Posted on

อาลีบาบา คลาวด์ ร่วมมือกับ มจธ. เตรียมบุคลากรแห่งโลกอนาคตทางด้านเทคโนโลยีดิจิทัลสู่ตลาดแรงงานไทย ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

อาลีบาบา คลาวด์ ร่วมมือกับ มจธ. เตรียมบุคลากรแห่งโลกอนาคตทางด้านเทคโนโลยีดิจิทัลสู่ตลาดแรงงานไทย ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

อาลีบาบา คลาวด์ ร่วมมือกับ มจธ. เตรียมบุคลากรแห่งโลกอนาคตทางด้านเทคโนโลยีดิจิทัลสู่ตลาดแรงงานไทย ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

  • มอบโอกาสในการพัฒนาทักษะผ่านการลงมือปฏิบัติจริง พร้อมโอกาสรับใบรับรองจากอาลีบาบา คลาวด์
  • มอบสิทธิพิเศษให้แก่นักศึกษาภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์หลายร้อยคนที่เข้าร่วมโครงการจากความร่วมมือในครั้งนี้

อาลีบาบา คลาวด์ ธุรกิจด้านเทคโนโลยีดิจิทัล และหน่วยงานหลักด้านอินเทลลิเจนซ์ของอาลีบาบา กรุ๊ป ได้ประกาศความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) เพื่อเตรียมความพร้อมและให้การฝึกอบรมด้านเทคโนโลยีคลาวด์ที่ล้ำสมัยให้กับนักศึกษา ความร่วมมือครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของอาลีบาบา คลาวด์ ในการเสริมศักยภาพให้กับผู้มีความสามารถด้านดิจิทัลในประเทศไทย

ความร่วมมือนี้เริ่มในเดือนสิงหาคมด้วยชุดการบรรยายรายสัปดาห์ต่อสาธารณะ เพื่อให้ความรู้พื้นฐานด้านคลาวด์คอมพิวติ้งกับนักศึกษา คณาจารย์ และบุคลากรของมหาวิทยาลัย และเมื่อช่วงปลายเดือนสิงหาคม ได้มีการบรรยายประวัติของคลาวด์คอมพิวติ้งอย่างเป็นทางการ โปรแกรมนี้จะเริ่มเปิดสอนหลักสูตรขั้นสูงให้กับนักศึกษาภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ในช่วงปลายเดือนกันยายน โดยเน้นด้านทักษะการใช้และการบริหารจัดการที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หลักและสถาปัตยกรรมของอาลีบาบา คลาวด์ พร้อมมีใบรับรองให้กับผู้ผ่านการอบรม นอกจากนี้ ทั้งสองฝ่ายอยู่ระหว่างการวางแผนที่จะรวมสื่อด้านการฝึกอบรมต่าง ๆ ไว้ในหลักสูตรวิชาเลือกเกี่ยวกับคลาวด์คอมพิวติ้งสำหรับนักศึกษาคณะวิศวกรรมศาสตร์ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้นักศึกษาภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มจธ. มีความพร้อมและสามารถตอบโจทย์ความต้องการของตลาดแรงงานดิจิทัลในอนาคต

ผศ. ดร.สันติธรรม พรหมอ่อน ผู้อำนวยการศูนย์ Big Data Experience และหัวหน้าภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มจธ. กล่าวว่า “คลาวด์คอมพิวติ้งกำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมทุกแวดวง และพลิกโฉมสภาพแวดล้อมการทำงานของมหาวิทยาลัยฯ  มจธ. มีความยินดีที่ได้ร่วมมือกับอาลีบาบา คลาวด์ เพื่อเสริมศักยภาพให้นักศึกษาของมหาวิทยาลัยฯ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญต่อการพัฒนาเศรษฐกิจและประเทศ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อบูรณาการความเชี่ยวชาญที่ล้ำหน้านี้ไว้ในหลักสูตรของมหาวิทยาลัยฯ เพื่อให้มั่นใจว่านักศึกษาจะได้รับการเตรียมพร้อมเพื่อเข้าสู่ตลาดแรงงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากเทคโนโลยีใหม่”

Alibaba Cloud Academic Empowerment Program (AAEP) ทำงานร่วมกับสถาบันการศึกษาที่ได้รับการรับรองเป็นทางการ เพื่อสนับสนุนทรัพยากรให้กับนักศึกษา นักการศึกษา และนักวิจัย นักการศึกษาที่เป็นสมาชิกจะได้รับประโยชน์จากการฝึกอบรมฟรี มีโอกาสเชื่อมต่อกับผู้นำอุตสาหกรรมคลาวด์ระดับโลกต่าง ๆ และได้เข้าใช้ห้องทดลองเชิงปฏิบัติการเพื่อนำความรู้ไปประยุกต์ใช้เชิงปฏิบัติ อาลีบาบา คลาวด์ ได้ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยมากกว่า 80 แห่ง ใน 16 ประเทศและภูมิภาค ที่อยู่นอกประเทศจีน เพื่อเสริมศักยภาพให้ผู้มีความสามารถในอนาคต ด้วยทรัพยากรที่ใช้ในการเรียนรู้ด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง

คุณเซลิน่า หยวน ประธานด้านธุรกิจระหว่างประเทศของอาลีบาบา คลาวด์ อินเทลลิเจนซ์ กล่าวว่า “อาลีบาบา คลาวด์ มุ่งมั่นนำความอัจฉริยะทางดิจิทัลสู่สถาบันการศึกษาทั่วโลก ซึ่งรวมถึงประเทศไทย ผ่านโปรแกรมส่งเสริมศักยภาพทางวิชาการของเรา โปรแกรมนี้จะช่วยเสริมความสามารถให้กับนักศึกษาผ่านการฝึกอบรมออนไลน์ด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง พร้อมกับมีการออกใบรับรองให้ เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ร่วมมือกับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี ซึ่งเป็นสถาบันที่โดดเด่น เป็นที่รู้จักในด้านความเชี่ยวชาญพิเศษด้านเทคโนโลยี ความร่วมมือนี้สอดคล้องกับความพยายามของเราในการพัฒนาแรงงานดิจิทัลที่มีทักษะที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการของตลาดแรงงานที่เปลี่ยนแปลงไป”

การ์ทเนอร์ได้จัดให้ Platform Engineering เป็นหนึ่งในเทรนด์สำคัญทั่วโลกของปี 2567 และคาดการณ์ว่าภายในปี 2569, 80% ขององค์กรด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์จะจัดตั้งทีมแพลตฟอร์มขององค์กรเป็นผู้ให้บริการภายในองค์กร 

ข้อมูลจากการสำรวจด้านคลาวด์ – independent cloud survey ของอาลีบาบา คลาวด์ ที่เผยแพร่ในปี 2566 ระบุว่า ธุรกิจไทยส่วนใหญ่ (95%) คาดว่าจะลงทุนด้านคลาวด์เพิ่มอย่างมาก ซึ่งมากกว่าตลาดอื่น ๆ ในอาเซียน เช่น อินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ และสิงคโปร์ 

ผศ. ดร.สันติธรรม กล่าวเสริมว่า ความต้องการระบบคลาวด์คอมพิวติ้งในประเทศไทยเพิ่มสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เนื่องจากธุรกิจต่าง ๆ พยายามย้ายเวิร์กโหลดไปสู่ระบบคลาวด์ เพื่อใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาดการทำงาน ความปลอดภัย และความคุ้มค่าที่คลาวด์มีให้บริการ อย่างไรก็ตามองค์กรจำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายต่าง ๆ อย่างระมัดระวัง ไม่ว่าจะเป็นระบบที่ใช้อยู่เป็นแบบดั้งเดิม หรือการต้องพึ่งพาผู้ขายแต่ละราย ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องมีพันธมิตรทางเทคโนโลยีที่เชื่อถือได้ เพื่อการโยกย้ายที่ราบรื่น มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรีมีสิ่งอำนวยความสะดวกด้านไอทีอย่างครบครัน จึงสามารถใช้ระบบคลาวด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นการเปิดโอกาสใหม่ ๆ ให้กับโครงการต่าง ๆ ที่ต้องการการมีส่วนร่วมทางออนไลน์อย่างกว้างขวาง

