ทิศทางของ AWS Thailand ในปีนี้ และบริการที่อัดแน่นด้วย Generative AI | Techsauce

ทิศทางของ AWS Thailand ในปีนี้ และบริการที่อัดแน่นด้วย Generative AI

ตั้งแต่ปี 2553 Amazon Web Services (AWS) ลงทุนหลายสิบล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกทั่วทั้งเอเชียแปซิฟิก และการที่ประเทศไทยมุ่งผลักดัน Industry 4.0 รวมทั้งดึงดูดให้บริษัทเทคโนโลยีเข้ามาลงทุนและร่วมพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัล แน่นอนว่า มีการเก็บและใช้งาน Data เพิ่มขึ้นมหาศาล จึงเป็นโอกาสในการขยายตลาดของ 'ธุรกิจคลาวด์' เช่น AWS ผู้ให้บริการคลาวด์ในระดับโลก ที่สร้างผลิตภัณฑ์ออกมารองรับการทำงานบนคลาวด์ทุกรูปแบบ และยังเร่งพัฒนาบริการด้าน Generative AI แบบเจาะจงในแต่ละท้องถิ่น (Hyper-local) เช่นที่ร่วมกับ AISG พัฒนาโมเดล LLM (Large language Model) ในโครงการ 'SEA-LION' เพื่อให้เข้าใจภาษาต่าง ๆ ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้อีกด้วย

ทิศทางและการดำเนินงานในปี 2567 ของ AWS Thailand

AWSคุณวัตสัน ถิรภัทรพงศ์ Country Manager ประจำ AWS ประเทศไทย และคุณสาโรจน์ ปุญญพัฒนกุล หัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยี AWS ประเทศไทย ผู้ให้ข้อมูล

ข้อมูล Semiannual Public Cloud Services Tracker ในช่วงครึ่งแรกของปี 2566 จาก IDC คาดการณ์ไว้ว่า ตลาดบริการคลาวด์สาธารณะในประเทศไทยจะเติบโตถึง 2.5 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2570 ด้วย CAGR 5 ปีอยู่ที่ 18.6% บ่งบอกว่า ประเทศไทยมีศักยภาพในการใช้นวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ทั้งในวันนี้และต่อเนื่องไปในอนาคต

การใช้คลาวด์ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในไทย บริษัทเทคยักษ์ใหญ่อย่าง AWS จึงกำหนดทิศทางของบริษัทเอาไว้ดังนี้

  • AWS กำลังเพิ่มการลงทุนใน ASEAN และมีแผนที่จะเปิด AWS Regions อีก 4 แห่ง ซึ่งประเทศไทยเป็นหนึ่งในนั้น โดย AWS มีแผนที่จะลงทุนมากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์ (หรือประมาณ 1.9 แสนล้านบาท) ในประเทศไทย ภายในระยะเวลา 15 ปี ด้วยการเปิด AWS Asia Pacific (Bangkok) Region

  • 8 อุตสาหกรรมที่ AWS มุ่งทำตลาดในปีนี้ ได้แก่ อุตสาหกรรมบริการการเงิน (FSI), การค้าปลีก, ยานยนต์, ดิจิทัล, พลังงาน, การผลิต, ด้านสุขภาพ และ TMEG (โทรคมนาคม, สื่อ, ความบันเทิง, เกม) โดยให้คำแนะนำด้านการใช้บริการคลาวด์ที่ช่วยกระตุ้นนวัตกรรมและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานให้มากยิ่งขึ้น

  • AWS ทุ่มเทเรื่องการให้บริการแก่ลูกค้าในไทย โดยได้รับการสนับสนุนจากโครงสร้างทีมที่มีความพร้อม ตั้งแต่การเข้าถึงข้อมูลระดับโลกไปจนถึงความเชี่ยวชาญของทีมในระดับภูมิภาค ทั้งยังมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในระดับประเทศ ขณะเดียวกัน AWS ก็จัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสมเพื่อให้ลูกค้าในประเทศไทยสามารถใช้คลาวด์ของ AWS ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ธุรกิจเติบโตและเกิดความเปลี่ยนแปลงด้านดิจิทัล

  • AWS กำลังเดินหน้าในการพัฒนาโครงการ AWS Bangkok Region ซึ่งปีนี้จะเห็นการขยายตัวของเครือข่าย AWS Partner และการจัดงาน AWS Summit ที่กรุงเทพฯ ในเดือนพฤษภาคม 2567 งานนี้เป็นการแสดงให้เห็นว่า AWS ให้ความสำคัญในการสนับสนุนระบบนิเวศด้านคลาวด์ของประเทศไทย

