หากประเทศไทย ลงทุนทำระบบ AI เอง ต้องใช้เงินเท่าไร?

ลงทุน ทำ AI (เช่น AI แชทบอท, AI วิเคราะห์ข้อมูล, หรือโมเดลภาษาไทยสำหรับคนไทยใช้กันเยอะ ๆ) เพื่อให้คนในประเทศเข้าถึงฟรีหรือราคาถูก คำตอบคือ ต้องลงทุนเยอะแน่นอน โดยเฉพาะถ้าอยากทำระดับที่แข่งขันได้จริงและรองรับผู้ใช้จำนวนมาก (หลักหมื่น-แสนคนต่อวัน)แต่ ไม่จำเป็นต้องแพงระดับพันล้าน ตั้งแต่แรก สามารถเริ่มเล็กแล้วขยายได้ ขึ้นกับสเกลและความทะเยอทะยานของคุณ (เช่น ทำแค่แชทบอทภาษาไทยดี ๆ หรือทำ LLM ภาษาไทยเต็มรูปแบบ)ค่าใช้จ่ายหลัก ๆ ที่ต้องเจอ (ประมาณการปี 2026 ในไทย)..

1. ทีมพัฒนา & ผู้เชี่ยวชาญ (ส่วนใหญ่ที่สุด)
   • นักพัฒนา AI/ML Engineer, Data Scientist, Prompt Engineer เงินเดือนคนละ 80,000–200,000+ บาท/เดือน
   • ถ้าจ้างทีม 4–8 คน ทำงาน 6–12 เดือนแรก → 5–20 ล้านบาท (หรือจ้างบริษัทพัฒนา AI ในไทย เริ่มต้น 3–15 ล้านบาทต่อโปรเจกต์)
   • ถ้าทำคนเดียวหรือทีมเล็ก → ถูกกว่า แต่ช้ากว่าและเสี่ยงคุณภาพ
2. ข้อมูลสำหรับเทรน/ปรับแต่ง (Data)
   • รวบรวม + คลีน + ใส่ป้ายกำกับข้อมูลภาษาไทยคุณภาพสูง → 0.5–5 ล้านบาท (ถ้าซื้อ dataset พร้อมใช้ถูกกว่า แต่ถ้าต้องการข้อมูลเฉพาะทาง เช่น การแพทย์ การเงิน อาจแพงกว่านี้)
   • สำหรับโมเดลภาษาไทย ต้องมีข้อมูลไทยจำนวนมากเพื่อให้เข้าใจสำเนียง วลีไทยจริง ๆ
3. การเทรน/ Fine-tune โมเดล (ส่วนที่กินไฟและ GPU เยอะ)
   • Fine-tune โมเดลโอเพ่นซอร์สดี ๆ (เช่น Llama 3, Mistral, Typhoon, SEA-LION) → 0.2–2 ล้านบาท (เช่า GPU บน cloud เช่น AWS, GCP, หรือในไทยอย่าง True/Gulf/ AIS)
   • Train โมเดลใหม่ขนาดกลาง (7B–70B parameters) จากศูนย์ → 5–50 ล้านบาทขึ้นไป (รัฐบาลไทยเคยประมาณ ThaiLLM ราว 120 ล้านบาท)
   • ถ้าใช้ API ของต่างชาติ (OpenAI, Grok, Claude, Gemini) แทนการ train เอง → ถูกสุด เริ่มต้นหลักแสน/เดือน แต่เสียอธิปไตยข้อมูล + ค่าต่อเนื่องสูงถ้าผู้ใช้เยอะ
4. โครงสร้างพื้นฐาน & การรัน (Inference / Hosting) – ค่าต่อเนื่องที่ฆ่าคน
   • เช่า GPU/TPU สำหรับให้คนใช้จริง (inference) → ถ้าผู้ใช้ 10,000 คน/วัน อาจ 100,000–1 ล้านบาท/เดือน (ขึ้นกับโมเดลใหญ่แค่ไหน + optimization)
   • ตัวอย่างจริงจากสตาร์ทอัพไทย: เดือนละ 200,000 บาท → Optimize ลงเหลือ 60,000 บาท (ลด 70%)
   • ถ้าผู้ใช้หลักแสนคน/วัน → อาจทะลุ 5–20 ล้านบาท/เดือน (นี่คือเหตุผลที่หลายเจ้าเก็บเงินผู้ใช้)
5. อื่น ๆ ที่มักลืม
   • UI/UX + แอป/เว็บ → 1–5 ล้านบาท
   • Security, Privacy (GDPR-like), Compliance → 0.5–2 ล้านบาท
   • Marketing + User Acquisition → หลักล้านถึงสิบล้าน
   • Maintenance & Update โมเดลใหม่ทุก 3–6 เดือน → 20–50% ของงบเริ่มต้นต่อปี

สรุปงบประมาณคร่าว ๆ แบบต่างระดับ (ปี 2026 ในไทย)

• ระดับเริ่มต้น (แชทบอทภาษาไทยดี ๆ ใช้ RAG + Fine-tune เล็กน้อย, ผู้ใช้หลักพัน–หมื่นคน/วัน)
  → ลงทุนเริ่มต้น 3–10 ล้านบาท + รันเดือนละ 50,000–300,000 บาท
• ระดับกลาง (AI สำหรับคนไทยใช้ฟรี เยอะหน่อย เช่น แชทบอทสาธารณะ + ฟีเจอร์หลายอย่าง)
  → เริ่มต้น 10–50 ล้านบาท + รันเดือนละ 0.5–3 ล้านบาท
• ระดับสูง (สร้าง LLM ภาษาไทยแข่งกับต่างชาติ, รองรับล้านคน)
  → เริ่มต้น 50–300 ล้านบาทขึ้นไป (รัฐบาลไทยเพิ่งอนุมัติงบ AI รวม 25,000 ล้านบาท สำหรับทั้งประเทศหลายโปรเจกต์)

คำแนะนำจริงจัง

• ถ้าอยากทำจริงและให้คนไทยใช้เยอะ → เริ่มจาก fine-tune โมเดลโอเพ่นซอร์ส + RAG (ถูกและเร็วที่สุด) อย่า train จากศูนย์ตั้งแต่แรก
• ลดต้นทุนได้เยอะ ด้วย optimization (caching, quantization, batching) และเลือก cloud ในไทย (ถูกกว่า + latency ต่ำ)
• ถ้าทำเพื่อสังคม/รัฐบาล → ลองดูโครงการรัฐ เช่น ThaiLLM หรือขอทุนจาก BOI / DEPA / NSTDA ที่สนับสนุน AI ไทย
• ถ้าทำเพื่อธุรกิจ → คิดโมเดลรายได้ (freemium, subscription, API ขาย) เพราะค่าต่อเนื่องสูงมาก

สรุปสั้น ๆ: ต้องลงทุนเยอะ โดยเฉพาะส่วน running cost ถ้าผู้ใช้เยอะ แต่ถ้าทำฉลาด + เริ่มเล็ก ๆ + มีแผนรายได้ ก็ทำได้ในงบไม่ถึง 10 ล้านบาทแรก แล้วค่อยขยาย.