เหตุผลสำคัญที่ทำให้ “AI” มีวิวัฒนาการอย่างก้าวกระโดดได้ คือข้อมูลจำนวนมหาศาลและหน่วยประมวลผลที่มีศักยภาพสูงขึ้น โดย “Cloud Computing” คือเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในช่วงเวลาก่อนหน้านี้ หากแต่เมื่ออุปกรณ์ IoT ได้มีการปรับใช้ในมากขึ้นไเ้ทำให้จำนวนข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด การประมวลผลข้อมูลจากทุกอุปกรณ์ผ่าน Cloud นั้นไม่สามารถตอบสนองได้ทันกับการใช้งานในหลาย Use Case อีกต่อไป จึงทำให้ต้องมี “Edge Computing”ที่ย้ายการประมวลผลไปอยู่ใกล้ ๆ แหล่งกำเนิดข้อมูล และทำให้มีความฉลาดมากขึ้นด้วย
ในงานสัมมนา “Intel Solutions Day” ที่ Intel ได้จัดขึ้นในวันที่ 9 พ.ย.2566 ที่ผ่านมา ณ โรงแรม คาร์ลตัน กรุงเทพ สุขุมวิท ทาง Intel ได้ยกทัพโซลูชัน หน่วยประมวลผล และนวัตกรรมหลากหลายรูปแบบมานำเสนอเพื่อตอบโจทย์การประมวลผล AI ได้ในทุกที่ตั้งแต่ Edge-to-Cloud ไม่ว่าจะเป็น 4th Gen Intel Xeon Scalable Processors, Intel Gaudi 2 รวมทั้งซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ที่พร้อมสนับสนุนให้องค์กรสามารถพัฒนาและประยุกต์ใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงในทุกจุด บทความนี้ ได้สรุปโซลูชันและนวัตกรรมที่ Intel ได้หยิบยกมานำเสนอในงาน รวมทั้งแนวคิดและ Use Case บางส่วนของ AI ที่บอกได้เลยว่าถ้าไม่รีบศึกษาปรับใช้ AI ไว้อาจจะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในเร็ววันนี้
ต้อนรับเข้าสู่ยุค “Siliconomy” พร้อมหนุน AI ไปอยู่ในทุกที่ทุกแห่ง
หลังจาก Intel ได้พิสูจน์ว่ากฎของมัวร์ (Moore’s law) ยังคงเป็นจริงทั้งการทำให้ชิปให้มีขนาดเล็กลง ใช้พลังงานน้อยลง ประมวลผลเร็วขึ้น และทำให้ต้นทุนการประมวลผลมีราคาถูกลง Intel ได้ชี้ให้เห็นว่ายุคถัดไปหลังจากนี้คือ “Siliconomy” หรือยุคดิจิทัลที่การประมวลผลจะอยู่ทุกหนทุกแห่งที่ไม่ใช่แค่บนเครื่องคอมพิวเตอร์อีกต่อไป ซึ่งจะเป็นยุคที่มนุษย์กับเทคโนโลยีเชื่อมต่อเข้าด้วยกันมากขึ้นกว่าเดิม
“ยินดีต้อนรับเข้าสู่ Siliconomy ยุคใหม่ของการขยายตัวทางเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยพลังแห่งการประมวลที่ยั่งยืน เปิดกว้าง และปลอดภัย ซึ่งเรากำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถช่วยในหลาย ๆ เรื่องทั้งความรู้และงานทางกายภาพ” คุณฉันทนา สุวรรณวงษ์ ผู้จัดการประจำประเทศไทย บริษัท อินเทล ไมโครอิเล็กทรอนิกส์ (ประเทศไทย) จำกัด กล่าว “ทุกอุปกรณ์ดิจิทัลที่เกิดขึ้นนั้น ซิลิคอนหรือหน่วยประมวลผลคือพื้นฐานที่สำคัญ และด้วยความต้องการทางดิจิทัลที่เกิดขึ้นอย่างก้าวกระโดด พลังการประมวลที่ไร้ขีดจำกัดจึงมีความจำเป็นมาก ๆ และต้องเป็นการประมวลผลที่ยั่งยืนและเปิดกว้างด้วย รวมทั้งเรื่อง Supply Chain ที่ต้องสมดุลเช่นกัน”
