พลิกโจทย์ประเทศไทย สู่ "AI Ecosystem" ยกระดับโครงสร้างพื้นฐานเศรษฐกิจ

บนเวทีเสวนา "The Data Center Race: Why Thailand Must Act Now - เปิดโจทย์ประเทศไทย จะคว้าโอกาสอย่างไรกับขบวน Data Center" ในงาน GCNT Expo 2026 ซึ่งเป็นเวทีสำหรับแสดงวิสัยทัศน์ของผู้เชี่ยวชาญในเรื่องของเทคโนโลยี AI และ Data Center

โดยจุดมุ่งหมายคือการเตรียมความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อรองรับเทคโนโลยี AI และ Data Center ซึ่งไม่ใช่เพียงโครงสร้างพื้นฐานทางดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโครงสร้างทางพลังงาน ทรัพยากรมนุษญ์ และการกำกับดูแลที่เป็นมาตรฐาน

โดยดร.อธิป อัศวานันท์ ผู้อํานวยการ สภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งประเทศไทย กล่าวว่า ปัจจุบันคนไทยจำนวนมากใช้งาน AI ผ่านโทรศัพท์มือถือ หรือบริการ Cloud ต่าง ๆ แต่คนส่วนใหญ่อาจยังไม่ตระหนักว่าเบื้องหลังบริการเหล่านี้คือ Data Center ซึ่งทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในการจัดเก็บข้อมูลและประมวลผล AI

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น Data Center สามารถเปรียบเทียบได้กับ โรงไฟฟ้า คนทุกคนรู้ว่าไฟฟ้าไม่ได้เกิดจากหลอดไฟ แต่เกิดจากโรงไฟฟ้า เช่นเดียวกับ AI ที่ไม่ได้เกิดขึ้นจากโทรศัพท์มือถือ แต่ต้องอาศัย Data Center ในการประมวลผลและให้บริการ ดังนั้น หากประเทศไทยต้องการมีความสามารถในการใช้ AI และพัฒนาแอปพลิเคชันดิจิทัลของตัวเอง การมีโครงสร้างพื้นฐาน Data Center ภายในประเทศจึงมีความสำคัญไม่ต่างจากการมีโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน

อย่างไรก็ตาม ประเทศสามารถเลือกที่จะไม่มีโรงไฟฟ้าและนำเข้าไฟฟ้าจากประเทศอื่นได้ เช่นเดียวกับการไม่มี Data Center แล้วนำเข้า AI จากต่างประเทศ แต่ผลที่ตามมาคือประเทศจะมีความเสี่ยงด้าน ความมั่นคงทางพลังงานหรือความมั่นคงทางดิจิทัล มากขึ้น

ขณะที่การลงทุน Data Center กำลังเติบโตขึ้นทั่วโลกตามการขยายตัวของ AI ดังนั้นการที่บริษัทต่างชาติเข้ามาลงทุนในไทย ไม่ได้หมายความว่าไทยมีความโดดเด่นเพียงประเทศเดียว เมื่อเปรียบเทียบกับประเทศเพื่อนบ้านอย่าง มาเลเซียและอินโดนีเซีย การเติบโตของ Data Center ในบางประเทศยังสูงกว่าไทยด้วยซ้ำ สิ่งที่เกิดขึ้นจึงไม่ใช่เรื่องของไทยพิเศษกว่าประเทศอื่นแต่เป็นการแข่งขันระดับโลกเพื่อรองรับการเติบโตของ AI

คำถามสำคัญคือประเทศไทยจะได้ประโยชน์จาก Data Center และ AI อย่างไร Data Center ต้องมองไปถึงเรื่องข้อมูลและความมั่นคง อีกหนึ่งความแตกต่างสำคัญระหว่าง Data Center กับโรงไฟฟ้าคือเรื่องข้อมูล หากประเทศไทยไม่มีโรงไฟฟ้าและต้องนำเข้าไฟฟ้าจากต่างประเทศ ปัญหาหลักคือการพึ่งพาพลังงานจากภายนอก

