IBM ระบุว่าโครงการนี้มีโอกาสทางธุรกิจด้านบริการ Google Cloud มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ ขณะเดียวกัน ความร่วมมือดังกล่าวยังเป็นการขยายเชิงปฏิบัติการที่ชัดเจนที่สุดของกองทุนพันธมิตร Google Cloud มูลค่า 750 ล้านดอลลาร์ ซึ่งประกาศในงาน Google Cloud Next ’26 เมื่อเดือนเมษายน โดย Google Cloud ระบุว่าเป็นการลงทุนกับพันธมิตรรายเดียวที่ใหญ่ที่สุดในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่

Google Cloud Practice จะส่งมอบอะไรให้ลูกค้า

หน่วยงานใหม่นี้ไม่ได้มุ่งเพียงติดตั้งเทคโนโลยี แต่ต้องการช่วยองค์กรปรับกระบวนการทำงานใหม่ด้วย ที่ปรึกษาและวิศวกรของ IBM จะทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อออกแบบ สร้าง นำไปใช้งาน และกำกับดูแล AI Agent ในสภาพแวดล้อมจริง

IBM นำสินทรัพย์ที่พัฒนาไว้ล่วงหน้า AI Agent ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ และแนวทางการปรับเปลี่ยนองค์กรที่ผ่านการใช้งานมาแล้ว ขณะที่ Google Cloud สนับสนุนสภาพแวดล้อมสำหรับรันระบบ การควบคุมด้านธรรมาภิบาล และระบบรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร

เทคโนโลยีสำคัญในชุดบริการประกอบด้วย:

• IBM Consulting Advantage แพลตฟอร์มส่งมอบงานด้วย AI สำหรับออกแบบและนำโซลูชันไปใช้งาน
• Gemini Enterprise Agent Platform แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับสร้าง ขยาย ปรับแต่ง และกำกับดูแล AI Agent
• BigQuery สำหรับวางรากฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับงาน AI ในระบบการผลิต
• watsonx Orchestrate และ watsonx.data ซึ่งทำงานร่วมกับ Gemini เพื่อสนับสนุนระบบอัตโนมัติด้านการตัดสินใจและการจัดการข้อมูล
• Confluent สำหรับการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
• Red Hat OpenShift ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน Google Cloud Console พร้อมเครื่องมือของ HashiCorp สำหรับความทนทานของระบบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

AI Agent สำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องผ่านการกำกับเข้ม

IBM กำลังสร้างพอร์ตโฟลิโอ AI Agent ที่กำหนดค่าล่วงหน้าและออกแบบเฉพาะอุตสาหกรรม 8 กลุ่ม ได้แก่ ธนาคาร ภาครัฐ ค้าปลีก โทรคมนาคม พลังงาน ความปลอดภัย ประกันภัย และชีววิทยาศาสตร์

AI Agent เหล่านี้จะช่วยทำงานตามขั้นตอนโดยอัตโนมัติ เร่งการตัดสินใจ และสนับสนุนการดำเนินงานแบบอัตโนมัติโดยใช้โมเดล Gemini แต่ยังต้องทำงานภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่เข้มงวดของแต่ละอุตสาหกรรม

กลุ่มเป้าหมายหลักคืออุตสาหกรรมการบินและอวกาศ บริการทางการเงิน ภาครัฐ สุขภาพ และโทรคมนาคม ซึ่งเป็นตลาดที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบ การจัดเก็บข้อมูลตามพื้นที่ และความปลอดภัยในการปฏิบัติงานเป็นพิเศษ

Airbus คือบทพิสูจน์ก่อนขยายในวงกว้าง

ความร่วมมือครั้งนี้ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ ก่อนหน้านี้ IBM และ Google Cloud เคยทำงานร่วมกันในโครงการย้ายระบบของ Airbus โดยที่ปรึกษา IBM ช่วยเปลี่ยนธุรกิจด้านการบินและอวกาศ 2 แห่งให้กลายเป็นหน่วยงานอิสระอย่างสมบูรณ์ภายในเวลาไม่ถึง 18 เดือน พร้อมปรับปรุงระบบสำคัญมากกว่า 100 ระบบ

โครงการดังกล่าวเป็นตัวอย่างของรูปแบบการส่งมอบงานที่ IBM และ Google Cloud กำลังนำมาพัฒนาเป็นบริการที่ทำซ้ำและขยายผลได้ผ่าน Google Cloud Practice

ต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud Next ’26

Google Cloud Practice เป็นส่วนต่อขยายเชิงปฏิบัติการจากการประกาศผลิตภัณฑ์และโครงสร้างพื้นฐานในงาน Google Cloud Next ’26 ได้แก่

