การเปิดตัว Portable Computer ของ Perplexity เป็นก้าวสำคัญที่สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของโลก AI จากการพึ่งพา Cloud สู่การกระจายพลังคำนวณลงสู่เครื่องผู้ใช้โดยตรง
แม้จะมีข้อจำกัดด้านราคาและการเลือกโมเดล แต่แนวทางนี้เปิดโอกาสให้ผู้ใช้ควบคุมการทำงานของ AI ได้มากขึ้น ลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานภายนอก และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลอย่างแท้จริง
Perplexity เปิดตัว “Portable Computer” โมเดล AI ที่ทำงานได้บน GPU ของคุณเองโดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud ซึ่งสะท้อนการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในโลก AI: จากการประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง สู่การกระจายพลังคำนวณลงสู่เครื่องของผู้ใช้โดยตรง
Perplexity เป็นชื่อที่ไม่ค่อยถูกพูดถึงนักในวงการ AI นอกจากบทบาทเล็ก ๆ ในฐานะ “fact checker” ของ Joe Rogan แต่การเปิดตัว Portable Computer ได้สร้างแรงสั่นสะเทือนใหม่ บริษัทเลือกแนวทาง “คิดระดับโลก ประมวลผลในเครื่อง ” โดยย้ายโมเดล AI ที่เคยทำงานบน Cloud ลงมาสู่ฮาร์ดแวร์ของผู้ใช้เอง
ก่อนหน้านี้แพลตฟอร์ม Computer ของ Perplexity เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ทำหน้าที่เป็น AI agent ที่ทำงานอัตโนมัติแม้ผู้ใช้ไม่ได้อยู่หน้าคีย์บอร์ด แต่ยังต้องพึ่งพา Cloud ในการประมวลผล
... คลิกเพื่ออ่านต่อ
ขณะที่ Portable Computer ตัดขาดจาก Cloud โดยสิ้นเชิง ย้ายทุกอย่างมาอยู่บนเครื่องของผู้ใช้
การทำงานแบบ Local ต้องการพลังประมวลผลสูงมาก ดังนั้นรุ่นแรกของ Portable Computer จึงรองรับเฉพาะ Nvidia DGX Spark และเครื่อง Linux ที่ใช้ Nvidia RTX GPUs เท่านั้น ราคาของ DGX Spark สูงกว่าการใช้ Mac Mini ที่มีชิป M4 ถึง 5 เท่า
แต่ข้อดีคือเป็นค่าใช้จ่ายครั้งเดียว ไม่ต้องจ่ายค่าบริการรายเดือนหรือเครดิตการใช้งานโมเดล
อย่างไรก็ตาม การเลือกโมเดลยังมีข้อจำกัด Portable Computer เปิดตัวพร้อมโมเดล Qwen 3.8 27B ของ Alibaba และ PPLX 27B ที่ Perplexity นำมาฝึกเพิ่มเติม โดยมีแผนจะเพิ่ม Nvidia Nemotron 3.5 Lightning ในอนาคต
แม้จะทำงานแบบ Local แต่ Portable Computer ยังสามารถเชื่อมต่อกับแอปยอดนิยม เช่น Slack, Google Drive, Gmail และ GitHub ได้ ตัวอย่างการสาธิตคือการให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลและส่งรายงานไปยัง Slack channel โดยตรง ซึ่งสะท้อนว่าแม้จะตัดขาดจาก Cloud แต่ยังคงทำงานร่วมกับ ecosystem ที่ผู้ใช้คุ้นเคยได้
การจับมือกับ Nvidia ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ มีรายงานว่า Nvidia กำลังพิจารณาลงทุนใน Perplexity ด้วยมูลค่าที่อาจสูงถึง 30 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ การเปิดตัว Portable Computer จึงเป็นเหมือนการโชว์ศักยภาพให้ผู้ลงทุนเห็นว่า Perplexity สามารถสร้างความแตกต่างในตลาด AI ได้จริง
Key Takeaways
Portable Computer ของ Perplexity ทำงานบน GPU ของผู้ใช้โดยตรง ไม่ต้องพึ่งพา Cloudรองรับเฉพาะ Nvidia DGX Spark และ Linux + RTX GPUs ในรุ่นแรก
เปิดตัวพร้อมโมเดล Qwen 3.8 27B และ PPLX 27B โดยมีแผนเพิ่ม Nemotron 3.5 Lightning
เชื่อมต่อกับแอปยอดนิยม เช่น Slack, Google Drive, Gmail และ GitHub ได้
Nvidia อาจลงทุนใน Perplexity ด้วยมูลค่ากว่า 30 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
แนวทางนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่: จาก Cloud AI สู่ Local AI ที่ผู้ใช้ควบคุมได้เอง
…..
