2026: ปีที่ค่าใช้จ่าย AI บังคับให้ทุกบริษัทต้องคิดกลยุทธ์ใหม่

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ฉันได้เห็นด้วยตัวเองว่าภูมิทัศน์ของข้อมูลและ AI มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อองค์กรต่างๆ พยายามที่จะทันสมัย hóaโครงสร้างที่ซับซ้อนในขณะเดียวกันก็ยังคงให้ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ในระดับโลก ความกดดันที่เพิ่มขึ้นบนผู้นำกำลังเพิ่มขึ้นเมื่อคาดหวังเกี่ยวกับ AI เพิ่มขึ้นและช่องว่างระหว่างสิ่งที่องค์กรต้องการที่จะบรรลุและโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถรองรับได้จริงๆ ได้ขยายออกไป ความตึงเครียดนี้กำลังเปลี่ยนแปลงลำดับความสำคัญของอุตสาหกรรมและกำหนดเวทีสำหรับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป โดยอาศัยความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและประสบการณ์ของฉันในการนำ Teradata ผ่านการเปลี่ยนแปลงหลายครั้ง นี่คือการคาดการณ์ของฉันสามประการสำหรับสิ่งที่เราคาดหวังในปี 2026

1. การพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพสูง

2026 จะเป็นปีที่องค์กรต่างๆ ข้ามช่องว่างจากการทดลองไปสู่การผลิต AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ในขณะที่ปี 2025 มีการขาดแคลน AI โดย 92% ขององค์กรเพิ่มการลงทุนใน AI แต่มีเพียง 1% ที่บรรลุความเป็นเลิศ 2026 จะแยกแยะผู้ชนะจากผู้แพ้ การขาดแคลน AI ไม่เคยเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองหรือการสร้างความคิด แต่เกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรด้วยความไว้วางใจ ความเข้าใจ และประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ

ในปีหน้า เราจะเห็นการโต้ตอบระหว่างตัวแทน AI ที่เป็นกระแสหลักในอุตสาหกรรม B2B อย่างน้อยหนึ่งอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการจัดซื้อจัดจ้าง สายการผลิต หรือการบริการลูกค้า องค์กรที่เตรียมพร้อมสำหรับการคำนวณที่มากเกินไปของ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงจะล้ำหน้า竞爭ที่จะตามทันไม่ไหว ไม่เหมือนกับแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิมที่ทำการค้นหาข้อมูลเพียงไม่กี่ครั้งต่อนาที ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมการค้นหาที่เปิดตลอด 24/7 มีการขอข้อมูล 25 เท่าและใช้ทรัพยากรการคำนวณ 50-100 เท่าเมื่อทำการคิดเหตุผลผ่านปัญหา การรวบรวมข้อมูลและดำเนินการ

สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่ตัวเลขที่ใหญ่ขึ้น แต่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรที่ต้องดำเนินการ โครงสร้างพื้นฐานที่ท้าทายต้องใช้การประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ – การเข้าใกล้การคำนวณที่ใช้โปรเซสเซอร์หลายตัวเพื่อทำการคำนวณพร้อมกันในหลายส่วนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ – ที่สามารถจัดการกับงานผสมผสานในระดับใหญ่ได้ เมื่อองค์กรต่างๆ นำตัวแทน AI หลายพันรายที่ประเมินความสัมพันธ์หลายล้านรายการข้ามตารางหลายพันรายการเพื่อตัดสินใจเดียว มิลลิวินาทีจะเริ่มมีความสำคัญ เราไม่ได้พูดถึงผู้ช่วย AI ที่แยกออกจากกันอีกต่อไป แต่พูดถึงระบบนิเวศทั้งหมดของตัวแทนเฉพาะที่ทำงานร่วมกัน โดยแต่ละตัวค้นหาข้อมูล ทำการคิดเหตุผลผ่านตัวเลือก และประสานงานกับตัวแทนรายอื่นในเวลาเดียวกัน บริษัทที่สามารถจัดการปริมาณนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยต้นทุนที่คาดการณ์ได้จะครอบงำ ในขณะที่ผู้ที่ถูกจับได้ว่ามีค่าโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่มขึ้นจะดิ้นรน

