ์กับทั้งสองมหาอำนาจ

SEA-LION: โมเดลภาษาเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ของสิงคโปร์

สิงคโปร์ได้แสดงภาวะผู้นำในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ด้วยการพัฒนา SEA-LION (Southeast Asian Languages In One Network) ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ 11 ภาษาหลักในภูมิภาค รวมถึงภาษาไทย เวียดนาม อินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ เมียนมา มาเลย์ และลาว 

โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลสิงคโปร์ด้วยงบประมาณประมาณ 70 ล้านดอลลาร์สิงคโปร์ (ราว 1.8 พันล้านบาท)

SEA-LION ถูกพัฒนาโดย AI Singapore ซึ่งเป็นเครือข่ายระดับชาติของสถาบันวิจัยและองค์กรด้าน AI โมเดลมี 2 Version คือ 3 พันล้านและ 7 พันล้านพารามิเตอร์ และได้รับการฝึกด้วยข้อมูล 1 ล้านล้านโทเค็น (5 เทราไบต์) โดยข้อมูล 13% เป็นเนื้อหาจาก ASEAN (เทียบกับโมเดลสากลอย่าง Llama 2 ที่มีการใช้เนื้อหา ASEAN ในการฝึกเพียง 0.5%) 

จุดเด่นของ SEA-LION คือความสามารถในการเข้าใจบริบททางวัฒนธรรมและการผสมผสานภาษา (code-switching) ที่พบในภูมิภาค โมเดลนี้ถูกนำไปใช้งานจริงในหลายองค์กรและประเทศ เช่น บริษัท GoTo ในอินโดนีเซียพัฒนา Sahabat-AI ที่ใช้ SEA-LION เป็นฐาน ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้เสียงสั่งงานบริการ Gojek และ GoPay ได้ในภาษาและสำเนียงท้องถิ่น

สิงคโปร์ยังได้เปิดให้ดาวน์โหลดโมเดลผ่าน Amazon SageMaker JumpStart ทำให้ธุรกิจสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้ง่าย

ความก้าวหน้าของไทยในการพัฒนา AI LLM model

ไทยได้เริ่มมีการพัฒนาโมเดล AI ของตนเอง โดยเฉพาะผ่านโมเดล Typhoon ที่พัฒนาโดย SCB 10X ร่วมกับ Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology (VISTEC) และพันธมิตรอื่นๆ เช่น AI Singapore, Stanford HAI และ Mahidol University

โมเดลนี้ได้รับการพัฒนาต่อเนื่องจาก Mistral-7B สำหรับ Typhoon 1.0 และ Llama 3 และ Qwen2.5 สำหรับ Typhoon 2 เพื่อให้เหมาะสมกับภาษาไทยและบริบททางวัฒนธรรม ปัจจุบัน Typhoon 2 มี 5 ขนาดตั้งแต่ 1B ถึง 70B parameters พร้อมทั้งความสามารถด้าน multimodal

รวมถึงการพัฒนา Typhoon OCR 1.5 ที่สร้างบน Qwen3-VL 2B เพื่อรองรับการอ่านลายมือไทยและเอกสารที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีระบบ speech-to-text ที่รองรับทั้งภาษาไทยกลางและภาษาอีสาน 

อย่างไรก็ตาม การพัฒนา AI ของไทยยังเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ได้แก่ การขาดงบประมาณสนับสนุนในระดับที่เทียบเคียงกับสิงคโปร์ (ไทยจัดสรรงบประมาณ 25,000 ล้านบาทหรือ 700 ล้านดอลลาร์  ในขณะที่สิงคโปร์ลงทุนมากกว่า 26,000 ล้านดอลลาร์) 

การขาดโครงสร้างพื้นฐานด้าน Computing (มีเพียง 33% ขององค์กรที่มี GPU เพียงพอและมีศูนย์ข้อมูลเพียง 0.59 แห่งต่อประชากร 1 ล้านคน จากข้อมูลในรายงาน Thailand: artificial intelligence readiness assessment report ของ UNESCO) และการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะด้าน AI

