'พลังงาน' ชี้ชะตา 'สมรภูมิ AI' ส่องโมเดลโลกก่อนงาน GasTech 2026

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังทำให้ “พลังงาน” กลายเป็นหนึ่งในวาระสำคัญของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีโลก และเป็นหนึ่งในประเด็นที่ถูกจับตามองในการประชุมด้านพลังงานระดับโลก "Gastech 2026" ซึ่งจะจัดขึ้นระหว่างวันที่ 14–17 ก.ย. 2026 ที่กรุงเทพฯ 

รายงานของ AixEnergy ระบุอย่างชัดเจนว่า “โครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นการตัดสินใจด้านพลังงาน ก่อนที่จะเป็นการตัดสินใจด้านเทคโนโลยี” โดยการแข่งขันสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ในเวลานี้กำลังถูกกำหนดจากแรงกดดัน 3 ด้านที่เชื่อมโยงกัน ได้แก่ 

1. ต้นทุนและความพร้อมของไฟฟ้าที่สามารถจ่ายได้อย่างมั่นคง 
2. การควบคุมเทคโนโลยีโมเดล AI และชิป 
3. สถานะด้านกฎระเบียบของประเทศที่เป็นที่ตั้งโครงสร้างพื้นฐาน

การตัดสินใจในช่วง 12–18 เดือนข้างหน้า จึงอาจเป็นช่วงเวลาสำคัญที่จะกำหนดว่า “แผนที่โครงสร้างพื้นฐาน AI” ของโลกจะมีหน้าตาอย่างไร และประเทศใดจะกลายเป็นศูนย์กลางใหม่ของเศรษฐกิจ AI ในอีกหลายปีข้างหน้า

‘พลังงาน’ ตัวแปรใหม่ทิศเงินลงทุน AI

ในรายงาน "The AI Infrastructure Map: How Energy Decides the geography of Intelligence" ระบุว่า ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา อุตสาหกรรมพลังงานต้องกลับมาทบทวนความหมายของ “ความมั่นคง” อีกครั้ง จากทั้งการปิดช่องแคบฮอร์มุซ การเปลี่ยนเส้นทางเดินเรืออ้อมแหลมกู๊ดโฮป แรงกดดันต่อการขนส่ง LNG เข้าสู่เอเชีย และการโจมตีโครงสร้างพื้นฐาน AWS ในอ่าวเปอร์เซียเมื่อเดือนมี.ค. 2026

เหตุการณ์เหล่านี้ทำให้ประเด็นความมั่นคงของโครงสร้างพื้นฐาน ระบบสำรอง และความเสี่ยงจากจุดยุทธศาสตร์ กลับมาอยู่ในวาระสำคัญของบรรดาผู้บริหารบริษัทพลังงานและกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ

ขณะเดียวกัน กำลังเกิดโจทย์โครงสร้างพื้นฐานอีกชุดหนึ่งที่มีตรรกะไม่ต่างกัน นั่นคือ "กำลังการประมวลผล" (Compute) ซึ่งกำลังกลายเป็นทรัพยากรเชิงยุทธศาสตร์ที่ขาดแคลน ท่ามกลางโลกที่แตกออกเป็นขั้วทางภูมิรัฐศาสตร์

ผู้เล่นในครั้งนี้คือกลุ่ม "Hyperscalers กองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ และบริษัทสาธารณูปโภค" ที่จะต้องจัดหาพลังงานให้แก่โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ ขณะที่คำถามสำคัญคือ "โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพของ AI จะถูกสร้างขึ้นที่ใด และภายใต้เงื่อนไขของใคร"

รายงานระบุว่า ต้นทุนและความพร้อมของไฟฟ้าที่มั่นคง การควบคุมโมเดลและเทคโนโลยีชิป ตลอดจนกฎระเบียบของประเทศเจ้าบ้าน กำลังร่วมกันกำหนดว่าเงินลงทุนด้าน AI มูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์จะไหลไปที่ใด และการตัดสินใจเหล่านี้จะส่งผลไปไกลกว่าธุรกิจ AI เพราะจะเปลี่ยนทั้งตลาดไฟฟ้า รูปแบบสัญญาซื้อขายพลังงาน และนโยบายอุตสาหกรรมในหลายภูมิภาคของโลก

