บทความโดย ดารียุช แอชจารี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและรองประธานฝ่ายวิศวกรรมโซลูชัน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, นูทานิคซ์

ยุคที่ "โมเดลประสิทธิภาพสูง" (frontier model) โดดเด่นได้ด้วยตัวเองนั้นจบลงแล้ว เพราะเราได้เข้าสู่ยุคที่ใคร ๆ ก็ทำโมเดลตามทันจน LLM กลายเป็นเหมือนสินค้าทั่วๆ ไป (Commodity LLM) อย่างเต็มตัว 

เพียงแค่สองปีก่อน การเข้าถึง LLM ประสิทธิภาพสูงได้นับเป็นจุดแข็งที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน แต่วันนี้โมเดลเหล่านี้มีอยู่ทั่วไป ไม่ว่าจะโหลดจากโอเพ่นซอร์สหรือดึงผ่าน API ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ดังนั้นในปี 2026 ตัวโมเดลจึงไม่ใช่ความก้าวหน้าทางนวัตกรรมอีกต่อไป แต่เป็นเพียงมาตรฐานขั้นพื้นฐานเท่านั้น 

หัวข้อสนทนาของผู้นำด้านไอทีทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น (APJ) ได้เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง เพราะโจทย์หลักในตอนนี้ไม่ใช่ "เราควรใช้โมเดลไหนดี" แต่คือ "เราจะสร้างมูลค่าที่แท้จริงจาก AI ได้อย่างไร โดยที่ไม่สูญเสียการควบคุมสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาของเรา” 

คำตอบอยู่ที่ อธิปไตยทางข้อมูล (sovereign data) เพราะในยุคที่อัลกอริทึมกลายเป็นเหมือนสินค้าทั่วไป ข้อมูลเฉพาะขององค์กรเท่านั้นที่จะเป็นปราการคุ้มกันทางธุรกิจที่แท้จริง 

ช่องว่าง 88% จากโครงการทดลองสู่การใช้งานจริง

แม้จะมีความตื่นตัวเรื่อง AI อย่างมากทั่วภูมิภาค APJ แต่เรากำลังเผชิญกับความจริงที่น่าตกใจ นั่นคือ โครงการต้นแบบของ AI เกือบ 88% ล้มเหลวและไม่สามารถนำไปใช้งานจริงได้

รายงาน Enterprise Cloud Index (ECI) ปีที่ 8 ของนูทานิคซ์ ได้สะท้อนให้เห็นถึงเรื่องนี้อย่างชัดเจน ผลสำรวจระบุว่าแม้ผู้นำด้านไอทีที่ตอบแบบสำรวจถึง 85% จะระบุว่า AI เป็นตัวเร่งให้ต้องปรับปรุงระบบให้ทันสมัย แต่ 82% กลับยอมรับว่าโครงสร้างพื้นฐานแบบ on-premises ที่มีอยู่นั้น ยังไม่พร้อมรองรับภาระงานหนักที่ AI จำเป็นต้องใช้

"ช่องว่างของความพร้อม" นี้เองที่เป็นจุดสูญเสียประสิทธิภาพและทำให้งบประมาณรั่วไหลอย่างหนัก ซึ่งจริงๆ แล้ววันนี้เราแค่เปลี่ยนหน่วยวัดความเร็วและค่าใช้จ่ายในการประมวลผลจาก "MIPS" ในยุคเมนเฟรม มาเป็นการวัดด้วย "tokens" ในยุค AI และถึงแม้หน่วยวัดทรัพยากรที่ใช้คิดเงินจะเปลี่ยนไป แต่ความจำเป็นด้านสถาปัตยกรรมระบบที่รัดกุมยังเหมือนเดิม เพราะการใช้ token ไปกับข้อมูลที่ AI มโนขึ้นมา (hallucination) คือการสูญเปล่า หากไม่มีศูนย์กลางข้อมูลที่ถูกต้องเพียงหนึ่งเดียว องค์กรก็เป็นเพียงแค่ผู้ที่ "โหมใช้ token" จนพาตัวเองไปสู่สภาวะล้มเหลวทางการเงิน

ต้นทุนแฝงของกลยุทธ์ "รอดูท่าทีก่อน" 

ในสภาวะตลาดที่ผันผวน การชะลอเพื่อรอดูท่าทีอาจดูว่าเป็นทางเลือกที่น่าดึงดูด แต่ในปี 2026 การยืนอยู่นอกวงกลับเป็นการตัดสินใจที่สร้างความเสียหายมากที่สุดของผู้บริหาร ผลกระทบของการไม่ลงมือทำอะไรเลยจะปรากฎออกมาสามรูปแบบด้วยกัน 

1)    การสูญเสียทางเลือก: การหลีกเลี่ยงที่จะตัดสินใจเรื่องโครงสร้างพื้นฐานในตอนนี้ เท่ากับคุณกำลังผูกติดตัวเองเข้ากับทิศทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งโดยไม่รู้ตัว รวมถึงต้องยอมรับการขึ้นราคาของพวกเขาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