แต่หากประเทศไทยไม่มี Data Center และใช้บริการ AI จากต่างประเทศ ทุกครั้งที่มีการใช้งาน AI ข้อมูลอาจถูกส่งออกไปจัดเก็บและประมวลผลในต่างประเทศ ก่อนที่จะส่งคำตอบกลับมายังผู้ใช้ในไทย ประเด็นนี้นำไปสู่แนวคิด Data Localization หรือการกำหนดให้ข้อมูลบางประเภทต้องจัดเก็บและประมวลผลภายในประเทศ ซึ่งเชื่อมโยงกับแนวคิดเรื่อง Digital Sovereignty หรืออธิปไตยทางดิจิทัล

หลายประเทศมีการกำหนดกฎเกณฑ์ในเรื่องนี้ โดยไม่ได้หมายความว่าจะห้ามข้อมูลทุกประเภทออกนอกประเทศ แต่จะเลือกเฉพาะข้อมูลหรืออุตสาหกรรมที่เห็นว่ามีความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์ ตัวอย่างเช่น เกาหลีใต้กำหนดให้ข้อมูลแผนที่บางประเภทต้องอยู่ภายในประเทศ ขณะที่บางประเทศให้ความสำคัญกับข้อมูลด้านสุขภาพ การแพทย์ หรือข้อมูลทางการเงิน

แนวทางดังกล่าวไม่ได้หมายถึงการปิดประเทศ แต่เป็นการกำหนดว่า หากบริษัทต่างชาติต้องการให้บริการในบางภาคส่วน ก็อาจจำเป็นต้องนำโครงสร้างพื้นฐานและการประมวลผลข้อมูลเข้ามาอยู่ในประเทศ ซึ่ง Data Localization สร้างโอกาสให้เกิด Startup ในประเทศ เนื่องจากกฎเกณฑ์ด้านข้อมูลไม่ได้มีเพียงด้านการควบคุม แต่สามารถสร้างโอกาสทางธุรกิจได้ด้วย

กรณีของเกาหลีใต้เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจ เมื่อมีการกำหนดข้อจำกัดเกี่ยวกับข้อมูลแผนที่ ทำให้เกิดระบบนิเวศของผู้ให้บริการแผนที่และเทคโนโลยีภายในประเทศ ซึ่งสามารถต่อยอดไปยังเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและ AI ดังนั้น การกำหนดข้อมูลเชิงยุทธศาสตร์บางประเภทให้อยู่ภายในประเทศ อาจเป็นเครื่องมือในการสร้าง Startup Ecosystem และอุตสาหกรรมเทคโนโลยีของไทย

ขณะเดียวกัน การมี Data Center จำนวนมากไม่ได้หมายความว่าไทยจะกลายเป็นประเทศผู้นำด้าน AI เพราะ Data Center เป็นเพียงโครงสร้างพื้นฐาน สิ่งที่ต้องสร้างต่อคือ ทรัพยากรมนุษย์ และธุรกิจที่จะนำโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ไปใช้สร้างมูลค่า ประเทศไทยยังมีบุคลากรด้าน STEM หรือวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรม และคณิตศาสตร์ ซึ่งยังอยู่ในระดับต่ำเมื่อเทียบกับบางประเทศในภูมิภาค

ขณะที่มาเลเซียมีสัดส่วนผู้เรียนหรือผู้จบการศึกษาด้าน STEM ในระดับประมาณ 50% และรัฐบาลมาเลเซียยังตั้งเป้าเพิ่มสัดส่วนดังกล่าวขึ้นไปอีก ปัญหาจึงไม่ได้อยู่เพียงการขาดคนที่ใช้ AI เป็น แต่ไทยยังขาดคนที่สามารถก้าวไปสู่ระดับ Power User และผู้สร้างเทคโนโลยี Power User ในบริบทนี้หมายถึงคนที่สามารถใช้ AI ร่วมกับการเขียนโปรแกรม Cloud, Automation, AI Agent และเครื่องมือด้านเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างลึกซึ้ง

เหนือขึ้นไปอีกขั้นคือกลุ่มคนที่สามารถพัฒนา AI สร้างผลิตภัณฑ์ และก่อตั้งธุรกิจเทคโนโลยีได้ นี่คือระดับที่ประเทศไทยยังมีจำนวนน้อย เมื่อเทียบกับประเทศเพื่อนบ้านบางแห่ง ซึ่งแค่ Quick Win อาจไม่เพียงพอ ต้องปฏิรูปการศึกษา 10–20 ปี นโยบาย Upskill และ Reskill ด้าน AI ที่รัฐบาลหลายยุคให้ความสำคัญถือเป็นเรื่องที่จำเป็น แต่ไม่เพียงพอสำหรับการสร้างบุคลากร AI ในระดับสูง

การอบรม AI ระยะเวลาไม่กี่เดือนอาจช่วยให้คนสามารถใช้เครื่องมือ AI ได้ แต่การสร้างนักพัฒนา AI วิศวกร และผู้ประกอบการเทคโนโลยี จำเป็นต้องใช้เวลาหลายปี ดังนั้น ประเทศไทยจำเป็นต้องมองการพัฒนาบุคลากรในระยะยาว 10–20 ปี และเริ่มตั้งแต่ระดับการศึกษาขั้นพื้นฐาน ข้อเสนอสำคัญคือการปฏิรูปการศึกษาให้เด็กไทยมีพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ เทคโนโลยี และการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ระดับประถมศึกษา และสร้างเส้นทางการเรียน STEM ที่เข้มแข็งต่อเนื่องจนถึงระดับมหาวิทยาลัย

อีกหนึ่งความเข้าใจที่ต้องปรับเปลี่ยนคือ แม้ AI จะสร้างการเติบโตให้กับเศรษฐกิจโลก แต่ไม่ได้หมายความว่าทุกคนจะได้รับประโยชน์เท่าเทียมกัน ที่ผ่านมา ผู้ที่ได้รับประโยชน์โดยตรงจากการลงทุน AI จำนวนมากคือผู้ผลิต ชิป AI, Infrastructure, Cloud และเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังระบบ AI ในทางกลับกัน บริษัทที่นำ AI ไปใช้ไม่ได้หมายความว่าจะมีกำไรเพิ่มขึ้นทันที เพราะยังมีต้นทุนทั้งค่าบริการ AI ค่า Compute ค่าการลงทุน และค่าใช้จ่ายในการปรับองค์กร

ดังนั้น หากประเทศไทยเลือกที่จะเป็นเพียงผู้ใช้ AI การใช้ AI มากขึ้นไม่ได้รับประกันว่าจะทำให้ประเทศร่ำรวยขึ้น สิ่งที่จำเป็นคือการขยับจาก User ไปสู่ Power User และ Producer หรือจากผู้ใช้ไปสู่ผู้สร้างเทคโนโลยีและผู้ประกอบการ AI

สำหรับแนวทางที่รัฐบาลควรดำเนินการอย่างน้อย 3 ประเด็นสำคัญ ประกอบไปด้วยวางแผนปฏิรูปการศึกษาระยะยาว ประเทศไทยต้องมีแผนพัฒนาทักษะ STEM ระยะ 20–50 ปี ที่มีความต่อเนื่อง ไม่เปลี่ยนแปลงทุกครั้งที่มีรัฐบาลใหม่ เพราะการสร้างบุคลากรด้านเทคโนโลยีต้องใช้เวลาหลายสิบปี

และการกำหนดมาตรฐานและรู้ว่า Data Center ให้บริการใคร รัฐบาลควรมีมาตรฐานสำหรับ Data Center และมีข้อมูลที่ชัดเจนว่า Data Center ที่เข้ามาตั้งในประเทศไทยให้บริการลูกค้ากลุ่มใด ใช้ทรัพยากรของไทยอย่างไร และสร้างประโยชน์กลับสู่เศรษฐกิจไทยมากน้อยเพียงใด การมีข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้หมายถึงการควบคุมธุรกิจเกินความจำเป็น แต่ช่วยให้ภาครัฐสามารถกำกับดูแลและวางนโยบายได้อย่างเหมาะสม

รวมถึงเร่งวางกรอบ Digital Sovereignty และ Data Localization ประเทศไทยจำเป็นต้องพิจารณาอย่างจริงจังว่า ข้อมูลประเภทใดมีความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์และควรจัดเก็บหรือประมวลผลภายในประเทศ ปัจจุบันประเทศไทยยังไม่มีกรอบกฎหมายในระดับพระราชบัญญัติหรือรัฐธรรมนูญที่กำหนดเรื่องอธิปไตยทาง AI หรือการจัดการข้อมูลเชิงยุทธศาสตร์อย่างชัดเจนในระดับเดียวกับบางประเทศ

