Oops! It appears that you have disabled your Javascript. In order for you to see this page as it is meant to appear, we ask that you please re-enable your Javascript!
Contact us
7

AI Industry Landscape ใครจะคว้าโอกาสอย่างไร เมื่อ AI ฮิตติดจรวด2 min read

Posted by
Posted date สิงหาคม 14, 2018

บทความนี้แปลมาจากเว็บไซต์ towardsdatascience.com โดย Simon Greenman เพื่อให้เห็นภาพของธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มาแรงมากในปีนี้

ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence เป็นศัพท์ด้านเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจมาตลอด ไม่ว่าจะจากข่าวด้านนวัตกรรมที่มีให้เห็นเรื่อยๆ รวมถึงภาคธุรกิจที่นำเสนอคำนี้อย่างต่อเนื่อง จนเป็นผลให้เกิด Solution และ Product ใหม่ๆ จากเทคโนโลยีนี้มากมาย

กระแสของ AI ในเวลานี้เองไม่ใช่แค่ Buzzword อีกต่อไป แต่เกิดมูลค่าทางธุรกิจขึ้นมาจริงๆ แล้ว จากการสำรวจของ Gardner รายงานว่าตลาดการพัฒนา AI ในปี 2018 นี้จะเติบโตขึ้นมากกว่า 70 เปอร์เซ็นต์จากปี 2017 และจะมีมูลค่าสูงขึ้นถึง 3.9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2022 ซึ่งนับว่าสูงมากเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมเทคโนโลยีอื่นๆ

ด้วยเหตุนี้ เราจึงอยากจะพาไปทำความรู้จักกับ Industry Landscape ของ AI ในระดับโลก เพื่อให้เห็นเทรนด์ที่เกิดขึ้นทั้งในวันนี้และอนาคต รวมถึงชวนดูโอกาสที่ประเทศไทยจะมีส่วนร่วมในตลาดนี้กัน

Chip Maker กลุ่มผู้ผลิต Chip สมองของ AI

Key Player: บริษัทผลิต Hardware Chip ได้แก่ AMD, Amazon, Apple, IBM, Microsoft, NVDIA, Microsoft, Samsung, Qualcomm

ทุกวันนี้ Chip ยังคงเป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างคอมพิวเตอร์ ซึ่งเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะเกิดขึ้นได้จากคอมพิวเตอร์ ดังนั้น หาก AI เป็นที่แพร่หลายเมื่อไร ผู้ผลิต Chip ก็จะได้รับประโยชน์ลำดับแรกๆ นั่นเอง

แม้ AI จะยังเป็นเรื่องใหม่สำหรับผู้บริโภคระดับ Mass แต่บริษัทเหล่านี้ก็เริ่มได้รับผลประโยชน์กันแล้ว อย่าง NVDIA ผู้ผลิต GPU (Graphic Processing Unit) มีผลประกอบการเป็นบวกตลอด 2 ปีที่ผ่านมา ส่วนหนึ่งนอกจากนำไปใช้ใน Cryptocurrency แล้ว ก็เกิดจากการนำ GPU ไปใช้สร้าง Machine Learning นั่นเอง

นอกจากนี้ Google, Microsoft และผู้ผลิตชาวจีนอย่าง Cambricon Technology เองก็มีผลิตภัณฑ์ Chip สำหรับ AI โดยเฉพาะออกจำหน่ายแล้ว ในอนาคตยังมี Amazon, IBM, AMD, Qualcomm, Samsung แม้แต่ Facebook ก็เปรยว่าจะพัฒนา Chip เพื่อ AI ด้วย

แม้จะมีผู้เล่นเยอะ แต่การเป็นผู้ผลิต Chip ชั้นนำต้องอาศัยบุคลากรเฉพาะด้านระดับหัวกะทิที่มีจำนวนน้อยมากบนโลก ลำพังเพียงการแย่งชิงบุคลากรก็บอกได้แล้วว่าเกมนี้อาจเหลือผู้รอดจากการแข่งขันมาเป็นผู้นำเพียงไม่กี่รายเท่านั้น