'ตะวันออกกลาง' เด่นที่ไฟฟ้าราคาถูก

"ภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย" เป็นตัวอย่างหนึ่งของพื้นที่ที่สามารถเปลี่ยนความได้เปรียบด้านพลังงานให้กลายเป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน AI ได้รวดเร็วที่สุด

เมื่อวันที่ 13 พ.ค. 2025 กองทุน Public Investment Fund (PIF) ของซาอุดีอาระเบีย เปิดตัว HUMAIN บริษัท AI แบบครบวงจร พร้อมประกาศความร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อจัดหาจีพียูหลายแสนตัวภายใน 5 ปี รวมถึงโครงการกับ AMD มูลค่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับกำลังประมวลผล 500 เมกะวัตต์ และ AI Zone มูลค่า 5 พันล้านดอลลาร์ร่วมกับ AWS

ในเวลาเดียวกัน โครงการ Stargate UAE ซึ่งมี G42, OpenAI, Oracle, NVIDIA และ SoftBank เป็นผู้เล่นสำคัญ ก็ตั้งเป้าพัฒนาพื้นที่ดาต้าเซ็นเตอร์รวมขนาด 5 กิกะวัตต์ โดยเฟสแรกขนาด 200 เมกะวัตต์มีกำหนดเริ่มดำเนินงานในไตรมาส 3 ปี 2026

หัวใจสำคัญของความได้เปรียบดังกล่าวคือ "ต้นทุนไฟฟ้าราคาถูก"

อัตราค่าไฟฟ้าภาคอุตสาหกรรมในซาอุดีอาระเบียและสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (ยูเออี) อยู่ที่ประมาณ 0.03–0.05 ดอลลาร์ต่อกิโลวัตต์-ชั่วโมง เทียบกับเยอรมนี ไอร์แลนด์ และบางส่วนของสหราชอาณาจักรที่สูงกว่า 0.15 ดอลลาร์

หากนำส่วนต่างดังกล่าวมาคำนวณกับ AI Campus ขนาด 500 เมกะวัตต์ ซึ่งเดินเครื่องในอัตรา 80% ตลอดอายุสินทรัพย์ 15 ปี ส่วนต่างของต้นทุนค่าไฟฟ้าสะสมจะสูงถึงประมาณ 5.78 พันล้านดอลลาร์

อย่างไรก็ตาม ไฟฟ้าราคาถูกเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ ความรวดเร็วในการเชื่อมต่อเข้าสู่ระบบไฟฟ้า ความแน่นอนของกฎระเบียบ และความพร้อมของเงินทุนภาครัฐก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน

โมเดลของประเทศอ่าวเปอร์เซีย ซึ่งภาครัฐมีบทบาททั้งในระบบผลิตไฟฟ้า ที่ดิน การอนุมัติโครงการ และการสนับสนุนเงินทุนผ่านกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ ช่วยลดระยะเวลาการพัฒนาโครงการได้อย่างมาก โดยรายงานเปรียบเทียบว่า โครงการที่อาจใช้เวลา 5–7 ปีกว่าจะเริ่มดำเนินการเชิงพาณิชย์ในตลาด PJM หรือ ERCOT ของสหรัฐ อาจจะสามารถเริ่มได้รับไฟฟ้าภายในเวลาแค่ 18 เดือนใน Dhahran หรือ Ruwais

สหรัฐมีเทคโนโลยี แต่ติด ‘คอขวดไฟฟ้า’

สถานการณ์ของ "สหรัฐ" กลับอยู่คนละด้านกับภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย

สหรัฐครองความได้เปรียบในด้านเทคโนโลยี ตั้งแต่เรื่อง Frontier Models การออกแบบชิปขั้นสูง ไปจนถึงบุคลากรวิจัย AI จำนวนมากที่สุดในโลก แต่ "ระบบโครงข่ายไฟฟ้า" กลับกำลังกลายเป็นข้อจำกัดสำคัญต่อการเปลี่ยนความได้เปรียบทางเทคโนโลยีเหล่านี้ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในประเทศ

ข้อมูลจาก Lawrence Berkeley National Laboratory ระบุว่า ณ สิ้นปี 2024 สหรัฐมีโครงการผลิตไฟฟ้าและระบบกักเก็บพลังงานที่ยื่นขอเชื่อมต่อเข้าสู่โครงข่ายไฟฟ้า รวมกำลังการผลิตประมาณ 2,300 กิกะวัตต์ หรือ "เกือบสองเท่า" ของกำลังผลิตติดตั้งทั้งหมดของประเทศที่มีอยู่ราว 1,280 กิกะวัตต์

ขณะเดียวกัน ระยะเวลารอเชื่อมต่อระบบก็ยาวนานขึ้น โดยในโครงการที่เริ่มดำเนินการเชิงพาณิชย์ในปี 2024 ค่ากลางของระยะเวลานับตั้งแต่ยื่นคำขอเชื่อมต่อจนถึงเริ่มดำเนินงานอยู่ที่ประมาณ 5 ปี ซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับเมื่อ 20 ปีก่อน

ความไม่สมดุลนี้กำลังทำให้ Hyperscalers ต้องใช้ 2 กลยุทธ์พร้อมกัน คือ มองหาสิทธิการเชื่อมต่อระบบไฟฟ้าที่มีอยู่แล้วภายในสหรัฐ และย้ายการลงทุนบางส่วนไปยังประเทศที่สามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานและจ่ายไฟได้รวดเร็วกว่า

โลก AI แบ่งเป็น ‘สองระบบ’

นอกเหนือจากข้อจำกัดด้านพลังงานแล้ว การแข่งขันระหว่าง "สหรัฐกับจีน" กำลังทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ของโลกค่อยๆ แยกออกเป็น "สองระบบคู่ขนาน"

"จีน" กำลังเร่งสร้างระบบ AI ภายในประเทศ โดยอาศัยชิปจากบริษัทอย่าง Huawei Ascend, Cambricon และ Biren ควบคู่กับการจัดสรรกำลังประมวลผลโดยภาครัฐ และการสร้างกำลังผลิตไฟฟ้าเพื่อรองรับความต้องการของ AI โดยเฉพาะ

รายงานอ้างการประเมินอิสระว่า กำลังผลิตไฟฟ้าใหม่สำหรับ AI ที่ประกาศแล้วหรืออยู่ระหว่างก่อสร้างในจีนจนถึงปี 2028 มีมากกว่า 50 กิกะวัตต์ โดยมีศูนย์ขนาดใหญ่ในมองโกเลียใน กุ้ยโจว และหนิงเซี่ย ซึ่งมีค่าไฟฟ้าภาคอุตสาหกรรมที่สามารถแข่งขันกับประเทศอ่าวเปอร์เซียได้

ผลลัพธ์คือ "โลกกำลังมีโครงสร้างพื้นฐาน AI สองระบบที่เติบโตคู่ขนานกัน" ได้แก่ ระบบที่พึ่งพาชิป โมเดล และแพลตฟอร์มคลาวด์ ของตะวันตกภายใต้กฎการส่งออกของสหรัฐ กับระบบจีนที่ใช้ชิป โมเดล และผู้ให้บริกาคลาวด์ของจีน

ทั้งสองระบบมีความเป็นไปได้ในเชิงพาณิชย์ แต่ก็มีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ ห่วงโซ่อุปทาน และแหล่งเงินทุนที่แตกต่างกัน

พลังงานต้องดูความเสี่ยง ‘ชิป-กฎส่งออก’

การแบ่งออกเป็นสองระบบยังสร้างความเสี่ยงรูปแบบใหม่ให้กับ "บริษัทพลังงาน" ที่เข้าไปลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI

รายงานระบุว่า โครงสร้างพื้นฐานพลังงานขนาดใหญ่ในอดีตถูกสร้างขึ้นบนสัญญาระยะยาวที่ออกแบบมาเพื่อรองรับความเสี่ยงทางการเมือง ไม่ว่าจะเป็นสัญญาการจัดหาก๊าซระยะยาว สิทธิในการวางท่อข้ามพรมแดน หรือสนธิสัญญาคุ้มครองการลงทุน

แต่โครงสร้างพื้นฐาน AI ในปัจจุบันกลับกำลังถูกสร้างขึ้นภายใต้การคุ้มครองทางสัญญาที่อ่อนแอกว่า ทั้งที่มีความเสี่ยงจากการเมืองและกฎระเบียบสูง

