การประชุมสุดยอดโอเพนซอร์สญี่ปุ่น 2025: การเปลี่ยนแปลงของสถาปัตยกรรม

ในขณะที่การแข่งขันเพื่อสร้าง "โมเดลขนาดใหญ่" ในโลกของปัญญาประดิษฐ์กำลังเงียบงันอย่างน่าวิพากษ์วิจารณ์ อนาคตของภาคส่วนนี้ได้รับการสรุปไว้ในประโยคเดียวที่งาน Open Source Summit Japan 2025 ว่า"อนาคตของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนจะไม่ถูกกำหนดโดยขนาดของโมเดล แต่จะถูกกำหนดโดยสถาปัตยกรรมของระบบ" 1

การตัดสินใจครั้งนี้เป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนที่สุดว่าจุดสนใจได้เปลี่ยนจากการฝึกฝนโมเดลไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับและขยายขนาดโมเดลเหล่านั้นแล้ว การประชุมสุดยอดที่จัดขึ้นที่เนินเขาโทราโนมอน โตเกียว พิสูจน์ให้เห็นว่าบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Fujitsu และ Honda ได้นำโอเพนซอร์สมาใช้เป็น "รากฐานเชิงกลยุทธ์" และในฐานะวิศวกร DevOps ผมมีโอกาสได้ตรวจสอบบรรทัดฐานใหม่ๆ ณ จุดตัดระหว่างโลกของปัญญาประดิษฐ์และโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่จริง
บทความนี้วิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างโลกของปัญญาประดิษฐ์และโครงสร้างพื้นฐาน โดยอาศัยภาพถ่ายที่ผมถ่ายเองในงาน การบรรยายทางเทคนิคที่ผมเข้าร่วม และข้อมูลที่รวบรวมจากโปรแกรมอย่างเป็นทางการของ Linux Foundation

การอภิปรายทางเทคนิคที่โดดเด่นในโปรแกรมการประชุมและการนำเสนอที่ผมได้ตรวจสอบในสถานที่จริงนั้น รวบรวมไว้ในหัวข้อหลักต่อไปนี้ในแง่ของการจัดการโครงสร้างพื้นฐานสมัยใหม่:

ก. สถาปัตยกรรมระบบและการแยกส่วนฮาร์ดแวร์

• การแยกส่วนประกอบฮาร์ดแวร์: ดังที่ได้อธิบายไว้ในหัวข้อ "การจัดสรร GPU แบบไดนามิก" ของ Fujitsu ซึ่งเป็นการก้าวข้ามโครงสร้างเซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิม โดยการรวบรวม CPU, GPU และหน่วยความจำไว้ในพูลแบบไดนามิก (Resource Pool) โดยการแยกส่วนประกอบเหล่านั้นออกจากเคสทางกายภาพ2 
• โรงงาน AI: การเปลี่ยนศูนย์ข้อมูลให้เป็นโรงงานผลิตที่สามารถตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงได้ของภาระงานด้านปัญญาประดิษฐ์ แทนที่จะเป็นฟาร์มเซิร์ฟเวอร์แบบคงที่

ข. การปฏิบัติการของสายลับ

• การจัดการโครงสร้างพื้นฐานแบบอัตโนมัติ: ดังที่เราได้เห็นในการสาธิตบนเวที การเปลี่ยนผ่านจากโครงสร้างของเครื่องมืออย่าง Terraform ที่ "หยุดทำงานเมื่อเกิดข้อผิดพลาด" ไปสู่โครงสร้างแบบ "เอเจนต์" ที่สามารถวิเคราะห์ข้อผิดพลาดและสร้างวิธีแก้ไขได้3 
• ห่วงป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง: การติดตามตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ไม่เพียงแต่การใช้งานโมเดลปัญญาประดิษฐ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านั้นในสภาพแวดล้อมจริงด้วย5 

