จากรายงานการวิเคราะห์ล่าสุดของ การ์ทเนอร์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยีชั้นนำของโลก เปิดเผยว่าการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ ไฮเปอร์สเกล ดาต้าเซ็นเตอร์ เพื่อรองรับการใช้งาน AI และ GenAI กำลังสร้างความท้าทายด้านพลังงานครั้งใหญ่ โดยคาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมดาต้าเซ็นเตอร์จะเติบโตสูงถึง 160% ภายในสองปีข้างหน้า ส่งผลให้ความต้องการใช้ไฟฟ้าพุ่งสูงเกินกว่าความสามารถในการจ่ายไฟของผู้ให้บริการไฟฟ้าในปัจจุบัน พร้อมประเมินว่า 40% ของดาต้าเซ็นเตอร์ AI จะประสบปัญหาด้านพลังงานภายในปี 2027 ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อราคาบริการคลาวด์ที่อาจเพิ่มขึ้น 10 ถึง 100 เท่าของราคาปัจจุบัน
วิกฤตพลังงานส่งผลกระทบต่อการขยายตัวของดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วโลก
การวางแผนสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่เพื่อรองรับข้อมูลมหาศาลสำหรับการฝึกฝนและใช้งาน Large Language Models (LLMs) ซึ่งเป็นพื้นฐานของการพัฒนาแอปพลิเคชัน GenAI กำลังเผชิญกับความท้าทายด้านพลังงาน โดยหลายประเทศในยุโรปได้ปฏิเสธการขออนุญาตก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ เนื่องจากความต้องการพลังงานเกินกำลังการผลิตไฟฟ้าในท้องถิ่น ขณะที่ ไอร์แลนด์ และ สิงคโปร์ ถึงขั้นประกาศจำกัดหรือระงับการเติบโตของดาต้าเซ็นเตอร์อย่างสิ้นเชิง
การแก้ปัญหาด้วยการสร้างระบบส่งไฟฟ้า การจัดจำหน่าย และเพิ่มกำลังการผลิตใหม่ อาจต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะเริ่มใช้งานได้ ส่งผลให้องค์กรต่างๆ ต้องเตรียมแผนรับมือกับความเสี่ยงด้านพลังงานตั้งแต่วันนี้ โดยต้องคำนึงถึงผลกระทบเชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้พลังงานสำหรับการใช้งานและติดตั้ง AI ทั้งในองค์กรและบนคลาวด์
AWS นำร่องโมเดลธุรกิจใหม่ ตั้งดาต้าเซ็นเตอร์ใกล้โรงไฟฟ้านิวเคลียร์
ปัญหาสำคัญอีกประการหนึ่งคือโครงสร้างพื้นฐานสายทองแดงของระบบไฟฟ้า ซึ่งแทบไม่มีการพัฒนานับตั้งแต่ทศวรรษ 1960 ทำให้เกิดข้อจำกัดในการจ่ายไฟฟ้า Amazon Web Services (AWS) จึงแก้ปัญหาด้วยการตั้งดาต้าเซ็นเตอร์ขนาด 750 เมกะวัตต์ ใกล้กับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาด 2.3 กิกะวัตต์ในรัฐเพนซิลเวเนีย เพื่อรับประกันการเติบโตในระยะยาวและป้องกันปัญหาการหยุดชะงักด้านพลังงาน
สำหรับประเทศไทย แม้ว่าโมเดลนี้จะยังไม่สามารถนำมาใช้ได้ในทันทีเนื่องจากยังไม่มีโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ แต่การทบทวนร่าง Power Development Plan 2024 (PDP) ที่มีแผนพัฒนา Small Modular Nuclear Reactors (SMR) ขนาด 300 เมกะวัตต์ต่อหน่วย อาจเป็นทางออกในอนาคต
Tesla พัฒนานวัตกรรมซูเปอร์คอมพิวเตอร์ประหยัดพลังงาน
Tesla กำลังแก้ปัญหาการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นด้วยการพัฒนาศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Dojo เพื่อรองรับการขับขี่อัตโนมัติระดับ 5 ที่รถยนต์สามารถขับเคลื่อนได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม โดยสามารถประมวลผลสตรีมวิดีโอแบบเรียลไทม์จากยานพาหนะด้วยการใช้พลังงานน้อยกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปถึง 30%
ผู้ผลิตชิปรายใหญ่อื่นๆ ก็กำลังพัฒนาและติดตั้งดาต้าเซ็นเตอร์ของตนเองในลักษณะเดียวกัน การแข่งขันเพื่อลดการใช้พลังงานและปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI จะสร้างประโยชน์อย่างมากสำหรับคนรุ่นต่อไป อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีชิปเพียงอย่างเดียวไม่สามารถทดแทนความจำเป็นในการพัฒนาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI และสถาปัตยกรรมองค์กรได้
แนวทางการเตรียมพร้อมรับมือวิกฤตพลังงานสำหรับองค์กร
องค์กรที่วางแผนใช้โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สำหรับแอปพลิเคชัน AI และ GenAI ควรตรวจสอบภาพรวมการใช้พลังงานของผู้ให้บริการคลาวด์ และติดตามเครื่องมือที่แสดงกำลังการผลิตแบบเรียลไทม์ พร้อมกำหนดแผนสำรองในกรณีที่พลังงานไม่เพียงพอ โดยเฉพาะในประเทศที่มีการระงับการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์
นอกจากนี้ องค์กรควรพิจารณาชดเชยต้นทุนที่เพิ่มขึ้นจากการใช้พลังงาน ด้วยการสรรหาวิธีสร้างรายได้จากข้อมูลและบริการ AI รวมถึงตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงกำลังการผลิตต้องไม่ส่งผลกระทบต่อนโยบายด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) ของดาต้าเซ็นเตอร์
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มการเติบโตของ ดาต้าเซ็นเตอร์ AI และผลกระทบด้านพลังงาน สามารถติดตามได้ที่เว็บไซต์ การ์ทเนอร์
ติดตามข่าวสาร อัปเดตเทคโนโลยี รีวิวของใหม่ก่อนใคร ได้ทาง www.techoffside.com และ ช่องทางโซเชียล Facebook, Instagram, YouTube และ TikTok
