โครงสร้างพื้นฐานไอทีที่ทันสมัย ปลดล็อกให้ธุรกิจใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ

โครงสร้างพื้นฐานไอทีที่ทันสมัย ปลดล็อกให้ธุรกิจใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ

โครงสร้างพื้นฐานไอทีที่ทันสมัย ปลดล็อกให้ธุรกิจใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพ

เราทุกคนตระหนักว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงทุกวงการอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน IDC คาดว่าการใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกจะสูงถึง 632 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2571 โดย generative AI (GenAI) เติบโตในอัตราที่น่าทึ่งถึง 59.2% ต่อปี อย่างไรก็ตาม ความสามารถที่สูงขึ้นของ AI ทำให้โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้รองรับความสามารถเหล่านั้นมีภาระหนัก และส่งผลต่อความรวดเร็วที่องค์กรจะใช้ประโยชน์จาก AI

การใช้ AI ในประเทศไทยกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในทิศทางเดียวกับประเทศอื่น ๆ ทั่วโลก ผลสำรวจความพร้อมในการประยุกต์ใช้AI สำหรับบริการดิจิทัล ปี 2024 โดยสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ร่วมกับสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) พบว่าองค์กรไทยมากกว่าครึ่งขององค์กรที่ตอบแบบสำรวจตระหนักถึงความจำเป็นในการนำ AI มาใช้งานและสามารถระบุว่าจะนำมาใช้ในส่วนใด นอกจากนี้ยังพบว่ามีหน่วยงานที่นำ AI มาใช้แล้ว 17.8% สูงกว่าปีที่ผ่านมาเล็กน้อย; องค์กรส่วนใหญ่ 73.3% มีแผนที่จะนำมาใช้ในอนาคต โดยเป้าหมายสามอันดับแรกของการใช้ AI ขององค์กรไทย คือ เพื่อบริหารจัดการภายในองค์กร (69.6%) เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (59.8%) และ เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้ผลิตภัณฑ์หรือบริการ (56.8%)

GenAI เป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนการเติบโตอย่างมาก แต่ GenAI ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล ต้องการพื้นที่สตอเรจขนาดใหญ่ และอัลกอริธึมที่มีความสามารถระดับสูง ซึ่งส่งผลกระทบต่อการใช้พลังงาน ค่าใช้จ่าย ความยั่งยืน และประสิทธิภาพเป็นอย่างมาก โครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมไม่เหมาะที่จะรองรับความต้องการเหล่านี้ ดังนั้นการจะทำกระบวนการใด ๆ จะต้องทำควบคู่กับการปรับโครงสร้างพื้นฐานให้ทันสมัย จะเห็นได้ว่าการเปลี่ยนแปลงด้านต่าง ๆ เป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนด้าน AI

การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ซึ่งรวมถึงฮาร์ดแวร์ เช่น เซิร์ฟเวอร์ และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เพื่อรองรับแอปพลิเคชัน AI ต่าง ๆ นั้น แม้จะมีจำนวนมาก แต่เติบโตช้ากว่าการนำ GenAI มาใช้ โครงสร้างพื้นฐาน AI จะมีอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 14.7% จนถึงปี 2571 (จากการวิจัยของ IDC) สะท้อนถึงการลงทุนก่อนหน้านี้ของผู้ให้บริการคลาวด์เซอร์วิส ทั้งนี้ 24% ของการใช้จ่ายด้าน AI ทั้งหมด เป็นการใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ AI และ Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ดังนั้นฮาร์ดแวร์ AI และ IaaS จึงมีความสำคัญอย่างมากต่อความสามารถด้านต่าง ๆ ของ AI จะเห็นได้ว่าในขณะที่ทุกฝ่ายให้ความสนใจ GenAI มากขึ้น การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่จะสนับสนุนการเติบโตของ AI และการใช้แอปพลิเคชัน AI ในวงกว้าง

การลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่แข็งแกร่ง ปรับขนาดได้ และปลอดภัย เป็นสิ่งสำคัญในปัจจุบันสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้โซลูชันที่เป็น AI อย่างประสบความสำเร็จ แต่โครงสร้างพื้นฐาน AI นั้นมีลักษณะอย่างไร AI ต้องการสิ่งใดเป็นพิเศษ และธุรกิจต่าง ๆ จะสามารถปรับเปลี่ยนให้เป็นไปตามความต้องการเหล่านั้นได้อย่างไร

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ที่เป็นมาตรฐาน

โมเดล AI ประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นความปลอดภัยของข้อมูลและการรักษากฎระเบียบตามมาตรฐานต่าง ๆ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ธุรกิจต้องมั่นใจว่ามีอยู่ในทุกกระบวนการการใช้โซลูชัน AI โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยที่รวมถึงการเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึงอย่างรัดกุม และปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการปกป้องข้อมูลระดับโลก (เช่น GDPR) เป็นสิ่งจำเป็นที่จะช่วยปกป้องทั้งตัวโมเดลเองและข้อมูลที่โมเดลเหล่านั้นทำการประมวลผล