สิ้นปี 2026 ฉันคาดหวังเรื่องราว ROI ที่วัดได้ซึ่งวัดเป็นหลายร้อยล้าน ไม่ใช่แค่การคาดการณ์ที่หวังว่าจะสำเร็จ การนำ AI ไปใช้ผลิตในระยะแรกจะแสดงถึงคุณค่าทางธุรกิจที่แท้จริงที่เคลื่อนไหวไปไกลกว่าความก้าวหน้าในการผลิต และเปลี่ยนแปลงธุรกิจทั้งหมด สิ่งเหล่านี้จะไม่ใช่แค่ช่องบอทหรือสรุปเอกสาร แต่จะเป็นระบบอัจฉริยะที่เปลี่ยนแปลงพื้นฐานวิธีการทำงานทั่วทั้งองค์กร

2. สงครามแพลตฟอร์มความรู้: เมื่อมิลลิวินาทีกลายเป็นล้าน

ในปี 2026 องค์กรจะพบว่าตัวแทน AI ของตนฉลาดเท่ากับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รวดเร็ว เมื่อระบบ AI ทำการค้นหาข้อมูล 10,000 ครั้งเพื่อตอบคำถามลูกค้าเพียงคำถามเดียว ความแตกต่างระหว่างเวลาในการตอบสนอง 100 มิลลิวินาทีและ 10 มิลลิวินาทีไม่ใช่แค่ประสบการณ์ของผู้ใช้ แต่เป็นความแตกต่างระหว่างค่าโครงสร้างพื้นฐานรายเดือน 50,000 ดอลลาร์และ 5 ล้านดอลลาร์

ข้อมูลในอุตสาหกรรมสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงนี้ IDC’s FutureScape 2026 คาดการณ์ว่าในปี 2028 45% ของการโต้ตอบผลิตภัณฑ์และบริการ IT จะใช้ตัวแทนเป็น界面หลักสำหรับการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง McKinsey’s state of AI in 2025 survey เปิดเผยว่าในสถานที่ที่มีศักยภาพการเจาะจง AI สูง ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรบริโภคเทคโนโลยี การนำ AI ไปใช้ผลิตในระยะแรกแสดงให้เห็นว่ากระบวนการทำงาน AI สร้างการค้นหาข้อมูล 25 เท่ามากกว่าแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม การโต้ตอบลูกค้า AI ที่เพิ่งเปิดใช้งานซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้ API เพียงสามครั้งตอนนี้กระตุ้นการค้นหาข้อมูลที่มีบริบทหลายพันครั้งเมื่อตัวแทน AI ทำการคิดเหตุผลผ่านตัวเลือก ตรวจสอบข้อมูล และสร้างคำตอบ

คลังข้อมูลบนคลาวด์แบบดั้งเดิมที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์แบบแบตช์จะล้มเหลวภายใต้ความต้องการ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงในเวลาจริง ลักษณะการทำงานตลอด 24 ชั่วโมงของแพลตฟอร์ม AI ที่มีประสิทธิภาพสูงขัดแย้งกับสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบไดนามิกที่ออกแบบมาเพื่อทำงานตามกำหนดและปิดใช้งานเพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย MIT’s NANDA initiative พบว่า 95% ของโปรแกรม AI ล้มเหลวในการส่งมอบผลกระทบ P&L ที่วัดได้ ไม่ใช่เนื่องจากคุณภาพของแบบจำลอง แต่เนื่องจาก “ช่องว่างการเรียนรู้” ที่ระบบไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างรวดเร็ว เมื่อความล่าช้าของโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มช่องว่างนี้ แม้แต่ตัวแทน AI ที่ซับซ้อนที่สุดก็จะไม่มีประสิทธิภาพ องค์กรจะรู้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาข้อมูล – ซึ่งเคยถือว่าเป็นปัญหาที่แก้ไขแล้วและถูกมอบหมายให้กับผู้ดูแลฐานข้อมูล – ได้กลายเป็นปัญหาอุปสรรคสำคัญใน ROI ของ AI

