อุตสาหกรรมบริการการเงิน (FSI), การค้าปลีก, ยานยนต์, ดิจิทัล, พลังงาน, การผลิต, ด้านสุขภาพ และ TMEG (โทรคมนาคม, สื่อ, ความบันเทิง, เกม) ทั้งหมดคือ 8 อุตสาหกรรมที่ AWS มุ่งเน้นในปีนี้ ซึ่งทาง AWS Thailand พร้อมจะเป็นผู้ให้คำแนะนำการใช้บริการคลาวด์ที่ช่วยกระตุ้นนวัตกรรมและสร้างประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะมีรายละเอียดอย่างไรบ้าง ลองมาดูบทความนี้กัน
ในงาน AWS re:Invent ที่ผ่านมา ทาง AMS Thailand ได้เผยทิศทางต่อไปในประเทศไทยในปี 2567 นี้ ซึ่งที่ผ่านมา ทาง AWS ได้ทุ่มเทในการให้บริการแก่ลูกค้าไทย โดยได้รับการสนับสนุนจากโครงสร้างทีมที่มีความพร้อม ตั้งแต่การเข้าถึงข้อมูลระดับโลกไปจนถึงความเชี่ยวชาญของทีมในระดับภูมิภาค และความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในระดับประเทศ AWS จัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสมเพื่อให้ลูกค้าในประเทศไทยสามารถใช้คลาวด์ของ AWS ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ธุรกิจเติบโตและเกิดการเปลี่ยนแปลงด้านดิจิทัล
ในปี 2567 นี้ AMS ได้มุ่งเน้นไปที่ 8 อุตสาหกรรมในไทย อาทิ อุตสาหกรรมบริการการเงิน (FSI), การค้าปลีก, ยานยนต์, ดิจิทัล, พลังงาน, การผลิต, ด้านสุขภาพ และ TMEG (โทรคมนาคม, สื่อ, ความบันเทิง, เกม) พร้อมเปิดตัว AWS Bangkok Region โดย AWS กำลังเดินหน้าในการพัฒนาโครงการขนาดนี้ ซึ่งปีนี้จะเห็นการขยายตัวของเครือข่ายของ AWS Partner และการจัดงาน AWS Summit ที่กรุงเทพฯ ในเดือนพฤษภาคม 2567 งานนี้เป็นการแสดงให้เห็นว่า AWS ให้ความสำคัญในการสนับสนุนระบบนิเวศน์ด้านคลาวด์ของประเทศไทย
การพัฒนาทักษะด้านคลาวด์ เป็นสิ่งที่ AWS ยังคงลงทุนอย่างต่อเนื่องในประเทศไทย โดยมีโครงการต่าง ๆ ที่มุ่งเน้นการเพิ่มทักษะด้านคลาวด์ให้แก่ผู้เชี่ยวชาญและนักเรียนโดยเท่าเทียมกัน รองรับการเปลี่ยนแปลงของประเทศไปสู่ความเป็นดิจิทัล ผ่านการฝึกอบรมและการศึกษาอย่างครบวงจร AWS กำลังเตรียมความพร้อมให้แก่บุคลากรในอนาคต ให้มีความเชี่ยวชาญด้านคลาวด์ที่เป็นสิ่งจำเป็นในปัจจุบัน
การคาดการณ์ของ Dr. Werner Vogels
Dr. Werner Vogels, CTO ของ Amazon ได้การคาดการณ์ด้านเทคโนโลยีสำหรับปี 2567 และอนาคตด้วย โดยมองว่าในอีกหลายปีข้างหน้าที่กำลังจะมาถึงจะเต็มไปด้วยนวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มการเข้าถึงเทคโนโลยี และช่วยในเรื่องต่าง ๆ ในชีวิตประจำวันของเราที่ต้องมีความรวดเร็วเพิ่มขึ้น เริ่มต้นด้วย Generative AI
การคาดการณ์ที่ 1: Generative AI กลายเป็นการรู้จักอย่างแพร่หลาย โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large language models: LLMs) ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลทางวัฒนธรรมที่หลากหลาย จะมีความเข้าใจที่ละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของมนุษย์ และความท้าทายในสังคมที่ซับซ้อน ความเข้าใจทางวัฒนธรรมนี้มีจะทำให้ Generative AI เป็นที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก เช่น ตัวอย่างของประเทศไทย Botnoi Voice เป็นลูกค้าของ AWS ที่สามารถเติบโตและขยายธุรกิจผ่านโครงการส่งเสริมธุรกิจ Botnoi Voice สร้างเสียงพูดขึ้นมาจากตัวหนังสือด้วย AI bot ในภาษาไทยอย่างเป็นธรรมชาติและมีความชัดเจน โซลูชันนี้ใช้บริการของ AWS ในการประมวลผลเพื่อสร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและบันทึกเป็นไฟล์ บริษัทอย่าง FWD Insurance ได้ใช้ประโยชน์จากความสะดวกและความเข้าถึงของบริการของ Botnoi Voice นี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการติดต่อกับลูกค้าในธุรกิจต่าง ๆ รวมถึงบริการทางการเงิน การศึกษาและการสื่อสาร และช่วยให้แบรนด์สามารถมอบประสบการณ์ที่น่าสนใจและเป็นธรรมชาติได้อีกด้วย
