เปิดลิสต์ 3 ประเภท AI Startup ที่นักลงทุน VC สนใจมากที่สุดในปี 2025 | Techsauce

เปิดลิสต์ 3 ประเภท AI Startup ที่นักลงทุน VC สนใจมากที่สุดในปี 2025

ปี 2025 ยังคงเป็นยุคทองของ AI ที่ขยายขอบเขตการแข่งขันในตลาดสตาร์ทอัพ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาเทคโนโลยีชิป การสร้างหุ่นยนต์ที่ใช้ AI หรือการนำเสนอแพลตฟอร์มเฉพาะทางสำหรับอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม นักลงทุน VC เริ่มมุ่งเป้าหมายไปยังบางประเภทของสตาร์ทอัพ AI ที่พวกเขาเชื่อว่าจะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่เปลี่ยนแปลงเกมธุรกิจได้จริง 

และนี่คือ 3 ประเภทสตาร์ทอัพ AI ที่นักลงทุนต่างให้ความสนใจมากที่สุด !

1. โซลูชัน AI เฉพาะด้าน (AI solutions for specific tasks)

โซลูชัน AI ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะในอุตสาหกรรมกำลังเป็นที่จับตามองจากนักลงทุน VC ในปี 2025 โดย Mark Rostick จาก Intel Capital ชี้ว่า AI ประเภทนี้มีศักยภาพสูง ตัวอย่างเช่น การปรับปรุงกระบวนการในโรงงานผลิต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะด้านในอุตสาหกรรมสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากโซลูชันดังกล่าวสามารถทำงานร่วมกับ เอเจนต์อัตโนมัติ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก็จะเพิ่มคุณค่าให้กับธุรกิจมากยิ่งขึ้น

ในมุมมองเดียวกัน Mike Hayes จาก Insight Partners เน้นว่าโซลูชันที่ช่วยลดความซับซ้อนในกระบวนการธุรกิจ เช่น Generative AI หรือ Automation ที่สามารถแก้ปัญหาได้เองโดยไม่ต้องรอมนุษย์ จะตอบโจทย์องค์กรที่มองหาเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

อย่างไรก็ตาม นักลงทุนต้องระมัดระวังในการเลือกลงทุน โดยจำเป็นต้องแยกแยะให้ได้ว่า สตาร์ทอัพเหล่านั้นพัฒนา โซลูชันที่เป็นธุรกิจครบวงจร หรือเพียงแค่ ฟีเจอร์เดียว ที่ขาดศักยภาพในการขยายตัว ความล้มเหลวจากกรณี SaaS Boom ปี 2021 เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน เมื่อบริษัทที่พัฒนาเพียงฟีเจอร์เดียวได้รับเงินลงทุนมากมายในช่วงแรก แต่เมื่อถึงปี 2023 หลายบริษัทล้มเหลวและถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง เพราะไม่สามารถตอบสนองความต้องการองค์กรที่ลดงบประมาณและหันไปหาแพลตฟอร์มแบบครบวงจรได้

ถึงแม้ว่า โซลูชันที่เน้นฟีเจอร์เดียว (Single-Feature Solution) จะดูเหมือนจำกัดในขอบเขต แต่ในบางกรณี งานที่มีความสำคัญหรือซับซ้อนมากพอก็อาจทำให้ฟีเจอร์เดียวนั้นสร้างคุณค่าได้มหาศาล ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ SaaS ในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ที่องค์กรต่าง ๆ ยินดีจ่ายเพื่อโซลูชันเฉพาะด้าน เช่น ระบบตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามไซเบอร์

Ed Sim จาก Boldstart Ventures ชี้ว่า นักพัฒนา AI ต้องมองให้ไกลกว่าการสร้าง “ฟีเจอร์” พวกเขาควรคิดให้รอบคอบว่า สิ่งที่สร้างขึ้นจะเป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งของระบบขนาดใหญ่ หรือสามารถพัฒนาไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้จริง และยิ่งไปกว่านั้น ต้องเป็นธุรกิจที่ยั่งยืนที่สามารถขยายตัวและรองรับความเปลี่ยนแปลงของตลาดในระยะยาวได้

2. โครงสร้างพื้นฐาน AI (AI Infrastructure)

โครงสร้างพื้นฐานของ AI (AI Infrastructure) ยังคงเป็นหนึ่งในพื้นที่การลงทุนที่ได้รับความสนใจอย่างมาก เนื่องจากองค์กรต่าง ๆ เริ่มนำ AI เข้ามาใช้งานในระดับที่ลึกซึ้งมากขึ้น โดยเฉพาะเมื่อ AI agents มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในระบบธุรกิจ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้เทคโนโลยี AI สามารถทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพและตอบสนองความต้องการขององค์กรที่หลากหลาย

Janelle Teng รองประธานจาก Bessemer Venture Partners กล่าวเสริมว่า การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น แต่มีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่องในปี 2025 โดยเฉพาะเมื่อเฟรมเวิร์กของ AI agents เริ่มแพร่หลาย มีการพัฒนาโมเดลรูปแบบใหม่ เช่น

