Trust, ทุน, คน — สามคอขวดที่ DEPA ชี้ว่าสตาร์ทอัพไทยต้องปลดล็อกก่อน Data Center จะสร้างมูลค่าจริง

ขณะที่เม็ดเงินลงทุน Data Center ไหลเข้าประเทศอย่างต่อเนื่อง คำถามที่ตามมาคือ “แล้วคนไทยได้อะไร” สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (DEPA) ชี้จุดสำคัญที่หลายคนมองข้าม: ปัญหาใหญ่ของไทยไม่ใช่การขาดแคลนโครงสร้างพื้นฐาน แต่คือสามคอขวดที่ต้องปลดล็อกก่อนที่ Data Center จะสร้างมูลค่าเพิ่มให้เศรษฐกิจไทยได้อย่างแท้จริง ได้แก่ ความเชื่อมั่น (Trust) เงินทุน (Capital) และกำลังคน (Workforce)

คอขวดที่ 1: Trust — ทำไมสตาร์ทอัพไทยยังไม่ถูกไว้วางใจให้ใช้ข้อมูล

DEPA ระบุว่าปัญหาแรกคือการขาดความเชื่อมั่นในซอฟต์แวร์และผู้ประกอบการไทย ทำให้ต้องเร่งผลักดันมาตรฐานสากลเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ ในบริบทของ Data Center ความเชื่อมั่นมีความหมายสองชั้น ชั้นแรกคือความเชื่อมั่นของลูกค้าที่มีต่อสตาร์ทอัพไทยว่าจะรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้ตามมาตรฐานสากล ชั้นที่สองคือความเชื่อมั่นของนักลงทุนและพันธมิตรว่าจะสามารถวางระบบงานสำคัญไว้กับสตาร์ทอัพไทยได้โดยไม่เกิดความเสี่ยงด้าน compliance

หากสตาร์ทอัพไทยสามารถแสดงให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์ของตนผ่านมาตรฐานความปลอดภัยระดับสากล เช่น ISO 27001 หรือ PDPA compliance อย่างจริงจัง พวกเขาจะสามารถเข้าถึงตลาดองค์กรขนาดใหญ่และตลาดต่างประเทศได้ ซึ่งเป็นตลาดที่ให้ราคาสูงกว่าตลาดผู้บริโภคภายในประเทศอย่างมีนัยสำคัญ

คอขวดที่ 2: เงินทุน — ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานสูงเกินกว่าสตาร์ทอัพจะแบกเอง

คอขวดที่สองคือเงินทุนเริ่มต้นที่มีต้นทุนสูง ภาครัฐจำเป็นต้องเข้ามาสนับสนุนในรูปแบบ Co-funding และให้สิทธิประโยชน์ทางภาษีเพื่อช่วยเหลือผู้ประกอบการ แม้ Cloud Region ในประเทศจะช่วยลดต้นทุนการประมวลผลเมื่อเทียบกับการใช้ต่างประเทศ แต่การพัฒนา AI หรือผลิตภัณฑ์ที่ต้องใช้ compute สูงยังต้องใช้เงินลงทุนก้อนใหญ่ DEPA จึงเสนอแนวคิด “National AI Computing Infrastructure” หรือ Shared AI Compute ที่เปิดให้หน่วยงานและผู้ประกอบการเข้าถึงในต้นทุนที่เหมาะสม รวมถึงการจัดตั้งโครงการสนับสนุนเครดิตการใช้งาน AI ให้กับสตาร์ทอัพ SME และนักวิจัยไทย

แนวคิด Shared Compute นี้มีความสำคัญ เพราะมันเปลี่ยนโครงสร้างต้นทุนจากการลงทุนระยะยาว (CapEx) มาเป็นค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน (OpEx) ที่ยืดหยุ่นกว่า สตาร์ทอัพสามารถเริ่มต้นทดลองไอเดียได้โดยไม่ต้องกู้เงินซื้อ GPU ราคาแพง และสามารถขยายการใช้ทรัพยากรได้ตามการเติบโตของรายได้

คอขวดที่ 3: กำลังคน — ช่องว่าง 80,000 คนที่ไม่มีใครเติมเต็มได้ในชั่วข้ามคืน

คอขวดที่สามและน่าจะยากที่สุดคือการขาดแคลนกำลังคนที่มีทักษะดิจิทัลและภาษาอังกฤษ ตัวเลขที่น่ากังวลคือประเทศไทยมีช่องว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ประมาณ 80,000 คน ขณะที่คณะกรรมการ AI แห่งชาติตั้งเป้าผลิตบุคลากร AI 90,000 คนและนักพัฒนาคุณภาพอีก 50,000 คนภายในสองปี ด้วยงบประมาณพัฒนาบุคลากร 6,000 ล้านบาท แม้ตัวเลขเป้าหมายจะดู ambitious แต่โจทย์ที่แท้จริงคือคุณภาพและความพร้อมใช้งานทันที ไม่ใช่แค่จำนวนผู้ผ่านการอบรม

สำหรับสตาร์ทอัพ นี่หมายความว่าการแย่งชิงวิศวกรที่มีทักษะ Data/AI จะรุนแรงขึ้น และเงินเดือนจะสูงขึ้น BOI เองก็กำหนดให้ Data Center ต้องมีสัดส่วนผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญชาวไทยอย่างน้อย 50% ภายในสามปี ซึ่งสร้างแรงกดดันทั้งต่อผู้ประกอบการ Data Center และตลาดแรงงานโดยรวม สตาร์ทอัพที่สร้างวัฒนธรรมการทำงานที่ยืดหยุ่นและให้ ownership กับพนักงานอาจได้เปรียบในการดึงคนเก่งเข้ามาร่วมทีม มากกว่าการแข่งกันด้วยเงินเดือนเพียงอย่างเดียว

จุดเชื่อมที่สตาร์ทอัพมองข้าม: Data Center ไม่มีความหมายถ้าข้อมูลไม่มีคุณภาพ

DEPA ตั้งข้อสังเกตที่คมคายว่า แม้โครงสร้างพื้นฐานจะพร้อม แต่ความพร้อมขององค์กรธุรกิจไทยในการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพมีเพียง 50% เท่านั้น ปัญหาหลักไม่ใช่โครงสร้างพื้นฐาน แต่คือคุณภาพของข้อมูลและระบบนิเวศที่ยังขาดความเชื่อมโยง Data Center เปรียบเสมือนถนนที่สร้างเสร็จ แต่ถ้าไม่มีรถที่ดีพอจะวิ่งบนถนนนั้น มูลค่าของถนนก็จำกัด

สตาร์ทอัพที่เล่นในเกม “data quality” และ “integration layer” จึงมีโอกาสสูง ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพที่ให้บริการทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing) สำหรับองค์กร หรือสร้าง API ที่เชื่อมระบบ legacy ของไทยเข้ากับ cloud สมัยใหม่ จะเป็นตัวกลางที่ทำให้ Data Center มีข้อมูลที่มีมูลค่าไหลเวียนอยู่ข้างใน