AI–Data Center ดันความต้องการไฟฟ้าพุ่ง ท้าทายเป้าหมาย Net Zero 3 เสาหลักรองรับ Data Center โครงสร้างพื้นฐานยืดหยุ่น–ใช้ Data และ AI เพิ่มประสิทธิภาพ–รัฐและเอกชนร่วมมือ ทางออกเร่งด่วน: อัปเกรดโรงไฟฟ้าและระบบส่งเดิม เพิ่มประสิทธิภาพและกำลังผลิต เร็วกว่า–คุ้มกว่าสร้างใหม่
KEY POINTS
- AI–Data Center ดันความต้องการไฟฟ้าพุ่ง ท้าทายเป้าหมาย Net Zero
- 3 เสาหลักรองรับ Data Center: โครงสร้างพื้นฐานยืดหยุ่น–ใช้ Data & AI เพิ่มประสิทธิภาพ–รัฐและเอกชนร่วมมือ
- ทางออกเร่งด่วน: อัปเกรดโรงไฟฟ้าและระบบส่งเดิม เพิ่มประสิทธิภาพและกำลังผลิต เร็วกว่า–คุ้มกว่าสร้างใหม่
การลงทุนในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขั้นสูงและดิจิทัลของประเทศไทยกำลังเติบโตอย่างร้อนแรง โดยมูลค่าคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนทำสถิติสูงถึง 1.88 ล้านล้านบาทในปี 2568 ส่งผลให้ภาคอุตสาหกรรมและโครงสร้างพื้นฐานกำลังเผชิญจุดเปลี่ยนสำคัญในการจัดหาพลังงานไฟฟ้าที่มั่นคง สะอาด และยืดหยุ่น
“แอนเดอร์ มัลทีเซ็น” ประธานฝ่ายอุตสาหกรรมพลังงานของเอบีบี ประจำภูมิภาคเอเชีย ให้สัมภาษณ์ในประเด็นความมั่นคงทางพลังงานและการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลในยุคปัจจุบัน รวมถึงการรักษาเป้าหมาย Net Zero โดยกล่าวว่า เมื่อ 2 ปีก่อนอุตสาหกรรมต่างให้ความสำคัญเฉพาะในเรื่องความยั่งยืน พลังงานสะอาด และการพัฒนาพลังงานหมุนเวียน แต่ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ปัจจัยจากปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วมากจนเปลี่ยนพฤติกรรมมนุษย์และทำให้ความต้องการพลังงานทั่วโลกพุ่งสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด
"แน่นอนความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มสูงขึ้นนี้ กำลังกลายเป็นความท้าทายสำหรับประเทศต่าง ๆ ที่พยายามจะบรรลุเป้าหมาย Net Zero และการเติบโตของดาต้าเซ็นเตอร์กำลังสร้างคลื่นความต้องการใช้ไฟฟ้ากระแสใหม่ในประเทศไทยและทั่วโลก ความต้องการใช้ไฟฟ้าของอุตสาหกรรมเหล่านี้พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วในระดับที่ไม่มีใครสามารถคาดเดาได้ล่วงหน้า"
สถิติระบุว่า เมื่อ 1 ปีก่อนหน้า ทราฟฟิกอินเทอร์เน็ตทั่วโลกที่มาจากดาต้าเซ็นเตอร์ด้าน AI มีเพียง 3% เท่านั้น แต่ในปัจจุบันปริมาณทราฟฟิกนี้เพิ่มสูงขึ้นเป็น 50% ของโลกเรียบร้อยแล้ว ผลพวงดังกล่าวส่งผลกระทบต่อความต้องการใช้พลังงานของแต่ละประเทศอย่างรุนแรง รวมถึงประเทศไทยที่มีตัวเลขการใช้พลังงานเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน จนกระทั่งบันทึกสถิติความต้องการพลังงานสูงสุดใหม่เป็นประวัติการณ์เมื่อไม่กี่เดือนก่อน
“เราก็ไม่ต้องการให้ปัจจัยด้านความยั่งยืนหายไป ต้องการระบบที่ยังคงมีความยั่งยืน และบรรลุเป้าหมาย Net Zero ภายในปี 2050”
โอกาสของ Data Center ในไทย
เมื่อถามถึงการเติบโต ความท้าทาย และโอกาสของดาต้าเซ็นเตอร์ในไทย “แอนเดอร์” ระบุว่า ปัจจัยชี้ขาดในการดึงดูดการลงทุนมี 3 เรื่อง คือ
- ทำเลที่มีที่ดินพร้อมใบอนุญาต
- แหล่งน้ำเพียงพอสำหรับระบบหล่อเย็น
- การเข้าถึงไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพและความมั่นคงสูง
อย่างไรก็ตาม คอขวดสำคัญเวลานี้อยู่ที่ ขีดความสามารถของโครงข่ายสายส่งในการรองรับและส่งไฟฟ้า โดยเฉพาะในเมืองที่ดาต้าเซ็นเตอร์ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ยกตัวอย่างเช่น กรุงโตเกียว ขณะที่สิงคโปร์ชะลอการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์จากข้อจำกัดด้านกำลังผลิตพลังงานหมุนเวียน ส่วนมาเลเซียอยู่ระหว่างทบทวนขนาดโครงการ หลังแผนพัฒนาเดิมมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่จะดำเนินการได้ทันตามกรอบเวลา