ตัวอย่างเช่น เอไอดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ที่ทำสัญญาซื้อขายไฟฟ้า หรือ PPA ระยะเวลา 15 ปี ไม่ได้เผชิญเพียงแค่ความเสี่ยงด้านเครดิตของผู้ซื้อไฟ แต่ความสามารถของผู้ซื้อในการดำเนินธุรกิจอาจขึ้นอยู่กับว่าในอนาคตยังสามารถซื้อชิปบางประเภทหรือได้รับใบอนุญาตใช้โมเดล AI ได้หรือไม่

ดังนั้น สัญญา PPA อาจจำเป็นต้องระบุว่า คู่สัญญาใช้เทคโนโลยีระบบใด จะเกิดอะไรขึ้นหากเปลี่ยนจากระบบหนึ่งไปอีกระบบหนึ่ง และจะปกป้องผู้ขายไฟอย่างไรหากเกิดการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน

รายงานระบุว่า แบบสัญญา PPA มาตรฐานในปัจจุบัน "ยังไม่ได้รองรับความเสี่ยงเหล่านี้"

'อาเซียน' ชิง ‘ขั้วที่สาม’ ของ AI

หากภูมิภาคอ่าวเปอร์เซียแก้โจทย์เรื่องพลังงานได้แล้ว และสหรัฐมีความได้เปรียบด้านเทคโนโลยี รายงานมองว่าภูมิภาค "เอเชียตะวันออกเฉียงใต้" กำลังเดินหน้าทั้งสองด้านพร้อมกัน และเป็นภูมิภาคที่มีโอกาสขาขึ้นสูงที่สุดแห่งหนึ่งในการแข่งขันชิงโครงสร้างพื้นฐาน AI

เงินลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ประกาศหรือมีข้อผูกพันแล้วทั่วอาเซียนมีมูลค่ามากกว่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ แต่ปัญหาคือ ระบบพลังงานที่จะต้องรองรับเงินลงทุนเหล่านั้น “ยังไม่ได้ถูกสร้างขึ้น”

นี่ทำให้คำถามเรื่องไฟฟ้ากลายเป็นหนึ่งในตัวแปรสำคัญที่สุดที่จะตัดสินว่าเงินลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์และ AI จะลงหลักปักฐานในภูมิภาคนี้ได้มากแค่ไหน

'ไทย' ดึงดาต้าเซ็นเตอร์ 7.28 แสนล้าน

"ประเทศไทย" ถือเป็นหนึ่งในตลาดที่โดดเด่นที่สุดในภูมิภาค

รายงานระบุว่าในปี 2025 คณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) อนุมัติโครงการดาต้าเซ็นเตอร์จำนวน 36 โครงการ มูลค่ารวมประมาณ 7.28 แสนล้านบาท หรือราว 2.32 หมื่นล้านดอลลาร์ ขณะที่คำขอรับการส่งเสริมการลงทุนในทุกอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น 67% เป็น 6.02 หมื่นล้านดอลลาร์ โดย "ดาต้าเซ็นเตอร์" เป็นอุตสาหกรรมที่มีมูลค่าสูงที่สุด

ในการประชุมครั้งแรกของ BOI ในปี 2026 ยังมีการอนุมัติโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ใหม่อีก 7 โครงการ ขณะที่นโยบาย Cloud First ของไทยเริ่มมีผล และการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย (กฟผ.) หรือ EGAT ได้รับอนุญาตให้ขายไฟฟ้าโดยตรงให้แก่ดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมากกว่า 200 เมกะวัตต์

พื้นที่ EEC ซึ่งครอบคลุมจังหวัดชลบุรี ระยอง และฉะเชิงเทรา กลายเป็นพื้นที่หลักของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าว โดยรายงานยกโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ของ Google บนที่ดินของ WHA Group เป็นหนึ่งในโครงการสำคัญ

อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดสำคัญคือ "กำลังผลิตไฟฟ้าที่สามารถจ่ายได้อย่างมั่นคงและต่อเนื่อง"

