ซีเมนส์ เผยโฉมเทคโนโลยีเร่งการปฏิวัติ AI ในภาคอุตสาหกรรมที่งาน CES 2026

ซีเมนส์ เผยโฉมเทคโนโลยีเร่งการปฏิวัติ AI ในภาคอุตสาหกรรมที่งาน CES 2026

ซีเมนส์ เผยโฉมเทคโนโลยีเร่งการปฏิวัติ AI ในภาคอุตสาหกรรมที่งาน CES 2026

  • ซีเมนส์ขยายความร่วมมือกับเอ็นวิเดีย เพื่อสร้างระบบปฏิบัติการ AI สำหรับภาคอุตสาหกรรม (Industrial AI Operating System) นำ AI มาพลิกโฉมห่วงโซ่คุณค่าทางอุตสาหกรรมแบบครบวงจร ตั้งแต่การออกแบบและกระบวนการทางวิศวกรรมไปจนถึงการผลิต การดำเนินงาน รวมถึงการนำมาใช้ในห่วงโซ่อุปทาน
  • ซีเมนส์เปิดตัวซอฟต์แวร์ Digital Twin Composer ที่จะพร้อมใช้งานบน Siemens Xcelerator Marketplace ช่วงกลางปี 2026 เพื่อขับเคลื่อน Industrial Metaverse ในสเกลใหญ่
  • PepsiCo ใช้ Digital Twin Composer เพื่อจำลองการอัปเกรดโรงงานในสหรัฐอเมริกา โดยมีแผนที่จะขยายการใช้งานไปทั่วโลก
  • ซีเมนส์เปิดตัว Industrial Copilots ผู้ช่วย AI ใหม่ถึง 9 รายการ เพิ่มความอัจฉริยะทุกขั้นตอนของห่วงโซ่คุณค่าในอุตสาหกรรม
  • ซีเมนส์ไฮไลต์เทคโนโลยีใหม่ สำหรับการค้นคว้าวิจัยยา การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving) และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในพื้นที่การผลิต (Shop Floor)
  • ซีเมนส์นำ Industrial AI มาสู่แว่นตา Meta Ray-Ban

ที่งาน CES 2026 เมื่อเร็วๆนี้ การกล่าวปาฐกถาพิเศษ (Keynote) ของซีเมนส์ถือเป็นการเปิดศักราชใหม่แห่งเทคโนโลยีสำหรับภาคอุตสาหกรรมและโครงสร้างพื้นฐาน ด้วยการแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่ลูกค้าและพันธมิตรนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ประโยชน์เพื่อพลิกโฉมธุรกิจให้ก้าวล้ำไปอีกขั้น ด้วยเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผนวกกับความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเชิงลึก และความร่วมมือที่แข็งแกร่งกับพันธมิตรระดับโลก ซีเมนส์กำลังเปลี่ยนการก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีครั้งนี้ให้เป็นประโยชน์ที่วัดผลได้จริงสำหรับลูกค้า พันธมิตร และสังคม

โรแลนด์ บุช ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและซีอีโอของ ซีเมนส์ เอจี กล่าวว่า “เช่นเดียวกับที่ไฟฟ้าเคยปฏิวัติโลกมาแล้วในอดีต วันนี้ภาคอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนสู่ยุคที่ AI จะเป็นพลังขับเคลื่อนเบื้องหลังผลิตภัณฑ์ โรงงาน อาคาร โครงข่ายไฟฟ้าไปจนถึงระบบการคมนาคมขนส่ง Industrial AI ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์เสริมอีกต่อไป แต่คือพลังสำคัญที่จะหล่อหลอมศตวรรษหน้า ซีเมนส์กำลังส่งมอบขีดความสามารถแบบ AI-native ที่ฝังความอัจฉริยะไว้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบ วิศวกรรม ไปจนถึงการดำเนินงาน เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถคาดการณ์ปัญหาล่วงหน้า เร่งการพัฒนานวัตกรรม พร้อมลดต้นทุนลง”

“ด้วยเทคโนโลยี Digital Twin ที่ครอบคลุมที่สุด ฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปจนถึง Copilot ที่พื้นที่การผลิต เรากำลังขยายขีดความสามารถของความอัจฉริยะเหล่านี้ไปสู่โลกจริง เพื่อให้ภาคธุรกิจบรรลุเป้าหมายด้านความรวดเร็ว คุณภาพ และประสิทธิภาพไปพร้อมกัน นี่คือวิธีที่เรานำการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งสำคัญแห่งยุค มาขยายผลสู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้อย่างเป็นรูปธรรม”

ซีเมนส์ได้เน้นย้ำถึงความร่วมมืออันยาวนานกับเอ็นวิเดีย ในงาน CES 2026  โดยทั้งสองบริษัทกำลังขยายความร่วมมือเพื่อสร้างระบบปฏิบัติการ AI สำหรับอุตสาหกรรม (Industrial AI Operating System) ซึ่งจะเข้ามาช่วยปฏิวัติวิธีการที่ลูกค้าออกแบบ วางระบบวิศวกรรม และบริหารจัดการระบบที่ใช้งานจริงต่าง ๆ ซีเมนส์และเอ็นวิเดียจะร่วมมือกันพัฒนาโซลูชันอุตสาหกรรมที่เร่งประสิทธิภาพด้วย AI ครอบคลุมตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์และกระบวนการผลิต ซึ่งจะช่วยเร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรม เอื้อต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง และสร้างฐานการผลิตที่ยืดหยุ่นและยั่งยืนยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ทั้งสองบริษัทยังตั้งเป้าที่จะสร้างไซต์การผลิตที่ปรับเปลี่ยนการทำงานได้เองอย่างเหมาะสมด้วย AI อย่างเต็มรูปแบบ เป็นแห่งแรกของโลก โดยจะเริ่มนำร่องในปีนี้ (2569) ที่โรงงานอิเล็กทรอนิกส์ของซีเมนส์ในเมืองแอร์ลังเงิน ประเทศเยอรมนี เพื่อใช้เป็นต้นแบบสำหรับการขยายผลสู่ระดับโลกต่อไป

เพื่อสนับสนุนการพัฒนานี้ เอ็นวิเดียจะเป็นผู้จัดหาโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ไลบรารีการจำลอง โมเดล เฟรมเวิร์ก และบลูพรินต์ต่าง ๆ ขณะที่ซีเมนส์จะระดมทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน Industrial AI หลายร้อยคน พร้อมทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ระดับแนวหน้า โดยทั้งสองบริษัทได้กำหนดขอบเขตสำคัญที่จะทำให้วิสัยทัศน์นี้เกิดขึ้นจริง ได้แก่ การออกแบบอิเล็กทรอนิกส์อัตโนมัติ (Electronic Design Automation หรือ EDA) แบบ AI-native การจำลองแบบ AI-native การผลิตและห่วงโซ่อุปทานแบบปรับตัวด้วย AI และโรงงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI Factories)

นอกจากนี้ ซีเมนส์ยังได้ประกาศแผนการผสานรวม NVIDIA NIM และ โมเดล AI แบบเปิด NVIDIA Nemotron เข้ากลุ่มซอฟต์แวร์ EDA ของบริษัทฯ เพื่อยกระดับกระบวนการทำงานด้าน Generative AI และ Agentic AI สำหรับการออกแบบเซมิคอนดักเตอร์และแผงวงจร (PCB) ซึ่งการดำเนินงานครั้งนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำสูงสุดผ่านการปรับโมเดลให้เหมาะกับโดเมนเฉพาะทาง ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมีนัยสำคัญ พร้อมทั้งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการเปิดให้ใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่สามารถปรับให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะในแต่ละกรณี

เจนเซน หวง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ เอ็นวิเดีย กล่าวว่า “Generative AI และการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (Accelerated Computing) ได้จุดชนวนให้เกิดการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่ ยกระดับ Digital Twin จากเดิมที่เป็นเพียงการจำลองแบบพาสซีฟ (Passive Simulations) ให้กลายเป็นระบบอัจฉริยะที่มีบทบาทสำคัญในโลกจริง ความร่วมมือกับซีเมนส์ครั้งนี้ คือการหลอมรวมซอฟต์แวร์อุตสาหกรรมชั้นนำของโลกเข้ากับแพลตฟอร์ม AI ครบวงจร (Full-Stack AI) ของเอ็นวิเดีย เพื่อเปลี่ยนไอเดียที่น่าสนใจต่าง ๆ ให้กลายเป็นจริง เพื่อช่วยให้ภาคอุตสาหกรรมสามารถจำลองระบบที่ซับซ้อนผ่านซอฟต์แวร์ แล้วจึงนำไปสู่การทำงานแบบอัตโนมัติและการปฏิบัติงานจริงได้อย่างไร้รอยต่อ”

นวัตกรรมเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อ Digital Twin เข้ากับข้อมูลจริงแบบเรียลไทม์

ซีเมนส์เปิดตัว Digital Twin Composer ในงาน CES 2026 ซึ่งจะพร้อมให้บริการบน Siemens Xcelerator Marketplace ช่วงกลางปีนี้ โดยเทคโนโลยีนี้ผสานรวมจุดแข็งของ Digital Twin ที่ใช้งานได้อย่างครอบคลุมของซีเมนส์ เข้ากับระบบจำลองที่พัฒนาขึ้นจาก ไลบรารี NVIDIA Omniverse และข้อมูลวิศวกรรมในโลกจริงแบบเรียลไทม์

Digital Twin Composer ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างโมเดล 3 มิติเสมือนจริงของผลิตภัณฑ์ กระบวนการผลิต หรือโรงงาน แล้วนำไปจำลองไว้ในสภาพแวดล้อม 3 มิติที่ต้องการ จากนั้นยังสามารถเลื่อนดูเหตุการณ์ย้อนหลังหรือคาดการณ์อนาคตได้เพื่อจำลองผลกระทบจากปัจจัยต่างๆ อย่างแม่นยำ ตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศไปจนถึงการปรับเปลี่ยนด้านวิศวกรรม

Digital Twin Composer จะช่วยสร้างสภาพแวดล้อมใน Industrial Metaverse ในสเกลใหญ่ โดยมีซอฟต์แวร์ของซีเมนส์เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล (Data Backbone) ช่วยให้องค์กรสามารถนำ Industrial AI การจำลองสถานการณ์ และข้อมูลจากโลกจริงแบบเรียลไทม์ มาใช้ประกอบการตัดสินใจในโลกเสมือนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทั้งนี้ Digital Twin Composer เป็นส่วนหนึ่งของ Siemens Xcelerator พอร์ตโฟลิโอซอฟต์แวร์ที่ผ่านการพิสูจน์แล้วจากภาคอุตสาหกรรม และได้รับความไว้วางใจจากบริษัททั่วโลกในการพัฒนาแบบจำลองเสมือนจริง

PepsiCo และ ซีเมนส์ กำลังยกระดับโรงงานผลิตและคลังสินค้าบางแห่งในสหรัฐฯ สู่ระบบดิจิทัล โดยการจำลองฐานการผลิตเหล่านั้นเป็นแบบจำลองเสมือนจริง 3 มิติความละเอียดสูง และจำลองการปฏิบัติงานภายในฐานการผลิตรวมถึงห่วงโซ่อุปทานแบบครบวงจร เพื่อกำหนดตัวชี้วัดเบื้องต้นของประสิทธิภาพการทำงาน ซึ่งภายในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ ทีมงานสามารถปรับแต่งและตรวจสอบการตั้งค่าใหม่ เพื่อเพิ่มขีดความสามารถและปริมาณการผลิต ส่งผลให้ PepsiCo เห็นภาพรวมการดำเนินงานที่เป็นหนึ่งเดียวแบบเรียลไทม์ พร้อมความยืดหยุ่นในการผสานเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ในอนาคต

ด้วยการใช้ Digital Twin Composer จากซีเมนส์ ร่วมกับไลบรารี NVIDIA Omniverse และเทคโนโลยี Computer Vision วันนี้ PepsiCo สามารถสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของเครื่องจักรทุกตัว สายพานลำเลียง เส้นทางการขนย้ายสินค้า (Pallet Route) ไปจนถึงเส้นทางการทำงานของพนักงานได้อย่างแม่นยำในระดับฟิสิกส์ ซึ่งช่วยให้ AI Agents สามารถจำลอง ทดสอบ และปรับแต่งการเปลี่ยนแปลงของระบบต่างๆ โดยสามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้สูงสุดถึง 90% ก่อนทำการปรับปรุงพื้นที่จริง วิธีการนี้ช่วยเพิ่มปริมาณการผลิตได้ถึง 20% ตั้งแต่เริ่มใช้งาน และยังช่วยให้รอบการออกแบบรวดเร็วยิ่งขึ้น ตรวจสอบความถูกต้องของการออกแบบ (Design Validation) ได้เกือบ 100% ช่วยลดรายจ่ายด้านการลงทุน (CAPEX) ได้ถึง 10-15% จากการค้นพบขีดความสามารถที่แฝงอยู่ของระบบเดิม และการตรวจสอบความคุ้มค่าของการลงทุนภายในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงก่อนตัดสินใจลงทุน

Industrial Copilots รุ่นใหม่ ยกระดับประสิทธิภาพการปฏิบัติงานในสายการผลิต

ซีเมนส์ยังได้เน้นย้ำถึงความเป็นพันธมิตรที่แข็งแกร่งกับ Microsoft ผ่านการสนทนาบนเวทีกับ เจ พาริกข์  (Jay Parikh) รองประธานเจ้าหน้าที่บริหารแผนก CoreAI ของ Microsoft โดยทั้งสองบริษัทกำลังร่วมกันเชื่อมโยงโลกไอทีและการดำเนินงานเข้าด้วยกัน ผ่านความร่วมมือที่มุ่งเน้นการใช้ AI ที่ช่วยให้องค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมเพิ่มผลิตภาพ ความยืดหยุ่น และนวัตกรรม โดยหนึ่งในความสำเร็จที่โดดเด่นคือการร่วมกันพัฒนา Industrial Copilot ที่ได้รับรางวัลในระดับสากล

นอกจากนี้ ซีเมนส์ยังได้ประกาศเพิ่ม AI-powered Copilot ให้ครอบคลุมตลอดห่วงโซ่คุณค่าของภาคอุตสาหกรรม โดยการผสานความอัจฉริยะไว้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่กระบวนการออกแบบและการจำลอง ไปจนถึงการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ การผลิต และการดำเนินงาน

ซีเมนส์เตรียมเปิดตัว AI-powered Copilot 9 รายการ สำหรับใช้งานร่วมกับซอฟต์แวร์ของบริษัทฯ ซึ่งรวมถึง Teamcenter, Polarion และ Opcenter โดย Copilot เหล่านี้มีบทบาทเฉพาะ ได้แก่ การเพิ่มความคล่องตัวในการจัดการข้อมูลผลิตภัณฑ์เพื่อลดข้อผิดพลาดและเร่งการนำสินค้าออกสู่ตลาดให้เร็วขึ้น การจัดการด้านกฎระเบียบและข้อบังคับแบบอัตโนมัติ เพื่อช่วยให้การอนุมัติทางกฎหมายรวดเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงทางธุรกิจ และการพลิกโฉมกระบวนการผลิตเพื่อประหยัดต้นทุนพร้อมเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน

ทั้งนี้ Copilot ดังกล่าวข้างต้น รวมถึงโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมอื่น ๆ ในพอร์ตโฟลิโอของซีเมนส์ที่กำลังเติบโตต่อเนื่อง พร้อมให้บริการสำหรับบริษัททุกขนาดแล้ววันนี้บน Siemens Xcelerator Marketplace

นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในด้านชีววิทยาศาสตร์ พลังงาน และการผลิต

