แนวโน้มการพัฒนาสตาร์ทอัพ AI ปี 2025: จากโครงการสู่ผลิตภัณฑ์

ตั้งแต่ปี 2023 เป็นต้นมา เทคโนโลยี Generative AI ได้แพร่กระจายไปทั่วโลกอย่างรวดเร็ว การพัฒนาเทคโนโลยีและเครื่องมือประยุกต์ใช้งานเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องราวกับดอกเห็ดหลังฝนตก อย่างไรก็ตาม ความคึกคักในฝั่งผู้พัฒนา (Supply Side) ไม่ได้แปรเปลี่ยนเป็นการนำไปใช้งานจริงในฝั่งธุรกิจ (Demand Side) โดยตรง
จากรายงาน การสำรวจการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมไต้หวัน ปี 2025 พบว่า ประมาณ 70% ขององค์กรยังคงอยู่ในระดับ “การรับรู้ขั้นต้น” เกี่ยวกับ AI ซึ่งสะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนว่า ความเร็วของการพัฒนาเทคโนโลยีได้แซงหน้าความสามารถในการปรับตัวและการดูดซับของภาคธุรกิจอย่างมาก

แม้การนำ AI ไปใช้งานจริงจะดำเนินไปอย่างค่อนข้างเชื่องช้า แต่ “ความกังวลด้าน AI” ขององค์กรกลับไม่เคยลดลง และยังส่งผลต่อทิศทางการพัฒนาของระบบนิเวศสตาร์ทอัพอีกด้วย การมาถึงของ Generative AI ได้ลดอุปสรรคในการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ทีมสตาร์ทอัพที่ขาดเทคโนโลยีแกนหลักก็สามารถเข้าสู่ตลาดได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ในตลาดมีแอปพลิเคชันจำนวนไม่น้อยที่เป็นเพียงการเชื่อมต่อ API ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และปรับปรุงส่วนติดต่อผู้ใช้เท่านั้น
แม้ผลิตภัณฑ์ลักษณะนี้จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถสัมผัสความสะดวกของ AI ได้อย่างรวดเร็ว แต่หากขาดความรู้เชิงอุตสาหกรรม (Domain Know-how) ก็ยากที่จะผสานเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กรอย่างลึกซึ้ง และไม่สามารถแก้ไขปัญหาที่แท้จริงได้ การแยกแยะเทคโนโลยีที่ “ใช้งานได้จริง” ออกจากกระแสการตลาด จึงกลายเป็นประเด็นสำคัญที่ตลาดจะให้ความสนใจในปีถัดไป

เมื่อเปรียบเทียบกับอดีตที่สตาร์ทอัพมักพึ่งพาการให้บริการโครงการแบบสั่งทำพิเศษเพื่อสะสมประสบการณ์อุตสาหกรรม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราพบการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนมากขึ้น โดยมีทีมจำนวนมากเริ่มมุ่งเน้นการพัฒนาในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง (Vertical Industry) และค่อย ๆ เปลี่ยนองค์ความรู้เหล่านั้นให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์มาตรฐาน
Generative AI มีบทบาทสำคัญในฐานะ “ตัวกลางการสื่อสาร” ผ่านการโต้ตอบแบบสนทนา ช่วยแก้ปัญหาการใช้งานซอฟต์แวร์ของบุคลากรที่ไม่ใช่สายเทคนิค ลดเส้นโค้งการเรียนรู้และอุปสรรคในการนำไปใช้ขององค์กรอย่างมาก

