Posted on

ส่องเคล็ดลับวางแผนซื้อบ้านฉบับ “ชาวฟรีแลนซ์” ทำอย่างไรให้ผ่านฉลุย

ส่องเคล็ดลับวางแผนซื้อบ้านฉบับ “ชาวฟรีแลนซ์” ทำอย่างไรให้ผ่านฉลุย

ส่องเคล็ดลับวางแผนซื้อบ้านฉบับ “ชาวฟรีแลนซ์” ทำอย่างไรให้ผ่านฉลุย

เทรนด์ Gig Economy หรือระบบเศรษฐกิจที่เน้นการจ้างงานแบบชั่วคราวมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องในไทย หลังจากหลายบริษัทมีการปรับโครงสร้างองค์กร ประกอบกับเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในการดำเนินชีวิตประจำวันมากขึ้น และคนรุ่นใหม่มีแนวคิดต้องการความอิสระในการทำงานที่ยืดหยุ่นด้านเวลา ส่งผลให้อาชีพอิสระ (Freelance) อาทิ แม่ค้าออนไลน์, พนักงานส่งอาหารเดลิเวอรี่, บริการแม่บ้านออนไลน์ หรืออินฟลูเอนเซอร์ ฯลฯ ขยายตัวอย่างรวดเร็วและเติบโตไปพร้อมกับเศรษฐกิจดิจิทัลในไทย

ข้อมูลจากการสำรวจภาวะการทำงานของประชากร สำนักงานสถิติแห่งชาติ ไตรมาส 2 ปี 2568 และรายงานสถานการณ์ด้านแรงงานไตรมาส 2 ปี 2568 ของกองเศรษฐกิจการแรงงาน สำนักงานปลัดกระทรวงแรงงานเผยว่า ในช่วงไตรมาส 2 ปี 2568 มีสัดส่วนของผู้ประกอบอาชีพอิสระถึง 50.01% ของผู้มีงานทำทั้งหมด 39.51 ล้านคน เพิ่มขึ้นจากไตรมาสเดียวกันของปีก่อนหน้าซึ่งอยู่ที่ 49.81% ขณะที่ข้อมูลจาก Fastwork เผยว่า ตั้งแต่ปี 2565–2566 แพลตฟอร์มจ้างงานประเภทฟรีแลนซ์ในไทยมีจำนวนผู้ใช้งานเพิ่มขึ้นถึง 50%

ด้วยรูปแบบการทำงานที่ไม่ต้องเข้าออฟฟิศ ทำให้ชาวฟรีแลนซ์จำนวนไม่น้อยเลือกทำงานที่บ้าน (Work From Home) บางครั้งจึงจำเป็นต้องขยับขยายพื้นที่บ้าน/คอนโดฯ เพื่อให้สามารถจัดสรรสัดส่วนพื้นที่พักผ่อนและทำงานได้อย่างลงตัวยิ่งขึ้น อย่างไรก็ดี แม้ว่าชาวฟรีแลนซ์จะได้รับอิสระในการใช้ชีวิตและมีรายได้สูง แต่เมื่อยื่นขอสินเชื่อที่อยู่อาศัย มักถูกมองว่ามีรายได้ไม่แน่นอน เนื่องจากในมุมมองสถาบันการเงินยังคงพิจารณาจากความสม่ำเสมอของรายได้ประกอบด้วย ส่งผลให้ผู้บริโภคกลุ่มนี้ต้องเผชิญกระบวนการพิจารณาสินเชื่อที่เข้มงวดกว่าผู้มีรายได้ประจำอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้  

ส่องความท้าทายของฟรีแลนซ์เมื่อกู้ซื้อที่อยู่อาศัย

ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study ของดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย พบว่า เกือบ 3 ใน 5 (56%) ของผู้ตอบแบบสอบถาม เผยว่าอุปสรรคสำคัญเมื่อขอสินเชื่อที่อยู่อาศัยมาจากอาชีพและรายได้ที่ไม่มั่นคง รองลงมาคือมีประวัติทางการเงินไม่ดี 41% และมีสัดส่วนภาระหนี้ต่อรายได้ (Debt Service Ratio) ไม่เอื้ออำนวย 30% สะท้อนให้เห็นว่าความมั่นคงทางการเงินยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญของผู้ยื่นกู้ และตอกย้ำให้เห็นว่าชาวฟรีแลนซ์ซึ่งไม่มีเงินเดือนประจำจำเป็นต้องเตรียมพร้อมรับมือด้วยการวางแผนการเงินอย่างรัดกุม

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เผยให้เห็นความท้าทายที่ผู้ประกอบอาชีพอิสระต้องเผชิญเมื่อยื่นขอสินเชื่อที่อยู่อาศัยจากธนาคาร ดังนี้

  • ความมั่นคงของรายได้ ปัจจัยสำคัญอันดับต้น ๆ ในการอนุมัติสินเชื่อของธนาคารคือต้องมั่นใจว่าผู้กู้จะมีความสามารถในการชำระหนี้ได้ตลอดระยะเวลาในสัญญา ขณะที่ผู้ประกอบอาชีพอิสระมักมีรายได้เข้ามาไม่สม่ำเสมอ โดยรายได้มักผันแปรตามปริมาณงานในแต่ละเดือน แตกต่างจากพนักงานประจำที่มีรายได้หลักมาจากเงินเดือน จึงดูมีความมั่นคงกว่า เมื่อเปรียบเทียบกันจึงทำให้ผู้ประกอบอาชีพอิสระมีความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้มากกว่ากลุ่มพนักงานประจำ
  • เอกสาร/หลักฐานยืนยันรายได้ เมื่อยื่นขอกู้ซื้อที่อยู่อาศัย หากเป็นพนักงานประจำจะมีเอกสารยืนยันรายได้ที่ชัดเจน ได้แก่ สลิปเงินเดือนและหนังสือรับรองเงินเดือนจากบริษัท แสดงให้เห็นความสามารถในการชำระหนี้ ต่างจากผู้ประกอบอาชีพอิสระที่ธนาคารต้องขอเอกสารแสดงหลักฐานทางการเงินอย่างละเอียด ซึ่งจำเป็นต้องเก็บเอกสารทางการเงินเพื่อแสดงรายได้ไว้ทุกฉบับ รวมทั้งหลักฐานแสดงทรัพย์สินอื่น ๆ หากขาดเอกสารบางส่วนไป อาจไม่เพียงพอที่จะแสดงให้ธนาคารเห็นความสม่ำเสมอและความมั่นคงของรายได้หลังหักรายจ่ายออกแล้ว 
  • อายุงานที่ธนาคารกำหนด บางธนาคารจะกำหนดให้ผู้ประกอบอาชีพอิสระต้องมีประสบการณ์ในการประกอบอาชีพนั้น ๆ อย่างน้อย 1-2 ปี เพื่อแสดงให้เห็นถึงความมั่นคงของอาชีพและความต่อเนื่องของรายได้ในระยะยาว หากเพิ่งเริ่มต้นทำงานอิสระได้ไม่นานหรือเปลี่ยนสายงานบ่อยครั้ง อาจกลายเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการพิจารณาสินเชื่ออย่างมีนัยสำคัญ

วางแผนอย่างมั่นใจ ชาวฟรีแลนซ์กู้ซื้อบ้านได้ไม่ไกลเกินเอื้อม

แม้การกู้ซื้อบ้านของผู้ประกอบอาชีพอิสระจะมีความท้าทายด้านเอกสารและกระบวนการพิจารณาที่เข้มงวดกว่าพนักงานประจำ แต่หากรู้แนวทางเตรียมตัวก่อนขอสินเชื่ออย่างชาญฉลาด การเป็นเจ้าของบ้านในฝันก็ไม่ใช่เรื่องไกลเกินเอื้อม ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แนะเคล็ดลับเตรียมความพร้อมก่อนวางแผนกู้ซื้อที่อยู่อาศัยสำหรับผู้ประกอบอาชีพอิสระ เริ่มต้นวางรากฐานทางการเงินอย่างไรให้มั่นคง เพื่อเพิ่มโอกาสในการอนุมัติสินเชื่อบ้านให้ผ่านได้ง่ายขึ้น 