ถึงเวลาแล้วที่ไทยต้องเริ่มพูดถึงเรื่องนี้อย่างจริงจัง เพราะข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงทรัพยากรด้านเทคโนโลยี แต่กำลังกลายเป็นทรัพยากรเชิงยุทธศาสตร์และเป็นหัวใจของเศรษฐกิจยุค AI ท้ายที่สุด การแข่งขันในยุค AI จึงไม่ควรวัดกันเพียงว่า ประเทศใดมี Data Center มากที่สุด แต่ต้องดูว่า ประเทศใดสามารถเปลี่ยน Data Center ให้กลายเป็น AI Ecosystem ที่สร้างคน สร้างธุรกิจ สร้างเทคโนโลยี และสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับประเทศได้มากที่สุด

สำหรับประเทศไทย การดึงดูด Data Center อาจเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่โจทย์ใหญ่กว่าคือการทำให้ไทยไม่หยุดอยู่ในฐานะผู้ใช้ AI และสามารถก้าวขึ้นมาเป็น ผู้สร้าง ผู้พัฒนา และผู้ส่งออกเทคโนโลยี AI ได้ในอนาคต

ขณะที่ Dr.Atsuko Okuda Regional Director, The International Telecommunicatior Union (ITU) Regional Office for Asia and the,Pacific กล่าวว่า การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลกำลังเข้าสู่ช่วงสำคัญ จากการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วและเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น

แนวโน้มดังกล่าวกำลังนำไปสู่การยกระดับและขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านการเชื่อมต่อที่รองรับ AI รวมถึงการลงทุนใน Data Center ซึ่งจำเป็นต้องพัฒนาให้ทันกับความต้องการใช้งานที่เพิ่มขึ้น การเติบโตของ AI และ Data Center ไม่สามารถพิจารณาเฉพาะในมิติของเทคโนโลยีได้ แต่ต้องคำนึงถึงโครงสร้างพื้นฐานโดยรวม โดยเฉพาะ การเข้าถึงเทคโนโลยี ประสิทธิภาพของระบบ และความสามารถในการรองรับการเติบโตอย่างยั่งยืน

สำหรับภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ขณะนี้กำลังเกิดการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการใช้งานดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น โดยประเด็นสำคัญที่ต้องพิจารณาควบคู่กับการขยายตัวของ Data Center คือ การจัดหาและการใช้พลังงาน เนื่องจากการขยายตัวของ Data Center ไม่ควรถูกมองแยกออกจากภาพรวมของโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและพลังงาน พร้อมเสนอแนวทางที่เป็นรูปธรรมในการสนับสนุนการพัฒนาอุตสาหกรรม

หนึ่งในแนวทางสำคัญคือการนำมาตรฐานของ ITU มาใช้ โดย ITU มีหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านการจัดทำมาตรฐานสำหรับเทคโนโลยีหลากหลายประเภท ทั้ง Data Center, เครือข่ายโทรคมนาคม และ Internet of Things (IoT) รวมถึงเทคโนโลยี AI ปัจจุบัน ITU มีมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับ AI มากกว่า 200 มาตรฐาน และมีมาตรฐานอีกกว่า 200 รายการที่อยู่ระหว่างการพัฒนา

ขณะเดียวกัน ITU ยังมีมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการทำให้ Data Center มีความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถนำมาใช้เป็นแนวทางในการออกแบบ ก่อสร้าง และบริหารจัดการ Data Center ซึ่งมาตรฐานเหล่านี้ถือเป็น แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในระดับสากล และเกิดจากความร่วมมือของประเทศสมาชิก ภาคอุตสาหกรรม และภาคการศึกษา ไม่ได้เป็นมาตรฐานที่กำหนดโดย ITU เพียงฝ่ายเดียว

ประเทศไทยเองก็มีภาครัฐ ภาคอุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษาเข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการจัดทำมาตรฐานดังกล่าว การนำมาตรฐานสากลมาใช้จึงมีศักยภาพในการช่วย ลดต้นทุนการลงทุน เพิ่มประสิทธิภาพการก่อสร้างและบริหารจัดการ Data Center รวมถึงช่วยสนับสนุนการวางแผนและการพัฒนาอุตสาหกรรมในระยะยาว

