ผลสำรวจชี้ Digitalization คือกุญแจยกระดับการผลิต F&B สู่การเติบโตอย่างยั่งยืน

ผลสำรวจชี้ Digitalization คือกุญแจยกระดับการผลิต F&B สู่การเติบโตอย่างยั่งยืน

ผลสำรวจชี้ Digitalization คือกุญแจยกระดับการผลิต F&B สู่การเติบโตอย่างยั่งยืน

บทความโดยซีเมนส์

ช่วงหลายปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม (Food & Beverage หรือ F&B) ทั่วโลกเผชิญแรงกดดันจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ต้นทุนที่สูงขึ้น และความผันผวนของห่วงโซ่อุปทาน ขณะเดียวกัน การขยายตัวของเมืองและจำนวนประชากรโลกที่เพิ่มขึ้นยังผลักดันความต้องการอาหารให้สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ท่ามกลางข้อจำกัดของการเกษตรแบบดั้งเดิมและทรัพยากรที่มีอยู่ นอกจากนี้ ระบบอาหารทั่วโลกยังมีสัดส่วนการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ประมาณ 35% และใช้พลังงานเกือบหนึ่งในสามของการใช้พลังงานทั้งหมด ปัจจัยเหล่านี้ยิ่งตอกย้ำความจำเป็นในการยกระดับการผลิตอาหารให้มีประสิทธิภาพ ใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า และยั่งยืนมากขึ้นรายงาน Siemens Infrastructure Transition Monitor 2025 ซึ่งสำรวจความคิดเห็นของผู้บริหารองค์กรชั้นนำ 1,400 คน ในฉบับเจาะลึกอุตสาหกรรม F&B สะท้อนมุมมองที่น่าสนใจว่า แม้ผู้บริหารในอุตสาหกรรม F&B กว่า 53% มองว่าธุรกิจจะยังคงเติบโต แต่มีเพียง 43% เท่านั้นที่มั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะปรับตัวรับความผันผวนของตลาดได้อย่างรวดเร็ว

คำถามสำคัญสำหรับผู้ประกอบการ F&B จึงอยู่ที่ว่า จะสร้างความยืดหยุ่นให้กับโครงสร้างพื้นฐานการผลิต เพื่อให้สามารถผลิตได้มากขึ้น ใช้ทรัพยากรน้อยลง และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ท่ามกลางการเติบโตและความเปลี่ยนแปลงของโลกได้อย่างไร

3 แนวทางขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐานการผลิต สู่อนาคตของ F&B

  1. เร่งนำระบบไฟฟ้าและพลังงานหมุนเวียนมาปรับใช้

จากผลสำรวจ 61% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่า Electrification หรือการเปลี่ยนจากระบบที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลในกระบวนการต่าง ๆ เช่น การทำความร้อน การทำความเย็น และการขนส่ง มาเป็นระบบที่ใช้พลังงานไฟฟ้า เป็นหนึ่งในกลไกที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการขับเคลื่อนระบบพลังงานไปสู่เป้าหมาย Net Zero โดยเฉพาะเมื่อไฟฟ้านั้นมาจากแหล่งพลังงานหมุนเวียน ซึ่งจะช่วยให้ผู้ผลิตอาหารและเครื่องดื่มลดการปล่อยคาร์บอนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลสำรวจยังชี้ว่า ภาคอุตสาหกรรมการผลิตกำลังเดินหน้าในเรื่องนี้อย่างจริงจัง โดยองค์กรที่มีความพร้อมในระดับแถวหน้า (Mature/Advanced) ด้านการผลิตพลังงานหมุนเวียนใช้เองในพื้นที่ (On-site Renewable Energy Production) เพิ่มขึ้นจาก 27% ในปี 2023 เป็น 42% ในปี 2025 ขณะที่การปรับเปลี่ยนระบบทำความร้อนและความเย็นมาใช้พลังงานไฟฟ้า (Electrification of Heating and Cooling) เพิ่มขึ้นมาอยู่ที่ 41%

ตัวอย่างเช่น Marble Distilling Co. โรงกลั่นวอดก้าระดับพรีเมียมในสหรัฐอเมริกา ซึ่งนำเทคโนโลยี Smart Valves, Actuators และ Intuitive Controls มาใช้ ส่งผลให้สามารถเพิ่มกำลังการผลิตได้ถึง 3 เท่าโดยไม่ต้องเพิ่มพนักงาน ลดต้นทุนค่าพลังงานได้ราว 20% ต่อปี และประหยัดน้ำได้มากกว่า 4 ล้านแกลลอนต่อปี