ความร่วมมือนี้ นำเสนอรูปแบบการเรียนรู้แบบไฮบริดที่มาพร้อมระดับการเริ่มต้นที่แตกต่างกัน โดยเฟสแรกเริ่มเมื่อปลายเดือนสิงหาคม 2567 ประกอบด้วยการบรรยายสาธารณะสามหัวข้อ บรรยายโดยผู้สอนจาก  Alibaba Cloud Academy ที่มีความเชี่ยวชาญด้านคลาวด์คอมพิวติ้งอย่างลึกซึ้ง การบรรยายเหล่านี้เป็นการแนะนำความเป็นมาของคลาวด์คอมพิวติ้ง เทคโนโลยีสำคัญด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง และแง่มุมทางเศรษฐกิจของการใช้คลาวด์ การบรรยายทั้งหมดนี้ได้เปิดให้นักศึกษาและคณาจารย์ของมหาวิทยาลัยทุกคนลงทะเบียนเข้าร่วม ทั้งนี้การบรรยายครั้งแรกจัดขึ้นในวันที่ 26 สิงหาคม และได้รับความสนใจอย่างมาก โดยมีผู้เข้าร่วมรับฟังมากกว่า 130 คน

เฟสที่สองจะจัดขึ้นในเดือนกันยายนไปจนถึงเดือนพฤศจิกายน โดยเน้นให้นักศึกษาภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ เรียนรู้การใช้งานและการบริหารจัดการผลิตภัณฑ์คลาวด์คอมพิวติ้งหลักของ อาลีบาบา คลาวด์ เช่น การประมวลผลและพื้นที่เก็บข้อมูลแบบยืดหยุ่น (elastic computing and storage) และความรู้เชิงปฏิบัติการด้านสถาปัตยกรรมคลาวด์ และเมื่อสอบผ่านนักศึกษาจะได้รับใบรับรองจากอาลีบาบา คลาวด์ 

Alibaba Cloud Academy เป็นแผนกฝึกอบรมและออกใบรับรองของอาลีบาบา คลาวด์ มีหลักสูตรที่มีใบรับรองทั้งออนไลน์และออฟไลน์มากกว่า 300 หลักสูตร มีการรับรองระดับมืออาชีพ 17 รายการ มีห้องปฏิบัติการแบบลงมือปฏิบัติจริงทางออนไลน์ 250 ห้อง โดยมีพันธมิตรที่เกี่ยวข้องมากกว่า 300 ราย

ทั่วโลก นักศึกษาภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยฯ จะมีสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลการอบรมออนไลน์ เพื่อฝึกฝนทักษะด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI)

Posted on

คนไทยยังตั้งเป้าซื้อบ้านใน 1 ปีข้างหน้า แม้สภาพเศรษฐกิจยังท้าทาย ตั้งความหวังมาตรการฯ รัฐแรงพอจุดไฟให้ตลาดอสังหาฯ กลับมาคึกคัก

คนไทยยังตั้งเป้าซื้อบ้านใน 1 ปีข้างหน้า แม้สภาพเศรษฐกิจยังท้าทาย ตั้งความหวังมาตรการฯ รัฐแรงพอจุดไฟให้ตลาดอสังหาฯ กลับมาคึกคัก

คนไทยยังตั้งเป้าซื้อบ้านใน 1 ปีข้างหน้า แม้สภาพเศรษฐกิจยังท้าทาย ตั้งความหวังมาตรการฯ รัฐแรงพอจุดไฟให้ตลาดอสังหาฯ กลับมาคึกคัก

แม้ภาครัฐจะขยายมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจผ่านหน่วยงานในการกำกับของรัฐฯ แต่ก็ไม่เพียงพอที่จะฟื้นความเชื่อมั่นของผู้บริโภคให้กลับมาได้เร็วอย่างที่คาด ผลสำรวจดัชนีความเชื่อมั่นของผู้บริโภคในเดือนสิงหาคม 2567 ของศูนย์พยากรณ์เศรษฐกิจและธุรกิจ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย พบว่าดัชนีความเชื่อมั่นของผู้บริโภคปรับตัวลดลงต่อเนื่องเป็นเดือนที่ 6 และอยู่ในระดับต่ำสุดในรอบ 13 เดือนนับตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2566 เป็นต้นมา เนื่องจากผู้บริโภคมีความกังวลเกี่ยวกับภาวะเศรษฐกิจไทยที่ยังคงชะลอตัวลงและฟื้นตัวช้า ซึ่งล้วนส่งผลกระทบต่อเนื่องมายังการเติบโตของหลายธุรกิจรวมทั้งตลาดอสังหาริมทรัพย์ที่ต่างชะลอตัวตามไปด้วยเช่นกัน

ข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัย DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study รอบล่าสุดของดีดีพร็อพเพอร์ตี้ (DDproperty) แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์อันดับ 1 ของไทย พบว่าภาพรวมความเชื่อมั่นด้านอสังหาริมทรัพย์ของผู้บริโภคชาวไทยยังคงอยู่ในสถานการณ์ที่ต้องจับตามองอย่างใกล้ชิด โดยดัชนีความเชื่อมั่นด้านอสังหาริมทรัพย์ยังคงทรงตัวอยู่ที่ 48% ขณะที่ความพึงพอใจในสภาพตลาดที่อยู่อาศัยยังคงทรงตัวอยู่ที่ 63% เช่นกัน สะท้อนให้เห็นว่ามาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจผ่านภาคอสังหาริมทรัพย์ที่ออกมาเพิ่มเติมในเดือนเมษายน 2567 นี้ ยังไม่สามารถปลุกให้ตลาดอสังหาฯ กลับมาคึกคักได้ตามที่หลายฝ่ายคาดหวัง

อย่างไรก็ดี ความสามารถในการซื้อที่อยู่อาศัยของผู้บริโภคปรับเพิ่มขึ้นมาอยู่ที่ 61% (จากเดิม 59% ในรอบก่อน) สะท้อนให้เห็นว่าผู้บริโภคมีการวางแผนทางการเงินมากขึ้น หลังจากเผชิญความท้าทายทางเศรษฐกิจมาเป็นเวลานาน ทำให้ผู้ที่จำเป็นต้องซื้อบ้านในเวลานี้เรียนรู้ที่จะปรับแผนการใช้จ่ายและสร้างวินัยทางการเงินให้พร้อมยิ่งขึ้นก่อนที่จะเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัย

ประกอบกับการที่คณะกรรมการนโยบายการเงิน (กนง.) มีมติคงอัตราดอกเบี้ยนโยบายอย่างต่อเนื่องจึงกลายเป็นความท้าทายที่ส่งผลต่อสภาพคล่องทางการเงินของผู้ที่วางแผนซื้อบ้านเช่นกัน โดยผู้บริโภคส่วนใหญ่มองว่าอัตราดอกเบี้ยของสินเชื่อที่อยู่อาศัยปัจจุบันอยู่ในระดับสูง (49%) และสูงมาก (28%) มีเพียง 16% เท่านั้นที่มองว่าอัตราดอกเบี้ยเหมาะสมแล้ว นอกจากนี้สัดส่วนของผู้บริโภคที่มองว่ารัฐบาลมีความพยายามเพียงพอที่จะช่วยให้ซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเองได้ยังทรงตัวอยู่ที่ 13% เช่นกัน สะท้อนให้เห็นว่ามาตรการกระตุ้นอสังหาฯ ที่ออกมาเพิ่มเติมในปีนี้อาจจะยังไม่ตอบโจทย์และช่วยแบ่งเบาภาระของคนซื้อบ้านได้มากเท่าที่ควร

จับตาดีมานด์ที่อยู่อาศัย คนอยากซื้อบ้านมากขึ้นก่อนสิ้นสุดมาตรการรัฐ  

ข้อมูลจากแบบสอบถามฯ DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study รอบล่าสุด พบว่าครึ่งหนึ่งของผู้ตอบแบบสอบถามฯ (50%) วางแผนจะซื้อที่อยู่อาศัยในอีก 1 ปีข้างหน้า โดยเพิ่มขึ้นจากรอบก่อนหน้าที่เป็น 44% นับเป็นสัญญาณบวกสะท้อนให้เห็นว่าผู้บริโภคยังต้องการซื้อบ้าน/คอนโดมิเนียมในระยะเวลาอันใกล้ก่อนที่มาตรการลดค่าจดทะเบียนโอนและลดค่าจดทะเบียนการจำนองอสังหาฯ จะสิ้นสุดในวันที่ 31 ธันวาคม 2567 นี้ ด้านสัดส่วนของผู้เลือกเช่าที่อยู่อาศัยลดลงมาอยู่ที่ 10% (จากเดิม 14%) ขณะที่ผู้บริโภค 7% วางแผนจะรับมรดกที่อยู่อาศัยจากพ่อแม่และผ่อนชำระต่อ ส่วนอีก 32% ยังคงไม่มีการวางแผนซื้อหรือเช่าที่อยู่อาศัยใด ๆ ในเวลานี้

