Data Center คืออะไร ก่อนใช้ AI ต้องรู้เรื่องนี้

Data Center (ดาต้า เซ็นเตอร์) คือศูนย์รวมเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่ทำหน้าที่ประมวลผล จัดเก็บ และส่งต่อข้อมูลดิจิทัล ตั้งแต่เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน คลาวด์สตอเรจ สตรีมมิง โลกของเรามี Data Center มานานแล้ว

แต่ที่ผ่านมา Data Center ดั้งเดิมก็ใช้ระบบหล่อเย็นเช่นกัน แต่ชิป AI ปล่อยความร้อนต่อพื้นที่สูงกว่ามาก ทำให้ความต้องการทั้งไฟฟ้าและน้ำพุ่งขึ้นหลายเท่าตัว

แต่การมาถึงของ AI ทำให้ Data Center ต้องมีชิปประมวลผลสำหรับ AI โดยเฉพาะ ทุกครั้งที่เราค้นหาข้อมูลใน Web search ดูซีรีส์ในแพลตฟอร์มต่างๆ หรือคุยกับแชทบอท AI คำสั่งเหล่านั้นจะถูกส่งไปประมวลผลที่ Data Center ที่ใดที่หนึ่งในโลก ซึ่งชิปประมวลผลสำหรับ AI นี้จะปล่อยความร้อนออกมามากกว่าเดิม จึงจำเป็นต้องมี ‘ระบบหล่อเย็น’ โดยใช้น้ำเข้ามาเป็นส่วนประกอบสำคัญ ดังนั้น Data Center ยุคใหม่ จึงใช้ทั้งพลังงานไฟฟ้าและน้ำในปริมาณที่สูงกว่าเดิม

Data Center ต้องใช้อะไรบ้าง

น่าห่วงแค่ไหน เมื่อ Data Center รองรับอุตสาหกรรม AI กำลังมาแรง

ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีที่นำความสะดวกสบายมาสู่ชีวิตของพวกเรา คำถามที่ตามมาก็คือบริษัทที่อยู่เบื้องหลังอุตสาหกรรม AI กำลังละเลยผลกระทบด้านสิทธิมนุษยชนและสิ่งแวดล้อมอยู่หรือไม่สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) คาดการณ์ว่า Data Center ทั่วโลกจะใช้ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวภายในปี 2573 แตะราว 945 เทระวัตต์-ชั่วโมง มากกว่าการใช้ไฟฟ้าทั้งประเทศญี่ปุ่น โดยในช่วงปี 2567–2573 การใช้ไฟฟ้าของ Data Center จะโตเฉลี่ยปีละราว 15% หรือเร็วกว่าการเติบโตของความต้องการไฟฟ้าในภาคส่วนอื่นๆ ทั้งหมดรวมกันถึงสี่เท่า

ที่น่ากังวลกว่านั้นคือ Data Center ที่ออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ จะใช้ไฟฟ้าเพิ่มขึ้นกว่าสี่เท่าตัวในช่วงเวลาเดียวกัน นี่ไม่ใช่การเติบโตตามปกติของอุตสาหกรรมดิจิทัล แต่คือการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่เกิดขึ้นภายในเวลาไม่ถึงสิบปี

Data Center กระทบอะไรบ้าง

ผลกระทบด้านพลังงาน

การพัฒนา Data Center โดยไม่มีการควบคุมอาจกลายเป็นตัวกระตุ้นให้เกิดการใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลเพิ่มขึ้น และเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาพลังงานหมุนเวียน

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Google, Microsoft, Amazon, Apple และ Meta ทุ่มเงินหลายหมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐเพื่อขยายศักยภาพผลิตภัณฑ์ AI ของตัวเอง การลงทุนดังกล่าวส่งผลกระทบโดยตรงต่อตลาดโครงสร้างพื้นฐานอย่าง Data Center เพราะบริษัทเหล่านี้กำลังสร้าง Data Center ที่ตอบโจทย์ผลิตภัณฑ์ AI และฮาร์ดแวร์ของ AI ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ จากข้อมูลนี้ทำให้สัดส่วนการใช้ไฟฟ้าของฮาร์ดแวร์เฉพาะทางสำหรับ AI ในการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดของ Data Center (ไม่นับคริปโทเคอร์เรนซี) จะเพิ่มจากราว 14% ในปี 2566 เป็น 47% ภายในปี 2573

คาดการณ์ว่า AI Data Center จะต้องการใช้พลังงานสูงกว่าเดิมอีก 8 เท่า ภายในปี 2573 ซึ่งสูงกว่าความต้องการพลังงานในปี 2566 ด้านผลกระทบในระยะสั้น AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือที่ใช้พลังงานมหาศาล แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้พลังงานไฟฟ้าสูง แม้ในกรณีที่พลังงานไฟฟ้าถูกผลิตได้แบบปลอดคาร์บอนภายในปี 2583 ก็ตาม แต่เมื่อคำนวนแล้วก็จะยังมีการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์พุ่งสูงขึ้นภายในช่วง 5 ปีอยู่ดี เพราะ AI ถูกคาดว่าจะครองตลาดการประมวลผลคอมพิวเตอร์โดยรวม และทำให้ความต้องการใช้ไฟฟ้าที่สูงขึ้นจะส่งผลให้โรงไฟฟ้าพลังงานฟอสซิลยังคงใช้งานได้ต่อไป และนั่นจะทำให้สภาพภูมิอากาศเสี่ยงวิกฤต