แม้ว่าเรื่อง AI ในมุมของ Intel นั้นอาจจะไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ด้วยวิวัฒนาการเทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นอย่างก้าวกระโดดจนเริ่มกลายเป็นโครงสร้างของสถาปัตยกรรมข้อมูลแล้ว จึงทำให้ Intel มุ่งมั่นสนับสนุนการนำ AI ไปประมวลผลอยู่ในทุกหนทุกแห่งได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดตั้งแต่ Edge ไปจนถึง Cloud และ Data Center ผ่าน 4 แนวคิด ได้แก่
- Accelerate Innovation เร่งประสิทธิภาพนวัตกรรมไม่ว่าจะเป็น Framework หรือ Library ใด ๆ ให้ AI Workload สามารรันได้อย่างมีประสิทธิภาพเหมาะสม (Optimize) ที่สุดบนเทคโนโลยี Intel พร้อมมีเครื่องมือสนับสนุนให้กับนักพัฒนาระบบในการพัฒนาโมเดล AI ได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น
- Maximize Value การเพิ่มมูลค่าให้ธุรกิจด้วยพอร์ตฟอลิโอการประมวลผลต่าง ๆ ของ Intel ที่ครอบคลุมทั้ง CPU, GPU และ Accelerator เพื่อทำให้การสร้างโมเดล AI ไม่ว่าจะเป็นการ Train, Fine Tune และ Inference ดำเนินการได้อย่างดีที่สุด และสนับสนุนได้ทั้งห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain)
- Deploy & Run Anywhere การสนับสนุนให้ AI ที่พัฒนาขึ้นมาสามารถใช้งานได้ในทุกที่ทุกแห่ง และทำให้องค์กรสามารถพัฒนาและนำไปใช้งานได้เร็วขึ้นตั้งแต่เครื่องปลายทาง, Edge, Cloud และ Data Center ครอบคลุมทุกจุด
- Stay Secure & Responsibility เนื่องจากข้อมูลคือส่วนที่สำคัญของ AI จึงพร้อมสนับสนุนการดำเนินการตามกฎระเบียบต่าง ๆ เพื่อรับผิดชอบในข้อมูลองค์กรมีความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง
หน่วยประมวลผลคือ Back Bone ของ AI
คำว่า AI นั้นไม่ได้เป็นคำที่ใหม่หรือเพิ่งเกิดมาไม่นานนี้ แต่แท้จริงแล้วมีมาตั้งแต่สมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 ตั้งแต่สมัยที่ Alan Turing ได้พัฒนาเครื่อง Enigma เพื่อถอดรหัสข้อมูล ซึ่งจากประวัติศาสตร์ที่ผ่านมาถือได้ว่าตอนนี้ AI ได้เข้าสู่ยุคที่ 2 ของ AI หรือ “Artificial General Intelligence (AGI)” เป็นที่เรียบร้อย หรือยุคที่ AI สามารถทำงานทั่ว ๆ ไปได้อย่างมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับมนุษย์ในหลาย ๆ งาน
และเมื่อใดที่ AI มีวิวัฒนาการขึ้นมาอย่างก้าวกระโดด เมื่อนั้นโลกจะมีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญเสมอ ดังที่เห็นการเกิดขึ้นของ ChatGPT ในช่วงปลายปี 2565 ที่ผ่านมา ได้ทำให้เกิดกระแส Generative AI ที่รุนแรงอย่างมาก จนแทบเรียกได้ว่าพลิกโฉมโลกดิจิทัลที่ต้องเร่งนำโมเดล GPT มาปรับใช้กันแทบทั้งหมด
