เจาะกระแส AI แบบพร้อมใช้ที่กำลังบูมในจีน: ความสะดวก อุปสรรคด้านต้นทุน และการแข่งขันเพื่อสร้างมาตรฐาน

เหตุใด AI แบบพร้อมใช้จึงกำลังมาแรงในจีน

กระแส AI แบบพร้อมใช้ระลอกใหม่กำลังแผ่ขยายไปทั่วจีน ตั้งแต่ล็อบบี้โรงแรมไปจนถึงโรงงานและเคาน์เตอร์บริการท้องถิ่น ด้วยแรงหนุนจากแพลตฟอร์มคลาวด์รายใหญ่ นโยบายระดับชาติที่ผลักดันการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลในภาคอุตสาหกรรม และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ราคาย่อมเยาที่มีจำนวนเพิ่มขึ้น เครื่องมือที่ครั้งหนึ่งต้องอาศัยทีมวิศวกรกำลังมาในรูปแบบอุปกรณ์สำเร็จรูปและแดชบอร์ดบนเบราว์เซอร์ บริษัทต่าง ๆ พิมพ์คำสั่งด้วยภาษาทั่วไป แล้วระบบก็จองห้อง วางแผนกะงาน หรือร่างรายงานได้ จุดเด่นคือความรวดเร็ว ต้นทุนเริ่มต้นต่ำลง และผลลัพธ์ที่นำไปใช้กับงานประจำวันได้

จีนตั้งเป้าการนำ AI มาใช้ไว้สูง ภายใต้ยุทธศาสตร์ AI Plus ผู้กำหนดนโยบายต้องการให้ AI ฝังอยู่ในอุตสาหกรรมหลัก 90 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2030 โดยเน้นการใช้งานที่ตอบโจทย์จริง โรงแรม โรงพยาบาล ผู้ผลิตรถยนต์ และหน่วยงานรัฐกำลังติดตั้งเครื่องมือสำเร็จรูปที่อ่านเอกสาร ตอบคำถาม และทำงานแทนเจ้าหน้าที่ได้ ระบบเหล่านี้สร้างขึ้นบนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานเดียวกับแชตบอตยอดนิยม กล่าวอย่างง่าย โมเดลได้รับการฝึกด้วยข้อมูลหลากหลาย เพื่อคาดการณ์ว่าข้อความใดควรตามมา เมื่อมีมาตรการป้องกันและการเชื่อมต่อระบบที่เหมาะสม ก็สามารถสรุปบันทึก ค้นหาไฟล์ภายใน หรือเริ่มขั้นตอนการทำงานได้

AI แบบพร้อมใช้หมายถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จัดเตรียมมาให้ล่วงหน้าและติดตั้งได้รวดเร็ว ลองนึกถึงเครื่องแบบครบวงจรที่ใช้โมเดลซึ่งผ่านการตรวจสอบแล้ว พร้อมคอนโซลเรียบง่ายที่เชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือที่บริษัทใช้ทั่วไป แทนการเขียนโค้ดเฉพาะทาง พนักงานธุรกิจใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติและรายการการทำงานที่เชื่อถือได้แทน ขนาดตลาดภายในประเทศที่ใหญ่และการพัฒนาซ้ำอย่างรวดเร็วช่วยให้ผู้ขายจีนได้เปรียบ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง และแข่งขันกันทำให้โซลูชันเหล่านี้ใช้งานง่ายที่สุดสำหรับลูกค้าที่ไม่มีทีมเทคนิคขนาดใหญ่

ตั้งแต่โรงแรมถึงโรงพยาบาล: AI แบบพร้อมใช้หน้าตาเป็นอย่างไร

ในธุรกิจโรงแรม ผู้ช่วยดิจิทัลกำลังต้อนรับแขกผ่านหน้าจอและแอปส่งข้อความ บริการของเครือโรงแรมแห่งหนึ่งซึ่งใช้คลาวด์จากผู้ให้บริการในประเทศ สามารถจัดการงานประจำที่แผนกต้อนรับได้มากกว่า 30 รายการ ทั้งตรวจสอบห้องว่าง อธิบายกฎการเช็กเอาต์ล่าช้า แนะนำร้านอาหารใกล้เคียง และส่งต่อคำขอพิเศษให้พนักงาน ระบบใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ปรับให้เหมาะกับงานโรงแรม จึงสื่อสารด้วยน้ำเสียงเป็นมิตร เก็บบันทึก และปฏิบัติตามการตั้งค่าควบคุมความเป็นส่วนตัวของโรงแรม

