TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
ในงาน Broadcom Activate in Bangkok ที่ VMware by Broadcom มาจัดที่ไทยเพื่ออัปเดตเทคโนโลยีล่าสุดแก่เหล่าพันธมิตรทั่วภูมิภาค ทีมงาน TechTalkThai มีโอกาสได้พูดคุยสัมภาษณ์คุณ Paul Turner, Chief Product Officer แห่ง VMware Cloud Foundation Division ถึงประเด็นเรื่องอนาคตของระบบ IT Infrastructure สำหรับภาคธุรกิจองค์กรที่จะเปลี่ยนไปในยุค AI และสิ่งที่เหล่า IT Professional ควรทราบเพื่อเตรียมตัวต่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้
Private AI: ทางเลือกที่ยืดหยุ่น, กำกับดูแลได้ และควบคุมค่าใช้จ่ายได้สำหรับโลกยุค AI
การพูดคุยในครั้งนี้เริ่มต้นจากประเด็นการเปิดตัวของ VMware Cloud Foundation (VCF) 9 ที่ชูจุดเด่นเรื่อง Private AI ว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งาน AI บน Hyperscale Cloud แล้วจะมีประเด็นใดที่เหนือหรือแตกต่างกันบ้าง ซึ่งคุณ Paul Turner เองก็ได้เน้นถึงจุดเด่นสำคัญของ VCF 9 สำหรับ AI ได้แก่
- อิสระในการเลือกใช้ AI Model โดยภายใน VCF 9 จะมี Model Manager สำหรับจัดเก็บและบริหารจัดการ AI Model ได้อย่างมั่นคงปลอดภัย ทำให้ธุรกิจองค์กรสามารถเลือกใช้ AI Model ที่ต้องการได้อย่างมั่นใจ
- ความมั่นคงปลอดภัยในการใช้ AI โดย VCF 9 สามารถกำหนดนโยบายเพื่อควบคุมและทำ Access Control ได้สำหรับแต่ละ Model ที่ใช้งาน
- ไม่ต้องเคลื่อนย้ายข้อมูลสำหรับ AI เนื่องจากการใช้ AI บน VCF 9 นั้นจะช่วยให้ธุรกิจองค์กรสามารถเชื่อมต่อ AI เข้ากับข้อมูลหรือระบบฐานข้อมูลภายใน Data Center ขององค์กรได้โดยตรง ทำให้ธุรกิจองค์กรมั่นใจในความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลปริมาณมหาศาลออกไปสู่ Cloud
- ผสาน Open Source ได้ตามต้องการ การใช้ VCF 9 นั้นให้อิสระในการพัฒนา AI Application โดยนำทั้ง Open Source Model และ Open Source Software หลายส่วนอย่าง Vector Database และอื่นๆ มาทำงานร่วมกันได้
- ควบคุมค่าใช้จ่ายได้ การใช้ Private AI นั้นจะช่วยให้ธุรกิจองค์กรสามารถควบคุมปริมาณการใช้ Token และค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจาก AI ได้เป็นอย่างดี อีกทั้งธุรกิจองค์กรยังสามารถปรับแต่งการทำงานขององค์ประกอบในส่วนต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายได้อย่างยืดหยุ่น
คุณ Paul Turner เชื่อว่าถึงแม้ทุกวันนี้เราจะมี AI Model ขนาดใหญ่ที่ใช้ Parameter จำนวนมหาศาลและชาญฉลาดเป็นอย่างมาก แต่ในการประยุกต์ใช้งานจริงนั้น AI Model ที่มีขนาดเล็กหรือขนาดกลางก็สามารถรองรับการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากแล้ว ดังนั้นด้วยมุมมองดังกล่าว การเลือกสถาปัตยกรรมระบบสำหรับ AI นั้นจึงไม่ใช่การย้ายข้อมูลขนาดใหญ่ไปสู่ AI เพื่อให้มีพลังประมวลผลที่เพียงพออีกต่อไป แต่เป็นการนำ AI Model เข้ามาหา Data ที่ธุรกิจองค์กรต้องใช้งานแทน
