ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ NVIDIA ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี AI เพื่อพัฒนาโซลูชันดาต้าเซ็นเตอร์ล้ำสมัย ตอบโจทย์ความต้องการพลังงานและการระบายความร้อนที่เพิ่มสูงขึ้น พร้อมรับมือกับความท้าทายด้านความยั่งยืน และเร่งขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ในประเทศไทย รอบนี้เรามีบทสัมภาษณ์พูดคุยมาให้อ่านกันพร้อมแล้วมาเริ่มกันเลย

ความสำคัญของการร่วมมือกับบริษัทอย่าง NVIDIA คืออะไร

การร่วมมือกันระหว่างองค์กรถือเป็นกุญแจสำคัญต่อความสำเร็จในโลกธุรกิจ เพราะเมื่อองค์กรต่างๆ รวมพลังเข้าด้วยกันจะช่วยส่งเสริมให้กับการเติบโตของธุรกิจได้ ดังนั้น เพื่อให้สามารถรับมือกับความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่เกิดจากการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (Accelerated Computing) และความต้องการที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เวอร์ทีฟได้จับมือกับ NVIDIA เพื่อพัฒนาโซลูชันสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางภูมิทัศน์อย่างรวดเร็วของดาต้าเซ็นเตอร์ โดยเฉพาะในยุคที่ AI และการประมวลผลสมรรถนะสูง (High-Performance Computing) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญ ความร่วมมือนี้จะช่วยให้เวอร์ทีฟสามารถนำเทคโนโลยีล้ำสมัยของ NVIDIA มาใช้ร่วมกับความเชี่ยวชาญของตัวเองในด้านโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและการระบายความร้อนที่สำคัญ และโซลูชันที่เกี่ยวข้องเพื่อการบริการที่ครบครันและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การร่วมมือนี้เน้นถึงการพัฒนาประสิทธิภาพให้เพิ่มสูงขึ้น มีความยืดหยุ่น และความสามารถในการขยาย เพื่อรองรับการเติบโตและการเพิ่มขึ้นของปริมาณการใช้งาน โดยปรับการทำงานของกลุ่ม AI (AI Clusters) ให้สอดคล้องกับโครงสร้างความจุของดาต้าเซ็นเตอร์  ช่วยลดพลังงานส่วนเกินที่ไม่ได้ใช้งานและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานให้สูงสุด

ในเดือนมีนาคม 2567 เวอร์ทิฟได้เข้าร่วมเป็นพันธมิตรในฐานะ Solution Advisor: Consultant Partner ในเครือข่ายพันธมิตรของ NVIDIA (NVIDIA Partner Network: NPN) ซึ่งช่วยให้เวอร์ทิฟสามารถนำเสนอประสบการณ์และโซลูชันด้านพลังงานและระบบระบายความร้อนที่ครบวงจรให้กับลูกค้าได้กว้างขวางยิ่งขึ้น โดยเวอร์ทิฟเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพรายใหญ่เพียงรายเดียวใน NPN ที่ได้รับการคัดเลือกเพื่อให้บริการด้านคำปรึกษาและคำแนะนำเชิงลึกแก่ลูกค้าที่กำลังดำเนินการติดตั้งโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีของ NVIDIA

NVIDIA ได้ร่วมมือกับเวอร์ทิฟ และผู้นำในอุตสาหกรรมอื่นๆ ทั้งจากมหาวิทยาลัย จากองค์กรสตาร์ทอัพ และผู้จำหน่ายรายต่างๆ เพื่อออกแบบระบบระบายความร้อนที่ช่วยให้ NVIDIA และพันธมิตรได้รับทุนสนับสนุนมูลค่า 5 ล้านดอลลาร์จากโครงการ COOLERCHIPS ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) โดยโครงการระบบระบายความร้อนขั้นสูงนี้จะดำเนินการต่อเนื่องเป็นระยะเวลา 3 ปี โดยมีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพและความท้าทายของระบบระบายความร้อนในดาต้าเซ็นเตอร์ในอนาคต ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยีการระบายความร้อนด้วยของเหลวสองรูปแบบภายในดาต้าเซ็นเตอร์ให้เป็นระบบเดียว 

