Category: ไอที

Today’s Data Releases

• ยูโรโซน:ดัชนีความเชื่อมั่นเศรษฐกิจจากสถาบัน ZEW (ZEW Survey Expectations) เดือน ม.ค.

Key economic indicators

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

• เศรษฐกิจจีน (Real GDP growth) ในไตรมาส 4/2025 เติบโต 4.5% YoY ตามที่ตลาดคาดการณ์ไว้ ชะลอตัวลงจาก 4.8% ในไตรมาส 3/2025 และถือเป็นอัตราการเติบโตที่ต่ำที่สุดนับตั้งแต่ไตรมาส 4/2022 ทั้งนี้ อัตราการขยายตัวทางเศรษฐกิจทั้งปี 2025 (Full-year GDP growth) อยู่ที่ 5.0% ซึ่งเป็นไปตามเป้าหมายที่ทางการจีนได้ตั้งไว้ที่ “ราว 5%”

• แม้เศรษฐกิจจีนจะสามารถเติบโตได้ตามเป้าหมายของทางการ แต่เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจต่าง ๆ ในฝั่งของอุปสงค์ในประเทศส่งสัญญาณอ่อนตัวลงต่อเนื่อง โดยมีรายละเอียด ดังนี้

• ยอดค้าปลีก (Retail sales)

   ในเดือน ธ.ค. ปรับเพิ่มขึ้น 0.9% YoY ชะลอตัวลงจาก 1.3% ในเดือน พ.ย. และต่ำกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 1.0% YoY โดยการเติบโตของยอดค้าปลีกในเดือน ธ.ค. ถือเป็นระดับต่ำที่สุดนับตั้งแต่การกลับมาเปิดประเทศหลังการแพร่ระบาดของ COVID-19 ในปี 2022 โดยยอดค้าปลีกในปี 2025 ขยายตัว 3.7% YoY

• การลงทุนในสินทรัพย์ถาวร (Fixed assets investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. 2025 ปรับลดลง -3.8% YTD YoY (vs. -2.6% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -3.1% YTD YoY โดยปี 2025 ถือเป็นปีแรกในรอบ 30 ปี ที่การลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของจีนหดตัวนับตั้งแต่ที่เริ่มมีการเก็บข้อมูล

• การลงทุนในภาคอสังหาริมทรัพย์ (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -17.2% YTD YoY (vs. -15.9% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -16.5% YTD YoY

• ยอดขายที่อยู่อาศัย (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -13.0% YTD YoY (vs. -11.2% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) ขณะที่ราคาบ้านยังลดลงต่อเนื่อง ทั้งราคาบ้านใหม่และราคาบ้านมือสอง

• ทั้งนี้ 

  การผลิตภาคอุตสาหกรรม (Industrial production)

   เติบโตได้ดีกว่าคาด โดยในเดือน ธ.ค. การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.2% YoY ซึ่งเป็นระดับสูงสุดในรอบ 3 เดือน (vs. 4.8% ในเดือน พ.ย.) และสูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 5.0% YoY ตามทิศทางของภาคการส่งออกที่แข็งแกร่ง โดยทั้งปี 2025 การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.9% YoY

• ด้านอัตราการว่างงาน (Surveyed unemployment) ทรงตัวที่ 5.1% ในเดือน ธ.ค. 2025

• ด้านการเติบโตทางเศรษฐกิจซึ่งไม่ได้ปรับค่าตามการเปลี่ยนแปลงของราคา (Nominal GDP growth)  อยู่ที่ 4.0% ในปี 2025 ต่ำสุดนับตั้งแต่ปี 1976 (ไม่นับรวมช่วง COVID-19) โดยถูกกดดันจากภาวะเงินฝืดที่ได้ดำเนินต่อเนื่องมาเป็นปีที่ 3 ติดต่อกัน แต่เราคาดว่าระดับราคาจะเริ่มกลับมาฟื้นตัวขึ้นได้ในปีนี้ จากราคาอาหารสดที่มีแนวโน้มฟื้นตัว ตลอดจนมาตรการ Anti-involution ของทางการจีนที่ช่วยควบคุมการแข่งขันและการตัดราคาในภาคอุตสาหกรรม

• เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจนในเศรษฐกิจจีนระหว่างการผลิตและการส่งออกที่แข็งแกร่ง และอุปสงค์ภายในประเทศที่อ่อนแอ ทั้งในด้านการลงทุน การบริโภค ตลอดจนภาคอสังหาริมทรัพย์ โดยการใช้จ่ายของผู้บริโภคและการลงทุนของภาคธุรกิจยังคงซบเซา ตามทิศทางของตลาดแรงงานที่อ่อนแอและราคาบ้านที่ลดลงต่อเนื่อง ส่งผลกระทบต่ออุปสงค์ในประเทศ

• ในปี 2026 คาดว่า การขยายตัวทางเศรษฐกิจของจีนมีแนวโน้มชะลอตัวลง (Bloomberg consensus คาด Real GDP growth ในปี 2026 อยู่ที่ 4.5%) โดยภาคการผลิตจะยังเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของเศรษฐกิจ โดยเฉพาะในกลุ่ม High-tech manufacturing  ขณะที่อุปสงค์ในประเทศยังมีแนวโน้มฟื้นตัวได้ช้า หากทางการจีนไม่มีการออกมาตรการสนับสนุนอุปสงค์ในประเทศเพิ่มเติมนอกเหนือจากมาตรการอุดหนุนการซื้อสินค้าคงทน (Trade-in program) ที่ได้ประกาศออกมาในช่วงต้นปี โดยเราคาดว่าทางการจีนมีแนวโน้มตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจ (GDP growth target) ในปี 2026 ไว้ที่ “ราว 5%” เช่นเดียวกับในปี 2025 (แต่อาจมีโอกาสที่ทางการจีนจะตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจที่ 4.5-5% หลังผู้นำระดับสูงเน้นเรื่องการเติบโตแบบมีคุณภาพ (High-quality growth) มากขึ้น) ด้านเป้าหมายการขาดดุลการคลัง (Official fiscal deficit) ยังมีแนวโน้มอยู่ที่ระดับ 4.0% ของ GDP เช่นเดียวกับในปี 2025 นอกจากนี้ เราคาดว่า ธนาคารกลางจีนมีแนวโน้มปรับลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายรวม 20 bps และลดอัตราเงินสำรองตามกฎหมาย (RRR) 50 bps ในปีนี้ เพื่อสนับสนุนเศรษฐกิจและสภาพคล่องในประเทศต่อไป

ติดตามช่องทางมิติหุ้นเพื่อรับข่าวสารตลาดทุนได้ตามลิงค์ด้านล่าง

Web : https://www.mitihoon.com/
Facebook : https://www.facebook.com/mitihoon
Youtube : https://www.youtube.com/@mitihoonofficial7770
Tiktok : www.tiktok.com/@mitihoon

Today’s Data Releases

• ยูโรโซน:ดัชนีความเชื่อมั่นเศรษฐกิจจากสถาบัน ZEW (ZEW Survey Expectations) เดือน ม.ค.