ผู้ผลิตรถยนต์ใช้เครื่องมือคล้ายกันเพื่อลดจำนวนสายที่เข้าศูนย์บริการลูกค้าและสนับสนุนการขายออนไลน์ บริษัทร่วมทุนรายใหญ่แห่งหนึ่งแสดงให้เห็นว่าบอตที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างดีสามารถตอบคำถามเรื่องการรับประกัน นัดหมายซ่อมบำรุง และส่งต่อกรณีซับซ้อนให้เจ้าหน้าที่ได้ หน่วยงานรัฐนำผู้ช่วยมาใช้ตรวจสอบใบสมัคร ค้นคืนเอกสารเก็บถาวร และร่างคำตอบอย่างเป็นทางการ ส่วนในโรงพยาบาล แชตบอตรับผู้ป่วยสามารถเก็บข้อมูลอาการ ตรวจสอบสถานะประกัน และเตรียมบันทึกให้แพทย์ ขณะที่ระบบงานหลังบ้านช่วยร่างสรุปการจำหน่ายผู้ป่วยและรหัสเรียกเก็บเงิน การใช้งานเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อลดเวลารอ ลดงานเอกสารซ้ำซาก และช่วยให้บุคลากรมีเวลามุ่งเน้นการใช้ดุลยพินิจและการดูแลผู้ป่วย

ยอดขายกำลังเพิ่มขึ้นในภาคส่วนที่ข้อมูลมีความอ่อนไหวและขั้นตอนการทำงานทำซ้ำได้ หน่วยงานรัฐและสถาบันการแพทย์ให้ความสำคัญกับการควบคุมข้อมูลภายในและเส้นทางการตรวจสอบ จึงมักเลือกระบบที่เก็บข้อมูลไว้ในเครือข่ายของตนเอง ผู้ขายที่มีแผนเชื่อมต่อระบบชัดเจน พร้อมการฝึกอบรมและการสนับสนุน ณ สถานที่ใช้งาน กำลังคว้าสัญญาได้มากขึ้น ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกิดขึ้นเมื่อทีมงานปรับกระบวนการโดยคำนึงถึง AI ตั้งแต่ต้น แทนที่จะเพียงนำแชตบอตไปใส่ในคิวงานเดิม

โมเดลราคาถูกและปรากฏการณ์ DeepSeek

เศรษฐศาสตร์ของโมเดลกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โมเดลด้านการให้เหตุผลจากสตาร์ตอัปจีน ซึ่งเปิดตัวเป็นโครงการโอเพนซอร์สและได้รับการอัปเดตอย่างรวดเร็ว ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางจากประสิทธิภาพที่สูงในต้นทุนเพียงเศษเสี้ยวของระบบตะวันตกหลายราย ภายในไม่กี่สัปดาห์หลังเปิดตัวสู่สาธารณะ ยอดดาวน์โหลดพุ่งสูง โดยมีรายงานว่าทะลุ 100 ล้านครั้งภายในหนึ่งเดือน และบริษัทหลายร้อยแห่งเริ่มทดสอบหรือนำไปผสานเข้ากับระบบ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เร่งเปิดให้ใช้โมเดลนี้ ขณะที่บริษัทอินเทอร์เน็ตรายเดิมนำไปใส่ในแอปสำหรับผู้บริโภค กระแสนี้ผลักให้คู่แข่งต้องปรับยุทธศาสตร์และเผยแพร่งานวิจัยเพิ่มเติม รวมถึงทางเลือกโอเพนซอร์ส

