อินฟินีออน เทคโนโลยีส์ (Infineon Technologies) ผู้นำระดับโลกด้านโซลูชันเซมิคอนดักเตอร์สำหรับระบบพลังงานจากเยอรมนี ประกาศเปิดโรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขั้นปลาย (Backend) แห่งใหม่ในจังหวัดสมุทรปราการ เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2569 

โครงการนี้ดำเนินการโดย บริษัท อินฟินีออน เทคโนโลยีส์ แมนูแฟคเชอริ่ง (ประเทศไทย) จำกัด ซึ่งได้รับการส่งเสริมการลงทุนจากบีโอไอมูลค่ากว่า 48,000 ล้านบาท การเปิดฐานการผลิตแห่งนี้เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นจากเมกะเทรนด์โลก ทั้ง Digitalization, Electrification และ Energy Transition   

พิธีเปิดได้รับเกียรติจากนายอนุทิน ชาญวีรกูล นายกรัฐมนตรี เป็นประธาน โดยมีนายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง เข้าร่วมพิธี ร่วมด้วยนาย Michael Reiffenstuel เอกอัครราชทูตเยอรมนีประจำประเทศไทย และ มร. อเล็กซานเดอร์ กอร์สกี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ (COO) อินฟินีออน เทคโนโลยีส์   

ยกระดับไทยสู่ห่วงโซ่เซมิคอนดักเตอร์โลก

โรงงานแห่งใหม่นี้ถือเป็นฐานการผลิตระบบชิปควบคุมพลังงาน (Power Module) แห่งที่ 3 ของอินฟินีออน ต่อจากเยอรมนีและจีน โรงงานเริ่มต้นเดินเครื่องด้วยเฟสแรก (Module A) ซึ่งมีพื้นที่ห้องคลีนรูม 30,000 ตารางเมตร และถูกออกแบบให้ขยายได้สูงสุดถึง 5 โมด���ลในระยะยาว หากมีการขยายจนครบทั้ง 5 เฟส จะมีพื้นที่คลีนรูมรวม 150,000 ตารางเมตร ซึ่งมากกว่าโรงงานที่ใหญ่ที่สุดของบริษัทในปัจจุบันราว 2 เท่า และจะทำให้ประเทศไทยก้าวขึ้นเป็นฐานการผลิตในขั้นประกอบและทดสอบ (Backend) ที่ใหญ่ที่สุดในโลกของอินฟินีออน   

ความพิเศษของโรงงานแห่งนี้คือ เป็นโรงงานอัตโนมัติ (Autonomous Factory) แห่งแรกของบริษัทที่รวมการทดสอบเวเฟอร์ (Wafer Testing) เข้ากับการผลิต Power Module และการทดสอบวงจรรวม (IC) ไว้ในที่เดียวกัน โดยใช้พลังงานไฟฟ้าสีเขียว 100% พร้อมติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ ระบบหมุนเวียนน้ำ และระบบกักเก็บน้ำฝน เพื่อมุ่งสู่เป้าหมายลดคาร์บอนฟุตพรินต์  

มร. อเล็กซานเดอร์ กอร์สกี เผยถึงเหตุผลที่เลือกประเทศไทยว่า เป็นเพราะไทยมีฐานอุตสาหกรรมยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์ที่แข็งแกร่ง มีกลุ่มผู้ประกอบการเซมิคอนดักเตอร์อยู่แล้ว อีกทั้งมีความพร้อมด้านบุคลากรและทำเลที่เชื่อมโยงกับตลาดเอเชียได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้านนายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ ระบุว่าการลงทุนครั้งนี้พาสอดคล้องกับแนวทาง All in AI ของรัฐบาล และช่วยพาไทยเข้าสู่ห่วงโซ่มูลค่าเทคโนโลยีโลก โดยชิปควบคุมพลังงานเป็นชิ้นส่วนสำคัญในอุตสาหกรรมแห่งอนาคต เช่น รถยนต์ไฟฟ้า, ระบบพลังงานแสงอาทิตย์, ดาต้าเซ็นเตอร์ ไปจนถึงระบบเทคโนโลยี AI เชิงกายภาพ (Physical AI) อย่างหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ซึ่งตลาดชิปประเภทนี้มีแนวโน้มเติบโตจาก 60,000 ล้านเหรียญสหรัฐในปี 2568 เป็นกว่า 107,000 ล้านเหรียญสหรัฐในปี 2578   

นอกจากเม็ดเงินลงทุนแล้ว บีโอไอยังให้ความสำคัญกับคุณค่าการลงทุนในประเทศ โดยได้กำหนดเงื่อนไขและแผนความร่วมมือที่สำคัญ ดังนี้

• แผนจ้างงาน คาดว่าจะจ้างงานบุคลากรไทยกว่า 5,000 คน หากครบทุกเฟส (ราว 1,000 คนต่อเฟส) โดยเน้นวิศวกรและช่างเทคนิค   

• การถ่ายทอดเทคโนโลยี บริษัทต้องพัฒนาบุคลากรไทยด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีกว่า 600 คน (วิศวกรการผลิตกว่า 400 คน และสายวิจัยกว่า 200 คน)   

• การฝึกอบรมต่างประเทศ มีแผนส่งบุคลากรไทยกว่า 130 คน ไปฝึกอบรมเทคโนโลยีเฉพาะทางในต่างประเทศ   

• ความร่วมมือภาคการศึกษา ร่วมพัฒนาหลักสูตรไม่น้อยกว่า 60 วิชา   

• โอกาสของนักศึกษา เปิดรับนักศึกษาปริญญาตรีไม่น้อยกว่า 1,100 คน เข้าร่วมฝึกอบรม   

• งานวิจัยร่วม ร่วมพัฒนาโครงการวิจัยเทคโนโลยี Power Module รวม 680 โครงการ   

• ความร่วมมือกับสถาบันวิจัย ดำเนินการวิจัยร่วมกับมหาวิทยาลัยและสถาบันในประเทศไม่น้อยกว่า 18 โครงการ   

นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการบีโอไอ ทิ้งท้ายว่า เป้าหมายไม่ได้อยู่แค่การเป็นฐานการผลิต แต่เพื่อยกระดับขีดความสามารถของไทย และผลักดันยุทธศาสตร์สู่เป้าหมาย ‘ชิปเมดอินไทยแลนด์’ ในอนาคต ขณะที่รัฐบาลก็พร้อมสนับสนุนด้วยมาตรการ Thailand FastPass เพื่อให้โครงการเชิงยุทธศาสตร์เช่นนี้เดินหน้าได้อย่างรวดเร็ว   

อ้างอิง : ข่าวประชาสัมพันธ์จากอินฟินีออน, BOI

AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในโลกการลงทุนมากขึ้นเรื่อย ๆ ตั้งแต่การหาข้อมูล สรุปข่าว วิเคราะห์ธุรกิจ ไปจนถึงการคัดกรองหุ้นและกองทุน ทำให้คำถามไม่ได้หยุดอยู่แค่ว่า AI จะช่วยลงทุนได้หรือไม่ แต่เริ่มไปถึงว่าหากวันหนึ่ง AI สามารถทำงานในกระบวนการลงทุนได้มากขึ้น เราจะกล้าให้มันเข้ามาดูแลเงินของเรามากแค่ไหน

ประเด็นนี้ถูกพูดถึงในเซสชั่น ‘Would You Dare to Let AI Invest for You 100%?’ บนเวที Techsauce Global Summit 2026 โดยมีคุณวทันยา บุนนาค Co-CEO of Liberator Securities , คุณธานินทร์ แซมมณี CEO and founder of Deepscope และคุณเมธพนธ์ อมรธีรสรรค์ นักลงทุนและเจ้าของเพจหุ้นเปลี่ยนโลก ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมอง

โดยคุณวทันยา กล่าวว่าการเอา AI มาใ��้กับการลงทุน หัวใจสำคัญคือจะทำยังไงให้ AI ช่วยให้นักลงทุนเข้าถึงข้อมูลดี ๆ เครื่องมือที่ใช้งานได้จริง และตัดสินใจได้อย่างมีคุณภาพมากขึ้น

ทุกวันนี้ AI ช่วยได้หลายอย่างแล้ว ทั้งประมวลผลข้อมูล ติดตามสถานการณ์ตลาด วิเคราะห์หุ้นหรือสินทรัพย์ต่าง ๆ และช่วยดูเรื่องความเสี่ยงได้มากขึ้นเรื่อย ๆ แต่มีสี่เรื่องที่ยังไม่ควรปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทนเจ้าของเงินทั้งหมด คือ ระดับความเสี่ยง เป้าหมายทางการเงิน ระยะเวลาการลงทุน และแผนการใช้ชีวิต เพราะเรื่องพวกนี้เป็นเรื่องส่วนตัวที่ AI ไม่มีทางรู้แทนเราได้

ในมุมของคุณวทัน ‘การให้ AI ลงทุนแทน 100%’ ไม่ใช่การปล่อยให้ระบบตัดสินใจอย่างอิสระ แต่คือการให้เทคโนโลยีเข้ามาทำงานตามระบบระเบียบ โดยมีเจ้าของเงินเป็นคนกำหนดกรอบเรื่องเงื่อนไขและความเสี่ยง 

หากมองลึกลงไปในมุมเทคโนโลยี คุณธานินทร์บอกว่าเราต้องแยกบทบาทระหว่างโมเดลภาษา (LLM) กับระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขให้ออก

โมเดลภาษาอย่าง LLM นั้นเก่งมากในการจัดการข้อมูลตัวอักษร มันช่วยเราสรุปข่าว อ่านงบการเงิน หรือจับใจความสำคัญของธุรกิจได้ในเวลาอันรวดเร็ว แต่ถึงอย่างนั้น เราก็ไม่ควรนำคำตอบจากแชทบอทมาใช้ฟันธงเพื่อซื้อขายหุ้นโดยตรง เพราะระบบยังมีจุดอ่อนเรื่องการ ‘ให้ข้อมูลผิดพลาด’ รวมถึงความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลที่มันดึงมาใช้

ในทางกลับกันระบบวิเคราะห์เชิงตัวเลขจะทำงานบนกฎเกณฑ์และสูตรคำนวณที่ตายตัวกว่า โดยระบบจะนำตัวชี้วัดต่างๆ เช่น อัตรากำไร ความถูกแพงของหุ้น หรือแนวโน้มราคา มาประเมินด้วยมาตรฐานเดียวกันทั้งหมด ซึ่งกระบวนการทำงานจะมีความเป็นเหตุเป็นผลชัดเจน เริ่มตั้งแต่การรับข้อมูลดิบเข้ามา แปลงเป็นคะแนน สร้างเป็นสัญญาณซื้อขาย และนำไปสู่การตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้าย

และอธิบายเพิ่มเติมว่าปัจจุบันระบบ Quant ฉลาดขึ้นจนสามารถใช้ Machine Learning สร้างสูตรสแกนหุ้นได้เองโดยไม่ต้องรอให้มนุษย์ป้อนเงื่อนไขเหมือนเมื่อก่อน ทั้งนี้ ไม่จำเป็นต้องเลือกว่าระหว่าง LLM กับ Quant ตัวไหนดีกว่ากัน เพราะ LLM ถูกสร้างมาเพื่อช่วยค้นหาและทำความเข้าใจข้อมูล ส่วน Quant มีไว้เพื่อการวิเคราะห์ที่เป็นระบบและตรวจสอบผลลัพธ์ได้ 

ด้านคุณเมธพนธ์ ให้ความเห็นว่าอุปสรรคใหญ่ของการลงทุนไม่ใช่การขาดข้อมูล แต่คือการขาดวินัย ต่อให้เราวางแผนระยะยาวมาอย่างดีและคิดว่ารัดกุมแล้ว แต่เมื่อเจอกับความผันผวน ความกลัว หรือแม้แต่ความโลภ สิ่งเหล่านี้ก็มักจะเป็นตัวการที่ทำให้นักลงทุนตัดสินใจแหกกฎ เผลอทิ้งแผนเดิมที่เคยวางไว้ 

ถึง AI จะหาข้อมูลมาเราได้รวดเร็วแค่ไหน แต่การมีข้อมูลล้นมือก็ไม่ได้การันตีว่าจะช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น หากนักลงทุนยังขาดทักษะในการคัดกรองความน่าเชื่อถือของข้อมูล 

อีกประเด็นที่คุณเมธพนธ์ชี้ให้เห็นคือ AI กำลังอัปเลเวลจากการเป็นแค่เครื่องมือรอรับคำสั่งไปเป็น AI Agent ที่คิดและวิเคราะห์ได้เอง จนกลายเป็น ‘สมองที่สอง’ ที่ช่วยนักลงทุน แต่เขาก็มองว่ายังไม่ควรปล่อยให้ AI จัดการเงินทั้งหมด เนื่องจากระบบ LLM มักจะให้น้ำหนักกับกระแสข่าวล่าสุดมากเกินไปจนเกิดความลำเอียง ส่วนระบบ Quant แม้จะดีตรงที่ไม่มีอารมณ์มาเกี่ยวข้อง แต่ถ้าจะลองใช้งานควรแบ่งเงินแค่บางส่วนมาทดสอบก่อน ไม่ควรทุ่มให้ AI ดูแลทั้งหมด 

แล้ว AI ควรเข้ามาดูแลการลงทุนไหม ?

