นูทานิคซ์ คาดการณ์ทางเทคโนโลยี ปี 2026

นูทานิคซ์ คาดการณ์ทางเทคโนโลยี ปี 2026

นูทานิคซ์ คาดการณ์ทางเทคโนโลยี ปี 2026

บทความโดย
นายลี แคสเวลล์, รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน, นูทานิคซ์
นายเดโบโชติ ดัตตา, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์, นูทานิคซ์

องค์กรจำนวนมากมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการประยุกต์ใช้ AI ทั้งเรื่องของการกำหนดกลยุทธ์ด้านไอที โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงความปลอดภัยไซเบอร์ ผลสำรวจ Enterprise Cloud Index (ECI) ล่าสุดของนูทานิคซ์ เผยแนวโน้มสำคัญไม่ว่าจะเป็นความท้าทายในการปรับขนาดเวิร์กโหลด GenAI จากการพัฒนาสู่การใช้งานจริง การกำกับดูแลข้อมูลที่เกิดจากการใช้ GenAI ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสที่สามารถตรวจสอบได้ และการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม

นายลี แคสเวลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน ของนูทานิคซ์ และนายเดโบโชติ ดัตตา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ ของนูทานิคซ์ ได้คาดการณ์ AI ในปี 2026 เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่าง ๆ เตรียมพร้อมปลดล็อกและใช้ศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ธุรกิจต่าง ๆ จะเปลี่ยนจาก AI-first สู่ AI-smart

องค์กรหลายแห่งกระโจนเข้าใช้ AI (AI-first) อย่างรวดเร็วโดยไม่คิดถึงผลที่จะตามมา และขาดการวางแผนอย่างชัดเจนว่าจะใช้ AI กับงานส่วนใดของธุรกิจได้บ้างจริง ๆ เช่นเดียวกับช่วงที่กระแส cloud-first มาแรง ที่สุดท้ายแล้วองค์กรต่างต้องเริ่มกลับมาประเมินเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ของตัวเองใหม่ และพิจารณาอย่างจริงจังว่าจะนำ AI ไปใช้งานในส่วนใดจึงจะนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรบ้าง

แอปพลิเคชัน AI กลายเป็นแอปพลิเคชันสำคัญต่อธุรกิจจนขาดไม่ได้อย่างรวดเร็วกว่าแอปฯ รูปแบบอื่นที่เราเคยเห็นมา ในปี 2026 องค์กรต่าง ๆ จะเริ่มผสานรวม AI เข้ากับระบบไอทีหลักขององค์กรโดยเน้นสามด้านสำคัญคือ ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นทางธุรกิจ, การจัดการและบำรุงรักษาระบบหลังการติดตั้ง (day two operations) และ ความปลอดภัย

การมาถึงของ Enterprise AGI ที่ใกล้ความจริงเข้าไปทุกขณะ โดยมี AI Agents เป็นตัวขับเคลื่อน

โมเดลและระบบ AI ที่มีศักยภาพสูงในปัจจุบัน สามารถทำงานที่ยากมาก ๆ ที่แม้แต่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่สุดยังต้องยอมรับ ไม่ว่าจะเป็นการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เมื่อมีการนำขีดความสามารถระดับสูงเหล่านี้มาปรับใช้และบูรณาการเข้ากับระบบขององค์กรผ่าน AI agents ก็จะทำให้ใกล้ถึงจุดที่ระบบสามารถทำงานในระดับที่ใกล้เคียงกับ AGI ซึ่งมีศักยภาพในการดำเนินงานส่วนใหญ่ขององค์กรให้สำเร็จได้อย่างเบ็ดเสร็จ

การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความเป็นอิสระและมีอำนาจจัดการเบ็ดเสร็จด้วยตนเอง โดยเฉพาะนอกประเทศสหรัฐอเมริกา

การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้หลายประเทศเริ่มลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีอิสระและควบคุมได้ด้วยตนเอง (Sovereign AI infrastructure) ทั้งในด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อให้สามารถพึ่งพาตนเองในการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ทั้งในส่วนของการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปและด้านอื่น ๆ ได้