ดังนั้น การออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องไม่เพียงเพื่อประสิทธิภาพและการปรับขนาดได้เท่านั้น แต่ยังต้องมีความปลอดภัยด้วย สิ่งเหล่านี้เป็นคุณสมบัติพื้นฐานที่ควรมีและต้องยึดถือ เพราะความล้มเหลวในการรักษาความปลอดภัยให้กับแอปพลิเคชัน AI หรือโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับแอปฯ เหล่านั้น อาจทำให้ข้อมูลถูกละเมิด ต้องเสียค่าปรับจากการไม่ปฏิบัติตามกฎ และสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้า ซึ่งเมื่อลูกค้าหมดความไว้วางใจไปแล้ว การจะกลับมาเชื่อมั่นอีกเป็นไปได้ยากมาก

คลาวด์-เนทีฟ คือฐานรากที่รองรับการนำ AI มาใช้

ธุรกิจต้องนำโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์-เนทีฟ มาใช้เพื่อตอบสนองความต้องการ AI ที่เพิ่มมากขึ้น โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์-เนทีฟ ประกอบด้วยการประมวลผลที่ทรงพลัง เน็ตเวิร์กและสตอเรจที่มีประสิทธิภาพสูง คอนเทนเนอร์และระบบบริหารจัดการข้อมูล ทั้งยังมอบความยืดหยุ่นและการปรับขนาดที่จำเป็นต้องใช้เพื่อรองรับความต้องการด้านการประมวลผลและสตอเรจที่ AI ต้องใช้เพิ่มมากขึ้น

โครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมมีความยุ่งยากในการจัดการกระแสข้อมูลจำนวนมาก และไม่รองรับความต้องการประสิทธิภาพสูงในด้านต่าง ๆ ที่แอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ต้องการ คลาวด์-เนทีฟ ช่วยให้ธุรกิจปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรได้อย่างรวดเร็ว เพื่อรับมือกับความต้องการต่าง ๆ ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรมีพลังการประมวลผลที่จำเป็นต้องใช้กับโมเดล GenAI และการใช้ AI ที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก

สภาพแวดล้อมคลาวด์-เนทีฟ ไม่เพียงรองรับการทำงานด้านการประมวลผลที่หนักหน่วงที่ AI ต้องการ แต่ยังมอบความคล่องตัวอย่างมากอีกด้วย ซึ่งช่วยให้ธุรกิจใช้ จัดการ และอัปเดทแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ที่สำคัญคือแพลตฟอร์มคลาวด์-เนทีฟ ยังออกแบบมาเพื่อให้สามารถผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนา AI ได้อย่างราบรื่น นั่นหมายความว่า ธุรกิจสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องติดอยู่กับข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน

โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดการข้อมูลที่ปรับขนาดได้ เชื่อถือได้ และคุ้มค่าการลงทุน

เมื่อมีการใช้งาน AI เพิ่มขึ้น ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปรับขนาดได้และคุ้มค่าการลงทุน เพื่อใช้บริหารจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจึงทวีความสำคัญมากขึ้นตามไปด้วย Infrastructure as a Service (IaaS) และ Platform as a Service (PaaS) ที่ปรับขนาดได้ สามารถรับรองได้ว่าผู้ใช้งานจะสามารถจัดเก็บข้อมูล ประมวลผล และเข้าใช้งานได้อย่างราบรื่น เป็นการช่วยให้เทรนโมเดลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ไปป์ไลน์ของข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ โซลูชันการจัดเก็บที่แข็งแกร่ง และระบบการดึงข้อมูลที่ทรงประสิทธิภาพ เป็นปัจจัยสำคัญในการบริหารจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ ก่อนที่จะนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้เทรนโมเดล โครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใหม่ ยังมอบความสามารถในการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดได้อย่างเจาะจงกับการใช้งาน เพิ่มคุณภาพและความเกี่ยวเนื่องกันให้กับแอปพลิเคชัน AI และช่วยให้การพัฒนาโมเดล AI ทำได้ง่ายขึ้น

โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ทรงประสิทธิภาพ ไม่เพียงสนับสนุนให้เกิดประสิทธิผลเท่านั้น แต่ยังช่วยบริหารค่าใช้จ่ายอีกด้วย การเพิ่มประสิทธิภาพให้กับทรัพยากรการประมวลผลผ่านดิสทริบิ้วเต็ดซีสเต็มส์ คอนเทนเนอร์ และสถาปัตยกรรมไร้เซิร์ฟเวอร์ จะช่วยให้ธุรกิจหลีกเลี่ยงการใช้จ่ายด้านทรัพยากร คลาวด์หรือฮาร์ดแวร์มากเกินไป การใช้จ่ายอย่างมีประสิทธิภาพนี้ สำคัญมากต่อการปรับขนาดแอปพลิเคชัน GenAI โดยไม่กระทบต่องบประมาณ

