- 23
- กุมภาพันธ์
ในยุคที่ AI กลายเป็นเครื่องมือสำคัญขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การสรุปเอกสาร หรือการสร้าง Chatbot ภายใน — คำถามที่องค์กรไทยต้องเผชิญคือ: ควรเลือกใช้ AI แบบ Commercial (Closed Source) ที่พร้อมใช้งานทันที หรือ AI แบบ Open Source ที่ปรับแต่งได้เต็มที่? บทความนี้จะเปรียบเทียบทั้งสองแนวทางอย่างตรงไปตรงมา พร้อมแนะนำ Hybrid Approach ที่เหมาะสมกับบริบทขององค์กรไทย
Commercial AI (Closed Source) — พร้อมใช้งานทันที
Commercial AI คือบริการ AI ที่พัฒนาโดยบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ ผู้ใช้งานเข้าถึงผ่าน API หรือแพลตฟอร์มเฉพาะ โดย ไม่สามารถเข้าถึงซอร์สโค้ดหรือ model weights ได้ — ผู้ให้บริการหลักในปัจจุบัน ได้แก่:
ผู้ให้บริการ Commercial AI หลัก
- OpenAI (GPT-4o, ChatGPT API) — ผู้บุกเบิกตลาด LLM ระดับโลก มี API ที่ใช้งานง่าย รองรับภาษาไทยในระดับดี ecosystem ของ developer กว้างขวางที่สุด
- Anthropic (Claude API) — เน้นด้าน AI Safety มี Context Window ยาวมาก (สูงสุด 200K tokens) เหมาะกับงานวิเคราะห์เอกสารยาวๆ และงาน Coding
- Google (Gemini API, Vertex AI) — เชื่อมต่อกับ Google Cloud Ecosystem ได้ดี มี Multimodal (ภาพ+เสียง+ข้อความ) และ Search Grounding ที่แข็งแกร่ง
- Microsoft (Azure OpenAI Service) — ให้บริการ GPT-4o ผ่าน Azure Cloud มี Data Residency Option และ Compliance Certifications ที่องค์กรขนาดใหญ่ต้องการ
ข้อดีของ Commercial AI:
- ประสิทธิภาพสูงมาก — โมเดลถูกฝึกด้วยข้อมูลมหาศาลและ Compute ระดับ Data Center ขนาดใหญ่
- ใช้งานง่าย ไม่ต้องมีทีม ML — เรียกผ่าน API ได้ทันที ไม่ต้องจัดการ Infrastructure
- มี Support และ SLA — มีทีมซัพพอร์ตและ Service Level Agreement สำหรับองค์กร
- อัพเดทต่อเนื่อง — ผู้ให้บริการปรับปรุงโมเดลอย่างสม่ำเสมอโดยไม่ต้องทำอะไรเพิ่ม
ข้อเสียของ Commercial AI:
- ข้อมูลออกนอกองค์กร — ทุก Prompt และ Response ถูกส่งไปประมวลผลบน Cloud ของผู้ให้บริการ ซึ่งอาจเป็นปัญหาด้าน PDPA และความลับทางธุรกิจ
- ค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง — จ่ายตาม Token ที่ใช้ ยิ่งใช้มากยิ่งแพง และราคาอาจปรับขึ้นได้ทุกเมื่อ
- Vendor Lock-in — เมื่อสร้าง Prompt Template, Fine-tuning หรือ Workflow บน Platform ใดแล้ว การย้ายไปผู้ให้บริการอื่นมีต้นทุนสูง
- ปรับแต่งได้จำกัด — ไม่สามารถแก้ไข Model Weights หรือปรับแต่งพฤติกรรมของโมเดลได้ลึกเท่า Open Source
Open-Source AI — ควบคุมได้ทั้งหมด
Open-Source AI คือโมเดล AI ที่เปิดเผย Model Weights, ซอร์สโค้ด และเอกสารประกอบ ให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดไปใช้งาน ปรับแต่ง และ Deploy บน Infrastructure ของตัวเองได้อย่างอิสระ — ตัวเลือกที่น่าสนใจในปัจจุบัน:
โมเดล Open-Source AI ที่น่าสนใจ
- Meta Llama 3 / 3.1 — โมเดลจาก Meta (Facebook) ที่เปิดให้ใช้งานฟรี มีหลายขนาดตั้งแต่ 8B ถึง 405B parameters ประสิทธิภาพเทียบเคียง GPT-4 class ในบางงาน Community ใหญ่มาก
- Mistral / Mixtral — โมเดลจากฝรั่งเศสที่มีประสิทธิภาพสูงเมื่อเทียบกับขนาด ใช้ Mixture of Experts (MoE) Architecture ทำให้เร็วและประหยัด Resource