แอปพลิเคชัน COOLERCHIPS จะผสานการระบายความร้อนของชิปประมวลผลในรูปแบบการนำของเหลวไปสัมผัสโดยตรง (Direct-Chip Liquid Cooling) และการระบายความร้อนด้วยการแช่จุ่มในของเหลว (Immersion Cooling) เข้าด้วยกัน วิธีการนี้มีศักยภาพในการระบายความร้อนให้กับดาต้าเซ็นเตอร์แบบคอนเทนเนอร์ที่มีที่มีความหนาแน่นของแร็คเซิร์ฟเวอร์สูงกว่าปัจจุบันถึง 25 เท่า และสามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีอุณหภูมิภายนอกสูงถึง 40 องศาเซลเซียส โซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ยังช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานมากกว่าวิธีการระบายความร้อนแบบดั้งเดิมได้ถึง 20%

เมื่อความเป็นผู้นำของเวอร์ทิฟในด้านโซลูชันพลังงานและการระบายความร้อน ผสานเข้ากับแพลตฟอร์มล้ำสมัยของ NVIDIA จะช่วยตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลในระดับสูงที่สุด และสนับสนุนการติดตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

อะไรคือความท้าทายในเรื่องความยั่งยืนและประสิทธิภาพการใช้พลังงานของดาต้าเซ็นเตอร์ในประเทศไทยในปี 2567 รวมถึงวิธีการที่จะสามารถช่วยจัดการกับปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่เกิดจากการใช้ข้อมูลของ AI ได้อย่างไร

ด้วยความก้าวหน้าและการนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็วทั้งในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ (Hyperscalers) และองค์กร ภาครัฐ และเอกชน  มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์กได้ประกาศว่า ภายในสิ้นปี 2567 ทาง Meta จะลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในการติดตั้งชิปประมวลผลกราฟิกสำหรับ AI และการคำนวณสมรรถนะสูง GPU NVIDIA รุ่น H100 จำนวน 350,000 ชุด ปัจจุบัน ความหนาแน่นของแร็คที่ระดับ 40 กิโลวัตต์ (kW) ต่อแร็ค ถือเป็นขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน AI แต่ในอนาคตอันใกล้ ความหนาแน่นที่มากกว่า 100 กิโลวัตต์ต่อแร็ค จะกลายเป็นมาตรฐานทั่วไปในโครงการขนาดใหญ่ การเปลี่ยนแปลงนี้จะต้องการการเพิ่มขีดความสามารถของระบบพลังงานทั้งหมด

ตั้งแต่โครงข่ายไฟฟ้า (Grid) จนถึงชิปที่อยู่ในแต่ละแร็ค เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล นั่นหมายความว่าดาต้าเซ็นเตอร์ในประเทศไทยจะยังคงเพิ่มการใช้พลังงาน ทั้งสำหรับการประมวลผลและระบบระบายความร้อน ซึ่งในท้ายที่สุดจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก เมื่อวันที่ 29 เมษายน 2567 การใช้พลังงานไฟฟ้าของประเทศไทยสูงถึง 36,699 เมกะวัตต์ ซึ่งเป็นอันดับสามของโลก และถือเป็นสถิติการใช้ไฟฟ้าสูงสุดตั้งแต่ปี 2559 รวมถึงเป็นครั้งที่สิบในรอบแปดปีที่มีการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงสุด แม้ว่าอัตราส่วนสำรองไฟฟ้าของประเทศไทยยังอยู่ในระดับที่มั่นคงที่ 25.8% เมื่อเทียบกับเป้าหมาย แต่กระทรวงพลังงานยังคงติดตามสถานการณ์สำรองไฟฟ้าอย่างใกล้ชิด

ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน อาทิ ขนาดของโครงข่ายไฟฟ้าที่จำกัด และปัญหาด้านเสถียรภาพ เป็นอุปสรรคต่อการผสมผสานพลังงานหมุนเวียนเข้ามาใช้ในระบบไฟฟ้า ประเทศไทยยังคงต้องพึ่งพาการนำเข้า ซึ่งทำให้ต้องเผชิญกับความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานและความผันผวนของตลาด ศูนย์ข้อมูลในประเทศไทยยังต้องเผชิญกับปัญหาสิ่งแวดล้อม เช่น ความชื้นและความร้อนที่สูงขึ้น ซึ่งในท้ายที่สุดจะทำให้อุปกรณ์ต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีอุณหภูมิที่สูงเพิ่มขึ้น และเสี่ยงต่อความเสียหายของอุปกรณ์ที่ใช้งาน ปัจจัยเหล่านี้ล้วนเป็นความท้าทายต่อความยั่งยืนและประสิทธิภาพพลังงานของประเทศไทย

ท่ามกลางความท้าทายเหล่านี้ การนำเทคโนโลยีการระบายความร้อนด้วยของเหลวมาใช้ในพื้นที่ศูนย์ข้อมูล (Data Center White Space) และในห้องเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรในอนาคต จะกลายเป็นสิ่งจำเป็นพื้นฐานในอนาคตสำหรับการระบายความร้อนด้วยของเหลว เนื่องจากวิธีการระบายความร้อนแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการกับความร้อนที่เกิดจากการประมวลผล AI บน GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การลงทุนเพื่อปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานสำหรับจ่ายพลังงานและระบายความร้อนให้กับฮาร์ดแวร์ AI จึงมีความสำคัญอย่างมาก การออกแบบระบบให้สามารถรับมือกับความท้าทายใหม่นี้จึงเป็นเรื่องที่จำเป็นและไม่อาจมองข้ามได้

การผนวกเทคโนโลยีการระบายความร้อนด้วยของเหลวสำหรับเซิร์ฟเวอร์แร็คมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองการจ่ายพลังงานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ การกระจายสารหล่อเย็น (coolant distribution) ระบบระบายความร้อนที่เชื่อถือได้จะช่วยรักษาอุณหภูมิที่เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆ ด้วยระบบเครื่องสำรองไฟฟ้า (UPS) ที่ได้รับการพัฒนา ทำให้ผู้ปฏิบัติงานในศูนย์ข้อมูลสามารถมั่นใจได้ว่ากลไกการระบายความร้อนจะดำเนินต่อไปโดยไม่มีการหยุดชะงักในระหว่างการขัดข้องของไฟฟ้า เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการจ่ายพลังงานอย่างต่อเนื่องในสภาพแวดล้อมการประมวลผลความหนาแน่นสูง

AI สามารถนำมาใช้ในการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานล่วงหน้า (Pre-Engineered Infrastructure) เพื่อรองรับความต้องการด้านการระบายความร้อนและพลังงานที่สูงขึ้นของระบบไอทีที่ใช้การประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (Accelerated Computing) นอกจากนี้ การนำเทคโนโลยีการระบายความร้อนล่าสุดมาใช้ในระบบ AI และการประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC) จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมหาศาล เช่น แผงแลกเปลี่ยนความร้อนที่ติดตั้งด้านหลังแร็ค (Rear Door Heat Exchangers) การระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงที่ชิป (Direct-to-Chip Liquid Cooling) และเครื่องกระจายสารหล่อเย็น (Coolant Distribution Units หรือ CDUs) รวมถึงการใช้เครื่องทำความเย็นแบบใช้พลังงานจากอากาศภายนอก (High-Capacity Free-Cooling Chillers) และโซลูชันศูนย์ข้อมูลแบบโมดูลาร์ที่ใช้ระบบน้ำเย็น (Chilled Water-Based Prefabricated Modular Data Centers) ที่มีความจุสูง ซึ่งทั้งหมดนี้มีบทบาทสำคัญในการรองรับความต้องการของดาต้าเซ็นเตอร์สมัยใหม่