การคาดการณ์ที่ 2: AI เป็นผู้ช่วยกำหนดมาตรฐานใหม่ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้ช่วย AI จะพัฒนาจากการสร้างรหัสพื้นฐานให้เป็นเสมือนครูและผู้ร่วมมือตลอดเวลาของวงจรชีวิตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้ช่วย AI จะอธิบายระบบที่ซับซ้อนด้วยภาษาง่าย ๆ แนะนำการปรับปรุงตามเป้าหมาย และทำงานซ้ำ ๆ เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นในส่วนของงานที่มีความสำคัญมากที่สุด
การคาดการณ์ที่ 3: ในที่สุด FemTech (หรือเทคโนโลยีสำหรับผู้หญิง) ก็ได้เกิดขึ้น การดูแลสุขภาพของผู้หญิงถึงจุดเปลี่ยนเมื่อมีการลงทุนใน FemTech เพิ่มมากขึ้น การดูแลเป็นแบบผสมผสานและมีข้อมูลมากมายที่ช่วยปลดล็อกการวินิจฉัยและให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นต่อผู้ป่วย การเติบโตของ FemTech ไม่เพียงแต่จะเป็นประโยชน์ต่อผู้หญิงเท่านั้น แต่ยังช่วยยกระดับระบบการดูแลสุขภาพทั้งหมดอีกด้วย
การคาดการณ์ที่ 4: การศึกษาวิวัฒนาการเพื่อให้สอดคล้องกับความเร็วของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี การศึกษาระดับอุดมศึกษาเพียงอย่างเดียวไม่สามารถที่จะรองรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีได้ โปรแกรมการฝึกอบรมตามทักษะเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรมจะมีมากขึ้น โปรแกรมเหล่านี้จะเหมือนกับการเรียนรู้ของผู้เชี่ยวชาญ เป็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและจะมีประโยชน์ต่อทั้งบุคคลและธุรกิจ
ทักษะด้านดิจิทัลในประเทศไทย
“โอกาสในการเป็นผู้นำในเศรษฐกิจดิจิทัลและคว้าประโยชน์จากเศรษฐกิจดิจิทัลของประเทศไทยนั้น ขึ้นอยู่กับการมีบุคลากรที่แข็งแกร่งและมีทักษะเพียงพอในการสนับสนุนนวัตกรรมที่ก้าวกระโดดอย่างรวดเร็วในภูมิภาคนี้
การศึกษาเป็นโอกาสในชีวิต และเป็นสิ่งที่ไม่มีใครแย่งไปจากคุณได้ มันเป็นหนึ่งในปัจจัยพื้นฐานของสังคมที่จะประสบความสำเร็จ มันช่วยให้งประเทศไทยก้าวต่อไปและทำลายอุปสรรคต่าง ๆ
ตั้งแต่ปี 2560 เราได้ฝึกอบรมผู้คนด้วยทักษะด้านคลาวด์ในเอเชียแปซิฟิกมากกว่า 7 ล้านคน และมากกว่า 50,000 คนในประเทศไทย และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น
การศึกษาด้านทักษะดิจิทัลของ Gallup และ AWS ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกล่าสุดแสดงให้เห็นว่า 94% ของผู้ทำงานด้านเทคโนโลยีและ 62% ของผู้ที่ไม่ได้ทำงานด้านเทคโนโลยีต้องการการฝึกอบรมทักษะดิจิทัล ในประเทศไทยการจ้างงานด้านดิจิทัลถือเป็นอุปสรรคที่พบได้ทั่วไป โดย 94% ขององค์กรไทยพบว่าการจ้างงานผู้ที่มีทักษะด้านดิจิทัลเป็นสิ่งที่ท้าทาย แสดงให้เห็นถึงความจำเป็นและโอกาสในการลดช่องว่างทักษะระหว่างบุคลากรในภูมิภาคและความต้องการทางธุรกิจ
ในปีนี้เราได้เห็นองค์กรและบุคคลต่าง ๆ ทั่วทั้งภูมิภาคได้รับการฝึกฝนทักษะด้านเทคโนโลยี เพื่อสร้างความพร้อมสำหรับการปฏิวัติทางเทคโนโลยีดิจิทัลครั้งใหญ่ในอนาคต
เรามุ่งมั่นที่จะทำให้เทคโนโลยีเป็นเรื่องที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ โดยการช่วยให้ผู้คนสร้างทักษะด้านคลาวด์ที่เป็นที่ต้องการผ่านศูนย์การเรียนรู้ดิจิทัล AWS Skill Builder ของเรา ซึ่งมีหลักสูตรฟรีมากกว่า 600 หลักสูตรในภาษาต่าง ๆ เช่น ภาษาอินโดนีเซีย บาฮาซา ญี่ปุ่น เกาหลี และจีนตัวย่อ รวมถึงมากกว่า 50 คอร์สในภาษาไทย หลักสูตรทักษะ AI เชิงสร้างสรรค์ฟรีราคาประหยัดสำหรับผู้เรียนทุกระดับเทคนิค และโปรแกรม AWS Academy หลักสูตรด้านคลาวด์ที่ให้สถาบันการศึกษานำไปสอนได้ฟรี ปัจจุบัน AWS Academy เปิดให้บริการสำหรับนักศึกษาจาก 25 สถาบันการศึกษาในประเทศไทยทั่วประเทศ อาทิ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ และมหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ไฮไลท์จากงาน AWS re:Invent
