‘เดลต้า’ ชูอาเซียน Golden Cross ดันฮับดาต้าเซ็นเตอร์โลก ‘Time to Token’ เร่งสร้างจบใน 6 เดือน

สัมภาษณ์พิเศษ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังผลักดันให้การลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ขณะเดียวกันก็นำมาสู่ข้อท้าทายใหม่ ๆ ทั้งความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้น ข้อจำกัดของระบบโครงข่ายพลังงาน และระยะเวลาการก่อสร้างที่ต้องเร่งให้ทันกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ประเด็นดังกล่าวเป็นหัวข้อสำคัญในงาน Delta SEAO Future Industry Summit 2026 ซึ่งจัดขึ้นเมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2569 โรงแรมแพน แปซิฟิก ออร์ชาร์ด ณ ประเทศสิงคโปร์ โดยมีผู้บริหารจากภาคธุรกิจและผู้เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองต่อทิศทางการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับ AI

“ประชาชาติธุรกิจ” สัมภาษณ์พิเศษ นายเจสัน หยวน ประธานบริษัท เดลต้า อีเลคโทรนิคส์ ประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และโอเชียเนีย และนายศักดา แซ่อึ้ง ผู้บริหารด้านธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และโอเชียเนีย ถึงโอกาสของอาเซียนจากกระแสการลงทุน AI ความพร้อมของระบบพลังงานและดาต้าเซ็นเตอร์ ตลอดจนทิศทางอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์ AI และโจทย์สำคัญที่ภาครัฐและเอกชนต้องร่วมกันรับมือ

‘นายเจสัน หยวน’ ประธานบริษัทเดลต้า ชี้อาเซียนกำลังอยู่บนจุดตัดสำคัญของการเติบโต AI ทั้งตลาดดาต้าเซ็นเตอร์และฐานผลิตฮาร์ดแวร์ AI เผย 4 ประเทศติดท็อป 10 ตลาดแห่งอนาคตของโลก มองโอกาสเติบโตระยะ 5 ปีข้างหน้ายังเร่งตัว แต่โจทย์ใหญ่คือพลังงานและความเร็วในการก่อสร้าง

‘นายศักดา แซ่อึ้ง’ เผยเทรนด์ดาต้าเซ็นเตอร์เปลี่ยนจากสร้างทีละส่วนสู่ Modular-Prefab ลดเวลาจาก 24 เดือนเหลือ 9 เดือน พร้อมตั้งเป้าที่จะทำให้ต่ำกว่า 6 เดือน รับวงจรเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนเร็วขึ้นทุกปี

กระแสการลงทุนปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนโฉมภูมิทัศน์อุตสาหกรรมทั่วโลก ตั้งแต่การพัฒนาโมเดล AI การประมวลผลข้อมูล ไปจนถึงการผลิตฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง ทว่าภายใต้การเติบโตดังกล่าว มีโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่กำลังกลายเป็นสมรภูมิการแข่งขันครั้งใหม่

นั่นก็คือดาต้าเซ็นเตอร์

ซึ่งต้องรองรับทั้งกำลังประมวลผลที่สูงขึ้น ความต้องการใช้ไฟฟ้ามหาศาล และระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อนกว่าเดิม

ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังกลายเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ได้รับความสนใจจากนักลงทุนทั่วโลก ทั้งจากการขยายตัวของตลาดดิจิทัล การเติบโตของเศรษฐกิจ AI และการเคลื่อนย้ายฐานการผลิตฮาร์ดแวร์เทคโนโลยี ขณะเดียวกัน การแข่งขันเพื่อดึงดูดเม็ดเงินลงทุนก็ทำให้แต่ละประเทศต้องเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น

‘อาเซียน’ อยู่บน ‘Golden Cross’ โอกาสเติบโตครั้งสำคัญ

นายหยวนมองว่า ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังอยู่ในจังหวะเวลาที่สำคัญของการเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยี โดยเฉพาะเมื่อการลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์และอุตสาหกรรมการผลิตฮาร์ดแวร์ AI เกิดขึ้นพร้อมกัน ซึ่งถือเป็นโอกาสที่ไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยครั้งในประวัติศาสตร์อุตสาหกรรม

ปัจจุบัน 4 ประเทศในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และโอเชียเนีย ได้แก่ ออสเตรเลีย ไทย มาเลเซีย และอินโดนีเซีย ติดอยู่ในท็อป 10 อันดับตลาดดาต้าเซ็นเตอร์แห่งอนาคตของโลก โดยมีแผนพัฒนากำลังการผลิตรวมกันมากกว่า 20 จิกะวัตต์ (GW) ภายในปี 2031