ความท้าทายหลักของการพัฒนา AI model ของไทย คือการเพิ่มความร่วมมืออย่างเป็นระบบระหว่างภาครัฐ เอกชน และสถาบันการศึกษา และการสร้างนโยบายและกรอบการกำกับดูแล AI ที่ชัดเจน ซึ่งจะส่งผลต่อความเชื่อมั่นในการนำ AI มาใช้ในภาคธุรกิจและภาครัฐ 

ซาอุดิอาระเบีย: การใช้ประโยชน์จากพลังงานเพื่อสร้างอำนาจทาง AI

ซาอุดิอาระเบียเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจในการสร้าง AI Sovereignty โดยใช้ประโยชน์จากทรัพยากรพลังงานที่อุดมสมบูรณ์ ภายใต้วิสัยทัศน์ 2030 ประเทศนี้กำลังเปลี่ยนจากเศรษฐกิจที่พึ่งพาน้ำมันไปสู่ศูนย์กลางนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะ AI

กลยุทธ์การบูรณาการแนวตั้ง ซาอุดิอาระเบียได้สร้างกลยุทธ์การบูรณาการแนวตั้งที่ครอบคลุมทั้งห่วงโซ่คุณค่าของ AI โดยตั้งบริษัทสองแห่งภายใต้กองทุน Public Investment Fund (PIF)

ได้แก่ HUMAIN ซึ่งเป็นบริษัท AI แบบครบวงจรที่รับผิดชอบพัฒนาทุกอย่างตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงโมเดล AI ขั้นสูง และ Alat ซึ่งเป็นบริษัทผลิตฮาร์ดแวร์และเซมิคอนดักเตอร์ ที่มีเป้าหมายการลงทุน 100 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030

HUMAIN มีแผนสร้างกำลังการผลิตศูนย์ข้อมูลมากกว่า 6.6 กิกะวัตต์ และจัดหาชิป AI accelerator จำนวนหลายแสนตัวจาก Nvidia โครงการนี้เริ่มต้นด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูล 2 แห่ง ประกอบด้วย 11 ศูนย์ข้อมูลย่อย แต่ละศูนย์มีกำลังการผลิต 200 เมกะวัตต์ โดยตั้งเป้าว่าภายในไตรมาสที่ 4 ของปี 2025 จะมีกำลังการผลิต 50 เมกะวัตต์พร้อมใช้งาน และเพิ่มอีก 50 เมกะวัตต์ทุกไตรมาสในปี 2026

การใช้ประโยชน์จากความได้เปรียบด้านพลังงานจุดแข็งหลักของซาอุดิอาระเบียคือพลังงานที่มีราคาถูกและอุดมสมบูรณ์ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการดำเนินการศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ ซึ่งต้องการพลังงานมหาศาล

แม้ว่าปัจจุบัน 64% ของพลังงานในซาอุดิอาระเบียยังมาจากน้ำมันในปี 2023 แต่ประเทศกำลังลงทุนในพลังงานหมุนเวียน โดยเฉพาะพลังงานแสงอาทิตย์และลม ภายใต้ Saudi Green Initiative

การส่งออกโทเคน (Token Export Strategy)

กลยุทธ์นี้มุ่งเน้นการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรพลังงานที่มีอยู่ โดยแปลงไฟฟ้าให้เป็น "กำลังการคำนวณ" และส่งออกผลลัพธ์ในรูปแบบของ "โทเคน" แทนการส่งออกไฟฟ้าโดยตรง ซาอุดีอาระเบียเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด โดยใช้ความได้เปรียบจากพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีต้นทุนต่ำเพื่อสร้าง Data Centers ขนาดใหญ่

ประเทศอื่นที่มีทรัพยากรพลังงานคล้ายกัน เช่น นอร์เวย์ (พลังน้ำ) และไอซ์แลนด์ (พลังความร้อนใต้พิภพ) ก็กำลังพิจารณากลยุทธ์ในแนวทางเดียวกัน

