ประเทศไทยกำลังก้าวสู่ช่วงเปลี่ยนผ่านสำคัญของการลงทุนด้าน AI หลังเม็ดเงินลงทุนในดาต้าเซนเตอร์และคลาวด์เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง แต่การนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรยังเผชิญโจทย์สำคัญ ทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแลข้อมูล และการพัฒนาบุคลากร
สุเรช บาบู รองประธานอาวุโส และผู้จัดการทั่วไป ด้าน High Performance Computing & Artificial Intelligence Go-to-Market บริษัท ฮิวเลตต์ แพคการ์ด เอ็นเตอร์ไพรซ์ (HPE) เปิดมุมมองว่า ประเทศไทยมีความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่สามารถต่อยอดการใช้งาน AI ได้ ทั้งโครงข่ายไฟเบอร์ ระบบ 5G และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน
ขณะเดียวกัน การลงทุนในคลาวด์ ดาต้าเซนเตอร์ และระบบเชื่อมต่อยังเดินหน้าอย่างต่อเนื่อง โดยมีภาครัฐเป็นอีกหนึ่งแรงสนับสนุนสำคัญ ผ่านนโยบาย Cloud-First และการพัฒนาเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ซึ่งช่วยดึงดูดการลงทุนด้านดิจิทัลและโครงสร้างพื้นฐาน AI เข้ามาในประเทศ
ข้อมูลจากสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) ระบุว่า ไตรมาสแรกปี 2569 มูลค่าคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนทะลุ 1 ล้านล้านบาท โดยธุรกิจดิจิทัล ดาต้าเซนเตอร์ และซัพพลายเชน AI เป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญ ขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับโลกเริ่มเดินหน้าก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่ EEC แล้ว
อย่างไรก็ตาม สุเรชมองว่า โจทย์ระยะต่อไปของไทยไม่ได้อยู่เพียงการมีโครงข่ายหรือการย้ายระบบขึ้นคลาวด์ แต่คือการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานให้รองรับ AI ได้อย่างเต็มรูปแบบ ตั้งแต่กำลังประมวลผล การจัดการข้อมูล ไปจนถึงเครือข่ายที่ออกแบบมาสำหรับ AI หรือ AI-Native Networks เพื่อรองรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร
‘Sovereign AI' โจทย์ใหม่ขององค์กรไทย
อีกประเด็นที่มีความสำคัญมากขึ้น คือ Sovereign AI หรือ อธิปไตย AI ซึ่งหมายถึงความสามารถขององค์กรในการควบคุมข้อมูล ระบบ AI และกระบวนการประมวลผลด้วยตนเอง
องค์กรจำเป็นต้องทราบว่าข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ที่ใด ใครสามารถเข้าถึงได้ และการประมวลผลอยู่ภายใต้เขตอำนาจศาลของประเทศใด
Sovereign AI ช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI ขั้นสูงมาใช้งานได้โดยยังคงรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การปฏิบัติตามกฎหมาย และหลักธรรมาภิบาลไว้ได้
สำหรับไทยเริ่มเห็นการพัฒนา Sovereign Cloud และการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานภายในประเทศ ซึ่งช่วยรองรับแนวทางดังกล่าวมากขึ้น
AI โตควบคู่ความท้าทายด้านพลังงาน
ในมุมของเอชพีอี แม้ชิปประมวลผลรุ่นใหม่จะมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากขึ้น แต่ความต้องการใช้พลังงานจาก AI ก็ยังเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ส่งผลให้องค์กรต้องให้ความสำคัญกับการบริหารจัดการพลังงานและระบบระบายความร้อนมากขึ้น โดยเฉพาะงาน AI ขนาดใหญ่
อย่างไรก็ดี ที่ไม่อาจมองข้ามคือการเลือกใช้อุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีระบายความร้อน และการใช้พลังงานหมุนเวียนมากขึ้น เพื่อรองรับการเติบโตของ AI ควบคู่กับการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
มองเป็นเส้นทางการลงทุนระยะยาว
