บนเวที World Economic Forum 2026 Jensen Huang ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ NVIDIA วางภาพใหญ่ของการแข่งขัน AI โลกไว้อย่างชัดเจนว่า นี่ไม่ใช่การแข่งขันด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่คือการแข่งขันเชิงระบบ ตั้งแต่พลังงาน ชิป คลาวด์ ไปจนถึงแรงงาน และประเทศที่ไม่เริ่มสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ตั้งแต่วันนี้ อาจไม่มีที่ยืนในเศรษฐกิจยุคถัดไป

 

Huang เสนอกรอบคิดที่ชัดเจนว่า AI ควรถูกมองในลักษณะเดียวกับไฟฟ้า อินเทอร์เน็ต หรือระบบคมนาคม ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยีเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ แต่เป็น ‘infrastructure’ ของระบบเศรษฐกิจยุคใหม่

 

เขาอธิบายว่า AI ประกอบด้วยหลายชั้น (AI Layers) ที่เชื่อมโยงกันตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ได้แก่

 

* Energy – พลังงานไฟฟ้า ซึ่งกลายเป็นปัจจัยเชิงยุทธศาสตร์ของการแข่งขัน AI เนื่องจากระบบประมวลผลต้องใช้พลังงานมหาศาล

* Chip – เซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง ซึ่งเป็นหัวใจของความสามารถในการคำนวณ

* Cloud & Data Center – โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่กำลังทำหน้าที่เสมือน “โรงงานใหม่ของโลก”

* Model – โมเดล AI ที่มีขนาดและความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

* Application – การนำ AI ไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจ รัฐ และชีวิตประจำวัน

 

การพัฒนา AI จึงไม่ใช่การแข่งขันเฉพาะด้านซอฟต์แวร์ แต่เป็นการแข่งขันเชิงระบบ ที่เชื่อมโยงตั้งแต่พลังงาน ฟิสิกส์ อุตสาหกรรม ไปจนถึงทุนขนาดใหญ่

 

Huang ระบุอย่างชัดเจนว่า โลกกำลังเข้าสู่รอบการลงทุนด้าน AI infrastructure ใน AI กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของโลก และราคาของมันคือเงินลงทุนระดับล้านล้านดอลลาร์

 

บนเวที World Economic Forum 2026 Jensen Huang ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ NVIDIA วางภาพใหญ่ของการแข่งขัน AI โลกไว้อย่างชัดเจนว่า “นี่ไม่ใช่การแข่งขันด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่คือการแข่งขันเชิงระบบ ตั้งแต่พลังงาน ชิป คลาวด์ ไปจนถึงแรงงาน และประเทศที่ไม่เริ่มสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ตั้งแต่วันนี้ อาจไม่มีที่ยืนในเศรษฐกิจยุคถัดไป ‘trillion dollars’ ซึ่งมีขนาดเทียบได้กับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานหลังสงครามโลก หรือยุคขยายอินเทอร์เน็ตทั่วโลก”

 

เงินทุนกำลังไหลสู่ ‘AI-native companies’ :

 

ผลพวงจากการลงทุนขนาดใหญ่นี้ ทำให้ทิศทางของเงินทุนเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในฝั่ง Venture Capital

 

Huang ชี้ว่า เงินลงทุนกำลังไหลไปยังบริษัทประเภทใหม่ที่เรียกว่า AI-native companies – องค์กรที่ออกแบบธุรกิจโดยมี AI เป็นแกนกลางตั้งแต่วันแรก ไม่ใช่เพียงการนำ AI มาเสริมกระบวนการเดิม

 

บริษัทลักษณะนี้มีต้นทุนแรงงานต่ำกว่า ขยายตัวเร็วกว่า และสามารถสร้าง productivity leap ที่ธุรกิจแบบเดิมทำได้ยาก ส่งผลให้โครงสร้างการแข่งขันของภาคธุรกิจทั่วโลกเริ่มเปลี่ยนอย่างถาวร

 

3 แรงเร่งสำคัญของ AI ในปี 2026 :

 

Huang ระบุว่า ความก้าวหน้าของ AI ในปัจจุบันกำลังเกิดขึ้นพร้อมกันใน 3 มิติหลัก

 

ประการแรก คือ คุณภาพของโมเดลและระบบแบบ Agentic AI

 