  1. ปลดล็อกศักยภาพการผลิตอย่างยั่งยืนด้วย Digitalization และ Data Integration

การเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมกำลังผลักดันให้ผู้ผลิตอาหารและเครื่องดื่มให้ความสำคัญกับการใช้พลังงานและทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและรักษามาตรฐานของผลิตภัณฑ์ การผสานโซลูชันด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับ Digitalization และ Automation จึงเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยช่วยให้ผู้ผลิตสามารถติดตาม ตรวจวัด และพัฒนาประสิทธิภาพด้านสิ่งแวดล้อมได้อย่างต่อเนื่อง

หนึ่งในความท้าทายของหลายองค์กรคือ “มีเป้าหมายด้านความยั่งยืน แต่ยังขาดเครื่องมือในการวัดผล” โดยผลสำรวจพบว่าเกินครึ่งของผู้ตอบแบบสอบถามมองว่า Digitalization เป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน ขณะที่เทคโนโลยีดิจิทัลถูกมองว่ามีศักยภาพสูงต่อการเพิ่มผลิตภาพถึง 83% และการอนุรักษ์ทรัพยากร 55%

ขณะเดียวกัน การบูรณาการข้อมูล (Data Integration) กำลังกลายเป็นอีกหนึ่งวาระสำคัญ โดยมีเพียง 40% ที่มองว่าองค์กรของตนมีความก้าวหน้าในด้านนี้ในระดับสูง ขณะที่ 54% เห็นว่าจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีที่ชาญฉลาดขึ้นเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลที่ยังแยกส่วนกัน และ 48% มีแผนเพิ่มการลงทุนในด้านนี้

  1. ยุคของโรงงานอัจฉริยะและการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI มาถึงแล้ว

ในช่วงสามปีข้างหน้า ผู้ตอบแบบสำรวจจากอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มคาดว่าจะให้ความสำคัญกับการขยายการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI และ Digital Twin การนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในกระบวนการต่าง ๆ และการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเป็นหลัก โดยส่วนใหญ่เชื่อว่า AI จะเข้ามาสร้างการเปลี่ยนแปลงต่อการดำเนินงาน

  • 49% ระบุว่าได้นำ AI มาใช้เพื่อช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากการดำเนินงานแล้ว
  • 51% ระบุว่า AI มีส่วนช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและความสามารถในการรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างพื้นฐานแล้ว
  • 47% มีแผนเพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยีอาคาร โดยมีแผนลงทุนในระบบอัตโนมัติที่สามารถทำงานได้ด้วยตนเองสำหรับอาคาร (Autonomous Systems for Buildings)

ผู้ตอบแบบสำรวจยังคาดหวังว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และยกระดับการตอบสนองต่อสถานการณ์ฉุกเฉิน

เปลี่ยนความท้าทายด้านต้นทุน สู่โอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพ

แม้ทิศทางการเดินหน้าสู่ความยั่งยืนจะชัดเจนขึ้น แต่ผลสำรวจสะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายที่ภาคอุตสาหกรรมทั่วโลกยังต้องเผชิญ โดยผู้ผลิตเกือบครึ่งหนึ่ง (48%) มองว่าการลดคาร์บอนในปัจจุบันยังมีต้นทุนสูงเกินไป ขณะที่ความไม่แน่นอนของนโยบายภาครัฐ (57%) และข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานโครงข่ายไฟฟ้า (Grid Infrastructure) (57%) ยังเป็นปัจจัยที่ส่งผลให้องค์กรชะลอการลงทุนในเทคโนโลยีพลังงานสะอาด

แม้สัดส่วนองค์กรที่มีแผนลดคาร์บอนอย่างชัดเจนจะเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดเป็น 60% ในปี 2025 แต่ผู้บริหารกว่า 43% ยังคงให้ความสำคัญกับปัจจัยด้านต้นทุนและรายได้เป็นอันดับแรกในการตัดสินใจลงทุนด้านสิ่งแวดล้อม ด้วยเหตุนี้ ความสามารถในการปรับเปลี่ยนการใช้พลังงานให้สอดคล้องกับการผลิตพลังงานและความต้องการใช้พลังงานในแต่ละช่วงเวลา (Demand-side Flexibility) ควบคู่กับการยกระดับ ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน (Energy Efficiency) จึงเป็นแนวทางที่สามารถเริ่มดำเนินการได้ภายในโรงงาน และช่วยสร้างผลลัพธ์ทั้งในด้านต้นทุนและการลดคาร์บอนได้ในระยะสั้น

