เจาะลึก Data Center โอกาสเศรษฐกิจ AI ไทย หรือแค่ที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์

การลงทุนศูนย์ข้อมูล (Data Center) ระดับ Hyperscale กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วทั่วโลกตามการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI แต่สำหรับประเทศไทย คำถามสำคัญอาจไม่ได้อยู่เพียงว่า จะมีนักลงทุนต่างชาติเข้ามาสร้าง Data Center มากแค่ไหน หากแต่อยู่ที่ประเทศไทยจะเปลี่ยนการลงทุนครั้งใหญ่ให้กลายเป็นโอกาสทางเศรษฐกิจ เทคโนโลยี ไม่ทำลายสิ่งแวดล้อมและการพัฒนาคน จะทำได้อย่างไร 

นี่คือประเด็นสำคัญจากเวทีเสวนา "The Data Center Race: Why Thailand Must Act Now - เปิดโจทย์ประเทศไทย จะคว้าโอกาสอย่างไรกับขบวน Data Center" ในงาน GCNT Expo 2026 ซึ่งมี คุณอัตสึโกะ โอคุดะ (Atsuko Okuda) ผู้อำนวยการสำนักงานภูมิภาคเอเชียและแปซิฟิกของสหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ หรือ ITU , ดร.อธิป อัศวานันท์ ผู้อำนวยการสภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งประเทศไทย และ ดร.อภิศักดิ์ จุลยา ผู้แทนสถาบันดิจิทัลเพื่ออุตสาหกรรม สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองถึงอนาคตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในประเทศไทย

Data Center โจทย์ใหญ่ของทั่วโลก

คุณอัตสึโกะ โอคุดะ (Atsuko Okuda) ในฐานะตัวแทนของหน่วยงานที่เก่าแก่ที่สุดของสหประชาชาติที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีดิจิทัล ซึ่งทำหน้าที่พิจารณาการพัฒนาด้านโทรคมนาคมและเทคโนโลยีดิจิทัลทั้งในระดับโลกและระดับภูมิภาค ระบุว่า โลกกำลังอยู่ในช่วงของการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับ AI อย่างรวดเร็ว การใช้งาน AI ถูกนำเข้าสู่ชีวิตประจำวันมากขึ้น ขณะเดียวกัน ระบบที่อยู่เบื้องหลังการทำงานของ AI ก็ต้องขยายตัวตามไปด้วย ทั้งโครงข่ายสื่อสาร สายเคเบิล ดาวเทียม โทรคมนาคมเคลื่อนที่ และ Data Center”

Data Center ไม่ได้เป็นเพียงประเด็นร้อนแรงและสำคัญสำหรับประเทศไทย แต่กำลังเกิดขึ้นกับประเทศอื่นทั่วโลก ยกตัวอย่าง กรุงโตเกียวมีการสร้าง Data Center ไว้กว่า 26 แห่งในพื้นที่ใจกลางเมือง โดยเหตุผลสำคัญคือ ต้องการให้ผู้ใช้อยู่ใกล้กับ Data Center มากที่สุด เพื่อเพิ่มการรับส่งข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การขยายตัวของ AI จึงไม่ได้หมายถึงการแข่งขันกันสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์เพียงอย่างเดียว แต่ยังเป็นการแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลประเทศ ที่ต้องการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีระบบรองรับที่เพียงพอ

Data Center ไม่ใช่แค่ตึก แต่คือโรงไฟฟ้าของเศรษฐกิจ AI

ด้าน ดร.อธิป อัศวานันท์ มองว่าปัญหาสำคัญตอนนี้คือคนไทยกำลังเข้าใจ Data Center ผิดไป โดยคนส่วนใหญ่จะจดจำตามที่เห็นในข่าวว่า Data Center เป็นอาคารขนาดใหญ่ที่ใช้พลังงานปริมาณมหาศาล โดยไม่ทราบรายละเอียดความสำคัญภายใน ทั้งที่ความจริงแล้ว ประเด็นสำคัญที่สุด ไม่ใช่เรื่องของ Data Center แต่เป็นเรื่องของ AI

โดยอธิบายว่า ผู้คนจำนวนมากใช้งาน ChatGPT หรือ Claude หรือ AI ตัวอื่น ๆ ในการทำงานหรือในชีวิตประจำวัน แต่อาจจะไม่รู้ว่าระบบเหล่านั้นต้องอาศัย Data Center ในการประมวลผล โดยได้เปรียบเทียบ Data Center เหมือนกับโรงไฟฟ้า ถ้าอยากมีไฟฟ้าใช้ในประเทศก็ต้องมีโรงไฟฟ้า เช่นเดียวกับการอยากมี AI หรือแอปต่าง ๆ ใช้ในประเทศ ก็ต้องมี Data Center ตั้งอยู่ในประเทศเช่นกัน  

และถึงแม้ว่าจะมีความเห็นแย้ง ว่าไฟฟ้าสามารถนำเข้าได้ แต่ประเทศนั้นจะได้ขึ้นชื่นว่าไม่มีความมั่นคงทางด้านไฟฟ้า เช่นเดียวกับการที่ประเทศใดไม่มี Data Center ก็อาจจะเกิดความไม่มั่นคงของข้อมูล มีปัญหาในเรื่องอธิปไตยของข้อมูลและอธิปไตย AI ตามมาได้  

อธิปไตยทางข้อมูลอยู่ในความเสี่ยง หากไม่มี Data Center ?  

อีกประเด็นสำคัญคือเรื่องอธิปไตยทางข้อมูล หรือ Data Sovereign หากไม่มีตั้ง Data Center ในประเทศ ข้อมูลการใช้ AI ของคนไทยจะถูกส่งไปจัดเก็บและประมวลผลในต่างประเทศก่อนที่จะส่งกลับมาใช้งานต่อในไทย ซึ่งเรื่องนี้เกี่ยวข้องกับเรื่อง data localization ที่ข้อมูลไม่ได้อยู่ในประเทศ 

ซึ่งหลายประเทศได้มีการกำหนดให้ข้อมูลบางประเภทจะต้องจัดเก็บภายในประเทศ เช่น ข้อมูลด้านสุขภาพ การเงิน หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความมั่นคง

“มีข้อหนึ่งที่ต่างและเรื่องนี้น่ากลัวกว่าโรงไฟฟ้า สมมติถ้าเราเป็นประเทศที่ไม่มีโรงไฟฟ้าแล้วนำเข้าไฟฟ้าจากเพื่อนบ้านอย่างเดียว มันก็แค่นำเข้าขาเดียว 

แต่ว่าถ้าเราเป็นประเทศที่ไม่มี data center แปลว่าทุกครั้งที่เราใช้ AI ข้อมูลของเราจะต้องถูกส่งไปเก็บ แล้วก็ process ที่ต่างประเทศ แล้วค่อยให้คำตอบส่งกลับเข้ามา อันนี้คือเรื่อง data localization มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับอีกมุมหนึ่งของอธิปไตยทางดิจิทัลที่ข้อมูลไม่ได้ในประเทศ อันนี้ก็ต้องกลับมาเช่นกันว่านานาอานานิคมประเทศมีกฎหมายชัดเจนว่าดาต้าอะไรของประเทศห้ามส่งออก 

อย่างเช่น เกาหลีใต้บอกว่าข้อมูลแผนที่ต้องอยู่ในประเทศเท่านั้น ออสเตรเลียบอกว่าข้อมูลการแพทย์สุขภาพต้องอยู่ในประเทศเท่านั้น บางประเทศก็บอกว่าข้อมูลการเงินต้องอยู่ในประเทศเท่านั้น ประเทศไทยคือประเทศเสรีไม่มีกฎหมายควบคุมเลย”

นอกจากยังแนะนำให้ผู้มีอำนาจที่เกี่ยวข้อง ออกกฎระเบียบควบคุมและปกป้องข้อมูลภายในประเทศอย่างจริงจัง

“เรื่อง Sovereign AI หรืออธิปไตย AI อธิปไตยเดต้า ผมคิดว่าเราช้ามามากแล้ว 20 ปี เราเป็นประเทศไม่กี่ประเทศที่ไม่มีคำว่าอธิปไตย AI หรือกฎหมายเกี่ยวกับข้อมูลในกฎหมายชั้นพระราชบัญญัติหรือรัฐธรรมนูญเราเลย ประเทศอื่นมีหมด เรื่องนี้ควรจะต้องมีการกำหนดอย่างจริงจัง

ประเทศไทยจำเป็นต้องมีความชัดเจนมากขึ้นว่าข้อมูลประเภทใดควรได้รับการคุ้มครองและต้องอยู่ภายในประเทศ เพราะหากปล่อยให้ทุกอย่างเป็นไปตามต้นทุนและความสะดวกเพียงอย่างเดียว ธุรกิจย่อมเลือกใช้ระบบที่ถูกที่สุดและรวดเร็วที่สุด”

โจทย์นี้ยังเชื่อมโยงกับการสร้างระบบนิเวศทางเทคโนโลยี หากประเทศไทยสามารถกำหนดนโยบายในอุตสาหกรรมเชิงยุทธศาสตร์ได้อย่างเหมาะสม ก็อาจช่วยสร้างโอกาสให้ธุรกิจและผู้ประกอบการไทยเข้ามาพัฒนาเทคโนโลยีบนโครงสร้างพื้นฐานภายในประเทศมากขึ้น

ไฟฟ้าและน้ำ คือโจทย์ใหญ่ของ AI Data Center

ด้าน ดร.อภิศักดิ์ กล่าวว่า ปัจจุบันโลกได้เปลี่ยนไปอย่างมาก เชื่อว่าสิ่งที่จะทำให้โลกดีขึ้นกว่าเดิม คือ “ปัญญาประดิษฐ์ (AI)” 

อย่างไรก็ตามการที่แต่ละประเทศจะเดินหน้าต่อในเศรษฐกิจยุค AI จำเป็นจะต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งหนึ่งในนั้นคือ ศูนย์ข้อมูล หรือ Data Center และปัจจัยสำคัญสำหรับ Data Center คือเรื่องพลังงานทั้งไฟฟ้าและน้ำ 

โดยอธิบายว่า Data Center โดยเฉพาะ AI Data Center มีความต้องการใช้พลังงานสูง เนื่องจากต้องใช้หน่วยประมวลผลจำนวนมากในการฝึกและประมวลผลโมเดล AI ขณะเดียวกัน ระบบเหล่านี้สร้างความร้อนจำนวนมาก จึงต้องมีระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ

โดยตัวที่จะพาความร้อนออกไปได้ดีที่สุด ถูกที่สุดและเร็วที่สุด คือ “น้ำ” ดังนั้น น้ำจึงกลายเป็นหนึ่งในทรัพยากรที่ต้องบริหารจัดการอย่างรอบคอบ เพราะสามารถใช้เป็นส่วนหนึ่งของระบบระบายความร้อนใน Data Center ซึ่งปัจจุบันมีเทคโนโลยีที่ใช้อยู่แล้ว คือ HVAC หรือ Heat Ventilation and Air Conditioning และจะต้องไปดูว่าจะทำอย่างไรให้เทคโนโลยีเหล่านี้ดีขึ้น 

ขณะที่เรื่องการใช้ไฟฟ้าปริมาณมหาศาล ดร.อภิศักดิ์ กล่าวว่าถ้าเป็น AI Data Center มีการใช้ไฟฟ้าจำนวนมากจริง ซึ่งตรงนี้ภาครัฐจะต้องเข้ามาออกระเบียบควบคุมการใช้งาน 

อย่างไรก็ตาม Data Center ส่วนใหญ่ในกรุงเทพฯ ไม่ใช่ AI Data Center แต่เป็น Cloud Data Center ที่กินไฟฟ้าปริมาณไม่ถึง 1 เมกะวัตต์ 

“เมื่อวานนี้ผมก็เห็นมีคนแชร์ให้ผม ดาต้าเซ็นเตอร์ในกรุงเทพฯ มีทั้งหมดอยู่ 34 โรง ณ ปัจจุบัน แต่ 34 โรง ถ้าไปดูขนาดของมันประมาณหนึ่งเมกะวัตต์อย่างมากที่สุด แต่จริง ๆ แล้วพวกนี้ ไม่ใช่ AI data center   

AI data center ที่เกิดขึ้นก็คือตรงที่เป็นข่าวนี่แหละ ว่ามีเก็บน้ำมันอยู่ 4-5 แสนลิตร ทำไมต้องเก็บเยอะขนาดนั้นก็ยังไม่ได้เข้าใจ

ที่ตึกที่ผมอยู่ตรงบางรัก ผมไปถามเขาเหมือนกันว่า คุณมี reserve น้ำมันหรือเปล่า มีครับ 20,000 ลิตร ทำไมผมพี่ตั้ง 4 แสนลิตร คำตอบอยู่ข้างหลังง่าย ๆ นะ ก็คือว่ามันถ้าเกิดว่ามันดาวน์ปุ๊บ มันต้องใช้ไฟเยอะ การที่ใช้ไฟเยอะ ถ้ารัน 24 ชั่วโมง คูณ 5 วัน เกิดจะไม่มีไฟมา มันต้องใช้ไฟเยอะมาก นั่นคือแค่บอกเฉย ๆ ว่า data center แห่งนี้ใช้ไฟเยอะจริง ซึ่งน่าจะเป็น AI data center

แต่ทั้งหมดที่ผมพูดถึงอ่ะ 34 โรงในกรุงเทพฯเป็น Cloud data center ซึ่งกินไฟต่ำกว่า 1 เมกะวัตต์ เพราะฉะนั้นนี่คือสิ่งที่อยากจะให้ทุกคนได้เข้าใจ”

มาตรฐาน Green Data Center ต้องมาก่อนปัญหา

อัตสึโกะ โอคุดะ (Atsuko Okuda) เสนอว่า ประเทศไทยสามารถนำมาตรฐานสากลมาใช้เป็นแนวทางในการพัฒนา Data Center ให้มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น

ITU มีมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับ Green Data Center รวมถึงมาตรฐานด้าน AI และเทคโนโลยีดิจิทัลจำนวนมาก ซึ่งเกิดจากความร่วมมือของภาครัฐ ภาคอุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษา

การใช้มาตรฐานที่เหมาะสมอาจช่วยลดต้นทุนการลงทุน เพิ่มประสิทธิภาพในการก่อสร้างและบริหารจัดการ รวมถึงช่วยให้ประเทศไทยสามารถวางกติกาเพื่อรองรับอุตสาหกรรมที่กำลังเติบโตได้ก่อนที่ปัญหาจะขยายตัว

ประเด็นนี้มีความสำคัญอย่างมาก เพราะการลงทุน Data Center กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ขณะที่กฎระเบียบหลายด้านของประเทศไทยยังต้องพัฒนาให้ทันกับขนาดและลักษณะของ AI Data Center รุ่นใหม่

แนะรัฐบาลเร่งออกมาตรการดูแล Data Center

ทั้งนี้ ดร.อภิศักดิ์ ตอบคำถามที่ว่า “สรุปแล้วประเทศไทยควรจะอนุญาตให้ Data Center เข้ามาสร้างในไทยไหม” โดยมองว่า Data Center คือหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่ใน 5 layers cake ที่ประเทศไทยจำเป็นต้องมี เพื่อให้สิ่งที่สำคัญที่สุดอย่าง AI ได้ขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัล โดยที่เราไม่ต้องพึ่งพาต่างชาติ 

อย่างไรก็ตาม ได้แนะนำไปยังรัฐบาลให้เตรียมตั้งรับกับการลงทุนที่จะเข้ามา ด้วยการออกระเบียบควบคุมระบบนิเวศของ Data Center ไม่ว่าจะเป็น การจดทะเบียนอาคารให้ถูกประเภท ที่ปัจจุบันยังเป็นถูกวางไว้ในหมวดหมู่ของคลังสินค้า การควบคุมปริมาณการใช้ไฟฟ้าและน้ำ มีการจัดพื้นที่หรือแบ่งเป็นโซนนิ่งสำหรับ Data Center โดยเฉพาะ และวางมาตรฐานด้านสิ่งแวดล้อมอย่างชัดเจน เพื่อให้สิ่งเหล่านี้ไม่กลายเป็นปัญหาแล้วกระทบกับประชาชนและภาคส่วนอื่น