โดยเริ่มจากการมี GPU farms ระบบพลังงานและพื้นที่ใช้งานที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงสแต็กซอฟต์แวร์และโมเดลพื้นฐาน เป็นของตนเอง และทั้งหมดนี้จะได้รับการปรับแต่งให้ตรงความต้องการเฉพาะด้วยข้อมูลที่เป็นสิทธิ์และอยู่ในการควบคุมของตนเอง ซึ่งจะทำให้เกิดสแต็กโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ใหม่ในที่สุด

Sovereign edge จะยังคงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

AI คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานมีลักษณะกระจายตัวมากขึ้น เพราะ AI เริ่มขยายขอบเขตไปประมวลผล ณ จุดกำเนิดของข้อมูล (edge) มากขึ้น องค์กรจึงต้องพิจารณาถึงเรื่องของการบริหารจัดการที่ต้องทำได้ทั่วโลก ความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ นโยบายการกู้คืนและทำลายระบบจากระยะไกล (remote recovery/destruction policies) ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี sovereign edge นอกจากนี้องค์กรยังต้องพึ่งพาวิศวกรรมด้านแพลตฟอร์มให้มากขึ้น เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ธุรกิจต่างมองหาวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI ภายในพื้นที่การทำงานที่อยู่ในอำนาจควบคุมของตนเอง ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ หันมาใช้โซลูชันด้านการบริหารจัดการที่ใช้ได้ทั่วโลกที่ผนวกรวมระบบความปลอดภัย และความแข็งแกร่งของการทำงานที่ edge เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อการควบคุมดูแลที่มีประสิทธิภาพ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ open generative AI และ Agents ที่ทำงานอยู่ภายในองค์กร

แม้จะยังมีความกังวลเกี่ยวกับ AI อยู่ไม่น้อย แต่ประโยชน์ที่ได้รับนั้นชัดเจนและจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากห้องปฏิบัติการด้านการพัฒนาโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ และแอปพลิเคชันเปลี่ยนโลกอย่าง Cursor ในขณะที่นอกประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เกิดกระแสโอเพ่นโมเดลอย่างกว้างขวาง เช่น DeepSeek, Mistral และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะที่อยู่ในการควบคุมขององค์กร เพื่อนำไปใช้งานภายในองค์กรนั้น ๆ

ปัจจุบันเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่อาศัยการทำงานร่วมกับโมเดล open weights ที่พัฒนานอกประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถทำงานเทียบเคียงได้กับแอปพลิเคชัน AI ชั้นนำแล้ว นูทานิคซ์คาดว่าเทคโนโลยีที่เป็นระบบเปิดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว จนนำไปสู่ปรากฎการณ์ที่ความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีตามแนวคิด Jevon’s Paradox และจะเป็นแรงกดดันให้ค่ายโมเดลในประเทศสหรัฐอเมริกาต้องลงมาแข่งขันในตลาด open weights models อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังก้าวสู่ทศวรรษแห่งสงครามแพลตฟอร์ม 

เรากำลังก้าวเข้าสู่ทศวรรษที่วงการเทคโนโลยีจะเต็มไปด้วยการขับเคี่ยวกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ในด้านแพลตฟอร์ม ที่ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของทั้งแพลตฟอร์ม องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับโซลูชันที่เน้นเป็นแบบแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันที่ให้ความอิสระในการเลือกใช้เทคโนโลยี ควบคู่ไปกับความสามารถที่จะตอบโจทย์ตามลำดับความสำคัญหลักสามประการ ได้แก่ ความแข็งแกร่งและยืดหยุ่น (resiliency) การปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้ทันสมัย และ การยกระดับซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

เส้นทางสู่การสร้างนวัตกรรมที่เร็วที่สุดจะเกิดจากแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง ไม่ว่าจะเป็นการให้อิสระในการเลือกใช้คอนเทนเนอร์ต่าง ๆ อิสระในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการเลือกหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) ผู้ให้บริการที่สามารถบูรณาการทางเลือกเหล่านี้เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วจะเป็นผู้คว้าชัยในยุคนี้  ขณะที่องค์กรที่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ที่สุด จะสามารถบริหารจัดการแอปพลิเคชันทั้งแบบดั้งเดิมและแอปพลิเคชันใหม่ที่ติดตั้งอยู่บนไฮบริดคลาวด์ รวมถึง ณ sovereign edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้เผยสุดยอดทำเลทองประจำปี 2568

