เจาะลึกเบื้องหลังโลก Tech กับ นายอาร์ม, วิศวกรจาก AMD ในสงคราม AI และชิประดับโลกที่กำลังเปลี่ยนอนาคต, พร้อมแชร์ Insight การปรับตัวของคนทำงานและโอกาสของไทยในสมรภูมิเทคโนโลยีที่คนยุคใหม่ห้ามพลาด

สรุปคลิป Youtube: ‘9arm’ คิดว่า AI กำลังเปลี่ยนงาน Software Engineer แค่ไหน? | Podcast with CK Ep.50 จากช่อง CK Cheong

Intro: 2 ตัว Top โคจรมาเจอกัน

  • การเจอกันครั้งนี้ถือเป็นตอนที่พิเศษมาก เพราะคุณอาร์มเดินทางมาไกลจากมินเนสโซตา สหรัฐอเมริกา เขาคือ Software Engineer ที่ทำงานอยู่บริษัทแถวหน้าอย่าง AMD ในทีมที่ทำเรื่อง GPU และ AI โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นหัวใจหลักของโลกยุค AI Revolution ในปัจจุบัน

มุมมอง Engineer ระดับโลก

  • ความรู้สึกที่ได้เป็นทีมงานของบริษัทระดับโลก:
  • คุณอาร์มเล่าว่า AMD เคยเกือบจะล้มละลายช่วงปี 2017 แต่รอดมาได้เพราะ CPU ตระกูล Ryzen การได้อยู่ตรงนี้ทำให้เห็นว่า บริษัทที่เคยเป็น Underdog กำลังขยับขึ้นมาเป็นคู่แข่งคนสำคัญในตลาด AI ที่มีมูลค่ามหาศาล

ความแตกต่างของ CPU กับ GPU:

  • CPU: เหมือนเด็กเก่งที่ฉลาดรอบด้าน ทำงานยากๆ ได้ดี แต่ทำได้ทีละอย่าง
  • GPU: เหมือนเด็กที่เก่งเรื่องเดียว คือ คำนวณตัวเลข (Math) แต่ทำได้พร้อมกันทีละเยอะๆ มหาศาล ซึ่ง AI นั้นแท้จริงแล้ว คือ การคำนวณทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก GPU จึงตอบโจทย์ที่สุด
  • AGI (Artificial General Intelligence): คุณอาร์มมองว่าเทคโนโลยี LLM (ที่ใช้ใน ChatGPT) ในปัจจุบัน เป็นแค่การเดาคำถัดไป (Next Word Prediction) มันยังห่างไกลจากความฉลาดที่แท้จริง เพราะขาด Curiosity หรือความสงสัย ซึ่งเป็นคุณสมบัติหลักของมนุษย์ เขายังไม่เห็นสัญญาณว่า AGI จะเกิดขึ้นได้ในเร็วๆ นี้ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน

คนทำงานคิดยังไงกับ CEO ที่พูดอะไรใหม่ๆ บนเวที:

  • คุณอาร์มบอกว่า ตอนที่ CEO ไปสัญญาอะไรไว้บนเวที หรือโชว์ตัวเลขสวยๆ หน้างาน หรือ Engineer หลังบ้านมักจะกุมขมับ เพราะตัวเลขที่เห็นนั้นบางที Engineer เพิ่งรันเสร็จตอนตี 3 ก่อนขึ้นพูดเอง

สงคราม Hardware และ Data Center

  • DATA CENTER & พลังงาน:
    • ปัญหาใหญ่ตอนนี้ไม่ใช่ไม่มีชิป แต่ คือ ไม่มีไฟฟ้า บางที่เอา GPU ไปกองไว้แล้ว แต่เปิดสวิตช์ไม่ได้ เพราะไฟไม่พอ จนต้องมีการคุยเรื่องการเปิดโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ใหม่เพื่อรองรับ Data Center โดยเฉพาะ
  • DATA CENTER ในอวกาศ:
    • มีแนวคิดจะส่งไปนอกโลกเพราะหนาว (ไม่ต้อง Cooling) และมีแดด 24 ชม. แต่คุณอาร์มมองว่า ใน 5 ปีนี้ยังเป็นไปได้ยาก น่าจะเป็นแค่ Prototype เพราะค่าส่งของขึ้นไปแพงมากและการซ่อมบำรุงทำได้ยาก

NVIDIA vs AMD:

  • NVIDIA เป็นระบบปิดเหมือน iOS (Close Source) ที่คุมทุกอย่างตั้งแต่ชิปยันซอฟต์แวร์
  • AMD เลือกเดินเกมแบบ Open Standard คือทำให้ฮาร์ดแวร์ยี่ห้ออื่นคุยกันได้ เพื่อรวบรวมพันธมิตรไปสู้กับเจ้าตลาด
  • ความห่าง:
    • ปัจจุบันถ้าเทียบแค่ Raw Power แทบไม่ต่างกันแล้ว แต่ NVIDIA ยังนำเรื่องซอฟต์แวร์ที่ปรับแต่งมาดีกว่าประมาณ 20% อย่างไรก็ตาม AMD กำลังไล่กวดมาติดๆ ด้วยรุ่น MI450
    • ลูกค้าของ AMD: ไม่ได้มีแค่รายย่อย แต่บิ๊กเทคอย่าง Meta ก็เริ่มหันมาจับมือกับ AMD เพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA เพียงเจ้าเดียว

มุมมองต่อวงการ AI และบริษัทต่างๆ

  • DATA vs MODEL vs GPU: อะไรสำคัญสุด?