เช่นเดียวกับ ดร.อธิปที่มองว่า เห็นด้วยกับทุกฝ่ายที่มองว่า Data Center จำเป็นต้องการกำหนดมาตรฐาน ไม่ต่างจากธุรกิจโรงไฟฟ้า ที่สำคัญจะต้องรู้รายละเอียดว่า Data Center เหล่านั้นให้บริการใคร ไปจนถึงเรื่องอธิปไตย AI อธิปไตยของข้อมูล ที่หลังจากนี้ควรจะต้องถูกควบคุมด้วยกฎหมายชั้นพระราชบัญญัติหรือกฎหมายรัฐธรรมนูญ 

ไม่ได้แข่งแค่ดึงการลงทุน Data Center แต่แข่งกันสร้างคน

หนึ่งในประเด็นที่ถูกพูดถึงมากที่สุดบนเวที คือ เรื่องการพัฒนาบุคลากรเพื่อรองรับเศรษฐกิจดิจิทัลและการเติบโตของ AI โดย ดร.อธิป ย้ำว่า “หากประเทศไทยมองเพียงการสร้าง Data Center แล้วพัฒนาคนให้เข้ามาทำงานภายในอาคาร ประเทศก็อาจพลาดโอกาสสำคัญ เพราะเศรษฐกิจ AI มีขนาดใหญ่กว่านั้นมาก”

สิ่งที่ประเทศไทยต้องการคือบุคลากรด้าน STEM หรือบุคลากรด้านวิทยาศาสตร์ (Science), เทคโนโลยี (Technology), วิศวกรรม (Engineering) และคณิตศาสตร์ (Mathematics) ซึ่งบุคลากรเหล่านี้จะเป็นผู้ที่สามารถใช้ AI ในระดับสูง เป็น Power User สามารถสร้าง AI Agent เขียนโปรแกรม ใช้ Cloud พัฒนาระบบ และนำ AI ไปสร้างผลิตภัณฑ์หรือธุรกิจใหม่ได้ 

“ประเทศไทยยังขาดบุคลากรด้าน STEM ปัจจุบันประเทศไทยมีตัวเลข 20% ของคนจบปริญญาตรีวิทย์คณิตหรือวิศวะ ถ้าเราดูอัตราส่วนของทั้งประเทศเลยจะเหลือแค่ 3% เพราะคนไทยไม่ได้จบปริญญาตรีทุกคน ขอกระโดข้ามไปดูเพื่อนบ้าน มาเลเซีย 50% …และมีตัวเลขออกมาว่าคนมาเลเซีย 100 คน สามารถเขียนโปรแกรมได้ 16 คน”

ทั้งนี้ ดร.อธิป ได้ให้ข้อเสนอแนะ คือ ประเทศไทยอาจไม่สามารถพึ่งพานโยบายแบบ Quick Win เพียงอย่างเดียวได้อีกต่อไปในการพัฒนาทักษะ AI ระยะสั้น แต่หากต้องการสร้างนักวิจัย วิศวกร ผู้พัฒนา AI และผู้ประกอบการเทคโนโลยี ประเทศจำเป็นต้อง “ปฏิรูปการศึกษา” เพื่อผลตอบรับที่กลับมาระยะยาว

ผลสำรวจภาคอุตสาหกรรม Data Center ไทยเอาไงต่อ 

ในช่วงท้าย ดร.อภิศักดิ์ จุลยา ผู้แทนสถาบันดิจิทัลเพื่ออุตสาหกรรม สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย ในฐานะผู้สังเกตการณ์นโยบายรัฐและนักยุทธศาสตร์เทคโนโลยี เปิดเผยผลสำรวจความคิดเห็นของกลุ่มผู้บริหารระดับสูง (CEO Poll) ที่จัดทำโดยสภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย (FTI) เมื่อเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมา โดยทำการสำรวจความคิดเห็นจาก CEO ทั้งสิ้น 160 ท่าน ครอบคลุม 48 กลุ่มอุตสาหกรรม และ 76 สภาอุตสาหกรรมจังหวัด ซึ่งมีผลสรุปเชิงลึก 7 ข้อดังนี้

1. 75.5% ของ CEO เห็นว่าภาคอุตสาหกรรมและรัฐบาลต้องให้ความสำคัญอย่างมากถึงมากที่สุดกับการลงทุนด้าน Data Center และ AI เพื่อกระตุ้นให้เศรษฐกิจไทยเติบโต

