Google Cloud นำร่องนวัตกรรม AI สำหรับองค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรม

กูเกิล คลาวด์ (Google Cloud) นำร่องนวัตกรรม AI สำหรับองค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรม ตอกย้ำกระแสตอบรับที่ดีจากลูกค้าในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้…

highlight

• การนำเอาสิ่งที่ดีที่สุดของ Google (กูเกิล) ไปสู่องค์กรต่าง ๆ อย่างต่อเนื่องทำให้ Google Cloud (กูเกิล คลาวด์) สามารถเสริมศักยภาพให้องค์กรเหล่านั้นในการใช้ประโยชน์จาก AI (เอไอ) เพื่อทำความเข้าใจ และดำเนินการกับข้อมูลที่สำคัญ พร้อมขับเคลื่อนพันธกิจขององค์กร 
• “กูเกิล คลาวด์” เป็นระบบคลาวด์ที่เปิดกว้าง และทำงานร่วมกันได้มากที่สุดในอุตสาหกรรม ช่วยให้องค์กรสามารถสร้าง จัดการ และเชื่อมต่อ AI agent (เอไอ เอเจินท์) ที่หลากหลายได้ ทั้งในสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ และภายในองค์กร

Google Cloud นำร่องนวัตกรรม AI สำหรับองค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมใน Southeast Asia

ในงาน Google Cloud Next 2025 (กูเกิล คลาวด์ เน็กซ์ 2025) บริษัท กูเกิล คลาวด์ ได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบเชิงเปลี่ยนแปลงที่ความก้าวหน้าด้าน AI ได้ส่งเสริมให้กับองค์กรต่าง ๆ ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ในขณะเดียวกัน บริษัทก็ได้เปิดตัวนวัตกรรมใหม่มากมายในทุกระดับของกลุ่มเทคโนโลยี AI

ที่ผสานรวมกันอย่างสมบูรณ์ เพื่อเร่งความสามารถขององค์กรในการสร้างคุณค่าที่เป็นรูปธรรมจากการลงทุนด้าน AI และตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปในด้านอธิปไตย ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบของ AI

ในปี 2024 กูเกิล คลาวด์ ได้ส่งมอบความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่มากกว่า 3,000 รายการ ที่ได้นำไปปรับใช้ในบริษัทต่าง ๆ เช่น  Astra International, Bank Jago, Bareksa, Blibli.com, Erajaya, Indosat Ooredoo Hutchison,

Telkomsel, Vidio, AI Singapore, Centre for Strategic Infocomm Technologies (CSIT), DBS Bank, FairPrice Group, Enterprise Singapore, Bangkok Bank, Central Retail, Chulalongkorn University, Finnomena, Gulf Edge,

the Stock Exchange of Thailand (SET), Bank Muamalat, CARSOME Group, Dagang NeXchange Berhad (DNeX), Gamuda, Maxis, และ Malaysia‘s National AI Office ซึ่งส่งผลให้ตัวเลขการใช้งาน Vertex AI เพิ่มขึ้น 20 เท่า ในปีที่ผ่านมา

สำหรับลูกค้าองค์กร โดยการเปลี่ยนแปลงนี้ขับเคลื่อนโดยการนำโมเดล AI ชั้นนำของอุตสาหกรรม เช่น Gemini, Imagen และ Veo มาใช้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Google Workspace ก็ได้รับการใช้งานเพิ่มขึ้นไม่แพ้กัน โดยมีการใช้ AI assists มากกว่า 2 พันล้านรายการต่อเดือน เพื่อมอบความช่วยเหลือให้กับผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วโลก และปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง

โทมัส คูเรียน CEO ของ กูเกิล คลาวด์ กล่าวว่า AI นำเสนอโอกาสที่แตกต่างจากสิ่งที่เราเคยพบเห็นมาในประวัติศาสตร์ โดย AI มีพลังในการยกระดับคุณภาพชีวิต เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และพลิกโฉมกระบวนการต่าง ๆ ในระดับที่ไม่เคยจินตนาการมาก่อน

ทั้งนี้ กูเกิล ได้นำการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มาใช้กับผลิตภัณฑ์ของเรามานานกว่า 20 ปีแล้ว และการลงทุนของเราใน AI นั้นหยั่งรากลึกในภารกิจหลักของเรา นั่นคือการจัดระเบียบข้อมูลของโลก และทำให้ข้อมูลเหล่านั้นเข้าถึงได้ และเป็นประโยชน์สำหรับทุกคน