ตัวอย่างหนึ่งคือ Ferring GmbH บริษัทด้านเวชภัณฑ์และนวัตกรรมทางชีวภาพในเยอรมนี ซึ่งนำระบบบริหารจัดการพลังงานดิจิทัลแบบบูรณาการมาใช้ร่วมกับระบบควบคุมขั้นสูง ส่งผลให้บริษัทสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานและการปฏิบัติงานได้ประมาณ 925,000 ยูโรต่อปี และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) ได้ถึง 2,400 ตันต่อปี กรณีดังกล่าวสะท้อนให้เห็นว่า การยกระดับประสิทธิภาพไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการลงทุนสร้างโรงงานใหม่ทั้งหมด แต่สามารถนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องจักรเดิม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจควบคู่ไปกับเป้าหมายด้านความยั่งยืนได้

เชื่อมโลกจริงและโลกดิจิทัล สู่อนาคตของ F&B ไทย

ความท้าทายในวันนี้ไม่ใช่เรื่องความพร้อมของเทคโนโลยี เพราะหลายเทคโนโลยีได้พิสูจน์ศักยภาพและผลลัพธ์แล้ว แต่หัวใจสำคัญอยู่ที่ความเร็วในการนำมาปรับใช้ และการมองภาพรวมอย่างเป็นระบบ

สำหรับอุตสาหกรรม F&B ไทยในฐานะผู้ผลิตและส่งออกระดับโลก นี่คือโอกาสสำคัญในการยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขัน การเชื่อมโยงโลกการทำงานจริง ไม่ว่าจะเป็นเครื่องจักร สายการผลิต และระบบโครงสร้างพื้นฐานภายในโรงงาน เข้ากับโลกดิจิทัล ทั้งข้อมูล AI และระบบอัตโนมัติ จะไม่เพียงช่วยให้การผลิตมีประสิทธิภาพและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น แต่ยังช่วยเพิ่มความยืดหยุ่น ลดต้นทุน และเสริมความสามารถในการแข่งขันในตลาดโลกได้อย่างยั่งยืน

Binance and Binance TH Recognized by Thailand’s Technology Crime Suppression Division for Third Consecutive Year

Binance and Binance TH Recognized by Thailand's Technology Crime Suppression Division for Third Consecutive Year

Binance and Binance TH Recognized by Thailand's Technology Crime Suppression Division for Third Consecutive Year

Sustained public-private cooperation underscores Binance’s ongoing commitment to combating cybercrime and building a safer digital asset ecosystem in Thailand and beyond

Binance, the world’s leading blockchain ecosystem, together with its joint venture Binance TH by Gulf Binance, Thailand’s licensed digital asset exchange operator, has once again been recognized by the Technology Crime Suppression Division (TCSD) of Thailand’s Central Investigation Bureau (CIB), Royal Thai Police, marking the third consecutive year the company has received this distinction. The recognition, presented during TCSD’s 17th anniversary of the establishment ceremony in Bangkok and attended by Akbar Akhtar, Senior Regional Advisor for Asia-Pacific at Binance, and Nirun Fuwattananukul CFA, CEO of Binance TH by Gulf Binance, highlights a strong working relationship grounded in complementary expertise, continued knowledge-sharing, and a shared objective of effective joint investigations. 

Pol. Col. Watcharapan Siripak serves as Deputy Commander of the Technology Crime Suppression Division (TCSD) under the Central Investigation Bureau of the Royal Thai Police, said, “As digital assets evolve, so do the tactics of cybercriminals. We remain committed to carrying forward our mission to protect the public from cyber threats. This continued recognition reflects the strength of our partnership with Binance and Binance TH and the tangible results it has delivered for Thai law enforcement. We look forward to building on this cooperation in the years ahead.”

Nirun Fuwattananukul CFA, CEO of Binance TH by Gulf Binance, said, “As Thailand tightens crypto rules—like the Travel Rule and new derivatives regulations—protecting users requires strict AML controls and tight teamwork with law enforcement. Earning this recognition for the third straight year proves our commitment to Thailand’s digital asset space. This award validates our commitment, but more importantly, it reflects the trust of Thai users who choose our platform for its security standards and our ongoing partnership with law enforcement to create the safest possible environment for digital asset trading in Thailand.  