สิ่งนี้คือที่ที่แพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่มาบรรจบกับอนาคตของ AI ระบบที่สร้างขึ้นจากพื้นฐานสำหรับงานผสมผสาน (จัดการการค้นหาทางการปฏิบัติและงานวิเคราะห์แบบแยกส่วนโดยไม่เสื่อมสภาพการทำงาน) จะแยกแยะผู้ชนะจากผู้ที่ตกหล่น เมื่อการแสดงผลลัพธ์ของการค้นหาข้อมูลทุก ๆ มิลลิวินาทีโดยตรงส่งผลกระทบต่อความฉลาดของตัวแทน การตอบสนองคุณภาพ และผลลัพธ์ทางธุรกิจ การตัดสินใจโครงสร้างพื้นฐานจะกลายเป็นข้อกำหนดเชิงกลยุทธ์

เรากำลังเห็นสิ่งนี้กับลูกค้าที่กำลังดำเนินการ AI ในระดับผลิต พวกเขาตกใจที่พบว่าคลังข้อมูลบนคลาวด์ “สมัยใหม่” ของตนเพิ่มเวลา 2-3 วินาทีให้กับการโต้ตอบของตัวแทน AI ทุกครั้ง ทำให้ AI รู้สึกช้าและไม่ตอบสนอง เมื่อคูณความล่าช้านี้ข้ามการโต้ตอบหลายพันครั้งต่อวัน ประสบการณ์ของผู้ใช้จะกลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถทนได้ สิ้นปี 2026 การแสดงผลลัพธ์ของการค้นหาข้อมูลจะกลายเป็นเกณฑ์หลักในการประเมินการตัดสินใจโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยแทนที่ค่าเก็บข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาดเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ

พลวัตของอำนาจเปลี่ยนแปลงอย่างมากเมื่อบริษัทต่างๆ สามารถนำ AI ไปใช้กับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมพร้อมประสบการณ์การวิเคราะห์การตัดสินใจที่มีอายุหลายสิบปี แทนที่จะถูกจำกัดโดยสถาปัตยกรรมของซัพพลายเออร์ที่ไม่สามารถรองรับปริมาณการค้นหาของ AI ได้ พวกเขามีความยืดหยุ่นที่จะนวตกรรมด้วยความเร็ว AI ส่งมอบประสบการณ์ตัวแทน AI ที่ตอบสนอง และหลีกเลี่ยงฝันร้ายด้านประสิทธิภาพที่มาจากการไม่ตรงกันของโครงสร้างพื้นฐานกับงาน

การเปลี่ยนแปลงนี้จะบังคับให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในภูมิทัศน์ของแพลตฟอร์มข้อมูล ผู้ขายที่รอดชีวิตจะเท่านั้นที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าสถาปัตยกรรมของตนถูกสร้างขึ้นสำหรับช่วงเวลานี้: ที่เวลาตอบสนองของการค้นหาข้อมูลที่ต่ำกว่าหนึ่งวินาทีในระดับใหญ่ไม่ใช่คุณลักษณะ แต่เป็นพื้นฐานของการทำงานอัตโนมัติที่ฉลาด

3. ยุคฟื้นฟูแบบไฮบริด: การมีอำนาจเหนือข้อมูลกลายเป็นเชิงกลยุทธ์

การแกว่งของมือเลี้ยวกลับมาสู่สภาพแวดล้อมแบบไฮบริดเมื่อองค์กรต่างๆ ตระหนักว่ามันไม่ใช่แค่การเลือกระหว่างคลาวด์และบนพื้นฐานอีกต่อไป แต่เป็นการดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพข้ามทั้งสองเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่หลากหลาย ในปี 2026 การมีอำนาจเหนือข้อมูลจะพิสูจน์แล้วว่าไม่ใช่แค่เรื่องการปฏิบัติตามข้อกำหนด แต่เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันเชิงกลยุทธ์ และเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับการอยู่รอดทางเศรษฐกิจ

เศรษฐศาสตร์นั้นไม่สามารถปฏิเสธได้: เมื่อ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงขับเคลื่อนปริมาณการค้นหาที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ค่าใช้จ่ายบนคลาวด์จะพุ่งสูงขึ้น Gartner คาดการณ์ ว่าภายในปี 2030 บริษัทที่ล้มเหลวในการปรับให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมการคำนวณ AI จะจ่ายมากกว่า 50% มากกว่าผู้ที่ทำได้ ในขณะที่ 50% ของทรัพยากรการคำนวณบนคลาวด์จะถูกอุทิศให้กับงาน AI ภายในปี 2029 เพิ่มขึ้นจากน้อยกว่า 10% ในปัจจุบัน – เพิ่มขึ้น 5 เท่าของงาน AI ที่เกี่ยวข้องกับคลาวด์ องค์กรกำลังพบว่าไฮบริดไม่ใช่สิ่งที่ยังคงอยู่ในอดีต แต่เป็นเส้นทางไปสู่อนาคตที่มีเหตุผล

