ธุรกิจไฟฟ้าและความเย็น ทำไมจึงสำคัญในยุค Data Center

เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์หรือ AI คนส่วนใหญ่มักนึกถึงแชตบอตที่ตอบคำถามได้ โปรแกรมสร้างภาพ วิดีโอจากข้อความหรือบริษัทเทคโนโลยีที่พัฒนาโมเดล AI รุ่นใหม่ แต่เบื้องหลังความสามารถเหล่านี้มีธุรกิจอีกกลุ่มหนึ่งที่สำคัญไม่แพ้กัน นั่นคือ ธุรกิจระบบไฟฟ้าและระบบทำความเย็นสำหรับศูนย์ข้อมูล (Data Center) เพราะ AI ไม่ได้ทำงานอยู่บนหน้าจอเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยเซิร์ฟเวอร์ ชิปประมวลผล เครือข่ายและอุปกรณ์จำนวนมากที่ติดตั้งอยู่ในอาคารศูนย์ข้อมูล อุปกรณ์เหล่านี้ต้องใช้ไฟฟ้าอย่างต่อเนื่องและเมื่อทำงานหนักก็สร้างความร้อนจำนวนมาก จึงต้องมีระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้บริการทำงานได้อย่างเสถียร

สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศหรือ IEA ประเมินว่า การใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอาจเพิ่มจากประมาณ 485 เทราวัตต์ชั่วโมงในปี 2568 เป็นประมาณ 950 เทราวัตต์ชั่วโมงในปี 2573 หรือเกือบสองเท่าภายในห้าปี ขณะที่ศูนย์ข้อมูลที่เน้นงาน AI มีแนวโน้มใช้ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นเร็วกว่าศูนย์ข้อมูลโดยรวม ตัวเลขนี้สะท้อนว่า การเติบโตของ AI ไม่ได้สร้างโอกาสเฉพาะผู้ผลิตชิปหรือผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ยังส่งผลต่อธุรกิจพลังงาน อุปกรณ์ไฟฟ้า ระบบระบายความร้อนและโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้ AI ทำงานได้จริง แล้วเหตุใดระบบไฟฟ้าและความเย็นจึงกลายเป็นธุรกิจสำคัญและมีโอกาสอะไรซ่อนอยู่เบื้องหลังการเติบโตของ AI

1. ทำไม AI จึงต้องใช้ไฟฟ้ามากกว่าที่หลายคนคิด

การฝึกโมเดล AI และการให้บริการ AI แก่ผู้ใช้จำนวนมาก ต้องอาศัยการประมวลผลจากเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง CPU และชิปเร่งการประมวลผล เช่น GPU การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ต้องคำนวณข้อมูลจำนวนมหาศาล ส่วนการให้บริการ AI หรือ Inference ก็ต้องใช้ทรัพยากรประมวลผลทุกครั้งที่มีการส่งคำถาม สร้างภาพ วิเคราะห์เอกสารหรือเรียกใช้ระบบอัตโนมัติ เมื่อผู้ใช้ AI เพิ่มขึ้น ผู้ให้บริการจึงต้องขยายกำลังประมวลผลเพื่อรองรับคำขอจำนวนมาก รวมถึงจัดเตรียมระบบสำรองเพื่อให้บริการทำงานได้ต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ปริมาณไฟฟ้าที่ใช้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนผู้ใช้เพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับขนาดโมเดล ประเภทงาน ประสิทธิภาพของชิป วิธีออกแบบซอฟต์แวร์และการบริหารจัดการระบบด้วย

ข้อมูลจาก IEA ระบุว่า เซิร์ฟเวอร์เป็นองค์ประกอบที่ใช้ไฟฟ้าส่วนใหญ่ในศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่ โดยมีสัดส่วนเฉลี่ยประมาณ 60% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดในศูนย์ข้อมูล แต่ตัวเลขจริงอาจแตกต่างกันตามลักษณะของสถานที่และอุปกรณ์ที่ติดตั้ง นอกจากเซิร์ฟเวอร์แล้ว ศูนย์ข้อมูลยังต้องใช้ไฟฟ้ากับระบบระบายความร้อน ระบบเครือข่าย อุปกรณ์สำรองไฟและโครงสร้างพื้นฐานอื่นๆ

2. ระบบไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดสำคัญของการขยายศูนย์ข้อมูล

การสร้างศูนย์ข้อมูลไม่ได้หมายถึงการซื้อเซิร์ฟเวอร์มาตั้งไว้ในอาคารเท่านั้น แต่ต้องมั่นใจด้วยว่าระบบไฟฟ้าสามารถจ่ายพลังงานได้เพียงพอและมีความเสถียร หากศูนย์ข้อมูลมีเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงจำนวนมาก แต่โครงข่ายไฟฟ้าไม่สามารถรองรับกำลังไฟฟ้าที่ต้องการได้ การเปิดใช้งานก็อาจล่าช้าหรือไม่สามารถใช้กำลังประมวลผลได้เต็มที่

ธุรกิจระบบไฟฟ้าที่เกี่ยวข้องจึงมีหลายประเภท ได้แก่

หม้อแปลงไฟฟ้า (Transformer)

ทำหน้าที่ปรับระดับแรงดันไฟฟ้าให้เหมาะสมกับการส่งจ่ายและการใช้งานภายในศูนย์ข้อมูล เมื่อโครงการใหม่ต้องการกำลังไฟฟ้ามากขึ้น ความต้องการหม้อแปลงและอุปกรณ์ประกอบระบบจึงอาจเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

สวิตช์เกียร์และอุปกรณ์ป้องกันระบบไฟฟ้า (Switchgear)

ใช้ควบคุม แยกวงจรและป้องกันความผิดปกติในระบบจ่ายไฟ ช่วยให้สามารถจัดการระบบไฟฟ้าและซ่อมบำรุงได้อย่างปลอดภัย

เครื่องสำรองไฟฟ้า (UPS)

ช่วยจ่ายไฟชั่วคราวเมื่อเกิดปัญหากับแหล่งจ่ายไฟหลัก เพื่อให้ระบบสำคัญมีเวลาสลับไปยังแหล่งพลังงานสำรองหรือปิดระบบอย่างเหมาะสม

ระบบจ่ายไฟภายในศูนย์ข้อมูล

ประกอบด้วยอุปกรณ์กระจายไฟ สายไฟ บัสเวย์และระบบตรวจวัดที่ช่วยส่งพลังงานไปยังเซิร์ฟเวอร์แต่ละส่วนได้อย่างเหมาะสม

เครื่องกำเนิดไฟฟ้าสำรอง

ช่วยรองรับเหตุการณ์ที่ไฟฟ้าหลักขัดข้อง โดยรูปแบบและขนาดของระบบขึ้นอยู่กับการออกแบบศูนย์ข้อมูลและระดับความต่อเนื่องของบริการที่ต้องการ ความต้องการอุปกรณ์เหล่านี้มีความเชื่อมโยงกับการลงทุนในศูนย์ข้อมูล แต่ไม่ได้หมายความว่าผู้ผลิตทุกรายจะได้รับประโยชน์เท่ากัน เพราะยังขึ้นอยู่กับคำสั่งซื้อ กำลังการผลิต ต้นทุนวัตถุดิบและการแข่งขันในตลาด

3. ทำไมระบบทำความเย็นจึงสำคัญต่อ AI

ชิปประมวลผลและเซิร์ฟเวอร์เปลี่ยนพลังงานไฟฟ้าส่วนหนึ่งเป็นความร้อน เมื่อมีอุปกรณ์จำนวนมากทำงานอยู่ในพื้นที่จำกัด ความร้อนจึงสะสมอย่างรวดเร็ว หากอุณหภูมิสูงเกินระดับที่อุปกรณ์รองรับ อาจทำให้ประสิทธิภาพลดลง ระบบต้องลดความเร็วการทำงาน หรือเกิดความเสียหายได้ในกรณีที่รุนแรง ศูนย์ข้อมูลจึงต้องออกแบบระบบควบคุมอุณหภูมิและการไหลเวียนของอากาศอย่างรอบคอบ ไม่ใช่เพียงติดตั้งเครื่องปรับอากาศทั่วไปแล้วจะเพียงพอสำหรับทุกกรณี เมื่อระบบ AI ใช้ชิปที่มีความหนาแน่นในการประมวลผลสูงขึ้น การระบายความร้อนจึงกลายเป็นโจทย์ทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนขึ้นตามไปด้วย

ระบบทำความเย็นที่น่าจับตาในยุค AI

1. ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศ (Air Cooling)

เป็นวิธีที่ใช้การหมุนเวียนอากาศผ่านอุปกรณ์และระบบปรับอากาศ โดยมีการออกแบบทางเดินลมและการแยกอากาศร้อนออกจากอากาศเย็นให้เหมาะสม ระบบประเภทนี้ยังมีบทบาทสำคัญในศูนย์ข้อมูลจำนวนมาก แต่ข้อจำกัดด้านความหนาแน่นของความร้อนอาจทำให้ต้องใช้เทคนิคเพิ่มเติมในระบบประมวลผลกำลังสูง

2. ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว (Liquid Cooling)

ใช้ของเหลวเป็นตัวพาความร้อนออกจากอุปกรณ์ ซึ่งอาจมีประสิทธิภาพในการจัดการความร้อนสูงในงานที่มีความหนาแน่นของกำลังไฟฟ้าสูง

• รูปแบบหนึ่งคือ Direct-to-Chip Cooling ที่ส่งของเหลวผ่านแผ่นแลกเปลี่ยนความร้อนซึ่งติดตั้งใกล้ชิปโดยตรง
• อีกแนวทางคือ Immersion Cooling ซึ่งนำอุปกรณ์บางประเภทไปอยู่ในของเหลวที่ออกแบบมาเพื่อการถ่ายเทความร้อน

ระบบเหล่านี้มีข้อกำหนดด้านการออกแบบ การบำรุงรักษาและความเข้ากันได้กับอุปกรณ์ จึงไม่สามารถนำไปใช้แทนระบบเดิมได้โดยไม่มีการวางแผน

3. เครื่องทำความเย็นและระบบน้ำหล่อเย็น

ศูนย์ข้อมูลบางแห่งใช้ Chiller ปั๊ม วาล์ว และอุปกรณ์แลกเปลี่ยนความร้อนร่วมกัน เพื่อถ่ายเทความร้อนออกจากพื้นที่ประมวลผลประสิทธิภาพของอุปกรณ์เหล่านี้มีผลต่อการใช้พลังงานของระบบโดยรวม รวมถึงต้นทุนในการดำเนินงานระยะยาว

4. ระบบตรวจวัดและควบคุมอุณหภูมิ

เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ช่วยตรวจวัดอุณหภูมิ ความชื้น การไหลของอากาศและการทำงานของอุปกรณ์ ทำให้ผู้ดูแลระบบสามารถตรวจพบความผิดปกติและปรับการทำงานได้เร็วขึ้น ธุรกิจระบบควบคุมและซอฟต์แวร์จัดการอาคารจึงเป็นอีกส่วนหนึ่งของห่วงโซ่อุปทานที่เกี่ยวข้องกับการขยายตัวของศูนย์ข้อมูล

4. ธุรกิจเบื้องหลัง AI ที่น่าจับตา มีอะไรบ้าง

เมื่อมองทั้งระบบ จะพบว่า AI เชื่อมโยงกับธุรกิจหลายกลุ่ม ตั้งแต่การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าไปจนถึงการจัดการพลังงานและการบำรุงรักษา

กลุ่มธุรกิจ	บทบาทในศูนย์ข้อมูล	โอกาสที่เกี่ยวข้อง
ผู้ผลิตหม้อแปลงและสวิตช์เกียร์	จ่ายและควบคุมไฟฟ้า	ความต้องการระบบจ่ายไฟสำหรับโครงการใหม่
ผู้ผลิต UPS และระบบสำรองไฟ	เพิ่มความต่อเนื่องของการจ่ายไฟ	การลงทุนด้านความน่าเชื่อถือของระบบ
ผู้ผลิต Chiller และอุปกรณ์ระบายความร้อน	ควบคุมอุณหภูมิ	ความต้องการระบบจัดการความร้อนที่มีประสิทธิภาพ
ผู้ให้บริการ Liquid Cooling	ระบายความร้อนใกล้ชิปหรือจากอุปกรณ์โดยตรง	การออกแบบศูนย์ข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูง
ผู้ผลิตสายไฟและอุปกรณ์เชื่อมต่อ	ส่งจ่ายพลังงานและเชื่อมต่อระบบ	การขยายโครงสร้างพื้นฐาน
ผู้ให้บริการพลังงานและระบบกักเก็บไฟฟ้า	จัดหาและบริหารพลังงาน	ความต้องการพลังงานที่มั่นคงและยืดหยุ่น
ผู้ให้บริการตรวจวัดและบริหารอาคาร	ติดตามและควบคุมการทำงาน	การลดความสูญเสียและเพิ่มประสิทธิภาพ

ตารางนี้เป็นการจำแนกประเภทธุรกิจที่เกี่ยวข้อง ไม่ใช่การจัดอันดับบริษัทที่น่าลงทุนหรือการรับประกันว่าธุรกิจทุกประเภทจะเติบโตในอัตราเดียวกัน โอกาสทางธุรกิจจะเกิดขึ้นจริงมากน้อยเพียงใด ขึ้นอยู่กับจำนวนโครงการที่สร้างเสร็จ ความพร้อมของโครงข่ายไฟฟ้า ความสามารถในการผลิตอุปกรณ์และผลตอบแทนจากการลงทุนของผู้พัฒนาศูนย์ข้อมูล

ทำไมความต้องการไฟฟ้าของ AI จึงเป็นเรื่องระดับโลก

ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการพลังงานจำนวนมากและมักกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่เฉพาะ ทำให้การขยายกำลังผลิตไฟฟ้าและระบบส่งไฟฟ้าต้องสอดคล้องกับตำแหน่งที่มีการลงทุน IEA ประเมินในรายงาน Energy and AI ว่าความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้อาจเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าภายในปี 2573 โดยมีสิงคโปร์และพื้นที่ทางตอนใต้ของมาเลเซียเป็นส่วนหนึ่งของภูมิภาคที่มีบทบาทด้านศูนย์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นของความต้องการไฟฟ้าไม่ได้หมายความว่าทุกประเทศจะมีศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นในสัดส่วนเท่ากันเพราะการเลือกทำเลขึ้นอยู่กับความพร้อมของไฟฟ้า โครงข่ายสื่อสาร ที่ดิน กฎระเบียบ ความปลอดภัยและต้นทุนการดำเนินงาน

สำหรับผู้พัฒนาศูนย์ข้อมูล การมีพื้นที่พร้อมสร้างอาคารเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ หากไม่สามารถจัดหาพลังงานได้ตามปริมาณและเวลาที่ต้องการ จึงเป็นเหตุผลที่การวางแผนพลังงานและการพัฒนาโครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการแข่งขันเพื่อดึงดูดการลงทุนด้าน AI

พลังงานสะอาดจะมีบทบาทอย่างไรกับศูนย์ข้อมูล AI

เมื่อศูนย์ข้อมูลต้องการไฟฟ้ามากขึ้น ผู้ให้บริการย่อมต้องพิจารณาทั้งต้นทุน ความมั่นคงของพลังงานและผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม พลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม จึงเป็นทางเลือกหนึ่งในการเพิ่มแหล่งผลิตไฟฟ้าคาร์บอนต่ำ แต่แหล่งพลังงานเหล่านี้มีความผันผวนตามสภาพอากาศ จึงอาจต้องอาศัยโครงข่ายไฟฟ้าที่แข็งแรง ระบบกักเก็บพลังงานหรือแหล่งผลิตอื่นเข้ามาช่วยรักษาความต่อเนื่องของการจ่ายไฟ IEA ประเมินว่า พลังงานหมุนเวียนจะรองรับเกือบครึ่งหนึ่งของความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลกในช่วงปี 2568–2573 ตามกรณีฐานของรายงาน ขณะที่ก๊าซธรรมชาติและถ่านหินก็ยังมีบทบาทในการจัดหาพลังงานในบางภูมิภาค

นอกจากแหล่งผลิตไฟฟ้าแล้ว ยังมีโอกาสในธุรกิจระบบกักเก็บพลังงาน การบริหารโหลดไฟฟ้า การตรวจวัดการใช้พลังงานและการนำความร้อนเหลือทิ้งไปใช้ประโยชน์ หากสภาพแวดล้อมและรูปแบบโครงการเอื้ออำนวย การใช้พลังงานสะอาดจึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับการซื้อไฟฟ้าจากแหล่งหมุนเวียนเท่านั้น แต่ต้องพิจารณาความสามารถในการจ่ายไฟจริงตลอดเวลาที่ศูนย์ข้อมูลต้องการใช้งานด้วย

ประเทศไทยมีโอกาสจากธุรกิจระบบไฟฟ้าและความเย็นหรือไม่

ประเทศไทยมีโอกาสเข้าร่วมในห่วงโซ่อุปทานที่เกี่ยวข้องกับศูนย์ข้อมูลได้หลายระดับ ตั้งแต่การก่อสร้างและติดตั้งระบบไฟฟ้า การผลิตอุปกรณ์บางประเภท การบำรุงรักษา ไปจนถึงบริการด้านพลังงานและระบบควบคุมอาคาร แต่โอกาสเหล่านี้ต้องพิจารณาจากความพร้อมจริงของประเทศ ไม่ใช่เพียงกระแสการเติบโตของ AI ทั่วโลก

โอกาสสำหรับผู้ผลิตและผู้รับเหมาไทย

ผู้ประกอบการที่มีความเชี่ยวชาญด้านระบบไฟฟ้า อุปกรณ์ควบคุม ระบบปรับอากาศ วิศวกรรมอาคารและงานติดตั้ง อาจมีโอกาสเข้าร่วมโครงการที่ต้องการมาตรฐานความน่าเชื่อถือสูง อย่างไรก็ตามศูนย์ข้อมูลมีข้อกำหนดทางเทคนิคและมาตรฐานความปลอดภัยเฉพาะ การเข้าถึงงานจึงอาจต้องอาศัยใบรับรอง ประสบการณ์ บุคลากรผู้เชี่ยวชาญและความสามารถในการให้บริการหลังการขาย

โอกาสสำหรับธุรกิจบริการ

การตรวจสอบระบบไฟฟ้า การบำรุงรักษาอุปกรณ์ การตรวจวัดประสิทธิภาพพลังงานและการควบคุมอุณหภูมิ เป็นบริการที่มีความสำคัญต่อการดำเนินงานระยะยาวของศูนย์ข้อมูล ธุรกิจที่สามารถให้บริการได้อย่างต่อเนื่องและมีมาตรฐานจึงอาจมีโอกาสมากกว่าการพึ่งพารายได้จากการติดตั้งครั้งเดียว ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบสัญญาและความต้องการของลูกค้า

ความท้าทายที่ต้องแก้ไข

ปัจจัยที่ควรติดตาม ได้แก่

• ความสามารถในการจัดหาไฟฟ้าให้เพียงพอกับโครงการใหม่

• ความพร้อมของระบบส่งและจำหน่ายไฟฟ้า

• ระยะเวลาจัดหาอุปกรณ์สำคัญ เช่น หม้อแปลงและระบบสำรองไฟ

• ต้นทุนพลังงานและประสิทธิภาพของระบบทำความเย็น

• การเข้าถึงบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญ

• การบริหารจัดการน้ำและผลกระทบต่อชุมชน

• การแข่งขันกับประเทศอื่นในภูมิภาค

ดังนั้นหากประเทศไทยต้องการรับประโยชน์จากการเติบโตของ AI การดึงดูดโครงการศูนย์ข้อมูลควรดำเนินควบคู่กับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและเพิ่มโอกาสให้ธุรกิจไทยเข้าไปอยู่ในห่วงโซ่อุปทานด้วย

ความเสี่ยงของธุรกิจเบื้องหลัง AI ที่ไม่ควรมองข้าม

แม้ความต้องการไฟฟ้าและระบบทำความเย็นจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นตามการขยายศูนย์ข้อมูล แต่ไม่ได้หมายความว่าธุรกิจที่เกี่ยวข้องจะเติบโตอย่างต่อเนื่องโดยไม่มีความเสี่ยง

