• Facebook
• X
• Line

ทุกวันนี้เราเริ่มเห็น AI หรือปัญญาประดิษฐ์ เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันมากขึ้นเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นระบบแนะนำสินค้าในแอปช้อปปิ้ง กล้องวงจรปิดที่ตรวจจับความเคลื่อนไหวอัตโนมัติ หรือแม้แต่ Chatbot อัจฉริยะที่คุยตอบโต้ได้คล้ายมนุษย์ สิ่งที่หลายคนอาจยังไม่รู้ก็คือ เบื้องหลังการทำงานของ AI เหล่านี้ จริง ๆ แล้วเราสามารถแบ่งออกเป็น 2 แนวทางใหญ่ ๆ คือ การประมวลผลบนคลาวด์ (Cloud AI) และ การประมวลผลบนอุปกรณ์ปลายทาง (Edge AI)

แม้จุดมุ่งหมายของทั้งสองแนวทางจะเหมือนกัน นั่นคือการนำ AI ไปใช้งานในโลกจริง แต่เบื้องหลังกลับมีวิธีคิดและรูปแบบการทำงานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน การเข้าใจความต่างนี้ไม่เพียงช่วยให้เราเลือกใช้เทคโนโลยีได้เหมาะสมกับสถานการณ์ แต่ยังเปิดโอกาสให้เราออกแบบระบบที่ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และตอบโจทย์ได้ดียิ่งขึ้นในแต่ละบริบทที่หลากหลายอีกด้วยนะ

ที่มา : https://www.ceps.eu/ceps-publications/towards-a-european-large-scale-initiative-on-artificial-intelligence/

Cloud AI คืออะไร?

Cloud AI คือการนำเอาระบบปัญญาประดิษฐ์ไปประมวลผลผ่านบริการคลาวด์ เช่น Google Cloud, Microsoft Azure หรือ Amazon Web Services แทนที่จะให้คอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์ที่ใช้งานอยู่ประมวลผลเอง ข้อมูลจะถูกส่งขึ้นอินเทอร์เน็ตไปยังศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ แล้วให้ฝั่งเซิร์ฟเวอร์เป็นผู้จัดการทุกอย่างให้เอง

ที่มา : https://blogs.idc.com/2024/07/31/embracing-the-future-how-genai-is-revolutionizing-cloud-infrastructure-for-growing-tech-vendors/

ข้อดีของ Cloud AI อยู่ที่พลังในการประมวลผลระดับสูง เช่น การใช้ GPU ประสิทธิภาพสูง RAM ขนาดใหญ่ หรือระบบเก็บข้อมูลที่ขยายขนาดได้ตามต้องการ งานที่ต้องใช้พลังคำนวณหนัก ๆ อย่างการรู้จำภาพหรือเสียง การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก หรือการเทรนโมเดลใหม่ ๆ จึงมักเลือกใช้คลาวด์เป็นหลัก

อีกจุดแข็งนั่นก็คือความสะดวกในการจัดการจากศูนย์กลาง ไม่ว่าจะเป็นการอัปเดตโมเดล การเชื่อมต่อกับหลายแหล่งข้อมูลพร้อมกัน หรือการดูแลระบบขนาดใหญ่ที่มีอุปกรณ์กระจายตัวอยู่หลายที่ ก็สามารถจัดการได้จากหลังบ้านทันที ไม่ต้องเข้าไปอัปเดตแต่ละเครื่องให้ยุ่งยาก

Edge AI คืออะไร?