เมื่อฟังมุมมองจากทั้งสามท่านจะเห็นจุดร่วมเหมือนกันว่าเรายังไม่ควรปล่อยให้ AI จัดการเงินแบบ 100%

คุณธานินทร์อธิบายว่า Quant แต่ละระบบมีวิธีคิดไม่เหมือนกัน บางระบบดูแค่ข้อมูลของบริษัทเพียงอย่างเดียว ไม่ได้เอาปัจจัยเศรษฐกิจภาพใหญ่มาคิดด้วย แล้วเรื่องที่วัดยากอย่างความคิดของผู้บริหาร ก็ยังเป็นสิ่งที่โมเดลวิเคราะห์แทนคนได้ยาก ขณะที่ตลาดยังมีเหตุการณ์ที่คาดไม่ถึง ทำให้รูปแบบที่ AI เรียนรู้จากข้อมูลเก่าอาจใช้ไม่ได้อีกเมื่อสถานการณ์เปลี่ยน

คุณวทันยามองต่างออกไปเล็กน้อย เธอเห็นว่า AI ทำงานบางอย่างได้เต็มที่อยู่แล้ว เช่น จับรูปแบบ สร้างสัญญาณซื้อขาย หรือคัดกรองหุ้น รวมถึงดูแลเงินบางส่วนของพอร์ตได้ด้วย แต่สิ่งที่ยังต้องเป็นหน้าที่ของคนเสมอคือการวางกรอบ ว่าลงทุนไปเพื่ออะไร รับความเสี่ยงได้แค่ไหน และควรสั่งหยุด AI เมื่อไหร่

ส่วนคุณเมธพนธ์สรุปสั้น ๆ ว่า AI ควรอยู่ในบทบาทผู้ช่วยที่เก่งมาก ๆ ได้ แต่ไม่ควรถูกยกให้เป็นคนคิดแทนทั้งหมด 

ในส่วนของทิศทางอนาคต คุณวทันยาเปิดเผยว่า Liberator มุ่งมั่นที่จะยกระดับ AI ให้ก้าวข้ามการเป็นเพียงเครื่องมือค้นหาข้อมูล โดยจะให้ความสำคัญกับความถูกต้องของข้อมูล การวางระบบฐานข้อมูล และขั้นตอนการวิเคราะห์ที่ชัดเจน เพื่อให้ AI สามารถสนับสนุนการตัดสินใจลงทุนได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ขณะนี้ บริษัทยังอยู่ระหว่างเตรียมเปิดตัวบริการ AI รูปแบบใหม่ ที่จะเข้ามาช่วยนักลงทุนจัดการข้อมูล วิเคราะห์ ติดตาม และบริหารพอร์ตอย่างเป็นระบบ ภายใต้กรอบความเสี่ยงที่เ��้าของเงินรับได้

จุดประสงค์หลักของโมเดลนี้ ไม่ใช่การนำเทคโนโลยีมาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการลดความซับซ้อนของการลงทุน และเปิดกว้างให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเครื่องมือคุณภาพสูงได้ โดยไม่มีข้อจำกัดเรื่องขนาดพอร์ตเข้ามาเกี่ยวข้อง

ดังนั้น สิ่งที่ได้จากการพูดคุยในครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่การหาคำตอบว่า AI จะลงทุนแทนเรา 100% ได้หรือไม่ แต่เป็นการทำความเข้าใจว่าเราควรใช้ AI เป็นผู้ช่วยในขั้นตอนไหน งานไหนที่ต้องอาศัยระบบที่ตรวจสอบได้ และเรื่องไหนที่เจ้าของเงินยังต้องเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายด้วยตัวเอง

เบื้องหลังผลิตภัณฑ์สุขภาพที่ได้รับความไว้วางใจจากผู้บริโภค ไม่ได้มีเพียงสูตรหรือวัตถุดิบที่ดี แต่เกิดจากการผสานองค์ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ นวัตกรรมระดับโลก ความเข้าใจผู้บริโภค และประสบการณ์การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สั่งสมมาอย่างต่อเนื่อง

สำหรับ 3C Group สิ่งเหล่านี้คือรากฐานที่องค์กรสร้างมาเป็นเวลากว่า 45 ปี จนกลายเป็นองค์ความรู้ที่ช่วยสนับสนุนการพัฒนาผลิตภัณฑ์สุขภาพให้กับเจ้าของแบรนด์และพันธมิตรทางธุรกิจในประเทศไทย

ในโอกาสครบรอบ 45 ปี บริษัทได้เปิดตัว 3C Trusted Wellness & Longevity Intelligence Platform ซึ่งนำเทคโนโลยี AI มาช่วยยกระดับการค้นหาโอกาสทางธุรกิจ การวิเคราะห์แนวคิดผลิตภัณฑ์ และการพัฒนาสูตรตั้งต้น ให้สามารถดำเนินการได้รวดเร็ว เป็นระบบ และเข้าถึงองค์ความรู้ขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ก่อนส่งต่อให้ผู้เชี่ยวชาญของ 3C ตรวจสอบและพัฒนาต่อยอดตามหลักวิทยาศาสตร์และข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง

เรื่องที่น่าสนใจกว่าตัวแพลตฟอร์ม คือคำอธิบายว่าบริษัทที่ดำเนินธุรกิจมา 45 ปี สามารถนำ AI มาเชื่อมกับงานพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร Techsauce ได้มีโอกาสสัมภาษณ์ผู้บริหาร 2 ท่านในงาน 3C Group 45th Anniversary: The Legacy of Trust & Innovation 2026 ได้แก่ ภก.ณัฐพล ส่งพรประเสริฐ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร และ คุณวงศกร วัชรานานันท์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี โดยคำตอบของทั้งสองท่านเชื่อมกลับมายังรากฐานเดียวกัน คือ “ความไว้วางใจ” หรือ Trust ตั้งแต่การคัดเลือกวัตถุดิบ การจัดระเบียบองค์ความรู้ภายใน ไปจนถึงการเลือกแพลตฟอร์มที่รองรับการทำงานของ AI และการเลือกพาร์ทเนอร์ที่จะร่วมพัฒนาเทคโนโลยีไปด้วยกัน

ความไว้วางใจไม่ได้เกิดจากโอกาสครั้งเดียว แต่สะสมผ่านทุกวัน ทุกเดือน และทุกปี

จุดตั้งต้นของทุกอย่างอยู่ที่คำอธิบายว่า ความไว้วางใจเกิดขึ้นได้อย่างไร คุณวงศกรระบุว่าสิ่งนี้เป็นรากฐานสำคัญขององค์กร และไม่ใช่สิ่งที่สามารถสร้างขึ้นจากจังหวะใดจังหวะหนึ่ง

“ตลอด 45 ปี ไม่ใช่เรื่องง่ายที่เราจะใช้โอกาสใดโอกาสหนึ่งในการสร้าง Trust แต่ Trust ต้องเกิดจากสิ่งที่เราทำอย่างต่อเนื่องในทุกวัน ทุกเดือน และทุกปี”

เมื่อถามว่าช่วงเวลาใดท้าทายที่สุด คำตอบคือแทบทุกปี ทั้งจากการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มมากขึ้น และความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนไป สิ่งที่ยังคงเดิมคือการยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง พร้อมปรับกระบวนการและกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับโจทย์ในแต่ละช่วงเวลา

ภก.ณัฐพลอธิบายว่า ความน่าเชื่อถือมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจสุขภาพ เพราะผลิตภัณฑ์เกี่ยวข้องกับคุณภาพชีวิตของผู้คนโดยตรง สิ่งที่บริษัทสื่อสารออกสู่ตลาดจึงต้องสอดคล้องกับข้อเท็จจริง มีข้อมูลและหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ที่เหมาะสมรองรับ และผ่านการพิจารณาตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างความเชื่อมั่นต่อผู้บริโภคและพันธมิตรทางธุรกิจในระยะยาว

อีกประเด็นที่ ภก.ณัฐพลย้ำคือความแตกต่างระหว่างการเป็นคู่ค้ากับการเป็นพันธมิตร การเป็นพันธมิตรหมายถึงการเข้าใจปัญหา เป้าหมาย และสิ่งที่ลูกค้าให้ความสำคัญ ก่อนร่วมกันพัฒนาทางเลือกที่เหมาะสมและเติบโตไปด้วยกัน

หลักการเดียวกันถูกแปลเป็นแนวทางที่จับต้องได้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ 3C ยึดหลักว่าการออกแบบผลิตภัณฑ์ต้องพิจารณาทั้งรูปแบบและปริมาณของสารสำคัญอย่างมีเหตุผลทางวิทยาศาสตร์ มีข้อมูลสนับสนุนที่เหมาะสม และสามารถตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างสูตร คุณภาพ และข้อมูลที่สื่อสารออกสู่ตลาดได้

อีกหนึ่งหลักการสำคัญคือความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ เพื่อสนับสนุนความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือในทุกขั้นตอน

จากผู้จัดหาวัตถุดิบ สู่ Trusted Wellness & Longevity Partner

การรักษามาตรฐานเดิมเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ เมื่อความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าเปลี่ยนไป

คุณวงศกรสรุปทิศทางการปรับตัวขององค์กรว่า 3C กำลังเปลี่ยนจากการส่งมอบวัตถุดิบ ไปสู่การร่วมสร้างนวัตกรรมที่ตอบโจทย์ลูกค้า โดยเข้าไปทำความเข้าใจโจทย์ตั้งแต่ต้นทาง แทนการรอให้ลูกค้าเลือกจากรายการวัตถุดิบที่มีอยู่

การเปลี่ยนบทบาทดังกล่าวทำให้บริษัทต้องจัดการสินทรัพย์สำคัญที่มองไม่เห็น นั่นคือองค์ความรู้และ��ระสบการณ์ด้านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สั่งสมมาตลอด 45 ปี ให้อยู่ในรูปแบบที่ค้นหา เชื่อมโยง ตรวจสอบ และนำกลับมาใช้ได้อย่างเป็นระบบ แทนที่จะคงอยู่เฉพาะในประสบการณ์ของบุคคลหรือกระจัดกระจายอยู่ในเอกสาร

4–5 ปีของการเตรียมข้อมูล ก่อนก้าวสู่ AI Transformation

คุณวงศกรเข้ามารับผิดชอบโจทย์ดังกล่าวเมื่อประมาณ 5 ปีก่อน โดยเริ่มจาก Digital Transformation และต่อยอดสู่ AI Transformation

งานสำคัญคือการนำองค์ความรู้ที่สะสมอยู่ในองค์กรออกมาจัดระบบ พร้อมวางโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลให้สามารถนำไปใช้ต่อได้ เมื่อ AI เข้ามา ความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ของทีมงานจึงสามารถถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

“ถ้าเราไม่ได้จัดเตรียมข้อมูลเหล่านี้ การนำ AI มาใช้งานร่วมกับระบบจะทำได้ยากมาก”

ช่วง 4–5 ปีของ Digital Transformation จึงไม่ใช่เพียงการเปลี่ยนเอกสารให้เป็นดิจิทัล แต่เป็นการวางรากฐานข้อมูล กระบวนการ และธรรมาภิบาล เพื่อให้องค์กรพร้อมต่อยอดสู่การทำงานด้วย AI

ปัจจุบันบริษัทนำ AI มาใช้ทั้งในการสนับสนุนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า และการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการภายใน

ภก.ณัฐพลกล่าวเสริมว่า

“สำหรับเรา AI ไม่ใช่เป้าหมายปลายทาง แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้องค์ความรู้ ความเชี่ยวชาญ และความรับผิดชอบที่เราสั่งสมมาตลอด 45 ปี สามารถส่งต่อไปยังพันธมิตรและลูกค้าได้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และเข้าถึงได้มากขึ้น”

“เป้าหมายที่แท้จริงคือการช่วยให้พันธมิตรของเราสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณค่า และช่วยให้ผู้คนมีสุขภาพที่ดีได้นานขึ้น”

ภก.ณัฐพล ส่งพรประเสริฐ, Chief Executive Officer, 3C Group

ในมิติของบุคลากร คุณวงศกรยอมรับว่าในช่วงแรกมีความกังวลว่า AI อาจเข้ามาแทนที่การทำงานของพนักงาน จุดยืนที่บริษัทสื่อสารอย่างชัดเจนคือ AI ไม่ได้เข้ามาแทนความเชี่ยวชาญของคน แต่เข้ามาช่���ยเพิ่มประสิทธิภาพและขยายความสามารถของทีมงาน เพื่อให้บุคลากรสามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้ดียิ่งขึ้น

คุณวงศกร วัชรานานันท์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี

สองเส้นทางในแพลตฟอร์มเดียว: จากการค้นหาโอกาสทางธุรกิจ สู่แนวคิดผลิตภัณฑ์

แพลตฟอร์มถูกออกแบบให้รองรับความต้องการของลูกค้าในสองรูปแบบหลัก โดยแบ่งตามระดับความชัดเจนของโจทย์ธุรกิจและแนวคิดผลิตภัณฑ์

Wellness Advisor: ช่วยลูกค้าที่ยังมีโจทย์กว้าง สำรวจโอกาสและกำหนดแนวคิดผลิตภัณฑ์

ส่วนแรกเหมาะสำหรับลูกค้าที่ต้องการสำรวจโอกาสในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ โดยสามารถสนทนากับ AI ในบทบาทผู้ช่วยด้าน Wellness

