# ข้อมูลการฝึกอบรม AI: ธุรกิจมูลค่า 10,000 ล้านดอลลาร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์

> Scale AI มีมูลค่า 29 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และคุณอาจไม่เคยได้ยินมาก่อน มันคืออุตสาหกรรมข้อมูลการฝึกอบรมที่มองไม่เห็นที่ขับเคลื่อน ChatGPT และ Stable Diffusion ซึ่งเป็นตลาดมูลค่า 9.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐที่เติบโต 27.7% ต่อปี ต้นทุนเพิ่มขึ้นถึง 4,300% ตั้งแต่ปี 2020 (Gemini Ultra: 192 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) แต่ภายในปี 2028 จะไม่มีข้อความมนุษย์ที่เผยแพร่สู่สาธารณะอีกต่อไป ในขณะเดียวกัน พบคดีความละเมิดลิขสิทธิ์และหนังสือเดินทางหลายล้านเล่มในชุดข้อมูล สำหรับบริษัท: คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ฟรีด้วย Hugging Face และ Google Colab

Source: https://www.electe.net/th/post/i-dati-di-addestramento-ai-il-business-da-10-miliardi-che-alimenta-lintelligenza-artificiale

Site guide: https://www.electe.net/th/llms.txt

_อุตสาหกรรมที่มองไม่เห็นซึ่งทำให้ ChatGPT, Stable Diffusion และระบบ AI สมัยใหม่อื่นๆ เป็นไปได้_

## ความลับที่ AI เก็บรักษาไว้เป็นอย่างดี

เมื่อคุณใช้ ChatGPT เขียนอีเมล หรือสร้างภาพด้วย Midjourney คุณแทบไม่เคยคิดว่าอะไรอยู่เบื้องหลัง "เวทมนตร์" ของปัญญาประดิษฐ์ แต่เบื้องหลังทุกคำตอบอันชาญฉลาดและทุกภาพที่ถูกสร้างขึ้นนั้น ซ่อนอยู่ด้วยอุตสาหกรรมมูลค่าหลายพันล้านที่แทบไม่มีใครพูดถึง: **ตลาดข้อมูลสำหรับฝึกฝน AI**

ภาคส่วนนี้ ซึ่งตาม [MarketsandMarkets](https://www.marketsandmarkets.com/ResearchInsight/ai-training-dataset-market.asp) จะมีมูลค่าถึง **9,58 **[**พันล้าน**](/computer-quantistici-la-scommessa-da-40-miliardi-su-macchine-che-ancora-non-funzionano)**ดอลลาร์ภายในปี 2029** ด้วยอัตราการเติบโต 27,7% ต่อปี คือกลไกที่แท้จริงเบื้องหลังปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ แต่ธุรกิจที่ซ่อนอยู่นี้ทำงานอย่างไรกันแน่?

## ระบบนิเวศที่มองไม่เห็นที่เคลื่อนย้ายเงินนับพันล้าน

### ยักษ์ใหญ่แห่งวงการพาณิชย์

โลกของข้อมูลการฝึกอบรม AI ถูกครอบงำโดยบริษัทไม่กี่แห่งที่คนส่วนใหญ่ไม่เคยได้ยินชื่อ:

**Scale AI** บริษัทที่[ใหญ่ที่สุด](/ai-che-ha-fatto-il-contrario-di-quello-che-pensavamo-la-grande-sorpresa-del-2025)ในภาคส่วนนี้ ด้วย[ส่วนแบ่งตลาด 28%](https://www.leadrpro.com/blog/what-is-scale-ai-a-comprehensive-overview) เพิ่งได้รับการประเมินมูลค่าที่ **29 พันล้านดอลลาร์** หลังจากการลงทุนจาก Meta ลูกค้าองค์กรของพวกเขาจ่ายเงิน[ระหว่าง 100.000 ถึงหลายล้านดอลลาร์](https://www.leadrpro.com/blog/what-is-scale-ai-a-comprehensive-overview)ต่อปีสำหรับข้อมูลคุณภาพสูง

**Appen** ซึ่งมีฐานอยู่ในออสเตรเลีย บริหารจัดการ[เครือข่ายผู้เชี่ยวชาญกว่า 1 ล้านคน](https://www.appen.com/)ทั่วโลกใน 170 ประเทศ ที่ทำการติดป้ายกำกับและจัดเตรียมข้อมูลด้วยมือสำหรับ AI บริษัทอย่าง [Airbnb, John Deere และ Procter & Gamble](https://www.wordstag.com/Blog/ai-training-data-companies) ใช้บริการของพวกเขาเพื่อ "สอน" โมเดล AI ของตนเอง

