เผย! ระบบอัจฉริยะแบบอัตโนมัติ โครงสร้างเครือข่าย Open Ethernet "AI Fabric" และการผสานโซลูชันแบบครบวงจร ขุมพลังสุดล้ำที่จะเข้ามาปฏิรูปประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการดำเนินงานสำหรับองค์กรทั่วไทยและเอเชีย
HPE (NYSE:HPE) เผย 9 เทรนด์สำคัญของระบบเครือข่าย (Networking) และดาต้าเซ็นเตอร์ในปี 2026 ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของระบบอัตโนมัติที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตนเองในยุค AI-Native โดย HPE คาดการณ์ว่า เมื่อองค์กรเร่งผนวกระบบ AI อัจฉริยะเข้ามาใช้ในระบบอย่างเต็มกำลัง โครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะจะก้าวข้ามการเป็นเพียงเทคโนโลยีทดลอง สู่การเป็นรากฐานหลักของระบบที่สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมยกระดับความปลอดภัยได้ด้วยตนเอง โดยแทบไม่จำเป็นต้องใช้มนุษย์เข้ามาดูแลและตั้งค่าระบบ
ปัจจุบันองค์กรได้มีการเร่งพัฒนาระบบ AI อย่างเข้มแข็งมากขึ้น โดยปี 2026 จะเป็นหมุดหมายสำคัญที่จะพลิกโฉมวิธีการออกแบบ การบริหารจัดการ และการให้คุณค่ากับระบบเครือข่ายและดาต้าเซ็นเตอร์อย่างสิ้นเชิง บทบาทของระบบอัจฉริยะจะเปลี่ยนจากการเป็นเพียงฟังก์ชันเสริม สู่การเป็นแกนกลางของระบบเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐาน การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะปูทางให้ดาต้าเซ็นเตอร์เดินหน้าสู่รูปแบบ AI-Native โครงสร้างเครือข่ายอัตโนมัติ และกรอบการดำเนินงานที่ผสานเป็นหนึ่งเดียวอย่างครบวงจร ซึ่งช่วยจะยกระดับความยืดหยุ่น ประสิทธิภาพ และประสบการณ์ของผู้ใช้งานในทุกอุตสาหกรรม
ดาต้าเซ็นเตอร์จะพัฒนาสู่ AI-Native พร้อมระบบอัจฉริยะอัตโนมัติที่ช่วยปรับประสิทธิภาพและความปลอดภัยของระบบ
ปราวีณ เชน, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไปฝ่าย Data Center ของ HPE Networking เปิดมุมมองเชิงลึกถึงทิศทางของโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วยพลัง AI อัจฉริยะ โดยชี้ให้เห็นว่า ดาต้าเซ็นเตอร์กำลังก้าวสู่สภาพแวดล้อมแบบ AI-Native อย่างรวดเร็ว และภายในปี 2026 ระบบอัจฉริยะอัตโนมัติ จะมีบทบาทสำคัญในการยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงาน พร้อมฝังกลไกความปลอดภัยไว้ในทุกเลเยอร์ของระบบตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ ตลอดจนผลักดันให้ดาต้าเซ็นเตอร์แบบ Zero Trust ซึ่งยึดหลักการตรวจสอบทุกการเข้าถึงและไม่เชื่อถือโดยอัตโนมัติ กลายเป็นรากฐานหลักของระบบไอทีระดับองค์กร
สร้างนิยามใหม่แห่งการปฏิบัติงานด้วยดาต้าเซ็นเตอร์แบบ AI-Native
