Posted on

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้คาดตลาดอสังหาฯ ปี 69 ยังติดหล่มความท้าทาย แรงกดดันทางการเงินผลักคนไทยหัน “เช่า” แทนซื้อ

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้คาดตลาดอสังหาฯ ปี 69 ยังติดหล่มความท้าทาย แรงกดดันทางการเงินผลักคนไทยหัน “เช่า” แทนซื้อ

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้คาดตลาดอสังหาฯ ปี 69 ยังติดหล่มความท้าทาย แรงกดดันทางการเงินผลักคนไทยหัน “เช่า” แทนซื้อ

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย เผยภาพรวมตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทยยังคงเผชิญความท้าทายอย่างต่อเนื่อง ทั้งจากปัจจัยภายในและปัจจัยภายนอกประเทศที่รุมเร้า ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจไทยและกำลังซื้อของผู้บริโภคโดยตรง เห็นได้จากภาพรวมความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยของผู้บริโภคทั่วประเทศในไตรมาสที่ผ่านมาชะลอตัว 6% มีเพียงคอนโดมิเนียมที่ยังเติบโตท่ามกลางที่อยู่อาศัยแนวราบที่ยังไม่ฟื้นตัว สวนทางความต้องการเช่าที่เติบโตอย่างน่าสนใจ เพิ่มขึ้น 4% ทั่วประเทศ และเพิ่มขึ้นถึง 9% ในกรุงเทพฯ สะท้อนให้เห็นแนวโน้มการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยที่ผู้บริโภคต้องปรับตัวตามสภาวะเศรษฐกิจ เทรนด์การเช่าจึงมีทิศทางเติบโตอย่างต่อเนื่อง และกลายเป็นทางเลือกที่ตอบโจทย์คนหาบ้านที่เผชิญความท้าทายทางการเงินในเวลานี้ 

ข้อมูลเชิงลึกจากผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ www.DDproperty.com ระหว่างเดือนมกราคม-มีนาคม 2569 เผยภาพรวมความต้องการซื้อที่อาศัยทั่วประเทศยังคงมีทิศทางชะลอตัว โดยลดลง 6% จากไตรมาสก่อน (QoQ) มีเพียงคอนโดฯ เท่านั้นที่ความต้องการซื้อเติบโต 4% QoQ สวนทางกับที่อยู่อาศัยแนวราบอย่างบ้านเดี่ยวและทาวน์เฮ้าส์ที่ความต้องการซื้อลดลง 17% QoQ และ 16% QoQ ตามลำดับ สะท้อนให้เห็นแนวโน้มการเติบโตของที่อยู่อาศัยแนวดิ่งที่กลับมาได้รับความนิยมอีกครั้ง ด้วยจุดเด่นที่มีราคาไม่สูงมาก เหมาะกับผู้ที่ต้องการมีที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเองหรือเริ่มต้นสร้างครอบครัวภายใต้งบประมาณที่ควบคุมได้ 

เมื่อพิจารณาตามประเภทที่อยู่อาศัยพบว่า ความต้องการซื้อคอนโดฯ ยังครองตลาดซื้อเช่นกัน โดยมีสัดส่วนมากที่สุดถึง 57% ของที่อยู่อาศัยทั้งหมดทั่วประเทศ รองลงมาคือบ้านเดี่ยว 25% และทาวน์เฮ้าส์ 18%

ขณะที่ระดับราคาที่อยู่อาศัยที่ผู้ซื้อให้ความสนใจมากที่สุดในไตรมาสที่ผ่านมา ได้แก่ ระดับราคา 1-3 ล้านบาท ซึ่งเหมาะกับกำลังซื้อของผู้บริโภคในปัจจุบัน โดยมีสัดส่วนอยู่ที่ 44% ของที่อยู่อาศัยทั้งหมดทั่วประเทศ สะท้อนให้เห็นว่าผู้พัฒนาอสังหาฯ หันมาให้ความสนใจตลาดนี้มากขึ้น แต่ความท้าทายทางการเงินยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ผู้บริโภคระดับกลาง-ล่างไม่สามารถดูดซับอุปทานเหล่านี้ได้ รองลงมาคือ ระดับราคา 3-5 ล้านบาท และ 5-10 ล้านบาท ในสัดส่วนไล่เลี่ยกันที่ 19% และ 17% ตามลำดับ  

ตลาดเช่าคอนโดฯ – ทาวน์เฮ้าส์มาแรง ค่าเช่าต่ำหมื่นครองใจผู้เช่า

ภาพรวมความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยทั่วประเทศยังคงมีทิศทางเติบโตอย่างน่าสนใจ เพิ่มขึ้น 4% QoQ โดยคอนโดฯ มีความสนใจเช่าเพิ่มขึ้นมากที่สุด 5% QoQ ตามมาด้วยทาวน์เฮ้าส์ 3% QoQ สะท้อนให้เห็นการเติบโตของเทรนด์ Generation Rent ที่ตอบโจทย์คนหาบ้านทั้งในเรื่องความยืดหยุ่นในการโยกย้ายและช่วยเพิ่มสภาพคล่องทางการเงิน ทั้งนี้ มีเพียงบ้านเดี่ยวเท่านั้นที่ความต้องการเช่ายังคงทรงตัวในไตรมาสที่ผ่านมา 

เมื่อพิจารณาตามประเภทที่อยู่อาศัยพบว่า คอนโดฯ ยังคงครองตลาดเช่ามากที่สุดด้วยสัดส่วนถึง 85% ของที่อยู่อาศัยเพื่อเช่าทั้งหมดทั่วประเทศ ด้วยจุดเด่นที่ตอบโจทย์ไลฟ์สไตล์คนเมืองที่มองหาความสะดวกสบายในการเดินทางและเน้นความคล่องตัว จึงเป็นตลาดที่ผู้ประกอบการยังคงให้ความสนใจ รองลงมาคือบ้านเดี่ยว 9% และทาวน์เฮ้าส์ 6% 

ขณะที่ระดับค่าเช่าไม่เกิน 10,000 บาท/เดือน มีการเติบโตมากที่สุด 11% QoQ สะท้อนให้เห็นว่าที่อยู่อาศัยให้เช่าที่มีราคาย่อมเยาเป็นทางเลือกที่น่าสนใจท่ามกลางความท้าทายทางเศรษฐกิจในเวลานี้

ทั้งนี้ เมื่อพิจารณาภาพรวมระดับค่าเช่าพบว่า ความต้องการเช่าในระดับค่าเช่า 10,000-20,000 บาท/เดือน มีสัดส่วนมากที่สุด 36% รองลงมาคือระดับค่าเช่ามากกว่า 30,000 บาท/เดือน อยู่ที่ 29% และ 20,000-30,000 บาท/เดือน อยู่ที่ 21% สะท้อนให้เห็นว่าผู้เช่าบางส่วนยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นจากการอยู่อาศัยในโครงการที่มีสิ่งอำนวยความสะดวกครบครัน และอยู่ในทำเลที่เดินทางสะดวกอย่างแนวรถไฟฟ้าหรือย่านธุรกิจ 

นายวิทยา อภิรักษ์วิริยะ ผู้จัดการทั่วไป Think of Living และ ตลาดมาร์เก็ตเพลสประเทศไทย (ฝั่งดีเวลลอปเปอร์) ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ กล่าวว่า “ตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทยกำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านที่น่าจับตามอง ข้อมูลจากศูนย์พยากรณ์เศรษฐกิจและธุรกิจ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย พบว่า ดัชนีความเชื่อมั่นของผู้บริโภคในเดือนมีนาคม 2569 ปรับตัวลดลงมาอยู่ในระดับต่ำสุดในรอบ 6 เดือน สะท้อนให้เห็นว่าความกังวลเรื่องภูมิรัฐศาสตร์กำลังส่งผลต่อความเชื่อมั่นของผู้บริโภคโดยตรง แต่สิ่งที่น่าสนใจกว่าตัวเลขคือพฤติกรรมที่เปลี่ยนไป ผู้บริโภคไม่ได้หยุดฝันถึงบ้าน แต่กำลังคิดใหม่ว่า ‘เส้นทางสู่บ้าน’ ควรเป็นอย่างไรในยุคที่ความยืดหยุ่นทางการเงินมีคุณค่าไม่แพ้การเป็นเจ้าของ เทรนด์ Generation Rent จึงไม่ใช่สัญญาณของความพ่ายแพ้ แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดบนพื้นฐานของความเป็นจริง”

