จีนจะเป็นผู้นำ AI ในปี 2030 ได้จริงหรือไม่? จากแผนระยะยาวสู่การแข่งขัน
จีนตั้งเป้าจะก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้านปัญญาประดิษฐ์ของโลกภายในปี 2030 คำถามคือ เมื่อเดินทางมาถึงปี 2026 จีนอยู่ตรงไหนของเป้าหมายนี้แล้ว และสิ่งที่เตรียมไว้จะเพียงพอให้ไปถึงจุดนั้นหรือไม่
ข่าวที่เกี่ยวข้อง
เป้าหมายนี้มีที่มาจากแผนพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่ หรือ New Generation Artificial Intelligence Development Plan ที่รัฐบาลจีนประกาศในเดือนกรกฎาคม 2017 โดยแบ่งการพัฒนาออกเป็นสามช่วง ปี 2020 ให้เทคโนโลยีและการใช้งาน AI โดยรวมก้าวทันระดับแนวหน้าของโลก ปี 2025 ให้เกิดความก้าวหน้าสำคัญด้านทฤษฎีพื้นฐาน และให้เทคโนโลยีกับการใช้งานบางด้านขึ้นสู่ระดับนำ ส่วนปี 2030 ให้จีนมีความสามารถด้าน AI โดยรวมในระดับนำของโลก และเป็นศูนย์กลางนวัตกรรม AI สำคัญของโลก
การแบ่งเป็นสามช่วงทำให้เห็นว่า จีนวางเรื่องนี้ไว้เป็นงานระยะยาว การประเมินว่าจีนมีโอกาสไปถึงเป้าหมายเพียงใด จึงต้องย้อนดูทั้งสิ่งที่ทำในแต่ละช่วง และความเชื่อมโยงกับนโยบายด้านอุตสาหกรรม โครงสร้างพื้นฐาน และการพัฒนาคนที่เดินมาควบคู่กัน
ก่อนประกาศแผน AI จีนมีนโยบาย Made in China 2025 ตั้งแต่ปี 2015 เพื่อยกระดับความสามารถด้านการผลิตและเทคโนโลยีของประเทศ ต่อมาในปี 2017 สี จิ้นผิงกล่าวถึง Digital Silk Road ในเวที Belt and Road เพื่อขยายความร่วมมือด้านเศรษฐกิจดิจิทัลและเทคโนโลยีระหว่างประเทศ แผน AI จึงเข้ามาในช่วงที่จีนกำลังผลักดันทั้งการยกระดับเศรษฐกิจภายในและการขยายความเชื่อมโยงออกไปภายนอก
แม้ทั้งสามเรื่องจะเป็นคนละนโยบาย แต่มีส่วนที่เชื่อมกันได้ชัด ฐานการผลิตต้องการเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ บริษัทเทคโนโลยีต้องการตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ ขณะที่ความร่วมมือด้านดิจิทัลระหว่างประเทศก็เปิดโอกาสให้บริษัทจีนขยายบทบาทออกไป การพัฒนา AI จึงมีความหมายทั้งทางเศรษฐกิจและต่อสถานะของจีนในระยะยาว
ช่วงแรกจนถึงปี 2020 เป็นช่วงที่จีนตั้งเป้าก้าวให้ทันระดับแนวหน้าของโลก สิ่งที่ต้องสร้างจึงมีมากกว่าโปรแกรมหรือผลิตภัณฑ์ AI แต่รวมถึงระบบวิจัย คนที่มีความรู้ และธุรกิจที่สามารถนำผลงานออกไปใช้ได้จริง
ตัวอย่างสำคัญคือ ในปี 2018 กระทรวงศึกษาธิการจีนออกแผนปฏิบัติการด้านนวัตกรรม AI สำหรับมหาวิทยาลัย โดยกำหนดเป้าหมายด้านงานวิจัยและการผลิตกำลังคนตามช่วงปี 2020, 2025 และ 2030 เช่นเดียวกับแผนระดับประเทศ มหาวิทยาลัยจึงถูกกำหนดบทบาทให้เป็นทั้งแหล่งสร้างความรู้และแหล่งผลิตคนสำหรับอุตสาหกรรมตั้งแต่ช่วงต้น
ภาคธุรกิจก็เริ่มสร้างความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ของตนเอง Huawei เปิดตัวชิป Ascend 310 ในปี 2018 และ Ascend 910 ในปี 2019 เป็นตัวอย่างว่าการพัฒนาชิป AI ของจีนมีมาก่อนกระแส Generative AI ที่คนทั่วไปคุ้นเคยในปัจจุบันหลายปี
การดำเนินการเหล่านี้ยังไม่ใช่หลักฐานว่าจีนบรรลุเป้าหมายปี 2020 ครบทุกด้าน แต่ทำให้เห็นว่าจีนเริ่มวางองค์ประกอบที่ต้องใช้ร่วมกัน ทั้งการศึกษา งานวิจัย และเทคโนโลยีของภาคธุรกิจ เมื่อโอกาสทางตลาดเกิดขึ้นในเวลาต่อมา ประเทศจึงมีฐานบางส่วนพร้อมรองรับอยู่แล้ว
