ความต้องการไฟฟ้าของ Data Center เมื่อโลกดิจิทัลต้องใช้ไฟฟ้ามหาศาล

Data Center เป็น “หัวใจ” ของเศรษฐกิจดิจิทัล ตั้งแต่ AI ที่ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จนถึงแอปสตรีมมิงหรืออีคอมเมิร์ซ เบื้องหลังความสะดวกสบายเหล่านี้คือเซิร์ฟเวอร์นับแสนเครื่องที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าของดาต้าเซ็นเตอร์เพิ่มขึ้นรวดเร็วและอาจแซงหน้าความสามารถของโครงข่ายไฟฟ้าในไม่ช้า

ตัวเลขที่สะท้อนการเติบโตแบบก้าวกระโดด

งานวิจัยของ Rhodium Group เผยว่าเพียงแค่ในสหรัฐฯ ความต้องการไฟฟ้าของดาต้าเซ็นเตอร์อาจเพิ่มขึ้น มากกว่า 2 เท่า ภายในปี 2030 เมื่อเทียบกับปี 2022 ซึ่งหมายถึงการใช้ไฟฟ้าเกิน 350 เทราวัตต์‑ชั่วโมงต่อปี ส่วนในภูมิภาคยุโรปและเอเชีย‑แปซิฟิก แนวโน้มก็ใกล้เคียงกัน โดยมีปัจจัยเร่งสำคัญคือการประมวลผล AI รุ่นใหญ่ (Large‑Scale AI) ที่ต้องใช้จีพียูและแอคเซเลอเรเตอร์พลังสูงหลายหมื่นตัวต่อแอปพลิเคชันใหญ่หนึ่งตัว

แม้ว่าประสิทธิภาพต่อวัตต์ของเซิร์ฟเวอร์จะดีขึ้นทุกปี แต่ “ความอยากใช้” งานคอมพิวเตอร์ของโลกเติบโตเร็วกว่า จึงทำให้การประหยัดพลังงานต่อเครื่องถูกทดแทนด้วยจำนวนเครื่องที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอยู่ดี

ทำไมพลังงานสะอาดแบบเดิมถึงไม่พอ?

แสงอาทิตย์และลมเป็นแหล่งพลังงานหมุนเวียนต้นทุนต่ำ ทว่า ไม่สามารถผลิตไฟฟ้าได้เสถียร 24/7 ดาต้าเซ็นเตอร์จึงต้องอาศัยไฟฟ้าจากกริด (Grid) ที่ยังพึ่งพาก๊าซหรือถ่านหิน เมื่อโหลดไฟฟ้าเพิ่มขึ้นในช่วงพีคกก็เกิด “คอขวด” ที่อาจทำให้ค่าไฟพุ่งสูงขึ้น สวนทางกับภารกิจ Net Zero ของบริษัทไอที

Geothermal: คำตอบใหม่ของ Big Tech

บทวิเคราะห์จาก Enterprise News ชี้ว่า Google และ Microsoft กำลังลงทุนหรือทำสัญญาซื้อไฟฟ้าจากโครงการ Geothermal รุ่นใหม่ (Enhanced และ Closed‑Loop Systems) เพื่อป้อนพลังงานให้ศูนย์ข้อมูล AI เหตุผลสำคัญ ได้แก่

จุดเด่น ผลที่ได้
พลังงาน Basel‑Load ไม่ผันผวน ดาต้าเซ็นเตอร์รับไฟฟ้าเสถียร ทำ SLA ได้ 99.999%
ลดคาร์บอนแบบ “ตรงจุด” ไม่ใช่แค่ซื้อใบรับรองรายปี แต่ใช้ไฟฟ้าปลอดคาร์บอนจริงทุกชั่วโมง
ต้นทุนไฟฟ้าระยะยาวคงที่ ไม่ผันแปรตามราคาเชื้อเพลิงฟอสซิล

นักวิเคราะห์ประเมินว่าหากเทคโนโลยี Geothermal สำเร็จในเชิงพาณิชย์ จะทำให้ต้นทุนไฟฟ้าลดลงจนแข่งขันกับแหล่งฟอสซิลได้โดยไม่ต้องมีเงินอุดหนุน

ความท้าทายเชิงโครงสร้าง

  • กริดต้องยืดหยุ่นมากขึ้น เพื่อรองรับโหลดไฟฟ้าโตเร็วกว่าปกติ พร้อมย้ายไฟฟ้าระหว่างภูมิภาคได้ตามเวลาที่ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้จริง
  • ระบบระบายความร้อน เซิร์ฟเวอร์ AI ใช้พลังงานความร้อนมหาศาล จึงต้องเปลี่ยนไปใช้ Liquid Cooling และอาจใช้ความร้อนทิ้งไปทำ District Heating เพื่อลดค่าใช้จ่ายรวม
  • การอนุมัติและลงทุนด้าน Geothermal ยังใช้เวลานาน เพราะต้องสำรวจธรณีวิทยาลึกหลายกิโลเมตรและลงทุนขุดเจาะสูง แต่ความเสถียรของผลตอบแทนระยะยาวทำให้หลายบริษัทพร้อมรับความเสี่ยง

บทเรียนสำหรับไทยและภูมิภาค

ประเทศไทยเป็นฮับศูนย์ข้อมูลที่เติบโตเร็วสุดในอาเซียน เพราะมีสายเคเบิลใต้น้ำและตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ได้เปรียบ สิ่งที่ควรเริ่มดำเนินการมีดังนี้

  1. เร่งพัฒนาโครงข่ายอัจฉริยะ (Smart Grid) เพื่อรับและจ่ายไฟฟ้าให้ศูนย์ข้อมูลได้แบบยืดหยุ่น
  2. ออกแพ็กเกจ PPA พลังงานหมุนเวียนระยะยาว ให้ผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์ล็อกต้นทุนไฟฟ้าสะอาดได้ตั้งแต่เริ่มสร้าง
  3. สนับสนุนการสำรวจ Geothermal เชิงลึก โดยจับมือกับผู้เชี่ยวชาญและสตาร์ทอัพจากต่างประเทศ เพื่อลดความเสี่ยงด้านต้นทุนสำรวจ

สรุป

การเติบโตของดาต้าเซ็นเตอร์คือสัญลักษณ์ของเศรษฐกิจดิจิทัลที่รุดหน้า แต่ก็เป็น “ผู้บริโภคไฟฟ้ารายใหญ่” ที่ท้าทายระบบพลังงานในเวลาเดียวกัน Geothermal จึงถูกจับตามองว่าอาจเป็นกุญแจสำคัญเพื่อความยั่งยืนขอ