- Typhoon (SCB 10X) — โมเดล AI ภาษาไทยโดยเฉพาะ พัฒนาโดย SCB 10X (ในเครือ SCB) ฝึกด้วยข้อมูลภาษาไทยจำนวนมาก ทำให้เข้าใจบริบทไทย สำนวนไทย และความแตกต่างทางวัฒนธรรมได้ดีกว่าโมเดลต่างประเทศ
- OpenThaiGPT — โครงการ Open Source จากชุมชนนักพัฒนาไทย เน้นสร้าง LLM ที่เข้าใจภาษาไทย เหมาะสำหรับงานวิจัยและการเรียนรู้
ข้อดีของ Open-Source AI:
- ข้อมูลอยู่ภายในองค์กร 100% — Deploy บน Server ของตัวเอง ข้อมูลไม่ออกนอกองค์กรแม้แต่ byte เดียว
- ปรับแต่งได้ไม่จำกัด — Fine-tune ด้วยข้อมูลเฉพาะองค์กร ปรับ Model Behavior ได้ตามต้องการ
- ไม่มีค่า API — เมื่อ Setup เสร็จแล้ว ใช้ได้ไม่จำกัดโดยไม่ต้องจ่ายค่า Token
- ไม่มี Vendor Lock-in — สามารถเปลี่ยนโมเดลหรือผู้ให้บริการ Infrastructure ได้ตลอดเวลา
- PDPA Compliance ง่าย — ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลได้ 100% เพราะทุกอย่างอยู่ภายใน
ข้อเสียของ Open-Source AI:
- ต้องมี GPU/Infrastructure — การรันโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ GPU ที่มีหน่วยความจำสูง (เช่น NVIDIA A100, H100) ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงในการจัดหา
- ต้องมีทีม ML/DevOps — ต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญในการ Deploy, Fine-tune และดูแลรักษา
- ประสิทธิภาพอาจต่ำกว่า — โมเดล Open Source ขนาดเล็ก-กลางมักมีประสิทธิภาพต่ำกว่า Commercial AI ระดับ Frontier
- ต้องอัพเดทเอง — ต้องติดตามเวอร์ชันใหม่ ทดสอบ และ Deploy ด้วยตัวเอง
ตารางเปรียบเทียบ Open-Source AI vs Commercial AI
| หัวข้อ | Commercial AI | Open-Source AI |
|---|---|---|
| ข้อมูลองค์กร | ส่งไป Cloud ของผู้ให้บริการ | อยู่ภายในองค์กร 100% |
| ค่าใช้จ่าย | จ่ายตาม Token/Usage ต่อเนื่อง | ค่า Infrastructure + ค่าบุคลากร |
| ประสิทธิภาพ | สูงมาก (Frontier Level) | ดี - ดีมาก (ขึ้นกับขนาดโมเดล) |
| ปรับแต่ง | จำกัด (Fine-tune เฉพาะที่ผู้ให้บริการอนุญาต) | ไม่จำกัด (แก้ไขได้ทุกอย่าง) |
| ภาษาไทย | ดี (GPT-4o, Claude ทำได้ดี) | Typhoon ดีมาก (เชี่ยวชาญภาษาไทยโดยเฉพาะ) |
| PDPA Compliance | ขึ้นกับ DPA (Data Processing Agreement) กับผู้ให้บริการ | ควบคุมได้ 100% |
| เวลาเริ่มใช้งาน | ใช้ได้ทันที (นาที) | ต้อง Setup (วัน - สัปดาห์) |
| ทีมที่ต้องการ | Developer ทั่วไปก็ใช้ได้ | ต้องมี ML Engineer / DevOps |
| Vendor Lock-in | สูง | ไม่มี |
Hybrid Approach — ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรไทย
ในทางปฏิบัติ องค์กรส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องเลือกแค่ทางเดียว — Hybrid Approach ที่ใช้ทั้ง Commercial และ Open Source ร่วมกัน มักเป็นทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด โดยแบ่งตาม ความอ่อนไหวของข้อมูล และ ลักษณะของงาน:
1. งานทั่วไป (ข้อมูลไม่ลับ) -- ใช้ Commercial API
- สรุปข่าวสาร ร่างอีเมลภายนอก เขียนเนื้อหาการตลาด
- ช่วยเขียนโค้ด ตรวจสอบเอกสารทั่วไป
- ตอบคำถาม FAQ ลูกค้าผ่าน Chatbot
- ทำไม: ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่ข้อมูลลับ ใช้ Commercial API ได้สะดวกและประสิทธิภาพสูง