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้เผยสุดยอดทำเลทองประจำปี 2568

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้เผยสุดยอดทำเลทองประจำปี 2568

แรงเกินต้าน “เขตวัฒนา” ยืนหนึ่งทำเลฮอตเมืองหลวง “จุฬาฯ-มศว” ขึ้นแท่นทำเลแคมปัสคอนโดฯ ยอดนิยม

สภาพเศรษฐกิจที่ชะลอตัวมาอย่างต่อเนื่องได้ส่งผลโดยตรงต่อความเชื่อมั่นในการใช้จ่ายของผู้บริโภค กลายเป็นความท้าทายที่สร้างแรงกดดันให้กับตลาดอสังหาริมทรัพย์ไทย แม้ผู้บริโภคจะมีความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยแต่ไม่ได้มองเป็นเรื่องเร่งด่วน จึงเลือกที่จะชะลอแผนการซื้อออกไปก่อนในช่วงที่เศรษฐกิจเปราะบาง

อย่างไรก็ดี ตลาดอสังหาริมทรัพย์ในปี 2568 ยังคงมีปัจจัยบวกหลังจากภาครัฐทยอยออกมาตรการกระตุ้นภาคอสังหาริมทรัพย์ออกมาอย่างต่อเนื่อง และมีมาตรการผ่อนคลายเกณฑ์ LTV เป็นการชั่วคราวของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ประกอบกับการปรับลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายตลอดทั้งปีจนอยู่ในระดับต่ำ ถือเป็นสัญญาณบวกที่จะช่วยสนับสนุนให้ตลาดที่อยู่อาศัยฟื้นตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปตามภาวะเศรษฐกิจในอนาคต พร้อมเปิดประตูแห่งโอกาสให้ผู้บริโภคที่มีความพร้อมทางการเงินได้เริ่มต้นปักหมุดที่อยู่อาศัยในฝันเช่นกัน

ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย เผยข้อมูลเชิงลึกจากผู้เข้าเยี่ยมชมในเว็บไซต์ www.DDproperty.com ในรอบปี 2568 ที่เข้ามาใช้ฟีเจอร์ค้นหา (Search) รวมถึงข้อมูลที่แสดงความสนใจชมประกาศขาย-ให้เช่า และกรอกข้อมูลให้ติดต่อกลับ ซึ่งถือเป็นกลุ่มผู้บริโภคที่มีศักยภาพในการซื้อและเช่าในอนาคตมากที่สุด สะท้อนให้เห็นเทรนด์ความต้องการซื้อและเช่าที่อยู่อาศัยของผู้บริโภคชาวไทยทั่วประเทศในรอบปีที่ผ่านมา พร้อมอัปเดตทำเลศักยภาพที่มีแนวโน้มการเติบโตอย่างน่าสนใจในอนาคต 

“กรุงเทพฯ” รักษาแชมป์จังหวัดยอดนิยมของคนหาบ้าน

กรุงเทพมหานครยังคงเป็นจังหวัดที่มีความต้องการซื้อ/เช่าที่อยู่อาศัยมากที่สุดในรอบปี 2568 ที่ผ่านมา ตามมาด้วยจังหวัดปริมณฑลที่เชื่อมต่อการเดินทางไปยังเมืองหลวงได้สะดวกรวดเร็วด้วยรถไฟฟ้า สะท้อนให้เห็นเทรนด์ที่อยู่อาศัยปัจจุบันที่กระจายตัวออกไปย่านชานเมืองมากขึ้น เนื่องจากมีราคาที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าการซื้อบ้าน/คอนโดฯ ย่านใจกลางเมือง ขณะเดียวกัน หัวเมืองท่องเที่ยวยังคงได้รับความนิยมเช่นกัน หลังผู้บริโภคเริ่มมองหาบ้านในต่างจังหวัดเพื่อสร้างสมดุลระหว่างการทำงานกับการพักผ่อน ตอบโจทย์การวางแผนชีวิตในระยะยาว 

โดย 5 จังหวัดที่มีความต้องการซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 กรุงเทพมหานคร
  • อันดับ 2 นนทบุรี
  • อันดับ 3 สมุทรปราการ
  • อันดับ 4 ชลบุรี
  • อันดับ 5 ปทุมธานี

