The research, commissioned by ST Telemedia Global Data Centres (STT GDC) and conducted by Ecosystm, surveyed 60 enterprise and digital native leaders in Thailand as part of a broader regional study. The findings place local organizations across four maturity stages: 14% are “Explorers,” 78% are “Builders,” 8% are “Integrators,” and 0% have reached “Leader” status. While the high percentage of builders indicates a market that has moved past proof-of-concept, the lack of leaders underscores the systemic difficulty in translating early AI deployment into sustained business value.

Financial pressures and uncertainty regarding return on investment (ROI) stand as the most immediate barriers to scaling AI workloads in Thailand. The study shows that 57% of Thai organizations cite budget constraints and ROI measurement difficulties as their primary challenges, ranking ahead of infrastructure limitations at 50%. This financial constraint is reflected in corporate spending behavior, with 76% of surveyed organizations allocating 5% or less of their total IT budgets to AI initiatives. Consequently, fewer than 10% of organizations report being operationally ready to scale their AI workloads.

“Thailand has made meaningful progress in moving AI from experimentation into execution, but many organisations are now encountering the more complex challenge of proving value and scaling sustainably,” said Budsarin Pradityont, Country Head, Thailand, ST Telemedia Global Data Centres. “Addressing this will require closer alignment between investment and outcomes, stronger access to specialised expertise, and infrastructure models that enable faster, more cost-predictable scaling.”

A persistent capability and talent shortage further slows execution across the industry. A significant 38% of respondents report a lack of in-house expertise required to manage complex infrastructure and operations. However, a visible disconnect exists in corporate decision-making, as only 8% of organizations prioritize specialized expertise when selecting their infrastructure partners, leaving internal teams constrained in their ability to design and operate advanced systems effectively.

Physical infrastructure bottlenecks also continue to restrict technological progress. More than half of the surveyed leaders note limitations in compute, storage, or network capacity as critical barriers. Only a small minority report having the performance, latency, and bandwidth required for advanced workloads, creating an execution gap where organizations can deploy solutions but fail to scale them reliably and cost-effectively.

Long-term operational, sustainability, and data risks are also emerging due to short-term infrastructure choices. While 50% of Thai organizations are investing in high-density AI hardware like GPUs, only 15% are actively deploying or exploring necessary liquid cooling solutions. Furthermore, 78% state that environmental, social, and governance (ESG) considerations remain secondary to performance and cost. Operational confidence is also impacted by data governance concerns, with zero surveyed organizations reporting absolute confidence in their ability to ensure data privacy in AI systems.

• Full Asia report, please visit: https://www.sttelemediagdc.com/resources/ai-readiness-assessment-report

The post Thailand Faces Significant Financial and Infrastructure Gaps in Scaling Enterprise AI appeared first on Brickinfo News Agency.

รายงานฉบับใหม่นี้ได้ทำการสำรวจองค์กรและผู้นำที่มีความเชี่ยวชาญในยุคดิจิทัลทั่วประเทศจำนวน 60 ราย พบว่า 78% ขององค์กรและผู้นำที่ทำการสำรวจอยู่ในระดับ “สร้างรากฐาน” (Builder) สะท้อนให้เห็นถึงแรงขับเคลื่อนสำคัญ  และวิสัยทัศน์ด้าน AI ที่ชัดเจน แต่มีเพียง 8% เท่านั้นที่เห็นการพัฒนาไปสู่ระดับ “บูรณาการ” (Integrator) ซึ่งเป็นขั้นที่ AI ได้ถูกนำไปใช้ในกระบวนการดำเนินการจริง (Operation) ภายในองค์กรแล้ว โดยผลสำรวจยังระบุว่า ยังไม่มีองค์กรใดที่ก้าวไปถึงระดับ “ผู้นำ” (Leader) ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าองค์กรยังไม่สามารถต่อยอดการใช้ AI ในระยะสร้างรากฐาน (Early Stage) เพื่อสร้างมูลค่าและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ยั่งยืนได้