ระบบไฟฟ้าของไทยยังพึ่งพาก๊าซธรรมชาติประมาณ 60% ขณะที่รายงานประเมินว่า กำลังผลิตไฟฟ้าที่มีความมั่นคง ซึ่งอยู่ในแผนพัฒนาจนถึงปี 2028 สามารถรองรับได้เพียงบางส่วนของความต้องการไฟฟ้าสูงสุดที่จะเกิดขึ้น หากโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ที่ได้รับอนุมัติทั้งหมดพัฒนาเต็มกำลัง

รายงานจึงชี้ว่า ช่องว่างระหว่างความต้องการไฟฟ้าจากดาต้าเซ็นเตอร์ที่ได้รับอนุมัติ กับกำลังผลิตไฟฟ้าใหม่ที่สามารถจ่ายได้อย่างมั่นคงและอยู่ระหว่างการพัฒนา "จะเป็นตัวแปรสำคัญที่สุดของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในประเทศไทย ตลอดช่วง 18 เดือนข้างหน้า"

มาเลเซียเจอโจทย์ ‘ไฟฟ้าสะอาด’

"มาเลเซีย" เป็นอีกหนึ่งตลาดสำคัญ โดยพื้นที่ระเบียงเศรษฐกิจสุดร้อนแรงอย่าง Johor-Singapore Corridor สามารถดึงดูดเงินลงทุนจาก Microsoft, Amazon Web Services, ByteDance รวมถึงผู้ประกอบการในภูมิภาคอย่าง YTL Power และ Sea Limited รวมกันมากกว่า 1.5 หมื่นล้านดอลลาร์

อย่างไรก็ตาม ความเสี่ยงเชิงโครงสร้างของมาเลเซียอยู่ที่ "ส่วนผสมการผลิตไฟฟ้า" โดยมากกว่า 80% ยังมาจากพลังงานความร้อน ทั้งก๊าซและถ่านหิน ขณะที่การขยายพลังงานหมุนเวียนยังช้ากว่าทั้งเป้าหมายของประเทศและความเร็วในการเปิดใช้งานดาต้าเซ็นเตอร์

สำหรับ Hyperscalers ที่มีเป้าหมาย "ใช้พลังงานปลอดคาร์บอนตลอด 24 ชั่วโมง" รายงานมองว่า การบรรลุเป้าหมายดังกล่าวจะเป็นเรื่องยากภายใต้โครงสร้างระบบไฟฟ้าปัจจุบัน หากไม่มีการเพิ่มแหล่งผลิตไฟฟ้าสะอาดที่สามารถจ่ายได้อย่างมั่นคงอย่างก้าวกระโดด

อินโดนีเซีย-เวียดนาม-ฟิลิปปินส์ มี ‘คอขวด’

"อินโดนีเซีย" มีโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ที่ประกาศแล้วมูลค่าใกล้แตะ 6.5 พันล้านดอลลาร์ โดยมีโครงการ Cloud Region ในกรุงจาการ์ตาของ Microsoft มูลค่า 1.7 พันล้านดอลลาร์เป็นหนึ่งในโครงการหลัก

แต่ความท้าทายคือระบบไฟฟ้า เนื่องจากประมาณ 80% ของการผลิตไฟฟ้ายังคงเป็นพลังงานฟอสซิล และแผนการเพิ่มพลังงานหมุนเวียนของรัฐวิสาหกิจไฟฟ้า PLN ไม่ได้เดินไปด้วยความเร็วเดียวกับการเปิดดาต้าเซ็นเตอร์

ส่วน "เวียดนาม" มีโครงการใน Pipeline ประมาณ 3.2 พันล้านดอลลาร์ โดยมี Viettel, VNPT และ FPT เป็นผู้ดำเนินโครงสร้างพื้นฐานในประเทศ ขณะที่ Hyperscalers ต่างชาติกำลังพิจารณาเข้าตลาด

โครงสร้างไฟฟ้าของเวียดนามสะอาดกว่าหลายประเทศในภูมิภาค โดยพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิลในสัดส่วนเพียงแค่ประมาณ 50% เนื่องจากเวียดนามมีไฟฟ้าพลังน้ำอยู่มาก แต่กำลังผลิตไฟฟ้าพลังน้ำส่วนใหญ่อยู่ทางตอนเหนือของประเทศ ขณะที่ความต้องการดาต้าเซ็นเตอร์กำลังก่อตัวในภาคใต้ ทำให้ข้อจำกัดสำคัญอยู่ที่ระบบส่งไฟฟ้าเหนือ-ใต้ มากกว่าปริมาณกำลังผลิตโดยรวม

