การขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน Data และ AI ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ กำลังทำให้ “ข้อมูล” กลายเป็นปัจจัยสำคัญของการแข่งขัน ขณะที่องค์กรให้ความสำคัญมากขึ้นกับการควบคุมข้อมูล ความปลอดภัย และการเลือกใช้ AI ที่ไม่ผูกกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
ณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง บริษัท เบลนเดต้า จำกัด ผู้พัฒนาแพลตฟอร์ม Sovereign Data & AI Lakehouse ในเครือบริษัท จีเอเบิล จำกัด (มหาชน) กล่าวว่า เอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังเป็นตลาดสำคัญของการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน Data และ AI จากทั้งภาคเอกชนและภาครัฐ
เม็ดเงินลงทุนเพิ่มขึ้นมากกว่า 12 เท่าในรอบ 5 ปี จาก 4.2 พันล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 1.39 แสนล้านบาทในปี 2564 สู่ระดับคาดการณ์ 52 พันล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 1.72 ล้านล้านบาทในปี 2569
ท่ามกลางการขยายตัวดังกล่าว ผู้เล่นรายใหญ่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทั่วโลกเริ่มมองว่า AI Model กำลังกลายเป็นสิ่งที่องค์กรทั่วไปเข้าถึงได้ หรือ Commodity ขณะที่ปัจจัยที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันมากขึ้นคือ “ข้อมูลเฉพาะขององค์กร”
Data Sovereignty ไม่ใช่แค่ที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์
ณัฐนภัสกล่าวว่า ความได้เปรียบทางธุรกิจขององค์กรอยู่ที่ข้อมูล แต่การ “เช่า” หรือพึ่งพาแพลตฟอร์มของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง ภายใต้เงื่อนไข ราคา และเขตอำนาจทางกฎหมายของผู้อื่น ไม่ใช่ความได้เปรียบที่แท้จริง
แม้องค์กรจะมีข้อมูลที่มีคุณค่า แต่ข้อมูลอาจไม่สามารถนำมาใช้ได้เต็มศักยภาพ หากติดข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ ความปลอดภัย หรือเงื่อนไขของแพลตฟอร์ม
เขามองว่า Data Sovereignty จึงหมายถึง “อำนาจในการควบคุม” มากกว่าการพิจารณาเพียงที่ตั้งของเซิร์ฟเวอร์ โดยระบบสามารถติดตั้งได้ทั้ง Data Center ขององค์กร Private Cloud, Public Cloud ไปจนถึงระบบปิดแบบ Air-gapped ซึ่งมีองค์กรในไทยและต่างประเทศนำไปใช้งานแล้ว
AI จาก POC สู่ Production ต้องเริ่มที่ Data
การเปลี่ยนผ่าน AI ขององค์กรกำลังขยับจากช่วงทดลอง หรือ POC ไปสู่การใช้งานจริงระดับ Production ทำให้การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น
เบลนเดต้าเสนอแนวคิด “Data First” ที่มุ่งวางรากฐานข้อมูลก่อนต่อยอดไปสู่ AI โดยเฉพาะองค์กรที่ต้องรับมือกับข้อกำหนดด้าน Data Sovereignty และ Governance
หนึ่งในแนวทางที่บริษัทนำเสนอคือการเปิดตัว Blendata Apollo ซึ่งเป็น AI-powered Data Interface ออกแบบให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลผ่านการถามด้วยภาษาธรรมชาติ แทนการเขียนคำสั่งค้นหาด้วย SQL โดยสามารถตอบกลับเป็นข้อความสรุป ตาราง หรือกราฟ
ระบบเปิดให้องค์กรเลือกใช้ AI Model จากผู้ให้บริการหลายรายได้ โดยไม่ผูกกับ AI รายใดรายหนึ่ง และสามารถสลับโมเดลตามความเหมาะสม ขณะที่ข้อมูลยังอยู่ภายใต้สภาพแวดล้อมขององค์กรตลอดกระบวนการ
แนวคิด Data First ยังครอบคลุมการใช้งาน AI ตั้งแต่ Traditional AI เช่น โมเดลคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าและการตรวจจับความผิดปกติ ไปจนถึง AI Agent และ Multi-Agent Systems
เมื่อ AI Model เข้าถึงได้ง่ายขึ้น การแข่งขันขององค์กรอาจไม่ได้อยู่ที่การเลือกโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงความพร้อมของข้อมูล การควบคุมข้อมูล และความสามารถในการนำข้อมูลไปใช้กับ AI ได้อย่างเหมาะสม