“สำหรับผู้ประกอบการ นี่คือโอกาสในการทบทวนและออกแบบโมเดลธุรกิจใหม่ ทั้งในแง่ของราคา รูปแบบสินค้า และประสบการณ์ของลูกค้า เพื่อเปลี่ยนดีมานด์ให้กลายเป็นยอดขายจริง ส่วนผู้บริโภคเองก็ควรวางแผนทางการเงินอย่างรอบคอบ และเลือกระดับราคาที่สอดคล้องกับศักยภาพในการผ่อนชำระจริง ขณะเดียวกัน มาตรการสนับสนุนจากภาครัฐจะเป็นแรงผลักดันสำคัญที่ช่วยเปิดประตูให้กลุ่มผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) เข้าถึงการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยได้ง่ายขึ้น เพราะตลาดที่แข็งแกร่งในระยะยาวต้องสร้างบนฐานของความยั่งยืน ไม่ใช่แค่แรงกระตุ้นระยะสั้น” นายวิทยา กล่าวสรุป

อัปเดต 5 จังหวัดยอดนิยมของคนหาบ้าน “เพชรบุรี” มาแรงครองตลาดซื้อ-เช่า 

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เผยข้อมูลเชิงลึกของตลาดอสังหาริมทรัพย์ทั่วประเทศ พบว่าหัวเมืองท่องเที่ยวกลับมาได้รับความนิยมอย่างเห็นได้ชัด โดย “เพชรบุรี” ครองความนิยมเป็นจังหวัดที่ได้รับความสนใจซื้อ/เช่าทั่วประเทศมากที่สุดในช่วงไตรมาสแรกของปี 2569 ด้วยอานิสงส์จากภาคการท่องเที่ยว ประกอบกับผู้บริโภคให้ความสำคัญกับการอยู่ใกล้ชิดธรรมชาติ ส่งผลให้เพชรบุรีกลายเป็นจังหวัดที่ได้รับความสนใจทั้งจากผู้ซื้อเพื่อเป็นบ้านพักตากอากาศ และนักลงทุน โดยมีจุดเด่นที่ราคาอสังหาฯ ย่อมเยากว่าหัวเมืองท่องเที่ยวอื่น และเดินทางไม่ไกลจากเมืองหลวง

โดย 5 จังหวัดที่มีความต้องการซื้อเติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

      • อันดับ 1 เพชรบุรี เพิ่มขึ้น 61% QoQ
      • อันดับ 2 ระยอง เพิ่มขึ้น 34% QoQ
      • อันดับ 3 ภูเก็ต เพิ่มขึ้น 32% QoQ
      • อันดับ 4 ประจวบคีรีขันธ์ เพิ่มขึ้น 29% QoQ
      • อันดับ 5 พระนครศรีอยุธยา เพิ่มขึ้น 9% QoQ

สำหรับ 5 จังหวัดที่มีความต้องการเช่าเติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

      • อันดับ 1 เพชรบุรี เพิ่มขึ้น 113% QoQ
      • อันดับ 2 ระยอง เพิ่มขึ้น 82% QoQ
      • อันดับ 3 ปทุมธานี เพิ่มขึ้น 75% QoQ
      • อันดับ 4 นนทบุรี เพิ่มขึ้น 16% QoQ
      • อันดับ 5 นครราชสีมา เพิ่มขึ้น 11% QoQ

ดีมานด์เช่าในกรุงเทพฯ พุ่ง 9% มาแรงทุกประเภทอสังหาฯ  

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) เผยภาพรวมความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยในกรุงเทพฯ ในไตรมาสที่ผ่านมา ยังคงมีทิศทางชะลอตัวเช่นเดียวกับภาพรวมทั่วประเทศ ขณะที่ภาพรวมความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยในกรุงเทพฯ กลับมีการเติบโตอย่างน่าสนใจ โดยความต้องการเช่าเพิ่มขึ้นถึง 9% QoQ สะท้อนให้เห็นแนวโน้มการขยายตัวของตลาดเช่าในเมืองหลวงที่ยังคงมีดีมานด์อย่างต่อเนื่อง 

  • ความต้องการซื้อคอนโดฯ ยังโต แม้แนวราบชะลอตัว

เมื่อพิจารณาความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยในกรุงเทพฯ แยกตามประเภทที่อยู่อาศัยพบว่า มีเพียงความต้องการซื้อคอนโดฯ เท่านั้นที่เติบโต 2% QoQ ท่ามกลางการชะลอตัวของที่อยู่อาศัยแนวราบ โดยบ้านเดี่ยวลดลงมากที่สุด 11% ขณะที่ทาวน์เฮ้าส์ลดลง 4% QoQ เป็นผลมาจากต้นทุนการก่อสร้างที่เพิ่มขึ้นตามราคาที่ดินในกรุงเทพฯ ส่งผลให้ผู้บริโภคเลือกซื้อคอนโดฯ ที่มีราคาเอื้อมถึงแทน

โดยทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อคอนโดฯ เติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

      • อันดับ 1 เขตภาษีเจริญ เพิ่มขึ้น 43% QoQ
      • อันดับ 2 เขตประเวศ เพิ่มขึ้น 31% QoQ
      • อันดับ 3 เขตดินแดง เพิ่มขึ้น 25% QoQ
      • อันดับ 4 เขตห้วยขวาง เพิ่มขึ้น 17% QoQ
      • อันดับ 5 เขตบางนา เพิ่มขึ้น 15% QoQ

ขณะที่ทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อบ้านเดี่ยวเติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

    • อันดับ 1 เขตวังทองหลาง เพิ่มขึ้น 142% QoQ
    • อันดับ 2 เขตพระโขนง เพิ่มขึ้น 67% QoQ
    • อันดับ 3 เขตประเวศ เพิ่มขึ้น 12% QoQ
    • อันดับ 4 เขตทวีวัฒนา เพิ่มขึ้น 9% QoQ
    • อันดับ 5 เขตบางขุนเทียน เพิ่มขึ้น 6% QoQ

สำหรับทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการซื้อทาวน์เฮ้าส์เติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

    • อันดับ 1 เขตห้วยขวาง เพิ่มขึ้น 90% QoQ
    • อันดับ 2 เขตหลักสี่ เพิ่มขึ้น 43% QoQ
    • อันดับ 3 เขตหนองแขม เพิ่มขึ้น 32% QoQ
    • อันดับ 4 เขตจตุจักร เพิ่มขึ้น 29% QoQ
    • อันดับ 5 เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 18% QoQ
  • ตลาดเช่าเมืองหลวงยังสดใส ดีมานด์เติบโตทุกประเภท 

เมื่อพิจารณาความต้องการเช่าที่อยู่อาศัยในกรุงเทพฯ พบว่า มีการเติบโตในทุกประเภทที่อยู่อาศัย โดยคอนโดฯ และทาวน์เฮ้าส์ครองความนิยมในหมู่ผู้เช่า เพิ่มขึ้นเท่ากันที่ 9% QoQ ขณะที่บ้านเดี่ยวเพิ่มขึ้น 2% QoQ สะท้อนให้เห็นว่ากรุงเทพฯ ยังคงเป็นตลาดเช่าที่มีทิศทางการเติบโตอย่างน่าสนใจ โดยมีปัจจัยบวกจากการเป็นแหล่งงานระดับประเทศ และมีสถานศึกษาชั้นนำมากมาย จึงดึงดูดให้มีประชากรเข้ามาอาศัยอย่างต่อเนื่อง

สำหรับทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการเช่าคอนโดฯ เติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

  • อันดับ 1 เขตธนบุรี เพิ่มขึ้น 45% QoQ
  • อันดับ 2 เขตจตุจักร เพิ่มขึ้น 30% QoQ
  • อันดับ 3 เขตห้วยขวาง เพิ่มขึ้น 26% QoQ
  • อันดับ 4 เขตภาษีเจริญ และเขตพระโขนง เพิ่มขึ้น 22% QoQ
  • อันดับ 5 เขตราชเทวี เพิ่มขึ้น 13% QoQ

ด้านทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการเช่าบ้านเดี่ยวเติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

  • อันดับ 1 เขตบางนา เพิ่มขึ้น 38% QoQ
  • อันดับ 2 เขตลาดกระบัง เพิ่มขึ้น 29% QoQ
  • อันดับ 3 เขตพระโขนง เพิ่มขึ้น 12% QoQ
  • อันดับ 4 เขตคลองเตย และเขตคลองสามวา เพิ่มขึ้น 4% QoQ

ขณะที่ทำเลในกรุงเทพฯ ที่มีความต้องการเช่าทาวน์เฮ้าส์เติบโตมากที่สุดในไตรมาส 1 ปี 2569 ได้แก่ 

  • อันดับ 1 เขตบางกะปิ เพิ่มขึ้น 84% QoQ
  • อันดับ 2 เขตลาดพร้าว เพิ่มขึ้น 69% QoQ
  • อันดับ 3 เขตยานนาวา เพิ่มขึ้น 67% QoQ
  • อันดับ 4 เขตวัฒนา เพิ่มขึ้น 49% QoQ
  • อันดับ 5 เขตพระโขนง เพิ่มขึ้น 13% QoQ

อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางความท้าทายของตลาดอสังหาฯ ในช่วงนี้ ยังมีปัจจัยบวกจากมาตรการภาครัฐและอัตราดอกเบี้ยนโยบายที่ปรับลดลง ถือเป็นโอกาสทองอีกครั้งของคนหาบ้านที่มีความพร้อมทางการเงินในการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยอย่างคุ้มค่า ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (www.DDproperty.com) ได้รวบรวมขั้นตอนการเลือกซื้อ-เช่าที่อยู่อาศัยที่ควรรู้ พร้อมอัปเดตข่าวสารในแวดวงอสังหาฯ รวมทั้งเป็นแหล่งข้อมูลประกาศซื้อ/ขาย/ให้เช่าที่อยู่อาศัยในทำเลศักยภาพทั่วประเทศ ช่วยให้คนหาบ้านได้เตรียมความพร้อมก่อนตัดสินใจเลือกที่อยู่อาศัยในฝันได้อย่างมั่นใจยิ่งขึ้น

อ่านและศึกษาข้อมูลภาพรวมตลาดอสังหาริมทรัพย์ไตรมาสล่าสุดฉบับเต็มได้ที่นี่ 

Posted on

Alibaba Unveils Wan2.7-Video to Elevate Creators from Executors to Directors

อาลีบาบา เปิดตัว Wan2.7-Video พลิกบทบาทครีเอเตอร์จาก 'คนทำงาน' สู่ 'ผู้กำกับ'

Alibaba Unveils Wan2.7-Video to Elevate Creators from Executors to Directors

  • Creators can master a full creative workflow and modify any video dimension with natural language instructions
  •  A single prompt can yield a fully realized storyboard enabling users to create director-grade works

Alibaba has launched Wan2.7-Video, a comprehensive video generation model that significantly enhances delivery quality and creative efficiency for individual creators and the industry.

By evolving AI from simple asset generation to full finished-film creation, Wan2.7-Video provides director-level control over entire workflows, allowing creators to orchestrate complex narratives and post-production with unprecedented precision.

This video model release comes just days after the debut of its latest image generation model Wan2.7-Image, marking a rapid, coordinated expansion of Alibaba’s multimedia AI capabilities.

Mastering the Full Creative Workflow

The Wan2.7-Video features four models including Text-to-Video model Wan2.7-t2v, Image-to-Video Wan2.7-i2v, Reference-to-Video Wan2.7-r2v, and Video Editing Wan2.7-videoedit. It unifies text, image, video, and audio inputs into a single cohesive system covering generation, editing, replication, reshaping, continuation, and referencing.

This comprehensive suite addresses critical gaps in narrative coherence and multi-shot consistency, enabling users to handle diverse scenarios from script input to image control effortlessly.

Wan2.7-Video supports flexible video generation ranging from 2 to 15 seconds and delivers 720p and 1080p output. Its enterprise APIs enable batch processing and tailored workflows.

Director-Grade Editing and Control

Addressing the high cost of traditional post-production, Wan2.7-Video series introduces intuitive natural language instructions that allows creators to modify any video dimension, including character actions, dialogue, appearance, scenes, styles, and shooting methods. Users can redefine cinematography quickly with dozens of basic and complex camera movements while maintaining perfect lighting consistency.

The model dynamically edits dialogues by auto-syncing lip movements and preserving unique vocal signatures, even when scripts are rewritten. Multimodal inputs enable granular control, such as using audio clips to transform weather conditions or multi-panel images to precisely dictate story direction, camera composition, and character settings.

The system ensures cross-video consistency for up to five distinct characters by customizing exclusive voice tones and visual identities for each subject across complex narratives. Additionally, the model supports thousands of style combinations and over 50 refined emotional expressions for realistic performance.

Intelligent Cinematic Storytelling

The model’s narrative engine transforms simple inputs into dramatic, interlocking storylines through intelligent scheduling. A single prompt can yield a fully realized storyboard featuring professionally construction and multi-storyboard paced transitions, FPV (first-person view) drone dives, 360-degree orbital shots, and context-aware lighting.

Trained on aligned video edits, Wan2.7-Video utilizes a novel end-to-end architecture for precise content reconstruction via natural language and reference images.  Its video continuation mechanism allows users to specify ending frames, ensuring smooth transitions and eliminating abrupt “braking” effects.

Wan2.7-Image to Bring Unprecedented Personalization and Color Accuracy

Shortly before the release of its Wan2.7-Video model, Alibaba introduced the Wan2.7-Image model, a transformative visual generation tool designed to overcome the generic aesthetics and inconsistent color reproduction that have long plagued AI imagery. By delivering unprecedented personalization and professional-grade precision, the model outperforms leading industry players in blind human tests for visual fidelity, text rendering, and concept understanding.

Key innovations include a deep personalization engine that allows users to fine-tune specific character traits like bone structure and eye shape, alongside a unique “color palette” feature that enables exact color code matching for brand consistency. The model also achieves a major breakthrough in text rendering by leveraging a 3,000-token context window to generate print-quality academic text, complex formulas, and tables across 12 languages, effectively bridging the gap between linguistic intent and visual execution.

To maximize creator efficiency, Wan2.7-Image supports high-volume workflows by processing up to nine reference images and generating 12 distinct outputs in a single batch, streamlining the production of storyboards and e-commerce campaigns. This generative power is complemented by an intuitive “click-to-edit” interface that offers pixel-level control for adding, moving, or aligning elements with remarkable accuracy. Alibaba simultaneously launched Wan2.7-Image-Pro, an enhanced version featuring sharper prompt interpretation, more stable composition, and high-definition 4K output.

Both the video and image models are now available on Alibaba Cloud’s Model Studio and the official Wan website, with integration into the Qwen App, marking a significant evolution in the Wan series’ commitment to providing creators with intuitive, high-performance multimedia solutions.