สำหรับ 5 จังหวัดที่มีความต้องการเช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 กรุงเทพมหานคร
  • อันดัน 2 สมุทรปราการ
  • อันดับ 3 นนทบุรี
  • อันดับ 4 เชียงใหม่
  • อันดับ 5 ชลบุรี

จับตา 5 ทำเลยอดนิยมของชาวกรุง “เขตวัฒนา” แรงเกินต้าน ครองตลาดซื้อ/เช่า

เมื่อเจาะลึกถึงทำเลยอดนิยมในกรุงเทพฯ พบว่าทำเลที่ได้รับความสนใจซื้อและเช่ามากที่สุดในกรุงเทพฯ ในรอบปี 2568 ได้แก่ “เขตวัฒนา” อีกหนึ่งพื้นที่เศรษฐกิจสำคัญที่รายล้อมด้วยสำนักงาน ร้านอาหาร และสถานบันเทิงมากมาย รองรับไลฟ์สไตล์ที่หลากหลายของผู้บริโภคได้อย่างครบถ้วน นอกจากนี้ยังมีรถไฟฟ้าพาดผ่าน จึงทำให้ทำเลนี้เป็นที่ต้องการในหมู่ชาวไทยและชาวต่างชาติที่มองหาที่พักอาศัยในย่านที่มีความสะดวกสบายครบครัน ตอบโจทย์ทั้งการอยู่อาศัยเองและลงทุนเพื่อสร้างรายได้ระยะยาว

สำหรับ 5 ทำเลที่มีความต้องการซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 เขตวัฒนา
  • อันดับ 2 เขตจตุจักร
  • อันดับ 3 เขตประเวศ
  • อันดับ 4 เขตคลองเตย
  • อันดับ 5 เขตห้วยขวาง

ขณะที่ 5 ทำเลที่มีความต้องการเช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 เขตวัฒนา
  • อันดับ 2 เขตคลองเตย
  • อันดับ 3 เขตห้วยขวาง
  • อันดับ 4 เขตราชเทวี
  • อันดับ 5 เขตพระโขนง

อัปเดต 10 ทำเลแนวรถไฟฟ้าน่าจับตามอง “BTS อ่อนนุช” ยืนหนึ่งไม่พลิกโผ

นอกจากนี้ ดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) ยังได้รวบรวมข้อมูลผู้ซื้อ-เช่าที่เข้ามาค้นหาที่อยู่อาศัย โดยการพิมพ์ในช่องค้นหาตามสิ่งที่สนใจ (Free Text), ค้นหาจากคำสำคัญ (Keyword) และใช้ฟิลเตอร์อื่น ๆ บนเว็บไซต์ สะท้อนให้เห็นพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความหลากหลาย ผ่านเทรนด์การค้นหาที่อยู่อาศัยล่าสุดที่น่าจับตามอง

ทำเลแนวรถไฟฟ้า BTS และ MRT ที่ได้รับความสนใจซื้อ/เช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 อันดับ 1 ได้แก่ “BTS อ่อนนุช” ทำเลศักยภาพแนวรถไฟฟ้าสายสีเขียวที่ครองความนิยมหลายปีติดต่อกัน ด้วยจุดเด่นที่เป็นทำเลใกล้ใจกลางเมือง รองรับการเดินทางที่หลากหลาย และอยู่ในย่านธุรกิจที่มีสิ่งอำนวยความสะดวกครบครัน ไม่ว่าจะเป็นห้างสรรพสินค้าขนาดใหญ่ และโรงเรียนนานาชาติ ตอบโจทย์ชีวิตคนเมืองในทุกมิติได้อย่างสมบูรณ์ นอกจากนี้ BTS อ่อนนุช ยังเป็นสถานีแรกของรถไฟฟ้าส่วนต่อขยายไปยังสถานีเคหะฯ ในจังหวัดสมุทรปราการ จึงไม่ต้องเสียค่าโดยสารส่วนต่อขยายเพิ่ม เมื่อรวมกับจุดเด่นที่ที่อยู่อาศัยในทำเลนี้มีราคาย่อมเยากว่าโครงการในย่านศูนย์กลางธุรกิจ (CBD) แล้ว จึงดึงดูดใจทั้งผู้ซื้อ ผู้เช่า และนักลงทุนได้เป็นอย่างดี 