2. งานที่มีข้อมูลลับ (Sensitive Data) -- ใช้ Open Source On-Premise
- วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน งบประมาณ สัญญาลับ
- ประมวลผลข้อมูลพนักงาน (เงินเดือน ประวัติส่วนตัว)
- วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่อยู่ภายใต้ PDPA
- ทำไม: ข้อมูลเหล่านี้ต้องอยู่ภายในองค์กร การส่งไป Cloud ภายนอกมีความเสี่ยงด้านกฎหมายและความลับทางธุรกิจ
3. RAG System (Retrieval-Augmented Generation) -- ใช้ทั้งสอง
- สร้าง Knowledge Base จากเอกสารภายในองค์กร (Open Source)
- ใช้ Commercial API เป็น LLM สำหรับตอบคำถามจาก Knowledge Base
- หรือใช้ Open Source LLM ทั้งระบบ ถ้าข้อมูลใน Knowledge Base เป็นข้อมูลลับ
- ทำไม: RAG ช่วยให้ AI ตอบคำถามได้ถูกต้องตามข้อมูลขององค์กร ลด Hallucination และไม่ต้อง Fine-tune โมเดล
แนวทาง Hybrid ที่แนะนำ:
เริ่มต้นด้วย Commercial API สำหรับงานทั่วไปเพื่อเรียนรู้วิธีใช้ AI ในองค์กร — จากนั้นค่อยๆ ย้ายงานที่มีข้อมูลสำคัญไปใช้ Open Source On-Premise เมื่อทีมพร้อม ไม่ต้องรีบทำทุกอย่างพร้อมกัน
ต้นทุนจริง — เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายทั้งสองแนวทาง
มาดูตัวเลขจริงสำหรับองค์กรขนาดกลาง (ใช้งาน AI ระดับปานกลาง ~500K tokens/วัน):
| รายการ | Commercial API | Open Source (On-Premise) |
|---|---|---|
| ค่าเริ่มต้น | ต่ำ (~0 บาท แค่สมัคร API) | สูง (GPU Server 300K-1M+ บาท) |
| ค่ารายเดือน (API/Infra) | ~15,000-50,000 บาท/เดือน | ~5,000-15,000 บาท/เดือน (ค่าไฟ+Maintenance) |
| ค่าบุคลากร (เพิ่มเติม) | ไม่จำเป็น (Developer ที่มีอยู่ใช้ได้) | ML Engineer 50K-120K+ บาท/เดือน |
| ต้นทุนรวม ปีที่ 1 | ~180,000-600,000 บาท | ~960,000-2,640,000 บาท |
| ต้นทุนรวม ปีที่ 2+ | ~180,000-600,000 บาท (เท่าเดิมหรือมากกว่า) | ~660,000-1,620,000 บาท (ไม่มีค่า Server แล้ว) |
| Break-even | Open Source คุ้มทุนมากกว่าใน ปีที่ 2-3 ถ้าใช้งานหนัก — แต่ถ้าใช้งานน้อย Commercial คุ้มกว่า | |
ข้อสังเกตสำคัญ:
ตัวเลขข้างต้นเป็น ประมาณการ ที่ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งาน ขนาดโมเดล และราคา GPU ณ ปัจจุบัน — หลายองค์กรเลือก GPU Cloud (เช่น RunPod, Vast.ai) แทนการซื้อ Server เอง เพื่อลดค่าเริ่มต้นและเปลี่ยนจาก CapEx เป็น OpEx
ภาษาไทย — จุดแข็งของ Typhoon
สำหรับองค์กรไทยที่ต้องการ AI ที่เข้าใจภาษาไทยจริงๆ Typhoon จาก SCB 10X เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจมาก เพราะ:
- ฝึกด้วย ข้อมูลภาษาไทยจำนวนมาก ทำให้เข้าใจสำนวน ราชาศัพท์ และคำเฉพาะทางได้ดี
- รองรับ การตัดคำภาษาไทย ได้ถูกต้องกว่าโมเดลต่างประเทศ
- มี License เปิดให้ใช้เชิงพาณิชย์ ได้
- ชุมชนนักพัฒนาไทย Active — มีตัวอย่างการ Deploy และ Fine-tune ภาษาไทย
ในขณะที่ Commercial AI อย่าง GPT-4o หรือ Claude ก็รองรับภาษาไทยได้ดีในระดับหนึ่ง แต่ Typhoon มีความได้เปรียบในงานที่ต้องการ ความเข้าใจบริบทไทยอย่างลึกซึ้ง เช่น การสรุปเอกสารราชการไทย การวิเคราะห์สัญญาภาษาไทย หรือ Chatbot ที่ต้องตอบเป็นภาษาไทยที่เป็นธรรมชาติ
PDPA — ข้อควรรู้เมื่อใช้ AI กับข้อมูลส่วนบุคคล
พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) มีผลบังคับใช้เต็มรูปแบบแล้ว — เมื่อองค์กรนำ AI มาใช้กับข้อมูลที่มีข้อมูลส่วนบุคคล ต้องพิจารณา:
| ประเด็น PDPA | Commercial AI | Open Source (On-Premise) |
|---|---|---|
| การส่งข้อมูลออกนอกประเทศ | ต้องมี DPA + Standard Contractual Clauses | ไม่มีปัญหา (ข้อมูลอยู่ภายใน) |
| สิทธิ์ในการลบข้อมูล | ต้องยืนยันกับผู้ให้บริการว่าลบจริง | ควบคุมเองได้ทันที |
| วัตถุประสงค์การใช้ข้อมูล | ต้องตรวจสอบ Terms ของผู้ให้บริการ | กำหนดเองได้ 100% |
| Audit Trail | ขึ้นกับผู้ให้บริการ | ออกแบบ Logging ได้เอง |
คำแนะนำสำคัญ:
ถ้าองค์กรต้องประมวลผล ข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงาน ลูกค้า หรือคู่ค้า ผ่าน AI — ควรใช้ Open Source On-Premise เป็นหลัก หรือถ้าจะใช้ Commercial API ต้องมั่นใจว่ามี Data Processing Agreement (DPA) ที่ครอบคลุม และตรวจสอบว่าผู้ให้บริการ ไม่นำข้อมูลไปฝึกโมเดล
Saeree ERP — แพลตฟอร์มเปิดที่พร้อมเชื่อมต่อ AI ในอนาคต
ปัจจุบัน Saeree ERP ยังไม่มีฟีเจอร์ AI ในตัว — แต่ด้วยสถาปัตยกรรมแบบเปิด (Open Architecture) ที่ออกแบบมาตั้งแต่ต้น Saeree ERP มีความพร้อมที่จะเชื่อมต่อกับ AI ได้ในอนาคต:
- RESTful API — มี API มาตรฐานที่พร้อมเชื่อมต่อกับ AI Service ภายนอก (ทั้ง Commercial และ Open Source)
- ฐานข้อมูล PostgreSQL — รองรับ pgvector Extension สำหรับ Vector Database ซึ่งเป็นพื้นฐานของ RAG System
- On-Premise Deployment — ติดตั้งบน Server ขององค์กร ทำให้สามารถเชื่อมต่อ AI On-Premise โดยข้อมูลไม่ต้องออกนอกเครือข่าย
- Modular Architecture — สามารถเพิ่มโมดูล AI ได้ในอนาคตโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบ
แผนพัฒนา AI ใน Saeree ERP:
ทีมพัฒนา Saeree ERP กำลังศึกษาและวางแผนนำ AI มาเสริมในระบบ ERP โดยเน้นการ เชื่อมต่อกับโมเดล Open Source ที่รองรับภาษาไทย เพื่อให้ข้อมูลขององค์กรอยู่ภายในระบบ — รอติดตามความคืบหน้าได้เร็วๆ นี้
สรุป — เลือกอย่างไรให้เหมาะกับองค์กร
ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องเพียงคำตอบเดียว — การเลือกระหว่าง Open Source กับ Commercial AI ขึ้นอยู่กับ 3 ปัจจัยหลัก:
- ความอ่อนไหวของข้อมูล: ถ้าข้อมูลเป็นความลับ ต้อง On-Premise
- งบประมาณและทีม: ถ้ายังไม่มีทีม ML ให้เริ่มจาก Commercial API
- ปริมาณการใช้งาน: ถ้าใช้หนักมาก Open Source คุ้มกว่าในระยะยาว
สำหรับองค์กรไทยส่วนใหญ่ Hybrid Approach คือคำตอบที่เหมาะสมที่สุด — ใช้ Commercial API สำหรับงานทั่วไปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง และใช้ Open Source On-Premise สำหรับงานที่มีข้อมูลอ่อนไหว
AI ไม่ใช่เรื่องของ "เลือกข้างใดข้างหนึ่ง" — แต่เป็นเรื่องของการวางกลยุทธ์ให้เหมาะกับบริบทขององค์กร ข้อมูลที่ต้องปกป้อง และทีมที่มีอยู่ Hybrid Approach ช่วยให้คุณได้ประโยชน์จากทั้งสองฝั่ง โดยไม่ต้องเสียสละด้านใดด้านหนึ่ง
- ทีมพัฒนา Saeree ERP
หากองค์กรของคุณสนใจระบบ ERP ที่ออกแบบเป็น Open Platform พร้อมรองรับการเชื่อมต่อ AI ในอนาคต สามารถนัดหมาย Demo หรือติดต่อทีมที่ปรึกษาเพื่อพูดคุยเพิ่มเติม
