ChatGPT ฆ่า IBM? จากผู้นำสู่ผู้ตาม อะไรที่ทำให้ยักษ์ใหญ่สะดุดในยุค AI First
ย้อนเวลากลับไปในปี 1997 โลกทั้งใบต่างจับจ้องไปที่การดวลหมากรุกนัดหยุดโลก ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร
Gary Kasparov ปรมาจารย์หมากรุกเบอร์หนึ่งของโลก ผู้ที่ไม่เคยเกรงกลัวคู่แข่งหน้าไหน ต้องมานั่งกุมขมับอยู่หน้ากระดานสี่เหลี่ยม
ฝั่งตรงข้ามของเขาไม่ใช่คน แต่เป็นตู้สี่เหลี่ยมทึบตันที่ส่งเสียงฮัมเบาๆ ตลอดเวลา
มันคือ Deep Blue สุดยอดซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ IBM ทุ่มงบประมาณมหาศาลสร้างขึ้นมา
ในวินาทีที่ Gary Kasparov ยอมจำนนและเดินออกจากกระดานด้วยความพ่ายแพ้ นั่นคือวินาทีประวัติศาสตร์ที่เครื่องจักรสามารถเอาชนะสมองของมนุษย์ที่ฉลาดที่สุดได้เป็นครั้งแรก
ชัยชนะครั้งนั้นทำให้ชื่อของ IBM กลับมากระหึ่มโลกอีกครั้ง พาดหัวข่าวทุกสำนักต่างลงข่าวความยิ่งใหญ่ของเทคโนโลยีสีฟ้าครามนี้
แต่ใครจะไปคาดคิดว่า เบื้องหลังความสำเร็จที่สวยหรู บริษัทที่มีพนักงานเกือบสี่แสนคนและมีประวัติศาสตร์ยาวนาน กำลังค่อยๆ เผชิญกับมรสุมลูกใหม่ที่กำลังก่อตัวเงียบๆ
เพื่อให้เห็นภาพความยิ่งใหญ่ของตำนานนี้ เราต้องย้อนกลับไปไกลกว่านั้น ไกลไปถึงปี 1911 ซึ่งเป็นปีก่อนที่เรือไททานิคจะจมลงสู่ก้นมหาสมุทรเสียอีก
IBM ก่อตั้งขึ้นจากการควบรวมบริษัท 4 แห่งเข้าด้วยกัน หนึ่งในนั้นคือ Tabulating Machine บริษัทที่มีเทคโนโลยีสุดล้ำในยุคนั้นอย่าง บัตรเจาะรู หรือ Punch Cards
เจ้าบัตรกระดาษเจาะรูใบเล็กๆ นี้เอง คือรากฐานสำคัญที่ทำให้ IBM กลายเป็นเสาหลักของโลกธุรกิจในยุคแรกเริ่ม...
ธุรกิจของ IBM ในช่วงเวลานั้น ไม่ใช่การขายคอมพิวเตอร์แบบที่เราคุ้นเคย แต่เป็นการให้เช่าเครื่องคำนวณและประมวลผลข้อมูล
ลูกค้าหลักของพวกเขาคือหน่วยงานรัฐและองค์กรขนาดใหญ่ ที่ต้องการทำบัญชีหรือสำมะโนประชากร
ซึ่งถ้าจะเปรียบเทียบกับศัพท์ยุคนี้ โมเดลธุรกิจของพวกเขาก็คือ Platform as a Service รุ่นคุณปู่นั่นเอง
พวกเขาไม่ได้แค่ให้เช่าเครื่องจักร แต่ยังพ่วงบริการให้คำปรึกษาเข้าไปด้วย ซึ่งกลายเป็นจุดแข็งที่ฝังรากลึกอยู่ในดีเอ็นเอขององค์กรมาจนถึงปัจจุบัน
จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นในปี 1952 เมื่อ IBM เปิดตัว IBM 701 คอมพิวเตอร์เชิงพาณิชย์เครื่องแรกของโลก ที่ปูทางไปสู่ยุคทองของ เมนเฟรม
ในช่วงเวลานั้น IBM คือผู้ผูกขาดตลาดอย่างเบ็ดเสร็จ ไร้คู่แข่งที่สมน้ำสมเนื้อ จนกระทั่งเวลาล่วงเลยมาถึงปี 1981
IBM ตัดสินใจกระโดดลงมาเล่นในตลาดผู้บริโภคทั่วไป ด้วยการเปิดตัว IBM Personal Computer หรือที่เราเรียกกันติดปากว่า PC
การมาของ PC ทำให้คอมพิวเตอร์ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป ธุรกิจขนาดเล็กและคนธรรมดาสามารถเป็นเจ้าของเทคโนโลยีนี้ได้ ในราคาที่พอจะจับต้องไหว
