<div class="key-takeaways"><ul><li>แอปพลิเคชัน AI มักเริ่มต้นจากการเลือกชิป GPU เจาะจงแต่เผชิญปัญหาเมื่อความจุหมด</li><li>การผูกติดกับผู้ให้บริการรายเดียวสร้างภาระในการดูแลรักษาและเสี่ยงต่อระบบล่ม</li><li>การเปลี่ยนผ่านจากการจัดสรรอินสแตนซ์เป็นการส่งเวิร์กโหลดช่วยแยกโค้ดธุรกิจออกจากโครงสร้างพื้นฐาน</li><li>เลเยอร์การประหารผลควรเป็นผู้ตัดสินใจเลือกตำแหน่งและเส้นทางรันงานที่เหมาะสมที่สุด</li></ul></div><p>นักพัฒนาซอฟต์แวร์รายหนึ่งกำลังสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องรันงานอินเฟอเรนซ์ที่ใช้ GPU หนุนหลัง การใช้งานเริ่มต้นดูเรียบง่ายตรงไปตรงมาผ่านการเรียกใช้งานผ่าน <code>CloudGPUProvider</code> ระบุภูมิภาค ประเภทอินสแตนซ์ รุ่น GPU และอิมเมจคอนเทนเนอร์ ก่อนจะสั่งรันคำสั่งไพธอนเพื่อประมวลผลข้อมูล ซึ่งโค้ดลักษณะนี้ใช้งานได้จริงในตอนแรก</p><p>ทว่าปัญหาจะบังเกิดเมื่อภูมิภาคที่เลือกไว้เกิดความจุเต็มขึ้นมาฉับพลัน ภูมิภาคสำรองกลับไม่มีอินสแตนซ์ประเภทเดียวกันรองรับ ทำให้แอปพลิเคชันต้องเขียนโค้ดแยกย่อยเฉพาะฮาร์ดแวร์แต่ละค่าย ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ให้บริการรายอื่นอาจมี GPU พร้อมใช้งานแต่วงจรชีวิตของ API แตกต่างกันสิ้นเชิง บางรายต้องการให้แอปพลิเคชันจัดการเครื่องเสิร์ฟเวอร์เสมือนเอง บางรายเปิดใช้งานคอนเทนเนอร์โดยตรง ขณะที่รายที่สามเปิดเป็นงานแต่ส่งบันทึกและอาร์ทิแฟกต์ผ่านบริการแยกต่างหาก สุดท้ายฟีเจอร์อินเฟอเรนซ์ดั้งเดิมจึงกลายสภาพเป็นระบบจัดการโครงสร้างพื้นฐานไปโดยปริยาย</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_gpu_mskkf3vu_inline_1_38e8252de5.jpg" alt="developer writing code data center servers" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านจากโมเดลการพัฒนาแบบเดิมมาสู่การจัดการเวิร์กโหลดอัตโนมัติสะท้อนให้เห็นว่า นักพัฒนาควรให้ความสำคัญกับตรรกะทางธุรกิจมากกว่าการมานั่งบริหารจัดการสเปกฮาร์ดแวร์ระดับต่ำ การปล่อยให้แพลตฟอร์มกลางคอยตรวจสอบความจุและเลือกชิปที่เหมาะสมตามเงื่อนไขต้นทุนหรือความหน่วงจะช่วยลดความซับซ้อนในระยะยาวได้อย่างมหาศาล</p></div><p>แอปพลิเคชันควรทำหน้าที่อธิบายงานที่ต้องการให้ประมวลผล ขณะที่เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานควรเป็นผู้หาทางตอบสนองคำขอนั้น การเปลี่ยนแปลงมุมมองจากการจัดหาอินสแตนซ์มาเป็นการสั่งรันเวิร์กโหลด AI จะช่วยถอดภาระการตัดสินใจเรื่องฮาร์ดแวร์ออกจากตัวแอปพลิเคชันโดยไม่ละเลยความสำคัญของสเปกที่จำเป็น การเลือก GPU ไม่ใช่การตัดสินใจครั้งเดียวจบ เมื่อแอปพลิเคชันเจาะจงประเภทอินสแตนซ์เป๊ะๆ มันจะรับภาระข้อจำกัดทั้งหมดที่ผูกติดมากับอินสแตนซ์นั้น ซึ่งท้ายที่สุดจะกลายเป็นภาระผูกพันในระบบโปรดักชัน</p><p>การผูกติดกับผู้ให้บริการไม่ได้จำกัดอยู่แค่สัญญาหรือราคา แอปพลิเคชันที่จัดการอินสแตนซ์ของผู้ให้บริการโดยตรงจะถูกเชื่อมโยงเข้ากับ:</p><ul><li>รูปแบบวงจรชีวิตของ API</li><li>โครงสร้างการเรียกเก็บล็อกและบันทึก</li><li>กลไกการกู้คืนข้อผิดพลาด</li><li>เครื่องมือจัดการเครือข่ายและสตอเรจ</li></ul><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/jaguarkyng/why-ai-applications-should-submit-workloads-not-select-gpus-e2j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>AI applications often start by selecting specific GPUs but face failures when capacity runs out.</li><li>Direct provider coupling creates operational overhead and risks application downtime.</li><li>Moving from instance provisioning to workload execution separates business logic from infrastructure.</li><li>An execution layer should ultimately decide placement and execution paths for tasks.</li></ul></div><p>A developer is building an AI application that needs to run a GPU-backed inference job. The initial implementation looks straightforward, instantiating a <code>CloudGPUProvider</code> with an API key, launching an instance in a specific region with a designated GPU model and container image, and running a Python inference command. Initially, this setup works without a hitch.</p><p>However, problems arise the moment the chosen region runs out of capacity. Alternative regions may lack the exact instance type, forcing the application to branch into hardware-specific code paths. Other providers might have available GPUs, but their APIs use entirely different lifecycle models. One provider expects virtual machine management, another launches containers directly, and a third exposes jobs while routing logs and artifacts through separate services. Gradually, a simple inference feature morphs into a full-scale infrastructure orchestration system.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_gpu_mskkf3vu_inline_1_38e8252de5.jpg" alt="developer writing code data center servers" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>This architectural shift highlights a core principle in modern cloud engineering: separating business requirements from infrastructure plumbing. By defining constraints rather than exact hardware SKUs, systems become resilient to capacity crunches and provider API variations, effectively future-proofing AI deployments against hardware market volatility.</p></div><p>Applications should describe the workload they need executed, leaving infrastructure layers to figure out how to satisfy those requests. Transitioning from instance provisioning to AI workload execution removes infrastructure decisions from the application code without ignoring hardware constraints. Selecting a GPU is never a singular decision; hardcoding exact instance types forces applications to inherit hidden assumptions that inevitably morph into production dependencies.</p><p>Provider lock-in extends far beyond contracts and pricing models. An application directly managing provider instances couples itself tightly to:</p><ul><li>Proprietary API lifecycle patterns</li><li>Specific log and artifact collection structures</li><li>Unique error classification mechanisms</li><li>Underlying networking and storage setups</li></ul><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/jaguarkyng/why-ai-applications-should-submit-workloads-not-select-gpus-e2j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