ขณะเดียวกัน ภูมิภาคนี้ยังมีแนวโน้มได้รับเม็ดเงินลงทุนประมาณ 1 ใน 3 ของการลงทุนด้านการผลิตฮาร์ดแวร์ AI ทั่วโลกในช่วง 5 ปีข้างหน้า คิดเป็นมูลค่าราว 57,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 1.92 ล้านล้านบาท

สิ่งที่ทำให้อาเซียนมีความโดดเด่น ไม่ใช่เพียงการเป็นแหล่งรองรับการลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ แต่ยังเป็นตลาดผู้ใช้งาน AI ที่กำลังเติบโต และเป็นฐานการผลิตฮาร์ดแวร์ที่มีความสำคัญต่อห่วงโซ่อุปทานโลก

ผมมองว่าคลื่นการเติบโตของ AI ที่เรากำลังเผชิญอยู่เป็นโอกาสที่อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในชีวิต หรืออย่างน้อยก็เป็นโอกาสที่ไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยนัก และเป็นเรื่องที่หาได้ยากมากที่เอเชียตะวันออกเฉียงใต้จะมาอยู่ตรงจุดตัดสำคัญของการเติบโต หรือ Golden Cross เช่นในเวลานี้ เพราะเรากำลังเห็นทั้งการขยายตัวของดาต้าเซ็นเตอร์ โดยมี 4 ประเทศติดอยู่ใน 10 ตลาดชั้นนำของโลก ขณะเดียวกันการผลิตฮาร์ดแวร์ AI ก็เติบโตขึ้นพร้อมกัน โดยมีเม็ดเงินลงทุนประมาณ 1 ใน 3 ของโลกกำลังมุ่งมายังภูมิภาคนี้ครับ”

นายหยวนมองว่า การเติบโตของดาต้าเซ็นเตอร์จะสร้างโอกาสให้กับผู้ประกอบการในหลายระดับ ตั้งแต่ผู้ให้บริการเทคโนโลยี ระบบพลังงาน ผู้ผลิตอุปกรณ์ ไปจนถึงผู้พัฒนาแอปพลิเคชั่น AI เพราะเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ไม่ได้เป็นเพียงพื้นที่ตั้งของดาต้าเซ็นเตอร์เพื่อให้บริการตลาดอื่น แต่กำลังพัฒนาเป็นตลาดที่มีความต้องการใช้งาน AI ของตัวเองเพิ่มขึ้นด้วย

เมื่อความต้องการประมวลผล AI เติบโตขึ้น การสร้างดาต้าเซ็นเตอร์จึงต้องเดินหน้าควบคู่ไปกับการพัฒนาห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ต้องติดตั้งหน่วยประมวลผลและอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพสูง

ประธานเดลต้าอธิบายว่า ห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ AI ไม่ได้มีเพียงการประกอบเซิร์ฟเวอร์ปลายทาง แต่เป็นระบบนิเวศการผลิตที่เชื่อมโยงตั้งแต่อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ แผงวงจรพิมพ์ (PCB) การผลิตเซิร์ฟเวอร์ ไปจนถึงการประกอบและการทำตลาดภายใต้แบรนด์ต่าง ๆ

การที่ฐานการผลิตและดาต้าเซ็นเตอร์เข้ามาอยู่ในภูมิภาคเดียวกัน จึงมีโอกาสสร้างระบบนิเวศอุตสาหกรรมที่เชื่อมโยงกันมากขึ้น ทั้งในแง่การผลิต การขนส่ง การจัดหาชิ้นส่วน และการให้บริการเทคโนโลยี

นายศักดากล่าวเสริมว่า จุดแข็งของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้คือการเป็นพื้นที่เชื่อมโยงระหว่างตลาดจีนและประเทศตะวันตก ทำให้บริษัทผู้ผลิตจำนวนมากเลือกเข้ามาตั้งฐานการผลิตเพื่อส่งออกไปยังตลาดสำคัญทั่วโลก ขณะเดียวกันผู้พัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์ก็เข้ามาลงทุนเพื่อรองรับความต้องการจากทั้งสองฝั่ง