ประสิทธิภาพด้านพลังงาน และความยั่งยืน มีความสำคัญมากขึ้น

การใช้พลังงานและค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นตามเวิร์กโหลด AI ที่เพิ่มขึ้น โมเดล AI โดยเฉพาะ GenAI ใช้พลังงานมาก ทำให้เกิดความกังวลด้านผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการเติบโตของ AI ธุรกิจต่างตระหนักถึงความจำเป็นที่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น เพื่อรองรับการใช้ AI ขององค์กร โดยไม่เพิ่มการปล่อยก๊าซคาร์บอนมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ดาต้าเซ็นเตอร์สีเขียว แหล่งพลังงานหมุนเวียน และฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงาน กำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการลงทุนกับแนวทางด้านความยั่งยืน จะช่วยให้ธุรกิจสามารถลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ไปพร้อม ๆ กับบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืน ในขณะที่ทั่วโลกใช้ AI มากขึ้น การโฟกัสไปที่โครงสร้างพื้นฐานที่ประหยัดพลังงานจะกลายเป็นความต่างที่สำคัญของธุรกิจที่ต้องการนำนวัตกรรมาปรับใช้ให้สอดคล้องกับความรับผิดชอบต่อสังคมขององค์กร และความต้องการในการจัดการค่าใช้จ่ายอย่างรอบคอบมากขึ้น

AI ยังคงพัฒนาต่อเนื่อง ดังนั้นองค์กรธุรกิจไม่เพียงต้องจัดการความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มีในปัจจุบัน แต่ยังต้องคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงด้านภูมิทัศน์ของ AI ในอนาคตอีกด้วย ซึ่งควรรวมถึงความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความต้องการด้านเทคนิค และความยั่งยืน การบรรจบกันของการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ สภาพแวดล้อมการทำงานที่มีเทคโนโลยีเข้ามาเกี่ยวข้อง (augmented working environments) และความต้องการด้านความยั่งยืนที่เพิ่มขึ้น สื่อความหมายให้เห็นว่าองค์กรธุรกิจจำเป็นต้องดำเนินกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานแบบเชิงรุก

ความเสี่ยงที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังนั้นมีจริง แต่โอกาสในการเป็นผู้นำแถวหน้าในยุคการทรานส์ฟอร์มของ AI ก็เกิดขึ้นได้เช่นกัน คำถามไม่ได้อยู่ที่จะลงทุนปรับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ให้ทันสมัยหรือไม่อีกต่อไป แต่อยู่ที่ว่าองค์กรจะรักษาและเพิ่มความสามารถทางการแข่งขันได้อย่างก้าวกระโดดได้ขนาดไหน

บทความโดยฌอน หยวน รองประธานฝ่ายธุรกิจระหว่างประเทศ ผู้จัดการทั่วไปภูมิภาคแปซิฟิกใต้และญี่ปุ่น Alibaba Cloud Intelligence

Alibaba Cloud Announced the Latest AI Models, Tools and Infrastructure Available to Drive More Efficient Global AI Community

อาลีบาบา คลาวด์ วางตลาดโมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐาน รุ่นล่าสุดสำหรับ AI มุ่งเสริมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งให้กับชุมชน AI ทั่วโลก

Alibaba Cloud Announced the Latest AI Models, Tools and Infrastructure Available to Drive More Efficient Global AI Community

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, has unveiled an expanded suite of large language models and AI development tools, upgraded infrastructure offerings, and new support programs for global developers at its annual developer summit today. These advancements aim to empower developers worldwide to build innovative AI applications more cost-effectively and drive a thriving global generative AI community.

“Alibaba Cloud is committed to delivering real value to global developers through cutting-edge AI models, enhanced cloud infrastructure, and accessible support programs,” said Dongliang Guo, Vice President of International Business, Head of International Products and Solutions, Alibaba Cloud Intelligence. “Together, we aim to spark more AI-driven innovations, benefiting startups, enterprises, and industries altogether across the globe.”

More Foundation Models and Development Tools for Developers

The latest Qwen models, Alibaba Cloud’s proprietary large language model family, including Qwen2.5 series with sizes ranging from 7billion to 72billion parameters, are now accessible via APIs on its generative AI development platform, Model Studio, for global developers to use. Additionally, multimodal AI models including vision understanding models such as Qwen-VL series, visual generation model Wanx2.1 (also known as Tongyi Wanxiang), and audio language model Qwen-Audio are also available for developers to access.

Developers can also leverage Tongyi Lingma, Alibaba Cloud’s proprietary AI coding assistant powered by the Qwen 2.5-coder model. The AI Programmer offers features such as code completion and optimization, debugging assistance, code snippet search and batch unit test generation. It provides developers with an efficient and seamless coding experience, significantly enhancing productivity and creativity.

In addition to a broader range of models, a slew of new AI development tools is also accessible by global developers on Model Studio. These tools include Workflow, which breaks down complex tasks into subtasks to enhance workflow control, and Agent, which supports multi-agent collaboration for planning and execution tasks. Other tools such as RAG (Retrieval-Augmented Generation), which helps enhance the accuracy and reliability of generative AI models with external sources; Batch Reasoning, which generates responses simultaneously with multiple prompt inputs; AutoEval (Automated Model Evaluation), as well as model deployment and application observability services will be available by end of this month.

