บทนำ
หลายปีที่ผ่านมา เวลาเราพูดถึง AI เรามักพูดถึง Chatbot, Model, Algorithm หรือการนำ AI ไปช่วยลดต้นทุน แต่ภาพในปี 2026 เริ่มเปลี่ยนไปอย่างชัดเจน เพราะเงินกำลังไหลเข้าสู่สิ่งที่อยู่ “ข้างหลัง AI” ตั้งแต่ Server, Data Center, Cloud ไปจนถึงระบบไฟฟ้าและเครือข่ายที่ทำให้ AI ทำงานได้
Reuters รายงานเมื่อ 13 สิงหาคมว่า ก่อนตัวเลข GDP Q2 จะประกาศ นักเศรษฐศาสตร์คาดว่าเศรษฐกิจไทยจะโตเพียง 1.7% YoY แต่การลงทุนภาคเอกชน โดยเฉพาะด้านอิเล็กทรอนิกส์และโครงสร้างพื้นฐาน AI ช่วยลดแรงกดดันจากการบริโภคที่อ่อนตัวลง ต่อมาเมื่อ 17 สิงหาคม สศช. เปิดเผยตัวเลขจริงที่ 1.9% YoY แม้ยังชะลอจาก 2.8% ในไตรมาสแรกก็ตาม
ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า “AI ช่วย GDP ได้เท่าไร”
คำถามใหม่สำหรับประเทศไทยคือ
เมื่อ AI กลายเป็นการลงทุนระดับโครงสร้างพื้นฐาน เรามี Governance ที่ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐานนั้นแล้วหรือยัง?
เงินลงทุนกำลังไหลจาก “การใช้ AI” ไปสู่ “สิ่งที่ทำให้ AI ทำงาน”
ภาพจาก Reuters สอดคล้องกับข้อมูลของ BOI อย่างน่าสนใจ
ในไตรมาสแรกของปี 2026 BOI ระบุว่ามีคำขอรับการส่งเสริมการลงทุนรวมกว่า 1.01 ล้านล้านบาท จาก 624 โครงการ โดยหมวด Digital มีมูลค่าคำขอสูงถึงประมาณ 873,741 ล้านบาท จาก 48 โครงการ ซึ่งส่วนใหญ่เป็น Data Center และ Cloud Services ขณะที่อุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์มีโครงการเกี่ยวข้องกับอุปกรณ์สำคัญของ Data Center รวมถึง AI Data Center Servers ด้วย
ต่อมาในเดือนพฤษภาคม BOI อนุมัติโครงการขนาดใหญ่ 6 โครงการรวมประมาณ 958,000 ล้านบาท ในจำนวนนี้ 3 โครงการเป็น Data Center และ Data Hosting มูลค่ารวมราว 913,000 ล้านบาท ตัวเลขนี้ไม่ได้หมายความว่าเงินทั้งหมดถูกใช้จ่ายและรับรู้เข้าสู่ระบบเศรษฐกิจทันที แต่แสดงให้เห็นขนาดของ Pipeline การลงทุนด้าน Digital Infrastructure ที่ประเทศไทยกำลังดึงดูด
สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่ามูลค่าการลงทุนคือ เงื่อนไขที่ภาครัฐเริ่มนำมาเชื่อมกับ Data Center
เอกสาร BOI ล่าสุดเดือนสิงหาคม 2026 ระบุเกณฑ์ที่แตะตั้งแต่ความสามารถของระบบไฟฟ้าสำรอง ระบบสื่อสาร ความมั่นคงปลอดภัย การรับรอง ISO/IEC 27001 ประสิทธิภาพพลังงาน ไปจนถึงแผนการใช้น้ำอย่างมีประสิทธิภาพ และการขอหนังสือรับรองความสามารถในการจ่ายไฟก่อนยื่นขอรับส่งเสริมการลงทุน
นั่นแปลว่า Data Center ในยุค AI ไม่ใช่แค่ “ห้องวาง Server”
มันคือจุดที่ เทคโนโลยี เงินลงทุน พลังงาน น้ำ ความมั่นคงปลอดภัย ข้อมูล และกฎเกณฑ์หลายชุดเดินมาชนกันในสถานที่เดียว
“AI Risk ไม่ได้เริ่มตอนโมเดลตอบคำถาม แต่เริ่มตั้งแต่วินาที ที่องค์กรเลือกว่าจะฝากข้อมูล Compute และระบบสำคัญไว้กับใคร”
จาก AI Governance สู่ “AI Infrastructure Governance”
ที่ผ่านมาองค์กรจำนวนมากเริ่มรู้จัก AI Governance ผ่านเรื่อง Model Risk เช่น AI มีอคติหรือไม่ ข้อมูลฝึกมาจากไหน คำตอบผิดได้หรือไม่ หรือใครควรอนุมัติการนำ AI มาใช้
ทั้งหมดนั้นยังจำเป็น แต่ไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะ AI สมัยใหม่ทำงานอยู่บนห่วงโซ่ที่ยาวกว่าตัวโมเดลมาก เช่น
Data → Network → Cloud → Compute → Chip → Data Center → Electricity → Cooling → Model → Application → User
ถ้าห่วงโซ่ขาดตรงจุดใดจุดหนึ่ง ระบบ AI ที่ดีที่สุดก็อาจใช้งานไม่ได้
ดังนั้น AI Infrastructure Governance ในมุมของ Tech Law Now หมายถึง การบริหารความเสี่ยงและความรับผิดชอบของโครงสร้างทั้งหมดที่ทำให้ AI สามารถทำงานได้ ไม่ใช่เพียงการควบคุม Algorithm หรือ Model เพียงชั้นเดียว
แนวคิดนี้ยังไม่ได้หมายความว่าประเทศไทยมีกฎหมายฉบับหนึ่งชื่อ “AI Infrastructure Governance Act” ในปัจจุบัน แต่เป็นกรอบคิดสำหรับนำกฎหมาย มาตรฐาน สัญญา และการบริหารความเสี่ยงที่มีอยู่หลายด้านมามองร่วมกัน
ผลกระทบต่อธุรกิจในประเทศไทย
สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นมีผลกับธุรกิจไทยอย่างน้อย 5 ชั้น และนี่คือจุดที่ผู้บริหารไม่ควรมอบเรื่องทั้งหมดให้ฝ่าย IT ดูแลเพียงหน่วยงานเดียว
ชั้นแรกคือ Data Governance และ PDPA
เมื่อองค์กรใช้ Cloud หรือ AI Service สิ่งที่ต้องรู้ไม่ใช่เพียงชื่อผู้ให้บริการ แต่ต้องรู้ด้วยว่าข้อมูลถูกประมวลผลที่ไหน มีผู้รับช่วงประมวลผลอีกกี่ราย มีการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างประเทศหรือไม่ และใครเป็นผู้รับผิดชอบในแต่ละช่วงของวงจรข้อมูล กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของไทยมีกรอบสำหรับการส่งหรือโอนข้อมูลไปต่างประเทศอยู่แล้ว ดังนั้นสถาปัตยกรรมของ Cloud สามารถกลายเป็นประเด็นทางกฎหมายได้ ไม่ใช่เรื่องเทคนิคอย่างเดียว
ชั้นที่สองคือ Cloud Contract และ Vendor Lock-in
บริษัทอาจมอง Cloud เป็นค่าใช้จ่ายรายเดือน แต่สำหรับระบบ AI ระดับองค์กร Cloud อาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ธุรกิจถอนตัวออกได้ยากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อข้อมูล ระบบวิเคราะห์ API Model และ Workflow ถูกสร้างผูกกับผู้ให้บริการรายเดียว
คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ “เดือนละเท่าไร” แต่ต้องถามว่า ถ้าต้องย้ายออก เอาข้อมูลกลับได้ครบหรือไม่ ใช้เวลานานเท่าไร เสียค่าใช้จ่ายเท่าไร ระบบจะหยุดนานแค่ไหน และสัญญากำหนดความรับผิดเมื่อบริการล่มไว้อย่างไร
ชั้นที่สามคือ Cybersecurity และ Business Continuity
AI ทำให้ข้อมูลและระบบจำนวนมากถูกนำไปรวมอยู่บน Infrastructure ชุดเดียวกันมากขึ้น สิ่งนี้สร้างประสิทธิภาพ แต่ก็เพิ่มสิ่งที่เรียกว่า Concentration Risk กล่าวง่าย ๆ คือ ถ้าผู้ให้บริการหรือ Region สำคัญมีปัญหา ผลกระทบอาจวิ่งต่อไปยังหลายระบบพร้อมกัน