ขณะที่อันดับ 2 BTS พร้อมพงษ์, อันดับ 3 BTS ทองหล่อ, อันดับ 4 BTS เอกมัย, อันดับ 5 BTS อารีย์, อันดับ 6 MRT พระราม 9, อันดับ 7 BTS อโศก, อันดับ 8 BTS ปุณณวิถี, อันดับ 9 BTS พระโขนง และอันดับ 10 BTS อุดมสุข 

โดย 9 ใน 10 ของสถานีรถไฟฟ้ายอดนิยมในกลุ่มผู้ค้นหาที่อยู่อาศัยนั้น เป็นสถานีที่อยู่ในโครงการรถไฟฟ้า BTS สายสีเขียวเป็นหลัก ซึ่งเชื่อมต่อการเดินทางเข้าสู่ย่านธุรกิจใจกลางเมืองโดยตรง อีกทั้งยังเป็นรถไฟฟ้าสายแรกของไทย ทำให้แนวรถไฟฟ้าสายสีเขียวมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง อีกทั้งมีการเปิดตัวโครงการที่อยู่อาศัยมากมายเพื่อรองรับความต้องการของผู้บริโภค ปัจจุบันรถไฟฟ้าสายสีเขียวยังคงมีปริมาณผู้ใช้บริการสูงที่สุดตลอดปี 2568 ที่ผ่านมา สะท้อนให้เห็นว่าความต้องการที่อยู่อาศัยในทำเลแนวรถไฟฟ้าสายนี้ยังไม่เคยลดน้อยลง

ทำเลใกล้สถานศึกษาย่าน “จุฬาฯ-มศว” ขึ้นแท่นทำเลฮอตครองตลาดซื้อ/เช่า

เทรนด์แคมปัสคอนโดฯ (Campus Condo) หรือคอนโดมิเนียมในทำเลใกล้สถานศึกษายังคงได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่อง ด้วยจุดเด่นที่เป็นรูปแบบอสังหาริมทรัพย์ที่ตอบโจทย์การอยู่อาศัยในเมืองหลวง มีความยืดหยุ่นเหมาะสำหรับทั้งวัยเรียนและวัยทำงาน และเมื่อ ธปท. ผ่อนคลายเกณฑ์ LTV ชั่วคราว ตั้งแต่วันที่ 1 พฤษภาคม 2568 – 30 มิถุนายน 2569 ถือเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่ช่วยกระตุ้นการตัดสินใจซื้อที่อยู่อาศัยของผู้ปกครองที่ต้องการมีที่พักใกล้สถานศึกษาของบุตรหลาน รวมไปถึงกลุ่มพนักงานที่มองหาที่อยู่อาศัยในย่านใจกลางเมือง เพื่อลดระยะเวลาในการเดินทางในชีวิตประจำวัน

สำหรับทำเลใกล้สถานศึกษาย่าน “จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย” ยังคงครองความนิยมอย่างต่อเนื่อง โดยถือเป็นทำเลที่มีการค้นหาที่อยู่อาศัยเพื่อซื้อและเช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 ขณะที่ “มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ” ครองอันดับที่ 2 ทั้งในหมู่ผู้เช่าและผู้ซื้อเช่นกัน โดยทั้ง 2 ทำเลนี้ตั้งอยู่ในย่านธุรกิจใกล้แหล่งงาน มีระบบคมนาคมที่เชื่อมต่อการเดินทางได้สะดวก รวมทั้งเป็นสถานศึกษาชั้นนำของประเทศ จึงมีความต้องการที่อยู่อาศัยทั้งจากนักศึกษาและบุคลากรมหาวิทยาลัยอย่างต่อเนื่องตลอดปีการศึกษา ถือเป็นทำเลใกล้สถานศึกษาที่ตอบโจทย์ได้ทั้งการอยู่อาศัยเองและเหมาะสำหรับการลงทุนในระยะยาว

โดย 5 ทำเลใกล้สถานศึกษาที่ได้รับความสนใจซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • อันดับ 2 มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
  • อันดับ 3 มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย
  • อันดับ 4 มหาวิทยาลัยกรุงเทพ
  • อันดับ 5 มหาวิทยาลัยศรีปทุม 

ขณะที่ 5 ทำเลใกล้สถานศึกษาที่ได้รับความสนใจเช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • อันดับ 2 มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
  • อันดับ 3 มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ท่าพระจันทร์)
  • อันดับ 4 NIST International School
  • อันดับ 5 Bangkok Patana School 

