การปฏิวัติ AI PC: การประมวลผล AI บนอุปกรณ์หมายถึงอะไรสำหรับกลยุทธ์ศูนย์ข้อมูล

อัปเดตวันที่ 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตเดือนธันวาคม 2025: AI PC เข้าถึง 31% ของตลาด PC (77.8 ล้านเครื่อง) ในปี 2025 คาดการณ์ว่าจะถึง 94% ภายในปี 2028 Qualcomm Snapdragon X2 มอบประสิทธิภาพ NPU 80 TOPS เกือบสองเท่าของรุ่นก่อนหน้า Windows 10 สิ้นสุดการสนับสนุนในเดือนตุลาคม 2025 บังคับให้เกิดวงจรการเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ Dell AI Factory ร่วมกับ NVIDIA เชื่อมโยงอุปกรณ์ edge กับสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมขนาดใหญ่ การ inference บนอุปกรณ์เปลี่ยนแปลงการกระจาย workload ระหว่าง edge และ cloud

AI PC จะคิดเป็น 31% ของตลาด PC ทั่วโลกภายในสิ้นปี 2025 โดยมีการจัดส่งคาดการณ์ที่ 77.8 ล้านเครื่อง¹ แปดในสิบของผู้ตัดสินใจด้าน IT วางแผนที่จะลงทุนใน AI PC ในปีนี้² ตลาด AI PC มีมูลค่าถึง 50.68 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 และจะเติบโตในอัตราทบต้นมากกว่า 42.8% ต่อปีจนถึงปี 2034³ ภายในปี 2028 AI PC จะคิดเป็น 94% ของ PC ที่ใช้งาน⁴ การเปลี่ยนจาก AI ที่พึ่งพา cloud ไปสู่การประมวลผลบนอุปกรณ์ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานขององค์กรในรูปแบบที่ขยายไปไกลกว่า endpoint

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนการคำนวณใหม่ขั้นพื้นฐาน การใช้งาน cloud AI มีต้นทุนสูงและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่องค์กรพยายามหลีกเลี่ยงมากขึ้น⁵ การประมวลผล AI บนอุปกรณ์เก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ในเครื่อง ลด latency สำหรับแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบ และขจัดค่าใช้จ่าย cloud ต่อ query สำหรับ inference workloads AI PC กลายเป็น intelligent edge node ในสถาปัตยกรรม AI แบบกระจาย ไม่ใช่แค่อุปกรณ์เพิ่มผลผลิตที่เชื่อมต่อกับบริการ cloud

ฮาร์ดแวร์ NPU ถึงระดับความสามารถขององค์กร

Qualcomm Snapdragon X2 มอบประสิทธิภาพ NPU 80 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที เกือบสองเท่าของ 45 TOPS ของ Snapdragon X รุ่นแรก⁶ ชิปรองรับ RAM สูงสุด 128GB ทำให้สามารถประมวลผล language model ขนาดใหญ่ในเครื่องได้ PC เครื่องแรกที่ใช้ Snapdragon X2 จะจัดส่งในครึ่งแรกของปี 2026 เตรียมแข่งขันกับ Apple M5

แพลตฟอร์มมือถือ Snapdragon 8 Gen 5 ประกาศเมื่อวันที่ 25 พฤศจิกายน 2025 เพิ่มประสิทธิภาพ Hexagon NPU ด้วย AI ที่เร็วขึ้น 46%⁷ Qualcomm อ้างว่ามีประสิทธิภาพดีกว่าชิปเทียบเคียงของ Apple 36% ขณะที่บรรลุประสิทธิภาพ 3nm ความสามารถ AI บนอุปกรณ์ทำให้ผู้ช่วย AI แบบ agentic สามารถมอบการโต้ตอบที่เข้าใจบริบทและข้อเสนอแนะส่วนบุคคลโดยไม่ต้องเชื่อมต่อ cloud

ตลาดฮาร์ดแวร์ edge AI จะมีมูลค่า 26.17 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และเติบโตเป็น 59.37 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ในอัตราเติบโตทบต้นต่อปี 17.8%⁸ NVIDIA, Intel, Qualcomm, Samsung และ Apple แข่งขันเพื่อตำแหน่ง โปรเซสเซอร์จัดการ AI model ขนาดใหญ่ในเครื่องโดยไม่พึ่งพาการคำนวณบน cloud แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นซึ่ง AI บนอุปกรณ์ที่ประหยัดพลังงานกลายเป็นตัวสร้างความแตกต่างหลักทั้งสำหรับประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัว

สถาปัตยกรรมอุปกรณ์สู่ศูนย์ข้อมูลของ Dell

กลยุทธ์ของ Dell ที่เปิดตัวที่ CES 2025 ปฏิบัติต่อ PC เป็น intelligent edge node ภายในระบบนิเวศ AI แบบกระจาย⁹ บริษัทเปิดตัวผลิตภัณฑ์สามสายที่สร้างขึ้นรอบ NPU แบบบูรณาการสำหรับการประมวลผล AI ในเครื่อง แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ Dell Pro AI Studio ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหา ฝึกอบรม และใช้งาน AI model ในเครื่องบน AI PC¹⁰

แนวทางนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของ Dell ไปสู่สถาปัตยกรรม AI แบบรวมจากอุปกรณ์สู่ศูนย์ข้อมูล โดยการฝัง AI ไว้ใน endpoint, edge device และโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล Dell ทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยขณะตอบสนองต่อข้อกังวลด้านกฎระเบียบและอำนาจอธิปไตยของข้อมูล¹¹ การเน้นโซลูชัน hybrid และ on-premises ยอมรับว่าองค์กรไม่สามารถส่งข้อมูลทั้งหมดไปยัง public cloud ได้

ในเดือนพฤษภาคม 2025 Dell เปิดตัว AI Factory ร่วมกับ NVIDIA ซึ่งเป็นพอร์ตโฟลิโอที่ร่วมออกแบบรวมเซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูล, workstation, storage และ networking กับสถาปัตยกรรม Blackwell ของ NVIDIA¹² ความร่วมมือนี้ทำให้ตำแหน่งของ Dell เป็นทั้งผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานองค์กรและนวัตกรด้าน PC เป็นทางการ เชื่อมโยง edge device กับสภาพแวดล้อมการฝึกอบรม model ขนาดใหญ่

การคาดการณ์ตลาดทำนายว่า AI PC จะครอง 64% ของตลาด PC ภายในปี 2028¹³ Windows 10 สิ้นสุดการสนับสนุนในเดือนตุลาคม 2025 บังคับให้เกิดวงจรการเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เร่งการนำ AI PC มาใช้ในองค์กร¹⁴ องค์กรต้องอัปเกรดไม่ว่าจะอย่างไร ความสามารถ AI เป็นเหตุผลเพิ่มเติมสำหรับการลงทุน

ผลกระทบต่อกลยุทธ์ศูนย์ข้อมูล

การแพร่หลายของ AI PC เปลี่ยนแปลงการกระจาย AI workload ระหว่าง edge และ cloud Inference workloads ที่ก่อนหน้านี้ต้องการการเรียก cloud API สามารถทำงานในเครื่องบนอุปกรณ์ที่มี NPU ศูนย์ข้อมูล cloud ยังคงรับผิดชอบการฝึกอบรม model, complex inference ที่ต้องการ compute มากกว่าที่ฮาร์ดแวร์ endpoint ให้ได้ และแอปพลิเคชันที่ต้องการการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

การเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานในหลายมิติ ความต้องการ cloud AI inference capacity เติบโตช้าลงเมื่อ edge device ดูดซับ workload ความต้องการ training infrastructure ยังคงเติบโตเมื่อขนาด model เพิ่มขึ้น สมดุลระหว่าง inference และ training compute เปลี่ยนแปลง อาจส่งผลต่อกลยุทธ์การใช้งาน GPU ในศูนย์ข้อมูล cloud

การกำกับดูแลข้อมูลกลายเป็นเรื่องซับซ้อนมากขึ้นเมื่อการประมวลผล AI เกิดขึ้นข้าม endpoint แบบกระจายแทนที่จะเป็นสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลที่ควบคุมได้ องค์กรต้องรับประกัน model version ที่สอดคล้องกัน รักษา audit trail และปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไม่ว่าการประมวลผลจะเกิดขึ้นใน cloud, on premises หรือบน endpoint device¹⁵ สถาปัตยกรรมแบบกระจายนำมาซึ่ง management overhead ที่การใช้งาน cloud แบบรวมศูนย์หลีกเลี่ยงได้

Goldman Sachs Research คาดการณ์ว่าความต้องการพลังงานศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้น 50% ภายในปี 2027 และสูงสุด 165% ภายในสิ้นทศวรรษเมื่อเทียบกับปี 2023¹⁶ อย่างไรก็ตาม การประมวลผล edge AI ถ่ายโอนความต้องการบางส่วนจากศูนย์รวมศูนย์ ผลกระทบสุทธิขึ้นอยู่กับว่า edge AI ทดแทน cloud inference หรือเปิดใช้แอปพลิเคชัน AI เพิ่มเติมที่ไม่เคยทำงานมาก่อน