อินเดีย: การสร้าง AI ที่เข้าถึงได้สำหรับทุกคน

อินเดียกำลังพัฒนา AI Sovereignty ผ่านแนวทางที่เน้นความหลากหลายทางภาษาและการเข้าถึง ด้วย IndiaAI Mission ที่มีงบประมาณ 10,372 ล้านรูปี (ประมาณ 1.25 พันล้านดอลลาร์) โดยมุ่งเน้นการสร้างระบบนิเวศ AI ที่พึ่งพาตนเองได้ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ โมเดลพื้นฐานที่พัฒนาเอง ชุดข้อมูลสาธารณะ และการกำกับดูแลที่มีความรับผิดชอบ

โครงการสำคัญที่สุดคือ BharatGen ซึ่งเป็นโมเดล multimodal LLM ที่พัฒนาโดยรัฐบาลเป็นครั้งแรกในโลก โมเดลนี้รองรับ 22 ภาษาทางการของอินเดีย รวมถึงการประมวลผลข้อความ เสียง และรูปภาพ

โดยได้รับการพัฒนาภายใต้ National Mission on Interdisciplinary Cyber-Physical Systems (NM-ICPS) และดำเนินการโดย TIH Foundation ที่ IIT Bombay BharatGen มีเป้าหมายที่จะให้บริการด้านสุขภาพ การศึกษา เกษตรกรรม และการปกครองที่เหมาะสมกับแต่ละภูมิภาค

นอกจาก BharatGen แล้ว ยังมีโครงการอื่นๆ เช่น BharatGPT ที่พัฒนาโดย CoRover.ai ซึ่งรองรับภาษาอินเดียมากกว่า 12 ภาษาสำหรับเสียงและ 22 ภาษาสำหรับข้อความ โมเดลนี้ได้รับการนำไปใช้งานจริงมากกว่า 100 แอปพลิเคชัน มีผู้ใช้มากกว่า 1.3 พันล้านคน และบูรณาการกับ Google เพื่อขยายขนาดในขณะที่รักษาความอธิปไตยของข้อมูล

AI4Bharat ซึ่งเป็นโครงการวิจัยที่ IIT Madras ได้พัฒนาโมเดลหลายภาษาอย่าง IndicBERT, IndicBART และ Airavata ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล IndicCorpora และ Sangraha โมเดลแปลภาษา IndicTransv2 สามารถแข่งขันกับโมเดลเชิงพาณิชย์ได้ และรองรับภาษาอินเดียทั้ง 22 ภาษา

นอกจากนี้ยังมีโมเดลเสียง IndicWav2Vec และ IndicWhisper ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล Kathbath, Shrutilipi และ IndicVoices

ควรมี AI Sovereignty หรือไม่? การเปรียบเทียบกับอุตสาหกรรมรถยนต์

คำถามที่สำคัญคือ แต่ละประเทศควรมี AI model ของตนเองหรือไม่ การเปรียบเทียบกับอุตสาหกรรมรถยนต์ในอดีตอาจช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้น

ในศตวรรษที่ 20 บางประเทศเลือกพัฒนาอุตสาหกรรมรถยนต์ของตนเอง เช่น สหรัฐอเมริกา ญี่ปุ่น เยอรมนี และเกาหลีใต้ ซึ่งต่างก็ประสบความสำเร็จในระดับที่แตกต่างกัน ในขณะที่บางประเทศเลือกนำเข้ารถยนต์จากต่างประเทศ ทั้งเพราะไม่คุ้มค่าหรือไม่มีความสามารถในการผลิต

ประเทศที่ประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมรถยนต์มักมีปัจจัยหลายประการ ได้แก่ ตลาดภายในประเทศที่ใหญ่พอ การสนับสนุนจากรัฐบาลอย่างต่อเนื่อง การลงทุนในการวิจัยและพัฒนา และการสร้างห่วงโซ่อุปทานที่แข็งแกร่ง

ญี่ปุ่นและเกาหลีใต้เริ่มต้นด้วยการทำตลาดระดับล่างและค่อยๆ พัฒนาเทคโนโลยีจนสามารถแข่งขันกับยุโรปและอเมริกาได้

ในทำนองเดียวกัน การมี AI model ของตนเองต้องการปัจจัยคล้ายคลึงกัน ได้แก่ ตลาดและจำนวนผู้ใช้ที่เพียงพอ การสนับสนุนจากรัฐบาล การลงทุนระยะยาว และระบบนิเวศที่สมบูรณ์

อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างสำคัญ ประการแรก การพัฒนา AI model ต้องการทุนและทรัพยากรมหาศาลในช่วงเริ่มต้น ซึ่งอาจไม่คุ้มค่าสำหรับประเทศขนาดเล็ก ประการที่สอง AI มีลักษณะเป็น network effect ที่แข็งแกร่งกว่า โมเดลที่มีผู้ใช้มากจะได้รับข้อมูลมากขึ้น ทำให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

อย่างไรก็ตาม แตกต่างจากอุตสาหกรรมรถยนต์ที่ต้องการโรงงานขนาดใหญ่และห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อน AI model สามารถพัฒนาได้ง่ายกว่าด้วยการใช้ Open source และการทำ fine-tuning บนโมเดลที่มีอยู่แล้ว

ดังนั้น ประเทศขนาดเล็กอาจไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลตั้งแต่ต้น แต่สามารถปรับแต่ง Open source model ให้เหมาะกับความต้องการของตน เช่นเดียวกับที่ประเทศหลายประเทศมีอุตสาหกรรมประกอบรถยนต์ที่ไม่ได้ผลิตชิ้นส่วนทุกอย่างเอง

สำหรับประเทศที่มีภาษาหรือวัฒนธรรมที่เป็นเอกลักษณ์ การมี AI model ที่เข้าใจบริบทเฉพาะอาจจำเป็น เช่นเดียวกับที่บางประเทศมีอุตสาหกรรมรถยนต์เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะ (เช่น รถยนต์ขับเคลื่อน 4 ล้อในประเทศที่มีภูมิประเทศทุรกันดาร)

ในทางกลับกัน ประเทศที่มีภาษาใกล้เคียงกับภาษาหลักหรือมีตลาดเล็ก อาจไม่คุ้มค่าที่จะลงทุนพัฒนาโมเดลเอง

สรุป

AI Sovereignty หรือความอธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นประเด็นสำคัญทางยุทธศาสตร์สำหรับประเทศต่างๆ ทั่วโลก การมีความสามารถทาง AI ของตนเองไม่เพียงแต่ช่วยลดการพึ่งพาต่างประเทศและเพิ่มความมั่นคงทางเศรษฐกิจ แต่ยังช่วยรักษาเอกลักษณ์ทางวัฒนธรรม ภาษา และค่านิยมของแต่ละประเทศ

จากกรณีศึกษาของประเทศต่างๆ พบว่าไม่มีแนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกประเทศ สวิตเซอร์แลนด์แสดงให้เห็นถึงพลังของความเป็นเลิศทางวิชาการและความโปร่งใส ละตินอเมริกาสะท้อนถึงความท้าทายของการสร้างเอกภาพในความหลากหลาย

สิงคโปร์แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของการวางแผนระดับชาติและความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน ในขณะที่ซาอุดิอาระเบียและ UAE ใช้ประโยชน์จากความมั่งคั่งและพลังงานเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

สำหรับประเทศไทย บทเรียนสำคัญคือการต้องมีวิสัยทัศน์ระยะยาวและการลงทุนอย่างจริงจัง การสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ เอกชน และสถาบันการศึกษา และการใช้ประโยชน์จากความร่วมมือระดับภูมิภาคในอาเซียน

ไทยไม่จำเป็นต้องแข่งขันกับมหาอำนาจด้าน AI โดยตรง แต่ควรมุ่งเน้นการสร้างความสามารถที่เหมาะสมกับบริบทและความต้องการของประเทศ รวมถึงการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและพัฒนากำลังคนที่มีคุณภาพ

ในท้ายที่สุด AI Sovereignty ไม่ใช่เรื่องของการปิดกั้นตนเองหรือไม่ร่วมมือกับโลก แต่เป็นการสร้างความสมดุลระหว่างการพึ่งพาตนเองและการใช้ประโยชน์จากความร่วมมือระหว่างประเทศ

เป้าหมายคือการทำให้แน่ใจว่าประเทศจะไม่ถูกทิ้งไว้ข้างหลังในการแข่งขันดิจิทัลระดับโลกที่กำลังดำเนินอย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็ปกป้องผลประโยชน์และค่านิยมของตนเอง.