Key economic indicators

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

• เศรษฐกิจจีน (Real GDP growth) ในไตรมาส 4/2025 เติบโต 4.5% YoY ตามที่ตลาดคาดการณ์ไว้ ชะลอตัวลงจาก 4.8% ในไตรมาส 3/2025 และถือเป็นอัตราการเติบโตที่ต่ำที่สุดนับตั้งแต่ไตรมาส 4/2022 ทั้งนี้ อัตราการขยายตัวทางเศรษฐกิจทั้งปี 2025 (Full-year GDP growth) อยู่ที่ 5.0% ซึ่งเป็นไปตามเป้าหมายที่ทางการจีนได้ตั้งไว้ที่ “ราว 5%”

• แม้เศรษฐกิจจีนจะสามารถเติบโตได้ตามเป้าหมายของทางการ แต่เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจต่าง ๆ ในฝั่งของอุปสงค์ในประเทศส่งสัญญาณอ่อนตัวลงต่อเนื่อง โดยมีรายละเอียด ดังนี้

• ยอดค้าปลีก (Retail sales)

   ในเดือน ธ.ค. ปรับเพิ่มขึ้น 0.9% YoY ชะลอตัวลงจาก 1.3% ในเดือน พ.ย. และต่ำกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 1.0% YoY โดยการเติบโตของยอดค้าปลีกในเดือน ธ.ค. ถือเป็นระดับต่ำที่สุดนับตั้งแต่การกลับมาเปิดประเทศหลังการแพร่ระบาดของ COVID-19 ในปี 2022 โดยยอดค้าปลีกในปี 2025 ขยายตัว 3.7% YoY

• การลงทุนในสินทรัพย์ถาวร (Fixed assets investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. 2025 ปรับลดลง -3.8% YTD YoY (vs. -2.6% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -3.1% YTD YoY โดยปี 2025 ถือเป็นปีแรกในรอบ 30 ปี ที่การลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของจีนหดตัวนับตั้งแต่ที่เริ่มมีการเก็บข้อมูล

• การลงทุนในภาคอสังหาริมทรัพย์ (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -17.2% YTD YoY (vs. -15.9% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -16.5% YTD YoY

• ยอดขายที่อยู่อาศัย (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -13.0% YTD YoY (vs. -11.2% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) ขณะที่ราคาบ้านยังลดลงต่อเนื่อง ทั้งราคาบ้านใหม่และราคาบ้านมือสอง

• ทั้งนี้ 

  การผลิตภาคอุตสาหกรรม (Industrial production)

   เติบโตได้ดีกว่าคาด โดยในเดือน ธ.ค. การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.2% YoY ซึ่งเป็นระดับสูงสุดในรอบ 3 เดือน (vs. 4.8% ในเดือน พ.ย.) และสูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 5.0% YoY ตามทิศทางของภาคการส่งออกที่แข็งแกร่ง โดยทั้งปี 2025 การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.9% YoY

• ด้านอัตราการว่างงาน (Surveyed unemployment) ทรงตัวที่ 5.1% ในเดือน ธ.ค. 2025

• ด้านการเติบโตทางเศรษฐกิจซึ่งไม่ได้ปรับค่าตามการเปลี่ยนแปลงของราคา (Nominal GDP growth)  อยู่ที่ 4.0% ในปี 2025 ต่ำสุดนับตั้งแต่ปี 1976 (ไม่นับรวมช่วง COVID-19) โดยถูกกดดันจากภาวะเงินฝืดที่ได้ดำเนินต่อเนื่องมาเป็นปีที่ 3 ติดต่อกัน แต่เราคาดว่าระดับราคาจะเริ่มกลับมาฟื้นตัวขึ้นได้ในปีนี้ จากราคาอาหารสดที่มีแนวโน้มฟื้นตัว ตลอดจนมาตรการ Anti-involution ของทางการจีนที่ช่วยควบคุมการแข่งขันและการตัดราคาในภาคอุตสาหกรรม

• เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจนในเศรษฐกิจจีนระหว่างการผลิตและการส่งออกที่แข็งแกร่ง และอุปสงค์ภายในประเทศที่อ่อนแอ ทั้งในด้านการลงทุน การบริโภค ตลอดจนภาคอสังหาริมทรัพย์ โดยการใช้จ่ายของผู้บริโภคและการลงทุนของภาคธุรกิจยังคงซบเซา ตามทิศทางของตลาดแรงงานที่อ่อนแอและราคาบ้านที่ลดลงต่อเนื่อง ส่งผลกระทบต่ออุปสงค์ในประเทศ

• ในปี 2026 คาดว่า การขยายตัวทางเศรษฐกิจของจีนมีแนวโน้มชะลอตัวลง (Bloomberg consensus คาด Real GDP growth ในปี 2026 อยู่ที่ 4.5%) โดยภาคการผลิตจะยังเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของเศรษฐกิจ โดยเฉพาะในกลุ่ม High-tech manufacturing  ขณะที่อุปสงค์ในประเทศยังมีแนวโน้มฟื้นตัวได้ช้า หากทางการจีนไม่มีการออกมาตรการสนับสนุนอุปสงค์ในประเทศเพิ่มเติมนอกเหนือจากมาตรการอุดหนุนการซื้อสินค้าคงทน (Trade-in program) ที่ได้ประกาศออกมาในช่วงต้นปี โดยเราคาดว่าทางการจีนมีแนวโน้มตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจ (GDP growth target) ในปี 2026 ไว้ที่ “ราว 5%” เช่นเดียวกับในปี 2025 (แต่อาจมีโอกาสที่ทางการจีนจะตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจที่ 4.5-5% หลังผู้นำระดับสูงเน้นเรื่องการเติบโตแบบมีคุณภาพ (High-quality growth) มากขึ้น) ด้านเป้าหมายการขาดดุลการคลัง (Official fiscal deficit) ยังมีแนวโน้มอยู่ที่ระดับ 4.0% ของ GDP เช่นเดียวกับในปี 2025 นอกจากนี้ เราคาดว่า ธนาคารกลางจีนมีแนวโน้มปรับลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายรวม 20 bps และลดอัตราเงินสำรองตามกฎหมาย (RRR) 50 bps ในปีนี้ เพื่อสนับสนุนเศรษฐกิจและสภาพคล่องในประเทศต่อไป

ติดตามช่องทางมิติหุ้นเพื่อรับข่าวสารตลาดทุนได้ตามลิงค์ด้านล่าง

Web : https://www.mitihoon.com/
Facebook : https://www.facebook.com/mitihoon
Youtube : https://www.youtube.com/@mitihoonofficial7770
Tiktok : www.tiktok.com/@mitihoon

Today’s Data Releases

• ยูโรโซน:ดัชนีความเชื่อมั่นเศรษฐกิจจากสถาบัน ZEW (ZEW Survey Expectations) เดือน ม.ค.

