'เดลต้า' ชี้ AI พลิกเกมอาเซียน ชิงฮับดาต้าเซ็นเตอร์-ฐานผลิตฮาร์ดแวร์โลก

กระแส AI กำลังเปลี่ยนเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ให้เป็นจุดยุทธศาสตร์ของเศรษฐกิจดิจิทัล ทั้งการลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์และฐานผลิตฮาร์ดแวร์ AI ทว่าการเปลี่ยนเม็ดเงินลงทุนให้เป็นกำลังการผลิตจริง ยังมีโจทย์โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องเร่งรับมือ

เจสัน หยวน ประธานประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และโอเชียเนีย บริษัท เดลต้า อีเลคโทรนิคส์ กล่าวว่า AI เปิดโอกาสทางเศรษฐกิจครั้งใหญ่ให้ภูมิภาค ทั้งการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์และการผลิตขั้นสูง โดยเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังมีบทบาทสำคัญในห่วงโซ่อุปทาน AI ของโลก

4 ประเทศในเอเชียแปซิฟิก ได้แก่ ออสเตรเลีย ไทย มาเลเซีย และอินโดนีเซีย อยู่ในกลุ่มตลาดดาต้าเซ็นเตอร์แห่งอนาคต 10 อันดับแรกของโลก โดยมีแผนพัฒนารวมกันมากกว่า 20 กิกะวัตต์ (GW) ภายในปี 2030

ขณะที่ภาคการผลิตฮาร์ดแวร์ AI คาดว่าจะมีเงินลงทุน (CapEx) ราว 1 ใน 3 ของโลกอยู่ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ภายในปี 2031 คิดเป็นมูลค่าประมาณ 5.7 หมื่นล้านดอลลาร์

ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 มีกำลังการผลิตดาต้าเซ็นเตอร์ราว 2.4 GW อยู่ระหว่างการก่อสร้าง โดยการขยายตัวของ AI และคลาวด์เกิดขึ้นในพื้นที่สำคัญ เช่น ยะโฮร์ กรุงเทพฯ และจาการ์ตา

แนวโน้มดังกล่าวมาพร้อมการเปลี่ยนผ่านสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายตัวในระดับภูมิภาค เพื่อรองรับความต้องการด้านความหน่วงต่ำ การกำกับดูแลข้อมูล และอธิปไตยทางข้อมูล

3 คอขวดชี้อนาคตลงทุน AI ในอาเซียน

ความท้าทายสำคัญคือการเปลี่ยนแผนลงทุนให้เป็นกำลังการผลิตที่เปิดใช้งานได้จริง โดยมี 3 ปัจจัยชี้ขาด ได้แก่

1. ความพร้อมด้านพลังงาน

การเชื่อมต่อระบบสายส่งไฟฟ้าใหม่อาจใช้เวลานานถึง 24-60 เดือน หรือมากกว่านั้น ทำให้การวางแผนพลังงานเป็นปัจจัยสำคัญต่อการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์

เจสันมองว่าโจทย์ไม่ได้อยู่เพียงการผลิตไฟฟ้า แต่รวมถึงการกระจายไฟฟ้าไปยังพื้นที่ที่ต้องการใช้งาน โดยผู้ให้บริการสายส่งต้องเห็นความต้องการใช้ไฟฟ้าที่ชัดเจนก่อนตัดสินใจลงทุนขยายระบบ

กรณีของไทย การกำหนดพื้นที่ดาต้าเซ็นเตอร์ผ่าน EEC Zoning เป็นแนวทางที่ช่วยสร้างความมั่นใจและสนับสนุนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าตามมา

2. ประสิทธิภาพพลังงานและระบบทำความเย็น

เมื่อความหนาแน่นพลังงานของ AI เพิ่มขึ้น ระบบไฟฟ้าและการระบายความร้อนต้องมีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยค่า PUE (Power Usage Effectiveness) ที่ 1.25 หรือต่ำกว่า ถือเป็นระดับประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง

การประมวลผล GPU และ CPU ความหนาแน่นสูงทำให้ต้องใช้ทั้งระบบ Air Cooling และ Liquid Cooling ร่วมกัน ซึ่งเดลต้ามีโซลูชันรองรับทั้งสองระบบ

3. ความเร็วในการติดตั้ง

การก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แบบดั้งเดิมใช้เวลาประมาณ 18-24 เดือน ขณะที่สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์และระบบสำเร็จรูป (Modular & Prefabricated) ช่วยลดระยะเวลาเข้าสู่ตลาดได้สูงสุด 50%