  • การพัฒนาทักษะด้านคลาวด์ เป็นสิ่งที่ AWS ยังคงลงทุนอย่างต่อเนื่องในประเทศไทย ตั้งแต่ปี 2560 AWS ฝึกอบรมทักษะด้านคลาวด์ให้แก่ผู้คนในเอเชียแปซิฟิกมากกว่า 7 ล้านคน และในประเทศไทย มากกว่า 50,000 คน ผ่านโครงการต่าง ๆ ที่มุ่งเน้นการเพิ่มทักษะด้านคลาวด์ให้แก่ผู้เชี่ยวชาญและนักเรียนโดยเท่าเทียมกัน ปัจจุบัน AWS กำลังเตรียมความพร้อมและสร้างความเชี่ยวชาญด้านคลาวด์ให้แก่บุคลากรในที่สิ่งจำเป็นสำหรับอนาคต และมุ่งมั่นที่จะทำให้เทคโนโลยีเป็นเรื่องที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ โดยการช่วยให้ผู้คนสร้างทักษะด้านคลาวด์ที่เป็นที่ต้องการผ่าน ศูนย์การเรียนรู้ดิจิทัล AWS Skill Builder ซึ่งมีหลักสูตรฟรีมากกว่า 600 หลักสูตรในภาษาต่าง ๆ และ โปรแกรม AWS Academy หลักสูตรด้านคลาวด์ที่ให้สถาบันการศึกษานำไปสอนฟรี โดยเปิดให้บริการสำหรับนักศึกษาจาก 25 สถาบันการศึกษาทั่วประเทศไทยแล้ว อาทิ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

Dr. Werner Vogels, CTO ของ Amazon คาดการณ์ด้านเทคโนโลยีสำหรับปี 2567 ไว้ว่า...

ดร.เวอร์เนอร์ โวเกลส์ CTO ของ Amazon คาดการณ์ด้านเทคโนโลยีสำหรับปี 2567 อีกหลายปีข้างหน้าไว้ว่า จะเต็มไปด้วยนวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มการเข้าถึงเทคโนโลยี และช่วยในเรื่องต่าง ๆ ในชีวิตประจำวันของผู้คน ได้อย่างรวดเร็ว โดยเริ่มต้นจาก Generative AI 

  • การคาดการณ์ที่ 1: Generative AI กลายเป็นที่รู้จักอย่างแพร่หลาย 

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large language Models: LLMs) ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลทางวัฒนธรรมที่หลากหลาย จะมีความเข้าใจที่ละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของมนุษย์ และความท้าทายในสังคมที่ซับซ้อน โดย Generative AI จะสามารถรับรู้และมีความเข้าใจด้านวัฒนธรรมมากขึ้น จากการเทรน LLM ซึ่งเป็นแขนงหนึ่งในหมวดหมู่ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence: AI) ด้วยข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ลึกซึ้งและแม่นยำยิ่งขึ้น ผู้ใช้งานทั่วโลกก็จะเข้าถึง Generative AI ได้ง่ายขึ้น

ยกตัวอย่างของประเทศไทย Botnoi Voice เป็นลูกค้าของ AWS ที่สามารถเติบโตและขยายธุรกิจผ่านโครงการส่งเสริมธุรกิจ Botnoi Voice สร้างเสียงพูดขึ้นมาจากตัวหนังสือด้วย AI bot ในภาษาไทยอย่างเป็นธรรมชาติและมีความชัดเจน โซลูชันนี้ใช้บริการของ AWS ในการประมวลผลเพื่อสร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและบันทึกเป็นไฟล์ โดยบริษัทอย่าง 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 ก็เกิด 

การดูแลสุขภาพของผู้หญิงถึงจุดเปลี่ยนเมื่อมีการลงทุนใน FemTech หรือ เทคโนโลยีสำหรับผู้หญิง)  เพิ่มมากขึ้น โดยการดูแลเป็นแบบผสมผสานและมีข้อมูลมากมายที่ช่วยปลดล็อกการวินิจฉัยและให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นต่อผู้ป่วย ทั้งนี้การเติบโตของ FemTech ไม่เพียงแต่จะเป็นประโยชน์ต่อผู้หญิงเท่านั้น แต่ยังช่วยยกระดับระบบการดูแลสุขภาพทั้งหมดอีกด้วย 

  • การคาดการณ์ที่ 4: การศึกษาวิวัฒนาการเพื่อให้สอดคล้องกับความเร็วของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี 