ตัวอย่างเช่น หากเริ่มจากแนวคิดผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคอายุ 50 ปี ระบบจะช่วยตั้งคำถามต่อเก��่ยวกับความต้องการด้านสุขภาพ กลุ่มเป้าหมาย และมุมที่ต้องการเน้น เพื่อค่อย ๆ ทำให้แนวคิดผลิตภัณฑ์และทิศทางธุรกิจชัดเจนขึ้น

ส่วนนี้มุ่งช่วยสำรวจโอกาสและองค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง ยังไม่ใช่สูตรผลิตภัณฑ์ที่พร้อมใช้งาน

Product Concept Creation: ช่วยลูกค้าที่มีโจทย์ชัดเจน สร้างและเปรียบเทียบแนวคิดสูตรตั้งต้น

ส่วนที่สองออกแบบมาสำหรับลูกค้าที่มีแนวคิดชัดเจนและต้องการพัฒนาต่อ ระบบให้ลูกค้าจัดลำดับความสำคัญของความต้องการ โดยเลือกประเด็นที่สำคัญที่สุดจากองค์ประกอบที่กำหนด เช่น คุณประโยชน์ที่ต้องการ เสาหลักด้านสุขภาพ จุดขาย รูปแบบผลิตภัณฑ์ และรสชาติ

จากนั้น AI จะนำองค์ความรู้ ฐานข้อมูล และประสบการณ์การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่องค์กรสั่งสมมาตลอด 45 ปี มาช่วยสร้างแนวคิดผลิตภัณฑ์และสูตรตั้งต้นหลายทางเลือก เพื่อให้ลูกค้าเปรียบเทียบองค์ประกอบ แนวทางการสื่อสารคุณประโยชน์ และประมาณการต้นทุนวัตถุดิบเบื้องต้น ก่อนเข้าสู่กระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์จริงร่วมกับทีมผู้เชี่ยวชาญของบริษัท

ในอดีต การพัฒนาแนวคิดผลิตภัณฑ์ไปสู่สูตรที่พร้อมเข้าสู่กระบวนการทดลองและพัฒนาต่อ มักต้องผ่านการค้นคว้าและหารือหลายรอบ ระบบใหม่ช่วยให้ลูกค้าเห็นภาพของแนวคิดผลิตภัณฑ์และเปรียบเทียบทางเลือกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ก่อนส่งต่อให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบความเป็นไปได้ ทดลอง และพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์จริงต่อไป

AI ทำงานภายใต้ขอบเขตองค์ความรู้ของ 3C และแหล่งข้อมูลที่บริษัทคัดเลือก อนุมัติ และมีสิทธิ์นำมาใช้งาน โดยผลลัพธ์จากระบบเป็นข้อมูลประกอบการพิจารณาเบื้องต้น และต้องผ่านการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญก่อนนำไปใช้จริง

AI ที่ดีไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ต้องน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และตรวจสอบได้

เมื่อองค์ความรู้และข้อมูลถูกนำเข้าสู่ระบบ คำถามสำคัญคือความปลอดภัยและการกำกับดูแล

คุณวงศกรอธิบายว่า AI ที่ดีต้องไม่ได้มีเพียงความสามารถในการประมวลผล แต่ต้องน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และตรวจสอบได้

3C เลือก Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์มหลัก พร้อมออกแบบการควบคุมสิทธิ์ การแยกข้อมูล การบันทึกการใช้งาน และการจัดระดับความอ่อนไหวของข้อมูลตามนโยบายของบริษัท ข้อมูลลูกค้าถูกออกแบบให้อยู่ภายใต้ขอบเขตการควบคุมขององค์กร และไม่ถูกนำไปใช้ฝึกโมเดลสาธารณะ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขบริการ การตั้งค่าระบบ และนโยบายข้อมูลของ 3C

หลักการเดียวกันถูกนำมาใช้ในการตัดสินใจด้านเทคโนโลยีในยุคที่ AI เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยบริษัทให้ความสำคัญกับความสามารถในการต่อยอด ความปลอดภัยของข้อมูล และความยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มในระยะยาว มากกว่าการเลือกใช้เครื่องมือที่ได้รับความนิยมเพียงชั่วคราว

อีกองค์ประกอบที่คุณวงศกรระบุว่ามีส่วนสำคัญคือระบบนิเวศด้านเทคโนโลยีที่รองรับการเปลี่ยนผ่านสู่ AI Transformation โดย 3C เลือก Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์มหลัก และทำงานร่วมกับ Partner คนสำคัญ Fusion Solution ในฐานะ Technology Transformation Partner เพื่อให้คำแนะนำด้านสถาปัตยกรรมและการเลือกใช้เทคโนโลยีที่เ��มาะสมกับแต่ละช่วงของการพัฒนา

ขณะที่การออกแบบองค์ความรู้ทางธุรกิจ การพัฒนาแพลตฟอร์ม และการพัฒนาแอปพลิเคชันหลักดำเนินการโดยทีมงานภายในของ 3C

การมีแพลตฟอร์มมาตรฐานระดับโลกช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาและปรับใช้เทคโนโลยีใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง พร้อมรองรับการเติบโตในอนาคต

3C ไม่ได้นำ AI มาแทนความเชี่ยวชาญ แต่ทำให้องค์ความรู้ที่สะสมมาตลอด 45 ปี เข้าถึงได้เร็วขึ้น ใช้งานได้อย่างเป็นระบบ และยังคงอยู่ภายใต้การตรวจสอบของผู้เชี่ยวชาญ

Longevity ที่ไม่ได้วัดเพียงจำนวนปี กับวิสัยทัศน์ปี 2030 ของ 3C Group

ภก.ณัฐพลมองว่า AI กำลังเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้บริโภคอย่างมีนัยสำคัญ ผู้คนสามารถค้นหาข้อมูลด้านสุขภาพได้ด้วยตนเองผ่านอุปกรณ์พกพา และมีอุปกรณ์ติดตามสุขภาพที่ช่วยให้เห็นข้อมูลของร่างกายชัดเจนขึ้น

เมื่อผู้บริโภคเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น แบรนด์ที่สามารถส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพ มีข้อมูลรองรับ และตอบโจทย์สุขภาพของผู้บริโภคได้อย่างชัดเจน จะสามารถสร้างความแตกต่างและความไว้วางใจได้อย่างยั่งยืน

ความรู้ที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภคเชื่อมโยงกับแนวโน้มระดับโลกเรื่อง Longevity ซึ่งไม่ได้หมายถึงเพียงการมีชีวิตยืนยาว แต่รวมถึงการมีสุขภาพและคุณภาพชีวิตที่ดีในทุกช่วงวัย หรือ Healthspan ที่ยาวนานขึ้น

เป้าหมายไม่ใช่เพียงการเพิ่มจำนวนปีของชีวิต แต่คือการเพิ่มจำนวนปีที่เรามีสุขภาพดี ใช้ชีวิตได้อย่างมีคุณภาพ และยังคงทำในสิ่งที่รักได้อย่างเต็มศักยภาพ

Vision 2030: Trusted Wellness & Longevity Partner

วิสัยทัศน์ปี 2030 ของ 3C Group คือการเป็น Trusted Wellness & Longevity Partner ที่ได้รับความไว้วางใจจากพันธมิตรทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ โดยเชื่อมโยงองค์ความรู้ วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรมสุขภาพจากทั่วโลก เข้ากับความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่

องค์กรเชื่อว่าการมีอายุยืนที่แท้จริงไม่ได้หมายถึงเพียงการมีชีวิตที่ยาวขึ้น แต่คือการมีคุณภาพชีวิตที่ดีในทุกช่วงวัย หรือการมี Healthspan ที่ยาวนานขึ้น

ด้วยเหตุนี้ 3C จึงมุ่งพัฒนาแพลตฟอร์ม องค์ความรู้ และนวัตกรรมที่จะช่วยให้พันธมิตรสามารถสร้างผลิตภัณฑ์สุขภาพที่มีคุณค่า ตอบโจทย์ผู้บริโภค และร่วมกันยกระดับมาตรฐานอุตสาหกรรมสุขภาพไปสู่อนาคต

ผลิตภัณฑ์สุขภาพชิ้นต่อไปที่เข้าสู่ตลาด อาจเริ่มต้นจากการกำหนดความต้องการเพียงไม่กี่ข้อบนหน้าจอ แต่สิ่งที่ระบบนำมาใช้ตอบโจทย์ยังคงเป็นองค์ความรู้ที่ 3C Group สั่งสมมาตลอด 45 ปี

เทคโนโลยีอาจเปลี่ยนแปลงได้ในเวลาไม่กี่เดือน แต่สิ่งที่องค์กรต้องรักษาไว้ในทุกวัน คือ ความไว้วางใจ

ปัจจุบัน 3C Trusted Wellness & Longevity Intelligence Platform เปิดใช้งานแล้วสำหรับลูกค้าองค์กรในระดับ strategic partner

3C Trusted Wellness & Longevity Intelligence Platform พัฒนาขึ้นโดย 3C Group บน Microsoft Azure และได้รับการสนับสนุนด้าน Technology Transformation จาก Fusion Solution Partner สำคัญขององค์กร

สนใจร่วมขับเคลื่อนนวัตกรรม Digital Transformation ให้กับองค์กรของคุณ ติดต่อ บริษัท ฟิวชั่น โซลูชั่น จำ��ัด www.fusionsol.com

ความพิเศษของการทดลองนี้คือ การใช้หนูที่ถูกดัดแปลงพันธุกรรมให้ขาดสมองส่วนหน้า (Cerebral Cortex) ซึ่งเป็นส่วนควบคุมความคิดและการรับรู้ไปเกือบทั้งหมด แต่เมื่อนำก้อนสมองจิ๋วของมนุษย์ใส่ลงไป เซลล์สมองที่ถูกเพาะเลี้ยงขึ้นมา ซึ่งมันสามารถเติบโตและสร้างสายสัญญาณเชื่อมต่อเข้ากับระบบประสาท รวมถึงไขสันหลังของหนูได้อย่างสมบูรณ์

ถือเป็นการเชื่อมประสานเซลล์สมองมนุษย์เข้ากับสัตว์ทดลองที่สมบูรณ์ที่สุดเท่าที่เคยมีมา

ทางรอดใหม่ของการรักษาโรคทางระบบประสาท

อุปสรรคใหญ่ที่สุดของวงการแพทย์ตลอดช่วงที่ผ่านมา คือเราไม่สามารถส่องดูหรือทดลองกับเนื้อเยื่อสมองของมนุษย์ในขณะที่ยังมีชีวิตอยู่ได้โดยตรง ส่วนการทดลองในสัตว์ก็มีโครงสร้างสมองที่ไม่เหมือนคน ทำให้เข้าใจโรคได้ไม่ครบถ้วน

การใช้สมองจิ๋วที่สามารถเติบโตและเชื่อมต่อกับระบบประสาทจริงได้เช่นนี้ จึงเปรียบเหมือนการสร้างโมเดลสมองมนุษย์จำลองที่ช่วยให้นักวิจัยเข้าถึงต้นตอของโรคทางระบบประสาทที่ซับซ้อน เช่น ภาวะสมองพิการเกร็ง (Cerebral Palsy) หรือ กลุ่มอาการออทิสติกสเปกตรัม (Autism Spectrum Disorders) ได้ตรงจุดยิ่งขึ้น ทั้งยังเป็นพื้นที่ปลอดภัยในการทดลองตัวยาใหม่ ๆ ก่อนนำไปใช้จริงกับมนุษย์

แม้จะเป็นข่าวดีทางการแพทย์ แต่เทคโนโลยีนี้ก็นำมาซึ่งคำถามใหญ่ทางจริยธรรม โดยนักวิจัยและนักชีวจริยศาสตร์ (ผู้เชี่ยวชาญด้านความถูกต้องเหมาะสมในงานวิจัยชีววิทยา) เริ่มตั้งคำถามว่า หากสัตว์ทดลองได้รับเซลล์สมองมนุษย์เข้าไปมาก ๆ หนูตัวนั้นจะเริ่มมีความรู้สึก มีการรับรู้ หรือมี สติสัมปชัญญะ (Consciousness) ที่คล้ายกับมนุษย์ขึ้นมาหรือไม่ และเราจะใชะไรเป็นเกณฑ์ในการวัดความรู้สึกเหล่านี้

ประเด็นนี้ทำให้เกิดการหารือเพื่อจัดตั้งกลไกการกำกับดูแลระดับนานาชาติอย่างเป็นรูปธรรม โดยมีการจัดประชุมร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ นักวิชาการ ผู้กำหนดนโยบาย และกลุ่มตัวแทนผู้ป่วย ณ ศูนย์ประชุม Asilomar Conference Center ในรัฐ California ซึ่งจัดขึ้นโดย Sergiu Pașca ร่วมกับ Henry Greely นักชีวจริยศาสตร์จาก Stanford University โดยสถานที่แห่งนี้เป็นสถานที่ประวัติศาสตร์ที่เคยใช้กำหนดกรอบความปลอดภัยเรื่องการดัดแปลงพันธุกรรมยุคแรก เพื่อช่วยกันร่างเกณฑ์การควบคุมวิจัยสมองเพาะเลี้ยงให้อยู่ในขอบเขตที่เหมาะสม

และเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดกระแสต่อต้านจากสังคม หรือปัญหาสังคมแคลงใจเรื่องความปลอดภัยเหมือนยุคแรกๆ ของพืชดัดแปรพันธุกรรม (GMOs) งานวิจัยของ Stanford University ชิ้นนี้ได้แก้ปัญหาด้วยการตั้ง คณะที่ปรึกษาด้านจริยธรรมอิสระ ขึ้นมาร่วมทำงานด้วยตั้งแต่เริ่มต้น

คณะทำงานนี้ไม่ได้มีแค่นักวิทยาศาสตร์ แต่รวมถึงผู้เชี่ยวชาญด้านสังคมศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และตัวแทนจากกลุ่มผู้ป่วย เข้ามาร่วมตรวจสอบแผนงาน เอกสาร และขั้นตอนการทดลองทั้งหมดทุกขั้นตอน ซึ่งแนวทางนี้กำลังถูกยกให้เป็นโมเดลต้นแบบที่องค์กรระดับโลกจะนำไปปรับใช้ เพื่อให้งานวิจัยระดับเปลี่ยนโลกนี้ เดินหน้าไปพร้อมกับความปลอดภัย ความโปร่งใส และได้รับการยอมรับจากสังคม

อ้างอิง: nature

โดนัลด์ ทรัมป์ ประธานาธิบดีสหรัฐฯ ได้ลงนามคำสั่งให้หน่วยงานรัฐยุติการใช้คำว่า Artificial Intelligence (AI) และเปลี่ยนมาใช้คำว่า 'Super Intelligence' หรือ SI แทน 

เหตุผลหลักคือ ทรัมป์มองว่าความสามารถของ AI ในปัจจุบันได้พัฒนาไปไกลเกินกว่าความหมายของคำว่า Artificial Intelligence ซึ่งฟังดูเป็นเพียงเทคโนโลยีที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเลียนแบบหรือทำงานแทนความฉลาดของมนุษย์ 

แต่ทรัมป์ต้องการสื่อว่า AI ในยุคนี้ไม่ได้มีไว้แค่เลียนแบบมนุษย์อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ และทำในสิ่งที่คนไม่สามารถทำได้มาก่อน

พูดง่าย ๆ คือ ทรัมป์ต้องการเปลี่ยนภาพจำจากคำว่า Artificial Intelligence หรือปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นมาเพื่อเลียนแบบมนุษย์ ให้กลายเป็น Super Intelligence ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่มีความสามารถเหนือกว่าแค่การเลียนแบบ และสามารถช่วยขยายขีดความสามารถของมนุษย์ได้ 

Super Intelligence หรือ SI หมายถึงอะไร ?

Super Intelligence สามารถแปลตรงตัวได้ว่า 'ปัญญาเหนือระดับ' หรือ 'ปัญญาที่เหนือกว่า'

สำหรับการออกคำสั่งครั้งนี้ทรัมป์ใช้คำดังกล่าวเพื่อสื่อถึงเทคโนโลยี AI ที่มีความสามารถสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด และช่วยให้มนุษย์สร้างสรรค์สิ่งใหม่หรือแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น

ดังนั้น คำว่า SI จึงไม่ใช่เทคโนโลยีใหม่ที่เพิ่งถูกคิดค้นขึ้นมา แต่เป็นชื่อใหม่ที่ทรัมป์ต้องการให้รัฐบาลนำมาใช้เรียก AI เพื่อสะท้อนให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้ได้ก้าวไกลเกินกว่ากรอบความหมายเดิมของคำว่า Artificial Intelligence

ทรัมป์ยังให้เหตุผลเพิ่มเติมว่า คำว่า Artificial ทำให้รู้สึกเหมือนเป็นเหมือนของปลอมหรือสิ่งที่ถูกประดิษฐ์ขึ้นมาเฉย ๆ แต่เทคโนโลยีในปัจจุบันมีศักยภาพเหนือกว่านั้น เขาจึงตัดสินใจเลือกใช้คำว่า 'Super' เพื่อเน้นย้ำถึงระดับความสามารถขั้นสูงของเทคโนโลยี

อ้างอิง: forbes

ประธานาธิบดี Donald Trump และผู้บริหารบริษัท AI ชั้นนำของสหรัฐฯ 6 ราย ลงนามใน White House Accord on Super Intelligence ที่ทำเนียบขาว เมื่อวันอังคารที่ 29 กันยายน 2569 ตามเวลาสหรัฐฯ ผู้ลงนามฝั่งบริษัทคือ Sundar Pichai (Google), Dario Amodei (Anthropic), Mark Zuckerberg (Meta), Greg Brockman (OpenAI), Elon Musk (xAI) และ Jensen Huang (Nvidia)

เอกสารฉบับนี้ให้บริษัทที่เทรน และนำโมเดลระดับ frontier (โมเดล AI ที่ล้ำหน้าที่สุดของแต่ละบริษัท) ไปใช้งาน สร้างระบบตรวจสอบตัวเองให้ครบ 4 ข้อ Trump เรียกข้อตกลงนี้ว่า "morally binding" หรือมีผลผูกพันทางศีลธรรม แต่ Mike Johnson ประธานสภาผู้แทนราษฎร ที่ร่วมแถลงด้วยอธิบายว่าเป็นข้อผูกพันโดยสมัครใจของภาคอุตสาหกรรม ตัวเอกสารเองก็ไม่มีบทลงโทษ

ข้อตกลง 4 ข้อคืออะไร ?

เอกสารฉบับนี้มีหลักการว่า ทุกบริษัทต้องรับผิดชอบการพัฒนาเทคโนโลยีของตัวเองให้ปลอดภัย และสร้างความเชื่อมั่นให้ลูกค้ากับสาธารณะ จากนั้นกำหนดมาตรการที่แต่ละบริษัทควรทำเพิ่มเติม 4 ข้อ

• ข้อแรก บริษัทต้องมีระบบควบคุมภายในที่แข็งแรง คอยติดตามความสามารถและ alignment (การที่โมเดลทำงานสอดคล้องกับเจตนาของผู้สร้าง) ของโมเดลทั้งช่วงเทรนและช่วงนำไปใช้งาน โดยเน้นความเสี่ยงด้านความมั่นคงทางไซเบอร์ ชีวภาพ และสารเคมี รวมถึงดูแลไม่ให้โมเดลแฮ็กหรือเข้าถึงระบบเทคนิคในแบบที่ไม่ได้ตั้งใจ
• ข้อที่สอง ต้องมีทีมภายในรับผิดชอบดูว่าระบบควบคุม การติดตาม และการตรวจจับทำงานได้จริง และแก้ไขปัญหาที่พบ 
• ข้อที่สาม ต้องมีผู้ตรวจสอบหรือผู้ประเมินภายนอกที่เป็นอิสระ มาประเมินว่าทั้งหมดนี้ทำงานตามที่ตั้งใจไหม
• ข้อที่สี่ ต้องตั้งคณะกรรมการอิสระจากคณะกรรมการบริษัท (board of directors) คอยกำกับดูแล รับรายงานจากทีมภายในและผู้ตรวจสอบภายนอก และดูให้ปัญหาที่พบถูกแก้

นอกจาก 4 ข้อนี้ บริษัทที่ร่วมลงนามจะประชุมกันสม่ำเสมอเพื่อตั้งมาตรฐานและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเพิ่มความปลอดภัยของระบบ ท้ายเอกสารระบุว่าเมื่อเวลาผ่านไป 'อาจเหมาะสม' ที่จะนำขั้นตอนเหล่านี้ไปเขียนเป็นกฎหมายหรือกฎระเบียบ และไม่ว่าจะมีข้อบังคับหรือไม่ บริษัทที่ลงนามเชื่อว่าการทำตามมาตรการนี้สำคัญต่ออนาคตที่ปลอดภัย และผูกพันว่าจะทำตาม

สื่อต่างประเทศ ตั้งข้อสังเกตว่าเอกสารไม่มีกลไกบังคับใช้ ไม่มีบทลงโทษ ไม่มีกรอบเวลา ไม่กำหนดให้เปิดเผยผลการตรวจสอบต่อสาธารณะ และไม่ได้นิยามว่าผู้ประเมินแบบไหนถึงนับว่าอิสระ

Trump บอกกับผู้สื่อข่าวว่าข้อตกลงนี้ "เกือบจะเหมือนรัฐธรรมนูญ" และ "จะมีมิติของการกำกับดูแลตัวเองอย่างมาก" เขายังบอกว่ากำลังพิจารณาตั้งคณะกรรมการที่คอยดูแลภาพรวมทั้งหมด

Mark Zuckerberg อธิบายว่า "แนวคิดพื้นฐานคือเราอยากให้ชาวอเมริกันและลูกค้ามั่นใจว่าเทคโนโลยีทำงานตามที่เราตั้งใจ"และเสริมว่า "นี่คือจุดเริ่มต้น และเป็นข้อตกลงที่ทั้งอุตสาหกรรมเข้าร่วมได้" 

Jensen Huang โพสต์บน X หลังลงนามว่า "บริษัทที่สร้างเทคโนโลยีนี้มีความรับผิดชอบหลักในการพัฒนาและนำไปใช้อย่างปลอดภัย และต้องรับผิดชอบเมื่อทำได้ไม่ถึงมาตรฐาน" 

แต่อย่างไรก็ดี ผู้นำบางคนก็ไม่ได้ลงนาม

สื่อต่างประเทศเปิดเผยว่า Satya Nadella (Microsoft), Jeff Bezos (Amazon), Lisa Su (AMD) และ Alex Karp (Palantir) อยู่ในงานดังกล่าวด้วย แต่ไม่ได้ลงนาม ส่วนฝั่ง Apple นั้น ไม่มีตัวแทนในรายชื่อผู้ร่วมงาน

ทำไมจึงเกิดการลงนามครั้งนี้ ?

ไม่นานมานี้มีรายงานว่า AI agent หลายระบบหลุดจากการควบคุมและเจาะเข้าบริษัทหรือเว็บไซต์อื่น หนึ่งในเหตุการณ์นั้นคือ Hugging Face ที่ OpenAI เปิดเผยว่า ว่าโมเดลของตนหลุดจากสภาพแวดล้อมทดสอบที่ปิดกั้นไว้ และเจาะระบบโปรดักชันของ Hugging Face เพื่อไปเอาเฉลยของข้อสอบความปลอดภัยไซเบอร์ที่กำลังถูกประเมินอยู่ หลังเหตุการณ์ OpenAI ชะลอการพัฒนาโมเดลและเพิ่มมาตรการความปลอดภัย 

อีกหนึ่งเหตุการณ์มาจาก Jacob Coxon นักวิจัยชาวอังกฤษ ที่เคยทำวิจัยช่วง pretraining ทั้งที่ OpenAI และ Anthropic ประกาศลาออกจาก Anthropic โดยให้เหตุผลว่า "ทั้งสองบริษัทยังทำงานไม่รับผิดชอบพอ กำลังแข่งกันไปสู่ superintelligence ที่พัฒนาตัวเองได้ และเอาชีวิตพวกเราไปเสี่ยง" และยังบอกอีกว่า "คนที่สร้าง AI เชื่ออย่างจริงจังว่ามันอาจฆ่าพวกเราทั้งหมดได้ภายในสิ้นทศวรรษนี้" 

ฝั่งทำเนียบขาวดูเหมือนจะมีจุดยืนในเรื่องการแข่งขันมาโดยตลอด ในสุนทรพจน์ที่สมัชชาใหญ่สหประชาชาติสัปดาห์ก่อนการลงนาม Trump บอกว่า "ใครที่ชนะเรื่อง Super Intelligence คือผู้ชนะ" ("whoever wins super intelligence, wins") และสหรัฐฯ กำลังนำจีนอยู่มาก 

ปลายเดือนกันยายน เหตุการณ์ฝั่ง OpenAI เกิดซ้ำ CNN รายงานว่า OpenAI ประกาศหยุดเทรนและทดสอบโมเดลรุ่นล้ำหน้าที่สุดอีกครั้ง หลังโมเดลตัวหนึ่งหาทางออกจากสภาพแวดล้อมทดสอบและเข้าอินเทอร์เน็ตได้ แม้ครั้งนี้ไม่มีการแฮ็กเหมือนกรณี Hugging Face แต่โมเดลไม่หยุดเองอัตโนมัติตามที่ออกแบบไว้ และต้องปิดด้วยมือ ต่อมา OpenAI แจ้งว่าเลื่อนปล่อยโมเดลล่าสุด เพราะนักวิจัยของบริษัทกังวลเรื่องความปลอดภัย 

หลังจากนั้น Trump พูดที่งานเปิดตัว America.gov ว่า "ผมจะไม่มีวันขัดขวางการเติบโตของเทคโนโลยีที่จะใหญ่กว่าการปฏิวัติอุตสาหกรรม" ("I will never stifle the growth of a technology that will be bigger than the industrial revolution") ก่อนการลงนามหลังงานเลี้ยงอาหารกลางวัน

อย่างไรก็ดี ข้อตกลงยังไม่ระบุว่าบริษัทที่ลงนามจะประชุมกันครั้งแรกเมื่อไร และเอกสารเองบอกเพียงว่าการเขียนเป็นกฎหมายนั้น 'อาจเหมาะสม' ในอนาคต 

ทำไม AI ในมุม Trump ถึงถูกเรียกว่า Super Intelligence ?

