กระทรวงดิจิทัลเปิดผลประเมิน Sovereign AI: 188 โมเดลชิงกัน "เข้าใจไต้หวันหรือไม่" โมเดลท้องถิ่น Yating AI แทรกขึ้นอันดับ 4

บ่ายวันหนึ่งช่วงต้นเดือนกันยายน เจ้าของกิจการขนาดกลางและเล็กแห่งหนึ่งในไทเปอยากใช้ AI ช่วยร่างประกาศถึงพนักงาน เนื้อหาพูดถึงระเบียบวันลาพักร้อนตามกฎหมายมาตรฐานแรงงาน เขาโยนคำถามให้แชตบอตต่างชาติตัวหนึ่ง แล้วได้คำตอบที่เรียบเรียงเป็นระเบียบ รูปแบบสวยงาม เพียงแต่สิ่งที่มันอ้างอิงกลับเป็นกฎหมายแรงงานของจีนแผ่นดินใหญ่

เขาไม่ใช่ใช้ AI ไม่เป็น เขาแค่ไม่คิดว่าต้องสงสัยมัน

สภาพแบบ "พูดคล่องมากแต่ที่จริงไม่ได้พูดถึงไต้หวันเลย" นี้ คือปัญหาที่แนวคิด Sovereign AI ต้องการจัดการ และผลการประเมินที่กระทรวงดิจิทัล (MODA) เปิดเผยเมื่อวันที่ 2 กันยายน 2026 ก็เป็นครั้งแรกที่เปลี่ยนมันให้กลายเป็นสิ่งที่วัดและเปรียบเทียบได้

ภูมิหลังของเหตุการณ์

ศูนย์ประเมินผลิตภัณฑ์และระบบ AI (AIEC) ภายใต้กระทรวงดิจิทัล เปิดเผยผลการประเมิน Sovereign AI ของไต้หวัน โดยทดสอบโมเดลอเนกประสงค์ทั้งในและต่างประเทศรวม 188 ตัว การประเมินตั้งตัวชี้วัดพื้นฐานสามข้อ ซึ่งวัด "ความเข้าใจ" สามด้าน:

• ความสามารถในการเข้าใจภาษาจีนตัวเต็มที่ใช้ในไต้หวัน — ทดสอบด้วยโจทย์วิชาภาษาจีนของการสอบ GSAT (ข้อสอบเข้ามหาวิทยาลัยของไต้หวัน) ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา
• ความสามารถในการเข้าใจสังคมและวัฒนธรรมไต้หวัน — ทดสอบด้วยโจทย์วิชาสังคมของ GSAT ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา
• ความสามารถในการเข้าใจค่านิยมแบบไต้หวัน — ทดสอบด้วยชุดโจทย์ค่านิยมไต้หวันที่ออกแบบมาเป็นพิเศษ

การใช้ข้อสอบ GSAT มาสอบ AI จริง ๆ แล้วเป็นการออกแบบที่ค่อนข้างฉลาด เพราะมันมีอยู่แล้ว เปิดเผยต่อสาธารณะ มีเฉลยมาตรฐาน และตัวโจทย์เองก็ฝังบริบทสังคมไต้หวันไว้ในตัว วิชาสังคมของ GSAT จะออกเรื่องภูมิศาสตร์ ประวัติศาสตร์ พลเมืองและระบบการเมืองของไต้หวัน ซึ่งล้วนเป็นจุดที่โมเดลต่างชาติพลาดได้ง่ายที่สุด

Lin Yi-ching รัฐมนตรีกระทรวงดิจิทัล ได้นิยาม "Sovereign AI" ไว้สองความหมายหลัก: หนึ่ง โมเดล AI ต้องมีมุมมองแบบไต้หวัน เข้าใจภาษาจีนตัวเต็มของไต้หวัน คุ้นเคยกับสังคมและวัฒนธรรมไต้หวัน และมีค่านิยมที่สอดคล้องกับสังคมไต้หวัน สอง ศูนย์พลังประมวลผลที่นำโมเดลไปใช้งานต้องตั้งอยู่ภายในไต้หวัน จึงจะอยู่ภายใต้เขตอำนาจของกฎหมายไต้หวัน เพื่อให้การกำกับดูแลข้อมูลและการทำงานของโมเดลสอดคล้องกับกฎหมายของประเทศ