Infrastructure และ Platform พื้นฐานให้ทุกคนเข้าถึง AI

Key Player: ผู้ให้บริการ Cloud Platform ได้แก่ Amazon Web Service, Alibaba Cloud (Aliyun), Google Cloud Platform, Huawei Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure

ส่วนนี้เป็นพื้นที่ของบรรดา IaaS (Infrastructure-as-a-Service) และ PaaS (Platform-as-a-Service) นั่นเอง แน่นอนว่าผู้นำในตลาดนี้คือ Amazon Web Service ที่เปิดให้บริการตั้งแต่ปี 2006 แต่กระนั้นก็มีคู่แข่งอย่าง Microsoft Azure, IBM Cloud และ Google Cloud ที่เป็นทั้ง Platform และมี AI ให้ใช้งาน ส่วนยักษ์ใหญ่จากจีนอย่าง Alibaba เองก็เริ่มเข้ามาแย่งส่วนแบ่งในตลาดโลกกับเขาได้บ้างแล้ว

ผู้เล่นกลุ่มนี้ส่วนใหญ่คือกลุ่มที่ผันตัวมาจากการให้บริการ Cloud Computing เพียงอย่างเดียวมาออกแบบระบบรองรับการทำงานของ AI มากขึ้น ด้วยการปรับปรุงโครงสร้างทางเทคนิคบางอย่าง แต่รูปแบบการแข่งขันนั้นจะยังคงเน้นประสิทธิภาพของบริการต่างๆ ที่รวดเร็ว แม่นยำ และตอบโจทย์การใช้งานมากที่สุด ถือว่ายังต้องมีมาตรฐานไม่ต่างจากเดิมมากนัก

Algorithm หัวใจของปัญญาประดิษฐ์ สอน AI ให้มี Function

Key Function: Core Algorithm, NLP, Image Recognition, Voice Recognition, Machine Learning, Big Data

Key Player: Google, Facebook, Microsoft, IBM, Amazon, Baidu

ปัญญาประดิษฐ์จะไม่เกิดประโยชน์หากไม่ได้รับการพัฒนาผ่านการเรียนรู้จากข้อมูล ซึ่งแน่นอนว่าผู้นำในส่วนของ AI ที่เรียนรู้ข้อมูล Structural Data บนโลกดิจิทัล หนีไม่พ้น Google มีแหล่งข้อมูลมากกว่าพันล้านหน่วยจากผู้ใช้จำนวนมหาศาลทั่วโลก ทำให้ Machine Learning ของ Google ให้ผลลัพธ์การค้นหาอันแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ ในทุกบริการตั้งแต่การค้นหาเว็บไซต์ไปจนถึงแสดงคลิปบน YouTube ในส่วนนี้ยังมี Facebook ที่พัฒนา AI เก็บข้อมูลต่างๆ เพื่อนำเสนอ Post ที่ตรงตามรสนิยมของผู้ใช้มากขึ้น

อีกฟากหนึ่งคือ Cognitive Algorithmที่ออกแบบเพื่อเรียนรู้ข้อมูลแบบ Unstructural Data และข้อมูลอื่นๆ ที่ไม่เป็นรูปแบบดิจิทัล อย่าง Natural Language Process, Image Recognition, Voice Recognition  ยังมีช่องว่างให้เล่นอีกมาก แต่หากมองถึงผู้ที่โดดเด่นในกลุ่มนี้ หนีไม่พ้น Startup จากจีนอย่าง SenseTime ผู้พัฒนา Image Recognition และ Soundhound แอปพลิเคชันบอกชื่อเพลงจากการฟัง

Enterprise Solution จับ Function ไปทำงานให้ตรงความต้องการ

Key Solution: Customer Management, HR & Talent Recruitment, Marketing & Sales, Data Analytic, Cybersecurity, Robotic Process Automation, Tools & Utility