ผมมองว่าเอกลักษณ์ของภูมิภาคเราคือการที่เราสามารถให้บริการทั้งสองตลาดได้ในพื้นที่เดียวกัน เปรียบเหมือนร้านอาหารที่มีทั้งก๋วยเตี๋ยวและขนมปังอยู่ในร้านเดียวกัน เราเป็นพื้นที่ที่จีนและโลกตะวันตกมาพบกัน บริษัทผู้ผลิตจึงเข้ามาตั้งฐานการผลิตเพื่อส่งสินค้าไปยังตลาดทั้งสองฝั่ง ขณะที่ผู้พัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์ก็เข้ามาลงทุนเพื่อรองรับความต้องการจากทั้งสองตลาดเช่นกัน นี่จึงเป็นตำแหน่งที่มีความได้เปรียบของภูมิภาคเราเป็นอย่างมาก”

ไม่ใช่แค่เงินลงทุน แต่ไฟฟ้าต้องรองรับ

แม้แนวโน้มการลงทุนจะเปิดโอกาสให้ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เติบโตอย่างมาก แต่นายหยวนมองว่า ความท้าทายสำคัญ คือ การทำให้โครงสร้างพื้นฐานสามารถรองรับการลงทุนที่เกิดขึ้นได้จริง โดยเฉพาะการจัดหาพลังงานไฟฟ้าที่ต้องพัฒนาให้ทันกับความต้องการของดาต้าเซ็นเตอร์

เขาอธิบายว่า ปัญหาด้านพลังงานมีความซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับหลายฝ่าย ไม่ใช่เพียงแค่ประเด็นว่า

ประเทศหนึ่ง ๆ มีกำลังการผลิตไฟฟ้าเพียงพอหรือไม่ ? แต่ต้องพิจารณาตลอดทั้งระบบ

ตั้งแต่การผลิตไฟฟ้า การส่งและกระจายไฟฟ้า ไปจนถึงความสามารถของผู้ประกอบการดาต้าเซ็นเตอร์ในการจัดหาแหล่งพลังงานเพิ่มเติมด้วยตัวเอง

ประการแรก คือ ความสามารถของผู้ผลิตไฟฟ้าและผู้ให้บริการโครงข่ายไฟฟ้าในการเพิ่มกำลังการผลิตและพัฒนาโครงข่ายให้เพียงพอ

ประการที่สอง คือ ความสามารถในการกระจายไฟฟ้าไปยังพื้นที่ตั้งของดาต้าเซ็นเตอร์ได้ทันตามกำหนดเวลา

และประการที่สาม คือ ความสามารถของผู้ประกอบการในการจัดหาแหล่งพลังงานของตัวเอง หากระบบโครงข่ายไฟฟ้าไม่สามารถขยายกำลังรองรับได้ทันกับความต้องการ

นอกจากนี้ ยังมีประเด็นประสิทธิภาพการแปลงพลังงาน เพราะแม้จะมีไฟฟ้าในปริมาณเท่ากัน แต่ความสามารถในการนำพลังงานไปใช้ประมวลผลและสร้างผลลัพธ์จาก AI ก็ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของระบบด้วย

นายหยวนยกแนวคิดของ AI Factory หรือโรงงานผลิตโทเคน (Token) มาอธิบายว่า หัวใจของโครงสร้างพื้นฐาน AI คือการนำพลังงานไฟฟ้ามาเปลี่ยนเป็นผลลัพธ์จากการประมวลผล หรือ Token ให้ได้มากที่สุด ดังนั้น การมีไฟฟ้าเพียงพอจึงเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่ต้องสามารถใช้พลังงานดังกล่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การผลิตไฟฟ้าเพียงอย่างเดียว แต่ต้องมองตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทางว่า เราจะผลิตไฟฟ้าได้เพียงพอหรือไม่ จะกระจายไฟฟ้าไปยังดาต้าเซ็นเตอร์ได้ทันเวลาหรือไม่ ผู้ประกอบการสามารถจัดหาแหล่งพลังงานของตัวเองได้หรือไม่ และสุดท้ายเราจะเปลี่ยนพลังงานไฟฟ้าที่มีอยู่ให้กลายเป็นโทเคนได้อย่างมีประสิทธิภาพได้มากเพียงใด”

ขณะเดียวกัน การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานให้ทันกับความต้องการยังต้องคำนึงถึงเวลาและความสามารถในการขยายขนาดระบบ (Scalability) เพราะแม้จะมีเงินลงทุน มีเทคโนโลยี และมีพลังงานพร้อมแล้ว แต่หากใช้เวลานานเกินไปในการติดตั้งและเปิดดำเนินงาน ก็อาจทำให้เสียโอกาสทางธุรกิจได้

