ผู้เขียน: คุณสเตฟาน แมนเดิ้ล (Stefan Mandl) รองประธานฝ่ายขายและการตลาดประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น (APJC) ของ Western Digital

ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC) ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วจากเทคโนโลยีทดลองสู่สิ่งจำเป็น ส่งผลให้เกิดการจัดลำดับความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานใหม่ และถูกยกระดับสู่วาระด้านดิจิทัลระดับชาติ

ในประเทศไทย รัฐบาลได้เปิดตัวโครงการ “AI Thailand” ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565 – 2570) โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนา AI ให้เติบโตอย่างก้าวกระโดด เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ แผนดังกล่าวประกอบด้วยโครงการสำคัญ เช่น การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อรองรับการเติบโตของ AI อย่างยั่งยืน และการส่งเสริมให้ทั้งภาครัฐและเอกชนนำเทคโนโลยี AI ไปปรับใช้ให้เกิดประโยชน์ ความพยายามเหล่านี้มุ่งสร้างระบบนิเวศที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ AI พร้อมขับเคลื่อนเศรษฐกิจและยกระดับคุณภาพชีวิตของคนไทยให้ดีขึ้นภายในปี พ.ศ. 2570

เพื่อให้ก้าวทันกับเทรนด์ในภูมิภาคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ ในประเทศไทยจึงเร่งปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลและประสิทธิภาพ เพื่อรองรับแอปพลิเคชันทรงพลังอย่าง AI ในขณะที่ภาคธุรกิจกำลังขยายความมุ่งมั่นด้าน AI ยังมีความท้าทายหนึ่งที่ทักถูกมองข้ามไปเสมอ นั่นคือการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ AI ต้องใช้ บริโภค และสร้างขึ้น

ทุกคนพูดถึงหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และประสิทธิภาพของแฟลช แต่น้อยคนนักที่จะพูดถึงต้นทางและปลายทางของข้อมูลทั้งหมด ตั้งแต่ชุดข้อมูลสำหรับฝึกฝนโมเดล (Training sets) ไปจนถึงบันทึกการอนุมาน (Inference logs) และข้อมูลทางไกล (Telemetry) ข้อมูลในกระบวนการทำงานของ AI นั้นแบ่งเป็นแบบเรียกใช้งานบ่อย (Hot), เรียกใช้เป็นครั้งคราว (Warm) และเรียกใช้น้อยมาก (Cold) ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต้องใช้โซลูชันการจัดเก็บที่ออกแบบมาเพื่อรองรับความต้องการด้านประสิทธิภาพและความจุที่แตกต่างกัน

ฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDDs) มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อโครงสร้างพื้นฐานของ AI โดยทำหน้าที่เป็นแกนหลักในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในระยะยาว และทำงานร่วมกับโซลิดสเตตไดรฟ์ (SSDs) ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าและมีความหน่วงต่ำกว่า จากรายงานแนวโน้มอุตสาหกรรมโดย Krungsri Research คาดการณ์ว่า การผลิตและส่งออก HDD ของประเทศไทยระหว่างปี พ.ศ. 2568 ถึง 2570 จะเพิ่มขึ้นร้อยละ 7 ถึง 8 และร้อยละ 8.5 ถึง 9.5 ตามลำดับ การเติบโตนี้เกิดจากความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว อันเนื่องจากเทคโนโลยี AI และการลงทุนในศูนย์ข้อมูล

ความจริงเบื้องหลังการทำงานของ AI: ไม่ใช่ทุกอย่างเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์เสมอไป

ขณะที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เร่งขยายขีดความสามารถด้าน AI ในเอเชีย ความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจึงเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก เนื่องจาก AI ใช้และสร้างข้อมูลปริมาณมหาศาลตลอดทุกช่วงของวงจรข้อมูล

ข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งมักมีขนาดถึงระดับเพตะไบต์ (Petabyte) เป็นขุมพลังให้กับโมเดล AI โดยมอบข้อมูลอัจฉริยะที่จำเป็นต่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำในทันทีและในวงกว้าง ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้ครอบคลุมตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการนำเข้า (Data preparation and ingestion) การฝึกฝนโมเดล (Model training) การอนุมานและสร้างข้อความคำสั่ง (Inference and prompting) ไปจนถึงการประมวลผลการอนุมานและการสร้างคอนเทนต์ใหม่ (Inference engine and new content generation) ทำให้ AI ต้องพึ่งพาโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่มีคุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย

แม้ประสิทธิภาพจะมีความสำคัญ แต่ความจุ ความยืดหยุ่น ความสามารถในการขยายระบบ และปัจจัยอื่น ๆ ก็ไม่ควรถูกมองข้าม ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นแบบเขียนครั้งเดียวเพื่ออ่านภายหลัง (write-once and read-later) หรือมีการเขียนข้อมูลจำนวนมากในช่วงเวลาที่กำหนด (write-heavy during specific phases) เช่น ระหว่างการฝึกฝนโมเดล หรือการบันทึกข้อมูลทางไกล ข้อมูลเหล่านี้มักถูกเก็บด้วยเหตุผลหลายประการ ตั้งแต่การปฏิบัติตามข้อกำหนด การนำไปฝึกฝนโมเดลใหม่ การจับภาพข้อมูลชั่วคราว (Snapshots) และการตรวจสอบในอนาคต ซึ่งทั้งหมดล้วนมีข้อกำหนดเฉพาะตัวของมันเอง ไม่ใช่ข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บแบบแฟลชที่มีประสิทธิภาพสูง แพลตฟอร์ม AI แห่งอนาคตจำเป็นต้องมีการจับคู่พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบความเร็วสูงเข้ากับพื้นที่จัดเก็บที่คุ้มค่ากว่า

