ລັດຖະບານລາວໄດ້ກຳນົດໃຫ້ປີ 2026 ເປັນ "ປີແຫ່ງການຕັດສິນໃຈ (decisive year)" ຂອງການຫັນເປັນດິຈິຕອນທາງດ້ານການບໍລິຫານ ແລະ ກຳລັງຊຸກຍູ້ໂຄງການລະດັບຊາດໃນການພັດທະນາພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ພາຍໃນປະເທດທີ່ມີຊື່ວ່າ "LaoAI" ແລະ ສູນຂໍ້ມູນ AI (AI Data Centre).

ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ພະນັກງານໄອທີຂອງບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນລາວ ໄດ້ເຂົ້າໃຈເຖິງສະຖານະພາບ ແລະ ໂຄງສ້າງຂອງ LaoAI ແລະ AI Data Centre ພ້ອມທັງອະທິບາຍຂັ້ນຕອນການກຽມຄວາມພ້ອມເພື່ອການນຳໃຊ້ເຂົ້າໃນວຽກງານຕົວຈິງຈາກມຸມມອງຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.

• ຟັງຊັນຂອງ LaoAI ແລະ ສະຖານະການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບລະບົບຂອງລັດຖະບານ
• ຜົນກະທົບຂອງ AI Data Centre ທີ່ມີຕໍ່ອະທິປະໄຕທາງຂໍ້ມູນ ແລະ ການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ
• ກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use cases) ທີ່ຄາດວ່າຈະເກີດຂຶ້ນໃນຂະແໜງການຜະລິດ, ການຂົນສົ່ງ ແລະ ການເງິນ
• ການກຽມຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດ ແລະ ການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານທ້ອງຖິ່ນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການນຳໃຊ້

ໂດຍການອ່ານບົດຄວາມນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບເກນການຕັດສິນໃຈທີ່ເປັນຮູບປະທຳ ເພື່ອກຽມຄວາມພ້ອມໃນການເປັນ "ຜູ້ໃຊ້" ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງ "ຜູ້ລໍຖ້າ" ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ລະດັບຊາດ.

ສະຫຼຸບ: ປີ 2026 ແມ່ນປີແຫ່ງການປ່ຽນແປງທີ່ລັດຖະບານລາວໄດ້ກຳນົດຢ່າງເປັນທາງການວ່າເປັນ "ປີແຫ່ງການຕັດສິນໃຈ" ສຳລັບການຫັນເປັນດິຈິຕອນທາງດ້ານການບໍລິຫານ, ໂດຍມີ LaoAI ແລະ ສູນຂໍ້ມູນ AI (AI Data Centre) ເຊິ່ງເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານ AI ຂອງຊາດ ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂັບເຄື່ອນໄປພ້ອມໆກັນ.

ພາຍຫຼັງນະໂຍບາຍທີ່ນາຍົກລັດຖະມົນຕີ Sonexay Siphandone ໄດ້ປະກາດໃນເດືອນມັງກອນ ປີ 2026, ຫຼາຍໂຄງການລະດັບຊາດກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ໄລຍະການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດພ້ອມກັນ.

ຫຼາຍຄົນມັກຄິດວ່າ "DX ໃນລາວຍັງເປັນເລື່ອງຂອງອະນາຄົດ" ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງ ການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບລັດຖະບານໄດ້ເລີ່ມເຄື່ອນໄຫວແລ້ວ.

ໃນວັນທີ 30 ມັງກອນ 2026, ທ່ານນາຍົກລັດຖະມົນຕີ Sonexay Siphandone ໄດ້ຖະແຫຼງໃນກອງປະຊຸມວ່າ "ໃຫ້ຖືເອົາປີ 2026 ເປັນປີຕັດສິນ (decisive year) ຂອງການຫັນເປັນດິຈິຕອນໃນລະບົບການບໍລິຫານ". ສິ່ງທີ່ສຳຄັນຄື ມັນບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ພຽງແຕ່ການປະກາດວິໄສທັດເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີການອອກຄຳສັ່ງສຳລັບໂຄງການທີ່ເປັນຮູບປະທຳໃນເວລາດຽວກັນ.

ເນື້ອໃນຫຼັກທີ່ທ່ານນາຍົກລັດຖະມົນຕີໄດ້ສັ່ງການຕໍ່ພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ມີດັ່ງນີ້:

• ການເລັ່ງພັດທະນາ LaoAI: ຈັດໃຫ້ການສ້າງລະບົບ AI ແຫ່ງຊາດເປັນວຽກບູລິມະສິດ.
• ການສ້າງຕັ້ງ AI Data Centre: ສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດ ໂດຍຄາດການເຖິງການນຳໃຊ້ທັງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ.
• ການເຊື່ອມໂຍງ LaoAI ເຂົ້າກັບ G-Chat v2: ໃນວັນທີ 6 ເມສາ 2026 ໄດ້ມີການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ແພລດຟອມການສື່ສານທາງການຂອງລັດຖະບານ G-Chat v2. ໂດຍມີທ່ານຮອງນາຍົກລັດຖະມົນຕີ Saleumxay Kommasith, ທ່ານລັດຖະມົນຕີກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານ Santisouk Simmalavong ແລະ ພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຂົ້າຮ່ວມ ເພື່ອຢືນຢັນການເຊື່ອມໂຍງກັບ LaoAI.

ການເຄື່ອນໄຫວເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນຈາກເອກະສານນະໂຍບາຍ 3 ຊັ້ນທີ່ກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານ (MTC) ໄດ້ຮ່າງຂຶ້ນ ຄື: "ວິໄສທັດເສດຖະກິດດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດ 2021–2040", "ຍຸດທະສາດເສດຖະກິດດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດ 2021–2030" ແລະ "ແຜນພັດທະນາ 5 ປີ 2021–2025". ໃນແຜນ 5 ປີ ໄດ້ມີການລະບຸເປົ້າໝາຍຕົວເລກຢ່າງຈະແຈ້ງ ເພື່ອຍົກລະດັບອັດຕາສ່ວນບຸກຄະລາກອນດ້ານດິຈິຕອນຈາກ 0.3% ໃນປັດຈຸບັນ ຂຶ້ນເປັນ 1% ແລະ ຂະຫຍາຍການປະກອບສ່ວນຂອງເສດຖະກິດດິຈິຕອນຕໍ່ GDP ໃຫ້ໄດ້ 5%.

ເຫດຜົນທີ່ປີ 2026 ຖືກຈັບຕາມອງວ່າເປັນ "ປີທີ່ສຳຄັນ" ຂອງລາວນັ້ນ ບໍ່ພຽງແຕ່ຍ້ອນ LaoAI ຫຼື AI Data Centre ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີການປ່ຽນແປງທາງໂຄງສ້າງທີ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດິຈິຕອນຫຼາຍຢ່າງກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ໄລຍະການດຳເນີນງານຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃນເວລາດຽວກັນ.

ສະຫຼຸບການເຄື່ອນໄຫວຫຼັກໆໄດ້ດັ່ງນີ້:

• Digital ID: ການພັດທະນາພື້ນຖານລະບົບ ID ເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບເລກປະຈຳຕົວປະຊາຊົນ ກຳລັງມີຄວາມຄືບໜ້າ ແລະ ພວມກາຍເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນໃນການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການຂອງພາກລັດທາງອອນລາຍ.
• GDX (Government Data Exchange): ເປັນແພລດຟອມການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນລະຫວ່າງກະຊວງ, ຖືກວາງຕຳແໜ່ງໃຫ້ເປັນກົນໄກໃນການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງພາກລັດທີ່ເຄີຍແຍກສ່ວນກັນ ໃຫ້ສາມາດນຳມາໃຊ້ງານແບບຂ້າມພາກສ່ວນໄດ້.
• Gov-X (ປະຕູການບໍລິການຂອງລັດຖະບານ): ມີແຜນທີ່ຈະເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຊ່ອງທາງດິຈິຕອນສຳລັບການດຳເນີນຂັ້ນຕອນທາງລັດຖະການທີ່ພາກເອກະຊົນຕ້ອງໃຊ້ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ ເຊັ່ນ: ການຈົດທະບຽນວິສາຫະກິດ ແລະ ການຍື່ນຂໍອະນຸຍາດຕ່າງໆ.
• ການຂະຫຍາຍ 5G: ການພັດທະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານການສື່ສານກຳລັງເລັ່ງຄວາມໄວຂຶ້ນ ເຊິ່ງຖືກຄາດຫວັງວ່າຈະເປັນພື້ນຖານການສື່ສານທີ່ຮອງຮັບການປະມວນຜົນບໍລິການ AI ແບບ Real-time.

ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນໂຄງການແຍກສ່ວນ ແຕ່ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ມາບັນຈົບກັນໃນໄລຍະເວລາດຽວກັນ ເພື່ອເປັນການສະຫຼຸບຜົນງານຂອງ "ແຜນພັດທະນາເສດຖະກິດດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດ (2021–2025)" ທີ່ກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານ (MTC) ໄດ້ວາງໄວ້.

ຖ້າເບິ່ງໃນມຸມມອງຂອງການຕັດສິນໃຈຕາມເງື່ອນໄຂ, ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ມີຖານການຜະລິດໃນລາວຢູ່ແລ້ວ ແລະ ມີຂັ້ນຕອນທາງລັດຖະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Gov-X ຫຼື GDX ຈະນຳໄປສູ່ການປັບປຸງການດຳເນີນງານໂດຍກົງ. ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດທີ່ເນັ້ນດ້ານການຜະລິດ ແລະ ການຂົນສົ່ງ, ການນຳໃຊ້ IoT ໃນໜ້າວຽກໂດຍການປະສານງານລະຫວ່າງ 5G ແລະ AI Data Centre ຈະເປັນປະເດັນທີ່ມີຄວາມສຳຄັນໃນລະດັບຕົ້ນໆ.

ສະຫຼຸບ: LaoAI ແມ່ນລະບົບ AI ແຫ່ງຊາດທີ່ຖືກລວມເຂົ້າໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ການສື່ສານຂອງລັດຖະບານຢ່າງ G-Chat v2, ເຊິ່ງຖືກວາງຕຳແໜ່ງໃຫ້ເປັນ AI ສາທາລະນະທີ່ບໍລິສັດເອກະຊົນສາມາດນຳໄປໃຊ້ປະໂຫຍດໄດ້.

ການເຂົ້າໃຈເຖິງສະພາບຄວາມເປັນຈິງ ແລະ ອົງປະກອບຂອງ LaoAI ແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນໃນການວາງແຜນຍຸດທະສາດດ້ານ AI ໃນທ້ອງຖິ່ນ. ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບທິດທາງການຮອງຮັບພາສາລາວ ແລະ ໂຄງສ້າງການຮ່ວມມືລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ.

ພາສາລາວເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນຂອງພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນໜ້ອຍ (Low-resource language). ເມື່ອປຽບທຽບກັບພາສາອັງກິດ ຫຼື ພາສາຈີນ, ປະລິມານຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ມີຈຳນວນໜ້ອຍກວ່າຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ LLM ທົ່ວໄປທີ່ມີຢູ່ໃນປັດຈຸບັນມັກຈະມີຄວາມແມ່ນຍຳໃນການແບ່ງ Token ຫຼຸດລົງ. ມັນປຽບເໝືອນການຂັບລົດທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໄປເທິງເສັ້ນທາງທີ່ບໍ່ໄດ້ປູຢາງ, ເຖິງວ່າເຄື່ອງຈັກຈະມີປະສິດທິພາບດີ ແຕ່ຄຸນນະພາບຂອງພື້ນຜິວຖະໜົນກໍກາຍເປັນຄໍຂວດ (Bottleneck).

LaoAI ໄດ້ຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍນີ້ຢ່າງຈິງຈັງ ແລະ ໄດ້ກຳນົດໃຫ້ການພັດທະນາແບບຈຳລອງພາສາທີ່ເນັ້ນໃສ່ພາສາລາວເປັນໂຄງການລະດັບຊາດ. ໃນຍຸດທະສາດເສດຖະກິດດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດທີ່ MTC (Ministry of Technology and Communications) ໄດ້ວາງອອກ, ໄດ້ມີການລະບຸໄວ້ໃນແຜນການເຮັດວຽກຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບການສຶກສາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ AI ພ້ອມກັບການເພີ່ມອັດຕາສ່ວນບຸກຄະລາກອນດ້ານດິຈິຕອນ, ເຊິ່ງການພັດທະນາພື້ນຖານດ້ານພາສາໄດ້ຖືກວາງໄວ້ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງວຽກງານດັ່ງກ່າວ.

ສຳລັບທິດທາງໃນການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ, ໂຄງສ້າງທີ່ຄາດຄະເນໄວ້ໃນປັດຈຸບັນມີດັ່ງນີ້:

• ການອອກແບບທີ່ເນັ້ນພາສາລາວເປັນຫຼັກ: ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງພາສາລາວ ເຊັ່ນ: ເອກະສານທາງລັດຖະການ, ກົດໝາຍ, ແລະ ບັນທຶກທາງການແພດ ມາໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້
• ການນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາໄທ: ເພື່ອຮອງຮັບການປະຕິບັດງານທາງທຸລະກິດພາຍໃນພາກພື້ນ ASEAN, ຈຶ່ງໄດ້ຄຳນຶງເຖິງການປະມວນຜົນຫຼາຍພາສາໂດຍລວມເອົາພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາໄທເຂົ້າໄປນຳ
• ການເຊື່ອມໂຍງກັບ G-Chat v2: LaoAI ໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າໃນພື້ນຖານການສື່ສານຢ່າງເປັນທາງການຂອງລັດຖະບານ ເຊິ່ງໄດ້ ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃນເດືອນເມສາ 2026, ໂດຍຄາດວ່າຈະມີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນການບໍລິການຂອງພາກລັດກ່ອນ

ຈຸດທີ່ໜ້າສົນໃຈໃນທາງປະຕິບັດສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນ ຄື LaoAI ຈະສາມາດນຳໃຊ້ໃນການຈັດການສັນຍາ ແລະ ເອກະສານຄຳຮ້ອງຕ່າງໆທີ່ເປັນພາສາລາວໄດ້ຫຼືບໍ່.

ຫຼາຍຄົນມັກເຂົ້າໃຈວ່າ LaoAI ແມ່ນ "ລະບົບປິດທີ່ລັດຖະບານພັດທະນາ ແລະ ດຳເນີນການພຽງລຳພັງ" ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ ມັນຖືກອອກແບບມາໃຫ້ມີໂຄງສ້າງແບບເປີດກວ້າງ ໂດຍມີເງື່ອນໄຂພື້ນຖານຄືການຮ່ວມມືກັບບໍລິສັດເອກະຊົນ ແລະ ສະຖາບັນຄົ້ນຄວ້າ.

ບົດບາດຂອງລັດຖະບານສາມາດແບ່ງອອກໄດ້ເປັນ 3 ດ້ານໃຫຍ່ໆ:

• ການພັດທະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure: ການກໍ່ສ້າງ ແລະ ດຳເນີນການ AI Data Centre, ການເກັບກຳ ແລະ ຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນພາສາລາວ (Corpus).
• ການກຳນົດມາດຕະຖານ ຫຼື Specification: ການເຮັດໃຫ້ສະເປັກຂອງ API ແລະ ຮູບແບບຂໍ້ມູນເປັນເອກະພາບກັນ, ການກຳນົດຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມປອດໄພ.
• ການກຳກັບດູແລ ແລະ ການຢືນຢັນຕົວຕົນ: ການກວດສອບຄຸນນະພາບ ແລະ ການອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ບໍລິການ AI ທີ່ສະໜອງໂດຍພາກເອກະຊົນ.