ขณะที่ "ฟิลิปปินส์" มีโครงการในไปปไลน์ราว 2.1 พันล้านดอลลาร์ โดยมี ePLDT, Globe และ Converge ICT เป็นผู้เล่นหลัก แต่โครงสร้างการผลิตไฟฟ้าประมาณ 78% ยังมาจากพลังงานดั้งเดิม ขณะที่กำลังผลิตไฟฟ้าที่มั่นคงซึ่งมีแผนเพิ่มขึ้นจนถึงปี 2028 ยังไม่สอดคล้องกับความต้องการไฟฟ้าจากดาต้าเซ็นเตอร์ที่ประกาศแล้ว

‘จีน’ ฝังตัวในโครงสร้าง AI อาเซียน

อีกมิติหนึ่งที่รายงานให้ความสำคัญคือ "บทบาทของจีน" ซึ่งไม่สามารถแยกออกจากการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอาเซียนได้

Huawei Cloud มีดาต้าเซ็นเตอร์ในสิงคโปร์ มาเลเซีย ไทย และอินโดนีเซีย ขณะที่ Alibaba Cloud มี Cloud Region ในสิงคโปร์ มาเลเซีย ฟิลิปปินส์ และอินโดนีเซีย ส่วน Tencent Cloud ขยายธุรกิจเข้ามาในอินโดนีเซียและไทย

บทบาทของจีนยังไม่ได้จำกัดอยู่เพียงผู้ให้บริการคลาวด์ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานที่จะรองรับดาต้าเซ็นเตอร์ใน 5 ตลาดอาเซียน รวมถึงบางโครงการที่ดำเนินงานโดย Hyperscalers ฝั่งตะวันตก ยังมีบริษัทจีนเข้าไปมีบทบาททั้งด้านวิศวกรรมและก่อสร้าง ตลอดจนอุปกรณ์ เช่น กังหันก๊าซ หม้อแปลง ระบบส่งไฟฟ้า แบตเตอรี่ และระบบทำความเย็น

รายงานระบุชื่อบริษัท PowerChina, CEEC, Sungrow, CATL และ BYD เป็นส่วนหนึ่งของผู้เล่นที่ปรากฏอยู่ในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวในภูมิภาค

รัฐบาลของประเทศในอาเซียนกำลังต้องตัดสินใจว่า แต่ละโครงการจะสร้างอยู่บนเทคโนโลยีระบบใด ขั้วไหน โดยในเบื้องต้นการตัดสินใจเหล่านี้เป็นเรื่องเชิงพาณิชย์และเทคนิคมากกว่าการเมือง 

แต่การตัดสินใจเหล่านี้มีผลระยะยาว เพราะดาต้าเซ็นเตอร์ที่สร้างขึ้นบนระบบหนึ่งแล้ว แทบจะไม่เปลี่ยนไปใช้อีกระบบหนึ่งตลอดอายุสินทรัพย์ 15 ปี

โอกาสของอาเซียน

เมื่อมองภาพรวมทั้ง 5 ตลาด จะเห็นว่าแต่ละประเทศมีทั้งโอกาสและข้อจำกัดแตกต่างกันอย่างมาก

หากผู้ผลิตไฟฟ้าเอกชน หรือ IPPs บริษัทสาธารณูปโภค และหน่วยงานกำกับดูแล ของภูมิภาคสามารถประสานกันเพื่อเพิ่มกำลังผลิตไฟฟ้าได้แบบ 24 ชม. ได้รวดเร็วทันกับความต้องการของเงินลงทุนด้าน AI อาเซียนก็จะสามารถก้าวขึ้นเป็นอีกหนึ่งขั้วบนแผนที่โครงสร้างพื้นฐาน AI ของโลก

อย่างไรก็ตาม จุดตัดสินใจไม่ได้นานไปถึง 10 ปี แต่อยู่ในช่วง 18 เดือนข้างหน้าเท่านั้น