จากการสำรวจในครั้งนี้ พบแนวโน้มสำคัญ 2 ประการ ดังนี้

1. ความได้เปรียบของผู้เชี่ยวชาญเชิงอุตสาหกรรม

ผู้ก่อตั้งที่มีพื้นฐานและประสบการณ์ในอุตสาหกรรมอย่างลึกซึ้ง มักสามารถเข้าใจจุดเจ็บปวดของธุรกิจได้อย่างแม่นยำ พวกเขาสามารถจัดระเบียบกระบวนการทำงานได้อย่างละเอียด และระบุได้อย่างชัดเจนว่าขั้นตอนใดเหมาะสมที่สุดสำหรับการนำ AI เข้ามาช่วยเสริมประสิทธิภาพ ส่งผลให้สามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ความต้องการของอุตสาหกรรมได้อย่างแท้จริง
ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ กลุ่มต้าเฉิง (Dachan Group) ผู้นำด้านอุตสาหกรรมเกษตร ปศุสัตว์ และอาหารของไต้หวัน ซึ่งได้บ่มเพาะแบรนด์บริการ AI ด้านธุรกิจร้านอาหารภายใต้ชื่อ “達能資訊” โดยอาศัยข้อมูลการดำเนินงานและประสบการณ์ภาคสนามที่สะสมจากการเพาะเลี้ยง การแปรรูป และธุรกิจอาหาร นำ AI มาปรับปรุงกระบวนการผลิต การกระจายสินค้า และการตัดสินใจ เพื่อแก้ไขปัญหาของ SME และธุรกิจค้าปลีกอาหาร ไม่ว่าจะเป็นการจัดการสต็อกวัตถุดิบ การควบคุมการสูญเสียจากของเสีย และกระบวนการสั่งซื้อที่ซับซ้อน

2. การต่อยอดจากสินทรัพย์เดิม

สตาร์ทอัพที่มีการสะสมฐานเทคโนโลยีและทรัพยากรข้อมูลมาอย่างยาวนาน แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวที่เหนือกว่าเมื่อเผชิญกับกระแส Generative AI พวกเขาสามารถผสานเทคโนโลยี GenAI เข้ากับโครงสร้างผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาแล้วได้อย่างรวดเร็ว และใช้ข้อมูลอุตสาหกรรมที่สะสมมาหลายปีในการเสริมความได้เปรียบ สร้าง “ปราการทางเทคโนโลยี” ที่คู่แข่งเลียนแบบได้ยาก

3 สตาร์ทอัพ AI แห่งปี

ซอฟต์แวร์ผสานฮาร์ดแวร์ สร้างปราการเทคโนโลยี: Rayleigh Vision Intelligence (RVi)

Rayleigh Vision Intelligence มุ่งเน้นการใช้ AI ในกระบวนการผลิต MicroLED อัจฉริยะ และเป็นผู้ปฏิบัติการสำคัญของแนวคิด “การถ่ายโอนชิ้นส่วนเชิงแสงขนาดใหญ่ด้วย AI” จุดเด่นของทีมคือการมีความแข็งแกร่งทั้งด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ โดยผู้ก่อตั้งผสานนวัตกรรมเชิงวิชาการเข้ากับประสบการณ์ภาคอุตสาหกรรม และมีสัดส่วนวิศวกรซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ใกล้เคียงกัน

แม้ MicroLED จะถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีจอภาพแห่งอนาคต แต่กระบวนการ “Mass Transfer” ที่ต้องถ่ายโอนชิปจิ๋วนับล้านชิ้นยังเป็นอุปสรรคสำคัญของการผลิตเชิงพาณิชย์ RVi ใช้อัลกอริทึม AI เฉพาะทางในการแก้ไขปัญหาการคัดกรองชิปที่มีตำหนิ ความเสียหายระหว่างการถ่ายโอน และการซ่อมแซมหลังการถ่ายโอน ช่วยเพิ่มอัตราผลผลิตและประสิทธิภาพอย่างมาก และเร่งให้ MicroLED ก้าวจากห้องทดลองสู่การผลิตในระดับอุตสาหกรรม

