เจาะลึก 5 เทรนด์ Data Center ยุค AI ผ่านมุมมอง Vertiv เมื่อโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลกำลังถูก Re-Invent ใหม่ทั้งระบบ

สิ่งที่หลายคนในยุค AI อาจมองข้ามไปคือ 'เบื้องหลัง' ของพลังประมวลผลอันมหาศาลเหล่านั้น ดาต้าเซ็นเตอร์ในวันนี้ไม่ใช่แค่ตู้เก็บเซิร์ฟเวอร์แบบเดิมอีกต่อไป แต่กำลังถูกเปลี่ยนโฉมหน้าไปสู่โรงงานผลิตไอเดียที่ต้องการทรัพยากร พลังงาน และการระบายความร้อนในระดับที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน

Techsauce ได้มีพูดคุยกับ คุณชาญกิจ แสงกิตติไพบูลย์ ผู้อำนวยการบริษัทเวอร์ทิฟ (ประเทศไทย) ควบคู่ไปกับรายงานเทรนด์เทคโนโลยีล่าสุด Vertiv Frontiers 2026 ซึ่งพบว่ามี 5 แกนหลักสำคัญที่จะกลายเป็นเทรนด์ใหม่ของอุตสาหกรรมนี้ที่น่าจับตามอง

1. การยกระดับระบบพลังงานเพื่อรองรับ AI (Powering up for AI)

ปัญหาใหญ่ที่สุดของดาต้าเซ็นเตอร์ในปัจจุบันคือเรื่องของ "ความสูญเสียในระบบไฟฟ้า"  ข้อมูลจากรายงานชี้ให้เห็นว่าระบบส่วนใหญ่ยังติดอยู่กับสถาปัตยกรรมแบบดั้งเดิมที่จ่ายไฟผสมผสานระหว่างไฟฟ้ากระแสสลับ (AC) และไฟฟ้ากระแสตรง (DC) ซึ่งต้องผ่านกระบวนการแปลงพลังงานซ้ำไปซ้ำมาถึง 3-4 ขั้นตอนก่อนจะถึงชิปประมวลผล และทุกครั้งที่เกิดการแปลงไฟ พลังงานบางส่วนจะหายไปในรูปแบบของความร้อนเสมอ

เมื่อภาระงานของ AI พุ่งสูงขึ้น ความสูญเสียเพียงเล็กน้อยนี้จะกลายเป็นต้นทุนมหาศาลทันที แนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นคือการขยับไปสู่ สถาปัตยกรรมไฟฟ้ากระแสตรงแรงดันสูง (High Voltage DC) ทั้งระบบ 

ซึ่งจะเข้ามาตัดวงจรการแปลงพลังงานที่ซับซ้อนออกไป ช่วยลดขนาดของตัวนำไฟฟ้า และที่สำคัญที่สุดคือเพิ่มประสิทธิภาพในการจ่ายไฟให้เสถียรพอที่จะรองรับชิปประมวลผลยุคใหม่ที่มีพฤติกรรมการใช้พลังงานแบบกระชาก (Power Spikes) ได้ดีกว่าระบบเดิมอย่างเห็นได้ชัด

2. AI แบบกระจายศูนย์ (Distributed AI)

แม้ว่าเราจะเห็นการลงทุนมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ในคลาวด์ระดับโลก (Hyperscalers) เพื่อฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แต่ในอนาคตการประมวลผล AI จะเริ่มกระจายตัวออกไป โดยเฉพาะในกลุ่มอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างเข้มงวด เช่น การเงิน กลาโหม และสาธารณสุข ซึ่งมีข้อกำหนดเรื่องความปลอดภัยและที่ตั้งของข้อมูล (Data Sovereignty) อย่างสูง

นี่คือจุดที่ Private AI หรือดาต้าเซ็นเตอร์ภายในองค์กรจะกลับมาทวีความสำคัญอีกครั้ง องค์กรเหล่านี้ต้องการสภาพแวดล้อมที่เป็นส่วนตัวเพื่อรันโมเดล AI ของตัวเองโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความลับรั่วไหล 

ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานในออฟฟิศหรือ Data Center ส่วนตัวต้องถูกยกเครื่องใหม่ทั้งหมดให้มีความหนาแน่นสูง (High Density) และรองรับระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว เพื่อให้มีศักยภาพในการประมวลผลที่รวดเร็วและปลอดภัยในพื้นที่จำกัด

3. การเร่งสู่ความเป็นอิสระด้านพลังงาน (Energy Autonomy)

จากการแลกเปลี่ยนมุมมองกับคุณชาญกิจ พบว่าความท้าทายที่ดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วโลกกำลังเผชิญเหมือนกันคือปัญหา "คอขวดของสายส่งไฟฟ้า" 

 แม้ในบางพื้นที่จะมีไฟฟ้าเพียงพอในภาพรวม แต่โครงข่ายสายส่ง (Grid) กลับไม่สามารถรองรับการส่งพลังงานมหาศาลเข้าไปยังจุดเดียวที่เป็นดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดกิกะวัตต์ได้

สถานการณ์นี้บีบให้ดาต้าเซ็นเตอร์ต้องก้าวสู่เทรนด์ Energy Autonomy หรือการพึ่งพาตัวเองด้านพลังงาน เราจะเริ่มเห็นการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าภายในไซต์งาน (On-site Generation) มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกังหันก๊าซธรรมชาติ ระบบโซลาร์เซลล์ หรือการใช้ไฮโดรเจน เพื่อสร้างระบบไมโครกริดของตัวเอง 

แนวคิด "Bring Your Own Power" จะกลายเป็นเรื่องปกติสำหรับโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ยุคใหม่ที่ต้องการความแน่นอนในการดำเนินงาน โดยไม่จำเป็นต้องรอการขยายโครงข่ายไฟฟ้าจากภาครัฐเพียงอย่างเดียวครับ

4. การออกแบบและดำเนินงานด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลทวิน (Digital Twin)

ในโลกที่เทคโนโลยี AI เปลี่ยนแปลงทุก 6 เดือน เวลา 2-3 ปีในการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์หนึ่งแห่งถือว่านานเกินไป รายงาน Vertiv Frontiers ระบุชัดเจนว่าเทคโนโลยี Digital Twin ได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในการเร่งสปีด 

ตั้งแต่ขั้นตอนการจำลองทิศทางการไหลของอากาศและความร้อน ไปจนถึงการวางผังอุปกรณ์ทั้งหมดในรูปแบบเสมือนจริงก่อนจะลงมือสร้างจริง

เมื่อเราใช้ Digital Twin ทำงานร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานแบบ Modular สำเร็จรูป เราจะสามารถยกส่วนประกอบที่ผลิตจากโรงงานมาประกอบหน้างานได้เหมือนเลโก้ ซึ่งช่วยลดระยะเวลาตั้งแต่เริ่มโครงการจนถึงการเดินเครื่องรันโมเดล AI ได้สูงสุดถึง 50%  ความสามารถในการ Time-to-Market ที่รวดเร็วเช่นนี้คือตัวตัดสินแพ้ชนะในธุรกิจยุค AI อย่างแท้จริง

5. ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวแบบปรับตัว (Adaptive Liquid Cooling)

เทรนด์สุดท้ายที่เป็นหัวใจสำคัญที่สุดคือการเปลี่ยนผ่านเรื่องระบบระบายความร้อน เมื่อชิป GPU มีศักยภาพสูงขึ้น ความร้อนที่เกิดขึ้นก็รุนแรงเกินกว่าที่ระบบลมแบบเดิมจะรับไหว การนำระบบ Liquid Cooling มาใช้จึงไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่สิ่งที่ใหม่คือการทำให้มันฉลาดขึ้นด้วยระบบ Adaptive 

ระบบระบายความร้อนยุค 2026 จะทำงานสอดประสานกับ AI เพื่อมอนิเตอร์และควบคุมปริมาณของเหลวที่ไหลผ่านแต่ละจุดแบบ Real-time ตามภาระงานจริงที่เกิดขึ้น ระบบจะสามารถคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้า (Predictive Maintenance) 

และบริหารจัดการส่วนประกอบต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ช่วยยืดอายุการใช้งานฮาร์ดแวร์มูลค่ามหาศาล และทำให้ดาต้าเซ็นเตอร์มีความทนทาน แม้ต้องเผชิญกับ Workload ที่หนักหน่วงต่อเนื่องเป็นเวลานาน

ทั้ง 5 เทรนด์นี้สะท้อนให้เห็นว่า ดาต้าเซ็นเตอร์ในยุค AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของงานไอทีอีกต่อไป แต่มันคือการหลอมรวมกันของวิศวกรรมไฟฟ้า วิศวกรรมความร้อน และซอฟต์แวร์ขั้นสูง ใครที่สามารถบริหารจัดการทั้ง 5 มิตินี้ได้อย่างบูรณาการ ผู้นั้นจะครองความได้เปรียบในการแข่งขันในยุคเศรษฐกิจ AI อย่างแน่นอน

อ้างอิง : บทสัมภาษณ์พิเศษกับ คุณชาญกิจ แสงกิตติไพบูลย์