หนึ่งในจุดสำคัญที่ทำให้ AI มีวิวัฒนาการมาได้ขนาดนี้คือ “หน่วยประมวลผล” ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจนสามารถรองรับการขยายขนาดของโมเดลหรือจำนวนพารามิเตอร์ (Parameter) ภายในโมเดล AI ได้อย่างมหาศาล (GPT-3 มีขนาด 175 พันล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่ GPT-4 มีขนาดราว 1.76 ล้านล้านพารามิเตอร์ ต่างกันราว 1,000 เท่าภายในเวลาไม่ถึง 3 ปี) หน่วยประมวลผลไม่ว่าจะเป็น CPU, GPU, TPU, หรือ NPU ล้วนถือว่าเป็นกระดูสันหลัง (Back Bone) ของ AI ทั้งสิ้น
5 เทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานสำคัญแห่งโลกอนาคต
นอกจากเรื่อง AI แล้ว ทาง Intel ยังมองถึงเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่สำคัญสำหรับโลกดิจิทัลอนาคตด้วย เนื่องมาจากจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นมาอย่างมหาศาลที่มาจากโลกโซเชียลมีเดียหลากหลายรูปแบบ หรือข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่ง Intel มองว่า 5 เทคโนโลยีนี้จะเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับโลกดิจิทัลในการจัดการกับข้อมูลมหาศาลเหล่านั้นและจะมีผลต่อเศรษฐกิจดิจิทัลในอนาคต 5 เทคโนโลยีดังกล่าวนั้น ได้แก่
- Compute หน่วยประมวลผลที่ต้องมีประสิทธิภาพสูงเพียงพอในการจัดการกับข้อมูลหลายรูปแบบได้ เช่น ข้อมูลภาพ เสียง หรือว่าข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT
- Pervasive Connectivity โครงข่ายการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งเรื่องแบนด์วิดท์ (Bandwidth) สูง ครอบคลุมพื้นที่ได้กว้าง และมีความหน่วงต่ำ (Low Latency) เช่น โครงข่าย 5G, Wi-Fi 6
- Cloud-To-Edge Infrastructure โครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมสนับสนุนในทุกจุด โดยเฉพาะ Edge ที่ควรเสริมให้มีความสามารถในการประมวลผลได้ดีขึ้น เพื่อลดภาระงานที่ Cloud หรือ Data Center และลดปริมาณการรับส่งข้อมูลไปมา เพื่อทำให้ได้ผลลัพธ์เร็วยิ่งขึ้นกว่าเดิม
- Artificial Intelligence การทำให้ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในทุกหนทุกแห่ง ไม่ว่าจะเป็นงานด้านประมวลผลภาพ ข้อความ เสียง ไปจนถึงการทำวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องใช้การประมวลผลมหาศาลได้ดีขึ้น
- Sensing การจัดเก็บข้อมูล (Data Collection) จากเซ็นเซอร์เพื่อแปลงข้อมูลธรรมดาให้กลายมาเป็นข้อมูลบนโลกดิจิทัลเพื่อใช้งานในลักษณะอื่น ๆ ต่อไปได้ละเอียดขึ้น
7 โซลูชันจาก Intel พร้อมหนุน AI ตั้งแต่ Edge-to-Cloud
จากแนวคิดของ Intel และเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานแห่งอนาคต ภายในงาน Intel ที่มีผลิตภัณฑ์พร้อมสนับสนุนตั้งแต่ Edge-to-Cloud ได้หยิบยกผลิตภัณฑ์ปัจจุบันล่าสุดบางส่วน ที่พร้อมสนับสนุนให้เกิด “Universal AI Platform” หรือแพลตฟอร์มกลางที่สามารถรัน AI ใด ๆ ได้ทุกที่ทุก Workload ซึ่งภายในแพลตฟอร์ม AI จากทาง Intel นั้นประกอบด้วยแนวคิดสำคัญ คือหน่วยประมวลผลที่ต้องยืดหยุ่น รันได้ทุกโค้ดทุก Workload พร้อมกับมีซอฟต์แวร์ที่ช่วยสนับสนุน Build และ Deploy ได้ทุกที่ และพาร์ตเนอร์ที่พร้อมส่งมอบได้ในทุกโซลูชัน ซึ่ง 7 โซลูชันจาก Intel ที่พร้อมให้บริการแล้ววันนี้ มีดังต่อไปนี้