• Gemini Enterprise Agent Platform แพลตฟอร์มหลักสำหรับสร้าง ขยาย และควบคุม AI Agent ซึ่งเป็นวิวัฒนาการที่ปรับชื่อและขยายขีดความสามารถจาก Vertex AI
• TPU รุ่นที่ 8 โครงสร้างพื้นฐานประมวลผลสำหรับงาน AI
• โปรโตคอล A2A (Agent-to-Agent) สำหรับให้ AI Agent หลายตัวทำงานร่วมกันในกระบวนการที่ซับซ้อน
• Workspace Studio เครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับสร้าง AI Agent ช่วยให้ทีมธุรกิจเข้าถึงการพัฒนาเวิร์กโฟลว์ได้มากขึ้น

กองทุนพันธมิตร 750 ล้านดอลลาร์ของ Google Cloud ครอบคลุมเครดิตสำหรับสภาพแวดล้อมทดลอง การสร้างความต้องการทางการตลาด คูปองสำหรับการนำระบบไปใช้งาน และบริการวิศวกรประจำหน้างาน โดยมีเป้าหมายผลักดันพันธมิตรจากการช่วยขายร่วมกันไปสู่การร่วมส่งมอบโซลูชัน

การแข่งขันไม่ได้อยู่ที่โมเดลเพียงอย่างเดียว

การเปิดหน่วยงานนี้ทำให้ IBM และ Google Cloud เข้ามาแข่งขันโดยตรงกับเครือข่ายความร่วมมือระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่กับบริษัทที่ปรึกษาและผู้วางระบบ เช่น Accenture–Microsoft ในตลาด Azure AI และ Deloitte–AWS

จุดต่างของ IBM คือฐานความเชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมและการให้คำปรึกษาเชิงลึก บริษัทไม่ได้ต้องการเพียงสร้าง AI Agent แต่ยังช่วยปรับรูปแบบการดำเนินงานขององค์กรให้รองรับ Agent เหล่านั้น ขณะที่ Google Cloud นำโครงสร้างพื้นฐานสำหรับระบบแบบ Agentic และช่องทางการเข้าถึงลูกค้าองค์กรเข้ามาเสริม

ผู้บริหารมองตลาด AI องค์กรอย่างไร

Mohamad Ali รองประธานอาวุโสและหัวหน้าฝ่าย IBM Consulting กล่าวว่า องค์กรกำลังเผชิญรอบการปรับปรุงระบบที่ซับซ้อนที่สุดครั้งหนึ่งในรอบหลายทศวรรษ การขยายงานร่วมกับ Google Cloud จะช่วยให้ลูกค้ามีเส้นทางที่ชัดเจนและเชื่อถือได้มากขึ้นในการขยาย AI ไปทั่วทั้งธุรกิจ โดยผสานความเชี่ยวชาญเฉพาะอุตสาหกรรม การปรับปรุงระบบไฮบริดคลาวด์ และแพลตฟอร์มส่งมอบงานที่ให้ AI เป็นศูนย์กลาง

ด้าน Kevin Ichhpurani ประธานฝ่าย Global Partner Ecosystem ของ Google Cloud กล่าวว่า ความร่วมมือนี้ช่วยเพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญ Google Cloud ในตลาดเพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เพิ่มขึ้น โดยการรวมโครงสร้างพื้นฐานแบบ Agentic ของ Google เข้ากับความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและกรอบการส่งมอบงานของ IBM จะช่วยให้ลูกค้าร่วมก้าวข้ามโครงการนำร่อง ไปสู่การติดตั้งและกำกับดูแล AI Agent ระดับการผลิตทั่วทั้งสภาพแวดล้อมคลาวด์

ความหมายเชิงกลยุทธ์

การประกาศครั้งนี้สะท้อนการเปลี่ยนจุดสนใจของตลาด AI องค์กร จากการทดลองโมเดลไปสู่การนำระบบไปใช้งานและดูแลในระยะยาว ปัจจัยชี้ขาดจึงไม่ได้มีเพียงว่าโมเดลใดเก่งกว่า แต่รวมถึงความสามารถในการปรับกระบวนการทำงาน เชื่อมต่อระบบเดิม และทำให้ AI ทำงานภายใต้กฎความปลอดภัยและข้อกำกับของแต่ละอุตสาหกรรม

สำหรับ Google Cloud นี่คือรูปธรรมของการใช้เงินลงทุน 750 ล้านดอลลาร์เพื่อเพิ่มศักยภาพของเครือข่ายพันธมิตร ส่วนสำหรับ IBM นี่คือการวางตำแหน่งธุรกิจที่ปรึกษาให้เป็นผู้พาองค์กรเดินทางช่วง “ไมล์สุดท้าย” จาก AI ที่อยู่ในห้องทดลองไปสู่ระบบที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมกำกับเข้ม