ในอุตสาหกรรมชีววิทยาศาสตร์ (Life Sciences) การเข้าซื้อกิจการ Dotmatics ช่วยให้ซีเมนส์สามารถรวมเอาข้อมูลการวิจัยจำนวนมหาศาลเข้าไว้กับโซลูชัน AI ของบริษัทฯ เพื่อเร่งการค้นคว้าพัฒนายา โดยแพลตฟอร์ม Luma ของ Dotmatics ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถรวบรวมข้อมูลหลายพันล้านรายการจากเครื่องมือและห้องปฏิบัติการต่าง ๆ มาไว้ด้วยกัน สร้างรากฐานข้อมูลที่มั่นคงสำหรับทำการค้นคว้าวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI  

เมื่อผสานกับซอฟต์แวร์ Simcenter สำหรับการจำลอง และเทคโนโลยี Digital Twin ทีมวิจัยจะสามารถทดสอบโมเลกุล คัดกรองตัวยาที่มีศักยภาพ และจำลองการขยายกำลังการผลิตในโลกเสมือนได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้การรักษาที่เปลี่ยนชีวิตผู้ป่วยเข้าถึงได้เร็วขึ้นถึง 50% ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง

สำหรับด้านพลังงาน บ็อบ มัมการ์ด (Bob Mumgaard) ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Commonwealth Fusion Systems (CFS) ได้กล่าวถึงแนวทางที่บริษัทนำเทคโนโลยีของซีเมนส์มาใช้ในการบุกเบิกเส้นทางสู่พลังงานฟิวชั่นเชิงพาณิชย์ โดย CFS ได้ใช้ซอฟต์แวร์ออกแบบควบคู่กับโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล เพื่อเร่งการพัฒนาเครื่องปฏิกรณ์ฟิวชั่นที่มีศักยภาพในการเป็นแหล่งพลังงานสะอาดที่ไร้ขีดจำกัดในอนาคต

สำหรับภาคการผลิต ซีเมนส์ประกาศความร่วมมือในการนำเทคโนโลยี Industrial AI มาใช้งานร่วมกับแว่นตาอัจฉริยะ Meta Ray-Ban AI เพื่อยกระดับการทำงานของพนักงานในสายการผลิต ด้วยระบบคำแนะนำผ่านเสียงแบบเรียลไทม์ ให้ข้อมูลด้านความปลอดภัย และคำแนะนำในการแก้ไขปัญหาโดยไม่ต้องใช้มือสัมผัส (Hands-Free) ซึ่งช่วยให้พนักงานแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้าได้อย่างมั่นใจและมีประสิทธิภาพ

เทคโนโลยีที่ช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตให้ดีกว่าสำหรับทุกคน

ที่บูธของซีเมนส์ภายใน North Hall ของ Las Vegas Convention Center ซีเมนส์ได้นำเสนอเทคโนโลยีที่เปลี่ยนชีวิตประจำวันของผู้คนให้ดียิ่งขึ้น ผ่านการจัดแสดงโซลูชันจากซีเมนส์และลูกค้า ทั้งด้านการออกแบบ การจำลอง ระบบอัตโนมัติ AI และ Digital Twin:

  • PepsiCo: กำลังเดินหน้าพัฒนาการดำเนินงานทั่วโลกให้ทันสมัย เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ด้วยความรวดเร็วและยืดหยุ่นยิ่งขึ้น โดยร่วมมือกับซีเมนส์ในการยกระดับกระบวนการผลิตและคลังสินค้าเข้าสู่ระบบดิจิทัล ช่วยให้เกิดนวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น การผลิตมีความคล่องตัว และการตัดสินใจในห่วงโซ่อุปทานเป็นไปอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น
  • Commonwealth Fusion Systems (CFS): กำลังบุกเบิกอนาคตของพลังงานสะอาดด้วยพลังงานฟิวชันเชิงพาณิชย์ท่ามกลางความท้าทายในการสร้างอุตสาหกรรมใหม่ CFS วางใจให้ซีเมนส์ร่วมสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ครอบคลุม เพื่อเร่งการออกแบบและการผลิตแหล่งพลังงานที่สะอาด ปลอดภัยและแทบไร้ขีดจำกัดนี้
  • Haddy: กำลังพลิกโฉมการผลิตด้วยเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และโรงงานขนาดเล็กในท้องถิ่น (Localized Micro Factories) ที่อยู่ใกล้ลูกค้าและสามารถผลิตสินค้าคุณภาพสูง เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมให้ถึงมือลูกค้าได้รวดเร็ว พร้อมก้าวข้ามความท้าทายเรื่องความคล่องตัวในการผลิต ความยั่งยืน และความไม่แน่นอนของห่วงโซ่อุปทาน Haddy จึงร่วมมือกับซีเมนส์เพื่อปรับกระบวนการออกแบบ เพิ่มประสิทธิผลของการดำเนินงาน และขยายธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ ซีเมนส์ได้เปิดตัว eXplore Tour Mobile Experience สำหรับประสบการณ์การเรียนรู้แบบอินเทอร์แอคทีฟด้านระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม (Industrial Automation) บนรถบรรทุก 18 ล้อ ที่ไฮไลต์การผสานเทคโนโลยีต่างๆ ของซีเมนส์ในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องและปลดล็อกระดับใหม่ของประสิทธิภาพ ซึ่งหลังจบงาน CES รถโมบายล์คันนี้จะออกเดินทางทัวร์ไปทั่วสหรัฐอเมริกา โดยมีจุดแวะสำคัญ อาทิ ที่งาน Realize LIVE ในดีทรอยต์ และงาน Automate ในชิคาโก

เป็นครั้งแรกที่ซีเมนส์จัดแสดงประสบการณ์ด้านยานยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicle Experience) โดยไฮไลท์อยู่ที่เทคโนโลยี PAVE360 Automotive ซึ่งเป็น Digital Twin ในระดับระบบ (System-Level) ที่ช่วยเร่งการพัฒนายานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์  (Software-Defined Vehicles) ภายในบูธยังมีการสาธิตการทำงานของเทคโนโลยีนี้ร่วมกับรถยนต์จริงที่ขับเคลื่อนแบบอัตโนมัติภายใต้สภาพแวดล้อมเสมือนจริงแบบเต็มรูปแบบ

สามารถรับชมบันทึกย้อนหลังการปาฐกถาพิเศษของซีเมนส์ ผ่านช่องทาง LinkedIn

From Chatbot to Agent The Unlock for Enterprise AI at Scale

จาก Chatbot สู่ Agent ปลดล็อกประสิทธิภาพการใช้ AI องค์กร เต็มรูปแบบ

From Chatbot to Agent The Unlock for Enterprise AI at Scale

Article by Alibaba Cloud

The industry consensus is clear: 2025 marks the dawn of the AI Agent era. Moving beyond today’s chatbots and copilots, an AI Agent is perceived as an intelligent system that can independently set goals, make complex decisions, and execute multi-step tasks with human oversight. This shift from passive knowledge tools to proactive, action-oriented systems represents a major leap in agentic capability.

As McKinsey highlights, the next frontier for generative AI is the transition from knowledge-based tasks to action-based tasks performed by agents. Equipped with advanced reasoning, planning, and real-time strategic adaptation, AI agents are poised to operate in sophisticated environments to accomplish real-world tasks. It’s no surprise that the market for agentic AI is projected for explosive growth in the coming years.

The growth of AI Agent: From Experimentation to Growing Adoption

We are already witnessing this shift from a mere chatbot to agents taking actions. Enterprises are actively testing and deploying AI agents to streamline certain workflows—from automating meeting scheduling, analytics report generation and debugging code, to preparing marketing and sales campaigns, reviewing resumes and handling customer inquiries.

Some forecasts indicate that by 2026, agentic AI will start mature from isolated experiments to broader deployment among businesses. This acceleration will be fueled by significant advancements in agentic capabilities, including increased autonomy, context awareness, tool integration, multimodal capabilities, personalization, long-term memory, security and alignment.

Yet for wider adoption of agents to address business demands, there is still a lot of work to do – currently AI agents rely on the underlying large language models to perform tasks, and to reduce hallucination and increase accuracy in a specific domain, agent service providers need to work closely with enterprise clients to develop tailored, specialized agents that can solve the day-to-day business issues with high accuracy (consider deploying a healthcare agent in a clinic).

