ผลวิจัย Seagate พบว่าองค์กรเกือบทั้งหมดคาดว่า AI จะเพิ่มความต้องการด้านการจัดเก็บข้อมูลในช่วง 3 ปีข้างหน้า แต่มีเพียง 38% ที่มองว่าองค์กรของตนพร้อมเต็มที่สำหรับดีมานด์ข้อมูลระยะยาว สะท้อนช่องว่างระหว่างการขยาย AI กับความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
ข้อมูลมาจาก Data Infrastructure Readiness Report 2026 ฉบับแรกของ Seagate ซึ่ง Recon Analytics สำรวจผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคโนโลยีในองค์กร 2,712 คน ระหว่างเดือนพฤษภาคมถึงมิถุนายน 2569 ครอบคลุมสหรัฐอเมริกา จีน อินเดีย สหราชอาณาจักร เยอรมนี ฝรั่งเศส และญี่ปุ่น
99% คาดว่า AI จะเพิ่มความต้องการจัดเก็บข้อมูล
ผู้ตอบแบบสำรวจ 99% คาดว่า AI จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ความต้องการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นในช่วง 3 ปีข้างหน้า และ 32% เชื่อว่าดีมานด์จะเพิ่มมากกว่าครึ่งหนึ่งจากระดับปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม มีองค์กรเพียง 38% ที่ระบุว่าพร้อมเต็มที่สำหรับความต้องการข้อมูลจาก AI ในระยะยาว
ช่องว่างดังกล่าวทำให้ความพร้อมไม่ได้วัดจากความจุ Storage เพียงอย่างเดียว องค์กรยังต้องพิจารณาคุณภาพข้อมูล การเข้าถึง การกำกับดูแล งบประมาณ ทรัพยากร และแผนระยะยาว เพื่อให้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นนำไปใช้กับ AI ได้จริง
86% เริ่มเห็นผลตอบแทนจาก AI ดันดาต้าเซ็นเตอร์ขึ้นเป็นงานสำคัญ
องค์กร 86% รายงานว่าได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ในระดับปานกลางหรือสูง และ 33% ระบุว่าผลตอบแทนดังกล่าววัดผลได้อย่างมีนัยสำคัญ ตัวเลขนี้บอกว่า AI กำลังสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจแล้ว ขณะเดียวกันก็เพิ่มแรงกดดันให้องค์กรต้องลงทุนกับรากฐานข้อมูลที่รองรับการใช้งานจริง
ด้านลำดับการลงทุน 76% จัดดาต้าเซ็นเตอร์ไว้ใน 3 อันดับแรกของงานโครงสร้างพื้นฐาน และ 20% วางไว้เป็นลำดับแรก ส่วน 98% เห็นว่า AI กำลังยกระดับระบบจัดเก็บข้อมูลให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ
คุณภาพข้อมูลและ Storage เป็นสองอุปสรรคหลัก
เมื่อถามถึงความท้าทายในการนำ AI มาใช้ ผู้ตอบ 53% ระบุเรื่องคุณภาพและความพร้อมของข้อมูล ตามด้วยโครงสร้างพื้นฐานจัดเก็บข้อมูล 43% ซึ่งสูงกว่าความพร้อมของทรัพยากรประมวลผลที่ 27% และข้อจำกัดด้านพลังงานที่ 24%
อุปสรรคด้านการเตรียมองค์กรยังประกอบด้วยระดับความพร้อมของกลยุทธ์ AI 16% งบประมาณและทรัพยากร 14% รวมถึงการจัดการและกำกับดูแลข้อมูล 14% จึงเห็นได้ว่าการขยาย AI ต้องเดินพร้อมกันทั้งข้อมูล ระบบ และแนวทางบริหาร
77% เคยชะลอหรือปรับแผนขยาย AI เพราะพลังงานและความยั่งยืน
ผลสำรวจระบุว่า 77% ขององค์กรเคยชะลอหรือปรับโครงสร้างแผนขยายโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI เพราะกังวลเรื่องความยั่งยืนหรือการใช้พลังงาน และในกลุ่มนี้ 36% ปรับแผนอย่างมีนัยสำคัญ โดยความกังวลด้านสิ่งแวดล้อมอันดับต้น ๆ คือการใช้พลังงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI 52% และการปล่อยคาร์บอนจากพลังงาน 51%
ในอีกด้านหนึ่ง 97% มองว่าการยืดอายุโครงสร้างพื้นฐานช่วยสนับสนุนความยั่งยืนได้อย่างมีนัยสำคัญ และ 94% คาดว่าการดำเนินงานระบบจัดเก็บข้อมูลจะมีความยั่งยืนมากขึ้นภายใน 5 ปี ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ประสิทธิภาพตลอดอายุการใช้งานกลายเป็นส่วนหนึ่งของแผนขยาย AI
Seagate เสนอแนวคิด Sustainable Scaling
Seagate เรียกแนวทางการเพิ่มขีดความสามารถของ AI ควบคู่กับประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และคุณค่าระยะยาวของข้อมูลว่า Sustainable Scaling โดย Melyssa Banda รองประธานฝ่ายธุรกิจ Edge Storage ของ Seagate Technology ระบุว่าองค์กรต้องวางโครงสร้างพื้นฐานให้รองรับการเติบโตของข้อมูล พร้อมจัดเก็บ เข้าถึง และนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
รายงานนี้สะท้อนว่าจุดตัดสินใจด้าน AI กำลังขยับจากการเพิ่ม Compute ไปสู่การออกแบบรากฐานข้อมูลทั้งระบบ เพราะผลตอบแทนจาก AI จะเกิดได้ต่อเนื่องก็ต่อเมื่อข้อมูลพร้อมใช้งาน โครงสร้างพื้นฐานขยายได้ และต้นทุนด้านพลังงานได้รับการวางแผนตั้งแต่ต้น สามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ Data Infrastructure Readiness Report 2026
ติดตามข้อมูลข่าวสารน่าสนใจได้ทาง www.zanzab.com และช่องทางโซเชียล
Facebook , YouTube , Instagram และ Tiktok