โมเดลต้นทุนต่ำกำลังเปลี่ยนวิธีที่บริษัทนำ AI ไปใช้งาน หากโมเดลที่มีความสามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ระดับทั่วไปได้ บริษัทก็อาจเลือกติดตั้งไว้ภายในองค์กร หรือเพิ่มจำนวนอินสแตนซ์เพื่อรองรับความต้องการที่พุ่งขึ้นเป็นช่วง ๆ แนวทางนี้ลดการพึ่งพาชิประดับสูงสุดซึ่งยังขาดแคลน อีกทั้งช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านการอนุมาน ซึ่งเป็นงบก้อนสำคัญของบริการ AI ที่ขยายขนาดแล้ว ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมจำนวนมากคาดว่าธุรกิจที่สร้างเอเจนต์ AI ในจีนจะเริ่มทำกำไรได้ราวปี 2026 โดยราคาและประสิทธิภาพจะปรับดีขึ้นควบคู่กัน กระแสนี้หนุนการเติบโตของผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน ไม่ใช่แค่ผู้สร้างโมเดล เพราะเมื่อโมเดลพื้นฐานมีต้นทุนถูกลง ก็เหลืองบสำหรับการเชื่อมต่อระบบ ความปลอดภัย และการสนับสนุนมากขึ้น

เครื่อง AI แบบครบวงจรและข้อแลกเปลี่ยนด้านความปลอดภัยของข้อมูล

หนึ่งในหมวดที่เติบโตเร็วที่สุดคือเครื่อง AI แบบครบวงจร อุปกรณ์เหล่านี้มาพร้อมโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบ คอนโซลบริหารจัดการ และตัวเชื่อมต่อสำหรับไฟล์ ฐานข้อมูล และเครื่องมือส่งข้อความ ตัวเครื่องติดตั้งอยู่ภายในเครือข่ายของบริษัท ทำให้ข้อมูลอ่อนไหวไม่ต้องออกนอกสถานที่ ความหน่วงต่ำเพราะการอนุมานเกิดขึ้นในเครื่อง สำหรับอุตสาหกรรมที่ไม่มีทีมไอทีขนาดใหญ่ จุดขายคือความสะดวก เพียงแกะกล่อง เชื่อมต่อกับระบบองค์กร เลือกโมเดลที่ได้รับอนุมัติ แล้วเริ่มทดสอบกับงานจริงได้ทันที

แนวทางนี้ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน โมเดลพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีเครื่องมือด้านความปลอดภัยใหม่ ๆ ออกมาอยู่เสมอ อุปกรณ์จึงอาจต้องอัปเดตซอฟต์แวร์บ่อยครั้ง หรือแม้แต่เปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ผู้ซื้อต้องวางแผนรอบการอัปเกรด การฝึกอบรมพนักงาน และการสนับสนุนจากผู้ขาย การเลือกระหว่างเครื่องที่ติดตั้งภายในองค์กรกับบริการคลาวด์เป็นการตัดสินใจด้านความเสี่ยงและงบประมาณ หลายบริษัทลงเอยด้วยการใช้ทั้งสองแบบ โดยเก็บงานที่อ่อนไหวไว้ภายใน และส่งงานที่อ่อนไหวน้อยกว่าไปยังคลาวด์ อุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล เช่น สาธารณสุข การเงิน และบริการสาธารณะ มีแนวโน้มเลือกฮาร์ดแวร์ในพื้นที่สำหรับข้อมูลที่อ่อนไหวที่สุด

• จุดเด่นของเครื่องเหล่านี้: ควบคุมข้อมูลไว้ในพื้นที่ ลดความหน่วง ทำโครงการนำร่องได้ง่าย และเชื่อมต่อระบบตามความต้องการได้
• ประเด็นที่ควรจับตา: ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรด คุณภาพโมเดลที่อาจเปลี่ยนไปตามเวลา การผูกติดกับผู้ขายรายเดียว และความจำเป็นที่จะต้องมีแผนรับมือเหตุขัดข้องที่ชัดเจนเมื่อผลลัพธ์ผิดพลาด

