Thai LLM กำลังเปลี่ยนเกม AI ไทยจากผู้ใช้ปลายทางเป็นผู้สร้างเอง เปิดโอกาสใหม่ให้ภาครัฐ นักวิจัย และ SME ใช้ข้อมูลไทยให้เกิดมูลค่าจริง.
Thai LLM จุดไฟ AI ไทย โอกาสใหม่สำหรับธุรกิจและงานวิจัย
วันที่ 10/11/2568 มีอีกก้าวสำคัญของวงการ AI ไทยที่หลายคนอาจมองข้ามไป นั่นคือการคิกออฟโครงการ Bootcamp: LLM Research Challenge Thailand 2026 – “จุดไฟนวัตกรรมวิจัยด้วย LLM สัญชาติไทย” ที่จัดโดย สวทช. (เนคเทค) ร่วมกับ วช.
เหตุการณ์นี้ไม่ใช่แค่งานสัมมนา แต่คือสัญญาณชัด ๆ ว่าไทยกำลังจริงจังกับ Large Language Model (LLM) ภาษาไทย ที่พัฒนาด้วยคนไทยและข้อมูลไทย เพื่อตอบโจทย์ทั้งงานวิจัย ภาครัฐ การศึกษา ไปจนถึงธุรกิจ SME และองค์กรขนาดกลางที่อยากเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอย่างจริงจัง
บทความนี้ชวนดูให้ลึกกว่าข่าวประชาสัมพันธ์ ว่า Thai LLM กำลังเปลี่ยนเกมยังไง ใครได้ประโยชน์ และ SME / นักวิจัย / คนทำงานดิจิทัลควรเริ่มต้นตรงไหน ถ้าไม่อยากตกขบวน AI ไทยในอีก 1–2 ปีข้างหน้า
Thai LLM ไม่ใช่แค่เรื่องภาษา แต่คือโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของประเทศ
แกนกลางของโครงการ Bootcamp นี้คือการสร้าง โมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่ (Thai LLM) ที่เข้าใจโครงสร้างภาษาไทย บริบทไทย และองค์ความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรมของไทยได้ลึกกว่าที่โมเดลต่างชาติทำได้
นี่คือเหตุผลว่าทำไม Thai LLM สำคัญกว่าที่คิด:
- ภาษาไทยมีโครงสร้างประโยค การเว้นวรรค การสะกดคำ และความกำกวมที่ต่างจากอังกฤษอย่างชัดเจน
- ข้อมูลวิจัยไทยจำนวนมากเป็นภาษาไทยและกระจายอยู่ในหลายฐานข้อมูลภาครัฐ
- กฎหมาย ระเบียบราชการ และเอกสารราชการต่าง ๆ ล้วนใช้สำนวนเฉพาะที่โมเดลต่างชาติไม่คุ้น
ถ้า AI ไม่เข้าใจภาษาไทยจริง ๆ ก็ไม่อาจช่วยยกระดับงานวิจัย ราชการ หรือธุรกิจไทยได้เต็มศักยภาพ
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย จากเนคเทคพูดชัดว่า LLM เป็นตัวเร่งสำคัญของ ยุทธศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ เป้าหมายคือสร้าง AI Ecosystem ที่ไทยควบคุมทิศทางได้เอง ไม่ต้องรอเทคโนโลยีต่างชาติอย่างเดียวอีกต่อไป
สำหรับภาคธุรกิจ โดยเฉพาะ SME เรื่องนี้มีผลโดยตรง เพราะหมายถึง:
- จะเริ่มมี โซลูชัน AI ภาษาไทยคุณภาพสูง ในราคาที่เข้าถึงได้มากขึ้น
- นักพัฒนาคนไทยจะสร้าง AI Agent / Chatbot / ระบบช่วยงานอัตโนมัติ ที่เข้าใจลูกค้าไทยได้ดีขึ้น
- ข้อมูลภายในองค์กรที่เป็นภาษาไทยจะถูกนำมาใช้สร้างมูลค่าได้จริง ไม่ใช่แค่ถูกเก็บในเซิร์ฟเวอร์
ภาครัฐ การศึกษา อุตสาหกรรม – Thai LLM กำลังเข้าไปอยู่ตรงไหนบ้าง
เนื้อหาหลักของงานคิกออฟมีเวทีเสวนาหัวข้อ “Thai LLM ในภาครัฐ การศึกษา และอุตสาหกรรม” ซึ่งสะท้อนชัดว่ารอบนี้ไม่ได้ทำ AI เพื่อโชว์ แต่มองการใช้งานจริงในระบบใหญ่ของประเทศ