กูเกิล คลาวด์ ถือเป็นส่วนขยายที่สอดคล้องกับภารกิจของ กูเกิล เพื่อสร้างสิ่งที่ดีให้กับองค์กร โดยเราถือว่า AI เป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่ทรงพลังที่สุดในการช่วยให้ลูกค้า นักพัฒนา และพันธมิตรของเราพัฒนาภารกิจของตนให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้นแบบก้าวกระโดด

เพื่อเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นในการสร้างความเปิดกว้าง การทำงานร่วมกันได้ และการนำสิ่งที่ดีที่สุดของ กูเกิล มาสู่องค์กรต่าง ๆ กูเกิล คลาวด์ ได้ประกาศเปิดตัวนวัตกรรมใหม่มากมายที่สำคัญอย่างยิ่งในกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมทั้งโครงสร้างพื้นฐาน, แพลตฟอร์มข้อมูล และ AI, โมเดล AI, AI agent และความปลอดภัยทางไซเบอร์ รวมถึงความสามารถแบบมัลติคลาวด์

ปลดล็อคพลังการคำนวณที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกของ “กูเกิล“

องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลระดับโลกของ กูเกิล คลาวด์ ได้แล้ว ซึ่งโฮสต์อยู่ใน กูเกิล คลาวด์ รีเจียน จำนวน 42 แห่งทั่วโลก ซึ่งรวมถึงประเทศอินโดนีเซีย และสิงคโปร์ พร้อมแผนการขยายตัวอย่างรวดเร็วไปยังไทย และมาเลเซีย

กูเกิล คลาวด์ ให้บริการ AI Hypercomputer ผ่านทาง Cloud Region มากมาย ซึ่งเป็นระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และรูปแบบการบริโภคที่ยืดหยุ่น (flexible consumption models) เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้งานได้ง่ายขึ้น

พร้อมประสิทธิภาพคุ้มค่าระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรมโดยสัปดาห์นี้ กูเกิล คลาวด์ ได้เปิดตัวความก้าวหน้าใหม่ ๆ ให้กับ AI Hypercomputer ได้แก่

• หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ Ironwood (TPU) : Ironwood ซึ่งเป็น TPU รุ่นที่ 7 ของ กูเกิล ถือเป็นตัวเร่งความเร็ว AI แบบกำหนดเอง (หรือชิป AI) ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้มากที่สุดในปัจจุบัน และเป็นเครื่องเร่งความเร็วตัวแรกที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการอนุมาน AI โดยมีชิปมากกว่า 9,000 ชิ้นต่อพ็อด ทำให้สามารถประมวลผลได้สูงถึง 42.5 เอ็กซาฟล็อปต่อพ็อด ตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณของโมเดลการคิดที่ซับซ้อนที่สุด เช่น Gemini 2.5 นอกจากนี้ Ironwood ยังประหยัดพลังงานมากกว่า TPU รุ่นที่ 6 ของ กูเกิล ถึง 2 เท่า และประหยัดพลังงานมากกว่า TPU รุ่นแรกจาก กูเกิล ที่ออกในปี 2018 ถึง 30 เท่า
• ตัวเลือก GPU ของ NVIDIA ที่ครอบคลุม : กูเกิล คลาวด์ มอบฮาร์ดแวร์ AI ทางเลือกให้กับองค์กรต่าง ๆ  ที่มี Virtual Machines (VM) A4 และ A4X ที่ขับเคลื่อนโดยหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) NVIDIA HGX B200 และ NVIDIA GB200 นอกจากนี้ กูเกิล ยังเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายแรกที่จะนำเสนอ GPU Vera Rubin รุ่นถัดไปของ NVIDIA
• Cluster Director : Cluster Director ช่วยให้องค์กรสามารถใช้งานและจัดการตัวเร่งความเร็ว AI จำนวนมากเป็นหน่วยการประมวลผลแบบรวมหน่วยเดียว จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และความยืดหยุ่น 
• การอนุมาน Google Kubernetes Engine (GKE) : ความสามารถในการอนุมานใหม่ใน GKE ซึ่งรวมถึงระบบการปรับขนาด และการปรับสมดุลโหลดที่เข้าใจบริบทของ AI  สามารถลดต้นทุนการให้บริการ AI ได้มากถึง 30% ลดเวลาแฝงในส่วนท้ายได้มากถึง 60% และเพิ่มปริมาณงานได้มากถึง 40% โดยอิงตามเกณฑ์มาตรฐานภายใน
• ความพร้อมใช้งานของ Pathways : Pathways ซึ่งเป็น distributed machine learning runtime ของ กูเกิล พร้อมให้บริการแก่องค์กรต่าง ๆ เป็นครั้งแรกแล้ว โดย Pathways ได้รับการพัฒนาโดย Google DeepMind ช่วยให้สามารถอนุมานโฮสต์หลายโฮสต์ที่ทันสมัยสำหรับการปรับขนาดแบบไดนามิกด้วยประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในราคาที่เหมาะสมที่สุด