### โลกโอเพ่นซอร์ส

ควบคู่ไปกับสิ่งนี้ ยังมีระบบนิเวศแบบโอเพนซอร์สที่นำโดยองค์กรอย่าง **LAION** (Large-scale Artificial Intelligence Open Network) องค์กรไม่แสวงหากำไรของเยอรมนีที่สร้าง [LAION-5B](https://laion.ai/blog/laion-5b/) ชุดข้อมูลที่ประกอบด้วย**คู่ภาพและข้อความ 5,85 พันล้านคู่** ซึ่งทำให้ Stable Diffusion เป็นไปได้

**Common Crawl** เผยแพร่[ข้อมูลเว็บดิบหลายเทราไบต์](https://kili-technology.com/large-language-models-llms/9-open-sourced-datasets-for-training-large-language-models)ทุกเดือน ซึ่งถูกนำไปใช้ฝึกฝน GPT-3, LLaMA และโมเดลภาษาอื่นๆ อีกมากมาย

## ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของปัญญาประดิษฐ์

สิ่งที่สาธารณชนไม่รู้คือ การฝึกฝนโมเดล AI สมัยใหม่นั้นมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้นเพียงใด ตาม [Epoch AI](https://epoch.ai/blog/how-much-does-it-cost-to-train-frontier-ai-models) ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น **2-3 เท่าต่อปีในช่วงแปดปีที่ผ่านมา**

### ตัวอย่างต้นทุนที่แท้จริง:

- **Google Gemini 1.0 Ultra**: [ประมาณ 192 ล้านดอลลาร์](https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025)
- **GPT-4**: [ประเมินว่าเกิน 100 ล้านดอลลาร์](https://www.visualcapitalist.com/training-costs-of-ai-models-over-time/)
- **การคาดการณ์อนาคต**: [เกิน 1 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027](https://epoch.ai/blog/how-much-does-it-cost-to-train-frontier-ai-models)

ข้อมูลที่น่าประหลาดใจที่สุด? ตาม [AltIndex.com](https://www.edge-ai-vision.com/2024/09/ai-model-training-cost-have-skyrocketed-by-more-than-4300-since-2020/) ค่าใช้จ่ายในการฝึกฝน AI **เพิ่มขึ้น 4.300% ตั้งแต่ปี 2020**

## ความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมายของภาคส่วน

### คำถามเรื่องลิขสิทธิ์

ปัญหาหนึ่งที่เป็นข้อถกเถียงมากที่สุดเกี่ยวข้องกับการใช้เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์คุ้มครอง ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ศาลรัฐเดลาแวร์ได้ตัดสินในคดี [Thomson Reuters v. ROSS Intelligence](https://www.ropesgray.com/en/insights/alerts/2025/03/does-training-an-ai-model-using-copyrighted-works-infringe-the-owners-copyright) ว่าการฝึกฝน AI สามารถเป็นการละเมิดลิขสิทธิ์โดยตรงได้ โดยปฏิเสธข้อต่อสู้เรื่อง "fair use"

[สำนักงานลิขสิทธิ์สหรัฐฯ](https://www.skadden.com/insights/publications/2025/05/copyright-office-report) ได้เผยแพร่รายงานความยาว 108 หน้า สรุปว่าการใช้งานบางประเภทไม่สามารถอ้างเป็น fair use ได้ ซึ่งเปิดทางไปสู่ค่าใช้จ่ายด้านลิขสิทธิ์มหาศาลที่อาจเกิดขึ้นกับบริษัท AI

### ความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนบุคคล

การสืบสวนของ [MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2025/07/18/1120466/a-major-ai-training-data-set-contains-millions-of-examples-of-personal-data/) เปิดเผยว่า DataComp CommonPool ซึ่งเป็นหนึ่งในชุดข้อมูลที่ถูกใช้งานมากที่สุด มี**ภาพหลายล้านภาพ**ของหนังสือเดินทาง บัตรเครดิต และสูติบัตร ด้วยยอดดาวน์โหลดกว่า 2 ล้านครั้งในช่วงสองปีที่ผ่านมา สิ่งนี้ก่อให้เกิดปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวอย่างมหาศาล

## อนาคต: ความขาดแคลนและนวัตกรรม

### ปัญหา "ข้อมูลสูงสุด"

ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าภายในปี [2028 ข้อความสาธารณะที่มนุษย์สร้างขึ้นส่วนใหญ่](https://epoch.ai/trends)ที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ตจะถูกนำมาใช้จนหมด สถานการณ์ "peak data" นี้กำลังผลักดันให้บริษัทต่างๆ หันไปหาแนวทางแก้ไขที่สร้างสรรค์:

