เจาะ '5 เทรนด์' ทรงอิทธิพล กำหนดทิศทางเทคโนโลยี AI ปี 2026

ยุคของ AI กำลังเปลี่ยนผ่านสู่ความชำนาญเฉพาะด้าน...

สุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย เร้ดแฮท เปิดมุมมองว่า องค์กรต่างต้องการระบบที่ได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับบริบทของอุตสาหกรรม ข้อมูล และรูปแบบการดำเนินงานจริงของตนเอง

ขณะเดียวกัน มาพร้อมอิสระในการรันเวิร์กโหลดได้ทุกที่บนสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุด ไม่ว่าจะเป็นภายในศูนย์ข้อมูลของตนเอง (on-premise), บนคลาวด์ หรือที่ edge

เร้ดแฮท เชื่อว่าการผสานรวมระหว่างความชาญฉลาดที่เฉพาะเจาะจง และความยืดหยุ่นในการเลือกใช้สถาปัตยกรรม คือ เทรนด์สำคัญที่จะกำหนดทิศทางเทคโนโลยีในปี 2026

องค์กรกำลังเปลี่ยนผ่านจากการทดสอบเทคโนโลยีเกิดใหม่ต่างๆ สู่การนำมาประยุกต์ใช้เพื่อปฏิรูปองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้เกิดผลตอบแทนที่วัดผลได้ในระดับโครงสร้าง พร้อมผนวก AI เข้าเป็นแกนหลักของแพลตฟอร์มดิจิทัล

1. AI เข้าสู่ยุคการใช้งานจริง: โมเดลที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะด้านจะมีบทบาทสำคัญ

หากช่วงปี 2023 ถึง 2025 คือ ยุคแห่งความตื่นเต้นในศักยภาพของ generative AI ปี 2026 ก็จะเป็นปีที่มุ่งเน้นผลลัพธ์จากการใช้งานจริง เราได้ข้ามผ่านขั้นตอนการพิสูจน์ว่า AI มีศักยภาพอะไรบ้างในช่วงสองปีที่ผ่านมา มาสู่การพิสูจน์ให้เห็นคุณค่าของ AI ที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะด้านของธุรกิจ

ผลการศึกษาล่าสุดจาก IDC พบว่า 70% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิก คาดการณ์ว่า agentic AI จะเข้ามาพลิกโฉมโมเดลธุรกิจของตนภายใน 18 เดือนข้างหน้า องค์กรธุรกิจเริ่มตระหนักว่าอนาคตของ AI ไม่ใช่การใช้โมเดลเดียวที่ทำได้ครอบจักรวาล

แต่คือ ระบบ AI ที่มีความเฉพาะทาง มีขนาดพอเหมาะกับงาน สามารถอธิบายที่มาที่ไปได้ และออกแบบมาอย่างเฉพาะเจาะจงสำหรับอุตสาหกรรม และเวิร์กโฟลว์ต่างๆ ที่แตกต่างกัน

การเปลี่ยนแปลงนี้สอดคล้องกับอีกหนึ่งการคาดการณ์ของ IDC ที่ว่า ภายในปี 2027 องค์กร 40% จะหันไปใช้ชิปสั่งทำพิเศษที่มีประสิทธิภาพเฉพาะทาง (custom silicon) เช่น หน่วยประมวลผล ARM หรือชิปเฉพาะทางสำหรับ AI/ML เพื่อตอบสนองการเพิ่มขึ้นของความต้องการด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด ความคุ้มค่าด้านต้นทุน และการประมวลผลเฉพาะด้าน

2. การปรับตัวของเวอร์ชวลไลเซชัน เพื่อให้สามารถรองรับเวิร์กโหลดยุค AI

AI กำลังเข้ามาปรับเปลี่ยนแนวคิดเรื่องโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรไปอย่างสิ้นเชิง แนวทางการใช้เวอร์ชวลไลเซชันแบบเดิมที่สร้างมาเพื่อรองรับเวิร์กโหลดที่คาดการณ์ได้ และมีรูปแบบตายตัว กำลังถูกท้าทายด้วยความต้องการของ AI ที่ทันสมัย ซึ่งจำเป็นต้องใช้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น มีระยะเวลาตอบสนองของระบบ (latency) ที่ต่ำลง และต้องการความยืดหยุ่นที่มากกว่าเดิมอย่างมหาศาล

ปี 2026 องค์กรจะหันมาใช้กลยุทธ์เวอร์ชวลไลเซชันที่รวมเอาทั้งเวอร์ชวลแมชีน คอนเทนเนอร์ และการประมวลผลเฉพาะทางเข้ามาอยู่ภายใต้โมเดลการทำงานเดียวกันมากขึ้น ซึ่งจะช่วยทีมงานที่ดูแลแพลตฟอร์มสามารถปรับปรุงระบบให้ทันสมัยได้ตามความต้องการของตน

ในขณะที่ยังสามารถรองรับได้ทั้งแอปพลิเคชันเดิม และเวิร์กโหลด AI ใหม่ๆ ผลลัพธ์ที่ได้คือ โครงสร้างพื้นฐานที่มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะใช้งานแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม และระบบอัจฉริยะควบคู่กันไปได้ โดยไม่ลดทอนการกำกับดูแลหรือการควบคุม