1. 4th Gen Intel® Xeon® Scalable Processor
หน่วยประมวลผล 4th Gen Intel Xeon Scalable Processor (Sapphire Rapids) อันทรงพลังและยืดหยุ่น ที่มีการใส่ขีดความสามารถในการรัน AI หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Intel AI Engines ที่ทำให้สามารถรัน AI Workload ใด ๆ ได้หมดโดยที่ไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์อื่นเพิ่มเติม หรือ Intel Advanced Matrix Extensions (Intel AMX) ที่สามารถประมวลผลการคูณเมทริกซ์ (Matrix Multiplication) ได้เลยภายใน CPU ที่เหมาะกับงาน AI หลากหลายแบบ เช่น การรู้จำภาพ (Image Recognition) หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ซึ่งสามารถประมวลผลได้เร็วขึ้นกว่ารุ่นก่อนหน้าได้สูงสุดถึง 10 เท่า
2. Intel Gaudi 2 AI Accelerator
ชิป Intel Gaudi 2 AI Accelerator ที่สนับสนุน AI Workload หนัก ๆ ทั้งส่วนการ Training และ Inference ที่ต้องการเร่งความเร็วในการรันโมเดล AI ได้แบบ Dedicated โดยมี 24 Tensor Processors Cores พร้อม High Bandwidth Memory Gen 2 (HBM2) ถึง 96 GB ที่เหมาะกับการรัน Deep Learning Model ได้ดี โดย Intel Gaudi 2 นี้มีประสิทธิภาพสูงในระดับเดียวกับ NVIDIA H100 ในการเทรนโมเดล LLMs บน MLPerf ซึ่งปัจจุบันได้เป็นชิ้นส่วนสำคัญในการสร้าง AI Supercomputer ขนาดใหญ่ของ Stability.ai ที่คาดว่าจะเสร็จในปีหน้านี้
3. Intel Xeon CPU Max Series และ Intel Data Center GPU Max Series
ชิป Max Series อันประกอบด้วย Intel Xeon CPU Max Series และ Intel Data Center GPU Max Series ผลิตภัณฑ์สำหรับ Data Center ที่ต้องการการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (High Performace Computing) โดย CPU Max Series ของ Intel นี้ถือเป็นเจ้าแรกและเจ้าเดียวในตลาดที่มีการใส่ High Bandwidth Memory เข้าไป และ Intel เพิ่งส่งมอบในเครื่อง Supercomputer ชื่อ Aurora ได้สำเร็จเมื่อไม่นานนี้ ซึ่งมีเป้าหมายที่จะมีประสิทธิภาพในการประมวลผลสูงถึง 2 Exaflop (โดย 1 EFLOP หรือ 1018 FLOPS คือเครื่องคำนวน 1 วินาทีเทียบเท่ากับการทำการคำนวณหนึ่งครั้งในทุกวินาที เป็นเวลาถึง 31,688,765,000 ปี)
4. oneAPI
oneAPI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์จาก Intel ที่เสมือนเป็นตัวเชื่อมแอปพลิเคชันจากโค้ดมารันบนฮาร์ดแวร์อุปกรณ์ใด ๆ ได้ทั้งหมด ซึ่งจะทำให้นักพัฒนาระบบสามารถสร้างซอร์สโค้ด (Source Code) กลางเพียงครั้งเดียว แล้วเอาไปใช้รันได้ในฮาร์ดแวร์หรือแพลตฟอร์มใด ๆ ได้ทันที แม้อุปกรณ์จะต่างยี่ห้อต่างแบรนด์ก็ตาม