Google Data Centers และ Google Cloud Regions เชื่อมต่อกันด้วยโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลกของ กูเกิล ซึ่งมีสายไฟเบอร์ยาวกว่า 2 ล้านไมล์ ทั้งสายเคเบิลภาคพื้นดินและใต้น้ำ ครอบคลุมพื้นที่และอาณาเขตมากกว่า 200 แห่ง และทำงานด้วย “ความเร็วของ Google” ซึ่งมีค่าความหน่วงเกือบเป็นศูนย์ เพื่อรองรับบริการที่จำเป็น เช่น Gmail, YouTube และ Google Search สำหรับผู้ใช้หลายพันล้านคนทั่วโลก

ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป กูเกิล คลาวด์ จะทำให้เครือข่ายส่วนตัวทั่วโลกนี้พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรต่าง ๆ ผ่านบริการใหม่ที่เรียกว่า Cloud Wide Area Network (WAN) โดย Cloud WAN เป็นบริการที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ เชื่อถือได้ และปลอดภัย ซึ่งช่วยเปลี่ยนโฉมโครงสร้าง WAN ขององค์กร

โดยมอบการปรับปรุงประสิทธิภาพเครือข่ายที่สูงถึง 40% ขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของได้มากถึง 40% ด้วยการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับโลกของ กูเกิล คลาวด์ องค์กรต่าง ๆ สามารถใช้ประโยชน์จากรากฐานระดับโลกที่แท้จริงและยืดหยุ่น ที่สร้างขึ้นสำหรับยุค AI

นอกจากนี้ กูเกิล คลาวด์ ยังประกาศว่าโมเดล Gemini ของ กูเกิล จะพร้อมใช้งานบน Google Distributed Cloud (GDC) ซึ่งจะทำให้โมเดลที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดของ กูเกิล พร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมภายในองค์กร หรือ on-premises environments นั่นเอง

ทั้งนี้ กูเกิล คลาวด์ ได้จับมือเป็นพันธมิตรกับ NVIDIA เพื่อนำโมเดล Gemini ไปสู่ระบบ NVIDIA Blackwell โดยมี Dell เป็นพันธมิตรหลัก ดังนั้นจึงสามารถใช้โมเดลเหล่านี้ภายในองค์กรในสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อกันและแยกจากกันแบบ air-gapped

ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กร เช่น ภาครัฐ ที่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบหรืออำนาจอธิปไตยที่เข้มงวด และไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี AI ล่าสุดได้ เนื่องจากต้องจัดเก็บข้อมูลภายในองค์กรแบบ on-premise 

โมเดลชั้นนำของ Google : นำสิ่งที่ดีที่สุดของ Google DeepMind มาสู่องค์กร

แพลตฟอร์ม Vertex AI ของ กูเกิล คลาวด์ ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงโมเดลแนวหน้าระดับโลกที่หลากหลายของ Google DeepMind ได้ ซึ่งแต่ละโมเดลได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถัน และพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะตัวของแต่ละองค์กร ซึ่งรวมถึง