องค์กรจึงควรคิดเรื่อง Backup, Disaster Recovery, Multi-region Architecture และ Exit Plan ตั้งแต่ก่อนเซ็นสัญญา ไม่ใช่หลังเกิดเหตุ
ชั้นที่สี่คือ Energy, Water และ ESG
Data Center ต้องใช้พลังงานและระบบระบายความร้อนอย่างต่อเนื่อง หลักเกณฑ์ส่งเสริมการลงทุนของ BOI ปัจจุบันเชื่อมสิทธิประโยชน์บางส่วนกับประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และกำหนดให้มีแผนบริหารการใช้น้ำ รวมถึงหลักฐานด้านความพร้อมของการจ่ายไฟด้วย นี่แสดงให้เห็นว่าคำถามเรื่อง AI กำลังเดินเข้าใกล้คำถามเรื่องพลังงานและทรัพยากรมากขึ้นเรื่อย ๆ
สำหรับบริษัทที่มีเป้าหมาย ESG หรือ Net Zero การเลือก Cloud และ Data Center จึงอาจไม่ใช่ Procurement Decision ธรรมดาอีกต่อไป แต่สามารถเชื่อมกับการคำนวณ Carbon Footprint การจัดซื้อพลังงานสะอาด และข้อเรียกร้องจากลูกค้าต่างประเทศใน Supply Chain
ชั้นสุดท้ายคือความเสี่ยงระดับยุทธศาสตร์
เมื่อเงินลงทุนจำนวนมากกำลังไหลเข้าสู่ Data Center และ AI infrastructure ประเทศไทยมีโอกาสได้มากกว่าการเป็นเพียงสถานที่วาง Server หากสามารถเชื่อมการลงทุนเหล่านี้เข้ากับบุคลากรไทย Supplier ไทย ความสามารถด้าน Cybersecurity พลังงานสะอาด และบริการดิจิทัลที่มีมูลค่าเพิ่ม
BOI เองสะท้อนทิศทางนี้ผ่านเงื่อนไขด้านบุคลากรไทย การพัฒนาทักษะ และการสร้างประโยชน์ให้ประเทศในเกณฑ์ส่งเสริม Data Center
แต่ในทางกลับกัน ถ้าธุรกิจไทยเป็นเพียง “ผู้เช่า Compute” โดยไม่มีความรู้ด้าน Architecture, Contract, Data Governance และ AI Governance มากพอ เราอาจได้ Infrastructure จำนวนมากโดยที่ความสามารถในการควบคุมเทคโนโลยีและข้อมูลยังอยู่กับผู้ขายต่างประเทศเป็นหลัก ตรงนี้คือโจทย์ที่ใหญ่กว่าเรื่อง GDP เพราะ การมี Data Center อยู่ในประเทศไทย ไม่ได้แปลโดยอัตโนมัติว่าประเทศไทยมี Digital Sovereignty
สิ่งที่ธุรกิจควรทำต่อ
- ทำ AI Infrastructure Map — ระบุให้ได้ว่า AI แต่ละระบบใช้ Model ใด Cloud ใด Data Center Region ใด และมีผู้ให้บริการต่อกันกี่ชั้น
- ตรวจ Data Flow และ PDPA — เช็กว่าข้อมูลส่วนบุคคลถูกส่งไปที่ใด ใครเป็น Controller/Processor/Subprocessor และมีการโอนข้อมูลข้ามประเทศหรือไม่
- เปิด Cloud Contract ขึ้นมาอ่านใหม่ — เน้น SLA, Incident Notification, Liability, Data Return, Data Deletion, Subprocessor, Audit Right และ Exit Assistance
- ทำ Vendor Concentration & Exit Test — ถ้าผู้ให้บริการรายหลักหยุดให้บริการหรือขึ้นราคา องค์กรสามารถย้ายระบบสำคัญออกได้จริงภายในกี่วัน
- เชื่อม AI Governance เข้ากับ ESG และ Business Continuity — อย่าให้ฝ่าย AI, Cybersecurity, Legal, Procurement, DPO, ESG และ Infrastructure ต่างคนต่างบริหารความเสี่ยงของตัวเอง
