TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
รัฐบาลไทยมีการส่งเสริมการพัฒนา AI อย่างจริงจังในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยไม่เพียงแต่กำหนดกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องเท่านั้น แต่ยังมีการลงทุนในการสร้างศูนย์ข้อมูล (Data Center) อย่างต่อเนื่อง ซึ่งการประยุกต์ใช้งานในภาคองค์กรก็ค่อยๆ เพิ่มขึ้นเช่นเดียวกัน
เมื่อมองภาพรวมทั่วโลก AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่พบได้ทั่วไปในการทำงาน โดยรายงาน “2026 Work Trend Index” แสดงให้เห็นว่า 32% ของผู้ตอบแบบสอบถามที่เป็นคนทำงานในประเทศไทยนั้นได้มีการใช้ AI ร่วมกับการทำงาน และเมื่อความต้องการใช้งาน AI ขยายตัว ความต้องการทรัพยากรการประมวลผลอย่าง GPU ขององค์กรก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย สำหรับองค์กรที่มีความต้องการพลังการประมวลผลผันแปรไปตามโครงการหรือปริมาณงาน การเช่า GPU จึงเป็นอีกหนึ่งทางเลือกในการจัดหาพลังการประมวลผลที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น
ตั้งแต่ภาคอุตสาหกรรมเทคโนโลยีไปจนถึงอุตสาหกรรมดั้งเดิม ความต้องการใช้งาน AI จึงมีความหลากหลายมากยิ่งขึ้น
ในภาคธุรกิจค้าปลีก การผลิต การสร้างสรรค์ภาพ และการวิจัยทางวิชาการ ต่างก็มีรูปแบบการประยุกต์ใช้ AI ที่แตกต่างกัน ซึ่งส่งผลให้เกิดความต้องการทรัพยากรประมวลผลที่หลากหลายตามไปด้วย ในด้านการสร้างสรรค์ภาพ ผู้ประกอบการนำ AI มาใช้ในการสร้างภาพ การผลิตวิดีโอ การเรนเดอร์ภาพสามมิติ (3D Rendering) และงานกระบวนการหลังการผลิต (Post-production) เมื่อมีโครงการขนาดใหญ่หรือมีความต้องการประมวลผลภาพด้วยการเรนเดอร์แบบรวมศูนย์ ความต้องการพลังประมวลผลจาก GPU ก็เพิ่มสูงขึ้นตามไปด้วย ส่วนในภาคอุตสาหกรรมการผลิต สามารถนำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) และการตรวจสอบข้อบกพร่องในสายการผลิต เพื่อให้สามารถตรวจจับความผิดปกติของอุปกรณ์ได้แบบเรียลไทม์ และลดความเสี่ยงจากการหยุดทำงานของเครื่องจักร ในภาควิชาการและการวิจัยก็มีความต้องการใช้ GPU ในการประมวลผลเช่นเดียวกัน
มหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยสามารถใช้ GPU ในการฝึกฝนโมเดล AI การพยากรณ์อากาศ และการจำลองสถานการณ์ เพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมากและเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณ ตั้งแต่การดำเนินงานขององค์กรไปจนถึงการวิจัยทางวิชาการ ความแตกต่างของแต่ละสถานการณ์การใช้งานยิ่งทำให้การจัดสรรทรัพยากรประมวลผลอย่างยืดหยุ่นมีความสำคัญมากขึ้น
ความต้องการพลังประมวลผลมีความผันผวนสูง การเช่าใช้ทรัพยากรอย่างยืดหยุ่นจึงกลายเป็นแนวโน้มสำคัญ
Nini Wu ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) กล่าวว่า ประเทศไทยกำลังมุ่งสู่การเป็นศูนย์กลางด้าน AI ของภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ขณะเดียวกัน วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมจำนวนมากก็กำลังสำรวจแนวทางการประยุกต์ใช้ AI และการสร้างนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง ภายใต้แนวโน้มดังกล่าว การเช่าใช้ GPU สามารถมอบทางเลือกด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น และช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงพลังประมวลผลที่จำเป็นได้ตามความต้องการ
สำหรับวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมจำนวนมาก การนำ AI มาใช้งานมักเริ่มต้นจากการพิสูจน์แนวคิด (Proof of Concept: PoC) หรือการทดสอบในขอบเขตขนาดเล็กก่อน จากนั้นจึงพิจารณาขนาดการลงทุนในขั้นตอนต่อไปตามผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง โครงการลักษณะนี้มีความต้องการทรัพยากรประมวลผลแตกต่างกันไปในแต่ละระยะ ได้แก่ ระยะการพัฒนา ระยะการทดสอบ และระยะการเปิดใช้งานระบบอย่างเป็นทางการ หากเลือกสร้างสภาพแวดล้อม GPU ด้วยตนเอง นอกจากต้นทุนในการจัดซื้ออุปกรณ์แล้ว ยังจำเป็นต้องพิจารณาค่าไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน พื้นที่ภายในห้องศูนย์ข้อมูล ตลอดจนค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและการดำเนินงานในระยะต่อไปด้วย เมื่อโครงการเข้าสู่ช่วงที่มีภาระงานต่ำ อุปกรณ์ GPU ที่ติดตั้งไว้ในจำนวนคงที่ก็อาจก่อให้เกิดต้นทุนจากการไม่ได้ใช้งานได้เช่นกัน
เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว การเช่าใช้ GPU ช่วยให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น องค์กรสามารถเข้าถึงทรัพยากรที่จำเป็นได้ตามลักษณะภาระงาน เช่น การฝึกฝนโมเดล (Model Training) การอนุมานผลจากโมเดล (Model Inference) หรืองานประมวลผลประเภทอื่น ๆ องค์กรสามารถเริ่มต้นทดสอบด้วยทรัพยากรในขนาดเล็กก่อน แล้วจึงเพิ่มหรือปรับเปลี่ยนการจัดสรรทรัพยากรตามความต้องการที่เกิดขึ้นจริง ซึ่งช่วยลดการลงทุนด้านฮาร์ดแวร์ในระยะเริ่มต้นและลดความเสี่ยงจากการมีทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งาน
เลือก GPU ที่เหมาะสมตามลักษณะภาระงาน
ตั้งแต่การฝึกฝนโมเดล การอนุมานผลจากโมเดล การประมวลผลกราฟิก ไปจนถึงงานประมวลผลสมรรถนะสูงประเภทอื่น ๆ ภาระงานแต่ละประเภทมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันในด้านประสิทธิภาพของ GPU ความจุหน่วยความจำ และสถาปัตยกรรม ดังนั้น ก่อนเลือกทรัพยากรประมวลผล องค์กรจำเป็นต้องตรวจสอบและยืนยันลักษณะภาระงานที่ต้องดำเนินการจริงก่อน
GWS CLOUD ให้บริการทรัพยากร GPU จาก NVIDIA ได้แก่ H100, H200, A100, RTX 6000 Ada, RTX 5090 และ RTX 4090 เพื่อรองรับความต้องการด้านการฝึกฝนโมเดล การอนุมานผลจากโมเดล และงานประมวลผลสมรรถนะสูงประเภทอื่น ๆ องค์กรสามารถเลือกรุ่น GPU ที่เหมาะสมตามลักษณะภาระงานที่แตกต่างกันได้ อีกทั้งยังสามารถรับความช่วยเหลือจากทีมผู้เชี่ยวชาญในการประเมินและเลือกการจัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสมได้อีกด้วย
เกี่ยวกับ GWS CLOUD
โทรศัพท์: +66 2 016 6586
LINE: @gwscloud
อีเมล: support@gwscloud.com