• โมเดล Gemini 2.5 : โมเดล Gemini 2.5 เป็นโมเดลการคิดที่สามารถใช้เหตุผลผ่านกระบวนการคิดของตนเองก่อนตอบสนอง ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น เมื่อสองสัปดาห์ก่อน Google Cloud ได้นำ Gemini 2.5 Pro เข้ามาให้ใช้งานผ่าน Vertex AI และภายในงาน Next ’25 ก็ได้ประกาศว่า Gemini 2.5 Flash กำลังจะเปิดให้ใช้งานผ่าน Vertex AI ด้วยเช่นกัน โดย Gemini 2.5 Flash เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานในชีวิตประจำวัน เช่น การตอบสนองอย่างรวดเร็วในระหว่างการโต้ตอบกับลูกค้าจำนวนมาก ซึ่งจำเป็นต้องมีการสรุปแบบเรียลไทม์หรือการเข้าถึงเอกสารอย่างรวดเร็ว Gemini 2.5 Flash สามารถปรับความลึกของการใช้เหตุผลตามความซับซ้อนของ prompts และองค์กรสามารถควบคุมประสิทธิภาพการทำงานตามงบประมาณของตนได้
• Generative media models
  • Imagen 3, Google’s highest quality text-to-image model, now has improved image generation and inpainting capabilities for reconstructing missing or damaged portions of an image.
• โมเดล Generative media
  • Imagen 3 โมเดลการแปลงข้อความเป็นรูปภาพที่มีคุณภาพสูงสุดจาก กูเกิล ขณะนี้มีความสามารถในการสร้างรูปภาพ และแก้ไขภาพใหม่ (inpainting) เพื่อสร้างส่วนที่หายไป หรือเสียหายของรูปภาพขึ้นมาใหม่
  • Chirp 3 ซึ่งเป็นโมเดลการสร้างเสียงของ กูเกิล มาพร้อมวิธีการใหม่ในการสร้างเสียงที่กำหนดเองได้ด้วยการป้อนข้อมูลเสียงเพียง 10 วินาที ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถปรับแต่ง call center และสร้างเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ของแบรนด์ได้ นอกจากนี้ ฟีเจอร์การถอดเสียงใหม่ยังช่วยแยก และระบุผู้พูดแต่ละคนในบันทึกเสียงของการสนทนาหลายคน ทำให้การถอดเสียงสำหรับแอปพลิเคชันต่าง ๆ  เช่น สรุปการประชุม การวิเคราะห์พอดแคสต์ และการบันทึกการโทรของหลายฝ่ายมีความชัดเจน และใช้งานได้ดีขึ้นอย่างมาก
  • Lyria ซึ่งเป็นโมเดลการแปลงข้อความเป็นเพลงสำหรับองค์กรรุ่นแรกของอุตสาหกรรม ช่วยแปลงข้อความธรรมดาให้กลายเป็นคลิปเพลงความยาว 30 วินาที ซึ่งเปิดโอกาสใหม่สำหรับการแสดงออกเชิงสร้างสรรค์ โดย Lyria สามารถสร้างเสียงคุณภาพสูง จับภาพความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนได้อย่างพิถีพิถัน และมอบคอมโพซิชั่นที่ลงรายละเอียดสำหรับแนวเพลงต่าง ๆ ทั้งนี้ ด้วย Lyria องค์กรต่าง ๆ สามารถสร้างเพลงประกอบสำหรับแคมเปญการตลาด การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ประสบการณ์ในร้านที่ดื่มด่ำ พอดคาสต์ และเนื้อหาดิจิทัลอื่น ๆ ที่สอดคล้องกับแบรนด์ของตนได้อย่างรวดเร็ว

• • คุณสมบัติใหม่ที่ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จาก Veo 2 โมเดลการสร้างวิดีโอชั้นนำของอุตสาหกรรมจาก กูเกิล ใน Vertex AI เพื่อสร้าง แก้ไข และเพิ่มเอฟเฟกต์ภาพในวิดีโอ ซึ่งรวมถึงการทำ inpainting เพื่อลบภาพพื้นหลัง โลโก้ หรือสิ่งรบกวนที่ไม่ต้องการ ช่วยให้สามารถแก้ไขวิดีโอได้อย่างมืออาชีพ การทำ outpainting เพื่อขยายเฟรมของวิดีโอที่มีอยู่ ช่วยให้องค์กรต่างสามารถปรับแต่งวิดีโอให้เหมาะกับขนาดหน้าจอ และแพลตฟอร์มต่าง ๆ ได้ อีกทั้งยังมีการใช้เทคนิคการทำภาพยนตร์ที่ซับซ้อนเพื่อจัดองค์ประกอบภาพ มุมกล้อง และจังหวะ และการแทรกสอดเฟรม (interpolation) ซึ่งช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถกำหนดจุดเริ่มต้น และจุดสิ้นสุดของลำดับวิดีโอ โดย Veo จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยในการสร้างเฟรมที่เชื่อมต่อกันได้อย่างราบรื่น

• โมเดลสำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์
  • โมเดล WeatherNext ที่พัฒนาโดย Google DeepMind และ Google Research ช่วยให้สามารถพยากรณ์อากาศได้อย่างรวดเร็ว และแม่นยำ ปัจจุบันแบบจำลองเหล่านี้พร้อมใช้งานใน Vertex AI แล้ว ทำให้องค์กรต่าง ๆ สามารถปรับแต่ง และนำไปใช้งานในการวิจัย และการใช้งานในอุตสาหกรรมได้ 
  • AlphaFold 3 ที่พัฒนาโดย Google DeepMind และ Isomorphic Labs สามารถทำนายโครงสร้างและปฏิสัมพันธ์ของโมเลกุลของสิ่งมีชีวิตทั้งหมดได้อย่างแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ปัจจุบันโมเดลเหล่านี้สามารถนำไปใช้งานโดยใช้โครงสร้างพื้นฐาน กูเกิล คลาวด์ สำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ ช่วยให้นักวิจัยสามารถประมวลผลลำดับโปรตีนได้หลายหมื่นลำดับ ในขณะที่ลดต้นทุนการประมวลผล

Vertex AI : The most comprehensive platform for AI innovation

Vertex AI คือแพลตฟอร์มระดับองค์กรของ กูเกิล คลาวด์ สำหรับการสร้าง และจัดการแอปพลิเคชันด้าน AI และ AI agent รวมถึงการฝึกอบรม และการปรับใช้แบบจำลอง โดยในงาน Next ’25 บริษัท กูเกิล คลาวด์ ได้ประกาศความก้าวหน้าใหม่ ๆ ของ Vertex AI ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถขององค์กรในการจัดการแผนการด้าน AI ของตน ซึ่งรวมถึง

• โมเดล AI กว่า 200 โมเดลพร้อมให้เลือกใช้งานใน Vertex AI Model Garden : องค์กรสามารถเข้าถึงโมเดลของ กูเกิล ได้โดยตรง รวมถึงโมเดลจากบริษัทชั้นนำอย่าง Anthropic, AI21, Mistral, CAMB.AI และ Qodo ตลอดจนโมเดลแบบเปิดจาก DeepSeek, Meta และ The Allen Institute ซึ่งทั้งหมดนี้รวมอยู่ใน Vertex AI เพื่อให้เลือกใช้งานได้ตามความต้องการ
• การฝึกฝน และปรับแต่งโมเดล AI ตามความต้องการ : องค์กรสามารถฝึกฝน และปรับแต่งโมเดลจาก กูเกิล ได้อย่างอิสระ ซึ่งรวมไปถึงโมเดลตระกูลหลัก เช่น Gemini, Imagen, Veo, โมเดลฝังข้อมูล (embedding) และโมเดลการแปลภาษา รวมถึงโมเดลแบบเปิดอย่าง Gemma, Llama และ Mistral โดยใช้ข้อมูลขององค์กรตนเองในการฝึกฝน
• การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลจากคลาวด์หลากหลายแพลตฟอร์ม : เพื่อให้โมเดลสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้ในเวลาที่เหมาะสม ไม่ว่าจะข้อมูลนั้นจะถูกจัดเก็บอยู่บน กูเกิล คลาวด์, AWS, Microsoft Azure, Oracle หรือผู้ให้บริการรายอื่น ๆ  องค์กรจะสามารถใช้ตัวเชื่อมต่อและ API ที่มีให้พร้อมใช้งานใน Vertex AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
• ยกระดับความน่าเชื่อถือด้วยการอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ไว้ใจได้ยิ่งขึ้น : นอกเหนือจากการ Grounding ผ่าน Google Search แล้วนั้น ปัจจุบัน Vertex AI ยังรองรับการ Grounding ข้อมูลด้วย Google Maps เพื่อให้ผลลัพธ์จากโมเดล AI ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเชิงพื้นที่มีความแม่นยำ และอัปเดทอยู่เสมอ นอกจากนี้ องค์กรยังสามารถเลือกใช้แหล่งข้อมูลจากพันธมิตรภายนอกเพิ่มเติม เช่น Cotality, Dun & Bradstreet, HG Insights, S&P Global และ ZoomInfo ได้อีกด้วย
• แดชบอร์ด Vertex AI และเครื่องมือปรับแต่งโมเดล : แดชบอร์ด Vertex AI ช่วยให้องค์กรสามารถติดตามการใช้งานโมเดล AI, ปริมาณการทำงาน, ความหน่วงเวลา และการแก้ไขข้อผิดพลาด พร้อมทั้งความสามารถในการมองเห็น และการควบคุมที่ดียิ่งขึ้น ในขณะเดียวกัน เครื่องมือปรับแต่งโมเดล Vertex AI ก็ใช้ความเข้าใจเฉพาะด้านของ กูเกิล ในโมเดล Gemini เพื่อกำหนดทิศทางการค้นหาไปยังโมเดล และเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สุดโดยอัตโนมัติ อ้างอิงตามความต้องการในด้านคุณภาพ ความเร็ว และต้นทุนขององค์กร
• Live API : เพื่อเปิดโอกาสให้การโต้ตอบแบบสนทนาเกิดขึ้นอย่างเรียลไทม์ Live API จึงนำเสนอการสตรีมในรูปแบบเสียง และวิดีโอให้กับโมเดล Gemini โดยตรง ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถใช้ AI agent ในการประมวลผล และตอบสนองต่อสื่อหลากหลายรูปแบบได้ในทันที เปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ใหม่ ๆ สำหรับแอปพลิเคชันที่มีหลากหลายมิติ และมีการโต้ตอบที่สมจริง