ບໍລິສັດເອກະຊົນ (ບໍລິສັດ IT ພາຍໃນປະເທດ ແລະ ຄູ່ຮ່ວມງານຕ່າງປະເທດ) ມີບົດບາດໃນການສ້າງຊັ້ນແອັບພລິເຄຊັນຢູ່ເທິງໂຄງສ້າງພື້ນຖານນີ້. ການທີ່ລັດຖະບານໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ການເຊື່ອມໂຍງ LaoAI ເຂົ້າກັບ G-Chat v2 ໃນເດືອນເມສາ 2026 ນັ້ນ, ກໍຖືວ່າເປັນເຈດຕະນາຂອງລັດຖະບານທີ່ຕ້ອງການນຳໃຊ້ກໍລະນີຕົວຢ່າງ (Use case) ມາປະຕິບັດກ່ອນ ເພື່ອເປັນ "ແບບຢ່າງ" ໃຫ້ພາກເອກະຊົນເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມ.

ຈຸດທີ່ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຄວນໃຫ້ຄວາມສົນໃຈແມ່ນ ຮູບແບບການພັດທະນາຮ່ວມກັບບໍລິສັດ IT ທ້ອງຖິ່ນ ເຊິ່ງເປັນທາງເຂົ້າທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ. ລັດຖະບານລາວໄດ້ຕັ້ງເປົ້າໝາຍທີ່ຈະເພີ່ມອັດຕາສ່ວນບຸກຄະລາກອນດ້ານດິຈິຕອນຈາກ 0.3% ໃນປັດຈຸບັນ ໃຫ້ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ເຖິງ 1%, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າທີທີ່ຍິນດີຕ້ອນຮັບຮູບແບບການປະຕິບັດງານທີ່ເນັ້ນການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນທ້ອງຖິ່ນ ຫຼາຍກວ່າການທີ່ບໍລິສັດຕ່າງຊາດນຳເອົາລະບົບເຂົ້າມາໃຊ້ພຽງລຳພັງ.

ສຳລັບຮູບແບບການຮ່ວມມືໃນທາງປະຕິບັດນັ້ນ ສາມາດພິຈາລະນາໄດ້ດັ່ງນີ້:

ສະຫຼຸບ: ການສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງ AI Data Centre ຈະຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດສາມາດປະມວນຜົນ ແລະ ຈັດເກັບຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດລາວໄດ້, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນຕໍ່ທັງການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ.

ການມີ Data Centre ຕັ້ງຢູ່ພາຍໃນປະເທດ ເຮັດໃຫ້ການບໍລິຫານຈັດການຄວາມສ່ຽງໃນການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ ແລະ ການຮອງຮັບອະທິປະໄຕທາງຂໍ້ມູນກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຈິງ. ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະລົງເລິກໃນແຕ່ລະປະເດັນ.

"ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດລາວໄວ້ໃນຄລາວຕ່າງປະເທດຕໍ່ໄປນັ້ນ ຈະບໍ່ມີບັນຫາດ້ານກົດລະບຽບແທ້ຫຼືບໍ່?" — ຄຳຖາມນີ້ເປັນສິ່ງທີ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບຂອງບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນທີ່ມີຖານການຜະລິດຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນກຳລັງກັງວົນ ເຊິ່ງໃນປັດຈຸບັນທີ່ການພັດທະນາ AI Data Centre ກຳລັງກ້າວໜ້າໄປນັ້ນ ມັນກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ຮີບດ່ວນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ປະຈຸບັນ ລາວກຳລັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການພັດທະນາກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PDPL) ແລະ ຄາດວ່າກົດລະບຽບກ່ຽວກັບການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມແດນຈະມີຄວາມຊັດເຈນຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ. ການສ້າງ AI Data Centre ແມ່ນເຊື່ອມໂຍງກັບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ລັດຖະບານໄດ້ວາງໃຫ້ອະທິປະໄຕທາງຂໍ້ມູນ (data sovereignty) ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດ.

ເມື່ອສະຫຼຸບປະເດັນສຳຄັນຕ່າງໆ ສາມາດຍົກອອກມາໄດ້ 3 ປະເດັນດັ່ງນີ້:

• ຂໍ້ກຳນົດດ້ານການຈັດເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ພາຍໃນປະເທດ (Data Localization): ມີການຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງທິດທາງໃນການບັງຄັບໃຫ້ຈັດເກັບຂໍ້ມູນຂອງຂະແໜງການທີ່ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນສູງ ເຊັ່ນ: ພາກລັດ, ການເງິນ ແລະ ການແພດ ໄວ້ພາຍໃນປະເທດ. ຂອບເຂດຂອງປະເພດທຸລະກິດ ແລະ ປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນນັ້ນ ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ກວດສອບຈາກເອກະສານທາງການເປັນໄລຍະ.
• ເງື່ອນໄຂການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມແດນ: ໃນຫຼາຍກໍລະນີ, ເງື່ອນໄຂແມ່ນລະດັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງປະເທດປາຍທາງຕ້ອງທຽບເທົ່າ ຫຼື ສູງກວ່າ, ຫຼື ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກເຈົ້າໜ້າທີ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ເຊິ່ງປະເທດລາວກໍກຳລັງພິຈາລະນາກອບການດຳເນີນງານໃນລັກສະນະດຽວກັນນີ້.
• ສະຖານທີ່ໃນການປະມວນຜົນ AI: ໃນກໍລະນີທີ່ມີການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຍັງ LLM ຕ່າງປະເທດຜ່ານ API, ການປະມວນຜົນນັ້ນເອງອາດເຂົ້າຂ່າຍ "ການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມແດນ". ຖ້າມີການສ້າງ AI Data Centre ພາຍໃນປະເທດ, ທາງເລືອກໃນການປະມວນຜົນການຄາດຄະເນ (Inference) ໃຫ້ສຳເລັດພາຍໃນປະເທດກໍຈະເກີດຂຶ້ນ.

ແນວທາງການປະຕິບັດງານສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນແມ່ນ: ອັນດັບທຳອິດ ຕ້ອງຈັດປະເພດຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດອອກເປັນ "ຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນ", "ຂໍ້ມູນການດຳເນີນທຸລະກິດ" ແລະ "ຂໍ້ມູນທີ່ເປີດເຜີຍໄດ້", ຈາກນັ້ນສຳລັບຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນ ຄວນພິຈາລະນາສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ຕັ້ງຢູ່ບົນພື້ນຖານການປະມວນຜົນພາຍໃນປະເທດ.

ນະໂຍບາຍເຂດເສດຖະກິດພິເສດ (SEZ) ຂອງລາວ ທີ່ຜ່ານມາໄດ້ເນັ້ນໃສ່ການດຶງດູດອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ ແລະ ການຂົນສົ່ງເປັນຫຼັກ. ແຕ່ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ໄດ້ມີການປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດ "AI SEZ" ທີ່ແນໃສ່ກຸ່ມບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີ ໂດຍເຊື່ອມໂຍງກັບການພັດທະນາ AI Data Centre. ຖ້າຫາກ SEZ ແບບເກົ່າທີ່ເນັ້ນການດຶງດູດໂຮງງານ ເປັນພຽງ "ກ່ອງທີ່ຂາຍທີ່ດິນ ແລະ ສິດທິປະໂຫຍດທາງພາສີ", AI SEZ ກໍສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າເປັນການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ "ກ່ອງທີ່ຂາຍຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ແລະ ພື້ນທີ່ທົດລອງກົດລະບຽບ (Regulatory Sandbox)".