Hence, how to develop agents that enable flexible tool use to solve issues, real-time intervention control for alignment, and intelligent context management to increase accuracy, is paramount to drive the wider adoption of AI agents in enterprises. 

From ModelScope to AgentScope: Managing a growing herd of AI agents

While we are moving into an agent era, we see another critical evolution within it: To unlock enterprises’ AI values, it is pivotal to shift from standalone model or agent use, to collaborative, multi-agent systems deeply woven into the fabric of business operations. It is only through this collaboration that enterprises can harness AI at a scale sufficient to discover profound new business value and generate transformative growth opportunities.

Today’s platforms, such as Alibaba’s ModelScope which provide models as a service, have been instrumental in democratizing access to a vast library of individual AI models and helping businesses tap into different AI capabilities. However, the limitations of a single, monolithic model or agent become starkly apparent when facing dynamic, complex business problems. While a single agent can automate a task, it usually fails to orchestrate a process to accomplish sophisticated goals.

This challenge is giving rise to Multi-Agent Systems (MAS). Imagine a complex business problem not being solved by one powerful AI agent, but by a coordinated team of specialized agents. An investment decision, for instance, would need to be supported by a herd of agents: first, a finance analytics agent that works on the research of the potential investee’s fundamentals, financial reports and valuation assessment; then, a report analytics agent that reviews and summarizes investment firms’ previous reports on this potential investee; and finally, a news agent that provides an overview of the company’s media coverage and brand reputation.

For enterprises to truly unlock the value of AI at scale, multi-agent cooperation is not just an option but the key tipping point. Individual agents are powerful tools, but only when they learn to be good team players, can they maximize their individual capabilities and generate tangible, compound value at scale.

Agent Framework to Drive Multi-agent Collaboration

To make multi-agent cooperation a reality, robust agent frameworks are essential. These frameworks provide a centralized platform for multi-agent collaboration, coordinating diverse models, tools, and data sources and orchestrating various agents on different pieces of software to execute complex, multi-step actions autonomously.

Leading this charge is Alibaba’s AgentScope, an open-source, developer-centric framework built specifically for creating controllable, production-ready multi-agent applications. It features services including agent construction and orchestration, agent deployment and execution, as well as visual development and monitoring of agents. It covers the full lifecycle of agent development, deployment, and monitoring, while addressing the need for orchestrating multiple, specialized AI agents to work seamlessly together.

Agent frameworks such as AgentScope are more than a toolkit. It is a foundational technology that directly addresses the core requirement for orchestrating multiple AI specialists to achieve a common business objective. By enabling seamless collaboration among different agents, they will catalyze the rise of sophisticated multi-agent systems and fuel the widespread adoption of agentic AI we anticipate in 2026 and beyond.

The future of enterprise AI should not be solitary; it should be collaborative and coordinative.

จาก Chatbot สู่ Agent ปลดล็อกประสิทธิภาพการใช้ AI องค์กร เต็มรูปแบบ

จาก Chatbot สู่ Agent ปลดล็อกประสิทธิภาพการใช้ AI องค์กร เต็มรูปแบบ

จาก Chatbot สู่ Agent ปลดล็อกประสิทธิภาพการใช้ AI องค์กร เต็มรูปแบบ

บทความโดยอาลีบาบา คลาวด์

ภาคอุตสาหกรรมเห็นพ้องต้องกันอย่างชัดเจนว่าปี 2025 เป็นการเริ่มต้นยุค AI Agent ที่ปัจจุบันถูกมองว่าเป็นระบบอัจฉริยะที่ก้าวข้ามขีดจำกัดของ chatbots และ copilots โดย AI Agent สามารถกำหนดเป้าหมาย ตัดสินใจเรื่องซับซ้อน และดำเนินงานหลายขั้นตอนได้อย่างอิสระภายใต้การกำกับดูแลของมนุษย์ กล่าวได้ว่า การเปลี่ยนแปลงจากการเป็นเพียงเครื่องมือเก็บข้อมูลความรู้ (passive knowledge tools) ไปสู่การเป็นระบบที่ทำงานเชิงรุกและเน้นการลงมือปฏิบัติในครั้งนี้เป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญด้านขีดความสามารถของ agent

McKinsey ชี้ให้เห็นว่าก้าวสำคัญต่อไปของ generative AI คือการเปลี่ยนผ่านจากงานที่ใช้ข้อมูลความรู้ (knowledge-based tasks) ไปสู่งานที่เน้นการลงมือทำโดย agents ทั้งนี้ AI agent ต่าง ๆ ที่มาพร้อมความสามารถในการใช้เหตุผล การวางแผน และการปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ ที่มีประสิทธิภาพล้ำหน้า จะพร้อมทำงานในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน เพื่อให้การทำงานในโลกของการใช้งานจริงประสบผลสำเร็จ ดังนั้น จึงไม่น่าแปลกใจที่มีการคาดการณ์ว่าตลาด agentic AI จะเติบโตอย่างก้าวกระโดดในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

การเติบโตของ AI Agent: จากการทดลองสู่การใช้งานอย่างแพร่หลาย

เราได้เห็นการเปลี่ยนผ่านจาก chatbot ธรรมดา ๆ สู่การเป็น agent ที่สามารถลงมือปฏิบัติได้แล้ว องค์กรต่าง ๆ กำลังทดสอบและเริ่มนำ AI agents ไปใช้อย่างจริงจัง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ ตั้งแต่การจัดตารางการประชุมอัตโนมัติ การสร้างรายงานการวิเคราะห์ และการดีบักโค้ด ไปจนถึงการเตรียมแคมเปญการตลาดและการขาย การคัดกรองจดหมายสมัครงาน และการจัดการคำถามจากลูกค้า

การคาดการณ์บางส่วนระบุว่า ภายในปี 2026 agentic AI จะเริ่มเติบโตเต็มที่ จากการเป็นเพียงการทดลองแบบแยกส่วน เปลี่ยนผ่านไปสู่การนำไปใช้ในกลุ่มธุรกิจต่าง ๆ อย่างกว้างขวาง การเร่งตัวนี้จะได้รับแรงหนุนจากขีดความสามารถที่เพิ่มขึ้นของ agent ซึ่งรวมถึงความเป็นอิสระที่เพิ่มขึ้น การรับรู้บริบท การผนวกเครื่องมือเข้าด้วยกัน ขีดความสามารถในการประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal capabilities) การปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคล หน่วยความจำระยะยาว รวมถึงความปลอดภัยและการปรับจูนให้สอดคล้อง (alignment) กับสิ่งที่มนุษย์ต้องการจริง ๆ

อย่างไรก็ตาม การจะนำ agents ไปใช้งานในวงกว้าง เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ ยังคงมีงานที่ต้องทำอีกมาก เพราะปัจจุบัน AI agents ยังคงต้องพึ่งพาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นพื้นฐานในการดำเนินงานต่าง ๆ การจะสามารถลดการสร้างข้อมูลที่ไม่จริง (hallucination) และเพิ่มความแม่นยำในงานเฉพาะทางได้นั้น ผู้ให้บริการ agent ต้องทำงานอย่างใกล้ชิดกับลูกค้าองค์กรเพื่อพัฒนา agent ที่ปรับแต่งให้เหมาะสมเฉพาะงานที่ต้องการและมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาทางธุรกิจในแต่ละวันได้ด้วยอย่างแม่นยำสูง (เช่น การนำ agent ด้านสุขภาพไปใช้ในคลินิก)

ดังนั้น การพัฒนา agent ที่สามารถใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างยืดหยุ่นเพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ เพื่อการควบคุมแทรกแซงแบบเรียลไทม์ เพื่อคงความสอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์ และเพื่อการบริหารจัดการบริบทอย่างชาญฉลาดเพื่อเพิ่มความแม่นยำ จึงเป็นสิ่งที่มีความสำคัญสูงสุดในการขับเคลื่อนการนำ AI agents ไปปรับใช้ในองค์กรในวงกว้าง 

