TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
งานสัมมนา COMMSCOPE Thailand AI Leadership Executive Forum 2025 เป็นการรวมตัวครั้งสำคัญของผู้ประกอบการศูนย์ข้อมูล นักออกแบบ และพันธมิตรเทคโนโลยี เพื่อเน้นย้ำถึงการปฏิวัติที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างแท้จริง คุณ SIVASHISH JENA ผู้อำนวยการฝ่ายขายประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก – ธุรกิจศูนย์ข้อมูลและ AI ของ CommScope ชี้ว่าวงจรวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีได้เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว และความแตกต่างที่ชัดเจนของศูนย์ข้อมูลในปัจจุบันคือการเปลี่ยนมาใช้ GPU แทน CPU ซึ่งทำให้ศูนย์ข้อมูล AI เติบโตแบบก้าวกระโดด AI และ Hyperscale จึงเป็นปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนความต้องการในตลาดศูนย์ข้อมูลทั่วโลก
สำหรับประเทศไทย โอกาสการเติบโตนั้นมหาศาล โดยมี Hyperscaler ชั้นนำของโลกเข้ามาลงทุนอย่างต่อเนื่อง และตัวเลขที่น่าจับตาคือ ความต้องการกำลังไฟฟ้าในศูนย์ข้อมูลของไทยถูกคาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นจาก 350 เมกะวัตต์ (MW) เป็นมากกว่า 1 กิกะวัตต์ (GW) ภายในปี 2030 ขณะที่ความต้องการพลังงานคอมพิวเตอร์ AI คาดว่าจะเพิ่มจาก 45 MW เป็น 170 MW ภายในช่วงเวลาเดียวกัน อย่างไรก็ตาม การเติบโตนี้มาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ ซึ่งต้องมีการวางแผนเชิงกลยุทธ์เพื่อความสำเร็จในยุค AI
คุณ VATHINEE UYANUKIJKUL – Sales Manager, Thailand Data Center ของ CommScope ได้กล่าวต้อนรับและเปิดงาน โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการ “เชื่อมโยงและสร้างชุมชนที่แข็งแกร่ง” เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมร่วมกัน
- AI คือชีวิตประจำวัน: AI ไม่ใช่แนวคิดที่ไกลตัวอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันแล้ว เช่น การใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT หรือ Gemini และการเห็นเนื้อหาที่สร้างโดย AI ทั่วไป
- พลังขับเคลื่อนระดับโลก: AI ได้กลายเป็นการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในโลก และเป็นช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์มนุษย์เทียบได้กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม เพราะ AI สามารถสร้าง “ความฉลาด” (Intelligence) ได้เยอะมาก
- โอกาสของประเทศไทย: ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคือ ศูนย์กลางเชิงกลยุทธ์สำหรับการลงทุนด้าน AI และการเติบโตของศูนย์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นโอกาสสำคัญในการวางตำแหน่งประเทศไทยให้อยู่ในการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้
AI: พลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ – มุมมองจากคุณ SIVASHISH JENA
