ยุคทองที่โมเดลปัญญาประดิษฐ์ประสิทธิภาพสูง (Frontier Model) เคยสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันแบบเบ็ดเสร็จได้ปิดฉากลงแล้ว ในปี 2026 ปัญญาประดิษฐ์กลุ่ม Large Language Model (LLM) ได้กลายสภาพเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ทั่วไป (Commodity) ที่ใครๆ ต่างเข้าถึงได้ไม่ยากผ่านโอเพ่นซอร์สหรือ API คลาวด์ เมื่อตัวโมเดลกลายเป็นเพียงโครงสร้างพื้นฐานทั่วไป โจทย์สำคัญของผู้นำไอทีทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น (APJ) จึงเปลี่ยนจากการเลือกว่า “จะใช้โมเดลไหน” ไปสู่การหาคำตอบว่า “จะสร้างมูลค่าทางธุรกิจอย่างแท้จริงได้อย่างไร โดยไม่สูญเสียการควบคุมสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา” และคำตอบเดียวที่เด่นชัดคือ อธิปไตยทางข้อมูล (Sovereign Data)
รายงาน Enterprise Cloud Index (ECI) ครั้งที่ 8 จากนูทานิคซ์ ชี้ให้เห็นถึงความจริงอันน่าตกใจว่า โครงการทดลอง AI (Proof of Concept) ในภูมิภาค APJ ล้มเหลวสูงถึง 88% จนไม่สามารถผลักดันสู่การใช้งานจริงได้ แม้ผู้บริหารไอที 85% จะมองว่า AI คือแรงขับเคลื่อนหลักในการปรับปรุงระบบให้ทันสมัย แต่ 82% กลับพบว่าโครงสร้างพื้นฐานแบบ On-premises ที่มีอยู่เดิมไม่สามารถรองรับเวิร์กโหลดหนักของ AI ได้เลย ความไม่พร้อมทางสถาปัตยกรรมนี้ก่อให้เกิดการผลาญงบประมาณมหาศาล เพราะการเผาผลาญ Token ไปกับการประมวลผลข้อมูลที่ผิดพลาดหรือข้อมูลที่ AI มโนขึ้นมา (Hallucination) โดยไม่มีแกนข้อมูลกลางที่ถูกต้องย่อมนำไปสู่ความล้มเหลวทางการเงิน
ขณะเดียวกัน กลยุทธ์แบบ “รอดูท่าทีก่อน” กำลังกลายเป็นการตัดสินใจที่สร้างความเสียหายที่สุดในปี 2026 ผ่านต้นทุนแฝง 3 ด้าน ได้แก่ การสูญเสียอิสระในการเลือกจนต้องตกอยู่ภายใต้เงื่อนไขและการขึ้นราคาของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง การแพร่ระบาดของ Shadow AI ที่พนักงานถึง 79% หันไปลักลอบใช้ AI ภายนอกจนเสี่ยงต่อช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและบทลงโทษทางกฎหมาย รวมถึงภาวะที่บุคลากรหยุดพัฒนาทักษะใหม่ ทำให้องค์กรยังจมอยู่กับการดูแลเวอร์ชวลแมชชีนแบบเดิม แทนที่จะก้าวข้ามไปสู่ยุคการบริหารจัดการด้วย Agentic AI
ทางออกเพื่อคว้าผลตอบแทนที่แท้จริงคือการเปลี่ยนผ่านสู่แนวคิด “AI Factory” หรือฐานการผลิต AI บนหลักการออกแบบที่เน้นอธิปไตยข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น (Sovereign-by-Design) ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายคลาวด์ได้สูงสุดถึง 40% จากการทำเวอร์ชวลไลเซชันและรวมศูนย์ฮาร์ดแวร์ พร้อมสร้างภูมิคุ้มกันทางกฎหมายด้วยการเก็บรักษาข้อมูลสำคัญไว้ภายในองค์กรเพื่อตอบโจทย์กฎหมายคุ้มครองข้อมูลอย่าง DPDP ของอินเดีย หรือ APPI ของญี่ปุ่น อีกทั้งการใช้แพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงระบบเดิมเข้ากับ Kubernetes เช่น NKP Metal ยังช่วยร่นระยะเวลาติดตั้งโมเดลจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่วัน
ภาพลวงตาของระบบไอทีแบบเดิมสิ้นสุดลงแล้ว ผู้ชนะในยุคนี้จึงไม่ใช่ผู้ที่ทุ่มเงินมากที่สุด แต่คือผู้บริหารที่เข้าใจเศรษฐศาสตร์ของ AI และปกป้องข้อมูลในฐานะทรัพย์สินทางปัญญาและปราการคุ้มกันทางธุรกิจ ผู้นำองค์กรจึงต้องกลับมาทบทวนอย่างจริงจังว่า โครงสร้างพื้นฐานของคุณกำลังเป็นฐานขับเคลื่อนนวัตกรรม หรือกำลังกลายเป็นคอขวดที่ฉุดรั้งธุรกิจกันแน่
บทความโดย ดารียุช แอชจารี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและรองประธานฝ่ายวิศวกรรมโซลูชัน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, นูทานิคซ์
–ติดกับดัก Patchwork AI: ลงทุนมหาศาลแต่ไร้ผลลัพธ์ องค์กรควรแก้อย่างไร