เขาระบุว่า บทบาทของเดลต้าจึงครอบคลุมหลายส่วนในห่วงโซ่ดังกล่าว ตั้งแต่ระบบผลิตพลังงาน ไมโครกริด ระบบกักเก็บพลังงาน ระบบแปลงพลังงาน ไปจนถึงระบบไฟฟ้าภายในดาต้าเซ็นเตอร์ ห้องเซิร์ฟเวอร์ และระดับชิปประมวลผล รวมถึงเทคโนโลยีแบบ Prefab และ Modular ที่ช่วยให้ติดตั้งระบบได้รวดเร็วและขยายขนาดได้ง่ายมากขึ้น

คอขวดไทยอยู่ที่กระจายไฟฟ้า – เสนอทำโซนนิ่งดาต้าเซ็นเตอร์

ในมุมของประเทศไทย นายศักดาระบุว่า จากการพูดคุยกับหน่วยงานสาธารณูปโภคด้านไฟฟ้า พบว่าคอขวดสำคัญของการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์อาจไม่ได้อยู่ที่กำลังการผลิตไฟฟ้าเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ความสามารถในการส่งและกระจายไฟฟ้าไปยังพื้นที่ที่มีความต้องการใช้งานจริง

ปัญหาที่เกิดขึ้นคือ การลงทุนโครงข่ายไฟฟ้ากับการลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์มีความสัมพันธ์กันแบบ ‘ไก่กับไข่’ กล่าวคือ ผู้ให้บริการไฟฟ้าต้องการความมั่นใจว่าจะมีความต้องการใช้ไฟฟ้าในพื้นที่นั้นจริง ก่อนตัดสินใจลงทุนขยายระบบกระจายไฟฟ้า ขณะที่นักลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ก็ต้องการความมั่นใจว่าจะมีไฟฟ้าเพียงพอรองรับโครงการ ก่อนตัดสินใจลงทุนก่อสร้าง

นายศักดามองว่า แนวทางหนึ่งในการแก้ปัญหาคือ การกำหนดพื้นที่เป้าหมายหรือ โซนนิ่ง (Zoning) สำหรับการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์ เพื่อให้ภาครัฐและหน่วยงานสาธารณูปโภคสามารถวางแผนลงทุนระบบกระจายไฟฟ้าได้ตรงจุด และสร้างความมั่นใจให้กับนักลงทุนว่าจะมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับในระยะยาว

คอขวดสำคัญไม่ได้อยู่ที่การผลิตไฟฟ้า แต่อยู่ที่การกระจายไฟฟ้าไปยังพื้นที่ตั้งของดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งเป็นปัญหาแบบไก่กับไข่ เพราะเมื่อเราขอให้หน่วยงานสาธารณูปโภคลงทุนขยายระบบไฟฟ้าไปยังพื้นที่หนึ่ง เขาก็ต้องมั่นใจว่าจะมีดาต้าเซ็นเตอร์เข้ามาลงทุนจริง ขณะเดียวกันนักลงทุนก็ต้องมั่นใจว่ามีไฟฟ้ารองรับก่อนจึงจะตัดสินใจลงทุนได้”

เขายกตัวอย่างแนวทางที่ประเทศไทยกำลังดำเนินการผ่านการกำหนดพื้นที่โซนนิ่งสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ เพื่อแสดงให้เห็นว่าพื้นที่ใดมีศักยภาพและต้องการรองรับการลงทุนประเภทนี้ ก่อนประสานให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องวางแผนเพิ่มขีดความสามารถของระบบกระจายไฟฟ้าในพื้นที่ดังกล่าว

แนวทางนี้จะช่วยลดความไม่แน่นอนระหว่างการลงทุนด้านพลังงานและการลงทุนด้านดาต้าเซ็นเตอร์ รวมถึงทำให้การวางแผนโครงสร้างพื้นฐานมีความสอดคล้องกันมากขึ้น

‘Time to Token’ ตั้งเป้าต่ำกว่า 6 เดือน

เมื่อความต้องการใช้ AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความเร็วในการก่อสร้างและเปิดดำเนินงานดาต้าเซ็นเตอร์จึงกลายเป็นอีกหนึ่งปัจจัยชี้ขาดการแข่งขัน เพราะการลงทุนที่ไม่สามารถเปลี่ยนเป็นกำลังการประมวลผลได้ทันเวลา ย่อมหมายถึงการสูญเสียโอกาสทางธุรกิจ

นายศักดาอธิบายว่า ในอดีตการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์มักเป็นการจัดซื้ออุปกรณ์จากผู้ผลิตหลายราย แล้วนำชิ้นส่วนแต่ละระบบมาประกอบและติดตั้งเข้าด้วยกัน ณ สถานที่ก่อสร้าง ทำให้ต้องใช้เวลาในการประสานงานและเชื่อมต่อระบบค่อนข้างมาก