IBM ระบุว่าโครงการนี้มีโอกาสทางธุรกิจด้านบริการ Google Cloud มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ ขณะเดียวกัน ความร่วมมือดังกล่าวยังเป็นการขยายเชิงปฏิบัติการที่ชัดเจนที่สุดของกองทุนพันธมิตร Google Cloud มูลค่า 750 ล้านดอลลาร์ ซึ่งประกาศในงาน Google Cloud Next ’26 เมื่อเดือนเมษายน โดย Google Cloud ระบุว่าเป็นการลงทุนกับพันธมิตรรายเดียวที่ใหญ่ที่สุดในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่

Google Cloud Practice จะส่งมอบอะไรให้ลูกค้า

หน่วยงานใหม่นี้ไม่ได้มุ่งเพียงติดตั้งเทคโนโลยี แต่ต้องการช่วยองค์กรปรับกระบวนการทำงานใหม่ด้วย ที่ปรึกษาและวิศวกรของ IBM จะทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อออกแบบ สร้าง นำไปใช้งาน และกำกับดูแล AI Agent ในสภาพแวดล้อมจริง

IBM นำสินทรัพย์ที่พัฒนาไว้ล่วงหน้า AI Agent ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ และแนวทางการปรับเปลี่ยนองค์กรที่ผ่านการใช้งานมาแล้ว ขณะที่ Google Cloud สนับสนุนสภาพแวดล้อมสำหรับรันระบบ การควบคุมด้านธรรมาภิบาล และระบบรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร

เทคโนโลยีสำคัญในชุดบริการประกอบด้วย:

• IBM Consulting Advantage แพลตฟอร์มส่งมอบงานด้วย AI สำหรับออกแบบและนำโซลูชันไปใช้งาน
• Gemini Enterprise Agent Platform แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับสร้าง ขยาย ปรับแต่ง และกำกับดูแล AI Agent
• BigQuery สำหรับวางรากฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับงาน AI ในระบบการผลิต
• watsonx Orchestrate และ watsonx.data ซึ่งทำงานร่วมกับ Gemini เพื่อสนับสนุนระบบอัตโนมัติด้านการตัดสินใจและการจัดการข้อมูล
• Confluent สำหรับการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
• Red Hat OpenShift ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน Google Cloud Console พร้อมเครื่องมือของ HashiCorp สำหรับความทนทานของระบบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

AI Agent สำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องผ่านการกำกับเข้ม

IBM กำลังสร้างพอร์ตโฟลิโอ AI Agent ที่กำหนดค่าล่วงหน้าและออกแบบเฉพาะอุตสาหกรรม 8 กลุ่ม ได้แก่ ธนาคาร ภาครัฐ ค้าปลีก โทรคมนาคม พลังงาน ความปลอดภัย ประกันภัย และชีววิทยาศาสตร์

AI Agent เหล่านี้จะช่วยทำงานตามขั้นตอนโดยอัตโนมัติ เร่งการตัดสินใจ และสนับสนุนการดำเนินงานแบบอัตโนมัติโดยใช้โมเดล Gemini แต่ยังต้องทำงานภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่เข้มงวดของแต่ละอุตสาหกรรม

กลุ่มเป้าหมายหลักคืออุตสาหกรรมการบินและอวกาศ บริการทางการเงิน ภาครัฐ สุขภาพ และโทรคมนาคม ซึ่งเป็นตลาดที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบ การจัดเก็บข้อมูลตามพื้นที่ และความปลอดภัยในการปฏิบัติงานเป็นพิเศษ

Airbus คือบทพิสูจน์ก่อนขยายในวงกว้าง

ความร่วมมือครั้งนี้ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ ก่อนหน้านี้ IBM และ Google Cloud เคยทำงานร่วมกันในโครงการย้ายระบบของ Airbus โดยที่ปรึกษา IBM ช่วยเปลี่ยนธุรกิจด้านการบินและอวกาศ 2 แห่งให้กลายเป็นหน่วยงานอิสระอย่างสมบูรณ์ภายในเวลาไม่ถึง 18 เดือน พร้อมปรับปรุงระบบสำคัญมากกว่า 100 ระบบ

โครงการดังกล่าวเป็นตัวอย่างของรูปแบบการส่งมอบงานที่ IBM และ Google Cloud กำลังนำมาพัฒนาเป็นบริการที่ทำซ้ำและขยายผลได้ผ่าน Google Cloud Practice

ต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud Next ’26

Google Cloud Practice เป็นส่วนต่อขยายเชิงปฏิบัติการจากการประกาศผลิตภัณฑ์และโครงสร้างพื้นฐานในงาน Google Cloud Next ’26 ได้แก่