ຜົນກະທົບຂອງແນວຄວາມຄິດ AI SEZ ຕໍ່ການດຳເນີນທຸລະກິດ ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ 3 ປະການດັ່ງນີ້:

• ສິດທິປະໂຫຍດທາງພາສີ ແລະ ກົດລະບຽບ: ສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກດ້ານການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ແລະ ສູນພັດທະນາ AI ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນ SEZ ອາດໄດ້ຮັບການຍົກເວັ້ນ ຫຼື ຫຼຸດຜ່ອນພາສີເງິນໄດ້ນິຕິບຸກຄົນ ແລະ ຍົກເວັ້ນພາສີນຳເຂົ້າ.
• ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດ: ການຈັດວາງ AI Data Centre ໄວ້ພາຍໃນ SEZ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ສາມາດຕອບສະໜອງຂໍ້ກຳນົດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດລາວໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
• ການນຳໃຊ້ພື້ນທີ່ທົດລອງກົດລະບຽບ (Regulatory Sandbox): ກຳລັງມີການພິຈາລະນາສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສາມາດທົດລອງໃຊ້ບໍລິການ AI ໃນຂະແໜງການສະເພາະ ເຊັ່ນ: ການເງິນ, ການແພດ ແລະ ການກະເສດ ໂດຍຢູ່ນອກຂອບກົດລະບຽບປົກກະຕິ.

ສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຄວນໃຫ້ຄວາມສົນໃຈຄື ການເຂົ້າໄປຕັ້ງຢູ່ໃນ AI SEZ ອາດເຮັດໃຫ້ໄດ້ຮັບສິດທິພິເສດໃນການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການສະໜັບສະໜູນທາງດ້ານເຕັກນິກໃນການເຊື່ອມຕໍ່ API ກັບ LaoAI. ໃນປັດຈຸບັນ, ຫຼາຍສ່ວນຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຂອງແນວຄວາມຄິດ, ສະນັ້ນ ຈຳເປັນຕ້ອງຕິດຕາມການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຢ່າງເປັນທາງການກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂການເຂົ້າຢູ່ ແລະ ລາຍລະອຽດຂອງສິດທິປະໂຫຍດຕ່າງໆເປັນແຕ່ລະໄລຍະ.

ສິ່ງທີ່ຄວນຕັ້ງຄຳຖາມກ່ອນແມ່ນ "ເປັນຫຍັງຕ້ອງເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານ AI ຂອງປະເທດລາວ?". ການເພິ່ງພາ Cloud API ລະດັບໂລກຕໍ່ໄປນັ້ນ ໝາຍເຖິງການແບກຫາບສາມບັນຫາໄປພ້ອມໆກັນ ຄື: ຕົ້ນທຶນ, ອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານກົດລະບຽບ. ສຳລັບບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດພາຍໃນປະເທດລາວ, LaoAI ແລະ AI Data Centre ກຳລັງກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອທົດແທນສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ.

ເມື່ອພິຈາລະນາການຍົກຍ້າຍລະບົບ, ການຈັດລະບຽບສາມຈຸດສຳຄັນ ຄື: ບ່ອນຈັດເກັບຂໍ້ມູນທຸລະກິດ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ໃຫ້ຮຽບຮ້ອຍກ່ອນ ແມ່ນທາງລັດທີ່ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນຄວາມວຸ້ນວາຍໃນພາຍຫຼັງ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າເປັນໜ້າວຽກການຜະລິດ ຄວນຈັດວາງຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບໃນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການຜະລິດໄວ້ບ່ອນໃດ, ຖ້າເປັນການຂົນສົ່ງ ຄວນຈັດການກັບຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນແນວໃດ, ຖ້າເປັນການເງິນ ຈະຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນໄດ້ແນວໃດ—ເຊິ່ງ "ສິ່ງທີ່ຕ້ອງຕັດສິນໃຈກ່ອນ" ຈະແຕກຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະຂະແໜງທຸລະກິດ.

ໃນພາກຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະເຈາະເລິກກ່ຽວກັບແນວຄິດໃນການຕັດສິນໃຈຍົກຍ້າຍຈາກການເພິ່ງພາ Cloud API ມາເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ພາຍໃນປະເທດ, ສະຖານະການການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນຂະແໜງການຜະລິດ, ການຂົນສົ່ງ ແລະ ການເງິນ, ລວມເຖິງວິທີການຮັບມືກັບກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງປະເທດລາວຕາມລຳດັບ.

ຫຼາຍໜ່ວຍງານຍັງມີຄວາມລັງເລໃນການຕັດສິນໃຈວ່າ ຄວນຍ້າຍລະບົບ AI ທີ່ໃຊ້ໃນການດຳເນີນງານ ເຊິ່ງປັດຈຸບັນເຮັດວຽກຜ່ານ Cloud API ໄປໄວ້ໃນ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ພາຍໃນປະເທດຫຼືບໍ່.

ຄວາມຈຳເປັນໃນການຍ້າຍລະບົບນັ້ນ ຂຶ້ນຢູ່ກັບລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນທີ່ນຳມາປະມວນຜົນ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມດ້ານກົດລະບຽບ. ຖ້າຫາກເປັນການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງລູກຄ້າ ຫຼື ຂໍ້ມູນທາງການເງິນ ຄວນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການຍ້າຍໄປໄວ້ໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານພາຍໃນປະເທດ, ແຕ່ຖ້າຫາກເປັນການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມລັບຕໍ່າ ເຊັ່ນ: ການຊ່ວຍຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນສາທາລະນະ ຫຼື ການແປພາສາ ການສືບຕໍ່ໃຊ້ Cloud API ກໍຖືວ່າບໍ່ມີບັນຫາຫຼາຍປານໃດ.

ກະລຸນາກວດສອບ 4 ປັດໄຈຕໍ່ໄປນີ້ເພື່ອໃຊ້ເປັນຫຼັກໃນການຕັດສິນໃຈ:

• ຂໍ້ກຳນົດດ້ານອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ (Data Sovereignty): ທາງການລາວກຳລັງມີຄວາມເຄື່ອນໄຫວໃນການບັງຄັບໃຫ້ມີການຈັດເກັບຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດ. ໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນລູກຄ້າ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈັດຊື້ຈັດຈ້າງຂອງລັດຖະບານ ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມລະມັດລະວັງເປັນພິເສດ.
• ຄວາມໜ່ວງ (Latency) ແລະ ຄວາມທົນທານຕໍ່ການອອບລາຍ: ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສັນຍານອິນເຕີເນັດບໍ່ສະຖຽນ ເຊັ່ນ: ສູນປະຕິບັດງານໃນຕ່າງແຂວງ ຫຼື ໂຮງງານ ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບສູນຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດມັກຈະມີຄວາມສະຖຽນກວ່າ.
• ໂຄງສ້າງຕົ້ນທຶນ: ຖ້າຫາກຍັງສືບຕໍ່ປະມວນຜົນການອະນຸມານ (Inference) ຈຳນວນຫຼາຍຜ່ານ API ພາຍນອກ ຈະເຮັດໃຫ້ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບບຈ່າຍຕາມຈິງເປັນເງິນໂດລາ ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ໃນກໍລະນີທີ່ມີປະລິມານການປະມວນຜົນສູງ, ຮູບແບບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານພາຍໃນປະເທດອາດຈະມີຄວາມໄດ້ປຽບກວ່າ.
• ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພາສາລາວ: LaoAI ຖືກອອກແບບມາເພື່ອການຮຽນຮູ້ທີ່ເນັ້ນສະເພາະພາສາລາວ ເຊິ່ງອາດຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການປະມວນຜົນເອກະສານທາງທຸລະກິດສູງກວ່າ Global LLM.

ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຮີບຮ້ອນໃນການຍ້າຍລະບົບ, ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໂຄງສ້າງແບບ Hybrid ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ເປັນຈິງຫຼາຍທີ່ສຸດ. ການອອກແບບໂດຍແບ່ງສ່ວນການເຮັດວຽກ ເຊັ່ນ: ການຍ້າຍວຽກທີ່ມີຄວາມລັບສູງໄປໄວ້ໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານພາຍໃນປະເທດ, ໃນຂະນະທີ່ວຽກທົ່ວໄປທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ຈຸດແຂງຂອງ Global Model ໄດ້ນັ້ນ ຍັງຄົງໃຫ້ເຮັດວຽກຜ່ານ Cloud API ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດສ້າງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຕົ້ນທຶນໄດ້ດີຂຶ້ນ.