large_article-2060.jpg

medium_article-2060.jpg

small_article-2060.jpg

thumbnail_article-2060.jpg

article-2060.jpg

การเขียนโค้ดฮาร์ดโค้ดเลือกอินสแตนซ์ GPU เฉพาะเจาะจงทำให้แอปพลิเคชันเปราะบางและยึดติดกับผู้ให้บริการ การเปลี่ยนมาส่งเวิร์กโหลดพร้อมระบุข้อจำกัดจะช่วยให้เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานจัดการทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่น

Hardcoding specific GPU instances makes AI applications brittle and locked into single providers. Shifting toward workload specifications allows infrastructure layers to handle resource allocation flexibly.

ทำไมแอปพลิเคชัน AI ควรส่งเวิร์กโหลดแทนการเลือกชิป GPU เอง

Why AI Applications Should Submit Workloads, Not Select GPUs

<div class="key-takeaways"><ul><li>ครม. ไฟเขียวตั้งคณะกรรมการนโยบายการประกอบกิจการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับชาติ</li><li>บีโอไอเตรียมทบทวนกรอบพิจารณาโครงการให้สอดคล้องกับทิศทางใหม่</li><li>เปิดเผยสถิติเงินลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ปี 2567-2569 พุ่งสูงถึง 750,000 ล้านบาท</li><li>เน้นคุมเข้มการใช้พลังงาน ประสิทธิภาพ PUE การบริหารน้ำ และการจ้างงานในประเทศ</li></ul></div><p>เมื่อวันที่ 5 สิงหาคม 2569 คณะรัฐมนตรีมีมติเห็นชอบร่างระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีว่าด้วยคณะกรรมการนโยบายการประกอบกิจการดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งนับเป็นครั้งแรกที่มีการจัดตั้งคณะกรรมการระดับชาติเข้ามาดูแลทิศทางการลงทุนด้านนี้โดยเฉพาะ ถัดมาเพียงหนึ่งวัน สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน หรือ บีโอไอ ได้ประกาศพร้อมรับลูกนโยบายดังกล่าวทันที โดยเตรียมทบทวนกรอบการพิจารณาให้มีความรัดกุมและคัดกรองโครงการอย่างเข้มข้นยิ่งขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่าการลงทุนจะเกิดความคุ้มค่าและสร้างประโยชน์สูงสุดให้กับประเทศ ควบคู่ไปกับการดูแลทรัพยากรพลังงานและน้ำไม่ให้ส่งผลกระทบต่อชุมชนและภาคส่วนอื่น</p><p>การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของดาต้าเซ็นเตอร์ในปัจจุบัน ถือเป็นรากฐานสำคัญสำหรับการเปลี่ยนผ่านประเทศไปสู่เศรษฐกิจดิจิทัล และเป็นหัวใจหลักในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ของไทยในอนาคต อย่างไรก็ตาม การขยายตัวที่รวดเร็วนี้ย่อมมาพร้อมกับความกังวลของสังคมในเรื่องปริมาณการใช้ไฟฟ้า ปริมาณน้ำ ตลอดจนผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์ เลขาธิการบีโอไอ ระบุว่า ข้อกังวลเหล่านี้เป็นประเด็นที่ต้องชี้แจงด้วยข้อมูลและมาตรการที่เป็นรูปธรรมชัดเจน</p><blockquote class="pull-quote"><p>"โจทย์ของประเทศไทยไม่ควรเป็นการเลือกระหว่างการปฏิเสธการลงทุน Data Center ทั้งหมด หรือเปิดรับทุกโครงการโดยไม่มีเงื่อนไข แต่ต้องพิจารณาว่าเราต้องการ Data Center แบบใด ต้องมาพร้อมกับอะไรบ้าง และร่วมกันออกแบบกติกาให้ประเทศและประชาชนได้ประโยชน์สูงสุดจาก Data Center เหล่านี้"</p><cite>นายนฤตม์ เทอดสถีรศักดิ์</cite></blockquote><p>ในมุมมองของผู้เชี่ยวชาญด้านดิจิทัล ดาต้าเซ็นเตอร์ทำหน้าที่มากกว่าแค่การเป็นสถานที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์ แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับบริการคลาวด์ การประมวลผลข้อมูลความเร็วสูง และการเก็บรักษาข้อมูลสำคัญ เช่น ข้อมูลโรงพยาบาล สถาบันการเงิน และหน่วยงานความมั่นคงไว้ภายในประเทศ นอกจากนี้ยังช่วยส่งเสริมระบบนิเวศดิจิทัล ลดความหน่วงในการเชื่อมต่อ และดึงดูดบุคลากรทักษะสูงเข้ามาในประเทศ โดยที่ผ่านมามีผู้ให้บริการคลาวด์ยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง AWS และ Google เข้ามาลงทุน พร้อมทั้งดำเนินโครงการพัฒนาทักษะดิจิทัลให้กับบุคลากรไทยและเอสเอ็มอีจำนวนหลายแสนรายแล้ว</p><div class="ai-insight"><p>การที่รัฐบาลเข้ามาจัดตั้งคณะกรรมการนโยบายดาต้าเซ็นเตอร์เฉพาะกิจ สะท้อนให้เห็นว่าประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ต้องกำกับดูแลโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลอย่างยุทธศาสตร์ การควบคุมค่า PUE หรือประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และการบริหารจัดการน้ำ จึงไม่ใช่แค่เรื่องของการรักษาสิ่งแวดล้อม แต่เป็นเงื่อนไขชี้ขาดความยั่งยืนของอุตสาหกรรมไอทีไทยท่ามกลางวิกฤตพลังงานโลก</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/4_ai_msi2gack_inline_1_800111756b.jpg" alt="modern cloud computing server facility Thailand" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>สำหรับประเด็นความกังวลเรื่องสัญชาติผู้ลงทุนว่าจะกระจุกตัวอยู่เพียงประเทศใดประเทศหนึ่งหรือไม่ ข้อมูลจากบีโอไอที่ตรวจสอบบริษัทแม่และผู้มีอำนาจควบคุมสูงสุดระบุว่า ระหว่างปี 2567 ถึง 2569 มีโครงการที่ได้รับอนุมัติส่งเสริมการลงทุนรวมทั้งสิ้น 42 โครงการ คิดเป็นกำลังประมวลผล IT Load รวม 3,400 เมกะวัตต์</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">750,000</span><span class="stat-label">ล้านบาทเงินลงทุนรวม</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">42</span><span class="stat-label">โครงการที่ได้รับอนุมัติ</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">3,400</span><span class="stat-label">เมกะวัตต์กำลังประมวลผล</span></div></div><p>เมื่อจำแนกตามสัญชาติของผู้ลงทุน พบว่ากลุ่มทุนจากประเทศไทยครองสัดส่วนมากที่สุดถึง 15 โครงการ ตามมาด้วยจีน 10 โครงการ สหรัฐอเมริกา 5 โครงการ สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ 4 โครงการ ญี่ปุ่น 2 โครงการ มาเลเซียและฮ่องกงชาติละ 1 โครงการ และกลุ่มประเทศอื่น ๆ อีก 5 โครงการ ได้แก่ สิงคโปร์ อินเดีย ออสเตรเลีย และฝรั่งเศส โดยข้อมูลระบุชัดเจนว่าฐานผู้ลงทุนมีความหลากหลายและไม่มีคำขอรับการส่งเสริมรายใหม่เข้ามาตั้งแต่เดือนเมษายน 2569 ที่ผ่านมา ทั้งนี้ บีโอไอภายใต้การนำของนายเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรีและประธานบอร์ดบีโอไอ จะเดินหน้ายกระดับการคัดกรองโครงการให้สอดคล้องกับทิศทางของคณะกรรมการนโยบายฯ ต่อไป</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techsauce.co&sz=64" alt="Techsauce" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techsauce.co/news/boi-data-center-new-regulation-4-dimensions" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Techsauce</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>The Thai Cabinet approves the establishment of a National Data Center Policy Committee.