  • “อยากได้พื้นที่ส่วนตัว” โจทย์ใหญ่ดันคนซื้อบ้าน ในกลุ่มผู้บริโภคที่อยากซื้อที่อยู่อาศัย เกือบครึ่ง (47%) ตัดสินใจซื้อเนื่องจากต้องการพื้นที่ส่วนตัวที่มากขึ้น รองลงมาคือซื้อเพื่อเพิ่มพื้นที่สำหรับพ่อแม่/บุตรหลานเมื่อขยายครอบครัว 31% จะเห็นว่าสองอันดับแรกจะให้ความสำคัญไปที่การซื้อเพื่อตอบโจทย์ผู้อยู่อาศัยเป็นหลัก ตามมาด้วยซื้อเพื่อการลงทุนในสัดส่วนไล่เลี่ยกันที่ 30% เนื่องจากการลงทุนในอสังหาฯ ถือเป็นการลงทุนที่ได้ผลตอบแทนที่น่าสนใจ และมีดีมานด์ในตลาดอย่างต่อเนื่อง

เมื่อพิจารณาความพร้อมทางการเงินพบว่าผู้วางแผนซื้อบ้านส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับการวางแผนการเงินมากขึ้น โดย 1 ใน 3 ของผู้ที่วางแผนซื้อที่อยู่อาศัย (33%) เผยว่ามีเงินออมเพียงพอที่จะซื้อที่อยู่อาศัยเป็นของตัวเองแล้ว ขณะที่เกือบครึ่ง (48%) สามารถเก็บเงินเพื่อซื้อที่อยู่อาศัยได้ครึ่งทางแล้ว สะท้อนให้เห็นถึงการเตรียมความพร้อมก่อนซื้อที่อาศัยในช่วงที่สภาพเศรษฐกิจชะลอตัว คนหาบ้านจึงต้องปรับตัวเพื่อสร้างความมั่นคงทางการเงินด้วยตนเองก่อน โดยมีเพียง 18% เท่านั้นที่ยังไม่ได้เริ่มต้นเก็บเงินใด ๆ

  • “เงินเก็บสวนทางราคาบ้าน” ทำคนเลือกเช่า ในขณะเดียวกันเหตุผลสำคัญที่ทำให้ผู้บริโภคเลือกเช่าที่อยู่อาศัยแทนการซื้อ ส่วนใหญ่มาจากปัจจัยการเงินเป็นหลัก โดยมากกว่าครึ่ง (56%) เผยว่ามีเงินเก็บไม่พอที่จะซื้อที่อยู่อาศัย ขณะที่ราคาบ้านที่สูงเกินไปทำให้เกือบ 2 ใน 5 (37%) ขอเลือกออมเงินแทน และ 36% มองไม่เห็นความจำเป็น/ความเร่งด่วนที่ต้องซื้อที่อยู่อาศัยในเวลานี้ สะท้อนให้เห็นว่าผู้เช่าส่วนใหญ่ยังคงกังวลเกี่ยวกับการบริหารสภาพคล่องทางการเงินในยุคที่แนวโน้มเศรษฐกิจมีความไม่แน่นอนสูง จึงลดความเสี่ยงโดยหลีกเลี่ยงการซื้อที่อยู่อาศัย และหันมาเลือกเช่าซึ่งตอบโจทย์ทางการเงินและลดภาระค่าใช้จ่ายได้ดีกว่า

ปัจจุบันมุมมองการเป็นเจ้าของที่อาศัยของคนรุ่นใหม่เปลี่ยนไปตามเทรนด์ Generation Rent ซึ่งตอบโจทย์การใช้ชีวิตและไม่สร้างภาระทางการเงินในระยะยาวจากการซื้อที่อยู่อาศัย รวมทั้งมีความคล่องตัวมากกว่าหากต้องการโยกย้ายในอนาคต โดยผู้เช่าเกือบ 2 ใน 5 (39%) เผยว่าได้วางแผนเช่า 2 ปีก่อนจะซื้อที่อยู่อาศัยในภายหลัง ส่วน 29% มีความไม่แน่ใจว่าจะเช่าอีกนานแค่ไหน เนื่องจากยังต้องพิจารณาปัจจัยความพร้อมด้านอื่น ๆ อีกครั้ง ขณะที่ 5% เผยว่าตั้งใจจะเช่าอยู่ตลอดชีวิต 

สำหรับอัตราค่าเช่าที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในหมู่ผู้เช่าอยู่ในช่วงไม่เกิน 5,000 บาท/เดือน สัดส่วน 46% สะท้อนให้เห็นถึงเทรนด์การมองหาที่อยู่อาศัยให้เช่าที่มีราคาย่อมเยา ตอบโจทย์สถานะทางการเงินในยุคปัจจุบันเป็นหลัก รองลงมาคือ 5,001-10,000 บาท/เดือน และ 10,001-15,000 บาท/เดือน (สัดส่วน 32% และ 9% ตามลำดับ)

อัปเดตเทรนด์คนหาบ้าน ต่อจิ๊กซอว์บ้านในฝันยุค 2024 

  • “ขนาด-ทำเล” หัวใจสำคัญเมื่อเลือกซื้อบ้าน ปัจจัยภายในที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อหรือเช่าที่อยู่อาศัยของผู้บริโภค กว่า 2 ใน 5 (43%) ให้ความสำคัญกับขนาดที่อยู่อาศัยเป็นอันดับแรก โดยบ้าน/คอนโดฯ ในฝันต้องมีพื้นที่ใช้สอยเพียงพอที่จะตอบโจทย์การอยู่อาศัยและไลฟ์สไตล์การใช้ชีวิตของสมาชิกในครอบครัว รองลงมาคือพิจารณาราคาเฉลี่ยต่อพื้นที่ใช้สอยในสัดส่วนไล่เลี่ยกันที่ 42% สะท้อนให้เห็นว่าความคุ้มค่ายังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่ดึงดูดใจให้เกิดการตัดสินใจซื้อ ตามมาด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกภายในที่พัก 37%

สำหรับปัจจัยภายนอกโครงการที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกซื้อ/เช่าที่อยู่อาศัย พบว่าผู้บริโภคเกือบครึ่ง (48%) พิจารณาจากทำเลที่ตั้งของโครงการมาเป็นอันดับแรก โดยให้ความสำคัญกับการเลือกโครงการที่ตั้งอยู่ในทำเลที่มีศักยภาพในการเติบโตหรืออยู่ในทำเลที่ภาครัฐมีแผนพัฒนาระบบสาธารณูปโภคและเมกะโปรเจกต์ในอนาคต ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าของที่อยู่อาศัยตามไปด้วย รองลงมาคือโครงการที่เดินทางได้สะดวกด้วยระบบขนส่งสาธารณะ และพิจารณาจากความปลอดภัยของโครงการ ในสัดส่วนเท่ากันที่ 44% ซึ่งล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่เสริมสร้างความเป็นอยู่ที่ดีในระยะยาวทั้งสิ้น