Posted on

อาลีบาบา เปิดตัว Wan2.7-Video พลิกบทบาทครีเอเตอร์จาก ‘คนทำงาน’ สู่ ‘ผู้กำกับ’

อาลีบาบา เปิดตัว Wan2.7-Video พลิกบทบาทครีเอเตอร์จาก 'คนทำงาน' สู่ 'ผู้กำกับ'

อาลีบาบา เปิดตัว Wan2.7-Video พลิกบทบาทครีเอเตอร์จาก 'คนทำงาน' สู่ 'ผู้กำกับ'

  • ครีเอเตอร์สามารถควบคุมเวิร์กโฟลว์งานสร้างสรรค์ได้ครบวงจร พร้อมความสามารถในการปรับแต่งทุกองค์ประกอบของวิดีโอด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ  
  • ผู้ใช้สามารถสร้างผลงานคุณภาพระดับผู้กำกับได้ ด้วยการสร้างสตอรี่บอร์ดที่สมบูรณ์แบบด้วยคำสั่งเพียงครั้งเดียว

อาลีบาบา เปิดตัว Video Wan2.7 โมเดลสร้างวิดีโอครบวงจรที่ช่วยยกระดับคุณภาพผลงานและประสิทธิภาพการสร้างสรรค์อย่างก้าวกระโดด สำหรับทั้งครีเอเตอร์รายบุคคลและการใช้งานระดับอุตสาหกรรม 

Wan2.7-Video ยกระดับจากการใช้ AI สร้างเพียงองค์ประกอบย่อย ไปสู่การใช้ AI สร้างภาพยนตร์ที่สมบูรณ์แบบ เป็นการช่วยให้ผู้สร้างสรรค์งานสามารถควบคุมกระบวนการทำงานทั้งหมดได้เสมือนเป็นผู้กำกับ และยังช่วยบริหารจัดการเนื้อหาที่ซับซ้อนและงานเบื้องหลังได้ด้วยความแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

การเปิดตัวโมเดลสร้างวิดีโอนี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วัน หลังการเปิดตัว Wan2.7-Image ซึ่งเป็นโมเดลสร้างสรรค์ภาพเวอร์ชันล่าสุด การเปิดตัวอย่างต่อเนื่องนี้สะท้อนให้เห็นถึงการขยายขีดความสามารถด้าน AI มัลติมีเดียของอาลีบาบา อย่างรวดเร็วและเป็นระบบ

ครอบคลุมทุกขั้นตอนการสร้างสรรค์อย่างมืออาชีพ

Wan2.7-Video ประกอบด้วย 4 โมเดล ได้แก่ Wan2.7-t2v (โมเดลสร้างวิดีโอจากข้อความ) Wan2.7-i2v (โมเดลสร้างวิดีโอจากภาพ) Wan2.7-r2v (โมเดลสร้างวิดีโอจากวิดีโออ้างอิง) และ Wan2.7-videoedit (โมเดลตัดต่อวิดีโอ) โดยผสานอินพุตจากข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงไว้ในระบบเดียวกัน ครอบคลุมตั้งแต่การสร้าง แก้ไข ทำซ้ำ ปรับรูปแบบ ต่อยอดเนื้อหา ไปจนถึงการอ้างอิง 

ชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมนี้ช่วยแก้ปัญหาช่องว่างสำคัญด้านความต่อเนื่องของการเล่าเรื่อง และความสอดคล้องกันของภาพหลายช็อต (multi-shot consistency) ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย ตั้งแต่การป้อนสคริปต์ไปจนถึงการควบคุมภาพ

Wan2.7-Video รองรับการสร้างวิดีโอที่ยืดหยุ่นได้ตั้งแต่ 2 ถึง 15 วินาที ให้ผลลัพธ์ที่มีความละเอียด 720p และ 1080p นอกจากนี้ยังมี APIs ที่รองรับงานระดับองค์กร เพื่อให้สามารถประมวลผลแบบกลุ่ม (batch procession) และปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ได้ตามความต้องการของแต่ละองค์กร 

การตัดต่อและควบคุมระดับการทำงานของผู้กำกับ

ซีรีส์ Wan2.7-Video นำระบบสั่งการด้วยภาษาธรรมชาติที่ใช้งานง่ายมาใช้เพื่อแก้ปัญหาต้นทุนที่สูงของการทำงานเบื้องหลังตามรูปแบบเดิม ช่วยให้ครีเอเตอร์สามารถปรับเปลี่ยนวิดีโอได้ครบทุกมิติ ไม่ว่าจะเป็นการกระทำของตัวละคร บทสนทนา รูปลักษณ์ ฉาก สไตล์ ไปจนถึงวิธีการถ่ายทำ นอกจากนี้ ผู้ใช้ยังสามารถกำหนดรูปแบบหรือกำกับภาพได้อย่างรวดเร็วด้วยการเคลื่อนกล้องทั้งแบบพื้นฐานและแบบซับซ้อนหลายสิบรูปแบบ โดยที่ยังรักษาความสม่ำเสมอของแสงได้อย่างสมบูรณ์แบบ

โมเดลนี้สามารถแก้ไขบทสนทนาได้แบบไดนามิก ด้วยการซิงก์การขยับริมฝีปากโดยอัตโนมัติ พร้อมยังคงเอกลักษณ์ของน้ำเสียงเดิมไว้ได้แม้มีการปรับบทใหม่ การรองรับอินพุตแบบ multimodal ยังช่วยควบคุมรายละเอียดได้อย่างแม่นยำ เช่น การใช้คลิปเสียงเพื่อเปลี่ยนสภาพอากาศ หรือการใช้ภาพแบบหลายเฟรมเพื่อกำหนดทิศทางเรื่อง การจัดองค์ประกอบภาพ และการตั้งค่าตัวละคร 

ระบบยังสามารถรักษาความต่อเนื่องของตัวละครที่แตกต่างกันในแต่ละวิดีโอได้สูงสุดถึง 5 ตัวละคร ด้วยการปรับแต่งโทนเสียงและอัตลักษณ์ภาพเฉพาะตัวให้กับแต่ละตัวละครท่ามกลางการดำเนินเรื่องที่ซับซ้อน นอกจากนี้โมเดลยังรองรับการผสมผสานสไตล์นับพันรูปแบบ และการแสดงอารมณ์ที่ละเอียดอ่อนมากกว่า 50 รูปแบบเพื่อผลลัพธ์การแสดงที่สมจริง

ภาพยนตร์อย่างอัจฉริยะ

กลไกการเล่าเรื่อง (narrative engine) ของโมเดลนี้ เปลี่ยนอินพุตธรรมดา ๆ ให้กลายเป็นโครงเรื่องที่น่าตื่นตาและร้อยเรียงสอดประสานกันผ่านการจัดลำดับงานอัจฉริยะ โดยใช้คำสั่งเพียงคำสั่งเดียว (a single prompt) ก็สามารถสร้างสตอรี่บอร์ดที่สมบูรณ์พร้อม ทั้งโครงสร้างและองค์ประกอบงานระดับมืออาชีพ การเปลี่ยนผ่านฉากที่แม่นยำ รวมถึงการเคลื่อนกล้องแบบ FPV (first-person view) drone dives, การถ่ายภาพแบบหมุนรอบตัว (orbital shots) 360 องศา และการจัดแสงที่ปรับตามบริบทในฉาก

Wan2.7-Video ได้รับการเทรนด้วยชุดข้อมูลการตัดต่อวิดีโอที่มีความสอดคล้องกัน และใช้สถาปัตยกรรมแบบ end-to-end รูปแบบใหม่ ช่วยให้เนื้อหาที่สร้างขึ้นใหม่มีความแม่นยำสูง ผ่านการสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติ และภาพอ้างอิง นอกจากนี้กลไกการสร้างส่วนต่อขยายวิดีโอ (video continuation) ยังช่วยให้ผู้ใช้กำหนดเฟรมสุดท้ายได้เอง เพื่อให้การเปลี่ยนภาพเป็นไปอย่างลื่นไหล และลดปัญหาภาพสะดุดหรือหยุดชะงักอย่างกะทันหัน 

