ซีเกท เปิดผลวิจัย 77% ปรับแผนลงทุน Data Center รับ AI เหตุกังวลพลังงาน

ซีเกท เทคโนโลยี เปิดเผยรายงาน Data Infrastructure Readiness ประจำปี 2569 ซึ่งสำรวจความพร้อมขององค์กรในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล เพื่อรองรับการขยายตัวและการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI มาใช้งานในวงกว้าง

ผลวิจัยพบว่า 77% ขององค์กรชะลอหรือปรับโครงสร้างแผนขยายโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI เนื่องจากความกังวลด้านความยั่งยืนและการใช้พลังงาน ในจำนวนนี้ 36% ระบุว่าได้ปรับแผนการขยายระบบอย่างมีนัยสำคัญ

ปัจจัยด้านพลังงานจึงกลายเป็นหนึ่งในตัวแปรสำคัญต่อการตัดสินใจลงทุน Data Center และระบบจัดเก็บข้อมูล โดย 52% ขององค์กรกังวลเรื่องการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นจาก AI ขณะที่ 51% กังวลต่อการปล่อยก๊าซคาร์บอนจากการใช้พลังงาน

AI ดันดีมานด์จัดเก็บข้อมูลพุ่ง

รายงานระบุว่า ผู้บริหารด้านเทคโนโลยีถึง 99% คาดว่า AI จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ความต้องการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นในช่วง 3 ปีข้างหน้า โดย 32% ประเมินว่าความต้องการดังกล่าวจะเพิ่มขึ้นมากกว่า 50% จากระดับปัจจุบัน

อย่างไรก็ตาม มีเพียง 38% ที่เชื่อว่าองค์กรของตนมีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการรองรับความต้องการด้านข้อมูลจาก AI ในระยะยาว สะท้อนช่องว่างระหว่างแผนการนำ AI มาใช้กับความสามารถของโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

ขณะเดียวกัน 98% ขององค์กรเห็นว่า AI กำลังยกระดับระบบจัดเก็บข้อมูล จากเดิมที่เป็นเพียงองค์ประกอบด้านไอที ไปสู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์ที่มีผลต่อการดำเนินธุรกิจและการสร้างมูลค่าจากข้อมูล

แนวโน้มดังกล่าวทำให้องค์กรต้องพิจารณาการลงทุนมากกว่าการเพิ่มกำลังประมวลผล โดยครอบคลุมตั้งแต่ระบบจัดเก็บข้อมูล การเข้าถึงข้อมูล การกำกับดูแล ความปลอดภัย ตลอดจนประสิทธิภาพการใช้พลังงานของData Center

76% ยก Data Center เป็นวาระลงทุนสำคัญ

ผลสำรวจพบว่า 76% ขององค์กรจัดให้การลงทุนใน Data Center เป็นหนึ่งในสามลำดับความสำคัญสูงสุดด้านโครงสร้างพื้นฐาน ขณะที่ 20% ระบุว่า Data Center เป็นความสำคัญอันดับหนึ่งของแผนลงทุน

แรงลงทุนดังกล่าวเกิดขึ้นพร้อมกับการนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจมากขึ้น โดย 86% ขององค์กรรายงานว่าได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI ด้าน AI ในระดับปานกลางถึงสูง และ 33% ระบุว่าสามารถสร้างผลตอบแทนที่วัดผลได้อย่างมีนัยสำคัญ

ตัวเลขนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้อยู่เฉพาะในช่วงทดลองใช้งาน แต่เริ่มสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ และผลักดันให้องค์กรเร่งวางโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลเพื่อรองรับการใช้งานในระยะต่อไป

อย่างไรก็ตาม การเพิ่มพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและกำลังประมวลผลเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ เนื่องจากองค์กรยังต้องบริหารต้นทุนพลังงาน ลดผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม และวางระบบให้สามารถขยายตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณภาพข้อมูลยังเป็นอุปสรรคสำคัญ