  • “คุณภาพงานตกแต่งภายใน” ดึงดูดใจให้เลือกดีเวลลอปเปอร์ ปัจจัยสำคัญที่ผู้บริโภคพิจารณาเมื่อเลือกผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์นั้น มากกว่าครึ่ง (53%) ให้ความสำคัญกับคุณภาพของการตกแต่งภายในของโครงการมากที่สุด เนื่องจากเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่สะท้อนคุณภาพของสินค้าโดยตรง และผู้บริโภคยังสามารถประเมินความคุ้มค่าจากคุณภาพงานเทียบกับราคาขายในเบื้องต้นได้ รองลงมาคือพิจารณาจากผลงานที่ผ่านมาของผู้พัฒนาอสังหาฯ และข้อเสนอทางการเงินต่าง ๆ ส่วนลด หรือเงินคืน ในสัดส่วนเท่ากันที่ 50% ซึ่งจะช่วยแบ่งเบาค่าใช้จ่ายเมื่อซื้อบ้านใหม่ได้ไม่น้อย โดยที่ผู้บริโภคยังสามารถนำเงินส่วนนี้ไปใช้เป็นงบตกแต่งบ้านได้
  • เทรนด์ Pet Parent มาแรง 78% สนใจโครงการเลี้ยงสัตว์ได้ ผลสำรวจของวิทยาลัยการจัดการ มหาวิทยาลัยมหิดล (CMMU) เผยว่าคนไทยต้องการเลี้ยงสัตว์เพื่อเป็นลูก (Pet Parent) มากถึง 49% สะท้อนให้เห็นถึงการเติบโตของตลาดสัตว์เลี้ยงและโอกาสในการเจาะกลุ่มเป้าหมายนี้ในหลากหลายธุรกิจรวมทั้งตลาดที่อยู่อาศัยเช่นกัน สอดคล้องกับข้อมูลจากแบบสอบถามฯ DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study ที่พบว่า ผู้บริโภคกว่า 3 ใน 4 (78%) เผยว่าสนใจโครงการที่เลี้ยงสัตว์ได้ หรือ Pet-Friendly โดยกว่า 2 ใน 3 (67%) ของกลุ่มผู้ที่สนใจนั้นคาดหวังว่าในโครงการเหล่านี้จะมีการแยกโซนระหว่างผู้ที่เลี้ยงสัตว์และไม่ได้เลี้ยงภายในอาคารอย่างชัดเจน รองลงมาคือมีสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับสัตว์เลี้ยง เช่น สวน สระว่ายน้ำ ระบบระบายอากาศ ฯลฯ ในสัดส่วนไล่เลี่ยกันที่ 66% และมีการออกแบบเพื่อรองรับการอยู่อาศัยของสัตว์เลี้ยง เช่น มาพร้อมระบบระบายอากาศภายในห้อง ระเบียงเสริมความปลอดภัยป้องกันการปีนป่าย 60%
  • ฝุ่น PM 2.5 ยังไม่จาง คนไทยมองหาบ้านที่ช่วยจบปัญหา ปัญหาฝุ่น PM 2.5 ยังคงเป็นความกังวลของคนหาบ้าน เนื่องจากความเสี่ยงนี้กระทบต่อสุขภาพอย่างเลี่ยงไม่ได้ โดยผู้บริโภคถึง 61% เลือกพิจารณาเฉพาะโครงการที่มีเครื่องปรับอากาศและระบายอากาศได้ดีเท่านั้น เพื่อช่วยบรรเทาความรุนแรงของฝุ่น PM 2.5 รองลงมา 53% เผยว่าจะทบทวนแผนการซื้อที่อยู่อาศัยในพื้นที่เสี่ยงอีกครั้ง ขณะที่ 37% จะพิจารณาการเลือกซื้อบ้าน/คอนโดฯ ที่มีฟังก์ชั่นหรือคุณสมบัติที่ช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้ 
  • “ได้บ้านไม่ตรงปก” ความกังวลอันดับ 1 ของคนซื้อบ้าน การซื้อที่อยู่อาศัยถือเป็นการตัดสินใจที่ยิ่งใหญ่และมาพร้อมความท้าทาย เนื่องจากหากซื้อแล้วเกิดปัญหา ผู้ซื้อไม่สามารถเปลี่ยนได้ง่ายดายเหมือนการซื้อสินค้าทั่วไป เห็นได้ชัดจากความกังวลของผู้บริโภคที่ซื้อ ขาย หรือเช่าที่อยู่อาศัยนั้น พบว่ากว่า 3 ใน 5 (61%) มีความกังวลว่าคุณภาพของที่อยู่อาศัยที่ได้จะไม่ตรงตามที่โฆษณาไว้มากที่สุด โดยมีสัดส่วนที่สูงขึ้นในกลุ่มผู้ที่มีรายได้ปานกลางและสูง รองลงมาคือ กังวลว่าแผนการผ่อนชำระอาจได้รับผลกระทบจากอัตราดอกเบี้ยที่ผันผวนหรือเพิ่มขึ้นในอนาคต 51% ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาทางการเงินตามมาได้ ขณะที่อีก 42% กังวลว่าโครงการที่ซื้อไปแล้วจะมีข้อพิพาทกับหน่วยงานต่าง ๆ ส่งผลให้ไม่สามารถขาย โอนกรรมสิทธิ์ หรือปล่อยเช่าได้ 

กลุ่มมิลเลนเนียลและ Gen Z พร้อมซื้อบ้านมากแค่ไหนในเวลานี้

ผู้บริโภคกลุ่มมิลเลนเนียล (Millennials) หรือ Gen Y และ Gen Z เป็นวัยที่เริ่มต้นสร้างครอบครัวและเริ่มวางแผนซื้อที่อยู่อาศัยจึงมีความสำคัญต่อภาคอสังหาฯ อย่างไรก็ดีมีผู้บริโภคเพียง 37% เท่านั้นที่มีแผนย้ายออกจากบ้านพ่อแม่ภายใน 1 ปีข้างหน้า ขณะที่กว่า 3 ใน 5 (63%) เผยว่ายังไม่มีแผนย้ายออกเร็ว ๆ นี้ โดยให้เหตุผลว่าต้องการดูแลพ่อแม่อย่างใกล้ชิด 43% รองลงมาคือตั้งใจรับช่วงต่อบ้านของพ่อแม่ 28% และไม่มีเงินเก็บเพียงพอในการซื้อหรือเช่าที่อยู่อาศัยของตัวเองในเวลานี้ 27% สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายทางการเงินที่ทำให้คนรุ่นใหม่ไม่มีกำลังซื้อเพียงพอที่จะเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัย ซึ่งเป็นปัจจัย 4 ที่สำคัญของมนุษย์ 

แม้ความท้าทายจากสภาพเศรษฐกิจจะส่งผลกระทบต่อแผนการซื้อบ้าน/คอนโดฯ ของคนรุ่นใหม่ แต่ความต้องการซื้อนั้นยังคงมีอยู่ โดยกลุ่มมิลเลนเนียล (Millennials) และ Gen Z เผยว่าหากต้องเลือกระหว่างการซื้อหรือเช่าที่อยู่อาศัย ส่วนใหญ่ต้องการซื้อมากถึง 82% มีเพียง 18% เท่านั้นที่สนใจเช่า 

ทั้งนี้ในช่วง 1 ปีข้างหน้า ผู้บริโภคกลุ่มมิลเลนเนียล (Millennials) และ Gen Z วางแผนการเงินไปกับการใช้จ่ายภายในครอบครัวมากถึง 56% รองลงมาคือเก็บเงินไว้เป็นกองทุนเงินสำรองฉุกเฉิน 54% เพื่อรับมือสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนในอนาคต และเก็บเงินไว้เพื่อเคลียร์หนี้ต่าง ๆ ให้หมด 27% โดยมีเพียง 21% เท่านั้นที่วางแผนออมเงินไว้เพื่อซื้อที่อยู่อาศัย สอดคล้องกับข้อมูลจากรายงานภาวะสังคมไทยไตรมาสหนึ่ง ปี 2567 ของสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สศช.) เผยว่า สถานการณ์สังคมสูงวัยที่เพิ่มขึ้นสวนทางกับวัยแรงงานที่ลดลงในไทย ส่งผลให้ “แซนด์วิช เจเนอเรชัน (Sandwich Generation)” หรือคนที่อยู่ตรงกลางที่ต้องดูแลทั้งพ่อแม่สูงอายุและลูกของตนเอง มีภาระที่ต้องรับผิดชอบมากขึ้นและมีแนวโน้มที่จะเผชิญปัญหาทางการเงิน ประกอบกับภาวะเศรษฐกิจที่เปราะบางกลายเป็นความท้าทายให้คนรุ่นใหม่สร้างเนื้อสร้างตัวได้ยากกว่าสมัยก่อน การเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยจึงอาจไม่ใช่สิ่งที่คนรุ่นใหม่ให้ความสำคัญเป็นอันดับต้น ๆ อีกต่อไป

หวังพึ่งมาตรการภาครัฐ กลไกผลักดันให้เป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยได้ง่ายขึ้น

ปฏิเสธไม่ได้ว่าความท้าทายจากเศรษฐกิจที่ชะลอตัวเป็นเวลายาวนานและอัตราดอกเบี้ยที่ทรงตัวอยู่ในระดับสูงได้กลายมาเป็นความท้าทายสำคัญที่ทำให้ตลาดอสังหาฯ ไม่ได้เติบโตตามที่คาดการณ์ไว้ และกระทบต่อผู้ที่วางแผนซื้อบ้าน/คอนโดฯ อย่างเลี่ยงไม่ได้ เห็นได้จาก 1 ใน 3 ของผู้บริโภค (33%) เผยว่าจะชะลอการซื้อที่อยู่อาศัยออกไปก่อนเนื่องจากเงินเก็บได้รับผลกระทบจากเศรษฐกิจ รองลงมาคือวางแผนจะซื้อที่อยู่อาศัยที่มีราคาถูกกว่าแทน และไม่มีแผนจะซื้อที่อยู่อาศัยในอนาคตอันใกล้ ในสัดส่วนเท่ากันที่ 22% เพื่อเป็นการลดการสร้างภาระหนี้ที่ไม่จำเป็นในช่วงนี้ออกไปก่อน

