เจาะลึกสถานการณ์ Open Models กลางปี 2026: เมื่อสมรภูมิ AI เปลี่ยนทิศสู่ Hardware และ Ecosystem

สรุปข่าว

สถานการณ์ Open Models ในช่วงกลางปี 2026 มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลจาก Hugging Face ชี้ให้เห็นว่าศูนย์กลางของโมเดลระดับ Frontier ได้ย้ายจากสหรัฐอเมริกาไปยังห้องปฏิบัติการในจีนที่เน้นโมเดลขนาดใหญ่พิเศษระดับ Trillion-parameter ในขณะที่บริษัทฮาร์ดแวร์อย่าง NVIDIA และ AMD กลายเป็นผู้เล่นหลักในการปล่อยโมเดลเพื่อสร้างระบบนิเวศ โดยมี Qwen กลายเป็นโมเดลพื้นฐานที่นักพัฒนาทั่วโลกนำไปต่อยอดมากที่สุด มากกว่าโมเดลจากฝั่งตะวันตกหลายเท่าตัว

รายละเอียด

ในช่วง 7 เดือนแรกของปี 2026 โลกของ AI มีความเคลื่อนไหวที่รวดเร็วอย่างมาก จำนวนโมเดลบน Hugging Face เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่สิ่งที่น่าสนใจคือการกระจายตัวของการใช้งาน โมเดลส่วนใหญ่ยังคงเป็นโมเดลขนาดเล็กที่เน้นการใช้งานจริง (Practical Layer) ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่พิเศษกลายเป็นสัญลักษณ์ของความสามารถทางเทคโนโลยี

จุดเปลี่ยนสำคัญคือ 'กลยุทธ์การปล่อยโมเดล' ของฝั่งจีนที่ข้ามขั้นตอนการทำโมเดลขนาดเล็กไปสู่การปล่อยโมเดลระดับ Trillion-parameter โดยตรง ซึ่งในอดีตเราอาจมองว่ามันใช้งานยาก แต่ด้วยเทคโนโลยีอย่าง Quantization และเครื่องมืออย่าง llama.cpp ทำให้โมเดลขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถรันบนฮาร์ดแวร์ทั่วไปได้ภายในเวลาไม่กี่วันหลังเปิดตัว

อีกประเด็นที่สำคัญคือ 'Attention ≠ Adoption' ข้อมูลระบุว่าโมเดลที่ได้รับความนิยมสูงที่สุดในแง่ของจำนวนดาวน์โหลด มักจะเป็นโมเดลที่เสถียรและมีขนาดเล็ก ซึ่งถูกฝังอยู่ใน Workflow ของนักพัฒนามานาน ในขณะที่โมเดลใหม่ๆ ที่ได้รับยอด Like สูงมักจะเป็นเพียงกระแสชั่วคราว นอกจากนี้ Qwen ยังพิสูจน์ตัวเองว่าเป็นโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดในแง่ของ Ecosystem ด้วยจำนวน Repository ที่แตกแขนงออกมา (Derivatives) มากกว่า 1.5 แสนโปรเจกต์ ซึ่งสะท้อนว่านักพัฒนาเลือกที่จะสร้างระบบงานบนพื้นฐานของ Qwen มากกว่าโมเดลจากเจ้าอื่น

การที่โมเดลยักษ์ใหญ่เหล่านี้เปิดให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาตแบบ Apache 2.0 หรือ MIT ทำให้เกิดการยอมรับในเชิงธุรกิจสูงมาก โดยผู้ให้บริการไม่ได้มุ่งเน้นรายได้จากการขายสิทธิ์การใช้งานโมเดล (Licensing Revenue) แต่เป็นการสร้างตำแหน่งทางการตลาดในระบบนิเวศ (Ecosystem Position) ผ่านการเปิดกว้างให้ชุมชนนักพัฒนาเข้ามามีส่วนร่วม

