การ์ทเนอร์คาดว่าการใช้จ่ายขององค์กรไทยสำหรับบริการ AI-Optimized Infrastructure as a Service หรือ AI-Optimized IaaS ในปี 2569 จะสูงกว่า 1.8 พันล้านบาท เติบโต 207.3% จากปีก่อนหน้า และอาจขยับไปเกือบ 3.2 พันล้านบาทในปี 2570 ตัวเลขนี้เกิดขึ้นในจังหวะที่องค์กรกำลังย้าย AI จากการทดลอง ไปสู่แอปพลิเคชันและกระบวนการทำงานที่ต้องใช้งานจริงมากขึ้น
ตลาด AI-Optimized IaaS โตเร็วกว่าตลาด IaaS รวม
ในภาพรวมโลก การ์ทเนอร์คาดว่าตลาดAI-Optimized IaaS จะมีมูลค่า 42,276 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2569 เพิ่มขึ้น 96.4% จาก 21,529 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2568 และจะเพิ่มเป็น 66,143 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2570 ขณะที่ตลาด IaaS รวมเติบโตในอัตราที่ต่ำกว่า คือ 29.3% ในปี 2569 และ 25.2% ในปี 2570
- AI-Optimized IaaSมูลค่า: 21,529 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2568, 42,276 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2569 และ 66,143 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2570
- IaaS รวม: 222,170 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2568, 287,347 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2569 และ 359,899 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2570
Inference แซง Training เมื่อ AI เริ่มทำงานในระบบจริง
แรงขับสำคัญของการใช้จ่ายรอบนี้อยู่ที่เวิร์กโหลดสำหรับการอนุมานข้อมูล หรือ Inference การ์ทเนอร์คาดว่าการใช้จ่ายด้านนี้ทั่วโลกในปี 2569 จะอยู่ที่ 23.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ แซงการใช้จ่ายเพื่อ Training ซึ่งอยู่ราว 19 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และคิดเป็น 55% ของการใช้จ่าย AI-Optimized IaaS ทั้งหมดในปีนี้ ก่อนเพิ่มเป็น 59% ในปี 2570
ต่างจากการฝึกฝนโมเดลที่เกิดเป็นรอบ ๆ Inference เป็นภาระประมวลผลที่เกิดขึ้นขณะระบบตอบลูกค้า ประมวลผลคำสั่ง หรือทำงานร่วมกับกระบวนการปฏิบัติการจริง การ์ทเนอร์จึงมองว่าการขยายตัวของ Agentic AI จะเพิ่มความเข้มข้นของการประมวลผลแบบหลายขั้นตอนและเป็นอิสระมากขึ้น
โมเดลเฉพาะทางทำให้การลงทุนคลาวด์ต้องมองไกลกว่าเดิม
การ์ทเนอร์ระบุว่าเมื่อองค์กรนำโมเดลที่ปรับจูนแล้วและโมเดลเฉพาะตามสายงาน หรือ Domain-Specific Models ไปเชื่อมกับระบบลูกค้าและระบบปฏิบัติการมากขึ้น ความต้องการประมวลผลแบบเรียลไทม์ก็เพิ่มตามไปด้วย นั่นทำให้การวางแผนคลาวด์ต้องมองทั้งขนาดความจุ ความต่อเนื่องของการประมวลผล และต้นทุนของเวิร์กโหลดที่เกิดหลังโมเดลถูกนำไปใช้งาน
ไทยอาจแตะเกือบ 3.2 พันล้านบาทในปี 2570
สำหรับองค์กรไทย ตัวเลขคาดการณ์เกิน 1.8 พันล้านบาทในปี 2569 และเกือบ 3.2 พันล้านบาทในปีถัดไป เป็นสัญญาณให้การลงทุน AI ไม่ได้จบที่การเลือกโมเดลหรือเครื่องมืออีกต่อไป แต่ต้องรวมแผนโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการใช้งานต่อเนื่องเข้าไว้ด้วย โดยเฉพาะงานที่ต้องตอบสนองแบบเรียลไทม์
ติดตามข้อมูลข่าวสารน่าสนใจได้ทาง www.zanzab.com และช่องทางโซเชียล
Facebook , YouTube , Instagram และ Tiktok