「ໃນໂຮງງານທີ່ລາວຕ້ອງການໃຊ້ AI, ແຕ່ຄວນເລີ່ມຈາກກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ໃດກ່ອນດີ?」—— ນີ້ແມ່ນຄຳຖາມທຳອິດທີ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບໜ້າວຽກຕ້ອງພົບ. ໃນຂະນະທີ່ LaoAI ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງ AI Data Centre ກຳລັງມີຄວາມພ້ອມ, ເຮົາກໍເລີ່ມເຫັນຂົງເຂດການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມສຳຄັນສູງໃນແຕ່ລະອຸດສາຫະກຳ.

ດ້ານການຜະລິດ (Manufacturing), ການກວດສອບຮູບລັກສະນະພາຍນອກໂດຍໃຊ້ການຈົດຈຳຮູບພາບ ແລະ ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກຂອງອຸປະກອນ ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ການວາງລະບົບປະມວນຜົນການຄາດຄະເນ (Inference) ໄວ້ທີ່ສູນຂໍ້ມູນໃນປະເທດລາວ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນວິດີໂອຈາກສາຍການຜະລິດໄດ້ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົ່ງຂໍ້ມູນອອກໄປຕ່າງປະເທດ. ສຳລັບຂັ້ນຕອນການປ່ຽນຜ່ານໄປສູ່ AI ຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຢ່າງລະອຽດ, ກະລຸນາອ້າງອີງ ວິທີທີ່ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດໃນລາວຈະເລີ່ມຄວບຄຸມຄຸນນະພາບດ້ວຍ AI — ຄູ່ມືການປ່ຽນຜ່ານຈາກການກວດສອບດ້ວຍສາຍຕາໄປສູ່ການກວດສອບດ້ວຍຮູບພາບ AI.

ດ້ານການຂົນສົ່ງ (Logistics), ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງໂດຍມີທາງລົດໄຟລາວ-ຈີນເປັນແກນຫຼັກ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ ແມ່ນທາງເລືອກບຸລິມະສິດ.

• ອັດຕະໂນມັດການຈັດການເອກະສານໃນເວລາຜ່ານດ່ານຊາຍແດນດ້ວຍ LaoAI ພາສາລາວ OCR
• ການປັບສົມດູນເວລາການຕື່ມສິນຄ້າໃນສາງໃຫ້ເທົ່າທຽມກັນດ້ວຍແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນຂອງ AI
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຈັດສັນລົດໃຫ້ຄົນຂັບ ແລະ ອັດຕາການບັນທຸກສິນຄ້າ

ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ນຳມາປະມວນຜົນທັງໝົດມີຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ ແລະ ຂໍ້ມູນຄູ່ຄ້າລວມຢູ່ດ້ວຍ, ການດຳເນີນງານເທິງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ພາຍໃນປະເທດຈຶ່ງມີຄວາມສົມເຫດສົມຜົນໃນດ້ານການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (Compliance).

ດ້ານການເງິນ (Finance), ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ (Credit Scoring) ໃນສະຖາບັນການເງິນຈຸລະພາກ ແລະ ການບໍລິການທາງການເງິນສຳລັບຊົນນະບົດ ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເປັນໄປໄດ້. ສຳລັບ Chatbot ທີ່ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າເປັນພາສາລາວ, ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການນຳມາໃຊ້ງານກໍຈະຫຼຸດລົງເມື່ອ LaoAI ມີການຮອງຮັບພາສາລາວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງລາວ ແມ່ນຢູ່ໃນສະຖານະການ "ແລ່ນໄປພ້ອມກັບການຮຽນຮູ້ກົດລະບຽບໃນຂະນະທີ່ຖະໜົນຫົນທາງຍັງຢູ່ໃນລະຫວ່າງການກໍ່ສ້າງ" ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການພັດທະນາພື້ນຖານໂຄງລ່າງ. ໃນປັດຈຸບັນ, ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (ທີ່ທຽບເທົ່າກັບ PDPL) ແມ່ນຢູ່ໃນລະຫວ່າງການຮ່າງ ແລະ ພັດທະນາ, ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຄາດການ ແລະ ກຽມມາດຕະການຮັບມືລ່ວງໜ້າກ່ອນທີ່ລະບຽບການຈະຖືກປະກາດໃຊ້ຢ່າງເປັນທາງການ.

ເມື່ອນຳເອົາ LaoAI ຫຼື AI Data Centre ມາປະຍຸກໃຊ້ໃນການດຳເນີນງານ, ປະເດັນສຳຄັນທີ່ຄວນຍຶດຖືໃນດ້ານການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນມີ 3 ປະການດັ່ງນີ້:

• ການເຮັດໃຫ້ສະຖານທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນມີຄວາມຊັດເຈນ: ແຍກການຈັດການລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຮັກສາໄວ້ໃນສູນຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ມີການໂອນຍ້າຍຂ້າມຊາຍແດນຜ່ານລະບົບ Cloud. ໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນພະນັກງານ, ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ ແລະ ບັນທຶກການເຮັດທຸລະກຳ ຕ້ອງມີການບັນທຶກສະຖານທີ່ຈັດເກັບໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ.
• ການເຮັດເອກະສານກຳນົດຈຸດປະສົງໃນການປະມວນຜົນ: ກຳນົດໃຫ້ຊັດເຈນໃນລະບຽບພາຍໃນຂອງບໍລິສັດວ່າ ຂໍ້ມູນທີ່ປ້ອນເຂົ້າໃນໂມເດວ AI ນັ້ນ "ຖືກປະມວນຜົນໄປເພື່ອຫຍັງ". ຄວນນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ ເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ມີການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນນອກເໜືອຈາກຈຸດປະສົງທີ່ກຳນົດໄວ້.
• ການກວດສອບເງື່ອນໄຂໃນການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ: ໃນກໍລະນີທີ່ມີການສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຍັງເຊີບເວີທີ່ຢູ່ນອກປະເທດລາວ, ຕ້ອງມີການກວດສອບຄວາມສອດຄ່ອງກັບກົດໝາຍວ່າດ້ວຍທຸລະກຳທາງອີເລັກໂທຣນິກໃນປັດຈຸບັນ ແລະ ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີແນວໂນ້ມຈະຖືກປະກາດໃຊ້ໃນອະນາຄົດຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີ.

ສຳລັບບູລິມະສິດໃນການປະຕິບັດງານ, ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດໂດຍອີງຕາມ "ມີຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນລວມຢູ່ຫຼືບໍ່" ແລະ "ມີການໂອນຍ້າຍຂ້າມຊາຍແດນຫຼືບໍ່" ເພື່ອກຳນົດຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຄວນຍົກເວັ້ນອອກຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ LaoAI.

ສຳລັບລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບລະບົບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (Compliance), ກະລຸນາອ້າງອີງຈາກ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ບໍລິສັດຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບກົດໝາຍດິຈິຕອນຂອງລາວ — ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບດ້ານການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI 【ທັງໝົດ 25 ຫົວຂໍ້】.

ສະຫຼຸບ: ການນຳໃຊ້ LaoAI/AI Data Centre ຈະເລັ່ງຄວາມໄວໄດ້ໂດຍການດຳເນີນການກະກຽມ 3 ຂັ້ນຕອນໄປພ້ອມໆກັນ ຄື: ການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນພາຍໃນ, ການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານ ແລະ ການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນ.

ຫຼັງຈາກທີ່ກຳນົດທິດທາງຍຸດທະສາດໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນແລ້ວ, ການກະກຽມທີ່ເປັນຮູບປະທຳໃນລະດັບປະຕິບັດງານຈະເປັນຕົວຕັດສິນຄວາມສຳເລັດ. ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍຕາມລຳດັບຕັ້ງແຕ່ການກວດສອບຂໍ້ມູນ, ການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານໃນພື້ນທີ່ ຈົນເຖິງການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນ.

