การเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ ? Gartner ชี้อนาคตการใช้ AI อาจถูกแบ่งเป็นภูมิภาค

ภาพจำของการมีอยู่ของ AI คือสามารถเข้าถึงการใช้งานได้ทั่วโลก แต่อนาคตอาจเกิดจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้การใช้งานนั้นเปลี่ยนไปเหลือเพียงข้อจำกัดการใช้เฉพาะภูมิภาคมากขึ้น

อะไรที่ทำให้เกิดข้อจำกัดการใช้งาน 

ข้อมูลที่น่าสนใจของ Gartner ได้บอกไว้ว่า ปัจจัยสำคัญที่ทำให้แพลตฟอร์ม AI ถูกจำกัดตามภูมิภาคมากขึ้น มาจากความขัดแย้งระหว่างประเทศ กฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้น และความกังวลเรื่องความมั่นคงของชาติ จะทำให้หลายประเทศ ‘เริ่มเร่งสร้างระบบ AI ของตัวเอง’ เพื่อให้ควบคุมได้มากขึ้น รวมถึงลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ

ข้อมูลคาดการณ์สำคัญ-ตัวชี้วัดว่าอาจเกิดขึ้นจริง

Gartner วิเคราะห์ว่าภายในปี 2570 มากกว่า 35% ของประเทศทั่วโลก อาจอยู่ในภาวะที่ถูกจำกัดให้ใช้แพลตฟอร์ม AI เฉพาะภูมิภาค หรือ Region-Specific AI Platforms เพิ่มขึ้นจากเพียง 5% ในปัจจุบัน เป็น 35% ซึ่งชี้ว่าอนาคตของ AI หลายประเทศต้องการควบคุมเทคโนโลยีและข้อมูลของตัวเองมากขึ้น และเริ่มมองหาทางเลือกใหม่นอกเหนือจาก AI ที่ถูกสร้างโดยผู้เล่นรายใหญ่จากสหรัฐฯ

ปัจจัยที่เป็นตัวแปรทำให้เกิดการขับเคลื่อนเรื่องนี้

การเปลี่ยนแปลงนี้ ไม่ได้เกิดจากเรื่องเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่เกิดจากแนวคิด อธิปไตยทางดิจิทัล หรือ Digital Sovereignty ที่หลายประเทศให้ความสำคัญมากขึ้น 

ซึ่ง Gartner มองว่าประเทศที่ต้องการควบคุมการพัฒนา การติดตั้ง และการใช้ AI ภายในขอบเขตของตน กำลังเร่งลงทุนในโครงสร้าง AI ภายในประเทศ หรือ Domestic AI Stacks เพื่อหาทางเลือกนอกเหนือจากโมเดลปิดจากสหรัฐฯ 

ที่ไม่ได้หมายถึงแค่ตัวโมเดล AI แต่รวมถึงการประมวลผล ดาต้าเซ็นเตอร์ ระบบคลาวด์ และกติกาที่สอดคล้องกับกฎหมายและบริบทในท้องถิ่นในภูมิภาคนั้น โดยหลายประเทศอาจต้องลงทุนกับระบบ AI ราว 1% ของ GDP ในปี 2029 หากต้องการพึ่งพาตัวเองได้มากขึ้นระยะยาว

การแข่งขันของ AI ในอนาคต ไม่ได้วัดแค่ประสิทธิภาพการใช้งาน

เพราะ Gartner ชี้ว่าแพลตฟอร์ม AI ที่สอดคล้องกับความต้องการในระดับภูมิภาค อาจได้รับความสำคัญมากขึ้น เห็นได้ชัดจากโมเดล Localized Models ที่ถูกปรับให้เข้ากับภาษาและบริบทเฉพาะประเทศ ซึ่งอาจทำงานได้ดีกว่าโมเดลระดับโลกกับการใช้งานในหลายกรณี เช่น การศึกษา งานด้านกฎหมาย และบริการสาธารณะ โดยเฉพาะในประเทศที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นหลัก 

โดยสรุป ผู้พัฒนาควรออกแบบระบบให้รองรับได้หลายโมเดล และจัดเตรียมข้อมูลให้สอดคล้องกับกฎหมายของแต่ละประเทศ และโครงสร้างพื้นฐานของแต่ละภูมิภาคให้มากขึ้น เพราะถ้าระบบมีความยืดหยุ่นตั้งแต่ต้น ก็จะช่วยให้การพัฒนาแพลตฟอร์มทำได้อย่างต่อเนื่อง แม้เงื่อนไขของตลาดจะเปลี่ยนไปก็ตาม