</li><li>The BOI prepares to review project evaluation frameworks in alignment with the new policy.</li><li>Data center investments between 2024 and 2029 reach a massive 750,000 million baht.</li><li>Strict controls are enforced on energy use, PUE efficiency, water management, and local hiring.</li></ul></div><p>On August 5, 2026, the Thai Cabinet approved a draft regulation to establish the Data Center Business Policy Committee, creating a national-level board to oversee the country's investment direction for the first time. Just one day later, the Thailand Board of Investment (BOI) announced its readiness to adopt this mandate, moving forward to review and elevate its screening criteria for data center projects. This ensures investment value and national benefits while carefully managing power and water consumption to prevent any adverse impact on local communities.</p><p>The rapid expansion of data centers serves as a vital foundation for Thailand's digital economy transition and acts as a crucial jigsaw piece for future artificial intelligence development. However, this fast-paced growth has raised public concerns regarding electricity consumption, water usage, environmental impact, and overall national benefits. Narit Therdsteerasukdi, Secretary General of the BOI, emphasized that these societal concerns must be addressed with concrete data and measures.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Thailand's challenge should not be choosing between rejecting all Data Center investments or accepting every project without conditions, but rather considering what kind of Data Center we want, what they must come with, and jointly designing rules so that the country and its citizens reap the maximum benefits from these facilities."</p><cite>Narit Therdsteerasukdi</cite></blockquote><p>Digital experts view data centers not merely as server housing, but as critical digital infrastructure supporting cloud services, high-speed data processing, and secure domestic data storage for hospitals, banks, and security agencies. Furthermore, these facilities bolster the digital ecosystem, reduce connection latency, and attract high-skilled professionals to Thailand. Major global cloud providers such as AWS and Google have already invested heavily, launching initiatives to upskill hundreds of thousands of Thai individuals and SMEs in digital technologies.</p><div class="ai-insight"><p>The government's establishment of a dedicated Data Center policy committee highlights Thailand's strategic shift toward disciplined digital infrastructure governance. Regulating metrics such as Power Usage Effectiveness (PUE) and water management goes beyond environmental stewardship; it serves as the ultimate condition for the long-term sustainability of Thailand's tech industry amidst global energy challenges.</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/4_ai_msi2gack_inline_1_800111756b.jpg" alt="modern cloud computing server facility Thailand" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Addressing concerns regarding investor nationalities and potential market concentration, BOI data tracking ultimate parent companies reveals that between 2024 and 2026, a total of 42 promoted data center projects were approved, representing an aggregate IT load capacity of 3,400 megawatts.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">750,000</span><span class="stat-label">Million Baht Total Investment</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">42</span><span class="stat-label">Approved Projects</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">3,400</span><span class="stat-label">Megawatts IT Load Capacity</span></div></div><p>Classified by investor nationality, Thai companies account for the largest share with 15 projects, followed by China with 10 projects, the United States with 5 projects, the United Arab Emirates with 4 projects, Japan with 2 projects, Malaysia and Hong Kong with 1 project each, and 5 projects from other nations including Singapore, India, Australia, and France. This data confirms a diverse investor base with no new promotion applications submitted since April 2026. Moving forward, the BOI under the leadership of Deputy Prime Minister Ekniti Nitithanprapas will continue refining project screening to align with the new national committee's directives.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techsauce.co&sz=64" alt="Techsauce" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techsauce.co/news/boi-data-center-new-regulation-4-dimensions" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Techsauce</a></p>