เมื่อเข้าสู่ช่วงปี 2021–2025 เป้าหมายขยับจากการก้าวทัน ไปสู่การสร้างความก้าวหน้าด้านทฤษฎีพื้นฐานและการเป็นผู้นำในเทคโนโลยีหรือการใช้งานบางด้าน พร้อมให้ AI เป็นแรงขับเคลื่อนการยกระดับอุตสาหกรรมและการเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจ
ช่วงนี้เองที่ความก้าวหน้าของบริษัทจีนเริ่มเป็นที่รับรู้ในวงกว้าง โดยเฉพาะการปรากฏตัวของ DeepSeek ในต้นปี 2025 ซึ่งทำให้คนทั่วโลกหันมาสนใจว่า บริษัทจีนสามารถพัฒนาโมเดลที่แข่งขันได้ พร้อมให้ความสำคัญกับการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ การแข่งขันจึงเปิดกว้างไปถึงวิธีออกแบบโมเดล วิธีฝึก และการจัดการระบบประมวลผล
อีกตัวชี้วัดที่จีนนำเสนอมาโดยตลอดคือสิทธิบัตร โดยรายงานขององค์การทรัพย์สินทางปัญญาโลก หรือ WIPO ที่อัปเดตข้อมูลถึงปี 2025 จัดจีนเป็นแหล่งกำเนิดสิทธิบัตร Generative AI อันดับหนึ่ง ตามด้วยสหรัฐและญี่ปุ่น ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นกิจกรรมการพัฒนาและการคุ้มครองสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดขึ้นในจีนอย่างต่อเนื่อง
แต่จำนวนสิทธิบัตรยังตอบไม่ได้ทั้งหมดว่าใครเป็นผู้นำเทคโนโลยี เพราะต้องดูต่อว่าสิ่งประดิษฐ์เหล่านั้นถูกนำไปใช้มากเพียงใด สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้หรือไม่ และมีเทคโนโลยีใดที่คนอื่นจำเป็นต้องนำไปต่อยอด การนำด้านจำนวนจึงเป็นหลักฐานของการสะสมความสามารถ ส่วนผลกระทบต้องประเมินจากการใช้งานอีกขั้นหนึ่ง
เช่นเดียวกับการมีโมเดลที่ได้รับความสนใจระดับโลกยังไม่เท่ากับการบรรลุเป้าหมายทั้งหมดของแผนปี 2025 แต่ทำให้ข้อเสนอที่ว่าจีนสามารถเป็นผู้นำในบางด้านมีน้ำหนักขึ้น สิ่งที่ต้องติดตามต่อคือ ความก้าวหน้าจะกระจายจากบริษัทเทคโนโลยีไปสู่อุตสาหกรรมและธุรกิจอื่นได้แค่ไหน
ในภาพรวมของเศรษฐกิจดิจิทัล AI สำนักงานสถิติแห่งชาติจีนรายงานว่า มูลค่าเพิ่มของอุตสาหกรรมหลักของเศรษฐกิจดิจิทัลคิดเป็น 10.5% ของ GDP ในปี 2024 สูงกว่าเป้าหมาย 10% ที่กำหนดไว้สำหรับปี 2025 ขณะที่แผนห้าปีฉบับที่ 15 ตั้งเป้าสัดส่วนนี้ไว้ที่ 12.5% ภายในปี 2030 ตัวเลขนี้ครอบคลุมกิจกรรมดิจิทัลหลายประเภท จึงช่วยให้เห็นขนาดของฐานเศรษฐกิจที่รองรับ AI มากกว่าจะนับทั้งหมดเป็นผลงานของ AI โดยตรง
เมื่อเข้าสู่ช่วงปี 2026–2030 จีนมีทั้งความสามารถที่สะสมมาและโจทย์ที่ต้องเร่งแก้ การพัฒนาโมเดลให้ดีขึ้นเป็นส่วนหนึ่ง แต่การทำให้ AI เข้าไปอยู่ในระบบเศรษฐกิจได้อย่างต่อเนื่องต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานและกำลังคนรองรับด้วย
เรื่องโครงสร้างพื้นฐานเห็นการเตรียมการได้ชัดจากโครงการ East Data, West Computing ซึ่งเริ่มดำเนินการเต็มรูปแบบในปี 2022 โดยวางศูนย์กลางการประมวลผลระดับชาติในแปดพื้นที่ พร้อมกำหนดพื้นที่พัฒนากลุ่มดาต้าเซ็นเตอร์ หรือ Data Center Clusters จำนวนสิบกลุ่ม เพื่อเชื่อมความต้องการประมวลผลจากพื้นที่เศรษฐกิจฝั่งตะวันออกกับข้อได้เปรียบด้านทรัพยากรของพื้นที่ฝั่งตะวันตก