ກ່ອນທີ່ຈະພິຈາລະນາການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ LaoAI ຫຼື AI Data Centre, ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນການຈັດລະບຽບວ່າ "ຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດຕົນເອງມີຫຍັງແດ່ ແລະ ຢູ່ບ່ອນໃດ". ຖ້າຫາກລະເລີຍການກວດສອບນີ້, ອາດຈະເກີດຄວາມສ່ຽງທີ່ບັນຫາດ້ານການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (Compliance) ຈະຖືກຄົ້ນພົບໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ ແລະ ເຮັດໃຫ້ໂຄງການຕ້ອງຢຸດສະງັກ.

ແກນຫຼັກ ຫຼື ຈຸດສຳຄັນ ໃນການຈັດປະເພດແມ່ນ 2 ແກນ ຄື "ລະດັບຄວາມລັບ" ແລະ "ສະຖານທີ່ຈັດເກັບ". ໂດຍລະອຽດແລ້ວ ແມ່ນຈະແບ່ງອອກເປັນ 4 ໝວດໝູ່ ດັ່ງນີ້:

• ຂໍ້ມູນທີ່ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໄດ້: ແຄັດຕາລັອກສິນຄ້າ, ຂ່າວປະຊາສຳພັນ ແລະ ອື່ນໆ. ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ທັງພາຍໃນ ແລະ ຕ່າງປະເທດ
• ຂໍ້ມູນສະເພາະພາຍໃນບໍລິສັດ: ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານ, ບົດບັນທຶກການປະຊຸມ ແລະ ອື່ນໆ. ການນຳໃຊ້ເພື່ອການຮຽນຮູ້ຂອງ AI ຫຼື ການຄົ້ນຫາ ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກພາຍໃນ
• ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ: ຊື່, ຂໍ້ມູນຕິດຕໍ່, ຂໍ້ມູນເງິນເດືອນຂອງລູກຄ້າ ແລະ ພະນັກງານ ແລະ ອື່ນໆ. ຈຳເປັນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງລາວ
• ຂໍ້ມູນທາງທຸລະກິດທີ່ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນ: ການຄາດຄະເນທາງການເງິນ, ເງື່ອນໄຂສັນຍາກັບຄູ່ຄ້າ ແລະ ອື່ນໆ. ອາດມີຂໍ້ຈຳກັດໃນການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ

ການກວດສອບສະຖານທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນກໍມີຄວາມສຳຄັນເຊັ່ນດຽວກັນ. ຄວນເຮັດລາຍການວ່າປັດຈຸບັນຂໍ້ມູນຖືກຈັດເກັບໄວ້ໃນ Cloud ໃດ (ເຊີບເວີຕ່າງປະເທດ) ແລະ ກຳນົດຂໍ້ມູນທີ່ຄວນຍ້າຍໄປໄວ້ທີ່ AI Data Centre ພາຍໃນປະເທດລາວ.

ໃນຖານະທີ່ເປັນແກນຫຼັກ ຫຼື ຈຸດສຳຄັນ ໃນການຕັດສິນໃຈ, ຖ້າຫາກຂໍ້ມູນລວມເຖິງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ ຫຼື ຂໍ້ມູນທາງທຸລະກິດທີ່ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນ ຄວນໃຫ້ບຸລິມະສິດໃນການຍ້າຍໄປສູ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ພາຍໃນປະເທດ, ສ່ວນຂໍ້ມູນທີ່ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໄດ້ ແລະ ຂໍ້ມູນສະເພາະພາຍໃນບໍລິສັດນັ້ນ ການນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບ Cloud API ກໍຖືເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນທາງປະຕິບັດ.

ສຳລັບຂັ້ນຕອນການດຳເນີນການກວດສອບນັ້ນ, ການຈັດການດ້ວຍສະເປຣດຊີດແບບງ່າຍໆໂດຍການສ້າງບັນຊີລາຍຊື່ຂໍ້ມູນໃນແຕ່ລະພະແນກ ແລະ ບັນທຶກ 4 ຫົວຂໍ້ ຄື "ປະເພດຂໍ້ມູນ / ສະຖານທີ່ຈັດເກັບ / ຄວາມຖີ່ໃນການອັບເດດ / ພະແນກທີ່ຮັບຜິດຊອບ" ແມ່ນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະນຳໄປໃຊ້ໃນໜ້າວຽກຕົວຈິງໄດ້ງ່າຍ.

"ຊອກຫາຄູ່ຮ່ວມງານທ້ອງຖິ່ນໄດ້ຈາກໃສ?" — ບໍລິສັດທີ່ມີປະສົບການໃນການເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດລາວໜ້ອຍ ມັກຈະຢຸດຊະງັກກັບຄຳຖາມນີ້.

ໃນການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານທ້ອງຖິ່ນ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໜ້າທີ່ຕົວແທນຈຳໜ່າຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ ປະສົບການໃນການປະສານງານກັບໜ່ວຍງານລັດຖະບານ ແມ່ນປັດໄຈການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນ. ເນື່ອງຈາກ LaoAI ແລະ AI Data Centre ຢູ່ພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳຂອງ MTC (ກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານ), ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກບໍລິສັດ IT ຫຼື ສຳນັກງານກົດໝາຍທີ່ມີປະສົບການໃນການເຈລະຈາກັບ MTC ຈະເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານເປັນໄປຢ່າງສະດວກ.

ຈຸດທີ່ຄວນກວດສອບໃນເວລາຄັດເລືອກມີດັ່ງນີ້:

• ຜົນງານກັບ MTC/DICT (ກົມເຕັກໂນໂລຊີດິຈິຕອນ): ມີປະສົບການໃນການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບ ຫຼື ການຍື່ນຂໍໃບອະນຸຍາດໃນອະດີດຫຼືບໍ່
• ຄວາມສາມາດດ້ານພາສາລາວ: ມີລະບົບທີ່ສາມາດຈັດການເອກະສານທາງລັດຖະການ ແລະ ສັນຍາຕ່າງໆເປັນພາສາລາວໄດ້ຫຼືບໍ່
• ການຮອງຮັບ Data Localization: ມີຄວາມຊ່ຽວຊານກ່ຽວກັບຂໍ້ກຳນົດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດຫຼືບໍ່
• ການສະໜັບສະໜູນການຍື່ນຂໍ SEZ: ມີປະສົບການໃນການຍື່ນຂໍໃນເຂດເສດຖະກິດພິເສດ (SEZ) ທີ່ສຳຄັນ ເຊັ່ນ: ນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ຫຼື ສະຫວັນນະເຂດຫຼືບໍ່

ສຳລັບການຍື່ນຂໍ SEZ (ເຂດເສດຖະກິດພິເສດ), ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນຕ້ອງກວດສອບລ່ວງໜ້າວ່າທຸລະກິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ສາມາດໄດ້ຮັບສິດທິພິເສດຫຼືບໍ່. ເນື່ອງຈາກ SEZ ໃນລາວມີເງື່ອນໄຂດ້ານສິດທິພິເສດທາງພາສີ ແລະ ອັດຕາສ່ວນການລົງທຶນຈາກຕ່າງປະເທດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມປະເພດທຸລະກິດ, ວິທີການທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການເຂົ້າໄປສອບຖາມຂໍ້ມູນໂດຍກົງກັບຄະນະກຳມະການຄຸ້ມຄອງຂອງ SEZ ນັ້ນໆກ່ອນການຍື່ນຂໍ.

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີເຄື່ອງມື ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທີ່ພ້ອມແລ້ວ ແຕ່ຖ້າຂາດບຸກຄະລາກອນທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງຊຳນານ ກໍຈະກາຍເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ການນຳໃຊ້ LaoAI ແລະ AI Data Centre ຈະສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ກໍຕໍ່ເມື່ອມີການດຳເນີນການຕິດຕັ້ງລະບົບໄປພ້ອມໆກັບການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນ.