“กุญแจสำคัญสู่อนาคตนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดของ AI Model อีกต่อไป เพราะเทคโนโลยีนั้นได้พาเรามาถึงจุดที่ AI Model ที่ขนาดไม่ใหญ่มากนั้นก็ทรงพลังมากแล้ว ทำให้เราสามารถนำ AI Model เหล่านั้นมาสู่ข้อมูลของเราได้” คุณ Paul Turner กล่าว “ซึ่งด้วยวิธีการนี้ เราจึงสามารถนำความสามารถของ Generative AI มาสู่ข้อมูลที่เรามี และผสานรวมเข้ากับ Application ของเราเป็น Agentic AI ได้ ซึ่งเมื่อ AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของ Application และ Workflow ที่เราใช้งานกันอยู่ เราก็จะสามารถสร้างกระบวนการทำงานที่ดีขึ้น, บริการที่ดีขึ้น และความสามารถใหม่ๆ เพิ่มเติมได้ ผมเชื่อว่าเราจะได้เห็นการเปลี่ยนแปลงของตลาด AI จากเดิมที่เคยยึดติดกับ Cloud เป็นอย่างมาก มาสู่ภาพของการที่ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Private Cloud และระบบ Application ของเราโดยตรง”
คุณ Paul Turner ยังชี้ด้วยว่าจากรายงานการสำรวจของ VMware นั้นทำให้เห็นถึงแนวโน้มในการย้ายระบบ AI มาสู่ Private Cloud กันมากขึ้น ซึ่งถึงแม้ธุรกิจองค์กรส่วนใหญ่จะไม่ได้ทำ AI Model Training ด้วยตนเองอีกต่อไปเพราะ AI Model ที่มีให้ใช้งานนั้นก็มีความชาญฉลาดมากเพียงพออยู่แล้ว แต่สิ่งที่ธุรกิจองค์กรส่วนใหญ่จะต้องทำหลังจากนี้คือ AI Inferencing ซึ่งการใช้ Private Cloud ก็จะช่วยให้ไม่เกิดค่าใช้จ่ายในการใช้งาน Token ที่สูงเท่าบน Public Cloud อีกทั้งยังตอบสนองต่อนโยบายด้านอธิปไตยทาง AI และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอีกด้วย
อย่างไรก็ดี คุณ Paul Turner เห็นว่าสถาปัตยกรรมสำหรับ AI Application นั้นจะไม่ตายตัว โดยในบางภูมิภาคอย่างยุโรปหรือเอเชียนั้นประเด็นด้าน AI & Data Sovereignty นั้นก็มีความสำคัญสูง จึงอาจทำให้เกิดการใช้งาน AI ภายใน Private Cloud มาก แต่ในบางระบบเองก็อาจมีการใช้ AI บน Public Cloud ร่วมกับ Application ที่อยู่ภายในองค์กรหรือบริการ SaaS ที่ใช้งาน สุดท้ายเราก็จะเห็นว่า AI Application นั้นมีความยืดหยุ่นและมีสถาปัตยกรรมที่หลากหลาย โดยจากสถิติของ RADIUS Tech นั้นก็พบว่าจากความเห็นของเหล่าผู้เชี่ยวชาญด้าน IT กว่า 1,800 ราย มี 56% ที่จะทำ Inferencing ในระดับ Production ใน Private Cloud ในขณะที่ 41% จะทำสิ่งเดียวกันบน Public Cloud ซึ่งไม่ว่าจะเป็นอย่างไรก็ตาม VCF 9 ก็ยังคงรองรับสถาปัตยกรรมเหล่านี้ได้ทั้งหมด
AI Application จะต่อยอดจาก Cloud-Native Application และมี Open Source Software เป็นองค์ประกอบสำคัญ