คุณ SIVASHISH JENA ผู้อำนวยการฝ่ายขายประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก – ธุรกิจศูนย์ข้อมูลและ AI (APAC Sales Director – Data Center & AI Business) ได้ให้มุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับ AI ในฐานะ “พลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ” (The Driving Force) โดยชี้ให้เห็นว่า AI ได้เปลี่ยนสถานะจากแนวคิดในนิยายวิทยาศาสตร์เมื่อ 5 ปีที่แล้ว มาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันอย่างสมบูรณ์แบบในปัจจุบัน เราได้เห็นการใช้งานเครื่องมืออย่าง ChatGPT หรือ Gemini ที่เข้ามาแทนที่เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม รวมถึงเนื้อหาที่สร้างโดย AI (AI-generated content) ที่แพร่หลายในโซเชียลมีเดีย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่กระแส แต่ได้กลายเป็นพลังสำคัญที่อยู่เบื้องหลังนวัตกรรม ความสามารถในการแข่งขัน และการยกระดับประสิทธิภาพในทุกอุตสาหกรรม
นอกจากนี้ คุณ JENA ยังเน้นย้ำถึงมิติของการลงทุนระดับโลก โดยกล่าวว่า “AI ได้กลายเป็นการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และถือเป็นช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์มนุษย์ ซึ่งอาจเทียบได้กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม (Industrial Revolution) เนื่องจากเป็นครั้งแรกที่เราสามารถสร้าง “ความฉลาด” (Intelligence) ได้เยอะมากสำหรับภูมิภาคนี้ เอเชียแปซิฟิก ได้กลายเป็นศูนย์กลางเชิงกลยุทธ์สำหรับการลงทุนด้าน AI และการเติบโตของศูนย์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดโอกาสสำคัญในการวางตำแหน่งประเทศไทย ให้อยู่ในแถวหน้าของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยีในยุค AI”
โอกาสในการเติบโตและความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐาน
แนวโน้มและศักยภาพในประเทศไทย
การเปลี่ยนผ่านสู่ศูนย์ข้อมูล AI เป็นตัวบ่งชี้ถึงโอกาสการเติบโตที่มหาศาลในตลาดไทย ความเชื่อมั่นของนักลงทุนระดับโลกแสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่สำหรับศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างชัดเจน ตัวเลขการคาดการณ์เหล่านี้ตอกย้ำว่าเรากำลังก้าวเข้าสู่ Industry 4.0 ซึ่งมีการลงทุนอย่างหนักใน AI และความต้องการใช้งานจริงจากผู้บริโภคก็เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ข้อพิจารณาและอุปสรรคสำคัญ
แม้จะมีแนวโน้มการเติบโตสูง แต่ศูนย์ข้อมูล AI ก็ต้องเผชิญกับข้อจำกัดและความท้าทายที่สำคัญหลายประการ เริ่มจากระดับนโยบายที่หลายประเทศให้ความสำคัญกับ Data Sovereignty โดยการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เพื่อให้ข้อมูลถูกเก็บและประมวลผลภายในประเทศ
ในมิติของโครงสร้างพื้นฐานนั้น ความต้องการพลังงานของ AI และ Hyperscalers กลายเป็นปัญหาใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเด็นการใช้พลังงาน ซึ่งความหนาแน่นของกำลังไฟฟ้าในแร็ค (Rack Power Density) ของ GPU รุ่นใหม่ เช่น GB200/GB300 คาดว่าจะสูงถึง 120 กิโลวัตต์ (kW) ซึ่งต้องการการออกแบบระบบทำความเย็นและโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง จนต้องเปลี่ยนมาใช้ระบบ Liquid Cooling นอกจากนี้ ปริมาณการเชื่อมต่อไฟเบอร์ ที่จำเป็นก็เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ โดยแร็ค GPU GB200/GB300 อาจต้องการไฟเบอร์สูงถึง 720 คอนเนคเตอร์ เพื่อรองรับการสื่อสารความเร็วสูงระหว่าง GPU
อุปสรรคอื่น ๆ ได้แก่ ข้อจำกัดด้านซัพพลายเชน เนื่องจากความต้องการไฟเบอร์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทำให้เกิดความตึงเครียดด้านการผลิตและการจัดส่ง และที่สำคัญคือ ความสามารถของแรงงานที่มีทักษะ ซึ่งตลาดมีความต้องการบุคลากรที่มีความชำนาญเฉพาะทางในการติดตั้งและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI อย่างมาก
CommScope และการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน AI
CommScope ซึ่งมีรากฐานอันยาวนานในด้าน Structured Cabling กำลังเสริมความแข็งแกร่งเพื่อรับมือกับยุค AI ด้วยการควบรวมกิจการกับ Amphenol Corporation ซึ่งเป็นบริษัท Fortune 500 การควบรวมนี้เป็นการผนึกกำลังที่สมบูรณ์แบบ เนื่องจาก CommScope เชี่ยวชาญโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแบบ Passive ที่อยู่ภายนอกแร็ค เช่น สายเคเบิล ขณะที่ Amphenol เชี่ยวชาญส่วนประกอบที่อยู่ภายในแร็ค เช่น คอนเนคเตอร์และระบบ Liquid Cooling การรวมกันนี้จะทำให้สามารถนำเสนอโซลูชันที่สมบูรณ์แบบ สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ซับซ้อนในอนาคตได้อย่างครอบคลุม
นอกจากนี้ CommScope ยังทำงานร่วมกับ NVIDIA และพันธมิตร เพื่ออำนวยความสะดวกในการปรับใช้ AI Clusters โดยเน้นการวางแผนที่มีประสิทธิภาพ เช่น การออกแบบสถาปัตยกรรมสายเคเบิล, Early Provisioning, เพื่อเร่งการจัดส่งให้ทันต่อความต้องการของตลาด, และการฝึกอบรมบุคลากรท้องถิ่นให้มีความชำนาญในการติดตั้ง AI Clusters โดยยังแนะนำให้ใช้ Structured Cabling เพื่อให้การบริการและการบำรุงรักษาในระยะ Day 2 เป็นไปได้ง่ายและมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อรับมือกับความท้าทายด้านความหนาแน่นของไฟเบอร์ที่สูงลิบลิ่ว CommScope กำลังพัฒนานวัตกรรม Rapid Fiber Connect Solution สำหรับแร็ค GPU รุ่นใหม่ ซึ่งใช้พื้นที่น้อยแต่ให้ความหนาแน่นของแบนด์วิดท์ที่สูงกว่า MPO แบบดั้งเดิมมาก
NVIDIA เผยทิศทาง AI แห่งอนาคต: Agentic AI และ Edge AI
จาก Generative AI สู่ Agentic AI และ Physical AI
คุณ PANKAEO SIHAWONG ผู้จัดการฝ่ายขายตลาดเอ็นเตอร์ไพรซ์ NVIDIA ประเทศไทย ได้นำเสนอเทรนด์ AI ล่าสุด โดยชี้ให้เห็นว่าเรากำลังก้าวเข้าสู่ยุค Agentic AI ซึ่งเป็นวิวัฒนาการขั้นต่อไปจาก Generative AI โดย AI Agents จะมีคุณสมบัติในการ คิดอย่างมีเหตุผล (Reasoning), แบ่งภารกิจย่อย, และใช้เครื่องมือเพื่อสร้างผลลัพธ์คุณภาพสูง กลายเป็น “กำลังงานดิจิทัลใหม่” ที่จะช่วยองค์กรในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ขั้นต่อไปคือ Physical AI ซึ่งเป็นการนำ AI มาสู่โลกกายภาพผ่าน Embodied Robots เช่น รถยนต์ไร้คนขับและหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ NVIDIA ใช้แนวคิด Digital Twin (Omniverse) ในการจำลองและฝึกฝนหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงก่อนนำไปใช้งานจริง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและต้นทุนได้อย่างมหาศาล
คลื่นลูกถัดไป: Edge AI และ Inferencing