คุณบุศรินทร์ ประดิษฐยนต์ Country Head บริษัท เอสที เทเลมีเดีย โกลบอล ดาต้าเซ็นเตอร์ ประเทศไทย กล่าวว่า “ปัจจุบันเราเห็นองค์กรในไทยมีความก้าวหน้าอย่างมากในการนำ AI มาใช้งานในองค์กร ซึ่งจากเดิมหลายองค์กรอาจทำได้เพียงแค่นำ AI มาทดลองใช้ ขณะนี้หลายองค์กรยังคงเผชิญโจทย์ที่ซับซ้อนกว่าเดิม นั่นคือทำอย่างไรให้ AI สามารถสร้างคุณค่าและตอบสนองความต้องการของธุรกิจได้อย่างยั่งยืน การแก้ไขปัญหานี้ต้องอาศัยการปรับแนวทางการลงทุน เพื่อให้สอดคล้องกับการสร้างผลลัพธ์ที่ชัดเจน รวมถึงการมีบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ และรูปแบบโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการขยายการใช้งานได้อย่างรวดเร็วและคาดการณ์ต้นทุนได้”

ตลาดที่เต็มไปด้วย “ผู้สร้าง” (Builder) กับอุปสรรคสำคัญต่อการขยายตัวทางธุรกิจ

รายงานผลสำรวจความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ STT GDC ได้จำแนกองค์กรในประเทศไทยออกเป็น 4 ระดับตามความพร้อม ได้แก่ ระดับสำรวจ (Explorers) 14%, ระดับสร้างรากฐาน (Builders) 78%, ระดับบูรณาการ (Integrators) 8% และระดับผู้นำ (Leaders) 0% ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า แม้องค์กรส่วนใหญ่ประเทศไทยจะก้าวผ่าน ระดับ “ทดลองใช้งานในระยะแรก” (Early Stage) มาได้แล้ว แต่ยังไม่สามารถไปถึง “ระดับการบูรณาการ” เพื่อขยายความต้องการการใช้งานในระดับองค์กรได้อย่างเต็มรูปแบบ

แม้ผลสำรวจจะชี้ให้เห็นถึงสัดส่วนที่สูงขององค์กรในกลุ่ม “สร้างรากฐาน” อันเป็นสัญญาณสะท้อนถึงแรงขับเคลื่อนอันแข็งแกร่งในการเปิดรับเทคโนโลยี AI ทว่าการก้าวข้ามไปสู่ระดับ “บูรณาการ” ยังคงมีจำกัด สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงความท้าทายสำคัญที่องค์กรต่าง ๆ กำลังเผชิญ ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI ไปใช้ในกระบวนการดำเนินการจริงได้อย่างไร้รอยต่อหรือการสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว

แรงกดดันด้านงบประมาณและความไม่แน่นอนด้านผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) : ตัวฉุดรั้งความก้าวหน้าขององค์กร

ผลการศึกษาชี้ชัดว่า แรงกดดันด้านการเงินคืออุปสรรคสำคัญที่สุด ที่ขัดขวางไม่ให้องค์กรขยายการใช้งานด้วยAI ได้ กล่าวคือ 57% ขององค์กรไทยที่ทำการสำรวจให้ความเห็นว่า ข้อจำกัดด้านงบประมาณและความยากในการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) คืออุปสรรคด่านแรก ซึ่งเป็นประเด็นที่น่ากังวลยิ่งกว่าข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน (50%) ความท้าทายนี้สะท้อนให้เห็นในพฤติกรรมการลงทุนอย่างชัดเจน โดยองค์กรถึง 76% จัดสรรงบประมาณด้านไอทีให้กับการพัฒนา AI เพียง 5% หรือน้อยกว่านั้น

แม้จะเห็นว่าองค์กรในไทยจะมีแรงขับเคลื่อนในการเปิดรับเทคโนโลยีที่ชัดเจน ทว่าความเชื่อมั่นในการขยายการใช้งานด้วย AI กลับอยู่ในระดับต่ำ โดยองค์กรไทยไม่ถึง 10% ระบุว่าตนเองมีความพร้อมในการขยายขีดความสามารถการประมวลผลของ AI (AI workloads) ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงช่องว่างอย่างชัดเจนระหว่างการเริ่มนำมาใช้งานจริง กับความพร้อมในระบบปฏิบัติการหลังบ้าน

ปัญหาขาดแคลนบุคลากรยังคงเป็นตัวฉุดรั้งการลงมือปฏิบัติจริง 

นอกเหนือจากข้อจำกัดทางการเงินแล้ว ช่องว่างด้านขีดความสามารถและความชำนาญเฉพาะด้านถือเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่ทำให้ความก้าวหน้าเป็นไปด้วยความล่าช้า โดยองค์กรไทยถึง 38% ยอมรับว่า ขาดผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรที่จะมาบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานและสนับสนุนการดำเนินงานที่ซับซ้อน แม้องค์กรจำนวนมากตระหนักว่ายังขาดผู้เชี่ยวชาญ แต่กลับมีองค์กรเพียง 8% เท่านั้นที่นำปัจจัยเรื่องความเชี่ยวชาญนี้มาพิจารณาเป็นอันดับแรกเพื่อสรรหาพันธมิตรด้านโครงสร้างพื้นฐาน โดยความย้อนแย้งนี้สะท้อนให้เห็นว่า แม้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรจะเป็นที่ตระหนักในวงกว้าง แต่การตัดสินใจลงทุนกลับไม่สอดคล้องกับการแก้ไขปัญหานี้อย่างตรงจุด

ปัญหาการเข้าถึงทักษะเฉพาะทางจึงกลายเป็นอุปสรรคสำคัญที่ลดทอนขีดความสามารถขององค์กร ทั้งในด้านการออกแบบ การบริหารจัดการ รวมถึงการขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐาน AI ให้มีประสิทธิภาพในระดับที่พร้อมขยายผลทางธุรกิจได้ 

ความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นคอขวดสำคัญ

นอกเหนือจากปัญหาด้านบุคลากรและการลงทุนแล้ว ข้อจำกัดทางเทคโนโลยีก็เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่สกัดกั้นความก้าวหน้า โดยองค์กรมากกว่าครึ่งระบุว่า ข้อจำกัดด้านขีดความสามารถในการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และระบบเครือข่าย คืออุปสรรคขนานใหญ่ ขณะที่มีองค์กรเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่มีประสิทธิภาพด้านการรับส่งข้อมูลที่รวดเร็ว ความหน่วงต่ำ (Latency) และมีแบนด์วิดท์ที่พร้อมรองรับการประมวลผล AI ขั้นสูง (Advanced AI Workloads) ตัวเลขนี้สะท้อนชัดว่า องค์กรไทยจำนวนมากยังคงติดล็อกอยู่กับการแก้ปัญหาโครงสร้างพื้นฐานในระดับรากฐาน 

สิ่งเหล่านี้นำไปสู่ช่องว่างในการดำเนินงานที่กว้างขึ้น แม้ว่าองค์กรต่าง ๆ จะใช้โซลูชัน AI ได้สำเร็จ แต่กลับต้องเผชิญความท้าทายสำคัญในการขยายระบบให้มีเสถียรภาพและคุ้มค่าต้นทุน สถานการณ์นี้ตอกย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการร่วมมือกับพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ เพื่อเข้ามาสนับสนุนทั้งในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง และการบริหารจัดการระบบการดำเนินงาน ซึ่งจะช่วยปลดล็อกการขยายขีดความสามารถและสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างแท้จริง 

ความยั่งยืนและความเสี่ยงด้านการดำเนินงาน ปัญหารองที่อาจเป็นภัยเงียบ

ท่ามกลางกระแสการเปิดรับเทคโนโลยี AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การตัดสินใจเลือกโครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันกำลังก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านการดำเนินงานในระยะยาว แม้จะมีองค์กรไทยถึง 50% ที่ลงทุนในฮาร์ดแวร์ AI ประสิทธิภาพสูงอย่าง GPU แต่กลับมีเพียง 15% เท่านั้นที่เริ่มใช้งานหรือกำลังศึกษาเทคโนโลยี

“ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว” (Liquid Cooling) ให้กับเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับรองรับการประมวลผล AI ขั้นสูง  ขณะเดียวกัน องค์กรถึง 78% ยอมรับว่า ข้อพิจารณาด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) ยังคงเป็นเรื่องรองเมื่อเทียบกับเรื่องประสิทธิภาพและต้นทุน ความไม่สมดุลนี้ชี้ชัดว่า การที่องค์กรให้ความสำคัญกับการสร้างขีดความสามารถของโครงสร้างพื้นฐานในระยะสั้นเพียงอย่างเดียว อาจส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และการบริหารจัดการต้นทุนให้คุ้มค่าในระยะยาว 

องค์กรขาดความเชื่อมั่นด้านการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัย 

นอกเหนือจากข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและบุคลากรแล้ว องค์กรต่าง ๆ ยังเผชิญความท้าทายสำคัญในด้านธรรมาภิบาลและความเชื่อมั่นในการดำเนินงาน โดยประเด็นที่น่าจับตามองอย่างยิ่งคือ ไม่มีองค์กรไทยแม้แต่รายเดียวที่มั่นใจอย่างเต็มที่ว่า ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะมีความปลอดภัยเมื่ออยู่ในระบบ AI  สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความกังวลในการบริหารจัดการด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบข้อบังคับ และความซับซ้อนของระบบปฏิบัติการ ในยามที่องค์กรจำเป็นต้องนำ AI ไปใช้งานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายมากขึ้น

การลงมือปฏิบัติจริง เพื่อบรรลุเป้าหมาย

ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า แม้องค์กรจะตั้งเป้าหมายด้าน AI ไว้ แต่ยังขาดความสามารถในการขยายการใช้งานทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้องค์กรจะตระหนักถึงความท้าทายด้านผลตอบแทนจากการลงทุน บุคลากร และโครงสร้างพื้นฐาน แต่การวางแผนในการลงทุนและโมเดลการดำเนินงาน ณ ปัจจุบันยังคงไม่สอดรับกับความท้าทายที่เกิดขึ้น ทำให้ยังไม่สามารถพาองค์กรก้าวข้ามความซับซ้อนของเทคโนโลยี AI ยุคใหม่ไปได้ 

องค์กรที่สามารถก้าวพ้น “ระดับสร้างรากฐาน” (Builder) ได้สำเร็จ ส่วนใหญ่เลือกใช้แนวทางแบบบูรณาการร่วมกันใน 3 มิติ ได้แก่ การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับการขยายความต้องการในการใช้งาน การวางสถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ (Distributed Architectures) เพื่อเสริมสร้างความยืดหยุ่นและการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ข้อบังคับ และการเข้าถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะในการดำเนินงาน กลยุทธ์เหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้องค์กรคาดการณ์โครงสร้างต้นทุนได้อย่างแม่นยำและลดความเสี่ยงของการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้ทีมงานในองค์กรได้ใช้เวลาในการสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ที่ขับเคลื่อนมูลค่าทางธุรกิจในระดับที่สูงขึ้นอย่างเต็มที่ 

ท่ามกลางกระแสการใช้เทคโนโลยี AI ของประเทศไทยที่กำลังก้าวไปอย่างไม่หยุดยั้ง ความสามารถขององค์กรในการโอบรับเทคโนโลยีในช่วงระยะเริ่มต้น ไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ยั่งยืนและขยายผลได้ในวงกว้าง ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการลงทุนด้านเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่กุญแจสำคัญที่จะสร้างความสำเร็จให้กับองค์กรได้แก่ โครงสร้างพื้นฐาน ขีดความสามารถของบุคลากร และรูปแบบในการดำเนินงานจริง โดยกุญแจสำคัญนี้จะต้องถูกใช้ไปในทิศทางเดียวกันอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อรองรับการเติบโตขององค์กรในระยะยาว 

The post STT GDC เผยผลสำรวจ AI กับองค์กรไทย ยังติดกับดักด้านความพร้อม-การขยายการใช้งาน appeared first on Brickinfo News Agency.

