บนเวทีสัมมนา The Story Thailand Forum 2026 ในหัวข้อ “Resilience in the AI Economy: From Resources to Recipe” ดร.พิพัฒน์ ยอดพฤติการ ประธานสถาบันไทยพัฒน์ ได้เตือนภาคธุรกิจว่า เทคโนโลยี AI ยุคปัจจุบัน (AI 2.0) กำลังเผชิญข้อจำกัดทางกายภาพขั้นรุนแรง จากโครงสร้างที่แยกหน่วยประมวลผลและหน่วยความจำออกจากกัน จนส่งผ่านข้อมูลได้ช้า เกิดความร้อนสูง และใช้พลังงานมหาศาล ซึ่งเสี่ยงพาโลกไปสู่วิกฤติทรัพยากรธรรมชาติ 5 มิติหลัก พร้อมแนะให้ภาคธุรกิจไทยเร่งปรับกลยุทธ์จาก “ผู้สร้าง” โครงสร้างพื้นฐาน มาเป็น “ผู้ปรุง” (Chef) ที่นำวัตถุดิบ AI มาผสมผสานกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อสร้างโซลูชันธุรกิจที่มีมูลค่าสูงแทน
ดร.พิพัฒน์ แจ้งเตือนแก่นักลงทุนและผู้ประกอบการอย่างตรงไปตรงมาว่า การเร่งลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูล (Data Center) ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน มีความเสี่ยงสูงมากที่จะกลายเป็นสุสานข้อมูลที่สูญค่าและไร้ประโยชน์ภายในระยะเวลาเพียง 3-5 ปีข้างหน้า เนื่องจากเทคโนโลยีระลอกใหม่กำลังจะเปลี่ยนผ่านไปสู่ยุค AI 3.0 ที่ขับเคลื่อนด้วย Neuromorphic chip ซึ่งใช้การออกแบบโครงสร้างแบบ Compute in Memory รวมหน่วยความจำไว้ในชิปเดียวเสมือนสมองมนุษย์ ทำให้นวัตกรรมนี้ประหยัดพลังงานได้มหาศาล และจะย่นย่อศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาให้เหลือเพียงตู้แร็กตู้เดียวที่เรียกว่า Knowledge Stack ในอนาคตอันใกล้
ระเบียบโลกใหม่เมื่อสหรัฐฯคุม “มันสมองส่วนกลาง” บังคับโลกจ่ายดอลลาร์
ดร.พิพัฒน์ ได้ชี้ให้เห็นการจัดระเบียบโลกใหม่ผ่านโมเดล Cortex-Corpus Model ว่า สหรัฐอเมริกากำลังวางหมากเพื่อกุมสิทธิ์ในมันสมองส่วนกลางของระบบ AI ทั่วโลก (Mega Brain Cortex) แล้วลดบทบาทประเทศอื่น ๆ ให้เป็นเพียงแหล่งคลังข้อมูลกระจัดกระจาย (Global Knowledge Corpus)
เป้าหมายของกลยุทธ์นี้คือการควบคุมอิทธิพลทางเศรษฐกิจในระเบียบโลกใหม่ ซึ่งไม่ว่าใครในโลกจะใช้งาน AI ทุก ๆ Token จะต้องถูกแปลงกลับมาเป็นสกุลเงินดอลลาร์สหรัฐ (US Dollar) เสมอ เดินตามรอยข้อตกลง Bretton Woods และระบบ Petrodollar ในอดีตที่ใช้คุมระบบการเงินโลก
วิกฤติเชิงโครงสร้างนี้กลายเป็นข้อจำกัดทางกายภาพ 5 ด้าน ที่ธุรกิจไทยต้องเผชิญหน้า คือ
- ไฟ (วิกฤติพลังงาน / Energy Demand): มีการคาดการณ์ว่า อัตราการใช้กระแสไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล (Data Center) ทั่วโลกจะพุ่งสูงขึ้นเป็น “สองเท่า” ภายในปี 2030 เมื่อเทียบกับปี 2024 ซึ่งทำให้ผู้ประกอบการต้องเผชิญความเสี่ยงจากราคาพลังงานที่ผันผวนและข้อจำกัดของสายส่งไฟฟ้า
- น้ำ (การระบายความร้อน / Water Usage): ระบบประมวลผลของ AI 2.0 ต้องใช้น้ำในการระบายความร้อนสูงถึง 6 พันล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี โดยเฉพาะภายในปี 2027 คาดว่าจะมีการดึงน้ำไปใช้ถึง 4.2–6.6 พันล้านลูกบาศก์เมตรต่อปี แม้กระทั่งในพื้นที่ที่ขาดแคลนน้ำ ซึ่งส่งผลกระทบต่อวิถีชีวิตชุมชนและอุตสาหกรรมอื่น จนเริ่มเกิดกระแสประท้วงต่อต้านการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ใน 49 รัฐของสหรัฐอเมริกา
- ลม (มลพิษทางอากาศ / Rising Emissions): การปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลอาจพุ่งสูงถึง 0.4–1.6 กิกะตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าต่อปีภายในปี 2035 (หรืออาจสูงถึง 1 กิกะตันฯ) ซึ่งสวนทางกับเป้าหมายความยั่งยืน จนทำให้บริษัทผู้ให้บริการเทคโนโลยีรายใหญ่บางรายเริ่มลดการรายงานข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมและ Net Zero ลง
- ดิน (การแย่งชิงแร่ธาตุ / Critical Resources): ความต้องการผลิตชิปประมวลผลได้เข้าไปกระตุ้นการทำเหมืองแร่หายาก (Rare Earth) ลิธียม (Lithium) และแร่แกลเลียม (Gallium) อย่างรุนแรง ก่อให้เกิดมลพิษทางน้ำแก่ประเทศเพื่อนบ้าน และสร้างความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์รวมถึงการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน
- ขยะอิเล็กทรอนิกส์ (E-Waste): ภายในปี 2030 คาดว่าจะมีขยะอิเล็กทรอนิกส์ที่เกิดจากดาต้าเซ็นเตอร์สะสมสูงถึง 5 ล้านตัน ทว่าระบบการจัดการในปัจจุบันมีความสามารถในการรีไซเคิลและกำจัดได้จริงเพียง 22% เท่านั้น ส่งผลให้ผู้ประกอบการต้องแบกรับต้นทุนการกำจัดและการปฏิบัติตามกฎหมายที่สูงขึ้นในอนาคต
พลิกกลยุทธ์ประเทศไทย: เลิกแข่งเป็น “ผู้สร้าง” แล้วผันตัวเป็น “ผู้ปรุง” (Chef)
จากทั้งวิกฤติพลังงานและระเบียบโลกใหม่ ดร.พิพัฒน์ เสนอทางรอดเชิงนโยบายว่า ประเทศไทยต้องยอมรับความจริงว่าไม่มีทางลงไปแข่งขันในฐานะ “ผู้สร้าง” ระบบโครงสร้างพื้นฐานหรือฮาร์ดแวร์ (Infrastructure Layer) ได้ เพราะต้องใช้ทุนและพลังงานมหาศาล เปรียบเหมือนการลงทุนสร้างห้องครัวและเครื่องครัวหนัก (Kitchen Hardware)
บทบาทที่เหมาะสมและเป็นโอกาสเดียวของไทยคือการผันตัวเป็น “ผู้ปรุง” (Chef) โดยมุ่งเป้าไปที่เลเยอร์ตรงกลาง หรือ Solution Layer (เลเยอร์โซลูชัน) ด้วยการนำเทคโนโลยี AI มามองเป็นทรัพยากรหรือวัตถุดิบ (Resource) แล้วนำมาปรุงร่วมกับความเชี่ยวชาญ จุดแข็ง และความใส่ใจของแรงงานมนุษย์ (Human Flavor) เพื่อสร้างสรรค์ออกมาเป็นแผนกลยุทธ์หรือโซลูชันธุรกิจที่มีมูลค่าสูง
ในมุมการบริหารแรงงาน ดร.พิพัฒน์ แนะนำว่าผู้บริหารองค์กรต้องรับมือกับการโยกย้ายหรือลดพนักงานอย่างเป็นระบบ ผ่านแผนบรรเทาผลกระทบ ปรับตัว และเปลี่ยนผ่าน (Mitigation, Adaptation, Transition) แทนการมุ่งลดต้นทุนด้วยการตัดคนออกในระยะสั้น ขณะที่ตัวพนักงานเองจำเป็นต้องเร่งพัฒนาทักษะใหม่ (Reskill) เพื่อความอยู่รอด
3 จุดแข็งเหนือชั้นที่ AI ไม่มีวันสู้มนุษย์ได้
ท่ามกลางกระแสความตื่นตระหนก ดร.พิพัฒน์ ได้ชี้ให้เห็นถึงปราการด่านสุดท้ายที่มนุษย์ยังมีแต้มต่อเหนือระบบสมองกล (What AI Can’t) ใน 3 ด้านหลัก คือ
- การเข้าใจบริบท (Context): แม้ AI จะเข้าใจเนื้อหา (Content) แต่ AI มักจะทำงานคลาดเคลื่อนเมื่อต้องคัดกรองข้อมูลจากหลายแหล่งที่ไม่มีความเกี่ยวข้องกันโดยตรง รวมถึงขาดความเข้าใจในความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรมหรือปูมหลังของสถานการณ์
- การคิดไตร่ตรองใคร่ครวญลึกซึ้ง (Contemplate): AI สามารถประมวลผลข้อมูลและคำนวณตรรกะได้อย่างแม่นยำ แต่ยังคงขาดความรู้สึกนึกคิด การตระหนักรู้ในตนเอง และความเข้าใจในระดับที่ลึกซึ้ง
- การสร้างความสัมพันธ์ (Connection): AI สามารถสร้างการสื่อสารตอบโต้ได้ แต่ไม่สามารถสร้างความผูกพันทางอารมณ์ หรือความรู้สึกเห็นอกเห็นใจ (Empathy) ที่แท้จริงได้เหมือนอย่างที่มนุษย์ทำ
ทั้งนี้ ดร.พิพัฒน์ กล่าวทิ้งท้ายว่า ผู้ชนะในเวทีเศรษฐกิจ AI ยุคใหม่ ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้ที่ครอบครองเทคโนโลยีที่รวดเร็วที่สุด หรือเป็นผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ใหญ่ที่สุด หากแต่เป็นผู้ที่สามารถค้นพบ Product Market Fit หรือโซลูชันที่สอดรับกับความต้องการของตลาดได้ตรงจุดที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการมุ่งเน้นเรื่องบริหารต้นทุนเพื่อตอบโจทย์ตลาดระดับแมส (Mass Market) หรือการสร้างความแตกต่างเฉพาะตัวด้วยชุดข้อมูลพิเศษเพื่อยึดครองตลาดนิช (Niche Market) ก็ตาม
ความอยู่รอดที่แท้จริงจึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าคุณมีเครื่องมือหรือวัตถุดิบ (Resources) มากแค่ไหน แต่ขึ้นอยู่กับว่าคุณมีสูตรสำเร็จ (Recipe) ในการปรุงเทคโนโลยีเหล่านั้นให้เกิดคุณค่าต่อมนุษย์ได้อย่างไร
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ทรู กางยุทธศาสตร์ 6 เสาหลัก ดันองค์กรสู่ AI-First เร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานประเทศ
Circular Economy ไม่ใช่เทรนด์รักษ์โลก แต่คือทางรอดของ SME ไทยในโลกการค้ายุคใหม่