ภายในปี 2026 แนวคิด "AI-Native" จะเข้ามาแทนที่ "Cloud-Native" ในฐานะมาตรฐานหลักของดาต้าเซ็นเตอร์ โดย AI จะถูกฝังอยู่ในทุกมิติของการดำเนินงาน ตั้งแต่การจัดสรรเวิร์กโหลดไปจนถึงการวิเคราะห์สายเคเบิล ช่วยให้เกิดเป็นระบบทำงานแบบวงจรปิด (Closed-loop) ที่สามารถคาดการณ์ความขัดข้อง ปรับจูนประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน โดยแทบไม่ต้องให้เจ้าหน้าที่เข้ามาจัดการระบบเอง
ดาต้าเซ็นเตอร์ Edge ผสาน AI สู่ขุมพลัง "Micro-Hyperscaler" สำหรับทุกอุตสาหกรรม
ดาต้าเซ็นเตอร์ Edge จะก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมสู่รูปแบบ "Micro-Hyperscaler" ที่ผสมผสานระหว่าง Ethernet ความเร็วสูง ระบบการประมวผล AI แบบ Inference และการปฏิบัติงานแบบอัตโนมัติ เพื่อนำขีดความสามารถระดับ Hyperscale สู่การเข้าถึงผู้ใช้งานในระดับทั่วไปมากขึ้น ตั้งแต่หน่วยงานภาครัฐระดับท้องถิ่น ร้านค้าปลีก ไปจนถึงสถาบันการศึกษา การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เป็นการสร้างความยืดหยุ่น เพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน และสร้างความเชื่อมั่นด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบให้แก่องค์กรในทุกภาคส่วน
สมรภูมิแห่ง AI Fabrics จะเข้มข้นขึ้น
ดาต้าเซ็นเตอร์จะเริ่มต้นการออกแบบจากเครือข่าย มากกว่าการมุ่งเน้นที่พลังประมวลผลเพียงอย่างเดียว เมื่อเวิร์กโหลดด้าน AI ขยายตัวทั้งในด้านขนาดและความซับซ้อน เครือข่ายแบบ Open Ethernet มีแนวโน้มเข้ามาแทนที่ระบบเชื่อมต่อแบบปิด ช่วยให้ดาต้าเซ็นเตอร์ผันตัวจากการทำงานแบบ "AI Clusters" สู่ "AI Fabrics" ซึ่งเป็นโครงสร้างเครือข่ายอัจฉริยะที่ได้รับการออกแบบและปรับแต่งมาโดยเฉพาะ เพื่อรองรับการฝึกสอนและการประมวลผล AI ในระดับใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Ethernet กับการเดินหน้าสู่ระบบอัตโนมัติแบบเต็มรูปแบบ
Ethernet จะพัฒนาไปสู่ระบบอัตโนมัติ โดยมีชิปสวิตช์ ASICs ขุมพลัง AI อัจฉริยะ ทำหน้าที่บริหารจัดการความแออัดของเครือข่าย จัดการการเกิดไมโครเบิร์สต์ หรือการรับส่งข้อมูลจำนวนมากในช่วงเวลาสั้น ๆ รวมถึงเสริมแกร่งประสิทธิภาพการจัดการพลังงาน โดยสมรรถนะดังกล่าวจะช่วยผลักดันให้แนวคิดเครือข่ายแบบ Intent-based Networking สามารถใช้งานได้จริง เมื่อโครงสร้างเครือข่ายสามารถเรียนรู้ คาดการณ์ และแก้ไขปัญหาการทำงานได้แบบเรียลไทม์ โดยเจ้าหน้าที่แทบไม่จำเป็นต้องลงไปกำหนดค่าด้วยตัวเองอีกต่อไป
ความปลอดภัยกลายเป็นพื้นฐานของ AI Fabric