บ้าน/คอนโดฯ 2 ห้องนอนตอบโจทย์ผู้ซื้อ 

เมื่อพิจารณาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดซื้อที่อยู่อาศัย พบว่า ผู้ที่วางแผนซื้อที่อาศัยทั่วประเทศในรอบปี 2568 ให้ความสนใจค้นหาบ้าน/คอนโดฯ ที่มี 2 ห้องนอนมากที่สุด ถือว่าเป็นขนาดที่เหมาะกับครอบครัวที่มีสมาชิกไม่มาก จึงแบ่งสัดส่วนพื้นที่ใช้งานได้อย่างลงตัว รองลงมาอันดับ 2 ได้แก่ ที่อยู่อาศัย 3 ห้องนอน และอันดับ 3 ที่อยู่อาศัย 1 ห้องนอน 

อย่างไรก็ดี รูปแบบการตกแต่งที่อยู่อาศัยถือเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่มีส่วนในการตัดสินใจ โดยผู้ซื้อเกือบ 7 ใน 10 (68%) สนใจโครงการที่ตกแต่งครบพร้อมเข้าอยู่ (Fully Furnished) มากที่สุด เนื่องจากช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายในการตกแต่งเพิ่มเติม และยังประหยัดเวลา ช่วยให้สามารถย้ายเข้าอยู่ได้อย่างรวดเร็ว ขณะที่ผู้ซื้อบางส่วนเลือกโครงการที่ตกแต่งบางส่วน (25%) หรือไม่มีการตกแต่งเลย (18%) เพื่อให้สามารถออกแบบพื้นที่อยู่อาศัยได้อย่างอิสระตามรสนิยมส่วนตัว

8 ใน 10 ของผู้เช่าขอเลือกคอนโดฯ สนใจห้องตกแต่งพร้อมเข้าอยู่  

ค่าครองชีพที่เพิ่มขึ้นท่ามกลางสภาพเศรษฐกิจที่ยังท้าทาย ได้ผลักดันให้เทรนด์การเช่าที่อยู่อาศัยเติบโตอย่างต่อเนื่อง ผู้บริโภคหันมาให้ความสำคัญกับการมีสภาพคล่องทางการเงินมากกว่าการมีภาระหนี้ระยะยาว ข้อมูลจากผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ฯ พบว่า ผู้ที่วางแผนเช่าที่อาศัยทั่วประเทศในรอบปี 2568 สนใจค้นหาบ้าน/คอนโดฯ ที่มี 2 ห้องนอนมากที่สุดเป็นอันดับ 1 คล้ายกับฝั่งผู้ซื้อ ตอบโจทย์ครอบครัวขนาดเล็กที่ต้องการแบ่งพื้นที่ส่วนตัวให้สมาชิก ขณะที่อันดับ 2 สนใจเช่าที่อยู่อาศัย 1 ห้องนอน และอันดับ 3 สนใจ 3 ห้องนอน 

อีกหนึ่งจุดเด่นของการเช่าที่อยู่อาศัยที่น่าสนใจคือมีความยืดหยุ่น โยกย้ายทำเลได้ง่าย ดังนั้นโครงการบ้าน/คอนโดฯ ที่ตกแต่งให้ครบแบบพร้อมเข้าอยู่ (Fully Furnished) จึงได้รับความนิยมมากที่สุดในกลุ่มผู้เช่าถึง 83% เนื่องจากช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและมีความความคล่องตัวหากต้องโยกย้ายถิ่นฐานในอนาคต โดยมีผู้เช่าที่สนใจโครงการที่ตกแต่งให้บางส่วน และไม่มีการตกแต่งเลย ในสัดส่วน 19% และ 9% ตามลำดับ

คอนโดฯ ตอบโจทย์คนหาบ้าน ครองใจทั้งผู้ซื้อและผู้เช่า

สำหรับประเภทอสังหาริมทรัพย์ ที่มีความต้องการซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่ คอนโดฯ โดยมีสัดส่วนถึง 45% ตอบโจทย์ผู้ที่ต้องการความสะดวกสบาย มาพร้อมระบบรักษาความปลอดภัยที่รัดกุม และหลายโครงการมีราคาย่อมเยากว่าการซื้อบ้านเดี่ยวในบางทำเล ขณะที่ที่อยู่อาศัยแนวราบก็ได้รับความนิยมไม่แพ้กัน โดยบ้านเดี่ยวมีสัดส่วน 38% และทาวน์เฮ้าส์ 17%