  1. ประเมินความสามารถในการผ่อนบ้าน ขั้นตอนแรกในการวางแผนซื้อที่อยู่อาศัย ผู้ประกอบอาชีพอิสระควรนำรายได้ที่มีการยื่นภาษีในปีที่ผ่านมามาหาร 12 เพื่อหารายรับเฉลี่ยที่ได้ในแต่ละเดือน จากนั้นจึงนำตัวเลขดังกล่าวมาเปรียบเทียบกับภาระค่าใช้จ่ายรายเดือนทั้งหมด เพื่อคำนวณหาความสามารถในการผ่อนชำระสินเชื่อบ้าน/คอนโดฯ ซึ่งธนาคารจะพิจารณาความสามารถในการชำระหนี้จากค่า DSR (Debt Service Ratio) หรืออัตราส่วนที่แสดงภาระหนี้สินทั้งหมดต่อเดือนเทียบกับรายได้รวมต่อเดือน โดยรายจ่ายหรือภาระหนี้ทั้งหมดต่อเดือนนั้นไม่ควรเกิน 40% ของรายได้ ซึ่งสามารถคำนวณด้วยสูตร (รายได้ต่อเดือน) X (40%) = (ความสามารถผ่อนบ้าน) เช่น รายได้ 30,000 บาทต่อเดือน X 40% = 12,000 บาท เมื่อหักภาระหนี้ต่าง ๆ ออกจากจำนวน 12,000 บาทแล้ว จะได้ความสามารถผ่อนบ้านกับธนาคารที่เหลืออยู่ ซึ่งผู้บริโภคสามารถนำตัวเลขดังกล่าวมากำหนดราคาเบื้องต้นเพื่อค้นหาบ้าน/คอนโดฯ ที่มีราคาเหมาะสมกับงบประมาณต่อไป
  2. มีหลักฐานการทำงานชัดเจน เนื่องจากฟรีแลนซ์ไม่มีสังกัดองค์กรอย่างเป็นทางการ การเก็บหลักฐานการทำงานอย่างเป็นระบบจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ผู้บริโภคควรเตรียมเอกสารแสดงการประกอบอาชีพไว้อย่างน้อย 1-2 ปี ไม่ว่าจะเป็นสัญญาว่าจ้างจากลูกค้าทุกฉบับ, ผลงานย้อนหลัง (Portfolio) หรือเอกสารการจดทะเบียนธุรกิจการค้า หรือใบประกอบวิชาชีพต่าง ๆ หากมีหลักฐานการทำงานเหล่านี้ครบถ้วนจะช่วยยืนยันความต่อเนื่องของรายได้ และแสดงให้ธนาคารเห็นถึงความน่าเชื่อถือในอาชีพได้อย่างชัดเจน
  3. วางแผนออมเงินดีมีชัยไปกว่าครึ่ง ความมั่นคงทางการเงินไม่ได้วัดเพียงรายได้ที่เข้ามาเท่านั้น แต่ยังวัดจากวินัยในการออมด้วย นอกจากการออมเงินจะช่วยให้คุณมีเงินก้อนสำหรับค่าใช้จ่ายที่จำเป็นเมื่อซื้อบ้าน/คอนโดฯ แล้ว ยังถือเป็นการซ้อมผ่อนบ้านล่วงหน้าเพื่อให้สามารถปรับแผนการเงินให้เหมาะสมเมื่อต้องผ่อนชำระจริงอีกด้วย ผู้บริโภคจึงควรเริ่มวางแผนออมเงินเพื่อใช้เป็นเงินดาวน์เมื่อซื้อบ้าน/คอนโดฯ ประมาณ 10-30% นอกจากนี้ควรมีเงินออมสำรองไว้สำหรับผ่อนบ้าน/คอนโดฯ อย่างน้อย 6 เดือน เพื่อเป็นหลักประกันความมั่นคงหากรายได้เกิดความผันผวนในอนาคต โดยการวางแผนรับมือความเสี่ยงนี้จะช่วยให้ธนาคารมั่นใจในศักยภาพทางการเงินของผู้กู้มากขึ้น
  4. ยื่นภาษีอย่างถูกต้องตามกฎหมาย การยื่นภาษีอย่างสม่ำเสมอเป็นเอกสารรับรองที่น่าเชื่อถือของอาชีพอิสระ เนื่องจากเป็นการยืนยันรายได้ต่อภาครัฐอย่างเป็นทางการ แสดงให้เห็นว่ารายได้ของคุณเป็นไปตามกฎหมายและสามารถตรวจสอบได้จริง ทำให้ธนาคารมั่นใจในความถูกต้องและสามารถตรวจสอบที่มาของรายได้ได้อย่างชัดเจน ผู้ประกอบอาชีพอิสระจึงไม่ควรละเลยการยื่นภาษีให้ถูกต้องและตรงกับความเป็นจริง โดยยื่นภาษีเงินได้บุคคลธรรมดา (ภ.ง.ด. 90 หรือ 94) ทุกปีเพื่อแสดงความต่อเนื่องของรายได้ และเก็บหนังสือรับรองการหักภาษี ณ ที่จ่าย (50 ทวิ) ไว้ทุกฉบับ ซึ่งเป็นเอกสารสำคัญที่ชาวฟรีแลนซ์ต้องได้รับจากผู้ว่าจ้างทุกครั้งเมื่อมีการรับเงินค่าจ้างและแสดงรายละเอียดว่าถูกหักภาษี ณ ที่จ่ายเท่าไร เพื่อเป็นหลักฐานยืนยันรายได้กับธนาคาร 
  5. เดินบัญชีธนาคารให้สม่ำเสมอ รายการเดินบัญชีธนาคาร (Statement) ถือเป็นหลักฐานแสดงกระแสเงินสดที่สำคัญของผู้ประกอบอาชีพอิสระ เช่นเดียวกับสลิปเงินเดือนของพนักงานประจำ ดังนั้น ผู้ประกอบอาชีพอิสระจึงควรวางแผนสร้างรายการเดินบัญชีธนาคารให้สวย โดยเลือกใช้บัญชีธนาคารหลักเพียงบัญชีเดียวในการรับรายได้จากการทำงาน มีการโอนเงินเข้าบัญชีอย่างสม่ำเสมอ หากได้รับค่าจ้างเป็นเงินสดก็ควรนำไปฝากในบัญชีธนาคารเพื่อแสดงให้เห็นความต่อเนื่องของรายได้ และพยายามรักษายอดคงเหลือในบัญชีอยู่เสมอ นอกจากนี้ ควรหลีกเลี่ยงการถอนเงินออกจนหมดบัญชีบ่อย ๆ ด้วย การเดินบัญชีที่สม่ำเสมอจะช่วยยืนยันสภาพคล่องและความน่าเชื่อถือของรายได้ โดยธนาคารจะตรวจสอบรายการเดินบัญชีย้อนหลังเป็นระยะเวลา 6 เดือนถึง 1 ปี  
  6. สร้างประวัติทางการเงินดี ไม่มีหนี้ค้างชำระ ปัจจัยสำคัญที่ธนาคารใช้ในการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อคือผู้กู้ต้องมีประวัติทางการเงินที่ดี โดยธนาคารจะตรวจสอบประวัติการชำระหนี้ย้อนหลังจากเครดิตบูโร บริษัท ข้อมูลเครดิตแห่งชาติ จำกัด ซึ่งจะมีประวัติการชำระหนี้ของผู้กู้ย้อนหลัง 3 ปี ผู้บริโภคที่ต้องการกู้ซื้อที่อยู่อาศัยจึงควรสร้างประวัติทางการเงินให้ดูดี ไม่มีหนี้ค้างชำระ ไม่มีการผ่อนสินค้าจำนวนมากตอนที่ยื่นกู้ซื้อบ้าน และไม่มีประวัติการใช้บัตรกดเงินสดอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ หากผู้บริโภครู้จักบริหารจัดการค่าใช้จ่ายและใช้บัตรเครดิตอย่างถูกวิธี และเคยมีประวัติการผ่อนชำระสินค้าตรงตามกำหนดทุกงวด จะเป็นตัวสะท้อนวินัยทางการเงินในการชำระหนี้ของผู้กู้ได้อีกทางนึง 
  7. “กู้ร่วม” เพิ่มโอกาสอนุมัติและวงเงินกู้ หากผู้ประกอบอาชีพอิสระต้องการเพิ่มโอกาสอนุมัติ การกู้ร่วมกับบุคคลที่มีรายได้ประจำ เช่น คู่สมรส พ่อ-แม่ หรือญาติพี่น้อง ก็ถือเป็นทางเลือกที่น่าสนใจ นอกจากผู้กู้ร่วมจะเข้ามาเติมเต็มความมั่นคงของรายได้แล้ว ยังทำให้ธนาคารเห็นถึงความสามารถในการชำระหนี้ที่มีมากขึ้นซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการอนุมัติสินเชื่อตามไปด้วย นอกจากนี้ เมื่อรวมรายได้ของผู้กู้ทั้งสองคนแล้วยังส่งผลให้วงเงินกู้ที่ได้รับเพิ่มสูงขึ้นเช่นกัน เปิดโอกาสให้ผู้บริโภคสามารถเลือกซื้อบ้าน/คอนโดฯ ในงบประมาณที่สูงขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ผู้กู้หลักและผู้กู้ร่วมต้องทำความเข้าใจถึงภาระหนี้และความรับผิดชอบที่มีร่วมกันอย่างชัดเจนก่อนตัดสินใจ

แม้เส้นทางการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยของชาวฟรีแลนซ์จะมีความท้าทายมากกว่าผู้มีรายได้ประจำ แต่ไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ หากเริ่มต้นเรียนรู้สร้างวินัยทางการเงินและแสดงหลักฐานความมั่นคงทางการเงินได้อย่างชัดเจน สิ่งเหล่านี้จะเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้การกู้ซื้อบ้าน/คอนโดฯ ของผู้ประกอบอาชีพอิสระผ่านการอนุมัติได้ง่ายขึ้นอย่างแน่นอน ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (www.DDproperty.com) ได้รวบรวมบทความน่ารู้พร้อมอัปเดตข่าวสารล่าสุดในแวดวงอสังหาฯ รวมทั้งเป็นแหล่งข้อมูลประกาศซื้อ/ขาย/ให้เช่าที่อยู่อาศัยในทำเลศักยภาพทั่วประเทศ ช่วยให้คนหาบ้านทุกอาชีพสามารถเตรียมความพร้อมและเริ่มต้นวางแผนเลือกซื้อที่อยู่อาศัยในฝันได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น

Posted on

Red Hat Brings Distributed AI Inference to Production AI Workloads with Red Hat AI 3

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

Red Hat Brings Distributed AI Inference to Production AI Workloads with Red Hat AI 3

Red Hat’s hybrid cloud-native AI platform streamlines AI workflows and offers powerful new inference capabilities, building the foundation for agentic AI at scale and empowering IT teams and AI engineers to innovate faster and more efficiently

 

Red Hat, the world’s leading provider of open source solutions, today announced Red Hat AI 3, a significant evolution of its enterprise AI platform. Bringing together the latest innovations of Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) and Red Hat OpenShift AI, the platform helps simplify the complexities of high-performance AI inference at scale, enabling organizations to more readily move workloads from proofs-of-concept to production and improve collaboration around AI-enabled applications.