Akbar Akhtar, Senior Regional Advisor for Asia-Pacific at Binance, said, “This third consecutive recognition isn’t about the award itself — it reflects three years of trust and shared expertise built with TCSD in protecting the public. TCSD’s investigative strength on the ground, combined with Binance’s intelligence and technical depth, has turned that partnership into real outcomes that make it harder for criminals to exploit digital assets. Going forward, our commitment remains the same: to keep closing the gaps bad actors look for, and to keep strengthening Thailand’s own investigative capabilities so this fight only grows stronger.”

The cooperation extends well beyond individual case support. Where circumstances allow, Binance’s Investigations team works with Thai law enforcement to trace lawful requests on tracing blockchain activity, analyze wallet and account relationships, and support cross-border investigations — capability that has become essential as financial crime in the region grows in scale and sophistication.  Each side brings a distinct strength to the table: TCSD contributes exceptional investigative and operational capability, while Binance contributes intelligence and technical depth — a model built on complementary strengths.

Binance applies the same rigor to protecting its own platform, with AI-driven risk systems that protected more than 7.7 million users and prevented over US$4.64 billion in potential scam-related losses in the first half of 2026 alone. That same commitment underpins its engagement with Thai authorities across major enforcement initiatives, including Operation Fox Hunt, Operation Skyfall, and Operation 293, which led to the recovery of more than 430,000 USDT following a hacking incident, as well as its recognition as a key partner in Thailand’s national anti-cybercrime agenda at the 2025 Thailand United Against Scams event. Binance and Binance TH remain committed to sustained knowledge sharing and operational support to build a secure digital asset ecosystem for Thailand and the wider region

3 ปีซ้อน! BINANCE และ BINANCE TH คว้าโล่ บก.ปอท. ตอกย้ำพันธมิตรเบอร์หนึ่งช่วยตำรวจไทยสกัดกั้น อาชญากรรมไซเบอร์

3 ปีซ้อน! BINANCE และ BINANCE TH คว้าโล่ บก.ปอท. ตอกย้ำพันธมิตรเบอร์หนึ่งช่วยตำรวจไทยสกัดกั้น อาชญากรรมไซเบอร์

3 ปีซ้อน! BINANCE และ BINANCE TH คว้าโล่ บก.ปอท. ตอกย้ำพันธมิตรเบอร์หนึ่งช่วยตำรวจไทยสกัดกั้น อาชญากรรมไซเบอร์

ความร่วมมืออย่างต่อเนื่องระหว่างรัฐและเอกชน สะท้อนความมุ่งมั่นของ BINANCE ในการเดินหน้าปราบปรามมิจฉาชีพเทคโนโลยี พร้อมยกระดับระบบนิเวศสินทรัพย์ดิจิทัลให้ปลอดภัยและน่าเชื่อถือ ทั้งในไทยและระดับสากล

ไบแนนซ์ (BINANCE) ผู้นำอีโคซิสเต็มบล็อกเชนระดับโลก ร่วมด้วย ไบแนนซ์ ทีเอช บาย กัลฟ์ ไบแนนซ์ (BINANCE TH) ผู้ให้บริการศูนย์ซื้อขายสินทรัพย์ดิจิทัลและนายหน้าสินทรัพย์ดิจิทัลแห่งประเทศไทยที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของสำนักงาน ก.ล.ต. ได้เข้าร่วมรับโล่เกียรติคุณจากกองบังคับการปราบปรามการกระทำความผิดเกี่ยวกับอาชญากรรมทางเทคโนโลยี (บก.ปอท. หรือ TCSD) กองบัญชาการตำรวจสอบสวนกลาง (CIB) สำนักตำรวจแห่งชาติ รับมอบโล่เกียรติคุณในงานฉลองครบรอบ 17 ปีของการก่อตั้ง บก.ปอท. ที่กรุงเทพฯ โดยนายอัคบา อัคตา ที่ปรึกษาอาวุโสประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของไบแนนซ์ (BINANCE) และนายนิรันดร์ ฟูวัฒนานุกูล, CFA, ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ไบแนนซ์ ทีเอช บาย กัลฟ์ ไบแนนซ์ (BINANCE TH) การได้รับเชิดชูเกียรตินี้ตอกย้ำถึงความสัมพันธ์ในการทำงานที่แข็งแกร่งที่มีพื้นฐานมาจากความเชี่ยวชาญที่เสริมซึ่งกันและกัน การแบ่งปันความรู้อย่างต่อเนื่อง และเป้าหมายร่วมกันในการสืบสวนสอบสวนอย่างมีประสิทธิภาพ