ต่อจากนี้ กลไกความปลอดภัยจะถูกฝังเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้าง Fabric ซึ่งเป็นแกนหลักของระบบเครือข่ายดาต้าเซ็นเตอร์ แทนการวางระบบเสริมในภายหลัง โดยนวัตกรรมการประเมินความน่าเชื่อถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI-driven Trust Scoring) จะทำหน้าที่ประเมินกิจกรรมภายในระบบโดยอัตโนมัติ ผสานกับการแบ่งส่วนการเข้าถึงเครือข่ายอย่างต่อเนื่อง และการปกป้องการรับส่งข้อมูลภายในระบบ ส่งผลให้แนวคิดดาต้าเซ็นเตอร์แบบ Zero Trust กลายเป็นจริง พร้อมตรวจจับและสกัดกั้นภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้ด้วยความเร็วระดับสูง
เครือข่ายระบบไร้สายและมีสาย จะถูกขับเคลื่อนด้วย AI-Native พร้อมปลดล็อกศักยภาพของวิศวกรจากงานเชิงปฏิบัติการ สู่บทบาทนักกลยุทธ์
นอกจาก AI จะมีบทบาทสำคัญในการพลิกโฉมการปฏิบัติการของดาต้าเซ็นเตอร์แล้ว มาตรฐานการทำงานด้วย AI อัจฉริยะที่สามารถวางแผนและจัดการระบบได้ด้วยตนเอง ยังได้ขยายบทบาทสู่การยกระดับประสิทธิภาพของระบบเครือข่ายระดับองค์กรอีกด้วย สุจาย ฮาเจลา รองประธานบริหารและผู้จัดการทั่วไป ฝ่าย Enterprise Campus & Branch ของ HPE คาดการณ์ว่าเครือข่ายระบบไร้สายและมีสาย จะพัฒนาสู่การทำงานแบบอัตโนมัติ ช่วยลดภาระการตั้งค่าด้วยตนเองของทีมงาน โดยในอนาคต วิศวกรเครือข่ายจะสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างใกล้ชิดมากขึ้น และมุ่งเน้นบทบาทเชิงกลยุทธ์ได้อย่างเต็มที่
AIOps สำคัญกว่าการเลือกมาตรฐาน Wi-Fi
ภายในปี 2026 แนวทางการบริหารจัดการเครือข่ายจะเปลี่ยนไปอย่างมาก เมื่อ AIOps เข้ามามีบทบาทเป็นกลไกหลักในการตัดสินใจแบบอัตโนมัติด้วยความเร็วที่เหนือกว่ามนุษย์ โดยเฉพาะในการเลือกและจัดสรรคลื่นสัญญาณให้เหมาะสม รองรับการทำงานแบบหลายลิงก์ (Multi-link Operation) การควบคุมความแออัดเชิงคาดการณ์ และการปรับแต่งสัญญาณ RF แบบเรียลไทม์ เมื่อขีดความสามารถของระบบพัฒนาเต็มที่ การตั้งค่า SSIDs การเลือกย่านความถี่ และช่องสัญญาณด้วยตนเองจะค่อย ๆ ลดบทบาทลง ขณะที่เครือข่ายไร้สายและมีสายจะถูกบริหารจัดการรวมเป็นโครงสร้างเดียวกัน ภายใต้แนวคิดที่ขับเคลื่อนด้วยความต้องการขององค์กร
เมื่อ Agentic AI เปลี่ยน LAN ให้มีความฉลาด สร้างประสบการณ์ในเชิงรุก
เครือข่ายอัตโนมัติ จะก้าวเข้ามาเป็นมาตรฐานหลักขององค์กร โดยมี Agentic AI ที่พัฒนาเต็มที่ และประสิทธิภาพระบบคลาวด์อัจฉริยะ เข้ามาทำงานแทนที่ฝ่าย IT ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ส่งผลให้ระบบเครือข่าย LAN ผันบทบาทจากการรอแก้ไขปัญหา สู่การยกระดับประสบการณ์แก่ผู้ใช้งานในเชิงรุก ด้วยนวัตกรรม AI ที่ถูกฝังอยู่ในระบบของสวิตช์และอุปกรณ์กระจายสัญญาณ (Access Point) จะทำหน้าที่วิเคราะห์พฤติกรรม คาดการณ์ความต้องการของระบบ และแก้ไขปัญหาก่อนที่ผู้ใช้งานจะพบ แม้แต่งานประจำวัน อาทิ การตรวจจับความผิดปกติของฮาร์ดแวร์ หรือการวางแผนเปลี่ยนอะไหล่ ก็จะถูกจัดการโดยอัตโนมัติด้วย AI ซึ่งจะเข้ามาช่วยลดปัญหาการหยุดชะงักของระบบและภาระงานแก่ทีม IT