จาก ModelScope สู่ AgentScope: การจัดการกลุ่ม AI agents ที่กำลังเติบโต

เราได้เห็นวิวัฒนาการที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของยุค agent นั่นคือการที่จะปลดล็อกให้องค์กรได้ใช้ AI อย่างเต็มประสิทธิภาพ ต้องเปลี่ยนจากการใช้โมเดลหรือ agent แบบ standalone ไปสู่ระบบ multi-agent ที่ทำงานร่วมกัน และถูกถักทอเข้าเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานทางธุรกิจอย่างแน่นหนา การทำงานร่วมกันลักษณะนี้เท่านั้นที่จะช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จาก AI ในระดับที่เพียงพอที่จะสามารถค้นพบมูลค่าทางธุรกิจใหม่ ๆ และสร้างโอกาสในการเติบโตที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงแบบพลิกโฉมได้

แพลตฟอร์มในปัจจุบัน เช่น ModelScope ของอาลีบาบา ซึ่งให้บริการแบบ models as a service มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการเปิดให้ผู้ใช้งานเข้าถึงไลบรารี่ขนาดใหญ่ของโมเดล AI แต่ละโมเดล และช่วยให้ธุรกิจดึงศักยภาพของ AI หลากหลายรูปแบบมาใช้ประโยชน์ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดของโมเดลหรือเอเจนต์เดี่ยวที่มีโครงสร้างแบบโมโนลิธิก (single, monolithic model or agent) กลับปรากฏชัดเจนเมื่อองค์กรต้องรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าเอเจนต์เดี่ยวจะสามารถทำงานแบบอัตโนมัติได้ แต่โดยทั่วไปแล้วยังไม่สามารถประสานกระบวนการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่มีความซับซ้อนได้

ความท้าทายนี้กำลังนำไปสู่การเกิดขึ้นของระบบที่เรียกว่า Multi-Agent Systems (MAS) นั่นคือจะไม่ได้ใช้ AI agent ที่ทรงพลังเพียงเอเจนต์เดียวแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน แต่จะใช้เอเจนต์ที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางด้านต่าง ๆ ทำงานร่วมกันเป็นทีมเพื่อแก้ไขปัญหานั้น ๆ เช่น การตัดสินใจลงทุน จะต้องได้รับการสนับสนุนจากกลุ่มเอเจนต์จำนวนมาก เริ่มจากเอเจนต์วิเคราะห์ด้านการเงิน ซึ่งจะทำการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน รายงานการเงิน และ ประเมินมูลค่าของผู้ลงทุนที่มีศักยภาพ ต่อด้วย เอเจนต์วิเคราะห์รายงาน ที่ทำหน้าที่ตรวจสอบและสรุปรายงานก่อนหน้าของบริษัทด้านการลงทุนต่าง ๆ เกี่ยวกับผู้ที่อาจได้รับการลงทุนนี้ และสุดท้ายคือเอเจนต์ข่าวที่ให้ข้อมูลภาพรวมความเคลื่อนไหวของบริษัทในสื่อรวมถึงความน่าเชื่อถือและชื่อเสียงของแบรนด์

การทำงานร่วมกันของ multi-agent ไม่ได้เป็นเพียงทางเลือก แต่เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ได้ใช้คุณประโยชน์ของ AI อย่างแท้จริงได้เต็มประสิทธิภาพ เอเจนต์แต่ละตัวเป็นเครื่องมือทรงพลังก็จริง แต่การจะเพิ่มความสามารถของแต่ละเอเจนต์ให้ถึงขีดสุด และสร้างผลตอบแทนที่จับต้องได้อย่างทวีคูณและต่อเนื่องในวงกว้างได้นั้น เอเจนต์เหล่านั้นจำเป็นต้องเรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกันเป็นทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Agent Framework เพื่อขับเคลื่อนการทำงานร่วมกันของ Multi-agent

การที่จะทำให้การทำงานร่วมกันแบบ multi-agent เกิดขึ้นได้จริงนั้น จำเป็นต้องมี agent frameworks ที่แข็งแกร่ง เฟรมเวิร์กเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มกลางให้เอเจนต์ต่าง ๆ ทำงานร่วมกัน ผสานโมเดล เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเข้าด้วยกัน รวมถึงประสานการทำงานของเอเจนต์ต่าง ๆ ที่อยู่บนซอฟต์แวร์หลายตัว เพื่อให้สามารถดำเนินการตามขั้นตอนที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้อย่างอิสระ

AgentScope ของอาลีบาบา เป็นผู้นำด้านนี้ AgentScope เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ให้ความสำคัญกับนักพัฒนาเป็นหลัก สร้างขึ้นพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน multi-agent ที่ควบคุมได้และพร้อมใช้งานจริงอย่างเจาะจง มีบริการต่าง ๆ เช่น การสร้างและการประสานงานเอเจนต์ (agent construction and orchestration) การติดตั้งและดำเนินการของเอเจนต์ (agent deployment and execution) รวมถึงการพัฒนาและติดตามเอเจนต์ด้วยภาพ (visual development and monitoring) เฟรมเวิร์กนี้ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวงจรในการพัฒนา การติดตั้งใช้งาน และการติดตามเอเจนต์ ทั้งยังตอบสนองความต้องการในการประสานงานอย่างเป็นระเบียบ (orchestrate) ให้กับ AI agent ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านหลายตัวให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น

AgentScope คือ agent frameworks ที่เป็นมากกว่าชุดเครื่องมือ แต่เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่ตอบโจทย์ความต้องการหลักในการผสานและจัดระเบียบความเชี่ยวชาญด้าน AI ที่หลากหลาย เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจร่วมกัน ด้วยความสามารถในการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นระหว่างเอเจนต์ต่าง ๆ เฟรมเวิร์กเหล่านี้เป็นตัวเร่งให้ระบบ multi-agent ที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และขับเคลื่อนการนำ agentic AI มาใช้ในวงกว้าง ซึ่งเป็นสิ่งที่เราคาดการณ์ไว้ในปี 2026 และหลังจากนั้น

อนาคตของ AI ในระดับองค์กรไม่ควรแยกส่วนตามความสามารถเฉพาะตัว แต่ควรมุ่งเน้นไปที่ความร่วมมือ การประสานและจัดระเบียบความสอดคล้องในการการทำงานร่วมกัน

Five Forces Shaping APAC’s AI-Driven Future in 2026

Five Forces Shaping APAC’s AI-Driven Future in 2026

Five Forces Shaping APAC’s AI-Driven Future in 2026

Article by Supannee Amnajmongkol Thailand Country Manager, Red Hat

Organizations in Asia-Pacific are entering the new year with a sharper focus than ever before, as they shift from trying emerging technologies to transforming with them. Leaders have moved past experimentation and are now focused on how to operationalize them responsibly, at scale, and with measurable returns – embedding AI into the core of their digital platforms.

The AI era is moving toward specialization and organizations want systems that are tuned to their industries, data, and operational realities. They also want the freedom to run these workloads wherever it makes most sense: be it on-premise, in the cloud, or at the edge. This combination of specialized intelligence and architectural flexibility is what I believe will shape the defining trends of 2026.

1) AI becomes practical – and fit-for-purpose models will take center stage

If 2023 to 2025 were defined by the excitement of generative AI, 2026 will be defined by its practicality. In the last two years, we have gone from proving AI’s potential to proving its value in meeting specific business needs.

A recent IDC study found that 70% of Asia-Pacific organizations expect agentic AI to disrupt their business models within the next 18 months¹. Enterprises are beginning to realize that the future of AI lies not in models that attempt to do everything, but in specialized, right-sized, and explainable systems designed for specific industries and workflows. This shift aligns with another IDC prediction: by 2027, 40% of organizations will use custom silicon, including ARM processors or AI/ML-specific chips, to meet rising demands for performance optimization, cost efficiency, and specialized computing².

In financial services in particular, fit-for-purpose AI can help automate complex, high-volume processes such as client onboarding, transaction monitoring, and fraud analysis — areas that remain heavily manual today. For institutions under mounting regulatory and operational pressure, specialized AI systems offer a clearer path to improving accuracy, reducing cost, and strengthening risk management.