การประยุกต์ใช้นวัตกรรมด้วยเทคโนโลยี: iSunFA 智能會計

iSunFA.com เป็นแพลตฟอร์มบัญชีบนคลาวด์ที่ใช้ AI ปรับโฉมกระบวนการทางการเงินขององค์กร ไม่เพียงช่วยให้ธุรกิจและบุคคลสามารถจัดการงานบัญชีที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ แต่ยังทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางอัจฉริยะที่เชื่อมโยงธุรกิจกับนักบัญชีและผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน

แพลตฟอร์มใช้สถาปัตยกรรม Homomorphic Encryption เพื่อสร้างรายงานแบบเรียลไทม์ พร้อมผสานเทคโนโลยี Blockchain และ Zero-Knowledge Proofs เพื่อสร้างระบบที่มีความเป็นส่วนตัวสูงและไม่สามารถแก้ไขข้อมูลได้ ช่วยให้การตรวจสอบบัญชีสามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องพึ่งพาตัวกลาง และไม่จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลดิบ เพิ่มประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการป้องกันการปลอมแปลง วางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและการกำกับดูแลอัจฉริยะ

ทำลายไซโลข้อมูล สร้างสะพานสู่การใช้งาน AI จริง: IsCoolLab

IsCoolLab ก่อตั้งขึ้นในปี 2018 มุ่งเน้นการพัฒนา RPA ระดับอุตสาหกรรม และได้นำ AI มาผสานเข้ากับโซลูชัน พร้อมเปิดตัวแพลตฟอร์ม Robotiive ซึ่งรวมเทคโนโลยี AI และ Computer Vision ที่ได้รับสิทธิบัตร

องค์กรจำนวนมากประสบปัญหาในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล เนื่องจากกระบวนการภายในที่ซับซ้อนหรือระบบเดิม (Legacy Systems) ที่ทับซ้อนกัน Robotiive รองรับการติดตั้งแบบ “ไม่รบกวนระบบเดิม” โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดเดิม ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อข้อมูลและทำงานอัตโนมัติข้ามระบบและอุปกรณ์ได้อย่างรวดเร็ว เป็นพันธมิตรเทคโนโลยีสำคัญของอุตสาหกรรมการผลิตและการเงินในการขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติและการนำ AI ไปใช้จริง

5 แนวโน้มสำคัญของการพัฒนา AI ในไต้หวัน

1. มูลค่าที่เพิ่มขึ้นและความเสี่ยงของ Agentic AI

ปัจจุบัน แอปพลิเคชัน AI ของสตาร์ทอัพจำนวนมากยังคงอยู่ในระดับ “RAG (Retrieval-Augmented Generation) + Chat” ซึ่งจำกัดอยู่เพียงการอ่านและตอบข้อมูล ความสามารถในการเชื่อมต่อ API เพื่อให้ AI “ลงมือปฏิบัติงานจริง” จะเป็นเส้นแบ่งสำคัญของคุณค่าผลิตภัณฑ์ โดยหัวใจสำคัญอยู่ที่ความรู้เชิงอุตสาหกรรมของทีมพัฒนาในการกำหนดกระบวนการทำงานที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้

ในขณะเดียวกัน การมอบ “ความสามารถในการลงมือทำ” และ “ความเป็นอิสระ” ให้กับ AI ก็เป็นดาบสองคม การโฆษณาเกินจริงและความเข้าใจที่คลุมเครือเกี่ยวกับ AI Agent กำลังสร้างความท้าทายด้านความปลอดภัยไซเบอร์อย่างรุนแรง หากองค์กรยังไม่แยกแยะความแตกต่างระหว่าง “เครื่องมืออัตโนมัติ” และ “ตัวแทนอัจฉริยะอิสระ” อาจนำไปสู่ความเสี่ยงจากการให้สิทธิ์มากเกินไป พฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้ และช่องโหว่ด้านซัพพลายเชน

2. การผสานซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ เพื่อการใช้งานในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง (เช่น หุ่นยนต์)

ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์จะถูกผสานกันอย่างใกล้ชิดมากขึ้น โดยมุ่งเน้นการใช้งานในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง ตัวอย่างที่ชัดเจนคือเทคโนโลยีหุ่นยนต์ ซึ่งขยายจากโรงงานไปสู่การแปรรูปอาหาร การแพทย์ และครัวเรือน การพัฒนาเหล่านี้ต้องอาศัยความร่วมมือข้ามสาขาระหว่างภาคอุตสาหกรรม ภาครัฐ และสถาบันการศึกษา

สำหรับสตาร์ทอัพไต้หวัน การแข่งขันในสนามซอฟต์แวร์ล้วนหรือโมเดลทั่วไปกับยักษ์ใหญ่ระดับโลกเป็นเรื่องยาก แต่ไต้หวันมีความได้เปรียบด้านบุคลากรที่เข้าใจ AI ซอฟต์แวร์ กระบวนการเฉพาะทาง และการผสานฮาร์ดแวร์ Edge เข้าด้วยกัน

3. ความต้องการผสานคลาวด์และเอดจ์ที่เพิ่มขึ้น ความสำคัญของ Edge Computing

อุตสาหกรรมการผลิตและการแพทย์ในไต้หวันมีความต้องการด้านความปลอดภัยและความหน่วงต่ำอย่างเข้มงวด ทำให้การติดตั้งแบบ On-premise ยังคงมีความสำคัญ การพัฒนาของ Small Language Models (SLM) ช่วยลดต้นทุนและอุปสรรคในการใช้งาน AI อัจฉริยะในระบบภายในองค์กรอย่างมาก

4. โมเดลเปิดและปิดควบคู่กัน ผลเสริมพลังของ LLM และ SLM

แม้เทคโนโลยีแกนหลักของ LLM จะถูกครอบครองโดยบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของสหรัฐฯ แต่ในการใช้งานจริงในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง SLM กลับแสดงศักยภาพอย่างโดดเด่น องค์กรจำเป็นต้องออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่ เพื่อผสานพลังการประมวลผลบนคลาวด์และเอดจ์ให้สมดุลทั้งด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ และความเป็นส่วนตัว

5. AI ต้องมีบริบทการใช้งาน เมืองในฐานะสนามทดสอบของระบบนิเวศ

AI จะสามารถนำไปใช้งานได้จริงก็ต่อเมื่อมีบริบทที่ชัดเจน แนวโน้มในอนาคตจะมุ่งจากเทคโนโลยีทั่วไปไปสู่พื้นที่เฉพาะ โดย “เมือง” จะกลายเป็นสนามทดสอบที่ดีที่สุดของความร่วมมือเชิงระบบนิเวศ ผ่านแนวคิด AI City การผสานซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์จะสามารถแก้ไขปัญหาจริงได้อย่างแม่นยำ และเร่งการนำเทคโนโลยีไปใช้ในโลกจริง

หัวใจร่วมของแนวโน้มทั้งหมดนี้คือ การให้ความสำคัญกับ “การใช้งานจริง” และ “การผสานเชิงอุตสาหกรรม” ผู้เชี่ยวชาญที่มีพื้นฐานอุตสาหกรรมลึกซึ้ง และสตาร์ทอัพที่มีการสะสมเทคโนโลยีมาอย่างต่อเนื่อง จะสามารถผสานเทคโนโลยีใหม่เข้ากับผลิตภัณฑ์เดิม และสร้างปราการการแข่งขันที่เลียนแบบได้ยากในยุค AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

บทความนี้ได้รับอนุญาตให้นำมาเผยแพร่ซ้ำจาก 《知勢》 อย่างเป็นทางการ
ผู้เขียน: หยาง ยวี่ชิง
ชื่อบทความต้นฉบับ: “เปิดตัวแผนที่สตาร์ทอัพ AI ปี 2025: การประยุกต์ใช้แบบบูรณาการแนวดิ่งคือกุญแจสำคัญ”