2.2 ล้านล้านดอลลาร์ ตลาดระบบดาต้าเซ็นเตอร์ปี 2030 ตามคาดการณ์ BofA

แบงก์ ออฟ อเมริกา (Bank of America, BAC) ทีมวิจัยระดับโลกประเมินว่าตลาด ‘ระบบดาต้าเซ็นเตอร์’ ทั่วโลกในปี 2030 จะมีมูลค่าสูงถึง 2.2 ล้านล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้สะท้อนว่าความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ได้ผลักดันแค่เซิร์ฟเวอร์และเซมิคอนดักเตอร์ แต่ลากยาวไปถึงระบบไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน และอุปกรณ์เครือข่ายไปพร้อมกัน

คริปโตบรีฟิง (CryptoBriefing) รายงานว่าแบงก์ ออฟ อเมริกา เป็นผู้เผยแพร่ตัวเลขคาดการณ์ดังกล่าว โดยก่อนหน้านี้เมื่อเดือนพฤษภาคม บริษัทเดียวกันเคยประเมินมูลค่าตลาดปี 2030 ไว้ที่ 1.7 ล้านล้านดอลลาร์เท่านั้น

ตัวเลขล่าสุดนี้ไม่ได้นับรวมตัวอาคารดาต้าเซ็นเตอร์โดยตรง แต่ครอบคลุมตลาด ‘ระบบ’ ทั้งเซิร์ฟเวอร์ ตัวเร่งประมวลผล หน่วยความจำ อุปกรณ์เครือข่าย และฮาร์ดแวร์ที่เกี่ยวข้อง ตลาดดาต้าเซ็นเตอร์ที่นับรวมอสังหาริมทรัพย์และงานก่อสร้างจึงมีขอบเขตต่างจากตลาดที่เน้นอุปกรณ์และระบบแบบนี้

การที่ตัวเลขคาดการณ์ขยับขึ้นถึง 5 แสนล้านดอลลาร์ภายในเวลาไม่กี่เดือน สะท้อนว่าตลาดปรับมุมมองต่อการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้เป็นเพียง ‘การคาดการณ์ขนาดตลาด’ ไม่ใช่ยอดเบิกจ่ายที่เกิดขึ้นจริง

ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่ที่ขนาดของความต้องการเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ ‘ความเร็วของฝั่งซัพพลาย’ ด้วย เมื่อบริการ AI ขยายตัว ความต้องการชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) และเซิร์ฟเวอร์ย่อมเพิ่มขึ้นตาม แต่การเดินเครื่องดาต้าเซ็นเตอร์จริงต้องอาศัยการเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน อุปกรณ์เครือข่าย และวัตถุดิบโลหะไปพร้อมกัน

แบงก์ ออฟ อเมริกา อินสติติวต์ (Bank of America Institute) ระบุในรายงานเดือนมิถุนายนว่า การขยายตัวของดาต้าเซ็นเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังสร้างแรงกดดันต่อความต้องการน้ำ ไฟฟ้า และโลหะ พร้อมระบุว่าความต้องการไฟฟ้าของเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ GPU เพิ่มขึ้นราวปีละ 30% และทุกครั้งที่กำลังการผลิตดาต้าเซ็นเตอร์เพิ่มขึ้น 1 เมกะวัตต์ จะต้องใช้ทองแดงและโลหะอื่นราว 60-75 ตัน

โดยทั่วไป ‘ระบบดาต้าเซ็นเตอร์’ หมายถึงชุดอุปกรณ์ประมวลผลรวมถึงฮาร์ดแวร์ที่ใช้เชื่อมต่อและควบคุมการทำงาน ครอบคลุมเซิร์ฟเวอร์ ตัวเร่งประมวลผล หน่วยความจำ และอุปกรณ์เครือข่าย ซึ่งเชื่อมโยงกับความต้องการระบบไฟฟ้าและระบบระบายความร้อนโดยตรง

สำหรับผู้อ่านทั่วไป ตัวเลขนี้ไม่ได้บอกแค่อัตราการเติบโตของอุตสาหกรรม AI แต่ยังเป็นดัชนีชี้วัดโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการเติบโตนั้นด้วย เมื่อตลาดระบบดาต้าเซ็นเตอร์ขยายตัว หมายความว่าความต้องการไม่ได้จำกัดแค่เซิร์ฟเวอร์และตัวเร่งประมวลผล แต่ลามไปถึงหน่วยความจำ อุปกรณ์เครือข่าย ระบบไฟฟ้า และเทคโนโลยีระบายความร้อนไปพร้อมกัน

ประเด็นนี้เชื่อมโยงกับอุตสาหกรรมในภาพรวมด้วย TokenPost เคยรายงานว่าดาต้าเซ็นเตอร์คิดเป็นสัดส่วนใหญ่ในคิวรอเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้าของรัฐเท็กซัส การขยายดาต้าเซ็นเตอร์จึงเริ่มส่งผลกระทบต่อโครงข่ายไฟฟ้าและกระบวนการอนุมัติในระดับท้องถิ่นแล้ว

ภาระด้านการเงินของโครงสร้างพื้นฐาน AI ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน มีรายงานก่อนหน้านี้ว่าการใช้จ่ายด้านดาต้าเซ็นเตอร์และโครงสร้างพื้นฐาน AI ของบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ขยายตัวเร็วกว่าอัตราการเติบโตของรายได้ การลงทุนขนาดใหญ่เช่นนี้จะสมเหตุสมผลได้ก็ต่อเมื่อยืนยันได้ทั้งความเร็วในการแปลงเป็นรายได้จริงและต้นทุนการระดมทุนไปพร้อมกัน

ซีบีอาร์อี (CBRE) ระบุในรายงานแนวโน้มดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วโลกปี 2026 ว่าภาวะอุปทานตึงตัวอาจต่อเนื่องไปจนถึงปี 2030 โดยชี้ว่าปัจจัยแปรผันสำคัญคือการจ่ายไฟฟ้าและกระบวนการอนุมัติในพื้นที่ที่ตามความเร็วของการขยายดาต้าเซ็นเตอร์ไม่ทัน

ต่อให้มีความต้องการมากแค่ไหน หากดึงไฟฟ้ามาใช้ได้ไม่มั่นคง การลงทุนจริงก็อาจล่าช้าออกไป ด้วยเหตุนี้ ในตลาดดาต้าเซ็นเตอร์จึงเริ่มมีแนวโน้มที่ผู้ประกอบการจะพิจารณาสัญญาซื้อขายไฟฟ้าและความเป็นไปได้ในการเชื่อมต่อสายส่งไฟฟ้าก่อนการหาที่ตั้งโครงการเสียด้วยซ้ำ

บทบาทของสถาบันการเงินขนาดใหญ่ก็มีน้ำหนักมากขึ้นเช่นกัน เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา นิวส์รูมของแบงก์ ออฟ อเมริกา เผยแพร่ข้อมูลการจัดหาเงินทุนให้โครงการดาต้าเซ็นเตอร์ของออราเคิล (Oracle, ORCL) มูลค่า 1.6 หมื่นล้านดอลลาร์ ในเมืองเซย์ไลน์ทาวน์ชิป รัฐมิชิแกน

ในดีลนี้ แบงก์ ออฟ อเมริกา ทำหน้าที่เป็นทั้งตัวแทนจัดโครงสร้างทางการเงินและที่ปรึกษาด้านการเงิน สะท้อนว่าดาต้าเซ็นเตอร์ไม่ได้ถูกมองเป็นแค่ธีมด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่กลายเป็นเป้าหมายของการระดมทุนโครงการระยะยาวไปแล้ว

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขคาดการณ์ 2.2 ล้านล้านดอลลาร์นี้ต้องพิจารณาควบคู่กับ ‘นิยามของตลาด’ ด้วย เพราะตลาดระบบดาต้าเซ็นเตอร์กับตลาดดาต้าเซ็นเตอร์ที่เน้นอสังหาริมทรัพย์และงานก่อสร้างมีรายการที่นับรวมต่างกัน จึงไม่ควรนำมาเทียบกันตรงๆ เพียงเพราะใช้คำว่า ‘ดาต้าเซ็นเตอร์’ เหมือนกัน

ตัวเลขล่าสุดนี้เป็นเพียงดัชนีอ้างอิงที่ชี้ให้เห็นทิศทางของความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ส่วนความเร็วในการลงทุนจริงยังต้องขึ้นอยู่กับว่าปัญหาคอขวดด้านโครงข่ายไฟฟ้า ซัพพลายเซมิคอนดักเตอร์ และชิ้นส่วนระบายความร้อนจะคลี่คลายได้มากน้อยเพียงใด