แรงกดดัน 'ภูมิรัฐศาสตร์' ดันโลกสู่ยุค 'AI Sovereignty'

การคาดการณ์ของ“การ์ทเนอร์” ระบุว่า ปี 2570 ประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกกว่า 35% จะเข้าสู่ภาวะถูกจำกัดให้ใช้แพลตฟอร์ม AI เฉพาะภูมิภาค หรือ Region-Specific AI Platforms ที่ใช้ข้อมูลบริบทเฉพาะตัว โดยภายในปีหน้าภาวะการถูกผูกขาดแพลตฟอร์มนี้จะเพิ่มขึ้นจาก 5% เป็น 35%

กอราฟ กุปตา รองประธานฝ่ายวิเคราะห์การ์ทเนอร์ กล่าวว่า ประเทศที่มีเป้าหมายสร้างอธิปไตยทางดิจิทัล หรือ Digital Sovereignty กำลังเพิ่มการลงทุนกับโครงสร้าง AI ภายในประเทศ หรือ Domestic AI Stacks มากขึ้น

ทั้งนี้เพื่อมองหาทางเลือกอื่นนอกเหนือจากโมเดลที่เป็นระบบปิดของสหรัฐฯ ซึ่งประกอบไปด้วย ประสิทธิภาพการประมวลผล ดาต้าเซ็นเตอร์ โครงสร้างพื้นฐาน และโมเดลที่ทำงานสอดคล้องกับกฎหมาย วัฒนธรรม และภูมิภาคของตน ซึ่งความเชื่อมั่นและความเข้ากันได้ทางวัฒนธรรมกลายเป็นเกณฑ์สำคัญ

โดยผู้มีอำนาจตัดสินใจให้ความสำคัญกับแพลตฟอร์ม AI ที่สอดคล้องกับค่านิยมท้องถิ่น กรอบการกำกับดูแล และความคาดหวังของผู้ใช้งาน มากกว่าแพลตฟอร์มที่มีเพียงชุดข้อมูลการฝึกฝนขนาดใหญ่ที่สุด

โมเดลที่ปรับให้เข้ากับท้องถิ่น หรือ Localized Models ให้คุณค่าเชิงบริบทมากกว่า โดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ระดับภูมิภาคมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลระดับโลกในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น การศึกษา การปฏิบัติตามกฎหมายและบริการสาธารณะ โดยเฉพาะในภาษาอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ

เดินหน้าสร้าง ‘อธิปไตยทาง AI’

ข้อมูลระบุว่า หลายประเทศต้องลงทุน 1% ของ GDP ภายในปี 2572 เพื่อสร้าง AI Sovereignty จากการที่ลูกค้าที่อยู่นอกฝั่งตะวันตกเริ่มเปลี่ยนจุดยืน เนื่องจากพวกเขากังวลเกี่ยวกับอิทธิพลของตะวันตกที่แพร่เข้ามามากเกินไป ทำให้ AI Sovereignty กลายเป็นตัวชี้นำไปสู่การลดความร่วมมือลงและเกิดการทำงานที่ซ้ำซ้อน

ด้วยเหตุนี้ การ์ทเนอร์จึงคาดการณ์ว่าประเทศที่สร้างโครงสร้าง AI ของตนเอง หรือ Sovereign AI stack จะต้องใช้จ่ายอย่างน้อย 1% ของ GDP กับโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในปี 2572

อธิปไตยทาง AI หรือ AI Sovereignty หมายถึงความสามารถของประเทศหรือองค์กรในการควบคุมวิธีการพัฒนา แนวทางการติดตั้งนำไปใช้งาน และการใช้ AI ภายในขอบเขตทางภูมิศาสตร์ของตนได้อย่างอิสระ

แรงกดดันด้านกฎระเบียบ ภูมิรัฐศาสตร์ การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ในประเทศ ภารกิจ AI ระดับชาติ ความเสี่ยงต่าง ๆ ที่องค์กรเผชิญ และความกังวลด้านความมั่นคงของชาติ ล้วนเป็นปัจจัยขับเคลื่อนที่ทำให้รัฐบาลและองค์กรต่าง ๆ ต้องเร่งลงทุนใน Sovereign AI

นอกจากนี้ความกลัวที่จะกลายเป็นผู้ตามในการแข่งขันทางเทคโนโลยี AI ยังผลักดันให้ประเทศและบริษัทต่าง ๆ ต้องเร่งสร้างนวัตกรรมและลงทุนเพื่อเป้าหมายในการบรรลุการพึ่งพาตนเองในทุกภาคส่วนของโครงสร้าง AI

ดาต้าเซ็นเตอร์และโครงสร้างพื้นฐานในโรงงาน AI ถือเป็นกระดูกสันหลังที่สำคัญของ AI stack ที่ช่วยให้เกิดอธิปไตยทาง AI ส่งผลให้ดาต้าเซ็นเตอร์และโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะมีการขยายตัวและการลงทุนอย่างมหาศาลในอนาคต ผลักดันให้บริษัทไม่กี่แห่งที่ควบคุมโครงสร้าง AI มีมูลค่าบริษัทเติบโตในระดับเลขสองหลักถึงล้านล้านดอลลาร์

กลยุทธ์สำหรับ ‘ซีไอโอ’

ด้วยเหตุทั้งหมดนี้ ผู้บริหารไอที (CIOs) จะต้อง ออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ไม่ยึดติดกับโมเดลใด ๆ โดยใช้เลเยอร์การจัดการต่างๆ ช่วยให้สามารถสลับไปมาระหว่าง LLM ในภูมิภาคต่าง ๆ และผู้ให้บริการที่แตกต่างกันได้

พร้อมกันนี้ มีการกำกับดูแล AI และจัดเก็บข้อมูลในประเทศ และการปรับแต่งโมเดลเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมาย วัฒนธรรม และภาษาเฉพาะของแต่ละประเทศ

รวมไปถึง สร้างสัมพันธ์กับผู้ให้บริการคลาวด์ระดับชาติ ผู้ให้บริการ LLM ระดับภูมิภาค และผู้นำด้าน Sovereign AI ในตลาดสำคัญ ๆ พร้อมจัดทำรายชื่อพันธมิตรที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว

ตลอดจน คอยติดตามกฎหมาย AI กฎระเบียบด้านอธิปไตยทางข้อมูล และมาตรฐานใหม่ ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อสถานที่และวิธีการติดตั้งใช้งานโมเดล AI รวมถึงการประมวลผลข้อมูลของผู้ใช้