AI กลายเป็นผู้ใช้พลังงานรายใหญ่ และดัน LNG กลับมาอยู่กลางเวที
การเปลี่ยนผ่านพลังงานในยุค AI คือกระบวนการที่โครงสร้างพื้นฐานพลังงานไฟฟ้าและเชื้อเพลิงต้องปรับตัวรองรับภาระงานจากศูนย์ข้อมูล AI ที่เดินเครื่องตลอด 24 ชั่วโมง โดยเชื่อมโลกไอทีและพลังงานเข้าไว้ด้วยกันอย่างเหนียวแน่น ทั้งในระดับโรงไฟฟ้า ก๊าซ LNG ระบบสายส่งไฟฟ้า ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการไฟฟ้ามั่นคงต่อเนื่องเพื่อรองรับการประมวลผลมหาศาล ไม่มีประเทศใดสามารถวางแผนศูนย์ข้อมูล AI โดยแยกจากโครงสร้างพื้นฐานพลังงานได้อีกต่อไป หัวใจของเรื่องที่งาน Gastech คือ AI และศูนย์ข้อมูลกำลังดันความต้องการไฟฟ้ารอบใหม่ให้พุ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว เมื่อ Data Center ต้องเดินเครื่อง 24 ชั่วโมงทุกวัน ความมั่นคงของไฟฟ้าจึงกลายเป็นโจทย์ใหญ่ ทำให้ก๊าซธรรมชาติเหลวหรือ LNG ถูกดึงกลับมาเติมช่องว่างในระบบพลังงาน โดยรายงานวิเคราะห์ของ Wood Mackenzie ระบุว่า AI และการขยายตัวของ Data Center ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้อาจทำให้ความต้องการ LNG ต่อปีเพิ่มขึ้นถึง 16% ภายในปี 2035 เพราะสามารถจ่ายไฟฟ้าได้เสถียรตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน กังหันก๊าซจึงถูกมองว่าเป็นทางเลือกที่เหมาะสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการไฟฟ้าน่าเชื่อถือ ภาพนี้สะท้อนชัดว่าสมการพลังงานกำลังถูกเขียนใหม่โดยภาคไอทีและพลังงาน การวางแผนศูนย์ข้อมูล AI จึงไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีล้วน แต่คือการตัดสินใจด้านพลังงานที่มีผลต่อทั้งระบบไฟฟ้าและสภาพภูมิอากาศในระยะยาว
จากซอฟต์แวร์สู่สายส่งไฟฟ้า Gastech ชี้ว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI คือโจทย์ระดับระบบ
เวทีอภิปราย AI Infrastructure ในงาน Gastech แสดงให้เห็นชัดว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ใช่แค่เรื่องโมเดลหรือซอฟต์แวร์ แต่เป็นสมการซับซ้อนที่เชื่อมโยงไฟฟ้า ระบบส่งพลังงาน ที่ดิน น้ำ ระบบระบายความร้อน เงินลงทุน และกฎระเบียบในแต่ละประเทศเข้าด้วยกัน ผู้บริหารจากบริษัทเทคโนโลยี พลังงาน และโครงสร้างพื้นฐาน เช่น AWS IFC Black & Veatch และ Hitachi Energy ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองว่าการเติบโตของงาน AI จากราว 10% ของภาระงานองค์กรไปสู่ 50% ภายในสามปีจะทำให้ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าและศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลัน การลงทุนสร้าง AWS Region พร้อมศูนย์ข้อมูลในไทยตอกย้ำว่า การเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องเริ่มจากไฟฟ้าที่เพียงพอ เชื่อถือได้ และระบบเชื่อมต่อที่ยืดหยุ่น รองรับทั้งบริการคลาวด์และศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ การวางโครงสร้างพื้นฐานพลังงานจึงต้องออกแบบให้โครงสร้างพื้นฐานพลังงานและดิจิทัลผสานกัน