AxBlade × สรุปงาน AWS Hong Kong Summit: นิยามความรับผิดชอบของ Physical AI

สรุปงาน AxBlade × AWS Hong Kong Summit ว่าด้วยโครงสร้างพื้นฐานและความรับผิดชอบของ Physical AI จากแล็บสู่การใช้งานจริง
1 ชั่วโมงที่แล้ว
AxBlade × สรุปงาน AWS Hong Kong Summit: นิยามความรับผิดชอบของ Physical AI

ฮ่องกง 8 กรกฎาคม 2026 — AxBlade เลเยอร์ด้านความรับผิดชอบสำหรับ Autonomous AI ร่วมจัดงาน side event พิเศษ "From Agentic AI to Physical AI: What Gets Funded After the Model Wave?" ควบคู่ไปกับงาน AWS Summit Hong Kong Week โดยจัดขึ้นที่โรงแรม Hopewell ในรูปแบบงานเชิญเฉพาะ ซึ่งมีผู้ร่วมงานมากกว่า 100 คน ประกอบด้วยผู้ก่อตั้ง นักวิจัย ผู้นำองค์กร และนักลงทุนจาก AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ และ City University of Hong Kong เพื่อสำรวจช่องว่างเชิงโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญระหว่างเดโม AI กับการนำไปใช้จริงในโลกกายภาพ

จากโมเดลสู่ความรับผิดชอบ: ฉันทามติร่วม

งานเริ่มต้นด้วยคีย์โน้ตโดย Nick Hau ผู้ก่อตั้ง AxBlade ที่ชี้ให้เห็นว่าคลื่นการลงทุน AI ระลอกถัดไปจะไม่ไหลไปสู่โมเดลภาษาขนาดใหญ่อีกต่อไป แต่จะมุ่งสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ Autonomous AI สามารถถูกตรวจสอบความรับผิดชอบได้ในสภาพแวดล้อมทางกายภาพ ต่อด้วยคีย์โน้ตจาก Ian Holtz หัวหน้าฝ่าย Agentic AI ที่ AWS ว่าด้วยข้อกำหนดขององค์กรสำหรับการนำระบบ agentic ไปใช้ในระดับสเกล

ตลอดทั้งสามพาเนล ได้ข้อสรุปร่วมที่ชัดเจนว่า หากปราศจากอัตลักษณ์ที่ตรวจสอบได้ (verifiable identity) การประมวลผลที่เชื่อถือได้ (trusted execution) และบันทึกพฤติกรรมที่พิสูจน์ได้ด้วยวิธีเข้ารหัส (cryptographically provable behavior records) แล้ว Physical AI จะไม่สามารถก้าวจากห้องแล็บไปสู่การใช้งานจริงในระดับโปรดักชันได้

  • พาเนล 1 — "What Gets Funded After the Model Wave?" เจาะลึกมุมมองนักลงทุนต่อการให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าโมเดล ผู้ร่วมเสวนาหลายรายชี้ให้เห็นว่าเม็ดเงินทุนกำลังไหลไปยังสแต็กที่รองรับคอมพลายแอนซ์ตั้งแต่ต้น และเครื่องมือสำหรับดีพลอยในโลกจริงมากขึ้น
  • พาเนล 2 — "AI Goes Real World" กล่าวถึงความท้าทายด้านความรับผิดชอบ ความปลอดภัย และธรรมาภิบาล เมื่อเอเจนต์ AI เข้าไปเกี่ยวข้องกับระบบทางกายภาพ — ตั้งแต่ Robotic Process Automation ไปจนถึงการวินิจฉัยอัตโนมัติ
  • พาเนล 3 — "From Demo to Production" ปิดท้ายด้วยการลงลึกเชิงเทคนิคถึงมิดเดิลแวร์ที่ยังขาดหายไประหว่างโครงการพิสูจน์แนวคิด (PoC) กับการนำไปใช้จริงในระดับองค์กร โดยเน้นว่าสมรรถนะด้านการตรวจสอบย้อนกลับ (auditability) เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับอุตสาหกรรมที่ถูกกำกับดูแล