ค. การกำกับดูแลและความปลอดภัยของข้อมูล

• การเข้าถึงเวกเตอร์แบบรวมศูนย์: จากแผนภาพทางสถาปัตยกรรมที่ NTT และผู้บรรยายรายอื่นๆ นำเสนอ โครงสร้างที่ประมวลผลข้อมูลในสถานที่จากแหล่งข้อมูลที่กระจายอยู่ จะรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกันแทนที่จะส่งข้อมูลไปยังที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง6 
• นโยบายในรูปแบบโค้ด: การตัดสินใจเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลแบบไดนามิก ณ ขณะที่มีการสอบถามข้อมูล โดยเครื่องมือต่างๆ เช่น OPA (Open Policy Agent) 6 

ง. ภาระงานที่สำคัญและภาระงานพิเศษ

• การจัดการเซิร์ฟเวอร์เกม: ดังที่แสดงในงานนำเสนอ Agones ของทีม Google Open Source การจัดการเซิร์ฟเวอร์เกมที่มีสถานะ (stateful game servers) ในระดับโลกบน Kubernetes7 
• ลินุกซ์ระดับอวกาศ: การควบคุมแขนหุ่นยนต์บนสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) ด้วยซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส ซึ่งนำเสนอในงานนำเสนอของ GITAI8 

ก. สถาปัตยกรรมระบบและการแยกส่วนฮาร์ดแวร์

การปลดปล่อยฮาร์ดแวร์: CoHDI

หนึ่งในหัวข้อทางเทคนิคที่โดดเด่นที่สุดของการประชุมคือการบรรยายเรื่อง"การจัดสรร GPU แบบไดนามิกใน Kubernetes"โดย Jin Hase และ Tsubasa Watanabe จากทีม Fujitsu แผนภาพสถาปัตยกรรมที่แสดงบนเวทีอธิบาย โครงการ CoHDI (Composable Disaggregated Infrastructure)ดังนี้:

• กลุ่มทรัพยากรแบบแยกส่วน: CPU, GPU, หน่วยความจำ และ NIC จะถูกถอดออกจากเคสเซิร์ฟเวอร์และรวบรวมไว้ในกองกลางเดียวกัน
• สวิตช์ PCIe/CXL: ส่วนประกอบเหล่านี้เชื่อมต่อกันผ่านสวิตช์ความเร็วสูง
• การรวม Kubernetes: ดังที่แสดงในแผนภาพ Kubernetes จะร้องขอฮาร์ดแวร์ราวกับกำลังสร้าง Pod และระบบจะประกอบฮาร์ดแวร์นี้เข้าด้วยกันทันทีเพื่อสร้างเซิร์ฟเวอร์ "Composed Baremetal"2 

แล้วทำไมCoHDI ถึง สำคัญ? สถาปัตยกรรมนี้มีศักยภาพที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน GPU จาก 30% เป็น 80%

การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน: ครอสเพลน 2.0

อีกหนึ่งการนำเสนอที่สำคัญในงานนี้คือ สถาปัตยกรรม Crossplane 2.0การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของคำจำกัดความแบบประกาศบน Git โดยลูปควบคุมของ Crossplane และการแปลงคำจำกัดความเหล่านั้นให้เป็นทรัพยากรจริงบน AWS, Azure หรือ Google Cloud สนับสนุนวิสัยทัศน์ของโครงสร้างพื้นฐานที่ "ซ่อมแซมตัวเองได้" นอกจากนี้Crossplane 2.0ยังสามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อม Kubernetes ทั้งหมด ไม่ใช่แค่สำหรับบริการคลาวด์เหมือนใน Crossplane v1 ด้วยเทคโนโลยีนี้ ทำให้ผู้พัฒนาทุกคนสามารถติดตั้งเทคโนโลยีง่ายๆ ได้โดยไม่ต้องขอความช่วยเหลือ นับเป็นการนำเสนอที่น่าประทับใจในแง่ของการแสดงให้เห็นถึงจุดที่กระบวนการ DevOps จะเข้ามามีบทบาท4