  1. เฟรมเวิร์กสำหรับ AI agents ที่ช่วยให้ AI ทำงานร่วมกันได้ดีขึ้นในองค์กรขนาดใหญ่
  2. Reasoning AI ซึ่งพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และตัดสินใจในปัญหาซับซ้อน
  3. Edge AI และ UX/UI ที่ดีขึ้น ทำให้ AI รวดเร็ว ปลอดภัย และใช้งานง่ายทั้งในองค์กรและผู้ใช้ทั่วไป

3. ความน่าเชื่อถือและความยืดหยุ่นของระบบ (Reliability and Resiliency)

หนึ่งในหัวข้อที่นักลงทุน VC ให้ความสนใจอย่างมากในปีนี้คือ ความน่าเชื่อถือ (Reliability) และ ความยืดหยุ่นของระบบ (Resiliency) ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลในยุคที่ระบบเทคโนโลยีเชื่อมต่อกันอย่างหนาแน่น 

Jason Mendel จาก Battery Ventures ระบุว่าเขากำลังให้ความสำคัญกับการลงทุนในบริษัทที่พัฒนาระบบ Observability (การตรวจสอบระบบ) และ Reliability (การเพิ่มความเสถียรภาพ) เพราะองค์กรต่าง ๆ ต้องการระบบที่สามารถติดตาม ตรวจสอบ และแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วเมื่อเกิดข้อผิดพลาด

Liran Grinberg ผู้ร่วมก่อตั้งและผู้บริหารที่ Team8 ได้กล่าวเพิ่มเติมถึงแนวคิดที่เขาเรียกว่า “ความยืดหยุ่นในระดับองค์กร” (Enterprise Resilience) ซึ่งไม่ใช่แค่การตอบสนองต่อปัญหาที่เกิดขึ้นเท่านั้น แต่ยังหมายถึงการออกแบบระบบดิจิทัลให้สามารถรองรับความผิดพลาด และฟื้นตัวได้อย่างรวดเร็วเมื่อเผชิญกับความเสียหายหรือการโจมตี

Grinberg ยกตัวอย่างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับซอฟต์แวร์ Crowdstrike ซึ่งเคยมีปัญหาในการอัปเดตระบบจนทำให้ผู้ใช้งานจำนวนมากได้รับผลกระทบ เขาชี้ให้เห็นว่า โลกดิจิทัลในปัจจุบันมีความเปราะบางอย่างมาก ทั้งจาก ภัยคุกคามไซเบอร์ และ ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นโดยไม่ตั้งใจ ดังนั้นการสร้างระบบดิจิทัลที่มี ความยืดหยุ่นและแข็งแกร่ง (Anti-Fragile) เป็นสิ่งสำคัญ โดยการออกแบบตั้งแต่ต้นควรคำนึงถึงการรองรับข้อผิดพลาดและการฟื้นตัวจากเหตุการณ์ไม่คาดฝัน

การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่ตอบสนองต่อความท้าทายเหล่านี้ ไม่เพียงช่วยป้องกันความเสียหายต่อธุรกิจ แต่ยังเพิ่มความเชื่อมั่นให้กับองค์กรที่พึ่งพาเทคโนโลยีเป็นแกนหลัก นักลงทุน VC จึงมองว่านี่เป็นโอกาสสำคัญสำหรับบริษัทที่สามารถพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อสร้างความยืดหยุ่นในระบบดิจิทัลให้ก้าวไกลยิ่งขึ้น

อ้างอิง: techcrunch

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

Qwen2.5-Max คืออะไร หมัดสองจาก AI จีนโดยยักษ์ใหญ่ Alibaba ที่เก่งกว่า Deepseek R1

Qwen2.5-Max โมเดล AI ใหม่จาก Alibaba ท้าชน DeepSeek R1 และ GPT-4o ด้วยประสิทธิภาพสูงกว่า ใช้พลังงานน้อยลง และอาจเปลี่ยนสมดุลอุตสาหกรรม AI ระดับโลก...

Responsive image

NIA เปิดข้อมูลระบบนิเวศสตาร์ทอัพ รับเทรนด์เติบโต 2025 และจัดหาสเปซสำหรับ Deep Tech

สรุปข้อมูลหลังจากทีมเทคซอสร่วมล้อมวงพูดคุยกับ ดร.กริชผกา บุญเฟื่อง ผู้อำนวยการสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ หรือ NIA ทั้งภาพรวมการเติบโตของสตาร์ทอัพไทย เทรนด์การเติบโตของสตาร์ทอัพในปี 2...

Responsive image

KBank-Orbix Tech พลิกโฉมการเงิน ด้วย Project Carina โอนเงินข้ามประเทศด้วย Blockchain

ค้นพบ ‘Project Carina’ นวัตกรรมบล็อกเชนที่ปฏิวัติการโอนเงินข้ามประเทศให้รวดเร็วเพียง 5 นาที ด้วยความร่วมมือระหว่าง KBank และ J.P. Morgan Chase ที่พร้อมสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับธุรกิจย...