การเติบโตของ AI กำลังผลักดันการลงทุน Data Center และโครงสร้างพื้นฐานด้านการเชื่อมต่อทั่วโลก ประเทศไทยอยู่ท่ามกลางกระแสการลงทุนนี้เช่นกัน แต่การมี Data Center เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าไทยโดดเด่นกว่าประเทศอื่น และโจทย์ที่ต้องพิจารณาไม่ได้มีเพียงมูลค่าการลงทุน หากครอบคลุมตั้งแต่ความมั่นคงด้าน AI และข้อมูล พลังงาน น้ำ กฎเกณฑ์ ไปจนถึงบุคลากรที่จะใช้ พัฒนา และสร้างธุรกิจจากเทคโนโลยี AI
Dr.Atsuko Okuda, Regional Director, The International Telecommunication Union (ITU) Regional Office for Asia and the Pacific กล่าวถึงภาพรวมว่า การใช้งาน AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วและเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันมากขึ้น การเติบโตนี้ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ จึงเกิดการลงทุนจำนวนมากในสายเคเบิล ดาวเทียม ระบบโทรคมนาคมเคลื่อนที่ รวมถึง Data Center ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานและการเชื่อมต่อเพื่อรองรับ AI
ตัวอย่างที่เกิดขึ้นในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคือกรุงโตเกียว ซึ่งขณะนี้มี Data Center อยู่ระหว่างการก่อสร้าง 26 แห่ง โดย Data Center จำเป็นต้องอยู่ใกล้ผู้ใช้ให้มากที่สุด เพื่อให้การส่งข้อมูลรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การลงทุน Data Center จึงเป็นส่วนหนึ่งของการลงทุนด้านโทรคมนาคมที่เพิ่มขึ้นตามการขยายตัวของ AI
ITU ยังมีมาตรฐานสำหรับ Green Data Center รวมถึงมาตรฐานด้าน AI มากกว่า 200 มาตรฐาน และอีกกว่า 200 มาตรฐานอยู่ระหว่างการพัฒนา โดยกระบวนการจัดทำมาตรฐานเกิดจากการมีส่วนร่วมของประเทศสมาชิก ภาคอุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษา
ไม่มี Data Center ก็ต้องพึ่ง AI ต่างประเทศ
ดร.อาทิตย์ อัศวานันท์ ผู้อำนวยการ สภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งประเทศไทย กล่าวว่า ประเด็นที่กำลังพูดถึงไม่ใช่เรื่อง Data Center เพียงอย่างเดียว แต่เป็นเรื่อง AI เพราะคนจำนวนมากใช้ AI เช่น ChatGPT หรือ Cloud ผ่านโทรศัพท์มือถือ แต่อาจไม่รู้ว่าการให้บริการ AI ต้องอาศัย Data Center
เขาเปรียบเทียบ Data Center กับโรงไฟฟ้า แม้ทุกคนใช้ไฟฟ้าผ่านหลอดไฟ แต่ไฟฟ้าไม่ได้เกิดจากหลอดไฟ หากมาจากโรงไฟฟ้า เช่นเดียวกับ AI ที่ผู้ใช้เข้าถึงผ่านโทรศัพท์มือถือ แต่ต้องมี Data Center อยู่เบื้องหลัง
“เราอยากจะมี AI ใช้ในประเทศ เราอยากจะมีแอปต่าง ๆ เราก็ต้องมี Data Center ในประเทศ”
หากประเทศไม่มีโรงไฟฟ้าและต้องนำเข้าไฟฟ้าทั้งหมด ก็จะต้องพึ่งพาพลังงานจากภายนอก ดร.อาทิตย์ ใช้หลักคิดเดียวกันอธิบายว่า หากประเทศไทยไม่มี Data Center ประเทศก็ต้องนำเข้า AI และทุกครั้งที่ใช้ AI ข้อมูลจะต้องถูกส่งไปจัดเก็บและประมวลผลในต่างประเทศ ก่อนส่งคำตอบกลับมา ซึ่งเกี่ยวข้องกับ Data Localization และอธิปไตยด้านดิจิทัลโดยตรง
เขากล่าวว่า แม้ประเทศไทยมีการพูดถึง Sovereign AI หรืออธิปไตยด้าน AI แต่ยังไม่มีการกำหนดเรื่องนี้ไว้ในกฎหมายระดับพระราชบัญญัติหรือรัฐธรรมนูญอย่างชัดเจน ขณะที่หลายประเทศมีกฎหมายกำหนดว่าข้อมูลบางประเภทไม่สามารถส่งออกไปเก็บนอกประเทศได้ เช่น เกาหลีใต้กำหนดให้ข้อมูลแผนที่อยู่ภายในประเทศ ขณะที่บางประเทศกำหนดเงื่อนไขสำหรับข้อมูลสุขภาพหรือข้อมูลการเงิน
สภาดิจิทัลฯ เคยสำรวจเมื่อหลายปีก่อนและพบว่า ธุรกิจขนาดใหญ่ในประเทศไทยมากกว่า 50% ไม่ได้เก็บข้อมูลลูกค้าไว้ในประเทศไทย ดร.อาทิตย์ จึงเสนอให้มีการกำหนดเรื่อง Sovereign AI และ Data Localization อย่างจริงจังในกฎหมาย
Data Center โตทั่วโลก ไทยไม่ได้พิเศษกว่าคู่แข่ง
ดร.อาทิตย์ กล่าวถึงกระแสที่ระบุว่าประเทศไทยเนื้อหอมเป็นพิเศษ สำหรับการลงทุน Data Center ว่าไม่ใช่ความจริง เพราะเมื่อเปรียบเทียบอันดับของประเทศไทยในภูมิภาคก่อนและหลังการเติบโตของ AI อันดับไม่ได้เปลี่ยนไปจากเดิม ขณะที่การลงทุน Data Center เพิ่มขึ้นทั่วโลก และประเทศอย่างมาเลเซียกับอินโดนีเซียมีการเติบโตมากกว่าประเทศไทย
“AI มันระเบิดทั่วโลก Data Center ลงทุนทั่วโลก ประเทศไทยไม่ได้พิเศษ”
เขา กล่าวว่าการเห็นข่าวการลงทุนที่เกิดขึ้นในประเทศไทยอาจทำให้เข้าใจว่าประเทศไทยมีความพิเศษ แต่เมื่อมองการเติบโตที่เกิดขึ้นในประเทศอื่น จะเห็นว่าการลงทุน Data Center เป็นกระแสที่เกิดขึ้นทั่วโลก
Data Center กินทั้งไฟและน้ำ ไทยต้องเตรียมให้พอ
ดร.อภิศักดิ์ จุลยา ผู้แทนสถาบันดิจิทัลเพื่ออุตสาหกรรม สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย กล่าวถึงโครงสร้าง AI ผ่าน Five Layer Cake โดย Data Center อยู่ตรงกลางของโครงสร้าง ขณะที่พลังงานเป็นพื้นฐานสำคัญ โดยเฉพาะพลังงานจากลม แสงอาทิตย์ รวมถึงพลังงานนิวเคลียร์ที่กำลังมีการพูดถึง
สำหรับประเทศไทย ดร.อภิศักดิ์ กล่าวว่า ปัจจุบันยังไม่พบปัญหาไฟฟ้าติด ๆ ดับ ๆ แต่หากมี Data Center เพิ่มขึ้น ต้องพิจารณาว่าประเทศจะมีไฟฟ้าเพียงพอหรือไม่ โดยเขาระบุตัวเลข 54 กิกะวัตต์ และการใช้จริงประมาณ 36 กิกะวัตต์ พร้อมอธิบายว่าเมื่อเข้าสู่ช่วงฤดูร้อนหรือช่วงที่ความต้องการใช้ไฟฟ้าสูง ปริมาณการใช้สามารถเพิ่มขึ้นจนถึงระดับสูงสุดได้ จึงต้องพิจารณาความเพียงพอของไฟฟ้าสำรอง
Data Center รุ่นใหม่ยังต้องพิจารณาแหล่งพลังงาน โดย ดร.อภิศักดิ์ กล่าวถึงการรับพลังงานทั้งจาก Carbon Free Energy และพลังงานฟอสซิล ขณะที่ทรัพยากรอีกด้านที่ต้องให้ความสำคัญคือน้ำ เพราะระบบต้องนำความร้อนออกจาก Data Center และน้ำเป็นตัวกลางสำคัญในการระบายความร้อน