As enterprises move beyond AI experimentation, they face significant hurdles, including data privacy, cost control and managing diverse models. “The GenAI Divide: State of AI in Business” from the Massachusetts Institute of Technology NANDA project, highlights the reality of production AI, with approximately 95% of organizations failing to see measurable financial returns from ~$40 billion in enterprise spending.

Red Hat AI 3 focuses on directly addressing these challenges by providing a more consistent, unified experience for CIOs and IT leaders to maximize their investments accelerated      computing technologies. It makes it possible to rapidly scale and distribute AI workloads across hybrid, multi-vendor environments while simultaneously improving cross-team collaboration on next-generation AI workloads like agents, all on the same common platform. With a foundation built on open standards, Red Hat AI 3 meets organizations where they are on their AI journey, supporting any model on any hardware accelerator, from datacenters to public cloud and sovereign AI environments to the farthest edge.

From training to “doing”: The shift to enterprise AI inference

As organizations move AI initiatives into production, the emphasis shifts from training and tuning models to inference, the “doing” phase of enterprise AI. Red Hat AI 3 emphasizes scalable and cost-effective inference, by building on the wildly-successful vLLM and llm-d community projects and Red Hat’s model optimization capabilities to deliver production-grade serving of large language models (LLMs).

To help CIOs get the most out of their high-value hardware acceleration, Red Hat OpenShift AI 3.0 introduces the general availability of llm-d, which reimagines how LLMs run natively on Kubernetes. llm-d enables intelligent distributed inference, tapping the proven value of Kubernetes orchestration and the performance of vLLM, combined with key open source technologies like Kubernetes Gateway API Inference Extension, the NVIDIA Dynamo (NIXL) KV Transfer Library, and the DeepEP Mixture of Experts (MoE) communication library, allowing organizations to:

  • Lower costs and improve response times with intelligent inference-aware model scheduling and disaggregated serving
  • Deliver operational simplicity and maximum reliability with prescriptive “Well-lit Paths” that streamline the deployment of models at scale on Kubernetes.
  • Maximize flexibility with cross-platform support to deploy LLM inference across different hardware accelerators, including NVIDIA and AMD.

llm-d builds on vLLM, evolving it from a single-node, high-performance inference engine to a distributed, consistent and scalable serving system, tightly integrated with Kubernetes, and designed for enabling predictable performance, measurable ROI and effective infrastructure planning. All enhancements directly address the challenges of handling highly variable LLM workloads and serving massive models like Mixture-of-Experts (MoE) models.

A unified platform for collaborative AI

Red Hat AI 3 delivers a unified, flexible experience tailored to the collaborative demands of building production-ready generative AI solutions. It is designed to deliver tangible value by fostering collaboration and unifying workflows across teams through a single platform for both platform engineers and AI engineers to execute on their AI strategy. New capabilities focused on providing the productivity and efficiency needed to scale from proof-of-concept to production include:

  • Model as a Service (MaaS) capabilities build on distributed inference and enable IT teams to act as their own MaaS providers, serving common models centrally and delivering on-demand access for both AI developers and AI applications. This allows for better cost management and supports use cases that cannot run on public AI services due to privacy or data concerns.
  • AI hub empowers platform engineers to explore, deploy and manage foundational AI assets. It provides a central hub with a curated catalog of models, including validated and optimized gen AI models, a registry to manage the lifecycle of models and a deployment environment to configure and monitor all AI assets running on OpenShift AI.
  • Gen AI studio provides a hands-on environment for AI engineers to interact with models and rapidly prototype new gen AI applications. With the AI assets endpoint feature, engineers can easily discover and consume available models and MCP servers, which are designed to streamline how models interact with external tools. The built-in playground provides an interactive, stateless environment to experiment with models, test prompts and tune parameters for use cases like chat and retrieval-augmented generation (RAG).
  • New Red Hat validated and optimized models are included to simplify development. The curated selection includes popular open source models like OpenAI’s gpt-oss, DeepSeek-R1, and specialized models such as Whisper for speech-to-text and Voxtral Mini for voice-enabled agents.

Building the foundation for next-generation AI agents

AI agents are poised to transform how applications are built, and their complex, autonomous workflows will place heavy demands on inference capabilities. The Red Hat OpenShift AI 3.0 release continues to lay the groundwork for scalable agentic AI systems not only through its inference capabilities but also with new features and enhancements focused on agent management.

To accelerate agent creation and deployment, Red Hat has introduced a Unified API layer based on Llama Stack, which helps align development with industry standards like OpenAI-compatible LLM interface protocols. Additionally, to champion a more open and interoperable ecosystem, Red Hat is an early adopter of the Model Context Protocol (MCP), a powerful, emerging standard that streamlines how AI models interact with external tools—a fundamental feature for modern AI agents.

Red Hat AI 3 introduces a new modular and extensible toolkit for model customization, built on existing InstructLab functionality. It provides specialized Python libraries that give developers greater flexibility and control. The toolkit is powered by open source projects like Docling for data processing, which streamlines the ingestion of unstructured documents into an AI-readable format. It also includes a flexible framework for synthetic data generation and a training hub for LLM fine tuning. The integrated evaluation hub helps AI engineers monitor and validate results, empowering them to confidently leverage their proprietary data for more accurate and relevant AI outcomes.

Supporting Quotes

Joe Fernandes, vice president and general manager, AI Business Unit, Red Hat

“As enterprises scale AI from experimentation to production, they face a new wave of complexity, cost and control challenges. With Red Hat AI 3, we are providing an enterprise-grade, open source platform that minimizes these hurdles. By bringing new capabilities like distributed inference with llm-d and a foundation for agentic AI, we are enabling IT teams to more confidently operationalize next-generation AI, on their own terms, across any infrastructure.”

Dan McNamara, senior vice president and general manager, Server and Enterprise AI, AMD
“As Red Hat brings distributed AI inference into production, AMD is proud to provide the high-performance foundation behind it. Together, we’ve integrated the efficiency of AMD EPYC™ processors, the scalability of AMD Instinct™ GPUs, and the openness of the AMD ROCm™ software stack to help enterprises move beyond experimentation and operationalize next-generation AI — turning performance and scalability into real business impact across on-prem, cloud, and edge environments.”

Mariano Greco, chief executive officer, ARSAT

“As a provider of connectivity infrastructure for Argentina, ARSAT handles massive volumes of customer interactions and sensitive data. We needed a solution that would move us beyond simple automation to ‘Augmented Intelligence’ while delivering absolute data sovereignty for our customers. By building our agentic AI platform on Red Hat OpenShift AI, we went from identifying the need to live production in just 45 days. Red Hat OpenShift AI has not only helped us improve our service and reduce the time engineers spend on support issues, but also freed them up to focus on innovation and new developments.”

Rick Villars, group vice president, Worldwide Research, IDC

“2026 will mark an inflection point as enterprises shift from starting their AI pivot to demanding more measurable and repeatable business outcomes from investments. While initial projects focused on training and testing models, the real value – and the real challenge – is to operationalize model-derived insights with efficient, secure and cost-effective inference. This shift requires more modern infrastructure, data, and app deployment environments with ready to use production-grade inference capabilities that can handle real-world scale and complexity, especially as agentic AI supercharges inference loads. Companies that succeed in becoming AI-fueled businesses will be those who establish a unified platform to orchestrate these ever more sophisticated workloads in hybrid cloud environments, not just in silo domains.”

Ujval Kapasi, vice president, Engineering AI Frameworks, NVIDIA

“Scalable, high-performance inference is key to the next wave of generative and agentic AI. With built-in support for accelerated inference with open source NVIDIA Dynamo and NIXL technologies, Red Hat AI 3 provides a unified platform that empowers teams to move swiftly from experimentation to running advanced AI workloads and agents at scale.”