นอกจากนี้ สภาพคล่องทางการเงินยังเป็นอีกหนึ่งอุปสรรคที่ทำให้การมีบ้านในฝันไม่ใช่เรื่องง่าย มากกว่าครึ่งของผู้บริโภค (56%) เผยว่าอุปสรรคสำคัญในการขอสินเชื่อที่อยู่อาศัยมาจากรายได้และอาชีพที่ไม่มั่นคง รองลงมาคือมีประวัติทางการเงินที่ไม่ดี 41% และมีสัดส่วนภาระหนี้ต่อรายได้ (Debt Service Ratio: DSR) ไม่เอื้ออำนวย 30% จะเห็นได้ว่าอุปสรรคสำคัญ 3 อันดับแรกล้วนเป็นผลกระทบต่อสภาพคล่องทางการเงินของผู้บริโภค ที่มีผลโดยตรงต่อการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อของธนาคารทั้งสิ้น ทำให้อัตราการปฏิเสธสินเชื่อ (Rejection Rate) เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง สอดคล้องกับข้อมูลของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ที่เผยว่าอัตราการปฏิเสธสินเชื่อเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนรายได้มากกว่า 30,000 บาทต่อเดือน จากเดิมที่เป็นกลุ่มรายได้ต่ำกว่า 30,000 บาท

ทั้งนี้ หลายฝ่ายยังคงคาดหวังปัจจัยบวกจากมาตรการจากภาครัฐที่จะเข้ามาช่วยกระตุ้นการเติบโตในตลาดอสังหาฯ ควบคู่ไปกับการกระตุ้นเศรษฐกิจ โดยมาตรการกระตุ้นภาคอสังหาฯ จากภาครัฐที่ผู้บริโภคต้องการมากที่สุดในเวลานี้ 3 ใน 5 (60%) ต้องการให้มีมาตรการช่วยลดอัตราดอกเบี้ยสินเชื่อที่อยู่อาศัยมากขึ้น รองลงมาคือมาตรการลดดอกเบี้ยสินเชื่อที่อยู่อาศัยทั้งสินเชื่อเดิมที่มีอยู่และกู้ใหม่ 51% จะเห็นได้ว่า 2 อันดับแรกให้ความสำคัญกับมาตรการที่มาช่วยแบ่งเบาภาระดอกเบี้ยเป็นหลัก เนื่องจากจะช่วยเพิ่มสภาพคล่องทางการเงินของผู้กู้ซื้อบ้านได้โดยตรง และอันดับ 3 มาตรการลดหย่อนภาษีสำหรับผู้ที่ซื้อบ้านหลังแรก 40% ซึ่งจะช่วยดึงดูดใจให้กลุ่มผู้ซื้อเพื่ออยู่อาศัยจริง (Real Demand) ตัดสินใจเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัยได้ง่ายขึ้น เปิดโอกาสให้ทุกคนได้มีบ้านเป็นของตนเองสอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลที่อยากให้คนไทยทุกคนมีที่อยู่อาศัย ซึ่งมาตรการเหล่านี้จะเป็นอีกหนึ่งกลไกสำคัญขับเคลื่อนให้ภาคอสังหาฯ และธุรกิจที่เกี่ยวข้องกลับมาคึกคักอีกครั้ง

หมายเหตุ: DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study เป็นแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัยในประเทศไทยที่จัดทำขึ้นทุก 6 เดือน โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อทำความเข้าใจมุมมองและความต้องการของผู้บริโภค นักลงทุนและเอเจนต์ต่อประเด็นต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับตลาดที่อยู่อาศัย รวมไปถึงพฤติกรรมและแนวโน้มการซื้อ-ขาย-เช่า ผ่านแบบสอบถามออนไลน์ในกลุ่มตัวอย่างอายุตั้งแต่ 22-69 ปี จำนวน 1,050 คน 

อ่านและศึกษาข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อตลาดที่อยู่อาศัยในประเทศไทยรอบล่าสุดได้ที่ DDproperty Thailand Consumer Sentiment Study

Posted on

Alibaba Cloud Empowers Customers and Partners with its Proven Large Models and High-Performance Infrastructure

Alibaba Cloud เสริมแกร่งให้ลูกค้าและพันธมิตร ด้วยโมเดลขนาดใหญ่ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว และโครงสร้างพื้นฐานสมรรถนะสูง

Alibaba Cloud Empowers Customers and Partners with its Proven Large Models and High-Performance Infrastructure

Global Cloud Leader Collaborates with NVIDIA, XPENG, miHoYo, Atlas, Codium, UNESCO-ICHEI to Drive the Future of Mobility, Gaming, Travel, IT, and Education

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, today announced at its annual flagship event Apsara Conference that its proprietary foundational model Tongyi has attracted over 300,000 customers via its generative AI platform, Model Studio, a significant jump from 90,000 revealed in May. 

Leveraging Alibaba Cloud’s Tongyi large models and its scalable global cloud infrastructure, businesses across automobile, gaming, travel, IT sectors have delivered enhanced customer experience and developed innovative solutions. Alibaba Cloud also unveiled a partnership with the International Centre for Higher Education Innovation under the auspices of UNESCO (UNESCO-ICHEI) to bring the benefits of generative AI to higher education institutes through digital training initiatives.

“Our collaborations with industry-leading organizations demonstrate our dedication to delivering enhanced customer experiences and boosting enterprise efficiency through innovative solutions. Together with our partners, we want to empower more businesses and individuals to unlock the potential of generative AI through digital training and accessible cloud solutions,” said Jingren Zhou, CTO of Alibaba Cloud Intelligence.

Driving the Future of Mobility and Smart Cockpits with LLMs Built on NVIDIA

Alibaba Cloud today unveiled its large multimodal model (LMM) solution designed for automotive applications and co-developed with NVIDIA and Banma, Alibaba’s intelligent cockpit solution provider. This solution, which will be made available to China-based automakers, aims to deliver a more interactive experience for car owners and redefine the smart mobility journey. Through this collaboration, Alibaba Cloud’s portfolio of proprietary large language model Qwen—including the Qwen2-7B language model and the Qwen2-VL vision language model—have been seamlessly integrated with the NVIDIA DRIVE AGX Orin™ platform for autonomous vehicles. Additionally, NVIDIA’s model acceleration technology has significantly reduced computational costs and minimized latency in Alibaba Cloud models’ real-time processing of complex tasks. This ensures a smooth and uninterrupted intelligent experience for both drivers and passengers. 

This initiative marks the first integration of Alibaba’s large models into NVIDIA’s automotive platform. Leveraging Qwen’s advanced capabilities in handling complex inquiries and processing visual intelligence, in-car voice assistants will be able to engage in dynamic, multi-turn conversations and even offer recommendations, ranging from providing information about nearby landmarks to proactively suggesting car headlights be turned on during snowy conditions. 

As part of the LMM solution, Alibaba Cloud’s Mobile Agent—a multimodal AI agent for edge devices—will expand the capabilities of in-car voice assistants. Utilizing the Mobile Agent’s strengths in complex task planning, self-reflection, and decision-making, users will be able to effortlessly execute voice commands, such as ordering milkshakes through a food delivery app, resulting in richer and more enjoyable in-car experiences.

Looking ahead, Alibaba Cloud plans to work with NVIDIA to adapt Qwen models on NVIDIA DRIVE Thor, NVIDIA’s next-generation centralized car compute platform that combines advanced driver assistance, autonomous driving, and AI cockpit capabilities into a single safe and secure system.

Partnering with XPENG to Enhance Smart Cockpit Experience 

XPENG, a leading Chinese smart electric vehicle company, is leveraging Alibaba Cloud’s AI models and robust cloud computing capabilities to redefine its smart cockpit and autonomous driving experience.

It has tapped into Alibaba Cloud’s Qwen to enhance its AI voice assistant, Xiao P, for a more superior smart cockpit experience. With no specific instructions needed, the LLM-enabled voice assistant excels at understanding complex conversational contexts and user intentions. It can engage in natural and intuitive dialogues with both drivers and passengers. For instance, when a user simply states, “It’s cold inside the car,” the voice assistant automatically adjusts the vehicle’s temperature.