Upgraded Infrastructure for AI Development

In order to provide robust computing to facilitate AI and other critical workloads, Alibaba Cloud revealed that its 9th Generation Enterprise Elastic Compute Service (ECS) instance will be available in global markets starting April this year. The latest generation of ECS instances has notable performance enhancements compared to its previous iteration, including a 20% increase in computing efficiency. Additionally, by accelerating networks through eRDMA (elastic Remote Direct Memory Access), its performance in supporting high-performance computing, search recommendations, and Redis databases can be further improved by up to 50%.

The cloud pioneer has also announced its innovative Alibaba Cloud Container Compute Service (ACS) is now available for international customers starting from January 2025. Designed for simplified and optimized workload deployment using container technology, the ACS integrates container services with underlying cloud computing resources, significantly reducing costs and technical complexity and enabling developers to focus on innovation rather than infrastructure management.

New GenAI Program to Spark Creativity

To foster innovation, Alibaba Cloud introduced the Alibaba Cloud GenAI Empowerment Program, a dedicated support program for global developers and startups leveraging its Qwen models to build generative AI applications. Participants in the program can gain support including free cloud credits, training workshops, invitation to tech shows and demo days, as well as product co-marketing opportunities. This program is designed to help developers and startups accelerate their generative AI projects while connecting with a broader ecosystem of innovators.

Global Developers and Customers Leveraging Qwen for Cutting-Edge Applications

Axcxept, a Japanese company specializing in AI products such as voice assistants, has developed an open-source, lightweight AI model called EZO based on Qwen 2.5 LLM. The EZO model outperforms state-of-the-art (SOTA) models in areas such as coding, information extraction, math, reasoning, roleplay, and writing in Japanese. With low latency and robust performance, EZO is tailored to serve industries such as healthcare and public institutions in Japan, ensuring secure and efficient AI applications.

“Qwen 2.5 has significantly enhanced its ability to process Japanese, giving it a competitive edge over other models. With Axcxept’s proprietary training process, we have developed a Japanese LLM that delivers unmatched accuracy,” said Kazuya Hodatsu, CEO of Axcxept Inc.

OxValue.AI, a deep-tech venture from the University of Oxford, uses Alibaba Cloud’s Qwen-based multimodal AI models for AI-driven company valuation services. By processing and analyzing text and audio data related to financing, R&D, and operations, OxValue achieves precise and cost-efficient valuation assessments tailored to corporate clients.

“Processing diverse data sources is essential for our valuation services. With the support of Alibaba Cloud’s AI models, we’ve significantly improved the quality and efficiency of this process. By collaborating with Alibaba Cloud, we’re able to deliver greater value to our corporate clients,” said Professor Xiaolan Fu, Founder of OxValue.AI.

อาลีบาบา คลาวด์ วางตลาดโมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐาน รุ่นล่าสุดสำหรับ AI มุ่งเสริมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งให้กับชุมชน AI ทั่วโลก

อาลีบาบา คลาวด์ วางตลาดโมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐาน รุ่นล่าสุดสำหรับ AI มุ่งเสริมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งให้กับชุมชน AI ทั่วโลก

อาลีบาบา คลาวด์ วางตลาดโมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐาน รุ่นล่าสุดสำหรับ AI มุ่งเสริมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งให้กับชุมชน AI ทั่วโลก

ธุรกิจด้านเทคโนโลยีดิจิทัลและหน่วยงานหลักด้านอินเทลลิเจนซ์ของอาลีบาบา กรุ๊ป เปิดตัวชุดโมเดลภาษาขนาดใหญ่และเครื่องมือเพื่อการพัฒนา AI ที่ขยายตัวมากขึ้น พร้อมกับอัปเกรดผลิตภัณฑ์ด้านโครงสร้างพื้นฐาน และโปรแกรมด้านการสนับสนุนช่วยเหลือใหม่ ๆ ให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วโลก ณ งานประชุมสุดยอดประจำปีของบริษัทฯ ที่จัดสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ความรุดหน้าครั้งนี้ มีเป้าหมายเพื่อเสริมศักยภาพให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วโลกสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ใหม่ ๆ ได้อย่างคุ้มค่าใช้จ่ายมากขึ้น และขับเคลื่อนชุมชน generative AI ที่กำลังเฟื่องฟูทั่วโลก

Dongliang Guo, รองประธานฝ่ายธุรกิจระหว่างประเทศ และหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์และโซลูชันที่ให้บริการระดับนานาประเทศ อาลีบาบา คลาวด์ อินเทลลิเจนซ์ กล่าวว่า “อาลีบาบา คลาวด์ มุ่งมั่นให้บริการที่มีคุณประโยชน์อย่างแท้จริงให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วโลกด้วยโมเดล AI ที่ล้ำสมัย ด้วยโครงสร้างพื้นฐาน คลาวด์ที่ปรับให้ทันสมัย และโปรแกรมการสนับสนุนช่วยเหลือที่เข้าถึงได้ในวงกว้าง เรามุ่งมั่นจุดประกายด้านนวัตกรรมที่ใช้ AI ให้มากขึ้น เพื่อประโยชน์ต่อสตาร์ทอัพ องค์กร และอุตสาหกรรมต่าง ๆ ทั่วโลก”