พันตำรวจเอก วัชรพันธ์ ศิริพากย์ ดำรงตำแหน่ง รองผู้บังคับการกองบังคับการปราบปรามการกระทำความผิดเกี่ยวกับอาชญากรรมทางเทคโนโลยี (รอง ผบก.ปอท.) สังกัดกองบัญชาการตำรวจสอบสวนกลาง (CIB) กล่าวว่า “เมื่อสินทรัพย์ดิจิทัลพัฒนาขึ้น กลโกงของอาชญากรไซเบอร์ก็พัฒนาตามไปด้วย เรายังคงมุ่งมั่นสานต่อพันธกิจในการปกป้องประชาชนจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ทุกรูปแบบ การมอบโล่เกียรติคุณนี้สะท้อนให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของความร่วมมือระหว่างหน่วยงานผบก.ปอท. กับ BINANCE และ BINANCE TH รวมถึงผลสัมฤทธิ์ที่เป็นรูปธรรมที่เกิดขึ้นกับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของไทย เราหวังเป็นอย่างยิ่งที่จะสานต่อและพัฒนาความร่วมมือในการช่วยเหลือและสนับสนุนการป้องกันปราบปรามอาชญากรรมทางเทคโนโลยีให้มั่นคงยิ่งขึ้นในปีต่อๆ ไป”

นาย นิรันดร์ ฟูวัฒนานุกูล, CFA, ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ไบแนนซ์ ทีเอช บาย กัลฟ์ ไบแนนซ์ (BINANCE TH) กล่าวว่า “ท่ามกลางการยกระดับเกณฑ์กำกับดูแลคริปโตในไทยที่เข้มงวด ทั้งการออกมาตรการสำคัญอย่าง Travel Rule และพิจารณาหลักเกณฑ์ใหม่อนุพันธ์สินทรัพย์ดิจิทัล การปกป้องผู้ใช้งานจึงต้องพึ่งพากลไกป้องกันปราบปรามการฟอกเงิน (AML) ที่รัดกุม ควบคู่ไปกับการผนึกกำลังกับภาครัฐอย่างใกล้ชิด การคว้าโล่เกียรติคุณต่อเนื่องเป็นปีที่ 3 นี้ ไม่เพียงแต่เป็นข้อพิสูจน์ถึงความโปร่งใสในทุกมิติการดำเนินธุรกิจของเราในประเทศไทย แต่ที่สำคัญยิ่งกว่าคือการสะท้อนถึง ‘ความไว้วางใจ’ ของผู้ใช้งานที่มีต่อมาตรฐานความปลอดภัยระดับสูงของเรา เราจะยังคงจับมือกับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายอย่างต่อเนื่อง เพื่อร่วมสร้างระบบนิเวศสินทรัพย์ดิจิทัลไทยที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือที่สุด”

นายอัคบา อัคตา ที่ปรึกษาอาวุโสประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของไบแนนซ์ (BINANCE) กล่าวว่า “โล่เกียรติคุณปีที่ 3 นี้ เป็นมากกว่ารางวัลแห่งความสำเร็จ แต่คือข้อพิสูจน์ถึงความไว้วางใจและองค์ความรู้ที่ BINANCE และ บก.ปอท. ร่วมกันบ่มเพาะเพื่อปกป้องประชาชนอย่างแท้จริง การผสานความเชี่ยวชาญภาคสนามของ บก.ปอท. เข้ากับข้อมูลเชิงลึกและเทคโนโลยีระดับโลกของ BINANCE ได้เปลี่ยนความร่วมมือนี้ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ ทำให้อาชญากรใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ดิจิทัลเป็นเครื่องมือได้ยากขึ้น หลังจากนี้ เรายังคงมุ่งมั่นปิดช่องโหว่ที่ผู้ไม่หวังดีคอยจ้องฉวยโอกาส พร้อมเดินหน้าเสริมแกร่งศักยภาพการสืบสวนของไทยให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น”