ถ้า Cloud AI เน้นประมวลผลอยู่ไกล ๆ บนเซิร์ฟเวอร์กลาง Edge AI ก็เป็นอีกขั้วหนึ่ง เพราะมันย้ายความสามารถในการประมวลผล AI มาไว้ที่อุปกรณ์ปลายทางเลย พูดง่าย ๆ ก็คือ ให้ AI ทำงานใกล้กับแหล่งข้อมูลให้มากที่สุด ตัวอย่างชัด ๆ เช่น กล้องวงจรปิดที่ตรวจจับความเคลื่อนไหวได้ทันที โดยไม่ต้องส่งภาพไปวิเคราะห์ที่คลาวด์ หรืออุปกรณ์ IoT ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์ได้ในตัวมันเอง

ที่มา : https://vinotion.com/vidigest/revolutionizing-tomorrows-vision-applications/

ข้อได้เปรียบที่ชัดที่สุดของ Edge AI คือ ความเร็วในการตอบสนอง เพราะไม่ต้องรอการส่งข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต ข้อมูลถูกวิเคราะห์และตัดสินใจได้เลยบนอุปกรณ์ ซึ่งจำเป็นมากในบางสถานการณ์ เช่น รถยนต์ไร้คนขับที่ต้องตัดสินใจในพริบตา หรือระบบควบคุมเครื่องจักรในโรงงานที่ไม่สามารถรอคำสั่งจากเซิร์ฟเวอร์ได้

นอกจากนี้ Edge AI ยังช่วยลดปริมาณการส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ ซึ่งนอกจากจะประหยัดแบนด์วิธแล้ว ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลด้วย โดยเฉพาะข้อมูลที่อ่อนไหวอย่างข้อมูลทางการแพทย์ หรือข้อมูลจากพื้นที่ที่สัญญาณอินเทอร์เน็ตไม่เสถียร การประมวลผลในตัวอุปกรณ์จึงเป็นทางเลือกที่ตอบโจทย์มากกว่า

Edge AI vs Cloud AI เปรียบเทียบความแตกต่าง

 

ที่มา : https://www.softmaxai.com/edge-ai-vs-cloud-ai/

แม้ว่า Edge AI และ Cloud AI จะใช้ AI ในการประมวลผลเหมือนกัน แต่เบื้องหลังกลับต่างกันเกือบทุกมิติ โดยเฉพาะในเรื่องของโครงสร้างและวิธีทำงาน Cloud AI นั้นต้องพึ่งพาศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่และอินเทอร์เน็ตที่เสถียรและเร็วมาก ข้อมูลต้องถูกส่งไปยังคลาวด์เพื่อประมวลผล ในขณะที่ Edge AI กลับย้ายการประมวลผลลงมาอยู่ “บนอุปกรณ์” โดยตรง เช่น การใช้ชิป AI หรือ edge device ที่ถูกออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะด้าน

เรื่องต้นทุนก็เป็นอีกจุดที่แตกต่างชัดเจน Cloud AI จะมีค่าใช้จ่ายฝั่งผู้ให้บริการ เช่น ค่าบริการรายเดือนหรือแบบจ่ายตามการใช้งาน ซึ่งช่วยให้หลายองค์กรเริ่มต้นได้ง่ายกว่า ส่วน Edge AI ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์เฉพาะทางตั้งแต่ต้น ซึ่งอาจใช้งบประมาณมากกว่าแต่ก็แลกมากับความเร็วและความเป็นเจ้าของข้อมูลแบบเต็มตัว

ด้านการปรับขยายระบบ (scalability) Cloud AI ได้เปรียบในเรื่องนี้อย่างเห็นได้ชัด เพราะสามารถเพิ่มหรือลดทรัพยากรได้ตามจำนวนผู้ใช้งานแบบเรียลไทม์ผ่านแดชบอร์ดคลาวด์ แต่ Edge AI ถ้าจะขยายระบบก็ต้องเพิ่มอุปกรณ์ใหม่จริง ๆ ทีละจุด ซึ่งอาจใช้เวลาและแรงงานมากกว่า ทั้งหมดนี้สะท้อนให้เห็นว่าแม้ทั้งสองแนวทางจะมีเป้าหมายเดียวกัน แต่เส้นทางที่เลือกใช้นั้นต่างกันอย่างสิ้นเชิง

แล้วควรเลือกแบบไหนดี?