Key Player: IBM, Saleforce, Oracle, SAP

Enterprise Solution เป็นกลุ่มที่ Key Player ข้างต้นครองตลาดอยู่ยาวนาน แต่ก็ใช่ว่าจะไม่เหลือช่องว่างให้ผู้เล่นหน้าใหม่เสียทีเดียว โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลจะถูกจัดการได้มากขึ้นเรื่อยๆ แม้แต่เรื่องละเอียดอ่อนอย่าง HR และ Analytic ก็กลายเป็นพื้นที่ให้นักพัฒนา AI คิดค้น Solution เพื่อตอบโจทย์ตลาดนี้กันมากขึ้น

สาขาหนึ่งที่กำลังร้อนแรงที่สุดในกลุ่มนี้คือ Robotic Process Automation ที่ช่วยบริษัทใหญ่ทำงานหลังบ้านอันซับซ้อนแบบอัตโนมัติด้วยความแม่นยำ สามารถประยุกต์ใช้เพื่อปรับปรุง Performance ของบุคลากรในองค์กรได้ด้วย และอีกกลุ่มหนึ่งที่ต้องจับตาคือ Cybersecurity ซึ่งมีความจำเป็นมากขึ้นในยุคดิจิทัล โดย Startup ด้านนี้เองก็เป็นที่สนใจขององค์กรใหญ่หลายราย

สถานการณ์ของตลาดนี้ในปัจจุบันยังเปิดกว้างอยู่ ซึ่ง Startup ที่ต้องการอยู่รอดต้องทำได้ดีและทำโดยเร็ว เพราะผู้ที่ Best-in-Class เท่านั้นจึงจะได้ส่วนแบ่งใหญ่พอจะอยู่รอด เหมือนกับที่ Key Player ทำให้เห็นมาแล้ว

Industry Solution โอกาสทองของธุรกิจที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์

Key Industry: Finance & Insurance, Healthcare, Biological Research, Agricultures, Automotive, Legal & Compliance, Manufacture & Logistic

ขั้นนี้คือกลุ่มผู้พัฒนา AI ที่ถึงมือผู้บริโภค ไม่ว่าจะในฐานะ Solution ขององค์กรใหญ่แก่ผู้บริโภค (B2B2C) หรือพัฒนา Solution เพื่อเข้าตลาดเอง (B2C) ต่างจากข้อก่อนที่เน้นทำ Solution สนับสนุนการทำงานของภาคธุรกิจเท่านั้น (B2B)

ในกลุ่มนี้จะมีผู้เล่นเป็น Startup มากกว่า เพราะความคล่องตัวและการเข้าถึงปัญหาได้รวดเร็วกว่า ส่วนภาคธุรกิจจะอยู่ในบทบาทของผู้นำไปใช้มากกว่าสร้าง Solution ด้วยตัวเอง ในตอนนี้มี Startup ที่พัฒนา AI ครอบคลุมภาคธุรกิจหลักมากมายตั้งแต่การเงิน สุขภาพ เกษตรกรรม ไปจนถึงภาคการผลิต หรือแม้แต่งานมูลค่าสูงอย่างด้านกฎหมายหรือเอกสารสัญญา จึงเป็นเหตุให้หลายฝ่ายกลัวว่า AI จะทำคนตกงาน อีกทั้งหาก Startup รายใดฮิตติดลมบนแล้ว จะเกิด Data Network Effect ที่นำพาข้อมูล (และรายได้) เข้ามาอย่างต่อเนื่อง ทำให้ AI เก่งกาจมากขึ้น และส่งมอบบริการที่ดีกว่าเดิมได้นั่นเอง

แต่กระนั้นปัจจัยการเติบโตของ Startup ก็มาจาก 4 ปัจจัย ได้แก่ มีฐานข้อมูลใหญ่พอ มีความรู้เฉพาะทางในภาคธุรกิจที่ให้บริการ มีบุคลากรเก่งด้านการประยุกต์ใช้ AI เพื่อจุดประสงค์ต่างๆ และมีเงินทุนมากพอจะดำเนินกิจการ ซึ่งการจะครบเงื่อนไขทั้ง 4 ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย

Corporate กับการเพิ่มมูลค่าให้ AI

Key Industry: Healthcare, Finance & Insurance, Tech Business, Agriculture, Automotive, Heavy Industrial, Retail, Media

Key Player: NHS, GSK, AXA, JP Morgan, Microsoft, Alibaba, Google, Apple, Facebook, Amazon, Baidu, Monsanto, Ford, General Motor, Toyota, GE, Boeing, Disney, Target และอีกมากมาย

ในแวดวงของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ องค์กรธุรกิจถือเป็นผู้เล่นใหม่ใน Landscape นี้ แต่กลับมีอิทธิพลมาก ในฐานะผู้ใช้งานเทคโนโลยี ผู้ผลักดันการพัฒนา และผู้เพิ่มมูลค่าให้กับตลาดของปัญญาประดิษฐ์

ความได้เปรียบของ Corporate เหนือ Startup เมื่อเข้าร่วมเกมแข่งขันด้านปัญญาประดิษฐ์ คือการมีข้อมูลขนาดใหญ่เข้ามาอย่างต่อเนื่อง การพัฒนา AI เพื่อใช้งานจึงทำได้รวดเร็วกว่า แต่ใช่ว่าบริษัทใหญ่จะมีบุคลากรที่ดีพอเสมอไป หลายองค์กรจึงเข้าไปลงทุนใน Startup สาย AI ในรูปแบบต่างๆ ทั้งการลงทุนโดยตรง จัดตั้ง CVC และโครงการ Accelerator

ในด้านการใช้งาน Corporate กำลังอยู่ในช่วงเฟ้นหาและทดลองใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทั้งเป็นสินค้า ปรับปรุงบริการ R&D และ Business Operation อย่างการสร้างประสบการณ์ใหม่แก่ลูกค้า (Customer Experience) ออกมาเป็นทั้ง Solution และ Product ต่างๆ เช่น Alexa จาก Amazon หรือ Siri จาก Apple และ AI ที่เสนอสินค้าบน Digital Platform และการใช้ AI เพื่อ R&D ผลิตภัณฑ์ เช่น Disney ที่นำ AI มาวิเคราะห์ความพึงพอใจของกลุ่มผู้ชมภาพยนตร์ตัวอย่าง อีกส่วนหนึ่งคือประยุกต์ใช้ใน Business Operation หรือการดำเนินงานหลังบ้าน ช่วยเพิ่ม Workflow และลดต้นทุนดำเนินการไปพร้อมกัน

การลงทุนและการใช้งานโดย Corporate ล้วนเป็นส่วนสำคัญที่ผลักดัน “มูลค่า” ของ AI ให้ทะยานสูงขึ้นในระยะเวลาที่ผ่านมาอย่างชัดเจน ทั้งยังมีแนวโน้มจะสูงขึ้นอีกในอนาคต

AI หนึ่งในเทคโนโลยีที่อยู่ในแผนพัฒนาของ “ประเทศชั้นนำ”

Key Movement from Country: China, USA, Japan, German, UK, France, South Korea

ไม่ใช่แค่ภาคธุรกิจเท่านั้นที่เห็นประโยชน์จากการพัฒนา AI แต่ประเทศต่างๆ ก็เห็นประโยชน์จากการร่วมผลักดันเทคโนโลยีนี้ แถมยังเริ่มต้นแข่งขันกันสนับสนุนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์อีกด้วย

ประเทศหนึ่งที่เห็นได้ชัดคือ จีน ซึ่งได้ระบุการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เป็นวาระในโครงการนวัตกรรมด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งปี 2030”และนำร่องใช้ AI จาก Startup อย่าง SenseTime ในการสแกนใบหน้าและระบุตัวตนประชาชนในสถานที่ต่างๆ แล้ว

