ดร.ชวพล จริยาวิโรจน์ กรรมการผู้จัดการ บริษัท หัวเว่ย เทคโนโลยี่ (ประเทศไทย) จำกัด เปิดเผยในงาน AI Revolution SHIFT 2026 Shaking the Global Economy เขย่าโลก พลิกเกมธุรกิจ จัดโดยหนังสือพิมพ์ "กรุงเทพธุรกิจ" ว่าหัวเว่ยมองเทคโนโลยีดิจิทัลไม่ใช่เพียงกระแสหรือแฟชั่นชั่วคราว แต่เป็นเครื่องมือสร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างยั่งยืน
โดยในแต่ละปีบริษัทลงทุนด้านวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีในระดับเกือบ 1 แสนล้านบาท และด้วยการเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่ทำงานครอบคลุมหลายมิติของดิจิทัล ทำให้บริษัทกำหนดวิสัยทัศน์ชัดเจนว่าจะนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาสร้าง “Sustainable Impact” ให้กับเศรษฐกิจของแต่ละประเทศ โดยเฉพาะประเทศไทย ภายใต้แนวคิด “In Thailand, For Thailand”
แนวคิดดังกล่าวหมายความว่า เทคโนโลยีทุกอย่างที่นำเข้ามาจะต้องตอบโจทย์การใช้งานจริงของทั้งภาครัฐและเอกชน และต้องช่วยขับเคลื่อนประเทศได้อย่างเป็นรูปธรรม มากกว่าจะเป็นเพียงเทคโนโลยีที่ดูทันสมัยแต่ไม่ก่อให้เกิดผลกระทบทางเศรษฐกิจจริง
เขาระบุว่า มุมมองของหัวเว่ยต่อ AI และดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน จึงเน้นการพัฒนาแบบ Industry-Specific AI หรือ AI ที่ออกแบบตามความต้องการของแต่ละอุตสาหกรรม โดยในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา หลายโซลูชันไม่ได้อยู่ในขั้นทดลอง แต่ถูกใช้งานจริงแล้วและเติบโตเต็มที่ในหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะภาคการเงินที่กำลังเผชิญการเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ ตั้งแต่ระบบ Core Banking ระบบบัตรเครดิต ไปจนถึงการใช้ AI ตรวจจับการทุจริต ซึ่งโซลูชันเหล่านี้ถูกใช้งานในหลายประเทศ และเริ่มขยายในไทยอย่างชัดเจนในช่วงปีที่ผ่านมา
นอกจากภาคการเงิน เทคโนโลยี AI ยังถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมการผลิตอัจฉริยะ น้ำมันและก๊าซ รวมถึงอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ โดยเขาเน้นว่า AI ไม่ใช่คำตอบทั้งหมด แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของระบบเทคโนโลยีที่ใหญ่กว่า เพราะสิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือการเก็บข้อมูลหรือ Data Capture ซึ่งในอดีตข้อมูลจำนวนมากสูญหายหรือไม่ได้ถูกนำมาใช้ ดังนั้นอุปกรณ์และเทคโนโลยีระดับ Device ที่สามารถเก็บข้อมูลดิบจากพฤติกรรมการใช้งานจริงจึงกลายเป็นรากฐานสำคัญของเศรษฐกิจดิจิทัล
ข้อมูลจากพฤติกรรมจริงมีคุณภาพสูงกว่าข้อมูลจากแบบสอบถามแบบเดิมอย่างมาก และสามารถนำไปสร้างบริการใหม่หรือประสบการณ์ใหม่ให้ลูกค้าและประชาชนได้ โดยเฉพาะในภาครัฐที่ต้องยกระดับบริการสาธารณะ และภาคเอกชนที่ต้องเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าเชิงลึก
เขาอธิบายว่า เมื่อข้อมูลมีปริมาณมหาศาล การนำข้อมูลไปใช้จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีอีก 2 ชั้นรองรับ ได้แก่ Connectivity และ Network เช่น 5G, Wi-Fi 7 และเทคโนโลยีเครือข่ายอื่น ๆ เพื่อเชื่อมข้อมูลจากทุกบ้าน ทุกองค์กร และทุกอุปกรณ์ จากนั้นจึงเข้าสู่ชั้นของ Cloud, AI Computing และโมเดล AI หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานสองชั้นแรก การพูดถึง AI เพียงอย่างเดียวอาจเป็นเพียงภาพฉาบฉวย เพราะโครงสร้างพื้นฐานยังไม่พร้อมรองรับการเติบโตระยะยาว
สำหรับตัวอย่างการใช้งานในระดับเมือง ปัจจุบันทั่วโลกมีการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ (Smart City) แล้วในราว 100 ประเทศ โดยเมืองใหญ่หลายแห่งสามารถสร้าง Digital Twin ของเมืองขึ้นมาได้ ทำให้ผู้บริหารเมืองเห็นข้อมูลด้านสาธารณูปโภค การเดินทาง ความปลอดภัย และบริการสาธารณะต่าง ๆ แบบเรียลไทม์ สามารถประเมินสถานการณ์ของเมืองทั้งในปัจจุบันและอนาคตได้แม่นยำขึ้น