เมื่อชวนคุยต่อถึงประเด็นว่า AI Application หลังจากนี้จะเป็นอย่างไร แตกต่างจาก Application ในปัจจุบันหรืออดีตอย่างไร คุณ Paul Turner ก็ได้ให้ความเห็นเอาไว้ว่า AI Application จำนวนมากนั้นจะถูกพัฒนาขึ้นมาในแบบ Container-based เพื่อให้ตอบสนองต่อความคล่องตัวและรูปแบบการดูแลรักษาที่เหมาะสม
ทั้งนี้เมื่อ AI Application ถูกพัฒนาขึ้นมาบนสถาปัตยกรรมแบบ Cloud-Native ด้วยการใช้ Kubernetes แล้ว สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อเนื่องก็คือการบริหารจัดการและการจัดการแบบอัตโนมัตินั้นก็จะเกิดขึ้นกับ AI Application เหล่านี้ด้วย ซึ่ง VCF เองก็สามารถตอบโจทย์นี้ได้เป็นอย่างดี อีกทั้ง VMware by Broadcom เองก็ได้เข้าร่วมอยู่ใน Cloud Native Compute Foundation หรือ CNCF ด้วย ดังนั้นภายใน VMware เองก็จึงมีการทำงานร่วมกับชุมชนเพื่อพัฒนา Workflow ใหม่ๆ สำหรับการใช้งานและการดูแลรักษา AI Application เช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบ Pipeline Operation สำหรับ Agentic AI, การพัฒนาระบบควบคุม AI, การพัฒนาเรื่องของ Cybersecurity ที่เกี่ยวข้อง ไปจนถึงการบริหารจัดการ AI Application ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
คุณ Paul Turner เชื่อว่าในอนาคตเราจะได้เห็นโครงการต่างๆ จากชุมชน CNCF และ Kubernetes ได้กลายเป็นรากฐานสำคัญในการพัฒนา Agenti AI Application และ Agentic AI Workflow ซึ่ง VMware ก็จะรองรับเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ามาผนวกกับความสามารถในการกับกับดูแล, ควบคุม และทำ Compliance ให้กับ AI เหล่านี้
อีกประเด็นที่น่าสนใจคือ คุณ Paul Turner ได้เน้นถึง Java Application ที่ยังคงมีผู้ใช้งานจำนวนมากอยู่ทั่วโลกในภาคธุรกิจองค์กร และ VCF เองก็มี Java Framework เพื่อสนับสนุนลูกค้ากลุ่มนี้ ทำให้คุณ Paul Turner เล็งเห็นว่านอกจากการเติบโตของ Cloud-Native Application และ AI Application แล้ว Java Application เองก็จะเป็นอีกกลุ่มหนึ่งที่มีวิวัฒนาการที่น่าจับตามองด้วยเช่นกัน
เมื่อ AI ชาญฉลาดและทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น ประเด็นด้านการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงและ Cybersecurity ก็ยิ่งทวีความสำคัญ
เมื่อบทสนทนาดำเนินต่อไปถึงเรื่องของ Cybersecurity คุณ Paul Turner ก็ได้วิเคราะห์ถึง 2 แง่มุมที่จะเกิดขึ้น ซึ่งก็คือการปกป้อง AI Application ให้มีความมั่นคงปลอดภัย และการปกป้องระบบ IT ทั้งหมดจากการโจมตีของ AI
ในแง่ของการปกป้อง AI Application นั้น คุณ Paul Turner มองว่าในภาพรวมนั้นทาง VCF ก็สามารถช่วยปกป้องในรนะดับ Platform ได้ตั้งแต่ตัว VCF Platform เองที่มีความมั่นคงปลอดภัย โดยสามารถเสริมความมั่นคงปลอดภัยและแยกพื้นที่ทำงานสำหรับแต่ละ AI Application ออกจากกันได้ด้วยการตั้งค่าที่มุ่งเน้นความมั่นคงปลอดภัยในระดับสูงตั้งแต่ Default อีกทั้งยังมีการใช้ SaltStack เพื่อช่วยเสริมความมั่นคงปลอดภัยให้แก่การตั้งแค่และการทำ Compliance เพิ่มเติม
