Newsletter

โอกาสสำหรับสตาร์ทอัพด้าน AI ในปี 2025 *อัปเดต*

ในขณะที่ทุกคนกำลังเร่งนำ GPT-5 มาใช้ แต่ก็ยังมีคนทำเงินจากการขายปุ่มอยู่ดี โอกาสที่แท้จริงของ AI ในปี 2025 ไม่ใช่การคิดค้นสิ่งเดิมๆ แต่เป็นการแก้ปัญหาที่แท้จริงโดยไม่ต้องใช้งบประมาณอย่างฟุ่มเฟือย กลุ่มเป้าหมายที่ถูกประเมินค่าต่ำเกินไป เช่น การปรับแต่งเฉพาะบุคคลที่ไม่ทำให้ลูกค้ารู้สึกเหมือนอยู่ใน Black Mirror ผู้ช่วยทางการแพทย์ที่สามารถแยกแยะหวัดออกจากห้องฉุกเฉินได้ ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมที่เกลียด Excel ความสำเร็จล่ะ? ไม่ใช่สำหรับผู้ที่มี AI ที่ทรงพลังที่สุด แต่สำหรับผู้ที่ทำให้ AI เข้าถึงได้ มีประโยชน์ และยั่งยืน

คู่มือกึ่งจริงจังในการเอาชีวิตรอดในยุคตื่นทอง ของ AI (ในขณะที่ทุกคนแสร้งทำเป็นรู้ว่า GPT-5 คืออะไร จริงๆ ) *อัปเดตแล้ว*

AI กำลังเข้าสู่ช่วงวัยผู้ใหญ่ (แม้ว่าบางครั้งมันจะยังคงทำตัวเหมือนวัยรุ่นที่ตอบคำถามแบบสุ่ม) นี่คือจุดที่สตาร์ทอัพสามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างแท้จริง โดยไม่ต้องสัญญาว่าจะช่วยโลกหรือทำนาย อนาคต ที่แม้แต่แซม อัลท์แมนก็ไม่รู้

ช่องทางการ ตลาด ที่ไม่มีใครบอกคุณ (แต่คุณควรพิจารณา)

1. การปรับแต่งที่ไม่น่ากลัว: แพลตฟอร์มที่เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้ โดยไม่ทำให้ลูกค้ารู้สึกเหมือนอยู่ในซีรีส์ Black Mirror ตั้งแต่อีคอมเมิร์ซที่รู้ว่าเมื่อไหร่ไม่ควรแนะนำสินค้า ไปจนถึงคอนเทนต์ที่ปรับให้เข้ากับรสนิยมของผู้ใช้อย่างแท้จริง (ไม่ใช่สิ่งที่อัลกอริทึมคิดว่าคุณควรต้องการ)

2. ผู้ช่วยสุขภาพเสมือนจริงที่มีหัวใจ ♥️

  • การจัดการนัดหมายโดยไม่ต้องมีข้อความ "เราจะโทรกลับหาคุณ" ตามปกติ (ใช่แล้ว เรายังคงรอสายนั้นจากปี 2019 อยู่)
  • การคัดกรองเสมือนจริงที่แยกแยะระหว่าง "ฉันเป็นหวัด" และ "ฉันต้องการการดูแลฉุกเฉิน" (และไม่แนะนำให้ตัดเล็บเท้าที่ขบ)
  • เรื่องราวต่อเนื่องที่ฟังดูไม่เหมือนว่าถูกเขียนโดยหุ่นยนต์ (ถึงแม้จะแปลกแต่ก็เป็นเช่นนั้น)

3. การสร้างเนื้อหาเพื่อมนุษย์ เครื่องมือที่ช่วยสร้างเนื้อหาด้วยจิตวิญญาณ:

  • ข้อความ SEO ที่ดูไม่เหมือนว่าเขียนโดยบอท (อันนี้เป็นบอท และมันแสดงให้เห็น)
  • โพสต์ที่ไม่ทำให้ลูกหลานต้องอายคุณ (พวกที่กลอกตาเวลาที่คุณใช้โทรศัพท์มือถือด้วยสองนิ้ว)
  • คัดลอกอย่างน่าเชื่อถือโดยไม่ต้องฟังดูเหมือน พนักงานขายพรมชื่อดัง ที่ตะโกนข้อเสนอพิเศษ!!!