- มีลูกค้ามากกว่า 100,000 รายทั่วโลกที่ใช้บริการ AI และ ML ของ AWS ในปัจจุบัน รวมถึง Generative AI ด้วย
- Generative AI จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น บริษัททางการเงิน, บริษัทก่อสร้าง และผู้ค้าปลีก กำลังนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน
- แต่เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น และยังมีลูกค้าอีกมากมายที่จะนำบริการนี้ไปใช้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมเราจึงทำให้เป็นเรื่องง่าย ใช้งานได้จริง ปลอดภัย และคุ้มค่าสำหรับลูกค้าทุกขนาดในการนำ Generative AI มาใช้
- โดย 90% ของบริการทั่งหมดที่เราสร้างขึ้นมาเป็นผลมาจากความคิดเห็นของลูกค้า
- ลูกค้าบอกว่าต้องการเริ่มต้นใช้งาน Generative AI แต่พวกเขาต้องการ:
- วิธีง่าย ๆ ในการสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI มีความยืดหยุ่นในการเลือก foundation model ที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน
- ความสามารถในการทำให้ foundation model เหล่านี้เป็นของตนเองด้วยข้อมูลของพวกเขา พร้อมความมั่นใจในความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของเครื่องมือ Generative AI เหล่านี้
- โซลูชันที่คุ้มค่าและโครงสร้างพื้นฐาน ML ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ เพื่อช่วยปรับขนาดการใช้ Generative AI ของพวกเขา
- บริการเพื่อประยุกต์ใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง และเพิ่มเวลาให้กับนักพัฒนา
- นี่เป็นเหตุผลที่เราลงทุนในแอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน และเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชัน Generative AI ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
เริ่มต้นที่ชั้นล่างสุดของสแต็ก ลูกค้าต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่คุ้มต้นทุนและมีประสิทธิภาพ:
- เมื่อเกือบ 10 ปีที่แล้วเราตระหนักว่าหากเราต้องการผลักดันประสิทธิภาพด้านราคาสำหรับปริมาณงานของลูกค้าต่อไป เราก็ต้องคิดค้นการประมวลผลเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไปใหม่สำหรับยุคคลาวด์ ไปจนถึงระดับซิลิคอน
- ในปี 2561 AWS กลายเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายแรกที่พัฒนาหน่วยประมวลผลคอมพิวติ้งอเนกประสงค์ของเราเอง เมื่อเราเปิดตัว Graviton ซึ่งเป็นชิปประมวลผลเซิร์ฟเวอร์สู่ตลาด
- ลูกค้าชื่นชอบการประหยัดต้นทุนสำหรับการขยายปริมาณงาน ตั้งแต่ไมโครเซอร์วิสไปจนถึงเว็บแอปพลิเคชัน แต่ลูกค้าก็ยังมองทางเลือกเพิ่มขึ้น
- ดังนั้นเราจึงนำเสนอ Graviton2 ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพขึ้นถึง 7 เท่าสำหรับปริมาณงานที่หลากหลาย และเราไม่ได้หยุดเพียงแค่นั้น เรานำเสนอ Graviton3 ที่มอบประสิทธิภาพการประมวลผลที่ดีขึ้นถึง 25% เมื่อเทียบกับ Graviton2 และราคาที่ดีที่สุดใน EC2 ที่สำคัญยังใช้พลังงานน้อยลงถึง 60% เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพในระดับเดียวกันเมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ EC2 ที่เทียบเท่ากัน ประสิทธิภาพการใช้พลังงานมีความสำคัญต่อลูกค้าของเรามาก
