โครงสร้างพื้นฐาน AI: หัวใจสำคัญสู่การใช้งาน AI ที่มีประสิทธิภาพ

กระแส AI มาแรงอย่างต่อเนื่องจากในช่วงปีที่ผ่านมาจนถึงตอนนี้ ดูเหมือนว่า AI กำลังเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันเร็วกว่าที่คิด มีแนวโน้มแพร่หลายและเติบโตต่อไป สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นได้จากโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งของ AI โดยในบทความนี้จะเจาะลึกเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานของ AI 

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)

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