Private AI บน VMware Cloud Foundation 9 ช่วยให้องค์กรไทยคุมต้นทุน AI, ดูแลข้อมูลตามกฎหมาย และขยายจาก POC สู่ Production ได้อย่างเป็นระบบ
หลายองค์กรเริ่มเจอปัญหาเดียวกัน: ค่าใช้จ่าย AI บน Public Cloud พุ่งไม่หยุด แถมยังต้องกังวลเรื่องข้อมูลสำคัญหลุดออกนอกประเทศหรือผิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA, GDPR ของคู่ค้า) ไปพร้อมกันด้วย
สำหรับธุรกิจไทย โดยเฉพาะองค์กรขนาดกลาง–ใหญ่ และผู้ให้บริการโครงการภาครัฐ ภาพนี้ชัดมากในปี 2568 งาน AI โตเร็ว แต่โครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ยังตามไม่ทัน หลายทีมจบลงที่ “โปรเจ็กต์ทดลอง” ที่รันอยู่ไม่กี่เวิร์กโหลด เพราะขยายต่อแล้วคุมต้นทุนไม่ได้
บทความนี้ชวนเก็บประเด็นสำคัญจาก VMware Webinar: Beyond Compute – Building the Foundations of AI Infrastructure แล้วต่อยอดให้เห็นภาพว่าแนวคิด Private AI บน VMware Cloud Foundation 9.0 (VCF 9) ช่วยจัดระเบียบโครงสร้างพื้นฐาน AI ให้พร้อมใช้งานจริงในองค์กรได้อย่างไร ทั้งมุมไอทีและมุมทีมพัฒนา
ทำ AI ให้ได้ผล ต้องเริ่มที่ Infrastructure ไม่ใช่แค่ GPU
หัวใจของการทำ AI ในองค์กรไม่ใช่แค่ “มี GPU แรง ๆ” แต่คือ การมีแพลตฟอร์ม Infrastructure ที่รองรับตั้งแต่ข้อมูลจนถึงการ Deploy ใช้งานจริง
ในมุมที่ผมเห็น หลายองค์กรเริ่ม AI จากการเช่า GPU บน Public Cloud หรือเปิด VM แยก ๆ แล้วให้ Data Scientist, Developer จัดการกันเอง ผลลัพธ์มักเป็นแบบนี้
- ทรัพยากรถูกใช้เกินจำเป็น เพราะไม่มีการวาง Pool กลางและนโยบายจัดสรร
- การทดลองโมเดลกระจัดกระจาย ติดตามต้นทุนยาก บิลปลายเดือนคุมไม่ได้
- ทีม Dev ต้องมานั่งดูแล Library, Driver, Runtime เอง ทั้งที่ไม่ใช่งานหลัก
- เรื่อง Security กับ Compliance แทบมาทีหลัง ทั้งที่ข้อมูลส่วนใหญ่ Sensitive
แนวคิดของ VMware ใน VCF 9 คือ “ทำให้ AI Infrastructure กลายเป็นบริการมาตรฐาน” ที่ไอทีองค์กรคุ้นมือ ทั้งเรื่องการจัดการทรัพยากร, ความปลอดภัย, Compliance และการบริหารต้นทุน
AI ที่เติบโตต่อเนื่องได้ ต้องอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานที่ทีมไอทีดูแลได้จริง ไม่ใช่บนสภาพแวดล้อมทดลองถาวร
ทำไม Private Cloud + Private AI กลับมาน่าสนใจกว่าเดิม
ช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา กระแส AI ส่วนใหญ่จะผูกกับ Public Cloud แต่ปี 2568 เทรนด์เริ่มเปลี่ยน หลายองค์กรหันกลับมามอง Private Cloud, Sovereign AI, AI Factory ภายในประเทศ มากขึ้น
3 ปัจจัยหลักที่ดัน Private AI ให้เด่นขึ้น
-
ต้นทุนระยะยาวของ Public Cloud AI ที่พุ่งสูง
ค่าใช้จ่ายไม่ได้มีแค่ GPU แต่รวมไปถึง- ค่า Token Call โมเดล LLM
- ค่า Egress Data ดึงข้อมูลออกจากคลาวด์
- ค่า Storage และบริการเสริมอื่น ๆ