ภาครัฐ: จากเอกสารกองโตสู่ระบบช่วยตัดสินใจ
หน่วยงานรัฐอย่างสำนักงาน ก.พ.ร. เห็นตรงกันว่า LLM ภาษาไทยสามารถช่วยได้หลายอย่าง เช่น
- ช่วยอ่านและสรุปเอกสารราชการจำนวนมากภายในไม่กี่วินาที
- ทำระบบถามตอบข้อมูลระเบียบ/กฎหมายสำหรับเจ้าหน้าที่และประชาชน
- แนะนำแนวทางปรับปรุงขั้นตอนงานตามคู่มือราชการที่มีอยู่แล้ว
ถ้าเดินเกมนี้ต่อเนื่อง ภาพที่น่าจะเห็นในอีก 2–3 ปีคือ:
- เว็บไซต์หน่วยงานรัฐมี Chatbot ที่ “ตอบได้จริง” ไม่ใช่แค่ตอบแบบสคริปต์
- เจ้าหน้าที่ใช้ AI เป็นผู้ช่วยหาข้อมูล แทนการค้นแฟ้มเอกสารหรือ PDF ทีละไฟล์
- การวิเคราะห์นโยบายใหม่ ๆ ทำได้เร็วขึ้น เพราะ AI ช่วยสังเคราะห์ข้อมูลจากรายงานหลายฉบับ
ภาคการศึกษาและงานวิจัย: ห้องสมุดวิจัยแบบถามตอบได้
จุดแข็งของโครงการนี้คือการเชื่อม LLM เข้ากับ ฐานข้อมูลงานวิจัยขนาดใหญ่ของ วช. ซึ่งถือว่าใหญ่สุดแห่งหนึ่งของประเทศ
ภาพที่เริ่มเป็นจริงแล้วคือ:
- นักวิจัยพิมพ์ถามเป็นภาษาไทย เช่น “มีงานวิจัยเกี่ยวกับวัคซีนสมุนไพรในไทยช่วง 5 ปีหลังไหม” แล้วระบบช่วยค้น + สรุปงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง
- นักศึกษา ป.โท / ป.เอก ลดเวลาการไล่อ่าน paper ได้มาก เพราะมี AI ช่วยสรุป เปรียบเทียบ และจัดกลุ่มข้อมูล
- หน่วยงานวิจัยใช้ Thai LLM เป็น “ผู้ช่วยเขียนฉบับร่าง” รายงาน หรือข้อเสนอทุน โดยยังคงให้คนตรวจแก้และรับผิดชอบเนื้อหา
สำหรับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยต่าง ๆ นี่คือโอกาสทองในการ:
- ยกระดับการสอนแบบใช้ AI เป็นผู้ช่วยประจำห้องเรียน
- สร้างเครื่องมือค้นคว้าเฉพาะทางในวิชาชีพ เช่น แพทย์ วิศวกรรม กฎหมาย
ภาคอุตสาหกรรมและการเงิน: ใช้ LLM กับข้อมูลจริงขององค์กร
ฝั่งเอกชนอย่างกลุ่มการเงิน SCBX เข้ามาร่วมแชร์มุมมองการใช้ LLM ในธุรกิจใหญ่ เช่น
- ระบบตอบคำถามลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์การเงินที่ซับซ้อน
- การวิเคราะห์เอกสารสัญญาและรายงานภายใน
- การทำ Knowledge Base ภายในองค์กรให้ค้นหาและถามตอบได้ทันที
สิ่งที่ SME ไทยควรเก็บไปคิดคือ ถ้าธุรกิจใหญ่เริ่มใช้ LLM เป็นมาตรฐานใหม่ คู่แข่งรายย่อยที่ไม่เริ่มตอนนี้จะเสียเปรียบชัดเจนใน 1–2 ปี เช่น
- ทีมขายที่ไม่มี AI ช่วยเตรียมข้อมูล/สรุปข้อเสนอจะทำงานช้ากว่า
- Call Center ที่ไม่มี AI Agent ช่วยตอบคำถามพื้นฐานจะมีต้นทุนคนสูงกว่า
RAG & AI Agent คืออะไร และเกี่ยวอะไรกับ SME ไทย
หนึ่งในไฮไลต์ของ Bootcamp คือเวิร์กช็อป “สร้าง AI Agent ด้วย RAG – การบูรณาการข้อมูลอย่างชาญฉลาด” นี่คือคำที่คนทำธุรกิจควรรู้ไว้ เพราะมันคือหัวใจของการเอา LLM ไปใช้กับ ข้อมูลขององค์กรเราเอง
RAG คืออะไรแบบสั้น ๆ
RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือเทคนิคที่ทำให้ LLM ไม่ต้อง “เดาเองทั้งหมด” แต่ไปดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลจริงของเราแล้วค่อยสร้างคำตอบที่อ้างอิงจากข้อมูลนั้น
พูดให้ง่าย:
- ถ้าใช้ LLM แบบเดิม ๆ → โมเดลตอบจากความรู้ทั่วไปที่มันถูกเทรนมา (อาจไม่ตรงกับข้อมูลบริษัทคุณ)
- ถ้าใช้ LLM + RAG → โมเดลจะไปค้นฐานความรู้ของบริษัท (เช่น เอกสาร, FAQ, คู่มือ, รายงาน) แล้วสร้างคำตอบที่อิงจากแหล่งข้อมูลของคุณ
ผลลัพธ์คือคำตอบจะ:
- ตรงกับข้อมูลจริงขององค์กร
- อัปเดตได้เองตามข้อมูลใหม่ที่เพิ่มเข้าระบบ
- ลดโอกาสตอบผิด ๆ แบบ “หลอนข้อมูล” ลงได้มาก
ตัวอย่าง AI Agent ที่ SME ไทยทำได้จริง
SME ไทยที่อยากเริ่มใช้ Thai LLM + RAG ไม่จำเป็นต้องลงทุนหลายล้าน ถ้าวางโจทย์ชัด ๆ ผมว่าตัวอย่างเหล่านี้เริ่มได้ภายในไม่กี่เดือน:
-
AI Agent ตอบคำถามสินค้า / บริการ
- เอา Catalog, FAQ, Inbox คำถามลูกค้าเก่า ๆ มาสร้างเป็นฐานข้อมูล
- ให้ลูกค้าแชตถามได้ทั้งในเว็บและโซเชียล เช่น “รุ่นนี้กันน้ำได้ไหม” “ประกันกี่ปี”
-
ผู้ช่วยเอกสารในทีมบัญชี/กฎหมาย
- เอาสัญญา / ใบเสนอราคา / ระเบียบบริษัท เข้าไปในระบบ
- ให้ทีมงานค้นถาม เช่น “สัญญาแบบไหนกำหนดเครดิต 60 วัน” “ข้อกำหนดการชำระเงินล่าสุดคืออะไร”
-
ผู้ช่วยฝ่ายขาย (Sales Copilot)
- เอา Proposal เก่า ๆ + ข้อมูลลูกค้า + เคสสำเร็จ เข้าไปใน RAG
- ให้เซลส์ถามว่า “เตรียม Proposal สำหรับโรงงานอาหารขนาดกลาง ควรเน้นเรื่องอะไรบ้าง”
ความต่างระหว่างองค์กรที่มี AI Agent กับองค์กรที่ไม่มี คือ สปีดการทำงาน และ คุณภาพของการตัดสินใจจากข้อมูล ซึ่งสองอย่างนี้แหละที่ตัดสินกำไรในยุค AI
Bootcamp: LLM Research Challenge 2026 กำลังสร้างคน ไม่ได้สร้างแค่โมเดล
เบื้องหลังโครงการนี้ไม่ได้มุ่งสร้างแต่โมเดล LLM แล้วจบ แต่เนคเทคและ วช. ตั้งใจสร้าง คนและเครือข่าย ควบคู่กันไปด้วย
จุดที่น่าสนใจจากโครงการ ได้แก่:
- เป้าหมายพัฒนาบุคลากรด้าน IT ให้ถึงระดับ AI Engineer อย่างน้อย 100 คน ภายใต้โครงการ
- วช. และ เนคเทค ทำหน้าที่เป็น พี่เลี้ยง (Mentor) ให้ทีมต่าง ๆ ที่เข้าร่วมพัฒนา
- เปิดโอกาสให้หน่วยงานภาครัฐ เอกชน และสถาบันการศึกษา นำปัญหาจริงของตัวเองมาเป็นโจทย์สร้างนวัตกรรม
พูดง่าย ๆ คือ โครงการนี้กำลังสร้าง “ทีมแกนกลาง” ของวงการ AI ไทย ที่เข้าใจทั้ง LLM, RAG, Big Data และบริบทข้อมูลไทยจริง ๆ
สำหรับผู้บริหาร SME หรือองค์กรขนาดกลาง สิ่งที่ควรถามตัวเองตอนนี้คือ:
- ในองค์กรมีคนที่ “พูดภาษา AI + ภาษา Business” ได้หรือยัง
- มีใครสักคนไหมที่เข้าใจว่า LLM เอามาใช้กับข้อมูลองค์กรเราได้ยังไง
- เรากำลังรอเทคโนโลยีพร้อม หรือรอคู่แข่งใช้ AI จนวิ่งหนีเราไปไกล
ถ้าอยากไม่ตกขบวน Thai LLM – ควรเริ่มตรงไหน