5. SYCLomatic
SYCLomatic อีกเครื่องมือที่ Intel ได้เปิดให้เป็น Open Source เพื่อช่วยสนับสนุนการแปลงโค้ด CUDA ให้กลายเป็นโค้ดที่เป็นภาษา SYCL (ภาษาที่ต่อยอดจาก C++) เพื่อรันบนแพลตฟอร์ม AI ของ Intel ได้ในทุกฮาร์ดแวร์ที่ต้องการใช้งาน
6. oneAPI AI Analytics Toolkit
oneAPI AI Analytics Toolkit เป็นอีกเครื่องมือ End-to-End สำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มพัฒนา AI หรือการทำ Data Analytics บนแพลตฟอร์มต่าง ๆ โดย Intel ได้รวบรวมชุดเครื่องมือต่าง ๆ ให้ใช้งานได้บนแพลตฟอร์มแล้ว ไม่ว่าจะเป็น PyTorch, TensorFlow หรือ library ในการทำงานด้าน Data Scientist อย่าง Scikit-learn, Pandas ทุกอย่างมีให้พร้อมใช้ได้ในเครื่องมือนี้
7. Intel Developer Cloud
Intel Developer Cloud หรือคลาวด์สำหรับนักพัฒนาระบบจาก Intel ที่สามารถสมัครและเข้าถึงได้ผ่านลิงก์ https://cloud.intel.com โดยคลาว์นี้ได้รวมทั้งซอฟต์แวร์ เครื่องมือ เฟรมเวิร์ก AI และ Foundation Model และหน่วยประมวลผลอันทรงพลังของ Intel อย่างเช่น Intel Xeon Scalable Processor, Max Series หรือ Intel Gaudi 2 มีให้เลือกใช้งานได้ทุกไลน์ผลิตภัณฑ์จาก Intel ทั้งหมดเลยภายใน Intel Developer Cloud
ยุคที่ “รัน AI บนเครื่อง PC ทั่วไป” กำลังจะมาถึง
แม้ว่าองค์กรจะมักนิยมใช้ Cloud ในการทำ Digital Transformation หรือพัฒนาใช้งาน AI ในหลากหลายรูปแบบ แต่ในอีกหลายธุรกิจและหลาย Use Case ก็อาจจะมีข้อจำกัด เช่น ต้องใช้งานภายในระบบปิดเท่านั้นไม่สามารถเชื่อมโยงกับอินเทอร์เน็ตได้ หรือเป็นการทำงานร่วมกับอุปกรณ์ IoT มาก ๆ ที่เน้นเรื่อง Low Latency หรือเรื่องความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลเป็นสำคัญมากกว่าการประมวลผล
จะเห็นได้ว่า ในหลาย ๆ ที่มีความต้องการใช้ AI ที่อยู่บนเครื่องพีซี (PC) ที่อยู่ปลายทาง อีกทั้งยังมีโอกาสที่ตลาดจะต้องการลักษณะนั้นมากยิ่งขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่ง Intel ที่เห็นเทรนด์ดังกล่าว ก็กำลังเดินหน้าไปในทิศทางนั้นเช่นกัน ด้วยผลิตภัณฑ์ภายใต้ชื่อ “Intel Core Ultra (Meteor Lake)” ที่จะเปิดตัวในช่วงธันวาคม 2566 นี้ โดยภายในจะมีทั้ง CPU, GPU และ NPU ที่จะทำให้สามารถรับ AI Workload ได้ดีขึ้นกว่าเดิม ซึ่งชิปรุ่นใหม่นี้จะเป็นชิปที่เปลี่ยนชื่อโค้ดเนมโดยไม่ได้ขึ้นด้วยตัว i อีกแล้วด้วย