แพลตฟอร์มเอเจนต์ MCP และการแสวงหามาตรฐานร่วม

แพลตฟอร์มเอเจนต์ช่วยให้องค์กรฝังผู้ช่วยดิจิทัลลงในขั้นตอนการทำงานประจำวัน แทนที่จะตอบทีละคำถาม เอเจนต์สามารถวางแผนงานหลายขั้นตอน เรียกใช้เครื่องมืออย่างระบบค้นหาหรือแบบฟอร์ม ตรวจสอบว่าผลลัพธ์ดูถูกต้องหรือไม่ และส่งต่อให้คนเมื่อจำเป็น ในศูนย์บริการลูกค้า เอเจนต์ช่วยร่างคำตอบและอัปเดตบันทึก ส่วนงานปฏิบัติการ เอเจนต์ตัวหนึ่งอาจประสานงานตารางเวลา บันทึกสินค้าคงคลัง และการส่งมอบงานระหว่างกะ เป้าหมายคือคลิกให้น้อยลงและลดการทำงานซ้ำ

การเชื่อมต่อเอเจนต์กับโลกภายนอกทำได้ง่ายขึ้นเมื่อทุกฝ่ายใช้ภาษาร่วมกัน โปรโตคอลใหม่ที่เรียกว่า Model Context Protocol หรือ MCP กำลังได้รับการสนับสนุนจากบริษัทเทคโนโลยีทั้งตะวันตกและจีน โดยทำหน้าที่เสมือนช่องเชื่อมต่อสากลสำหรับเครื่องมือต่าง ๆ หากผู้ให้บริการแผนที่ แพลตฟอร์มเอกสาร หรือบริการชำระเงินเปิด MCP server โมเดลใดก็ตามที่รองรับ MCP ก็เรียกใช้ฟังก์ชันเหล่านั้นได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อเฉพาะทาง ทำให้การสร้างแอป AI มีลักษณะเป็นโมดูลมากขึ้น และลดการเชื่อมต่อเฉพาะกิจที่เปราะบาง

ในการประชุมนักพัฒนาครั้งใหญ่เมื่อเดือนเมษายน โรบิน หลี่ ประธาน Baidu เปรียบเทียบการเปลี่ยนผ่านไปสู่เอเจนต์ที่ได้มาตรฐานไว้อย่างเข้าใจง่าย

ตอนนี้ การพัฒนาเอเจนต์บน MCP ก็เหมือนกับการสร้างแอปมือถือในปี 2010

โปรโตคอลนี้ยังใหม่อยู่ MCP server บางตัวขาดเอกสารประกอบหรือเปิดให้ใช้ฟังก์ชันน้อยเกินกว่าจะเป็นประโยชน์ แพลตฟอร์มรายใหญ่ที่สุดยังคงควบคุมการเข้าถึงบริการมูลค่าสูงและสามารถเปลี่ยนนโยบายได้ ประเด็นความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือต้องได้รับการดูแลอย่างรอบคอบ โดยเฉพาะเมื่อเอเจนต์สั่งให้เกิดการกระทำในโลกจริง แม้ยังมีอุปสรรคเหล่านี้ แต่แรงขับเคลื่อนจากนักพัฒนามีอยู่จริง การสนับสนุนจากผู้ให้บริการโมเดล โปรแกรมแก้ไขโค้ด และแพลตฟอร์มคลาวด์ กำลังผลักดันให้ MCP กลายเป็นรากฐานร่วมของระบบนิเวศเอเจนต์

ภูมิหลังด้านนโยบายและกฎระเบียบ

หน่วยงานกำกับดูแลของจีนจัดทำกฎเกณฑ์โดยละเอียดสำหรับอัลกอริทึมและเนื้อหาสังเคราะห์ กฎสำหรับระบบแนะนำเนื้อหาเริ่มใช้ในปี 2021 ตามด้วยมาตรการคุ้มครองสำหรับการสังเคราะห์เชิงลึกในปี 2022 และร่างมาตรการสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ในปี 2023 นักพัฒนาต้องจดทะเบียนโมเดลและบริการ เผยแพร่ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทำงาน และประเมินความปลอดภัยด้วยตนเอง การดำเนินงานนี้นำโดยสำนักงานบริหารไซเบอร์สเปซแห่งประเทศจีน แนวทางดังกล่าวพัฒนาเป็นระยะ โดยมุ่งเน้นหมวดต่าง ๆ เช่น ระบบแนะนำเนื้อหา การสังเคราะห์ใบหน้า และระบบสร้างข้อความ พร้อมคาดหวังว่าประสบการณ์จากด้านเหล่านี้จะช่วยกำหนดกฎหมาย AI ระดับชาติที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น