แต่ปัจจุบันแนวทางการพัฒนากำลังเปลี่ยนไปสู่การใช้ระบบ Modular และ Prefabrication มากขึ้น โดย Modular คือการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานให้แบ่งออกเป็นหน่วยหรือโมดูลมาตรฐาน ขณะที่ Prefab คือการผลิตและประกอบอุปกรณ์บางส่วนจากโรงงาน ก่อนขนส่งไปติดตั้ง ณ สถานที่จริง

แนวทางนี้ช่วยลดขั้นตอนการทำงานในพื้นที่ก่อสร้าง ลดระยะเวลาการประกอบระบบ และเพิ่มความสามารถในการขยายขนาดดาต้าเซ็นเตอร์ในอนาคต

เขาระบุว่า ระยะเวลาก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ในอดีตอยู่ที่ประมาณ 24 เดือน ก่อนจะลดลงเหลือประมาณ 19 เดือนจากการปรับปรุงกระบวนการบางส่วน และลดลงมาอยู่ที่ประมาณ 16 เดือน เมื่อเริ่มนำโซลูชั่นแบบ Prefabrication เข้ามาใช้มากขึ้น

ปัจจุบันการผสานระบบ Prefab เข้ากับกระบวนการก่อสร้างแบบดั้งเดิมอย่างเต็มรูปแบบ สามารถลดระยะเวลาดำเนินงานลงมาอยู่ที่ประมาณ 9 เดือน อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาดังกล่าวยังไม่เร็วเพียงพอเมื่อเทียบกับวงจรการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

แต่ก่อนนี้.. การสร้างดาต้าเซ็นเตอร์หนึ่งแห่งอาจใช้เวลาประมาณ 24 เดือน ปัจจุบันเราสามารถลดลงมาเหลือประมาณ 9 เดือน ด้วยการนำระบบ Prefab และ Modular มาใช้ แต่โจทย์คือ 9 เดือนก็อาจยังไม่เร็วพอสำหรับอุตสาหกรรม AI เพราะเทคโนโลยีและความต้องการของ GPU เปลี่ยนแปลงแทบทุกปี คล้ายกับการเปิดตัวของ iPhone ที่มีรุ่นใหม่ ๆ มาทุกปี”

นายศักดายกตัวอย่างว่า หากผู้ประกอบการใช้เวลาถึง 2 ปีในการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ เมื่อโครงการเสร็จสิ้น เทคโนโลยี GPU ที่ใช้ในระบบก็อาจเปลี่ยนผ่านไปสู่รุ่นใหม่แล้ว ทำให้ผู้ประกอบการต้องเผชิญความเสี่ยงที่โครงสร้างพื้นฐานซึ่งลงทุนไปไม่สามารถรองรับความต้องการของเทคโนโลยีรุ่นล่าสุดได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมจึงเริ่มให้ความสำคัญกับการลดระยะเวลาการก่อสร้างให้เหลือต่ำกว่า 6 เดือน ผ่านการออกแบบระบบให้เป็นมาตรฐานและสามารถผลิตเป็นโมดูลจากโรงงานได้มากขึ้น

แนวทางดังกล่าวยังช่วยให้การปรับเปลี่ยนเทคโนโลยีทำได้ง่ายขึ้น เพราะเมื่อมีความต้องการใช้งานอุปกรณ์รุ่นใหม่ ผู้ประกอบการสามารถออกแบบโมดูลเพิ่มเติมหรือเปลี่ยนบางส่วนของระบบได้ โดยไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่ทั้งหมด

ประธานบริษัทเดลต้าจึงเสริมว่า ความสำคัญไม่ได้อยู่ที่การสร้างให้เสร็จเร็วเพียงอย่างเดียว แต่ต้องสามารถรองรับข้อกำหนดทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้ด้วย

ประเด็นนี้จึงเชื่อมโยงกับแนวคิด ‘Time to Token’ ซึ่งเป็นการมองความรวดเร็วในการเปลี่ยนเงินลงทุนให้กลายเป็นผลลัพธ์จากการประมวลผล AI เพราะยิ่งดาต้าเซ็นเตอร์สามารถเปิดดำเนินงานและสร้าง Token ได้เร็วเท่าไร นักลงทุนก็ยิ่งมีโอกาสสร้างรายได้จากเงินลงทุนได้เร็วขึ้นเท่านั้น

‘AI Factory’ คือ โครงสร้างพื้นฐานเศรษฐกิจยุคใหม่

เมื่อถามถึงข้อดีและข้อจำกัดของการเปลี่ยนดาต้าเซ็นเตอร์ไปสู่ AI Factory หรือโรงงานประมวลผล AI นายหยวนมองว่า ไม่ควรพิจารณาเพียงด้านบวกหรือด้านลบ แต่ต้องมองถึงมูลค่าทางเศรษฐกิจที่โครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวสามารถสร้างขึ้น และต้นทุนที่ต้องแลกมาเพื่อให้ได้มาซึ่งโอกาสนั้น

เขามองว่าการเติบโตของ AI ทั้งในภาคผู้บริโภค ภาคธุรกิจ และภาคอุตสาหกรรม เป็นแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นแล้ว และมีโอกาสขยายตัวอย่างก้าวกระโดด โดย AI Factory จะเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ทำให้การเปลี่ยนผ่านดังกล่าวเกิดขึ้นได้จริง

อย่างไรก็ตาม การสร้าง AI Factory ไม่ได้มีเพียงประเด็นด้านเทคโนโลยีและเงินลงทุน แต่ยังเกี่ยวข้องกับการใช้พลังงาน น้ำ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การยอมรับของชุมชน การสร้างงาน ผลตอบแทนจากการลงทุน ตลอดจนการใช้ประโยชน์จากที่ดิน

เขาจึงมองว่าการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานประเภทนี้ต้องคำนึงถึงความยั่งยืนและความสมดุลระหว่างผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจกับผลกระทบที่เกิดขึ้นต่อสังคม

ผมไม่ได้มองว่า AI Factory มีข้อดีหรือข้อเสียอย่างไร แต่ต้องมองว่าเราจะสร้างโอกาสและมูลค่าจากการลงทุนนี้ได้อย่างไร โดยยังคำนึงถึงความยั่งยืนและความสมดุลไปพร้อมกัน เพราะการพัฒนา AI Infrastructure ไม่ได้เกี่ยวข้องแค่เรื่องไฟฟ้า แต่ยังมีเรื่องน้ำ การยอมรับจากคนในชุมชน การสร้างงาน ผลตอบแทนจากการลงทุน และการใช้ประโยชน์จากที่ดินเข้ามาเกี่ยวข้องทั้งหมด”

เมื่อถามถึงนโยบายสำคัญที่รัฐบาลควรเร่งดำเนินการเพื่อสนับสนุนการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ นายหยวนมองว่า ไม่มีนโยบายเพียงข้อเดียวที่จะสามารถแก้ปัญหาทั้งหมดได้ เนื่องจากการพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่ายและมีความท้าทายหลายมิติ

นอกเหนือจากความพร้อมด้านพลังงานและน้ำแล้ว ยังต้องพิจารณาการใช้ที่ดิน การจัดหาเงินทุน ผลตอบแทนจากการลงทุน การสร้างงาน การพัฒนาระบบนิเวศอุตสาหกรรม และการยอมรับจากชุมชนโดยรอบ

สิ่งที่สำคัญคือการสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ผู้กำหนดนโยบาย ภาคเอกชน ผู้ให้บริการโครงข่ายไฟฟ้า นักลงทุน และชุมชนตั้งแต่ช่วงเริ่มต้นของโครงการ ไม่ใช่รอให้เกิดปัญหาแล้วจึงเข้ามาแก้ไข

สำหรับผมคงไม่มีนโยบายเพียงข้อเดียวที่สำคัญที่สุด เพราะการพัฒนา AI Infrastructure มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา และต้องอาศัยผู้มีส่วนเกี่ยวข้องหลายฝ่ายเข้ามาทำงานร่วมกัน สิ่งสำคัญคือต้องเริ่มตั้งแต่ต้น ตั้งแต่การกำหนดนโยบาย การออกแบบ การก่อสร้าง การดำเนินงาน ไปจนถึงการบริหารจัดการและปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง”

AI จะแทนที่แรงงาน หรือจะสร้างทักษะใหม่ ?

