AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล จากเรื่องของการจัดเก็บสู่ปัจจัยเชิงกลยุทธ์ องค์กรส่วนใหญ่ต่างคาดการณ์ว่าความต้องการ สตอเรจเพิ่มขึ้น ทว่ายังมีช่องว่างด้านความพร้อม รวมถึงใช้ประโยชน์จากข้อมูลในระยะยาว
KEY POINTS
- AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล จากเรื่องของการจัดเก็บสู่ปัจจัยเชิงกลยุทธ์
- ผลสำรวจจากซีเกท เทคโนโลยี พบว่า 99% ของผู้นำไอทีคาดว่า AI จะทำให้ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วง 3 ปีข้างหน้า
- แม้ความต้องการจะเพิ่มขึ้น แต่มีองค์กรเพียง 38% ที่เชื่อว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลของตนมีความพร้อมอย่างเต็มที่
- ความท้าทายสำคัญที่สุดในการนำ AI ไปใช้งานคือคุณภาพและความพร้อมของข้อมูล ตามมาด้วยโครงสร้างพื้นฐานด้านการจัดเก็บข้อมูล
เมื่อ AI ขยับจากการทดลองสู่การใช้งานจริง โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลกำลังกลายเป็นอีกโจทย์ที่องค์กรต้องเร่งเตรียมพร้อม ทั้งการจัดเก็บ เข้าถึง บริหารจัดการ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลในระยะยาว
ซีเกท เทคโนโลยี เผยรายงาน Data Infrastructure Readiness 2026 ผลวิจัยระดับโลกที่สำรวจความพร้อมขององค์กรในการวางโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลเพื่อรองรับการเติบโตของ AI พบว่า 99% ของผู้นำไอทีคาดว่า AI จะทำให้ความต้องการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้น ในช่วง 3 ปีข้างหน้า แต่มีเพียง 38% ที่เชื่อว่าองค์กรของตนมีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการรองรับความต้องการดังกล่าว
รายงานอ้างอิงผลวิจัยอิสระจาก Recon Analytics ซึ่งสำรวจผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคโนโลยีระดับองค์กร 2,712 ราย จาก 7 ตลาดสำคัญทั่วโลก ในช่วงที่องค์กรกำลังขยับการใช้งาน AI จากระยะทดลองไปสู่การใช้งานในวงกว้าง ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลมีบทบาทมากขึ้นทั้งด้านการจัดเก็บ การเข้าถึง การบริหารจัดการ และการใช้ประโยชน์จากข้อมูล
องค์กร 99% คาด AI ดันความต้องการ Storage เพิ่ม
ผลสำรวจพบว่า แม้ 86% ขององค์กรรายงานว่าได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนจาก AI ในระดับปานกลางถึงสูง แต่มีเพียง 38% ที่เชื่อว่าองค์กรของตนพร้อมเต็มที่ในการรองรับความต้องการด้านข้อมูลในระยะยาว
ขณะที่ 99% คาดว่า AI จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ผลักดันความต้องการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นในช่วง 3 ปีข้างหน้า และ 32% คาดว่าความต้องการจะเพิ่มขึ้นมากกว่าครึ่งหนึ่งจากระดับปัจจุบัน
ขณะเดียวกัน 98% ขององค์กรเห็นว่า AI กำลังยกระดับบทบาทของระบบจัดเก็บข้อมูล (Storage) ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์ ที่มีความสำคัญต่อการขับเคลื่อนธุรกิจและการสร้างมูลค่าจากข้อมูลในอนาคต
'ข้อมูล–สตอเรจ' กลายเป็นโจทย์หลักของ AI
ผลสำรวจระบุว่า คุณภาพและความพร้อมของข้อมูล 53% เป็นความท้าทายสำคัญที่สุดในการนำ AI ไปใช้งาน ตามด้วย โครงสร้างพื้นฐานด้านการจัดเก็บข้อมูล 43% สูงกว่าความพร้อมของทรัพยากรประมวลผลที่ 27% และข้อจำกัดด้านพลังงานที่ 24%