ข้อที่สองมักถูกมองข้าม แต่จริง ๆ แล้วสำคัญไม่แพ้กัน — โมเดลที่เข้าใจไต้หวันมากแต่รันอยู่ในดาต้าเซ็นเตอร์นอกประเทศ ในแง่การกำกับดูแลข้อมูลก็ยังเป็นปัญหาอยู่ดี

ประเด็นสำคัญครั้งนี้

• สามอันดับแรกถูกยักษ์ใหญ่ต่างชาติเหมาไป: อ้างอิงรายงานของ PTS News อันดับ 1 คือ GPT-5.6-Sol ของ OpenAI อันดับ 2 คือ Claude-Fable-5 ของ Anthropic อันดับ 3 คือ Gemini-2.5-Pro ของ Google
• โมเดลไต้หวันทำได้เกินคาด: ผู้พัฒนาโมเดลสัญชาติไต้หวัน 4 ราย ได้แก่ Yating AI, Asia Pacific Intelligent Machines, Hon Hai Research Institute และ Chang Lien Technology มีผลงานโดดเด่น โดย Yating AI และ Asia Pacific Intelligent Machines เข้าสู่ 10 อันดับแรก
• Yating AI ได้อันดับ 4 ทั้งที่พารามิเตอร์ต่างกันสองระดับ: ตามรายงาน โมเดลของ Yating AI มีพารามิเตอร์ 3 หมื่นล้าน ขณะที่สามอันดับแรกมีพารามิเตอร์เกินหนึ่งล้านล้านทั้งหมด Lin Yi-ching ชี้ว่านี่แสดงว่ามันใช้พลังงานและทรัพยากรการประมวลผลน้อยกว่า แต่ทำคะแนนได้ใกล้เคียงกัน
• หมวดค่านิยมไต้หวัน โมเดลท้องถิ่นได้คะแนนเต็ม: รายงานระบุว่า Yating AI และ Asia Pacific Intelligent Machines ได้คะแนนเต็มในหมวด "ค่านิยมไต้หวัน" โดยโมเดลของ Yating AI ทำความถูกต้องในวิชาภาษาจีน GSAT ได้ 86.20% สังคม 84.00% และค่านิยมไต้หวัน 100%
• โมเดลท้องถิ่นนำหน้าอย่างชัดเจนในหมวดค่านิยม: โดยภาพรวมโมเดลท้องถิ่นไต้หวันทำผลงานในหมวดนี้ได้ดีกว่าโมเดลต่างชาติส่วนใหญ่

วิเคราะห์ผลกระทบต่อตลาด

ต่อผู้ใช้ในไต้หวัน

คุณค่าที่เป็นรูปธรรมที่สุดคือ: ในที่สุดคุณก็มีเกณฑ์ให้ใช้ตัดสินว่าควรใช้โมเดลไหนทำอะไร

หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับกฎระเบียบของไต้หวัน รูปแบบเอกสารราชการ หรือบริบทวัฒนธรรมท้องถิ่น (เช่น เขียนประกาศถึงพนักงานไต้หวัน จัดการสัญญาไต้หวัน ทำคอนเทนต์การตลาดท้องถิ่น) การประเมินนี้บอกคุณว่าโมเดลท้องถิ่นไม่ได้เป็นได้แค่ตัวสำรอง — อย่างน้อยในเรื่อง "เข้าใจไต้หวันหรือไม่" มันมีความสามารถแข่งขันได้

แต่ก็อย่าตีความเกินเลย ข้อสอบ GSAT วัดความเข้าใจเฉพาะบางประเภท ซึ่งไม่จำเป็นต้องสัมพันธ์อย่างมากกับงานจริงที่คุณทำ (เขียนโปรแกรม สรุปเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูล) โมเดลต่างชาติสามอันดับแรกยังเหนือกว่าอย่างชัดเจนในความสามารถทั่วไป การประเมินนี้ไม่ได้ปฏิเสธเรื่องนั้น มันวัดอีกมิติหนึ่ง