medium_article-1827.jpg

small_article-1827.jpg

thumbnail_article-1827.jpg

article-1827.jpg

คณะรัฐมนตรีไฟเขียวตั้งคณะกรรมการนโยบายดาต้าเซ็นเตอร์แห่งชาติ ด้านบีโอไอเตรียมยกระดับการคัดกรองโครงการเข้มงวด ทั้งพลังงาน น้ำ และการจ้างงานไทย

The Thai Cabinet approves a national data center policy committee, as the BOI prepares to tighten screening criteria covering energy, water, and local employment.

บีโอไอผนึกกำลังรัฐบาลรื้อเกณฑ์ดาต้าเซ็นเตอร์ 4 มิติ ดันไทยสู่ฮับ AI ยั่งยืน

BOI and Thai Government Overhaul Data Center Regulations to Drive Sustainable AI Hub

<div class="key-takeaways"><ul><li>Amazon เผยรายได้ไตรมาส 2 โต 20% หนุนหุ้นพุ่งเกือบ 10% ในช่วงหลังตลาดปิด</li><li>ทุ่มงบลงทุนปีงบประมาณสิ้นสุด 30 มิ.ย. สูงถึง 1.73 แสนล้านดอลลาร์ และขยับคาดการณ์ปี 2026 เป็น 2.2 แสนล้านดอลลาร์</li><li>AWS โต 37% ทำรายได้ 42,000 ล้านดอลลาร์ ตอกย้ำความต้องการคลาวด์ที่เติบโตควบคู่กัน</li><li>บริษัทเทคอื่นอย่าง Microsoft และ Google หุ้นพุ่งเช่นกันจากรายได้คลาวด์ ขณะที่ Meta เผชิญแรงขายเพราะไร้รายได้ชัดเจน</li></ul></div><p>บริษัท Amazon รายงานผลประกอบการไตรมาสที่สองด้วยตัวเลขที่สูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ โดยยอดขายสุทธิทะยานขึ้น 20% และรายได้จากบริการคลาวด์กลายเป็นจุดเด่นสำคัญที่ดึงดูดใจนักลงทุน จนส่งผลให้ราคาหุ้นของบริษัทพุ่งสูงขึ้นเกือบ 10% ทันทีในการซื้อขายหลังเวลาทำการ</p><p>แม้ว่าจะมีมุมมองทั่วไปจากตลาดว่าบริษัทเทคโนโลยีควรเริ่มจำกัดงบประมาณลงบ้าง แต่ Amazon กลับไม่มีทีท่าว่าจะชะลอการทุ่มเงินสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แต่อย่างใด โดยตัวเลขการใช้จ่ายด้านทรัพย์สินและอุปกรณ์ ซึ่งรวมถึงจีพียู กังหันก๊าซธรรมชาติ และแปลงที่ดิน พุ่งขึ้นไปอยู่ที่ 1.73 แสนล้านดอลลาร์สำหรับปีงบประมาณที่สิ้นสุด ณ วันที่ 30 มิถุนายน เพิ่มขึ้นอย่างมากจากระดับ 107,650 ล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณก่อนหน้า</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$173B</span><span class="stat-label">งบลงทุนทรัพย์สินและอุปกรณ์ปีล่าสุด</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$220B</span><span class="stat-label">คาดการณ์งบลงทุนปี 2026</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">37%</span><span class="stat-label">อัตราเติบโตรายได้ AWS YoY</span></div></div><p>ยิ่งไปกว่านั้น บริษัทยังได้ปรับเพิ่มคาดการณ์รายจ่ายฝ่ายทุนหรือ capex สำหรับปี 2026 จากเดิม 200,000 ล้านดอลลาร์ ขึ้นไปแตะ 220,000 ล้านดอลลาร์ แม้ว่าในกระบวนการนี้บริษัทจะต้องเริ่มดึงเงินสำรองที่มีอยู่ออกมาใช้จ่ายเพื่อช่วยแบกรับต้นทุนดังกล่าวแล้วก็ตาม โดยไตรมาสดังกล่าวปิดฉากลงด้วยปริมาณเงินสดที่ลดลงจาก 12 เดือนก่อนหน้าถึง 7,600 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถือเป็นช่วงเวลาแรกในปีนี้ที่บริษัทมีกระแสเงินสดอิสระติดลบ</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/amazon_ai_ms849mvj_inline_1_448cc78231.jpg" alt="server racks cloud computing data center" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>ภายใต้สถานการณ์ปกติ ค่าใช้จ่ายที่พุ่งสูงขึ้นระดับนี้ย่อมสร้างความกังวลใจให้กับผู้ถือหุ้นไม่น้อย แต่ Amazon มีเครื่องยนต์สร้างรายได้ที่แข็งแกร่งอย่าง AWS คอยช่วยรองรับ โดยรายได้จาก AWS ทะยานขึ้น 37% เมื่อเทียบเป็นรายปี ทำตัวเลขในไตรมาสดี้ไปถึง 42,000 ล้านดอลลาร์ แม้ตัวเลขนี้อาจยังไม่สามารถหักลบกับงบลงทุนมหาศาลในแง่คณิตศาสตร์ล้วนๆ แต่ก็สะท้อนให้เห็นว่าความต้องการใช้งานกำลังเติบโตสอดรับกับปริมาณอุปทานที่มีอยู่</p><div class="ai-insight"><p>การทุ่มงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์ในอุตสาหกรรม AI ปัจจุบันมีความเสี่ยงเรื่องระยะเวลาก่อสร้างที่ยาวนานหลายปีก่อนจะเริ่มสร้างรายได้คืนทุน ทำให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ต้องมีกระแสเงินสดและฐานลูกค้าองค์กรที่แน่นหนาพอที่จะประคับประคองช่วงเปลี่ยนผ่านนี้ ต่างจากสตาร์ทอัพ AI หน้าใหม่ที่ยังไม่มีโมเดลธุรกิจสร้างรายได้ชัดเจน</p></div><p>นอกจากเรื่องดาต้าเซ็นเตอร์แล้ว กลยุทธ์ด้านปัญญาประดิษฐ์ของบริษัทยังครอบคลุมไปถึงการพัฒนาชิปเฉพาะทางอย่าง Trainium TPU และโปรเซสเซอร์ Graviton สถาปัตยกรรม Arm ซึ่งแม้จะไม่ปรากฏอยู่ในตัวเลข capex ตรงๆ แต่ก็ช่วยเพิ่มอัตรากำไรให้กับธุรกิจคลาวด์ได้อย่างมีนัยสำคัญ Andy Jassy ซีอีโอของบริษัทระบุในสายรายงานผลประกอบการว่า ธุรกิจ AI กำลังดำเนินไปตามเส้นทางอัตรากำไรแบบเดียวกับธุรกิจหลักในอดีต และเชื่อว่า Amazon Bedrock จะประสบความสำเร็จได้โดยไม่ต้องมีโมเดลปัญญาประดิษฐ์ระดับแนวหน้าของตัวเอง เพราะตลาดนี้ไม่มีโมเดลเพียงหนึ่งเดียวที่ครอบครองทั้งหมด</p><blockquote class="pull-quote"><p>“เรามองว่าธุรกิจ AI มีเส้นทางอัตรากำไรที่ดำเนินไปในทิศทางเดียวกันกับธุรกิจหลักที่เราเคยผ่านมาในอดีต”</p><cite>Andy Jassy</cite></blockquote><p>แนวโน้มดังกล่าวไม่ได้เกิดขึ้นกับ Amazon เพียงรายเดียวเท่านั้น เนื่องจาก Microsoft และ Google ก็รายงานตัวเลขรายได้คลาวด์ที่แข็งแกร่งจนทำให้หุ้นปรับตัวสูงขึ้นเช่นกัน ในทางตรงกันข้าม บริษัทอย่าง Meta ซึ่งมีงบลงทุนด้าน capex สูงแต่ยังไม่มีแหล่งที่มารายได้ที่ชัดเจน กลับเผชิญกับความไม่ไว้วางใจจากนักลงทุน จนส่งผลให้หุ้นร่วงลง 8% ในสัปดาห์นี้ ท่ามกลางความกังวลเรื่องปัญหาเงินสดตึงตัวและการใช้จ่ายที่ยังคงดำเนินต่อไป</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/07/30/investors-love-ai-as-long-as-youre-a-cloud-host/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Amazon posts a 20% net sales rise in Q2, lifting stock nearly 10% in after-hours trading.