ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นสมรภูมิสำคัญที่ชี้ชะตาความสามารถในการแข่งขันของประเทศ การมีเพียงนักพัฒนาและข้อมูลที่ดียังไม่เพียงพอ หากปราศจาก “ห้องเครื่อง” หรือโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ที่ทรงพลังมารองรับ ทุกความฝันในการสร้าง AI สัญชาติไทยก็อาจเป็นได้เพียงจินตนาการ
นี่คือภารกิจที่ ณัฐพงษ์ ช่วยบำรุง Chief Technology Officer แห่ง Siam.AI Cloud กำลังขับเคลื่อนเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน GPU Cloud ที่ทรงพลังที่สุดแห่งหนึ่งในประเทศ และที่สำคัญคือตั้งอยู่ในประเทศไทยเพื่อคนไทย
ความท้าทายที่นักพัฒนาและองค์กรไทยต้องเผชิญในการพัฒนา AI คือ “คอขวด” ของทรัพยากรในการประมวลผล ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI
จากความฝันสู่คอขวด: เมื่อ ‘พลังประมวลผล‘ คือปัจจัยชี้ขาด
“คุณอยากพัฒนา AI อยากสร้าง LLM เป็นของตัวเอง แต่ถ้าไม่มีทรัพยากรเลย คุณจะทำยังไง?”
แม้ปัจจุบันจะมีบริการคลาวด์จากต่างประเทศ แต่ปัญหาที่เกิดขึ้นคือการขาดแคลนทรัพยากร นักพัฒนาต้องเข้าคิวรอเพื่อใช้งาน GPU ประสิทธิภาพสูง หรือต้องจำใจใช้ฮาร์ดแวร์ที่ไม่เหมาะสม เช่น การ์ดจอสำหรับเล่นเกม มาเทรนโมเดล AI ซึ่งอาจใช้เวลายาวนานเป็นเดือน
“การเทรนข้อมูล 1 เดือน ไม่ได้การันตีว่าผลลัพธ์จะดีที่สุด พอเจอจุดที่ผิด ก็ต้องกลับมาเทรนใหม่ สิ่งที่เกิดขึ้นคือเวลา ค่าใช้จ่าย และกำลังคนที่สูญเสียไป”
ปัญหานี้คือจุดเริ่มต้นที่ทำให้ Siam.AI มุ่งมั่นที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกให้เกิดขึ้นในประเทศไทย โดยจับมือเป็นพาร์ตเนอร์กับผู้นำเทคโนโลยีอย่าง NVIDIA และได้รับการรับรองเป็น NVIDIA Cloud Partner (NCP) ซึ่งเป็นบริษัทสัญชาติไทย 100% รายแรกที่ได้รับสถานะนี้ ทำให้สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี GPU ใหม่ล่าสุดได้ทันทีที่เปิดตัว ตั้งแต่ H100, B200 ไปจนถึง B300 ที่สั่งจองไว้แล้วในอนาคต
‘AI Factory’: หัวใจสำคัญที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์
ณัฐพงษ์ อธิบายว่ากระบวนการสร้าง AI เปรียบเสมือนโรงงาน หรือ “AI Factory” ที่แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก คือ AI Training (การฝึกสอน AI) ซึ่งเป็นกระบวนการนำข้อมูลมหาศาล (Data) มาผ่านการตรวจสอบ คัดกรอง และป้อนเข้าสู่กระบวนการเทรน และส่วนที่สองคือ AI Inference (การนำ AI ไปใช้งาน) ซึ่งเป็นการนำ AI Model ที่เทรนเสร็จแล้ว ไปติดตั้งบนฮาร์ดแวร์เพื่อให้บริการผ่านแอปพลิเคชันต่าง ๆ โดยทั้งสองกระบวนการนี้มีโครงสร้างพื้นฐานเป็นหัวใจสำคัญที่อยู่ตรงกลาง
หัวใจของ AI Factory ประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญหลายส่วนที่ต้องทำงานประสานกันอย่างลงตัว เริ่มจากหน่วยประมวลผลหลักอย่าง CPU และ GPU ที่ทำงานร่วมกันเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ถัดมาคือระบบเครือข่ายความเร็วสูง (High-Performance Network) ที่มีความเร็วระดับ 800 Gbps ขึ้นไป เพื่อให้ GPU จำนวนมหาศาลสามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันเป็นหนึ่งเดียว พร้อมด้วยพื้นที่จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง (High-Performance Storage) ที่รองรับข้อมูลได้ในระดับหลายเพตะไบต์ (Petabyte)
นอกจากนี้ ยังต้องมีแหล่งพลังงาน (Power) ที่มีเสถียรภาพสูง เพราะ GPU หนึ่งตัวอย่าง NVIDIA H100 ใช้พลังงานถึง 700 วัตต์ และเซิร์ฟเวอร์หนึ่งเครื่องอาจใช้พลังงานสูงถึง 10.2 กิโลวัตต์ ควบคู่ไปกับระบบระบายความร้อน (Cooling) ที่ก้าวล้ำ จากเดิมที่เป็น Air Cooling สู่เทคโนโลยีใหม่ล่าสุดอย่าง Liquid Cooling แบบ Direct-to-Chip และที่สำคัญที่สุดคือที่ตั้ง (Location) ซึ่งเป็นปัจจัยเชิงยุทธศาสตร์ที่ขาดไม่ได้
อธิปไตยบนคลาวด์: ทำไมที่ตั้งของ Data Center จึงมีความสำคัญต่ออนาคตชาติ
“ลองนึกภาพนะครับ ถ้าวันนี้ทุกคนกำลังพึ่งพา Public Cloud ต่างชาติ อยู่ ๆ พรุ่งนี้ไปทะเลาะกับเขา เขาตัดการเชื่อมต่อทั้งประเทศ เกิดอะไรขึ้น?”