บุศรินทร์ ประดิษฐยนต์ Country Head ของบริษัท เอสที เทเลมีเดีย โกลบอล ดาต้าเซ็นเตอร์ (ประเทศไทย) จำกัด ระบุว่าการก้าวสู่ยุคดิจิทัลที่ยั่งยืนไม่อาจเกิดขึ้นจากเพียงความตั้งใจ แต่ต้องอาศัยเทคโนโลยีที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว โดยยกตัวอย่างในสิงคโปร์ที่มีการใช้ น้ำมันพืชใช้แล้ว (HVO) เป็นพลังงานทางเลือกสำหรับระบบปั่นไฟสำรอง และการนำ AI เข้ามาช่วยควบคุมระบบทำความเย็น (AI-driven cooling optimisation) สำหรับตู้แร็คภายในดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งสามารถปรับการทำงานตามสภาพอากาศและโหลดงานได้แบบเรียลไทม์ เพื่อลดการปล่อยคาร์บอนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอย่างสูงสุด

สำหรับประเทศไทย เทคโนโลยีในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลสีเขียวมีความพร้อมในการใช้งานเชิงพาณิชย์แล้ว เช่น ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว (Liquid Cooling) ที่สามารถลดการใช้พลังงานได้มากกว่าระบบระบายความร้อนด้วยอากาศแบบเดิม รวมถึงการผลิตพลังงานหมุนเวียนภายในพื้นที่เพื่อลดความสูญเสียในระบบส่ง โดยบุศรินทร์มองว่าหากมีการออกแบบด้วยวิศวกรรมที่ชาญฉลาดและมีกฎระเบียบที่ชัดเจน ดาต้าเซ็นเตอร์ (Data Centre) จะไม่ใช่สินค้าพรีเมียมที่มีราคาสูงเสมอไป แต่จะกลายเป็นมาตรฐานพื้นฐานที่ช่วยขับเคลื่อนประเทศในระยะยาว

ทั้งนี้มีการเสนอ 2 ปัจจัยสำคัญเชิงนโยบายเพื่อขับเคลื่อนความเป็นผู้นำระดับชาติ ได้แก่ การเร่งใช้กลไก Utility Green Tariff 2 (UGT2) เพื่อให้ผู้ใช้พลังงานรายใหญ่เข้าถึงพลังงานสะอาดได้ 100% สอดคล้องกับความคาดหวังของนักลงทุนระดับโลก และการขยายขอบเขต Direct PPA จากโครงการนำร่อง 2,000 เมกะวัตต์ สู่เป้าหมาย 7,000 เมกะวัตต์ภายในสิ้นทศวรรษนี้ เพื่อสร้างความมั่นใจให้กับนักลงทุนและกระตุ้นการใช้พลังงานหมุนเวียนในทุกภาคส่วน

“ปี 2569 คือปีแห่งการขับเคลื่อนครั้งใหญ่ ดาต้าเซ็นเตอร์ที่ถูกออกแบบในวันนี้จะเป็นตัวเลือกว่าเราจะติดอยู่กับโลกพลังงานแบบเก่า หรือจะเป็นผู้กำหนดนิยามใหม่ของ โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ยั่งยืน ในอีก 20 ปีข้างหน้า การตัดสินใจที่เด็ดขาดในวันนี้ จะไม่เพียงแค่รักษาขีดความสามารถทางการแข่งขัน แต่จะเป็นการวางรากฐาน เศรษฐกิจดิจิทัลสีเขียว ที่ยั่งยืนอย่างแท้จริงเพื่อคนรุ่นต่อไป” บุศรินทร์ กล่าวทิ้งท้าย

นอกจากทำเลที่ตั้งที่เป็นจุดแข็ง ประเทศไทยยังมีข้อได้เปรียบจากนิคมอุตสาหกรรมที่พร้อมรองรับ โครงข่ายไฟเบอร์ที่ครอบคลุม และสภาพแวดล้อมทางกฎระเบียบที่มั่นคง ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจลงทุนสินทรัพย์ระยะยาว โดย STT GDC ยืนยันถึงเป้าหมายความเป็นกลางทางคาร์บอน (Carbon Neutrality) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ธุรกิจที่ต้องการส่งมอบความเป็นเลิศในการดำเนินงานควบคู่ไปกับความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม

The post เอสที เทเลมีเดีย โกลบอล ดาต้าเซ็นเตอร์ (ประเทศไทย) หนุนไทยสู่ศูนย์กลางดิจิทัล ดันโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์รองรับ AI ควบคู่ความยั่งยืน appeared first on Brickinfo News Agency.