เนื่องจากการศึกษาระดับอุดมศึกษาเพียงอย่างเดียวไม่สามารถที่จะรองรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีได้ ในอนาคตจะมีโปรแกรมการฝึกอบรมตามทักษะเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรมมากขึ้น โดยโปรแกรมเหล่านี้จะเหมือนกับการเรียนรู้ของผู้เชี่ยวชาญ เป็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและจะมีประโยชน์ต่อทั้งบุคคลและธุรกิจ

Generative AI ที่เป็นประเด็นไฮไลต์จากงาน AWS re:Invent

AWS

  • Generative AI จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น บริษัททางการเงิน, บริษัทก่อสร้าง และผู้ค้าปลีก กำลังนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งในปัจจุบัน มีลูกค้ามากกว่า 100,000 รายทั่วโลกที่ใช้บริการ AI และ ML ของ AWS ในปัจจุบัน รวมถึง Generative AI ด้วย

  • AWS อยู่ในช่วงเริ่มต้นนำบริการเพื่อช่วยพัฒนาแอป AI มาให้ใช้เท่านั้น และยังมีลูกค้าอีกมากมายที่จะนำบริการนี้ไปใช้ โดย 90% ของบริการทั้งหมดที่ AWS สร้างขึ้น เป็นผลมาจากความคิดเห็นของลูกค้า

ถ้าแยกตาม Generative AI Stack จะเห็น Demand และ Supply ที่ต่างกันในแต่ละชั้น ดังนี้

AWSชั้นล่างสุดของสแต็ก - ลูกค้าต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่คุ้มต้นทุนและมีประสิทธิภาพ AWS จึงส่งชิปประมวลผล Graviton ออกสู่ตลาดในปี 2561 และพัฒนาเรื่อยมาจนถึง Graviton4 ชิปรุ่นล่าสุดที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพในเรื่องการประหยัดพลังงานมากที่สุด รวมถึงการเปิดตัว Inf2 instance ที่ขับเคลื่อนโดย AWS Inferentia2 เพื่อให้ ใช้งาน Generative AI คุ้มค่า ด้วยการปรับให้เหมาะสมกับแอปพลิเคชัน Generative AI ขนาดใหญ่และช่วยให้ลูกค้าสามารถผนวกรวม Generative AI เข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้

ชั้นกลางของสแต็ก - ลูกค้าต้องการทางเลือก โดยทาง AWS เชื่อว่าไม่มีสแต็กรุ่นใดที่จะเหมาะสมกับทุกการใช้งาน เช่นการพัฒนา LLM จึงเสนอทางเลือกแก่ผู้ให้บริการ FM ชั้นนำ เช่น AI21, Meta, Stability AI, Cohere, Anthropic, Amazon และยังเปิดตัว FM ภายใต้ชื่อ Amazon Titan อีกด้วย โดยโมเดล Titan ได้รับการเทรนล่วงหน้าบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เป็น FM อเนกประสงค์ที่ทรงพลัง สามารถปรับแต่งด้วยข้อมูลส่วนตัวสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงได้โดยไม่ต้องใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมาก

Titan Image Generator : เครื่องมือ Gen AI ที่จะช่วยให้ลูกค้า AWS สามารถสร้างภาพใหม่ด้วยการป้อนคำสั่งหรือปรับแต่งภาพที่มีอยู่ได้อย่างรวดเร็ว 

ชั้นบนสุดของสแต็ก - ลูกค้าต้องการแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายเพื่อปรับใช้ Generative AI ได้อย่างรวดเร็ว AWS จึงพัฒนา Amazon Q ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI ซึ่งถูกปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจของลูกค้าหรือพนักงานได้ โดยลูกค้าจะได้รับคำตอบที่รวดเร็วและเกี่ยวข้องกับคำถาม พนักงานได้ข้อมูลและคำแนะนำเพื่อปรับปรุงงาน เร่งการตัดสินใจและการแก้ปัญหาได้ 

นอกเหนือจากนี้ อีกสิ่งสำคัญที่องค์กรต่าง ๆ มองข้ามไม่ได้คือ ความสามารถในการดัดแปลง LLM ด้วยข้อมูลและภาษาท้องถิ่น เพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมในสังคม กระตุ้นการเติบโตทางเศรษฐกิจด้วยการเปิดตลาดใหม่ ๆ และสร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้แก่ประชาชน แต่ LLM นั้นพึ่งพาข้อมูลที่ได้จากอินเทอร์เน็ต ซึ่งส่วนใหญ่มักเป็นในรูปแบบภาษาและอักษรที่ถูกใช้จำนวนมาก เช่น ภาษาอังกฤษ ที่มีข้อมูลสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural language processing: NLP) อยู่มากมาย 