ปัจจุบัน การติดตั้งดาต้าเซ็นเตอร์แบบโมดูลาร์ร่วมกับอาคารดั้งเดิมใช้เวลาประมาณ 9 เดือน ขณะที่ตลาดกำลังมุ่งลดระยะเวลาพัฒนาให้เหลือไม่ถึง 6 เดือน เพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี GPU ที่รวดเร็วขึ้น

ความต้องการชิป GPU เปลี่ยนแปลงเร็วมาก คล้ายกับวงรอบการเปิดตัว iPhone ที่มีรุ่นใหม่ทุกปี หากใช้เวลาสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ 2 ปี เมื่อก่อสร้างเสร็จเทคโนโลยีก็อาจตกรุ่นไปแล้ว ตลาดจึงต้องการลดระยะเวลาติดตั้งให้เหลือต่ำกว่า 6 เดือน โดยใช้แนวทางโมดูลาร์และโครงสร้างสำเร็จรูป (Standardized & Prefabricated) เพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนชิ้นส่วนและอัปเกรดรองรับชิปยุคใหม่ได้รวดเร็ว

ดาต้าเซ็นเตอร์ขยับสู่ระบบไฟ 800V DC

เดลต้าระบุว่า ความต้องการพลังงานของตู้แร็ก AI ที่เพิ่มขึ้น กำลังกดดันระบบกระจายไฟฟ้าแบบเดิม ทั้งด้านประสิทธิภาพ พื้นที่ติดตั้ง และความสามารถในการรองรับการขยายระบบในอนาคต

หนึ่งในเทคโนโลยีที่อุตสาหกรรมกำลังศึกษา คือระบบกระจายไฟฟ้ากระแสตรง 800V DC ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการแปลงพลังงาน เพิ่มความหนาแน่นพลังงาน และรองรับการขยายกำลังประมวลผล AI

เดลต้าพัฒนาโซลูชันพลังงานแบบบูรณาการตั้งแต่ระบบไฟฟ้าจนถึงระดับชิป (Grid-to-Chip) ครอบคลุม Power Electronics โครงสร้างพื้นฐานพลังงาน ระบบทำความเย็น และการจัดการพลังงานอัจฉริยะ

โรงงานผลิต AI แย่งชิงพลังงาน

นอกจากดาต้าเซ็นเตอร์ ภาคการผลิตฮาร์ดแวร์ AI กำลังเผชิญความต้องการพลังงานเพิ่มขึ้น โดยการทดสอบเซิร์ฟเวอร์และตู้แร็ก AI รุ่นใหม่อาจใช้กำลังไฟฟ้า 1.2-2 เมกะวัตต์ (MW) สำหรับการทดสอบโหลดเต็มระบบ ซึ่งเป็นภาระด้านพลังงานที่โรงงานต้องเตรียมรองรับ

โรงงานผลิตจึงต้องแข่งขันด้านความพร้อมของพลังงานกับอุตสาหกรรมอื่น รวมถึงผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์ ขณะเดียวกัน ระยะเวลาตั้งแต่ได้รับคำสั่งซื้อจนถึงการผลิตจำนวนมาก (Mass Production) ถูกบีบให้เหลือเพียง 6-9 เดือน ตามความต้องการเร่งผลิตฮาร์ดแวร์ AI

เดลต้านำเสนอ 3 แนวทางรองรับโรงงานผลิตฮาร์ดแวร์ AI ได้แก่

• Secure Factory Power: ผสานระบบเซลล์เชื้อเพลิง SOFC (Solid Oxide Fuel Cell) ระบบกักเก็บพลังงาน BESS และ Microgrid เพื่อเสริมความมั่นคงด้านไฟฟ้าและลดข้อจำกัดจากระบบสายส่งหลัก
• L6 Automation: เพิ่มระบบอัตโนมัติและความยืดหยุ่นในกระบวนการประกอบและบูรณาการเซิร์ฟเวอร์
• Rack Integration: ใช้ระบบ Automation สนับสนุนการประกอบ จัดส่ง และทดสอบตู้แร็ก AI รุ่นใหม่ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน

อาเซียนฐานผลิต AI เชื่อมซัพพลายเชนโลก

เจสันมองว่าเอเชียตะวันออกเฉียงใต้มีจุดแข็งจากการเป็นทั้งตลาดดาต้าเซ็นเตอร์และฐานการผลิตฮาร์ดแวร์ AI โดยมีห่วงโซ่อุปทานครอบคลุมตั้งแต่เซมิคอนดักเตอร์ ชิ้นส่วน แผงวงจรพิมพ์ (PCB) ไปจนถึงการประกอบเซิร์ฟเวอร์เพื่อส่งออกสู่ตลาดโลก

ภูมิภาคยังทำหน้าที่เป็นจุดเชื่อมต่อระหว่างห่วงโซ่อุปทานของจีนและตะวันตก ซึ่งเอื้อต่อการรวมกลุ่มอุตสาหกรรมและการขยายฐานการผลิตฮาร์ดแวร์ AI

สำหรับเดลต้า บริษัทมุ่งสนับสนุนระบบนิเวศ AI ด้วยโซลูชันด้านพลังงานและระบบอัตโนมัติ ครอบคลุมตั้งแต่ระบบโครงข่ายไฟฟ้า พลังงานหมุนเวียน ทั้ง Solar และ Wind ระบบเซลล์เชื้อเพลิง SOFC และแบตเตอรี่กักเก็บพลังงาน BESS ไปจนถึงระดับชิป

ด้านระบบอัตโนมัติ เดลต้ามีอุปกรณ์สำหรับสายการผลิตอัจฉริยะ เช่น Motor, Servo, PLC และ Robot

AI เปลี่ยนบทบาทแรงงาน ดันโจทย์พัฒนาทักษะ

เจสันมองว่า AI Factory เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ขณะที่ผลกระทบต่อแรงงานควรพิจารณาในมิติของการเปลี่ยนแปลงทักษะและบทบาท มากกว่ามองเพียงการเข้ามาทดแทนคนจนเกิดการว่างงาน

เขาระบุว่า การเปลี่ยนแปลงทักษะเกิดขึ้นต่อเนื่องตั้งแต่ยุคปฏิวัติอุตสาหกรรม ยุคดิจิทัล จนถึงยุค AI โดยคนรุ่นใหม่สามารถใช้ AI ช่วยทำงานประจำ (Routine Jobs) เพิ่มผลิตภาพ และนำเวลาไปใช้กับงานที่ต้องอาศัยการคิดวิเคราะห์และสร้างนวัตกรรมมากขึ้น

สำหรับนโยบายภาครัฐ ไม่มีปัจจัยใดเพียงเรื่องเดียวที่สำคัญที่สุด เนื่องจากการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องพิจารณาหลายด้าน ทั้งพลังงาน น้ำ ผลกระทบต่อชุมชน การสร้างงาน ผลตอบแทนการลงทุน และการใช้พื้นที่

สิ่งสำคัญคือการสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ผู้กำหนดนโยบาย ภาคเอกชน ผู้ผลิตไฟฟ้า และชุมชน ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบและก่อสร้าง ไปจนถึงการดำเนินงาน บริหารจัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพระบบ

ลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์อาเซียนโตต่อเนื่อง 5 ปี

ผู้บริหารเดลต้าประเมินว่า การลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จะเติบโตต่อเนื่องอย่างน้อย 5 ปีข้างหน้า ขณะที่โอกาสระยะถัดไปจะขยายไปสู่ Edge AI, โทรคมนาคม และ Physical AI เช่น หุ่นยนต์อุตสาหกรรมและระบบขับขี่อัตโนมัติ

บริษัทมีส่วนร่วมในตลาดเหล่านี้ผ่านการผลิตชิ้นส่วนและพัฒนาโซลูชันพลังงาน เพื่อรองรับการขยายตัวของระบบ AI ในภาคอุตสาหกรรม

ด้านความยั่งยืน เดลต้าตั้งเป้าใช้พลังงานหมุนเวียน 100% ภายในปี 2030 โดยปัจจุบันมีสัดส่วนการใช้พลังงานหมุนเวียน 91% พร้อมกำหนดภาษีคาร์บอนภายในองค์กร (Internal Carbon Tax) ที่ 300 ดอลลาร์ต่อตัน

บริษัทยังขยายการบริหารจัดการการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจาก Scope 1 และ Scope 2 ไปสู่ Scope 3 โดยร่วมมือกับลูกค้าและพันธมิตรตลอดห่วงโซ่อุปทาน

การพัฒนา AI อย่างยั่งยืนในภูมิภาคต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกภาคส่วน เพื่อให้การลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน พลังงาน และการผลิตเติบโตควบคู่กัน