นอกจากข้อจำกัดด้านพลังงาน ผลวิจัยยังพบว่า คุณภาพและความพร้อมของข้อมูลเป็นความท้าทายสำคัญในการขยายการใช้งาน AI โดยมีองค์กรระบุถึงปัญหาดังกล่าวประมาณ 52% ขณะที่ 43% มองว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านการจัดเก็บข้อมูลเป็นอุปสรรคหลัก

สัดส่วนดังกล่าวสูงกว่าความท้าทายเรื่องความพร้อมของทรัพยากรประมวลผล ซึ่งอยู่ที่ 27% และข้อจำกัดด้านพลังงานในเชิงความพร้อมของระบบที่ 24%

นอกจากนี้ องค์กรยังเผชิญอุปสรรคจากระดับความพร้อมของกลยุทธ์ AI 16% งบประมาณและทรัพยากร 14% รวมถึงการบริหารและกำกับดูแลข้อมูลอีก 14%

ผลสำรวจจึงสะท้อนว่า การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับชิปหรือกำลังประมวลผลเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความสามารถในการจัดเก็บ เข้าถึง บริหาร และนำข้อมูลกลับมาใช้ประโยชน์อย่างต่อเนื่อง

ยืดอายุระบบลดแรงกดดันสิ่งแวดล้อม

ท่ามกลางความต้องการใช้ AI ที่เพิ่มขึ้น องค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและอายุการใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้น โดย 97% มองว่า การยืดอายุการใช้งานของระบบจะช่วยส่งเสริมความยั่งยืนอย่างมีนัยสำคัญ

ขณะที่ 94% คาดว่า การดำเนินงานของระบบจัดเก็บข้อมูลในองค์กรจะมีความยั่งยืนมากขึ้นภายในระยะ 5 ปีข้างหน้า

ซีเกทเรียกแนวทางการเพิ่มขีดความสามารถด้าน AI ควบคู่กับการปรับปรุงประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานว่า “Sustainable Scaling” หรือการขยายระบบอย่างยั่งยืน ซึ่งครอบคลุมการวางแผนความจุ การใช้พลังงาน การยืดอายุอุปกรณ์ และการสร้างมูลค่าจากข้อมูลในระยะยาว

เมลิสซา แบนดา รองประธานฝ่ายธุรกิจ Edge Storage ของ ซีเกท เทคโนโลยี (Seagate Technology) กล่าวว่า AI กำลังเปลี่ยนวิธีที่องค์กรใช้วางแผน พัฒนา และบริหารโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น โอกาสในการสร้างคุณค่าจากข้อมูลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย

องค์กรจึงจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถจัดเก็บ เข้าถึง และนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระยะยาว โดยการเพิ่มความจุเพียงอย่างเดียวไม่ใช่คำตอบ แต่ต้องวางกลยุทธ์ให้สามารถขยายและบริหารระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

สำรวจผู้บริหารเทคโนโลยี 7 ประเทศ

รายงาน Data Infrastructure Readiness ประจำปี 2569 จัดทำโดย Recon Analytics ในนามของซีเกท ระหว่างเดือนพฤษภาคม-มิถุนายน 2569

การสำรวจครอบคลุมผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคโนโลยีในองค์กรจำนวน 2,712 ราย จาก 7 ประเทศ ได้แก่ สหรัฐอเมริกา จีน อินเดีย สหราชอาณาจักร เยอรมนี ฝรั่งเศส และญี่ปุ่น

หัวข้อสำรวจครอบคลุมความพร้อมด้าน AI การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน สถาปัตยกรรมระบบจัดเก็บข้อมูล ประสิทธิภาพของระบบ ความยั่งยืน และการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว

ผลวิจัยสะท้อนว่า แม้องค์กรส่วนใหญ่เห็นโอกาสทางธุรกิจจาก AI และต้องการเพิ่มการลงทุนในData Center แต่ข้อจำกัดด้านพลังงาน ต้นทุน และความยั่งยืน กำลังทำให้แผนขยายโครงสร้างพื้นฐานต้องถูกทบทวนอย่างรอบคอบมากขึ้น