2)    การขยายตัวของ Shadow AI: ผลสำรวจ ECI ชี้ว่า 79% ขององค์กรมีหน่วยงานนอกฝ่ายไอทีที่นำ AI มาแอบใช้อย่างไม่ได้รับอนุญาต หากฝ่ายไอทีไม่สามารถจัดหาแพลตฟอร์ม "Sovereign AI" ที่รวดเร็วและสอดคล้องกับข้อกำหนดมาให้ได้ พนักงานก็จะแอบสร้างระบบขึ้นมาใช้เอง ซึ่งก่อให้เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและเสี่ยงต่อการถูกปรับอย่างมหาศาลจากการละเมิดกฎระเบียบ

3)    ภาวะที่ทักษะบุคลากรหยุดพัฒนา: ยุคของการยกเครื่องหรือย้ายแพลตฟอร์มระบบไอทีครั้งใหญ่ขององค์กร (Great Replatforming) จำเป็นต้องใช้ทักษะชุดใหม่ การย่ำอยู่กับที่จะทำให้ทีมงานติดอยู่กับการบริหารจัดการเวอร์ชวลแมชชีนแบบเดิม ๆ ในขณะที่โลกกำลังก้าวไปสู่การควบคุมและบริหารจัดการด้วย Agentic AI

การสร้างฐานการผลิต AI (AI Factory): ผลตอบแทนที่ได้จากการลงมือทำ

การใช้วิธีการออกแบบระบบที่ให้ความสำคัญกับอธิปไตยทางข้อมูลตั้งแต่แรกเริ่ม (sovereign-by-design) ไม่ใช่แค่เรื่องของการทำตามกฎระเบียบแบบขอไปที แต่เป็นเรื่องของประสิทธิภาพทางธุรกิจโดยตรง องค์กรที่มอง AI เป็นเสมือน “AI Factory” หรือฐานการผลิต AI ที่เป็นหนึ่งเดียวกัน มากกว่าจะมองเป็นเพียงแค่ชุดของการทดลองที่แยกส่วนกัน จะเห็นผลตอบแทนที่จับต้องได้อย่างชัดเจนคือ

• การเพิ่มประสิทธิภาพ: การทำให้ทรัพยากรที่ต้องใช้กับ AI เป็นเวอร์ชวลและการรวมศูนย์ฮาร์ดแวร์ จะช่วยให้องค์กรลดค่าใช้จ่ายด้านคลาวด์ได้สูงถึง 40% และขจัดอินสแตนซ์ที่มีการใช้งานไม่เต็มประสิทธิภาพออกไป

• การสร้างภูมิคุ้มกันให้ข้อมูล: กลยุทธ์การทำงานแบบเชิงรุกจะเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่ได้รับการปกป้อง การเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ภายในระบบภายในองค์กร (on-premises) เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของกฎหมายในแต่ละท้องถิ่น เช่น กฎหมาย DPDP ของอินเดีย หรือกฎหมาย APPI ของญี่ปุ่น จะช่วยรักษาห่วงโซ่การครอบครองและดูแลรักษาข้อมูล (Chain of Custody) ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อการพิสูจน์ความถูกต้องเที่ยงตรงของ AI ต่อหน่วยงานกำกับดูแล
• การเร่งสร้างมูลค่าทางธุรกิจให้เร็วขึ้น: เมื่อมีการเชื่อมช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานด้วยแพลตฟอร์มที่รองรับทั้งเวอร์ชวลแมชชีน และ Kubernetes (เช่น NKP Metal) องค์กรก็ไม่จำเป็นต้องเสียเวลาเริ่มต้นนับหนึ่งใหม่ คุณจะสามารถติดตั้งและเริ่มใช้งานโมเดลได้ภายในไม่กี่วันแทนที่จะเป็นหลายเดือน พร้อมเปลี่ยน tokens ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างมั่นใจ

บทสรุป

ภาพลวงตาเรื่องความมั่นคงของโครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมได้หมดสิ้นลงแล้ว ผู้ชนะในยุคของ token จะไม่ใช่ผู้ที่ทุ่มเงินแก้ปัญหามากที่สุด แต่จะเป็นผู้บริหารที่เชี่ยวชาญด้านเศรษฐศาสตร์ AI โดยเริ่มต้นจากการมีข้อมูลที่สะอาดและถูกต้อง แม่นยำ พร้อมทั้งสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและเป็นหนึ่งเดียวกัน ซึ่งมองว่าข้อมูลคือสินทรัพย์อันทรงคุณค่าที่องค์กรเป็นเจ้าของและควบคุมได้เอง ไม่ใช่ภาระขององค์กร ข้อมูลขององค์กรคือทรัพย์สินทางปัญญา คือความไว้วางใจของลูกค้า และคือผลตอบแทนในอนาคต อย่าปล่อยให้ข้อมูลอันมีค่าเหล่านั้นกลายเป็นเพียงสินค้าอุปโภคบริโภคทั่วไปที่ใครๆ ก็มีเหมือนกัน 

คำถามสำหรับผู้นำองค์กรทุกคนในวันนี้คือ โครงสร้างพื้นฐานของคุณกำลังทำหน้าที่เป็น "ฐานแห่งการสรรค์สร้างนวัตกรรม" หรือเป็น "คอขวดที่คอยรั้งการเติบโต" ขององค์กรกันแน่