AgentOps:เป็นกลไกป้อนกลับอย่างต่อเนื่องที่มีเป้าหมายเพื่อลดช่องว่างระหว่างความเป็นจริง โดยการนำขั้นตอนการพัฒนา (วงจรภายใน) และการประยุกต์ใช้งาน (วงจรภายนอก) ของเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์มาผสานรวมกัน โครงสร้างนี้ถูกกำหนดให้เป็นสาขาวิชาวิศวกรรมแพลตฟอร์ม AI ที่ผสมผสานชุดข้อมูลที่เตรียมไว้แบบออฟไลน์เข้ากับการสังเกตจากสภาพแวดล้อมจริงในระบบนิเวศเดียว ทำให้สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดและนำข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงกลับเข้าสู่กระบวนการทดสอบได้5

มนุษย์ vs. เอเจนต์:แอนนี่ ทัลวาสโต กล่าวในสุนทรพจน์ของเธอว่า เครื่องจักรจะยังคงไม่สมบูรณ์ในกระบวนการ DevOps ตราบใดที่พวกมันไม่มีข้อมูลที่พบในมนุษย์ ตัวอย่างเช่น เธอกล่าวว่า ระบบอาจได้รับการจัดการอย่างไม่สมบูรณ์เมื่อคุณไม่มีแม้แต่การติดต่อสื่อสารเล็กๆ น้อยๆ จากเพื่อนร่วมงาน เธอได้กล่าวโดยละเอียดในงานนำเสนอของเธอว่า ข้อมูลทั้งหมดนี้ควรส่งให้เอเจนต์ก่อน3

ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สในอวกาศ: สถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) และหุ่นยนต์

ในภาพถ่ายที่ถ่ายในระหว่างการประชุมเกี่ยวกับระบบที่สำคัญต่อความปลอดภัย ภาพของสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) และ แขนหุ่นยนต์ GITAIปรากฏอยู่บนจอขนาดใหญ่ การได้เห็นว่า Linux ถูกนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีโอกาสผิดพลาดในสุญญากาศของอวกาศนั้น เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส8

การเข้าถึงเวกเตอร์แบบรวมศูนย์ข้ามองค์กรและ OPA:ในองค์กรขนาดใหญ่ ข้อมูลมักถูกจัดเก็บไว้ในแผนกต่างๆ หรือบริษัทคู่ค้า ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่แตกต่างกัน การรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ไว้ในศูนย์กลางเดียวทำได้ยากเนื่องจากข้อกำหนดทางกฎหมาย ความปลอดภัยของข้อมูล และสิทธิ์ความเป็นเจ้าของ การนำเสนอครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เกิด "การบูรณาการเสมือน" โดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูล

• วีแอลแอลเอ็ม: ใช้ในการแปลงเมตาเดตาที่ซับซ้อนจากแหล่งข้อมูลให้เป็นบทสรุปภาษาธรรมชาติที่กระชับและมีความหมาย นอกจากนี้ยังทำหน้าที่เป็นเครื่องมืออนุมานประสิทธิภาพสูงในกระบวนการทำความเข้าใจคำถามของผู้ใช้และการประมวลผลผลลัพธ์
• การตัดสินใจเชิงนโยบาย: รับผิดชอบด้านการกำกับดูแลข้อมูลและการอนุญาต เมื่อผู้ใช้เริ่มการสืบค้นข้อมูล OPA จะตรวจสอบในระหว่างการทำงานว่าผู้ใช้มีสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลนั้นหรือไม่
• รายละเอียดเกี่ยวกับมิลวุส: ทำหน้าที่เป็น "แคตตาล็อกเชิงความหมาย" โดยจะจัดเก็บข้อมูลเมตาทางเทคนิคและธุรกิจของแหล่งข้อมูลในทุกองค์กรในรูปแบบเวกเตอร์ เมื่อมีการส่งคำค้นหาเข้ามา ระบบจะทำการค้นหาในขั้นตอนแรกเพื่อพิจารณาว่าองค์กรใดอาจมีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