ความร่วมมือในครั้งนี้ก้าวข้ามการสนับสนุนเป็นรายคดีไปมาก โดยทีมสืบสวนของ BINANCE ได้ร่วมมือกับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของไทยในการแกะรอยเส้นทางบนบล็อกเชน วิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างกระเป๋าเงินและบัญชีผู้ใช้ ตลอดจนสนับสนุนการสืบสวนสอบสวนข้ามพรมแดนในกรณีที่เข้าเกณฑ์ ซึ่งถือเป็นขีดความสามารถที่จำเป็นอย่างยิ่งในยุคที่อาชญากรรมทางการเงินในภูมิภาคนี้ขยายตัวและซับซ้อนขึ้นอย่างมาก ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานจุดแข็งที่แตกต่างและลงตัว โดย บก.ปอท. มีความเชี่ยวชาญระดับสูงด้านการสืบสวนและปฏิบัติการหน้างาน ขณะที่ BINANCE สนับสนุนด้านข้อมูลเชิงลึกและเทคโนโลยีขั้นสูง นับเป็นโมเดลความร่วมมือที่เติมเต็มซึ่งกันและกันได้อย่างสมบูรณ์แบบ

BINANCE ใช้มาตรฐานที่เข้มงวดนี้ในการปกป้องแพลตฟอร์มของตนเองเช่นกัน โดยระบบบริหารความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปกป้องผู้ใช้งานได้มากกว่า 7.7 ล้านราย และสกัดกั้นความเสียหายจากมิจฉาชีพได้สูงถึงกว่า 4.64 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ความมุ่งมั่นอันแรงกล้านี้ยังเป็นรากฐานสำคัญในการสนับสนุนทางการไทยผ่านปฏิบัติการระดับชาติหลายครั้ง ไม่ว่าจะเป็น ปฏิบัติการ Fox Hunt, ปฏิบัติการ Skyfall และ ปฏิบัติการ 293 ซึ่งช่วยกู้คืนสินทรัพย์ดิจิทัลได้มากกว่า 430,000 USDT หลังเกิดเหตุการณ์แฮกเกอร์โจมตี ส่งผลให้ BINANCE ได้รับการเชิดชูเกียรติในฐานะ พาร์ทเนอร์หลักในวาระการปราบปรามอาชญากรรมไซเบอร์แห่งชาติในงาน Thailand United Against Scams ปี 2025 ทั้งนี้ BINANCE และ BINANCE TH ยังคงเดินหน้าแบ่งปันองค์ความรู้และสนับสนุนการปฏิบัติการอย่างต่อเนื่อง เพื่อร่วมสร้างระบบนิเวศสินทรัพย์ดิจิทัลที่ปลอดภัยสำหรับประเทศไทยและภูมิภาคในระยะยาว

Alibaba Releases Qwen3.8-Flash with Innovative Model Architecture Delivering Optimal Price-Performance

อาลีบาบาส่งโมเดล Qwen3.8-Flash ลุยตลาด ชูสถาปัตยกรรมใหม่สุดล้ำ คุ้มค่าและทรงพลังที่สุด

Alibaba Releases Qwen3.8-Flash with Innovative Model Architecture Delivering Optimal Price-Performance

Alibaba has unveiled Qwen3.8-Flash, an open-weight, multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model that delivers exceptional value for money. Qwen3.8-Flash features a 125B-parameter main model, supplemented by an additional 51B N-gram embeddings, with 6B parameters activated per token. It strikes an optimal balance between capability, latency, and cost — making it ideal for high-volume applications, tool-driven workflows, and coding or co-working assistants. The model also serves as an early preview of the architecture that is designed to power the upcoming Qwen4 series.

Qwen3.8-Flash demonstrates remarkable capabilities in agentic coding, long-horizon agent tasks, and multimodal intelligence. It performs competitively against leading models such as DeepSeek-V4-Flash and Claude-Opus-4.6 across multiple benchmarks, including SWE-bench Pro (agentic coding), CoWorkBench (long-horizon office work), Toolathlon Verified (real-world tool use), MathVision (visual math problem solving), AndroidWorld (agentic mobile use) and ERQA (embodied intelligence).

The model natively supports 262K tokens of context and can be extended to 1 million tokens. Its weights are now available on Hugging Face and ModelScope for global developers to download and use. The model can be accessed via API at competitive rates on Model Studio and Qwen Cloud, Alibaba’s AI-native cloud platform. The pricing per 1 million tokens is 1 RMB (0.16 USD) for input and 3 RMB (0.47 USD) for output.