คำตอบสั้น ๆ ก็คือ “ขึ้นอยู่กับบริบทการใช้งาน” ครับ

ถ้าเรากำลังพัฒนาระบบที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก มีการฝึกโมเดลใหม่บ่อย ๆ และต้องการจัดการจากศูนย์กลาง เช่น ระบบแนะนำสินค้า หรือการวิเคราะห์เชิงลึกผ่านแดชบอร์ด Cloud AI จะตอบโจทย์มากกว่า เพราะยืดหยุ่น ปรับเปลี่ยนง่าย และขยายระบบได้แบบไม่สะดุด

แต่ถ้าความเร็วคือสิ่งที่สำคัญที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการตอบสนองแบบ real-time หรือทำงานในพื้นที่ที่เน็ตไม่เสถียร แถมยังต้องคุมเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น ระบบในโรงงาน เครื่องมือแพทย์ หรือกล้องความปลอดภัยในพื้นที่ห่างไกล แบบนี้ Edge AI จะเหมาะกว่า เพราะมันช่วยตัดสินใจให้ได้เลยทันทีโดยไม่ต้องรออินเทอร์เน็ต และควบคุมข้อมูลได้อยู่ในมือเราตลอดเวลา

ที่มา : https://gcore.com/learning/edge-ai-vs-cloud-ai-deployment-strategies

Use Case ของ Edge AI ในโลกจริง

ในโลกการใช้งานจริง เราสามารถเห็นตัวอย่างของ Edge AI ได้ชัดเจนจากกรณีของ Tesla ที่นำเทคโนโลยีนี้มาใช้กับระบบ Autopilot ในรถยนต์ไฟฟ้าของตนเอง รถแต่ละคันติดตั้งฮาร์ดแวร์และชิป AI ภายในตัวที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากกล้องและเซนเซอร์รอบคันได้แบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถตัดสินใจได้ทันที เช่น การเบรกฉุกเฉิน การเปลี่ยนเลน หรือหลบสิ่งกีดขวางบนถนน โดยไม่ต้องรอการประมวลผลจากคลาวด์ ข้อได้เปรียบคือความเร็วในการตอบสนองที่แทบจะทันที ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับความปลอดภัยบนท้องถนน

Use Case ของ Cloud AI ในโลกจริง

ส่วนในฝั่งของ Cloud AI ตัวอย่างที่น่าสนใจเลยคือ Amazon กับระบบแนะนำสินค้า (Amazon Personalize) ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลการค้นหาและการซื้อสินค้าของผู้ใช้หลายร้อยล้านคนแบบเรียลไทม์บนคลาวด์ ข้อมูลเหล่านี้ถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ที่มีพลังการคำนวณสูง เพื่อฝึกโมเดลแนะนำสินค้าที่แม่นยำยิ่งขึ้น ผลลัพธ์คือผู้ใช้ได้รับข้อเสนอและคำแนะนำที่ตรงความต้องการมากขึ้น และ Amazon ก็สามารถเพิ่มยอดขายได้อย่างต่อเนื่อง และสามารถทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าแพลตฟอร์ม “เข้าใจ” รสนิยมของตน และมีเหตุผลที่จะอยู่กับบริการต่อไปนานขึ้น

แนวโน้มของการผสาน Edge และ Cloud เข้าด้วยกัน

ในหลายสถานการณ์ การเลือกใช้แค่ Edge AI หรือ Cloud AI อย่างใดอย่างหนึ่งอาจไม่เพียงพอ ทางเลือกที่เหมาะสมจริง ๆ กลับกลายเป็นการผสานทั้งสองเข้าด้วยกัน ซึ่งเรียกว่า Hybrid AI ซึ่งแนวคิดหลักคือให้อุปกรณ์ปลายทางใช้ Edge AI ประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นก่อน แล้วจึงส่งเฉพาะข้อมูลสำคัญหรือเฉพาะที่จำเป็นกลับขึ้นคลาวด์ เพื่อทำการวิเคราะห์เชิงลึกหรือเก็บบันทึกไว้