สำหรับธุรกิจ SME นักวิจัย และคนทำงานสายดิจิทัลที่อ่านมาถึงตรงนี้ สิ่งที่ทำได้ตั้งแต่ตอนนี้โดยไม่ต้องรอโครงการรัฐ มีประมาณนี้
1) เก็บและจัดโครงสร้างข้อมูลของตัวเองให้ดี
LLM ที่ฉลาดแค่ไหนก็ช่วยองค์กรที่ “ไม่รู้ว่าข้อมูลอยู่ไหน” ได้ไม่มาก สิ่งแรกที่ควรทำคือ:
- แยกเอกสารสำคัญออกจากไฟล์ที่ไม่จำเป็น
- จัดหมวดหมู่เอกสาร เช่น สัญญา, คู่มือ, รายงานประชุม, FAQ ลูกค้า
- เปลี่ยนข้อมูลกระดาษให้เป็นไฟล์ดิจิทัลเท่าที่ทำได้
นี่คือฐานสำคัญก่อนจะไปต่อยอดด้วย RAG หรือ AI Agent ใด ๆ
2) ลองใช้ LLM ภาษาไทยในงานเล็ก ๆ ก่อน
ไม่ต้องเริ่มจากโครงการใหญ่ ลองเริ่มจากงานที่เจ็บปวดแต่ซ้ำซาก เช่น:
- ให้ LLM ช่วยสรุปรายงานยาว ๆ เป็นประเด็นสำคัญ 5 ข้อ
- ช่วยร่างอีเมลทางการ หรือข้อความตอบลูกค้าเวอร์ชันสุภาพ
- ช่วยคิดไอเดียคอนเทนต์ภาษาไทยตามกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย
เมื่อทีมเห็นประโยชน์จริง ความต้าน AI จะลดลง และคุณจะมีแรงหนุนจากคนในองค์กรเอง
3) มองหาโอกาสร่วมมือกับทีมวิจัย / มหาวิทยาลัย / โครงการรัฐ
โครงการอย่าง Bootcamp: LLM Research Challenge 2026 กำลังมองหาพาร์ตเนอร์จากหลายภาคส่วน การที่ SME ยกเคสจริงของตัวเองเข้าไปจับมือกับนักวิจัย ถือเป็นทางลัดที่ดีมากในการ:
- ได้เทคโนโลยีที่เหมาะกับโจทย์ของเรา ไม่ใช่ของสำเร็จรูปจากต่างประเทศ
- ได้ทีมผู้เชี่ยวชาญช่วยออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลและ AI ให้
- สร้างบุคลากร AI ภายในองค์กรไปพร้อมกัน
ทำไมปี 2026–2027 คือช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อของ AI ไทย
จากทิศทางของโครงการ Thai LLM และการลงทุนระดับชาติตอนนี้ ผมมองว่าช่วง ปี 2569–2570 จะเป็นจุดที่เห็นความต่างชัดมากระหว่างองค์กรที่ “ใช้ AI เป็น” กับองค์กรที่ “ยังไม่เริ่ม”
เพราะ:
- Thai LLM จะนิ่งและเก่งขึ้น ทั้งในเชิงภาษาและการต่อเข้ากับฐานข้อมูลไทย
- เครื่องมือสำหรับสร้าง AI Agent และระบบ RAG จะใช้ง่ายขึ้นมาก ไม่ต้องมีทีม Dev ใหญ่
- ตลาดแรงงานจะเริ่มมี AI Engineer / Data Engineer / Prompt Engineer สัญชาติไทยที่เข้าใจบริบทไทยมากขึ้น
ใครเริ่มตอนนี้ ยังทันเป็นคนกลุ่มแรกที่ใช้ LLM สัญชาติไทย ไปสร้างความได้เปรียบในธุรกิจและงานวิจัย แต่ถ้ารอจนทุกคนใช้กันหมดแล้ว การใช้ AI จะกลายเป็น “เงื่อนไขขั้นต่ำ” ไม่ใช่จุดเด่นอีกต่อไป
ผมมีมุมมองชัด ๆ อยู่อย่างหนึ่ง:
องค์กรที่รอดในยุค AI ไม่ใช่องค์กรที่มีงบมากที่สุด แต่คือองค์กรที่เรียนรู้เร็วที่สุด และกล้าทดลองกับข้อมูลของตัวเองมากที่สุด
Thai LLM และโครงการ Bootcamp: LLM Research Challenge Thailand 2026 กำลังเปิดประตูใหญ่ให้ทุกภาคส่วนของไทยก้าวเข้าไปสู่โลก AI ที่เรา “มีส่วนออกแบบเอง” ไม่ใช่แค่เป็นผู้ใช้ปลายทาง ใครจะเดินผ่านประตูนี้หรือไม่ ก็อยู่ที่การตัดสินใจของแต่ละองค์กรแล้ววันนี้