อีกหนึ่งประเด็นที่ได้รับความสนใจจากการเติบโตของ AI คือผลกระทบต่อตลาดแรงงาน โดยเฉพาะความกังวลว่าเทคโนโลยีอัตโนมัติและ AI จะเข้ามาทดแทนตำแหน่งงานระดับเริ่มต้น หรือ Junior ที่มีลักษณะงานเป็นกิจวัตรมากขึ้น

ประธานเดลต้ามองว่า การเปลี่ยนแปลงของบทบาทและทักษะแรงงานเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นต่อเนื่องมานาน ตั้งแต่ยุคอุตสาหกรรมที่เครื่องจักรเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการทำงาน ไปจนถึงยุคดิจิทัลและระบบอัตโนมัติในปัจจุบัน

เขาไม่ได้มองว่า AI เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงตลาดแรงงาน แต่เป็นอีกหนึ่งช่วงเวลาของวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีที่ทำให้ทักษะและลักษณะงานต้องปรับตัวอยู่เสมอ

นายหยวนกล่าวว่า สิ่งที่สำคัญ คือ แรงงานต้องเรียนรู้และพัฒนาทักษะใหม่อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนไปได้

เขายังยกตัวอย่างจากประสบการณ์บนเวทีสัมมนาในช่วงเช้า ซึ่งได้ทดลองใช้แว่นตา AI เป็นครั้งแรก โดยในช่วงแรกมีการแสดงสคริปต์ผ่านแว่นตาพิเศษเพื่อช่วยในการพูดนำเสนอบนเวที แต่เมื่อระบบ AI ของอุปกรณ์ดันขัดข้อง เขาจึงต้องเปลี่ยนมาใช้การพูดด้นสดโดยอาศัยความเข้าใจและประสบการณ์ของตัวเอง

เห็นไหมครับ ? ไม่ว่า AI จะสามารถช่วยเหลือเราได้มากเพียงใด แต่จากประสบการณ์ที่ผมได้ทดลองใช้เทคโนโลยีบนเวทีในวันนี้ ก็แสดงให้เห็นว่าเรายังคงต้องการองค์ประกอบและความสามารถของมนุษย์อยู่ในหัวใจของทุกสิ่งที่เราทำ”

ด้านนายศักดามองว่า คนรุ่นใหม่มีความคุ้นเคยกับ AI มากขึ้น เพราะเติบโตมาพร้อมกับเทคโนโลยีดังกล่าวตั้งแต่ช่วงการศึกษา ทำให้สามารถใช้ AI ช่วยจัดการงานที่เป็นกิจวัตรและเพิ่มผลิตภาพในการทำงานได้

เขามองว่า AI อาจเข้ามาทำงานบางประเภทแทนมนุษย์ แต่ในอีกด้านหนึ่งก็เปิดโอกาสให้แรงงานนำเวลาไปใช้กับการคิดวิเคราะห์ การสร้างสรรค์ และการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ มากขึ้น

ดังนั้น ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า AI จะเข้ามาแย่งงานหรือไม่ แต่เป็นความสามารถของแต่ละคนในการปรับตัวและนำเทคโนโลยีมาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ดาต้าเซ็นเตอร์ไม่ชะลอ ? เดลต้ามองดีมานด์โตต่ออย่างน้อย 5 ปี

เมื่อถามถึงกระแสคาดการณ์จากบางบริษัทในอุตสาหกรรมที่มองว่าการลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์อาจชะลอตัวในปีถัดไป นายหยวนระบุว่า ข้อมูลที่เดลต้าติดตามยังสะท้อนทิศทางการเติบโตของความต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ในช่วง 5 ปีข้างหน้า โดยยังไม่เห็นสัญญาณว่าการเติบโตโดยรวมจะชะลอลงอย่างชัดเจน

เขาตั้งข้อสังเกตว่า การคาดการณ์ดังกล่าวอาจต้องพิจารณาให้ชัดเจนว่าหมายถึงการชะลอตัวของการลงทุน การก่อสร้าง หรือการขยายกำลังการประมวลผลในรูปแบบใด เพราะตลาดดาต้าเซ็นเตอร์มีองค์ประกอบหลายประเภท ทั้งดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ที่ให้บริการคลาวด์และ AI รวมถึงดาต้าเซ็นเตอร์ภายในองค์กรที่ผู้ประกอบการลงทุนและบริหารจัดการเอง

อย่างไรก็ตาม จากแนวโน้มที่บริษัทสังเกตเห็น ยังมีความต้องการดาต้าเซ็นเตอร์เพิ่มขึ้น และโจทย์สำคัญคือการสนับสนุนการเติบโตดังกล่าวให้มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้น

ขณะเดียวกัน รัฐบาลในหลายประเทศเริ่มให้ความสำคัญกับมาตรฐานด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงานและน้ำมากขึ้น ซึ่งจะกลายเป็นปัจจัยที่ผู้ประกอบการต้องนำมาพิจารณาในการพัฒนาโครงการใหม่

