จุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ของวงการ AI: ปี 2026 ค่าใช้จ่าย 'Inference' จะแซงหน้า 'Training' เป็นครั้งแรก

เปรียบเทียบค่าใช้จ่าย: Inference vs. Training

จากรายงานของ Gartner ในเดือนสิงหาคม 2026 คาดการณ์ค่าใช้จ่ายสำหรับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปรับแต่งมาเพื่อ AI (AI-optimized IaaS) ดังนี้:

• ปี 2026: ค่าใช้จ่าย Inference จะอยู่ที่ 2.33 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐ ในขณะที่ Training อยู่ที่ 1.9 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐ — นี่เป็นครั้งแรกที่ Inference มีมูลค่าสูงกว่า
• ปี 2027: ค่าใช้จ่ายด้าน Inference คาดว่าจะคิดเป็น 59% ของค่าใช้จ่าย AI-optimized IaaS ทั้งหมด เพิ่มขึ้นจาก 55% ในปี 2026

เพื่อให้เห็นภาพ ในช่วงแรกของยุค Generative AI Boom ค่าใช้จ่ายในการ Training (การสอนโมเดล) ถือเป็นส่วนแบ่งหลักของโครงสร้างพื้นฐาน แต่ตอนนี้สัดส่วนดังกล่าวกลับกันโดยสิ้นเชิง

การเติบโตไม่ได้จำกัดอยู่แค่ Inference เท่านั้น โดยรวมแล้ว ค่าใช้จ่าย AI-optimized IaaS ทั่วโลกมีแนวโน้มสูงถึง 4.23 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐในปี 2026 ซึ่งเพิ่มขึ้น 96.4% จาก 2.15 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐในปี 2025 และคาดว่าจะพุ่งขึ้นต่อไปเป็น 6.61 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐในปี 2027 หรือเพิ่มขึ้น 56.5%

เมื่อเทียบกับภาพรวมของค่าใช้จ่าย IaaS ทั่วโลก (รวมถึงงานที่ไม่เกี่ยวกับ AI) คาดว่าจะอยู่ที่ 2.87 แสนล้านเหรียญสหรัฐในปี 2026 (เพิ่มขึ้น 29.3% จาก 2.22 แสนล้านเหรียญสหรัฐในปี 2025) และ 3.59 แสนล้านเหรียญสหรัฐในปี 2027

ทำไมถึงพลิก? ปัจจัยจาก Agentic AI และโมเดลเฉพาะทาง

ตามรายงานของ Gartner มีแรงขับเคลื่อนหลักสองประการที่ทำให้ค่าใช้จ่าย Inference แซงหน้า Training:

• Agentic AI — ระบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้ด้วยตัวเอง — ทำให้ความต้องการพลังการประมวลผล (compute intensity) เพิ่มสูงขึ้นมาก ส่งผลให้ Inference กลายเป็นรูปแบบการบริโภคที่โดดเด่น
• โมเดลที่ผ่านการปรับแต่ง (Fine-tuned) และโมเดลเฉพาะด้าน (Domain-Specific Models - DSMs) กำลังถูกนำไปใช้ในระบบที่ให้บริการลูกค้าและการปฏิบัติการ ซึ่งต้องการการประมวลผลแบบ Real-time อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่รอบการ Training เป็นระยะๆ เหมือนในอดีต

Hardeep Singh นักวิเคราะห์จาก Gartner กล่าวว่า "การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังเร่งรูปแบบการบริโภคคลาวด์ให้เร็วขึ้น และสร้างความต้องการที่ยั่งยืนสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับแต่งเพื่อ AI"

แนวโน้มนี้สอดคล้องกับการวิเคราะห์ของนักวิเคราะห์รายอื่นๆ เช่น Deloitte ในรายงาน Tech Trends 2026 ประมาณการว่าในปี 2026 Inference คิดเป็นสองในสามของปริมาณการประมวลผล AI ทั้งหมด ขณะที่ The Futurum Group คาดการณ์ว่า Managed Inference ในปี 2025 มีมูลค่าสูงถึง 2.31 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐ (คิดเป็น 58.6% ของค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน) และ Inference ได้แซงหน้า Training ไปตั้งแต่ปี 2025 แล้ว

ภาพรวมค่าใช้จ่าย AI ในวงกว้าง

ตัวเลขค่าใช้จ่ายของ Gartner นี้เป็นส่วนหนึ่งของภาพรวมที่ใหญ่กว่านี้มาก:

