จากรายงานเทคโนโลยีประจำปี 2026 ของ เบน แอนด์ คอมพานี (Bain & Company) เผยแบบจำลองการคาดการณ์เม็ดเงินลงทุนสะสมทั่วโลกในการสร้าง Data Center เพื่อรองรับ AI จะพุ่งสูงแตะระดับ 5 ล้านล้าน ถึง 6.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2030 พร้อมผลักดันกำลังการประมวลผลเพิ่มขึ้นอีกกว่า 150 กิกะวัตต์ เติบโตเกือบ 3 เท่าตัวภายในระยะเวลาเพียง 5 ปีข้างหน้า
ทั้งนี้ สัดส่วนการลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์ของสหรัฐฯ เมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) กำลังก้าวขึ้นมาทัดเทียมกับโครงการประวัติศาสตร์ระดับชาติ เช่น การสร้างระบบรถไฟ เครือข่ายโทรคมนาคม และระบบโครงข่ายสายส่งไฟฟ้าในอดีต
โดยรูปแบบการลงทุนได้เปลี่ยนผ่านจากการพัฒนาแคมปัสขนาด 50 เมกะวัตต์ (MW) ในช่วง 5 ปีก่อน เข้าสู่ยุค "Gigawatt-scale Campuses" ของกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์ยักษ์ใหญ่ (Hyperscalers) ที่วางแผนสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ถึง 5 กิกะวัตต์ขึ้นไป ซึ่งมีมูลค่าการก่อสร้างสูงถึง 1.5 แสนล้าน ถึง 2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐต่อแห่ง
รายงานฉบับดังกล่าวได้ออกโรงเตือนผู้บริหารระดับสูงว่า ความต้องการขีดความสามารถในการประมวลผล กำลังเติบโตแซงหน้ากำลังการผลิตอย่างรวดเร็ว และสมมติฐานเดิมที่เชื่อว่า "กลไกตลาดของห่วงโซ่อุปทานจะปรับสมดุลได้เอง" นั้นใช้ไม่ได้กับสถานการณ์ปัจจุบัน เนื่องจากอุตสาหกรรมกำลังเผชิญกับภาวะคอขวดพร้อมกันถึง 4 มิติ หากไม่เร่งแก้ไขจะส่งผลกระทบต่อขีดความสามารถการแข่งขันในอีกหลายปีข้างหน้า
4 วิกฤตคอขวด ซ้ำเติมซัพพลายเชน AI ทั่วโลก
จากการวิเคราะห์ของ Bain & Company พบว่า ข้อจำกัดที่เกิดขึ้นพร้อมกันและไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการแก้ปัญหาเฉพาะประกอบด้วย 1.วิกฤตโครงข่ายไฟฟ้า การรอคอยการเชื่อมต่อเข้ากับระบบสายส่งไฟฟ้า ต้องใช้เวลาเฉลี่ยนานกว่า 4 ปีขึ้นไป ท่ามกลางภาวะขาดแคลนอุปกรณ์สำคัญอย่างหม้อแปลงไฟฟ้า แม้ว่าการติตตั้งกังหันจะช่วยบรรเทาปัญหาได้บางส่วน แต่ก็ต้องแลกมาด้วยความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและระยะเวลาสั่งซื้ออุปกรณ์ที่ยาวนาน
2.วิกฤตชิปประมวลผลขั้นสูง หน่วยประมวลผลกราฟิก, หน่วยความจำขั้นสูง ตลอดจนอุปกรณ์เชื่อมต่อเครือข่ายความเร็วสูง ถูกจองคิวล่วงหน้าหลายปี ส่งผลให้ผู้ประกอบการที่ไม่มีสัญญาจัดซื้อระยะยาวถูกตัดออกจากคิวการจัดส่ง 3.วิกฤตแรงงานช่างฝีมือ ปัญหาคอขวดด้านทรัพยากรมนุษย์ทวีความรุนแรง จากการขาดแคลนช่างไฟฟ้า ช่างกลโรงงาน และผู้เชี่ยวชาญด้านระบบระบายความร้อน ซึ่งจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมและยกระดับทักษะแรงงานในอัตราที่สูงกว่าในอดีตอย่างมาก
4.แรงต้านจากสังคมและขั้นตอนใบอนุญาต โดยเฉพาะจากชุมชนท้องถิ่นเรื่องการใช้น้ำ มลพิษทางเสียง และราคาค่าไฟฟ้า ส่งผลให้ในไตรมาสแรกของปีนี้ มีโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ถูกระงับหรือชะลอไปแล้วอย่างน้อย 75 โครงการ คิดเป็นมูลค่ากว่า 1.3 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยนิวยอร์กได้ประกาศชะลอการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ขณะที่ประเทศในยุโรป อาทิ ไอร์แลนด์ เนเธอร์แลนด์ และเดนมาร์ก ได้เริ่มจำกัดโควตาการเชื่อมต่อไฟฟ้าใหม่เช่นกัน
ทั้งนี้ จากการประเมินของ Bain & Company ระบุว่า ค่าใช้จ่ายรายปีสำหรับสถานที่ตั้ง หน่วยประมวลผล หน่วยความจำ และระบบเครือข่าย อาจไต่ระดับขึ้นไปแตะ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี ภายในปี 2031 เพียงปีเดียว
โดยการคำนวณดังกล่าวตั้งอยู่บนสมมติฐานว่า ค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานจะคิดเป็นสัดส่วนราว 25% ของยอดขายรวมในแต่ละปี ซึ่งเป็นอัตราส่วนที่เทียบเคียงได้กับรูปแบบการลงทุนของผู้ให้บริการระบบคลาวด์คอมพิวติง (Cloud Computing) ในอดีต
เดวิด ครอว์ฟอร์ด ประธานกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีระดับโลกของ Bain & Company กล่าวว่า กลไกทางเศรษฐศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเรียกร้องให้เกิดการสร้างรายได้ใหม่ระดับหลายล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งจะต้องไปไกลกว่าเพียงแค่การเพิ่มผลิตภาพการทำงานทั่วไป
“อุตสาหกรรมจำเป็นต้องมีคลื่นความคิดสร้างสรรค์ครั้งใหญ่ที่สามารถสร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจได้เหนือกว่ายุคที่เทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและระบบคลาวด์คอมพิวติงเคยทำไว้”
ขณะเดียวกัน รายงานยังชี้ว่า ความเร็วในการนำมาปรับใช้ ได้กลายเป็นปัจจัยชี้ขาด ส่งผลให้ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำในปัจจุบันยอมทุ่มงบประมาณด้านวิศวกรรมมากกว่า 9.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อช่วยให้องค์กรธุรกิจสามารถนำ AI ไปใช้งานจริงได้เร็วขึ้น