ธรรมาภิบาลข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดทางเลือกในการติดตั้งใช้งาน บริษัทที่จัดการข้อมูลส่วนบุคคล การเงิน หรือสุขภาพมักเลือกใช้ระบบที่เก็บข้อมูลไว้ในเครือข่ายท้องถิ่น ผู้ขายที่ทำธุรกิจในต่างประเทศต้องปรับตัวตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว กฎเนื้อหา และความต้องการด้านภาษาในแต่ละพื้นที่ บริษัทจีนกำลังขยายธุรกิจไปยังเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และตะวันออกกลาง ด้วยโมเดลที่ปรับให้เข้ากับท้องถิ่น การจัดเก็บข้อมูลในภูมิภาค และฟีเจอร์ที่สอดคล้องกับกฎระเบียบในพื้นที่ ความสำเร็จในต่างประเทศต้องอาศัยการปฏิบัติตามกฎอย่างต่อเนื่อง เอกสารที่รัดกุม และการรับประกันว่าข้อมูลจัดเก็บไว้ที่ใดและใครเข้าถึงได้

ธุรกิจขนาดเล็กจ่ายไหวหรือไม่

เครือธุรกิจขนาดใหญ่ในภาคอาหารหรือค้าปลีกสามารถให้เหตุผลรองรับการลงทุนใน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านแรงงาน สินค้าคงคลัง และการดูแลลูกค้าได้ แต่ร้านค้าขนาดเล็กมักมองต่างออกไป ต้นทุนเริ่มต้นสูง ขั้นตอนทางเทคนิคไม่คุ้นเคย และพนักงานกังวลเรื่องข้อผิดพลาด เจ้าของต้องการเครื่องมือที่ใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าหลายขั้น หลายรายยังรอหลักฐานที่ชัดเจนกว่านี้ว่าระบบช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานประจำวันได้จริง ไม่ใช่แค่ในโครงการนำร่อง

ตลาดกำลังตอบสนองด้วยทางเลือกที่เรียบง่ายขึ้น อุปกรณ์แบบสมัครสมาชิกควบรวมฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และการอัปเดตไว้ด้วยกัน บริการคลาวด์ให้เข้าถึงโมเดลแบบจ่ายตามการใช้งาน พร้อมมาตรการควบคุมข้อมูลที่เข้มงวด เทมเพลตสำหรับแต่ละอุตสาหกรรมช่วยลดเวลาติดตั้ง ขณะที่ผู้ติดตั้งระบบในท้องถิ่นมีบริการฝึกอบรมและพร้อมให้ความช่วยเหลือเมื่อเรียกใช้ เงินอุดหนุนและโครงการจัดซื้อจัดจ้างช่วยได้ แต่ปัจจัยตัดสินยังคงเป็นว่าระบบประหยัดเวลาหรือสร้างรายได้ใหม่ได้หรือไม่ โดยมีขั้นตอนยุ่งยากน้อยที่สุด เครื่องมือที่จะประสบความสำเร็จในกลุ่มนี้ต้องติดตั้งง่าย ดูแลรักษาง่าย และมีราคาที่เหมาะกับการใช้งานทุกวัน

จีนเปรียบเทียบกับภูมิภาคอื่นอย่างไร

ยุทธศาสตร์ของยุโรปเน้นการใช้งานจริงในภาคอุตสาหกรรม ผู้ผลิตต้องการ AI ที่ช่วยปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษา และการจัดตารางงาน โดยคืนทุนได้ในเวลาไม่นาน แทนที่จะลงทุนมหาศาลเพื่อสร้างโมเดลพื้นฐานขนาดยักษ์ บริษัทในยุโรปจำนวนมากมุ่งเน้นชั้นแอปพลิเคชันและข้อมูลแบบมีโครงสร้าง กฎระเบียบกำลังเดินหน้าอย่างรวดเร็ว โดยกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปมุ่งกำหนดหลักเกณฑ์ร่วมด้านความเสี่ยง ความโปร่งใส และการกำกับดูแล ลำดับความสำคัญคือการนำระบบที่ตรวจสอบได้ ปลอดภัย และเป็นไปตามข้อกำหนดไปใช้ภายในห่วงโซ่คุณค่าที่ซับซ้อน หลายบริษัทยังประสบปัญหาในการขยายโครงการนำร่อง จึงให้ความสำคัญกับการเชื่อมต่อระบบที่ง่ายและการสนับสนุนจากผู้ขายที่เข้มแข็ง

ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ภาคสาธารณสุขแสดงให้เห็นทั้งศักยภาพและอุปสรรค AI ช่วยสนับสนุนการวินิจฉัย ปรับแผนดูแลให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และแบ่งเบาภาระบุคลากรที่มีงานล้นมือได้ แต่การนำไปใช้ยังชะลอตัวจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ระบบที่แยกส่วน และการขาดแคลนทักษะ AI ประเทศที่มีโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลแข็งแกร่งและแนวทางกำกับดูแลชัดเจน เช่น จีน ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ กำลังเดินหน้าเร็วกว่า ขณะที่ประเทศอื่นตามหลังเพราะการลงทุนมีจำกัดและมาตรฐานไม่สอดคล้องกัน ต้นทุนยังเป็นอุปสรรคสำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็ก จึงทำให้ผลิตภัณฑ์แบบพร้อมใช้และโมเดลจ่ายตามการใช้งานเป็นทางเลือกที่น่าสนใจเมื่อมาพร้อมการฝึกอบรมและมาตรการคุ้มครองที่ชัดเจน

สหรัฐฯ และจีนกำลังกำหนดทิศทางการเติบโตของ AI แตกต่างกัน วอชิงตันให้ความสำคัญกับกำลังการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ภายในประเทศ นวัตกรรมจากภาคเอกชน และการควบคุมการส่งออกชิปขั้นสูง ส่วนปักกิ่งส่งเสริมความร่วมมือระหว่างประเทศด้านมาตรฐานและความปลอดภัย พร้อมกับสร้างโครงสร้างพื้นฐานภายในประเทศขนาดใหญ่ อุปทานฮาร์ดแวร์ยังเป็นคอขวดสำหรับทุกฝ่าย โดยโรงงานผลิตชิปของไต้หวันมีบทบาทสำคัญต่อชิปขั้นสูง พลังงานก็เป็นข้อจำกัดอีกประการหนึ่ง เพราะศูนย์ข้อมูลต้องใช้ไฟฟ้าและน้ำจำนวนมาก ส่วนผสมของแหล่งพลังงานในจีน ซึ่งรวมถึงพลังน้ำและโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ในบางภูมิภาค กำลังถูกนำมาพิจารณาในการวางแผนศูนย์ข้อมูล ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและพลังงานสะอาดจะเป็นตัวกำหนดพื้นที่และความเร็วในการเติบโตของงาน AI

พลังงานและอุตสาหกรรมหนักเป็นมุมมองหนึ่งที่ช่วยให้เห็นระยะถัดไปของการพัฒนา แฝดดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบควบคุมที่ชาญฉลาดขึ้น และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ สามารถช่วยเพิ่มความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจของเทคโนโลยีคาร์บอนต่ำ เช่น การผลิตและกักเก็บไฮโดรเจน แนวทางนี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงาน สร้างสมดุลความต้องการพลังงาน และเร่งการค้นพบวัสดุเพื่อพัฒนาตัวเร่งปฏิกิริยาให้ดีขึ้น หลักการเดียวกันนี้ใช้ได้กับโรงงานทั่วจีนที่ต้องการยกระดับกระบวนการโดยไม่ต้องเปลี่ยนอุปกรณ์เดิมทั้งหมด

ความเสี่ยง การอัปเกรด และคำถามที่ผู้ซื้อควรถาม

AI แบบพร้อมใช้ไม่ได้หมายถึงติดตั้งแล้วปล่อยทิ้งไว้ โมเดลอาจสร้างข้อมูลหลอน กฎระเบียบเปลี่ยนแปลง และข้อมูลจากโลกจริงเปลี่ยนไปตามเวลา ผู้ขายอาจอัปเดตโมเดล เปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้น หรือปรับเงื่อนไขการให้บริการ อุปกรณ์ต้องได้รับการติดตั้งแพตช์ และบางครั้งก็ต้องเปลี่ยนใหม่ การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะเมื่อเอเจนต์สามารถสั่งให้เกิดการกระทำได้ โครงการที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดกำหนดขอบเขตการใช้งานให้ชัดเจน ระบุกรณีที่ต้องให้คนตรวจสอบผลลัพธ์ และวัดผลตอบแทนจากการลงทุนด้วยตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรม เช่น เวลาในการแก้ไขคำขอ อัตราข้อผิดพลาด หรืออัตราการเปลี่ยนผู้สนใจเป็นลูกค้า

• ระบบฝึกด้วยข้อมูลอะไร และมีวิธีปกป้องข้อมูลอ่อนไหวอย่างไร
• โมเดลทำงานได้ทั้งในพื้นที่และบนคลาวด์หรือไม่ และใครเป็นผู้ควบคุมการอัปเดตโมเดล
• มีการจัดเก็บและตรวจสอบคำสั่ง ผลลัพธ์ และบันทึกอย่างไร
• เอเจนต์เรียกใช้เครื่องมือใดได้บ้าง และมีการจัดการสิทธิ์อย่างไร
• เราจะย้อนกลับไปใช้โมเดลหรือการตั้งค่าเดิมได้เร็วเพียงใด หากคุณภาพลดลง
• การสนับสนุนจากผู้ขายครอบคลุมอะไรบ้าง กำหนดการอัปเกรดเป็นอย่างไร และต้นทุนรวมตลอดอายุการใช้งานเท่าใด
• เราจะวัดผลกระทบอย่างไร และจะใช้ค่าเริ่มต้นใดเป็นเกณฑ์เปรียบเทียบ

สรุป

• จีนกำลังผลักดัน AI แบบพร้อมใช้เข้าสู่ธุรกิจในวงกว้าง ด้วยยุทธศาสตร์ AI Plus ระดับชาติที่ตั้งเป้าครอบคลุมอุตสาหกรรมหลักส่วนใหญ่ภายในปี 2030
• โรงแรม โรงพยาบาล โรงงาน และหน่วยงานรัฐกำลังใช้ผู้ช่วยดิจิทัล บอตบริการลูกค้า และผู้ช่วยจัดการเอกสาร เพื่อลดงานประจำ
• โมเดลในประเทศที่มีต้นทุนต่ำลง รวมถึงโมเดลที่เปิดให้ใช้งาน ช่วยเร่งการนำ AI มาใช้และลดการพึ่งพาชิประดับสูงสุด
• เครื่อง AI แบบครบวงจรเป็นที่สนใจของภาคส่วนที่ต้องควบคุมข้อมูลในพื้นที่ แต่ก็มาพร้อมข้อแลกเปลี่ยนด้านการอัปเกรดและการสนับสนุน
• แพลตฟอร์มเอเจนต์กำลังพัฒนาไปอีกขั้น และโปรโตคอลร่วมที่เรียกว่า MCP เริ่มเกิดขึ้นเพื่อทำให้การเข้าถึงเครื่องมือเป็นมาตรฐานเดียวกันในโมเดลและแอปต่าง ๆ
• กฎของจีนสำหรับอัลกอริทึมและเนื้อหาสังเคราะห์กำหนดให้มีการจดทะเบียนและตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งส่งผลต่อวิธีพัฒนาและจำหน่ายผลิตภัณฑ์
• บริษัทขนาดใหญ่เริ่มนำไปใช้ก่อน ขณะที่ธุรกิจขนาดเล็กต้องการเครื่องมือที่ถูกกว่า ใช้ง่ายกว่า พร้อมการสนับสนุนที่ดีและผลตอบแทนชัดเจน
• ยุโรปเน้นผลลัพธ์ในระดับแอปพลิเคชันและการปฏิบัติตามกฎ การนำ AI มาใช้ในสาธารณสุขทั่วเอเชียแปซิฟิกยังไม่สม่ำเสมอ ส่วนสหรัฐฯ มุ่งเน้นชิปและการขยายธุรกิจภาคเอกชน
• ผู้ซื้อที่ประสบความสำเร็จจะกำหนดขอบเขตการใช้งาน ติดตามผลลัพธ์ที่วัดได้ และวางแผนอัปเดตโมเดลกับฮาร์ดแวร์เป็นประจำ