กรณีศึกษาออสเตรเลีย

รายงาน “Energy Vampires” ที่เผยแพร่เมื่อปี 2569 โดย กรีนพีซ ออสเตรเลีย แปซิฟิกร่วมกับผู้เชี่ยวชาญอิสระ คีแทน โจชิ (Ketan Joshi) พบว่าการขยายตัวอย่างรวดเร็วของ Data Center ที่ใช้ในอุตสาหกรรม AI ในออสเตรเลียกำลังบั่นทอนกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานหมุนเวียนที่สะอาด ซ้ำยังยึดติดกับการพึ่งพาก๊าซฟอสซิล และเร่งการปล่อยมลพิษทางสภาพภูมิอากาศ นำไปสู่ข้อเรียกร้องให้มีการระงับการอนุมัติโครงการ Data Center ชั่วคราวจนกว่าจะมีมาตรการกำกับดูแลที่เหมาะสม โดยยกตัวอย่างโครงการ Data Center ที่เสนอสร้างในซิดนีย์ ซึ่งหากได้รับอนุมัติ จะเป็น Data Center ใหญ่ที่สุดในออสเตรเลีย และจะปล่อยก๊าซเรือนกระจกในระดับพีคเทียบเท่ารถยนต์เบนซิน 560,000 คันต่อปี

ผลกระทบด้านการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากห่วงโซ่การผลิต

นอกจากความกังวลจากประเด็น Data Center ยังมีอีกประเด็นที่มักถูกมองข้ามคือการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจาก “การผลิตชิป AI”  ซึ่ง กรีนพีซ เอเชียตะวันออก  พบว่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตชิป AI พุ่งสูงขึ้นกว่า 4.5 เท่าในเวลาเพียง 1 ปี (ปี 2566–2567) โดยภูมิภาคเอเชียตะวันออกซึ่งเป็นศูนย์กลางของห่วงโซ่การผลิตชิป AI ต้องแบกรับผลกระทบนี้มากที่สุด

ในเดือนตุลาคม ปี 2568  กรีนพีซ เอเชียตะวันออก จัดอันดับบริษัท AI ยักษ์ใหญ่ 10 แห่งด้านความคืบหน้าการลดก๊าซเรือนกระจก พบว่า Nvidia ได้คะแนนต่ำที่สุด โดยเฉพาะด้านการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานหมุนเวียนในกระบวนการผลิตฮาร์ดแวร์ รายงานใช้กรอบประเมิน 4 ด้าน คือ การประกาศนโยบาย(Commitment) ความโปร่งใส (Transparency) การลงมือทำ (Action) และการมีส่วนร่วม/ผลักดันนโยบาย (Engagement and Advocacy)

กรีนพีซ เอเชียตะวันออก ยังพบว่าผู้ให้บริการ Data Center ในจีนอย่าง VNet Group ซึ่งดูแล Data Center ให้ Microsoft 365 มีสัดส่วนพลังงานหมุนเวียนเพียงราว 4% ในปี 2566 

ผลกระทบด้านน้ำและทรัพยากร

นอกจากความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าที่สูง ห่วงโซ่ของ AI และ Data Center ยังต้องการปริมาณน้ำมหาศาลอีกด้วย Data Center ขนาดใหญ่ 100 เมกะวัตต์ ต้องใช้น้ำมากถึง 4 ล้านลิตรต่อวัน เทียบเท่ากับน้ำในสระน้ำโอลิมปิกเกือบ 2 สระ  การเติบโตของอุตสาหกรรม AI ทำให้มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ความต้องการใช้น้ำ และความต้องการวัตถุดิบในการพัฒนาเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าของ Data Center สำหรับ AI อาจสูงถึง 11 เท่า ในปี 2573 เมื่อเทียบกับความต้องการใช้พลังงานในปี 2566 เว้นแต่จะมีการควบคุม หรือการแทรกแซงโดยรัฐ  

ผลกระทบที่เกิดกับการใช้น้ำไม่ได้หยุดเพียงแค่ตัวเลขการใช้น้ำเท่านั้น แต่ยังกระทบไปถึงคุณภาพน้ำที่จะถูกปนเปื้อน สารโซเดียมไฮโปคลอไรต์ (sodium hypochlorite) ซึ่งเป็นสารประกอบคลอรีนหลังจากนำไปใช้เป็นน้ำในกระบวนการหล่อเย็น และปล่อยสู่แหล่งน้ำสาธารณะ ซึ่งกระทบต่อระบบนิเวศและชุมชนที่อาศัยใกล้เคียง เช่น แหล่งน้ำที่ชุมชนใช้อาจถูกปนเปื้อนด้วยสารเหล่านี้ เป็นต้น