- เราได้เปิดตัวชิป Graviton รุ่นล่าสุดอย่าง AWS Graviton4 เป็นชิปที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพในเรื่องการประหยัดพลังงานมากที่สุดที่เราเคยสร้างขึ้น ด้วยคอร์ที่มากกว่า 50% และแบนด์วิดท์หน่วยความจำมากกว่า Graviton3 ถึง 75% ชิป Graviton4 เร็วกว่า Graviton3 โดยเฉลี่ย 30% และทำงานได้ดียิ่งขึ้นสำหรับปริมาณงานบางอย่าง เช่น เร็วขึ้น 40% สำหรับแอปพลิเคชันฐานข้อมูล และเร็วขึ้น 45% สำหรับแอปพลิเคชัน Java ขนาดใหญ่
- มีลูกค้ามากกว่า 50,000 ราย รวมถึงลูกค้า EC2 100 อันดับแรก ใช้อินสแตนซ์ที่ใช้ Graviton เพื่อใช้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพด้านราคา
- เพื่อให้ Generative AI คุ้มค่า เราได้เปิดตัว Inf2 instance ที่ขับเคลื่อนโดย AWS Inferentia2 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ขนาดใหญ่ที่มีโมเดลที่มีพารามิเตอร์นับแสนล้าน เพื่อช่วยให้ลูกค้าจำนวนมากขึ้นสามารถผนวกรวม Generative AI เข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้ เราจึงประกาศความพร้อมการใช้งานทั่วไปของอินสแตนซ์ Trn1n
ชั้นกลางของสแต็ก ลูกค้าต้องการทางเลือก:
- เลเยอร์กลางให้การเข้าถึงทั้ง LLM และ FM อื่น ๆ ที่ลูกค้าต้องการ และเครื่องมือที่ลูกค้าจำเป็นต้องใช้ในการสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน Generative AI ด้วย ซึ่งรวมถึง Amazon Bedrock
- เราเชื่อว่าไม่มีรุ่นใดที่จะเหมาะสมกับทุกการใช้งาน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเราจึงเสนอทางเลือกให้กับผู้ให้บริการ FM ชั้นนำ เช่น AI21, Meta, Stability AI, Cohere, Anthropic, Amazon
- เรายังได้เปิดตัว FM ของเราเองภายใต้ Amazon Titan อีกด้วย โมเดล Titan ได้รับการเทรนล่วงหน้าบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เป็น FM อเนกประสงค์ที่ทรงพลัง สามารถปรับแต่งด้วยข้อมูลส่วนตัวสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงได้โดยไม่ต้องใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมาก
ชั้นบนสุดของสแต็ก ลูกค้าต้องการแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายเพื่อปรับใช้ Generative AI ได้อย่างรวดเร็ว:
- แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นโดยใช้ประโยชน์จาก FM เพื่อให้ลูกค้าสามารถใช้ Gen AI ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความรู้เฉพาะทาง
- Amazon CodeWhisperer มีให้บริการโดยทั่วไป CodeWhisperer เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สร้างคำแนะนำโค้ดแบบเรียลไทม์ บรรทัดเดียวหรือฟังก์ชันเต็มรูปแบบในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) และในคำสั่งเรียกใช้ เพื่อช่วยให้ลูกค้าสร้างซอฟต์แวร์ได้อย่างรวดเร็ว
- AWS ได้ประกาศเปิดตัว Amazon Q ซึ่งเป็นผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI ซึ่งถูกปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจของลูกค้า ลูกค้าจะได้รับคำตอบที่รวดเร็วและเกี่ยวข้องกับคำถาม ช่วยสร้างเนื้อหา และดำเนินการ ทั้งหมดนี้ได้รับจากคลังข้อมูล รหัส และระบบองค์กรของลูกค้า Amazon Q ให้ข้อมูลและคำแนะนำแก่พนักงานเพื่อปรับปรุงงาน เร่งการตัดสินใจและการแก้ปัญหา และช่วยกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมในการทำงาน ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าองค์กร Amazon Q สามารถปรับแต่งการโต้ตอบกับผู้ใช้แต่ละรายตามข้อมูลประจำตัว หน้าที่รับผิดชอบ และสิทธิ์ที่สามารถใช้ได้ในองค์กร นอกจากนี้ Amazon Q ไม่เคยใช้เนื้อหาของลูกค้าในการเทรนโมเดลในพื้นฐานของ Amazon Q