ข้อพิจารณาการใช้งานในองค์กร

ในกลุ่มธุรกิจ x86 บน Windows จะคิดเป็น 71% ของตลาด AI laptop ในโดเมนองค์กรในปีนี้¹⁷ โครงสร้างพื้นฐาน IT องค์กรที่มีอยู่, เครื่องมือจัดการ และความสามารถสนับสนุนเอื้อต่อ Windows x86 มากกว่าทางเลือก ARM องค์กรที่นำ AI PC แบบ Arm มาใช้ต้องประเมินความเข้ากันได้กับแอปพลิเคชันและระบบจัดการที่มีอยู่

องค์กรนำ AI PC มาใช้เพื่อสนับสนุนเครื่องมือเพิ่มผลผลิตขั้นสูงที่ใช้ประโยชน์จาก generative AI เปลี่ยนแปลง workflow และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน¹⁸ กรณีการใช้งานตั้งแต่การสรุปเอกสารและการสร้างโค้ดไปจนถึงการแปลแบบเรียลไทม์และการถอดความการประชุม การประมวลผลในเครื่องเปิดใช้ความสามารถเหล่านี้โดยไม่ต้องส่งเนื้อหาทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อนไปยังบริการ cloud

ต้นทุนสูงและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของการใช้งาน cloud AI กระตุ้นให้บริษัทจำนวนมากขึ้นเปิดตัว AI บน PC แทนที่จะพึ่งพา cloud API ทั้งหมด¹⁹ การคำนวณเอื้อต่อการประมวลผลบนอุปกรณ์เมื่อปริมาณการใช้งานสูง ความละเอียดอ่อนของข้อมูลห้ามการส่งผ่าน cloud หรือความต้องการ latency เรียกร้องการตอบสนองในเครื่อง Cloud API ยังคงเป็นที่นิยมเมื่อ model เกินความจุ compute ในเครื่องหรือเมื่อแอปพลิเคชันต้องการความสามารถที่มีเฉพาะ frontier model เท่านั้น

Gartner คาดการณ์ว่าการจัดส่ง AI PC จะรวม 143 ล้านเครื่องในปี 2026 คิดเป็น 55% ของตลาด PC ทั้งหมด²⁰ ภายในปี 2029 AI PC จะกลายเป็นมาตรฐาน องค์กรควรวางแผนสำหรับอนาคตที่ endpoint device ทั้งหมดมีความสามารถประมวลผล AI ทำให้เกิดสถาปัตยกรรม AI แบบกระจายที่กลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานปัจจุบันอาจไม่ได้คาดการณ์ไว้

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

การปฏิวัติ AI PC ไม่ได้ขจัดความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ของศูนย์ข้อมูล การฝึกอบรม frontier model ยังคงต้องการความจุ compute ระดับ hyperscale Complex inference workloads เกินความสามารถของ endpoint แอปพลิเคชันหลายผู้ใช้ต้องการการประมวลผลแบบรวมศูนย์ การขยาย edge AI เสริมไม่ใช่แทนที่โครงสร้างพื้นฐาน cloud AI

คำถามเชิงกลยุทธ์คือการสร้างสมดุลความสามารถ AI ระหว่าง edge และ cloud อย่างไร องค์กรที่ลงทุนหนักในโครงสร้างพื้นฐาน cloud AI ควรประเมินว่า on-device inference สามารถให้บริการ workload บางส่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าหรือไม่ องค์กรที่วางแผนเปลี่ยน endpoint ควรให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ใหม่มีความสามารถ NPU ที่เปิดใช้แอปพลิเคชัน AI ในอนาคต

PC 1.5 พันล้านเครื่องที่คาดว่าจะเปลี่ยนในห้าปีข้างหน้าแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่²¹ แต่ละอุปกรณ์กลายเป็น AI processing node ความสามารถรวมข้าม PC fleet ขององค์กรเทียบเท่าศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก กลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานต้องคำนึงถึงความจุ compute แบบกระจายนี้และความท้าทายด้านการกำกับดูแลข้อมูลที่มันสร้างขึ้น

การปฏิวัติ AI PC ขยายความสามารถ AI ไปยัง edge ขณะยังคงรักษาความต้องการโครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์ องค์กรที่พัฒนากลยุทธ์ที่สอดคล้องครอบคลุม edge ถึง cloud จะได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรม AI แบบกระจาย องค์กรที่ปฏิบัติต่อ AI PC เป็น endpoint แยกจากการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานจะพลาดโอกาสการเพิ่มประสิทธิภาพที่สถาปัตยกรรมใหม่เปิดใช้

ประเด็นสำคัญ

สำหรับนักกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน: - AI PC ครองส่วนแบ่งตลาด 31% ในปี 2025 (77.8 ล้านเครื่อง) ถึง 94% ของ PC ภายในปี 2028 ความสามารถ edge compute รวมข้าม fleet ขององค์กรเทียบเท่าศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก - ความต้องการ cloud inference capacity เติบโตช้าลงเมื่อ endpoint ดูดซับ workload training infrastructure ยังคงเติบโตเมื่อขนาด model เพิ่มขึ้น - Windows 10 สิ้นสุดการสนับสนุน (ตุลาคม 2025) บังคับให้เกิดวงจรการเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ความสามารถ AI เป็นเหตุผลเพิ่มเติมสำหรับการลงทุน

สำหรับผู้วางแผนฮาร์ดแวร์: - Qualcomm Snapdragon X2 มอบประสิทธิภาพ NPU 80 TOPS รองรับ RAM 128GB Snapdragon 8 Gen 5 บรรลุ AI เร็วกว่ารุ่นก่อนหน้า 46% - ตลาดฮาร์ดแวร์ edge AI มีมูลค่า 26.17 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เติบโตเป็น 59.37 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 (CAGR 17.8%) NVIDIA, Intel, Qualcomm, Samsung, Apple แข่งขัน - x86 บน Windows คิดเป็น 71% ของตลาด AI laptop องค์กร ประเมินความเข้ากันได้ของ Arm กับแอปพลิเคชันและระบบจัดการที่มีอยู่

สำหรับทีมกำกับดูแลข้อมูล: - AI บนอุปกรณ์เก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ในเครื่อง ลด latency ขจัดค่าใช้จ่าย cloud ต่อ query สำหรับ inference workloads - การกำกับดูแลข้อมูลกลายเป็นเรื่องซับซ้อนมากขึ้นกับการประมวลผลแบบกระจาย รับประกัน model version ที่สอดคล้องกัน, audit trail และการปกป้องข้อมูลข้าม edge และ cloud - Dell Pro AI Studio เปิดใช้การใช้งาน model ในเครื่อง โซลูชัน hybrid/on-premises ตอบสนองข้อกังวลด้านกฎระเบียบและอำนาจอธิปไตยของข้อมูล

สำหรับผู้วางแผนความจุ: - Goldman Sachs คาดการณ์ความต้องการพลังงานศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น 50% ภายในปี 2027, 165% ภายในสิ้นทศวรรษ edge AI อาจชดเชยความต้องการแบบรวมศูนย์บางส่วน - PC 1.5 พันล้านเครื่องคาดว่าจะเปลี่ยนในช่วง 5 ปี แต่ละอุปกรณ์กลายเป็น AI processing node ในสถาปัตยกรรมแบบกระจาย - สร้างสมดุล edge และ cloud: อุปกรณ์จัดการ local inference, cloud รักษา training, complex inference และการรวบรวมข้อมูลหลายแหล่ง

สำหรับการใช้งานในองค์กร: - 8 ใน 10 ผู้ตัดสินใจด้าน IT วางแผนลงทุน AI PC ในปี 2025 ตลาดมีมูลค่า 50.68 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ด้วย CAGR 42.8% จนถึงปี 2034 - Dell AI Factory ร่วมกับ NVIDIA เชื่อมโยง edge device กับสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมศูนย์ข้อมูลที่ใช้ Blackwell - การประมวลผลในเครื่องเป็นที่นิยมเมื่อปริมาณการใช้งานสูง ความละเอียดอ่อนของข้อมูลห้ามการส่งผ่าน cloud หรือ latency เรียกร้องการตอบสนองในเครื่อง

เอกสารอ้างอิง

1. Gartner. "Gartner Says AI PCs Will Represent 31% of Worldwide PC Market by the End of 2025." August 28, 2025. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-28-gartner-says-artificial-intelligence-pcs-will-represent-31-percent-of-worldwide-pc-market-by-the-end-of-2025

2. IT Pro. "AI PCs will 'become the norm' by 2029 as enterprise and consumer demand surges." 2025. https://www.itpro.com/hardware/ai-pcs-will-become-the-norm-by-2029-as-enterprise-and-consumer-demand-surges

3. GM Insights. "AI PC Market Size, Share & Industry Analysis, 2025-2034." 2025. https://www.gminsights.com/industry-analysis/ai-pc-market

4. IT Pro. "AI PCs will 'become the norm' by 2029."

5. MarketsandMarkets. "AI PC Market Size & Share, Trends, 2025 To 2031." 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-pc-market-64905377.html

6. IEEE Spectrum. "Qualcomm's Snapdragon X2 Promises AI Agents in Your PC." 2025. https://spectrum.

[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]