โซลูชันครบวงจร มาตรฐานใหม่ของระบบเครือข่ายที่จะช่วยให้ทุกประสบการณ์ราบลื่นเป็นองค์เดียว
องค์กรจะเลิกการบริหารจัดการเครือข่ายแบบแยกส่วน แต่มองหาสถาปัตยกรรมแบบครบวงจร ที่สามารถบริหารจัดการได้ง่าย ผ่านกรอบการปฏิบัติงานแบบรวมศูนย์ ด้วยระบบคลาวด์ และระบบ AI-Native แบบอัตโนมัติ จะช่วยส่งเสริมให้องค์กรรับสารแบบแหล่งข้อมูลเดียว เพื่อกำกับดูแลประสิทธิภาพของประสบการณ์การใช้งาน ความปลอดภัย และการบริหารอายุการใช้งานอุปกรณ์ ที่ครอบคลุมตั้งแต่เครือข่าย ระบบประมวลผล และการจัดเก็บข้อมูล ตั้งแต่ Edge ไปจนถึงคลาวด์
ในอนาคต แพลตฟอร์มชั้นนำอย่าง OpsRamp จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการผสานศูนย์การตรวจสอบสถานะ (Observability) และการปฏิบัติการระบบเข้าไว้ด้วยกัน องค์กรจึงจะให้ความสนใจกับผู้ให้บริการที่สามารถส่งมอบโซลูชันแบบครบวงจร ภายใต้กรอบการทำงานและการกำกับดูแลด้วย AI เดียวกันมากขึ้น โดยคุณค่าของระบบจะไม่ได้ถูกวัดจากความสามารถของผลิตภัณฑ์รายชิ้นอีกต่อไป แต่ประเมินจากความราบรื่นของโซลูชันแบบ Full Stack ที่สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไร้รอยต่อในฐานะประสบการณ์เดียว
การปฏิวัติครั้งใหญ่ของสายอาชีพด้านเครือข่าย
ภายในปี 2026 จะเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของบุคลากรสายอาชีพด้านเครือข่าย โดยองค์กรจะมุ่งเน้นการเสริมสร้างขีดความสามารถของวิศวกรมากกว่าการนำระบบ AI เข้ามาทดแทนมนุษย์ ปัจจุบัน Agentic AI และผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง AI Copilot ได้ถูกผสานเข้ากับระบบไอที ส่งผลให้งานประจำวันจำนวนมากถูกจัดการด้วยระบบอัตโนมัติเพิ่มขึ้น
เมื่อ Generative AI มีความแม่นยำสูงขึ้น AI จะเข้ามารับบทบาทเป็นด่านหน้าในการสนับสนุนการทำงาน ตั้งแต่การตรวจจับความผิดปกติ การแก้ไขนโยบาย ไปจนถึงการวางแผนเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ขณะเดียวกัน วิศวกรและผู้เชี่ยวชาญด้านระบบเครือข่ายจะทำงานร่วมกับ AI อย่างใกล้ชิดมากขึ้น เพื่อบริหารจัดการสภาพแวดล้อมของระบบ ก้าวข้ามงานปฏิบัติการแบบดั้งเดิม เช่น การตั้งค่าระบบ ไปสู่บทบาทเชิงกลยุทธ์ ผ่านการสั่งงานด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย การตรวจสอบเจตนารมณ์ของระบบ และการกำกับผลลัพธ์ ในขณะที่ AI จะกลายเป็นแกนหลักของการปฏิบัติการงานทั่วไปในระบบเครือข่ายระดับองค์กร