เช่นเดียวกับความต้องการเช่า คอนโดฯ ยังคงเป็นประเภทอสังหาริมทรัพย์ที่ผู้วางแผนเช่าที่อยู่อาศัยสนใจมากที่สุดในรอบปี 2568 โดยมีสัดส่วนถึง 80% สะท้อนให้ถึงความสะดวกสบายและความคล่องตัวที่ตอบโจทย์ผู้เช่าได้มากกว่า เนื่องจากส่วนใหญ่คอนโดฯ มักตั้งอยู่ในทำเลแนวรถไฟฟ้า ใกล้ระบบขนส่งสาธารณะที่เดินทางได้สะดวก ขณะที่ที่อยู่อาศัยแนวราบอย่างบ้านเดี่ยวและทาวน์เฮ้าส์ได้รับความสนใจเช่าในสัดส่วน 13% และ 7% ตามลำดับ

ผู้ซื้อส่วนใหญ่มองหาบ้านไม่เกิน 3 ล้าน ด้านตลาดเช่า 3 หมื่นอัปมาแรง

อย่างไรก็ดี แม้จะมีปัจจัยบวกจากมาตรการกระตุ้นภาคอสังหาริมทรัพย์ของภาครัฐ แต่ผู้บริโภคยังคงให้ความสำคัญกับการวางแผนใช้จ่ายในสิ่งที่จำเป็นมาก่อน จึงเลือกซื้อบ้าน/คอนโดฯ ที่มีราคาเอื้อมถึงแทน เห็นได้จากภาพรวมระดับราคาที่อยู่อาศัยที่มีความต้องการซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 นั้น ระดับราคาไม่เกิน 3 ล้านบาท มีสัดส่วนถึง 41% สะท้อนให้เห็นว่าผู้บริโภคให้ความสำคัญกับความคุ้มค่ามากกว่าการเลือกทำเลใจกลางเมืองที่มีราคาสูง ดังนั้น ที่อยู่อาศัยในราคาที่จับต้องได้ (Affordable Price) ในทำเลชานเมืองที่เดินทางสะดวก จึงตอบโจทย์ผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) ที่ต้องการมีบ้านในเวลานี้มากที่สุด

โดยระดับราคาที่อยู่อาศัยที่ชาวไทยมีความต้องการซื้อมากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 ระดับราคา 1,000,000-3,000,000 บาท สัดส่วน 33%
  • อันดับ 2 ระดับราคา 3,000,000-5,000,000 บาท สัดส่วน 21%
  • อันดับ 3 ระดับราคามากกว่า 10,000,000 บาท สัดส่วน 20%

สำหรับภาพรวมระดับค่าเช่าที่ผู้บริโภคให้ความสนใจมากที่สุดอยู่ในระดับมากกว่า 30,000 บาท มีสัดส่วนถึง 39% ซึ่งถือเป็นค่าเช่าที่อยู่ในระดับค่อนข้างสูงของการเช่าที่อยู่อาศัยในย่านที่มีความเจริญ มาพร้อมสิ่งอำนวยความสะดวกครบครัน หรือตั้งอยู่ในทำเลแนวรถไฟฟ้าย่านธุรกิจที่ไม่ไกลจากสถานที่ทำงานหรือสถานศึกษามากนัก แม้ระดับค่าเช่าจะสูงกว่าโครงการแถบชานเมือง แต่ถือว่าคุ้มค่าหากแลกกับความเหนื่อยล้าในการเดินทางที่ลดลง

โดยระดับราคาที่อยู่อาศัยที่ชาวไทยมีความต้องการเช่ามากที่สุดในรอบปี 2568 ได้แก่

  • อันดับ 1 ระดับค่าเช่า มากกว่า 30,000 บาท/เดือน สัดส่วน 39%
  • อันดับ 2 ระดับค่าเช่า 10,000-20,000 บาท/เดือน สัดส่วน 29%
  • อันดับ 3 ระดับค่าเช่า 20,000-30,000 บาท/เดือน สัดส่วน 20%

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