In addition to utilizing Qwen for the smart cockpit, XPENG is collaborating with Alibaba Cloud to integrate large models for various innovations. Users can design custom stickers for their car’s exterior through Alibaba Cloud’s text-to-image model, Tongyi Wanxiang, within XPENG’s mobile app. XPENG is also exploring the use of Alibaba Cloud’s Tongyi Lingma, an AI coding assistant powered by Qwen, to enhance R&D efficiency in the latest automotive technologies.

Alibaba Cloud also offers robust and resilient computing resources to help XPENG accelerate its training of large model for autonomous driving. 

Powering Immersive and Scalable Gaming Experience for miHoYo

As a long-term partner, Alibaba Cloud has provided its cloud infrastructure support for miHoYo in launching its latest game Zenless Zone Zero, a new urban fantasy action role-playing game (ARPG) which received nearly 50 million pre-beta registrations, posting high demands on system stability and smooth access to the games’ reservation website.

With Alibaba Cloud’s infrastructure and comprehensive product suite, Zenless Zone Zero has successfully addressed challenges in high server load, large volume of game data processing, and strong demand on platform stability, providing a smooth experience for players who logged in simultaneously on the day of its grand launch on July 4. The game has reached 50 million downloads within the first week since launched.

Building A Strong Digital Foundation for Southeast Asia 

Atlas, an innovative B2B travel technology provider in Singapore, has leveraged Alibaba Cloud’s infrastructure, machine learning and AI architecture innovations to serve over 50 global travel sellers and 150 low-cost airlines around the world. Alibaba Cloud’s LLM Qwen and Model Studio platform also support Atlas’ digital chatbot, providing customer support around the clock, addressing partner inquiries regarding booking procedures and payment options.

Since collaborating with Alibaba Cloud in 2021, Atlas has reduced operational expenses by 45%. Alibaba Cloud has aided Atlas in transitioning from a startup in Singapore to becoming one of the leading industry players, revolutionizing the low-cost flight industry with its innovative travel platform. 

Additionally, Codium, a prominent software company in Thailand specializing in digital workplace solutions, has partnered with Alibaba Cloud to utilize its scalable cloud infrastructure and reliable solutions. The partnership aims to establish a strong digital foundation for businesses in Thailand and improve the Thai cloud market ecosystem by offering accessible cloud services and providing comprehensive local support and expertise to Thai clients.

Empowering the Future of Education with UNESCO 

During Apsara Conference 2024, Alibaba Cloud signed a Memorandum of Understanding (MoU) agreement with UNESCO-ICHEI to launch the GenAI and Cloud Micro-Certification online program for global learners.

The program targets educators and students in higher education institutes including universities and colleges across Asia and Africa. The program, featuring 6 courses, is designed to deliver the fundamental knowledge and applications of generative AI and cloud computing technologies with easily understandable graphics and best practices of integrating generative AI into teaching activities to make learning more engaging, personalized, and efficient.

After completing each course session, educators and students can take an exam to obtain a micro certification jointly issued by both UNESCO-ICHEI and Alibaba Cloud. With the gradual rollout of the program, the initiative aims to benefit around 12,000 educators and students globally by the end of 2025.

Posted on

Alibaba Cloud เสริมแกร่งให้ลูกค้าและพันธมิตร ด้วยโมเดลขนาดใหญ่ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว และโครงสร้างพื้นฐานสมรรถนะสูง

Alibaba Cloud เสริมแกร่งให้ลูกค้าและพันธมิตร ด้วยโมเดลขนาดใหญ่ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว และโครงสร้างพื้นฐานสมรรถนะสูง

Alibaba Cloud เสริมแกร่งให้ลูกค้าและพันธมิตร ด้วยโมเดลขนาดใหญ่ที่ได้รับการพิสูจน์ประสิทธิภาพแล้ว และโครงสร้างพื้นฐานสมรรถนะสูง

ร่วมมือกับ NVIDIA, XPENG, miHoYo, Atlas, Codium, UNESCO-ICHEI ขับเคลื่อนอนาคตของโมบิลิตี้ เกม การเดินทาง ไอที และการศึกษา

 

อาลีบาบา คลาวด์ (Alibaba Cloud) ธุรกิจด้านเทคโนโลยีดิจิทัลและหน่วยงานหลักด้านอินเทลลิเจนซ์ของอาลีบาบา กรุ๊ป ประกาศ ณ งาน Apsara Conference ซึ่งเป็นงานประจำปีครั้งสำคัญของบริษัทฯ ว่าทงอี้ (Tongyi) ซึ่งเป็นโมเดลโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทฯ มีลูกค้าใช้งานมากกว่า 300,000 รายผ่าน ModelStudio ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม generative AI ของบริษัทฯ เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดจากจำนวนลูกค้า 90,000 รายเมื่อแรกเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม

Tongyi ซึ่งเป็นโมเดลขนาดใหญ่ของ Alibaba Cloud และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ชั้นนำระดับโลกที่มีความสามารถในการสเกลของบริษัทฯ ช่วยให้ธุรกิจในแวดวงยานยนต์ เกม การท่องเที่ยว และไอที สามารถมอบประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้ลูกค้า และสามารถพัฒนาโซลูชันใหม่ ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ Alibaba Cloud ยังได้ประกาศความร่วมมือกับศูนย์นวัตกรรมการศึกษาระดับอุดมศึกษานานาชาติ ภายใต้การสนับสนุนขององค์การศึกษาวิทยาศาสตร์และวัฒนธรรมแห่งสหประชาชาติ (UNESCO-ICHEI) เพื่อมอบความรู้และคุณประโยชน์ของ generative AI ให้กับสถาบันอุดมศึกษาต่าง ๆ ผ่านโครงการอบรมดิจิทัลมากมาย

นายจิงเหริน โซว ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของอาลีบาบา คลาวด์ อินเทลลิเจนซ์ กล่าวว่า “ความร่วมมือกับองค์กรชั้นนำในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ย้ำให้เห็นถึงความทุ่มเทของเราในการมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้ลูกค้า และการส่งเสริมประสิทธิภาพด้านต่าง ๆ ให้กับองค์กร ผ่านโซลูชันล้ำสมัยมากมาย เรารวมพลังกับพันธมิตรเพื่อเป็นกำลังเสริมให้ธุรกิจและบุคคลได้ใช้ประโยชน์จาก generative AI ได้มากขึ้น ผ่านการอบรมดิจิทัล และการเข้าใช้โซลูชันคลาวด์ที่หลากหลาย”

ขับเคลื่อนอนาคตของโมบิลิตี้ และส่วนสำหรับผู้ขับขี่อัจฉริยะ ด้วย LLMs บน NVIDIA

Alibaba Cloud เปิดตัวโซลูชันโมเดลขนาดใหญ่ที่มีความสามารถหลายประการ (large multimodal model: LMM) ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันด้านยานยนต์ โซลูชันนี้เป็นการพัฒนาร่วมกันของ NVIDIA และ Banma ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโซลูชันสำหรับส่วนของผู้ขับขี่ยานยนต์ (cockpit) อัจฉริยะของอาลีบาบา โซลูชันนี้จะให้บริการแก่ผู้ผลิตยานยนต์ในประเทศจีน โดยมีเป้าหมายเพื่อให้เจ้าของยานยนต์ได้สัมผัสกับประสบการณ์เชิงโต้ตอบได้มากขึ้น และเป็นการกำหนดนิยามใหม่ให้แก่การเดินทางที่ขับเคลื่อนอย่างชาญฉลาด

ความร่วมมือนี้เป็นการนำพอร์ตโฟลิโอ Qwen ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Alibaba Cloud ประกอบด้วย โมเดลภาษา Qwen2-7B และ โมเดลภาษาภาพ Qwen2-VL ไปผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม NVIDIA DRIVE AGX Orin™ เพื่อใช้งานด้านยานยนต์อัตโนมัติ นอกจากนี้ เทคโนโลยีเร่งความเร็วโมเดลของ NVIDIA ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณลงอย่างมาก และลดเวลาในการตอบสนองของงานประมวลผลแบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อนของโมเดลต่าง ๆ ของ Alibaba Cloud เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ขับขี่และผู้โดยสารจะได้สัมผัสประสบการณ์การขับเคลื่อนอัจฉริยะอย่างไร้อุปสรรค