สำหรับประเทศไทย “แอนเดอร์” มองว่า มีศักยภาพและทำเลที่ได้เปรียบในการเป็นศูนย์กลางดาต้าเซ็นเตอร์ของภูมิภาค แต่การคว้าโอกาสนี้จำเป็นต้องเร่งสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ เอกชน ผู้ให้บริการพลังงาน และผู้ลงทุน เพื่อปลดล็อกข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและรองรับการเติบโตของอุตสาหกรรมให้ทันการณ์
ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นจากดาต้าเซ็นเตอร์ ที่ต้องการพลังงานรวมกว่า 1,150 เมกะวัตต์ และการลงทุนในพื้นที่เขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ทำให้ระบบส่งไฟฟ้าต้องเร่งปรับตัว แต่ประเด็นสำคัญคือ การตอบสนองความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นนี้ไม่ใช่เพียงแค่เรื่องของการสร้างโรงไฟฟ้าเพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่เป็นเรื่องของการปรับปรุงความสามารถในการมองเห็นสถานะของระบบ ความยืดหยุ่น และการควบคุมดูแลระบบพลังงานทั้งหมดเพื่อรักษาเสถียรภาพและความมั่นคงปลอดภัยในการทำงาน
ด้วยเหตุนี้ ทางเลือกหลักในปัจจุบันจึงเปลี่ยนผ่านจากเพียงแค่ "การทรานสิชันพลังงาน" (Energy Transition) ไปสู่ "การขยายกำลังการผลิตพลังงาน" (Energy Expansion) ควบคู่กันไป เพื่อให้มั่นใจว่าประเทศไทยจะมีพลังงานที่เพียงพอ มั่นคง และยังคงมีความยั่งยืน
3 เสาหลักรับมือยุค Data Center โตแรง
“แอนเดอร์” ชี้ 3 เสาหลักรองรับการเติบโตของ Data Center และอุตสาหกรรมดิจิทัล ได้แก่
1. โครงสร้างพื้นฐานยืดหยุ่น ไทยต้องเร่งยกระดับระบบสายส่งและโครงสร้างพื้นฐานเดิมควบคู่กับการเพิ่มกำลังผลิตใหม่ และการเร่งเพิ่มโซลาร์เซลล์ต้องมีระบบกักเก็บเพียงพอ ป้องกันไม่ให้กิดไฟฟ้าล้นระบบและราคาค่าไฟฟ้าติดลบในช่วงที่มีแดดจัด
2. ใช้ Data & AI เพิ่มประสิทธิภาพ บริหารพลังงานจากการปรับปรุงเฉพาะกระบวนการสู่การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งโรงงาน โดยเฉพาะ Predictive Maintenance ที่ใช้เซ็นเซอร์วิเคราะห์แนวโน้มความเสียหายล่วงหน้า ลดความเสี่ยงหยุดเครื่องฉุกเฉิน ขณะที่ระบบควบคุมอัตโนมัติช่วยลดความคลาดเคลื่อนและลดต้นทุนการผลิต
3. ความร่วมมือขับเคลื่อน Energy Trilemma การเปลี่ยนผ่านระบบพลังงานไม่สามารถเกิดจากองค์กรใดองค์กรหนึ่ง แต่ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างภาครัฐ เอกชน ผู้ใช้พลังงาน พันธมิตร และสถาบันการศึกษา เพื่อสร้างสมดุลระหว่าง ความมั่นคงทางพลังงาน เป้าหมาย Net Zero ปี 2050 และราคาพลังงานที่เข้าถึงได้
เพิ่มประสิทธิภาพ 'สินทรัพย์เดิม' ท่ามกลางห่วงโซ่อุปทานตึงตัว
เมื่อความต้องการพลังงานพุ่งสูงขึ้น หลาย ๆ ภาคส่วนมักคิดถึงการวางแผน "สร้างโรงไฟฟ้าใหม่" อย่างไรก็ตาม “แอนเดอร์” เปิดเผยถึงวิกฤติห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกว่า ในปัจจุบันหากผู้ประกอบการต้องการสั่งซื้อเครื่อง Gas Turbine ประสิทธิภาพสูงเพื่อสร้างโรงไฟฟ้าใหม่ อาจต้องเผชิญกับระยะเวลารอคอยนานถึง 5 ปี เนื่องจากกำลังการผลิตของซัพพลายเออร์ทั่วโลกถูกจองจนเต็มหมดแล้ว ไม่ว่าจะเป็นอุปกรณ์สำหรับโรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติ พลังงานแสงอาทิตย์ พลังงานลม หรือพลังงานความร้อนใต้พิภพ
ดังนั้น ทางเลือกที่รวดเร็ว ประหยัดงบประมาณ และให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีที่สุด คือการหันกลับมาอัปเกรดและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ “สินทรัพย์หรือโรงไฟฟ้าเดิมที่มีอยู่แล้ว” ซึ่งหลายแห่งถูกสร้างขึ้นเมื่อ 20, 30 หรือกระทั่ง 40 ปีก่อน