หากสังเกตดี ๆ ในเอกสารด้านต้นใช้คำว่า Super Intelligence แทนคำว่า AI ซึ่งเป็นผลมาจากการที่ Trump ลงนามคำสั่งฝ่ายบริหาร Inaugurating the Era of Super Intelligence ซึ่งกำหนดนโยบายให้หน่วยงานฝ่ายบริหารใช้คำว่า 'Super Intelligence' และ 'SI' แทน 'Artificial Intelligence' และ 'AI' ในการใช้งานอย่างเป็นทางการ 

ตัวคำสั่งยังให้ผู้ช่วยประธานาธิบดีด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเสนอร่างกฎหมายนิยามคำนี้ภายใน 60 วัน โดยที่มาของชื่อคือโพลบน X และ Truth Social ที่ Trump เปิดเมื่อ 19 กันยายน ซึ่งแม้จะเปลี่ยนชื่อแล้ว Elon Musk เองก็ยังเผลอเรียก AI ว่า SI 

เตรียมความพร้อมให้ธุรกิจของคุณก้าวสู่ยุค AI อย่างมั่นใจ ด้วยการพัฒนา people, process และ technology อย่างครบวงจรไปกับ Techsauce

ร่วมสำรวจแนวทางและโอกาสในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI-first organization ไปกับเรา Techsauce

เพื่อนร่วมทางในการพัฒนา AI journey ของคุณ ได้ที่: https://services.techsauce.co/contact-us

หรืออีเมล bizdev@techsauce.co

ทีมเอเจนต์ AI ไล่วิเคราะห์ข้อมูลการทำงานของเครื่องทั้งหมดในดาต้าเซ็นเตอร์ของ Google แล้วลงมือปรับแต่งการใช้หน่วยความจำเองโดยอัตโนมัติ จนคืนหน่วยความจำกลับมาได้กว่า 300 TiB และคาดว่าเมื่อรวมทั้งหมดจะประหยัดได้ 500 TiB ถึง 1 PiB งานนี้เป็นฝีมือของ Gemini 4 Argon ซึ่งทำงานอยู่ใน Google มาสักพักแล้ว ก่อนที่คนภายนอกจะได้ใช้เสียอีก

Google เพิ่งเปิดตัว Gemini 4 Argon โมเดลระดับแนวหน้า (Frontier Model) ตัวใหม่ที่ออกแบบมาให้คิดเชิงลึกได้ต่อเนื่องในงานซับซ้อนที่กินเวลานานและมีหลายขั้นตอน จุดแข็งอยู่ที่สามสนาม ได้แก่ งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง งานที่ใช้ความรู้ขององค์กรอย่างกฎหมายและการเงิน และการป้องกันภัยไซเบอร์ แต่ยังไม่เปิดให้ทุกคนใช้ทันที ล็อตแรกส่งถึงมือผู้เชี่ยวชาญด้านการป้องกันไซเบอร์ที่ผ่านการคัดเลือกในโครงการ Fairwind Program ก่อน

ใช้งานจริงใน Google แล้ว ตั้งแต่โจทย์ควอนตัมไปจนถึงเขียนเคอร์เนลใหม่ 800,000 บรรทัด

พนักงาน Google หลายพันคนที่ใช้ Argon อยู่ในงานประจำชี้ตรงกันว่าโมเดลเด่นเรื่องงานเขียนโค้ดเฉพาะทาง การค้นคว้าเชิงลึก และคุณภาพงานเขียน ฝั่งทีมวิจัยควอนตัม Argon ช่วยลดทรัพยากรที่ต้องใช้ (จำนวนคิวบิตคูณจำนวนเกต) ของโปรแกรมย่อยที่เป็นคอขวดของแอปพลิเคชันสำคัญ ในกรณีหนึ่งโมเดลใช้เวลาไม่กี่นาทีก็ทำผลลัพธ์ได้ดีกว่าค่าอ้างอิงที่เคยตีพิมพ์ไว้ 40%

อีกงานใหญ่คือการย้ายโค้ดเบสภาษา C/C++ ไปเป็นภาษา Rust ทั่วทั้ง Google ตั้งแต่ไลบรารีหลักขนาดหลายหมื่นบรรทัดอย่าง re2 และ libgav1 ไปจนถึงเคอร์เนล Zircon ของระบบปฏิบัติการ Fuchsia ที่ยาวกว่า 800,000 บรรทัด เนื่องจากหลายระบบเป็นระบบสำคัญ โค้ดที่เขียนใหม่จึงต้องผ่านการตรวจทั้งแบบอัตโนมัติและโดยคน ทดสอบบนระบบจำลอง และรีวิวอย่างเข้มงวดก่อนขึ้นใช้งานจริง

กรณี libgav1 ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สสำหรับถอดรหัสวิดีโอของ Google เห็นผลชัดที่สุด เอเจนต์ของ Argon นำเวอร์ชัน Rust ที่มีอยู่แล้วมาแทนที่โค้ดเร่งความเร็วแบบประมวลผลข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน (Single Instruction, Multiple Data หรือ SIMD) รวม 32,000 บรรทัด วิธีคือทดลองปรับโค้ดหลายรอบตามข้อมูลประสิทธิภาพที่วัดได้จริง ศึกษาผลลัพธ์จากคอมไพเลอร์ แล้วเขียนโค้ด Rust แบบปลอดภัยที่คอมไพเลอร์แปลงเป็นคำสั่งประมวลผลแบบขนานได้เอง ผลที่ได้คือตัวถอดรหัสวิดีโอที่ปลอดภัยด้านหน่วยความจำ (Memory-safe) เร็วกว่าเวอร์ชัน Rust เดิม 2.7 เท่า ให้ภาพออกมาเหมือนเดิมทุกประการ และเข้าใกล้ความเร็วของเวอร์ชัน C++ ที่ปรับแต่งมาอย่างดี

เพดานเอาต์พุตขยับจาก 64,000 เป็น 1 ล้านโทเคน

งานที่ยาวและซับซ้อนขนาดนี้ต้องการพื้นที่ให้โมเดลคิดและเขียนได้มากพอ Google จึงขยายขีดจำกัดโทเคนเอาต์พุตของ Argon จาก 64,000 โทเคนในรุ่นก่อน เป็น 1 ล้านโทเคน ซึ่ง Google บอกว่าสูงที่สุดในอุตสาหกรรม โทเคนเอาต์พุตคือปริมาณข้อความหรือโค้ดที่โมเดลสร้างได้ในการตอบหนึ่งครั้ง เมื่อโมเดลคิดลึกและสร้างผลลัพธ์ได้หลายแสนโทเคนในรอบเดียว ก็แก้โจทย์ยากได้จบในครั้งเดียว

คะแนนนำทั้งงานโค้ด การเงิน กฎหมาย และงานอัตโนมัติทางธุรกิจ

วิศวกรของ Google ใช้ Argon ตั้งแต่แก้บั๊กทั่วไป ย้ายโค้ดเบสขนาดใหญ่ ไปจนถึงออกแบบอัลกอริทึม บนชุดทดสอบมาตรฐาน (Benchmark) DeepSWE v1.1 ที่วัดงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวในโลกจริง Argon ทำได้ 77.9% สร้างสถิติใหม่ของวงการ

นอกงานโค้ด Argon ขึ้นอันดับหนึ่งบน Vals Index ซึ่งวัดผลกระทบทางเศรษฐกิจจากงานด้านการเงิน การเขียนโค้ด กฎหมาย และภาษี โดยถ่วงน้ำหนักแต่ละสาขาตามสัดส่วนที่มีต่อผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) ของสหรัฐฯ ผลลัพธ์ไปในทางเดียวกันบนชุดทดสอบเฉพาะทางอย่าง Vals Finance Agent v2 ที่วัดการค้นคว้าข้อมูลการเงินหลายขั้นตอน และ Legal Agent Benchmark ของ Harvey ที่วัดการค้นคว้าและร่างเอกสารกฎหมาย ส่วน AutomationBench ของ Zapier ที่วัดการทำงานครบวงจรในฟังก์ชันหลักของธุรกิจ Argon ครองอันดับหนึ่งด้วยคะแนน 51.3%

Argon ยังโดดเด่นเป็นพิเศษในงานที่ต้องเข้าใจภาพ ทั้งการวิเคราะห์กราฟระดับมืออาชีพ การจับรายละเอียดจากวิดีโอความยาวสูง และการลงมือทำงานต่อจากเอกสาร��ลายชิ้น บน LVBench ที่วัดความเข้าใจวิดีโอขนาดยาว Argon ทำได้ 91.7% สูงสุดในตอนนี้

ปลดมาตรการจำกัดด้านไซเบอร์ให้ฝ่ายป้องกันใช้ได้เต็มกำลัง

Google ฝึก Argon ให้เก่งด้านการป้องกันภัยไซเบอร์โดยเฉพาะ เพื่อให้ฝ่ายป้องกันพร้อมรับมือภัยไซเบอร์รูปแบบใหม่ โมเดลค้นหา ยืนยัน และแก้ช่องโหว่ร้ายแรงในซอฟต์แวร์ได้เองโดยอัตโนมัติ สำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการคัดเลือกและทีมภายใน Google บริษัทจะเปิดใช้ Argon แบบไม่มีมาตรการจำกัดด้านไซเบอร์ (Cyber Guardrails) เพื่อให้ใช้ความสามารถด้านการป้องกันได้เต็มที่

Wiz เริ่มใช้ Argon แล้วในโครงการ Scan for Good ซึ่งช่วยปกป้องโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะที่สำคัญแบบไม่คิดค่าใช้จ่าย ด้วยการค้นหาและปิดจุดเสี่ยงสูง ในการสาธิตช่วงแรก โมเดลพบช่องโหว่ร้ายแรงในซอฟต์แวร์ด้านสาธารณสุขที่โรงพยาบาลทั่วโลกใช้ ซึ่งเปิดช่องให้ข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหวรั่วไหลได้ และเป็นความเสี่ยงที่โมเดลแนวหน้ารุ่นก่อน ๆ มองข้ามไป

บน CWE-bench v1 ที่วัดความสามารถในการแก้ช่องโหว่ความปลอดภัย Argon ทำได้ 68% เสมอกันในอันดับหนึ่ง ต่อยอดจาก Gemini 3.8 Flash Cyber ที่เคยทำผลงานแนวหน้าบน CWE-bench v0 ด้านการค้นหาช่องโหว่ Argon ก็ทำได้ดีกว่า 3.8 Flash Cyber แบบก้าวกระโดด บนชุดทดสอบช่องโหว่ภายในของ Google โมเดลพบจุดเสี่ยงหลากหลายในโค้ดเบสซับซ้อนที่ครอบคลุม 20 ภาษาโปรแกรม ส่วนชุดทดสอบเจาะระบบแบบไม่เห็นซอร์สโค้ด (Black-box Penetration Testing) ของ Wiz ที่ให้โมเดลวิเคราะห์ระบบเว็บที่ทำงานอยู่จริง Argon ทำได้ดีกว่าทั้งการสำรวจจุดที่ระบบเปิดรับการโจมตี (Attack Surface) การระบุช่องโหว่ และการสร้างหลักฐานพิสูจน์ (Proof-of-Concept) เพื่อยืนยันช่องโหว่นั้น

สี่ด่านความปลอดภัยที่ต้องแน่นหนาก่อนเปิดให้ทุกคนใช้

ความสามารถระดับนี้มาพร้อมความเสี่ยงที่สูงขึ้น ก่อนปล่อย Argon ในวงกว้าง Google จึงยังเสริมมาตรการป้องกันใน 4 ด้านหลัก

ด้านแรกคือการกันผู้ไม่หวังดีนำโมเดลไปใช้ก่อเหตุทางไซเบอร์ หรือภัยด้านเคมี ชีวภาพ รังสี และนิวเคลียร์ ตามกรอบความปลอดภัยของโมเดลแนวหน้า (Frontier Safety Framework) ของ Google โมเดลถูกออกแบบให้ปฏิเสธคำขอที่เป็นอันตราย แต่ยังรองรับงานวิจัยวิทยาศาสตร์ที่ชอบธรรมซึ่งนำไปใช้ได้ทั้งสองทาง (Dual-use) รอบนี้ Google ยกระดับเทคนิคเฝ้าดูการทำงานภายในของโมเดล (Internal Activations) เพื่อจับสัญญาณการใช้งานผิดวัตถุประสงค์ และให้ทีมทดสอบเจาะระบบ (Red Team) ทั้งภายในและภายนอกลองเจาะมาตรการเหล่านี้ ทั้งแบบใช้คนและแบบอัตโนมัติ

ด้านที่สองคือการรับมือการแฝงคำสั่งอันตรายทางอ้อม (Indirect Prompt Injection) ซึ่งผู้ไม่หวังดี���่อนคำสั่งหรือบริบทอันตรายไว้ในข้อมูลที่โมเดลอ่าน เพื่อเข้าควบคุมพฤติกรรมของโมเดล การโจมตีแบบนี้ซับซ้อนและต้องป้องกันหลายชั้นตลอดเวลา Google ใช้การทดสอบเจาะระบบแบบอัตโนมัติร่วมกับการฝึกด้วยข้อมูลโจมตี (Adversarial Training) จน Argon เป็นโมเดลที่ทนทานต่อการโจมตีรูปแบบนี้มากที่สุดของบริษัท และนำบนชุดทดสอบ Indirect Prompt Injection ของ Gray Swan

