Kobkrit Viriyayudhakorn

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO & Founder, iApp Technology

หากคุณเป็นผู้ก่อตั้ง startup ไทยที่กำลังบูรณาการ AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณอาจเคยประสบกับความตกใจเมื่อได้รับบิล API เดือนแรก สิ่งที่ดูเหมือนราคาไม่แพงในช่วงพัฒนากลับกลายเป็นรายการต้นทุนสำคัญที่กินงบประมาณเมื่อคุณขยายขนาด

ข่าวดีคือ? ด้วยกลยุทธ์ที่เหมาะสม คุณสามารถลดค่าใช้จ่าย LLM (Large Language Model) ได้ 50-70% โดยไม่ต้องลดคุณภาพหรือประสบการณ์ผู้ใช้ เราได้ช่วยเหลือ startups ไทยหลายสิบแห่งในการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน AI และรูปแบบชัดเจน: startups ส่วนใหญ่จ่ายเงินมากเกินความจำเป็น

บทความนี้แบ่งปัน 10 กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนที่พิสูจน์แล้ว พร้อมกรณีศึกษา startup ไทยจริงที่ตัดบิล AI รายเดือนจาก 200,000 บาทเหลือ 60,000 บาท—ลดลง 70%—ในขณะที่ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ได้จริงๆ

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO & Founder, iApp Technology

หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้ยินจากวิศวกร AI และทีมเทคนิคของไทยคือ: "ฉันควรใช้ RAG หรือ fine-tuning สำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทยของฉัน?" นี่เป็นคำถามสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อต้นทุนการพัฒนา ประสิทธิภาพ ความซับซ้อนในการบำรุงรักษา และความสามารถในการขยายขนาดในระยะยาว

คำตอบเช่นเดียวกับการตัดสินใจด้านวิศวกรรมส่วนใหญ่คือ: ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ แต่การเข้าใจว่าเมื่อไหร่ควรใช้แต่ละวิธี และที่สำคัญกว่านั้นคือวิธีการรวมวิธีทั้งสองเข้าด้วยกัน สามารถหมายถึงความแตกต่างระหว่างการปรับใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จและความล้มเหลวที่มีค่าใช้จ่ายสูง

บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบทางเทคนิคที่ครอบคลุมของ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ fine-tuning โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทย โดยอาศัยประสบการณ์ของเราที่ iApp Technology ในการปรับใช้ทั้งสองวิธีในองค์กรไทยหลายร้อยแห่ง

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO & Founder, iApp Technology

ภูมิทัศน์ AI API ในปี 2025 มีความซับซ้อนและการแข่งขันสูงกว่าที่เคย ด้วย OpenAI, Google, Anthropic, Meta และผู้ให้บริการเฉพาะทางอีกหลายสิบราย ที่นำเสนอความสามารถ AI ที่ทรงพลังและราคาไม่แพงมากขึ้น CTO ไทยจึงต้องเผชิญกับคำถามสำคัญ: AI API Provider ตัวไหนเหมาะสมกับองค์กรของเรา?

การเลือกผิดอาจทำให้คุณติดอยู่กับโซลูชันที่แพงและไม่ยืดหยุ่นซึ่งไม่ตรงตามความต้องการ การเลือกถูกต้องสามารถเร่งนวัตกรรม ลดต้นทุน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ส่งผลต่อแผนงานเทคโนโลยีหลายปีและการลงทุนหลายล้านบาท การตัดสินใจนี้จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

บทความนี้นำเสนอกรอบการทำงานที่เป็นระบบสำหรับการประเมิน AI API Provider โดยเฉพาะสำหรับองค์กรไทย ครอบคลุมปัจจัยทางเทคนิค ธุรกิจ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สำคัญซึ่งควรเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจของคุณ

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร CEO & Founder, iApp Technology

ขณะที่เราใกล้เข้าสู่ช่วงเดือนสุดท้ายของปี 2025 ภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีกำลังเร่งตัวในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน สำหรับธุรกิจไทย ปี 2026 จะเป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญ - ปีที่เทคโนโลยีใหม่ ๆ จะเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญต่อภารกิจ การตัดสินใจที่บริษัทต่าง ๆ ทำวันนี้จะเป็นตัวกำหนดว่าพวกเขาจะเป็นผู้นำ ผู้ตาม หรือถูกทิ้งไว้ข้างหลังในคลื่นลูกใหม่ของการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล

จากเทรนด์ตลาดปัจจุบัน เส้นทางเทคโนโลยี และการสนทนากับองค์กรไทยหลายร้อยแห่ง ผมได้ระบุการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี 7 ประการที่จะกำหนดปี 2026 สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การคาดการณ์เชิงคาดเดา - แต่เป็นเทรนด์ที่สังเกตได้ซึ่งกำลังได้รับโมเมนตัมอยู่แล้วและจะเข้าสู่การนำมาใช้อย่างแพร่หลายภายใน 12-18 เดือนข้างหน้า