• ค่าใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลก ในทุกหมวดหมู่คาดว่าจะสูงถึง 2.59 ล้านล้านเหรียญสหรัฐในปี 2026 เพิ่มขึ้น 47% จากปีก่อนหน้า
• Hyperscaler หรือผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ได้ประกาศแผนการใช้จ่ายด้านทุน (CapEx) รวมกันมากกว่า 5 แสนล้านเหรียญสหรัฐ สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปี 2026 นี้
• ค่าใช้จ่ายที่พุ่งสูงนี้สะท้อนให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ กำลังเปลี่ยนผ่านจากระยะทดลอง (Pilot) ไปสู่การใช้งานจริง (Production) โดยค่าใช้จ่ายด้าน Inference กลายเป็นรายการต้นทุนหลัก

แม้ว่าราคาจะลดลงอย่างรวดเร็ว — Deloitte ระบุว่าราคา API บนคลาวด์สำหรับ Inference ลดลงเกือบ 80% เมื่อเทียบปีต่อปี — แต่ค่าใช้จ่ายโดยรวมกลับพุ่งทะยานขึ้นสูงเพราะปริมาณการใช้งาน (Usage) เติบโตเร็วกว่าการลดลงของต้นทุนต่อหน่วยมาก

คำเตือนจาก Gartner: ความเสี่ยงด้านงบประมาณ

Gartner ออกคำเตือนสำคัญอีกประการหนึ่งคือ อย่างน้อย 50% ของโครงการ GenAI จะเกินงบประมาณที่วางไว้ภายในปี 2028 ซึ่งสาเหตุหลักมาจากการออกแบบสถาปัตยกรรมที่ไม่เหมาะสมและการขาดความเชี่ยวชาญในการดำเนินงาน

Inference คือตัวการหลักที่ทำให้ต้นทุนบานปลาย แตกต่างจากการ Training ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายก้อนใหญ่เพียงครั้งเดียว ค่าใช้จ่ายสำหรับ Inference จะเกิดขึ้นซ้ำๆ ทุกครั้งที่มีผู้ใช้หรือแอปพลิเคชันเรียกใช้โมเดล Gartner คาดการณ์ว่า Inference จะคิดเป็นอย่างน้อย 70% ของต้นทุนตลอดอายุการใช้งานของโมเดล

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์สำหรับ CIO

Gartner แนะนำให้ CIO ดำเนินการเชิงกลยุทธ์ดังนี้:

• ให้ความสำคัญกับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เกี่ยวข้องกับ Inference เนื่องจากนี่คือจุดที่ค่าใช้จ่ายและการเติบโตส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่
• หลีกเลี่ยงสถาปัตยกรรมแบบ 'One-size-fits-all' — แนวทางที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน ตำแหน่งที่ตั้งของข้อมูล ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และโครงสร้างต้นทุน
• นำโมเดลคลาวด์แบบ Hybrid มาใช้ สำหรับการปรับใช้ AI เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่น การควบคุมต้นทุน และอธิปไตยเหนือข้อมูล (Data Sovereignty) รายงาน CIO Playbook 2026 จาก Gartner พบว่าเกือบสองในสาม (62%) ขององค์กรในปัจจุบันนิยมใช้ระบบ Hybrid เป็นโมเดลหลักในการปรับใช้ AI
• วางแผนสำหรับการเติบโตของต้นทุนอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะคาดหวังว่าราคาต่อหน่วยที่ลดลงจะช่วยลดค่าใช้จ่ายโดยรวมลงได้

ความหมายต่ออุตสาหกรรม

"การพลิกของ Inference" (Inference Flip) ไม่ใช่แค่สถิติค่าใช้จ่าย มันคือการปรับเปลี่ยนลำดับความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน AI ครั้งใหญ่ ยุคที่การสร้างโมเดลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ เป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุนหลักกำลังจะสิ้นสุดลง และกำลังถูกแทนที่ด้วยยุคแห่งการนำโมเดลเหล่านั้นมาใช้งานในระบบ Production จริงในวงกว้าง สำหรับผู้ให้บริการคลาวด์ นั่นหมายถึงความต้องการ GPU และ ASIC ที่ยั่งยืน สำหรับองค์กรธุรกิจ นั่นหมายถึงการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานต้องเน้นที่ต้นทุนการดำเนินงานของ AI ไม่ใช่แค่การลงทุนในครั้งแรกเพื่อสอนโมเดลอีกต่อไป

ดังที่รายงานของ Gartner ทำให้เห็นอย่างชัดเจน การเปลี่ยนแปลงจากการพัฒนาไปสู่การปรับใช้ (Deployment) ได้มาถึงแล้ว และรายการงบประมาณสำหรับ AI จะไม่มีวันเหมือนเดิมอีก