AI ไม่ได้ทำหน้าที่เพียงตอบคำถามอีกต่อไป แต่เริ่มวางแผน แบ่งงาน ตัดสินใจ และดำเนินการเป็นลำดับขั้นได้เอง ซึ่งทำให้ AI มีลักษณะใกล้เคียง ‘แรงงานดิจิทัล’ มากขึ้น

 

ประการที่ 2 คือ ความก้าวหน้าของ Open Models

 

การเกิดขึ้นของโมเดลแบบเปิด เช่น DeepSeek ช่วยลดการผูกขาดด้านเทคโนโลยี และเปิดโอกาสให้ประเทศหรือองค์กรขนาดเล็กสามารถเข้าถึงความสามารถระดับสูงได้มากขึ้น

 

และประการที่ 3 คือ Physical Intelligent AI 

 

AI ที่สามารถเข้าใจโลกจริง ทั้งฟิสิกส์ วัตถุ การเคลื่อนไหว และสภาพแวดล้อม ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และอุตสาหกรรมการผลิตในระยะถัดไป

 

งานหายจริง แต่ปัญหาอยู่ที่การนิยาม ‘งาน’ ผิดมาตลอด :

 

ประเด็นที่ถูกตั้งคำถามมากที่สุดในเซสชันนี้คือผลกระทบต่อการจ้างงาน ซึ่ง Huang ยอมรับอย่างตรงไปตรงมาว่า งานจำนวนหนึ่งจะหายไปจริง โดยเฉพาะงานที่มีลักษณะเป็น ‘task-based’

 

เขายกตัวอย่างอาชีพ radiologist ซึ่งมีหน้าที่หลักคือการวัดและวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ งานลักษณะนี้ AI สามารถทำได้รวดเร็วและแม่นยำกว่า ส่งผลให้บทบาทเดิมถูกท้าทายอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

 

อย่างไรก็ตาม Huang ชี้ว่า แก่นของปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่คือการที่สังคมนิยาม ‘งาน’ ผิดมาเป็นเวลานาน

 

หากมนุษย์ยังมองงานผ่าน ‘task’ จะไม่มีทางชนะ AI แต่หากกลับไปนิยามผ่าน ‘purpose’ – เป้าหมายที่แท้จริงของอาชีพนั้น – งานสามารถถูกออกแบบใหม่ได้

 

ในกรณีแพทย์ เป้าหมายไม่ใช่การอ่านภาพ แต่คือการดูแลคนไข้ การตัดสินใจเชิงจริยธรรม และการสื่อสารกับมนุษย์ ซึ่งเป็นมิติที่ AI ยังไม่สามารถทดแทนได้

 

AI Infrastructure จะสร้างงานใหม่ในโลกจริง :

 

ขณะเดียวกัน Huang ชี้ว่า การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังสร้างงานจำนวนมากในโลกจริง ตั้งแต่ช่างไฟ ช่างประปา วิศวกร ผู้ดูแลศูนย์ข้อมูล ไปจนถึงแรงงานด้านพลังงานและระบบความเย็น

 

AI จึงไม่ได้เพียง ‘ทำลายงาน’ แต่กำลังเปลี่ยนโครงสร้างตลาดแรงงานจากงานเชิงซ้ำ ไปสู่งานเชิงระบบและโครงสร้างพื้นฐาน

 

ทุกประเทศต้องมี AI เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างชาติ :

 

ประโยคที่สะท้อนภาพใหญ่ที่สุดจาก Jensen Huang คือ “Every country should have AI as part of its infrastructure.”

 

ในมุมมองของเขา AI ไม่ควรถูกจำกัดอยู่ในมือบริษัทยักษ์หรือประเทศมหาอำนาจเท่านั้น โดยเฉพาะประเทศกำลังพัฒนา หากไม่เริ่มวาง AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานตั้งแต่วันนี้ ช่องว่างที่เกิดขึ้นจะไม่ใช่เพียงเทคโนโลยี แต่จะกลายเป็นช่องว่างด้านผลิตภาพ รายได้ และโอกาสทางเศรษฐกิจในระยะยาว

 

ในโลกที่ AI กำลังกลายเป็นปัจจัยกำหนดขีดความสามารถของประเทศ บทสนทนาบนเวทีดาวอสครั้งนี้จึงไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่คือคำถามเชิงยุทธศาสตร์ว่า ประเทศใดจะ ‘สร้างระบบ’ ได้ทัน และประเทศใดจะกลายเป็นเพียงผู้ใช้งานในเศรษฐกิจที่ผู้อื่นออกแบบไว้แล้ว

 

ที่มา the standard

วันที่ 21 มกราคม 2569