ในระดับของ Application นั้น คุณ Paul Turner ได้มุ่งเน้นไปยัง Agentic AI Application ที่กำลังจะเกิดขึ้นเป็นจำนวนมาก โดยแต่ละ Agentic AI Application เองนั้นก็ต้องมีการเชื่อมต่อไปยัง Application อื่นๆ เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลหรือดำเนินการโดยอัตโนมัติได้ ดังนั้นปัญหาที่จะเกิดขึ้นตามมาก็คือการทำ Access Control ให้กับ AI Agent จำนวนมหาศาลเหล่านี้ให้มีขอบเขตการเชื่อมต่อเข้าถึงระบบอื่นๆ ได้ตามสิทธิ์ที่ควรจะเป็นเท่านั้น ซึ่งแนวทางนี้ก็ควรจะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติในทุกๆ ครั้งที่มีการ Deploy AI Agent ในระบบเพื่อให้การปกป้องและควบคุมเป็นไปได้อย่างครอบคลุม
เพื่อตอบโจทย์ดังกล่าวนี้ คุณ Paul Turner มองว่า Firewall จะมีบทบาทสำคัญในฐานะของระบบเพื่อควบคุม Access Control สำหรับ AI Application และ AI Agent ทั้งหมด โดย Firewall นั้นจะถูกย้ายเข้าไปอยู่ใกล้กับ Application เหล่านี้ให้มากที่สุด ซึ่ง VCF เองก็มี Distributed Firewall ที่สามารถช่วยทำ Network Segmentation และมี Istio Service Mesh ซึ่งสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้เป็นอย่างดี บน Tanzu Platform
นอกจากนี้คุณ Paul Turner ยังได้เล่าถึงการนำ vLLM ที่สามารถช่วยควบคุมสิทธิ์ในการเข้าถึง LLM และเลือก LLM ที่เหมาะสมกับงานได้มาเสริมใน VCF ในขณะที่ Service Mesh บน Tanzu Platform เองก็จะช่วยควบคุมการสื่อสารระหว่าง Agent ได้ จึงเชื่อได้ว่าหลังจากนี้เราจะเห็นภาพของการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ ทางด้าน AI Security เข้ามาเสริมใน VCF อย่างต่อเนื่องแน่นอน
ในทางกลับกัน VCF นั้นก็ยังคงเป็น Platform ที่สามารถทำงานร่วมกับโซลูชันชั้นนำอื่นๆ ได้อีกมากมาย อย่างเช่น NVIDIA AI Enterprise ดังนั้นการผสานแนวคิดด้านความมั่นคงปลอดภัยใหม่ๆ ร่วมกันระหว่างผู้นำทางด้านเทคโนโลยีและชุมชน Open Source Software ชั้นนำนั้นก็จะเกิดขึ้นอย่างใกล้ชิด
AI กับบทบาทใหม่ด้าน Availability
ทางด้าน Availability เองก็เป็นอีกหนึ่งประเด็นที่น่าจับตามอง โดยคุณ Paul Turner มองว่าการมาของ Model Context Protocol (MCP) Server ที่ช่วยให้ AI สามารถทำงานร่วมกับระบบต่างๆ ได้นั้นจะเข้ามาช่วยให้การจัดการ Availability ของระบบใดๆ เปลี่ยนไปอย่างมาก