เครือข่ายคุณภาพและการเข้าถึงเชิงสถาบัน

ในช่วงบ่าย งานเปลี่ยนเข้าสู่ช่วง Curated Networking & Demo Matching เชื่อมโยงผู้พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI เข้ากับผู้ปฏิบัติงานในองค์กรและนักลงทุนสถาบัน ช่วงค่ำมีงาน Private Dinner Reception เพื่อเปิดพื้นที่สนทนาแบบปิดในประเด็นโอกาสความร่วมมือข้ามสาขา ตั้งแต่ AI เฮลท์แคร์ Web3 ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์

เหตุผลที่ AxBlade โดดเด่น

ในฐานะเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานแบบบล็อกเชนเนทีฟเพียงรายเดียวในงาน AxBlade สาธิตให้เห็นว่า Layer 2 public blockchain ที่รองรับคอมพลายแอนซ์โดยกำเนิดของตน — ซึ่งผสานอัตลักษณ์ AI แบบเนทีฟ (DID), Trusted Execution Environments (TEE) และ Zero-Knowledge Proof of Behavior (PoB) — สามารถแก้ปัญหาชช่องว่างด้านความรับผิดชอบที่ถูกระบุในทุกพาเนลได้โดยตรง

“เราไม่ได้สร้างโมเดล AI เรากำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านความไว้วางใจที่ทำให้โมเดลเหล่านั้นถูกตรวจสอบได้” Nick Hau กล่าว “งานในลักษณะนี้พิสูจน์ให้เห็นว่าอุตสาหกรรมพร้อมจะก้าวจากคำถามว่า ‘AI ทำอะไรได้บ้าง’ ไปสู่ ‘ใครต้องรับผิดชอบเมื่อมันลงมือทำ’ แล้ว”

สถาบันที่เข้าร่วม

งานครั้งนี้มีผู้แทนจาก AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer, SNZ, City University of Hong Kong, BitRock Capital, Gaorong Capital, HongShan, Beyond Ventures, CTFS, Foresee, Savior of Health, ETHHub, PRIMIT, OpenBuild, INFINI, Publish0x, UpHonest Scouts, YOOV และองค์กรชั้นนำอื่น ๆ ครอบคลุมทั้งด้าน AI เฮลท์แคร์ และ Web3

ฝ่ายสื่อมวลชนได้รับการสนับสนุนจาก Techub News, Monster Block, BlockBeats, Foresight News, TinTin, ChainCatcher, TechFlow, CoinMarketCap, FINBOLD และพาร์ตเนอร์เพิ่มเติม


เกี่ยวกับ AxBlade

AxBlade คือเลเยอร์ด้านความรับผิดชอบสำหรับ AI Agents, World Models และ Physical AI ในฐานะ Layer 2 public blockchain ที่ออกแบบมาให้รองรับคอมพลายแอนซ์โดยกำเนิด AxBlade ทำให้สามารถสร้างอัตลักษณ์ที่ตรวจสอบได้ การประมวลผลที่เชื่อถือได้ และการตัดสินใจที่รับผิดชอบได้ โดยผสานเทคโนโลยีบล็อกเชน Zero-Knowledge Proofs (ZK) และ Trusted Execution Environments (TEE) ทุกการกระทำของ AI ในโลกจริงจะถูกบันทึก จัดโครงสร้าง และผูกไว้บนบล็อกเชน ทำให้ระบบอัตโนมัติสามารถถูกตรวจสอบย้อนกลับ ติดตาม และปฏิบัติตามข้อกำหนดในระดับสเกลได้

Website: axblade.io
X/Twitter: @AxBlade_io
Contact: [email protected]

Media Contact:
AxBlade Communications
Email: [email protected]

ข้อสงวนสิทธิ์: เนื้อหานี้เป็นข้อมูลจากบุคคลที่สามซึ่งผู้ออกให้ข้อมูลจัดส่งมาเพื่อเผยแพร่เพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น Yellow ไม่ได้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนี้โดยอิสระ และไม่รับผิดชอบต่อความผิดพลาดหรือการตกหล่น ข้อมูลทั้งหมดนี้ไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการลงทุน กฎหมาย บัญชี หรือภาษี รวมถึงไม่ใช่การชักชวนให้ซื้อหรือขายสินทรัพย์ใด ๆ
ข่าวประชาสัมพันธ์ล่าสุด
แสดงข่าวประชาสัมพันธ์ทั้งหมด
ข่าวล่าสุด
แสดงข่าวทั้งหมด
AxBlade × สรุปงาน AWS Hong Kong Summit: นิยามความรับผิดชอบของ Physical AI | Yellow.com