และคำตอบจะไม่ได้เกิดขึ้นจากมหานครแห่งใดแห่งหนึ่ง หรือจากข้อตกลงทวิภาคีเพียงฉบับเดียว แต่จะเกิดจากการหารืออย่างต่อเนื่องระหว่างผู้ประกอบการ Hyperscaler ผู้จัดสรรเงินทุนของรัฐ และหน่วยงานกำกับดูแล ซึ่งการตัดสินใจของผู้เล่นเหล่านี้เกิดขึ้นก่อนและเป็นตัวกำหนดทิศทางของทุกโครงการ

หากผู้ผลิตไฟฟ้าอิสระ บริษัทสาธารณูปโภค และหน่วยงานกำกับดูแลของอาเซียนสามารถประสานการเพิ่มกำลังผลิตไฟฟ้าที่มั่นคงให้ทันกับความเร็วของเงินลงทุน AI ได้ อาเซียนมีโอกาสก้าวขึ้นเป็น “อีกหนึ่งขั้ว” บนแผนที่โครงสร้างพื้นฐาน AI โลก

บทสรุปเชิงยุทธศาสตร์

ท้ายที่สุด รายงานสรุปว่า วิธีคิดแบบเดิมมักมองการขยายตัวของ AI เป็น “เรื่องเทคโนโลยีที่มีผลกระทบต่อพลังงาน” แต่สถานการณ์ปัจจุบันกำลังกลับด้าน เพราะไฟฟ้าที่มีความเสถียร ราคาต่ำ และสามารถเชื่อมต่อได้รวดเร็ว กำลังเป็นข้อจำกัดที่กำหนดว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI จะไปตั้งอยู่ที่ใด

การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลตามมาอย่างน้อย 4 ด้าน

1. "การวางแผนกำลังผลิตไฟฟ้า" เพราะความต้องการใช้ไฟของ AI จำเป็นต้องถูกนำเข้าไปอยู่ในแผนกำลังผลิตในฐานะปัจจัยเชิงโครงสร้าง โดย AI Campus ระดับ Hyperscale ขนาด 500 เมกะวัตต์เพียงแห่งเดียวสามารถสร้างภาระไฟฟ้าขนาดใหญ่มาก และการตัดสินใจว่าจะรองรับโครงการดังกล่าวหรือไม่ สามารถเปลี่ยนแผนลงทุนของบริษัทสาธารณูปโภคไปได้เป็นทศวรรษ

2. "โครงสร้างสัญญาซื้อขายไฟฟ้า" เนื่องจาก PPA แบบเดิมไม่ได้ถูกออกแบบมาสำหรับคู่สัญญาที่ความสามารถในการดำเนินธุรกิจขึ้นอยู่กับกฎควบคุมการส่งออกชิปและเงื่อนไขการใช้ Foundation Models จึงจำเป็นต้องปรับทั้งการแบ่งความเสี่ยง Change-of-Law Clauses และหลักประกันการรับซื้อขั้นต่ำให้สะท้อนความเสี่ยงใหม่

3. "การเปลี่ยนกรอบนโยบายอุตสาหกรรม" รัฐบาลหลายประเทศกำลังเริ่มมอง กำลังผลิตไฟฟ้าที่พร้อมรองรับ AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงยุทธศาสตร์ ในระดับเดียวกับท่อส่งก๊าซ LNG Terminal และระบบเชื่อมโยงโครงข่ายไฟฟ้า

4. "การนำเครื่องมือบริหารความเสี่ยงทางการเมืองและกฎระเบียบที่อุตสาหกรรมน้ำมัน ก๊าซ และ LNG พัฒนามานานหลายทศวรรษ มาปรับใช้กับโครงสร้างพื้นฐาน AI" ตั้งแต่ประกันความเสี่ยงทางการเมือง การค้ำประกันจากสถาบันพหุภาคี ไปจนถึงข้อตกลงกับรัฐบาลเจ้าบ้าน

รายงานทิ้งท้ายว่า ผู้เล่นที่จะอยู่ในตำแหน่งแข็งแกร่งที่สุดบนแผนที่ AI ใหม่ คือผู้ที่สามารถเชื่อมทั้ง 4 ปัจจัยนี้เข้าด้วยกัน 

“ช่วง 12–18 เดือนข้างหน้า คือช่วงเวลาที่แผนที่นี้จะถูกวาดขึ้น หลังจากนั้นตำแหน่งต่างๆ จะถูกจับจองไปแล้ว”