นอกจากนี้ ยังมีเทคโนโลยีกล้องอัจฉริยะสามารถตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ เช่น การทะเลาะวิวาท การจอดรถในที่ห้ามจอด หรือเหตุการณ์ผิดปกติในพื้นที่สาธารณะ พร้อมระบุป้ายทะเบียนและตำแหน่งได้ทันที ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง เสมือนมีเจ้าหน้าที่เฝ้าระวังเมืองตลอดเวลา
อีกตัวอย่างคือระบบรถไฟความเร็วสูง ซึ่งในจีนมีการใช้หุ่นยนต์เข้าไปตรวจสอบชิ้นส่วนใต้ขบวนรถทุกครั้งที่รถไฟเข้าจอด พร้อมถ่ายภาพและวิเคราะห์ทันทีว่าอะไหล่ชิ้นใดเริ่มมีปัญหา รวมถึงมีกล้องติดกับตัวรถไฟเพื่อตรวจสอบรางตลอดเส้นทาง ทำให้สามารถรู้ล่วงหน้าว่ารางช่วงใดเริ่มมีความผิดปกติ แม้เส้นทางจะยาวนับพันกิโลเมตร
ในภาคสาธารณสุข เทคโนโลยีดิจิทัลและ AI ถูกนำมาใช้มากที่สุดอุตสาหกรรมหนึ่ง ตั้งแต่การติดตามสุขภาพผ่านอุปกรณ์สวมใส่ การดูแลผู้ป่วยนอกโรงพยาบาล ไปจนถึงการนำข้อมูลพฤติกรรมมาช่วยวินิจฉัย โดยอุปกรณ์สุขภาพในปัจจุบันสามารถเก็บข้อมูลได้ตลอดทั้งวัน ทำให้แพทย์เห็นข้อมูลการใช้ชีวิตจริงของผู้ป่วย ไม่ต้องพึ่งเพียงคำบอกเล่า ส่งผลให้การวินิจฉัยแม่นยำขึ้น
ขณะเดียวกัน เมื่อโลกเข้าสู่สังคมสูงวัย บุคลากรทางการแพทย์จะมีน้อยลงเมื่อเทียบกับจำนวนผู้ป่วย เทคโนโลยีจึงเข้ามาช่วยแบกรับภาระ ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทวอทช์ เทเลเมดิซีน ระบบถ่ายภาพทางการแพทย์ดิจิทัล และ AI ที่ช่วยอ่านผลตรวจ ซึ่งบางกรณีมีความแม่นยำสูงถึง 98%
เขายังกล่าวถึงเทคโนโลยี Digital Human ซึ่งสามารถสร้างตัวแทนดิจิทัลของแพทย์หรือผู้เชี่ยวชาญ พูดได้หลายภาษา ใช้เสียงและใบหน้าคล้ายบุคคลจริง และสามารถสนทนาโต้ตอบได้อย่างเป็นธรรมชาติ แนวคิดนี้กำลังขยายไปสู่ Conversational Banking, Conversational Healthcare และ Conversational Retail เพราะการสนทนาเป็นรูปแบบการสื่อสารที่เป็นธรรมชาติที่สุดของมนุษย์
ในภาคค้าปลีก AI สามารถพัฒนาไปสู่ Smart Retail วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าในร้าน วิเคราะห์การทำงานของพนักงาน ติดตามสินค้าแบบเรียลไทม์ และสร้างข้อมูลเชิงลึกให้ธุรกิจและซัพพลายเออร์ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น แนวคิดเดียวกันนี้ยังสามารถนำไปใช้ในภาคการผลิตและอุตสาหกรรมอื่นได้อีกด้วย
ส่วนในอุตสาหกรรมบันเทิง AI ถูกใช้สร้างคอนเทนต์เพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้ผู้เล่นรายเล็กที่มีความคิดสร้างสรรค์สามารถเข้าถึงเครื่องมือผลิตคอนเทนต์และแข่งขันกับบริษัทขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้น ซึ่งถือเป็นโอกาสใหม่ของผู้ประกอบการ SMEs ไทย
เมื่อพูดถึงการทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้เกิดขึ้นจริงในไทย เขาระบุว่า การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเป็นหัวใจสำคัญ โดยหัวเว่ยได้พัฒนา AI Computing และชิปเซ็ตอย่างต่อเนื่อง ยกตัวอย่าง CloudMatrix SuperPod ที่รองรับ 384 NPU และสามารถขยายสเกลได้ถึงระดับซูเปอร์คลัสเตอร์ที่มีชิปจำนวนมหาศาล รองรับงานประมวลผล AI ขนาดใหญ่ขององค์กร
อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกองค์กรสามารถนำข้อมูลไปไว้บน Public Cloud ได้ โดยเฉพาะหน่วยงานรัฐและองค์กรที่มีข้อมูลสำคัญ จึงจำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมแบบ Private AI Computing เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยและอธิปไตยด้านข้อมูล
ขณะเดียวกัน การเติบโตของ AI Computing ยังมาพร้อมความท้าทายเรื่องพลังงาน ทำให้เทคโนโลยีด้านพลังงานสำหรับศูนย์ข้อมูล AI กลายเป็นอีกหัวใจสำคัญ โดยเฉพาะพลังงานสะอาด เช่น โซลาร์และแบตเตอรี่ เพื่อรองรับการเติบโตของ AI ในระยะยาวและสอดคล้องกับเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อมของประเทศไทย
ดร.ชวพล กล่าวทิ้งท้ายว่า สิ่งที่หัวเว่ยให้ความสำคัญที่สุดไม่ใช่การประกาศว่า AI ประสบความสำเร็จในประเทศใด แต่คือการนำเทคโนโลยีเหล่านั้นมาสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อประเทศให้ได้จริง เพราะเป้าหมายของดิจิทัลและ AI ไม่ได้จบที่การโชว์เทคโนโลยี แต่ต้องลงลึกไปถึงเศรษฐกิจ ภาคอุตสาหกรรม ภาครัฐ และคุณภาพชีวิตของประชาชนไทยอย่างแท้จริง