Key economic indicators

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

Source: Bloomberg, TISCO Economic Strategy Unit (TISCO ESU)

• เศรษฐกิจจีน (Real GDP growth) ในไตรมาส 4/2025 เติบโต 4.5% YoY ตามที่ตลาดคาดการณ์ไว้ ชะลอตัวลงจาก 4.8% ในไตรมาส 3/2025 และถือเป็นอัตราการเติบโตที่ต่ำที่สุดนับตั้งแต่ไตรมาส 4/2022 ทั้งนี้ อัตราการขยายตัวทางเศรษฐกิจทั้งปี 2025 (Full-year GDP growth) อยู่ที่ 5.0% ซึ่งเป็นไปตามเป้าหมายที่ทางการจีนได้ตั้งไว้ที่ “ราว 5%”

• แม้เศรษฐกิจจีนจะสามารถเติบโตได้ตามเป้าหมายของทางการ แต่เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจต่าง ๆ ในฝั่งของอุปสงค์ในประเทศส่งสัญญาณอ่อนตัวลงต่อเนื่อง โดยมีรายละเอียด ดังนี้

• ยอดค้าปลีก (Retail sales)

   ในเดือน ธ.ค. ปรับเพิ่มขึ้น 0.9% YoY ชะลอตัวลงจาก 1.3% ในเดือน พ.ย. และต่ำกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 1.0% YoY โดยการเติบโตของยอดค้าปลีกในเดือน ธ.ค. ถือเป็นระดับต่ำที่สุดนับตั้งแต่การกลับมาเปิดประเทศหลังการแพร่ระบาดของ COVID-19 ในปี 2022 โดยยอดค้าปลีกในปี 2025 ขยายตัว 3.7% YoY

• การลงทุนในสินทรัพย์ถาวร (Fixed assets investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. 2025 ปรับลดลง -3.8% YTD YoY (vs. -2.6% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -3.1% YTD YoY โดยปี 2025 ถือเป็นปีแรกในรอบ 30 ปี ที่การลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของจีนหดตัวนับตั้งแต่ที่เริ่มมีการเก็บข้อมูล

• การลงทุนในภาคอสังหาริมทรัพย์ (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -17.2% YTD YoY (vs. -15.9% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) แย่กว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ -16.5% YTD YoY

• ยอดขายที่อยู่อาศัย (Property investment)

   ในเดือน ม.ค. – ธ.ค. ปรับลดลง -13.0% YTD YoY (vs. -11.2% YTD YoY ในเดือน ม.ค. – พ.ย.) ขณะที่ราคาบ้านยังลดลงต่อเนื่อง ทั้งราคาบ้านใหม่และราคาบ้านมือสอง

• ทั้งนี้ 

  การผลิตภาคอุตสาหกรรม (Industrial production)

   เติบโตได้ดีกว่าคาด โดยในเดือน ธ.ค. การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.2% YoY ซึ่งเป็นระดับสูงสุดในรอบ 3 เดือน (vs. 4.8% ในเดือน พ.ย.) และสูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ที่ 5.0% YoY ตามทิศทางของภาคการส่งออกที่แข็งแกร่ง โดยทั้งปี 2025 การผลิตภาคอุตสาหกรรมขยายตัว 5.9% YoY

• ด้านอัตราการว่างงาน (Surveyed unemployment) ทรงตัวที่ 5.1% ในเดือน ธ.ค. 2025

• ด้านการเติบโตทางเศรษฐกิจซึ่งไม่ได้ปรับค่าตามการเปลี่ยนแปลงของราคา (Nominal GDP growth)  อยู่ที่ 4.0% ในปี 2025 ต่ำสุดนับตั้งแต่ปี 1976 (ไม่นับรวมช่วง COVID-19) โดยถูกกดดันจากภาวะเงินฝืดที่ได้ดำเนินต่อเนื่องมาเป็นปีที่ 3 ติดต่อกัน แต่เราคาดว่าระดับราคาจะเริ่มกลับมาฟื้นตัวขึ้นได้ในปีนี้ จากราคาอาหารสดที่มีแนวโน้มฟื้นตัว ตลอดจนมาตรการ Anti-involution ของทางการจีนที่ช่วยควบคุมการแข่งขันและการตัดราคาในภาคอุตสาหกรรม

• เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจนในเศรษฐกิจจีนระหว่างการผลิตและการส่งออกที่แข็งแกร่ง และอุปสงค์ภายในประเทศที่อ่อนแอ ทั้งในด้านการลงทุน การบริโภค ตลอดจนภาคอสังหาริมทรัพย์ โดยการใช้จ่ายของผู้บริโภคและการลงทุนของภาคธุรกิจยังคงซบเซา ตามทิศทางของตลาดแรงงานที่อ่อนแอและราคาบ้านที่ลดลงต่อเนื่อง ส่งผลกระทบต่ออุปสงค์ในประเทศ

• ในปี 2026 คาดว่า การขยายตัวทางเศรษฐกิจของจีนมีแนวโน้มชะลอตัวลง (Bloomberg consensus คาด Real GDP growth ในปี 2026 อยู่ที่ 4.5%) โดยภาคการผลิตจะยังเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของเศรษฐกิจ โดยเฉพาะในกลุ่ม High-tech manufacturing  ขณะที่อุปสงค์ในประเทศยังมีแนวโน้มฟื้นตัวได้ช้า หากทางการจีนไม่มีการออกมาตรการสนับสนุนอุปสงค์ในประเทศเพิ่มเติมนอกเหนือจากมาตรการอุดหนุนการซื้อสินค้าคงทน (Trade-in program) ที่ได้ประกาศออกมาในช่วงต้นปี โดยเราคาดว่าทางการจีนมีแนวโน้มตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจ (GDP growth target) ในปี 2026 ไว้ที่ “ราว 5%” เช่นเดียวกับในปี 2025 (แต่อาจมีโอกาสที่ทางการจีนจะตั้งเป้าหมายการเติบโตทางเศรษฐกิจที่ 4.5-5% หลังผู้นำระดับสูงเน้นเรื่องการเติบโตแบบมีคุณภาพ (High-quality growth) มากขึ้น) ด้านเป้าหมายการขาดดุลการคลัง (Official fiscal deficit) ยังมีแนวโน้มอยู่ที่ระดับ 4.0% ของ GDP เช่นเดียวกับในปี 2025 นอกจากนี้ เราคาดว่า ธนาคารกลางจีนมีแนวโน้มปรับลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายรวม 20 bps และลดอัตราเงินสำรองตามกฎหมาย (RRR) 50 bps ในปีนี้ เพื่อสนับสนุนเศรษฐกิจและสภาพคล่องในประเทศต่อไป

