Red Hat เผย 5 จุดเปลี่ยนเทคโนโลยี AI เอเชียแปซิฟิกปี 2026 มุ่งสู่ยุคการใช้งานจริงและระบบเฉพาะทาง

สำนักข่าวบริคอินโฟ – Red Hat (เร้ดแฮท) ผู้ให้บริการโซลูชันโอเพ่นซอร์สระดับโลก เผยทิศทางเทคโนโลยีในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก โดยชี้ว่าปี 2026 จะเป็นหมุดหมายสำคัญของการเปลี่ยนผ่านจากการ “ทดลอง” สู่การ “ใช้งานจริง” (Execution) เพื่อปฏิรูปองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ

สุพรรณี อำนาจมงคล ผู้จัดการประจำประเทศไทย Red Hat (เร้ดแฮท) ระบุว่า องค์กรในปัจจุบันไม่ได้หยุดอยู่แค่ความตื่นเต้นในกระแสเทคโนโลยี แต่กำลังมุ่งเน้นว่าจะนำ AI มาสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้จริงในระดับโครงสร้างได้อย่างไร โดยได้สรุป 5 แนวโน้มสำคัญที่จะกำหนดทิศทางเทคโนโลยีในปี 2026 ไว้ดังนี้

1. AI ยุคการใช้งานจริงและชิปสั่งทำพิเศษ

ยุคแห่งความตื่นเต้นใน Generative AI (ปี 2023-2025) กำลังเปลี่ยนผ่านสู่การมุ่งเน้นผลลัพธ์ องค์กรต่างมองหา AI ที่มีความเฉพาะทาง (Fit-for-purpose AI) ซึ่งออกแบบมาเพื่ออุตสาหกรรมและเวิร์กโฟลว์ที่แตกต่างกัน ผลการศึกษาจาก IDC (ไอดีซี) คาดการณ์ว่า 70% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิกจะนำ Agentic AI เข้ามาพลิกโฉมโมเดลธุรกิจภายใน 18 เดือนข้างหน้า และภายในปี 2027 องค์กรกว่า 40% จะหันไปใช้ชิปประมวลผลสั่งทำพิเศษ (Custom Silicon) เพื่อความคุ้มค่าและประสิทธิภาพสูงสุด โดยเฉพาะภาคการเงินที่นำระบบนี้มาใช้ตรวจสอบธุรกรรมและวิเคราะห์การทุจริต ซึ่งสอดคล้องกับแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติของไทย

2. เวอร์ชวลไลเซชันยุคใหม่รวมศูนย์

แนวคิดเรื่องโครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมกำลังถูกท้าทาย เนื่องจากเวิร์กโหลด AI สมัยใหม่ต้องการประสิทธิภาพสูงและ Latency ต่ำ ในปี 2026 กลยุทธ์ด้านเวอร์ชวลไลเซชัน (Virtualization) จะเปลี่ยนไปสู่การรวมเอาเวอร์ชวลแมชชีน (VM), คอนเทนเนอร์ และการประมวลผลเฉพาะทาง เข้ามาอยู่ภายใต้โมเดลการทำงานเดียวกัน เพื่อให้สามารถรองรับได้ทั้งแอปพลิเคชันดั้งเดิมและเวิร์กโหลดอัจฉริยะใหม่ ๆ ควบคู่กันไปโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ

3. ไฮบริดคลาวด์คือมาตรฐานใหม่

Hybrid Cloud (ไฮบริดคลาวด์) จะกลายเป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐานสำหรับองค์กรที่ต้องการความสมดุล โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น ธุรกิจการเงิน ที่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลสำคัญไว้ภายในองค์กร (On-premise) เพื่อความปลอดภัยและการควบคุม แต่ขณะเดียวกันก็ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาลจากพับลิคคลาวด์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ที่สามารถออกแบบสภาพแวดล้อมให้รองรับการรัน AI ได้จากทุกที่ จะเป็นผู้ได้เปรียบในการแข่งขัน

4. การกำกับดูแลเป็นตัวกำหนดกลยุทธ์

ประเด็นด้านการกำกับดูแล (Governance) จะมีอิทธิพลสูงสุดต่อการเลือกใช้เทคโนโลยี องค์กรต้องการระบบที่ตรวจสอบได้ (Auditability) และติดตามย้อนกลับได้ (Traceability) ว่าโมเดล AI ตัดสินใจจากอะไร โดยในประเทศไทย หน่วยงานภาครัฐอย่าง สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ผ่านศูนย์ AIGC ได้เริ่มวางแนวทางปฏิบัติเพื่อให้ภาคเอกชนนำไปปรับใช้ ให้สอดคล้องกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) และมาตรฐานสากล

5. เร่งสร้างทักษะและพลังโอเพ่นซอร์ส

ความท้าทายสำคัญคือการขาดแคลนบุคลากร โดยประเทศไทยมีเป้าหมายพัฒนาบุคลากรด้าน AI ให้ได้ 30,000 คน ภายในปี 2570 ผ่านความร่วมมือรัฐ-เอกชน เช่น การสร้าง GDCC AI Marketplace ซึ่งชุมชน Open Source (โอเพ่นซอร์ส) จะเป็นหัวใจสำคัญในการลดช่องว่างนี้ โดยทำหน้าที่เป็นแหล่งแลกเปลี่ยนความรู้และเครื่องมือ เพื่อผลักดันให้ภูมิภาคนี้เปลี่ยนสถานะจากผู้ใช้เทคโนโลยี ก้าวสู่การเป็นผู้สร้างนวัตกรรมอย่างเต็มตัว