เพิ่มโมเดลพื้นฐานและเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์

โมเดลล่าสุดของ Qwen ซึ่งเป็นตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่อาลีบาบา คลาวด์ เป็นเจ้าของ ประกอบด้วย ซีรีส์ Qwen2.5 ที่มีขนาดตั้งแต่ 7 พันล้าน ถึง 72 พันล้านพารามิเตอร์ ปัจจุบันสามารถเข้าใช้ผ่าน API ต่าง ๆ บน Model Studio ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา generative AI ที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วโลกเข้าใช้งานได้ นอกจากนี้ multimodal AI model ต่าง ๆ เช่น โมเดลการทำความเข้าใจการมองเห็น เช่น ซีรีส์ Qwen-VL, โมเดลการสร้างภาพ Wanx2.1 (หรือที่รู้จักกันในชื่อ Tongyi Wanxiang) และโมเดลด้านภาษาเสียง Qwen-Audio ก็พร้อมให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์เข้าใช้งานได้เช่นกัน

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ยังสามารถใช้ Tongyi Lingma ซึ่งเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ที่อาลีบาบา คลาวด์ เป็นเจ้าของ และมี Qwen 2.5-coder model เป็นเทคโนโลยีที่สนับสนุนเบื้องหลัง โดย AI Programmer นำเสนอฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น การเขียนโค้ดให้สมบูรณ์ และ การปรับให้เหมาะสม, การช่วยเหลือในการแก้ไขจุดบกพร่อง, การค้นหาส่วนย่อยของโค้ด และการสร้างการทดสอบแบตช์ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพและราบรื่น เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างมาก

นอกจากจะมีโมเดลหลากหลายมากขึ้นแล้ว นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วโลกยังสามารถเข้าใช้เครื่องมือใหม่ ๆ สำหรับพัฒนา AI ซึ่งมีอยู่จำนวนมากบน Model Studio เครื่องมือเหล่านี้รวมถึง Workflow ซึ่งแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนย่อย ๆ เพื่อให้สามารถควบคุมเวิร์กโฟลว์ได้ดีขึ้น และ Agent ที่ช่วยสนับสนุนการทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายตัวเพื่อการวางแผนและการทำงานต่าง ๆ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมืออื่น ๆ เช่น RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านความละเอียดและเชื่อถือได้ของโมเดล generative AI ด้วยแหล่งทรัพยากรจากภายนอก; Batch Reasoning สร้างการตอบสนองทันทีในเวลาเดียวกับที่มีการป้อนพร้อมท์หลาย ๆ รายการ; และ AutoEval (Automated Model Evaluation) รวมถึงบริการเฝ้าติดตามดูแอปพลิเคชันและการใช้งานโมเดลต่าง ๆ ซึ่งจะพร้อมใช้ภายในสิ้นเดือนมกราคม

โครงสร้างพื้นฐานที่อัปเกรดเพื่อการพัฒนา AI

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดเผยว่า อินสแตนซ์ Enterprise Elastic Compute Service (ECS) รุ่นที่ 9 ของบริษัทฯ จะเริ่มวางจำหน่ายในตลาดทั่วโลกตั้งแต่เดือนเมษายนปีนี้ เพื่อให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพสูง สามารถรองรับเวิร์กโหลด AI และเวิร์กโหลดสำคัญอื่น ๆ อินสแตนซ์ ECS รุ่นล่าสุดนี้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า เช่น มีประสิทธิภาพในการประมวลผลเพิ่มขึ้น 20% นอกจากนี้ การเร่งความเร็วเครือข่ายผ่าน eRDMA (elastic Remote Direct Memory Access) ยังทำให้ประสิทธิภาพในการรองรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูง, คำแนะนำในการค้นหา, และฐานข้อมูล Redis เพิ่มมากถึง 50%

บริษัทฯ ยังได้เปิดตัว Alibaba Cloud Container Compute Service (ACS) นวัตกรรมทางเทคโนโลยีของ บริษัทฯ ซึ่งมีวางจำหน่ายให้กับลูกค้านานาประเทศแล้วในเดือนมกราคม 2568 ACS ออกแบบมาเพื่อนำเทคโนโลยีคอนเทนเนอร์มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพให้กับการใช้เวิร์กโหลด โดยการผสานรวมบริการคอนเทนเนอร์ต่าง ๆ เข้ากับทรัพยากรการประมวลผลบนคลาวด์ที่สำคัญ ๆ เป็นการลดค่าใช้จ่ายและลดความซับซ้อนทางเทคนิค และช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์โฟกัสไปที่การสร้างนวัตกรรมโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานไอที

โปรแกรม GenAI ใหม่ จุดประกายสร้างสรรค์

อาลีบาบา คลาวด์ ส่งเสริมให้เกิดนวัตกรรมด้วยการเปิดตัว Alibaba Cloud GenAI Empowerment Program ซึ่งเป็นโปรแกรมที่ให้การสนับสนุนเฉพาะเจาะจงไปยังนักพัฒนาซอฟต์แวร์และสตาร์ทอัพทั่วโลกในการนำโมเดล Qwen ของบริษัทฯ ไปใช้สร้างแอปพลิเคชัน generative AI ผู้ร่วมโปรแกรมจะได้รับการสนับสนุนเครดิตคลาวด์ฟรี เข้าร่วมเวิร์กช็อปการฝึกอบรมต่าง ๆ ได้รับคำเชิญเข้าร่วมงานแสดงทางเทคโนโลยีและการสาธิตต่าง ๆ รวมถึงโอกาสในการทำตลาดผลิตภัณฑ์ร่วมกัน โปรแกรมนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์และสตาร์ทอัพทำโปรเจกต์ด้าน generative AI ได้เร็วขึ้น และมีโอกาสเชื่อมต่อกับระบบนิเวศของนักพัฒนานวัตกรรมที่กว้างขวางมากขึ้น

นักพัฒนาซอฟต์แวร์และลูกค้าทั่วโลกใช้ประโยชน์จาก Qwen เพื่อการสร้างสรรค์และใช้แอปพลิเคชันที่ล้ำสมัย

Axcxept บริษัทในประเทศญี่ปุ่นที่เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์ AI เช่น ผู้ช่วยเสียง ได้พัฒนา EZO ซึ่งเป็นโมเดล lightweight AI ที่เป็นโอเพ่นซอร์ส โดยใช้ Qwen 2.5 LLM ทั้งนี้ โมเดล EZO มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่ทันสมัย (state-of-the-art: SOTA) หลายด้าน เช่น การเขียนโค้ด การดึงข้อมูล คณิตศาสตร์ การใช้เหตุผล การแสดงบทบาทสมมติ และการเขียนเป็นภาษาญี่ปุ่น ประสิทธิภาพที่สูงมากและระยะเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว ทำให้มีการปรับแต่ง EZO ให้เหมาะสมกับการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ และองค์กรสาธารณะในประเทศญี่ปุ่น เพื่อความมั่นใจว่าแอปพลิเคชันต่าง ๆ มีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ

Kazuya Hodatsu ซีอีโอของ Axcxept Inc. กล่าวว่า “Qwen 2.5 มีความสามารถในการประมวลผลภาษาญี่ปุ่นเพิ่มขึ้นมาก ทำให้มีความได้เปรียบทางการแข่งขันเหนือโมเดลอื่น ๆ กระบวนการเทรนที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Axcxept ช่วยให้เราพัฒนาโมเดลด้านภาษาญี่ปุ่นขนาดใหญ่ที่มีความแม่นยำอย่างไม่มีใครเทียบได้”

OxValue.AI บริษัทร่วมทุนทางเทคโนโลยีขั้นสูงจากมหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด ใช้โมเดล multimodal AI ที่ทำงานบน Qwen ของอาลีบาบา คลาวด์ กับบริการประเมินมูลค่าบริษัทด้วยวิธีการที่ใช้ AI ความสามารถในการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความและเสียงที่เกี่ยวข้องกับการเงิน การวิจัยและพัฒนา และการดำเนินงานต่าง ๆ ช่วยให้ OxValue สามารถประเมินมูลค่าได้อย่างแม่นยำด้วยค่าใช้จ่ายที่เหมาะสมและด้วยวิธีการที่ปรับให้เหมาะกับลูกค้าองค์กรแต่ละราย

Professor Xiaolan Fu ผู้ก่อตั้ง OxValue.AI กล่าวว่า “การประมวลผลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างหลากหลาย เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบริการด้านการประเมินราคาของเรา โมเดล AI ของอาลีบาบา คลาวด์ ช่วยเราเพิ่มคุณภาพและประสิทธิภาพของกระบวนการนี้ได้อย่างมาก ความร่วมมือกับอาลีบาบา คลาวด์ ช่วยให้เราสามารถให้บริการลูกค้าองค์กรได้อย่างมีคุณภาพมากขึ้น”

Alibaba Cloud Unveils ACS for International Customers to Revolutionize Workload Deployment

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัว ACS สู่ลูกค้านานาประเทศ ปฏิวัติการใช้เวิร์กโหลด

Alibaba Cloud Unveils ACS for International Customers to Revolutionize Workload Deployment

Industry-leading cloud-native container service allows scale on-demand to optimize resources while reducing overall computing costs by up to 55%

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, today announced the international debut of its innovative Alibaba Cloud Container Compute Service (ACS), designed to simplify and optimize workload deployment using container technology. ACS will be available for international customers starting from January 2025 including in Thailand.

ACS, which uses Kubernetes as its interface, offers a serverless container service that provides compute resources compliant with container standards. This new product eliminates the need for users to manage underlying nodes and clusters, significantly reducing costs and technical barriers associated with container deployment. It also allows customers to pay-as-you-go, helping them avoid over allocated, and scale on demand, enabling the optimization of costs during periods of high and low usage. 

“As the deployment of workloads on container technology becomes increasingly prevalent, we developed a more accessible solution that would anticipate the evolving needs of our customers,” said Jiangwei Jiang, General Manager of Infrastructure Products, Alibaba Cloud. “ACS represents a big step forward in how businesses can utilize container technology, offering cost-efficiency and ease of use to support businesses unleashing productivity.”