Wan2.7-Image ยกระดับการปรับแต่งแเบบเฉพาะเจาะจงและความแม่นยำของสี 

เพียงไม่นานก่อนการเปิดตัวโมเดล Wan2.7-Video นี้ อาลีบาบาได้เปิดตัว Wan2.7-Image ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างภาพที่เปลี่ยนกฎเกณฑ์การสร้างภาพด้วย AI โดยออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหางานศิลป์ที่ดูซ้ำซาก และการแสดงผลสีที่ไม่แม่นยำ ซึ่งเป็นปัญหาที่เรื้อรังมานานของภาพที่สร้างด้วย AI ความสามารถในการปรับแต่งแบบเฉพาะเจาะจงและความแม่นยำระดับมืออาชีพอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ส่งให้โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งชั้นนำในอุตสาหกรรมจากการประเมินโดยมนุษย์ในรูปแบบ blind test ทั้งในด้านความสมจริงของภาพ การแสดงผลตัวอักษร และการเข้าใจแนวคิด 

นวัตกรรมที่สำคัญประกอบด้วยกลไกการปรับแต่งแบบเฉพาะเจาะจงเชิงลึกที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับรายละเอียดเฉพาะของตัวละครได้ถึงระดับโครงสร้างกระดูกและรูปทรงดวงตา ควบคู่ไปกับฟีเจอร์ ‘จานสี‘ (color palette) ที่เป็นเอกลักษณ์ สามารถจับคู่รหัสได้อย่างแม่นยำเพื่อให้สอดคล้องกับแบรนด์ นอกจากนี้ โมเดลดังกล่าวยังประสบความสำเร็จครั้งใหญ่ในการแสดงผลตัวอักษร (text rendering) โดยการใช้หน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 3,000 โทเคน สร้างข้อความทางวิชาการคุณภาพระดับงานพิมพ์ สูตรคำนวณที่ซับซ้อน และตารางใน 12 ภาษา นับเป็นการเชื่อมช่องว่างระหว่างความต้องการทางภาษาและการแสดงผลออกมาเป็นภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Wan2.7-Image รองรับเวิร์กโฟลว์ปริมาณมาก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดให้แก่ผู้สร้างสรรค์ โดยสามารถประมวลผลภาพอ้างอิงได้สูงสุดถึงเก้าภาพ และสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้ 12 รูปแบบในการประมวลผลเพียงครั้งเดียว ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการผลิตสตอรี่บอร์ดและแคมเปญอีคอมเมิร์ซ พลังในการสร้างสรรค์นี้ยังมาพร้อมกับอินเทอร์เฟซแบบ ‘คลิกเพื่อแก้ไข’ (click-to-edit) ที่ใช้งานง่าย ช่วยให้สามารถควบคุมการเพิ่ม เคลื่อนย้าย หรือจัดวางองค์ประกอบต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำดีเยี่ยมในระดับพิกเซล นอกจากนี้ อาลีบาบายังได้เปิดตัว Wan2.7-Image-Pro ซึ่งเป็นเวอร์ชันอัปเกรดที่โดดเด่นด้วยการตีความคำสั่ง (prompt) ได้อย่างเฉียบคมขึ้น การจัดวางองค์ประกอบภาพที่เสถียรกว่าเดิม และมอบเอาต์พุตความละเอียดสูงระดับ 4K

โมเดล Wan2.7-Video และ Wan2.7-Image พร้อมให้ใช้งานแล้วบน Model Studio ของอาลีบาบา คลาวด์ และเว็บไซต์ทางการของ Wan รวมถึงผสานอยู่ใน Qwen App ซึ่งนับเป็นอีกก้าวสำคัญของความมุ่งมั่นของ Wan series ในการนำเสนอโซลูชันมัลติมีเดียที่ใช้งานง่าย ประสิทธิภาพสูง ให้กับเหล่าครีเอเตอร์ 

 

Posted on

AI in telco – the catalyst for scaling digital business

Red Hat Launches Red Hat AI Enterprise to Deliver a Unified AI Platform that Spans from Metal to Agents

AI in telco – the catalyst for scaling digital business

Article by Beatriz Ortega, Hybrid cloud specialist and business development lead, Telecoms, Red Hat

If you aren’t currently architecting for AI, you are part of a rapidly dwindling minority. By 2026, the pivot is no longer optional: AI has moved from a peripheral tool to the primary engine for transforming digital businesses, slashing operational complexity and driving revenue growth.

The shift to agentic AI and zero-touch operations

The industry is moving beyond passive chatbots toward agentic AI. While traditional AI provides insights, generative AI makes suggestions, now agentic AI provides action. In a practical telco context, this means autonomous agents capable of navigating complex workflows: identifying network bottlenecks, cross-referencing customer SLAs, and triggering resource re-allocations via TM Forum open APIs. This transition enables the zero-touch operations essential for efficiency, reliability and scale of 5G and edge networks.

A major shortcoming of early adoptions is the creation of AI islands – disconnected models that solve niche problems but cannot communicate with each other. Red Hat advocates for a more modular and interconnected strategy using open standards and a mesh architecture, where specialized micro-agents communicate through universal protocols like the model context protocol (MCP) and agent-to-agent (A2A) frameworks.

Micro-agents are purpose-built, autonomous solutions designed to be interconnected. When linked together, these agents create a collective intelligence. A good example is  customer-service insights that can inform network optimization processes in real-time, ensuring every AI organ works toward a unified business goal.

However, the primary barrier to connected intelligence is data fragmentation. To bridge that gap between intelligence and action, the MCP provides an open source framework that enables standardized access to other systems and external data. MCP ensures an AI agent is no longer an isolated brain but a functional limb capable of interacting across and with the entire operational ecosystem.

The Red Hat advantage: any model, any accelerator, anywhere

Red Hat AI provides an open platform that simplifies the move from experimentation to production-grade AI. It comprises:

  • Red Hat Enterprise Linux AI: Provides a sovereign foundation to tune open source models (like Granite) with proprietary data, ensuring you own your intelligence without vendor lock-in.
  • Red Hat OpenShift AI: A unified operations engine managing the AI lifecycle with mission-critical rigor. It integrates LlamaStack as the standardized, Kubernetes-native orchestration layer for building agentic AI workflows.
  • Red Hat AI Inference Server: Hardened with vLLM, this server enables high-performance, low-latency execution on any processors, like CPUs or GPUs. By supporting diverse silicon (NVIDIA, AMD, Intel), Red Hat maintains flexibility so your engine is not locked into a specific hardware vendor and utilizes the best and most cost efficient hardware for the job.

Innovations like llm-d, the strategist and orchestrator for vLLM, make this even more powerful. This Kubernetes-native framework, founded by CoreWeave, Google Cloud, IBM Research and NVIDIA and joined by AMD, Cisco, Hugging Face, Intel, Lambda and Mistral AI, unlocks even greater efficiency in deployments of large-scale distributed inference.

In 2026, the Red Hat and NVIDIA collaboration has advanced from pure hardware compatibility to a unified software-defined architecture. This collaboration delivers rack-scale AI systems that industrialize open source-based AI factories, capable of running advanced reasoning and agentic workloads at gigabit scale.

Four AI use cases delivering immediate telco value

  1. Autonomous networks: from automation to autonomy

The vision of fully autonomous networks is now an architectural reality. Autonomous networks utilize AI for closed-loop systems that observe, reason, and adapt.

While the journey to fully autonomous networks consists of multiple integrated milestones, the following two applications illustrate practical first steps with immediate return on your investment:

  • Self-healing: When anomalies occur, agentic AI performs multi-domain root cause analysis (RCA). Using Event-Driven Ansible as part of Red Hat Ansible Automation Platform, the network can autonomously trigger remediation, like re-routing traffic or antenna tilt adjustment, in milliseconds. If a remediation is not predefined, Red Hat Ansible Lightspeed supports the creation of new playbooks on the fly.
  • Predictive zero-touch scaling: By cross-referencing social event feeds (transit, public gatherings) with mobility data via MCP, AI agents on OpenShift AI proactively scale CNFs across the edge. This surges capacity precisely where needed and releases it back once demand subsides, aligning performance with ESG goals.
  1. Intent-driven energy and cost reduction

Instead of rigid sleep cycles, operators define a high-level intent: “minimize carbon footprint while maintaining 99.9% availability.”