สถานการณ์ในตอนนั้นน่าสนใจมาก เพราะ Apple กำลังเป็นดาวรุ่งพุ่งแรงที่เพิ่งเปิดตัว Apple II ได้ไม่นาน และเริ่มสร้างฐานแฟนคลับของตัวเอง
แต่ถ้าเทียบฟอร์มกันแล้ว Apple ในตอนนั้นเป็นเพียงบริษัทเล็กๆ ที่มีมูลค่าราว 1 พันล้านดอลลาร์ ส่วน IBM คือยักษ์ใหญ่ที่มีมูลค่าสูงถึง 40 พันล้านดอลลาร์
ยิ่งไม่ต้องพูดถึง Microsoft ที่ในเวลานั้นยังเป็นเพียงบริษัทตั้งไข่ที่แทบไม่มีใครรู้จัก...
โมเดลที่สร้างชื่อให้กับ IBM ในยุคนั้นคือ IBM AT หรือ PCAT ซึ่งวางขายในราคาประมาณ 6,000 ดอลลาร์
ถ้าเราลองคำนวณเงินเฟ้อกลับมาเป็นค่าเงินปัจจุบัน ราคาของมันจะสูงถึง 18,000 ดอลลาร์ หรือเกือบ 6 แสนบาทเลยทีเดียว
แม้สเปกของมันจะดูตลกมากเมื่อเทียบกับสมาร์ตโฟนในมือเราตอนนี้ แต่ในยุคนั้น มันคือเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยที่สุดเท่าที่มนุษย์จะหาซื้อได้
ด้วยราคาที่ทำออกมาได้ดีกว่าคู่แข่ง ทำให้ IBM กวาดส่วนแบ่งตลาดไปได้อย่างรวดเร็ว จนกลายเป็นเจ้าตลาดแบบเบ็ดเสร็จเด็ดขาด
ความยิ่งใหญ่นี้มากถึงขนาดที่ว่า รัฐบาลสหรัฐฯ และยุโรปต้องออกมาจับตามอง และเตือนว่า IBM อาจกำลังเข้าข่ายผูกขาดทางการค้า
แต่ในโลกธุรกิจ ไม่มีคำว่ายั่งยืนสำหรับผู้ที่หยุดพัฒนา ยุคทองของ IBM เริ่มสั่นคลอนเมื่อเข้าสู่ทศวรรษที่ 90
คู่แข่งตัวเล็กๆ ที่เคยถูกมองข้าม เริ่มขยายร่างและวิ่งไล่กวดขึ้นมาอย่างน่ากลัว...
Microsoft เริ่มครองโลกซอฟต์แวร์ด้วยระบบปฏิบัติการ DOS และ Windows ที่แข็งแกร่งขึ้นเรื่อยๆ จนกลายเป็นมาตรฐานของโลก PC
ในขณะที่ Intel ก็เรียนรู้เทคโนโลยีการผลิตโปรเซสเซอร์จาก IBM จนสามารถผลิตและขายชิปให้กับผู้ผลิตคอมพิวเตอร์รายอื่นๆ ได้ทั่วโลก
จุดตายของ IBM คือการที่พวกเขาพยายามจะ ทำทุกอย่าง ด้วยตัวเอง ตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ ไปจนถึงงานบริการ
ในขณะที่คู่แข่งเลือกที่จะ โฟกัส ในสิ่งที่ตัวเองถนัดที่สุด Microsoft มุ่งไปที่ระบบปฏิบัติการ ส่วน Intel มุ่งไปที่ชิปประมวลผล
ความพยายามที่จะแบกโลกทั้งใบไว้คนเดียว ทำให้ IBM เริ่มเคลื่อนไหวช้าลงเรื่อยๆ จนถูกเปรียบเปรยว่าเป็น ไดโนเสาร์ อุ้ยอ้ายที่กำลังจะสูญพันธุ์
ธุรกิจ PC ที่เคยเป็นบ่อเงินบ่อทองเริ่มทำกำไรได้น้อยลงเรื่อยๆ เทคโนโลยีเริ่มล้าหลังคู่แข่ง และนั่นทำให้ IBM ต้องดิ้นรนหาทางรอด
พวกเขารู้ดีว่าต้องทำอะไรสักอย่างเพื่อเรียกศรัทธากลับคืนมา และนั่นคือที่มาของโปรเจกต์ Deep Blue
IBM ต้องการพิสูจน์ให้โลกเห็นว่า พวกเขายังคงเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยี ด้วยการสร้างเครื่องจักรที่สามารถเอาชนะมนุษย์ที่เก่งที่สุดในโลกได้
แม้การแข่งขันจะจบลงด้วยชัยชนะของ Deep Blue แต่เบื้องหลังเวทีนั้นกลับเต็มไปด้วยดราม่าและความขัดแย้ง...