เขา ยกตัวอย่างอาคาร NT บางรัก ซึ่งมีพื้นที่ Data Center หลายชั้น โดยระบุว่าทั้งอาคารใช้น้ำประมาณ 10,000 ยูนิต ในจำนวนนี้ประมาณ 3,000 ใช้สำหรับบุคลากร ส่วนอีกประมาณ 7,000 ใช้สำหรับ Cooling และ Chiller ตัวเลขดังกล่าวถูกยกขึ้นมาเพื่ออธิบายว่า Data Center มีความต้องการใช้น้ำในระดับสูง และหากประเทศไทยมี Data Center เพิ่มขึ้น จำเป็นต้องจัด Zoning และเตรียมน้ำให้เพียงพอ
Data Center ไทยยังติดช่องว่างกฎและ Zoning
ดร.อภิศักดิ์ กล่าวว่าประเทศไทยยังไม่มีกฎและประเภทอาคารสำหรับ Data Center โดยเฉพาะ โดยประเภทที่สามารถใช้ในการขออนุญาตปัจจุบันคือ Warehouse ขณะที่การกำหนด Zoning สำหรับ Data Center ก็ยังไม่ชัดเจน
เขาระบุว่า Data Center ในกรุงเทพฯ ปัจจุบันมีประมาณ 34 แห่ง ส่วนใหญ่มีขนาดต่ำกว่า 1 เมกะวัตต์ และไม่ใช่ AI Data Center แบบโครงการใหม่ที่กำลังเป็นข่าว
AI Data Center ยังมีประเด็นเรื่องระบบไฟฟ้าสำรอง ดร.อภิศักดิ์ กล่าวถึง Data Center ที่เป็นข่าวว่ามีน้ำมันสำรองประมาณ 400,000-500,000 ลิตร เทียบกับอาคาร NT บางรักที่มีน้ำมันสำรองประมาณ 20,000 ลิตร พร้อมอธิบายว่า Data Center ที่ใช้ไฟฟ้ามากจำเป็นต้องมีพลังงานสำรองจำนวนมาก หากต้องเดินระบบต่อเนื่องในช่วงที่ไฟฟ้าหลักไม่สามารถจ่ายได้
เขาจึงเสนอว่า ประเทศไทยต้องมีกฎและข้อบังคับที่รองรับ Data Center ที่กำลังเข้ามาลงทุน ทั้งในเรื่องพื้นที่ ทรัพยากร และความปลอดภัย
ไทยขาด Power User จุดอ่อนใหญ่ในยุค AI
ดร.อาทิตย์ กล่าวว่าหากมอง Data Center เป็นโครงสร้างพื้นฐานของ AI คำถามเรื่องบุคลากรต้องมองไปไกลกว่าคนที่ทำงานอยู่ภายใน Data Center เพราะประโยชน์ของโครงสร้างพื้นฐานจะเกิดขึ้นต่อเนื่องไปถึงการใช้และการพัฒนา AI
ประเทศไทยยังขาดบุคลากรด้าน STEM โดยคนไทยที่จบปริญญาตรีด้านวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และวิศวกรรมศาสตร์มีประมาณ 20% กว่า และเมื่อเทียบกับประชากรทั้งหมดจะเหลือประมาณ 3% ขณะที่มาเลเซียมีสัดส่วนผู้จบ STEM ประมาณ 50%
ดร.อาทิตย์ ยังยกตัวอย่างว่า ประชากรมาเลเซียประมาณ 16 คนจาก 100 คนสามารถเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ ขณะที่ประเทศไทยมีสัดส่วนต่ำกว่ามาก ความแตกต่างนี้มีผลต่อระดับความสามารถในการใช้ AI
การเขียน Prompt เป็นเพียงการใช้งานระดับหนึ่ง เพราะ AI ในปัจจุบันเข้าถึงและใช้งานได้ง่าย แต่การก้าวขึ้นเป็น Power User ต้องมีทักษะลึกขึ้น ตั้งแต่การสร้าง AI Agent การใช้เครื่องมือเขียนโค้ดเพื่อทำกระบวนการอัตโนมัติ ไปจนถึงการพัฒนา AI และการเป็นผู้ประกอบการ
เขา กล่าวถึงประเทศเพื่อนบ้านว่า มาเลเซียมี AI Chip ของตัวเอง ขณะที่เวียดนามมี AI Startup หลายแห่ง และบางแห่งมี NVIDIA เข้าไปซื้อกิจการหรือเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของ Supply Chain ส่วนประเทศไทยยังขาดบุคลากรที่จะเติบโตในฐานะผู้ผลิตและผู้พัฒนาเทคโนโลยี
Quick Win ถึงทางตัน ถึงเวลาปฏิรูปการศึกษา
ดร.อาทิตย์ กล่าวถึงนโยบาย Upskill และการฝึกอบรมระยะสั้นว่าเป็นเรื่องที่ดี แต่การอบรม AI ระยะ 6 เดือนอาจทำให้ผู้เรียนใช้ AI หรือเขียน Prompt ได้ ขณะที่การพัฒนาไปสู่ Power User ผู้สร้าง AI Agent หรือผู้พัฒนา AI ต้องอาศัยพื้นฐานที่ฝึกมาตั้งแต่เด็กและใช้เวลานาน
“เรา Quick Win ทุกรัฐบาลจน Low Hanging Fruit เราเก็บหมดแล้ว มันถึงเวลาต้องปลูกต้นใหม่แล้ว”
เขา เสนอให้รัฐบาลมีแผนปฏิรูปการศึกษาระยะ 20 หรือ 50 ปี ส่งเสริมการเรียน STEM ตั้งแต่ระดับประถมศึกษา และกำหนดเป็นแผนระยะยาวที่ไม่เปลี่ยนไปตามรัฐบาล เพราะแม้เทคโนโลยีในอีกสองทศวรรษข้างหน้าอาจเปลี่ยนจาก AI ไปเป็น Quantum หรือเทคโนโลยีอื่น พื้นฐานวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ยังจำเป็น
อุตสาหกรรมหนุน Data Center แต่รัฐต้องเร่งแก้กติกา
ผลสำรวจ FTI CEO Poll ที่ ดร.อภิศักดิ์ นำเสนอ จัดทำเมื่อเดือนกรกฎาคม จาก CEO 160 คน ครอบคลุม 48 กลุ่มอุตสาหกรรมและ 76 สภาอุตสาหกรรมจังหวัด พบว่า 75.5% ให้ความสำคัญกับการลงทุน Data Center ในระดับมากถึงมากที่สุด
ผลสำรวจยังระบุว่า ประเทศไทยมีความพร้อมด้านโครงข่ายอินเทอร์เน็ตและโทรคมนาคม ขณะที่ประโยชน์ที่คาดว่าจะเกิดขึ้นจาก Data Center ครอบคลุมการสนับสนุน Big Data, AI, IoT ระบบอัตโนมัติ และการพัฒนาคน
ในด้านมาตรการส่งเสริมการลงทุน ภาคอุตสาหกรรมให้ความสำคัญกับการได้รับเทคโนโลยีและการทำวิจัยร่วมกัน ขณะที่ 61.9% ให้ความสำคัญกับการเชื่อมโยงธุรกิจไทย การพัฒนาและถ่ายทอดเทคโนโลยี
สำหรับสถานะของประเทศไทยในการก้าวขึ้นเป็นศูนย์กลาง Data Center ของภูมิภาค 48.8% มองว่าไทยมีศักยภาพ แต่ต้องเร่งแก้ไข Rules and Regulation
การพูดถึง Data Center จึงไม่ควรหยุดอยู่ที่มูลค่าเงินลงทุน ประเด็นที่วิทยากรทั้งสามคนกล่าวถึงครอบคลุมตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI ความมั่นคงของข้อมูล มาตรฐาน Data Center พลังงาน น้ำ กฎเกณฑ์ การพัฒนาบุคลากร ไปจนถึงการเชื่อมโยงการลงทุนเข้ากับธุรกิจไทย
ในช่วงท้ายของเวที ผู้ดำเนินรายการสรุปว่า สิ่งที่ควรให้ความสำคัญไม่ใช่เพียงตัวเลขเงินลงทุนของ Data Center หรือ AI แต่คือโอกาสจากการลงทุนเหล่านั้นว่าจะสร้างประโยชน์ให้ประเทศและคนไทยอย่างไร
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ซิกเว่ เบรกเก้ ชี้ AI เปรียบเหมือน ‘ซูเปอร์คาร์’ หนุนไทยใช้ Responsible AI
GCNT EXPO 2026 ชู ‘From SHOCK To SHIFT’ เร่งการเปลี่ยนผ่านประเทศไทย
