AI ทำให้การเก็บข้อมูลกลายเป็นโจทย์ใหญ่กว่าแค่เพิ่ม Storage
AI ความต้องการเก็บข้อมูล คือแนวโน้มที่ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างให้ปริมาณข้อมูลที่ต้องจัดเก็บ ใช้งาน และบริหารเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งจากการฝึกโมเดล การประมวลผลแบบเรียลไทม์ และการเก็บรักษาข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าในอนาคต ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเดิมขององค์กรที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานเชิงธุรการทั่วไป กลายเป็นข้อจำกัดสำคัญต่อการเติบโตของ AI และการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในระยะยาว สิ่งที่รายงาน Data Infrastructure Readiness สะท้อนชัด คือยุคที่องค์กรคิดถึง AI แค่ในมุม GPU หรือกำลังประมวลผลนั้นจบลงแล้ว เมื่อ AI ถูกนำออกจากห้องทดลองไปใช้ในงานจริง โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล กลายเป็นหัวใจใหม่ของการแข่งขัน เพราะถ้าองค์กรตอบโจทย์การจัดเก็บ เข้าถึง และดูแลข้อมูลไม่ได้ ต่อให้ลงทุนด้าน Compute มากเท่าไร ก็ไม่สามารถปลดล็อกคุณค่าจากข้อมูลได้อย่างเต็มที่
ตัวเลข 99% กับ 38% ที่เปิดโปงช่องว่างความพร้อมองค์กร AI
รายงาน Data Infrastructure Readiness 2026 จัดทำจากงานวิจัยโดย Recon Analytics ในนามของ Seagate สำรวจผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคโนโลยีระดับองค์กรจำนวน 2,712 คนใน 7 ตลาดหลัก ผลที่ออกมาไม่ได้แค่บอกว่า AI โต แต่กำลังบอกว่าองค์กรส่วนใหญ่กำลังเดินเข้าสู่ยุค AI พร้อมความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเต็มตัว ตัวเลขที่น่าจดจำมีอยู่สองชุด 99% ขององค์กรคาดว่า AI จะผลักดันให้ความต้องการด้านการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นในช่วง 3 ปีข้างหน้า โดย 32% มองว่าดีมานด์อาจเพิ่มมากกว่าครึ่งจากระดับปัจจุบัน แต่มีเพียง 38% เท่านั้นที่เชื่อว่าองค์กรของตนพร้อมรองรับความต้องการนี้อย่างเต็มที่ นี่คือ “ช่องว่างความพร้อมองค์กร AI” ที่กำลังขยายตัวระหว่างความต้องการใช้ข้อมูลกับความสามารถของโครงสร้างพื้นฐานที่จะรองรับได้จริง
Storage ไม่ใช่แค่ต้นทุนอีกต่อไป แต่คือฐานยุทธศาสตร์ข้อมูล
ตัวเลข ROI จาก AI กว่า 86% ที่บอกว่าได้ผลตอบแทนในระดับปานกลางหรือสูง และ 33% ที่เห็นผลตอบแทนอย่างมีนัยสำคัญ มีผลทางความคิดอย่างชัดเจน เมื่อ AI เริ่มสร้างผลลัพธ์จริง ข้อมูลจึงไม่ใช่แค่ “อินพุต” ให้ระบบ แต่กลายเป็นสินทรัพย์ระยะยาวที่ต้องออกแบบโครงสร้างพื้นฐานรองรับอย่างมีกลยุทธ์ กว่า 98% ขององค์กรเห็นตรงกันว่า AI กำลังยกระดับระบบจัดเก็บข้อมูลให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ ไม่ใช่แค่ศูนย์ต้นทุนที่ต้องกดงบอีกต่อไป นั่นหมายความว่า การตัดสินใจเรื่องจะเก็บข้อมูลไหนอย่างไร เข้าถึงได้เร็วแค่ไหน และจะบริหารอายุข้อมูลอย่างไร กลายเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์แข่งขันขององค์กรโดยตรง โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล ที่ออกแบบดีจึงกลายเป็นคันโยกสำคัญในการสร้างความได้เปรียบ ไม่ใช่แค่ระบบสนับสนุนเบื้องหลัง
พลังงานและความยั่งยืนศูนย์ข้อมูล กำลังเบรกการลงทุน AI
หลายองค์กรอาจคิดว่าปัญหาอยู่ที่หา Storage เพิ่มไม่ทัน แต่รายงานชี้ว่า โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล และข้อจำกัดด้านพลังงานกำลังกลายเป็นตัวแปรการตัดสินใจลงทุนแบบที่มองข้ามไม่ได้ องค์กรกว่า 77% ระบุว่าเคยชะลอหรือปรับแผนขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI เนื่องจากความกังวลเรื่องความยั่งยืนหรือการใช้พลังงาน และในจำนวนนี้ 36% ปรับแผนอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อการใช้พลังงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI 52% และการปล่อยคาร์บอนจากการใช้พลังงาน 51% ถูกจัดเป็นความกังวลด้านสิ่งแวดล้อมอันดับต้นๆ ความยั่งยืนศูนย์ข้อมูล จึงไม่ใช่คำสวยหรู แต่เป็นปัจจัยที่กำหนดว่าการลงทุน AI จะเดินหน้าหรือถูกเบรก การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลยุคใหม่จึงต้องคิดทั้งด้านประสิทธิภาพการเก็บข้อมูลและผลกระทบต่อพลังงานและสิ่งแวดล้อมไปพร้อมกัน
จาก Compute สู่โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล: ทำไมองค์กรต้องรีบอัปเกรดตอนนี้
ผลวิจัยสะท้อนชัดว่าองค์กรกำลังขยับมุมมองจากการทุ่มลงทุนด้าน Compute ไปสู่การให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลมากขึ้น เพื่อรองรับ AI ความต้องการเก็บข้อมูล ที่เพิ่มขึ้น ยกระดับการเข้าถึงและการกำกับดูแลข้อมูล และสร้างความสามารถในการขยายระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพในระยะยาว แนวคิดที่ถูกเสนอคือ Sustainable Scaling การขยายโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบไม่ใช่แค่เพิ่มความจุ แต่เพิ่มความสามารถในการดึงคุณค่าจากข้อมูลด้วย องค์กรกว่า 76% จัดให้การลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์อยู่ในสามลำดับความสำคัญสูงสุดด้านโครงสร้างพื้นฐาน และ 20% ยกให้เป็นความสำคัญอันดับหนึ่ง แต่ในทางปฏิบัติ หลายแห่งยังติดข้อจำกัดด้านระดับความพร้อมของกลยุทธ์ AI งบประมาณ ทรัพยากร และการกำกับดูแลข้อมูล หากไม่เร่งปรับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลตอนนี้ องค์กรจะติดอยู่ในสถานะ “ใช้ AI ได้ แต่ใช้คุณค่าจากข้อมูลไม่เต็มศักยภาพ” ซึ่งเท่ากับเสียโอกาสทางการแข่งขันในระยะยาว
