AI Infrastructure โครงสร้างพื้นฐาน AI เบื้องหลังความล้ำสมัยแห่งยุค อีกขั้นของการพัฒนาธุรกิจ

“AI” (Artificial Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ อีกหนึ่งเทคโนโลยีที่กำลังจะสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ทั้งในแง่ของการใช้ชีวิตของคนทั่วไป และการดำเนินงานของภาคธุรกิจ ปัจจุบันองค์กรต่างๆ ทั้งภาครัฐและเอกชน ที่ต้องการก้าวข้ามขีดจำกัด เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างโอกาสใหม่ๆ ล้วนหันมาใช้ AI เป็นเครื่องมือสำคัญ จนเปรียบเสมือนเป็นผู้ช่วยหนึ่งของมนุษย์

อย่างไรก็ตามสิ่งที่เราเรียกว่า AI จนติดปาก และทดลองใช้งานกันอย่างสนุกสนานในขณะนี้ ล้วนเป็นโปรแกรมสำเร็จรูปที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อพร้อมใช้งานตามความต้องการในเบื้องต้นเท่านั้น โดยมีชื่อเต็มว่า Generative AI แต่ในโลกเทคโนโลยียังมี AI ในแบบอื่นๆ ที่เราอาจยังไม่คุ้นชิน ซึ่งอยู่เบื้องหลังการทำงานของพวกเราแทบทั้งสิ้น

AI Infrastructure หรือ โครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นชุดเทคโนโลยีที่มีการผสมผสานกันระหว่าง ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครือข่ายที่เชื่อมโยงกัน เพื่อทำหน้าที่เป็นแกนหลักในการดำเนินงาน ประมวลผลข้อมูล และ พัฒนาระบบการทำงาน เพื่อส่งออกไปสู่เบื้องหน้าในรูปแบบแพลตฟอร์มพร้อมใช้งานต่อไป โดยสามารถปรับเปลี่ยนและเพิ่มขนาดเพื่อรองรับความต้องการการใช้งานที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น

หากเปรียบ Generative AI เป็นเหมือนหน้าบ้านที่ต้องคอยต้อนรับผู้คนที่เข้ามาใช้บริการ เทคโนโลยี AI Infrastructure ก็เป็นเหมือนโครงสร้างหลังบ้านที่คอยพัฒนาระบบเพื่อให้การใช้งานเป็นไปได้อย่างสมบูรณ์ที่สุดก่อนถึงมือมนุษย์

โดยงานระบบโครงสร้างพื้นฐาน AI ถือเป็นสิ่งที่สำคัญที่จะต้องมีการพัฒนาประสิทธิภาพให้อยู่ในระดับสูง เพื่อช่วยในการเก็บรวบรวมข้อมูลและประมวลผลจำนวนมหาศาล การทำความสะอาดและกำจัดข้อมูลที่ไม่จำเป็น (Data Cleansing) และการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล พร้อมรองรับการใช้งานที่หลากหลายตามความต้องการ รวมถึงมีความจำเป็นในการลงทุน เพื่อความปลอดภัยของระบบและข้อมูลที่รัดกุม พร้อมตรวจสอบและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว เพื่อป้องกันความเสี่ยงในระยะยาวที่อาจจะเกิดขึ้น

ปัจจุบันบริษัททั่วโลกต่างให้ความสำคัญกับการพัฒนา AI Infrastructure เพื่อเตรียมพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงของความต้องการใช้เทคโนโลยี ข้อมูลจาก Mordor Intelligence คาดการณ์มูลค่าตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปี 2024 จะอยู่ที่ประมาณ 68.46 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และคาดว่าจะเติบโตถึง 171.21 พันล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2029 จากความต้องการใช้ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ส่งผลให้ความต้องการอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง รวมไปถึงการปรับปรุงระบบประมวลผลเพิ่มขึ้น 

สอดคล้องกับเทรนด์การลงทุนที่เริ่มมีสัญญาณการให้ความสำคัญกับการลงทุนในธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยข้อมูลของ Goldman Sachs Research มองว่า ภาพรวมการลงทุนในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี จะเริ่มเปลี่ยนทิศทางการลงทุนไปที่ธุรกิจให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ต่อจากธุรกิจการผลิตชิปเฉพาะทางที่มีความสำคัญต่อการพัฒนาระบบ AI ซึ่งถือเป็นการปลุกกระแสความสนใจต่อนักลงทุนให้คึกคักในช่วงแรก

และด้วยเทคโนโลยีที่เชื่อมถึงกันทั่วโลก เทรนด์การลงทุนดังกล่าวจะเกิดขึ้นกับประเทศไทยในช่วงเวลาอันใกล้อย่างแน่นอน โดยสิ่งที่หน่วยงานภาครัฐและเอกชนต้องเตรียมพร้อมพัฒนาระบบเทคโนโลยี ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และ ระบบเครือข่าย เพื่อรับมือกับความต้องการใช้งาน 

นอกเหนือจากนั้นการมีผู้ให้บริการโซลูชันทางเทคโนโลยีที่มีความเชี่ยวชาญเป็นอีกตัวช่วยที่ทำให้งานพัฒนาระบบ AI Infrastructure ขององค์กรง่ายขึ้น ซึ่งมีหลายบริษัทที่ให้บริการวางระบบเทคโนโลยีรวมถึงนำเสนอผลิตภัณฑ์ให้เลือกใช้ตามความต้องการ หนึ่งในนั้นคือ NAT หรือ บมจ. แนท แอบโซลูท เทคโนโลยีส์ ซึ่งเป็นผู้ให้บริการด้าน Infratech ส่วนงานโครงสร้างระบบเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร และการให้บริการด้านเทคโนโลยีครบวงจร 

โดยในปี 2567 NAT ได้มุ่งเน้นการพัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI Infrastructure เพื่อสนับสนุนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้าน AI ให้ดียิ่งขึ้น โดยการใช้โซลูชันที่ออกแบบมาสำหรับ AI โดยเฉพาะ จากบริษัทไอทีชั้นนำ เช่น เดลล์ เทคโนโลยีส์ ด้วยจุดเด่นการเป็นพันธมิตรขั้นสูงสุดอย่าง Titanium Partner ทำให้สามารถเข้าถึงนวัตกรรมและเทคโนโลยี เพื่อนำมาปรับเป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดแก่หน่วยงาน โดยสามารถวางระบบงานทั้งหมด หรือ ปรับการทำงานให้กับระบบเดิมที่มีอยู่แล้วให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น  

จากความสำคัญของ AI Infrastructure ทั้งหมดดังที่กล่าวมา หากได้รับการพัฒนาระบบให้มีประสิทธิภาพและพร้อมใช้งานแล้ว ก็จะส่งผลดีต่อทุกภาคส่วน ทั้งหน่วยงานภาครัฐและเอกชนจะสามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งการจัดเก็บที่ได้มาตรฐาน มีความปลอดภัย และ การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ นำไปสู่การจัดการรูปแบบบริการที่สอดคล้องกับความต้องการของประชาชน และ สำหรับภาคประชาชนที่มีความคุ้นเคยกับการใช้ Generative AI อยู่แล้ว จะได้ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น