สงครามครั้งต่อไปของ Cloud Computing: ความท้าทายแบบกระจายศูนย์ต่อบริษัทยักษ์ใหญ่ระดับล้านล้านดอลลาร์
ปี 2026, Cloud Computing กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง
Backlog ระดับล้านล้านดอลลาร์
Amazon, Google, Microsoft เปิดเผยข้อมูลที่น่าตกใจในรายงานผลประกอบการล่าสุด: ทั้งสามบริษัทมียอดสั่งซื้อค้างส่ง (backlog) ด้าน Cloud Computing รวมกันถึง 1.1 ล้านล้านดอลลาร์ โดย Microsoft เพียงบริษัทเดียวคิดเป็น 625 พันล้านดอลลาร์
นี่ไม่ใช่สัญญาณของอุปสงค์ที่อ่อนแอ แต่เป็นเพราะอุปสงค์ที่แข็งแกร่งเกินไป – กำลังการผลิตไม่สามารถตามทันอัตราการทำสัญญาได้
ราคาพลังงาน
มีคนชี้ให้เห็นข้อเท็จจริงที่มักถูกมองข้ามบน X:
"Data Center คิดเป็นประมาณ 7% ของความต้องการไฟฟ้าทั้งหมดของสหรัฐอเมริกา" — @Crypto_TownHall
Cloud Computing ไม่ใช่ของฟรี ทุกครั้งที่มีการเรียก API ทุกครั้งที่มีการอนุมานแบบจำลอง (model inference) ย่อมมีต้นทุนด้านพลังงานที่แท้จริง เมื่อความต้องการในการฝึกอบรม AI เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ 7% นี้ก็จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
ผู้ท้าชิงแบบกระจายศูนย์
รูปแบบศูนย์กลางของ Cloud Computing แบบดั้งเดิมกำลังถูกท้าทาย:
Kova Network
"Kova กำหนดนิยามใหม่ของ Cloud Computing ทำให้ GPU และ CPU ที่ไม่ได้ใช้งานสามารถเข้าถึงได้ผ่านตลาดแบบกระจายศูนย์ คิดค่าบริการตามวินาที, ใช้งานแบบแบ่งส่วน, ชำระเงินด้วย Blockchain" — @Oliverr100x
Akash
"Airbnb แห่งวงการ Cloud Computing ตลาดซื้อขายกำลังประมวลผลแบบกระจายศูนย์ ราคาถูกกว่า AWS 85% ระบบการประมูลแบบย้อนกลับ – ผู้ให้บริการแข่งขันกันเพื่อธุรกิจของคุณ" — @_hightek
AethirCloud
"ในขณะที่บริษัทยักษ์ใหญ่ยังคงหลับใหล AethirCloud กำลังปรับปรุงวิธีการดำเนินงานของ GPU Cloud อย่างแท้จริง กำลังประมวลผล GPU แบบกระจายอย่างแท้จริง เปิดกว้าง ยุติธรรม ไร้พรมแดน" — @Frekymike
จุดร่วมของโครงการเหล่านี้: พยายามที่จะทำลายการผูกขาดของ AWS, Azure, GCP โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์เพื่อลดต้นทุน
Confidential Computing (การประมวลผลแบบรักษาความลับ)
มีคนชี้ให้เห็นอีกแนวโน้มหนึ่งบน X:
"Cloud แบบดั้งเดิมขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่บังคับให้ผู้ใช้ไว้วางใจข้อมูลดิบของตนให้กับผู้ให้บริการ Confidential Computing ขจัดสมมติฐานความไว้วางใจนี้ออกไปโดยสิ้นเชิง – ข้อมูลยังคงได้รับการเข้ารหัสในระหว่างการประมวลผล" — @Penggking
นี่คือส่วนขยายของ "Zero Trust" ในระดับโครงสร้างพื้นฐาน เมื่อ AI ต้องการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อน Confidential Computing จะกลายเป็นสิ่งจำเป็น