สภาพแวดล้อมระบบคลาวด์และไฮเปอร์สเกล ต่างพึ่งพา HDD

โซลูชัน HDD ที่มีความจุสูงและคุ้มค่า เป็นรากฐานสำคัญสำหรับ Big Data และ Data Lakes ขนาดใหญ่ในปัจจุบัน ซึ่งใช้จัดเก็บชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝนโมเดล ข้อมูลเหล่านี้มาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น คลังเก็บข้อมูลดิบ (Raw data archives), วิดีโอ, การจัดเก็บ Object Storage, บันทึกระบบ (System logs), เมตาดาตา และข้อมูลสำรอง (Backups) ดังนั้น แอปพลิเคชัน AI ทุกประเภทจึงต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ชาญฉลาด ขยายระบบได้ และมีราคาที่เข้าถึงได้ และนี่คือเหตุผลที่ HDDs จึงยังคงเป็นตัวเลือกที่โดดเด่นอยู่เสมอ

1. ราคาที่เข้าถึงได้ (Affordability)

ต้นทุนต่อเทราไบต์เป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างสภาพแวดล้อมการจัดเก็บข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน AI ภาคธุรกิจจำเป็นต้องเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรงบประมาณและทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ข้อมูล AI ส่วนใหญ่เป็นแบบที่เรียกใช้เป็นครั้งคราว (Warm) หรือเรียกใช้น้อยมาก (Cold) ทำให้ HDD ที่มีความจุสูงเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าและรองรับการใช้งานระดับใหญ่ได้ดีที่สุด จากการวิจัยของ Western Digital พบว่า HDDs มีต้นทุนในการได้มาต่ำกว่าพื้นที่จัดเก็บแบบแฟลชถึง 6 เท่า โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ต้องการความจุสูงระดับไฮเปอร์สเกล ขณะเดียวกัน นวัตกรรมสถาปัตยกรรม HDD ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องยังช่วยมอบความคุ้มค่าต่อเทราไบต์ ส่งผลให้ TCO (Total Cost of Ownership) ลดลงเมื่อความจุ HDD เพิ่มขึ้น

2. ประสิทธิภาพ (Performance)

การมีตัวชี้วัดด้านราคาต่อประสิทธิภาพที่ชัดเจนเป็นหัวใจสำคัญในการตัดสินใจเลือกโซลูชันจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมกับปริมาณงาน (Workload) HDDs ยังคงมอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งสำหรับการทำงานในหลากหลายช่วงของวงจรข้อมูล AI โดยรักษาสมดุลที่ดีระหว่างต้นทุนและความสามารถ แทนที่จะต้องจ่ายเงินเกินความจำเป็นสำหรับความจุส่วนเกิน องค์กรสามารถบริหาร TCO ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยเลือกความสามารถการจัดเก็บข้อมูลที่ตรงกับความต้องการใช้งานจริง ผู้ให้บริการอย่าง Western Digital ยังนำเสนอตัวเลือกด้านราคาต่อประสิทธิภาพที่ชัดเจน ช่วยให้องค์กรสร้างการผสมผสานที่ลงตัวสำหรับปริมาณงานที่เฉพาะเจาะจงของตนเองได้

3. นวัตกรรม (Innovation)

โซลูชัน HDD มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับความจุที่มากขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพ และเพิ่มคุ้มค่าให้แก่องค์กร ไม่ว่าจะเป็นนวัตกรรมด้านระบบการบันทึกข้อมูล เช่น การบันทึกข้อมูลด้วยเทคโนโลยี EAMR (Energy-Assisted Magnetic Recording) และ SMR (Shingled Magnetic Recording) รวมไปถึงนวัตกรรมทางกลไกอย่าง HDD ที่ใช้ก๊าซฮีเลียม ซึ่งสามารถบรรจุจานบันทึกได้ถึง 11 แผ่นภายใน HDD ขนาด 3.5 นิ้ว เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยขับเคลื่อนให้ HDD มีความหนาแน่น ประสิทธิภาพ และความคุ้มค่าสูงขึ้นยิ่งกว่าเดิม และในอนาคต การนำเทคโนโลยี HAMR (Heat-Assisted Magnetic Recording) มาใช้อย่างแพร่หลายจะยิ่งผลักดันให้ความจุของ HDD เพิ่มสูงขึ้นไปอีกระดับ

การจัดเก็บข้อมูลไม่ใช่ทางเลือกแบบอย่างใดอย่างนึง แต่เป็นการทำงานร่วมกันแบบเป็นชั้น (Layered)

แอปพลิเคชัน AI ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาล และ HDDs ยังคงเป็นแกนหลักที่รองรับความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในระยะยาวและในระดับไฮเปอร์สเกลที่เติบโตต่อเนื่องในภูมิภาคนี้ ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับความต้องการความจุสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่าที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โซลูชัน HDD ในปัจจุบันจึงไม่ใช่เทคโนโลยีตกยุค แต่เป็นขุมพลังของโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่พัฒนาไม่หยุดยั้ง เพื่อรองรับความต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ขยายตัวตามปริมาณงานของ AI ทั้งในปัจจุบันและอนาคต