Posted on

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

Red Hat AI 3 มอบศักยภาพ Distributed AI Inference เสริมแกร่งการนำ AI Workloads ไปใช้งานจริง

แพลตฟอร์ม AI แบบไฮบริดคลาวด์เนทีฟของ Red Hat ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ AI มอบความสามารถในการอนุมานแบบใหม่ที่ทรงพลัง สร้างรากฐานให้กับ agentic AI ในวงกว้าง เสริมศักยภาพให้ทีมไอทีและวิศวกร AI สร้างสรรค์นวัตกรรมได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เร้ดแฮท (Red Hat) ผู้ให้บริการโซลูชันโอเพ่นซอร์สชั้นนำของโลก ประกาศเปิดตัว Red Hat AI 3 ซึ่งเป็นก้าวสำคัญของแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กร ที่ผสานรวมนวัตกรรมล่าสุดของ Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) และ Red Hat OpenShift AI เข้าด้วยกัน เพื่อลดความซับซ้อนของการอนุมาน AI ประสิทธิภาพสูงในการปรับใช้ในระบบขนาดใหญ่(high-performance AI inference) ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถนำเวิร์กโหลดที่อยู่ในขั้นตอนการทดลอง (proofs-of-concept) ไปสู่การใช้งานจริง (production) ได้ง่ายขึ้น และช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในขณะที่องค์กรธุรกิจต่าง ๆ ก้าวผ่านขั้นตอนการทดลองใช้ AI องค์กรเหล่านั้นต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญหลายประการ ไม่ว่าจะเป็น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การควบคุมต้นทุน และการจัดการโมเดลที่หลากหลาย รายงาน “The GenAI Divide: State of AI in Business” จากโครงการ NANDA ของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ย้ำให้เห็นความเป็นจริงของการนำ AI มาใช้งานจริง โดยองค์กรประมาณ 95% ไม่เห็นผลตอบแทนทางการเงินที่วัดผลได้จากการใช้จ่ายขององค์กรประมาณ 40,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ

Red Hat AI 3 มุ่งแก้ไขความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการมอบประสบการณ์ที่สอดคล้องและเป็นเอกภาพมากขึ้นให้แก่ผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศ (CIO) และผู้นำด้านไอที เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนในเทคโนโลยีการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (accelerated computing) แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ปรับขนาดและกระจาย AI workloads ไปยังสภาพแวดล้อมไฮบริดที่มีผู้ให้บริการหลายรายได้อย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันข้ามสายงานที่เกี่ยวกับ AI workloads รุ่นใหม่ ๆ เช่น agent ต่าง ๆ และทั้งหมดนี้ทำงานอยู่บนแพลตฟอร์มหลักเดียวกัน การที่ Red Hat AI 3 มีรากฐานที่สร้างขึ้นบนมาตรฐานแบบ open standards จึงสามารถตอบโจทย์ทุกขั้นตอนของเส้นทางการนำ AI มาใช้ขององค์กร สามารถรองรับโมเดลทุกประเภทที่ทำงานอยู่บน hardware accelerator ใดก็ได้ ตั้งแต่ดาต้าเซ็นเตอร์ ไปจนถึงพับลิคคลาวด์ และสภาพแวดล้อม sovereign AI หรือแม้แต่ edge ที่อยู่ห่างไกล

จาก “การเทรน” สู่ “การนำไปใช้จริง” : การเปลี่ยนผ่านสู่การอนุมาน AI ในระดับองค์กร

เมื่อองค์กรต่าง ๆ เริ่มนำโครงการ AI ต่าง ๆ ไปใช้งานจริง ความสำคัญจึงเปลี่ยนจากการเทรนและปรับแต่งโมเดลไปสู่การอนุมาน (inference) ซึ่งเป็นขั้นตอนของ “การนำไปใช้จริง” AI ในระดับองค์กร Red Hat AI 3 ให้ความสำคัญกับการอนุมานที่สามารถปรับขนาดได้และคุ้มค่าการลงทุน โดยพัฒนาต่อยอดจาก vLLM และ llm-d ซึ่งเป็น community โปรเจกต์ที่ประสบความสำเร็จสูง ควบคู่ไปกับศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลของ Red Hat เพื่อให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในระดับที่พร้อมใช้งานจริง

Red Hat OpenShift AI 3.0 เปิดให้ใช้ llm-d ซึ่งเป็นเวอร์ชันพร้อมใช้งานทั่วไปที่พลิกโฉมวิธีการทำงานของ LLM บน Kubernetes โดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศใช้งานการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ที่มีมูลค่าสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ llm-d ช่วยให้เกิดการอนุมานแบบกระจายอัจฉริยะ (intelligent distributed inference) โดยใช้คุุณประโยชน์จากระบบการผสานการทำงานของ Kubernetes และประสิทธิภาพของ vLLM ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว ผสมผสานกับเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สสำคัญอื่น ๆ เช่น Kubernetes Gateway API Inference Extension, NVIDIA Dynamo (NIXL) KV Transfer Library, และ DeepEP Mixture of Experts (MoE) communication library, ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถ

  • ลดต้นทุนและปรับปรุงเวลาในการตอบสนอง ด้วยระบบจัดตารางรันโมเดลแบบ Inference-aware ที่ชาญฉลาด พร้อมระบบให้บริการแบบแยกส่วน (disaggregated serving)
  • มอบความเรียบง่ายในการดำเนินงานและความน่าเชื่อถือสูงสุด ด้วยแนวทางที่ชัดเจนและมีมาตรฐาน (Well-lit Paths) ที่ช่วยปรับปรุงขั้นตอนการนำโมเดลไปใช้งานบน Kubernetes ได้อย่างเต็มรูปแบบ
  • เพิ่มความยืดหยุ่นสูงสุด ด้วยการรองรับการทำงานข้ามแพลตฟอร์ม (cross-platform support) เพื่อปรับใช้การอนุมาน LLM (LLM inference) กับ hardware accelerators ที่หลากหลาย รวมถึง NVIDIA และ AMD

llm-d สร้างบนพื้นฐานของ vLLM โดยพัฒนาจากเอ็นจิ้นการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงเริ่มตั้งแต่แบบโหนดเดียว (single-node) ไปจนถึงระบบการให้บริการแบบกระจายศูนย์ (distributed) มีความเสถียร และปรับขนาดได้ ระบบนี้ได้รับการผสานการทำงานกับ Kubernetes อย่างมั่นคง เพื่อมอบประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้ วัดผลตอบแทนจากการลงทุนได้ และการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดนี้ตอบโจทย์การจัดการ LLM workloads ที่มีความผันผวนสูง และการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ เช่น โมเดล Mixture-of-Experts (MoE)

แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์เพื่อการทำงานด้าน AI ร่วมกัน

Red Hat AI 3 มอบประสบการณ์ที่ครบวงจรและยืดหยุ่น ตอบโจทย์ความต้องการด้านการทำงานร่วมกันในการพัฒนาโซลูชัน Generative AI ที่พร้อมใช้งานจริง แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาให้ช่วยส่งเสริมการร่วมมือและการเชื่อมโยงเวิร์กโฟลว์ของทุกทีมไว้ด้วยกันบนแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้วิศวกรแพลตฟอร์ม และวิศวกร AI ขับเคลื่อนกลยุทธ์ด้าน AI อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความคล่องตัวในการขยายจากขั้นตอนทดลองแนวคิด (Proof-of-Concept) ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร (Production) ประกอบด้วยความสามารถต่าง ๆ ดังนี้

  • Model as a Service (MaaS) ต่อยอดจากเทคโนโลยี distributed inference เพื่อให้องค์กรสามารถเป็นผู้ให้บริการโมเดลของตนเองได้ (self-managed MaaS) โดยให้ทีม IT สามารถให้บริการ โมเดลกลาง (shared models) แก่ทีมพัฒนา AI และแอปพลิเคชันต่าง ๆ ได้แบบ on-demand ผ่านโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร แนวทางนี้ช่วย บริหารต้นทุนได้ดียิ่งขึ้น และรองรับกรณีการใช้งานที่ ไม่สามารถใช้บริการ AI สาธารณะได้ เนื่องจากข้อจำกัดด้าน ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
  • AI hub ช่วยให้วิศวกรแพลตฟอร์มสามารถสำรวจ ติดตั้งใช้งาน และจัดการสินทรัพย์ AI พื้นฐานได้ โดยมีศูนย์กลางที่รวบรวมแคตตาล็อกโมเดลต่าง ๆ ที่คัดสรรให้เลือกใช้ภายในองค์กรซึ่งรวมถึงโมเดล Gen AI ที่ผ่านการปรับแต่งอย่างเหมาะสม, ระบบ Registry เพื่อจัดการไลฟ์ไซเคิลของโมเดล และสภาพแวดล้อมสำหรับการติดตั้งและติดตาม เพื่อกำหนดค่าและตรวจสอบสินทรัพย์ AI ทั้งหมดที่ทำงานอยู่บน OpenShift AI
  • Gen AI studio มอบสภาพแวดล้อมที่ให้วิศวกร AI ได้ลงมือปฏิบัติจริงในการโต้ตอบกับโมเดลและสร้างต้นแบบแอปพลิเคชัน Gen AI ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว วิศวกรสามารถค้นพบและเรียกใช้งานโมเดลและเซิฟเวอร์ MCP ที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้นด้วยคุณสมบัติ AI assets endpoint ซึ่งช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างโมเดลกับเครื่องมือภายนอกระบบเป็นไปอย่างราบรื่น อีกทั้งยังมี playground ในตัวที่เป็นสภาพแวดล้อมเชิงโต้ตอบแบบไร้สถานะ (stateless) เพื่อทดลองโมเดล ทดสอบคำสั่ง (prompts) และปรับแต่งพารามิเตอร์ให้เหมาะสมกับกรณีใช้งาน เช่น chat และการสร้างคำตอบจากข้อมูลที่ดึงมา (Retrieval-Augmented Generation: RAG)
  • การพัฒนาทำได้ง่ายขึ้นด้วยโมเดลใหม่ที่ได้รับการตรวจสอบและปรับแต่งจาก Red Hat โดยมีการคัดสรรโมเดลโอเพ่นซอร์สยอดนิยม เช่น gpt-oss ของ OpenAI, DeepSeek-R1 และโมเดลเฉพาะทาง เช่น Whisper สำหรับการแปลงเสียงเป็นข้อความ (speech-to-text) และ Voxtral Mini สำหรับ agents ที่สั่งงานด้วยเสียง (voice-enabled agents)

สร้างรากฐานให้กับ AI agents รุ่นต่อไป

AI agents กำลังจะพลิกโฉมวิธีการสร้างแอปพลิเคชัน และเวิร์กโฟลว์ที่อิสระและซับซ้อนจะสร้างความต้องการสูงต่อความสามารถในการอนุมาน Red Hat OpenShift AI 3.0 วางรากฐานสำหรับระบบ agentic AI ที่สามารถขยายขนาดได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งไม่เพียงแต่ยกระดับความสามารถการอนุมานเท่านั้น แต่ยังมาพร้อมคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่ ๆ ที่เน้นไปที่การจัดการ agent 