3. ไฮบริดคลาวด์กำลังกลายเป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐานที่สามารถรองรับ AI ที่ทันสมัย

การที่โมเดล AI ต้องพึ่งพาข้อมูลแบบเรียลไทม์ ระบบประมวลผลแบบกระจายตัว และทรัพยากรการประมวลผลเฉพาะทางมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้องค์กรจำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรมที่ช่วยให้สามารถรันเวิร์กโหลดได้ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลของตนให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ในขณะที่ยังคงความสามารถในการขยายขนาดการทำงาน และความสามารถในการฟื้นฟูระบบได้อย่างแข็งแกร่ง และดำเนินธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง

ความต้องการที่ซับซ้อนของ AI จำเป็นต้องใช้ไฮบริดคลาวด์ ในปี 2026 ไฮบริดคลาวด์จะตอกย้ำสถานะการเป็นโมเดลมาตรฐานให้กับระบบอัจฉริยะต่างๆ ขององค์กร

องค์กรต่างๆ จะให้ความสำคัญกับแพลตฟอร์มที่ช่วยให้พวกเขายังคงสิทธิในการควบคุมเวิร์กโหลดที่อ่อนไหวไว้ภายในองค์กรของตน (on-premises) ในขณะเดียวกันก็สามารถขยายขีดความสามารถได้อย่างรวดเร็วผ่านพับบลิกคลาวด์ และสามารถส่งต่อความฉลาดของระบบไปใกล้จุดกำเนิดของข้อมูลที่ edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AI จะไม่ได้ถูกจำกัดให้รันอยู่แค่ที่ใดที่หนึ่ง องค์กรที่สามารถออกแบบสภาพแวดล้อมให้รองรับการรัน AI ได้จากทุกสภาพแวดล้อมคือ ผู้ที่อยู่ในจุดที่ได้เปรียบที่สุดในการคว้าโอกาส และสร้างมูลค่าจาก AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

4. กรอบการกำกับดูแลพลิกโฉมกลยุทธ์ดิจิทัลทั่วเอเชียแปซิฟิก

เมื่อมีการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การกำกับดูแลกลายเป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญที่สุดในการกำหนดทิศทางกลยุทธ์ดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งมากขึ้นจะมีอิทธิพลต่อรูปแบบการนำAI มาใช้

องค์กรต่างต้องการระบบที่มีความปลอดภัยสูง โปร่งใส และสอดคล้องกับกฎระเบียบในท้องถิ่น อีกทั้งยังคาดหวังเพิ่มขึ้นว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ตนเลือกใช้จะสามารถรองรับข้อกำหนดเหล่านี้ได้ ทั้งในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดคลาวด์ และมัลติคลาวด์

ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังสร้างกรอบการกำกับดูแลที่สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรม และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่นเดียวกับหน่วยงานภาครัฐของไทยเองที่ให้ความสำคัญในการส่งเสริมให้ทุกภาคส่วนเกิดการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีจริยธรรม เหมาะสม ลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น

5. ทักษะ คอมมิวนิตี้ และความร่วมมือ คือ ตัวเร่งนวัตกรรมที่แท้จริง

ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดเกิดขึ้นได้หากปราศจากคน ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้าน cloud-native, AI และความปลอดภัยทางไซเบอร์ ยังคงมีมากกว่าจำนวนบุคลากรที่มีอยู่ในตลาดทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก

ปี 2026 ช่องว่างนี้จะยิ่งขยายกว้างขึ้น เว้นแต่ว่าองค์กรจะเริ่มลงทุนในแนวทางที่เน้นทักษะเป็นหลัก (skills-first approach) เพื่อสร้าง ดำเนินงาน และเพิ่มประสิทธิภาพระบบดิจิทัลที่ทันสมัย

อย่างไรก็ดี ชุมชนโอเพ่นซอร์ส หรือ โอเพ่นซอร์สคอมมิวนิตี้ จะเป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยเป็นแหล่งรวมการแบ่งปันความรู้ ความโปร่งใส และเป็นระบบนิเวศระดับโลกที่หยั่งรากอยู่บนการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง

อนาคตของ AI องค์กรในยุคหน้า จะถูกกำหนดโดยโมเดลที่ใช่ ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม และอยู่บนสถาปัตยกรรมที่ถูกต้อง

การใช้ agentic AI ได้อย่างประสบความสำเร็จนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลที่ทรงพลังเพียงอย่างเดียว แต่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแล และทักษะ ที่คอยเป็นฐานสนับสนุนอยู่ด้วย

ปี 2026 ความเป็นระบบเปิด ความยืดหยุ่น และความร่วมมือ จะยังคงเป็นหลักการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนผ่านจากศักยภาพที่เป็นไปได้ ไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้จริง

โอเพ่นซอร์สจะยังคงเป็นรากฐานสำคัญที่มอบอิสระ และนวัตกรรมที่จำเป็นต่อการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพราะไม่มีโมเดลเดียวที่สามารถตอบโจทย์ได้ทุกบริบทของธุรกิจ

 

 

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์  ศิลาวงษ์