ความร่วมมือนี้นับเป็นการบูรณาการโมเดลขนาดใหญ่ของอาลีบาบา เข้ากับแพลตฟอร์มยานยนต์ของ NVIDIA เป็นครั้งแรก ความสามารถที่ล้ำหน้าของ Owen ในการรับมือกับคำถามที่ซับซ้อน และการประมวลผลภาพที่ชาญฉลาด จะทำให้ระบบเสียงผู้ช่วยในรถยนต์ (in-car voice assistants) สามารถโต้ตอบการสนทนาไปมาได้อย่างไดนามิก สามารถให้คำแนะนำต่าง ๆ ตั้งแต่การให้ข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่สำคัญที่อยู่ใกล้ ๆ ไปจนถึงการแนะนำเชิงรุก เช่น แนะนำให้เปิดไฟหน้ารถในช่วงที่หิมะตก 

Mobile Agent ของ Alibaba Cloud ซึ่งเป็น multimodal AI agent สำหรับอุปกรณ์ edge และเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชัน LMM นี้ จะช่วยเพิ่มความสามารถให้กับระบบเสียงผู้ช่วยในรถยนต์ Mobile Agent มีจุดแข็งที่โดดเด่นด้านการวางแผนงานที่ซับซ้อน สามารถสังเกตและวิเคราะห์ตนเอง และทำการตัดสินใจ ดังนั้นขณะอยู่ในรถยนต์ ผู้ขับขี่และผู้โดยสารจะได้สัมผัสประสบการณ์ที่น่าทึ่งและสนุกสนาน เช่น ใช้คำสั่งเสียงสั่งมิลค์เชคผ่านแอปส่งอาหาร เป็นต้น

ในอนาคต Alibaba Cloud วางแผนทำงานร่วมกับ NVIDIA ในการใช้โมเดล Owen กับ NVIDIA DRIVE Thor ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มประมวลผลรถยนต์แบบรวมศูนย์รุ่นใหม่ของ NVIDIA แพลตฟอร์มนี้รวมเอาระบบผู้ช่วยเหลือในการขับขี่ขั้นสูง การขับขี่อัตโนมัติ และความสามารถของ AI cockpit ไว้ด้วยกันบนระบบที่ปลอดภัยเพียงระบบเดียว

ร่วมมือกับ XPENG เพิ่มประสบการณ์อัจฉริยะให้กับส่วนของผู้ขับขี่

XPENG บริษัทผู้ผลิตยานยนต์ไฟฟ้าอัจฉริยะของจีน ใช้โมเดล AI และสมรรถนะด้านการประมวลผลคลาวด์ที่แข็งแกร่งของ Alibaba Cloud ในการปรับโฉมส่วนผู้ขับขี่อัจฉริยะและสร้างประสบการณ์การขับขี่อัตโนมัติ

XPENG นำ Owen ของ Alibaba Cloud ไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ Xiao P ซึ่งเป็นระบบเสียงผู้ช่วย AI ของบริษัทฯ เพื่อมอบประสบการณ์ในส่วนของผู้ขับขี่ที่ชาญฉลาดมากขึ้น ระบบเสียงผู้ช่วยที่ใช้ LLM นี้ สามารถเข้าใจบริบทการสนทนาที่ซับซ้อน และเข้าใจความตั้งใจต่าง ๆ ของผู้ใช้ได้เป็นอย่างดี โดยไม่ต้องใช้คำแนะนำเฉพาะทางใด ๆ ทั้งยังสามารถโต้ตอบกับคนขับและผู้โดยสารได้อย่างเป็นธรรมชาติ เช่น เมื่อคนขับหรือผู้โดยสารเพียงพูดว่า “ในรถหนาว” ระบบเสียงผู้ช่วยจะปรับอุณหภูมิของรถให้โดยอัตโนมัติ

นอกจาก XPENG จะใช้ Owen กับส่วนผู้ขับขี่อัจฉริยะแล้ว ยังร่วมกับ Alibaba Cloud ทำการผสานรวมโมเดลขนาดใหญ่ต่าง ๆ เพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมอื่น ๆ อีกหลากหลาย เช่น ผู้ใช้สามารถออกแบบสติกเกอร์ตามต้องการเพื่อตกแต่งภายนอกรถของตนได้ ผ่านทางโมบายแอปของ XPENG ด้วยการใช้ ทงอี้ ว่านเซี่ยง (Tongyi Wanxiang) ซึ่งเป็นโมเดลแปลงข้อความเป็นรูปภาพ (text-to-image model) ของ Alibaba Cloud นอกจากนี้ XPENG กำลังพิจารณาใช้ ทงอี้ หลิงมา (Tongyi Lingma) ของ Alibaba Cloud ซึ่งเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ที่มี Owen เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลัง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านการวิจัยและพัฒนาด้านเทคโนโลยียานยนต์ใหม่ ๆ

Alibaba Cloud ยังได้นำเสนอทรัพยากรประมวลผลทรงประสิทธิภาพแก่ XPENG เพื่อช่วยเร่งการเทรนโมเดลขนาดใหญ่สำหรับการขับขี่อัตโนมัติของบริษัทฯ

เสริมประสบการณ์การเล่นเกมที่สมจริงและสเกลได้ให้กับ miHoYo  

ในฐานะพันธมิตรระยะยาว Alibaba Cloud ให้การสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ของบริษัทฯ แก่ miHoYo ในการเปิดตัวเกมล่าสุด Zenless Zone Zero ซึ่งเป็นเกมแนวแฟนตาซีรูปแบบ ARPG ที่มีการลงทะเบียนช่วง pre-beta เกือบ 50 ล้านครั้ง จึงต้องการระบบที่เสถียรและสามารถเข้าถึงเว็บไซต์ที่ใช้ลงทะเบียนเกมได้อย่างราบรื่น

โครงสร้างพื้นฐานและชุดผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมของ Alibaba Cloud ช่วยให้ Zenless Zone Zero จัดการความท้าทายต่าง ๆ ได้สำเร็จ ไม่ว่าจะเป็นปริมาณการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ที่สูง การประมวลผลข้อมูลเกมจำนวนมาก และความต้องการแพลตฟอร์มที่เสถียรจริง ๆ รวมถึงให้ผู้เล่นเกมที่เข้าสู่ระบบพร้อมกันในวันเปิดตัวอย่างยิ่งใหญ่เมื่อวันที่ 4 กรกฎาคม สามารถเข้าสู่ระบบได้อย่างราบรื่น ทั้งนี้ เกมนี้มียอดดาวน์โหลดถึง 50 ล้านครั้ง ภายในสัปดาห์แรกของการเปิดตัว

ลงหลักปักฐานดิจิทัลที่แข็งแกร่งในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

Atlas ผู้ให้บริการเทคโนโลยีด้านการเดินทางแบบ B2B ที่ทันสมัยในประเทศสิงคโปร์ ใช้โครงสร้างพื้นฐาน แมชชีเลิร์นนิ่ง และ นวัตกรรมสถาปัตยกรรม AI ของ Alibaba Cloud รองรับการให้บริการตัวแทนขายทั่วโลก และสายการบินราคาประหยัด 150 แห่งจากทั่วโลก นอกจากนี้ Atlas ยังใช้ LLM Qwen และแพลตฟอร์ม Model Studio ของ Alibaba Cloud สนับสนุนดิจิทัลแชทบอทอีกด้วย เพื่อให้การช่วยเหลือลูกค้าได้ตลอดเวลา ตอบคำถามของพันธมิตรเกี่ยวกับขั้นตอนการจองการเดินทางและตัวเลือกการชำระเงิน

ตั้งแต่ร่วมมือกับ Alibaba Cloud ในปี 2564 Atlas สามารถลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานลง 45% และ Alibaba Cloud ได้สนับสนุนให้ Atlas เปลี่ยนจากการเป็นสตาร์ทอัพรายหนึ่งในสิงคโปร์ เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการระดับแนวหน้าในอุตสาหกรรม ปฏิวัติการเดินทางด้วยสายการบินราคาประหยัดด้วยแพลตฟอร์มการเดินทางที่เป็นนวัตกรรมของ Atlas