ກັບດັກທີ່ມັກພົບໃນການອອກແບບການຝຶກອົບຮົມ ຄືຄວາມຄິດທີ່ວ່າ "ການຝຶກອົບຮົມພຽງແຕ່ວິສະວະກອນກໍພຽງພໍແລ້ວ". ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມສາມາດຂອງພະນັກງານໃນພາກສ່ວນປະຕິບັດງານທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ສາມາດຕັດສິນໃຈຈາກຜົນລັດຂອງ AI ໄດ້ນັ້ນ ແມ່ນປັດໄຈສຳຄັນທີ່ກຳນົດວ່າ AI ຈະສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງຍືນຍົງໃນໜ້າວຽກຈິງຫຼືບໍ່. ການພັດທະນາວິສະວະກອນປຽບສະເໝືອນ "ການບຳລຸງຮັກສາເຄື່ອງຈັກ", ສ່ວນການຍົກລະດັບຄວາມຮູ້ຄວາມສາມາດຂອງພະນັກງານປະຕິບັດງານ ກໍປຽບສະເໝືອນ "ການຝຶກອົບຮົມຜູ້ຂັບຂີ່ໃຫ້ສາມາດຄວບຄຸມພວງມາໄລໄດ້". ລົດຈະແລ່ນໄດ້ກໍຕໍ່ເມື່ອມີທັງສອງຢ່າງຄົບຖ້ວນ.

ໃນການອອກແບບການຝຶກອົບຮົມໃນພື້ນທີ່, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະມີ 3 ລະດັບດັ່ງນີ້:

• ລະດັບພື້ນຖານ (ສຳລັບພະນັກງານທຸກຄົນ): ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ແມ່ນຫຍັງ, ພື້ນຖານການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ພາບລວມຂອງນະໂຍບາຍດິຈິຕອນຂອງລາວ ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມແບບລວມກຸ່ມ 2-4 ຊົ່ວໂມງ.
• ລະດັບການນຳໃຊ້ໃນໜ້າວຽກ (ຫົວໜ້າພະແນກ ແລະ ພະນັກງານປະຕິບັດງານ): ຝຶກອົບຮົມໃນຮູບແບບການປະຕິບັດຕົວຈິງ ກ່ຽວກັບວິທີການເລືອກໃຊ້ງານ (Use Case), ວິທີການກວດສອບ ແລະ ຕັດສິນໃຈຈາກຜົນລັດຂອງ AI, ແລະ ການໃຊ້ງານ Prompt ດ້ວຍພາສາທ້ອງຖິ່ນ (ພາສາລາວ).
• ລະດັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ຄຸ້ມຄອງ (ພະນັກງານ IT ແລະ ຜູ້ຈັດການໂຄງການ): ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານການເຊື່ອມຕໍ່ API, ກົດລະບຽບການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ແລະ ວິທີການນຳໃຊ້ນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພ ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມແບບຊ່ຽວຊານ.

ເນື່ອງຈາກຈຳນວນບຸກຄະລາກອນດ້ານ IT ທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນປະເທດລາວຍັງມີຈຳກັດ, ການຮ່ວມມືກັບຄູ່ຮ່ວມງານພາຍນອກ ຫຼື ມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ສະຖາບັນ TVET ໃນທ້ອງຖິ່ນ ຈຶ່ງເປັນທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການພັດທະນາພາຍໃນອົງກອນ ແລະ ການຮ່ວມມືກັບພາຍນອກ ຈະຊ່ວຍສ້າງຮາກຖານບຸກຄະລາກອນທີ່ຍືນຍົງໄດ້.

ສຳລັບລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເນື້ອໃນການຝຶກອົບຮົມ, ສາມາດເບິ່ງໄດ້ທີ່ [ຈະພັດທະນາບຸກຄະລາກອນດ້ານ AI ໃນລາວໄດ້ແນວໃດ?

ຕອບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍຈາກບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນທີ່ກຳລັງພິຈາລະນາການນຳໃຊ້ LaoAI ແລະ AI Data Centre. ພວກເຮົາໄດ້ຮວບຮວມຈຸດທີ່ຕັດສິນໃຈໄດ້ຍາກ ເຊັ່ນ: ຊ່ວງເວລາໃນການນຳໃຊ້, ການແບ່ງການນຳໃຊ້ກັບລະບົບ Cloud ທີ່ມີຢູ່, ແລະ ການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດທາງກົດໝາຍ ມາໄວ້ໃນຮູບແບບ Q&A.

ໄລຍະເວລາການເລີ່ມຕົ້ນນຳໃຊ້ LaoAI ຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃນປີ 2026 ນັ້ນ, ຄຳທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດແມ່ນ "ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ແບບເປັນໄລຍະ".

ໃນເດືອນເມສາ 2026, ທີ່ງານເປີດຕົວເຊິ່ງມີຮອງນາຍົກລັດຖະມົນຕີ ແລະ ລັດຖະມົນຕີກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານເຂົ້າຮ່ວມ, ໄດ້ມີການປະກາດຢ່າງເປັນທາງການກ່ຽວກັບການເຊື່ອມໂຍງ LaoAI ເຂົ້າກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ການສື່ສານຂອງລັດຖະບານ "G-Chat v2". ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າການນຳໃຊ້ຕົວຈິງພາຍໃນພາກລັດໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນແລ້ວ, ແຕ່ຕາຕະລາງການເປີດໃຫ້ບໍລິການ API ແກ່ພາກເອກະຊົນ ແລະ ບໍລິສັດຕ່າງປະເທດນັ້ນ ຍັງບໍ່ທັນມີການລະບຸຢ່າງຊັດເຈນໃນຂະນະນີ້.

ຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ແມ່ນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະພາກສ່ວນ:

• ອົງການຈັດຕັ້ງລັດຖະບານ ແລະ ພາກລັດ: ການນຳໃຊ້ຜ່ານ G-Chat v2 ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນແລ້ວໃນຂັ້ນຕົ້ນ, ໂດຍມີການນຳເອົາໄປປະຍຸກໃຊ້ເຂົ້າໃນວຽກງານບໍລິຫານ ແລະ ການສື່ສານພາຍໃນ.
• ພາກເອກະຊົນ (ລາວ): ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໄດ້ຮັບສິດໃນການເຂົ້າເຖິງກ່ອນ ໂດຍຜ່ານການຮ່ວມມືກັບ ກະຊວງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ການສື່ສານ (MTC) ຫຼື ການເຂົ້າຮ່ວມໃນການທົດລອງຕົວຈິງ (PoC).
• ບໍລິສັດຕ່າງປະເທດ ແລະ ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນ: ໃນປັດຈຸບັນ ຍັງບໍ່ທັນມີຊ່ອງທາງທາງການທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ API ໂດຍກົງໄດ້, ດັ່ງນັ້ນການເຂົ້າເຖິງຜ່ານຄູ່ຮ່ວມງານທ້ອງຖິ່ນ ຫຼື ການເຂົ້າຮ່ວມການທົດລອງພາຍໃນເຂດເສດຖະກິດພິເສດ (SEZ) ຈຶ່ງເປັນທາງອອກທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ໃນການພິຈາລະນາ, ປັດໄຈສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ແມ່ນການກວດສອບວ່າບໍລິສັດຂອງທ່ານໄດ້ຈົດທະບຽນນິຕິບຸກຄົນພາຍໃນປະເທດລາວແລ້ວຫຼືບໍ່. ຖ້າຫາກຈົດທະບຽນແລ້ວ, ການສະໝັກເຂົ້າຮ່ວມໂຄງການທົດລອງທີ່ນຳພາໂດຍ MTC ກໍເປັນທາງເລືອກໜຶ່ງ, ແຕ່ຖ້າຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຈົດທະບຽນ, ການນຳໃຊ້ທາງອ້ອມຜ່ານຄູ່ຮ່ວມງານທ້ອງຖິ່ນຖືເປັນທາງອອກທີ່ເໝາະສົມໃນໄລຍະນີ້.