</li><li>Property and equipment spending reached $173 billion for the year ended June 30, with 2026 capex forecast raised to $220 billion.</li><li>AWS revenue grew 37% year over year to reach $42 billion for the quarter.</li><li>Cloud peers Microsoft and Google also saw shares pop, while Meta faced an 8% drop over cash flow and spending concerns.</li></ul></div><p>Amazon reported better-than-expected second-quarter earnings as net sales rose 20% and cloud revenue stood out as a primary bright spot, pushing the company's stock up nearly 10% in after-hours trading.</p><p>Despite the prevailing market consensus that corporations should rein in heavy spending, Amazon is pressing forward with its data center expansion. A key line item illustrating this infrastructure appetite shows that Amazon spent $173 billion for the fiscal year ended June 30 on property and equipment—a category encompassing GPUs, natural gas turbines, and plots of land—surpassing the previous year's $107.65 billion.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$173B</span><span class="stat-label">Property & equipment spending</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">$220B</span><span class="stat-label">Revised 2026 capex forecast</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">37%</span><span class="stat-label">AWS revenue growth YoY</span></div></div><p>The tech giant also raised its 2026 capex forecast from $200 billion to $220 billion. This expansion has begun dipping into cash reserves, resulting in the company ending the quarter with $7.6 billion less cash than 12 months prior, marking its first period of negative free cash flow this year.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/amazon_ai_ms849mvj_inline_1_448cc78231.jpg" alt="server racks cloud computing data center" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>Normally, ballooning expenses would trigger investor anxiety, but Amazon's robust revenue engine helps justify the outlays. AWS revenue climbed 37% year over year to hit $42 billion for the quarter, demonstrating that customer demand is scaling alongside supply capacity despite the multi-year lead time required to build and deploy data centers.</p><div class="ai-insight"><p>The massive capital expenditure cycle in the AI sector highlights a widening gap between established cloud infrastructure providers and pure-play AI labs. While cloud hosts can leverage existing enterprise customer bases and diverse revenue streams to offset infrastructure costs, early-stage labs and startups often face heavy cash burn without immediate monetization paths.</p></div><p>Beyond massive facilities, Amazon's artificial intelligence strategy extends to long-term hardware bets like the Trainium TPU and the Arm-based Graviton processor. While these projects bypass standard capex accounting, they successfully improve cloud profit margins over time. CEO Andy Jassy emphasized during the earnings call that the AI business is following the exact same margin trajectory seen in the core business previously, asserting that Amazon Bedrock can achieve massive success without building its own single frontier model.</p><blockquote class="pull-quote"><p>“We see the AI business following very much the same margin trajectory we saw in the core business before.”</p><cite>Andy Jassy</cite></blockquote><p>This market dynamic is not isolated to Amazon, as Microsoft and Google experienced similar share bumps following strong cloud reports. Conversely, companies like Meta with heavy capital expenditures but absent clear near-term revenue sources continue to battle investor skepticism, seeing their stock fall 8% after reporting a cash flow crunch.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=techcrunch.com&sz=64" alt="TechCrunch" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://techcrunch.com/2026/07/30/investors-love-ai-as-long-as-youre-a-cloud-host/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></p>