ยกตัวอย่าง โซลูชันโครงสร้างพื้นฐานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ความหนาแน่นสูงของเวอร์ทีฟ (Vertiv™ 360AI) นำเสนอระบบโมดูลาร์ที่สามารถติดตั้งได้โดยไม่ต้องใช้พื้นที่เดิมที่มีอยู่ ช่วยให้องค์กรสามารถจ่ายพลังงานและระบายความร้อนสำหรับระบบ AI ได้อย่างง่ายดาย Vertiv™ 360AI มาพร้อมกับโซลูชันครบวงจร ทั้งด้านพลังงาน การระบายความร้อน และการบริการ ที่สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนจากการปฏิวัติ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โซลูชันที่ถูกออกแบบล่วงหน้าช่วยลดความซับซ้อนในการออกแบบ และสามารถลดเวลาในการติดตั้งได้ถึง 50% ระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งาน AI ในทุกขนาด ตั้งแต่โซลูชันสำหรับแร็คที่ใช้ในโครงการนำร่อง (pilot test) และ Edge AI ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลเต็มรูปแบบสำหรับการฝึกโมเดล AI ช่วยให้องค์กรสามารถปรับใช้ระบบ AI ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ                                                                                                                                                                                                                                       

โดยสรุป การแก้ไขปัญหาเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์ ผู้กำหนดนโยบาย และผู้ให้บริการเทคโนโลยี เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่ยั่งยืนและมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากยิ่งขึ้น

การนำเทคโนโลยีคลาวด์มาใช้นั้น มีประโยชน์อย่างไรในการขับเคลื่อนนวัตกรรม AI ในดาต้าเซ็นเตอร์ของประเทศไทย

เป็นที่คาดว่าตลาดพับบลิคคลาวด์ในประเทศไทยจะสร้างรายได้มากกว่า 1,872 ล้านดอลลาร์ ในปี 2567 โดยมีบริการ Infrastructure as a Service (IaaS) ยืนหนึ่งในตลาด การเติบโตนี้ได้รับแรงขับเคลื่อนจากการยอมรับเทคโนโลยีดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น ความตระหนักในบริการออนไลน์ และความสะดวกสบายของโซลูชันบนคลาวด์ การนำคลาวด์มาใช้ยังมีประโยชน์อย่างมากต่อการพัฒนาและนวัตกรรม AI ในศูนย์ข้อมูลของประเทศไทย เช่น การขยายตัวได้ตามต้องการ (Scalability), ความสามารถด้าน AI และ Machine Learning ที่ล้ำสมัย, การปรับปรุงด้านความปลอดภัย, และ การลดต้นทุนการดำเนินงาน

บริการคลาวด์มักมาพร้อมกับความสามารถด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงและ Machine Learning ในตัว ซึ่งช่วยเร่งความเร็วในการพัฒนาและการใช้งาน AI พร้อมทั้งส่งเสริมนวัตกรรมในหลากหลายภาคส่วน นอกจากนี้ การใช้โซลูชันคลาวด์ยังช่วยให้บริษัทลดค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ ทำให้สามารถนำงบประมาณไปลงทุนในงานวิจัยและพัฒนา AI ได้มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ยังสนับสนุนเป้าหมายด้านความยั่งยืน ด้วยการปรับใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมและลดการใช้พลังงานภายในดาต้าเซ็นเตอร์

ประเทศไทยได้ประกาศเป้าหมายที่จะเป็นศูนย์กลางด้าน AI และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลภายในปี 2570 โดยกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (MDES) ยังได้ออกนโยบาย “Cloud First” เพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงของประเทศไทยให้กลายเป็นศูนย์กลาง AI ในภูมิภาค การผสานเทคโนโลยีคลาวด์และ AI จะมีบทบาทสำคัญในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

เนื่องจากการใช้งานแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ ได้เพิ่มความต้องการด้านพลังการประมวลผลที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพมากขึ้น องค์กรในประเทศจึงต้องการการสนับสนุนที่แข็งแกร่ง เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพสำหรับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่สำคัญ ความต้องการนี้เห็นได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ไอที การธนาคาร การดูแลสุขภาพ การผลิต รัฐบาล และการศึกษา ดังนั้น การนำโซลูชันนวัตกรรมมาใช้อย่างต่อเนื่องจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กร เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับอนาคตและรักษาความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว