ปีนี้กำลังจะถูกจารึกว่าเป็นจุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ที่สุดช่วงหนึ่งของประวัติศาสตร์เทคโนโลยี เพราะ AI ได้หลุดพ้นจากสถานะนวัตกรรมทดลอง และกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจอย่างเต็มตัว เม็ดเงินการใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกถูกคาดการณ์ว่าจะพุ่งแตะระดับ 2.52 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 87.5 ล้านล้านบาท ซึ่งหมายความว่าเติบโตถึง 44% จากปีก่อนหน้า ตัวเลขนี้ไม่ได้สะท้อนแค่ความเชื่อมั่น แต่สะท้อนการตัดสินใจเชิงระบบของโลกธุรกิจ
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจกว่าการเติบโต คือ บรรยากาศของตลาดที่กำลังเปลี่ยนไป โลกกำลังตื่นจากความฝันของ AI และเริ่มตั้งคำถามที่จริงจังขึ้นว่า การลงทุนเหล่านี้สร้างผลลัพธ์อะไรกลับมาได้จริงบ้าง
[ ช่วงเวลาแห่งความจริง เมื่อ AI ต้องพิสูจน์ตัวเองด้วย ROI ]
ภายใต้กระแสการลงทุนมหาศาล ตลาดกำลังก้าวเข้าสู่ช่วงที่ Gartner เรียกว่า Trough of Disillusionment ช่วงเวลาที่ความตื่นเต้นเริ่มจางหาย และถูกแทนที่ด้วยความคาดหวังที่เป็นรูปธรรมมากขึ้น สำหรับองค์กร ปี 2569 จะเป็นปีที่วนอยู่กับคำถามที่ว่า “คุ้มไหม”
ในช่วงแรกของการตื่นตัว หลายองค์กรทุ่มงบประมาณไปกับการทดลอง AI ในหลายรูปแบบ บางโครงการสร้างแรงบันดาลใจ บางโครงการกลับไม่เคยขยับออกจากห้องทดลอง แต่ในปีนี้องค์กรที่ผ่านบทเรียนเหล่านั้นมา กำลังเปลี่ยนจุดโฟกัสอย่างชัดเจน จากการลงทุนตามกระแส ไปสู่การลงทุนที่ต้องตอบคำถามเรื่อง ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างตรงไปตรงมา
หนึ่งในสัญญาณสำคัญของการเปลี่ยนผ่านนี้ คือพฤติกรรมการซื้อที่เริ่มอนุรักษนิยมมากขึ้น องค์กรจำนวนมากเลือกใช้งานโซลูชัน AI จาก ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์รายเดิม ที่ตนเองคุ้นเคยและมีระบบอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็น Microsoft, SAP หรือ Salesforce แทนการเสี่ยงกับสตาร์ทอัพหน้าใหม่ หรือการพัฒนาโครงการขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนและควบคุมต้นทุนได้ยาก
กลยุทธ์การเลือกใช้ AI จากระบบที่องค์กรคุ้นเคยอยู่แล้ว ไม่ได้เป็นเพียงทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าเท่านั้น แต่ยังสะท้อนตลาดอย่างชัดเจน การใช้ Embedded AI ที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์หลัก ช่วยลดความเสี่ยงด้านการเชื่อมต่อระบบ และทำให้การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนชัดเจนขึ้นอย่างเป็นรูปธรรม
แทนที่จะสร้างระบบใหม่ทั้งหมด องค์กรเลือกใช้ AI เพื่อยกระดับกระบวนการเดิมให้ดีขึ้น เช่น การนำ AI เข้าไปอยู่ในระบบ ERP เพื่อช่วยปิดงบการเงินแบบเรียลไทม์ ลดเวลาทำงาน ลดข้อผิดพลาด และสร้างคุณค่าได้ทันทีโดยไม่ต้องรื้อโครงสร้างทั้งระบบ