ผลกระทบ

สำหรับคนทำงานและองค์กรในไทย ข้อมูลนี้สะท้อนว่าเรากำลังอยู่ในยุคที่ 'การเลือกโมเดล' ไม่ใช่เรื่องของการดูแค่ชื่อเสียง แต่เป็นเรื่องของการดูความยั่งยืนของ Ecosystem การที่ Qwen หรือโมเดลในกลุ่มที่เน้นการใช้งานจริงได้รับความนิยมสูง หมายความว่าหากองค์กรของคุณต้องการสร้างระบบ AI-Native การเลือกใช้โมเดลที่มีชุมชนนักพัฒนาสนับสนุนอย่างกว้างขวางจะช่วยลดความเสี่ยงในการถูกทิ้งกลางทาง

นอกจากนี้ การที่ฮาร์ดแวร์อย่าง NVIDIA และ AMD กลายเป็นผู้เล่นหลักในการปล่อยโมเดล แสดงให้เห็นว่าในอนาคต การใช้งาน AI จะผูกติดกับ Hardware-Software Stack มากขึ้น องค์กรไทยที่กำลังวางแผนทำ AI Transformation ต้องมองให้ไกลกว่าแค่การทดลองใช้โมเดลผ่าน API แต่ต้องเริ่มพิจารณาถึง การวางแผนอบรม AI ในองค์กรด้วย Workflow ที่ออกแบบตามงานจริง เพื่อให้คนในทีมสามารถปรับตัวเข้ากับโมเดลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้

ความสามารถในการรันโมเดลขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ทั่วไปด้วยเครื่องมืออย่าง llama.cpp ช่วยลดกำแพงสำหรับธุรกิจขนาดกลางและย่อม (SME) ในการเข้าถึงเทคโนโลยีระดับ Frontier โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพา Cloud ขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป

มุมมองจาก Renetrix

จากข้อมูลข้างต้น สิ่งที่ Renetrix เน้นย้ำเสมอคือ 'System First' และ 'Workflow First' การที่โมเดลเปลี่ยนไปทุกเดือนเป็นเรื่องปกติ แต่ Workflow ที่องค์กรสร้างขึ้นเพื่อรองรับงานนั้นต้องเป็นสิ่งที่ยั่งยืนและปรับเปลี่ยนได้ง่าย (Agile AI Workflow)

1. อย่าติดกับดัก Frontier: การใช้โมเดลที่ใหญ่ที่สุดไม่ได้แปลว่าคุ้มค่าที่สุดสำหรับงานธุรกิจเสมอไป องค์กรควรเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับขนาดงาน (Right-sizing) โดยใช้เทคนิคการทำ Quantization หรือ Fine-tuning ที่เหมาะสม
2. เน้นความสามารถในการต่อยอด: เลือกใช้โมเดลที่มี Ecosystem แข็งแกร่ง เช่น Qwen หรือโมเดลที่มีเครื่องมือรองรับการ Fine-tuning และการรันบน Private Infrastructure ที่ดี เพื่อให้ธุรกิจเป็นเจ้าของข้อมูลและกระบวนการทำงานของตนเอง
3. ลงทุนในคนและ Workflow: เทคโนโลยี AI เป็นเพียงเครื่องมือ หากองค์กรไม่สามารถสร้าง Workflow ที่เชื่อมต่อ AI เข้ากับกระบวนการทำงานจริงได้ ต่อให้มีโมเดลที่เก่งที่สุดในโลก ก็ไม่สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริง

เราแนะนำให้ผู้บริหารและทีมงานเริ่มทดลอง การสร้าง AI Agent เพื่อช่วยงานออฟฟิศ โดยเน้นไปที่การสร้าง Workflow ที่สามารถสลับเปลี่ยนโมเดล (Model-agnostic) ได้ เพื่อไม่ให้ธุรกิจต้องผูกติดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งเพียงอย่างเดียว การวางกลยุทธ์ที่เน้นความยืดหยุ่นของระบบจะทำให้องค์กรของคุณอยู่รอดและเติบโตได้ในยุคที่ AI เปลี่ยนแปลงทุกวัน

การเปลี่ยนผ่านสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ใช่แค่การซื้อซอฟต์แวร์ แต่คือการวางโครงสร้าง Workflow ให้พนักงานใช้ AI ทำงานแทนได้จริง ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการสร้างสรรค์คอนเทนต์ โดยมีพื้นฐานจากโมเดลที่เสถียรและมีชุมชนรองรับอย่างแข็งแกร่ง