อัปเดตการร่วมพัฒนา 'SEA-LION' โครงการ LLM เพื่อสร้าง Generative AI ที่เข้าใจภาษาท้องถิ่นใน SEA

ต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานของ AWS ที่มีความยืดหยุ่นในการปรับขนาดได้ง่าย AWS ได้เข้าร่วมกับ AI สิงคโปร์ (AI Singapore: AISG) โครงการภาครัฐที่ริเริ่มโดยมูลนิธิเพื่อการวิจัยแห่งชาติของสิงค์โปร์ (National Research Foundation)  ในการพัฒนา 'SEA-LION' โครงการด้าน LLM ที่ถูกเทรนและรับคำสั่งเฉพาะเจาะจงสำหรับภาษาและวัฒนธรรมจากประเทศในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (การเทรนล่วงหน้าและรับคำสั่งแบบ instruct-tuned เป็นวิธีการที่ช่วยให้สามารถควบคุมพฤติกรรม LLM ได้ดียิ่งขึ้น) 

โดย SEA-LION เป็นโครงการด้าน LLM แรกของภูมิภาค ซึ่งเปิดตัวไปในช่วงปลายเดือนมกราคม 2567 ด้วยเป้าหมายในการเสริมสร้างศักยภาพในด้าน AI และทำให้ LLM มีความแม่นยำตรงกับบริบททางวัฒนธรรมของแต่ละประเทศมากยิ่งขึ้น 

และการใช้งานโมเดล SEA-LION นี้จะมุ่งเน้นไปที่ภาษาที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เช่น บาฮาซาอินโดนีเซีย บาฮาซามลายู ไทย และเวียดนาม และในระยะยาวจะถูกขยายไปยัง ภาษาอื่น ๆ ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เข้ามา เช่น เมียนมาร์ สปป.ลาว

นอกจากนี้ SEA-LION ยังเป็นส่วนหนึ่งของ National AI Strategy 2.0 แผนการใช้เทคโนโลยี AI ในสิงคโปร์ และยังเป็นรากฐานสำหรับโครงการ National Multimodal LLM ของสิงคโปร์ ซึ่งมีส่วนสนับสนุนในการวิจัยและนวัตกรรมด้าน AI ของประเทศอีกด้วย

ด้วยพารามิเตอร์ที่รองรับการปรับแต่งคำสั่งและจะมีความสามารถมากขึ้นในการจับความแตกต่างทางภาษาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ รวมไปถึงปรับปรุงความเข้าใจในบริบทต่าง ๆ พัฒนาการใช้เหตุผลในหลายภาษา และสร้างผลลัพธ์ที่มีบริบทมากยิ่งขึ้น พอล คอนดิลิส ผู้ช่วยรองประธาน (AVP) ด้าน Data Science, Tokopedia กล่าวถึงการที่ AISG ให้ความสำคัญกับภาษาท้องถิ่นในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่ไม่ค่อยมีบทบาทนั้นมีความสำคัญอย่างมาก 

"เนื่องจากลูกค้าส่วนใหญ่ของเราที่ Tokopedia โต้ตอบกับเราในภาษาบาฮาซา อินโดนีเซีย การพัฒนาโมเดลที่มีความคล่องแคล่วในภาษาท้องถิ่นนั้น จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเราในการสื่อสารกับลูกค้าและพัฒนาประสบการณ์ของพวกเขา เรากำลังอยู่ในระยะทดลองขั้นต้นกับ SEA-LION ซึ่งโดยรวมดูมีแนวโน้มที่ดี”

สำหรับโมเดล SEA-LION ที่ได้เปิดตัวไปแล้วมีขนาดค่อนข้างเล็ก ด้วยพารามิเตอร์ขนาด 3 พันล้านและ 7 พันล้าน ซึ่งได้รับการเทรนโดยใช้ Amazon EC2 บริการที่ให้ความสามารถในการประมวลผลแบบปรับขนาดได้บนคลาวด์ ซึ่งมีความยืดหยุ่นและเข้าถึงได้ง่ายกว่า LLM ที่ใช้กันทั่วไปในตลาดปัจจุบัน จากปกติที่จะมีขนาดหลายแสนล้านพารามิเตอร์

การสร้าง การเทรน และการใช้งาน LLM ต้องใช้เวลา ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก AISG จึงร่วมมือกับ AWS เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ โดยการใช้ประสิทธิภาพของคลาวด์สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การเทรน ML การประมวลผลประสิทธิภาพสูงโดยใช้ NVIDIA A100 Tensor Core GPU ซึ่งให้ผลลัพธ์ระดับสูงสุดและตอบสนองไว โดย หยิง เฉาเหว่ย หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ที่ NCS กล่าวว่า ในขณะที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็วในเอเชียแปซิฟิก NCS เห็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการปรับแต่งโมเดลภาษาเพื่อสะท้อนถึงความหลากหลายทางภาษาในภูมิภาคนี้