[ ขุมทรัพย์ 14 ล้านล้านบาท และตลาดใหม่ของ AI ]
หากแอปพลิเคชันคือหน้าตาของ AI โครงสร้างพื้นฐานก็คือกระดูกสันหลังที่แท้จริง การเติบโตของ AI จะไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการลงทุนใน Infrastructure ที่รองรับการประมวลผลระดับมหาศาล ซึ่งคาดว่าจะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจหมุนเวียนได้กว่า 4 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือ 14 ล้านล้านบาท
ภาพใหญ่ของการลงทุนกำลังเคลื่อนลงสู่ชั้นล่างของเทคโนโลยีอย่างชัดเจน โดยมี 3 เทรนด์โครงสร้างพื้นฐานที่กำลังกลายเป็นสนามแข่งขันหลัก
1️⃣ การเติบโตของเซิร์ฟเวอร์สำหรับ AI โดยเฉพาะ
การใช้จ่ายในกลุ่ม AI-Optimized Servers ถูกคาดการณ์ว่าจะเติบโตถึง 49% และครองสัดส่วนราว 17% ของมูลค่าการลงทุนด้าน AI ทั้งหมด นี่คือสัญญาณว่าองค์กรไม่ได้ทดลองอีกต่อไป แต่กำลังเตรียมระบบให้พร้อมสำหรับการใช้งานจริงในระดับอุตสาหกรรม
2️⃣ การเปลี่ยนสมรภูมิจาก Training สู่ Inference
จุดเปลี่ยนสำคัญที่งบลงทุนเริ่มไหลออกจากช่วงการฝึกโมเดล ไปสู่ช่วงการใช้งานโมเดลจริง หรือ Inference มากขึ้น เพราะนี่คือช่วงที่ AI สร้างรายได้และคุณค่าทางธุรกิจได้โดยตรง Gartner ประเมินว่า 55% ของงบประมาณด้าน IaaS จะถูกใช้เพื่อรองรับ Inference ซึ่งสะท้อนว่า AI กำลังถูกนำไปใช้งานกับลูกค้าจริง ไม่ใช่แค่ทดสอบในห้องแล็บ
3️⃣ วิกฤตพลังงานและการจัดการความร้อน
เมื่อพลังประมวลผลหนาแน่นขึ้น ระบบระบายความร้อนแบบเดิมเริ่มถึงขีดจำกัด จึงเป็นปีที่ Liquid Cooling โดยเฉพาะแบบ Direct-to-chip ถูกดันขึ้นมาเป็นโซลูชันหลัก เพราะสามารถลดการใช้พลังงานได้ถึง 40% ในโลกที่ต้นทุนพลังงานและ ESG กลายเป็นโจทย์ใหญ่ โครงสร้างพื้นฐานที่ประหยัดพลังงานจะได้เปรียบเชิงกลยุทธ์อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ทั้งหมดนี้สะท้อนภาพเดียวกันอย่างชัดเจนว่า AI ในปีนี้แข่งขันกันที่ใครมีโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมที่สุด สำหรับการใช้งานจริงในระยะยาว
[ ข้อมูล คือเพชรเม็ดงามที่ต้องเจียระไน ]
การพุ่งขึ้นของหมวด ข้อมูลสำหรับ AI (AI Data) ที่เติบโตถึง 277% ตัวเลขนี้ไม่ได้บอกแค่ว่ามีการลงทุนเพิ่มขึ้น แต่สะท้อนการตื่นรู้ขององค์กรว่า ความฉลาดของ AI ไม่ได้เริ่มต้นจากโมเดล แต่เริ่มต้นจาก “คุณภาพของข้อมูล” ที่ถูกป้อนเข้าไป
เมื่อแหล่งข้อมูลสาธารณะเริ่มแตะเพดาน ความได้เปรียบจึงย้ายจากการเข้าถึงข้อมูล ไปสู่การสร้าง บริบทของข้อมูล องค์กรชั้นนำเริ่มลงทุนในสิ่งที่เรียกว่า Context Engineering การจัดระเบียบ เชื่อมโยง และใส่ความหมายให้กับข้อมูลภายในองค์กร เพื่อให้ AI เข้าใจธุรกิจในแบบที่คู่แข่งไม่สามารถลอกเลียนแบบได้ง่ายๆ ข้อมูลในที่นี้ไม่ใช่แค่จำนวนมาก แต่ต้อง “รู้ว่ามาจากไหน ใช้เพื่ออะไร และเชื่อมโยงกันอย่างไร”