CommScope คาดการณ์ว่าคลื่นลูกถัดไปของการพัฒนา AI คือการมุ่งเน้นไปที่ Inferencing Platform หรือการนำโมเดล Large Language Models (LLM) มาใช้งานจริง ณ จุดที่ลูกค้าสามารถใช้งานได้ หรือที่เรียกว่า “The Edge” การใช้งาน AI ในลักษณะนี้จะเพิ่มความต้องการของศูนย์ข้อมูลอย่างมหาศาล เนื่องจากต้องมีการประมวลผลใกล้กับผู้ใช้งานมากที่สุดเพื่อลดความล่าช้า (Latency) ในแง่ของการเติบโต CommScope ประเมินว่า หากมีความต้องการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ 1 แห่ง ความต้องการของ Edge AI Computing จะมากกว่าถึง 10 เท่า ตัวเลขนี้ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพการเติบโตของตลาด Edge Computing ที่กำลังจะเข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในประเทศไทยที่ตลาด Edge Computing คาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึง 8.4 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2031
ไฮไลต์บนเวทีช่วงการเสวนาร่วม: อนาคตศูนย์ข้อมูล AI ในไทย: โอกาสและความท้าทาย
การเสวนาร่วมภายใต้หัวข้อ “The Future of AI Data Centers in Thailand: Opportunity & Challenges” คุณ SIVASHISH JENA (CommScope) รับบทบาทบนเวทีเป็นผู้ดำเนินรายการ โดยมีผู้ร่วมเสวนา ได้แก่ คุณ PANKAEO SIHAWONG (NVIDIA), คุณ BUDSARIN PRADITYONT (STT GDC), และ คุณ KEMMANAT NINCHAROEN (Acumen Consulting) การพูดคุยครั้งนี้ ได้เน้นย้ำถึงการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI และความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานในประเทศไทย กับ 5 ประเด็นสำคัญต่อไปนี้
ประเด็นแรก #1. Generative AI: ไม่ใช่แค่กระแส แต่คือการเปลี่ยนกระบวนทัศน์
วิทยากรทุกท่านเห็นพ้องต้องกันว่า Generative AI ไม่ใช่เพียงแค่กระแส (Buzzword) แต่เป็นการเปลี่ยน Paradigm Shift ที่ทุกคนไม่สามารถอยู่ได้หากไม่มีมันอีกต่อไป
- คุณ BUDSARIN PRADITYONT (STT GDC): ชี้ว่า AI เป็นตัวขับเคลื่อนและเป็นปัจจัยเร่ง (Catalyst) ให้เกิดโครงสร้างพื้นฐานที่ชาญฉลาดและเชื่อมโยงกันมากขึ้น (Smarter, More Connected Infrastructures)
- คุณ KEMMANAT NINCHAROEN (Acumen): ย้อนไปถึงปี 2019 ที่ปรึกษาเคยต้องพยายามโน้มน้าวลูกค้าถึงความจำเป็นของ Supercomputer และ Liquid Cooling ในแร็ค 150 kW สำหรับ NVIDIA แต่ในอีก 2-3 ปีต่อมา ทุกคนก็เริ่มพูดถึงสิ่งนี้ แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยี แต่เป็นสิ่งที่เราต้องเตรียมพร้อมรับมือ
- คุณ PANKAEO SIHAWONG (NVIDIA): ยืนยันว่าเราก้าวเข้าสู่ยุค Agentic AI ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และกำลังจะกลายเป็น “HR คนใหม่” ที่จะช่วยองค์กรจัดการและฝึกฝน AI Agent จำนวนมากขึ้น
ประเด็นที่ #2. ความท้าทายด้านกำลังไฟฟ้าและความยั่งยืน (Power and Sustainability)
เมื่อความหนาแน่นของแร็ค AI พุ่งสูงขึ้น (จาก 8-10 kW เป็น 150 kW และมีแนวโน้มสูงถึง 200 kW+) โจทย์ใหญ่ที่ศูนย์ข้อมูลต้องเผชิญคือการจัดการพลังงานและความยั่งยืน