Container technology, a form of virtualization that bundles programs with everything they need to run, makes it easy to deploy applications consistently across different hardware and systems. The benefits in terms of efficiency and resource optimization have made containers a mainstream development method.

According to Gartner, the container management market has experienced over 20% growth in the past year, with projections indicating a market value of US$4.5 billion by 2028. Gartner also predicts that by 2027, more than 75% of all AI deployments will utilize container technology as the underlying compute environment.

Addressing challenges in container adoption

ACS is designed to overcome the complexities associated with Kubernetes configuration, resource management, and on-demand elasticity. By integrating containers and resources based on Alibaba Cloud’s Shenlong architecture to allow maximum scaling of computing resources, ACS offers a solution capable of reducing computing power costs by up to 55%.

“ACS has transformed the container orchestration service into a comprehensive computing product. Users benefit by paying only for the compute capacity that they use,” Jiang added.

This product is fully compatible with Kubernetes technologies and supports seamless migration to the cloud for both open-source ecosystems as well as self-developed products. This is notable in that users can continue using familiar Kubernetes management methods and file formats. There is also no need to pre-purchase nodes so users can simply declare their workload requirements and ACS will match them with the necessary underlying compute resources. This minimizes the demand for additional costs and human resources in infrastructure maintenance.

Proven technology recognized by customer and industry

Alibaba Cloud Container Service supports different architectures and can be deployed in multiple cloud environment including public cloud, private cloud and hybrid cloud. Currently, Alibaba Cloud Container Service has been applied across a wide range of industries.

Moka, a leading HR management SaaS company in China, has already experienced significant benefits from implementing ACS. The maintenance-free nature of ACS clusters has allowed Moka to focus on core business priorities rather than infrastructure management. Additionally, the on-demand scaling and pay-per-use model has given Moka needed flexibility, especially during peak recruitment seasons.

Recently, Alibaba Cloud has been named a Leader in the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Container Management for the second consecutive year. The company’s broad product portfolio, offering solutions for both hybrid cloud and edge scenarios, saturation across the Alibaba Group ecosystem, and market leadership in China all contributed to this important recognition.

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัว ACS สู่ลูกค้านานาประเทศ ปฏิวัติการใช้เวิร์กโหลด

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัว ACS สู่ลูกค้านานาประเทศ ปฏิวัติการใช้เวิร์กโหลด

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัว ACS สู่ลูกค้านานาประเทศ ปฏิวัติการใช้เวิร์กโหลด

บริการคอนเทนเนอร์แบบคลาวด์-เนทีฟ คุณภาพชั้นนำ ช่วยให้ลูกค้าใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการปรับขนาดการทำงานได้ตามต้องการ ทั้งยังสามารถลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผลโดยรวมได้สูงถึง 55%

อาลีบาบา คลาวด์ ธุรกิจด้านเทคโนโลยีดิจิทัลและหน่วยงานหลักด้านอินเทลลิเจนซ์ของอาลีบาบา กรุ๊ป ประกาศวางตลาด Alibaba Cloud Container Compute Service (ACS) ซึ่งเป็นนวัตกรรมที่ให้บริการในระดับนานาชาติที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้เวิร์กโหลดได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ACS พร้อมให้บริการแก่ลูกค้านานาประเทศรวมถึงประเทศไทยตั้งแต่เดือนมกราคม 2568 เป็นต้นไป

ACS ใช้ Kubernetes เป็นอินเทอร์เฟซ ให้บริการคอนเทนเนอร์ที่ไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ เพื่อมอบทรัพยากรการประมวลผลที่ตรงตามมาตรฐานต่าง ๆ ของคอนเทนเนอร์ ผลิตภัณฑ์ใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้ไม่ต้องบริหารจัดการโหนดและคลัสเตอร์พื้นฐานต่าง ๆ อีกต่อไป เป็นการลดค่าใช้จ่ายและข้อจำกัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการใช้คอนเทนเนอร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ ลูกค้าสามารถจ่ายเท่าที่ใช้ จึงไม่ต้องจัดสรรทรัพยากรที่มากเกินจำเป็น ทั้งยังสามารถปรับขนาดการทำงานได้ตามต้องการให้เหมาะสมกับช่วงเวลาการใช้งานที่สูงหรือต่ำ ส่งผลให้บริหารค่าใช้จ่ายได้เหมาะสมมากขึ้น

Jiangwei Jiang ผู้จัดการทั่วไปฝ่ายผลิตภัณฑ์โครงสร้างพื้นฐานของอาลีบาบา คลาวด์ กล่าวว่า “การนำเวิร์กโหลดไปใช้บนคอนเทนเนอร์เริ่มแพร่หลายมากขึ้น เราได้พัฒนาโซลูชันที่เข้าถึงได้มากขึ้น เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าของเราที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ACS เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการหาวิธีให้ธุรกิจต่าง ๆ สามารถใช้เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ได้ ด้วยวิธีการใช้งานที่ง่ายและคุ้มค่าใช้จ่าย เพื่อสนับสนุนธุรกิจให้ได้รับประโยชน์จากการทำงานที่ทรงประสิทธิภาพอย่างเต็มที่”

เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ เป็นรูปแบบหนึ่งของเวอร์ชวลไลเซชัน ที่รวมโปรแกรมต่าง ๆ เข้ากับทุกสิ่งที่โปรแกรมเหล่านั้นจำเป็นต้องใช้ ทำให้ง่ายต่อการใช้แอปพลิเคชันอย่างสอดคล้องกันโดยไม่ต้องพะวงถึงฮาร์ดแวร์และระบบที่แตกต่างกัน ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพและการจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสมส่งให้คอนเทนเนอร์กลายเป็นแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สำคัญและอยู่ในกระแส

รายงานของการ์ทเนอร์ระบุว่า ตลาดการจัดการคอนเทนเนอร์เติบโตมากกว่า 20% ในปีที่ผ่านมา และคาดการณ์ว่ามูลค่าตลาดจะอยู่ที่ 4.5 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2571 นอกจากนี้การใช้งาน AI มากกว่า 75% จะใช้คอนเทนเนอร์เป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลหลัก

การจัดการความท้าทายในการใช้คอนเทนเนอร์

ACS ออกแบบมาเพื่อขจัดความซับซ้อนในการกำหนดค่า Kubernetes เพื่อบริหารจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพื่อให้เกิดความยืดหยุ่น/ปรับขนาดได้ตามต้องการ การผสานรวมคอนเทนเนอร์และทรัพยากรทั้งหลายไว้บนสถาปัตยกรรม Shenlong ของอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อให้สามารถปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลให้ได้สูงสุด ส่งผลให้ ACS เป็นโซลูชันที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานที่ใช้ในการประมวลผลลงได้ถึง 55%

 Jiang กล่าวเสริมว่า “ACS ได้ทรานส์ฟอร์มบริการการจัดการคอนเทนเนอร์ให้เป็นผลิตภัณฑ์ด้านการประมวลผลที่ครบวงจร ผู้ใช้สามารถจ่ายเท่าปริมาณการประมวลผลที่ใช้เท่านั้น”

ผลิตภัณฑ์นี้เข้ากันได้ดีกับเทคโนโลยี Kubernetes ต่าง ๆ และรองรับการโยกย้ายเวิร์กโหลดไปยังคลาวด์ได้อย่างราบรื่น ทั้งระบบที่เป็นโอเพ่นซอร์สและผลิตภัณฑ์ที่องค์กรธุรกิจพัฒนาขึ้นเอง มาพร้อมความโดดเด่นที่ยอมให้ผู้ใช้ยังคงใช้วิธีบริหารจัดการ Kubernetes และรูปแบบไฟล์ที่คุ้นเคยต่อไปได้ ทั้งยังไม่ต้องซื้อโหนดล่วงหน้า ผู้ใช้เพียงบอกความต้องการของเวิร์กโหลดของตน จากนั้น ACS จะจับคู่ความต้องการเหล่านั้นกับทรัพยาการประมวลผลที่จำเป็นต้องใช้ ช่วยให้องค์กรไม่ต้องจ่ายเพิ่ม และลดการใช้ทรัพยากรบุคคลที่ต้องใช้ในการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานลงได้

เทคโนโลยีที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว ได้รับการยอมรับจากลูกค้าและแวดวงอุตสาหกรรม

Alibaba Cloud Container Service รองรับสถาปัตยกรรมหลากหลายที่แตกต่างกัน และสามารถนำไปใช้บนสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์ ซึ่งรวมถึง พับลิคคลาวด์ ไพรเวทคลาวด์ และไฮบริดคลาวด์ ปัจจุบันมีการใช้ Alibaba Cloud Container Service ในหลากหลายอุตสาหกรรม

Moka บริษัทด้าน SaaS สำหรับบริหารจัดการด้านทรัพยากรบุคคลในประเทศจีน ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการใช้ ACS การที่ไม่ต้องทำหน้าที่บำรุงรักษาคลัสเตอร์ ACS ต่าง ๆ ด้วยตนเอง ช่วยให้ Moka สามารถมุ่งให้ความสำคัญกับงานสำคัญทางธุรกิจ มากกว่าที่จะต้องมาบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน นอกจากนี้ การปรับขนานได้ตามต้องการ และรูปแบบการจ่ายเท่าที่ใช้ ช่วยให้ Moka ได้รับความยืดหยุ่นตามต้องการ โดยเฉพาะระหว่างช่วงของการสรรหาบุคลากร ซึ่งมีความต้องการใช้งานสูง

เมื่อเร็ว ๆ นี้ อาลีบาบา คลาวด์ ได้รับการจัดให้อยู่ในตำแหน่งผู้นำในรายงาน 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Container Management เป็นปีที่สองติดต่อกัน ทั้งนี้ พอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ที่กว้างขวาง ของบริษัทฯ การนำเสนอโซลูชันที่ใช้งานได้ทั้งบนไฮบริดคลาวด์และที่ edge ความเพียบพร้อมและทรงประสิทธิภาพของระบบนิเวศของอาลีบาบา กรุ๊ป และความเป็นผู้นำตลาดในประเทศจีน ล้วนมีส่วนทำให้ได้รับการยอมรับครั้งนี้