medium_article-958.jpg

small_article-958.jpg

thumbnail_article-958.jpg

article-958.jpg

Amazon โชว์ผลประกอบการไตรมาส 2 ยอดขายโต 20% ดันหุ้นพุ่งเกือบ 10% แม้ทุ่มงบลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์และชิป AI มหาศาลสวนกระแสที่ตลาดอยากให้รัดเข็มขัด

Amazon reports a 20% jump in net sales and sends shares up nearly 10% as cloud revenue shines, despite surging data center and AI chip spending.

นักลงทุนแห่ซื้อหุ้น Amazon หลังรายได้คลาวด์พุ่งสวนทางงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI

Investors love AI, as long as you’re a cloud host

<div class="key-takeaways"><ul><li>เลิกท่องจำคำสั่งทั้งหมดในทีเดียว แต่ให้เรียนรู้เฉพาะคำสั่งที่จำเป็นต้องใช้จริง</li><li>โปรเจกต์จริงช่วยให้เรียนรู้แนวคิดของลินุกซ์ได้ดีกว่าการอ่านบทความสอนใช้งาน</li><li>ความสม่ำเสมอวันละ 10-15 นาทีได้ผลดีกว่าการโหมอ่านหนังสือรวดเดียวจบ</li><li>แม้แต่วิศวกรผู้มีประสบการณ์ก็ยังต้องเปิดค้นหาเอกสารอ้างอิงอยู่เสมอ</li></ul></div><p>หลายคนมักคิดว่าระบบปฏิบัติการลินุกซ์เป็นเรื่องยาก เนื่องจากเริ่มต้นด้วยการพยายามท่องจำคำสั่งเทอร์มินัลจำนวนมาก แต่เพียงไม่กี่วันก็หลงลืมและรู้สึกท้อแท้ ความจริงแล้วลินุกซ์ไม่ได้มีความซับซ้อนเกินกว่าจะเรียนรู้ เพียงแต่คนส่วนใหญ่เริ่มต้นในแนวทางที่ไม่ถูกต้อง ไม่ว่าเป้าหมายของคุณคือการเป็นผู้ดูแลระบบลินุกซ์ วิศวกรเดฟออปส์ วิศวกรคลาวด์ หรือแค่อยากใช้งานลินุกซ์ได้อย่างคล่องแคล่ว วิธีการเรียนรู้ที่เหมาะสมจะสร้างความแตกต่างอย่างสิ้นเชิง</p><p>ข้อผิดพลาดที่พบได้บ่อยคือการพยายามจดจำคำสั่งนับร้อย เช่น คำสั่งพื้นฐานอย่าง ls, pwd, cd, mkdir, touch, cp, mv, rm และ chmod โดยมองคำสั่งเหล่านี้เหมือนคำศัพท์ภาษาที่ต้องท่องจำ ทั้งที่จริงแล้วคำสั่งคือเครื่องมือ ไม่ใช่คำศัพท์ และคุณไม่จำเป็นต้องรู้จักเครื่องมือทุกชิ้นก่อนที่จะลงมือสร้างสรรค์สิ่งใดขึ้นมา</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ms21pzoc_inline_1_2cafbf0275.jpg" alt="developer coding terminal laptop" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>แนวทางที่ดีกว่าคือการเรียนรู้คำสั่งเมื่อคุณมีความจำเป็นต้องใช้งานจริงๆ ยกตัวอย่างเช่น แทนที่จะพยายามท่องจำคำสั่งคัดลอกไฟล์ ให้ลองใช้งานจริงผ่านสถานการณ์เช่นคำสั่ง cp -r project backup เมื่อคำสั่งดังกล่าวช่วยแก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้ คุณก็จะจดจำมันไปโดยอัตโนมัติและใช้งานได้ยาวนานยิ่งขึ้น นอกจากนี้ การทำความเข้าใจแนวคิดเบื้องหลังจะช่วยให้คำสั่งเกือบทุกคำสั่งกลายเป็นเรื่องง่ายและมีเหตุผลรองรับในทันที</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">90%</span><span class="stat-label">ของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ชั้นนำ 500 อันดับแรกของโลกขับเคลื่อนด้วยลินุกซ์</span></div></div><p>เมื่อต้องเผชิญกับข้อความเตือนอย่างเช่นคำว่า Permission denied สิ่งสำคัญคืออย่าเพิ่งตกใจ เพราะลินุกซ์มักจะบอกรายละเอียดให้ทราบเสมอว่าเกิดข้อผิดพลาดตรงไหน แทนที่จะใช้วิธีลัดแบบสุดโต่งด้วยการแก้สิทธิ์ไฟล์เป็น 777 ทั้งหมด ให้พทำความเข้าใจสาเหตุที่แท้จริงจะปลอดภัยและยั่งยืนกว่า</p><div class="ai-insight"><p>การเรียนรู้เครื่องมือระบบปฏิบัติการระดับล่างมักสะดุดเพราะผู้เรียนติดกับดักการท่องจำเหมือนกับการเรียนภาษาศาสตร์ แต่ในความเป็นจริงทักษะด้านไอทีเน้นการประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหา (Problem-solving) การสร้างชิ้นงานเล็กๆ ควบคู่ไปกับการเปิดคู่มือไปด้วยจะช่วยกระตุ้นการทำงานของสมองส่วนความจำระยะยาวได้ดีกว่าการอ่านทฤษฎีเพียวๆ</p></div><p>เคล็ดลับสำคัญในการพัฒนาตนเองคือการทำอย่างสม่ำเสมอแม้จะใช้เวลาเพียง 