Gary Kasparov ไม่ยอมรับความพ่ายแพ้นั้น เขากล่าวหาว่า IBM เล่นตุกติก โดยเชื่อว่ามีมนุษย์แอบช่วยเครื่องจักรตัดสินใจในเกมสุดท้าย
เขาถึงกับเปรียบเปรยว่าการเดินหมากของ Deep Blue ในตานั้น เป็นเหมือน "มือของพระเจ้า" ที่เหนือธรรมชาติเกินกว่าเครื่องจักรจะคิดเองได้
Gary Kasparov ขอท้าแข่งใหม่อีกครั้งเพื่อพิสูจน์ความจริง แต่ IBM กลับปฏิเสธและประกาศยุติโครงการ Deep Blue ทันที
แม้จะเป็นชัยชนะที่ดูคลุมเครือ แต่มันก็ได้ผลในแง่ของการตลาด ชื่อของ IBM กลับมาอยู่ในสปอตไลต์อีกครั้งในฐานะผู้นำด้านเทคโนโลยีขั้นสูง
แต่ถ้าเรามองให้ลึกลงไปในเชิงเทคนิค Deep Blue ไม่ใช่ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ในความหมายที่เราเข้าใจกันทุกวันนี้
ลองจินตนาการว่า Deep Blue เหมือนกับพ่อครัวหัวกะทิ ที่ใช้วิธี ท่องจำ สูตรอาหารทุกสูตรจากหนังสือทำอาหารพันเล่ม
มันรู้ว่าวัตถุดิบอะไรต้องคู่กับอะไร ผสมกันแล้วจะได้รสชาติแบบไหน และผลลัพธ์จะเป็นอย่างไรตามตำราเป๊ะๆ
Deep Blue เข้าใจรูปแบบการเดินหมากทุกรูปแบบที่เป็นไปได้ แต่มันไม่มี ความคิดสร้างสรรค์ หรือ จินตนาการ เป็นของตัวเอง
มันเพียงแค่ทำตามสมการคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ประมวลผลลัพธ์นับล้านทางเลือก แล้วเลือกทางที่ดีที่สุดตามที่ถูกโปรแกรมมา
เมื่อโลกหมุนเข้าสู่ปี 2005 ยักษ์ใหญ่ IBM ก็ต้องยอมตัดอวัยวะเพื่อรักษาชีวิต พวกเขาตัดสินใจขายธุรกิจ PC ให้กับ Lenovo บริษัทจากจีน
แม้ธุรกิจ PC จะทำรายได้มหาศาลถึง 20,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี แต่กำไรที่ได้กลับบางเฉียบจนไม่คุ้มที่จะเหนื่อยสู้กับคู่แข่งอย่าง Dell หรือ HP อีกต่อไป...
IBM เลือกที่จะเดิมพันครั้งใหม่กับเทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนโลกอีกครั้ง นั่นคือ Watson
เป้าหมายคราวนี้ไม่ใช่กระดานหมากรุก แต่เป็นรายการเกมโชว์ยอดฮิตของอเมริกาอย่าง Jeopardy!
