Deep Tech อาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานเศรษฐกิจ และ AI อาจเป็นเพียงหนึ่งในตัวเร่งของการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้

จากเวทีเสวนา ‘Deep Tech, Shallow Markets’ ประเด็นหลักที่ทุกคนหยิบยกขึ้นมาพูด คือตอนนี้โลกเรากำลังเข้าสู่ยุคปฏิวัติเทคโนโลยีครั้งใหม่จริงๆ หรือเป็นแค่กระแสเหมือนที่ผ่านๆ มา ซึ่งคำตอบจากทั้งฝั่งนักลงทุนและผู้ก่อตั้งสตาร์ตอัปต่างก็ฟันธงตรงกันว่าสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในตอนนี้ไม่ใช่แค่กระแสชั่วคราวที่มาแล้วก็ไป แต่มันคือการเปลี่ยนแปลงระดับโครงสร้างของจริงที่จะส่งผลกระทบและพลิกโฉมทั้งระบบเศรษฐกิจ ธุรกิจและสังคมไปอีกยาว 

ประเด็นที่คนพูดถึงกันเยอะคือตอนนี้ AI ไม่ได้เป็นแค่โปรแกรมประมวลผลภาษาธรรมดาๆ แล้ว แต่มันกำลังเก่งขยับขึ้นไปอีกขั้น คือสามารถลงมือทำและโต้ตอบได้ เพราะถ้าย้อนกลับไปเมื่อก่อนอินเทอร์เน็ตมีหน้าที่แค่เชื่อมคนเข้าหาข้อมูล แต่ AI ทุกวันนี้เปรียบเหมือนผู้ช่วยที่มาอัปเกรดความสามารถให้เราทำให้เราตัดสินใจเรื่องยากๆ ได้ดีขึ้น และรับมือกับงานที่ซับซ้อนได้แบบที่มนุษย์ไม่เคยทำได้มาก่อน

เพราะแบบนี้ผลกระทบของ AI เลยไม่ได้หยุดอยู่แค่เรื่องของคนทำงานออฟฟิศ แต่มันสะเทือนไปถึงภาพใหญ่ทั้งการบริหารองค์กร ภาคการผลิต ระบบขนส่งสินค้าไปจนถึงระบบเศรษฐกิจทั้งระบบ ในวงเสวนาเขาเลยมองตรงกันว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์ทำงานเดิมได้เร็วขึ้น แต่กำลังจะเปลี่ยนวิธีการทำงานในหลายอุตสาหกรรม ผ่านระบบอัตโนมัติที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล วางแผน และตัดสินใจบางเรื่องได้ด้วยตัวเอง

คลื่น AI รอบนี้ต่างจากรอบก่อนอย่างไร

อีกหนึ่งมุมมองที่น่าสนใจคือ AI ในอดีตมีบทบาทหลักในการ ‘รับรู้’ และวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การจดจำภาพ การรู้จำเสียง หรือการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก แต่ AI รุ่นใหม่กำลังก้าวไปอีกขั้น จากการวิเคราะห์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว สู่การลงมือทำงานได้มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้ ปรับปรุงการทำงานของตัวเอง การตัดสินใจ หรือการควบคุมระบบต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ ด้วยเหตุนี้ผู้ร่วมเสวนาหลายคนจึงมองว่า AI ในรอบนี้อาจสร้างการเปลี่ยนแปลงได้มากกว่าการมาของอินเทอร์เน็ตหรือสมาร์ตโฟน เพราะไม่ได้เปลี่ยนแค่รูปแบบการสื่อสารหรือการเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น แต่กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานและการดำเนินงานของระบบต่าง ๆ ทั้งหมด 

AI อาจไม่ใช่ทั้งหมดของ Deep Tech

แม้ช่วงนี้เราจะได้ยินเรื่อง AI กันบ่อย แต่ขอย้ำว่าคำว่า Deep Tech ไม่ได้หมายถึง AI เพียงอย่างเดียว Deep Tech คือเทคโนโลยีที่เกิดจากความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ไม่ว่าจะเป็นเทคโนโลยีชีวภาพ พลังงานสะอาด ฟิวชัน หุ่นยนต์ หรือการผลิตขั้นสูง AI เป็นเพียงส่วนหนึ่งของระบบนิเวศนี้ และในหลายกรณี AI ทำหน้าที่เป็นตัวเร่งให้ Deep Tech พัฒนาเร็วขึ้น ขณะที่ Deep Tech เองก็เป็นพื้นฐานสำคัญที่ทำให้ AI ก้าวหน้าต่อไปได้ สำหรับนักลงทุนการจะประเมินบริษัท Deep Tech จึงไม่ได้ดูแค่กระแสของ AI แต่ต้องมองถึงความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และความสามารถในการนำงานวิจัยออกสู่ตลาดว่าจะสร้างผลตอบแทนได้จริงหรือไม่ 