เรียบเรียงโดย AiNextopia
Advertisements
Post navigation
Suggested Posts
ในโลกที่ภาพถ่ายกลายเป็นบันทึกความทรงจำสำคัญของชีวิตประจำวัน Google Photos ได้พัฒนาเครื่องมือที่เปลี่ยนภาพนิ่งให้กลายเป็นวิดีโอสั้น ๆ โดยใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ล่าสุด Google ได้เพิ่มฟีเจอร์ การใช้ข้อความกำหนดการเคลื่อนไหวและสไตล์ของวิดีโอ ซึ่งถือเป็นการก้าวสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมการสร้างสรรค์ได้มากขึ้น
Google เปิดตัวความสามารถใหม่ใน Google Vids ด้วย Gemini Omni และ Personal Avatars ที่ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสร้างวิดีโอด้วย AI เท่านั้น แต่ยังเปิดประตูสู่ยุคที่ "ตัวแทนดิจิทัล" ของเราสามารถสื่อสารแทนเจ้าของตัวจริงได้อย่างเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในระบบ Google Workspace ที่หลายองค์กรใช้งานอยู่แล้ว
เมื่อ AI หรือปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นสิ่งที่อยู่ในชีวิตประจำวันของทุกคน ไม่เพียงแค่การใช้เป็นเครื่องมือในการทำงาน แต่หลายคนกลับพึ่งพา AI มากกว่าที่ควร ตั้งแต่การตั้งคำถามสามัญอย่างวันนี้กินข้าวกับอะไรดี เลิกกับแฟนดีไหม ไปจนถึงการตัดสินใจครั้งใหญ่ อย่างการลาออกหรือเปลี่ยนงาน
FacebookFacebookXXLINELine AI กำลังเปลี่ยนโฉมการฝึกอบรมในที่ทำงานจากระบบแบบเดียวสำหรับทุกคน ไปสู่การเรียนรู้เฉพาะบุคคลที่ปรับตัวตามความต้องการ ความสามารถ และจังหวะชีวิตของผู้เรียนแต่ละคน เทคโนโลยีนี้สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสอน โค้ช และผู้วิเคราะห์การเรียนรู้ที่ทำงานได้ตลอดเวลา แต่คุณค่าที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การแทนที่มนุษย์ หากอยู่ที่การเปิดโอกาสให้มนุษย์ใช้เวลาไปกับสิ่งที่มีความหมายมากกว่า ทั้งการสร้างความสัมพันธ์ การพัฒนาความคิดสร้างสรรค์ และการตัดสินใจเชิงจริยธรรม ในท้ายที่สุด อนาคตของการฝึกอบรมอาจไม่ใช่การแข่งขันระหว่างคนกับ AI แต่เป็นความร่วมมือระหว่างทั้งสองฝ่าย เพื่อทำให้การทำงานและการเรียนรู้มีความเป็นมนุษย์มากขึ้นกว่าที่เคย ในเช้าวันหนึ่งของโลกการทำงานยุคใหม่…
เสียงดนตรีเคยเป็นสิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้นจากแรงบันดาลใจ ความรู้สึก และประสบการณ์ แต่วันนี้ Google กำลังพยายามให้ปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทในฐานะ “นักแต่งเพลงร่วมสมัย” ผ่าน Lyria 3 Pro ผลงานล่าสุดจากทีม DeepMind ที่ไม่เพียงแต่สร้างท่วงทำนองสั้น ๆ ได้เหมือนรุ่นก่อนหน้า แต่ยังสามารถขยายเป็นบทเพลงที่มีความยาวและโครงสร้างซับซ้อนเหมือนงานดนตรีจริง
2025, 11, 19
AI-Power , Hot
วันที่ 18 พฤศจิกายน บริษัท Google ประกาศเปิดตัว Gemini 3 Pro โมเดล AI เรือธงรุ่นล่าสุด ก่อนครบรอบปีแรกของ Gemini 2 เพียงไม่กี่สัปดาห์ โดยบริษัทอ้างว่าระบบใหม่นี้เป็นโมเดล AI ที่มีความชาญฉลาดที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดดเด่นด้วยขีดความสามารถในการให้เหตุผลที่ล้ำสมัย
หากย้อนกลับไปเพียงไม่กี่ปีก่อน การสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ระดับโลกเป็นสิ่งที่มีเพียงบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ไม่กี่แห่งเท่านั้นที่ทำได้ การฝึก AI หนึ่งโมเดลต้องใช้เงินหลายพันล้านบาท ชิปประมวลผลจำนวนมหาศาล และศูนย์ข้อมูลที่กินพลังงานเทียบเท่าเมืองขนาดเล็ก แต่วันนี้ กฎของเกมกำลังเปลี่ยนไป
ในโลกการทำงานยุคใหม่ รายได้ไม่ได้มาจากงานประจำเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป เศรษฐกิจแบบกิ๊ก (gig economy) เติบโตขึ้นราวกับระบบนิเวศใหม่ที่เต็มไปด้วยสิ่งมีชีวิตหลากหลายสายพันธุ์ บางชนิดเติบโตเร็ว บางชนิดต้องการทักษะเฉพาะทาง และบางชนิดซ่อนตัวอยู่ในมุมมืดของอินเทอร์เน็ต รอให้ผู้ค้นพบที่มีสายตาเฉียบคมเข้าไปสำรวจ
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา คลื่นของระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ได้ไหลบ่าเข้าสู่ทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่สายการผลิตไปจนถึงงานสำนักงานที่เคยคิดว่า “ปลอดภัย” จากการถูกแทนที่ด้วยอัลกอริทึม แต่ในขณะที่พนักงานระดับปฏิบัติการถูกลดจำนวนลงอย่างต่อเนื่อง ผู้บริหารระดับสูงกลับดูเหมือนเป็นกลุ่มที่ไม่ถูกแตะต้อง ไม่ได้รับผลกระทบจากเอไอมาแย่งงาน
แม้ปีที่ผ่านมาเราจะเห็นเครื่องมือสร้างภาพด้วย AI ผุดขึ้นจนแทบตามไม่ทัน แต่ก็ยังมีปัญหาระดับพื้นฐานที่หลายคนเจอซ้ำไปซ้ำมา ตั้งแต่ข้อความสะกดผิด รายละเอียดไม่สมจริง สีไม่เสถียร ไปจนถึงการแก้ภาพที่ยังทำได้จำกัด Google จึงเปิดตัวอัปเดตชุดใหม่ของ Gemini ด้าน Image Generation พร้อมโมเดลที่มีชื่อว่า Nano Banana Pro เพื่อพยายามแก้จุดอ่อนทั้งหมดนี้ในครั้งเดียว