ຖ້າຫາກມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງຮີບຮ້ອນໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າການເປີດໃຫ້ບໍລິການຢ່າງເປັນທາງການຂອງ LaoAI, ຍຸດທະສາດທີ່ໄດ້ຜົນດີກວ່າແມ່ນການນຳໃຊ້ Cloud AI ທີ່ມີຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ ຄວບຄູ່ໄປກັບການກະກຽມຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດໄວ້ລ່ວງໜ້າ.

"ຕ້ອງປ່ຽນຈາກບໍລິການ AI ຂອງ AWS ຫຼື Azure ທີ່ກຳລັງໃຊ້ຢູ່ມາເປັນ LaoAI ຢ່າງຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ເລີຍບໍ?" —— ເປັນເລື່ອງປົກກະຕິທີ່ຄຳຖາມນີ້ຈະເກີດຂຶ້ນໃນໜ້າວຽກຕົວຈິງ.

ສະຫຼຸບກໍຄື ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຍົກຍ້າຍລະບົບທັງໝົດ. ເກນໃນການຕັດສິນໃຈແມ່ນຂຶ້ນກັບ "ລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນ" ແລະ "ຂໍ້ກຳນົດດ້ານກົດລະບຽບ".

• ກໍລະນີທີ່ຄວນພິຈາລະນາຍົກຍ້າຍ: ວຽກງານທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງລູກຄ້າ, ຂໍ້ມູນທາງການເງິນ, ບັນທຶກທາງການແພດ ແລະ ອື່ນໆ ເຊິ່ງອາດມີພັນທະໃນການຈັດເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ພາຍໃນປະເທດລາວ.
• ກໍລະນີທີ່ການນຳໃຊ້ Cloud ເຈົ້າໃຫຍ່ຕໍ່ໄປຍັງມີຄວາມສົມເຫດສົມຜົນ: ການປະມວນຜົນເອກະສານພາສາອັງກິດມາດຕະຖານສາກົນ, ການຈົດຈຳຮູບພາບ ຫຼື ການປະມວນຜົນສຽງຂັ້ນສູງ ເຊິ່ງ LaoAI ຍັງບໍ່ສາມາດກວມເອົາໄດ້ທັງໝົດ.

ໃນປັດຈຸບັນ, ຂອບເຂດການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຂອງ API ຂອງ LaoAI ແລະ ລາຍລະອຽດຂອງ SLA (ຂໍ້ຕົກລົງລະດັບການບໍລິການ) ຍັງມີຫຼາຍສ່ວນທີ່ບໍ່ທັນແນ່ນອນ, ສະນັ້ນການປ່ຽນລະບົບທັງໝົດຂອງບໍລິສັດໃນຄັ້ງດຽວຈຶ່ງມີຄວາມສ່ຽງສູງ.

ວິທີການທີ່ເປັນຈິງແມ່ນ ການດຳເນີນງານແບບປະສົມ (Hybrid).

1. ວຽກງານທີ່ຕ້ອງການການຮອງຮັບພາສາລາວ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບພາກລັດ ແລະ ອະທິປະໄຕທາງຂໍ້ມູນ → LaoAI / ສູນຂໍ້ມູນ AI ພາຍໃນປະເທດ.
2. ວຽກງານທີ່ເນັ້ນການຂະຫຍາຍຕົວລະດັບໂລກ, ການປະມວນຜົນຫຼາຍພາສາ ແລະ ມີຄວາມສອດຄ່ອງກັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ → AI ຈາກ Cloud ເຈົ້າໃຫຍ່.

ການອອກແບບໂຄງສ້າງສອງຊັ້ນນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບແວດລ້ອມດ້ານກົດລະບຽບໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນອະນາຄົດກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PDPL) ຈະມີການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ກ່ຽວກັບຂໍ້ກຳນົດການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ, ແຕ່ກໍຍັງສາມາດຍົກຍ້າຍເຂົ້າສູ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ພາຍໃນປະເທດໄດ້ຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ.

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກຂອງບໍລິສັດທ່ານວ່າ "ອັນໃດທີ່ຈຳເປັນຕ້ອງເກັບຮັກສາໄວ້ພາຍໃນປະເທດ" ແລະ "ອັນໃດທີ່ສາມາດປະມວນຜົນລະດັບໂລກໄດ້ໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ", ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສະຫຼຸບ: ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານ AI ຂອງປະເທດລາວ ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ "ກຳລັງກະກຽມ" ແຕ່ກຳລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ "ໄລຍະການນຳໃຊ້". ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນບໍ່ຄວນລໍຖ້າ, ການເລີ່ມກະກຽມຕັ້ງແຕ່ຕອນນີ້ຈະນຳໄປສູ່ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ.

ການທີ່ນາຍົກລັດຖະມົນຕີ Sonexay Siphandone ໄດ້ກຳນົດໃຫ້ປີ 2026 ເປັນ "ປີແຫ່ງການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນ (DX)" ແລະ ໄດ້ສັ່ງການໃຫ້ເລັ່ງພັດທະນາ LaoAI ລວມເຖິງການສ້າງຕັ້ງສູນຂໍ້ມູນ AI Data Centre ນັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ຍຸດທະສາດ AI ລະດັບຊາດຂອງລາວໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ. ການລວມ ຫຼື Merge ເອົາ LaoAI ເຂົ້າໃນ G-Chat v2 (ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃນເດືອນເມສາ 2026) ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລັດຖະບານກຳລັງກ້າວໄປຂ້າງໜ້າຢ່າງໝັ້ນຄົງ ເພື່ອນຳເອົາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ມາສູ່ "ສະຖານະທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້".

ການກະກຽມທີ່ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຄວນເລີ່ມຕົ້ນໃນທັນທີ ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ເປັນ 3 ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ດັ່ງນີ້:

• ການກວດສອບຂໍ້ມູນ (Data Inventory): ເຂົ້າໃຈເຖິງສະຖານທີ່ຈັດເກັບ, ການຈັດປະເພດ ແລະ ການມີຢູ່ຂອງການໂອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຂ້າມແດນຂອງຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດ, ພ້ອມທັງຢືນຢັນຄວາມສອດຄ່ອງກັບກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງລາວ.
• ການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານ: ເລັ່ງຄັດເລືອກບໍລິສັດ IT ທ້ອງຖິ່ນ ຫຼື ສະຖານທີ່ຕັ້ງພາຍໃນເຂດເສດຖະກິດພິເສດ (SEZ) ໄວ້ລ່ວງໜ້າ ເພື່ອຮັບປະກັນຊ່ອງທາງການເຂົ້າເຖິງ LaoAI API ແລະ AI Data Centre.
• ການພັດທະນາບຸກຄະລາກອນ ແລະ ຄວາມຮູ້ດ້ານດິຈິຕອນ: ບັນຈຸແຜນການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານທ້ອງຖິ່ນໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທີ່ຮອງຮັບພາສາລາວໃນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ.

ເປົ້າໝາຍການເພີ່ມອັດຕາສ່ວນບຸກຄະລາກອນດ້ານດິຈິຕອນທີ່ລະບຸໄວ້ໃນແຜນການ 5 ປີຂອງ MTC (ຈາກປັດຈຸບັນ 0.3% ເພີ່ມຂຶ້ນເປັນ 1%) ເປັນການຢືນຢັນວ່າລັດຖະບານມີຄວາມຈິງຈັງໃນດ້ານບຸກຄະລາກອນເຊັ່ນກັນ. ຖ້າພາດໂອກາດໃນຊ່ວງເວລາທີ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ແລະ ບຸກຄະລາກອນກຳລັງຖືກພັດທະນາໄປພ້ອມໆກັນນີ້, ຕົ້ນທຶນໃນການເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດໃນພາຍຫຼັງກໍມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.