- **ข้อมูลสังเคราะห์**: การสร้างข้อมูลฝึกฝนขึ้นเทียม
- **ข้อตกลงด้านใบอนุญาต**: [พันธมิตรเชิงกลยุทธ์](https://www.monda.ai/blog/ultimate-list-of-data-licensing-deals-for-ai) เช่นระหว่าง OpenAI และ Financial Times
- **ข้อมูลหลายรูปแบบ**: การผสมผสานข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ

### กฎระเบียบใหม่กำลังจะมาเร็วๆ นี้

[California AI Transparency Act](https://www.jacksonlewis.com/insights/year-ahead-2025-tech-talk-ai-regulations-data-privacy) จะกำหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องเปิดเผยชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน ในขณะที่สหภาพยุโรปกำลังดำเนินการกำหนดข้อกำหนดที่คล้ายคลึงกันใน AI Act

## โอกาสสำหรับบริษัทอิตาลี

สำหรับบริษัทต่างๆ ที่ต้องการพัฒนาโซลูชัน AI การทำความเข้าใจระบบนิเวศนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญ:

### **ตัวเลือกประหยัดงบประมาณ:**

- **Hugging Face**: [ดาต้าเซ็ตฟรีกว่า 50,000 รายการ](https://blog-ai.digital/artificial-intelligence/hugging-face-your-gateway-to-the-world-of-ai)
- **ดาต้าเซ็ต Open Source**: Common Crawl, LAION, MS COCO สำหรับโปรเจกต์ทดลอง

### **โซลูชันระดับองค์กร:**

- **Scale AI** และ **Appen** สำหรับโปรเจกต์ที่มีความสำคัญสูง (mission-critical)
- **บริการเฉพาะทาง**: เช่น Nexdata สำหรับ NLP หรือ FileMarket AI สำหรับข้อมูลเสียง

## บทสรุป

ตลาดข้อมูลการฝึกอบรม AI มีมูลค่า 9.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และเติบโตในอัตรา 27.7% ต่อปี อุตสาหกรรมที่มองไม่เห็นนี้ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อน AI ยุคใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นหนึ่งในความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในยุคสมัยของเราอีกด้วย

ในบทความถัดไป เราจะมาสำรวจว่าบริษัทต่างๆ สามารถเข้าสู่โลกนี้ได้อย่างไร พร้อมคำแนะนำปฏิบัติสำหรับการเริ่มต้นพัฒนาโซลูชัน AI โดยใช้ชุดข้อมูลและเครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบัน

สำหรับผู้ที่ต้องการเจาะลึกในทันที เราได้จัดทำคู่มือโดยละเอียดพร้อมแผนงานการใช้งาน ค่าใช้จ่ายเฉพาะ และชุดเครื่องมือที่สมบูรณ์ ซึ่งดาวน์โหลดได้ฟรีโดยการลงทะเบียน newsletter -

**ลิงก์ที่เป็นประโยชน์เพื่อเริ่มต้นได้ทันที:**

- **สภาพแวดล้อมสำหรับพัฒนา**: [Google Colab](https://colab.research.google.com/) (ฟรี พร้อม GPU)
- **ดาต้าเซ็ต open source**: [Hugging Face Datasets](https://huggingface.co/datasets)
- **เครื่องมือติดป้ายข้อมูล**: [Label Studio](https://labelstud.io/) (ฟรี)
- **Deploy รวดเร็ว**: [Gradio](https://gradio.app/) + [HF Spaces](https://huggingface.co/spaces)
- **คอร์สภาคปฏิบัติ**: [Fast.ai](https://course.fast.ai/) (ฟรี ลงมือทำจริง)

**แหล่งข้อมูลทางเทคนิค:**

- [Hugging Face Documentation](https://huggingface.co/docs)
- [PyTorch Tutorials](https://pytorch.org/tutorials/)
- [TensorFlow Guides](https://www.tensorflow.org/tutorials)
- [Papers With Code](https://paperswithcode.com/) (โมเดล SOTA + ดาต้าเซ็ต)
- ‍

_อย่ารอ "การปฏิวัติ AI" จงสร้างมันขึ้นมาเอง อีกหนึ่งเดือนนับจากวันนี้ คุณอาจมีโมเดลแรกที่ใช้งานได้จริงแล้ว ในขณะที่คนอื่นยังวางแผนอยู่_