นอจากนี้ผู้ร่วมเสวนาหลายคนมองตรงกันว่าธุรกิจกลุ่ม Deep Tech ไม่สามารถสร้างกำไรได้ในเวลาแค่ไม่กี่ปี เทคโนโลยีส่วนใหญ่ต้องใช้เวลาพัฒนา 10-15 ปีหรือนานกว่านั้นกว่าจะสมบูรณ์และถูกนำมาใช้งานจริงในวงกว้าง มีการยกตัวอย่างว่าขนาดคอมพิวเตอร์ที่เราใช้กัน กว่าจะเห็นผลชัดเจนว่ามันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้ระบบเศรษฐกิจได้ก็ต้องกินเวลาหลายสิบปีและด้วยธรรมชาติที่ต้องใช้เวลานานขนาดนี้นักลงทุนที่ปกติมักจะคาดหวังผลตอบแทนในกรอบเวลา 5-7 ปี จึงอาจไม่เหมาะกับธุรกิจ Deep Tech เสมอไป ทำให้ปัจจุบันเราเริ่มเห็นกองทุนและรูปแบบการลงทุนใหม่ๆ ที่ตั้งใจเปิดขึ้นมาเพื่อสนับสนุนเงินทุนระยะยาวให้กับธุรกิจกลุ่มนี้โดยเฉพาะมากขึ้น 

จีนกำลังเดินเกม AI คนละแบบกับสหรัฐฯ

อีกประเด็นสำคัญคือความแตกต่างระหว่างแนวทางของจีนและสหรัฐฯ ฝั่งสหรัฐฯ การลงทุนส่วนใหญ่ยังมุ่งไปที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น ผู้พัฒนาโมเดล AI ชิป หรือโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลขณะที่จีนให้ความสำคัญกับการนำ AI ไปใช้จริงในภาคอุตสาหกรรมมากกว่าไม่ว่าจะเป็นการผลิต การขนส่ง การบริการหรือภาคพลังงาน

ผู้ร่วมเสวนาบางคนมองว่าจุดแข็งของจีนไม่ได้อยู่ที่การสร้างโมเดลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียว แต่คือความสามารถในการกระจายเทคโนโลยีไปสู่การใช้งานจริงอย่างรวดเร็วและในเวลาเดียวกันจีนยังคงลงทุนในงานวิจัยพื้นฐานด้านแบตเตอรี่ พลังงานและเทคโนโลยีขั้นสูงอื่น ๆ ควบคู่กันไป

และถ้าพูดถึงการลงทุนในยุค AI มีมุมมองหนึ่งที่ได้รับความสนใจ คือเมื่อก่อนถ้าใครเข้าถึงข้อมูลได้ก่อนอาจได้เปรียบ แต่ในโลกปัจจุบันข้อมูลกระจายตัวอย่างอย่างรวดเร็วและกว้าง ทุกคนสามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI และข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ สิ่งที่สร้างความแตกต่างจึงไม่ใช่ข้อมูล แต่คือความสามารถในการตีความข้อมูล สร้างองค์ความรู้ มองเห็นโอกาสและนำความรู้นั้นไปลงมือทำจริงได้อย่างไรต่างหาก ซึ่งแม้ทุกคนจะใช้เครื่องมือ AI ชุดเดียวกัน แต่ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

AI ช่วยเร่งสร้างนวัตกรรม แต่ไม่แทนนักวิทยาศาสตร์

ในวงการชีววิทยาและการค้นคว้ายาผู้ร่วมเสวนาเห็นตรงกันว่า AI จะสามารถช่วยเร่งกระบวนการวิจัย ลดต้นทุนและการเพิ่มโอกาสความสำเร็จได้ แต่อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถทดแทนนักวิทยาศาสตร์ได้ทั้งหมด เพราะการค้นพบยาใหม่ ๆ ยังต้องผ่านการทดลอง การทดสอบด้านความปลอดภัย การพิสูจน์ประสิทธิภาพและการรับรองจากหน่วยงานกำกับดูแล ทำให้ AI จึงถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ทำงานได้เร็วขึ้นมากกว่าจะเข้ามาแทนที่งานของวิทยาศาสตร์โดยตรง

การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นเร็วกว่าที่หลายคนคิด

อีกประเด็นที่หลายคนเห็นตรงกันคือกระบวนการนำ AI ไปใช้จริงอาจเกิดขึ้นเร็วกว่าเทคโนโลยีในอดีต เมื่อองค์กรหนึ่งเริ่มใช้ AI และได้เปรียบด้านต้นทุนหรือประสิทธิภาพคู่แข่งก็อาจมีแรงกดดันให้ต้องปรับตัวตาม วงจรนี้อาจทำให้การแพร่กระจายของ AI เร็วกว่าที่เคยเกิดขึ้นกับเทคโนโลยีหลายยุคก่อนหน้า ยิ่ง AI สามารถพัฒนาตัวเอง ปรับปรุงกระบวนการทำงานและช่วยออกแบบสินค้าและบริการใหม่ ๆ ได้มาก ความได้เปรียบของผู้ที่เริ่มใช้งาน AI ก่อนก็อาจจะยิ่งสูงขึ้น