นอกจากนี้ มีเพียง 38% ขององค์กรที่ระบุว่ามีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการรองรับความต้องการด้านข้อมูลของ AI ในระยะยาว ขณะที่ 76% ระบุว่าการลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์อยู่ในสามลำดับความสำคัญแรกด้านโครงสร้างพื้นฐาน และ 20% มองว่าเป็นลำดับความสำคัญอันดับหนึ่ง
สำหรับอุปสรรคในการยกระดับความพร้อมเพื่อรองรับ AI ได้แก่ ความพร้อมของกลยุทธ์ AI 16% งบประมาณและทรัพยากร 14% และการจัดการและกำกับดูแลข้อมูล 14%
ข้อมูลดังกล่าวชี้ให้เห็นว่า การวางโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การเพิ่มกำลังประมวลผล แต่ครอบคลุมถึงความพร้อมของข้อมูล ระบบจัดเก็บ การกำกับดูแล และความสามารถในการขยายระบบให้รองรับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น
AI ดันโจทย์ 'ความยั่งยืน' โครงสร้างพื้นฐาน
อีกประเด็นที่ผลสำรวจให้ความสำคัญคือประสิทธิภาพและความยั่งยืนของโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น องค์กรต้องพิจารณาทั้งความสามารถในการขยายระบบ อายุการใช้งาน และการใช้ทรัพยากรตลอดวงจรชีวิต
ผลสำรวจพบว่า 97% ขององค์กร มองว่าการยืดอายุการใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานช่วยส่งเสริมความยั่งยืน ขณะที่ 94% คาดว่าการดำเนินงานด้านระบบจัดเก็บข้อมูลขององค์กรจะมีความยั่งยืนมากขึ้นในอีก 5 ปีข้างหน้า
ขณะเดียวกัน 77% ขององค์กรระบุว่าได้ชะลอหรือปรับแผนการขยายโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI จากความกังวลด้านความยั่งยืนหรือการใช้พลังงาน โดย 36% ระบุว่าได้ปรับแผนดังกล่าวอย่างมีนัยสำคัญ
ด้านปัจจัยสิ่งแวดล้อม การใช้พลังงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นความกังวลอันดับต้นๆ ที่ 52% ตามด้วยการปล่อยก๊าซคาร์บอนจากการใช้พลังงาน 51%
ซีเกทชูแนวคิด 'Sustainable Scaling'
จากผลการศึกษา ซีเกทเรียกแนวทางการวางโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการเติบโตของ AI ว่า “Sustainable Scaling” หรือการเติบโตอย่างยั่งยืน ซึ่งเน้นการเพิ่มขีดความสามารถของ AI และสร้างมูลค่าทางธุรกิจ ควบคู่กับการปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง
เมลิสซา แบนดา รองประธานฝ่ายธุรกิจเอดจ์สตอเรจ ซีเกท เทคโนโลยี กล่าวว่า AI กำลังเปลี่ยนแนวทางที่องค์กรใช้ในการวางแผน พัฒนา และบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล โดยเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น โอกาสในการสร้างคุณค่าจากข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน องค์กรจึงจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้สามารถจัดเก็บ เข้าถึง และใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในระยะยาว
แบนดากล่าวว่า แนวคิด Sustainable Scaling คือการวางรากฐานโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับการเติบโตของ AI และข้อมูลในอนาคต ควบคู่กับการเพิ่มประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และการสร้างคุณค่าจากข้อมูลในระยะยาว
เมื่อ AI ขยายการใช้งานในองค์กร โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลจึงต้องรองรับทั้งปริมาณข้อมูล ประสิทธิภาพการทำงาน การจัดการข้อมูล และการใช้ทรัพยากรในระยะยาว