มุมมองผู้เชี่ยวชาญ
“ผมคิดว่าเรากำลังถึงจุดที่ต้องเลิกมอง AI Governance แค่เรื่องโมเดลแล้วครับ เพราะต่อให้โมเดลดีแค่ไหน ถ้าไม่มีไฟฟ้า Cloud ล่ม ข้อมูลย้ายไม่ได้ หรือ สัญญาผูกกับเราไว้กับ Vendor คนเดียว AI ก็หยุดเหมือนกัน”
“คำถามของผู้บริหารยุคนี้จึงไม่ควรมีแค่ว่า ‘เราใช้ AI หรือยัง’ แต่ต้องถามต่อว่า ‘ถ้าวันหนึ่ง Infrastructure ที่อยู่ข้างหลัง AI มีปัญหา เรายังควบคุมธุรกิจของเราเองได้หรือเปล่า’ ตรงนี้ต่างหากที่ผมมองว่าเป็นหัวใจของ AI Infrastructure Governance”
— Phuwara Krobtaku —
LL.M., M.S. (IT), Thai Barrister & Attorney-at-Law
แหล่งอ้างอิง
แหล่งข่าวต้นทาง
- Reuters — Thailand’s second-quarter growth seen slowing sharply as weak consumption weighs, 13 August 2026
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/thailands-second-quarter-growth-seen-slowing-sharply-weak-consumption-weighs-2026-08-13/
ข่าวดังกล่าวเป็นผลสำรวจนักเศรษฐศาสตร์ก่อนการประกาศ GDP จริง และระบุบทบาทของการลงทุนใน Electronics และ AI Infrastructure ต่อเศรษฐกิจไทย
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
- สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (NESDC) — Thai Economic Performance in Q2 and the Outlook for 2026, 17 August 2026
https://www.nesdc.go.th/?ddl=116078&p=116077
GDP Q2/2026 ขยายตัวจริง 1.9% YoY เทียบกับ 2.8% ใน Q1 - Thailand Board of Investment — Thailand Draws Over 1 Trillion Baht in Q1 Investment, Led by Digital and AI
ข้อมูลคำขอส่งเสริมการลงทุน Q1/2026 ระบุ Digital 873,741 ล้านบาท และการลงทุนในห่วงโซ่ AI/Data Center - Thailand Board of Investment / OSOS — Thailand Approves $29 Billion Investment Wave as Data Center Demand Surges, 6 May 2026
https://osos.boi.go.th/EN/news/2386/Thailand-Approves-29-Billion-Investment-Wave-as-Data-Center/
ระบุโครงการ Data Center/Data Hosting ที่ได้รับอนุมัติ 3 โครงการ มูลค่ารวมประมาณ 913,000 ล้านบาท และประเด็นความพร้อมด้านไฟฟ้าและพลังงานสะอาด - Thailand Board of Investment — Opportunity & Incentives for the Digital Industry, 4 August 2026
https://www.boi.go.th/upload/content/20260804%20BOI%20EN.pdf
ระบุเกณฑ์ส่งเสริม Data Center ครอบคลุม Capacity, Connectivity, Security, ISO/IEC 27001, ระบบไฟสำรอง, PUE, การบริหารน้ำ และความพร้อมด้านไฟฟ้า - ราชกิจจานุเบกษา — พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562
https://www.ratchakitcha.soc.go.th/DATA/PDF/2562/A/069/T_0052.PDF
กฎหมายกำหนดกรอบเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูล รวมถึงกรณีการส่งหรือโอนข้อมูลส่วนบุคคลไปต่างประเทศ
