ดร.ธนานนท์ ปฎิญญาศักดิกุล หรือ “9arm” ผู้เชี่ยวชาญด้าน High Performance Computing (HPC) ถ่ายทอดมุมมองว่า เบื้องหลังความก้าวหน้าของ AI ในปัจจุบัน ไม่ได้มีเพียงโมเดลที่ฉลาดขึ้น แต่ต้องอาศัย “พลังการประมวลผล” และองค์ความรู้ด้าน HPC เป็นรากฐานสำคัญ

“ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เป็น Key Strategic ของประเทศได้เลย” เขากล่าว พร้อมชี้ว่า ประเทศมหาอำนาจต่างลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล เพราะความสามารถของซูเปอร์คอมพิวเตอร์เชื่อมโยงทั้งงานวิจัย นวัตกรรม และความสามารถในการแข่งขันของประเทศ

เดิม HPC ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ตั้งแต่การจำลองทางฟิสิกส์และเคมี ไปจนถึงการวิเคราะห์ยา แต่เมื่อ AI เติบโต โมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น และต้องใช้ GPU จำนวนมหาศาล ปัญหาของ AI จึงเริ่มกลายเป็น “ปัญหาเดียวกับ HPC” นั่นคือ ทำอย่างไรให้คอมพิวเตอร์จำนวนมากทำงานร่วมกันได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

“ตอนแรกผมเคยคิดว่า AI ใช้ GPU ตัวเดียวก็พอ แต่ดูตอนนี้เป็นยังไง เรามี GPU ไม่พอใช้ด้วยซ้ำ” สะท้อนให้เห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรม AI ซึ่งปัจจุบันต้องรับมือทั้งข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ เครือข่าย พลังงาน และการเชื่อมต่อระบบขนาดใหญ่

องค์ความรู้จาก HPC ที่พัฒนามานานกว่า 30 ปี จึงกลับมามีบทบาทอย่างมาก โดยเฉพาะการแบ่งงานคำนวณระหว่างเครื่อง การสื่อสารข้อมูล และการทำให้ระบบขนาดใหญ่ทำงานต่อเนื่อง แม้มีอุปกรณ์บางส่วนขัดข้อง เพราะการฝึก AI ขนาดใหญ่อาจกินเวลานานเป็นเดือน หาก GPU เพียงตัวเดียวล้มเหลว ระบบต้องสามารถกู้คืนและทำงานต่อได้ แทนที่จะเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด

“หลายอย่างที่ AI Engineer ยุคใหม่พยายามแก้ เป็นปัญหาที่วงการ HPC แก้ไปแล้วเมื่อ 20 ปีก่อน” เขากล่าว พร้อมชี้ให้เห็นว่า การเชื่อมองค์ความรู้ของสองวงการเข้าด้วยกันจะช่วยเร่งการพัฒนา AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สำหรับประเทศไทย ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “LANTA” ถือเป็นทรัพยากรการประมวลผลสำคัญของประเทศ รองรับงานวิจัยหลากหลาย ตั้งแต่การศึกษาฝุ่น PM2.5 ที่ช่วยลดเวลาประมวลผลเหลือเพียงประมาณ 45 นาที ไปจนถึง AI ทางการแพทย์และการประมวลผลข้อมูลจีโนมของคนไทย

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ทำให้ประเทศไทยต้องคิดต่อว่า ซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นถัดไปควรมุ่งเน้นการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องการความแม่นยำสูง หรือมุ่งสู่ AI ที่เน้นการประมวลผลจำนวนมหาศาล เพราะ “สิ่งที่เราเลือกในซูเปอร์คอมพิวเตอร์เครื่องต่อไป จะกำหนดว่าทิศทางของเทคโนโลยีบ้านเราจะไปทางไหน”

ท้ายที่สุด ดร.ธนานนท์ย้ำว่า HPC ไม่ได้ต้องการเพียงฮาร์ดแวร์ แต่ต้องการ “คน” ควบคู่กันไป โดยเฉพาะบุคลากรที่เข้าใจการประมวลผลสมรรถนะสูง ซึ่งกำลังเป็นที่ต้องการอย่างมากทั้งในประเทศไทยและทั่วโลก

“ถ้าใครเรียน HPC แล้วคิดว่ามันไม่น่าสนใจ จริง ๆ มันน่าสนใจมาก โดยเฉพาะตอนนี้และต่อไป เพราะ AI เข้ามาแล้ว ความต้องการ Talent ด้านนี้มีสูงมาก”