07/09/2026
AI กำลังขยับจาก “เลือกโมเดล” ไปสู่ “รันโมเดลให้เป็น” แล้วหรือยัง?
ช่วงที่ผ่านมา เวลาพูดถึง AI คำถามที่เราได้ยินบ่อยคือ
“ควรใช้โมเดลไหนดี?”
แต่เมื่อ AI เริ่มถูกนำไปใช้ในระบบจริง คำถามอีกชุดกำลังสำคัญขึ้นเรื่อย ๆ
จะรันโมเดลอย่างไรให้เร็ว?
รองรับผู้ใช้จำนวนมากได้อย่างไร?
ใช้ GPU ให้คุ้มอย่างไร?
และทำอย่างไรให้ต้นทุนของ inference ไม่กลายเป็นข้อจำกัดของการ Scale?
หนึ่งในสัญญาณที่น่าจับตาคือ vLLM Bangkok Day ที่จัดขึ้นในกรุงเทพฯ เมื่อวันที่ 6 กันยายน 2026 โดยมีผู้เข้าร่วมไทยและต่างประเทศ 250 คน และเนื้อหาของงานลงลึกไปถึงการนำ LLM ไปใช้งานในระดับ production โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น High-Performance LLM Serving, การใช้ GPU ที่มีจำกัดให้มีประสิทธิภาพขึ้น, Production Best Practices, Distributed Inference, KV-Cache Reuse ไปจนถึงประสบการณ์จากนักพัฒนา vLLM ในประเทศไทย
แล้ว vLLM คืออะไร?
vLLM ไม่ใช่ AI Model แต่เป็น Open-Source Inference and Serving Engine สำหรับ Large Language Models หรือพูดง่าย ๆ คือเทคโนโลยีในชั้นที่ช่วย “นำโมเดลมารันและให้บริการจริง”
ตัวโครงการรองรับเทคนิคสำคัญอย่าง PagedAttention, Continuous Batching, Prefix Caching และ Quantization ซึ่งช่วยจัดการ memory และเพิ่มประสิทธิภาพในการ serving โมเดล รวมถึงรองรับ distributed inference และโมเดลหลากหลายประเภท
นี่ทำให้เห็นภาพสำคัญอย่างหนึ่งว่า
การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้จบอยู่ที่ว่า “ใครมีโมเดลที่ดีที่สุด”
เมื่อเข้าสู่ Production ความสามารถของระบบยังขึ้นอยู่กับอีกหลายชั้น ตั้งแต่ Inference Infrastructure, GPU Utilization, Latency, Throughput, Memory Management ไปจนถึง Cost per Request
ดังนั้น การ “เลือกโมเดลเก่ง” กับการ “รันโมเดลเก่ง” จึงเป็นคนละ capability กัน
และสำหรับประเทศไทย การที่มีงานซึ่งลงลึกถึง infrastructure ของ LLM พร้อมทั้งมี session เรื่อง AI Adoption in Thailand และนักพัฒนาจากองค์กรและสถาบันในไทยมาพูดเรื่อง production serving ก็เป็น อีกหนึ่งสัญญาณที่น่าจับตา ว่า conversation เรื่อง AI ในไทยกำลังเริ่มลึกจากการใช้งาน Model ไปสู่การสร้าง AI Infrastructure Capability มากขึ้น
คำถามต่อไปอาจจึงไม่ใช่แค่
“องค์กรของเราใช้ AI Model ตัวไหน?”
แต่อาจต้องถามเพิ่มว่า
“ถ้าต้องรัน AI ให้คนหลักพัน หลักหมื่น หรือหลักล้านใช้จริง — เรามี infrastructure ที่พร้อมแล้วหรือยัง?”
ที่มา / Sources
vLLM Bangkok Day — Official Website
https://www.vllmbangkok.com/en/
vLLM Bangkok Day — Official Agenda
https://vllmbangkok.com/en/agenda/
vLLM Project — Official GitHub
https://github.com/vllm-project/vllm
#สมาคมสมาพันธ์โอเพนซอร์สแห่งประเทศไทย