ไม่ใช่เดินกันคนละทาง ผู้ร่วมเสวนาจึงสรุปว่าคำสำคัญของยุคนี้คือการ “ฟังกัน” และยอมรับว่าทุกฝ่ายต้องมีข้อแลกเปลี่ยนในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI เพราะไม่มีทางเลือกใดตอบทุกโจทย์พร้อมกันได้ สำหรับไทย คำถามหลังงาน Gastech จึงไม่ได้อยู่ที่ว่าจะใช้ก๊าซหรือพลังงานสะอาดมากแค่ไหน แต่คือจะออกแบบระบบพลังงานอย่างไรให้ก๊าซ LNG พลังงานหมุนเวียน ระบบไฟฟ้า ดาต้าเซ็นเตอร์ และ AI ทำงานร่วมกันในโครงสร้างเดียว โดยไม่ทิ้งทั้งต้นทุน ความมั่นคง และการลดคาร์บอนเอาไว้ข้างหลัง นี่คือสัญญาณว่ากรอบคิดเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องขยายจากแวดวงเทคไปสู่การวางแผนระบบไฟฟ้าอย่างจริงจัง
การขยายตัวศูนย์ข้อมูล AI ตัวเลขไฟฟ้าที่น่ากังวล และผลกระทบต่อผู้คน
ตัวเลขจากรายงานวิเคราะห์ทำให้เห็นว่าศูนย์ข้อมูล AI ไม่ใช่โครงการไอทีธรรมดา แต่เป็นผู้เล่นรายใหม่ในระบบพลังงานอย่างเต็มตัว ภายในปี 2035 โครงการ Data Center ตามแผนในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้อาจเพิ่มมากกว่า 3 เท่า จาก 2.8 กิกะวัตต์เป็น 9.4 กิกะวัตต์ ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าจากกลุ่มผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพิ่มจาก 17 เทราวัตต์ชั่วโมงเป็น 57 เทราวัตต์ชั่วโมงต่อปี พร้อมกับการนำเข้า LNG ที่สูงขึ้นในหลายประเทศเมื่อกำลังผลิตก๊าซในประเทศเริ่มลดลง นายทุนด้านไอทีและพลังงานกำลังตอบสนองกระแสนี้ด้วยการลงทุนศูนย์ข้อมูล AI มูลค่ามหาศาลทั่วโลก โดยมีการประเมินว่าในปี 2569 มูลค่าการลงทุนในศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยการเติบโตของ AI จะสูงถึงระดับหลายแสนล้านดอลลาร์ ขณะเดียวกัน ไทยเองก็เห็นตัวอย่างความร่วมมือระหว่างบริษัทพลังงานและโทรคมนาคม เช่น การจับมือระหว่างบริษัทพลังงานรายใหญ่กับ Singtel เพื่อพัฒนาเคเบิลใต้น้ำเชื่อมไทยกับสิงคโปร์ รองรับความต้องการคลาวด์ AI ศูนย์ข้อมูลและบริการดิจิทัลที่กำลังขยายตัวในภูมิภาค โดยประกาศความร่วมมือเมื่อวันที่ 10 กันยายนที่ผ่านมา คำถามคือผู้ใช้ไฟฟ้าทั่วไปจะได้รับผลอย่างไร ความเสี่ยงหนึ่งที่งาน Gastechและการประเมินจากกลุ่มสิ่งแวดล้อมชี้ คือการเร่งสร้างโรงไฟฟ้าก๊าซฟอสซิลเพื่อจ่ายไฟให้โรงงานผลิตชิปและศูนย์ข้อมูลอาจเพิ่มมลพิษทางอากาศอย่างมีนัยสำคัญ การศึกษาในเกาหลีใต้พบว่าโครงการโรงไฟฟ้าก๊าซฟอสซิลสำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ตลอดอายุ 30 ปี อาจเกี่ยวข้องกับการเสียชีวิตสะสมสูงถึง 1,161 รายจากผลกระทบทางสุขภาพ นี่คือใบแจ้งหนี้ที่ประชาชนต้องแบกรับจากความหิวไฟฟ้าของเศรษฐกิจดิจิทัล
เสียงเตือนจากภาคสิ่งแวดล้อม เมื่อ AI ถูกใช้เป็นข้ออ้างขยายฟอสซิล
ท่ามกลางกระแสไอทีและพลังงานที่เร่งขยายโครงสร้างพื้นฐาน LNG เพื่อรองรับศูนย์ข้อมูล AI เสียงเตือนที่แรงที่สุดมาจากองค์กรสิ่งแวดล้อมในภูมิภาค พวกเขาเห็นว่าการใช้ความต้องการไฟฟ้าจาก AI เป็นข้ออ้างในการลงทุนก๊าซฟอสซิลเพิ่มคือการเดิมพันที่เสี่ยงสูงต่อเป้าหมายด้านสภาพภูมิอากาศ และเป็นการซ้ำเติมชุมชนที่เผชิญวิกฤตสภาพภูมิอากาศอยู่แล้ว รายงานจากองค์กรนี้วิจารณ์ชัดว่า ภายในงาน Gastech มีการวางบทบาทก๊าซฟอสซิลและการใช้ร่วมกับเทคโนโลยีดักจับคาร์บอนว่าเป็น “พลังงานฐาน” ที่ขาดไม่ได้สำหรับศูนย์ข้อมูล AI โดยอ้างว่าพลังงานหมุนเวียนมีความผันผวนตามสภาพอากาศจึงยังรองรับไม่ได้ อย่างไรก็ตาม รายงานชี้ว่ามุมมองเช่นนี้มองข้ามต้นทุนที่ลดลงของพลังงานลม พลังงานแสงอาทิตย์ ระบบกักเก็บพลังงาน การบริหารความต้องการใช้ไฟ และการปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้า และทำให้ก๊าซฟอสซิลถูกล็อกให้อยู่ในระบบพลังงานระยะยาวแทนที่จะทยอยลดและเลิกใช้ ที่สำคัญ มีการเชื่อมโยงการเติบโตของ AI กับการสร้างสถานีรับจ่าย LNG แห่งใหม่ การขยายท่อส่งก๊าซข้ามพรมแดน และสัญญาซื้อขายก๊าซฟอสซิลระยะยาวอย่างต่อเนื่อง รวมถึงมุมมองจากผู้บริหารบริษัทเทคโนโลยีและพลังงานรายใหญ่ที่มองว่าการเติบโตของ AI และศูนย์ข้อมูลเป็นตัวผลักดันหลักของความต้องการก๊าซฟอสซิลและการผลิตไฟฟ้า ทำให้แนวโน้มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานก๊าซฟอสซิลยังเดินหน้าต่อแม้ต้นทุนการกู้ยืมจะสูงขึ้น ถ้าปล่อยให้ตรรกะนี้ชนะ โลกอาจต้องอยู่กับการพึ่งพาฟอสซิลนานกว่าที่สภาพภูมิอากาศจะรับไหว
ยุทธศาสตร์พลังงานยุค AI ต้องไม่ปล่อยให้ “หิวไฟ” กลายเป็นข้ออ้างทำร้ายอนาคต
บทเรียนจากเวที Gastech คือโลกไอทีและพลังงานผูกกันแน่นกว่าที่สังคมเคยคิด ศูนย์ข้อมูล AI กลายเป็นผู้เล่นหลักในสมการพลังงาน และก๊าซ LNG ถูกดึงกลับสู่เวทีกลางในนามของความมั่นคงไฟฟ้า แต่การตอบโจทย์ศูนย์ข้อมูล AI ด้วยการล็อกระบบไฟฟ้าให้พึ่งพาฟอสซิลอีกหลายทศวรรษย่อมขัดกับความเป็นธรรมด้านสภาพภูมิอากาศ และผลักต้นทุนสุขภาพไปให้ประชาชนแบกรับ รายงานล่าสุดเตือนว่า หากปล่อยให้ศูนย์ข้อมูลกินสัดส่วนการใช้ไฟถึงราว 13% ของทั้งระบบในบางประเทศภายในปี 2583 ระบบพลังงานอาจถูกผูกติดกับก๊าซและเชื้อเพลิงฟอสซิลต่อไปอีกยาวนาน ในทางกลับกัน มีตัวอย่างเช่นอินเดียที่เลือกวางยุทธศาสตร์ศูนย์ข้อมูลบนฐานพลังงานหมุนเวียนและระบบกักเก็บพลังงานต้นทุนต่ำแทน LNG แสดงให้เห็นว่าโลกไม่ได้มีคำตอบเดียว สำหรับไทยและภูมิภาค อนาคตที่น่าเลือกคือการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานพลังงานให้สอดคล้องกับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลโดยให้ศูนย์ข้อมูล AI ช่วยผลักดันการลงทุนในโครงข่ายไฟฟ้าที่สะอาด ยืดหยุ่น และมีการบริหารความต้องการไฟฟ้าที่ดี มากกว่าจะใช้ความหิวไฟฟ้าเป็นข้ออ้างขยายฟอสซิล การสนทนาระหว่างภาคไอทีและพลังงานต้องเปลี่ยนจากคำถามว่า “จะเอาไฟจากไหน” ไปเป็น “จะสร้างระบบไฟฟ้าแบบไหนที่ไม่ทิ้งทั้งโลกและคนรุ่นต่อไป” นี่คือมุมที่สังคมไทยควรยึดเป็นเข็มทิศเมื่อมองศูนย์ข้อมูล AI และโครงสร้างพื้นฐานพลังงานในทศวรรษหน้า