ด้านที่สามคือการเฝ้าระวังพฤติกรรมที่เบี่ยงจากเจตนาของผู้ใช้ (Misalignment) เพื่อไม่ให้ Argon ทำเกินขอบเขตที่ผู้ใช้ตั้งใจเพียงเพื่อให้งานสำเร็จ Google ใช้ระบบติดตามลำดับความคิด (Chain-of-Thought) และการกระทำของโมเดล แล้วสั่งหยุดเมื่อจำเป็น ระบบลักษณะเดียวกันนี้ยังใช้เฝ้าดูระหว่างการฝึกโมเดล โดยส่งสัญญาณเตือนไปยังทีมรับมือเหตุการณ์โดยเฉพาะ และระวังไม่ให้ผลที่ตรวจพบย้อนกลับไปเป็นข้อมูลฝึก เพราะอาจทำให้โมเดลเรียนรู้วิธีคิดแบบหลบการตรวจจับ Google จึงเรียกร้องให้ทั้งอุตสาหกรรมรักษาความโปร่งใสของกระบวนการคิดของโมเดลไว้ในช่วงที่ความสามารถก้าวกระโดดเช่นนี้ เพื่อให้กระบวนการคิดยังใช้ระบุและวินิจฉัยปัญหาได้

ด้านสุดท้ายคือการเสริมความแข็งแรงให้ระบบ เมื่อโมเดลเก่งขึ้น สภาพแวดล้อมสำหรับทดสอบก็ต้องปลอดภัยตามทัน Google จึงแยกและปิดผนึกสภาพแวดล้อมจำลองแบบปิด (Sandbox) ก่อนเริ่มการฝึกหรือการประเมินที่มีความเสี่ยงสูง ตามแผนงานควบคุมเอเจนต์ของบริษัท และจะแบ่งปันแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของเอเจนต์ให้พันธมิตร เพื่อยกระดับความปลอดภัยของทั้งระบบนิเวศ

ทยอยเปิดทีละขั้น เริ่มจากลูกค้า API แบบเสียเงินและสมาชิก Google AI Ultra

Google ย้ำว่าการปล่อยความสามารถระดับนี้อย่างปลอดภัยต้องค่อย ๆ ขยายทีละขั้น ระหว่างนี้บริษัทเข้าร่วมกระบวนการแบบสมัครใจของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่เปิดให้เข้าถึงโมเดลก่อนเปิดตัว และจะเก็บความเห็นจากผู้ทดสอบกลุ่มแรกไปปรับมาตรการป้องกัน ก่อนเปิดให้นักพัฒนา องค์กร และผู้ใช้ทั่วไปให้เร็วที่สุด โดยเริ่มจากลูกค้า API แบบเสียเงินและสมาชิก Google AI Ultra

ราคาช่วงเปิดตัวอยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ 10 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน ส่วนโทเคนอินพุตที่ดึงจากแคช (Cached Input) ลดราคา 95% จากราคาอินพุตปกติ ตอนนี้ Gemini 4 Argon ยังเปิดให้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญด้านการป้องกันไซเบอร์ในโครงการ Fairwind Program และผู้ทดสอบที่ได้รับเชิญเท่านั้น

ที่ม��: Google

นี่คือคำถามที่ NITMX Fintech Bootcamp 2026: Unlocking the Future of Fintech ตั้งใจเข้ามาสร้างคำตอบ ด้วยการออกแบบ Fintech Bootcamp หลักสูตรการเรียนรู้ที่ไม่ได้จบอยู่แค่ในห้องเรียน แต่วางเป็นเส้นทาง 7 Modules ที่ค่อย ๆ พาเหล่า Bootcamper ร่วมเดินจาก “เข้าใจระบบ” ไปสู่ “มองเห็นปัญหา” จนถึง “สร้าง Solution” และ “คิดแบบ Founder”

โครงการนี้เป็นการต่อยอดความสำเร็จจากเวที Hackathon ปี 2024–2025 ที่ได้รับการตอบรับอย่างล้นหลาม สู่การยกระดับเป็น “โปรแกรมบ่มเพาะเชิงลึก” (Incubation Program) ครั้งแรกในไทยและภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ที่ไม่ได้หยุดอยู่แค่การประกวดไอเดีย แต่เชื่อมโยงนวัตกรรมการเงินเข้ากับระบบนิเวศสายอาชีพ (Fintech to Career Ecosystem) อย่างครบวงจร ที่มุ่งสู่ Tech Talent Ecosystem เชื่อมโยง Financial Industry, Technology, Academia และคนรุ่นใหม่เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างโอกาสให้ Talent ได้เรียนรู้ เติบโต และก้าวเข้าสู่อุตสาหกรรม FinTech และ Digital Economy

ผ่านความร่วมมือของ National ITMX, ExpresSo NB, ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน), Mastercard, Jobsdb by SEEK และ Techsauce เสริมทัพด้วย Community Partners อย่างธนาคารแห่งประเทศไทย (BOT) และ Microsoft รวมถึงเครือข่ายมหาวิทยาลัยทั้ง 20 แห่งทั่วประเทศ 

จากปรากฏการณ์การรวมตัวของผู้สมัครสายเทคฯ ทั่วประเทศกว่า 1,291 คน (306 ทีม) ผ่านด่านการคัดเลือกอย่างเข้มข้นจนเหลือ 50 ทีมในรอบแรก สู่การเฟ้นหาทีมที่โดดเด่นเพียง ‘15 ทีมสุดท้าย' เพื่อก้าวเข้าสู่กระบวนการบ่มเพาะ Fintech Talent เชิงลึก โดยมีหัวใจสำคัญของเส้นทางนี้คือการลุยสนาม '7 Modules สุดเข้มข้น' ที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนไอเดียตั้งต้น ให้กลายเป็นสุดยอดนวัตกรรมที่ใช้งานได้จริงบนโครงสร้างพื้นฐานการเงินระดับประเทศ

Day Zero: Online Prerequisite Class – ปรับฐานความคิด สวมแว่นมองปัญหาให้คม

ก่อนเข้าสู่สนามจริง ทุกทีมเริ่มต้นด้วย Online Prerequisite Class เพื่อปรับพื้นฐานความรู้และวิธีคิดให้พร้อมสำหรับการพัฒนา FinTech Solution ผ่าน 3 บทเรียนสำคัญ

Thailand Payment Ecosystem โดย คุณธนฉัตร วิจารณ์ปรีชา, Assistant Head of Planning & Performance Management, National ITMX พาไปรู้จักโครงสร้างการชำระเงินของไทย ตั้งแต่ผู้จ่าย ธนาคารต้นทาง Payment Infrastructure อย่าง NITMX ธนาคารปลายทาง ไปจนถึงช่องทางรับเงิน พร้อมทำความเข้าใจเบื้องหลังสำคัญของทุก Transaction ที่มีทั้ง Information Flow และ Money & Settlement Flow ทำงานควบคู่กัน

Design Thinking for Problem-Solution Fit โดย คุณสุธัม ธรรมวงศ์, CEO & Co-founder of KO-EXPERIENCE ชวนเปลี่ยนวิธีมองปัญหา ผ่าน 5 Whys เพื่อค้นหา Root Cause และใช้ Evidence Ladder แยก “สิ่งที่คิดว่าใช่” ออกจากหลักฐานที่มาจากผู้ใช้งานจริง ก่อนนำไปสู่การเขียน Problem Statement ที่ชัดและนำไปออกแบบ Solution ได้ตรงจุด

ปิดท้ายด้วย Digital Intelligence Class คอร์สปฏิบัติการ 3 วัน โดย คุณปริพล ทู้ไพเราะห์, Google Cloud Authorized Trainer ที่พาลงมือใช้จริงตั้งแต่ Cloud, BigQuery ไปจนถึงการสร้าง Chatbot ด้วย Gemini API และ RAG เติมทั้งวิธีคิดและเครื่องมือให้พร้อมสำหรับการลงมือสร้าง

จากการเข้าใจระบบ สู่การมองปัญหาอย่างเป็นระบบ และพร้อมใช้ Technology สร้าง Solution ที่ตอบโจทย์จริง

ทำไมต้อง 7 Modules?

เส้นทางถูกออกแบบให้ความรู้แต่ละส่วนต่อยอดจากกัน เริ่มจากการเข้าใจ Payment Infrastructure ซึ่งเป็นรากฐานของระบบการเงิน ก่อนขยับไปทำความเข้าใจ Financial World และ Global Payment จากนั้��จึงเรียนรู้ Regulation และบทบาทของ Regulator ควบคู่กับการเข้าใจ Fraud, Cybersecurity และ Trust

เมื่อเห็นทั้งระบบและความเสี่ยงแล้ว จึงเปลี่ยนมุมมองสู่การเป็น Founder เรียนรู้การมองปัญหา โอกาส และความเป็นไปได้ทางธุรกิจ พร้อมใช้ Data & Customer Insights เพื่อออกแบบสิ่งที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานจริง และในขั้นสุดท้าย คือ Build & Communicate นำองค์ความรู้ทั้งหมดที่สั่งสมมาตลอด 6 ขั้น มาต่อยอด��ป็น Solution พร้อมสื่อสารและ Pitch ไอเดียให้เห็นถึงคุณค่าและศักยภาพของโซลูชัน

เพราะการสร้าง FinTech Talent ที่พร้อมก้าวเข้าสู่โลกการเงินจริง ไม่ได้อาศัยเพียงทักษะด้านเทคโนโลยีหรือการเขียนโค้ด แต่ต้องค่อย ๆ เจียระไนให้มองเห็นทั้ง “ระบบ กติกา ความเสี่ยง ข้อมูล ลูกค้า และโอกาสทางธุรกิจ” ก่อนนำทุกมุมมองมาประกอบกันเป็นโซลูชันที่สร้าง Impact ได้จริง

เส้นทาง 7 Modules สู่การเป็น FinTech Talent

Module 1: Understand the Infrastructure 
PromptPay Architecture: เปิดโลก FinTech Bootcamper พาไปรู้จัก “หลังบ้าน” PromptPay

การทำธุรกรรม PromptPay ที่เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วินาที เบื้องหลังคือโครงสร้างพื้นฐานระดับประเทศที่ต้องรองรับผู้ใช้งานกว่า 80 ล้านบัญชี และธุรกรรมจำนวนมหาศาลในแต่ละวัน

โดย คุณนิวัฒน์ กัณวเศรษฐ์, Senior Assistant Managing Director, Platform Ops BU, National ITMX พาเหล่า FinTech Bootcamper เจาะลึกเส้นทางธุรกรรม ตั้งแต่ Validate, Identify, Route และ Process โดยปัจจุบันกว่า 95% ของธุรกรรมสามารถประมวลผลได้ภายใน 1 วินาที

หัวใจของการออกแบบระบบ PromptPay คือ 3 เรื่องสำคัญ ได้แก่ Stability, Scalability และ Security ตั้งแต่การออกแบบระบบให้รองรับการเติบโตแบบ Horizontal Scale การมีระบบสำรองในทุกชั้นเพื่อให้ Recover ได้อย่างรวดเร็ว ไปจนถึงการยกระดับความปลอดภัยตามมาตรฐานสากล

นอกจากเข้าใจ “หลังบ้าน” ของ PromptPay แล้ว Bootcamper ยังได้มองไปถึง อนาคตของ Payment Infrastructure ที่กำลังมุ่งสู่ Open Ecosystem, Intelligent Payments และ Inclusive Growth เพื่อขยายโอกาสการเข้าถึงบริการทางการเงินให้กว้างยิ่งขึ้น

จาก Module แรก Bootcamper จึงไม่ได้เรียนรู้เพียงว่า PromptPay ทำงานอย่างไร แต่ได้เห็นภาพว่า “โครงสร้างพื้นฐาน” คือรากฐานสำคัญของการสร้างนวัตกรรม FinTech ที่เกิดขึ้นได้จริง

Module 2: เมื่อบัตรหนึ่งใบเชื่อมคนทั้งโลกเข้าด้วยกัน

จากระบบโครงสร้างพื้นฐานในระดับประเทศ Module 2 ขยับมาสู่ภาพที่กว้างขึ้นว่า เงินหนึ่ง Transaction เดินทางผ่านใครบ้าง และระบบการเงินเชื่อมโยงกันอย่างไร

คุณพิรุฬห์ โรจนกมลสันต์, Vice President and Head of Market Development, Mastercard Thailand พา Bootcamper ทำความเข้าใจ Four-Party Model ตั้งแต่ Cardholder, Issuer, Acquirer ไปจนถึง Merchant พร้อมแกะเส้นทางของ Transaction ตั้งแต่ Purchase → Authorization → Approval → Clearing → Settlement เพื่อให้เห็นภาพว่า “การจ่ายเงินหนึ่งครั้ง” มีผู้เล่นและกระบวนการอยู่เบื้องหลังมากกว่าที่เห็นบนหน้าจอ

บทเรียนยังต่อยอดไปถึงเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนประสบการณ์การชำระเงิน เช่น Tokenization, Passkeys, Digital Wallet, Click to Pay และ Tap on Phone รวมถึงการเปลี่ยนผ่านของ Commerce จาก Physical ไปสู่ Online และก้าวต่อไปสู่ Agentic Commerce