เมื่อปริมาณงาน AI โตจาก POC เป็น Production การรันบน Public Cloud เพียว ๆ อาจแพงกว่าการลงทุน Private Infrastructure ระยะยาว
-
ข้อกำกับด้านข้อมูลและกฎหมาย
ภาคการเงิน การแพทย์ ภาครัฐ หรือธุรกิจที่ถือข้อมูลลูกค้าปริมาณมาก ต้องรับผิดชอบเรื่อง- Data Residency / Data Sovereignty
- การจัดการข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA
- ข้อตกลงกับคู่ค้าต่างประเทศ
แนวโน้มระดับโลกเริ่มพูดถึง Sovereign AI หรือ AI ที่ประมวลผลบนข้อมูลในประเทศ ภายใต้กฎหมายของประเทศนั้น ๆ การทำ Private AI ภายในดาต้าเซ็นเตอร์ไทยจึงตอบเรื่องนี้ได้ตรงจุด
-
ต้องผูก AI เข้ากับระบบองค์กรเดิมแบบลึก ๆ
การเชื่อม AI เข้ากับ Core System, ERP, CRM, ระบบงานเฉพาะของไทย เช่น ระบบภาษี, ระบบกรมบัญชีกลาง ฯลฯ ถ้าทำอยู่ใน Private Cloud ที่ไอทีคุ้นเคย จะต่อยอดเร็วกว่า และควบคุมความเสี่ยงได้ดีกว่า
นี่คือเหตุผลว่าทำไม VMware ผลักดันแนวคิด Private AI Services บน VMware Cloud Foundation 9.0 เพื่อให้ Private Cloud เดิม “อัปเกรด” เป็นแพลตฟอร์ม AI ได้ทันที ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
Private AI Services บน VCF 9: เกินกว่าแค่ต่อ GPU เข้าคลัสเตอร์
ในงาน VMworld 2025 มีการเปิดตัว Private AI Services ภายใต้ VMware Cloud Foundation 9.0 จุดที่น่าสนใจคือ VMware ไม่ได้คุยแค่เรื่องพันธมิตรด้าน GPU อย่าง NVIDIA แต่คุยถึง “วงจรชีวิต AI ทั้งชุด”
ภาพรวม Private AI Services ครอบคลุมองค์ประกอบหลักเหล่านี้
1) Infrastructure ที่บริหารแบบเดียวกับ Virtualization เดิม
ถ้าองค์กรคุณใช้ VMware อยู่แล้ว การขยับมาทำ AI บน VCF 9 จะใกล้เคียงกับงานที่ทีมไอทีทำเป็นประจำ ได้แก่
- การจัดการ Cluster, vSphere, Storage, Network ผ่านหน้าจอเดียว
- วาง Resource Pool สำหรับงาน AI แยกจาก Production เดิม แต่ยังอยู่บน Platform เดียวกัน
- กำหนด Policy ด้าน Security, Network Segment, RBAC ตามมาตรฐานองค์กร
ผลลัพธ์: ทีมแอดมินไม่ต้องเรียนของใหม่ทั้งหมด แค่ต่อยอดจากทักษะ VMware ที่มีอยู่
2) จัดการ Data สำหรับ AI ด้วย Vector Database ภายในองค์กร
AI สมัย GenAI / LLM แทบทุกเคส serious ๆ จะใช้แนวทาง RAG (Retrieval Augmented Generation) ซึ่งหัวใจคือ Vector Database
Private AI Services วางให้ส่วนนี้เป็นบริการกลาง เช่น
- ทีม Dev ขอใช้งาน Vector DB ได้จากแพลตฟอร์มเดียว
- เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลในองค์กร (Database, File Server, ECM, Data Lake)
- กำหนด Policy การเข้าถึงข้อมูลตามสิทธิ์ของผู้ใช้/ระบบ
องค์กรไทยที่อยากทำ Chatbot ตอบคำถามภายใน, ผู้ช่วยงานเอกสาร, หรือค้นความรู้ในเอกสารราชการจำนวนมาก จะได้โครงฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ “อยู่ในประเทศ อยู่ในองค์กร” ตั้งแต่วันแรก
3) การดูแลและเลือกใช้ LLM ภายในองค์กร
