Datadog เผยรายงาน State of AI Engineering 2026 ชี้ระบบปฏิบัติการโตไม่ทันดีมานด์ ทำคำสั่ง AI ล้มเหลว 5%

สำนักข่าวบริคอินโฟ – รายงานฉบับล่าสุด State of AI Engineering 2026 จาก ดาต้าด็อก (Datadog) ระบุว่าองค์กรไทยกำลังเร่งเครื่องใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จนเติบโตเป็นอันดับต้นๆ ของอาเซียน อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการพัฒนาด้านซอฟต์แวร์กลับสวนทางกับขีดความสามารถของระบบปฏิบัติการ โดยพบสถิติที่น่ากังวลว่า 1 ใน 20 ของคำสั่งประมวลผล AI หรือประมาณ 5% เกิดความล้มเหลวในระหว่างการใช้งานจริง (Production) ซึ่งมีสาเหตุหลักมาจากข้อจำกัดด้านกำลังการรองรับของระบบที่เป็นคอขวดสำคัญในการขยายสเกลธุรกิจ

รายงานวิเคราะห์ข้อมูลจากองค์กรนับพันแห่งทั่วโลกพบว่า ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่ก้าวเข้าสู่ยุค Multi-model อย่างเต็มตัว โดยกว่า 69% มีการใช้งานโมเดล AI ตั้งแต่ 3 รูปแบบขึ้นไปเพื่อลดการพึ่งพาแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง แม้ว่า โอเพนเอไอ (OpenAI) จะยังคงครองส่วนแบ่งสูงสุดที่ 63% แต่คู่แข่งอย่าง กูเกิล เจมิไน (Google Gemini) และ แอนโธรปิก คลอดด์ (Anthropic Claude) กลับมีอัตราการเติบโตที่พุ่งสูงขึ้นถึง 20% และ 23% ตามลำดับ นอกจากนี้ ปริมาณข้อมูลหรือ โทเค็น (Tokens) เฉลี่ยต่อหนึ่งคำสั่งประมวลผลยังเพิ่มขึ้นถึง 4 เท่าในกลุ่มผู้ใช้งานหนัก สะท้อนถึงความซับซ้อนของข้อมูลที่ระบบต้องแบกรับ

คุณหยานปิง ลี (Yanbing Li) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ ดาต้าด็อก (Datadog) กล่าวเปรียบเทียบว่า “ภาพรวมของเทคโนโลยี AI ในขณะนี้มีความคล้ายคลึงกับยุคเริ่มต้นของคลาวด์ (Cloud) เป็นอย่างมาก ซึ่งคลาวด์ทำให้ระบบต่าง ๆ สามารถควบคุมผ่านซอฟต์แวร์ได้มากขึ้น แต่ก็ทำให้การบริหารจัดการซับซ้อนขึ้นอย่างมหาศาล ปัจจุบัน AI ก็กำลังสร้างผลกระทบในลักษณะเดียวกันในระดับแอปพลิเคชัน” เธอยังย้ำอีกว่า ในสมรภูมินี้องค์กรที่จะเป็นผู้นำจะไม่ใช่แค่ผู้ที่สร้างโมเดลได้เก่ง แต่ต้องสร้างการควบคุมการทำงานรอบโมเดลเหล่านั้นได้ และ AI Observability จะกลายเป็นสิ่งจำเป็นพื้นฐานเหมือนที่ Cloud Observability เคยเป็นเมื่อทศวรรษก่อน

ทางด้าน คุณกิลเลอร์โม เราช์ (Guillermo Rauch) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ เวอร์เซล (Vercel) ให้มุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับความล้มเหลวของระบบ เอเจนต์ (Agent) ว่ามักเกิดจากข้อผิดพลาดที่ทีมพัฒนามองไม่เห็น “ความล้มเหลวระลอกถัดไปของระบบเอเจนต์จะไม่ได้มาจากข้อจำกัดว่ามันทำอะไรไม่ได้ แต่จะมาจากข้อผิดพลาดที่ทีมพัฒนามองไม่เห็น เพราะเอเจนต์มีลำดับและเส้นทางการทำงานที่ถูกกำหนดโดย LLM เอง ทำให้การมองเห็นสถานะการทำงานมีความสำคัญอย่างยิ่ง”

ท้ายที่สุด รายงานฉบับนี้สรุปว่านวัตกรรมเพียงอย่างเดียวไม่พอสำหรับการแข่งขันในอนาคต แต่ความสามารถในการควบคุมระบบแบบเรียลไทม์ ตั้งแต่ระดับฮาร์ดแวร์อย่าง อัตราการใช้งานจีพียู (GPU Utilization) ไปจนถึงระดับซอฟต์แวร์และเวิร์กโฟลว์ คือหัวใจสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรขยายขนาดระบบ AI ได้อย่างมั่นคง โดยที่คุณ ลี ได้ทิ้งท้ายไว้ว่า “เมื่อระบบขยายสเกล วิธีที่องค์กรปฏิบัติการและดูแลระบบ AI อาจสำคัญยิ่งกว่าการเลือกโมเดล”