คุณ Paul Turner ได้ยกตัวอย่างถึงการดูแลรักษาระบบ IT โดยการใช้ AI Agent เชื่อมต่อกับระบบต่างๆ ที่ต้องดูแลผ่าน MCP Server เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสถานะการทำงานของแต่ละระบบ ไปจนถึงการทำ Automation เพื่อแก้ไขปัญหาหรือปรับปรุงประเด็นต่างๆ ที่ตรวจพบได้ด้วยตนเอง ซึ่งแนวทางนี้ก็สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในทุกองค์กร
ด้วยเหตุนี้ คุณ Paul Turner จึงอยากให้ผู้พัฒนาเทคโนโลยีทุกคนมีการพัฒนา MCP Server มาให้ใช้ เพื่อให้เกิดบริการใหม่ๆ และการทำงานสื่อสารร่วมกันระหว่าง Application อย่างคล่องตัวผ่าน Agentic AI มากขึ้น
AI คือโอกาสใหม่ในการสร้าง IT Infrastructure ที่เข้มแข็งสำหรับไทยและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
ในการพูดคุยถึงความคิดเห็นของคุณ Paul Turner ที่มีต่อประเทศไทยและภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ในยุค AI นั้นก็น่าสนใจไม่น้อย เพราะคุณ Paul Turner เห็นว่าในอดีตที่ผ่านมา ไทยและประเทศอื่นๆ ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ต่างก็มีความเร็วในการเปิดรับต่อสถาปัตยกรรม IT ใหม่ๆ ที่ช้ากว่าสหรัฐอเมริกาและยุโรป
แต่การมาของ AI จะทำให้ระบบใดๆ ก็ตามไม่ว่าจะเป็น Private Cloud, Sovereign Cloud หรือระบบอื่นๆ นั้นสามารถรองรับ Application สมัยใหม่, AI Workload และ VM Workload ได้อย่างครบถ้วน โดยมีการทำ Automation ได้ในทุกระดับ ดังนั้นในเวลานี้จึงถือเป็นโอกาสทองที่ประเทศไทยจะได้ยกระดับระบบ IT Infrastructure ที่เป็นอัตโนมัติและจัดการได้อย่างแท้จริง รวมถึงสามารถแข่งขันกับนานาชาติได้ถ้าหากมุ่งเน้นไปที่การสร้าง Private Cloud ที่มีประสิทธิภาพและมีความคุ้มค่าได้ดีกว่า Public Cloud ที่มักจะมีราคาสูงกว่า
วิสัยทัศน์ของ Broadcom ต่ออนาคตต่อ VMware
คุณ Paul Turner ได้ทิ้งท้ายในบทสนทนานี้ถึงวิสัยทัศน์ของ Broadcom ในอนาคตต่อ VMware ว่าสิ่งที่ VMware กำลังทำอยู่นั้นคือการทำให้ VCF สามารถให้บริการ Agentic AI ได้อย่างชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น, มีความพร้อมมากยิ่งขึ้น, มีความมั่นคงปลอดภัยมากยิ่งขึ้น เพื่อให้ธุรกิจองค์กรสามารถกำกับดูแลและควบคุมการทำงานของ AI ได้อย่างแท้จริง สามารถใช้งาน VCF ได้อย่างวางใจ และเชื่อมั่นได้ว่าการใช้งาน Agentic AI ภายในองค์กรจะไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่คาดไม่ถึงหรือจำกัดขอบเขตไม่ได้
ในอีกมุมหนึ่งนั้น VMware ก็ให้ความสำคัญเป็นอย่างมากด้าน Cybersecurity ที่ AI จะเข้ามาเป็นทั้งโอกาสในการเสริมความมั่นคงปลอดภัย และเป็นความเสี่ยงที่ AI จะถูกใช้ในการโจมตีเจาะช่องโหว่อย่างซับซ้อน ซึ่ง VMware ก็จะช่วยลูกค้าองค์กรยกระดับด้านความมั่นคงปลอดภัยจาก Perimeter Security สู่ Application-Level Security พร้อมทั้งยังมี Ransomware Recovery เพื่อช่วยให้ธุรกิจองค์กรมั่นใจว่า VCF จะเป็น Platform ที่มั่นคงปลอดภัยสำหรับทุกการใช้งาน
