สรุปแนวโน้มธุรกิจ AWS ประเทศไทย ปี 2569

สรุปแนวโน้มธุรกิจ AWS ประเทศไทย ปี 2569


วันที่ 20 กุมภาพันธ์ 2569

แนวโน้มธุรกิจ AWS ประเทศไทย

  • ในปี 2569 AWS ประเทศไทยจะมุ่งเน้นธุรกิจใน 4 ทิศทางหลัก ได้แก่ 1) เร่งส่งเสริมการใช้งาน AWS Thailand Region 2) ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Agentic AI ในฐานะแพลตฟอร์มหลัก 3) รองรับการแบ่งกลุ่มอุตสาหกรรมและสร้างความร่วมมือแบบครบวงจร 360 องศา และ 4) ขยายขีดความสามารถด้าน AI ผ่านเครือข่ายพาร์ทเนอร์และการพัฒนาความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง
  • ในปี 2569 เราจะได้เห็นการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI agents ที่มีความสามารถในการทำงานและดำเนินงานอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในอนาคตอันใกล้ คาดว่าจะมี AI agents หลายพันล้านตัวถูกนำมาใช้งานในทุกองค์กรและทุกอุตสาหกรรมที่เราสามารถจินตนาการได้ Agents เหล่านี้กำลังเร่งความก้าวหน้าในการค้นพบทางการแพทย์ ยกระดับคุณภาพการบริการลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการจัดการเงินเดือน รวมถึงงานสำคัญอื่น ๆ อีกมากมาย
  • ต่างจาก foundation models ที่มีข้อจำกัดในการแก้ปัญหาและดำเนินงาน AI agents คือระบบซอฟต์แวร์อัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติที่ใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์ วางแผน และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายแทนมนุษย์หรือระบบอื่น ตัวอย่างเช่น การรวบรวมข้อมูลงานวิจัย การชำระค่าบริการ หรือการจัดการแอปพลิเคชันขององค์กร Agents สามารถรับรู้และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมต่าง ๆ เช่น APIs และฐานข้อมูล แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อยที่สามารถดำเนินการได้ รวมถึงเรียนรู้และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง จุดเด่นที่ทำให้ agents มีประสิทธิภาพสูงคือความสามารถในการคิดวิเคราะห์แบบวนซ้ำ โดยสามารถประเมินผลลัพธ์ ปรับเปลี่ยนแนวทาง และดำเนินการต่อไปจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย ไม่ได้เพียงแค่ตอบคำถาม แต่แก้ไขปัญหาผ่านกระบวนการค้นหาและปรับปรุงอย่างเป็นระบบ
  • ในช่วงปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการพัฒนาของ AI agents ที่เปลี่ยนผ่านไปสู่ระบบ multi-agent ที่ทำงานอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ ซึ่งสามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์ที่มีหลายขั้นตอนได้อย่างราบรื่น และปรับตัวได้แบบไดนามิกตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป ผลลัพธ์ที่ได้คือ ปัจจุบัน AI agents เหล่านี้สามารถจัดการกับกรณีการใช้งานจริงที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาด้าน IT โดยอัตโนมัติ หรือแม้กระทั่งการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันแบบ full-stack ได้จากคำสั่งเพียงคำสั่งเดียว
  • ขับเคลื่อน Industry Horizon ผ่าน 3 อุตสาหกรรมหลัก ได้แก่ อุตสาหกรรมการเงินและการธนาคาร (FSI) อุตสาหกรรมธุรกิจค้าปลีก (Retail) และอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing)

อัปเดตเทคโนโลยีจาก AWS re:Invent 2025

ในงาน AWS re:Invent 2025 AWS ได้เปิดตัวบริการใหม่มากมายเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนาและองค์กรต่าง ๆ ในการสร้างและขยายขีดความสามารถของ Generative AI

 

ก้าวกระโดดครั้งสำคัญในความสามารถของ GenAI

ใหม่ Frontier Agents – AI Agents อัตโนมัติที่สามารถทำงานต่อเนื่องเป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน AWS ได้เปิดให้บริการ Frontier Agent ที่มีความสามารถสูง


1. Kiro Autonomous Agent: นักพัฒนาเสมือนจริงขององค์กร สามารถนำทางผ่าน code repositories ตรวจสอบและคัดกรองบั๊ก รวมถึงปรับปรุง test coverage ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Kiro Autonomous Agent เป็น Frontier Agent ที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของนักพัฒนาและทีมในการสร้างซอฟต์แวร์ ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการสร้างสรรค์ของทีมพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญ

2. AWS Security Agent: ที่ปรึกษาด้านความปลอดภัยที่เข้าใจโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร ให้คำแนะนำด้านความปลอดภัยที่นำไปปฏิบัติได้โดยตรงจากภายในเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา ช่วยฝังความปลอดภัยไว้ตั้งแต่เริ่มต้น AWS Security Agent ช่วยให้คุณส่งมอบงานได้มากขึ้นด้วยความมั่นใจ โดยฝังความเชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไว้ล่วงหน้า ช่วยให้คุณรักษาความปลอดภัยของระบบได้อย่างสม่ำเสมอ ระบบจะตรวจสอบเอกสารออกแบบของคุณเชิงรุกและสแกนโค้ดเพื่อค้นหาช่องโหว่

3. AWS DevOps Agent: ทีมปฏิบัติการที่พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง สามารถตรวจจับปัญหาอย่างรวดเร็ว ค้นหาสาเหตุหลัก และช่วยแก้ไขเหตุการณ์ต่าง ๆ พร้อมทั้งลดภาระงานด้านปฏิบัติการ AWS DevOps Agent สืบสวนเหตุการณ์และระบุจุดที่ควรปรับปรุงการดำเนินงานได้เหมือนกับวิศวกร DevOps ที่มีประสบการณ์

อัปเดต Amazon Bedrock – การเลือกโมเดลที่หลากหลายยิ่งขึ้น เพิ่มโมเดลใหม่ 18 รุ่น ให้ทางเลือกและความยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับองค์กร

  • รวมถึงโมเดลใหม่ที่มีใน Amazon Bedrock เป็นครั้งแรกจาก Mistral AI: Mistral Large 3 (โมเดล open weight ที่ทันสมัยที่สุด) และ Ministral 3 (ขนาดกะทัดรัด อเนกประสงค์ และเป็น multimodal AI)
  • โมเดลยอดนิยมเพิ่มเติม ได้แก่ Gemma 3 ของ Google, M2 ของ MiniMax, Nemotron ของ NVIDIA และ GPT OSS Safeguard ของ OpenAI

 

ใหม่ Amazon Nova 2 Model Family โมเดลใหม่ 4 รุ่นของ Nova ที่คิดวิเคราะห์ได้ลึกซึ้งขึ้น ทำงานเร็วขึ้น และมีราคาถูกกว่าในระดับการผลิต Nova Forge ช่วยฝึกโมเดลด้วยข้อมูลขององค์กรสำหรับโมเดลที่กำหนดเอง และ Nova Act ทำงานบนเบราว์เซอร์โดยอัตโนมัติโดยใช้ภาษาธรรมชาติโดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

  • โมเดล Amazon Nova 2 (Lite, Pro, Sonic และ Omni) ให้ราคา-ประสิทธิภาพชั้นนำในอุตสาหกรรมในด้านการให้เหตุผล การประมวลผล multimodal, conversational AI, การสร้างโค้ด และงาน agentic
  • Nova Forge เป็นผู้บุกเบิก open training ให้องค์กรเข้าถึง pre-trained model checkpoints และความสามารถในการผสมผสานข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์กับชุดข้อมูลที่คัดสรรโดย Amazon Nova
  • Nova Act ให้ความน่าเชื่อถือ 90% สำหรับเวิร์กโฟลว์การทำงานอัตโนมัติของ UI บนเบราว์เซอร์ที่ขับเคลื่อนโดยโมเดล Nova 2 Lite แบบกำหนดเองที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนเบราว์เซอร์ได้

 

อัปเดต AWS Transform - ความสามารถที่เพิ่มขึ้น เพิ่มขีดความสามารถในการปรับปรุงระบบ ช่วยให้องค์กรเร่งการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานและแอปพลิเคชันเดิมด้วยเทคโนโลยี Gen AI พร้อมลดต้นทุนและเสริมความปลอดภัยให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

  • ความสามารถ Agentic AI รุ่นใหม่ช่วยปรับปรุงโค้ดและแอปพลิเคชันเดิมได้เร็วขึ้นถึง 5 เท่า
  • รองรับการปรับปรุง Windows แบบ Full-stack ครอบคลุมแอปพลิเคชัน .NET, SQL Server และเฟรมเวิร์กส่วนติดต่อผู้ใช้
  • ช่วยลดต้นทุนการบำรุงรักษาและใบอนุญาตได้สูงสุดถึง 70%