ต้องเข้าใจบริบทก่อนว่า ในปี 2005 โลกของเราเพิ่งจะรู้จัก YouTube และสมาร์ตโฟนยังเป็นเพียงความฝันในนิยายวิทยาศาสตร์
การที่ IBM จะสร้างคอมพิวเตอร์ที่เข้าใจภาษามนุษย์ ฟังคำถาม และหาคำตอบได้เองโดยไม่ต้องต่ออินเทอร์เน็ต จึงเป็นเรื่องที่บ้ามาก
โจทย์นี้ยากและท้าทายจนไม่มีวิศวกรคนไหนใน IBM อยากจะรับงานนี้
แต่ในที่สุด ผู้บริหารก็ตัดสินใจเดินหน้าโครงการ Watson อย่างเต็มตัว
หลังจากใช้เวลาพัฒนาอยู่นาน ในที่สุด Watson ก็พร้อมออกสู่สายตาชาวโลกในปี 2011
มันถูกป้อนข้อมูลจาก Wikipedia ทั้งหมดที่มี ซึ่งรวมแล้วกว่า 200 ล้านหน้า เข้าไปในสมองกล เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการแข่งขัน
และ Watson ก็ทำได้สำเร็จ มันสามารถเอาชนะแชมป์เก่าในรายการ Jeopardy! ได้อย่างขาดลอย สร้างความฮือฮาไปทั่วโลกอีกครั้ง
แต่ประวัติศาสตร์ก็มักจะซ้ำรอยเดิม...
แม้ Watson จะฉลาดล้ำแค่ไหน แต่มันก็ยังมีข้อจำกัดเหมือนกับรุ่นพี่อย่าง Deep Blue คือมันยังไม่ใช่ AI ที่แท้จริง
ลองนึกภาพ Watson เป็นผู้ช่วยเชฟอัจฉริยะ ที่เก่งเรื่องการค้นหาข้อมูลวัตถุดิบ บอกอุณหภูมิที่แม่นยำ และสรุปสูตรอาหารได้รวดเร็ว
แต่มันไม่สามารถ คิด หรือ เข้าใจ ความหมายของสิ่งที่พูดออกมาได้จริงๆ มันทำได้เพียงแค่จับคู่คำสำคัญและค้นหาคำตอบจากฐานข้อมูลเท่านั้น
ปัญหาใหญ่ที่สุดของ Watson ไม่ใช่เรื่องความฉลาด แต่เป็นเรื่องของ การใช้งาน
IBM พยายามขาย Watson ในฐานะสุดยอดโซลูชัน AI แห่งอนาคต แต่สิ่งที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้รับ กลับเป็นเครื่องมือที่ใช้งานยากแสนเข็ญ
การเชื่อมต่อระบบ หรือ API ของ Watson ถูกวิจารณ์อย่างหนักหน่วง มีผู้ใช้งานใน Reddit ถึงกับเปรียบเปรยด้วยถ้อยคำที่รุนแรงว่ามันเป็น "ขยะ" ที่ใช้งานไม่ได้จริง
เอกสารคู่มือก็ล้าสมัย ขาดฟีเจอร์สำคัญ และมีความซับซ้อนจนน่าปวดหัว
จน Watson ถูกโหวตให้เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาเกลียดที่สุดเป็นอันดับสอง รองจาก WordPress
สาเหตุที่เป็นแบบนี้ เพราะวัฒนธรรมองค์กรของ IBM ที่สืบทอดมาตั้งแต่ยุคบัตรเจาะรู...