สิ่งสำคัญคือ Bootcamper ได้เปลี่ยนมุมมองจาก “ผู้ใช้งาน Payment” ไปสู่การมองเห็น Payment Ecosystem ในระดับ Global และเข้าใจว่าการสร้างบริการทางการเงินหนึ่งบริการ ต้องคำนึงถึงทั้งผู้บริโภค ธุรกิจ เทคโนโลยี และผู้เล่นในระบบไปพร้อมกัน

Module 3: Regulation Landscapes เข้าใจกติกา เห็นภาพใหญ่ของระบบการเงินและทิศทาง Payment แห่งอนาคต

พา FinTech Bootcamper มองภาพใหญ่ขึ้นว่า ระบบการเงินและการชำระเงินไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังมีกฎ กติกา และ Regulator เป็นกลไกสำคัญในการสร้างความมั่นคงและความเชื่อมั่นให้กับระบบการเงิน โดย ดร. วิจักขณ์ เศรษฐบุตร รองผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์และพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและบริการ สายโครงสร้างพื้นฐานและบริการระบบการชำระเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย 

พาน้อง ๆ เรียนรู้บทบาทของ ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ในฐานะธนาคารกลางที่ดูแลเสถียรภาพของระบบเศรษฐกิจ การเงิน สถาบันการเงิน และระบบการชำระเงินของประเทศ พร้อมให้น้อง ๆ ได้ทำความเข้าใจภาพรวมของระบบ Wholesale และ Retail Payment ตั้งแต่ BAHTNET ระบบโอนเงินมูลค่าสูงระหว่างธนาคาร ไปจนถึง NITMX และ PromptPay ที่ทำให้การโอนเงินระหว่างธนาคารเป็นเรื่องง่าย และยังต่อยอดสู่การชำระเงินข้ามประเทศ หรือ Cross-Border Payment พร้อมเปิดมุมมองไปไกลกว่าระบบการเงินในปัจจุบัน ทั้ง Blockchain, Cryptocurrency, Stablecoin และ CBDC รวมถึง “โครงการอินทนนท์” ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการศึกษาวิจัยด้าน Retail CBDC ของประเทศไทย

Module 4: เมื่อเงินเคลื่อนที่เร็วขึ้น แล้วเราจะหยุด Fraud ให้ทันได้อย่างไร?

เมื่อระบบการเงินเร็วและสะดวกขึ้น ความเสี่ยงก็พัฒนาตามไปด้วย Module 4 จึงพา Bootcamper เปลี่ยนมุมมองจาก “จะสร้างอะไรให้เร็วขึ้น” มาเป็น “จะสร้างอย่างไรให้ปลอดภัยขึ้น”

คุณเมธา ยุวรรณศิริ ผู้วิเคราะห์อาวุโส ฝ่ายนโยบายคุ้มครองผู้ใช้บริการทางการเงิน ธนาคารแห่งประเทศไทย ถ่ายทอดภาพการเปลี่ยนแปลงของภัย Fraud ที่ไม่ได้เกิดจากมิจฉาชีพเพียงคนเดียวอีกต่อไป แต่มีลักษณะเ��็น Organized Crime ที่แบ่งหน้าที่และใช้เทคโนโลยีเข้ามาสนับสนุนการหลอกลวง

Bootcamper ได้เรียนรู้รูปแบบ Scam ที่หลากหลาย ตลอดจนมาตรการรับมือของภาคการเงิน เช่น Central Fraud Registry (CFR), Mobile Banking Security (MBS) และ AOC 1441 พร้อมเห็นความสำคัญของการออกแบบระบบเพื่อป้องกันความเสี่ยงตั้งแต่ต้นทาง

บทเรียนนี้จึงไม่ได้สอนเพียง “วิธีป้องกัน Fraud” แต่ชวนให้คิดใหม่ว่า Security และ Trust ควรถูกออกแบบไปพร้อมกับ Product ตั้งแต่วันแรก ไม่ใช่สิ่งที่ค่อยมาเติมภายหลังเมื่อเกิดปัญหาแล้ว

Module 5: ไอเดียดีอย่างเดียว ยังไม่พอที่จะเป็นธุรกิจได้

ทุกทีมก้าวจากมิติเทคนิคสู่มิติธุรกิจ ผ่าน Founder's Mindset โดย คุณกฤษณพงศ์ จิรยุทธ, Manager – VB Platform, ExpresSo NB กับ 5 แกนสำคัญ ได้แก่ Curiosity, Resourcefulness, Bias to Action, Resilience และ Ownership พร้อมเรียนรู้วิธีมอง Startup เป็น “Stack of Assumptions” ที่ต้องรีบทดสอบสมมติฐานสำคัญ ผ่านกระบวนการ Define Thesis → Prioritize → Experiment → Analyze → Go, Pivot หรือ Stop เพื่อเปลี่ยนข้อจำกัดและอุปสรรคให้เป็นข้อมูลสำหรับพัฒนาธุรกิจ

จากนั้นพาไปรู้จักองค์ประกอบสำคัญของทีม Startup ตั้งแต่ Hacker, Hustler, Hipster และ Handler พร้อมเข้าใจเส้นทางธุรกิจตั้งแต่ Idea → MVP → Scale และมุมมองของนักลงทุนที่พิจารณาทั้ง Team, Problem, Solution, Market, Evidence และ The Ask ซึ่งสะท้อนอยู่ใน Pitch Deck ตั้งแต่ Hook ไปจนถึง The Ask ต่อด้วย Effective Pitching Workshop โดย คุณชื่นชีวัน วงษ์เสรี, Ex-Co-founder of Globish และ Founder of Heal & Seek ที่เน้นการสื่อสารให้เกิดทั้ง FACT และ FEELING ผ่านกรอบ WHY-HOW-WHAT พร้อมลงสนาม Mini Pitching จริง แบบตัวต่อตัว รับคำถามและ Feedback จาก คุณกฤษณพงศ์, คุณชื่นชีวัน และคุณกิตติศักดิ์ ปัญญาจิรกุล, Chief Venture Builder, ExpresSo NB เพื่อฝึกเปลี่ยนไอเดียให้คม ชัด และสื่อสารได้ภายใต้สถานการณ์จริง 

Module 6: รู้ข้อมูล แต่ไม่รู้จักคน ก็ยังออกแบบ Solution ที่ใช่ไม่ได้

คุณศุภวรรณ ลิมปกาญจน์เวช Head of Customer Analytics Section, Mass Retail Division จากธนาคารกรุงศรีฯ ได้ให้ความรู้ในหัวข้อ “Customer Analytics in Action: From Insights to Business Impact with AI & ML” ชี้ให้เห็นว่า “Banking Moments” ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะตอนที่ลูกค้าเปิดแอปธนาคารเท่านั้น แต่เกิดได้ตลอดวันตั้งแต่ตื่นจนเข้านอน เพราะทุก Event ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นเวลาที่จ่ายเงิน จำนวนเงิน ร้านค้า หรือช่องทางที่ใช้ ล้วนสร้าง Context ให้ธนาคารเข้าใจลูกค้าได้ และเมื่อนำหลาย Event มาต่อกันก็จะกลายเป็น “พฤติกรรม” ที่ธนาคารใช้ขับเคลื่อนเป้าหมาย 3 ข้อ คือ Customer Engage and Impress, Process Effective and Efficient และ Employee Empower and Enable

คุณศุภวรรณยังพาทุกทีมไล่เรียง 6 ตัวอย่างการใช้ AI/ML จริงในธนาคาร ตั้งแต่การเพิ่ม Productivity ของทีม Telesales ด้วย Best Value Model และ Best Time to Contact, การจัดลำดับลูกค้าที่กรอกใบสมัครออนไลน์ค้างไว้ด้วย Online Lead Scoring, การพยากรณ์โอกาสเปิดอ่านอีเมลด้วย Predictive Analytics, การสร้างข���อความเฉพาะบุคคลผ่าน Message Library ที่พัฒนาโดย AI, การตามหาลูกค้าที่มี Potential ซ่อนอยู่ (Hidden Gems) จากการเก็บ Signal ทีละน้อย ไปจนถึงการใช้ข้อมูล Geo-Location ผสานเวลาและวันที่เพื่อเข้าใจพฤติกรรมและเสนอ Offer ที่ตรงจุดมากขึ้น พร้อมย้ำหลักการสำคัญว่าการมีข้อมูลไม่ได้แปลว่ามีสิทธิ์ใช้ข้อมูลได้ทันที ทุกการใช้ AI ต้องยึดกรอบจริยธรรมข้อมูล 4 ด้าน คือ Privacy ที่ใช้ข้อมูลตามวัตถุประสงค์ที่แจ้งไว้, Fairness ที่ไม่สร้างการเลือกปฏิบัติ, Explainability ที่ต้องอธิบายการตัดสินใจได้และมี Human-in-the-loop เสมอ และ Security ที่ปกป้องทั้งข้อมูลและโมเดล เพราะปริมาณ Data ที่มากไม่ได้แปลว่าจะสำเร็จ หัวใจสำคัญคือ Value ที่สร้างได้ต่างหาก

กระบวนการเรียนรู้ยกระดับสู่ภาคปฏิบัติโดย ทีม Product Design ของธนาคารกรุงศรีฯ ได้แก่ คุณธนพร พิณพยูร คุณกุศลศิริ จิตรพงษ์ และคุณณัฐฎชา ธัชชัยชวลิต ที่พาทุกทีมใช้ 5-Step Design Thinking ตั้งแต่ Empathize, Define, Ideate, Prototype ไปจนถึง Test ผ่านกรณีศึกษาจำลองของ “ป้าสมศรี” ผู้สูงอายุที่ไม่ถนัดเทคโนโลยีและกังวลทุกครั้งที่มีเบอร์แปลกโทรเข้ามาว่าเป็นเจ้าหน้าที่จริงหรือมิจฉาชีพ ทุกทีมต้องแตกปัญหาของป้าสมศรีออกมาเป็น Customer Journey Map ระบุ Action, Thought, Emotion, Pain Point และ Opportunity ในแต่ละช่วงเวลา ก่อนใช้เทคนิค 5 Whys ขุดหา Root Cause ที่แท้จริง แล้วต่อยอดด้วยคำถาม How Might We เพื่อเปิดพื้นที่ให้คิด Solution ได้หลายทาง ระดมไอเดียให้ได้เร็วที่สุดด้วยเทคนิค Crazy 8s ที่ให้เวลาเพียง 8 นาทีโดยไม่ต้องตัดสินไอเดียใคร ก่อนจะจัดลำดับความสำคัญด้วย Matrix Impact vs Effort แบ่งเป็น Do First, Plan Carefully, Quick Wins และ Reconsider เพื่อให้ทุกทีมรู้ว่าไอเดียไหนควรลงมือทำก่อนเมื่อกลับไปพัฒนา Solution ต่อ ทักษะสำคัญที่แยกความแตกต่างระหว่างโปรดักต์ที่ “สวยงามแค่ภายนอก” กับนวัตกรรมที่ “แก้ปัญหาให้ผู้ใช้ได้จริง”

Module 7: ใช้ AI ให้ฉลาด โดยไม่ทิ้งความรับผิดชอบไว้ข้างหลัง

มาถึง Module สุดท้าย หลังจากเรียนรู้ทั้งเรื่องระบบการเงิน กติกา ความปลอดภัย Business และ Data แล้ว ถึงเวลานำความรู้ทั้งหมดมาต่อยอดด้วย AI และเทคโนโลยี เพื่อสร้าง Solution ที่ตอบโจทย์จริง คุณวสุพล ธารกกาญจน์, Chief Operating Officer, Microsoft Thailand พาเปิดมุมมองว่า AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนทั้งรูปแบบการทำงานและการสร้างธุรกิจ พร้อมทำความเข้าใจการนำ AI ไปใช้ตั้งแต่เครื่องมือสำเร็จรูป การสร้างระบบแบบไม่ต้องเขียนโค้ด ไปจนถึงการพัฒนาระบบด้วยการเขียนโปรแกรม รวมถึงการทำงานร่วมกับ AI Agents

อีกประเด็นสำคัญคือการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ โดยต้องคำนึงถึง ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส ความเท่าเทียม และยังคงมีมนุษย์เข้ามากำกับในจุดที่จำเป็น เพื่อให้เทคโนโลยีสร้างประโยชน์ได้อย่างเหมาะสม และต่อด้วย Demo Session ในหัวข้อ Microsoft Tools for Innovation: เปลี่ยน AI ให้เป็นเครื่องมือสร้าง Innovation โดย คุณดนัย เทพธนวัฒน์ Senior Business Transformation Advisor ที่เปิดให้น้อง ๆ ได้เห็นการนำ AI และเครื่องมือของ Microsoft มาประยุกต์ใช้จริงในการทำงาน โดยแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเข้ามาช่วยตั้งแต่การ ค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูล สรุปประเด็น สร้างและต่อยอดไอเดีย ไปจนถึงช่วยพัฒนาแนวคิดให้กลายเป็น Solution ได้รวดเร็วขึ้น