การนำเสนอนี้พิสูจน์ให้เห็นว่าสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานการค้นหาที่ปลอดภัยและ "ชาญฉลาด" ระหว่างองค์กรต่างๆ ได้อย่างไร โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปยังตำแหน่งส่วนกลาง ด้วยการผสานรวมความสามารถในการค้นหาที่ปรับขนาดได้ของ Milvus พลังการประมวลผลภาษาของ vLLM และนโยบายความปลอดภัยที่ยืดหยุ่นของ OPA 6

การออกแบบบริบท:วิทยากร เควิน โนเอล กล่าวว่า ยุคของการ "เขียนโจทย์แล้วรอคำตอบ" นั้นได้สิ้นสุดลงแล้ว และเราได้เข้าสู่ยุคของการออกแบบบริบทแทน

• หลักสูตร LLM ไม่มีรัฐ: นางแบบจะไม่จำแม้แต่ประโยคก่อนหน้า เว้นแต่คุณจะเตือนพวกเธอ
• การก่อตั้งรัฐ: เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ให้คำตอบที่ถูกต้อง คุณจำเป็นต้องนำเสนอทุกอย่างให้มันอย่างถูกต้องใน "ขณะนั้น" (ทันเวลาพอดี) นี่คือศิลปะของการนำบทสนทนาในอดีต ข้อมูลจากเอกสาร และผลลัพธ์จากเครื่องมือต่างๆ มาผสานรวมกัน

การนำเสนอแสดงให้เห็นว่าส่วนประกอบต่อไปนี้ต้องนำมาประกอบกันเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ตอบสนองได้อย่างประสบความสำเร็จ:

• RAG (ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง): ข้อมูลที่ดึงมาจากเอกสารหรือฐานข้อมูลภายในองค์กร
• การจัดการหน่วยความจำ: การตั้งค่าในอดีตของผู้ใช้และประวัติการสนทนาระยะสั้น
• เครื่องมือภายนอก: ข้อมูลที่มาจาก API หรือเครื่องมือคำนวณ
• คำสั่งระบบ: กฎหลักที่กำหนดลักษณะและภารกิจของปัญญาประดิษฐ์

การทดสอบโครงสร้างที่ซับซ้อนเช่นนี้ (RAG + หน่วยความจำ + เครื่องมือ) ด้วยตนเองเป็นไปไม่ได้ ผู้บรรยายจึงเสนอวิธีแก้ปัญหาดังต่อไปนี้:

• การประเมินผลอัตโนมัติ: เราต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างคู่ "คำถาม-คำตอบ" นับพันคู่ (ข้อมูลสังเคราะห์) โดยใช้ข้อมูลที่เรามีอยู่
• สถานการณ์ที่สมจริง: เราต้องวัดความแข็งแกร่งของระบบโดยการสร้างผู้ใช้จำลองที่ถามคำถามที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วนเหมือนกับผู้ใช้จริง

ต้นทุนและความเร็ว: เราสามารถประเมินความสำเร็จของระบบ (ความแม่นยำ ความไม่เกี่ยวข้อง การหลอกลวง) ได้ภายในไม่กี่นาทีด้วยชุดข้อมูลสังเคราะห์ แทนที่จะทำการทดสอบที่ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์สำหรับมนุษย์10

การจัดการเซิร์ฟเวอร์เกม (Agones):ในสไลด์ชื่อ"วิธีการทำงานของ Agones"โดยทีมโอเพนซอร์สของ Google ได้มีการแสดงแผนผังการทำงานของโครงสร้างพื้นฐานของ เกม ARC Raidersในแผนภาพนี้ จะเห็นได้อย่างชัดเจนว่าหลังจากจับคู่ผู้เล่นแล้ว ผู้เล่นจะถูกจัดสรรไปยัง Pods ที่เรียกว่า "Agones Game Server" และเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะได้รับการจัดการด้วยกลยุทธ์ "binpacking" (การบีบอัด) ในระดับสากล ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถทุ่มเทเวลาให้กับการพัฒนาเกมได้มากขึ้นโดยไม่ต้องกังวลเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน นอกจากนี้ยังพิสูจน์ให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของ Kubernetes ในฐานะโอเพนซอร์สในอุตสาหกรรมเกมอีกด้วย7