คุณอาร์ม ตอบว่า DATA เพราะถ้าข้อมูลขยะ ผลลัพธ์ก็ขยะ (Garbage in, Garbage out) ใครถือข้อมูลที่คนอื่นเข้าไม่ถึง (เช่น Reddit หรือ X/Twitter) คนนั้นได้เปรียบ

วิเคราะห์บริษัท AI:

  1. Google: มีโอกาสชนะในเกมยาวเพราะมี Resource และ Data ในมือเยอะที่สุด
  2. OpenAI: คุณอาร์มมองว่าเริ่มน่าเป็นห่วง เพราะเสีย Talent เก่งๆ ออกไปเยอะ และเริ่มไม่มี Moat หรือปราการป้องกันทางเทคนิคที่คนอื่นทำตามไม่ได้
  3. Meta (LLaMA): แม้มาร์คจะทุ่มเงินมหาศาลจ้างคนเก่ง แต่คุณอาร์มมองว่าอาจจะยังไม่คุ้มเท่าไหร่เมื่อเทียบกับเม็ดเงินที่ลงไป

Open Source ของจีน:

  • คุณอาร์มบอกว่า จีนเก่งมากเรื่องการ Optimization (ปรับแต่งให้ลื่น) เพราะเขาไม่มีฮาร์ดแวร์แรงๆ ให้ใช้เหมือนฝั่งอเมริกา เลยต้องเค้นประสิทธิภาพจากซอฟต์แวร์ให้ได้มากที่สุด

การทำงานและอนาคตของ Software Engineer

  • ทำงานกับ ลิซ่า ซู (CEO ของ AMD):
    • เธอเป็นคน Nice และมีอารมณ์ขันดีมาก แต่เวลาตามงานคือ “ต้องเกิดขึ้นให้ได้ และกดดันสุดๆ
  • วิศวกรระดับโลกทำงานยังไง:
    • พวกเขามีประสบการณ์สูงมากจนสามารถ Narrow Down หรือตีกรอบปัญหาได้ทันที ไม่ลองผิดลองถูกมั่วซั่ว
  • ทริคสำหรับคนอยากทำงานระดับโลก:
    • คุณอาร์มยืนยันว่า เด็กไทยเก่งพอ ปัญหาใหญ่ไม่ใช่ฝีมือ แต่คือ โอกาสและวีซ่า เขาแนะนำให้ลองทำโปรเจกต์สเกลใหญ่ระดับประเทศ (เช่น พร้อมเพย์) เพื่อสะสมประสบการณ์
  • Software Engineer จะตกงานไหม?:
    • ในอีก 5-10 ปี งานจะเปลี่ยนไป AI จะมาแทนคนเขียนโค้ดพื้นฐาน (Junior/Mid level) แต่คนที่จะรอดคือคนที่ออกแบบระบบเป็น และมีประสบการณ์พอที่จะรู้ว่า AI กำลังมั่วหรือเปล่า

ประเทศไทยกับเทคโนโลยี

  1. การเมืองไทยและ Data Center:
    • นักการเมืองควรเลิกพึ่งพาแค่การท่องเที่ยว และหา S-Curve ใหม่ ประเทศไทยควรทำตัวเป็นส่วนหนึ่งของ AI Pipeline เช่น การทำ Data Cleaning หรือ Data Collection
  2. คุยกับนายกใน 2 นาที:
    • คุณอาร์มจะแนะนำให้จัดงบ 1,500 – 5,000 ล้านบาท เพื่อดึง Talent คนไทยเก่งๆ กลับมา และลดอุปสรรคทางกฎหมายหรือระเบียบต่างๆ (Roadblock) ให้ทำงานได้ง่ายขึ้น
  3. โปรเจกต์ที่จะทำให้กลับไทย:
    • ถ้าเป็นแค่การตั้ง Data Center เขาไม่กลับ เพราะเป็นเรื่องบริหารจัดการ แต่ถ้ามี Startup ที่ทำเรื่อง Software หรือ AI ล้ำๆ ที่น่าตื่นเต้น เขาก็สนใจ

Insight จากฝั่ง CK Cheong และ Fastwork

  1. คุณ CK เผาเงินทำไม?:
    • เขาควักเงินส่วนตัวเบิร์นไปแล้วกว่า 300 ล้านบาท เพื่อต้องการพิสูจน์ว่าประเทศไทยสามารถสร้างนวัตกรรมเองได้ ไม่ใช่แค่ตัดลอกโมเดลจากต่างชาติ เขาอยากเป็นตัวอย่างให้เด็กรุ่นใหม่เห็นว่าทำได้
  2. Fastwork Model: ซี
    • คุณ CK กำลังเปลี่ยน Fastwork ให้เป็นมากกว่าแค่ Platform จ้างงาน แต่เป็นที่ที่รวบรวม Capability ของมนุษย์ เขาเชื่อในศักยภาพของคนไทย และอยากกระจายรายได้ออกสู่ต่างจังหวัดผ่านการจ้างงานออนไลน์

คุณ CK บอกว่า เขาต้องการสร้าง Product ที่ User รัก และเป็นที่ 1 ในใจเมื่อคนต้องการจ้างงานบริการทุกประเภท เหมือนที่ Amazon เป็นอันดับ 1 เรื่องสินค้า

ข้อสรุป:

คลิปนี้สอนให้เรารู้ว่า AI ไม่ได้มาแทนที่คนเก่ง แต่จะมาแทนที่คนที่ไม่ยอมปรับตัว และ ประสบการณ์หน้างาน ยังเป็นสิ่งที่มีมูลค่าสูงสุดที่ AI ยังเลียนแบบไม่ได้ในตอนนี้

Source:

Youtube