"เรายินดีที่ได้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับ AISG ในโครงการ SEA-LION LLM ที่ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรของ AWS โครงการนี้ช่วยลดความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลได้โดยการปรับปรุงการสื่อสารระหว่างวัฒนธรรม และมอบประสบการณ์ที่เจาะจงให้สำหรับแต่ละท้องถิ่น นอกจากนี้ ธุรกิจและภาครัฐยังสามารถใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของ NCS ในการตอบสนองความต้องการทางธุรกิจผ่านการใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM เพื่อควบคุมศักยภาพสูงสุดของ LLM ในโครงการ SEA-LION ได้อีกด้วย"

ดร. เลสลี่ย์ เทียว ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI ของ AISG กล่าวว่า “AWS ช่วยให้เราสามารถปรับขนาดได้อย่างคุ้มค่า เราสร้าง LLM ที่มีพารามิเตอร์ 3 พันล้านในเวลาเพียง 3 เดือนด้วย AWS และตั้งแต่นั้นมา เราได้ปรับขนาดโมเดลเป็น 7 พันล้านพารามิเตอร์ เพื่อขยายการเข้าถึงไปยังผู้คนมากขึ้น การทำงานร่วมกับ AWS ทำให้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่การเทรนโมเดลของเราเพียงอย่างเดียวแทนที่จะต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ปัจจัยนี้จึงช่วยเร่งการพัฒนา LLM ที่เป็นเอกลักษณ์ และสะท้อนถึงความหลากหลายในภูมิภาคของเรา”

เอลซี่ ตัน ผู้จัดการประจำประเทศสิงคโปร์ ฝ่ายภาครัฐทั่วโลก AWS กล่าวว่า “LLM ที่มีความเฉพาะด้านภาษาและวัฒนธรรม เช่น SEA-LION ของ AISG จะช่วยให้การสื่อสารและความเข้าใจระหว่างวัฒนธรรมราบรื่นยิ่งขึ้น ช่วยรักษารายละเอียดทางวัฒนธรรม ทั้งยังช่วยให้ภาครัฐและธุรกิจสามารถให้บริการประชาชนและลูกค้าในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ได้ดีขึ้น เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ช่วย AISG ปลดล็อกศักยภาพของ Generative AI เพื่อสร้างประโยชน์มากมายให้กับเศรษฐกิจต่าง ๆ ในอาเซียน และหวังว่าจะได้ช่วยให้ AISG ขยายการเข้าถึงของ LLM ด้วยเครือข่ายลูกค้าและพาร์ตเนอร์ของเราในภูมิภาคนี้”

Sign in to read unlimited free articles

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

เช็คจุดน้ำท่วมเรียลไทม์ ผ่านแอปฯ BMA Traffic น้ำท่วม-รถติด-อุบัติเหตุ ดูได้หมด

BMA Traffic เป็นแอปพลิเคชันที่เราสามารถดูระบบกล้องโทรทัศน์วงจรปิด (CCTV) ที่ติดตั้งอยู่ทั่วกรุงเทพมหานครแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถสำรวจพื้นที่น้ำท่วมหรือรถติดผ่านแอปฯ ได้ทันที...

Responsive image

เส้นทางของ Kakao จากสตาร์ทอัพสู่หนึ่งในบริษัทยักษ์ใหญ่ที่ทรงอิทธิพลแถวหน้าในอุตสาหกรรมบันเทิง

สตาร์ทอัพที่เริ่มต้นด้วยคนเพียง 2 คน สู่อาณาจักรไอทียักษ์ใหญ่ของเกาหลีใต้ บทความนี้ Techsauce จะชวนดูความสำเร็จของ ‘Kakao’ บริษัทที่มีมูลค่าตลาดสูงถึง 24.7 ล้านล้านวอน หรือราว 6.7 ...

Responsive image

2024 ธุรกิจอีคอมเมิร์ซไทยต้องโฟกัสอะไร? รู้จักกลยุทธ์ 2C โอกาสใหม่ของธุรกิจไทย เจาะปัจจัยหลักที่นักการตลาดดิจิทัลต้องรู้

บทความนี้ Techsauce จึงจะพามารู้จักกับ 2 กุญแจชิ้นสำคัญอย่าง Content & Convenience ที่กุมชะตาธุรกิจอีคอมเมิร์ซไทยในยุคดิจิทัล...