องค์กรไม่จำเป็นต้องเลือกแค่โมเดลตัวเดียว Private AI Services ออกแบบมาเพื่อรองรับการ
- นำ LLM หลายตัว มาใช้งานในองค์กร ทั้ง Open Source และโมเดลเชิงพาณิชย์
- กำหนดว่าแต่ละแอปหรือ Agent จะเรียกใช้โมเดลใด ผ่านชั้น API Management
- ติดตามการใช้งาน, Latency, ต้นทุนของแต่ละโมเดล
นี่ช่วยให้ทีมสถาปนิก AI สามารถจัดสรรโมเดลให้เหมาะกับงาน เช่น
- โมเดลเล็กในองค์กร สำหรับงานภายในที่ต้องการ Latency ต่ำ
- โมเดลขนาดใหญ่บนคลาวด์ สำหรับงานที่ต้องการคุณภาพภาษาสูง หรือใช้หลายภาษา
4) พัฒนา Agent และแอป AI บน Kubernetes แบบมีมาตรฐาน
Private AI Services ผูกกับ Kubernetes เป็นหลัก เพราะแอป AI สมัยใหม่มักเป็น Microservices + API + Worker หลายส่วนประกอบกัน
สิ่งที่ VMware ทำคือ
- ให้ทีม Dev กดสร้าง Environment บน Kubernetes ที่มี Runtime, Library, Driver ที่เหมาะกับงาน AI พร้อมตั้งแต่ต้น
- รองรับ GPU Scheduling, Resource Quota, Auto-scaling บนคลัสเตอร์เดียวกัน
- วาง Service Mesh / Ingress / API Gateway เพื่อเปิดบริการ AI สู่ระบบอื่น
สรุปง่าย ๆ คือ ทีม Dev ไม่ต้องเริ่มนับหนึ่งจากการติดตั้ง K8s หรือปรับค่า GPU เอง แพลตฟอร์มเตรียมให้แล้ว
5) Security และ Governance ฝังอยู่ตั้งแต่ชั้น Infrastructure
งาน AI ที่ใช้ข้อมูลจริงของลูกค้าและองค์กร ต้องมาพร้อมการกำกับดูแล
บน VCF 9 และ Private AI Services จะช่วยเรื่องนี้ได้ เช่น
- แยก Environment ตามหน่วยงาน: R&D, ฝ่ายการเงิน, ฝ่ายบุคคล
- กำหนด Role Based Access Control (RBAC) ว่าใครมองเห็นข้อมูล/โมเดลอะไรได้บ้าง
- ทำ Network Segmentation ระหว่าง Production, Dev, Test
- เก็บ Log การเรียกใช้ API, การเข้าถึงข้อมูล ให้ตรวจสอบย้อนหลังได้
โดยรวมคือออกแบบมาให้ ทีม Security, Compliance, Audit ทำงานร่วมกับ ทีม Dev และทีม Data ได้ง่ายขึ้น
มุมมองสำหรับองค์กรไทย: จะเริ่มต้น Private AI อย่างไรให้ไม่หลงทาง
หลายบริษัทในไทยสนใจ Private AI แต่ติดอยู่แค่สองคำถามใหญ่ ๆ
- จะเริ่มจากตรงไหนก่อนดี ระหว่างฮาร์ดแวร์, ทีม, หรือเคสใช้งาน?
- จะทำอย่างไรให้โปรเจ็กต์ AI ไม่กลายเป็น POC ที่จบในสไลด์
จากประสบการณ์ที่คุยกับทั้งฝั่งไอทีและฝั่งธุรกิจ แนวทางที่ทำแล้วเวิร์กมักมีโครงแบบนี้
ขั้นที่ 1: กำหนด Use Case ที่ “มีเจ้าของ” ชัดเจน
อย่าเริ่มจากเทคโนโลยี ให้เริ่มจาก ปัญหาที่วัดผลได้ชัด เช่น
- ลดเวลาตอบคำถามของ Call Center 30–40%
- ลดเวลาทำเอกสารประกาศ, หนังสือราชการ ลงครึ่งหนึ่ง
- ให้ฝ่ายขายเข้าถึงข้อมูลลูกค้าและโปรโมชันแบบ Realtime ในแบบ Chat
แล้วตั้ง “เจ้าของเคส” ให้ชัด เช่น หัวหน้าฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์, HR, ฝ่ายขาย เขาต้องมาร่วมออกแบบและรับผลลัพธ์จาก AI ด้วย ไม่ใช่ปล่อยให้ไอทีคิดเอง
ขั้นที่ 2: วาง Minimum AI Infrastructure บน VCF 9
ถ้าองค์กรมี VMware อยู่แล้ว นี่คือจุดเริ่มต้นที่คุ้มค่า
- ประเมิน Cluster ปัจจุบันว่าเพียงพอไหม ต้องเพิ่ม GPU, Storage, Network แค่ไหน
- เตรียม Environment สำหรับทีม Dev และ Data Scientist แยกจาก Production
- เปิดใช้ Private AI Services ที่จำเป็นก่อน เช่น Vector Database, Kubernetes, LLM Gateway
เป้าคือให้ได้แพลตฟอร์มที่ทีม Dev สามารถเริ่มสร้าง PoC ได้ภายใน 4–8 สัปดาห์ ไม่ใช่รอฮาร์ดแวร์ครึ่งปีแล้วค่อยเริ่มทำ
ขั้นที่ 3: ทำ PoC แบบ “เล็กแต่ต้องไปถึง Production ได้”
หลายองค์กรติดกับดัก POC เพราะออกแบบโดยไม่คิดถึงการขยายผลตั้งแต่แรก วิธีที่ดีกว่าคือ
- ใช้ Data จริง (ที่ผ่านการ Anonymize / Mask แล้วตามจำเป็น) บน Infrastructure เดียวกับที่วางแผนจะใช้ Production
- กำหนดตัวชี้วัด (KPI) ชัด เช่น เวลาในการตอบ, อัตราความถูกต้อง, คะแนนความพึงพอใจลูกค้า
- ทำให้สามารถต่อยอดไป Production ได้ทันที ถ้า KPI ผ่าน ไม่ต้องรื้อแล้วทำใหม่
ขั้นที่ 4: วาง Governance และ Cost Model ให้ชัด
ก่อนขยายการใช้งานไปทั้งองค์กร ต้องตอบคำถามเหล่านี้ให้ได้
- ใครมีสิทธิ์สร้าง Agent ใหม่, ใช้โมเดลใหม่, เข้าถึงข้อมูลชุดไหน
- ต้นทุนต่อหน่วย (เช่น ต่อจำนวน Request, ต่อผู้ใช้งาน) เป็นเท่าไร และจะคิดคืนต้นทุนข้ามหน่วยงานอย่างไร
- มีกระบวนการตรวจสอบคุณภาพคำตอบของ AI อย่างไร โดยเฉพาะเคสที่ผิดพลาดสูงจะกระทบลูกค้า
แพลตฟอร์มอย่าง VCF 9 ช่วยเรื่อง Logging, Monitoring, Resource Tracking ได้ แต่องค์กรต้องวางกติกาเองให้ชัด
บทส่งท้าย: AI ที่ยั่งยืนต้องอยู่บนรากฐานที่ควบคุมได้
ในปี 2569 ที่กำลังจะมาถึง AI จะไม่ใช่ของใหม่อีกต่อไป แต่จะกลายเป็น ส่วนหนึ่งของระบบสารสนเทศองค์กร แบบเดียวกับ ERP หรือ Core Banking
ใครที่เตรียม AI Infrastructure ที่ควบคุมได้เอง ตั้งแต่วันนี้ จะได้เปรียบทั้งด้านต้นทุน ความเร็วในการพัฒนานวัตกรรม และการปฏิบัติตามกฎหมาย/มาตรฐาน
แนวทางของ VMware Cloud Foundation 9.0 และ Private AI Services ทำให้ภาพนี้จับต้องได้สำหรับองค์กรไทยที่คุ้นกับ VMware อยู่แล้ว
- ทีมไอทีได้แพลตฟอร์มที่บริหารได้จริง ไม่ต้องดูแล Tech Stack แปลก ๆ เพิ่มอีกหนึ่งกอง
- ทีม Dev, Data ได้สภาพแวดล้อม AI ที่พร้อมใช้งาน ไม่ต้องเสียเวลานั่งแก้ปัญหา Infrastructure
- ทีมผู้บริหารได้โครงสร้างต้นทุนและความเสี่ยงที่คาดการณ์ได้มากกว่า Public Cloud เพียว ๆ
คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ว่า “จะทำ AI หรือไม่” แต่คือ “จะวางรากฐาน AI Infrastructure ขององค์กรอย่างไรให้รองรับการเติบโต 3–5 ปีข้างหน้า”
ถ้าองค์กรของคุณมี VMware อยู่แล้ว และกำลังคิดเรื่อง AI อย่างจริงจัง นี่คือจังหวะเหมาะที่จะเริ่มออกแบบ Private AI บน VCF 9 ตั้งแต่ตอนนี้ ก่อนที่งาน AI จะโตจนโครงสร้างพื้นฐานเดิมรับไม่ไหว