นอกจากนี้ บริษัท โคเดียม จำกัด (Codium) ซึ่งเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่โดดเด่นในประเทศไทย เชี่ยวชาญด้านโซลูชันสำหรับสถานที่ทำงานดิจิทัล ได้ร่วมมือกับ Alibaba Cloud เพื่อนำโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่สเกลได้ของบริษัทฯ และโซลูชันที่เชื่อถือได้ต่าง ๆ ไปใช้ ความร่วมมือครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่แข็งแกร่งให้กับธุรกิจในประเทศไทย และเพิ่มประสิทธิภาพให้กับระบบนิเวศตลาดคลาวด์ของไทย ด้วยการนำเสนอบริการคลาวด์ที่เข้าถึงได้ และให้การสนับสนุนช่วยเหลือจากภายในประเทศ รวมถึงการถ่ายทอดความเชี่ยวชาญให้กับลูกค้าไทย 

ส่งเสริมอนาคตทางการศึกษาร่วมกับ UNESCO

ในระหว่าง Apsara Conference 2024 นี้ Alibaba Cloud ได้ลงนามข้อตกลงบันทึกความเข้าใจ (MoU) กับ UNESCO-ICHEI เพื่อเปิดตัวโปรแกรมออนไลน์ GenAI และ Cloud Micro-Certification สำหรับผู้เรียนทั่วโลก

เป้าหมายของโปรแกรมนี้คือนักการศึกษาและนักศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา รวมถึงมหาวิทยาลัย และวิทยาลัยทั่วเอเชียและแอฟริกา โปรแกรมนี้มี 6 หลักสูตร ที่ออกแบบมาเพื่อมอบความรู้ขั้นพื้นฐาน การใช้ generative AI และเทคโนโลยีคลาวด์คอมพิวติ้ง ผ่านกราฟิกที่เข้าใจง่าย และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการผสานรวม generative AI เข้ากับกิจกรรมการสอน เพื่อทำให้การเรียนรู้เต็มไปด้วยการมีส่วนร่วม ตรงตามความต้องการเฉพาะตัว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เมื่อนักการศึกษาและนักศึกษาจบการเรียนแต่ละหลักสูตร ก็สามารถสอบเพื่อรับใบรับรองระดับไมโคร ที่ออกให้ร่วมกันโดย UNESCO-ICHEI และ Alibaba Cloud  ทั้งนี้ได้มีการทยอยเปิดตัวโครงการนี้ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างประโยชน์ให้กับนักการศึกษาและนักศึกษาประมาณ 12,000 รายทั่วโลกภายในสิ้นปี 2568

Posted on

Alibaba Cloud Unveils New AI Models and Revamped Infrastructure for AI Computing

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ และปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานรองรับการประมวลผลด้วย AI

Alibaba Cloud Unveils New AI Models and Revamped Infrastructure for AI Computing

  • Cloud Leader Unveils 100 Open-sourced Qwen 2.5 Multimodal Models and New Text-to-Video AI Model to Bring Visual Creations to a Higher Level
  • Revamped Cloud Infrastructure is Introduced to Maximize Values for Customers

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, today announced it has released over 100 of its newly-launched large language models, Qwen 2.5, to the global open-source community. This significant contribution was revealed at the Apsara Conference, its annual flagship event.

In addition, Alibaba Cloud has unveiled a revamped full-stack infrastructure designed to meet the growing demands for robust AI computing. This new infrastructure includes innovative cloud products and services that enhance computing, networking, and data center architecture, all aimed at supporting the thriving development and wide-range applications of AI models.

“Alibaba Cloud is investing, with unprecedented intensity, in the research and development of AI technology and the building of its global infrastructure. We aim to establish an AI infrastructure of the future to serve our global customers and unlock their business potential,” said Eddie Wu, Chairman and Chief Executive Officer of Alibaba Cloud Intelligence.

100 Open-sourced Models Unveiled

The newly released open-source Qwen 2.5 models, ranging from 0.5 to 72 billion parameters in size, feature enhanced knowledge and stronger capabilities in math and coding and are able to support over 29 languages, catering to a wide array of AI applications both at the edge or in the cloud across various sectors from automobile, gaming to science research.

The Qwen model series, Alibaba Cloud’s portfolio of proprietary large language models, has achieved remarkable traction since its debut in April 2023. To date, the Qwen models have surpassed 40 million downloads across platforms such as Hugging Face and ModelScope, an open-source community initiative by Alibaba. Furthermore, these models have inspired the creation of over 50,000 models on Hugging Face.

The Qwen 2.5 release will see over 100 models being made open-source. This extensive range includes base models, instruct models, and quantized models of various precision levels and methods, spanning different modalities such as language, audio, and vision, along with specialized code and mathematical models.

“Today marks a significant milestone as we launch our most expansive open-source initiative to date,” said Jingren Zhou, Chief Technology Officer of Alibaba Cloud Intelligence. “This initiative is set to empower developers and corporations of all sizes, enhancing their ability to leverage AI technologies and further stimulating the growth of the open-source community. We remain committed to investing in advanced AI infrastructure to foster the widespread adoption of generative AI technologies across different industries.”

Alibaba Cloud also announced an upgrade to its proprietary flagship model Qwen-Max. The enhanced Qwen-Max model demonstrates performance on par with other state-of-the-art models in areas such as language comprehension and reasoning, math, and coding.

Qwen2.5-Max demonstrates strong performance in various areas such as math and coding compared with
other state-of-the-art models.

Expanding the Frontier in Multimodal

In addition to its extensive suite of large language models, Alibaba Cloud also unveiled a new text-to-video model as part of its image generator, Tongyi Wanxiang large model family. The new model is capable of generating high-quality videos in a wide variety of visual styles from realistic scenes to 3D animation. The model can generate videos based on Chinese and English text instruction and transform static images into dynamic videos. The model features advanced diffusion transformer (DiT) architecture to enhance video reconstruction quality.

The cloud leader is also deploying a significant update to its vision language model with the introduction of Qwen2-VL, capable of comprehending videos lasting over 20 minutes and support video-based question-answering. Equipped with sophisticated reasoning and decision-making capabilities, Qwen2-VL is designed for integration into mobile phones, automobiles and robots, facilitating the automation of specific operations.

For computer programming, Alibaba Cloud has also launched an AI Developer, a Qwen-powered AI assistant designed to support programmers automate tasks such as requirement analysis, code programming and identifying and fixing software bugs. This enables developers to concentrate more on essential duties and further their skills. 

A Full-Stack AI Infrastructure Upgrade

The cloud pioneer has also announced a slew of innovative updates to its full-stack AI infrastructure covering green datacenter architecture, data management, model training and inferencing:

  • Next-Gen Data Center Architecture for Surging AI Development: To meet the increasing and diverse demand for high-performance computing power driven by the global AI boom, Alibaba Cloud has revealed its next-generation data center architecture, CUBE DC 5.0. The new CUBE architecture increases energy and operational efficiency with a set of advanced and proprietary technologies such as wind-liquid hybrid cooling system, all-direct current power distribution architecture and smart management system and reduces deployment times by up to 50% compared to traditional data center builds through prefabricated modular designs.
  • Open Lake Solution to Maximize Data Utility: As organizations face challenges in managing vast amounts of data amidst the growing demand for generative AI, Alibaba Cloud introduces Alibaba Cloud Open Lake which can seamlessly integrate big data engines into a unified solution, maximizing data utility especially for generative AI applications. By integrating workflows, performance optimization, and robust governance in a single platform, it achieves efficient resource usage through compute-storage separation, clear data governance, and significant cost and time savings.
  • AI Scheduler with Integrated Model Training and Inference: Alibaba Cloud has launched PAI AI Scheduler with integrated model training and inference, a proprietary cloud-native scheduling engine designed to enhance computing resource management. Through utilizing intelligent integration of diverse computing resources, flexible resource scheduling, real-time tasks adjustments, and automatic fault recovery, it can achieve over 90% of effective compute utilization rate.
  • DMS for Unified Management of Metadata: To help organizations efficiently manage their data and unleash values, Alibaba Cloud introduced DMS: OneMeta+OneOps, a platform that enables a unified management of over 40 types of data sources in database, data warehouse, and data lake across multiple cloud environments. The platform will boost data utilization rate by 10 times, significantly enhancing the efficiency of transforming data into valuable intelligence.
  • More Powerful Elastic Compute Service: Alibaba Cloud also introduced the 9th Generation Enterprise Elastic Compute Service (ECS) instance during the conference. The latest generation of ECS instances has notable performance enhancements, including a 30% increase in search recommendation speed and a 17% improvement in the effectiveness of reading and writing Queries Per Second (QPS) when applying to database products compared to the previous generation.

These updates are designed to provide more comprehensive support for customers and partners to maximize the benefits of the latest technology has to offer for building even more efficient, sustainable and inclusive AI applications.