ตลาด AI IaaS โตกระฉูด! Gartner ชี้ทั่วโลกโต 96% ในปี 2026 พร้อมเจาะเทรนด์ประเทศไทย

Gartner

การ์ทเนอร์ (Gartner) คาดการณ์ยอดใช้จ่าย AI-Optimized IaaS ทั่วโลกในปี 2026 เติบโตสูงถึง 96% รับอานิสงส์ความต้องการใช้ Generative AI และ Cloud Infrastructure พร้อมเปิดเผยข้อมูลภาพรวมยอดใช้จ่ายในประเทศไทย…

ตลาด AIIaaS โตกระฉูด! Gartner ชี้ทั่วโลกโต 96% ในปี 2026 พร้อมเจาะเทรนด์ประเทศไทย

การ์ทเนอร์ บริษัทผู้ให้บริการวิจัยและคำปรึกษาด้านเทคโนโลยีชั้นนำ คาดการณ์ในปีนี้ (พ.ศ. 2569) มูลค่าการใช้จ่ายด้านบริการ AI-Optimized Infrastructure As A Service หรือ AI-Optimized IaaS ทั่วโลก จะเติบโตพุ่งถึง 96% คิดเป็นมูลค่าสูงถึง 42 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ 

สำหรับประเทศไทย การ์ทเนอร์ คาดว่ามูลค่าการใช้จ่ายองค์กรสำหรับบริการ AI-Optimized Infrastructure as a Service (IaaS) ในปี พ.ศ. 2569 จะสูงกว่า 1.8 พันล้านบาท เติบโตถึง 207.3% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า

และคาดว่าในปี พ.ศ. 2570 จะพุ่งสูงเกือบ 3.2 พันล้านบาท โดยมีปัจจัยหนุนมาจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้นเพื่อรองรับการนำ AI ไปใช้ในแอปพลิเคชัน และกระบวนการทำงานต่าง ๆ ขององค์กรธุรกิจอย่างต่อเนื่อง 

Gartner
ฮาร์ดีป ซิงห์ (Hardeep Singh) นักวิจัยอาวุโส ของ การ์ทเนอร์

ฮาร์ดีป ซิงห์ (Hardeep Singh) นักวิจัยอาวุโส ของ การ์ทเนอร์ กล่าวว่า การเติบโตนี้มีปัจจัยขับเคลื่อนมาจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อสนับสนุนการฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างต่อเนื่อง รวมถึงการเร่งนำ AI ไปปรับใช้งานในแอปพลิเคชัน และกระบวนการทำงานในระดับองค์กร โดยคาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2570 ตลาดทั่วโลกจะยังเติบโตในระดับสูง และมีมูลค่าถึง 66 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (ดูตารางที่ 1)

Gartner
ตารางที่ 1 : มูลค่าการใช้จ่ายตลาด Infrastructure as a Service (IaaS) ทั่วโลก ปี 2568-2570 (หน่วย : ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ)

ปีนี้มูลค่าการใช้จ่ายฝั่งเวิร์กโหลดในการนำ AI ไปใช้เพื่ออนุมานข้อมูล (Inference) จะแซงหน้าฝั่ง Training หรือการสอน AI ด้วยข้อมูล

การเติบโตของ Agentic AI ส่งผลให้ความเข้มข้นในการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมากจากการทำงานที่เป็นอิสระและมีหลายขั้นตอน ซึ่งทำให้การประมวลผลแบบ Inference กลายเป็นรูปแบบการใช้งานหลัก และส่งผลให้ AI-optimized IaaS กลายเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญสำหรับกลยุทธ์ AI ในระดับองค์กร

Gartner

เมื่อองค์กรต่าง ๆ เปลี่ยนแนวทางการพัฒนาโมเดลไปสู่การปรับใช้งานจริงในภาคการผลิต โมเดลที่ได้รับการปรับจูน และโมเดลที่ปรับแต่งมาเฉพาะตามสายงาน หรือ Domain-Specific Models : DSMs จะถูกนำไปเชื่อมต่อเข้ากับระบบที่ต้องมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า และระบบปฏิบัติการมากขึ้น

ซึ่งต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์มากกว่าการฝึกฝนโมเดลเป็นระยะ ๆ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้กำลังเร่งรูปแบบการใช้งานคลาวด์ และสร้างดีมานด์ในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการเพิ่มประสิทธิภาพ AI อย่างยั่งยืน” ฮาร์ดีป ซิงห์ กล่าวเสริม

Gartner

ปีนี้มูลค่าการใช้จ่ายทั่วโลกสำหรับการประมวลผล AI เพื่อใช้อนุมานข้อมูล (Inference) จะมีปริมาณอยู่ที่ 23.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ แซงหน้าการใช้จ่ายสำหรับการ Training หรือการสอน AI ด้วยข้อมูลที่มีอยู่ราว 19 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ  

และ การ์ทเนอร์ ยังคาดว่า 55% ของมูลค่าใช้จ่าย AI-Optimized IaaS ในปีนี้จะเป็นการใช้เพื่อ Inference และจะขยับขึ้นเป็น 59% ในปีหน้า (พ.ศ. 2570) โดยสัดส่วนที่เพิ่มขึ้นของเวิร์กโหลดในการใช้ AI เพื่ออนุมานข้อมูลนี้ คาดว่าจะเข้ามาเป็นตัวกำหนดความสำคัญของการลงทุนในระบบคลาวด์

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th

ITDay