อัปเดต Amazon Bedrock AgentCore อัปเดตด้วยส่วนประกอบใหม่ที่ช่วยให้องค์กรสามารถเร่งการพัฒนางาน Gen AI จากระยะต้นแบบไปสู่การใช้งานจริงได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในระดับองค์กร

  • รองรับการทำงานกับเฟรมเวิร์กและโมเดลต่าง ๆ ได้หลากหลาย (เช่น CrewAI, LangGraph, LlamaIndex, Strands Agents)
  • มีการดาวน์โหลดมากกว่า 2 ล้านครั้งภายในเวลาเพียง 5 เดือนนับตั้งแต่เปิดตัวในเวอร์ชัน preview
  • AgentCore Policy (Preview) ช่วยให้ทีมงานสามารถกำหนดขอบเขตการทำงานของ agent ได้อย่างชัดเจนด้วยภาษาธรรมชาติ โดยสามารถควบคุมได้อย่างละเอียดโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดนโยบายที่ซับซ้อน
  • AgentCore Evaluations (Preview) ช่วยให้การประเมินผลทำได้ง่ายขึ้นด้วย evaluators สำเร็จรูป 13 ตัว ที่ตรวจสอบคุณภาพในหลายมิติ เช่น ความถูกต้องและความปลอดภัย ช่วยลดระยะเวลาการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อาจใช้เวลาหลายเดือน และไม่จำเป็นต้องสร้าง evaluators แบบกำหนดเองด้วยตนเอง
  • AgentCore Memory (Generally Available) นำเสนอฟีเจอร์ episodic ที่ช่วยให้ agents สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมาและปรับตัวได้ตามความเหมาะสม ช่วยลดเวลาในการประมวลผลและไม่จำเป็นต้องใช้คำสั่งแบบกำหนดเองที่ซับซ้อน

โครงสร้างพื้นฐานและซิลิคอนรุ่นถัดไป

ใหม่ AWS Graviton5 Processors ชิปแบบกำหนดเองที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับปริมาณงานบนคลาวด์ โดยให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นถึง 25%

  • Amazon EC2 M9g instances รุ่นใหม่ที่ใช้ Graviton5 ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 25% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า พร้อมด้วย 192 cores ต่อชิปและแคชที่ใหญ่กว่าถึง 5 เท่า
  • 98% ของลูกค้า EC2 ของ AWS กำลังได้รับประโยชน์จากข้อได้เปรียบด้านราคาและประสิทธิภาพของ Graviton
  • เป็นปีที่ 3 ติดต่อกันที่กำลัง CPU ใหม่กว่าครึ่งหนึ่งที่เพิ่มเข้ามาใน AWS ขับเคลื่อนด้วย Graviton สะท้อนให้เห็นถึงการนำไปใช้อย่างแพร่หลายและความไว้วางใจในเทคโนโลยีนี้ในหลากหลายอุตสาหกรรม

อัปเดต Trainium3 UltraServers พร้อมใช้งานแล้ว ออกแบบมาเพื่อองค์กรในการฝึกและปรับใช้โมเดล AI ได้เร็วขึ้นถึง 4.4 เท่า ในราคาเพียงครึ่งเดียว

  • Amazon EC2 Trainium3 UltraServers ขับเคลื่อนด้วยชิป AI ขนาด 3 นาโนเมตรตัวแรกของ AWS และรองรับชิป Trainium3 ได้สูงสุดถึง 144 ชิปภายในระบบบูรณาการเดียว
  • มอบประสิทธิภาพการคำนวณสูงขึ้นถึง 4.4 เท่า และประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า 4 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับ Trainium2 UltraServers
  • ลูกค้าได้รับ throughput สูงกว่า 3 เท่าต่อชิป พร้อมทั้งเวลาตอบสนองที่เร็วกว่าถึง 4 เท่า

ใหม่ AWS AI Factories โครงสร้างพื้นฐาน AWS เฉพาะทางที่เปลี่ยนศูนย์ข้อมูลขององค์กรให้กลายเป็นสภาพแวดล้อม AI ประสิทธิภาพสูง

  • ช่วยให้องค์กรและหน่วยงานภาครัฐมีโครงสร้างพื้นฐาน AWS AI เฉพาะทางที่สามารถติดตั้งในศูนย์ข้อมูลของตนเองได้
  • รวมเอา NVIDIA GPUs, ชิป Trainium, เครือข่าย AWS และบริการ AI อย่าง Amazon Bedrock และ SageMaker AI เข้าด้วยกัน
  • ช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จากพื้นที่และพลังงานของศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่เดิม พร้อมทั้งตอบสนองข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลข้อมูลและข้อบังคับต่าง ๆ

ความคิดเห็น