ขยายขีดความสามารถของ Vertex AI เพื่อสนับสนุน multi–agent 

Vertex AI คือแพลตฟอร์ม AI สำหรับนักพัฒนาที่เปิดกว้างมากที่สุด อีกทั้งยังเป็นรายแรกที่รองรับโซลูชันแบบ multi-agent อย่างแท้จริง (กล่าวคือการเปิดโอกาสให้ AI หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันได้) AI agent คือระบบอัจฉริยะที่มีความสามารถในการให้เหตุผล วางแผน และจดจำข้อมูล

พร้อมทั้งสามารถทำการวิเคราะห์ล่วงหน้าได้หลายขั้นตอน และทำงานข้ามระบบ หรือซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ได้อย่างไร้รอยต่อเพื่อดำเนินงานแทนคุณภายใต้การกำกับดูแลของคุณเองด้วยขีดความสามารถใหม่ ๆ ที่จะช่วยให้องค์กรก้าวเข้าสู่ระบบนิเวศแบบ multi-agent ได้ ไม่ว่าจะอยู่ในจุดไหนในการใช้งาน AI หรือเลือกใช้ชุดเทคโนโลยีแบบใดก็ตาม มีดังนี้

• Agent Development Kit (ADK) : เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สตัวใหม่จาก กูเกิล คลาวด์ ที่ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนา ระบบ multi-agent ได้ง่ายขึ้น พร้อมคงความสามารถในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent ได้อย่างแม่นยำ โดย ADK ช่วยให้สามารถสร้าง AI agent ได้ด้วยโค้ดที่เข้าใจง่าย และมีความยาวไม่ถึง 100 บรรทัด นอกจากนี้ ADK ยังรองรับ Model Control Protocol (MCP) ซึ่งเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อเครื่องมือต่าง ๆ เข้ากับระบบได้อย่างสะดวก
• Agent2Agent (A2A) protocol : กูเกิล คลาวด์ เป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายแรกที่พัฒนาโพรโทคอล A2A แบบเปิด เพื่อรองรับ multi-agent ecosystem ซึ่งจะช่วยให้ AI agent สามารถสื่อสารกันได้ด้วยภาษากลางเดียวกันแม้จะถูกสร้างขึ้นจากคนละองค์กร และทำงานบนชุดเทคโนโลยีที่แตกต่างกันก็ตาม ปัจจุบันมีพันธมิตรมากกว่า 50 รายที่ร่วมพัฒนาโพรโทคอลนี้ ไม่ว่าจะเป็น Accenture, Deloitte, Salesforce, SAP และ ServiceNow สะท้อนให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ร่วมในการสร้างระบบ multi-agent ที่ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
• Agent Garden : Agent Garden คือชุดตัวอย่าง และเครื่องมือที่พร้อมใช้งาน ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน ADK ช่วยให้องค์กรสามารถเชื่อมต่อ AI agent ของตนเข้ากับตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้ากว่า 100 ตัว อย่าง API ที่กำหนดเอง เวิร์กโฟลว์การรวมระบบ หรือข้อมูลที่จัดเก็บในระบบคลาวด์ เช่น BigQuery และ AlloyDB