- ผลกระทบต่อศูนย์ข้อมูล: ความต้องการพลังงานความหนาแน่นสูงและพลังงานเข้มข้น (Energy Intensive) นี้ทำให้วิธีการออกแบบและดำเนินงานศูนย์ข้อมูลเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะเรื่องการระบายความร้อนที่ต้องเปลี่ยนไปใช้ Liquid Cooling เพื่อกำจัดความร้อนออกจากระบบได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- การจัดการความยั่งยืน: STT GDC: มีความคิดริเริ่มที่จะเป็น Carbon Neutral Data Center ภายในปี 2030 เพื่อสนับสนุนลูกค้าที่ต้องการความยั่งยืน อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายในประเทศไทยเรื่องการเข้าถึง พลังงานหมุนเวียน (Renewable Power) โดยเฉพาะการซื้อขายไฟฟ้าโดยตรง (Direct PPA)
- ความพยายามของ NVIDIA: NVIDIA ตระหนักถึงความท้าทายด้านพลังงานและพยายามแก้ไขที่ต้นเหตุ โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพผ่านซอฟต์แวร์ เช่น การปล่อยซอฟต์แวร์ที่ทำให้ประสิทธิภาพของ GPU เพิ่มขึ้น 2 เท่า (ใช้พลังงานน้อยลงแต่ฉลาดขึ้น) รวมถึงการนำเสนอสถาปัตยกรรมใหม่ (เช่น NVLink) ที่สามารถประหยัดพลังงานได้ถึง 15% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า
ประเด็นที่ #3. โจทย์ของที่ปรึกษาในการเลือกพื้นที่ (Site Selection Challenges)
ในมุมมองของที่ปรึกษา การเลือกพื้นที่สำหรับศูนย์ข้อมูล AI ในปัจจุบันมีความต้องการที่แตกต่างจากเดิมอย่างมาก
- ความต้องการกำลังไฟฟ้าขนาดใหญ่: จากที่เคยพูดถึง 20-30 MW ตอนนี้ลูกค้าเริ่มต้องการกำลังไฟฟ้าขั้นต่ำที่ 300 MW หรือ 500 MW ซึ่งสร้างความตกใจต่อหน่วยงานผู้มีอำนาจด้านพลังงาน (การไฟฟ้า) ที่ต้องเร่งปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานและสถานีไฟฟ้าย่อย
- ปริมาณการใช้น้ำ (Water Consumption): ระบบ Liquid Cooling ทำให้เกิดการใช้น้ำจำนวนมาก โดยมีลูกค้าที่ต้องการน้ำคุณภาพสูงถึง 50 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน (ต่อแร็ค) ซึ่งสวนทางกับข้อจำกัดในนิคมอุตสาหกรรมที่อาจจำกัดปริมาณน้ำต่อแร็คไว้ต่ำมาก
- Connectivity (Low Latency): AI ยังต้องการการเชื่อมต่อที่ความหน่วงต่ำ (Low Latency) และโครงข่ายหลัก (Backbone) ขนาดใหญ่ ทำให้การเลือกพื้นที่ต้องคำนึงถึงความพร้อมของโครงข่ายของผู้ให้บริการด้วย
ประเด็นที่ #4. ความท้าทายในการพัฒนา AI Ecosystem และการออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน
- การออกแบบที่ยืดหยุ่น (Flexibility and Scalability): เนื่องจากเทคโนโลยี AI เปลี่ยนแปลงเร็วมาก (เช่น การเปลี่ยนจาก Air-Cooling เป็น Liquid-Cooling) ที่ปรึกษาจึงไม่สามารถออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบมาตรฐาน (Uniform) ได้อีกต่อไป แต่ต้องออกแบบให้มีความยืดหยุ่นและรองรับการขยายตัวในรูปแบบ Modular Design เพื่อให้ลูกค้าสามารถเพิ่มกำลังไฟฟ้าและระบบทำความเย็นเฉพาะส่วนได้ (เช่น การสร้างอาคารชั้นเดียวและใช้ Power Yard/Cooling Yard ที่แยกจากกัน)
- ความพร้อมของ GPU ในประเทศ: คุณปานแก้วชี้ว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือ ความพร้อมของ GPU ในประเทศ ลูกค้าหลายรายต้องพึ่งพา Cloud ในต่างประเทศ (Regional/US) เนื่องจาก GPU ที่พร้อมใช้งานในไทยยังมีจำนวนจำกัด ซึ่งทำให้การขยายตัวของ AI Scale ในประเทศยังไม่เป็นไปอย่างเต็มที่