“ยุคที่จะเกิดขึ้นในอนาคต คือยุคที่ใครก็ได้สามารถใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งเครื่องมือที่ช่วยสร้าง AI ก็คือเครื่องปลายทาง (Client) ดังนั้น ในอนาคต AI จะรันอยู่บน Client มากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะประเด็นสำคัญคือเรื่อง Security, Latency, การเข้าถึงที่ต้องการได้ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ และการปรับแต่ง (Customization) ได้หลากหลายลักษณะตามความต้องการใช้งาน” คุณศิริศักดิ์ ท่อนทอง Technology Lead แห่งบริษัท อินเทล ไมโครอิเล็กทรอนิกส์ (ประเทศไทย) จำกัด กล่าว “เรากำลังจะเปลี่ยนผ่านจากยุค PC ทั่วไป กลายเป็นยุค AI PC ที่โมเดล Generative AI จะถูกปรับแต่งได้เฉพาะทางมากขึ้นและนำไปใช้ใน Client ได้เลย ซึ่งข้อมูลจะอยู่บนเครื่องของเรา ไม่ได้ต้องส่งออกไปที่ Cloud และรู้ได้เลยว่าผู้ใช้แต่ละคนนั้นต้องการใช้อะไรบ้าง”
ด้วยเป้าหมายที่ Intel จะพยายามส่งมอบ Intel Core Ultra ให้ได้มากกว่า 100 ล้านหน่วยภายในปี 2025 จึงอาจเรียกได้ว่าชิปตัวนี้กำลังจะเป็นอีกหนึ่งกุญแจสำคัญที่จะทำให้ยุค AI PC เกิดขึ้น หรือยุคที่ใคร ๆ ก็ใช้เครื่อง PC ทั่วไปใช้งาน AI แบบส่วนบุคคลได้ ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Prompt แต่งภาพ เขียนบทความ หรือว่าปรับแต่งวีดีโอสำหรับการประชุม สร้างอวตาร หรือว่าประยุกต์ใช้ Copilot เขียนโค้ด สิ่งเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้ทั้งหมดบนเครื่อง AI PC จบภายในตัวเครื่องได้เลยโดยที่ไม่ต้องรับส่งข้อมูลไปที่ Cloud อีกต่อไป
ความก้าวหน้า AI กับ Use Case บางส่วนในโลกความเป็นจริง
ปัจจุบัน AI ได้ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ตัวอย่าง Use Case ที่น่าจะเห็นได้กันทั่วไป เช่น ระบบรู้จำใบหน้า (Facial Recognition) รู้จำป้ายทะเบียนรถยนต์ (License Plate Recognition) ระบบผู้ช่วยเสียง (Voice Assistant) ต่าง ๆ อย่าง Google Assistant, Siri หรือ Alexa การทำ Data Analytics ในอุตสาหกรรมการเงิน เช่นการทำนายยอดขาย หรือวิเคราะห์ว่าสินค้าชิ้นใดขายดีสุด หรือแม้กระทั่งในโรงงานอุตสาหกรรมที่มีการใช้ AI ในการตรวจสอบคุณภาพทุกชิ้น (Screen Inspection) ฯลฯ อีกมากมาย
และในงาน Intel Solutions Day ได้พูดถึงใน 3 Use Case ของการใช้งาน AI ในภาคอุตสาหกรรมที่ชี้ให้เห็นชัดเจนว่า AI มีผลต่อโลกธุรกิจปัจจุบันและการใช้ชีวิตทั่ว ๆ ไป และ AI จะมีบทบาทสำคัญมากยิ่งขึ้นเรื่อย ๆ อีกด้วย ได้แก่
- ภาคการแพทย์ โดย รศ. ดร.ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ อาจารย์คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ที่ทำงานเกี่ยวกับการเชื่อมต่อสมองเข้ากับคอมพิวเตอร์โดยตรง และเนื่องจากสมองมนุษย์นั้นมีข้อมูลอยู่จำนวนมหาศาลมาก จึงต้องใช้ AI เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสัญญาณต่าง ๆ ของสมองว่ากำลังต้องการทำอะไร ซึ่งตอนนี้เริ่มสามารถดำเนินการได้บางกิจกรรมแล้ว