4. ระบบบ้านอัจฉริยะ (แต่ไม่มากเกินไป) ที่ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนบ้านของคุณให้เป็น HAL 9000:

  • พวกเขาเรียนรู้พฤติกรรมของคุณ (แม้กระทั่ง พฤติกรรมน่าเขินอาย เช่น การดูรายการเรียลลิตี้ตอนตีสาม)
  • พวกเขาปรับการบริโภคให้เหมาะสม (และกระเป๋าสตางค์ของคุณที่ว่างลงเรื่อยๆ)
  • พวกมันผสานรวมกับทุกสิ่ง (แม้แต่สมาร์ทดีไวซ์ที่คุณซื้อในปี 2018 และไม่เคยตั้งค่าเลย)

5. การวิเคราะห์สำหรับ SMEs ที่เกลียดเครื่องมือ Excel ที่ทำให้ตัวเลขเป็นมิตรแม้กระทั่งกับผู้ที่จบการศึกษาจากโรงเรียนมัธยม:

  • แดชบอร์ดที่ไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอกด้านฟิสิกส์ดาราศาสตร์ควอนตัมเพื่อทำความเข้าใจ
  • คำทำนายที่ดูเหมือนเวทมนตร์ (แต่เป็นวิทยาศาสตร์ ขอบคุณโมเดลหลายโหมดที่แม้แต่ผู้พัฒนาเองก็ไม่เข้าใจ)
  • ข้อมูลเชิงลึกที่คุณสามารถนำมาใช้ได้จริง (ไม่ใช่แผนภูมิที่มีสีสันเพื่อสร้างความประทับใจให้กับนักลงทุน)

กลยุทธ์เพื่อไม่ให้ล้มเหลว (หรืออย่างน้อยก็ล้มเหลวอย่างมีสไตล์)

  • ค้นหาปัญหาที่ทำให้ใครบางคนไม่พอใจจริงๆ ✅ (อย่าสร้างปัญหาที่มีอยู่แค่ในงานนำเสนอของคุณ)
  • เริ่มต้นเล็ก ๆ แต่ฝันให้ใหญ่ ✅ (ก่อนอื่นคือโรงรถและสำนักงานของคุณ ก่อน การไต่ระดับของ Claude ต่อด้วย Gemini และ GPT ในภายหลัง)
  • จัดการเงินของคุณราวกับว่าเป็นเงินของคุณเอง (เพราะเร็วหรือช้าก็จะเป็นเช่นนั้น เมื่อนักลงทุนหยุดเชื่อในเทพนิยาย) ✅
  • ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง (แต่ไม่ส่งอัปเดตตอนตี 3 ที่จะลบข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมด) ✅

ภาคส่วนที่ไม่ยอมให้คุณอาศัยอยู่ใต้สะพาน

  • การดูแลสุขภาพ (น่าเสียดายที่ผู้คนมักจะเจ็บป่วยอยู่เสมอ แต่ควรระมัดระวังเกี่ยวกับกฎหมาย AI ของยุโรปที่มีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 2 กุมภาพันธ์ 2025)
  • EdTech (เพราะการเรียนรู้ไม่เคยตกยุค และนักเรียนมีการเตรียมตัวน้อยลงเรื่อยๆ)
  • ความปลอดภัยทางไซเบอร์ (เพราะขณะที่คุณนอนหลับ มีคนพยายามแฮ็ก เครื่องชงกาแฟ ที่เชื่อมต่อของคุณ)

ความจริงเกี่ยวกับความสำเร็จในปี 2025 จะไม่ใช่ของผู้ที่มี AI ที่ทรงพลังที่สุด แต่จะตกเป็นของผู้ที่แก้ไขปัญหาจริงได้โดยไม่ต้อง:

  • งบประมาณลูกค้าหมดลง (เพราะไม่ใช่ทุกคนจะมีเงินพันล้านของ Microsoft)
  • สัญญาว่าจะประดิษฐ์ล้อขึ้นมาใหม่ (เมื่อสิ่งที่ต้องทำคือการอัปเดต)
  • การใช้ "blockchain" และ "metaverse" ในประโยคเดียวกัน (ถือเป็นความผิดตามพระราชบัญญัติ AI)

นวัตกรรมที่แท้จริงคือการทำให้ AI:

  • สามารถเข้าถึงได้ (แม้แต่กับผู้ที่ไม่ทราบว่า Transformer คืออะไร หรือ GPT-5o หมายถึงอะไร ซึ่งจะไม่มาถึงก่อนสิ้นปี 2025 อยู่แล้ว)
  • มีประโยชน์ (มีประโยชน์ในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ใช่แค่ในการนำเสนอด้วยแผนภูมิการเติบโตแบบทวีคูณ)
  • ยั่งยืน (ทั้งต่อโลกและบัญชีธนาคารของคุณ เนื่องจากต้นทุนการฝึกอบรมยังคงเพิ่มสูงขึ้น)
  • สอดคล้องกับกฎใหม่ (เนื่องจากการห้ามตามพระราชบัญญัติ AI ของยุโรปจะเริ่มมีผลบังคับใช้ตั้งแต่ปี 2025 และค่าปรับอาจสูงถึง 15 ล้านยูโร)

โปรดจำไว้ว่าในขณะที่ทุกคนกำลังเร่งรีบนำ Claude 3.7 Sonnet หรือ GPT-o3 มาใช้ ก็ยังมีคนทำเงินจากการขายปุ่มอยู่ดี บางครั้งเทคโนโลยีที่เรียบง่ายที่สุดกลับเป็นเทคโนโลยีที่ใช้งานได้ดีที่สุด

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์