Red Hat นำเสนอ Unified API layer (เลเยอร์ API แบบรวมศูนย์ ) ที่พัฒนาบน Llama Stack เพื่อเร่งกระบวนการสร้างและปรับใช้ agent ซึ่งช่วยให้การพัฒนาสอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น โปรโตคอลอินเทอร์เฟซ LLM ที่รองรับกับ OpenAI นอกจากนี้เพื่อส่งเสริมระบบนิเวศที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันได้อย่างยืดหยุ่น Red Hat ยังเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการใช้งาน Model Context Protocal (MCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ทรงพลังและกำลังเป็นที่ยอมรับ ช่วยให้การให้การสื่อสารระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอกเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นคุณสมบัติพื้นฐานสำหรับ AI agents ที่ทันสมัย

Red Hat AI 3 ยังแนะนำชุดเครื่องมือใหม่สำหรับการปรับแต่งโมเดล ที่ออกแบบให้มีลักษณะเป็นโมดูลาร์และสามารถขยายต่อได้ (modular and extensible toolkit) พัฒนาต่อยอดจากความสามารถของ InstructLab ที่มีอยู่เดิม มาพร้อมไลบราลี Python เฉพาะทางที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมและปรับแต่งการทำงานของโมเดลได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น ชุดเครื่องมือนี้ขับเคลื่อนด้วยโปรเจกต์โอเพ่นซอร์ส เช่น Docling สำหรับการประมวลผลข้อมูล ซึ่งช่วยแปลงและจัดการเอกสารแบบไม่มีโครงสร้าง (unstructured documents) ให้อยู่ในรูปแบบที่ AI สามารถอ่านและประมวลผลได้อย่างคล่องตัว นอกจากนี้ยังมีเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นสำหรับการสร้างช้อมูลสังเคราะห์ และ training hub สำหรับการปรับแต่ง LLM (fine-tuning) นอกจากนี้ยังมีการรวม evaluation hub เข้ามาในระบบ เพื่อช่วยให้วิศวกร AI สามารถติดตามและตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถใช้ข้อมูลกรรมสิทธิ์ (proprietary data) ของตนเองได้อย่างมั่นใจ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ AI ที่แม่นยำและตรงความต้องการมากขึ้น

คำกล่าวสนับสนุน

Joe Fernandes, vice president and general manager, AI Business Unit, Red Hat

“เมื่อองค์กรขยายการใช้งาน AI จากขั้นตอนการทดลองไปสู่การใช้งานจริง องค์กรต้องเผชิญกับความซับซ้อน ต้นทุน และความท้าทายใหม่ ๆ ด้านการควบคุม Red Hat ได้ออกแบบ Red Hat AI 3 ให้เป็นโอเพ่นซอร์สระดับองค์กรที่ช่วยลดอุปสรรคเหล่านี้ โดยนำเสนอความสามารถใหม่ เช่น ระบบการอนุมานแบบกระจาย (distributed inference) ผ่าน llm-d และรากฐานสำหรับ agentic AI เพื่อช่วยให้ทีมไอทีสามารถใช้งาน AI รุ่นถัดไปได้อย่างมั่นใจ บนโครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใดก็ได้ ตามแนวทางขององค์กร”

Dan McNamara, senior vice president and general manager, Server and Enterprise AI, AMD

“เมื่อ Red Hat นำการอนุมาน AI แบบกระจายเข้าสู่การใช้งานจริง AMD มีความภูมิใจที่ได้เป็นรากฐานประสิทธิภาพสูงที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จนี้ เราได้ผนวกรวมประสิทธิภาพของ AMD EPYC™ processors,  ศักยภาพการขยายขนาดของ AMD Instinct™ GPUs, และความเปิดกว้างของซอฟต์แวร์สแตก AMD ROCm™ เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อช่วยให้องค์กรก้าวข้ามขีดจำกัดของการทดลองไปสู่การใช้งาน AI เจนเนเรชันใหม่ได้จริง เปลี่ยนประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ทั้งในสภาพแวดล้อมแบบ on-premise, cloud และ edge”

Mariano Greco, chief executive officer, ARSAT

“ARSAT ในฐานะผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมต่อของประเทศอาร์เจนตินา เราต้องจัดการกับปริมาณข้อมูลลูกค้าและข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมหาศาล เราต้องการโซลูชันที่จะนำพาเราก้าวข้ามระบบอัตโนมัติแบบง่าย ๆ ไปสู่ ‘Augmented Intelligence’ พร้อมกับมอบอำนาจอธิปไตยทางข้อมูลสูงสุดให้กับลูกค้า ด้วยการสร้างแพลตฟอร์ม agentic AI บน Red Hat OpenShift AI เราจึงสามารถระบุความต้องการไปสู่การใช้งานจริงได้ภายในเวลาเพียง 45 วัน  Red Hat OpenShift AI ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราปรับปรุงบริการและลดเวลาที่วิศวกรต้องใช้ไปกับการแก้ไขปัญหาด้านการสนับสนุน แต่ยังช่วยให้พวกเขามีเวลาไปมุ่งเน้นด้านนวัตกรรมและการพัฒนาสิ่งใหม่ ๆ ได้มากขึ้นอีกด้วย”

Rick Villars, group vice president, Worldwide Research, IDC

“ปีหน้าจะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ ที่องค์กรจะยกระดับจากการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สามารถวัดผลและทำซ้ำได้จากการลงทุนใน AI แม้ว่าโครงการเริ่มต้นจะมุ่งเน้นไปที่การเทรนและการทดสอบโมเดล แต่คุณค่าและความท้าทายที่แท้จริงคือการนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากโมเดลไปใช้งานจริงด้วยการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัยและคุ้มค่าใช้จ่าย ซึ่งต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานยุคใหม่ ข้อมูล และสภาพแวดล้อมการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ทันสมัยมากขึ้น พร้อมด้วยความสามารถในการอนุมานระดับการใช้งานจริงที่พร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถรับมือกับขนาดและความซับซ้อนในความเป็นจริงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ agentic AI เพิ่มปริมาณการอนุมาน บริษัทที่ประสบความสำเร็จในการกลายเป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI คือองค์กรที่สามารถสร้างแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์เพื่อจัดการเวิร์กโหลดที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ บนสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่เพียงแค่ในโดเมนที่แยกส่วนเท่านั้น”

Ujval Kapasi, vice president, Engineering AI Frameworks, NVIDIA

“การอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความสามารถในการปรับขนาดได้ถือเป็นกุญแจสำคัญสำหรับ generative และ agentic AI ด้วยการรองรับเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส NVIDIA Dynamo และ NIXL Red Hat AI 3 จึงกลายเป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่ช่วยให้ทีมงานสามารถก้าวจากขั้นตอนทดลองไปสู่การรัน AI workloads ขั้นสูง และ agents ในวงกว้างได้อย่างรวดเร็ว”

Posted on

อีริคสันจับมือโวดาโฟนพัฒนาเครือข่ายอัจฉริยะระยะยาว 5 ปี

อีริคสันจับมือโวดาโฟนพัฒนาเครือข่ายอัจฉริยะระยะยาว 5 ปี

อีริคสันจับมือโวดาโฟนพัฒนาเครือข่ายอัจฉริยะระยะยาว 5 ปี

  • อีริคสันจะเป็นผู้ให้บริการเครือข่าย RAN ของโวดาโฟนแต่เพียงผู้เดียวในไอร์แลนด์ เนเธอร์แลนด์ และโปรตุเกส และยังเป็นผู้ให้บริการหลักในเยอรมนี โรมาเนีย และอียิปต์
  • ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์นาน 5 ปี จะตอกย้ำความเป็นผู้นำระดับโลกของโวดาโฟนทั้งด้านประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้ ผ่านการติดตั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ 5G ประสิทธิภาพสูงของอีริคสัน เพื่อพัฒนาเครือข่ายให้ทันสมัยและพร้อมเปิดใช้งาน 5G แบบ Standalone เพื่อรองรับความต้องการการเชื่อมต่อที่แตกต่างกัน
  • นำระบบบริหารจัดการเครือข่ายอัจฉริยะแบบเปิดและระบบอัตโนมัติ (หรือ SMO และ rApps) มาเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการ ประหยัดพลังงานและมีความยั่งยืน

อีริคสัน (NASDAQ:ERIC) ประกาศร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับโวดาโฟน (Vodafone) หนึ่งในบริษัทโทรคมนาคมชั้นนำระดับโลกเป็นระยะเวลา 5 ปี เพื่อพัฒนาศักยภาพเครือข่ายของโวดาโฟนให้ทันสมัย โดยติดตั้งโซลูชันเครือข่ายประสิทธิภาพสูงแบบตั้งโปรแกรมได้ของอีริคสัน (หรือ High-Performing Programmable Network Solutions) กับหลายตลาดสำคัญ

อีริคสันจะเป็นผู้ให้บริการเครือข่าย RAN (Radio Access Network) เพียงรายเดียวของโวดาโฟนในไอร์แลนด์ เนเธอร์แลนด์ และโปรตุเกส รวมถึงยังคงเป็นผู้ให้บริการหลักในเยอรมนี โรมาเนีย และอียิปต์ การร่วมมือนี้ยังเพิ่มความสัมพันธ์เชิงกลยุทธ์ระยะยาวแก่ทั้งสองบริษัทให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น

การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและการจัดการเครือข่าย RAN ของโวดาโฟน ให้ทันสมัยนั้นเป็นการวางรากฐานเพื่อนำ 5G แบบ Standalone มาใช้วงกว้าง ซึ่งทำให้โวดาโฟนสามารถนำเสนอโซลูชันการเชื่อมต่อที่แตกต่างกัน (Differentiated Connectivity Solutions) พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพการปรับแต่งเฉพาะให้กับทั้งลูกค้ากลุ่มองค์กรและกลุ่มผู้บริโภคทั่วไป

ภายใต้ความร่วมมือนี้ โวดาโฟนจะนำอุปกรณ์วิทยุ Massive MIMO ที่ก้าวหน้าที่สุดและรองรับ Open RAN รวมถึงโซลูชัน RAN Compute และซอฟต์แวร์ 5G Advanced RAN ของอีริคสันมาติดตั้งในเครือข่ายโวดาโฟนในตลาดเหล่านี้

ข้อตกลงที่ครอบคลุมความร่วมมือทั่วทั้งยุโรปนี้ยังนำเสนอ Ericsson Intelligent Automation Platform และ rApps แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย RAN ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะได้รับการติดตั้งในแต่ละตลาด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย RAN อัตโนมัติ ประหยัดพลังงาน และช่วยบริหารจัดการเครือข่ายของผู้ให้บริการหลากหลาย

เยอรมนีจะเป็นตลาดแรกที่ติดตั้ง Intelligent Automation Platform และ rApps ของอีริคสัน รวมถึงโซลูชันบริหารจัดการเครือข่ายผู้ให้บริการ RAN หลายราย ซึ่งจะเริ่มดำเนินการในไตรมาส 4 ปีนี้ สำหรับความร่วมมือด้าน AI และการพัฒนาเครือข่ายให้ครอบคลุมยังช่วยยกระดับโครงสร้างพื้นฐานของโวดาโฟนไปสู่มาตรฐานระดับโลก และขยับเป็นผู้นำบริการเครือข่ายอัตโนมัติเป็นรายแรก ๆ ตอกย้ำว่าเครือข่ายของพวกเขามีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและสามารถตอบสนองความต้องการในอนาคตได้

Alberto Ripepi ประธานเจ้าหน้าที่บริหารเครือข่ายของ Vodafone Group กล่าวว่า “การร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับอีริคสัน นับเป็นอีกก้าวสำคัญในการพัฒนาเครือข่ายของเรา โดยการปรับปรุงเครือข่ายด้วยอุปกรณ์รุ่นล่าสุดและใช้ประสิทธิภาพระดับสูงจากความสามารถ 5G Advanced จะช่วยให้เราสามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าพร้อมเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูง โดยใช้ระบบอัตโนมัติและ AI Agent มาตอบโจทย์ความต้องการเครือข่ายแบบเรียลไทม์ได้อย่างราบรื่น เรากำลังวางรากฐานเพื่อใช้ประโยชน์จากตลาดที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับ Network APIs ผ่านบริษัทร่วมทุนของเรา Aduna การผนึกกำลังร่วมกันนี้จะช่วยให้เราปลดล็อกศักยภาพเครือข่ายให้กับนักพัฒนา เร่งการพัฒนานวัตกรรมด้านแอปพลิเคชันและบริการต่าง ๆ รวมถึงทำให้โวดาโฟนก้าวขึ้นเป็นผู้นำเทคโนโลยีและนวัตกรรมเครือข่าย”

Patrick Johansson รองประธานอาวุโสและหัวหน้าตลาดในยุโรป ตะวันออกกลางและแอฟริกาของอีริคสัน กล่าวว่า “เราภูมิใจที่ได้ขยายความร่วมมือระยะยาวกับโวดาโฟนผ่านข้อตกลงการเปลี่ยนแปลงนี้ ซึ่งสอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของเราในการพัฒนาเครือข่ายอัจฉริยะประสิทธิภาพสูง วางรากฐานที่แข็งแกร่งให้กับโวดาโฟนเพื่อมอบประสบการณ์การเชื่อมต่อที่แตกต่างกัน ด้วยการติดตั้งนวัตกรรมและโซลูชันที่มีประสิทธิภาพพื้นฐานให้กับทั้งลูกค้าในกลุ่มผู้บริโภคและกลุ่มองค์กร เรากำลังเปิดโอกาสใหม่สำหรับการสร้างรายได้จากบริการพร้อมขับเคลื่อนนวัตกรรมโทรคมนาคมไปสู่ยุคใหม่”

โวดาโฟนจะปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของตนเพิ่มเติมด้วยการใช้โซลูชันซอฟต์แวร์ Ericsson 5G Advanced RAN ที่นำเทคโนโลยี AI และระบบอัตโนมัติมาใช้สำหรับเปิดใช้งานเครือข่ายอัจฉริยะ รวมถึงการจัดการเครือข่ายแบบเรียลไทม์ การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการประหยัดพลังงาน มอบอุปกรณ์และเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่า และสร้างโอกาสเพื่อเป็นแหล่งรายได้ใหม่ ๆ ผ่านบริการการเชื่อมต่อที่แตกต่างกัน

ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่ตั้งโปรแกรมได้ประสิทธิภาพสูง ความร่วมมือนี้จะเร่งการพัฒนานวัตกรรมรวมถึงการพัฒนายูสเคสการใช้งานใหม่ ๆ ในตลาดที่โวดาโฟนให้บริการ แนวทางการดำเนินงานเชิงรุกนี้จะสร้างความมั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของโวดาโฟนมีความพร้อมสำหรับอนาคตและสามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีเกิดใหม่ ทำให้บริษัทอยู่ในสถานะผู้นำอย่างมั่นคงในภูมิทัศน์โทรคมนาคมระดับโลก

Posted on

ส่องเทคนิคเลือกซื้อ “บ้านมือสอง” อย่างไรให้คุ้มค่า

ส่องเทคนิคเลือกซื้อ “บ้านมือสอง” อย่างไรให้คุ้มค่า

ส่องเทคนิคเลือกซื้อ “บ้านมือสอง” อย่างไรให้คุ้มค่า

ท่ามกลางสภาวะเศรษฐกิจที่ยังคงเผชิญความท้าทายทั้งจากปัจจัยภายในและภายนอกประเทศ ส่งผลให้ผู้บริโภคต่างรัดเข็มขัดและวางแผนทางการเงินอย่างรอบคอบ ขณะที่ตลาดอสังหาริมทรัพย์ซึ่งเป็นทรัพย์สินที่มีราคาสูงแต่ก็ถือเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญในการดำรงชีวิตเช่นกัน แม้ตลาดจะเติบโตไม่หวือหวาแต่ยังมีความต้องการซื้อจากกลุ่มผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) ที่จำเป็นต้องมีที่อยู่อาศัยในเวลานี้ ส่งผลให้บ้าน/คอนโดมิเนียมมือสองกลายมาเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจและตอบโจทย์ผู้ที่มองหาที่อยู่อาศัยหลังใหม่ในราคาที่เอื้อมถึง

ข้อมูลจากบทวิเคราะห์ “สถานการณ์ตลาดที่อยู่อาศัยมือสองทั่วประเทศ ไตรมาส 2 ปี 2568” ของศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ (REIC) ธนาคารอาคารสงเคราะห์ (ธอส.) พบว่า มีจำนวนที่อยู่อาศัยมือสองที่ประกาศขาย 189,382 หน่วย เพิ่มขึ้น 34.6% และมีมูลค่า 758,502 ล้านบาท เพิ่มขึ้น 5.6% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน (YoY) โดยราคาที่อยู่อาศัยมือสองที่ประกาศขายมากที่สุดทั่วประเทศ ได้แก่ ราคาไม่เกิน 1 ล้านบาท สัดส่วน 28.6% รองลงมาคือราคา 1.01 – 1.50 ล้านบาท สัดส่วน 15.6% และราคา 2.01 – 3 ล้านบาท สัดส่วน 15%

ขณะที่หน่วยการโอนกรรมสิทธิ์ที่อยู่อาศัยมือสองส่วนใหญ่อยู่ในราคาไม่เกิน 1 ล้านบาท ด้วยสัดส่วนถึง 35.1% รองลงมาคือราคา 2.01 – 3 ล้านบาท สัดส่วน 18.2% และราคา 1.01 – 1.50 ล้านบาท สัดส่วน 17% สะท้อนให้เห็นว่าผู้บริโภคส่วนใหญ่ยังคงมองหาที่อยู่อาศัยในระดับราคาที่สามารถเข้าถึงได้ โดยมีปัจจัยบวกจากมาตรการลดค่าจดทะเบียนโอนอสังหาริมทรัพย์ (จากปกติ 2%) และลดค่าจดทะเบียนการจำนองอสังหาฯ อันเนื่องมาจากการจดทะเบียนโอนอสังหาริมทรัพย์ดังกล่าวในคราวเดียวกัน (จากปกติ 1%) เหลือ 0.01% สำหรับราคาไม่เกิน 7 ล้านบาท ซึ่งครอบคลุมการซื้อขายที่อยู่อาศัยมือสองด้วย ช่วยส่งเสริมให้ผู้บริโภคสามารถเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยได้อย่างคุ้มค่ายิ่งขึ้น