In alignment with the Thailand National AI Strategy and Action Plan (2022-2027), second phase (2024-2027), which identifies the financial sector as a key target industry for AI adoption, Thai commercial banks are increasingly leveraging AI for credit scoring. By analyzing data for retail customers and those without fixed incomes, these banks are significantly broadening financial inclusion and boosting the country’s economic potential. Additionally, the government’s Cloud First Policy and the Bank of Thailand’s (BOT) regulatory framework are pushing organizations toward cloud-native services and containerization. These tools are key to increasing data flexibility and supporting efficient AI processing.

Business leaders will need to rethink their infrastructure strategies to support more diverse and demanding AI workloads. We will see growing interest in unified inference layers that can support a wide range of AI models without compromising performance and cost efficiency. At the same time, there is strong momentum around connecting enterprise application platforms with cloud-based AI accelerators, giving organizations a more seamless way to operationalize AI at scale. By pairing flexible platforms with specialized computing, enterprises can accelerate the shift from pilots to producing measurable business impact.

2) Virtualization evolves to meet the demands of AI-era workloads

AI is reshaping how enterprises think about infrastructure. Traditional virtualization approaches, built for predictable and uniform workloads, are now being stretched by the needs of modern AI — which demand higher performance, lower latency, and far more flexibility.

In 2026, enterprises will increasingly adopt virtualization strategies that bring together virtual machines, containers, and specialized compute under a single operational model. This helps platform teams modernize at their own pace while supporting both existing applications and new AI-driven workloads. The result is an infrastructure foundation that is flexible enough to run traditional applications and intelligent systems side by side — without sacrificing governance or control.

3) Hybrid cloud becomes the default architecture for modern AI

As AI models increasingly rely on real-time data, distributed systems, and specialized computing resources, enterprises need architectures that allow them to run workloads as close to their data as possible, while still maintaining scalability and resilience.

The demands of AI require the hybrid cloud. And in 2026, hybrid cloud will solidify its position as the standard operating model for intelligent enterprise systems.

Organizations will prioritize platforms that help them maintain control over sensitive workloads on-premises, scale using public cloud capabilities, and bring intelligence closer to where data is generated at the edge.

For financial institutions, the hybrid cloud model is especially critical. Sensitive and regulated workloads must remain on-premises, while AI-driven analytics often require the elasticity and specialized compute of public cloud environments. This balance is becoming foundational for FSI firms modernizing their risk, compliance, and customer systems.

This reflects a broader industry truth: there will not be one place where AI runs. Enterprises that design environments capable of running AI anywhere will be best positioned to capture its value.

4) Governance frameworks reshape digital strategy across APAC

As AI adoption accelerates, governance will become one of the most defining forces shaping digital strategy in Asia-Pacific. Stronger governance frameworks will influence how AI is adopted across the region. Organizations want systems with greater security, transparency, and alignment with local regulations — and increasingly expect their technology platforms to support these requirements across hybrid and multi-cloud environments.

Southeast Asia is striving to balance innovation and regulation. Similarly, Thai authorities are promoting ethical AI use to minimize risks. Key to this effort is the ETDA’s AI Governance Center (AIGC), which provides guidelines for the private and financial sectors. This framework ensures compliance with local laws like the PDPA and meets international best practices in technical, legal, and practical applications.

Financial services will play an outsized role in shaping these standards. With stringent requirements around auditability, traceability, and model behavior, FSI organizations are already setting the benchmark for responsible AI adoption — creating patterns that other industries are likely to follow.

These guardrails are not slowing innovation — they are enabling it. In 2026, enterprises will increasingly prioritize AI systems that can be audited, monitored, and governed across hybrid environments, ensuring that decisions remain traceable and models behave as expected. This governance shift will also influence architectural choices, vendor selection, and skill priorities. Enterprises will seek open, trustworthy solutions that allow them to examine how models are built, how data is used, and how decisions are made. In regulated industries like financial services, these capabilities will become non-negotiable.

5) Skills, communities, and collaboration become the real accelerators

No transformation happens without people. The demand for cloud-native, AI, and cybersecurity talent continues to outpace supply across Asia-Pacific, and in 2026, the gap will only widen unless organizations invest in a skills-first approach to build, operate, and optimize modern digital systems.

Thailand aims to develop at least 30,000 AI professionals by 2027 through AI reskilling and upskilling initiatives designed to bridge the digital talent gap. One of the examples is the public-private partnership between MDES and MHESI, which established the GDCC AI Marketplace. Serving as a central hub for accessible AI tools and services for the Thai people, the marketplace has launched various applications, including AI, security, and data analytics platforms, etc.

Open source communities will play a central role in this shift. They provide shared knowledge, transparency, and a global ecosystem rooted in collaboration. Tools and frameworks are also made available to everyone, instead of just a few. As more enterprises contribute back to these communities – by building on ideas quickly and responsibly – Asia-Pacific will strengthen its position in digital innovation, not just as a consumer but increasingly as a creator.

Thailand itself as well has developed over twenty homegrown AI solutions. These range from comprehensive AI services and Thai-language robotics to AI Energy platforms, DevOps services, and specialized AI applications for agriculture and precision medical imaging.

The right model, in the right environment, on the right architecture will define the next era of enterprise AI. The success of agentic AI will hinge not only on powerful models, but on the infrastructure, governance, and skills that support them. In 2026, openness, flexibility, and collaboration will remain the principles that help organizations move from potential to real, measurable outcomes. With no single model suited to every enterprise context, open source will continue to underpin the freedom and innovation needed to build what comes next.

5 พลังพลิกโฉม AI ในเอเชียแปซิฟิกปี 2026

5 พลังพลิกโฉม AI ในเอเชียแปซิฟิกปี 2026

5 พลังพลิกโฉม AI ในเอเชียแปซิฟิกปี 2026

สุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท
บทความโดย สุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท

เทคโนโลยีเกิดใหม่ต่าง ๆ สู่การนำมาประยุกต์ใช้เพื่อปฏิรูปองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ ผู้นำในปัจจุบันไม่ได้หยุดอยู่เพียงขั้นการทดลอง แต่กำลังมุ่งเน้นว่าจะนำเทคโนโลยีมาใช้งานจริงอย่างมีประสิทธิภาพและรับผิดชอบได้อย่างไร เพื่อให้เกิดผลตอบแทนที่วัดผลได้ในระดับโครงสร้าง พร้อมทั้งผนวก AI เข้าเป็นแกนหลักของแพลตฟอร์มดิจิทัล

ยุคของ AI กำลังเปลี่ยนผ่านสู่ความชำนาญเฉพาะด้าน องค์กรต่างต้องการระบบที่ได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับบริบทของอุตสาหกรรม ข้อมูล และรูปแบบการดำเนินงานจริงของตนเอง ที่มาพร้อมอิสระในการรันเวิร์กโหลดเหล่านี้ได้ทุกที่บนสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุด ไม่ว่าจะเป็นภายในศูนย์ข้อมูลของตนเอง (on-premise), บนคลาวด์ หรือที่ edge เร้ดแฮทเชื่อว่าการผสานรวมระหว่างความชาญฉลาดที่เฉพาะเจาะจง และ ความยืดหยุ่นในการเลือกใช้สถาปัตยกรรม คือเทรนด์สำคัญที่จะกำหนดทิศทางเทคโนโลยีในปี 2026

  • AI เข้าสู่ยุคการใช้งานจริง: โมเดลที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะด้านจะมีบทบาทสำคัญ

หากช่วงปี 2023 ถึง 2025 คือยุคแห่งความตื่นเต้นในศักยภาพของ generative AI ปี 2026 ก็จะเป็นปีที่มุ่งเน้นผลลัพธ์จากการใช้งานจริง เราได้ข้ามผ่านขั้นตอนการพิสูจน์ว่า AI มีศักยภาพอะไรบ้างในช่วงสองปีที่ผ่านมา มาสู่การพิสูจน์ให้เห็นคุณค่าของ AI ที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะด้านของธุรกิจ