ก่อนปิดโมดูลด้วยการพาทัวร์ชมออฟฟิศ Microsoft ประเทศไทย ให้ทุกทีมได้เห็นบรรยากาศการทำงานจริงของบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก เป็นการส่งท้ายบทเรียนทั้ง 7 Modules ก่อนที่ทุกทีมจะนำทุกองค์ความรู้ไปเตรียมพร้อมสำหรับ Final Day

จากห้องเรียนสู่สนามจริง

เพราะการเรียนรู้ที่ดีที่สุดไม่ใช่การนั่งฟังในห้องเรียน แต่คือการได้เห็นของจริง ทุก Modules ของ NITMX Fintech Bootcamp 2026 จึงพาทีมผู้เข้าแข่งขันไปเรียนรู้ ณ สถานที่จริงของแต่ละพันธมิตร ตั้งแต่ NITMX ที่พา Payment Infrastructure ให้กลายเป็นภาพระบบจริงที่ Data Center, BOT ที่ทำให้ Regulation กลายเป็นความเข้าใจว่ากติกากำหนดอนาคตของ FinTech อย่างไร, Mastercard ที่พา Payment Technology ไปสู่การมองเห็น Global Payment ใน��นามจริง, ExpresSo และธนาคารกรุงศรีฯ ที่พา Technology ไปสู่มิติ Business, Customer และ Founder Mindset ไปจนถึง Microsoft ที่พา AI และ Cloud ไปสู่การใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ การได้ “อยู่ในสถานที่จริง” ของแต่ละองค์กรทำให้ทุกทีมไม่ได้แค่ “ฟัง” แต่ได้ “สัมผัส” วัฒนธรรมการทำงานขององค์กรระดับประเทศจริง ๆ ตลอดเส้นทาง

คนเบื้องหลังภารกิจ สู่อนาคต FinTech ของไทย

เบื้องหลังการเดินทางของ 15 ทีม ตลอดเส้นทางของ NITMX Fintech Bootcamp 2026 ไม่ได้มีเพียงผู้เข้าร่วมที่กำลังเรียนรู้และลงมือสร้าง Solution แต่ยังมี คนจากหลากหลายบทบาทใน Ecosystem ที่เข้ามาร่วมถ่ายทอดประสบการณ์ เติมมุมมอง และผลักดันศักยภาพของคนรุ่นใหม่ในทุกช่วงของการเดินทาง

เพราะการสร้าง FinTech Talent ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จากความรู้เพียงด้านเดียว แต่ต้องอาศัยคนที่เข้าใจทั้งระบบ การเงิน ธุรกิจ เทคโนโลยี กฎระเบียบ และนวัตกรรม มาร่วมกันสร้างภาพเดียวกัน

• National ITMX ถ่ายทอดความเข้าใจด้าน Payment Infrastructure พร้อมเปิดภาพระบบนิเวศของอุตสาหกรรมการชำระเงินที่ขับเคลื่อนอยู่เบื้องหลังทุกธุรกรรม
• Mastercard เปิดมุมมองสู่ Global Payment และ Financial Ecosystem ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของโลกการเงินในระดับสากล
• ธนาคารกรุงศรีฯ เติมประสบการณ์ด้าน Business, Customer และ Data ให้เห็นว่า Technology จะสร้างคุณค่าให้ธุรกิจและผู้ใช้งานได้อย่างไร
• ExpresSo NB ถ่ายทอดมุมมองด้าน Innovation และ Founder Mindset ชวนเปลี่ยนจากการมีไอเดียไปสู่การสร้างโอกาสทางธุรกิจ
• ธนาคารแห่งประเทศไทย เติมความเข้าใจด้าน Regulation และทิศทางของระบบการเงิน 
• Microsoft เปิดโลก AI และ Technology ที่กำลังเข้ามาเปลี่ยนวิธีการสร้างนวัตกรรม

และอีกหนึ่งกำลังสำคัญที่อยู่ใกล้ชิดกับทุกทีมตลอดเส้นทาง คือ Builder Buddy จาก National ITMX และธนาคารกรุงศรีฯ ที่ทำหน้าที่เป็นทั้งผู้ให้คำแนะนำ ช่วยตั้งคำถาม ช่วยมองหาโอกาสในการพัฒนา และอยู่เคียงข้างทีมในทุกก้าวของการลงมือทำ

ทั้งหมดนี้ทำให้เห็นว่า การสร้าง FinTech Talent คือภารกิจที่ต้องอาศัย “คน” จากทั้ง Ecosystem มาร่วมกันสร้างคนรุ่นใหม่ เพราะองค์ความรู้จากแต่ละภาคส่วน เมื่อถูกนำมาร้อยเรียงเข้าด้วยกัน ไม่ได้เพียงช่วยให้ 15 ทีมสร้าง Solution ได้ดีขึ้น แต่ยังเป็นการวางรากฐานของ Tech Talent Community และกำลังคนที่จะเข้ามามีส่วนร่วมขับเคลื่อนอนาคต FinTech ของประเทศไทย ต่อไปในวันข้างหน้า

Next Chapter: จาก FinTech Talent สู่ Tech Talent Ecosystem

ตลอดเส้นทางที่ผ่านมา ทั้ง 15 ทีมได้เรียนรู้ตั้งแต่ Payment Infrastructure, Financial Ecosystem, Regulation, Security, Business, Data และ Technology เพื่อสร้างความเข้าใจโลก FinTech อย่างรอบด้าน และนำองค์ความรู้เหล่านี้ไปพัฒนาเป็น Solution ที่ตอบโจทย์โลกการเงินจริง

ดังนั้น NITMX Fintech Bootcamp 2026 จึงเป็นเพียงหนึ่งหมุดหมายบนเส้นทางการเติบโตของ Tech Talent ที่เปิดโอกาสให้ทั้ง 15 ทีมได้นำความรู้และประสบการณ์ที่สั่งสมมาตลอดโครงการ ไปต่อยอดสู่การพัฒนา Solution ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานและโลกการเงินจริง พร้อมเปิดประตูสู่โอกาสและประสบการณ์ใหม่ ๆ บนเส้นทางสาย Technology และ FinTech ในอนาคต

สิ่งที่เกิดขึ้นตลอดเส้นทางจึงมีความหมายมากกว่าการแข่งขัน เพราะทุกประสบการณ์คือโอกาสในการสร้าง Connection ระหว่างคนกับคน คนกับองค์กร และคนกับองค์ความรู้ ช่วยให้ Tech Talent เหล่านี้มองเห็นเส้นทางของตัวเอง และพร้อมก้าวต่อไปในโลก Technology และ FinTech

นี่คือภาพที่ NITMX มองไปไกลกว่าการสร้าง Talent จากโครงการหนึ่งโครงการ แต่คือการค่อย ๆ เชื่อมโยงคน ความรู้ เทคโนโลยี องค์กร และโอกาสจากหลากหลายภาคส่วน เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างพื้นที่ที่ Talent สามารถเรียนรู้ เชื่อมต่อ และเติบโตไปพร้อมกับอุตสาหกรรม

จาก 7 Modules สู่ 1 Community จาก FinTech Talent สู่ Tech Talent Ecosystem

เพราะหนึ่ง Bootcamp อาจสร้างคนได้หนึ่งรุ่น แต่ การสร้าง Ecosystem คือการสร้างพื้นที่ให้คนรุ่นใหม่ได้เติบโต เชื่อมโยงกับอุตสาหกรรม และร่วมกันเป็นพลังขับเคลื่อนอนาคต FinTech ของไทยในระยะยาว

กลุ่ม ปตท. เปลี่ยนตัวผู้บริหารระดับสูง 2 ตำแหน่ง มีผลวันที่ 1 ตุลาคม 2569 ได้แก่ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) ของ บมจ. โกลบอล เพาเวอร์ ซินเนอร์ยี่ (GPSC), CEO และกรรมการผู้จัดการใหญ่ของ บมจ. ไออาร์พีซี (IRPC)

ที่ GPSC คณะกรรมการบริษัทประชุมนัดพิเศษ ครั้งที่ 12/2569 เมื่อวันที่ 25 กันยายน 2569 มีมติแต่งตั้ง เชิดชัย บุญชูช่วย ดำรงตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กรรมการและเลขานุการคณะกรรมการ และกรรมการบริหารความเสี่ยง แทน วรวัฒน์ พิทยศิริ ซึ่งพ้นตำแหน่งเมื่อครบวาระเกษียณอายุวันที่ 30 กันยายน 2569

ส่วนที่ IRPC คณะกรรมการบริษัทมีมติเมื่อวันที่ 29 กันยายน 2569 แต่งตั้ง ศิริเมธ ลี้ภากรณ์ เป็นประธานเจ้าหน้าที่บริหาร ���ละกรรมการผู้จัดการใหญ่ รวมถึงกรรมการบริหารความเสี่ยง แทน เทอดเกียรติ พร้อมมูล ซึ่งตามที่ IRPC แจ้งตลาดหลักทรัพย์ฯ ระบุเหตุผลการพ้นตำแหน่งว่าเกษียณอายุงาน

ขณะที่ PTT แจ้งตลาดหลักทรัพย์ฯ เมื่อวันที่ 24 กันยายน 2569 ว่า ภัทรลดา สง่าแสง สิ้นสุดการดำรงตำแหน่ง CFO วันที่ 30 กันยายน 2569 และแต่งตั้ง ชนมาศ ศาสนนันทน์ เป็น CFO และผู้รับผิดชอบสูงสุดในสายงานบัญชีและการเงินของบริษัทแทน โดยคงกระพัน อินทรแจ้ง ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและกรรมการผู้จัดการใหญ่ PTT เป็นผู้รายงานสารสนเทศ

เชิดชัย บุญชูช่วย คือใคร ?

เชิดชัย บุญช่วย มาจากสายก๊าซธรรมชาติของ PTT โดยดำรงตำแหน่งรองกรรมการผู้จัดการใหญ่หน่วยธุรกิจก๊าซธรรมชาติ ตั้งแต่วันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2569 และเป็นกรรมการ GPSC ตั้งแต่วันที่ 1 กันยายน 2567 ปัจจุบันยังเป็นกรรมการและกรรมการบริหารความเสี่ยงของ บมจ. พีทีที โกลบอล เคมิคอล (GC) ด้วย

ด้านการศึกษา เขาจบวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต (วิศวกรรมเคมี), บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต และวิทยาศาสตรบัณฑิต (เคมีเทคนิค) จากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ศิริเมธ ลี้ภากรณ์ ย้ายจาก GPSC ไปนำ IRPC

ศิริเมธ ลี้ภากรณ์ เป็นผู้จัดการใหญ่ และรักษาการประธานเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการของ GPSC ช่วงปี 2561 เขาเป็นผู้ช่วยกรรมการผู้จัดการใหญ่ของ IRPC ก่อนย้ายมา GPSC ในเดือนตุลาคม 2561 ในตำแหน่งรองกรรมการผู้จัดการใหญ่บริหารสินทรัพย์

เขาจบบริหารธุรกิจมหาบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยบูรพา และวิทยาศาสตรบัณฑิต (เคมี) จากมหาวิทยาลัยเชียงใหม่

อ้างอิง : SET (1), (2)

บริษัท ปตท. จำกัด (มหาชน) หรือ PTT แจ้งตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ว่าแต่งตั้ง คุณชนมาศ ศาสนนันทน์ เป็นประธานเจ้าหน้าที่บริหารการเงิน ผู้รับผิดชอบสูงสุดในสายงานบัญชีและการเงิน (CFO) ของบริษัท มีผลตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2569 ต่อจาก คุณภัทรลดา สง่าแสง ซึ่งสิ้นสุดการดำรงตำแหน่งในวันที่ 30 กันยายน 2569

ก่อนหน้านี้ คุณชนมาศ ดำรงตำแหน่งรองกรรมการผู้จัดการใหญ่ กลุ่มงานการเงินและการบัญชี ของบริษัท ปตท.สำรวจและผลิตปิโตรเลียม จำกัด (มหาชน) หรือ PTTEP บริษัทลูกของ PTT โดย PTTEP แจ้งต่อ SET ว่า หลังคุณชนมาศสิ้นสุดการดำรงตำแหน่งวันที่ 30 กันยายน 2569 จะส่งต่อให้ คุณเสริมศักดิ์ สัจจะวรรณกุล เป็นรักษาการในตำแหน่งเดียวกันตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2569

ชนมาศ ศาสนนันทน์ คือใคร ?

คุณชนมาศ นับเป็นผู้บริหารสายการเงินมาประสบการณ์ เธอเข้าเป็นผู้ช่วยกรรมการผู้จัดการใหญ่ กลยุทธ์และบริหารการเงินองค์กร ของ PTT ช่วงปี 2564 ถึง 2566 

จากนั้นดำรงตำแหน่งรองกรรมการผู้จัดการใหญ่ ด้านการเงินและบัญชี ของบริษัท ไทยออยล์ จำกัด (มหาชน) ช่วงปี 2566 ถึง 2567 ก่อนเข้ารับตำแหน่งรองกรรมการผู้จัดการใหญ่ กลุ่มงานการเงินและการบัญชี ที่ PTTEP เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2567 

ด้านการศึกษา คุณชนมาศจบปริญญาตรีบริหารธุรกิจบัณฑิตจากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และปริญญาโทบริหารธุรกิจ (MBA) จาก University of South Carolina สหรัฐอเมริกา

อ้างอิง : SET, PTTEP