ณัฐพงษ์ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงของการขาดอธิปไตยทางดิจิทัล (Digital Sovereignty) การที่ข้อมูลและการประมวลผลทั้งหมดอยู่นอกประเทศ ทำให้ตกอยู่ในภาวะพึ่งพิงและมีความเสี่ยงสูง
การมีโครงสร้างพื้นฐานและ Data Center ที่ตั้งอยู่ในประเทศไทย จึงไม่ใช่แค่เรื่องของความเร็วในการเข้าถึง แต่เป็นเรื่องของความมั่นคง การรักษาข้อมูลของชาติ และการสร้างระบบนิเทศ AI ที่ตอบโจทย์บริบทของคนไทยได้อย่างแท้จริง ดังตัวอย่างที่ AI ต่างชาติเคยสร้าง “สถานีรถไฟน้ำแดง” ที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมาในการแนะนำเส้นทางไปพัทยา ซึ่งสะท้อนถึงการขาดความเข้าใจในข้อมูลท้องถิ่น
ก้าวสู่สมรภูมิระดับโลก: พลังประมวลผลมหาศาลและเทคโนโลยีล่าสุดในมือคนไทย
Siam.AI ไม่ได้หยุดแค่การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน แต่กำลังขยายขีดความสามารถไปสู่ระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนในประเทศ ด้วยคลัสเตอร์ที่หลากหลายและทรงพลัง ตั้งแต่คลัสเตอร์ H100 จำนวน 128 เครื่อง ที่มีพลังประมวลผลกว่า 4,000 เพตะฟลอป (Petaflops) ไปจนถึงคลัสเตอร์ B200 ที่กำลังจะติดตั้ง ซึ่งจะประกอบด้วย GPU ถึง 5,000 ตัว และสร้างพลังประมวลผลได้สูงถึง 45,000 เอกซะฟลอป (Exaflops)
พลังประมวลผลระดับนี้จะช่วยย่นระยะเวลาการเทรนโมเดลที่ซับซ้อนจากหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่วันหรือสัปดาห์ และปลดล็อกศักยภาพให้นักพัฒนาไทยสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ทัดเทียมกับระดับโลกได้
ณัฐพงษ์ กล่าวว่า การลงทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ด้วยตนเองมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นทุก 6 เดือน การมีผู้ให้บริการ GPU Cloud สัญชาติไทยที่แข็งแกร่ง จึงเป็นคำตอบที่จะช่วยให้ทั้งภาครัฐและเอกชนสามารถก้าวไปข้างหน้าได้อย่างรวดเร็วและมั่นคง
เขากล่าว ทิ้งท้ายว่า ภารกิจของ Siam.AI จึงเป็นมากกว่าการวางฮาร์ดแวร์ แต่คือการวางรากฐานแห่งอนาคต เพื่อให้แน่ใจว่า “มันสมอง” ของปัญญาประดิษฐ์ที่ขับเคลื่อนประเทศไทย จะถูกสร้างและควบคุมโดยคนไทย บนแผ่นดินไทย
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ไม่ใช่เรื่องอนาคต: ‘ควอนตัมคอมพิวเตอร์’ ขุมพลังใหม่ที่กำลังพลิกโฉมธุรกิจและ AI
อาลีบาบา คลาวด์ ขับเคลื่อน Dakar 2026 โอลิมปิกครั้งประวัติศาสตร์ด้วย AI
ส่องวิสัยทัศน์ AI และความยั่งยืนจาก TCP และ Microsoft