• ความเสี่ยงด้านการลงทุน ศูนย์ข้อมูลต้องใช้เงินลงทุนสูง หากความต้องการ AI หรือผลตอบแทนต่ำกว่าที่คาด โครงการบางส่วนอาจล่าช้าหรือถูกปรับแผน
• ความเสี่ยงด้านกำลังผลิต ผู้ผลิตอุปกรณ์อาจต้องลงทุนเพิ่มเพื่อรองรับคำสั่งซื้อ แต่หากตลาดชะลอตัวหลังจากขยายกำลังผลิตแล้ว อาจเกิดกำลังการผลิตส่วนเกิน
• ความเสี่ยงด้านต้นทุน ราคาวัตถุดิบ ค่าแรง อุปกรณ์ และต้นทุนทางการเงินอาจเพิ่มขึ้น ทำให้กำไรของผู้ผลิตและผู้รับเหมาลดลง
• ความเสี่ยงด้านเทคโนโลยี: ระบบทำความเย็นและสถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ผู้ประกอบการจำเป็นต้องปรับตัวให้ทันมาตรฐานและความต้องการใหม่
• ความเสี่ยงด้านพลังงานและสิ่งแวดล้อม หากโครงการใช้พลังงานหรือทรัพยากรมากโดยไม่มีการวางแผนที่เหมาะสม อาจเผชิญต้นทุนสูงขึ้น ข้อจำกัดด้านทรัพยากร หรือแรงกดดันจากชุมชนและหน่วยงานกำกับดูแล

IEA ยังชี้ให้เห็นว่า การเติบโตของศูนย์ข้อมูลขึ้นอยู่กับทั้งการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานและผลตอบแทนที่ธุรกิจคาดว่าจะได้รับ จึงควรติดตามความคืบหน้าของโครงการจริงควบคู่กับตัวเลขการลงทุนที่ประกาศออกมา

สรุป

การขยายตัวของ AI ทำให้ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลังเพิ่มความสำคัญขึ้น

• ทั้งระบบจ่ายไฟ
• หม้อแปลง
• UPS
• อุปกรณ์ป้องกันไฟฟ้า
• ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศและของเหลว
• ตลอดจนบริการบริหารพลังงาน

เมื่อศูนย์ข้อมูลต้องรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อนและมีความหนาแน่นสูงขึ้น ระบบไฟฟ้าและความเย็นจึงไม่ใช่เพียงอุปกรณ์สนับสนุน แต่เป็นส่วนหนึ่งที่กำหนดว่าศูนย์ข้อมูลจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและขยายตัวได้มากเพียงใด สำหรับประเทศไทย โอกาสไม่ได้จำกัดอยู่ที่การเป็นผู้ใช้ AI แต่ยังรวมถึงการเป็นส่วนหนึ่งของห่วงโซ่อุปทานด้านวิศวกรรม อุปกรณ์ไฟฟ้า ระบบทำความเย็นและการบริหารพลังงาน อย่างไรก็ตาม ธุรกิจเหล่านี้ยังเผชิญความเสี่ยงจากต้นทุน การแข่งขันและความไม่แน่นอนของการลงทุน จึงต้องประเมินความต้องการจริงและความสามารถในการแข่งขันควบคู่กัน เบื้องหลัง AI ที่ควรจับตาในระยะต่อไปจึงไม่ใช่แค่ใครสร้างโมเดลได้เก่งที่สุด แต่รวมถึงใครสามารถจัดหาไฟฟ้า ระบายความร้อนและทำให้ระบบทั้งหมดทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

แหล่งอ้างอิง

1. International Energy Agency (IEA) — Energy and AI

2. IEA — Energy Demand from AI

3. IEA — Energy Supply for AI

4. Reuters — Climate tech that is cutting data center energy use, October 15, 2026

5. TechRadar Pro — Powering the AI revolution: grid, thermal and interconnect challenges

หมายเหตุ ตัวเลขคาดการณ์เป็นข้อมูลจากรายงาน IEA และอาจเปลี่ยนแปลงตามการพัฒนาเทคโนโลยี ประสิทธิภาพของอุปกรณ์ และความเร็วในการสร้างศูนย์ข้อมูล