• Gemini Enterprise Agent Platform แพลตฟอร์มหลักสำหรับสร้าง ขยาย และควบคุม AI Agent ซึ่งเป็นวิวัฒนาการที่ปรับชื่อและขยายขีดความสามารถจาก Vertex AI
• TPU รุ่นที่ 8 โครงสร้างพื้นฐานประมวลผลสำหรับงาน AI
• โปรโตคอล A2A (Agent-to-Agent) สำหรับให้ AI Agent หลายตัวทำงานร่วมกันในกระบวนการที่ซับซ้อน
• Workspace Studio เครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับสร้าง AI Agent ช่วยให้ทีมธุรกิจเข้าถึงการพัฒนาเวิร์กโฟลว์ได้มากขึ้น

กองทุนพันธมิตร 750 ล้านดอลลาร์ของ Google Cloud ครอบคลุมเครดิตสำหรับสภาพแวดล้อมทดลอง การสร้างความต้องการทางการตลาด คูปองสำหรับการนำระบบไปใช้งาน และบริการวิศวกรประจำหน้างาน โดยมีเป้าหมายผลักดันพันธมิตรจากการช่วยขายร่วมกันไปสู่การร่วมส่งมอบโซลูชัน

การแข่งขันไม่ได้อยู่ที่โมเดลเพียงอย่างเดียว

การเปิดหน่วยงานนี้ทำให้ IBM และ Google Cloud เข้ามาแข่งขันโดยตรงกับเครือข่ายความร่วมมือระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่กับบริษัทที่ปรึกษาและผู้วางระบบ เช่น Accenture–Microsoft ในตลาด Azure AI และ Deloitte–AWS

จุดต่างของ IBM คือฐานความเชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมและการให้คำปรึกษาเชิงลึก บริษัทไม่ได้ต้องการเพียงสร้าง AI Agent แต่ยังช่วยปรับรูปแบบการดำเนินงานขององค์กรให้รองรับ Agent เหล่านั้น ขณะที่ Google Cloud นำโครงสร้างพื้นฐานสำหรับระบบแบบ Agentic และช่องทางการเข้าถึงลูกค้าองค์กรเข้ามาเสริม

ผู้บริหารมองตลาด AI องค์กรอย่างไร

Mohamad Ali รองประธานอาวุโสและหัวหน้าฝ่าย IBM Consulting กล่าวว่า องค์กรกำลังเผชิญรอบการปรับปรุงระบบที่ซับซ้อนที่สุดครั้งหนึ่งในรอบหลายทศวรรษ การขยายงานร่วมกับ Google Cloud จะช่วยให้ลูกค้ามีเส้นทางที่ชัดเจนและเชื่อถือได้มากขึ้นในการขยาย AI ไปทั่วทั้งธุรกิจ โดยผสานความเชี่ยวชาญเฉพาะอุตสาหกรรม การปรับปรุงระบบไฮบริดคลาวด์ และแพลตฟอร์มส่งมอบงานที่ให้ AI เป็นศูนย์กลาง

ด้าน Kevin Ichhpurani ประธานฝ่าย Global Partner Ecosystem ของ Google Cloud กล่าวว่า ความร่วมมือนี้ช่วยเพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญ Google Cloud ในตลาดเพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เพิ่มขึ้น โดยการรวมโครงสร้างพื้นฐานแบบ Agentic ของ Google เข้ากับความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและกรอบการส่งมอบงานของ IBM จะช่วยให้ลูกค้าร่วมก้าวข้ามโครงการนำร่อง ไปสู่การติดตั้งและกำกับดูแล AI Agent ระดับการผลิตทั่วทั้งสภาพแวดล้อมคลาวด์

ความหมายเชิงกลยุทธ์

การประกาศครั้งนี้สะท้อนการเปลี่ยนจุดสนใจของตลาด AI องค์กร จากการทดลองโมเดลไปสู่การนำระบบไปใช้งานและดูแลในระยะยาว ปัจจัยชี้ขาดจึงไม่ได้มีเพียงว่าโมเดลใดเก่งกว่า แต่รวมถึงความสามารถในการปรับกระบวนการทำงาน เชื่อมต่อระบบเดิม และทำให้ AI ทำงานภายใต้กฎความปลอดภัยและข้อกำกับของแต่ละอุตสาหกรรม

สำหรับ Google Cloud นี่คือรูปธรรมของการใช้เงินลงทุน 750 ล้านดอลลาร์เพื่อเพิ่มศักยภาพของเครือข่ายพันธมิตร ส่วนสำหรับ IBM นี่คือการวางตำแหน่งธุรกิจที่ปรึกษาให้เป็นผู้พาองค์กรเดินทางช่วง “ไมล์สุดท้าย” จาก AI ที่อยู่ในห้องทดลองไปสู่ระบบที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมกำกับเข้ม