Specialized AI agents can monitor real-time density. If a sector is underutilized, the AI enabled automation autonomously triggers massive MIMO sleep modes, significantly reducing overall energy consumption.

This simple use case balances performance with sustainability, reducing OpEx and carbon footprint without compromising the customer experience.

  1. Hyper-personalized customer experience

AI transforms your customer support team from a reactive to proactive operation.

Predictive AI identifies degrading signals at a subscriber’s location and initiates a self-healing protocol (e.g., cell handover optimization) before the subscriber notices a problem.

Generative AI provides front-line agents, humans and chatbots, with synthesized logs and context, turning service providers into experience providers.

  1. Real-time vendor management & SLA governance

In multi-vendor environments, AI acts as a digital auditor. By ingesting cross-domain telemetry via MCP, an AI agent performs objective RCAs to pinpoint vendor performance issues. It can autonomously trigger notifications or calculate contractual credits, creating a more informed, high-accountability ecosystem.

Navigating the three core challenges of AI adoption

While the symptoms of AI friction are universal, such as slow deployment or high costs, the specific challenges in telco AI adoption vary significantly depending on a company’s architectural maturity and strategic priorities.

Adopting AI within a telecommunications framework is less about the intelligence of the model and more about the readiness, flexibility and transparency of the architecture. From a Red Hat perspective, the transition from experimental pilots to production-scale agentic AI faces three primary hurdles: data fragmentation, operational complexity, and the black box of proprietary lock-in. 

The challenge of data silos and contextual awareness: The most significant blocker to AI ROI is the lack of contextual awareness. AI models often struggle with hallucinations because they lack access to real-time, high-fidelity telco data – which is usually trapped in fragmented silos spanning network logs, customer records, and multi-vendor KPIs.

As mentioned, MCP is an open source framework that allows AI agents to interface with external data and legacy tools, enabling full architectural interoperability.

Operational complexity makes pilots unable to scale: Many service providers fail to scale because they attempt monolithic AI overhauls that are too complex to manage. Without a consistent environment, moving a model from a data scientist’s laptop to a cell tower at the edge creates immense operational friction and risk of failure.

Red Hat AI provides an AI factory foundation for the entire AI model and application lifecycle. By treating AI workloads like containerized microservices, service providers can use the same DevOps rigor they use for their core network functions integrated with MLOps tools for AI lifecycle management. We advocate for starting with micro-AI agents – small, purpose-built solutions for specific tasks – which can later be interconnected into a broader, intelligent mesh.

Vendor lock-in and digital sovereignty risks: relying on black box proprietary AI services poses a massive risk to long-term flexibility and data sovereignty. If your core network intelligence lives entirely within a single provider’s cloud, you run the risk of losing control over your costs and your data sovereignty.

Red Hat’s focus on enabling any model, any accelerator, any cloud is the antidote to lock-in. By providing integration with a large choice of open source models, service providers can tune models of their choice with their own data on their own infrastructure. This gives them control over the model weights and the underlying data, while vLLM ensures the inference remains high-performance across any hardware. And with Red Hat OpenShift service providers are able to manage end-to-end AI and application life cycles across any environment. 

Posted on

AI ในวงการโทรคมนาคม – ตัวเร่งปฏิกิริยาในการขยายธุรกิจดิจิทัล

Red Hat Launches Red Hat AI Enterprise to Deliver a Unified AI Platform that Spans from Metal to Agents

AI ในวงการโทรคมนาคม - ตัวเร่งปฏิกิริยาในการขยายธุรกิจดิจิทัล

บทความโดย เบียทริซ ออร์เตกา ผู้เชี่ยวชาญด้านไฮบริดคลาวด์และผู้นำฝ่ายพัฒนาธุรกิจด้านโทรคมนาคม เร้ดแฮท

หากองค์กรของคุณยังไม่มีการออกแบบสถาปัตยกรรมให้รองรับ AI แสดงว่าองค์กรคุณเป็นหนึ่งในองค์กรกลุ่มน้อยที่กำลังมีจำนวนลดลงอย่างรวดเร็ว ภายในปี พ.ศ. 2569 การเปลี่ยนผ่านสู่ AI จะไม่ได้เป็นเพียงทางเลือก แต่เป็นกลไกหลักในการพลิกโฉมทางดิจิทัลให้กับธุรกิจ ลดความซับซ้อนในการดำเนินงานและขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้

ยกระดับสู่ agentic AI และกระบวนการทำงานแบบ zero-touch

อุตสาหกรรมโทรคมนาคมกำลังข้ามผ่านยุคแชทบอทแบบตั้งรับ สู่ยุค agentic AI จากเดิมที่ AI ทำหน้าที่ให้ข้อมูลเชิงลึก หรือการที่ generative AI ให้คำแนะนำต่าง ๆ ปัจจุบัน agentic AI ได้ยกระดับสู่ ‘การลงมือปฏิบัติ’ ซึ่งในบริบทของธุรกิจโทรคมนาคมหมายถึงเอเจนต์อัตโนมัติที่สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ เช่น การระบุจุดที่เป็นคอขวดของโครงข่าย การตรวจสอบข้อตกลงระดับการให้บริการลูกค้า ไปจนถึงการสั่งจัดสรรทรัพยากรใหม่โดยอัตโนมัติผ่าน TM Forum open APIs กล่าวได้ว่าการเปลี่ยนผ่านนี้คือฟันเฟืองสำคัญที่ทำให้เกิดกระบวนการทำงานแบบ zero-touch ที่จำเป็นต่อการสร้างประสิทธิภาพ ความเชื่อถือได้ และการปรับขนาดการทำงานของโครงข่าย 5G และ edge

อุปสรรคสำคัญของการปรับใช้ AI ในระยะแรกคือการเกิด ‘AI islands’ หรือโมเดล AI ที่ถูกตัดขาดจากกัน ซึ่งแม้จะแก้ปัญหาเฉพาะจุดได้แต่ไม่สามารถสื่อสารร่วมกันได้ Red Hat จึงผลักดันกลยุทธ์แบบ modular ที่สื่อสารกันผ่านโปรโตคอลสากลต่าง ๆ เช่น model context protocol (MCP) และเฟรมเวิร์กการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ (agent-to-agent หรือ A2A)

ไมโครเอเจนต์เป็นโซลูชันอัตโนมัติที่ออกแบบมาเพื่อภารกิจเฉพาะด้านและเชื่อมต่อถึงกันได้ และเมื่อไมโครเอเจนต์ต่าง ๆ เชื่อมต่อถึงกันจะทำให้เกิดความชาญฉลาดแบบองค์รวม เช่น การนำข้อมูลเชิงลึกจากงานบริการลูกค้ามาปรับปรุงประสิทธิภาพโครงข่ายได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่าทุกองคาพยพของ AI จะทำงานไปในทิศทางเดียวกันและมุ่งสู่เป้าหมายทางธุรกิจเดียวกัน

ความกระจัดกระจายของข้อมูลเป็นอุปสรรคสำคัญของความชาญฉลาดที่เชื่อมโยงถึงกัน MCP ทำหน้าที่เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้เข้าถึงระบบอื่น ๆ และข้อมูลภายนอกได้อย่างเป็นระบบและมีมาตรฐาน เพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างความชาญฉลาดกับการลงมือทำโดยเปลี่ยน AI agent จากเดิมที่เป็นเพียงสมองที่ถูกแยกส่วน ให้กลายเป็นกลไกที่ทำงานได้จริงที่สามารถโต้ตอบกับระบบนิเวศของการปฏิบัติงานทั้งหมดได้

ความเหนือกว่าของ Red Hat: รองรับทุกโมเดล ทุกอุปกรณ์เร่งความเร็ว ทุกสภาพแวดล้อม

Red Hat AI นำเสนอโอเพ่นแพลตฟอร์มที่ทำให้การย้าย AI จากการทดลองไปสู่การใช้งานเป็นไปอย่างง่ายดาย ประกอบด้วย 