คณิตศาสตร์นั้นน่าเชื่อ เมื่อคุณกำลังดำเนินการตัวแทน AI หลายพันรายที่ทำการค้นหาข้อมูลหลายล้านครั้งต่อวัน ความแตกต่างระหว่างค่าใช้จ่ายบนคลาวด์และบนพื้นฐานจะกลายเป็นเรื่องที่น่าตกใจ องค์กรที่มีเหตุผลกำลังสร้างแบบจำลองสถานการณ์เหล่านี้และตระหนักว่าการนำไปใช้ในรูปแบบไฮบริดไม่ใช่แค่สิ่งที่ดี แต่จำเป็นต่อการดำเนินงาน AI ที่ยั่งยืน เมื่อ AI กลายเป็นตัวแยกแยะ องค์กรจะเข้าใจว่ากลยุทธ์ข้อมูลและความรู้ในอุตสาหกรรมมีค่ามากเกินกว่าที่จะส่งมอบให้กับซัพพลายเออร์คลาวด์สาธารณะโดยสมบูรณ์ พวกเขาต้องการควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลของตน รู้ว่าข้อมูลอยู่ที่ไหนทางภูมิศาสตร์ และจัดการเศรษฐศาสตร์ของ AI ในระดับใหญ่

เราจะเห็นแนวโน้มนี้มากที่สุดในระดับนานาชาติและในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น บริการทางการเงินและด้านสุขภาพ แต่ความจำเป็นด้านต้นทุนจะขับเคลื่อนการนำไปใช้ในทุกภาคส่วน บริษัทที่ให้ความยืดหยุ่นในการใช้งานจริงด้วยข้อมูล คอมพิวเตอร์ แบบจำลอง งาน โหลด ผลลัพธ์ และประสบการณ์ที่สอดคล้องกันข้ามสภาพแวดล้อมไฮบริดจะชนะ องค์กรจะเรียกร้องความสามารถในการดำเนินงาน AI ที่ทันสมัย รวมถึงโมเดลภาษาและเวกเตอร์ประมวลผลเบื้องหลังไฟร์วอลล์ของตนเอง ในขณะเดียวกันก็รักษาความเร็วในการนวตกรรมเหมือนกับคู่แข่งที่เป็นเจ้าของคลาวด์โดยไม่ทำลายธนาคาร

อนาคตเป็นของแพลตฟอร์มที่ทำให้ AI มีความเร็วและขนาดที่ไหนก็ตามที่ข้อมูลอาศัยอยู่ ไม่ว่าจะเป็นคลาวด์สาธารณะ บนพื้นฐาน หรือคลาวด์ส่วนตัว โดยให้องค์กรตัดสินใจอย่างมีเหตุผลเกี่ยวกับการวางตำแหน่งของงานโหลดตามประสิทธิภาพ ต้นทุน ความปลอดภัย และข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนด สิ่งนี้ไม่ใช่การกลับไปสู่วิธีการคิดแบบเก่า แต่เป็นการยอมรับวิธีการที่ซับซ้อนกว่าในการรักษาโครงสร้างพื้นฐานเป็นผลงานเชิงกลยุทธ์ โดยที่งานโหลดต่างๆ จะทำงานในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุดตามความต้องการ

2026 คือปีที่ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงเปลี่ยนจากคำพูดในห้องประชุมไปสู่ความเป็นจริงในการดำเนินงาน โดยเปลี่ยนแปลงพื้นฐานวิธีการแข่งขัน วิธีการสร้างซอฟต์แวร์ และวิธีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร บริษัทที่มastery การใช้งาน AI ในระดับผลิต รักษาความควบคุมข้อมูลและบริบท และออกแบบสำหรับความยืดหยุ่นแบบไฮบริดจะสร้างความได้เปรียบที่เกือบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะเอาชนะได้