Direct-to-Chip: โอกาสครั้งใหม่ของไทย (ตอนที่ 2 ตอนจบ) Local Content ที่ไทยควรเดิมพัน
Direct-to-Chip ในฐานะ Strategic Local Technology, การออกแบบ Local Content, บทบาท กสทช./BOI และหน้าต่างแห่งโอกาสของไทย โดย อาจารย์ ดร.เมทังกร เสริมสุข วิทยาลัยการจัดการนวัตกรรมและอุตสาหกรรม สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
ในตอนที่ 1 เราได้เห็นว่า Direct-to-Chip ไม่ใช่เพียงวิธีทำความเย็นที่ดีกว่า แต่สามารถลดทั้ง PUE และ WUE พร้อมกัน จนควรถูกมองเป็น Strategic Technology ของประเทศไทย ตอนจบนี้จะขยายต่อว่าเทคโนโลยีนี้เชื่อมโยงกับเรื่อง Local Content อย่างไร และไทยควรวางนโยบายแบบไหนเพื่อไม่ให้พลาดโอกาสที่มีเวลาเพียงไม่กี่ปี
และนี่อาจเป็น Local Content ที่ประเทศไทยควรเดิมพัน
ประเด็นนี้เชื่อมโยงโดยตรงกับข้อเสนอให้ Data Center ในประเทศไทยมี Local Content
หากประเทศไทยจะผลักดัน Local Content สิ่งที่ไม่ควรทำคือพยายามบังคับให้ไทยผลิต GPU หรือ AI Accelerator แข่งขันกับเทคโนโลยีโลกภายในระยะเวลาอันสั้น
แต่เราควรมองหาส่วนของ AI Infrastructure ที่
- ตลาดกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
- เทคโนโลยียังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่าน
- ไทยมีฐานวิศวกรรมและอุตสาหกรรมรองรับ
- สามารถสร้าง Intellectual Property และ Supply Chain ในประเทศได้
Direct-to-Chip Cooling ตรงกับเงื่อนไขทั้ง 4 ข้อ
ระบบ Direct-to-Chip ไม่ได้มีเพียง Cold Plate แต่ประกอบด้วยห่วงโซ่อุปทานจำนวนมาก เช่น
- Cold Plate
- CDU
- Heat Exchanger
- Pump
- Manifold
- Piping
- Valve
- Sensor
- Leak Detection
- Control System
- Water Treatment
- Dry Cooler
- Thermal Management Software
รวมถึงงาน Engineering, System Integration, Testing, Commissioning และ O&M
หลายองค์ประกอบเหล่านี้อยู่ในขอบเขตความสามารถของอุตสาหกรรมไทย
ประเทศไทยมีอุตสาหกรรม HVAC, Heat Exchanger, Pump, Electrical Control, Metal Fabrication, Electronics, PCB และ System Integration อยู่แล้ว
จึงไม่ใช่เรื่องเกินความเป็นจริงที่ไทยจะพัฒนาจาก “ผู้รับเหมาก่อสร้าง Data Center” ไปสู่ “ผู้ผลิต Thermal Infrastructure สำหรับ AI Data Center”
Local Content ไม่ควรวัดเพียงว่าซื้อของไทยกี่บาท
นี่เป็นเหตุผลอีกประการที่ผมเห็นว่า การกำหนด Local Content สำหรับ Data Center ต้องออกแบบอย่างระมัดระวัง
สมมติ Data Center แห่งหนึ่งลงทุน 20,000 ล้านบาท สามารถทำ Local Content 50% ได้จากคอนกรีต เหล็ก อาคาร งานก่อสร้าง รวมกัน 10,000 ล้านบาท ในทางบัญชีถือว่า Local Content 50% แต่ประเทศไทยอาจไม่ได้ Technology Transfer ใหม่เลย
ในทางกลับกัน หากประเทศไทยสามารถพัฒนา Cold Plate CDU Liquid Cooling Control Heat Exchanger Cooling Optimization Software รวมมูลค่าเพียง 20–30% ของโครงการ แต่สินค้าเหล่านี้สามารถส่งออกไปยัง Data Center ทั่ว ASEAN ได้คุณค่าทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยีอาจสูงกว่ามาก
นั้นประเทศไทยควรเปลี่ยนคำถามจาก “Local Content กี่เปอร์เซ็นต์?” ไปเป็น “Strategic Local Technology คืออะไร?”
กสทช. และ BOI มีโอกาสสร้างตลาดให้เทคโนโลยีไทย
หากประเทศไทยกำลังออกมาตรฐาน Data Center รุ่นใหม่ ผมเสนอว่าไม่ควรกำหนดว่าผู้ประกอบการ “ต้องใช้ Direct-to-Chip” เพราะกฎที่ดีควรเป็น Technology Neutral แต่สามารถกำหนด Performance Requirement ได้
เช่น
- PUE
- WUE
- Water Source
- Renewable Energy
- Heat Reuse
- และ Domestic Technology Contribution
แล้วเปิดให้นักลงทุนเลือกเทคโนโลยีที่ดีที่สุดเพื่อให้ผ่านเกณฑ์ หาก Direct-to-Chip ของผู้ประกอบการไทยสามารถทำให้ PUE และ WUE ต่ำกว่าเทคโนโลยีนำเข้า ก็ให้ตลาดเป็นผู้ตัดสิน
แนวคิดนี้ดีกว่าการกำหนดให้ซื้อสินค้าไทยเพียงเพราะผลิตในไทย เพราะจะผลักให้อุตสาหกรรมไทยแข่งขันด้วย Efficiency + Technology + Innovation ไม่ใช่แข่งขันด้วยสัญชาติของสินค้า
ประเทศไทยมีหน้าต่างแห่งโอกาสเพียงไม่กี่ปี
เทคโนโลยี Data Center กำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ จาก CPU → GPU / Accelerator จาก 10–20 kW Rack → 100–1,000 kW Rack จาก Air Cooling → Liquid Cooling และจาก Data Center → AI Factory
เมื่อมาตรฐานของอุตสาหกรรมใหม่ลงตัว บริษัทระดับโลกจะสร้าง Supply Chain และ Approved Vendor List ขึ้นมา หลังจากนั้นการเข้าไปแทรกตัวใน Supply Chain จะยากขึ้นมาก
ดังนั้น 3 - 5 ปีข้างหน้าอาจเป็นช่วงเวลาสำคัญที่ประเทศไทยต้องตัดสินใจว่า เราจะเป็นเพียงประเทศที่ “ให้ต่างชาติมาตั้ง AI Data Center” หรือจะเป็นประเทศที่ “สร้างเทคโนโลยีสำหรับ AI Data Center แล้วส่งออกไปทั่วภูมิภาค” สองสิ่งนี้แตกต่างกันอย่างมาก
Data Center ไม่จำเป็นต้องเป็นอุตสาหกรรมที่แย่งไฟและน้ำจากประเทศ
การถกเถียงว่า Data Center ใช้ไฟฟ้าและน้ำมากเกินไปหรือไม่ เป็นคำถามที่ถูกต้อง
แต่คำตอบไม่ควรมีเพียงการจำกัดจำนวน Data Center
เทคโนโลยีสามารถเปลี่ยนสมการนี้ได้ หากประเทศไทยสามารถผลักดัน AI Data Center รุ่นใหม่ให้ใช้
- High-Efficiency Computing
- Direct-to-Chip Liquid Cooling
- Warm Water Cooling
- Dry Heat Rejection
- Renewable Electricity
- และ Smart Energy Management
Data Center ขนาดเท่ากันในอนาคตอาจให้ Compute Capacity มากขึ้น โดยใช้ทรัพยากรต่อหน่วยการประมวลผลลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
ดังนั้นนโยบาย Data Center ของประเทศไทยไม่ควรถามเพียงว่า “Data Center ใช้ไฟกี่ MW?” แต่ควรถามว่า “1 MW ของประเทศไทยสามารถสร้าง AI Computing ได้มากเพียงใด?”
และไม่ควรถามเพียงว่า “Local Content ได้ 50% หรือยัง?” แต่ควรถามว่า “ใน 50% นั้น มีเทคโนโลยีที่คนไทยสามารถนำไปขายให้โลกได้มากเพียงใด?”
หากประเทศไทยเลือก Strategic Local Content ได้ถูกจุด ผมเห็นว่า Direct-to-Chip Liquid Cooling เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ควรอยู่ลำดับต้น ๆ
เพราะมันตอบโจทย์พร้อมกันถึงสามเรื่อง ลดการใช้ไฟฟ้า ลดการใช้น้ำ และสร้างอุตสาหกรรมเทคโนโลยีไทย
นี่อาจเป็นโอกาสที่ทำให้การเข้ามาของ AI Data Center ไม่ได้หมายถึงเพียงประเทศไทยต้องสร้างโรงไฟฟ้าและแหล่งน้ำเพิ่มเพื่อรองรับนักลงทุน
แต่กลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของอุตสาหกรรมใหม่ที่ “ออกแบบโดยคนไทย ผลิตโดยคนไทย ใช้ใน Data Center ไทย และสามารถส่งออกไปยัง Data Center ทั่วโลก”
และนั่นต่างหากควรเป็นความหมายที่แท้จริงของคำว่า Local Content ในยุค AI