ผลการศึกษาล่าสุดจาก IDC พบว่า 70% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิก คาดการณ์ว่า agentic AI จะเข้ามาพลิกโฉมโมเดลธุรกิจของตนภายใน 18 เดือนข้างหน้า1 องค์กรธุรกิจเริ่มตระหนักว่าอนาคตของ AI ไม่ใช่การใช้โมเดลเดียวที่ทำได้ครอบจักรวาล แต่คือระบบ AI ที่มีความเฉพาะทาง มีขนาดพอเหมาะกับงาน สามารถอธิบายที่มาที่ไปได้ และออกแบบมาอย่างเฉพาะเจาะจงสำหรับอุตสาหกรรมและเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ ที่แตกต่างกัน การเปลี่ยนแปลงนี้สอดคล้องกับอีกหนึ่งการคาดการณ์ของ IDC ที่ว่า ภายในปี 2027 องค์กร 40% จะหันไปใช้ชิปสั่งทำพิเศษที่มีประสิทธิภาพเฉพาะทาง (custom silicon) เช่น หน่วยประมวลผล ARM หรือชิปเฉพาะทางสำหรับ AI/ML เพื่อตอบสนองการเพิ่มขึ้นของความต้องการด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด ความคุ้มค่าด้านต้นทุน และการประมวลผลเฉพาะด้าน2

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการเงิน การใช้ AI ที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะด้าน (fit-for-purpose AI) สามารถเปลี่ยนกระบวนการที่ซับซ้อนและมีปริมาณมหาศาลให้เป็นอัตโนมัติ เช่น ขั้นตอนการรับลูกค้าใหม่ (client onboarding) การตรวจสอบรายการธุรกรรม และการวิเคราะห์การทุจริต ซึ่งงานเหล่านี้ยังคงต้องใช้บุคลากรทำด้วยตัวเองเป็นส่วนใหญ่ ระบบ AI เฉพาะทางเหล่านี้จะช่วยปูทางไปสู่การเพิ่มความแม่นยำ ลดต้นทุน และยกระดับการบริหารจัดการความเสี่ยงให้แข็งแกร่งกว่าเดิม ให้กับสถาบันการเงินที่ต้องเผชิญกับแรงกดดันด้านกฎระเบียบและการปฏิบัติงานที่เพิ่มสูงขึ้น

ซึ่งสอดคล้องกับแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565-2570) ระยะที่สอง (พ.ศ. 2567-2570) ที่รัฐบาลได้จัดให้ภาคการเงินเป็นหนึ่งในเจ็ดอุตสาหกรรมเป้าหมายที่ต้องเร่งนำ AI มาใช้ เพื่อเพิ่มศักยภาพทางเศรษฐกิจ ธนาคารพาณิชย์ในไทยเริ่มใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการปล่อยสินเชื่อ สำหรับกลุ่มลูกค้ารายย่อยและกลุ่มที่ไม่มีรายได้ประจำ ซึ่งช่วยให้การเข้าถึงบริการทางการเงินกว้างขวางขึ้น นอกจากนี้นโยบาย Cloud First Policy ของภาครัฐและเกณฑ์การกำกับดูแลของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) กำลังผลักดันให้องค์กรหันมาใช้ cloud-native services และ containerization เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูลและรองรับการประมวลผล AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้นำธุรกิจจึงจำเป็นต้องทบทวนกลยุทธ์ด้านโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อให้สามารถรองรับเวิร์กโหลด AI ที่มีความหลากหลายและซับซ้อนมากขึ้น เราจะเห็นความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้นในเรื่องของเลเยอร์การอนุมาน AI แบบรวมศูนย์ต่าง ๆ (unified inference layers) ที่สามารถรองรับโมเดล AI ได้หลากหลาย โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและความคุ้มค่าด้านต้นทุน ในเวลาเดียวกันนี้ เราจะได้เห็นแรงขับเคลื่อนที่สำคัญในการเชื่อมโยงแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันขององค์กรเข้ากับเทคโนโลยีเร่งความเร็ว AI บนคลาวด์ (cloud-based AI accelerators) ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI มาใช้งานจริงในวงกว้างได้อย่างราบรื่น การจับคู่ระหว่างแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นเข้ากับการประมวลผลเฉพาะทางจะช่วยให้องค์กรเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การใช้งานจริงที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้ ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

  • การปรับตัวของเวอร์ชวลไลเซชัน เพื่อให้สามารถรองรับเวิร์กโหลดยุค AI

AI กำลังเข้ามาปรับเปลี่ยนแนวคิดเรื่องโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรไปอย่างสิ้นเชิง แนวทางการใช้เวอร์ชวลไลเซชันแบบเดิมที่สร้างมาเพื่อรองรับเวิร์กโหลดที่คาดการณ์ได้และมีรูปแบบตายตัว กำลังถูกท้าทายด้วยความต้องการของ AI ที่ทันสมัย ซึ่งจำเป็นต้องใช้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น มีระยะเวลาตอบสนองของระบบ (latency) ที่ต่ำลง และต้องการความยืดหยุ่นที่มากกว่าเดิมอย่างมหาศาล

ในปี 2026 องค์กรจะหันมาใช้กลยุทธ์เวอร์ชวลไลเซชันที่รวมเอาทั้งเวอร์ชวลแมชชีน คอนเทนเนอร์ และการประมวลผลเฉพาะทางเข้ามาอยู่ภายใต้โมเดลการทำงานเดียวกันมากขึ้น ซึ่งจะช่วยทีมงานที่ดูแลแพลตฟอร์มสามารถปรับปรุงระบบให้ทันสมัยได้ตามความต้องการของตน ในขณะที่ยังสามารถรองรับได้ทั้งแอปพลิเคชันเดิมและเวิร์กโหลด AI ใหม่ ๆ ผลลัพธ์ที่ได้คือโครงสร้างพื้นฐานที่มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะใช้งานแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิมและระบบอัจฉริยะควบคู่กันไปได้ โดยไม่ลดทอนการกำกับดูแลหรือการควบคุม

  • ไฮบริดคลาวด์กำลังกลายเป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐานที่สามารถรองรับ AI ที่ทันสมัย

การที่โมเดล AI ต้องพึ่งพาข้อมูลแบบเรียลไทม์ ระบบประมวลผลแบบกระจายตัว และทรัพยากรการประมวลผลเฉพาะทางมากขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้องค์กรจำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรมที่ช่วยให้สามารถรันเวิร์กโหลดได้ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลของตนให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ในขณะที่ยังคงความสามารถในการขยายขนาดการทำงาน และความสามารถในการฟื้นฟูระบบได้อย่างแข็งแกร่ง และดำเนินธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง

ความต้องการที่ซับซ้อนของ AI จำเป็นต้องใช้ไฮบริดคลาวด์ ในปี 2026 ไฮบริดคลาวด์จะตอกย้ำสถานะการเป็นโมเดลมาตรฐานให้กับระบบอัจฉริยะต่าง ๆ ขององค์กร องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับแพลตฟอร์มที่ช่วยให้พวกเขายังคงสิทธิ์ในการควบคุมเวิร์กโหลดที่อ่อนไหวภายไว้ภายในองค์กรของตน (on-premises) ในขณะเดียวกันก็สามารถขยายขีดความสามารถได้อย่างรวดเร็วผ่านพับลิคคลาวด์ และสามารถส่งต่อความฉลาดของระบบไปใกล้จุดกำเนิดของข้อมูลที่ edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ไฮบริดคลาวด์คือคำตอบที่ลงตัวที่สุดสำหรับองค์กรในภาคการเงิน เนื่องจากเวิร์กโหลดที่ต้องอยู่ภายใต้การกำกับดูแลและมีความอ่อนไหวสูงจำเป็นต้องได้รับการจัดเก็บไว้ภายในองค์กร ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI มักต้องการความยืดหยุ่นและพลังประมวลผลเฉพาะทางบนพับลิคคลาวด์ การรักษาสมดุลนี้กำลังกลายเป็นพื้นฐานที่สถาบันการเงินต้องมี เพื่อยกระดับระบบบริหารจัดการความเสี่ยง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และปรับปรุงระบบดูแลลูกค้าให้ทันสมัยยิ่งขึ้น