อีกประเด็นที่ถูกหยิบยกขึ้นมาคือความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นตามการขยายตัวของ Data Center และ AI จำเป็นต้องพิจารณารูปแบบการลงทุนด้านพลังงานควบคู่ไปกับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ตัวอย่างที่น่าสนใจมาจากประเทศเกาหลีใต้ โดย KEPCO ซึ่งเป็นบริษัทด้านพลังงานของประเทศ มีแนวคิดให้บริษัท ICT บางแห่งชำระค่าไฟฟ้าล่วงหน้าสำหรับช่วง 5 ปีข้างหน้า เพื่อนำเงินดังกล่าวไปใช้ในการลงทุนยกระดับและขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานของประเทศ

แนวทางดังกล่าวสะท้อนให้เห็นว่า การรองรับการเติบโตของ Data Center และ AI อาจจำเป็นต้องพิจารณารูปแบบการลงทุนด้านพลังงานใหม่ ๆ เพื่อให้สามารถรองรับความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ การพัฒนา Data Center ในประเทศไทยและภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับความพร้อมของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังครอบคลุมถึง โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน มาตรฐานสากล ประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรูปแบบการลงทุน ซึ่งจะเป็นปัจจัยสำคัญต่อความสามารถในการดึงดูดการลงทุนในยุค AI

ทางด้านดร.อภิศักดิ จุลยา ผู้แทนสถาบันดิจิทัลเพื่ออุตสาหกรรม สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย กล่าวว่า การเติบโตของ Data Center กำลังกลายเป็นหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของเศรษฐกิจยุค AI หลังความต้องการใช้ AI, Cloud และบริการดิจิทัลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้หลายประเทศเร่งแข่งขันกันดึงดูดการลงทุน Data Center และพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง

สำหรับประเทศไทย แม้จะได้รับความสนใจจากนักลงทุนต่างชาติ แต่ภาคอุตสาหกรรมมองว่าโจทย์สำคัญไม่ได้อยู่เพียงการดึง Data Center เข้ามาตั้งในประเทศ แต่ต้องทำให้การลงทุนดังกล่าวเชื่อมโยงกับภาคธุรกิจไทยและช่วยยกระดับขีดความสามารถของประเทศในระยะยาว

โดยภาพรวมของโครงสร้าง AI ผ่านแนวคิด 5 Layer Cake ซึ่งเป็นแนวคิดที่ถูกพูดถึงอย่างมากในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดย Data Center ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่อยู่ตรงกลาง และต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ โดยเฉพาะพลังงานและชิป ดังนั้น หากประเทศไทยต้องการเป็นฐานเศรษฐกิจ AI การพัฒนา Data Center เพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอ แต่ต้องพัฒนา พลังงาน ระบบไฟฟ้า ระบบน้ำ ระบบระบายความร้อน โครงข่ายอินเทอร์เน็ต และบุคลากร ให้เติบโตไปพร้อมกัน

โดยเฉพาะเรื่องพลังงาน ปัจจุบันประเทศไทยยังสามารถรองรับความต้องการใช้ไฟฟ้าในระบบทั่วไปได้ แต่หาก Data Center ขนาดใหญ่และ AI Data Center เข้ามาเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความต้องการไฟฟ้าจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ นักลงทุนยังให้ความสำคัญกับ Green Energy มากขึ้น โดย Data Center รุ่นใหม่ต้องการพลังงานที่มีความมั่นคงและลดการปล่อยคาร์บอน ทำให้ประเทศไทยจำเป็นต้องวางแผนพลังงานสะอาดควบคู่กับการขยาย Data Center

นอกจากไฟฟ้าแล้ว อีกหนึ่งทรัพยากรที่ Data Center ต้องใช้คือ น้ำ โดยเฉพาะระบบทำความเย็น Data Center จำเป็นต้องระบายความร้อนจากอุปกรณ์ประมวลผลและเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งระบบ Cooling บางรูปแบบใช้น้ำเป็นตัวกลางในการนำความร้อนออกจากอาคาร ยิ่ง Data Center มีขนาดใหญ่และมีการประมวลผล AI มากขึ้น ปริมาณความร้อนที่เกิดขึ้นก็เพิ่มขึ้นตาม ทำให้ระบบทำความเย็นและการบริหารจัดการน้ำกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ดังนั้น การขยาย Data Center ในประเทศไทยจึงต้องพิจารณาความพร้อมของ น้ำและไฟฟ้า ควบคู่กัน รวมถึงต้องมีมาตรฐานและกฎระเบียบที่ชัดเจน เพื่อให้การลงทุนสามารถเติบโตได้โดยไม่สร้างผลกระทบต่อทรัพยากรของประเทศ

อีกประเด็นที่ภาคอุตสาหกรรมต้องการให้รัฐบาลเร่งดำเนินการคือ กฎระเบียบสำหรับ Data Center ปัจจุบันการจัดประเภท Data Center ในประเทศไทยยังมีข้อจำกัด โดยยังไม่มีหมวดหมู่หรือกฎเกณฑ์เฉพาะที่ครอบคลุมลักษณะของ Data Center อย่างชัดเจน และในบางกรณียังถูกพิจารณาในลักษณะเดียวกับอาคารหรือคลังสินค้า

ขณะเดียวกัน เรื่อง Zoning หรือการกำหนดพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับการตั้ง Data Center ก็เป็นอีกประเด็นที่ควรมีความชัดเจนมากขึ้น การกำหนดกฎระเบียบที่เหมาะสมจะช่วยให้ทั้งภาครัฐและนักลงทุนสามารถวางแผนโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างเป็นระบบ โดยเฉพาะเรื่องไฟฟ้า น้ำ สิ่งแวดล้อม ความปลอดภัย และการใช้พื้นที่

สิ่งที่ต้องแยกให้ชัดคือ Data Center ที่มีอยู่ในประเทศไทยในปัจจุบันจำนวนมากเป็น Cloud Data Center ซึ่งมีลักษณะการใช้พลังงานแตกต่างจาก AI Data Center รุ่นใหม่ AI Data Center ต้องรองรับการประมวลผลขนาดใหญ่จาก GPU ซึ่งใช้พลังงานสูง และมีความต้องการระบบ Cooling ที่ซับซ้อนกว่า

จึงมีข้อกังวลเกี่ยวกับระบบสำรองไฟฟ้าและเชื้อเพลิงสำรองสำหรับ Data Center ขนาดใหญ่ เพราะหากระบบไฟฟ้าหลักหยุดทำงาน Data Center จำเป็นต้องสามารถเดินระบบต่อเนื่องได้ อย่างไรก็ตาม การใช้ไฟฟ้าของ Data Center ไม่ได้หมายความว่าจะใช้กำลังไฟเต็มขนาดตั้งแต่วันแรก แต่โดยทั่วไปการใช้พลังงานจะค่อย ๆ เพิ่มขึ้นตามการขยายตัวของระบบ หรือที่เรียกว่า Creep Up จนเข้าใกล้ระดับสูงสุดของศูนย์ข้อมูล

อีกหนึ่งข้อเท็จจริงที่ต้องเข้าใจคือ การสร้าง Data Center ไม่ได้หมายความว่าประเทศนั้นจะมีเทคโนโลยี AI ของตัวเองโดยอัตโนมัติ ตัวอาคาร ระบบไฟฟ้า และระบบทำความเย็นสามารถพัฒนาได้ด้วยเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว แต่หัวใจสำคัญของ AI Data Center คือ GPU และชิปประมวลผล AI ชิปเหล่านี้ยังต้องพึ่งพาผู้ผลิตระดับโลก เช่น Nvidia และมีระยะเวลารอส่งมอบค่อนข้างยาว ดังนั้น การพัฒนา AI Infrastructure ของไทยต้องมองให้ครบทั้งระบบว่า ประเทศไทยขาดอะไรในแต่ละชั้นของโครงสร้างพื้นฐาน และควรเร่งพัฒนาส่วนใดให้สอดคล้องกับทิศทางของอุตสาหกรรมโลก

ข้อมูลจากการสำรวจของ สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย (FTI) ซึ่งจัดทำเมื่อเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมา โดยสอบถามผู้บริหารระดับ CEO จำนวน 160 ราย ครอบคลุม 48 กลุ่มอุตสาหกรรม และ 76 สภาอุตสาหกรรมจังหวัด พบว่า ภาคธุรกิจส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับการลงทุน Data Center ในระดับสูงถึงสูงมาก

ผลสำรวจพบว่า 75.5% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่าการลงทุน Data Center มีความสำคัญในระดับมากถึงมากที่สุดต่อการพัฒนาและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรมไทย สำหรับความพร้อมของประเทศไทย ผู้ประกอบการมองว่า โครงข่ายอินเทอร์เน็ต เป็นหนึ่งในจุดแข็งของไทย โดยให้คะแนนความพร้อมในระดับค่อนข้างสูง ขณะที่ประโยชน์ที่ภาคธุรกิจคาดว่าจะได้รับจากการลงทุน Data Center คือการสนับสนุนการใช้ Big Data และการพัฒนาบุคลากร โดยมีผู้ตอบแบบสำรวจ 57.5% ที่มองเห็นประโยชน์ในด้านดังกล่าว

เมื่อถามว่าภาครัฐควรดำเนินมาตรการใด เพื่อให้ผู้ประกอบการไทยได้รับประโยชน์จากการลงทุน Data Center สูงสุด หนึ่งในประเด็นสำคัญที่ภาคอุตสาหกรรมต้องการคือ การถ่ายทอดเทคโนโลยีและการเชื่อมโยงกับธุรกิจไทย เป้าหมายจึงไม่ควรเป็นเพียงการมี Data Center ขนาดใหญ่เข้ามาตั้งในประเทศไทย แต่ต้องทำให้เกิดการต่อยอดไปสู่การวิจัยและพัฒนา การสร้างบุคลากร และการพัฒนาธุรกิจไทย เพราะหาก Data Center ตั้งอยู่ในประเทศไทย แต่เทคโนโลยี บุคลากร และห่วงโซ่ธุรกิจทั้งหมดอยู่ต่างประเทศ ประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่ตกอยู่กับประเทศไทยก็อาจมีข้อจำกัด

ผลสำรวจยังสะท้อนข้อกังวลของภาคธุรกิจต่อการขยายตัวของ Data Center โดยเฉพาะ ความเพียงพอของน้ำ เนื่องจากระบบ Cooling ของ Data Center ต้องใช้น้ำในกระบวนการระบายความร้อน ทำให้เมื่อมีการลงทุน Data Center จำนวนมาก ความต้องการใช้น้ำก็อาจเพิ่มขึ้นตาม ประเด็นนี้จึงเป็นโจทย์ที่ภาครัฐและผู้ประกอบการต้องร่วมกันวางแผน ทั้งการจัดสรรน้ำ การเพิ่มประสิทธิภาพระบบ Cooling และการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยลดการใช้น้ำ

หนึ่งในตัวเลขสำคัญจากผลสำรวจคือ 61.7% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่า ภาครัฐควรให้ความสำคัญกับการเชื่อมโยง Data Center กับธุรกิจไทย รวมถึงการพัฒนาและถ่ายทอดเทคโนโลยี ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนว่า ภาคอุตสาหกรรมไม่ได้มอง Data Center เป็นเพียงโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที แต่ต้องการให้เกิดผลต่อเศรษฐกิจในวงกว้าง ตั้งแต่การพัฒนาบุคลากร การวิจัยและพัฒนา ไปจนถึงการสร้างธุรกิจใหม่

เมื่อถามถึงศักยภาพของประเทศไทยในการก้าวขึ้นเป็นศูนย์กลาง Data Center ของภูมิภาค จากนโยบายภาครัฐในปัจจุบัน 48.8% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่าไทยมีศักยภาพ แต่จำเป็นต้องเร่งแก้ไขข้อกำหนดและกฎระเบียบ ภาพรวมจึงสะท้อนว่า ภาคอุตสาหกรรมไม่ได้มองว่าประเทศไทยไม่พร้อมสำหรับ Data Center ตรงกันข้าม ไทยมีจุดแข็งด้านโครงข่ายและมีความต้องการจากภาคธุรกิจอย่างชัดเจน

แต่การก้าวไปสู่การเป็น Regional Data Center Hub จำเป็นต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานให้ครบทั้งระบบ ตั้งแต่ไฟฟ้า น้ำ อินเทอร์เน็ต พื้นที่ตั้ง ระบบความปลอดภัย ไปจนถึงกฎระเบียบ ที่สำคัญที่สุดคือ ต้องเปลี่ยนโจทย์จากจะดึง Data Center เข้ามาได้มากแค่ไหน ไปสู่จะทำอย่างไรให้ Data Center ที่เข้ามาสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับประเทศไทยมากที่สุด

เพราะในโลกที่ AI กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของเศรษฐกิจ การมี Data Center อาจเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่ความสามารถในการนำโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ไปต่อยอดเป็น เทคโนโลยี ธุรกิจ บุคลากร และนวัตกรรมของไทย จะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญกว่า