- การสร้าง Ecosystem ในฝัน: NVIDIA มองหาพันธมิตรที่มีความสามารถในการทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น เพื่อสนับสนุนการเติบโตของ AI ตั้งแต่นักพัฒนา (Developer) และนักนวัตกรรม (Innovator) (ผ่านโครงการ Inception) ไปจนถึง ผู้ให้บริการ (System Integrator – SI) ที่เชี่ยวชาญในโดเมนเฉพาะ รวมถึงการร่วมมือกับศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการรับรอง
ประเด็นที่ #5. บทบาทของประเทศไทยในการเป็นผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรม AI
- ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน: ประเทศไทยมีความได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงและความเร็วอินเทอร์เน็ตที่สูง (ติดอันดับโลก) รวมถึงการเข้าถึง 5G ที่กว้างขวาง ซึ่งเป็นรากฐานที่ดีในการรองรับศูนย์ข้อมูล Hyperscale และ AI ที่กำลังเติบโต
- ความจำเป็นในการ Reskill และ Upskill: Generative AI ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป ทุกองค์กร รวมถึงผู้ประกอบการศูนย์ข้อมูลและนักออกแบบ ต้องเรียนรู้วิธีใช้ AI และเตรียมความพร้อมด้านบุคลากรอย่างจริงจัง
- ยกระดับประเทศ: การยอมรับ AI จะไม่เพียงแค่ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มผลผลิตให้กับองค์กรเท่านั้น แต่ยังเป็นโอกาสสำคัญที่ประเทศไทยจะก้าวไปสู่การเป็นผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีระดับโลก โดยต้องมีการผลักดันการพัฒนาทักษะและความร่วมมือระหว่างภาคส่วนต่าง ๆ
การเสวนานี้ปิดท้ายด้วยการยืนยันจากผู้ร่วมเสวนาว่า Generative AI จะคงอยู่และจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญในชีวิตประจำวัน และการเตรียมความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐาน ทักษะ และความร่วมมือระหว่างพันธมิตรคือกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จในยุค AI ของประเทศไทย
บทสรุปท้ายบทความ: อนาคตศูนย์ข้อมูล AI ในประเทศไทย
งาน COMMSCOPE: Thailand AI Leadership Executive Forum 2025 ย้ำชัดว่าประเทศไทยกำลังเผชิญกับ การเติบโตแบบก้าวกระโดด ของศูนย์ข้อมูล AI ที่ขับเคลื่อนด้วยการเปลี่ยนผ่านสู่ GPU และการลงทุนจาก Hyperscalers ชั้นนำ ซึ่งคาดการณ์ความต้องการกำลังไฟฟ้าจะพุ่งสูงถึง 1 GW ภายในปี 2030 อย่างไรก็ตาม การเติบโตนี้มาพร้อมกับความท้าทายสำคัญด้านโครงสร้างพื้นฐาน อาทิ ความต้องการ Rack Power Density ที่สูงลิ่วจนต้องใช้ระบบ Liquid Cooling และความต้องการไฟเบอร์ออปติกที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ รวมถึงข้อจำกัดด้านพลังงานหมุนเวียน และความจำเป็นในการ Upskill บุคลากร CommScope จึงเข้ามาร่วมกับพันธมิตรอย่าง NVIDIA เพื่อนำเสนอโซลูชันที่สมบูรณ์แบบ รองรับวิวัฒนาการสู่ Agentic AI และ Edge AI โดยเน้นย้ำว่า Generative AI เป็นการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ที่ทุกภาคส่วนต้องเตรียมพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐาน ทักษะ และความร่วมมือเพื่อผลักดันให้ประเทศไทยเป็นผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีระดับโลก
หากสนใจ หรือต้องการคำแนะนำเกี่ยวกับโซลูชัน AI จาก CommScope สามารถติดต่อได้ที่: Ning.Uyanukijkul@commscope.com และ Pongpawan.Poonprachar@commscope.com