IBM ไม่เคยสนใจที่จะทำเครื่องมือให้ ใช้งานง่าย ด้วยตัวเอง เพราะรายได้หลักของพวกเขามาจากการขาย บริการ ให้กับลูกค้า
โมเดลธุรกิจของ IBM คือการสร้างเครื่องมือที่ซับซ้อน เพื่อที่ลูกค้าจะต้องจ้าง ที่ปรึกษา ของ IBM ไปช่วยติดตั้งและดูแลระบบ
รู้หรือไม่ว่า ในช่วงทศวรรษหลังจากเปิดตัว Watson รายได้จากธุรกิจให้คำปรึกษา คิดเป็นสัดส่วนสูงถึง 30% ของรายได้ทั้งหมดของบริษัท
กลายเป็นว่า IBM ได้กลายสภาพจากบริษัทเทคโนโลยี ไปเป็นบริษัทที่ปรึกษายักษ์ใหญ่ที่เน้นขายบริการคน มากกว่าขายสินค้า
IBM สร้าง Watson ขึ้นมาเป็นเหมือน เหยื่อล่อ เพื่อดึงดูดลูกค้ากระเป๋าหนักให้เข้ามาใช้บริการที่ปรึกษาราคาแพงระยับ
และนี่คือช่องว่างขนาดมหึมาที่เปิดโอกาสให้กลุ่ม Geeks หน้าใหม่อย่าง OpenAI เข้ามาเจาะยาง
ความสำเร็จของ OpenAI ไม่ได้เกิดจากการมีเทคโนโลยีที่เหนือล้ำกว่าเพียงอย่างเดียว
แต่เกิดจากการทำให้ AI กลายเป็น "ประชาธิปไตย"
เมื่อ OpenAI เปิดตัว ChatGPT สิ่งที่เกิดขึ้นคือ ทุกคน บนโลกที่มีอินเทอร์เน็ต สามารถเข้าถึงและใช้งานมันได้ทันที
API ของ OpenAI ถูกออกแบบมาให้เรียบง่าย ราคาเข้าถึงได้ และเป็นมิตรกับนักพัฒนา
คุณไม่จำเป็นต้องนัดคุยกับฝ่ายขาย ไม่ต้องเซ็นสัญญาปึกหนา หรือจ้างทีมที่ปรึกษาเพื่อมาติดตั้งระบบ
ความง่ายนี้เองที่ทำให้ GPT-3 ซึ่งในตอนนั้นยังถือว่าไม่ฉลาดเท่าไหร่ เมื่อเทียบกับรุ่นปัจจุบัน สามารถเข้าถึงผู้คนได้ในวงกว้างภายในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์
สิ่งที่ทำให้ AI ยุคใหม่แตกต่างจากยุคของ IBM คือวิวัฒนาการของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLMs
AI ยุคใหม่ไม่ได้ทำงานตามสูตรตายตัวเหมือน Deep Blue อีกต่อไป แต่มันเรียนรู้ที่จะ เข้าใจ บริบทและความสัมพันธ์ของข้อมูล
เปรียบเหมือนเชฟระดับปรมาจารย์ ที่ไม่ได้แค่ท่องจำสูตร แต่เข้าใจลึกซึ้งว่ารสชาติเค็ม หวาน เปรี้ยว ผสมกันอย่างไรให้อร่อย และสามารถคิดเมนูใหม่ๆ ได้เอง...
เบื้องหลังความเก่งกาจนี้ มาจากปัจจัยหลัก 2 ประการ
อย่างแรกคือ "ขนาดของข้อมูล"
Deep Blue ฝึกฝนจากข้อมูลหมากรุกขนาด 500 GB ซึ่งถือว่าเยอะมากในยุค 90 ส่วน Watson ใช้ข้อมูล 4 TB สำหรับการแข่งเกมโชว์
แต่ GPT-4 นั้นฝึกฝนจากข้อมูลมหาศาลถึง 1.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ หรือเทียบเท่าข้อมูลประมาณ 450 TB ซึ่งมากกว่า Watson ถึง 100 เท่า
อย่างที่สองคือ "สถาปัตยกรรมของระบบ"
Watson ถูกสร้างขึ้นแบบ แยกส่วน หรือ Modular เหมือนการแบ่งแผนกในห้องสมุด ที่คนหนึ่งรู้เรื่องกฎหมาย อีกคนรู้เรื่องสุขภาพ
เวลาจะตอบคำถาม ระบบต้องวิ่งไปถามผู้เชี่ยวชาญทีละแผนก ซึ่งมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงกันยาก
แต่นวัตกรรมที่เปลี่ยนโลกจริงๆ เกิดขึ้นในปี 2017 เมื่อมีงานวิจัยชื่อ Attention is All You Need ถูกตีพิมพ์ออกมา
งานวิจัยนี้เสนอแนวคิดที่เรียกว่า Transformers ซึ่งทำให้ AI สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ของคำทุกคำในประโยคได้พร้อมกัน
ด้วยพลังการประมวลผลจากชิปของ Nvidia ทำให้เราไม่ต้องแบ่งความรู้เป็นแผนกๆ อีกต่อไป
ปัจจุบัน AI เปรียบเสมือน บรรณารักษ์คนเดียว ที่อ่านหนังสือทุกเล่มในโลก และจำทุกตัวอักษรได้ทั้งหมด
บรรณารักษ์คนนี้สามารถประมวลผลข้อมูลมหาศาล และเชื่อมโยงคำตอบส่งกลับมาให้เราได้ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที
นี่คือความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงระหว่างยุคของ IBM Watson กับยุคของ Generative AI ในปัจจุบัน
ความล้มเหลวของ IBM คือการหวงแหนเทคโนโลยีไว้ทำกำไรเอง และสร้างกำแพงกั้นไม่ให้คนทั่วไปเข้าถึง
ในขณะที่คู่แข่งอย่าง OpenAI เลือกที่จะทลายกำแพงนั้นลง และปล่อยให้เทคโนโลยีไหลไปสู่มือของผู้ใช้อย่างอิสระ
ความเชื่องช้าและการยึดติดกับขั้นตอนอนุมัติที่ซับซ้อน ทำให้ IBM พลาดโอกาสที่จะเป็นผู้นำในยุค AI ครองเมือง
อย่างไรก็ตาม ยักษ์ใหญ่อย่าง IBM ก็ยังไม่ตาย...