สอดคล้องกับข้อมูลจากผู้เข้าชมเว็บไซต์ DDproperty ในช่วงไตรมาส 2 ปี 2568 พบว่า ผู้เข้าชมเว็บไซต์มีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยไม่ว่าจะเป็นบ้านเดี่ยว ทาวน์โฮม และคอนโดฯ ในช่วงระดับราคา 1-3 ล้านบาทมากที่สุด โดยมีสัดส่วนมากถึง 33%

ส่องจุดเด่นบ้าน/คอนโดฯ มือสอง ทางเลือกที่ตอบโจทย์ความคุ้มค่า

ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study ของดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามเกือบ 3 ใน 5 (58%) มองว่าฟิลเตอร์ช่วยค้นหาบ้าน/คอนโดฯ เปิดใหม่และมือสองถือเป็นฟิลเตอร์สำคัญที่ควรมีเมื่อค้นหาที่อยู่อาศัยออนไลน์ ขณะที่ 1 ใน 3 (33%) อยากให้มีฟิลเตอร์ช่วยค้นหาทรัพย์สินรอการขายของธนาคาร (Non-Performing Asset หรือ NPA) สะท้อนให้เห็นความสนใจของผู้บริโภคที่มีต่ออสังหาฯ ประเภทบ้าน/คอนโดฯ มือสอง รวมทั้งนักลงทุนที่ต้องการนำไปรีโนเวทเพื่อต่อยอดสร้างรายได้ ดังนั้น บ้าน/คอนโดฯ มือสองจึงกลายมาเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจและตอบโจทย์คนหาบ้านที่ให้ความสำคัญเรื่องคุณภาพควบคู่ไปกับความคุ้มค่า 

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เผยจุดเด่นของที่อยู่อาศัยมือสองที่ผู้บริโภคไม่ควรมองข้าม เพื่อเป็นแนวทางพิจารณาก่อนตัดสินใจเลือกซื้อบ้านหลังใหม่ให้ตรงกับความต้องการ และบริหารงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพในเวลานี้

  • ราคาคุ้มค่า ต่อรองได้มากกว่า ท่ามกลางความท้าทายทางเศรษฐกิจที่สั่นคลอนรายรับของผู้บริโภค การซื้อที่อยู่อาศัยมือสองจึงถือเป็นทางเลือกที่น่าสนใจ เนื่องจากเมื่อคิดค่าเสื่อมตามการใช้งานแล้วทำให้มีราคาต่ำกว่าการซื้อโครงการที่เปิดตัวใหม่ ผู้บริโภคจึงสามารถเลือกซื้อที่อยู่อาศัยในราคาที่เหมาะสมกับงบประมาณที่มีได้ นอกจากนี้ การซื้อบ้านมือสองหรือซื้อคอนโดมือสองมีความยืดหยุ่นกว่าตรงที่ผู้ซื้อสามารถต่อรองราคากับผู้ขายได้โดยตรง หรือผู้ขายอาจแถมเครื่องใช้ไฟฟ้าและเฟอร์นิเจอร์ให้ จึงทำให้ผู้ซื้อได้ราคาที่พึงพอใจ ตอบโจทย์ผู้ที่มีงบประมาณจำกัด 
  • เปิดโอกาสได้บ้านในทำเลหายาก ผู้บริโภคส่วนใหญ่มักให้ความสำคัญกับการอยู่อาศัยในทำเลที่มีความเจริญ มีระบบสาธารณูปโภคครบครัน ใกล้ระบบขนส่งมวลชน แวดล้อมด้วยสิ่งอำนวยความสะดวก ส่งผลให้ทำเลทองหรือย่านที่มีความเจริญย่อมมีความต้องการซื้อ/เช่าที่อยู่อาศัยสูงตามไปด้วย ประกอบกับราคาที่ดินที่ปรับตัวสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยเฉพาะในกรุงเทพฯ ทำให้ต้นทุนการก่อสร้างต้องปรับเพิ่มขึ้นเช่นกัน ดังนั้นโครงการเปิดใหม่ในทำเลเหล่านี้จึงมีจำนวนจำกัด ส่งผลให้ที่อยู่อาศัยมือสองกลายเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจและมีตัวเลือกมากกว่า หากผู้บริโภคต้องการเป็นเจ้าของบ้าน/คอนโดฯ ในทำเลที่มีการพัฒนาแล้ว ซึ่งหาโครงการมือหนึ่งได้ยากแล้ว   
  • เห็นสภาพแวดล้อมจริงก่อนเข้าอยู่เมื่อเยี่ยมชมบ้าน/คอนโดฯ มือสอง ผู้ซื้อจะมีโอกาสประเมินคุณภาพงานก่อสร้าง การตกแต่ง ความแข็งแรงของโครงสร้างว่าคุ้มค่ากับราคาที่ตกลงซื้อขายหรือไม่ และยังเป็นโอกาสดีที่จะได้เห็นสภาพแวดล้อมจริงของโครงการ ระบบความปลอดภัยและพื้นที่ส่วนกลาง รวมทั้งได้พบเพื่อนบ้านใกล้เคียง อย่างไรก็ดี ผู้ซื้อควรเดินทางไปเยี่ยมชมโครงการในชั่วโมงเร่งด่วนด้วย เพื่อดูว่าสภาพการจราจรในย่านนั้นเป็นอย่างไร ก่อนนำข้อมูลสภาพแวดล้อมทั้งหมดมาประกอบการตัดสินใจและเปรียบเทียบกับโครงการอื่น ๆ อีกครั้ง
  • ระบบก่อสร้างแบบเก่าสะดวกเมื่อรีโนเวท โครงการที่อยู่อาศัยปัจจุบันจะใช้ระบบก่อสร้างแบบใหม่ เช่น แผ่นคอนกรีตสำเร็จรูป (Precast) ต่างจากบ้านมือสองที่ก่อสร้างมานานมักเป็นระบบการก่อสร้างแบบเก่า เช่น การก่อด้วยอิฐมอญ ทั้งนี้ข้อดีของโครงสร้างแบบก่ออิฐฉาบปูนนี้จะสะดวกต่อการวางแผนต่อเติม เนื่องจากสามารถทุบ เจาะ หรือปรับเปลี่ยนผังภายในได้โดยที่ไม่กระทบต่อโครงสร้างหลัก เหมาะกับผู้ที่วางแผนรีโนเวทที่อยู่อาศัยในสไตล์ที่ตนชื่นชอบ หรือต้องการต่อเติมดัดแปลงเพื่อเพิ่มพื้นที่ใช้สอยในอนาคต  
  • รีโนเวทใหม่เพิ่มโอกาสลงทุน โครงการที่อยู่อาศัยมือสองหากได้รับการรีโนเวทให้ดูใหม่และทันสมัยขึ้นแล้ว ย่อมเพิ่มมูลค่าและสร้างโอกาสในการขายต่อหรือปล่อยเช่าได้ ด้วยจุดเด่นที่อยู่อาศัยมือสองที่มีราคาย่อมเยาและตั้งอยู่ในทำเลที่มีดีมานด์สูง จึงทำให้มีความต้องการซื้อและเช่าจากกลุ่ม Real Demand ถือเป็นกลยุทธ์ที่น่าสนใจสำหรับนักลงทุนในการซื้อที่อยู่อาศัยมือสองมารีโนเวท เนื่องจากมีโอกาสที่จะสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนได้เร็ว และมีต้นทุนในการถือครองต่ำกว่าการซื้อโครงการใหม่อย่างเห็นได้ชัด 

5 เทคนิคเสริมความมั่นใจ เช็กให้ชัวร์ก่อนเลือกซื้อที่อยู่อาศัยมือสอง

แม้ที่อยู่อาศัยมือสองจะตอบโจทย์ผู้ที่มองหาความคุ้มค่าได้อย่างลงตัว แต่ขั้นตอนการเลือกซื้อนั้นมีรายละเอียดแตกต่างจากการซื้อโครงการใหม่พอสมควร ผู้บริโภคจึงควรทำความเข้าใจอย่างรอบด้าน ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) ขอแนะนำ 5 เทคนิคเสริมความมั่นใจเมื่อเลือกซื้อที่อยู่อาศัยมือสอง เพื่อให้ผู้บริโภคเตรียมความพร้อมทุกประเด็นสำคัญที่ควรรู้ เป็นกุญแจนำไปสู่การเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยได้อย่างมั่นใจและราบรื่น