- ภาคการศึกษา โดย ผศ. ดร.ทัศนัย พลอยสุวรรณ อาจารย์คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง พบว่าภาคการศึกษาจำต้องเร่งปรับตัวทั้งวิธีการสอนและการทำวิจัย เพราะหลังจาก ChatGPT หรือ Generative AI ต่าง ๆ กำเนิดขึ้นนั้น สามารถช่วยให้การทำวิทยานิพนธ์ในระดับปริญญาโทสามารถทำได้เสร็จภายในเวลาเพียง 1 สัปดาห์เท่านั้น จากที่แต่ก่อนหน้าอาจต้องใช้เวลาเป็นปี ๆ
- ภาคธุรกิจ ดร.วินน์ วรวุฒิคุณชัย CEO & Founder แห่ง Botnoi Group ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มแชทบอทสัญชาติไทยแท้ ที่สามารถนำเอาโซลูชันไปช่วยตอบโจทย์ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การทดแทน Call Center เพื่อช่วยลดความเครียดและแรงกดดันของพนักงานได้ หรือในอุตสาหกรรมสื่อบันเทิงที่สามารถใช้ Botnoi Voice แปลงข้อความเป็นเสียงได้ทันทีในหลากหลายภาษาและสามารถเลือกเสียงที่ต้องการได้ไม่กี่คลิกเท่านั้น
นอกจากนี้ ภายในงานยังมีโซลูชัน AI จากผู้ให้บริการชั้นนำระดับโลกบางส่วนมานำเสนอให้เห็นว่าพัฒนาการของ AI นั้นเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและก้าวกระโดดมาก ๆ ได้แก่
- Amazon Bedrock บริการแบบ Managed Services ที่สามารถเลือกใช้ Foundation Model จากองค์กร AI ระดับโลกได้ง่าย ๆ และสามารถต่อยอดการสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI ได้ เพียงแค่กดไม่กี่คลิกเท่านั้น
- Red Hat OpenShift AI ต่อยอดจาก OpenShift ที่เน้นเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) โดยมีแพลตฟอร์ม AI/ML ให้ใช้พัฒนาโมเดล AI ได้ภายใน ซึ่งสามารถใช้งานได้ในทุกโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็น Private Cloud, Public Cloud หรือ On-Premises
- Google Cloud ที่มีโซลูชัน Generative AI พร้อมใช้งานในหลากหลายรูปแบบที่สามารถใช้งานสนับสนุนการทำธุรกิจให้มี Productivity สูงขึ้น และพร้อมใช้สร้างสรรค์ในหลากหลายอุตสาหกรรมได้ทันที อาทิ Duet AI, Vertex AI, Imagen, Codey
สนใจโซลูชันจาก Intel ติดต่อ พาร์ตเนอร์ได้ทันที
ทั้งหมดนี้ คือโซลูชันที่ทาง Intel ได้หยิบยกมานำเสนอใน “Intel Solutions Day” ที่ผ่านมา รวมทั้งพัฒนาการของ AI และการใช้งาน Use Case ในโลกความเป็นจริงที่ชัดเจนแล้วว่า หากไม่รีบเร่งปรับใช้ก็อาจจะตามองค์กรที่ใช้งาน AI แล้วไม่ทันอย่างแน่นอน
หากองค์กรหน่วยงานใดสนใจโซลูชันใด ๆ ของทาง Intel สำหรับใช้ประมวลผล AI ใน Data Center หรือกำลังมีแผนสร้างเครื่อง AI Supercomputer หรือต้องการทำ Edge Computing เช่น Smart City, Smart Farming, Traffic Surveillance ฯลฯ สามารถติดต่อพาร์ตเนอร์ของ Intel ที่ได้มาจัดแสดงในงานนี้ด้วยได้เลย ไม่ว่าจะเป็น HPE, Altos, Cisco, Dell, Kaytus, Lenovo, ASUS, Supermicro, ZTE, Advantech Thailand กับ Design Gateway โดยแต่ละแห่งมีโซลูชันพร้อมเทคโนโลยี Intel ต่าง ๆ อยู่ภายใน พร้อมสนับสนุนทุก AI Workload ได้ตามที่ต้องการอย่างแน่นอน