เรื่องนี้สะท้อนถึงความจริงที่สำคัญของอุตสาหกรรมว่า AI จะไม่ได้ถูกจำกัดให้รันอยู่แค่ที่ใดที่หนึ่ง ดังนั้น องค์กรที่สามารถออกแบบสภาพแวดล้อมให้รองรับการรัน AI ได้จากทุกสภาพแวดล้อม คือ ผู้ที่อยู่ในจุดที่ได้เปรียบที่สุดในการคว้าโอกาสและสร้างมูลค่าจาก AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

  • กรอบการกำกับดูแลพลิกโฉมกลยุทธ์ดิจิทัลทั่วเอเชียแปซิฟิก

เมื่อมีการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การกำกับดูแลกลายเป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญที่สุดในการกำหนดทิศทางกลยุทธ์ดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งมากขึ้นจะมีอิทธิพลต่อรูปแบบการนำ AI มาใช้ ทั้งนี้ องค์กรต่างต้องการระบบที่มีความปลอดภัยสูง โปร่งใส และสอดคล้องกับกฎระเบียบในท้องถิ่น อีกทั้งยังคาดหวังเพิ่มขึ้นว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ตนเลือกใช้จะสามารถรองรับข้อกำหนดเหล่านี้ได้ ทั้งในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดคลาวด์และมัลติคลาวด์

ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังสร้างกรอบการกำกับดูแลที่สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หน่วยงานภาครัฐของไทยให้ความสำคัญในการส่งเสริมให้ทุกภาคส่วนเกิดการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีจริยธรรม เหมาะสม ลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น โดยสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ผ่านศูนย์ AI Governance Center (AIGC) ได้จัดทำแนวทางปฏิบัติสำหรับการใช้ AI อย่างมีธรรมาภิบาล เพื่อเป็นมาตรฐานให้ภาคเอกชนและกลุ่มการเงินนำไปปรับใช้ให้สอดคล้องกับกฎหมายท้องถิ่น เช่น PDPA หรือแม้แต่แนวทางสากลต่าง ๆ ทั้งในแง่เทคนิค กฎหมาย และการนำไปใช้งานจริง

บริการทางการเงินต่าง ๆ จะมีบทบาทสำคัญมากในการกำหนดมาตรฐานเหล่านี้ ข้อกำหนดที่เข้มงวดในด้านที่ต้องสามารถตรวจสอบได้ (auditability) สามารถติดตามย้อนกลับได้ (traceability) และพฤติกรรมของโมเดล ทำให้องค์กรในธุรกิจการเงินกลายเป็นผู้กำหนดบรรทัดฐานของการนำ AI มาใช้อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งเป็นการสร้างต้นแบบที่องค์กรในอุตสาหกรรมอื่น ๆ มีแนวโน้มที่จะปฏิบัติตาม

กฎระเบียบหรือข้อกำหนดเหล่านี้ไม่ได้ทำให้การสร้างสรรค์นวัตกรรมล่าช้าลง แต่กลับเป็นตัวช่วยส่งเสริมนวัตกรรม ในปี 2026 องค์กรจะให้ความสำคัญมากขึ้นกับระบบ AI ที่สามารถตรวจสอบ ติดตาม และกำกับดูแลได้บนสภาพแวดล้อมไฮบริด เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจทุกครั้งจะสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ และโมเดลทำงานได้อย่างถูกต้องตามที่คาดหวัง การเปลี่ยนแปลงด้านการกำกับดูแลนี้จะส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกสถาปัตยกรรมทางเทคโนโลยีและผู้ให้บริการ รวมถึงลำดับความสำคัญด้านทักษะ องค์กรจะมองหาโซลูชันที่เป็นระบบเปิดและน่าเชื่อถือที่องค์กรสามารถตรวจสอบวิธีการสร้างโมเดล การใช้ข้อมูล และที่มาของการตัดสินใจได้ ความสามารถเหล่านี้จะกลายเป็นข้อกำหนดพื้นฐานที่ขาดไม่ได้สำหรับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น บริการทางการเงิน

5) ทักษะ คอมมิวนิตี้ และความร่วมมือ คือตัวเร่งนวัตกรรมที่แท้จริง

ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดเกิดขึ้นได้หากปราศจากคน ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้าน cloud-native, AI และความปลอดภัยทางไซเบอร์ ยังคงมีมากกว่าจำนวนบุคลากรที่มีอยู่ในตลาดทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก และในปี 2026 ช่องว่างนี้จะยิ่งขยายกว้างขึ้น เว้นแต่ว่าองค์กรจะเริ่มลงทุนในแนวทางที่เน้นทักษะเป็นหลัก (skills-first approach) เพื่อสร้าง ดำเนินงาน และเพิ่มประสิทธิภาพระบบดิจิทัลที่ทันสมัย

ประเทศไทยมุ่งเน้นการสร้างคนผ่านโครงการ AI Reskill/Upskill โดยตั้งเป้าพัฒนาบุคลากรด้าน AI ให้ได้อย่างน้อย 30,000 คน ภายในปี 2570 เพื่อลดช่องว่างการขาดแคลนทักษะดิจิทัล มีความร่วมมือระหว่างภาครัฐ (DE และ MHESI) และเอกชนในการสร้าง GDCC AI Marketplace เพื่อเป็นศูนย์กลางเครื่องมือและบริการ AI ที่คนไทยเข้าถึงได้ง่าย โดยได้เปิดตัวแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น AI platform, security platform, data analytic platform เป็นต้น

ชุมชนโอเพ่นซอร์ส หรือ โอเพ่นซอร์สคอมมิวนิตี้ จะเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้ ชุมชนโอเพ่นซอร์สต่าง ๆ เป็นแหล่งรวมการแบ่งปันความรู้ ความโปร่งใส และเป็นระบบนิเวศระดับโลกที่หยั่งรากอยู่บนการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง เครื่องมือและกรอบการทำงานต่าง ๆ เปิดกว้างให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ แทนที่จะจำกัดอยู่เพียงคนบางกลุ่ม และเมื่อองค์กรต่าง ๆ เข้ามามีส่วนร่วมในการแบ่งปันไอเดียกลับสู่คอมมิวนิตี้เหล่านี้ รวมถึงการต่อยอดไอเดียเหล่านี้อย่างรวดเร็วและมีความรับผิดชอบ จะส่งให้ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกมีความแข็งแกร่งยิ่งขึ้นในด้านนวัตกรรมดิจิทัล และไม่ได้เป็นเพียงผู้ใช้เทคโนโลยีอีกต่อไป แต่จะก้าวสู่การเป็นผู้สร้างนวัตกรรมทางเทคโนโลยี

ประเทศไทยเองก็ได้มีการพัฒนา AI สัญชาติไทยกว่ายี่สิบรายการ ทั้งด้านการให้บริการ AI ครบวงจร, แพลตฟอร์ม บริการ AI และระบบสื่อสารหุ่นยนต์ภาษาไทย, แพลตฟอร์มด้านพลังงานที่ใช้, บริการ DevOps as a Service และ Linux System Admin, และแอปพลิเคชัน AI เฉพาะทางสำหรับการเกษตรและการวินิจฉัยภาพทางการแพทย์ที่แม่นยำ เป็นต้น

อนาคตของ AI องค์กรในยุคหน้า จะถูกกำหนดโดยโมเดลที่ใช่ ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม และอยู่บนสถาปัตยกรรมที่ถูกต้อง การใช้ agentic AI ได้อย่างประสบความสำเร็จนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลที่ทรงพลังเพียงอย่างเดียว แต่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแล และทักษะ ที่คอยเป็นฐานสนับสนุนอยู่ด้วย ในปี 2026 ความเป็นระบบเปิด ความยืดหยุ่น และความร่วมมือ จะยังคงเป็นหลักการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนผ่านจากศักยภาพที่เป็นไปได้ ไปสู่ ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้จริง โอเพ่นซอร์สจะยังคงเป็นรากฐานสำคัญที่มอบอิสระและนวัตกรรมที่จำเป็นต่อการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพราะไม่มีโมเดลเดียวที่สามารถตอบโจทย์ได้ทุกบริบทของธุรกิจ