  1. สอบถามประวัติอสังหาฯ และเหตุผลในการขาย ผู้บริโภคควรสอบถามเหตุผลในการประกาศขายจากเจ้าของเดิมหรือนายหน้าอสังหาฯ เพื่อนำมาประกอบการตัดสินใจและประเมินความเสี่ยงที่อาจซ่อนอยู่ เช่น ขายเนื่องจากภาระหนี้สิน มีปัญหากับเพื่อนบ้าน หรือขัดแย้งเรื่องมรดกในครอบครัว ฯลฯ นอกจากนี้ควรสอบถามปัญหาการอยู่อาศัยจากเพื่อนบ้านใกล้เคียง พร้อมทั้งค้นข้อมูลออนไลน์ว่าผู้ขายและอสังหาฯ นั้นเคยมีประวัติหรือข่าวเสียหายในอดีตหรือไม่ รวมทั้งมีปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมที่กระทบต่อการอยู่อาศัยหรือไม่ เช่น อยู่ในพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมขังง่าย มีค่าฝุ่น PM 2.5 สูง หรืออยู่ในพื้นที่เสี่ยงได้รับผลกระทบหากเกิดเหตุร้ายจากโรงงานอุตสาหกรรมใกล้เคียง  
  2. เช็กสภาพบ้านให้ละเอียดก่อนตัดสินใจ บ้าน/คอนโดฯ มือสองมักผ่านการใช้งานมาแล้วจึงอาจทรุดโทรมไปตามกาลเวลา ผู้บริโภคควรเข้าไปตรวจสอบด้วยตนเองว่าโครงสร้างที่อยู่อาศัยและระบบต่าง ๆ เช่น ระบบไฟฟ้าและประปา ยังใช้งานได้ดีหรือไม่ เนื่องจากอาจมีปัญหาที่เจ้าของเดิมไม่ได้แจ้งให้ผู้ซื้อทราบเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกกดราคา เช่น พื้นดินรอบบ้านทรุดตัว คานมีรอยแตกร้าว ผนังสองฝั่งมีรอยร้าวตรงกันที่อาจส่งสัญญาณถึงปัญหาโครงสร้าง หากพบปัญหาเหล่านี้ผู้ซื้อควรจ้างผู้เชี่ยวชาญหรือวิศวกรไปตรวจสอบร่วมกันเพื่อประเมินค่าใช้จ่ายในการปรับปรุงแก้ไข นอกจากนี้ ผู้ซื้อควรนัดเข้าชมบ้าน/คอนโดฯ ในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน เพื่อสังเกตรายละเอียดต่าง ๆ เพิ่มเติม เช่น ทิศทางแดดตอนบ่ายกระทบกับการอยู่อาศัยหรือไม่ หรือวันที่ฝนตกมีน้ำรั่วซึมหรือไม่ จากนั้นจึงเจรจากับผู้ขายว่าจะรับผิดชอบซ่อมแซมให้ก่อนซื้อหรือไม่ หรือต่อรองราคาเพื่อขอส่วนลดหากผู้ซื้อต้องการซ่อมเอง
  3. ตรวจสอบกรรมสิทธิ์ที่แท้จริง ก่อนตกลงทำสัญญาจะซื้อจะขาย ผู้ซื้อควรตรวจสอบอย่างถี่ถ้วนว่าผู้ขายเป็นเจ้าของกรรมสิทธิ์ที่แท้จริงตามเอกสารที่กรมที่ดินออกให้ โดยตรวจสอบว่าโฉนดที่ดินหรือหนังสือกรรมสิทธิ์ห้องชุดที่จะซื้อนั้นเป็นของจริงหรือไม่ จากการสังเกตรายละเอียดสำคัญบนเอกสาร หรือไปขอสำเนาโฉนดที่ดินที่สำนักงานที่ดินเก็บไว้มาเปรียบเทียบกัน เพื่อป้องกันกรณีที่ผู้ขายปลอมแปลงโฉนดเพื่อแอบอ้างขายที่อยู่อาศัยของผู้อื่น หรืออาจเป็นกรณีที่ที่อยู่อาศัยนั้นมีข้อพิพาทหรือถูกอายัดไว้ตามกฎหมาย หากทำการซื้อขายไปแล้วอาจมีปัญหาตามมาในภายหลังได้ ส่วนกรณีที่จำเป็นต้องตกลงซื้อขายกับผู้อื่น เช่น ญาติของเจ้าของเดิม จะต้องให้ผู้ขายแสดงหนังสือมอบอำนาจที่ดิน (ท.ด.21) พร้อมหลักฐานประกอบก่อนทำธุรกรรมด้วย
  4. สอบถามภาระผูกพันกับนิติบุคคล ผู้ซื้อควรสอบถามนิติบุคคลเรื่องภาระผูกพันของอสังหาฯ ที่จะซื้ออย่างละเอียด ว่าเจ้าของเดิมมีหนี้ค้างชำระค่าส่วนกลางหรือค่าใช้จ่ายอื่น ๆ กับนิติบุคคลหรือไม่ เพื่อป้องกันปัญหาที่ต้องมาแบกรับหนี้ส่วนนี้เองในภายหลัง โดยให้ผู้ขายจัดการเคลียร์ภาระค่าใช้จ่ายส่วนนี้ให้เรียบร้อยและขอ “ใบปลอดหนี้” ที่สำนักงานนิติบุคคล เพื่อนำมาประกอบการโอนกรรมสิทธิ์ที่สำนักงานที่ดิน นอกจากนี้ควรสอบถามนิติบุคคลว่าโครงการมีภาระจำยอมหรือไม่ เช่น ใช้ที่ดินเป็นทางเข้าออกร่วมกับบุคคลภายนอก ซึ่งจะส่งผลให้โครงการต้องรับผิดชอบค่าใช้จ่ายในการซ่อมบำรุงถนนเอง เนื่องจากไม่ใช่ถนนสาธารณะที่อยู่ภายใต้การดูแลของหน่วยงานภาครัฐ ซึ่งอาจมีข้อพิพาทในอนาคตได้ อย่างไรก็ดี หากโครงการตั้งอยู่ในพื้นที่เขตเวนคืน ผู้ซื้อควรสอบถามความชัดเจนกับนิติบุคคลว่ามีพื้นที่ส่วนไหนของโครงการที่เสี่ยงถูกเวนคืนหรือไม่ 
  5. กำหนดรายละเอียดสัญญาให้ชัดเจน เมื่อเลือกที่อยู่อาศัยที่ตอบโจทย์ได้แล้ว ผู้ซื้อควรนัดทำสัญญาจะซื้อจะขายกับผู้ขายไว้ก่อน เพื่อป้องกันไม่ให้ที่อยู่อาศัยนั้นโดนขายออกไป โดยต้องกำหนดรายละเอียดต่าง ๆ ให้ชัดเจนและรัดกุม โดยเฉพาะราคาที่ตกลงซื้อขาย ค่ามัดจำ ระยะเวลาที่ต้องชำระเงินส่วนที่เหลือ และวันนัดโอนกรรมสิทธิ์ จากนั้นผู้ขายจะให้สำเนาโฉนดที่ดินหรือหนังสือกรรมสิทธิ์ห้องชุดกับผู้ซื้อเพื่อนำไปยื่นกู้กับสถาบันการเงิน อย่างไรก็ดี ผู้ซื้อและผู้ขายควรตกลงเรื่องค่าใช้จ่ายในวันโอนกรรมสิทธิ์ให้ชัดเจน ว่าใครต้องรับชอบส่วนไหนบ้าง หรือจะตกลงแบ่งจ่ายกันอย่างไร หรือในกรณีที่ผู้ขายจัดโปรโมชันด้วยการรับผิดชอบค่าใช้จ่ายส่วนใดเพิ่มเติมเอง ก็ต้องระบุรายละเอียดเหล่านี้ลงในสัญญาอย่างรัดกุม 

ทั้งนี้ ผู้ซื้อที่อยู่อาศัยมือสองต้องเก็บเอกสารสำคัญเหล่านี้ไว้ให้ครบถ้วน เพื่อยืนยันสิทธิความเป็นเจ้าของและเป็นหลักฐานทางกฎหมาย ประกอบด้วย

  • นิติกรรมสัญญา ประกอบด้วย หนังสือสัญญาจะซื้อจะขาย และหนังสือสัญญาซื้อขายที่ดิน (ท.ด. 13)
  • สำเนาบัตรประชาชนและทะเบียนบ้านของผู้ซื้อ ผู้ขาย 
  • เอกสารยินยอมจากคู่สมรส (กรณีจดทะเบียนสมรส)
  • หนังสือมอบอำนาจ กรณีผู้ซื้อหรือผู้ขายมอบอำนาจให้ผู้อื่นเป็นผู้ดำเนินการแทน ซึ่งต้องใช้สำเนาบัตรประชาชนและทะเบียนบ้านของผู้รับมอบอำนาจด้วย
  • สำเนาโฉนดที่ดินหรือหนังสือกรรมสิทธิ์ห้องชุด
  • หลักฐานรายละเอียดการโอน  
  • สิทธิและนิติกรรม (ท.ด.1) 
  • บันทึกการประเมินราคาทรัพย์สิน (ท.ด.86) 
  • บันทึกถ้อยคำการชำระภาษีอากร (ท.ด.16) 
  • ใบปลอดหนี้ออกโดยนิติบุคคล มีอายุไม่เกิน 7-15 วัน นับจากวันที่ระบุในเอกสาร (ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของแต่ละนิติบุคคล)

หัวใจสำคัญของบ้านไม่ได้อยู่ที่ความใหม่หรือเก่า แต่คือการเป็นพื้นที่พักผ่อนที่ปลอดภัยและตอบโจทย์การอยู่อาศัยของสมาชิกทุกคน ดังนั้น มูลค่าที่แท้จริงของบ้านจึงไม่ได้วัดด้วยราคาแต่ขึ้นอยู่กับความสุขที่ผู้อยู่อาศัยได้รับ นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการเลือกซื้อบ้านหลังใหม่ในแต่ละครั้ง ผู้ซื้อจึงต้องทุ่มเทใส่ใจในทุกรายละเอียด แม้เส้นทางการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยอาจไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ทุกคนสามารถเริ่มต้นเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (www.DDproperty.com) ได้รวบรวมขั้นตอนการเลือกซื้อที่อยู่อาศัยทั้งมือหนึ่งและมือสอง พร้อมบทความให้ความรู้อสังหาฯ มากมาย รวมทั้งเป็นแหล่งข้อมูลประกาศซื้อ/ขาย/ให้เช่าที่อยู่อาศัยในหลากหลายทำเลทั่วประเทศ เพื่อเป็นแนวทางให้คนหาบ้านได้เตรียมความพร้อมก่อนตัดสินใจเลือกที่อยู่อาศัยในฝันได้อย่างมั่นใจ