พร้อมกันนั้น ยังเกิดโจทย์ใหม่ที่หลายองค์กรเริ่มเผชิญโดยไม่รู้ตัว นั่นคือ Cognitive Debt หรือ “หนี้ทางปัญญา” จากการที่พนักงานใช้ AI แบบต่างคนต่างใช้ ความรู้ที่ได้จาก AI จึงกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือส่วนบุคคล ไม่ถูกสะสม ไม่ถูกถ่ายทอด และไม่กลายเป็นทรัพย์สินขององค์กรในระยะยาว
การแก้ปัญหานี้ทำให้องค์กรหันมาลงทุนในโครงสร้างข้อมูลยุคใหม่อย่าง Data Lakehouse และเทคโนโลยี Zero-copy Collaboration ที่ช่วยเชื่อมข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องทำซ้ำซ้อน เป้าหมายไม่ใช่แค่ให้ AI ทำงานเก่งขึ้น แต่เพื่อให้การเรียนรู้ของคนหนึ่ง กลายเป็นองค์ความรู้ของทั้งทีม
[ ประเทศไทย จากผู้ตามเทคโนโลยี สู่ศูนย์กลางดิจิทัลของอาเซียน ]
ท่ามกลางกระแสการลงทุนด้าน AI และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลทั่วโลก ประเทศไทยไม่ได้ยืนอยู่ข้างสนาม หากแต่กำลังขยับตัวขึ้นมาเป็นหนึ่งในจุดยุทธศาสตร์สำคัญของเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
ด้วยนโยบาย Cloud First ของภาครัฐ ผสานกับแรงสนับสนุนจาก BOI ได้เปลี่ยนบทบาทของประเทศ จากตลาดผู้ใช้งานเทคโนโลยี ไปสู่ฐานโครงสร้างพื้นฐานที่บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกเลือกมาปักหมุด เม็ดเงินลงทุนรวมกว่า 5 แสนล้านบาท ที่ไหลเข้าสู่ประเทศในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ไม่ได้สะท้อนแค่ความเชื่อมั่น แต่สะท้อนการวางตำแหน่งของไทยในห่วงโซ่เศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่
ไม่ว่าจะเป็นการขยาย Cloud Region ของ AWS การตั้งศูนย์พัฒนาคอนเทนต์ของ TikTok ไปจนถึงการลงทุนสร้าง ดาต้าเซ็นเตอร์ระดับไฮเปอร์สเกล จากกลุ่มทุนระดับโลกอย่าง DAMAC Group และ True Internet Data Center โครงสร้างเหล่านี้ไม่ใช่เพียงอาคารหรือเซิร์ฟเวอร์ แต่คือรากฐานของเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและ AI ในอนาคต
ขณะเดียวกัน การเปลี่ยนผ่านไม่ได้เกิดแค่ในระดับโครงสร้างพื้นฐาน แต่กำลังหยั่งรากลงสู่ภาคแรงงาน โครงการ Super AI Engineer ที่มีผู้เข้าร่วมสะสมกว่า 33,000 คน คือสัญญาณสำคัญว่า ประเทศไทยกำลังลงทุนกับ คน ควบคู่ไปกับ เทคโนโลยี เพราะในท้ายที่สุด ศูนย์กลางดิจิทัลที่แท้จริงไม่ได้วัดกันที่จำนวนดาต้าเซ็นเตอร์ แต่วัดกันที่ความสามารถในการสร้างและรักษาทุนมนุษย์ที่เข้าใจ AI อย่างลึกซึ้ง
[ กรณีศึกษา SCBX เมื่อชัยชนะในสนาม AI ตัดสินที่ความไว้วางใจ ]
