Nutanix ชี้ Data Sovereignty คือปราการปกป้องธุรกิจยุค AI และ LLM

นูทานิคซ์ (Nutanix) ชี้อธิปไตยของข้อมูล (Data Sovereignty) คือปราการปกป้องธุรกิจยุคใหม่ ในวันที่ LLM กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เร่งองค์กรคุมเข้มความปลอดภัยข้อมูล…

Nutanix ชี้ Data Sovereignty คือ ปราการปกป้องธุรกิจยุค AI และ LLM

ดารียุช แอชจารี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี และรองประธานฝ่ายวิศวกรรมโซลูชัน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก และญี่ปุ่น นูทานิคซ์ กล่าวว่า ยุคที่ “โมเดลประสิทธิภาพสูง” (frontier model) โดดเด่นได้ด้วยตัวเองนั้นจบลงแล้ว เพราะเราได้เข้าสู่ยุคที่ใคร ๆ ก็ทำโมเดลตามทันจน LLM กลายเป็นเหมือนสินค้าทั่ว ๆ ไป (Commodity LLM) อย่างเต็มตัว 

เพียงแค่ 2 ปีก่อน การเข้าถึง LLM ประสิทธิภาพสูงได้นับเป็นจุดแข็งที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน แต่วันนี้โมเดลเหล่านี้มีอยู่ทั่วไป ไม่ว่าจะโหลดจากโอเพ่นซอร์ส หรือดึงผ่าน API ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ดังนั้นในปี 2026 ตัวโมเดลจึงไม่ใช่ความก้าวหน้าทางนวัตกรรมอีกต่อไป แต่เป็นเพียงมาตรฐานขั้นพื้นฐานเท่านั้น 

หัวข้อสนทนาของผู้นำด้านไอทีทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก และญี่ปุ่น (APJ) ได้เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง เพราะโจทย์หลักในตอนนี้ไม่ใช่ “เราควรใช้โมเดลไหนดี” แต่คือ “เราจะสร้างมูลค่าที่แท้จริงจาก AI ได้อย่างไร โดยที่ไม่สูญเสียการควบคุมสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาของเรา” 

คำตอบอยู่ที่ อธิปไตยทางข้อมูล (sovereign data) เพราะในยุคที่อัลกอริทึมกลายเป็นเหมือนสินค้าทั่วไป ข้อมูลเฉพาะขององค์กรเท่านั้นที่จะเป็นปราการคุ้มกันทางธุรกิจที่แท้จริง

ช่องว่าง 88% จากโครงการทดลองสู่การใช้งานจริง

แม้จะมีความตื่นตัวเรื่อง AI อย่างมากทั่วภูมิภาค APJ แต่เรากำลังเผชิญกับความจริงที่น่าตกใจ นั่นคือ โครงการต้นแบบของ AI เกือบ 88% ล้มเหลว และไม่สามารถนำไปใช้งานจริงได้ รายงาน Enterprise Cloud Index (ECI) ปีที่ 8 ของ นูทานิคซ์ ได้สะท้อนให้เห็นถึงเรื่องนี้อย่างชัดเจน

ผลสำรวจระบุว่าแม้ผู้นำด้านไอทีที่ตอบแบบสำรวจถึง 85% จะระบุว่า AI เป็นตัวเร่งให้ต้องปรับปรุงระบบให้ทันสมัย แต่ 82% กลับยอมรับว่าโครงสร้างพื้นฐานแบบ on-premises ที่มีอยู่นั้น ยังไม่พร้อมรองรับภาระงานหนักที่ AI จำเป็นต้องใช้

“ช่องว่างของความพร้อม” นี้เองที่เป็นจุดสูญเสียประสิทธิภาพ และทำให้งบประมาณรั่วไหลอย่างหนัก ซึ่งจริง ๆ แล้ววันนี้เราแค่เปลี่ยนหน่วยวัดความเร็ว และค่าใช้จ่ายในการประมวลผลจาก “MIPS” ในยุคเมนเฟรม มาเป็นการวัดด้วย “tokens” ในยุค AI และถึงแม้หน่วยวัดทรัพยากรที่ใช้คิดเงินจะเปลี่ยนไป

แต่ความจำเป็นด้านสถาปัตยกรรมระบบที่รัดกุมยังเหมือนเดิม เพราะการใช้ token ไปกับข้อมูลที่ AI มโนขึ้นมา (hallucination) คือการสูญเปล่า หากไม่มีศูนย์กลางข้อมูลที่ถูกต้องเพียงหนึ่งเดียว องค์กรก็เป็นเพียงแค่ผู้ที่ “โหมใช้ token” จนพาตัวเองไปสู่สภาวะล้มเหลวทางการเงิน

ต้นทุนแฝงของกลยุทธ์ “รอดูท่าทีก่อน” 

ในสภาวะตลาดที่ผันผวน การชะลอเพื่อรอดูท่าทีอาจดูว่าเป็นทางเลือกที่น่าดึงดูด แต่ในปี 2026 การยืนอยู่นอกวงกลับเป็นการตัดสินใจที่สร้างความเสียหายมากที่สุดของผู้บริหาร ผลกระทบของการไม่ลงมือทำอะไรเลยจะปรากฎออกมาสามรูปแบบด้วยกัน 