ด้านความคุ้มค่าของการลงทุน ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่ที่มูลค่าการลงทุนเพียงอย่างเดียว แต่คือผลลัพธ์ที่องค์กรจะได้รับจากการใช้ AI ทั้งการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การทำงานอัตโนมัติ การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น และการสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่
เอชพีอีประเมินว่าแนวโน้มของตลาดกำลังเปลี่ยนจากการมองโครงสร้างพื้นฐานเป็นการจัดซื้อฮาร์ดแวร์ ไปสู่การลงทุนเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้างขีดความสามารถขององค์กร
ขณะเดียวกัน รูปแบบการใช้งานกำลังเปลี่ยนไปสู่ Hybrid AI และ As-a-Service มากขึ้น เพื่อสร้างสมดุลระหว่างต้นทุน ประสิทธิภาพ และข้อกำกับด้านข้อมูล โดยองค์กรสามารถเลือกสภาพแวดล้อมให้เหมาะกับลักษณะของแต่ละเวิร์กโหลด
นอกจากนี้ องค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับต้นทุนการประมวลผล AI มากขึ้น โดยเฉพาะงานที่มีการใช้งานต่อเนื่องและมีปริมาณสูง ซึ่งอาจทำให้โครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางมีความคุ้มค่ากว่าในระยะยาว เมื่อเทียบกับการใช้บริการคลาวด์เพียงอย่างเดียว
‘บุคลากร’ ยังเป็นโจทย์สำคัญของไทย
นอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานแล้ว ความพร้อมของบุคลากรจะเป็นอีกปัจจัยสำคัญต่อการเปลี่ยนผ่านสู่ AI-Native Infrastructure
ปัจจุบันหลายองค์กรทั่วโลกกำลังเผชิญปัญหาขาดแคลนบุคลากรด้านไอทีและ AI ทำให้การพัฒนาทักษะไม่สามารถอาศัยการฝึกอบรมแบบเดิมเพียงอย่างเดียว แต่ต้องสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้บุคลากรสามารถปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีได้ตลอดเวลา
สำหรับประเทศไทย เอชพีอีประเมินว่าภาพรวมการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้งานมีพัฒนาการต่อเนื่อง และกำลังก้าวเข้าสู่ยุค AI อย่างชัดเจน แต่ยังมีช่องว่างด้านบุคลากร โดยเฉพาะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และการจัดการข้อมูล ซึ่งเป็นทักษะที่ภาคธุรกิจยังต้องเร่งพัฒนาเพิ่มเติม
อย่างไรก็ตาม การพัฒนาคนไม่ควรจำกัดอยู่เพียงการอบรม แต่ควรเปิดโอกาสให้บุคลากรได้ทำงานกับโครงการ AI ที่เกิดขึ้นจริง เพื่อสร้างประสบการณ์และความเชี่ยวชาญในระยะยาว พร้อมทั้งช่วยรักษาบุคลากรที่มีศักยภาพให้อยู่กับองค์กร อีกทางหนึ่ง AI จะเปลี่ยนบทบาทของทีมไอทีจากการดูแลงานระบบประจำ ไปสู่การบริหาร AI Workloads การวางกลยุทธ์ข้อมูล และการพัฒนานวัตกรรมใหม่ขององค์กร
‘ภูมิรัฐศาสตร์’ เพิ่มโจทย์การลงทุน
ท่ามกลางความตึงเครียดด้านภูมิรัฐศาสตร์และการเปลี่ยนแปลงของห่วงโซ่อุปทานโลก บาบูวิเคราะห์ว่าปัจจัยเหล่านี้กำลังสร้างความไม่แน่นอนให้กับการลงทุนด้านเทคโนโลยี
ปัจจุบัน องค์กรที่กำลังลงทุนด้าน AI และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของระบบและความต่อเนื่องในการดำเนินธุรกิจมากขึ้น เพื่อรองรับความผันผวนจากนโยบายการค้าและสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
เมื่อต้องตัดสินใจลงทุน คำถามสำคัญสำหรับองค์กรในวันนี้ไม่ใช่การเลือกระหว่าง พับลิกคลาวด์ หรือไพรเวทคลาวด์แต่เป็นการพิจารณาว่า “AI Workloads” แต่ละประเภทควรทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใดจึงจะเหมาะสมที่สุด
ทิศทางในอนาคตคือการมีความยืดหยุ่นในการเลือกสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมกับลักษณะของงาน เป้าหมายทางธุรกิจ ข้อกำหนดด้านกฎหมาย และเงื่อนไขการดำเนินงานของแต่ละองค์กร