  • Red Hat Enterprise Linux AI: มอบรากฐานที่เป็นอิสระในการปรับแต่งโมเดลโอเพ่นซอร์สต่าง ๆ (เช่น Granite) ด้วยข้อมูลเฉพาะที่เป็นกรรมสิทธิ์ขององค์กร เพื่อให้องค์กรเป็นเจ้าขององค์ความรู้ที่เป็นภูมิปัญญาของตนได้อย่างแท้จริง โดยไม่ผูกมัดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
  • Red Hat OpenShift AI: กลไกการปฏิบัติการที่เป็นเอกภาพสำหรับบริหารจัดการไลฟ์ไซเคิลของ AI ด้วยมาตรฐานความปลอดภัยและความเสถียรระดับสูงสุด โดยบูรณาการ LlamaStack ให้เป็นเลเยอร์ประสานงานมาตรฐานในรูปแบบ Kubernetes-native เพื่อใช้ในการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เป็น agentic AI
  • Red Hat AI Inference Server: vLLM ช่วยเสริมแกร่งให้เซิร์ฟเวอร์นี้รองรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูง มีระยะเวลาในการตอบสนองต่ำ (low-latency) บนหน่วยประมวลผลทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น CPU หรือ GPU นอกจากนี้เร้ดแฮทยังคงความยืดหยุ่นไว้ด้วยความสามารถในการรองรับชิปประมวลผลที่หลากหลาย (NVIDIA, AMD, Intel) ดังนั้นกลไกการทำงานขององค์กรจะต้องไม่ติดอยู่กับผู้ผลิตฮาร์ดแวร์รายใดรายหนึ่ง ทั้งยังสามารถเลือกใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าที่สุดเหมาะกับงานแต่ละประเภท

llm-d เป็นนวัตกรรมที่ทำหน้าที่เป็นทั้งผู้วางกลยุทธ์และผู้ประสานจัดการระบบให้กับ vLLM ช่วยยกระดับความสามารถของโซลูชันให้ทรงพลังมากขึ้น เฟรมเวิร์ก Kubernetes-native นี้ริเริ่มโดยความร่วมมือของ CoreWeave, Google Cloud, IBM Research และ NVIDIA พร้อมด้วยการสนับสนุนจาก AMD, Cisco, Hugging Face, Intel, Lambda และ Mistral AI เพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพสูงสุดของการใช้การอนุมานแบบกระจายศูนย์ในสเกลขนาดใหญ่ 

ความร่วมมือระหว่าง Red Hat และ NVIDIA ในปี พ.ศ. 2569 ได้ยกระดับจากความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์กับฮาร์ดแวร์เพียงหนึ่งเดียว ขึ้นสู่สถาปัตยกรรมที่ควบคุมและจัดการด้วยซอฟต์แวร์อย่างเบ็ดเสร็จ ความร่วมมือนี้นำเสนอระบบ rack-scale AI ที่เปลี่ยน AI factory ต่าง ๆ ที่มีฐานเป็นโอเพ่นซอร์สให้กลายเป็นระบบที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม รองรับการประมวลผลเชิงเหตุผลขั้นสูง และเวิร์กโหลด agentic ต่าง ๆ ได้ในระดับกิกะบิต

สี่แนวทางการใช้ AI เพื่อสร้างคุณค่าให้ธุรกิจโทรคมนาคมได้ทันที

  1. โครงข่ายที่ทำงานโดยอิสระ (Autonomous Networks): ก้าวข้ามระบบอัตโนมัติทั่วไปสู่การทำงานด้วยตนเองอย่างอิสระ

วิสัยทัศน์เกี่ยวกับโครงข่ายที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองอย่างสมบูรณ์กลายเป็นจริงแล้วในระดับสถาปัตยกรรม โครงข่ายที่ทำงานโดยอิสระนี้ใช้ AI สร้างระบบการทำงานครบวงจร (closed-loop systems) ตั้งแต่การเฝ้าระวังและการเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ และการตอบสนองที่เหมาะกับสถานการณ์

แม้เส้นทางสู่การเป็นโครงข่ายอัจฉริยะที่ทำงานเองได้อย่างอิสระเต็มรูปแบบต้องอาศัยความสำเร็จหลายประการร่วมกัน แต่แนวทางการนำไปใช้สองรูปแบบต่อไปนี้ คือจุดเริ่มต้นที่ทำได้จริง และจะสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนให้เห็นผลได้ทันที

  • การซ่อมแซมตนเอง (self-healing): เมื่อตรวจพบความผิดปกติ agentic AI จะทำการวิเคราะห์หาสาเหตุรากเหง้า (root cause analysis – RCA) แบบข้ามส่วนงาน โดยการใช้ Event-Driven Ansible ที่เป็นส่วนหนึ่งของ Red Hat Ansible Automation Platform เพื่อให้เครือข่ายสามารถสั่งการแก้ไขปัญหาได้โดยอัตโนมัติอย่างอิสระภายในเสี้ยววินาที เช่น การเปลี่ยนเส้นทางทราฟฟิกหรือการปรับมุมก้มเงยของเสาสัญญาณ และหากยังไม่มีขั้นตอนการแก้ไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า Red Hat Ansible Lightspeed จะช่วยสร้างคู่มือ (playbook) ขึ้นมาใหม่เพื่อตอบโต้สถานการณ์ได้ทันที
  • การปรับขนาดล่วงหน้าโดยอัตโนมัติจากการคาดการณ์ (predictive zero-touch scaling): AI Agent บน OpenShift AI จะวิเคราะห์ข้อมูลการเชื่อมโยงของกิจกรรมทางสังคม (การขนส่งมวลชน การรวมตัวของฝูงชุน) ร่วมกับข้อมูลการเคลื่อนที่ผ่าน MCP เพื่อทำงานเชิงรุกในการปรับขนาด CNFs ทั่วทั้งพื้นที่เครือข่ายส่วนปลาย (edge) ซึ่งช่วยให้ระบบเพิ่มขีดความสามารถได้อย่างแม่นยำในจุดที่จำเป็น และคืนทรัพยากรกลับสู่ระบบทันทีเมื่อความต้องการใช้งานลดลง เพื่อให้ประสิทธิภาพการทำงานสอดคล้องกับเป้าหมายด้านความยั่งยืน 
  1. การลดการใช้พลังงานและต้นทุนตามวัตถุประสงค์

แทนที่จะใช้การตั้งเวลาปิดระบบแบบตายตัว ผู้ปฏิบัติงานสามารถระบุเป้าหมายระดับสูงหรือความต้องการเชิงนโยบายได้ เช่น “ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนให้เหลือน้อยที่สุด โดยยังคงรักษามาตรฐานความพร้อมใช้ไว้ที่ 99.9%

AI agent เฉพาะทางต่าง ๆ สามารถเฝ้าติดตามความหนาแน่นของการใช้งานแบบเรียลไทม์ หากพบว่าพื้นที่เครือข่ายส่วนใดมีการใช้งานต่ำ ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสั่งการด้วยตัวเองให้ระบบเข้าสู่โหมดประหยัดพลังงานของสายอากาศอัจฉริยะ (massive MIMO sleep modes) ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานในภาพรวมลงได้อย่างมีนัยสำคัญ

กรณีการใช้งานที่เรียบง่ายนี้ช่วยสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความยั่งยืน โดยสามารถลดทั้งค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน (OpEx) และการปล่อยก๊าซคาร์บอนได้โดยไม่กระทบต่อประสบการณ์การใช้ของลูกค้า

  1. ประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะเจาะจงอย่างเหนือระดับ

AI จะเปลี่ยนโฉมทีมสนับสนุนลูกค้าขององค์กร จากการทำงานเชิงรับไปสู่การดำเนินงานเชิงรุกอย่างเต็มรูปแบบ