ความเร็วในการกระจายโมเดล:การนำเสนอแสดงให้เห็นว่าขณะนี้โมเดลต่างๆ ถูกเก็บไว้ในรีจิสทรีที่เข้ากันได้กับ OCI เช่น อิมเมจ Docker และเชื่อมต่อโดยตรง (เมานต์) กับ Pod เหมือนกับดิสก์ด้วยไดรเวอร์ Model CSIซึ่งช่วยลดเวลาในการคัดลอกข้อมูลขนาดหลายกิกะไบต์ รีจิสทรี OCI ของ Harbor ถูกใช้สำหรับการดำเนินการเหล่านี้8

ประสิทธิภาพการอนุมาน:จากบันทึกและภาพประกอบที่ผมได้จดไว้จากการประชุม vLLM เทคโนโลยี PagedAttention เป็นกุญแจสำคัญต่อประสิทธิภาพ เทคโนโลยีนี้จัดการหน่วยความจำ GPU ด้วยตรรกะหน่วยความจำเสมือนในระบบปฏิบัติการ ช่วยเอาชนะปัญหาคอขวดของ "Key-Value Cache" และเพิ่มปริมาณงานได้หลายเท่า การนำเสนอยังกล่าวถึง DeepSpeed ​​ที่พัฒนาโดย Microsoft ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ได้ 4-6 เท่า ทำให้ได้ประสิทธิภาพสูงแม้ในฮาร์ดแวร์รุ่นเก่า การนำเสนอเน้นย้ำว่าจำนวนโทเค็นที่ผลิตต่อค่าธรรมเนียมเพิ่มขึ้นด้วยเทคโนโลยีนี้9

สรุป:หลังจากเข้าร่วมการประชุม Open Source Summit Japan 2025 ผมกลับมาพร้อมกับวิสัยทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงมุมมองต่ออาชีพของผมอย่างสิ้นเชิง ไม่ใช่แค่เพียงความรู้ทางเทคนิคใหม่ๆ ที่ติดตัวมาเท่านั้น

หนึ่งในประเด็นที่สร้างความประทับใจให้ผมมากที่สุดตลอดงานคือขอบเขตความกว้างขวางของการใช้งานซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส(OSS)ในปัจจุบัน ความจริงที่ว่าพลังของโอเพนซอร์สได้รับความไว้วางใจแม้ในโครงการเทคโนโลยีที่สำคัญและล้ำสมัยที่สุดของมนุษยชาติ เช่นสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS)ไม่ใช่แค่ในเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันบนมือถือเท่านั้น ทำให้ผมตระหนักอีกครั้งถึงความรับผิดชอบและศักยภาพของงานที่เราทำ

ช่วงเวลาที่น่าจดจำที่สุดของการประชุมสุดยอดครั้งนี้สำหรับผม คือการได้ฟังการบรรยายสดจากลินัส ทอร์วัลด์ส หนึ่งในผู้บุกเบิกโลกซอฟต์แวร์สมัยใหม่ และผู้สร้างลินุกซ์และกิต การได้ฟังแนวทางการพัฒนาเทคโนโลยีและวิสัยทัศน์ของเขาโดยตรง ทำให้ผมเข้าใจปรัชญาอันยิ่งใหญ่ที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือพื้นฐานที่เราใช้กันอยู่

บทเรียนที่สำคัญที่สุดที่ผมได้รับจากงานประชุมครั้งนี้คือโลกของซอฟต์แวร์เปรียบเสมือนมหาสมุทรที่ไม่มีที่สิ้นสุด เปิดรับการพัฒนาได้ตลอดเวลาและเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศนี้ไม่ได้หมายถึงแค่การเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ยังหมายถึงการเรียนรู้และมีส่วนร่วมกับชุมชนอย่างต่อเนื่องด้วย พลวัตของอาชีพนี้เป็นแรงบันดาลใจให้ผมอย่างมาก ตอนนี้ถึงเวลาแล้วที่จะทำงานต่อไปอย่างมุ่งมั่นและรวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยแรงบันดาลใจนี้! 👨‍💻✨

การเดินทางไปญี่ปุ่นของฉันเป็นการสานต่อความอยากรู้อยากเห็นที่เริ่มก่อตัวขึ้นจากวัฒนธรรมการอ่านและการแบ่งปันความรู้ที่เปี่ยมไปด้วยพลังซึ่งได้รับการส่งเสริมที่กาลาคิยะ แรงจูงใจหลักของฉันในการเลือกจุดหมายปลายทางนี้คือการได้ดื่มด่ำกับวัฒนธรรมและมรดกทางด้านอาหารที่ฉันมองว่าแตกต่างอย่างสิ้นเชิง—แทบจะเป็นอีกโลกหนึ่งเลยก็ว่าได้—จากวัฒนธรรมของเรา ฉันอยากก้าวออกจากเขตสบายของตัวเองและสัมผัสประสบการณ์การเป็น "คนนอก" ในดินแดนที่มีความแตกต่างอย่างมากมายเช่นนี้ ที่ซึ่งพิธีกรรมและรสชาติทุกอย่างดูเหมือนจะอยู่ในมิติที่แตกต่างออกไป

อย่างไรก็ตาม ขณะที่ผมเดินทางไปทั่วโตเกียว ตั้งแต่ถนนใหญ่ที่สว่างไสวด้วยแสงไฟนีออน ไปจนถึงร้านอาหารแบบดั้งเดิมที่ซ่อนตัวอยู่ในตรอกแคบๆ ผมก็ได้ตระหนักถึงความจริงอันลึกซึ้งอย่างหนึ่ง แม้ว่าการจัดแต่งอาหารอย่างพิถีพิถันและความเงียบสงบของท้องถนนจะดูแปลกใหม่ในตอนแรก แต่ผมก็ค้นพบแก่นแท้สากลที่ซ่อนอยู่ภายใต้พื้นผิวเหล่านั้น การยืนอยู่ใต้เงาของตึกระฟ้าสมัยใหม่และการเฝ้ามองผู้คนค้นหาช่วงเวลาแห่งความสงบสุขที่ศาลเจ้าโบราณ ทำให้ผมตระหนักว่าการแสดงออกถึงความจริงใจของมนุษย์นั้นเหมือนกันกับในบ้านเกิดของเรา มันเป็นการย้ำเตือนอย่างทรงพลังว่าไม่ว่าภูมิศาสตร์จะเป็นอย่างไร มนุษยชาติก็ล้วนมีค่านิยมพื้นฐานเดียวกัน นั่นคือ ความเมตตา การทำงาน ครอบครัว และจิตวิญญาณแห่งการแบ่งปัน

การได้เห็นวัฒนธรรมแห่งความเคารพที่ฝังรากลึกและ "ความกลมกลืนที่มองไม่เห็น" เบื้องหลังสังคมที่ดำเนินไปอย่างแม่นยำเหลือเชื่อนั้น เปลี่ยนการสังเกตการณ์ของผมให้กลายเป็นบทเรียนที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความเป็นมนุษย์ การได้สัมผัสความลึกซึ้งทางวัฒนธรรมนี้ควบคู่ไปกับวิสัยทัศน์ที่ไม่เหมือนใคร ช่วยให้ผมเข้าใจว่าโลกไม่ได้ถูกกำหนดด้วยโครงสร้างเพียงอย่างเดียว แต่ด้วยจิตวิญญาณและวินัยของมนุษย์ ผมกลับมาจากการเดินทางครั้งนี้ด้วยความเข้าใจที่ยากจะลืมเลือนว่าเราทุกคนเป็น "หนึ่งเดียวกัน" แม้จะอยู่คนละซีกโลก และแน่นอนว่าได้ภาพถ่ายอันล้ำค่าไม่กี่ภาพที่บันทึกจิตวิญญาณของเมืองนี้ไว้
 

แล้วพบกันใหม่ที่จุดหมายต่อไป

เอ็มเร อิซมีร์

วิศวกร DevOps อาวุโส
ภาพบรรยากาศงาน Open Source Summit Japan 2025 ณ กรุงโตเกียว
 

1. อนาคตของ AI ที่เป็นตัวแทนจะไม่ถูกกำหนดโดยขนาดของโมเดล... - การนำเสนอในงาน Open Source Summit AI_dev Track, 8-10 ธันวาคม 2025, โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น สามารถดูได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/type/AI_dev

2. การจัดสรร GPU แบบไดนามิกใน Kubernetes ด้วยโครงสร้างพื้นฐานแบบแยกส่วนที่ประกอบได้ - Jin Hase และ Tsubasa Watanabe, Fujitsu Limited. Open Source Summit Japan 2025, Cloud & Containers Track. สามารถดูได้ที่: https://github.com/CoHDI

3. LLMs ในโหมดอัตโนมัติ: การใช้งาน AI Agent บน Kubernetes - Annie Talvasto, Waovo/Upbound งานประชุม Open Source Summit Japan 2025 เข้าถึงได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/29Fqz/llms-on-autopilot-running-ai-agents-on-kubernetes-with-open-source-tools-annie-talvasto-waovo

4. การจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้วย Crossplane 2.0 - การนำเสนอ Upbound ในงาน Open Source Summit Japan 2025 รับชมได้ที่: ( https://ossjapan2025.sched.com/event/29FnY )

5. จากห้องแล็บสู่ชีวิตจริง: การประเมินระบบ AI ในทางปฏิบัติ - Sharon Dashet และ Vincent Caldeira การนำเสนอของ Red Hat โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น รับชมได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FnS/from-lab-to-life-practical-ai-system-evaluation-sharon-dashet-vincent-caldeira-red-hat

6. การค้นหาเวกเตอร์แบบรวมศูนย์และการค้นหาที่คำนึงถึงนโยบาย - ฮิโรกิ อิโตะ และ ชูสุเกะ ทาคาฮาชิ, NTT งานประชุม Open Source Summit Japan 2025, AI_dev Track ดูรายละเอียดได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FpX/federated-vector-retrieval-across-organizations-with-milvus-opa-and-vllm-hiroki-ito-shusuke-takahashi-ntt

7. ปาฐกถาหลัก: อนาคตของ Agones จะเป็นอย่างไร? การกำกับดูแลในระดับโลก - เบน ฮัสตัน สถาปนิกอาวุโส Google Cloud งานประชุม Open Source Summit Japan 2025, AI_dev Track รับชมได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/2AHMX/keynote-whats-next-for-agones-planet-scale-governance-ben-huston-sr-principal-architect-google-cloud

8. ModelPack: มาตรฐานเปิดสำหรับการบรรจุ การแจกจ่าย และการใช้งาน LLM ในสภาพแวดล้อม Cloud Native - การนำเสนอโดย Wenbo Qi และ Chenyu Zhang จาก Ant Group ในงาน Open Source Summit Japan 2025 สามารถดูได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FpF/modelpack-an-open-standard-for-packaging-distributing-and-running-llms-in-cloud-native-environment-wenbo-qi-chenyu-zhang-ant-group

9. ปาฐกถาหลัก: สถานการณ์ปัจจุบัน - จิม เซมลิน กรรมการบริหาร มูลนิธิลินุกซ์ การนำเสนอในงานประชุมสุดยอดโอเพนซอร์ส ประเทศญี่ปุ่น 2025 รับชมได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/2AEuA/keynote-state-of-the-union-jim-zemlin-executive-director-the-linux-foundation

10. กลยุทธ์ข้อมูลสังเคราะห์เชิงปฏิบัติสำหรับระบบ RAG/Agentic - เควิน โนเอล, Uzabase - การนำเสนอ Edge US ในงาน Open Source Summit Japan 2025 สามารถดูได้ที่: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FlW/practical-synthetic-data-strategies-for-ragagentic-systems-kevin-noel-uzabase-edge-us