การยกเว้นภาษี 21 ปีของอินเดีย
ในระดับนโยบายภาษี อินเดียได้เปิดตัวไพ่ตาย:
"นอร์เวย์และเนเธอร์แลนด์กำลังจะเก็บภาษีจากกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง แต่รัฐบาลอินเดียกลับให้ข้อเสนอที่น่าดึงดูด: กำไรจาก Cloud Computing เป็นศูนย์เป็นเวลา 21 ปี – บริษัทใดก็ตามที่สร้าง Data Center ขนาดใหญ่พิเศษในท้องถิ่น รายได้จาก AI ทั้งหมดจะได้รับการยกเว้นภาษี" — @yoganvp
นี่คือสงครามแย่งชิงกำลังประมวลผลระดับโลก อินเดียใช้มาตรการทางภาษีเพื่อดึงดูดการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน เช่นเดียวกับการใช้สิทธิประโยชน์ทางภาษีเพื่อดึงดูดการจ้างงานซอฟต์แวร์จากภายนอกในช่วงทศวรรษ 1990
Edge vs Cloud
มีการเปรียบเทียบที่ชัดเจนบน X:
"ใน Cloud Computing การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลเกิดขึ้นในตำแหน่งศูนย์กลาง โดยผู้ให้บริการ Cloud เป็นผู้จัดการทรัพยากร Edge Computing ผลักดันการประมวลผลไปยังแหล่งที่มาของข้อมูล – ลดความหน่วง ลดต้นทุนแบนด์วิดท์ เพิ่มความเป็นส่วนตัว" — @NikkiSiapno
นี่ไม่ใช่ "Edge แทนที่ Cloud" แต่เป็นสถาปัตยกรรมแบบผสมผสาน "Edge + Cloud" การอนุมาน AI (AI Inference) อยู่ที่ Edge การฝึกอบรม (Training) อยู่ที่ Cloud
การกลับมาของ Local Agent
การพลิกผันที่น่าสนใจ:
"ใช้งานในฐานะ Local Agent มาหลายเดือนแล้ว – การเปลี่ยนแปลงอำนาจเป็นเรื่องจริง ไม่มีการพึ่งพา Cloud การเข้าถึงระบบอย่างสมบูรณ์ หน่วยความจำถาวรข้าม Session AI ของคุณกลายเป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมการประมวลผล ไม่ใช่บริการที่คุณเข้าถึง" — @LFuckingG
เมื่อ AI Agent สามารถทำงานในเครื่องได้ เรื่องราวของ "ทุกสิ่งขึ้น Cloud" ก็เริ่มสั่นคลอน
ทุกยุคของการประมวลผลมี Control Layer
มีคนสรุปได้ดีบน X:
"ทุกยุคของการประมวลผลหลักได้สร้าง Control Layer ใหม่: Mainframe → ระบบปฏิบัติการ, อินเทอร์เน็ต → โปรโตคอล Routing, Cloud → Orchestration Layer AI จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานการกำกับดูแล ไม่ใช่เพราะเรื่องความปลอดภัย แต่เป็นเพราะระบบที่ไม่สามารถควบคุมได้ไม่สามารถปรับใช้ในวงกว้างได้" — @asymmetricmind
ทศวรรษหน้าของ Cloud Computing ไม่ใช่ "Cloud ที่มากขึ้น" แต่เป็น "Cloud ประเภทต่างๆ" – แบบกระจายศูนย์, รักษาความลับ, เป็น Edge-Native
Backlog ระดับล้านล้านดอลลาร์แสดงให้เห็นว่าความต้องการไม่มีปัญหา ปัญหาคือ: ใครสามารถตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าและความน่าเชื่อถือที่สูงกว่า?
Cloud แบบกระจายศูนย์ให้คำตอบ แต่คำตอบจะเกิดขึ้นจริงได้หรือไม่ ขึ้นอยู่กับการดำเนินการ