10-15 นาทีต่อวัน การทุ่มเทเวลาทีละน้อยแต่สม่ำเสมอให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการอ่านมาราธอนจนสมองล้า คำถามที่เฉพาะเจาะจงมักนำไปสู่ทางแก้ที่ตรงจุด และผู้เชี่ยวชาญตัวจริงก็ยังคงต้องอาศัยการค้นหาเอกสารคู่มือเมื่อต้องการรายละเอียดเชิงลึก</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/asepsayyad007/linux-isnt-hard-youre-learning-it-the-wrong-way-4hoo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Stop memorizing commands all at once and only learn what you actually need.</li><li>Real projects teach fundamental Linux concepts much better than tutorials.</li><li>Consistency of 10 to 15 minutes daily beats marathon study sessions.</li><li>Even experienced administrators still rely on documentation search.</li></ul></div><p>Many people believe Linux is difficult because they begin by trying to memorize dozens of terminal commands. After a few days, they forget most of them and feel discouraged. The truth is simple: Linux isn't hard—you're probably learning it the wrong way. Whether you want to become a Linux administrator, DevOps engineer, cloud engineer, or simply feel comfortable using Linux, the right learning approach makes all the difference.</p><p>A common mistake is trying to remember hundreds of commands like ls, pwd, cd, mkdir, touch, cp, mv, rm, and chmod as if they were vocabulary words. Commands are tools, not vocabulary, and you don't need to memorize every tool before building something.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ms21pzoc_inline_1_2cafbf0275.jpg" alt="developer coding terminal laptop" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>Instead, learn commands when you actually need them. Rather than memorizing cp blindly, applying it to a real scenario such as copying a backup makes the utility solve a real problem, ensuring you remember it much longer. Understanding underlying concepts makes nearly every command feel much more logical and intuitive.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">90%</span><span class="stat-label">of the world's top 500 supercomputers are powered by Linux</span></div></div><p>When encountering errors like permission denied, do not panic. Linux often tells you exactly what went wrong, so instead of taking shortcuts that compromise security, take time to understand the root cause of the issue.</p><div class="ai-insight"><p>Technical learning often stalls when students fall into the trap of rote memorization. Practical engineering skills require problem-solving mindsets where building small projects and referencing official documentation concurrently creates stronger neural pathways for long-term retention than passive reading.</p><p>Small progress every day beats information overload. Even 10 to 15 minutes of daily consistency makes a massive impact on skill accumulation, proving that professional mastery is built on sustainable habits rather than intensive cramming.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/asepsayyad007/linux-isnt-hard-youre-learning-it-the-wrong-way-4hoo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_-ms21pzoc.jpg

small_-ms21pzoc.jpg

thumbnail_-ms21pzoc.jpg

-ms21pzoc.jpg

เลิกท่องจำคำสั่งเทอร์มินัลเป็นร้อย แล้วหันมาทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและการใช้งานจริงเพื่อเรียนรู้ลินุกซ์อย่างมีประสิทธิภาพ

Stop memorizing dozens of terminal commands and start focusing on real-world concepts and practical usage to master Linux effectively.

ลินุกซ์ไม่ได้ยาก แต่คุณอาจกำลังเรียนรู้ผิดวิธี

Linux Isn't Hard—You're Learning It the Wrong Way

Inewgen

Inewgen

#Cloud Computing

ทำไมแอปพลิเคชัน AI ควรส่งเวิร์กโหลดแทนการเลือกชิป GPU เอง

Inewgen

บีโอไอผนึกกำลังรัฐบาลรื้อเกณฑ์ดาต้าเซ็นเตอร์ 4 มิติ ดันไทยสู่ฮับ AI ยั่งยืน

Inewgen

นักลงทุนแห่ซื้อหุ้น Amazon หลังรายได้คลาวด์พุ่งสวนทางงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI

Inewgen

ลินุกซ์ไม่ได้ยาก แต่คุณอาจกำลังเรียนรู้ผิดวิธี

Inewgen