SCBX ได้เผยแพร่รายงาน “thAI consumer AI adoption 2026” ที่สะท้อนจุดเปลี่ยนสำคัญว่า การจะชิงส่วนแบ่งในเศรษฐกิจดิจิทัลไทยนั้น ลำพังเทคโนโลยีที่เหนือชั้นอาจไม่เพียงพอ หากปราศจากความเข้าใจในบริบทของผู้ใช้งานจริง
โดย SCBX ค้นพบว่าแม้คนไทยกว่า 80% จะรู้จัก AI แล้ว แต่กลับมีการใช้งานเชิงลึกในระดับต่ำเนื่องจากติดปัญหาเรื่องความกังวลด้านความปลอดภัยและความซับซ้อนของระบบ
กลยุทธ์ของ SCBX จึงไม่ใช่การเร่งพัฒนาฟีเจอร์ที่หวือหวาตามกระแสโลก แต่คือการย้อนกลับมาสร้างรากฐานผ่านการออกแบบความไว้วางใจ (Trust Design) และ การผสานมนุษย์ร่วมตรวจสอบ (Human Validation) เพื่อปลดล็อกผู้บริโภคกลุ่มใหญ่ของไทยอย่างกลุ่ม Smart Minimalist และ Skeptical Practitioner ที่เน้นใช้งานเท่าที่จำเป็นและยังมีความระแวงสงสัย
กรณีของ SCBX จึงเป็นกระจกสะท้อนว่าในสมรภูมิเศรษฐกิจ AI ของไทย ตัวแปรสำคัญที่จะเปลี่ยนจากผู้ทดลองใช้ให้กลายเป็นลูกค้า คือการสร้างระบบนิเวศที่ปลอดภัยและโปร่งใส จนผู้บริโภคมั่นใจที่จะให้ AI เข้ามาเป็นพันธมิตรเชิงรุก ในชีวิตทางการเงินของพวกเขาได้อย่างแท้จริง
[ กุญแจสู่ชัยชนะในยุค Post-Hype ]
1️⃣ วัฒนธรรมและคน องค์กรต้องเปลี่ยนวิธีทำงานให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยในชีวิตจริง ไม่ใช่เครื่องมือที่ถูกใช้เฉพาะบางทีม ความพร้อมของ Human Capital จะเป็นตัวกำหนดว่า AI จะสร้างคุณค่าได้จริงหรือไม่
2️⃣ ความโปร่งใสของ ROI การลงทุนในปี 2569 ต้องตอบคำถามเรื่องผลลัพธ์ได้อย่างตรงไปตรงมา หลายองค์กรจึงเลือกเริ่มจากโซลูชันของผู้ให้บริการเดิม เพื่อลดความเสี่ยงด้านระบบและเร่งการสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้
3️⃣ รากฐานของข้อมูล โครงสร้างอย่าง Data Lakehouse ความปลอดภัย และการจัดการข้อมูลเชิงบริบท จะเป็นตัวแยกองค์กรที่ “ใช้ AI ได้ชั่วคราว” ออกจากองค์กรที่ “เติบโตไปกับ AI ได้ระยะยาว”
องค์กรที่สามารถก้าวเข้าสู่ยุคของ Agentic Enterprise ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความฉลาด และการตัดสินใจแบบอัตโนมัติอย่างมีความรับผิดชอบ จะไม่ใช่แค่ผู้รอดชีวิตจากกระแส AI แต่จะเป็นผู้กำหนดทิศทางเศรษฐกิจในอนาคตอย่างแท้จริง
เขียนโดย ธนพนธ์ หัสกรรัตน์
Sources: การ์ทเนอร์คาดปี 69 ยอดใช้จ่าย AI ทั่วโลกพุ่งแตะ 2.5 ล้านล้านดอลลาร์
https://www.scbx.com/th/scbx-exclusive/thai-consumer-ai-adoption
https://datacentre.solutions/news/71397/ai-investment-to-surge-by-2026
https://hyperight.com/worldwide-ai-spending-trillion-2026-gartner
https://www.itpro.com/business/business-strategy/ai-investment-increase-2026-gartner
https://economy.ac/news/2026/01/202601286967
https://cloud.google.com/security/resources/cybersecurity-forecast