2. CEO ให้คะแนนประเมินด้านโครงข่ายอินเทอร์เน็ตและโทรคมนาคม สูงที่สุดที่ 3.98 คะแนน สะท้อนว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสารของไทยมีความพร้อมดีมาก

3. 57.5% คาดหวังว่าจะเกิดประโยชน์ในด้านการส่งเสริม Big Data, AI, IoT, ระบบอัตโนมัติ (Automation) และการพัฒนาบุคลากร

4. ภาคธุรกิจต้องการเห็นมาตรการส่งเสริมด้านการถ่ายทอดเทคโนโลยี (Technology Transfer) และการร่วมมือวิจัยและพัฒนา (Collaborative R&D) ระหว่างบริษัทต่างชาติกับมหาวิทยาลัยหรือสถาบันการศึกษาของไทย

5. ความกังวลอย่างมากเรื่องปริมาณน้ำที่อาจไม่เพียงพอ เนื่องจากระบบระบายความร้อน (Cooling System/Chiller) ของ Data Center ใช้น้ำปริมาณมหาศาล ตัวอย่างตึก NT บางรัก ทั้งตึกใช้น้ำประมาณ 10,000 ยูนิต แต่เป็นการใช้อุปโภคบริโภคของพนักงานเพียง 3,000 ยูนิต ในขณะที่อีก 7,000 ยูนิต คิดเป็น 70% ของการใช้น้ำทั้งหมด ถูกใช้ไปกับระบบ Cooling และเครื่อง Chiller เพื่อระบายความร้อนให้ Data Center รัฐบาลจึงจำเป็นต้องบริหารจัดการน้ำและจัดโซนนิ่งให้เหมาะสม

6. 61.9% ของ CEO เห็นว่ารัฐบาลควรเน้นนโยบายที่เชื่อมโยงธุรกิจไทยเข้ากับผู้ลงทุนต่างชาติ ควบคู่ไปกับการถ่ายทอดเทคโนโลยี

7. 48.8% เชื่อว่าประเทศไทยมีศักยภาพที่จะก้าวขึ้นเป็นดิจิทัลฮับได้ แต่ภาครัฐต้องเร่งแก้ไขกฎระเบียบและข้อกำหนด (Rules & Regulations) ต่าง ๆ โดยเร็วที่สุด

บทสรุปและการอภิปรายโดยผู้ดำเนินรายการ

ดังนั้น การก้าวข้ามตัวเลขเม็ดเงินลงทุน การแข่งขันในเวที Data Center และ AI เราไม่ควรวัดความสำเร็จเพียงแค่ตัวเลขเม็ดเงินลงทุนมหาศาล ที่ต่างชาตินำเข้ามาประกาศในแต่ละปี แต่สิ่งสำคัญที่สุดคือ ประเทศและคนไทยจะได้รับโอกาสและประโยชน์อะไรกลับมาจริง ๆ

ประเทศไทยต้องมองหาโอกาสผ่านการเชื่อมต่อ (Connect) ระหว่างเม็ดเงินต่างชาติกับธุรกิจในท้องถิ่น และต้องเตรียมความพร้อมใน 3 ด้านหลัก 

1. โครงสร้างพื้นฐานและกฎหมาย: การมี Rules and Regulation ที่เอื้ออำนวย และระบบ Cyber Security ที่รัดกุม
2. การเตรียมพลังงานไฟฟ้าและทรัพยากรน้ำให้เพียงพอโดยไม่กระทบประชาชน
3. การปรับปรุงการศึกษาเพื่อผลิตแรงงานทักษะสูงให้อยู่รอดในยุค AI

ประเทศไทยจำเป็นต้องลงมือทำทันทีในการเตรียมความพร้อมด้านคนและระบบนิเวศนวัตกรรม หากเตรียมพร้อมแค่พื้นที่แต่ไม่มีคนและเทคโนโลยีของตัวเอง ประเทศไทยอาจจะกลายเป็นเพียงสถานที่ตั้งเครื่องจักร ขณะที่มูลค่าทางเศรษฐกิจและโอกาสเติบโตทั้งหมดจะไหลไปสู่ประเทศอื่นแทน