วิธีที่ปฏิบัติได้จริงคือแบ่งงานกันทำ: งานที่ต้องอาศัยการตัดสินตามบริบทไต้หวัน โมเดลท้องถิ่นควรค่าแก่การลอง งานที่ต้องใช้การให้เหตุผลซับซ้อนหรือความสามารถด้านโปรแกรม ก็ยังใช้โมเดลต่างชาติ อยากเปรียบเทียบโมเดลแต่ละค่ายดูรายละเอียด ChatGPT, Claude, Gemini และ TAIDE บนเว็บได้

ต่อการใช้งานในองค์กร

สำหรับองค์กรไต้หวัน การประเมินนี้ให้เกณฑ์การจัดซื้อที่เมื่อก่อนไม่มี ในอดีตหากจะโน้มน้าวเจ้านายว่า "ทำไมต้องใช้โมเดลท้องถิ่นแทนที่จะต่อ OpenAI API ตรง ๆ" เหตุผลที่พูดได้ส่วนใหญ่ก็เป็นความกังวลด้านความปลอดภัยที่คลุมเครือ ตอนนี้อย่างน้อยก็มีตัวเลขประเมินอย่างเป็นทางการไปใส่ในรายงานประเมินได้

ช่องว่างของจำนวนพารามิเตอร์เป็นสิ่งที่องค์กรควรสังเกตเป็นพิเศษ 3 หมื่นล้านสู้กับกว่าหนึ่งล้านล้าน หมายความว่าต้นทุนการอนุมานและความยืดหยุ่นในการดีพลอยต่างกันโดยสิ้นเชิง — การดีพลอยแบบ on-premise การประมวลผลที่ edge การควบคุมต้นทุน สิ่งเหล่านี้เป็นปัจจัยชี้ขาดในสถานการณ์ที่ข้อมูลออกนอกประเทศไม่ได้ (การแพทย์ การเงิน ภาครัฐ) โมเดลที่ "ดีพอและวางไว้ในดาต้าเซ็นเตอร์ของตัวเองได้" มักมีคุณค่าเชิงปฏิบัติสูงกว่าโมเดลที่ "แรงที่สุดแต่ต่อออกนอกได้อย่างเดียว"

ต่อนักพัฒนา

สำหรับทีม AI ในไต้หวัน นี่เป็นสัญญาณค่อนข้างบวก: การทำ localization เชิงลึกเป็นสนามรบที่เอาชนะได้ คุณไม่จำเป็นต้องปะทะกับโมเดลพารามิเตอร์ล้านล้านในความสามารถทั่วไป แต่ในมิติ "เข้าใจไต้หวัน" การเข้าถึงข้อมูลและความเข้าใจของทีมท้องถิ่นคือคูเมืองที่แท้จริง

ต้องเตือนไว้ว่าได้คะแนนเต็มในการประเมินกับผลิตภัณฑ์ใช้งานได้ดีเป็นคนละเรื่องกัน สอบ GSAT ได้ดีไม่ได้แปลว่า API เสถียร เอกสารครบ หรือ ecosystem สุกงอม ความท้าทายต่อไปของโมเดลท้องถิ่นอยู่ที่วิศวกรรมและ ecosystem ไม่ใช่คะแนน

แนวโน้มการพัฒนาในอนาคต

การประเมินจะพัฒนาต่อเนื่อง และควรจะเป็นเช่นนั้น การใช้โจทย์ GSAT เป็นการเริ่มต้นที่ดี แต่มันมีเพดาน — GSAT สอบสิ่งที่นักเรียนมัธยมปลายควรรู้ วัดความเข้าใจบริบทไต้หวันของโมเดลในสาขาเฉพาะทาง (กฎหมาย การแพทย์ วิศวกรรม) ไม่ได้ หากการประเมินขั้นต่อไปขยายไปสู่สาขาเฉพาะทางได้ คุณค่าจะยิ่งมากขึ้น

ข้อกำหนด "พลังประมวลผลต้องอยู่ในประเทศ" จะส่งผลต่อโครงสร้างอุตสาหกรรม หากนิยามที่สองของ Sovereign AI ถูกนำไปใช้จริงในระเบียบจัดซื้อภาครัฐ ก็จะเป็นโอกาสทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรมสำหรับผู้ประกอบการดาต้าเซ็นเตอร์และการดีพลอยแบบ on-premise ในไต้หวัน