แนวทางนี้ช่วยลดภาระการส่งข้อมูลบนเครือข่าย ทำให้ตอบสนองได้รวดเร็วแบบ Edge AI แต่ยังคงได้ประโยชน์จากพลังของ Cloud AI เช่น การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ การเก็บข้อมูลในระยะยาว หรือการอัปเดตโมเดลจากส่วนกลางได้ง่าย ๆ

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ ระบบกล้องวงจรปิดในเมืองอัจฉริยะ (Smart City) ที่ให้ Edge AI วิเคราะห์ความผิดปกติ ณ จุดเกิดเหตุแบบเรียลไทม์ และเลือกส่งเฉพาะคลิปหรือเหตุการณ์สำคัญขึ้นคลาวด์เพื่อเก็บเป็นหลักฐานหรือวิเคราะห์เพิ่มเติมภายหลัง เป็นการผสมผสานที่ได้ทั้งความเร็ว ความคุ้มค่า และการจัดการที่ยืดหยุ่นในระบบเดียว

สรุปภาพรวม

ทั้ง Edge AI และ Cloud AI ต่างก็มีจุดแข็งและข้อจำกัดของตัวเอง ไม่มีเทคโนโลยีไหน “ดีกว่า” อย่างเด็ดขาด แต่สิ่งที่สำคัญคือ “การเลือกให้เหมาะกับบริบทของงาน” ไม่ว่าจะเป็นความเร็วที่ต้องการ ความเสถียรของเครือข่าย ความซับซ้อนของโมเดลที่ใช้ หรือความสามารถในการดูแลระบบในระยะยาว

ในโลกที่ทุกอย่างเชื่อมโยงกันแบบไร้รอยต่อ การเข้าใจและเลือกใช้สถาปัตยกรรม AI ที่ตอบโจทย์ จะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบที่ทั้งเร็ว ฉลาด ปลอดภัย และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้งาน ไม่ว่าจะอยู่ที่ปลายทางหรือบนคลาวด์ก็ตาม

ทั้ง Edge AI และ Cloud AI ต่างก็มีจุดแข็งและข้อจำกัด การเลือกใช้งานจึงควรขึ้นอยู่กับบริบทที่เราต้องการ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความเร็ว ความปลอดภัย ความยืดหยุ่น หรือการสเกลระบบในอนาคต แนวทางที่ดีที่สุดอาจไม่ใช่การเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่คือการผสานให้ทั้งสองทำงานร่วมกันอย่างลงตัว

หากใครกำลังมองหาแนวทางที่เหมาะสมในการวางระบบ AI ไม่ว่าจะบนคลาวด์หรืออุปกรณ์ปลายทาง สามารถ ปรึกษาทีมผู้เชี่ยวชาญของ Cloud HM ได้ที่ https://www.cloudhm.co.th/th/contact-us/

อ้างอิง

IDC. (2024, July 31). Embracing the future: How GenAI is revolutionizing cloud infrastructure for growing tech vendors. https://blogs.idc.com/2024/07/31/embracing-the-future-how-genai-is-revolutionizing-cloud-infrastructure-for-growing-tech-vendors/

Softmax AI. (n.d.). Edge AI vs Cloud AI: Key differences & applications.
https://www.softmaxai.com/edge-ai-vs-cloud-ai/

Tesla. (n.d.). Tesla Autopilot. In Wikipedia. Retrieved August 13
2025, from https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Autopilot

Best Practice AI. (n.d.). Amazon makes personalised product recommendations to customers with machine learning. Retrieved August 13, 2025, from https://www.bestpractice.ai/ai-case-study-best-practice/amazon_makes_personalised_product_recommendations_to_customers_with_machine_learning

Hanbury, M. (2025, April 2). Amazon predicts $700 million potential gain from AI shopping assistant Rufus in 2025. Business Insider. Retrieved August 13, 2025, from https://www.businessinsider.com/amazon-predicts-700-million-potential-gain-ai-assistant-rufus-2025-4