Predictive AI ทำการระบุสัญญาณที่เริ่มเสื่อมสภาพในตำแหน่งที่ผู้ใช้งานพักอาศัยอยู่ และสั่งการโปรโตคอลซ่อมแซมตัวเอง (เช่น การปรับจูนการส่งต่อสัญญาณระหว่างสถานีฐาน) ให้ทำงานโดยอัตโนมัติ ก่อนที่ผู้ใช้งานจะทันสังเกตเห็นปัญหา

Generative AI ช่วยสนับสนุนเจ้าหน้าที่ด่านหน้า ที่ให้บริการลูกค้า ทั้งพนักงานและแชทบอท ด้วยการสรุปข้อมูลบันทึกระบบ และบริบทการใช้งานที่ครบถ้วน เป็นการเปลี่ยนบทบาทจากผู้ให้บริการเครือข่าย ให้กลายเป็นผู้ส่งมอบประสบการณ์เหนือระดับ

  1. การกำกับดูแล SLA และบริหารผู้ให้บริการแบบเรียลไทม์:

AI จะทำหน้าที่เป็นผู้ตรวจสอบดิจิทัล ในการตรวจสอบประสิทธิภาพของผู้ให้บริการหลายราย AI agent จะทำการวิเคราะห์หาสาเหตุรากเหง้า (RCA) เพื่อระบุปัญหาด้านประสิทธิภาพของผู้ให้บริการแต่ละราย ด้วยการรวบรวมข้อมูลทางเทคนิคจากทุกส่วนงาน (cross-domain telemetry) ผ่าน MCP นอกจากนี้ ยังสามารถส่งการแจ้งเตือนหรือคำนวณเงินคืนตามสัญญาได้อัตโนมัติด้วยตนเอง ซึ่งช่วยสร้างระบบนิเวศการทำงานที่มีความชัดเจนและมีความรับผิดชอบสูง

การรับมือกับสามความท้าทายหลักในนำ AI มาใช้

แม้ว่าสัญญาณบ่งชี้ของอุปสรรคพื้นฐานในการใช้ AI ที่พบได้ทั่วไปจะมีลักษณะคล้ายคลึงกัน เช่น การติดตั้งระบบที่ล่าช้าหรือต้นทุนที่สูงเกินควร แต่ความท้าทายเฉพาะด้านในการนำ AI มาใช้ในธุรกิจโทรคมนาคมนั้นมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ โดยขึ้นอยู่กับความพร้อมของโครงสร้างทางสถาปัตยกรรม และการจัดลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของแต่ละบริษัท

การใช้ AI ภายในกรอบการทำงานด้านโทรคมนาคมนั้นไม่ได้วัดกันที่ความชาญฉลาดของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้ ความยืดหยุ่น และความโปร่งใสของสถาปัตยกรรมระบบด้วย เร้ดแฮทมีมุมมองว่า การเปลี่ยนผ่านจากโครงการที่อยู่ในขั้นการทดลองไปสู่การนำ agentic AI มาใช้งานจริงนั้น มีอุปสรรคสำคัญสามประการได้แก่ การกระจัดกระจายของข้อมูล ความซับซ้อนของการบริหารจัดการระบบ และ การติดกับดักเทคโนโลยีระบบปิดที่ตรวจสอบไม่ได้และต้องติดอยู่กับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง

ความท้าทายจากข้อมูลที่กระจัดกระจายและบริบทที่ไม่ครบถ้วน: ปัจจัยที่ขัดขวางการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ที่สำคัญที่สุดคือการขาดความเข้าใจบริบทในเชิงลึก โมเดล AI มักเผชิญกับอาการหลอน (hallucinations) ซึ่งนำไปสู่การให้ข้อมูลที่ผิดพลาด เนื่องจากเข้าไม่ถึงข้อมูลด้านโทรคมนาคมที่มีความละเอียดสูงที่มักติดอยู่ตามส่วนงานต่าง ๆ อย่างกระจัดกระจายได้แบบเรียลไทม์ ไม่ว่าจะเป็นบันทึกการทำงานของเครือข่าย ข้อมูลลูกค้า ไปจนถึงดัชนีชี้วัด (KPIs) จากผู้ให้บริการหลายค่ายที่ไม่เชื่อมโยงกัน

ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว MCP คือเฟรมเวิร์กแบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ AI agent ต่าง ๆ สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลภายนอกและเครื่องมือรุ่นเก่าได้อย่างราบรื่น เป็นการช่วยให้สถาปัตยกรรมทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างสมบูรณ์

ความซับซ้อนของการดำเนินงานทำให้โครงการนำร่องขยายไม่ได้: ผู้ให้บริการจำนวนมากล้มเหลวในการขยายขอบเขตการใช้งาน AI ในวงกว้าง เพราะพยายามยกเครื่องการใช้ AI แบบองค์รวม ซึ่งมีความซับซ้อนเกินกว่าจะบริหารจัดการได้ การนำพาโมเดลที่พัฒนาอยู่ในแล็ปท็อปของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้จริงที่เสาสัญญาณปลายทางที่ edge จะทำให้เกิดปัญหาจากความเข้ากันไม่ได้ของระบบปฏิบัติการและเสี่ยงต่อความล้มเหลวอย่างมาก หากไม่มีสภาพแวดล้อมการทำงานที่เหมือนกันเป็นหนึ่งเดียว 

Red Hat AI วางรากฐาน AI factory ที่ครอบคลุมไลฟ์ไซเคิลของทั้งโมเดลและแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมด การจัดการเวิร์กโหลด AI ให้เหมือนกับไมโครเซอร์วิสในรูปแบบคอนเทนเนอร์ จะช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถใช้มาตรฐานแบบ DevOps ที่ใช้กับฟังก์ชันเครือข่ายหลัก มาประยุกต์ใช้ร่วมกับเครื่องมือ MLOps เพื่อบริหารจัดการไลฟ์ไซเคิลของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เร้ดแฮทสนับสนุนให้เริ่มต้นจาก micro-AI agents ซึ่งเป็นโซลูชันขนาดเล็กที่สร้างขึ้นเฉพาะทางเพื่อตอบโจทย์งานเฉพาะด้าน แล้วจึงค่อยขยายผลนำมาเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างโครงข่ายอัจฉริยะที่ครอบคลุมกว้างขวางมากขึ้นในภายหลัง

ความเสี่ยงจากการผูกขาดโดยผู้ผลิตและอธิปไตยดิจิทัล: การพึ่งพาบริการ AI แบบระบบปิดที่ตรวจสอบการทำงานไม่ได้ของผู้ผลิตรายใดรายหนึ่งเพียงอย่างเดียว ถือเป็นความเสี่ยงมหาศาลต่อความยืดหยุ่นในระยะยาวและอธิปไตยทางข้อมูล การฝากความอัจฉริยะของเครือข่ายสำคัญขององค์กรไว้บนระบบคลาวด์ของผู้ผลิตรายเดียวทั้งหมดจะทำให้องค์กรมีความเสี่ยงที่จะสูญเสียการควบคุมทั้งด้านต้นทุนและสิทธิในการควบคุมจัดการข้อมูลของตนเอง

แนวทางของเร้ดแฮทที่เน้นการรองรับทุกโมเดล ทุกตัวเร่งความเร็ว และทุกคลาวด์ คือทางแก้ปัญหาการถูกผูกขาดโดยผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง เร้ดแฮทมอบการเชื่อมต่อกับโมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีให้เลือกมากมาย ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถปรับจูนโมเดลที่ต้องการด้วยข้อมูลของตนเองบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง จึงสามารถควบคุมและถือครองกรรมสิทธิ์ในขุมพลังปัญญาของโมเดล (model weights) และข้อมูลพื้นฐานที่ใช้ได้ โดยมี vLLM ช่วยทำให้มั่นใจว่าการอนุมานจะยังคงประสิทธิภาพสูงไม่ว่าจะใช้ฮาร์ดแวร์ใดก็ตาม นอกจากนี้ Red Hat OpenShift ยังช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถบริหารจัดการไลฟ์ไซเคิลของ AI และแอปพลิเคชันได้อย่างครบวงจรบนทุกสภาพแวดล้อม