ติดตามช่องทางมิติหุ้นเพื่อรับข่าวสารตลาดทุนได้ตามลิงค์ด้านล่าง

Web : https://www.mitihoon.com/
Facebook : https://www.facebook.com/mitihoon
Youtube : https://www.youtube.com/@mitihoonofficial7770
Tiktok : www.tiktok.com/@mitihoon

บทความโดย

นายลี แคสเวลล์, รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน, นูทานิคซ์

นายเดโบโชติ ดัตตา, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์, นูทานิคซ์

องค์กรจำนวนมากมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการประยุกต์ใช้ AI ทั้งเรื่องของการกำหนดกลยุทธ์ด้านไอที โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงความปลอดภัยไซเบอร์ ผลสำรวจ Enterprise Cloud Index (ECI) ล่าสุดของนูทานิคซ์ เผยแนวโน้มสำคัญไม่ว่าจะเป็นความท้าทายในการปรับขนาดเวิร์กโหลด GenAI จากการพัฒนาสู่การใช้งานจริง การกำกับดูแลข้อมูลที่เกิดจากการใช้ GenAI ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสที่สามารถตรวจสอบได้ และการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม

นายลี แคสเวลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน ของนูทานิคซ์ และนายเดโบโชติ ดัตตา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ ของนูทานิคซ์ ได้คาดการณ์ AI ในปี 2026 เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่าง ๆ เตรียมพร้อมปลดล็อกและใช้ศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ธุรกิจต่าง ๆ จะเปลี่ยนจาก AI-first สู่ AI-smart

องค์กรหลายแห่งกระโจนเข้าใช้ AI (AI-first) อย่างรวดเร็วโดยไม่คิดถึงผลที่จะตามมา และขาดการวางแผนอย่างชัดเจนว่าจะใช้ AI กับงานส่วนใดของธุรกิจได้บ้างจริง ๆ เช่นเดียวกับช่วงที่กระแส cloud-first มาแรง ที่สุดท้ายแล้วองค์กรต่างต้องเริ่มกลับมาประเมินเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ของตัวเองใหม่ และพิจารณาอย่างจริงจังว่าจะนำ AI ไปใช้งานในส่วนใดจึงจะนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรบ้าง

แอปพลิเคชัน AI กลายเป็นแอปพลิเคชันสำคัญต่อธุรกิจจนขาดไม่ได้อย่างรวดเร็วกว่าแอปฯ รูปแบบอื่นที่เราเคยเห็นมา ในปี 2026 องค์กรต่าง ๆ จะเริ่มผสานรวม AI เข้ากับระบบไอทีหลักขององค์กรโดยเน้นสามด้านสำคัญคือ ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นทางธุรกิจ, การจัดการและบำรุงรักษาระบบหลังการติดตั้ง (day two operations) และ ความปลอดภัย

การมาถึงของ Enterprise AGI ที่ใกล้ความจริงเข้าไปทุกขณะ โดยมี AI Agents เป็นตัวขับเคลื่อน

โมเดลและระบบ AI ที่มีศักยภาพสูงในปัจจุบัน สามารถทำงานที่ยากมาก ๆ ที่แม้แต่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่สุดยังต้องยอมรับ ไม่ว่าจะเป็นการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เมื่อมีการนำขีดความสามารถระดับสูงเหล่านี้มาปรับใช้และบูรณาการเข้ากับระบบขององค์กรผ่าน AI agents ก็จะทำให้ใกล้ถึงจุดที่ระบบสามารถทำงานในระดับที่ใกล้เคียงกับ AGI ซึ่งมีศักยภาพในการดำเนินงานส่วนใหญ่ขององค์กรให้สำเร็จได้อย่างเบ็ดเสร็จ

การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความเป็นอิสระและมีอำนาจจัดการเบ็ดเสร็จด้วยตนเอง โดยเฉพาะนอกประเทศสหรัฐอเมริกา

การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้หลายประเทศเริ่มลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีอิสระและควบคุมได้ด้วยตนเอง (Sovereign AI infrastructure) ทั้งในด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อให้สามารถพึ่งพาตนเองในการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ทั้งในส่วนของการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปและด้านอื่น ๆ ได้

โดยเริ่มจากการมี GPU farms ระบบพลังงานและพื้นที่ใช้งานที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงสแต็กซอฟต์แวร์และโมเดลพื้นฐาน เป็นของตนเอง และทั้งหมดนี้จะได้รับการปรับแต่งให้ตรงความต้องการเฉพาะด้วยข้อมูลที่เป็นสิทธิ์และอยู่ในการควบคุมของตนเอง ซึ่งจะทำให้เกิดสแต็กโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ใหม่ในที่สุด

Sovereign edge จะยังคงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

AI คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานมีลักษณะกระจายตัวมากขึ้น เพราะ AI เริ่มขยายขอบเขตไปประมวลผล ณ จุดกำเนิดของข้อมูล (edge) มากขึ้น องค์กรจึงต้องพิจารณาถึงเรื่องของการบริหารจัดการที่ต้องทำได้ทั่วโลก ความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ นโยบายการกู้คืนและทำลายระบบจากระยะไกล (remote recovery/destruction policies) ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี sovereign edge นอกจากนี้องค์กรยังต้องพึ่งพาวิศวกรรมด้านแพลตฟอร์มให้มากขึ้น เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ธุรกิจต่างมองหาวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI ภายในพื้นที่การทำงานที่อยู่ในอำนาจควบคุมของตนเอง ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ หันมาใช้โซลูชันด้านการบริหารจัดการที่ใช้ได้ทั่วโลกที่ผนวกรวมระบบความปลอดภัย และความแข็งแกร่งของการทำงานที่ edge เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อการควบคุมดูแลที่มีประสิทธิภาพ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ open generative AI และ Agents ที่ทำงานอยู่ภายในองค์กร

แม้จะยังมีความกังวลเกี่ยวกับ AI อยู่ไม่น้อย แต่ประโยชน์ที่ได้รับนั้นชัดเจนและจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากห้องปฏิบัติการด้านการพัฒนาโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ และแอปพลิเคชันเปลี่ยนโลกอย่าง Cursor ในขณะที่นอกประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เกิดกระแสโอเพ่นโมเดลอย่างกว้างขวาง เช่น DeepSeek, Mistral และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะที่อยู่ในการควบคุมขององค์กร เพื่อนำไปใช้งานภายในองค์กรนั้น ๆ

ปัจจุบันเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่อาศัยการทำงานร่วมกับโมเดล open weights ที่พัฒนานอกประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถทำงานเทียบเคียงได้กับแอปพลิเคชัน AI ชั้นนำแล้ว นูทานิคซ์คาดว่าเทคโนโลยีที่เป็นระบบเปิดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว จนนำไปสู่ปรากฎการณ์ที่ความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีตามแนวคิด Jevon’s Paradox และจะเป็นแรงกดดันให้ค่ายโมเดลในประเทศสหรัฐอเมริกาต้องลงมาแข่งขันในตลาด open weights models อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังก้าวสู่ทศวรรษแห่งสงครามแพลตฟอร์ม

เรากำลังก้าวเข้าสู่ทศวรรษที่วงการเทคโนโลยีจะเต็มไปด้วยการขับเคี่ยวกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ในด้านแพลตฟอร์ม ที่ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของทั้งแพลตฟอร์ม องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับโซลูชันที่เน้นเป็นแบบแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันที่ให้ความอิสระในการเลือกใช้เทคโนโลยี ควบคู่ไปกับความสามารถที่จะตอบโจทย์ตามลำดับความสำคัญหลักสามประการ ได้แก่ ความแข็งแกร่งและยืดหยุ่น (resiliency) การปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้ทันสมัย และ การยกระดับซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

เส้นทางสู่การสร้างนวัตกรรมที่เร็วที่สุดจะเกิดจากแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง ไม่ว่าจะเป็นการให้อิสระในการเลือกใช้คอนเทนเนอร์ต่าง ๆ อิสระในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการเลือกหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) ผู้ให้บริการที่สามารถบูรณาการทางเลือกเหล่านี้เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วจะเป็นผู้คว้าชัยในยุคนี้ ขณะที่องค์กรที่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ที่สุด จะสามารถบริหารจัดการแอปพลิเคชันทั้งแบบดั้งเดิมและแอปพลิเคชันใหม่ที่ติดตั้งอยู่บนไฮบริดคลาวด์ รวมถึง ณ sovereign edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทความโดย

นายลี แคสเวลล์, รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน, นูทานิคซ์

นายเดโบโชติ ดัตตา, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์, นูทานิคซ์

องค์กรจำนวนมากมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการประยุกต์ใช้ AI ทั้งเรื่องของการกำหนดกลยุทธ์ด้านไอที โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงความปลอดภัยไซเบอร์ ผลสำรวจ Enterprise Cloud Index (ECI) ล่าสุดของนูทานิคซ์ เผยแนวโน้มสำคัญไม่ว่าจะเป็นความท้าทายในการปรับขนาดเวิร์กโหลด GenAI จากการพัฒนาสู่การใช้งานจริง การกำกับดูแลข้อมูลที่เกิดจากการใช้ GenAI ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสที่สามารถตรวจสอบได้ และการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม

นายลี แคสเวลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน ของนูทานิคซ์ และนายเดโบโชติ ดัตตา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ ของนูทานิคซ์ ได้คาดการณ์ AI ในปี 2026 เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่าง ๆ เตรียมพร้อมปลดล็อกและใช้ศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ธุรกิจต่าง ๆ จะเปลี่ยนจาก AI-first สู่ AI-smart

องค์กรหลายแห่งกระโจนเข้าใช้ AI (AI-first) อย่างรวดเร็วโดยไม่คิดถึงผลที่จะตามมา และขาดการวางแผนอย่างชัดเจนว่าจะใช้ AI กับงานส่วนใดของธุรกิจได้บ้างจริง ๆ เช่นเดียวกับช่วงที่กระแส cloud-first มาแรง ที่สุดท้ายแล้วองค์กรต่างต้องเริ่มกลับมาประเมินเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ของตัวเองใหม่ และพิจารณาอย่างจริงจังว่าจะนำ AI ไปใช้งานในส่วนใดจึงจะนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรบ้าง

แอปพลิเคชัน AI กลายเป็นแอปพลิเคชันสำคัญต่อธุรกิจจนขาดไม่ได้อย่างรวดเร็วกว่าแอปฯ รูปแบบอื่นที่เราเคยเห็นมา ในปี 2026 องค์กรต่าง ๆ จะเริ่มผสานรวม AI เข้ากับระบบไอทีหลักขององค์กรโดยเน้นสามด้านสำคัญคือ ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นทางธุรกิจ, การจัดการและบำรุงรักษาระบบหลังการติดตั้ง (day two operations) และ ความปลอดภัย

การมาถึงของ Enterprise AGI ที่ใกล้ความจริงเข้าไปทุกขณะ โดยมี AI Agents เป็นตัวขับเคลื่อน

โมเดลและระบบ AI ที่มีศักยภาพสูงในปัจจุบัน สามารถทำงานที่ยากมาก ๆ ที่แม้แต่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่สุดยังต้องยอมรับ ไม่ว่าจะเป็นการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เมื่อมีการนำขีดความสามารถระดับสูงเหล่านี้มาปรับใช้และบูรณาการเข้ากับระบบขององค์กรผ่าน AI agents ก็จะทำให้ใกล้ถึงจุดที่ระบบสามารถทำงานในระดับที่ใกล้เคียงกับ AGI ซึ่งมีศักยภาพในการดำเนินงานส่วนใหญ่ขององค์กรให้สำเร็จได้อย่างเบ็ดเสร็จ

การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความเป็นอิสระและมีอำนาจจัดการเบ็ดเสร็จด้วยตนเอง โดยเฉพาะนอกประเทศสหรัฐอเมริกา

การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้หลายประเทศเริ่มลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีอิสระและควบคุมได้ด้วยตนเอง (Sovereign AI infrastructure) ทั้งในด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อให้สามารถพึ่งพาตนเองในการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ทั้งในส่วนของการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปและด้านอื่น ๆ ได้

โดยเริ่มจากการมี GPU farms ระบบพลังงานและพื้นที่ใช้งานที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงสแต็กซอฟต์แวร์และโมเดลพื้นฐาน เป็นของตนเอง และทั้งหมดนี้จะได้รับการปรับแต่งให้ตรงความต้องการเฉพาะด้วยข้อมูลที่เป็นสิทธิ์และอยู่ในการควบคุมของตนเอง ซึ่งจะทำให้เกิดสแต็กโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ใหม่ในที่สุด

