milkyway 6
milkyway 7
milkyway 8
trending
11 มีนาคม 2567
ภาษาไทย

โครงสร้างพื้นฐาน AI: หัวใจสำคัญสู่การใช้งาน AI ที่มีประสิทธิภาพ

กระแส AI มาแรงอย่างต่อเนื่องจากในช่วงปีที่ผ่านมาจนถึงตอนนี้ ดูเหมือนว่า AI กำลังเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันเร็วกว่าที่คิด มีแนวโน้มแพร่หลายและเติบโตต่อไป สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นได้จากโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งของ AI โดยในบทความนี้จะเจาะลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานของ AI 


Article6FEBTh_1200X800.jpg


ตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI เติบโตอย่างรวดเร็ว

  • จากข้อมูลตลาดปี 2024 คาดการณ์ว่ามูลค่าตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI จะแตะ 68.46 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และจะเติบโตอย่างต่อเนื่องถึง 171.21 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2029 (ที่มา: Mordor Intelligence)

  • อีกแหล่งอ้างอิงก็คาดการณ์ใกล้เคียงกัน ว่าการเติบโตของตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกมีมูลค่า 23.54 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2021 และคาดว่าจะเติบโต 27.6% ต่อปี (CAGR) ในช่วงปี 2022 ถึง 2030 และคาดว่าตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI จะเป็นอุตสาหกรรมที่เติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีการคาดการณ์ว่าจะขยายตัวแตะ 197.39 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2030 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น (CAGR) ที่ 27.6% (แหล่งที่มา: Polaris Market Research)


Screenshot 2567-03-11 at 11.19.03.png


การเติบโตดังกล่าวนี้เกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น:

  • มีการใช้งานแพลตฟอร์ม Machine Learning บนคลาวด์ที่เพิ่มมากขึ้น
  • มีการมุ่งให้ความสนใจไปที่การประมวลผลแบบขนาน (Parallel Computing) ในศูนย์ข้อมูล AI มากขึ้น ซึ่งเป็นการประมวลผลที่ช่วยประหยัดทั้งเวลาและต้นทุน 
  • เกิดการขยายตัวของความร่วมมือและการเป็นหุ้นส่วนระหว่างอุตสาหกรรม
  • ความต้องการโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เพิ่มมากขึ้น
  • เทคโนโลยีคลาวด์ช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึง AI ได้
  • ประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม
  • ประโยชน์ของ AI ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และขับเคลื่อนการสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม ยังมี "ความท้าทาย " อยู่: คือบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI ยังมีไม่เพียงพอ

แนวโน้มตลาด: คาดว่าธุรกิจและองค์กรต่างๆ จะเป็นกลุ่มผู้ใช้ที่เติบโตเร็วที่สุด เนื่องจากความต้องการที่จะนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในกระบวนการทำงานต่างๆ และใช้ AI พัฒนาด้านการตัดสินใจ จึงเป็นปัจจัยให้ธุรกิจและองค์กรต่างๆ จะเป็นกลุ่มผู้ใช้ที่เติบโตเร็วที่สุด

เทรนด์ที่มีโอกาสครองตลาดในอนาคต: โซลูชัน AI บนคลาวด์, โครงสร้างพื้นฐาน AI แบบ Edge และ AI as a Service (AlaaS) คาดว่าจะเป็นเทรนด์ที่ครองตลาด


ส่วนประกอบหลักของโครงสร้างพื้นฐาน AI 


โครงสร้างพื้นฐานของ AI มีชุดเทคโนโลยีที่มีการผสมผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และทรัพยากรเครือข่าย ที่องค์กรต่างๆ ใช้ในการพัฒนา โดยชุดเทคโนโลยีเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแกนหลักสำคัญที่ขับเคลื่อนการประยุกต์ใช้ AI ให้สามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ


โครงสร้างพื้นฐาน AI ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

  • ชั้นแอปพลิเคชัน (Applications Layer): ประกอบด้วยแอปพลิเคชันและเครื่องมือที่ผู้ใช้สามารถใช้ในการพัฒนา จัดการ และปรับใช้โมเดล AI ซึ่งเป็นชั้นที่มีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีเครื่องมือและแพลตฟอร์มใหม่ๆ ที่จะรองรับความต้องการและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น:
    • Google Vertex AI
    • AWS Machine Learning
    • Microsoft Azure Cognitive Services

  • ชั้นโมเดล (Model Layer): เน้นที่การฝึกอบรมและจัดการโมเดล AI โดยนิยมใช้โมเดลที่ผ่านการเทรน (Pre-trained Model) มาปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น:
    • แพลตฟอร์ม Machine Learning เช่น TensorFlow และ PyTorch
    • โมเดลที่ผ่านการเทรน (Pre-trained Model) เช่น BERT และ GPT
    • การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เช่น Keras และ MXNet

  • ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Layer): ประกอบด้วยทรัพยากรฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์พื้นฐานที่จำเป็น เช่น:
    • หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs)
    • พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud Storage)
    • ระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง (HPC)
    • โครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย (Networking Infrastructure)


และ Infrastructure Layer เป็นชั้นที่จะได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและสามารถปรับขนาดได้ เพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

แต่ละชั้นมีความเชื่อมโยงกันและมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและการปรับใช้งานของโซลูชัน AI อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งการเข้าใจถึงส่วนประกอบหลักและหน้าที่ของแต่ละชั้น จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งหมดได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น


ทำไมโครงสร้างพื้นฐาน AI จึงสำคัญ?

  • เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน AI: โครงสร้างพื้นฐานที่ออกแบบมาอย่างดีช่วยให้การพัฒนาและใช้งาน AI ราบรื่นและรวดเร็ว
  • ขับเคลื่อนนวัตกรรม: โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการขยายขนาดได้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดลองและพัฒนาโมเดล AI ใหม่ๆ ได้อย่างสะดวก
  • สร้างโมเดล AI ที่เชื่อถือได้: โครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้โมเดล AI ทำงานได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือ
  • จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล: โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

สรุป


โครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นรากฐานสำคัญที่สนับสนุนการใช้งาน AI ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด การเข้าใจถึงส่วนประกอบและบทบาทของโครงสร้างพื้นฐาน AI จะช่วยให้ธุรกิจและองค์กรต่างๆ สามารถนำ AI ไปใช้เพื่อประโยชน์สูงสุด


---------------------------


Source:

https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/ai-infrastructure-market

https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/ai-infrastructure-market 

https://markovate.com/blog/ai-tech-stack/ 

https://www.run.ai/guides/machine-learning-engineering/ai-infrastructure 

 

Use and Management of Cookies

We use cookies and other similar technologies on our website to enhance your browsing experience. For more information, please visit our Cookies Notice.

Reject
Accept