1. การสูญเสียทางเลือก : การหลีกเลี่ยงที่จะตัดสินใจเรื่องโครงสร้างพื้นฐานในตอนนี้ เท่ากับคุณกำลังผูกติดตัวเองเข้ากับทิศทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งโดยไม่รู้ตัว รวมถึงต้องยอมรับการขึ้นราคาของพวกเขาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
2. การขยายตัวของ Shadow AI : ผลสำรวจ ECI ชี้ว่า 79% ขององค์กรมีหน่วยงานนอกฝ่ายไอทีที่นำ AI มาแอบใช้อย่างไม่ได้รับอนุญาต หากฝ่ายไอทีไม่สามารถจัดหาแพลตฟอร์ม “Sovereign AI” ที่รวดเร็วและสอดคล้องกับข้อกำหนดมาให้ได้ พนักงานก็จะแอบสร้างระบบขึ้นมาใช้เอง ซึ่งก่อให้เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและเสี่ยงต่อการถูกปรับอย่างมหาศาลจากการละเมิดกฎระเบียบ
3. ภาวะที่ทักษะบุคลากรหยุดพัฒนา : ยุคของการยกเครื่องหรือย้ายแพลตฟอร์มระบบไอทีครั้งใหญ่ขององค์กร (Great Replatforming) จำเป็นต้องใช้ทักษะชุดใหม่ การย่ำอยู่กับที่จะทำให้ทีมงานติดอยู่กับการบริหารจัดการเวอร์ชวลแมชชีนแบบเดิม ๆ ในขณะที่โลกกำลังก้าวไปสู่การควบคุม และบริหารจัดการด้วย Agentic AI

การสร้างฐานการผลิต AI (AI Factory) : ผลตอบแทนที่ได้จากการลงมือทำ

การใช้วิธีการออกแบบระบบที่ให้ความสำคัญกับอธิปไตยทางข้อมูลตั้งแต่แรกเริ่ม (sovereign-by-design) ไม่ใช่แค่เรื่องของการทำตามกฎระเบียบแบบขอไปที แต่เป็นเรื่องของประสิทธิภาพทางธุรกิจโดยตรง องค์กรที่มอง AI เป็นเสมือน “AI Factory” หรือฐานการผลิต AI ที่เป็นหนึ่งเดียวกัน มากกว่าจะมองเป็นเพียงแค่ชุดของการทดลองที่แยกส่วนกัน จะเห็นผลตอบแทนที่จับต้องได้อย่างชัดเจนคือ

• การเพิ่มประสิทธิภาพ : การทำให้ทรัพยากรที่ต้องใช้กับ AI เป็นเวอร์ชวล และการรวมศูนย์ฮาร์ดแวร์ จะช่วยให้องค์กรลดค่าใช้จ่ายด้านคลาวด์ได้สูงถึง 40% และขจัดอินสแตนซ์ที่มีการใช้งานไม่เต็มประสิทธิภาพออกไป

• การสร้างภูมิคุ้มกันให้ข้อมูล : กลยุทธ์การทำงานแบบเชิงรุกจะเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่ได้รับการปกป้อง การเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ภายในระบบภายในองค์กร (on-premises) เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของกฎหมายในแต่ละท้องถิ่น เช่น กฎหมาย DPDP ของอินเดีย หรือกฎหมาย APPI ของญี่ปุ่น จะช่วยรักษาห่วงโซ่การครอบครอง และดูแลรักษาข้อมูล (Chain of Custody) ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อการพิสูจน์ความถูกต้องเที่ยงตรงของ AI ต่อหน่วยงานกำกับดูแล
• การเร่งสร้างมูลค่าทางธุรกิจให้เร็วขึ้น : เมื่อมีการเชื่อมช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานด้วยแพลตฟอร์มที่รองรับทั้งเวอร์ชวลแมชชีน และ Kubernetes (เช่น NKP Metal) องค์กรก็ไม่จำเป็นต้องเสียเวลาเริ่มต้นนับหนึ่งใหม่ คุณจะสามารถติดตั้ง และเริ่มใช้งานโมเดลได้ภายในไม่กี่วันแทนที่จะเป็นหลายเดือน พร้อมเปลี่ยน tokens ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างมั่นใจ

บทสรุปภาพลวงตาเรื่องความมั่นคงของโครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมได้หมดสิ้นลงแล้ว ผู้ชนะในยุคของ token จะไม่ใช่ผู้ที่ทุ่มเงินแก้ปัญหามากที่สุด แต่จะเป็นผู้บริหารที่เชี่ยวชาญด้านเศรษฐศาสตร์ AI โดยเริ่มต้นจากการมีข้อมูลที่สะอาด และถูกต้อง แม่นยำ พร้อมทั้งสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง และเป็นหนึ่งเดียวกัน

ซึ่งมองว่าข้อมูลคือสินทรัพย์อันทรงคุณค่าที่องค์กรเป็นเจ้าของ และควบคุมได้เอง ไม่ใช่ภาระขององค์กร ข้อมูลขององค์กร คือ ทรัพย์สินทางปัญญา คือความไว้วางใจของลูกค้า และคือผลตอบแทนในอนาคต อย่าปล่อยให้ข้อมูลอันมีค่าเหล่านั้นกลายเป็นเพียงสินค้าอุปโภคบริโภคทั่วไปที่ใคร ๆ ก็มีเหมือนกัน

ส่วนขยาย

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

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