สำหรับบริษัทไทยที่กำลังนำทางโอกาส AI มูลค่า 2.6 ล้านล้านบาทของไทยและวาระดิจิทัลที่ทะเยอทะยานของรัฐบาล การทำความเข้าใจและเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไม่ใช่ทางเลือก - แต่เป็นเรื่องของการอยู่รอด

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร CEO & Founder, iApp Technology

ตุลาคม 2025 เป็นจุดพลิกผันสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ขณะที่อุตสาหกรรมยังฟื้นตัวจากสงครามราคา AI ที่เขย่าตลาดเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว คลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรเข้าถึง AI อย่างสิ้นเชิง ตั้งแต่ AI Agent ที่สามารถวางแผนและปฏิบัติงานซับซ้อนได้เอง ไปจนถึงระบบ Multimodal ที่เข้าใจโลกเหมือนมนุษย์ ความเร็วของนวัตกรรมกำลังเร่งขึ้นในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน

สำหรับองค์กรไทย การบรรจบกันของต้นทุน AI ที่ลดลงและความสามารถที่เพิ่มขึ้น สร้างโอกาสแบบ once-in-a-generation เมื่อเศรษฐกิจ AI ของไทยคาดว่าจะแตะ 2.6 ล้านล้านบาทภายในปี 2030 และรัฐบาลสนับสนุน 25,000 ล้านบาทสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI คำถามไม่ใช่ว่าจะนำ AI มาใช้หรือไม่ แต่คือจะทำอย่างไรให้ตรงกับกลยุทธ์

โดย ดร. กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร

วงการปัญญาประดิษฐ์กำลังเผชิญกับสงครามราคาครั้งใหญ่ที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าอุตสาหกรรมและส่งผลกระทบต่อประเทศไทยอย่างมีนัยสำคัญ

OpenAI กลับมาสู่การพัฒนา AI แบบโอเพนซอร์สอีกครั้งด้วยการเปิดตัวโมเดลใหม่ที่ทรงพลังสองรุ่น: GPT-OSS-120B และ GPT-OSS-20B โมเดลการให้เหตุผลแบบโอเพนเวทเหล่านี้มีให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 และนำเสนอความก้าวหน้าอย่างมากในด้านความสามารถในการให้เหตุผล พร้อมกับการรองรับรูปแบบการตอบสนอง OpenAI Harmony แบบเนทีฟ

ด้วยความภาคภูมิใจ บริษัท ไอแอพพ์เทคโนโลยี จำกัด ขอประกาศว่าเราได้รับ การรับรองมาตรฐานการลงคะแนนเสียงอิเล็กทรอนิกส์จาก ETDA (มาตรฐาน 25-2564 เวอร์ชัน 2.0) แล้ว การรับรองนี้รับรองคุณภาพและความน่าเชื่อถือของระบบการลงคะแนนเสียงอิเล็กทรอนิกส์ของเรา

WebSocket ทำงานได้ดีในระหว่างการพัฒนา แต่เมื่อใช้งานจริง ระบบ Production มันจะ "ตัดการเชื่อมต่อ" อย่างเงียบๆ — ไม่มีข้อผิดพลาด ไม่มีบันทึก Log

ปัญหานี้เกิดขึ้นบ่อยครั้งใน ระบบ Production,
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ WebSocket พบพร็อกซี, ไฟร์วอลล์ หรือโหลดบาลานเซอร์ที่มีการตั้งค่า Timeout ที่ตัดการเชื่อมต่ออย่างเงียบๆ

ไอแอพพ์เทคโนโลยี มีความภาคภูมิใจที่จะประกาศว่าเราได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการภายใต้มาตรฐาน ISO/IEC 29110-4-1:2018 ซึ่งเป็นการยืนยันถึงความมุ่งมั่นของเราในการพัฒนาซอฟต์แวร์และการจัดการโครงการอย่างมีประสิทธิภาพ การรับรองนี้สะท้อนให้เห็นถึงการปฏิบัติตามกระบวนการที่ได้รับการยอมรับในระดับสากลซึ่งรับประกันโซลูชันซอฟต์แวร์คุณภาพสูงและเชื่อถือได้ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ วิสาหกิจขนาดเล็กมาก (VSEs)

ISO/IEC 29110-4-1:2018 เป็นมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับในระดับสากลที่มุ่งเน้นไปที่การกำหนดโปรไฟล์วงจรชีวิตสำหรับกระบวนการวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิสาหกิจขนาดเล็ก ในฐานะบริษัทที่ทุ่มเทให้กับการส่งเสริมนวัตกรรมและการให้บริการโซลูชันซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง เราเชื่อว่าการรับรองนี้จะช่วยให้เราส่งมอบคุณค่าที่มากขึ้นให้กับลูกค้าของเราโดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและภาคธุรกิจ Startup ซึ่งความคล่องตัวและประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