TCC Technology แนะ 3 ปัจจัยเลือก Cloud Infrastructure รองรับ AI องค์กร

OPEN-TEC แพลตฟอร์มแบ่งปันความรู้ด้านเทคโนโลยี ภายใต้การดูแลของ TCC Technology Group เผยแพร่บทวิเคราะห์เกี่ยวกับการเลือก Cloud Infrastructure ที่เหมาะสมสำหรับรองรับการใช้งาน AI ในระดับองค์กร โดยอ้างอิงข้อมูลจาก McKinsey & Company ปี 2025 ที่ระบุว่า สัดส่วนองค์กรที่นำ AI มาใช้ในการทำงานเพิ่มขึ้นเป็น 88 เปอร์เซ็นต์ จากเดิม 77 เปอร์เซ็นต์ในปีก่อนหน้า

บทวิเคราะห์ระบุว่า ความท้าทายสำคัญขององค์กรในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงการเตรียมโครงสร้างพื้นฐานด้าน Cloud ให้พร้อมรองรับการใช้งานจริง ทั้งในด้านปริมาณข้อมูล ความเร็วในการประมวลผล ความเสถียรของระบบ และต้นทุนที่ต้องบริหารควบคู่กัน

โครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมอาจไม่เพียงพอสำหรับ AI

OPEN-TEC ระบุว่า ระบบ AI มีลักษณะการทำงานที่แตกต่างจากระบบเทคโนโลยีสารสนเทศแบบดั้งเดิมอย่างชัดเจน ในอดีตองค์กรส่วนใหญ่ออกแบบระบบเพื่อรองรับงานธุรกรรม เช่น ระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) หรือระบบบริหารลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ซึ่งมีรูปแบบการใช้งานที่คาดการณ์ได้ค่อนข้างชัดเจน

ขณะที่ AI ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากภายในเวลาสั้น การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI จึงไม่ได้พิจารณาเพียงจำนวนเซิร์ฟเวอร์ แต่ต้องมองภาพรวมของพลังประมวลผล ระบบจัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และความสามารถในการขยายระบบ เพื่อรองรับการเติบโตของธุรกิจในระยะยาว

3 ปัจจัยสำคัญในการออกแบบ Cloud Infrastructure สำหรับ AI

TCC Technology เสนอปัจจัยสำคัญ 3 ด้านที่องค์กรควรพิจารณาในการวางโครงสร้างพื้นฐาน Cloud สำหรับการใช้งาน AI ดังนี้

1. Scalability (ความสามารถในการขยายระบบ) — AI เป็นงานที่มีความต้องการทรัพยากรเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อองค์กรขยายจากการทดลองใช้งาน (Pilot) ไปสู่การใช้งานจริง หากระบบรองรับได้ไม่เพียงพอ อาจส่งผลต่อความเร็วในการประมวลผลและความต่อเนื่องของบริการ Cloud Infrastructure จึงควรสามารถขยายทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นทั้งด้านประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และเครือข่าย

2. Performance (ประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับลักษณะงาน) — AI แต่ละประเภทมีความต้องการด้านประสิทธิภาพต่างกัน งานวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Batch อาจยอมรับความหน่วงได้ระดับหนึ่ง ขณะที่ระบบ Recommendation, Fraud Detection หรือ AI Assistant มักต้องการการตอบสนองแบบใกล้เรียลไทม์ การออกแบบ Infrastructure จึงควรอิงจากลักษณะการใช้งานจริงมากกว่าพิจารณาเพียงขนาดของระบบ

3. Cost Visibility (การมองเห็นและควบคุมต้นทุน) — การวาง Cloud Infrastructure ควรคำนึงถึงการมองเห็นต้นทุนตั้งแต่เริ่มต้น ทั้งการเลือกทรัพยากรให้เหมาะกับลักษณะงาน การจัดเก็บข้อมูลตามรูปแบบการใช้งาน และการติดตามค่าใช้จ่ายผ่านระบบบริหารจัดการอย่างต่อเนื่อง

บทวิเคราะห์ยังอ้างอิงข้อมูลจาก Google Cloud ปี 2024 ที่ระบุว่า การวัดความสำเร็จของ AI ในระดับองค์กรควรครอบคลุมทั้งประสิทธิภาพของระบบ ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และผลลัพธ์ทางธุรกิจ เพื่อให้มั่นใจว่า AI สามารถสร้างคุณค่าให้ธุรกิจได้จริง

Cloud Model ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับทุกองค์กร

บทวิเคราะห์ระบุ Cloud Model สำหรับ AI ไว้ 3 รูปแบบ ได้แก่

• Public Cloud เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ขยายทรัพยากรได้รวดเร็ว และเหมาะกับองค์กรที่ต้องการเริ่มใช้งาน AI อย่างรวดเร็ว
• Private Cloud เหมาะกับงานที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว หรือ Compliance ที่ชัดเจน โดยเฉพาะกรณีเกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญหรือมีข้อกำหนดด้านการจัดเก็บข้อมูลภายในประเทศ
• Hybrid Cloud เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากขึ้นในระดับองค์กร เนื่องจากช่วยให้เลือกวางระบบให้เหมาะกับลักษณะงานได้ เช่น ข้อมูลสำคัญอยู่บน Private Cloud ขณะที่งานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูงทำงานบน Public Cloud เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความคล่องตัว การควบคุมระบบ และการบริหารต้นทุน

บริการ Cloud Infrastructure ของ TCC Technology

TCC Technology ระบุว่า การออกแบบ Cloud Infrastructure สำหรับ AI ไม่ใช่การเลือก Cloud รูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง แต่คือการออกแบบสถาปัตยกรรมให้เหมาะกับเป้าหมายทางธุรกิจ ลักษณะข้อมูล และรูปแบบการใช้งานของแต่ละองค์กร บริษัทมีบริการด้าน Cloud Infrastructure ครอบคลุม 3 รูปแบบ ได้แก่ Dedicated Cloud Server, Virtual Private Server และ Multi-cloud Solutions

Infrastructure ที่ดีต้องเชื่อมต่อ AI กับธุรกิจได้จริง

บทวิเคราะห์สรุปว่า Cloud Infrastructure ไม่ควรถูกแยกออกจากบริบทธุรกิจ เมื่อ AI เริ่มเข้าไปเกี่ยวข้องกับประสบการณ์ลูกค้า ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน หรือระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ระบบเบื้องหลังจำเป็นต้องทำงานร่วมกับข้อมูล ความปลอดภัย และกระบวนการทางธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง หลายองค์กรจึงเริ่มให้ความสำคัญกับการออกแบบ Infrastructure ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ เพื่อให้ AI เชื่อมต่อกับระบบธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่เพียงเพิ่มทรัพยากรด้านการประมวลผลเท่านั้น

OPEN-TEC ระบุปิดท้ายว่า การเลือก Cloud สำหรับ AI ไม่ใช่เรื่องของการใช้เทคโนโลยีที่ใหม่ที่สุด แต่คือการเลือกรากฐานที่เหมาะกับลักษณะงาน ข้อมูล ความเสี่ยง และเป้าหมายขององค์กร เมื่อโครงสร้างพื้นฐานถูกออกแบบอย่างเหมาะสม องค์กรจะสามารถขยายจากการทดลองใช้งาน AI ไปสู่การใช้งานจริงที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว

แหล่งข้อมูลอ้างอิง: McKinsey & Company (2025), The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation และ Google Cloud (2024), How to build an effective AI strategy