ด้านประเทศอื่นก็ตื่นตัวไม่น้อย อย่าง สหราชอาณาจักร ฝรั่งเศส และเยอรมนี แม้จะมีกฎเข้มงวดเรื่องการรักษาความเป็นส่วนตัวจาก GDPR แต่ก็ไม่ได้ขัดขวางการทุ่มทุนแต่อย่างใด โดยฝรั่งเศสพร้อมให้เงินสนับสนุนสูงถึง 1,850 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในระยะเวลา 5 ปี เพื่อผลักดันปัญญาประดิษฐ์ ส่วนอังกฤษประกาศสนับสนุนการศึกษาเพื่อเฟ้นหานักวิจัย AI ระดับปริญญาเอกจำนวน 1,000 คน ด้วยเงินมูลค่ารวม 1,400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

อย่างไรก็ตาม การที่ประเทศชั้นนำต่างหันมาผลักดัน AI กันมากขึ้น ย่อมหมายถึงทักษะอาชีพที่ทับซ้อนกับความสามารถของ AI จะหายไปเร็วขึ้น ประเทศที่พึ่งพาความสามารถเหล่านั้นก็ต้องหาทางปรับตัวโดยด่วน

โอกาสของไทยอยู่ตรงไหน: ไอเดียด้าน Solution ที่เปิดกว้างในอุตสาหกรรมหลักและการต่อยอดการศึกษาที่จำเป็น

หากมองกลับมาที่ประเทศไทย ต้องถือว่าเริ่มตื่นตัวในการพัฒนา AI มาพอสมควร โดยเฉพาะภาคธุรกิจที่ริเริ่มนำมาพัฒนาและใช้งานบ้างแล้ว ซึ่งมีจุดที่เป็นโอกาสของประเทศไทยดังนี้

  • พัฒนา Solution ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหลัก ประเทศไทยสามารถพัฒนา Solution จาก Pain Point ที่พบเจอในอุตสาหกรรมหลักของประเทศได้ เช่น AI Solution ใน AgriTech, Food Tech ไปจนถึงธุรกิจท่องเที่ยว ซึ่ง Solution เหล่านี้ไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพภายในเท่านั้น แต่ยังสามารถส่งออกไปแก้ปัญหาที่ต่างๆ นับเป็นโอกาสที่ไทยจะเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมในอุตสาหกรรมที่เราถนัดอยู่แล้ว
  • ยกระดับการศึกษาให้พร้อมทำอาชีพในยุค AI แม้ AI จะเข้ามายุติอาชีพที่ทับซ้อนกับความสามารถของมัน แต่เราก็สามารถบ่มเพาะบุคลากรให้มีทักษะใหม่ๆ เพื่อรองรับการขยายตัวของเทคโนโลยีนี้ได้ อย่างที่เกิดขึ้นในประเทศจีนที่มี Startup รายหนึ่งสร้าง AI สำหรับ CT Scan ซึ่งระยะแรกมองว่าจะเข้ามาทดแทนแพทย์ แต่กลับกลายเป็นเข้ามาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแพทย์ แพทย์สามารถทำงานได้มากขึ้นและดีขึ้น แถยังเกิดความต้องการงานสาขาใหม่ๆ เพื่อดูแลและสร้างอุปกรณ์ด้วย

แม้ว่าในวันนี้ประโยชน์ของ AI ในประเทศไทยจะอยู่ในขั้นเริ่มต้น แต่จะต้องมีบทบาทกับเราไม่ทางใดก็ทางหนึ่งแน่นอน เป็นการดีที่เราจะเริ่มเตรียมพร้อมในส่วนที่เกี่ยวข้อง และช่วยกันกระตุ้นเตือนให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพราะทุกความเปลี่ยนแปลงคือโอกาสสำหรับคนที่เตรียมพร้อมนั่นเอง

Comments

comments

Sign-up for exclusive content. Be the first to hear about ConvertPlug news.
Subscribe