The model is also available on QwenWork, Alibaba’s all-in-one workplace AI agent platform, where it powers a redesigned Standard mode that cuts token consumption per task by 75% and roughly doubles generation speed of the current mode, bringing flagship-level capability within reach of everyday workloads.

Architectural Innovations Drive Compute Efficiency

Qwen3.8-Flash introduces architectural innovations across attention mechanisms, residual connections, embeddings, and optimization. As a result, it enhances model capability while further improving computational efficiency, capacity, and training stability. For instance, its hybrid attention architecture combines Gated DeltaNet (GDN), which efficiently compresses historical information, with Qwen Sparse Attention (QSA), a novel design that uses a lightweight compressed indexer to select relevant context, substantially reducing attention costs for long sequences. Additionally, the Gated Residual (GR) mechanism expands data pathways between layers while strengthening cross-layer information flow and training stability. The N-gram Embedding technique scales model capacity with minimal additional computation, and the Muon Optimizer further enhances large-scale model training efficiency.

Driven by architectural innovations, Qwen3.8-Flash significantly reduces both training and inference costs compared to Qwen3.7-Plus—a model three times its size. It requires only about one-ninth of the training resources while delivering superior performance in coding and office tasks.

Across the open-source community including both Hugging Face and ModelScope, Alibaba has open-sourced more than 460 models. This ecosystem has spawned over 300,000 derivative models and accumulated more than 3 billion global downloads, making it the world’s most-downloaded open-source model family.

อาลีบาบาส่งโมเดล Qwen3.8-Flash ลุยตลาด ชูสถาปัตยกรรมใหม่สุดล้ำ คุ้มค่าและทรงพลังที่สุด

อาลีบาบาส่งโมเดล Qwen3.8-Flash ลุยตลาด ชูสถาปัตยกรรมใหม่สุดล้ำ คุ้มค่าและทรงพลังที่สุด

อาลีบาบาส่งโมเดล Qwen3.8-Flash ลุยตลาด ชูสถาปัตยกรรมใหม่สุดล้ำ คุ้มค่าและทรงพลังที่สุด

อาลีบาบาเปิดตัว Qwen3.8-Flash โมเดลประมวลผลมัลติโมดัลแบบเปิดเผยค่าน้ำหนักที่ผ่านการเทรนเรียบร้อยแล้ว (open-weight) ที่ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ชูจุดเด่นเรื่องความคุ้มค่าสูงสุด โมเดลนี้ประกอบด้วยโมเดลหลักที่มีพารามิเตอร์ 125 พันล้านรายการ (125B) เสริมด้วย N-gram Embeddings อีก 51 พันล้านรายการ (51B) โดยดึงพารามิเตอร์มาใช้งานจริงเพียง 6 พันล้านพารามิเตอร์ (6B) ต่อหนึ่งโทเคน ซึ่งช่วยสร้างความสมดุลได้อย่างลงตัวระหว่างความสามารถ ความเร็วในการตอบสนอง และต้นทุน เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องรองรับปริมาณงานสูง เวิร์กโฟลว์ที่ทำงานร่วมกับเครื่องมือต่าง ๆ ตลอดจนระบบช่วยเขียนโค้ดและผู้ช่วยทำงานร่วม นอกจากนี้ Qwen3.8-Flash ยังเป็นต้นแบบของสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่อรองรับซีรีส์ Qwen4 ที่กำลังจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้

Qwen3.8-Flash แสดงให้เห็นศักยภาพอันโดดเด่นทั้งการเขียนโค้ดด้วยเอเจนต์ (agentic coding),  การทำงานอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องในระยะยาว (long-horizon agent tasks) และ AI ที่ประมวลผลได้แบบมัลติโมดัล (multimodal intelligence) โมเดลนี้ทำคะแนนเทียบชั้นได้กับโมเดลชั้นนำเช่น DeepSeek-V4-Flash และ Claude-Opus-4.6 จากการทดสอบในหลายเกณฑ์วัดมาตรฐาน (benchmarks) ไม่ว่าจะเป็น SWE-bench Pro (การเขียนโค้ดด้วยเอเจนต์), CoWorkBench (งานออฟฟิศที่มีขั้นตอนซับซ้อนและต้องทำอย่างต่อเนื่องเป็นระยะเวลานาน), Toolathlon Verified (การเรียกใช้เครื่องมือจริงเพื่อทำงานซับซ้อนหลายขั้นตอนให้สำเร็จ), MathVision (การแก้โจทย์คณิตศาสตร์ผ่านการประมวลผลและตีความภาพ), AndroidWorld (การควบคุมสมาร์ตโฟนด้วยเอเจนต์) และ ERQA (ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ) 