Sovereign edge จะยังคงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

AI คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานมีลักษณะกระจายตัวมากขึ้น เพราะ AI เริ่มขยายขอบเขตไปประมวลผล ณ จุดกำเนิดของข้อมูล (edge) มากขึ้น องค์กรจึงต้องพิจารณาถึงเรื่องของการบริหารจัดการที่ต้องทำได้ทั่วโลก ความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ นโยบายการกู้คืนและทำลายระบบจากระยะไกล (remote recovery/destruction policies) ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี sovereign edge นอกจากนี้องค์กรยังต้องพึ่งพาวิศวกรรมด้านแพลตฟอร์มให้มากขึ้น เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ธุรกิจต่างมองหาวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI ภายในพื้นที่การทำงานที่อยู่ในอำนาจควบคุมของตนเอง ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ หันมาใช้โซลูชันด้านการบริหารจัดการที่ใช้ได้ทั่วโลกที่ผนวกรวมระบบความปลอดภัย และความแข็งแกร่งของการทำงานที่ edge เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อการควบคุมดูแลที่มีประสิทธิภาพ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ open generative AI และ Agents ที่ทำงานอยู่ภายในองค์กร

แม้จะยังมีความกังวลเกี่ยวกับ AI อยู่ไม่น้อย แต่ประโยชน์ที่ได้รับนั้นชัดเจนและจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากห้องปฏิบัติการด้านการพัฒนาโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ และแอปพลิเคชันเปลี่ยนโลกอย่าง Cursor ในขณะที่นอกประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เกิดกระแสโอเพ่นโมเดลอย่างกว้างขวาง เช่น DeepSeek, Mistral และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะที่อยู่ในการควบคุมขององค์กร เพื่อนำไปใช้งานภายในองค์กรนั้น ๆ

ปัจจุบันเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่อาศัยการทำงานร่วมกับโมเดล open weights ที่พัฒนานอกประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถทำงานเทียบเคียงได้กับแอปพลิเคชัน AI ชั้นนำแล้ว นูทานิคซ์คาดว่าเทคโนโลยีที่เป็นระบบเปิดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว จนนำไปสู่ปรากฎการณ์ที่ความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีตามแนวคิด Jevon’s Paradox และจะเป็นแรงกดดันให้ค่ายโมเดลในประเทศสหรัฐอเมริกาต้องลงมาแข่งขันในตลาด open weights models อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังก้าวสู่ทศวรรษแห่งสงครามแพลตฟอร์ม

เรากำลังก้าวเข้าสู่ทศวรรษที่วงการเทคโนโลยีจะเต็มไปด้วยการขับเคี่ยวกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ในด้านแพลตฟอร์ม ที่ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของทั้งแพลตฟอร์ม องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับโซลูชันที่เน้นเป็นแบบแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันที่ให้ความอิสระในการเลือกใช้เทคโนโลยี ควบคู่ไปกับความสามารถที่จะตอบโจทย์ตามลำดับความสำคัญหลักสามประการ ได้แก่ ความแข็งแกร่งและยืดหยุ่น (resiliency) การปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้ทันสมัย และ การยกระดับซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

เส้นทางสู่การสร้างนวัตกรรมที่เร็วที่สุดจะเกิดจากแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง ไม่ว่าจะเป็นการให้อิสระในการเลือกใช้คอนเทนเนอร์ต่าง ๆ อิสระในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการเลือกหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) ผู้ให้บริการที่สามารถบูรณาการทางเลือกเหล่านี้เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วจะเป็นผู้คว้าชัยในยุคนี้ ขณะที่องค์กรที่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ที่สุด จะสามารถบริหารจัดการแอปพลิเคชันทั้งแบบดั้งเดิมและแอปพลิเคชันใหม่ที่ติดตั้งอยู่บนไฮบริดคลาวด์ รวมถึง ณ sovereign edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทความโดย

นายลี แคสเวลล์, รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน, นูทานิคซ์

นายเดโบโชติ ดัตตา, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์, นูทานิคซ์

องค์กรจำนวนมากมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการประยุกต์ใช้ AI ทั้งเรื่องของการกำหนดกลยุทธ์ด้านไอที โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงความปลอดภัยไซเบอร์ ผลสำรวจ Enterprise Cloud Index (ECI) ล่าสุดของนูทานิคซ์ เผยแนวโน้มสำคัญไม่ว่าจะเป็นความท้าทายในการปรับขนาดเวิร์กโหลด GenAI จากการพัฒนาสู่การใช้งานจริง การกำกับดูแลข้อมูลที่เกิดจากการใช้ GenAI ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสที่สามารถตรวจสอบได้ และการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม

นายลี แคสเวลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน ของนูทานิคซ์ และนายเดโบโชติ ดัตตา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ ของนูทานิคซ์ ได้คาดการณ์ AI ในปี 2026 เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่าง ๆ เตรียมพร้อมปลดล็อกและใช้ศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ธุรกิจต่าง ๆ จะเปลี่ยนจาก AI-first สู่ AI-smart

องค์กรหลายแห่งกระโจนเข้าใช้ AI (AI-first) อย่างรวดเร็วโดยไม่คิดถึงผลที่จะตามมา และขาดการวางแผนอย่างชัดเจนว่าจะใช้ AI กับงานส่วนใดของธุรกิจได้บ้างจริง ๆ เช่นเดียวกับช่วงที่กระแส cloud-first มาแรง ที่สุดท้ายแล้วองค์กรต่างต้องเริ่มกลับมาประเมินเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ของตัวเองใหม่ และพิจารณาอย่างจริงจังว่าจะนำ AI ไปใช้งานในส่วนใดจึงจะนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรบ้าง

แอปพลิเคชัน AI กลายเป็นแอปพลิเคชันสำคัญต่อธุรกิจจนขาดไม่ได้อย่างรวดเร็วกว่าแอปฯ รูปแบบอื่นที่เราเคยเห็นมา ในปี 2026 องค์กรต่าง ๆ จะเริ่มผสานรวม AI เข้ากับระบบไอทีหลักขององค์กรโดยเน้นสามด้านสำคัญคือ ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นทางธุรกิจ, การจัดการและบำรุงรักษาระบบหลังการติดตั้ง (day two operations) และ ความปลอดภัย

การมาถึงของ Enterprise AGI ที่ใกล้ความจริงเข้าไปทุกขณะ โดยมี AI Agents เป็นตัวขับเคลื่อน

โมเดลและระบบ AI ที่มีศักยภาพสูงในปัจจุบัน สามารถทำงานที่ยากมาก ๆ ที่แม้แต่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่สุดยังต้องยอมรับ ไม่ว่าจะเป็นการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เมื่อมีการนำขีดความสามารถระดับสูงเหล่านี้มาปรับใช้และบูรณาการเข้ากับระบบขององค์กรผ่าน AI agents ก็จะทำให้ใกล้ถึงจุดที่ระบบสามารถทำงานในระดับที่ใกล้เคียงกับ AGI ซึ่งมีศักยภาพในการดำเนินงานส่วนใหญ่ขององค์กรให้สำเร็จได้อย่างเบ็ดเสร็จ

การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความเป็นอิสระและมีอำนาจจัดการเบ็ดเสร็จด้วยตนเอง โดยเฉพาะนอกประเทศสหรัฐอเมริกา

การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้หลายประเทศเริ่มลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีอิสระและควบคุมได้ด้วยตนเอง (Sovereign AI infrastructure) ทั้งในด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อให้สามารถพึ่งพาตนเองในการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ทั้งในส่วนของการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปและด้านอื่น ๆ ได้

โดยเริ่มจากการมี GPU farms ระบบพลังงานและพื้นที่ใช้งานที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงสแต็กซอฟต์แวร์และโมเดลพื้นฐาน เป็นของตนเอง และทั้งหมดนี้จะได้รับการปรับแต่งให้ตรงความต้องการเฉพาะด้วยข้อมูลที่เป็นสิทธิ์และอยู่ในการควบคุมของตนเอง ซึ่งจะทำให้เกิดสแต็กโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ใหม่ในที่สุด

Sovereign edge จะยังคงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

AI คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานมีลักษณะกระจายตัวมากขึ้น เพราะ AI เริ่มขยายขอบเขตไปประมวลผล ณ จุดกำเนิดของข้อมูล (edge) มากขึ้น องค์กรจึงต้องพิจารณาถึงเรื่องของการบริหารจัดการที่ต้องทำได้ทั่วโลก ความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ นโยบายการกู้คืนและทำลายระบบจากระยะไกล (remote recovery/destruction policies) ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี sovereign edge นอกจากนี้องค์กรยังต้องพึ่งพาวิศวกรรมด้านแพลตฟอร์มให้มากขึ้น เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ธุรกิจต่างมองหาวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI ภายในพื้นที่การทำงานที่อยู่ในอำนาจควบคุมของตนเอง ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ หันมาใช้โซลูชันด้านการบริหารจัดการที่ใช้ได้ทั่วโลกที่ผนวกรวมระบบความปลอดภัย และความแข็งแกร่งของการทำงานที่ edge เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อการควบคุมดูแลที่มีประสิทธิภาพ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ open generative AI และ Agents ที่ทำงานอยู่ภายในองค์กร

แม้จะยังมีความกังวลเกี่ยวกับ AI อยู่ไม่น้อย แต่ประโยชน์ที่ได้รับนั้นชัดเจนและจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากห้องปฏิบัติการด้านการพัฒนาโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ และแอปพลิเคชันเปลี่ยนโลกอย่าง Cursor ในขณะที่นอกประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เกิดกระแสโอเพ่นโมเดลอย่างกว้างขวาง เช่น DeepSeek, Mistral และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะที่อยู่ในการควบคุมขององค์กร เพื่อนำไปใช้งานภายในองค์กรนั้น ๆ

ปัจจุบันเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่อาศัยการทำงานร่วมกับโมเดล open weights ที่พัฒนานอกประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถทำงานเทียบเคียงได้กับแอปพลิเคชัน AI ชั้นนำแล้ว นูทานิคซ์คาดว่าเทคโนโลยีที่เป็นระบบเปิดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว จนนำไปสู่ปรากฎการณ์ที่ความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีตามแนวคิด Jevon’s Paradox และจะเป็นแรงกดดันให้ค่ายโมเดลในประเทศสหรัฐอเมริกาต้องลงมาแข่งขันในตลาด open weights models อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังก้าวสู่ทศวรรษแห่งสงครามแพลตฟอร์ม

เรากำลังก้าวเข้าสู่ทศวรรษที่วงการเทคโนโลยีจะเต็มไปด้วยการขับเคี่ยวกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ในด้านแพลตฟอร์ม ที่ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของทั้งแพลตฟอร์ม องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับโซลูชันที่เน้นเป็นแบบแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันที่ให้ความอิสระในการเลือกใช้เทคโนโลยี ควบคู่ไปกับความสามารถที่จะตอบโจทย์ตามลำดับความสำคัญหลักสามประการ ได้แก่ ความแข็งแกร่งและยืดหยุ่น (resiliency) การปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้ทันสมัย และ การยกระดับซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

เส้นทางสู่การสร้างนวัตกรรมที่เร็วที่สุดจะเกิดจากแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง ไม่ว่าจะเป็นการให้อิสระในการเลือกใช้คอนเทนเนอร์ต่าง ๆ อิสระในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการเลือกหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) ผู้ให้บริการที่สามารถบูรณาการทางเลือกเหล่านี้เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วจะเป็นผู้คว้าชัยในยุคนี้ ขณะที่องค์กรที่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ที่สุด จะสามารถบริหารจัดการแอปพลิเคชันทั้งแบบดั้งเดิมและแอปพลิเคชันใหม่ที่ติดตั้งอยู่บนไฮบริดคลาวด์ รวมถึง ณ sovereign edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทความโดย

นายลี แคสเวลล์, รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน, นูทานิคซ์

นายเดโบโชติ ดัตตา, ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์, นูทานิคซ์

องค์กรจำนวนมากมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญในการประยุกต์ใช้ AI ทั้งเรื่องของการกำหนดกลยุทธ์ด้านไอที โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงความปลอดภัยไซเบอร์ ผลสำรวจ Enterprise Cloud Index (ECI) ล่าสุดของนูทานิคซ์ เผยแนวโน้มสำคัญไม่ว่าจะเป็นความท้าทายในการปรับขนาดเวิร์กโหลด GenAI จากการพัฒนาสู่การใช้งานจริง การกำกับดูแลข้อมูลที่เกิดจากการใช้ GenAI ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสที่สามารถตรวจสอบได้ และการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่เดิม

นายลี แคสเวลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์และโซลูชัน ของนูทานิคซ์ และนายเดโบโชติ ดัตตา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ ของนูทานิคซ์ ได้คาดการณ์ AI ในปี 2026 เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่าง ๆ เตรียมพร้อมปลดล็อกและใช้ศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ธุรกิจต่าง ๆ จะเปลี่ยนจาก AI-first สู่ AI-smart

องค์กรหลายแห่งกระโจนเข้าใช้ AI (AI-first) อย่างรวดเร็วโดยไม่คิดถึงผลที่จะตามมา และขาดการวางแผนอย่างชัดเจนว่าจะใช้ AI กับงานส่วนใดของธุรกิจได้บ้างจริง ๆ เช่นเดียวกับช่วงที่กระแส cloud-first มาแรง ที่สุดท้ายแล้วองค์กรต่างต้องเริ่มกลับมาประเมินเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ของตัวเองใหม่ และพิจารณาอย่างจริงจังว่าจะนำ AI ไปใช้งานในส่วนใดจึงจะนำมาซึ่งประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรบ้าง