ผลการศึกษาและผลสำรวจระดับโลกของ ABB ร่วมกับ Verdantix ในปี 2569 ยืนยันว่า 79% ของลูกค้า ให้ความสำคัญสูงสุดกับการเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์เดิมและการบริหารจัดการวงจรการทำงานเพื่อลดการปล่อยคาร์บอนและเพิ่มขีดความสามารถการจ่ายไฟ
Automation Extended ปฏิวัติซอฟต์แวร์ควบคุมโรงงาน
เพื่อตอบโจทย์การเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลโดยไม่กระทบต่อการผลิต ABB ได้เปิดตัวโปรแกรมปรับปรุงระบบให้ทันสมัยภายใต้ชื่อ “Automation Extended” ในช่วงต้นปีที่ผ่านมา โดย ABB ได้เขียนซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติขึ้นใหม่ทั้งหมด ช่วยให้ระบบควบคุมเดิมที่ใช้งานมานานกว่า 10 ถึง 20 ปี สามารถเชื่อมต่อและผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันดิจิทัลยุคใหม่ได้อย่างง่ายดาย
"ในอดีต การเชื่อมต่อเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ากับระบบเดิมต้องใช้เวลาและงบประมาณมหาศาล แต่ด้วย Automation Extended ทุกอย่างจะง่ายขึ้น เปรียบเสมือนการดาวน์โหลดและติดตั้งแอปพลิเคชันลงบนสมาร์ทโฟนส่วนตัวที่สามารถพร้อมใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องกำหนดค่าที่ซับซ้อน"
เทคโนโลยีอัจฉริยะสู่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
ความก้าวหน้าด้าน Data Science ช่วยให้โรงไฟฟ้าลดการพึ่งพาการบำรุงรักษาตามรอบเวลา (Scheduled Maintenance) ซึ่งอาจต้องหยุดโรงไฟฟ้านานถึง 2 เดือน และเสี่ยงต่อ Forced Outage โดยหันมาใช้ Predictive Maintenance เพื่อคาดการณ์ความผิดปกติและการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ล่วงหน้า
ABB นำ AI Server และเซนเซอร์อัจฉริยะผ่านระบบ APL (Advanced Physical Layer) ตรวจวัดอุณหภูมิและแรงสั่นสะเทือนแบบเรียลไทม์ พร้อมประมวลผลที่ตัวเซนเซอร์ (Edge Decision Making) ช่วยให้วิศวกรพบสัญญาณผิดปกติและเข้าซ่อมบำรุงก่อนเกิดเหตุขัดข้อง เพิ่มเสถียรภาพและกำลังสำรองของระบบ
ขณะเดียวกัน ซอฟต์แวร์ประมวลผลความเร็วสูงช่วยเพิ่มความแม่นยำในการควบคุมกระบวนการผลิต (Process Control) และควบคุม ค่าความคลาดเคลื่อน ให้แคบลง ลดความสูญเสียและเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอุตสาหกรรมเคมีและเม็ดพลาสติกที่ความคลาดเคลื่อนเพียงเล็กน้อยอาจทำให้ผลิตภัณฑ์ไม่ได้มาตรฐานและต้องผลิตใหม่
เส้นทางพลังงานทางเลือก
สำหรับการพัฒนา เตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ขนาดเล็ก (SMR) “แอนเดอร์” มองว่า ปัจจุบันยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น เช่นเดียวกับเทคโนโลยีไฮโดรเจนสะอาด หรือแอมโมเนียสะอาด ความท้าทายหลักยังคงอยู่ที่เรื่องของต้นทุนในระยะยาว ซึ่งท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีที่ชนะและกลายเป็นโซลูชันหลักของโลก จะต้องเป็นเทคโนโลยีที่คุ้มค่าต่อต้นทุน และตอบโจทย์เรื่องความยั่งยืนได้ดีที่สุด
ทั้งนี้ แผนพัฒนากำลังผลิตไฟฟ้า (PDP) ฉบับใหม่ของไทย รวมถึงนโยบายส่งเสริมความเป็นกลางทางคาร์บอน จะเป็นแรงขับเคลื่อนเชิงบวกที่สนับสนุนการเติบโตของธุรกิจในกลุ่มพลังงาน เคมีภัณฑ์ และการผลิตอย่างยั่งยืน โดย ABB มีความมุ่งมั่นที่จะขยายทีมงานในประเทศไทยอย่างต่อเนื่อง ทั้งในส่วนของวิศวกร นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และฝ่ายขาย เพื่อร่วมสนับสนุนพันธกิจการเติบโตทางเศรษฐกิจควบคู่กับความยั่งยืนของไทยต่อไป
