AI Divide คืออะไร และทำไมประเทศไทยต้องสนใจ?
ข้อมูลจาก India AI Impact Summit (กุมภาพันธ์ 2026) เผยให้เห็นช่องว่างที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว — 25% ของคนวัยทำงานใน Global North ใช้ AI แล้ว แต่ Global South มีเพียง 14% และช่องว่างนี้กำลังกว้างขึ้นทุกเดือน
AI Divide ไม่ใช่แค่เรื่องว่า “มี ChatGPT ใช้หรือเปล่า” แต่คือความแตกต่างระหว่างประเทศที่ สร้าง AI กับประเทศที่แค่ ใช้ AI ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อ sovereignty ทางเศรษฐกิจและ GDP growth ในระยะยาว
สำหรับประเทศไทยที่มี AI adoption สูงถึง 80% แต่ใช้งานเต็มศักยภาพเพียง 13% — คำถามสำคัญคือเรากำลังอยู่ฝั่งถูกหรือฝั่งผิดของ AI Divide นี้
—
Microsoft ลงทุน $50 Billion ใน Global South — โอกาสหรืออันตราย?
Microsoft ประกาศลงทุน $50 Billion ภายในปี 2030 เพื่อขยาย AI สู่ประเทศกำลังพัฒนา รวมถึงเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ด้วย 5 แกนหลัก:
1. Infrastructure — สร้าง Data Center ในอินเดีย เม็กซิโก แอฟริกา และอาเซียน
2. Digital Skills — $2 Billion สำหรับโปรแกรมฝึก AI ในโรงเรียนและ NGO
3. Multilingual AI — โปรเจค LINGUA Africa มูลค่า $5.5 ล้านสำหรับภาษาท้องถิ่น
4. Internet Access — เป้าหมายเชื่อมต่อ 250 ล้านคนในพื้นที่ด้อยโอกาส
5. Local Solutions — AI เพื่อ food security และ healthcare
ข้อดี: ลด cost ในการเข้าถึง AI, สร้าง talent pipeline, ได้ infrastructure โดยไม่ต้องลงทุนเอง
ข้อเสีย: สร้าง dependency สูงมาก หากผู้ให้บริการปรับราคาหรือเปลี่ยนเงื่อนไข ประเทศที่ไม่มี infrastructure เองจะไม่มี leverage ในการต่อรอง
—
กรณีศึกษา: อินเดียและ Sovereign AI Strategy
India AI Impact Summit 2026 ประกาศ deal สำคัญที่แสดงให้เห็นว่าอินเดียไม่ได้แค่ “รอรับ” AI:
L&T x Nvidia Joint Venture:
– สร้าง Sovereign AI Factory ระดับ Gigawatt — Chennai 30 MW + Mumbai 40 MW
– ข้อมูลสำคัญทั้งหมดต้องอยู่ในอินเดีย ไม่ส่งออก
Yotta Data x Nvidia:
– ลงทุน $2 Billion ซื้อ Blackwell Ultra chips กว่า 20,000 ตัว
– สร้าง AI Supercluster ใน New Delhi และ Mumbai
อินเดียมี negotiation power เพราะมีตลาด 1.4 พันล้านคน talent pool ระดับโลก และ government ที่ active ในการผลักดัน AI อุตสาหกรรม
—
สถานการณ์ AI ในประเทศไทย: ตัวเลขที่ต้องรู้
| ตัวชี้วัด | ไทย | Global South |
|---|---|---|
| AI Usage Rate | 80%+ | ~14% |
| AI Awareness | 92% | ต่ำกว่า |
| Full Utilization | 13% | ~14% |
| Sovereign Infrastructure | ไม่มี | แตกต่างกันมาก |
ปัญหาหลักของไทย (Scaling Gap):
– ใช้ ChatGPT ตอบอีเมล แต่ไม่ได้เปลี่ยน business model
– Awareness สูงแต่ Strategy ไม่ชัดเจน
– ไม่มี sovereign AI infrastructure — ทุกอย่างผ่าน AWS/GCP/Azure
—
แผนปฏิบัติการสำหรับองค์กรไทย
Quick Wins (1-3 เดือน)
– AI Literacy Program เน้น “AI thinking” ไม่ใช่แค่ “วิธีใช้ ChatGPT”
– Identify 3 High-Impact Use Cases ที่ AI ช่วยลด cost หรือเพิ่ม revenue ได้จริง
– Data Readiness Assessment ตรวจสอบว่าข้อมูลพร้อมป้อน AI หรือยัง
Medium-Term (3-12 เดือน)
– สร้าง Internal AI Team อย่างน้อย 2-3 คนที่เข้าใจ AI workflow
– Pilot Agentic AI ลอง AI Agent ที่ทำงานต่อเนื่องแบบอัตโนมัติ
– AI Governance Policy เรื่อง data privacy, AI ethics, responsible AI
—
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Q: AI Divide ส่งผลต่อประเทศไทยอย่างไรในระยะยาว?
A: หากไทยยังอยู่ในฐานะ “consumer” ของ AI โดยไม่พัฒนา sovereign capability มูลค่าเศรษฐกิจที่ AI สร้างจะไหลไปต่างประเทศ เหมือนยุค internet ที่ไทยเป็นผู้ใช้ LINE, Facebook, TikTok แต่ไม่ได้สร้าง platform เอง
Q: ประเทศไทยต้องลงทุนสร้าง AI Infrastructure เองหรือพอใช้ Cloud ต่างชาติ?
A: ในระยะสั้น Cloud ต่างชาติยังเป็นทางเลือกที่คุ้มค่า แต่ในระยะยาว ควรมี strategy เรื่อง data sovereignty โดยเฉพาะข้อมูลที่ sensitive เช่น ข้อมูลการเงิน สุขภาพ และความมั่นคงของชาติ
Q: SME ไทยควรเริ่มต้นปิด AI Divide ยังไง?
A: เริ่มจาก 3 ขั้นตอน: (1) ทำ AI Literacy ในทีมก่อน (2) หา 1-2 process ที่ AI ช่วยได้ชัดเจน (3) ลอง pilot 3 เดือนแล้วดู ROI จริงๆ ไม่ต้องรอ budget ใหญ่หรือ strategy สมบูรณ์แบบ
Q: AI จะช่วย GDP ประเทศไทยได้จริงไหม?
A: ตัวเลขจาก Nomura แสดงว่า AI contribute 2.01% ของ GDP growth ในเอเชียปี 2025 ขึ้นจาก 0.26% ปี 2024 ประเทศที่ active ใช้ AI จะได้ประโยชน์จาก multiplier effect นี้ก่อน
บทความนี้อ้างอิงจาก Microsoft Blog, India AI Impact Summit 2026, Nomura Research, และ SCBX Thai Consumer AI Adoption Report