แอปพลิเคชัน AI กลายเป็นแอปพลิเคชันสำคัญต่อธุรกิจจนขาดไม่ได้อย่างรวดเร็วกว่าแอปฯ รูปแบบอื่นที่เราเคยเห็นมา ในปี 2026 องค์กรต่าง ๆ จะเริ่มผสานรวม AI เข้ากับระบบไอทีหลักขององค์กรโดยเน้นสามด้านสำคัญคือ ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นทางธุรกิจ, การจัดการและบำรุงรักษาระบบหลังการติดตั้ง (day two operations) และ ความปลอดภัย

การมาถึงของ Enterprise AGI ที่ใกล้ความจริงเข้าไปทุกขณะ โดยมี AI Agents เป็นตัวขับเคลื่อน

โมเดลและระบบ AI ที่มีศักยภาพสูงในปัจจุบัน สามารถทำงานที่ยากมาก ๆ ที่แม้แต่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่สุดยังต้องยอมรับ ไม่ว่าจะเป็นการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เมื่อมีการนำขีดความสามารถระดับสูงเหล่านี้มาปรับใช้และบูรณาการเข้ากับระบบขององค์กรผ่าน AI agents ก็จะทำให้ใกล้ถึงจุดที่ระบบสามารถทำงานในระดับที่ใกล้เคียงกับ AGI ซึ่งมีศักยภาพในการดำเนินงานส่วนใหญ่ขององค์กรให้สำเร็จได้อย่างเบ็ดเสร็จ

การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความเป็นอิสระและมีอำนาจจัดการเบ็ดเสร็จด้วยตนเอง โดยเฉพาะนอกประเทศสหรัฐอเมริกา

การเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้หลายประเทศเริ่มลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีอิสระและควบคุมได้ด้วยตนเอง (Sovereign AI infrastructure) ทั้งในด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อให้สามารถพึ่งพาตนเองในการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ทั้งในส่วนของการใช้งานทางธุรกิจทั่วไปและด้านอื่น ๆ ได้

โดยเริ่มจากการมี GPU farms ระบบพลังงานและพื้นที่ใช้งานที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงสแต็กซอฟต์แวร์และโมเดลพื้นฐาน เป็นของตนเอง และทั้งหมดนี้จะได้รับการปรับแต่งให้ตรงความต้องการเฉพาะด้วยข้อมูลที่เป็นสิทธิ์และอยู่ในการควบคุมของตนเอง ซึ่งจะทำให้เกิดสแต็กโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ใหม่ในที่สุด

Sovereign edge จะยังคงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

AI คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานมีลักษณะกระจายตัวมากขึ้น เพราะ AI เริ่มขยายขอบเขตไปประมวลผล ณ จุดกำเนิดของข้อมูล (edge) มากขึ้น องค์กรจึงต้องพิจารณาถึงเรื่องของการบริหารจัดการที่ต้องทำได้ทั่วโลก ความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ นโยบายการกู้คืนและทำลายระบบจากระยะไกล (remote recovery/destruction policies) ซึ่งเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการใช้เทคโนโลยี sovereign edge นอกจากนี้องค์กรยังต้องพึ่งพาวิศวกรรมด้านแพลตฟอร์มให้มากขึ้น เพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทำให้ธุรกิจต่างมองหาวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI ภายในพื้นที่การทำงานที่อยู่ในอำนาจควบคุมของตนเอง ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ หันมาใช้โซลูชันด้านการบริหารจัดการที่ใช้ได้ทั่วโลกที่ผนวกรวมระบบความปลอดภัย และความแข็งแกร่งของการทำงานที่ edge เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อการควบคุมดูแลที่มีประสิทธิภาพ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ open generative AI และ Agents ที่ทำงานอยู่ภายในองค์กร

แม้จะยังมีความกังวลเกี่ยวกับ AI อยู่ไม่น้อย แต่ประโยชน์ที่ได้รับนั้นชัดเจนและจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกามีแรงขับเคลื่อนสำคัญมาจากห้องปฏิบัติการด้านการพัฒนาโมเดลพื้นฐานต่าง ๆ และแอปพลิเคชันเปลี่ยนโลกอย่าง Cursor ในขณะที่นอกประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เกิดกระแสโอเพ่นโมเดลอย่างกว้างขวาง เช่น DeepSeek, Mistral และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะที่อยู่ในการควบคุมขององค์กร เพื่อนำไปใช้งานภายในองค์กรนั้น ๆ

ปัจจุบันเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่อาศัยการทำงานร่วมกับโมเดล open weights ที่พัฒนานอกประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถทำงานเทียบเคียงได้กับแอปพลิเคชัน AI ชั้นนำแล้ว นูทานิคซ์คาดว่าเทคโนโลยีที่เป็นระบบเปิดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว จนนำไปสู่ปรากฎการณ์ที่ความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีตามแนวคิด Jevon’s Paradox และจะเป็นแรงกดดันให้ค่ายโมเดลในประเทศสหรัฐอเมริกาต้องลงมาแข่งขันในตลาด open weights models อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังก้าวสู่ทศวรรษแห่งสงครามแพลตฟอร์ม

เรากำลังก้าวเข้าสู่ทศวรรษที่วงการเทคโนโลยีจะเต็มไปด้วยการขับเคี่ยวกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ในด้านแพลตฟอร์ม ที่ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะวัดกันที่ความแข็งแกร่งและความยืดหยุ่นของทั้งแพลตฟอร์ม องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับโซลูชันที่เน้นเป็นแบบแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ โซลูชันที่ให้ความอิสระในการเลือกใช้เทคโนโลยี ควบคู่ไปกับความสามารถที่จะตอบโจทย์ตามลำดับความสำคัญหลักสามประการ ได้แก่ ความแข็งแกร่งและยืดหยุ่น (resiliency) การปรับปรุงฮาร์ดแวร์ให้ทันสมัย และ การยกระดับซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

เส้นทางสู่การสร้างนวัตกรรมที่เร็วที่สุดจะเกิดจากแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง ไม่ว่าจะเป็นการให้อิสระในการเลือกใช้คอนเทนเนอร์ต่าง ๆ อิสระในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการเลือกหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) ผู้ให้บริการที่สามารถบูรณาการทางเลือกเหล่านี้เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วจะเป็นผู้คว้าชัยในยุคนี้ ขณะที่องค์กรที่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์ที่สุด จะสามารถบริหารจัดการแอปพลิเคชันทั้งแบบดั้งเดิมและแอปพลิเคชันใหม่ที่ติดตั้งอยู่บนไฮบริดคลาวด์ รวมถึง ณ sovereign edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