ผลกระทบต่อสิทธิชุมชน

ผู้คนจากทั่วโลกกำลังต่อสู้คัดค้าน Data Center ไม่ใช่เพราะพวกเขาต่อต้านเทคโนโลยี แต่เพราะสถานการณ์เช่นนี้คือรูปแบบการแย่งยึดที่ดิน มลพิษทางเสียง และทรัพยากรแหล่งน้ำที่ถูกแย่งชิง สภาเทศบาลเมืองนิวบรันสวิก รัฐนิวเจอร์ซี สหรัฐอเมริกา ลงมติเอกฉันท์เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2569 แก้แผนฟื้นฟูพื้นที่ของเมือง ตัด Data Center ออกจากการใช้ประโยชน์ที่อนุญาต หลังประชาชนหลายร้อยคนออกมาคัดค้านจนห้องประชุมสภาเต็ม และกำหนดให้มีสวนสาธารณะกลับเข้ามาในแผนแทนโดยสนับสนุนให้เปลี่ยนเป็นการพัฒนาพื้นที่สีเขียวแทน 

ส่วนประเทศไทยเองกำลังเป็นหนึ่งในพื้นที่เป้าหมายของบรรษัทเทคโนโลยีต่างชาติที่เข้ามาลงทุนเพื่อทำ Data Center เพราะมีช่องโหว่ทางกฎหมายที่เอื้อให้สามารถทำได้ ทั้งการยกเว้นข้อบังคับในเขตเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ไปจนถึงการให้เข้าถึงพื้นที่ใจกลางกรุงเทพมหานคร

อย่างไรก็ตาม การปล่อยให้ทุนเทคโนโลยีเข้ามาภายใต้ร่มของกฎหมายที่อ่อนแอนี้ กำลังนำมาซึ่งราคาที่ชุมชนต้องจ่ายโดยเฉพาะแผนการสร้าง Data Center ในเขต EEC ที่จะยิ่งเสี่ยงซ้ำเติมวิกฤตมลพิษที่ส่งผลกระทบต่อชุมชน และระบบนิเวศที่เดิมก็รุนแรงอยู่แล้วจากอุตสาหกรรมฟอสซิลและจะทำให้ยิ่งรุนแรงขึ้นไปอีก เพราะ Data Center ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล และในขณะนี้เองก็มีประชาชนหลายกลุ่มคัดค้านการสร้าง Data Center ขนาดใหญ่ในไทย เพราะกังวลว่าโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะเข้ามาละเมิดสิทธิที่พวกเขาจะได้อยู่ในสิ่งแวดล้อมที่ปลอดภัย

ตลอดระยะเวลา15 ปีที่เรารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ AI และ Data Center  ชี้ให้เห็นว่า โครงข่าย Data Center ในอุตสาหกรรม AI เติบโตเร็วเกินกว่าเทคโนโลยีของระบบพลังงานหมุนเวียนที่สะอาด ระบบน้ำ และกลไกกำกับดูแลอย่างกฎหมายจะตามทัน นำมาสู่ผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมและการละเมิดสิทธิมนุษยชน การแย่งยึดทรัพยากรในรูปแบบลัทธิล่าอาณานิคมแบบใหม่ (neo-colonialism)

นี่ไม่ใช่แค่ “ตัวเลขการใช้พลังงาน หรือ ปริมาณน้ำ” แต่คือโครงสร้างอำนาจเบื้องหลังใครเป็นผู้ตัดสินใจ ใครได้ผลประโยชน์ และใครต้องแบกรับต้นทุน ซึ่งสอดคล้องกับกรณีศึกษาที่ชุมชนในหลายประเทศเริ่มลุกขึ้นเรียกร้องความโปร่งใสและสิทธิ์การมีส่วนร่วมในการตัดสินใจ ก่อนที่โครงการ Data Center ขนาดใหญ่จะเข้ามาในพื้นที่หลังบ้านของตัวเอง

Break Free From Big Tech

เทคโนโลยีควรทำให้อนาคตร่วมกันของเราดีขึ้นและปลอดภัยขึ้น ไม่ใช่สิ่งที่ต้องแลกมาด้วยน้ำ ไฟฟ้า และอากาศของชุมชน และการต่อสู้ของผู้คนตั้งแต่ยะโฮร์ เนเธอร์แลนด์ ไปจนถึงนิวเจอร์ซี พิสูจน์แล้วว่าโครงการเหล่านี้ถูกหยุดได้จริง เมื่อประชาชนรวมตัวกันและเรียกร้องคำตอบ

เรายังมีโอกาสที่จะตัดสินใจใหม่ ก่อนที่บริษัทเพียงไม่กี่แห่งจะเขียนอนาคตพลังงานและทรัพยากรน้ำของประเทศแทนเราทุกคน กรีนพีซเรียกร้องให้รัฐบาล ระงับการอนุมัติโครงการ Data Center ขนาดใหญ่ไว้ก่อน จนกว่าจะมีเกณฑ์ด้านพลังงานสะอาด การใช้น้ำ และการคุ้มครองชุมชน ที่เข้มงวดและผูกพันทางกฎหมาย