การประเมินค่านิยมเองจะกลายเป็นประเด็นถกเถียง "ค่านิยมไต้หวัน" นิยามอย่างไร ใครนิยาม โจทย์ออกแบบอย่างไร คำถามเหล่านี้ล้วนควรค่าแก่การถกเถียงสาธารณะ การนำค่านิยมเข้าสู่การประเมิน AI เป็นวิธีที่กล้าหาญ และต้องมีความโปร่งใสรองรับด้วย

บทสรุปและความเห็นของ TheAI Academy

พูดตามตรง ตอนแรกที่เห็น "ใช้ GSAT สอบ AI" ผมออกจะอยากหัวเราะนิดหน่อย มันฟังดูเหมือนมุกข่าว แต่พอคิดดี ๆ การออกแบบนี้แก้โจทย์จริงข้อหนึ่ง: จะวัดอย่างเป็นภววิสัยได้อย่างไรว่าโมเดล "เข้าใจไต้หวันหรือไม่"? โจทย์ GSAT เปิดเผย มีเฉลยมาตรฐาน ฝังบริบทสังคมไต้หวันไว้ในตัว น่าเชื่อถือกว่าการออกชุดข้อสอบเองที่ไม่มีใครรู้จักมาก

สิ่งที่น่าพูดถึงที่สุดจริง ๆ คือการเปรียบเทียบจำนวนพารามิเตอร์ 3 หมื่นล้านสู้กับหนึ่งล้านล้าน ตรงกลางนั้นต่างกันไม่ใช่แค่คะแนน แต่คือค่าไฟ คือดาต้าเซ็นเตอร์ คือจะวางในเซิร์ฟเวอร์ on-premise ในโรงพยาบาลได้หรือไม่ ไต้หวันในการแข่งขัน AI นี้ ตั้งแต่แรกก็ไม่ควรไปแข่งว่าใครโมเดลใหญ่กว่า

ความเห็น: โมเดลไต้หวันเอาชนะความสามารถทั่วไปไม่ได้ แต่ในเรื่อง "เข้าใจไต้หวัน" ไม่จำเป็นต้องน้อยใจ — ปัญหาที่แท้จริงคือหลังจากได้คะแนนแล้ว วิศวกรรมและ ecosystem จะตามทันหรือไม่

คำแนะนำที่เป็นรูปธรรมสำหรับผู้อ่านชาวไต้หวัน: อย่ามองการประเมินนี้เป็นตารางจัดอันดับโมเดล แต่ให้มองเป็นเกณฑ์อ้างอิงสำหรับการแบ่งงาน วิธีปฏิบัติจริงคือ หากคุณมีงานที่เกี่ยวกับกฎระเบียบไต้หวัน เอกสารราชการ หรือวัฒนธรรมท้องถิ่นอยู่ในมือ ใช้เวลาสิบนาทีโยนให้ทั้งโมเดลต่างชาติและโมเดลท้องถิ่นเปรียบเทียบกันสักครั้ง คุณจะรู้ทันทีว่าต่างกันตรงไหน การทดสอบจริงนี้แม่นกว่าอันดับใด ๆ

หากคุณเป็นผู้รับผิดชอบ IT หรือจัดซื้อขององค์กร การประเมินนี้ควรค่าแก่การใส่ในเอกสารประเมินของคุณ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลของคุณมีข้อกังวลว่าออกนอกประเทศไม่ได้ ตอนนี้โมเดลท้องถิ่นมีเกณฑ์อ้างอิงเชิงภววิสัยที่หยิบมาใช้ได้แล้ว

แหล่งข้อมูล

• PTS News: กระทรวงดิจิทัลเปิดผลประเมิน Sovereign AI ไต้หวัน โมเดลท้องถิ่น Yating AI คว้าอันดับ 4
• Liberty Times Finance: กระทรวงดิจิทัลเปิดผลการประเมิน Sovereign AI
• ประกาศทางการของ AIEC: กระทรวงดิจิทัลเปิดผลการประเมิน Sovereign AI ไต้หวัน

เรียบเรียงจากข้อมูลสาธารณะ ยึดข้อมูลทางการเป็นหลัก