ทีมงานของคุณกำลังใช้ AI อยู่แล้ว คำถามคือ คุณรู้เรื่องนี้หรือยัง
ผลสำรวจองค์กรในปี 2568 โดย LayerX พบว่า 77% ของพนักงานยอมรับว่าเคยนำข้อมูลของบริษัทไปวางในเครื่องมือ AI สาธารณะ และ 82% ในจำนวนนั้นใช้บัญชีส่วนตัวในการทำเช่นนั้น นี่ไม่ใช่ช่องว่างด้านนโยบาย — นี่คือความเสี่ยงด้านการรั่วไหลของข้อมูลที่กำลังเกิดขึ้นจริงในองค์กรของคุณ ทีละ prompt
Continue reading “ทำไมองค์กรในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และญี่ปุ่นถึงย้าย LLM เข้ามาอยู่ภายใน Firewall”
title: "Why Enterprises in Southeast Asia and Japan Your teams are already using AI. The question is whether you know about it.
Continue reading “Why Enterprises in Southeast Asia and Japan Are Moving LLMs Inside the Firewall”
选错技术合作伙伴代价高昂——在东南亚，这一风险因各国监管法规碎片化、技术专业深度参差不齐，以及许多供应商声称覆盖整个区域、实际却依靠极少数本地人员交付而进一步放大。
テクノロジーパートナーの選択ミスは高くつく失敗です。東南アジアにおいては、国ごとに異なる規制環境、技術的専門性の格差、そして多くのベンダーが「リージョナル展開」と謳いながら実態は少人数の現地チームで対応しているという現実が重なり、そのリスクはさらに複雑になります。
Continue reading “東南アジアにおけるテクノロジーパートナーの選び方：エンタープライズチームのための実践的評価ガイド”
การเลือกพาร์ทเนอร์เทคโนโลยีที่ผิดพลาดมีต้นทุนสูง — และในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ความเสี่ยงยิ่งซับซ้อนขึ้นจากกฎระเบียบที่แตกต่างกันในแต่ละประเทศ ความเชี่ยวชาญเชิงเทคนิคที่ไม่สม่ำเสมอ และความจริงที่ว่าผู้ให้บริการหลายรายขายในระดับภูมิภาคแต่ส่งมอบงานด้วยทีมเล็กในพื้นที่
Choosing the wrong technology partner is an expensive mistake — and in Southeast Asia, the risk is compounded by regulatory fragmentation, uneven technical depth, and the reality that many vendors sell regionally but deliver locally with a skeleton crew.
上一篇文章中，我们构建了由 FastAPI 后端驱动的流式 AI 聊天机器人。这一模式可覆盖大多数企业场景。但对于某些需求——满足《个人信息保护法（PIPL）》《数据安全法》和等保2.0（尤其是工控/OT 系统场景）的数据不出境要求、离线运行能力、高并发下的成本控制——在设备上直接运行模型才是正确答案。
Continue reading “React Native 端侧 AI：用 ExecuTorch 在本地运行 LLM”
前回の記事では、FastAPIバックエンドを用いたストリーミングAIチャットボットを構築しました。このパターンはエンタープライズユースケースの大半をカバーします。しかし、個人情報保護法（APPI）・J-SOX監査証跡・経済安全保障推進法に対応した完全なデータローカライゼーション要件、オフライン動作、大量メッセージでのコスト管理など、特定の要件に対しては、デバイス上で直接モデルを実行することが正解となります。
Continue reading “React NativeでオンデバイスAI：ExecuTorchでLLMをローカル実行する”
ในบทความก่อนหน้า เราสร้าง AI chatbot ที่ใช้ FastAPI backend รูปแบบนั้นครอบคลุม enterprise use case ส่วนใหญ่ได้ดี แต่สำหรับความต้องการบางประเภท — การประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ส่งออกนอกอุปกรณ์ตาม PDPA และ พ.ร.บ. ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การทำงานแบบ offline และการควบคุมต้นทุนที่ปริมาณสูง — คำตอบที่ถูกต้องคือรัน model โดยตรงบนอุปกรณ์
Continue reading “On-Device AI ใน React Native: รัน LLM บนเครื่องโดยตรงด้วย ExecuTorch”
In the previous post in this series, we built a streaming AI chatbot backed by a FastAPI server. That covers the majority of enterprise use cases. But for a growing set of requirements — strict data residency, offline functionality, zero per-token cost at scale — the right answer is to run the model directly on the device.
Continue reading “On-Device AI in React Native: Run LLMs Locally with ExecuTorch”