ความสำคัญต่อแผน AI อยู่ที่ความพร้อมในการให้บริการ ถ้าบริษัทพัฒนาโมเดลได้ แต่ต้นทุนประมวลผลสูงหรือขยายระบบตามจำนวนผู้ใช้ไม่ทัน ความสามารถทางเทคโนโลยีก็อาจไปไม่ถึงตลาด การเตรียมกำลังประมวลผล เครือข่าย และพลังงานจึงเกี่ยวข้องโดยตรงกับต้นทุนที่ธุรกิจต้องจ่ายเพื่อนำ AI มาใช้
แต่การสร้าง Data center เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการลงทุน เครื่องประมวลผลต้องมีงานรองรับ ต้องมีระบบที่ทำงานร่วมกันได้ และต้องมีคนดูแล ความคุ้มค่าจึงอยู่ที่การใช้งานและมูลค่าที่เกิดขึ้นตามมา มากกว่าจำนวนอาคารหรือเครื่องที่ติดตั้งไว้
เรื่องคน ยิ่งต้องเตรียมล่วงหน้า เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วกว่ารอบการผลิตบัณฑิต นักศึกษาที่เริ่มเรียนวันนี้อาจจบออกมาเจอเครื่องมือและลักษณะงานที่ต่างจากวันเข้าเรียนมาก ช่องว่างระหว่างสิ่งที่มหาวิทยาลัยกำลังผลิตกับคนที่เศรษฐกิจต้องการจึงเป็นโจทย์สำคัญของแผนระยะยาว
ประกาศกระทรวงศึกษาธิการจีนเดือนเมษายน 2026 ระบุว่า สัดส่วนการปรับสาขาปริญญาตรีของมหาวิทยาลัยทั่วประเทศเกิน 10% เป็นครั้งแรก การปรับนี้เกี่ยวข้องกับสาขาที่เปิดสอน ทั้งการเพิ่ม ถอน หรือหยุดรับนักศึกษาในบางสาขา จึงเป็นการจัดโครงสร้างการผลิตกำลังคนให้ตอบความต้องการที่เปลี่ยนไป
สาขาที่เพิ่มในรายชื่อปี 2026 มีทั้ง Embodied Intelligence หรือ AI ที่รับรู้และทำงานผ่านระบบทางกายภาพ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสมอง–เครื่องจักร Biomanufacturing หุ่นยนต์เกษตร การค้าดิจิทัล และ AI ทางธุรกิจ รายชื่อเหล่านี้ทำให้เห็นว่าจีนกำลังเตรียมคนสำหรับการนำเทคโนโลยีไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การผลิตและการเกษตร ไปจนถึงการค้าและบริการ
อีกส่วนหนึ่งคือการเชื่อมข้อมูลการจ้างงานเข้ากับการเปิดสาขาและจำนวนรับ กระทรวงศึกษาธิการระบุว่า ตั้งแต่ปี 2022 มีการแจ้งเตือน “ใบแดง–ใบเหลือง” สำหรับสาขาที่มีคุณภาพการจ้างงานต่ำ และนำข้อมูลนี้ไปประกอบการจัดสรรทรัพยากร การประเมินคุณภาพ และแผนรับนักศึกษา กลไกนี้มีมาก่อนช่วงแผน 2026–2030 และเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามเชื่อมการศึกษากับตลาดแรงงานอย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างจากมณฑลเจียงซีทำให้เห็นผลในทางปฏิบัติ รายงานกระทรวงศึกษาธิการระบุว่า ในปี 2025 มีการลดแผนรับนักศึกษาของมหาวิทยาลัยสิบแห่งที่เกี่ยวข้องกับการเตือนนี้ และมีบางสาขาระงับการรับนักศึกษา
การเปิดสาขาชื่อใหม่ไม่ได้ทำให้ได้คนที่มีทักษะตรงกับอุตสาหกรรมทันที ยังต้องมีอาจารย์ ห้องปฏิบัติการ หลักสูตร และความร่วมมือกับธุรกิจ แต่สิ่งที่เห็นจากนโยบายนี้คือ จีนพยายามให้ข้อมูลความต้องการกำลังคนย้อนกลับมามีผลต่อการตัดสินใจของมหาวิทยาลัย
คนที่เศรษฐกิจ AI ต้องการก็มีหลายระดับ ทั้งนักวิจัยที่สร้างความรู้ใหม่ วิศวกรที่ทำให้ระบบใช้งานได้ และคนในโรงงาน โรงพยาบาล ธุรกิจบริการ หรือภาคเกษตรที่เข้าใจว่าจะนำ AI ไปแก้ปัญหาของตนอย่างไร ถ้าขาดกลุ่มหลัง ความก้าวหน้าก็อาจกระจุกอยู่ในบริษัทเทคโนโลยี โดยส่งผลต่อเศรษฐกิจส่วนอื่นได้จำกัด
อาจารย์ ดร.ภากร กัทชลี
อาจารย์การตลาด และหัวหน้ากลุ่มวิจัยธุรกิจไทย-จีน-อาเซียน ศูนย์ MIC คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
