“Datadog” ชี้ AI กำลังเผชิญขีดจำกัดด้านการทำงานสวนทางดีมานด์ที่พุ่งกระฉูด

Datadog แพลตฟอร์มชั้นนำด้าน Observability และ Security เปิดเผยรายงาน State of AI Engineering 2026 ว่า เมื่อกระแสการใช้ AI เติบโตอย่างก้าวกระโดด ‘ความซับซ้อนในการบริหารจัดการระบบ’ กลายเป็นความท้าทายหลักที่ฉุดรั้งไม่ให้องค์กรสามารถขยายสเกลการใช้งาน AI ได้อย่างราบรื่นและมีเสถียรภาพ โดยเฉพาะในภูมิภาคอาเซียน แม้ประเทศไทยจะเร่งเดินหน้าประยุกต์ใช้ AI อย่างรวดเร็วเทียบเคียงกับมาเลเซียและอินโดนีเซีย แต่ยังคงเห็นช่องว่างสำคัญในเรื่อง 'ความพร้อมด้านการทำงาน' เมื่อเทียบกับตลาดที่มีความตื่นตัวสูงกว่าอย่างสิงคโปร์

รายงาน 'State of AI Engineering 2026' จาก Datadog ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลจากองค์กรนับพันแห่งที่ใช้งาน AI ในระบบการทำงานจริง ตอกย้ำให้เห็นถึงปัญหาความซับซ้อนที่ทวีคูณขึ้นเมื่อองค์กรพยายามขยายสเกลระบบ ปัจจุบัน 69% ของบริษัทต่างๆ มีการใช้งานโมเดล AI ตั้งแต่ 3 โมเดลขึ้นไป ควบคู่ไปกับระบบการทำงานของเอเจนต์ (Agent Workflows) ที่มีความซับซ้อนสูงขึ้น

สิ่งที่น่ากังวลคือ ราว 5% ของคำสั่งประมวลผลที่ส่งไปยัง AI เกิดความล้มเหลวบนสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง โดยกว่า 60% ของข้อผิดพลาดดังกล่าวมีสาเหตุมาจาก ‘ข้อจำกัดด้านกำลังรองรับของระบบ’ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงทำให้แอปพลิเคชัน AI ทำงานล่าช้า เกิดข้อผิดพลาดในระบบ และลดทอนประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้

นอกจากนี้ รายงานยังชี้ให้เห็นถึงเทรนด์ที่น่าจับตามองในวงการ AI อีกหลายประเด็น:

• การก้าวเข้าสู่ยุค Multi-model อย่างเต็มตัว: องค์กรต่าง ๆ เริ่มลดการพึ่งพาโมเดลใดโมเดลหนึ่งเพียงอย่างเดียว แม้ว่า OpenAI จะยังคงครองสัดส่วนผู้ใช้งานสูงสุดที่ 63% แต่ทางเลือกที่กำลังมาแรงอย่าง Google Gemini และ Anthropic Claude ก็เติบโตขึ้นอย่างน่าจับตามอง ด้วยสัดส่วนการใช้งานที่พุ่งสูงขึ้น 20% และ 23% ตามลำดับ
• การใช้ Agent Framework เติบโตขึ้นถึงเท่าตัวในรอบปี: แม้เครื่องมือกลุ่ม Agent Framework จะช่วยเร่งความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชันได้ดีเยี่ยม แต่ในขณะเดียวกันก็เพิ่มความซับซ้อน (Moving Parts) ให้กับโปรดักชันด้วยเช่นกัน
• ปริมาณข้อมูลที่ป้อนให้ AI ประมวลผลต่อครั้งพุ่งสูงขึ้น: ขนาดของข้อมูลที่ส่งให้โมเดล AI ประมวลผลต่อหนึ่งคำสั่งมีแนวโน้มขยายตัวอย่างชัดเจนจำนวนโทเค็นเฉลี่ยต่อหนึ่งคำขอเพิ่มขึ้นมากกว่าเท่าตัวในกลุ่มทีมที่มีการใช้งานระดับกลาง และเพิ่มขึ้น 4 เท่าสำหรับกลุ่มผู้ใช้งานหนัก

Yanbing Li ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Datadog กล่าวว่า “ภาพรวมของเทคโนโลยี AI ในขณะนี้มีความคล้ายคลึงกับยุคเริ่มต้นของคลาวด์ (Cloud) เป็นอย่างมาก คลาวด์ทำให้ระบบต่าง ๆ สามารถควบคุมและปรับแต่งผ่านซอฟต์แวร์ได้มากขึ้น แต่ก็ทำให้การบริหารจัดการซับซ้อนขึ้นอย่างมาก ซึ่งปัจจุบัน AI ก็กำลังสร้างผลกระทบในลักษณะเดียวกันในระดับแอปพลิเคชัน”

“ในสมรภูมินี้ องค์กรที่จะก้าวขึ้นเป็นผู้นำตลาดจะไม่ใช่แค่ผู้ที่สร้างโมเดลได้เก่งกว่า แต่เป็นองค์กรที่สร้างการควบคุมการทำงานรอบโมเดลเหล่านั้นได้ และในยุคนี้ AI Observability จะมีความจำเป็นเช่นเดียวกับ Cloud Observability เมื่อหนึ่งทศวรรษก่อน”

แรงกดดันจากการแข่งขันในตลาดกำลังเร่งให้ทั้งสตาร์ทอัพและองค์กรระดับเอนเตอร์ไพรส์นำ AI มาประยุกต์ใช้ในวงกว้าง ทว่าเมื่อถึงคราวที่ต้องขยายสเกลระบบ ‘ความเร็วที่ปราศจากการควบคุม’ กลับกลายเป็นความเสี่ยงสำคัญ ปัจจุบันเราจึงพบเห็นความล้มเหลวอันเกิดจากรากฐานการออกแบบระบบที่
เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ปัญหาเวิร์กโฟลว์ที่กระจัดกระจาย การลองเรียกใช้งานซ้ำมากเกินไป และการกำหนดเส้นทางการทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพ

““นวัตกรรมเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป หากองค์กรต้องการขยายสเกล AI อย่างมั่นใจการมีระบบที่สามารถมองเห็นสถานะการทำงานแบบเรียลไทม์ได้ครอบคลุมทุกส่วนของโครงสร้างระบบถือเป็นหัวใจสำคัญ ซึ่งต้องสามารถเจาะลึกได้ตั้งแต่ระดับฮาร์ดแวร์อย่าง อัตราการใช้งาน GPU (GPU Utilization) ไปจนถึงระดับซอฟต์แวร์อย่างการติดตามพฤติกรรมของโมเดล และเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์”

ทั้งนี้ความสามารถในการมองเห็นภาพรวมและการควบคุมการปฏิบัติการเหล่านี้ คือกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ทีมงานสามารถเดินหน้าพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ลดทอนความน่าเชื่อถือของระบบและยังคงรักษา การกำกับดูแลระบบไว้ได้อย่างรัดกุมเมื่อระบบมีขนาดใหญ่ขึ้น ในท้ายที่สุดแล้ว เมื่อระบบขยายสเกล วิธีที่องค์กรปฏิบัติการและดูแลระบบ AI อาจสำคัญยิ่งกว่าการเลือกโมเดล