แม้รายได้จะลดลงเมื่อเทียบกับทศวรรษก่อน แต่พวกเขาก็เริ่มปรับตัวและฟื้นตัวกลับมาได้อีกครั้ง
การเข้าซื้อกิจการ Red Hat ช่วยเปิดประตูสู่ธุรกิจ Cloud และซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส ซึ่งเป็นทิศทางที่ถูกต้อง
นอกจากนี้ IBM ยังคงเป็นผู้นำในการวิจัย คอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีสุดล้ำที่จะมาปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ในอนาคต
แต่คำถามสำคัญที่ยังคงค้างคาใจใครหลายคนคือ ในยุคของควอนตัมคอมพิวเตอร์ IBM จะทำพลาดซ้ำรอยเดิมอีกหรือไม่
เราจะได้ใช้เทคโนโลยีเปลี่ยนโลกนี้อย่างง่ายดาย หรือจะต้องจ่ายเงินมหาศาลเพื่อจ้างที่ปรึกษาของ IBM มาเปิดเครื่องให้อีกครั้ง?
เรื่องราวของ IBM มันชี้ให้เห็นว่า การมีเทคโนโลยีที่ดีที่สุด ไม่ได้รับประกันความสำเร็จเสมอไป
แต่ การปรับตัว และ ความสามารถในการทำให้เทคโนโลยีเข้าถึงผู้คนได้ง่าย ต่างหาก คือหัวใจสำคัญของผู้ชนะ
ในโลกเทคโนโลยีที่หมุนเร็วปานสายฟ้าแลบ ความเป็นผู้นำในวันนี้ อาจกลายเป็นเพียงผู้ตามในวันพรุ่งนี้
และไดโนเสาร์ที่ปรับตัวไม่ทัน ก็อาจเหลือทิ้งไว้เพียงซากฟอสซิลให้คนรุ่นหลังได้ศึกษาเท่านั้น...
References : [ibm, nytimes, wired, techcrunch]
◤━━━━━━━━━━━━━━━◥
หากคุณชอบคอนเทนต์นี้อย่าลืม 'กดไลก์'
หากคอนเทนต์นี้โดนใจอย่าลืม 'กดแชร์'
คิดเห็นอย่างไรคอมเม้นต์กันได้เลยครับผม
◣━━━━━━━━━━━━━━━◢
ติดตามสาระดี ๆ อัพเดททุกวันผ่าน Line OA ด.ดล Blog
คลิกเลย --> https://lin.ee/aMEkyNA
รวม Blog Post ที่มีผู้อ่านมากที่สุด
——————————————–
ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
=========================
Website : www.tharadhol.com
Blockdit : www.blockdit.com/tharadhol.blog
Fanpage : www.facebook.com/tharadhol.blog
Twitter : www.twitter.com/tharadhol
Instragram : instragram.com/tharadhol
TikTok : tiktok.com/@geek.forever
Youtube : www.youtube.com/c/mrtharadhol
Linkedin : www.linkedin.com/in/tharadhol
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