โมเดลนี้รองรับ context ในตัวได้ 262K โทเคน และขยายได้ถึง 1 ล้านโทเคน ปัจจุบันเปิดให้นักพัฒนาทั่วโลกดาวน์โหลดและใช้งานค่าน้ำหนักโมเดล (weights) ได้แล้วบน Hugging Face และ ModelScope นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงโมเดลผ่าน API ในราคาประหยัดบน Model Studio และ Qwen Cloud ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ของอาลีบาบาที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับ AI อย่างเจาะจง โดยมีอัตราค่าบริการต่อ 1 ล้านโทเคนสำหรับการอินพุตอยู่ที่ 1 หยวน (0.16 ดอลลาร์สหรัฐ) และ 3 หยวน (0.47 ดอลลาร์สหรัฐ) สำหรับเอาต์พุต 

โมเดลนี้ยังพร้อมใช้งานบน QwenWork ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI agent สำหรับการทำงานแบบครบวงจรของอาลีบาบา โดยเข้ามาขับเคลื่อน standard mode ออกแบบใหม่ ช่วยลดการใช้โทเคนต่องานลง 75% และเพิ่มความเร็วในการสร้างเนื้อหาได้เกือบสองเท่า เมื่อเทียบกับโหมดปัจจุบัน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงความสามารถระดับเรือธงมาใช้กับเวิร์กโหลดทั่วไปได้ 

นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม ช่วยยกระดับประสิทธิภาพการประมวลผล

Qwen3.8-Flash มาพร้อมนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่ครอบคลุมทั้ง attention mechanisms, residual connections, embeddings ไปจนถึงการทำ optimization ส่งผลให้โมเดลมีความสามารถสูงขึ้น ควบคู่กับการเพิ่มประสิทธิภาพ การประมวลผล ความจุ และความเสถียรในการเทรน เช่น สถาปัตยกรรม hybrid attention ที่ผสาน Gated DeltaNet (GDN) ที่ช่วยบีบอัดข้อมูลย้อนหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ เข้ากับ Qwen Sparse Attention (QSA) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมรูปแบบใหม่ที่ใช้ดัชนีบีบอัดน้ำหนักเบาในการคัดเลือกบริบทที่เกี่ยวข้อง ช่วยลดต้นทุนในการประมวลผล attention สำหรับลำดับข้อมูลขนาดยาวได้อย่างมหาศาล นอกจากนี้กลไก Gated Residual (GR) ยังช่วยขยายช่องทางการส่งข้อมูลระหว่างเลเยอร์ พร้อมเสริมความแข็งแกร่งให้กับการไหลของข้อมูล และเพิ่มความเสถียรในการเทรน ในขณะที่เทคนิค N-gram Embedding ช่วยเพิ่มความจุของโมเดลโดยใช้ทรัพยากรการประมวลผลเพิ่มเพียงเล็กน้อย และการใช้ Muon Optimizer ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเทรนโมเดลขนาดใหญ่ให้ทำได้ดีขึ้น

นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนให้ Qwen3.8-Flash สามารถช่วยลดต้นทุนการเทรนและการอนุมาน (inference) ได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ Qwen3.7-Plus ซึ่งเป็นโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่าถึงสามเท่า โดยใช้ทรัพยากรในการเทรนเพียงประมาณหนึ่งในเก้าเท่านั้น แต่กลับให้ประสิทธิภาพด้านการเขียนโค้ดและงานออฟฟิศที่เหนือกว่า

ปัจจุบันอาลีบาบาได้เปิดโอเพนซอร์สโมเดลไปแล้วมากกว่า 460 โมเดลให้กับชุมชนโอเพนซอร์ส ซึ่งรวมถึง Hugging Face และ ModelScope จนระบบนิเวศนี้ได้ทำให้เกิดการพัฒนาต่อยอดเป็นโมเดลอนุพันธ์ (derivative models) มากกว่า 300,000 โมเดล และมียอดดาวน์โหลดทั่วโลกสะสมกว่า 3 พันล้านครั้ง ส่งผลให้โมเดลตระกูลนี้กลายเป็นตระกูลโมเดลโอเพนซอร์สที่มียอดดาวน์โหลดสูงที่สุดในโลก