จากข้อมูลที่เรามองเห็น เรายังคงเห็นแนวโน้มความต้องการดาต้าเซ็นเตอร์เติบโตต่อไปอย่างน้อยในช่วง 5 ปีข้างหน้า ผมคิดว่าคำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ตลาดจะเติบโตมากแค่ไหน แต่เป็นเราจะสนับสนุนการเติบโตนั้นให้มีประสิทธิภาพและยั่งยืนได้อย่างไร”

Beyond Data Center จับตา Edge AI, AI-RAN และ Physical AI

สำหรับทิศทางอุตสาหกรรมในช่วง 5-10 ปีข้างหน้า นายหยวนมองว่า การเติบโตของ AI จะไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการขยายดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ แต่จะกระจายไปสู่เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใหม่อีกหลายด้าน

หนึ่งในนั้นคือ Edge AI หรือการประมวลผล AI ที่อุปกรณ์หรือระบบปลายทางใกล้กับแหล่งกำเนิดข้อมูลมากขึ้น แทนที่จะต้องส่งข้อมูลทั้งหมดกลับไปประมวลผลที่ดาต้าเซ็นเตอร์ส่วนกลาง ซึ่งจะทำให้ระบบสามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้นและรองรับการใช้งานที่ต้องการความหน่วงต่ำ

ขณะเดียวกัน การเชื่อมโยงระหว่างดาต้าเซ็นเตอร์กับอุปกรณ์ปลายทางจะทำให้โครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสารมีบทบาทมากขึ้น โดยเฉพาะ AI-RAN หรือการนำ AI เข้ามาผสานกับโครงข่ายวิทยุสำหรับการสื่อสาร ซึ่งเป็นอีกหนึ่งทิศทางที่อุตสาหกรรมกำลังให้ความสนใจ

นอกจากนี้ ยังมี Physical AI หรือการนำ AI เข้าไปอยู่ในอุปกรณ์และระบบทางกายภาพ เช่น หุ่นยนต์อุตสาหกรรม ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ และยานยนต์ไฟฟ้า ซึ่งจะทำให้ AI สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม วิเคราะห์ข้อมูล และปรับการทำงานของอุปกรณ์ในโลกจริงได้

ประธานเดลต้าระบุว่า ไม่ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไปในทิศทางใด ทั้งดาต้าเซ็นเตอร์, Edge AI, AI-RAN หรือ Physical AI ล้วนต้องการ ‘ระบบพลังงาน’ และ ‘ระบบอัตโนมัติ’ เป็นองค์ประกอบสำคัญ ซึ่งเป็นสองด้านที่เดลต้ามีความเชี่ยวชาญและต้องการเข้าไปมีบทบาทสนับสนุน

สำหรับ Physical AI นั้น เดลต้ามีการพัฒนาหุ่นยนต์อุตสาหกรรมและโซลูชั่นระบบอัตโนมัติอยู่แล้ว รวมถึงทำหน้าที่เป็นผู้จัดหาชิ้นส่วนและอุปกรณ์สำคัญให้กับผู้เล่นในอุตสาหกรรม

ในภาคยานยนต์ บริษัทมีส่วนสนับสนุนหน่วยขับเคลื่อนและระบบพลังงานที่เกี่ยวข้องกับยานยนต์ไฟฟ้า (EV) แต่นายหยวนเน้นย้ำว่า การที่เทคโนโลยีหนึ่งเริ่มใช้งานได้ในวันนี้ ไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีนั้นจะพร้อมรองรับความต้องการในวันพรุ่งนี้เสมอไป

ท้ายที่สุดทางเดลต้ามองว่า การเติบโตของ AI จะเป็นการเปลี่ยนผ่านที่เกิดขึ้นในทุกภาคส่วน ตั้งแต่การผลิตพลังงาน การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน การผลิตฮาร์ดแวร์ ไปจนถึงการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมจริง โดยเดลต้าต้องการที่จะเข้าไปมีบทบาทในฐานะผู้สนับสนุนการเปลี่ยนผ่านดังกล่าว ผ่านความเชี่ยวชาญด้านพลังงานและระบบอัตโนมัติ ภายใต้แนวทางที่ให้ความสำคัญกับความยั่งยืนควบคู่กัน

สำหรับเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โอกาสจากการเติบโตของ AI จึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับการดึงดูดเงินลงทุนเข้ามาเพียงอย่างเดียว แต่ยังอยู่ที่ความสามารถในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานให้ทันกับเทคโนโลยี ตั้งแต่การผลิตและกระจายไฟฟ้า การสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ ไปจนถึงการพัฒนาบุคลากรและระบบนิเวศอุตสาหกรรมให้พร้อมรองรับการเติบโตในระยะยาว