ไม่ว่าองค์กรจะเลือกสร้าง AI agent แบบไหน กูเกิล คลาวด์ ก็พร้อมเชื่อมต่อ agent เหล่านั้นกับบริษัทชั้นนำด้านข้อมูล และแอปพลิเคชันระดับองค์กรอื่น ๆ ได้อย่างไร้รอยต่อ

Google Agentspace : เสริมพลังให้พนักงานทุกคนด้วย AI

จากที่ได้มีประกาศออกไปเป็นครั้งแรกในเดือนธันวาคม ปี 2024 Google Agentspace ได้นำบริการค้นหาระดับองค์กรที่มีคุณภาพระดับ Google, AI สำหรับการสนทนา, โมเดล Gemini และ third-party agent มารวมเข้าไว้ด้วยกัน ซึ่งช่วยเสริมพลังให้พนักงานสามารถค้นหา และสังเคราะห์ข้อมูลภายในองค์กร

สนทนากับ AI agent และดำเนินการต่าง ๆ ผ่านแอปพลิเคชันระดับองค์กรได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น พนักงานสามารถใช้ Google Agentspace เพื่อเข้าถึง AI agent ที่พัฒนาโดย กูเกิล อย่าง NotebookLM ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถอัปโหลดแหล่งข้อมูลหลายประเภท

เช่น PDFs, Google Docs, URLs ของเว็บไซต์, และวิดีโอจาก YouTube เพื่อสรุปเนื้อหา ตั้งคำถามเกี่ยวกับข้อมูลเหล่านั้น และจัดรูปแบบคำตอบให้ตรงตามที่ต้องการ

ขีดความสามารถใหม่ ๆ ของ Google Agentspace ซึ่งเปิดตัวในงาน Next ‘25 มีไฮไลท์สำคัญดังนี้

• การเชื่อมต่อกับ Chrome Enterprise : สิ่งนี้จะช่วยให้พนักงานสามารถค้นหาและเข้าถึงทรัพยากรทั้งหมดขององค์กรได้โดยตรงจากช่องค้นหาใน Chrome ทำให้การทำงานราบรื่นยิ่งขึ้นและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานอย่างเห็นได้ชัด
• Agent Gallery : สิ่งนี้จะช่วยให้พนักงานสามารถดู AI agent ทั้งหมดที่มีอยู่ในองค์กรได้แบบครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็น AI agent จาก กูเกิล ทีมงานภายใน หรือพันธมิตรภายนอก ทำให้การค้นหา และใช้งานเป็นเรื่องง่ายและสะดวกยิ่งขึ้น
• Agent Designer : อินเทอร์เฟซแบบที่ไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับการสร้าง AI agent ที่ปรับแต่งเองได้ตามความต้องการ จะช่วยให้งานประจำในแต่ละวันสามารถดำเนินการได้เองโดยอัตโนมัติ ซึ่งไม่ว่าพนักงานจะมีพื้นฐานด้านเทคนิคมากน้อยแค่ไหนก็สามารถปรับแต่ง AI agent ให้เข้ากับกระบวนการทำงานและความต้องการเฉพาะของตนเองได้อย่างง่ายดาย
• Idea Generation Agent : AI agent ตัวนี้ใช้กรอบการทำงานแบบการแข่งขันเพื่อให้สามารถจัดอันดับแนวคิดต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอิงตามเกณฑ์ที่พนักงานกำหนดไว้ พร้อมทั้งช่วยให้พนักงานสามารถต่อยอดหรือสร้างสรรค์ไอเดียใหม่ ๆ ได้อย่างง่ายดาย
• Deep Research Agent : AI agent ตัวนี้จะทำหน้าที่ค้นคว้าหัวข้อที่ซับซ้อนแทนพนักงาน และสรุปข้อมูลเชิงลึกออกมาเป็นรายงานที่ครอบคลุม เข้าใจง่าย และพร้อมใช้งาน
• การค้นหาผ่าน Google Agentspace บน GDC : ระบบการค้าหานี้จะเริ่มเปิดให้ทดลองใช้งานแบบพรีวิวสำหรับสาธารณะในช่วงไตรมาสที่ 3 ของปี 2025 โดยจะช่วยให้พนักงานในองค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้อย่างครบถ้วนจากจุดเดียว ซึ่งมีความปลอดภัย และมีการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงอย่างรัดกุม

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th