Datadog เผยบทเรียนบริหารต้นทุน AI ระบุโอกาสลดค่าใช้จ่ายกว่า 33 ล้านบาทต่อเดือน แนะธุรกิจไทยเลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน พร้อมติดตามประสิทธิภาพ ความเสถียร และความปลอดภัย

รู้หรือไม่ว่าในระยะเวลาเพียง 2 ปี องค์กรไทยได้นำ AI มาใช้งานเพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่า แต่โจทย์สำคัญลำดับถัดไป คือการทำให้การใช้ AI ที่เพิ่มมากขึ้นอย่างรวดเร็วนี้สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่สามารถวัดผลได้อย่างเป็นรูปธรรม

ผลสำรวจความพร้อมการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ขององค์กรไทยในประเทศไทยปี 2569  ซึ่งจัดทำโดยศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ภายใต้ สวทช. พบว่า 53.7% ขององค์กรจำนวน 574 แห่งที่เข้าร่วมการสำรวจ มีการนำ AI มาใช้งานแล้ว เพิ่มขึ้นจาก 17.8% ในปี 2567 อย่างไรก็ตาม มีเพียง 13.6% เท่านั้นที่สามารถวัดผลลัพธ์เชิงบวกจากการลงทุนได้อย่างชัดเจน โดยส่วนใหญ่เป็นผลลัพธ์ด้านการลดต้นทุนและลดระยะเวลาในการทำงาน

ข้อมูลดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงช่องว่างสำคัญระหว่างการนำ AI มาใช้ กับการบริหารจัดการ AI ให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะ AI อาจยิ่งเพิ่มแรงกดดันด้านต้นทุน ความน่าเชื่อถือของระบบ และความมั่นคงปลอดภัย ซึ่งเป็นความท้าทายที่องค์กรต้องเผชิญอยู่แล้วภายในสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีของแต่ละแห่ง

เมื่อการใช้งาน AI ขยายตัว องค์กรจึงจำเป็นต้องเข้าใจมากกว่าเพียงว่า “กำลังใช้ AI มากน้อยเพียงใด” แต่ต้องสามารถมองเห็นด้วยว่า AI เหล่านั้นมีต้นทุนเท่าไร ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือเพียงใด รวมถึงการลงทุนดังกล่าวสามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมายได้จริงหรือไม่

Datadog เองก็เคยเผชิญกับความท้าทายในลักษณะเดียวกันภายในองค์กร โดยหลังจากสามารถมองเห็นภาพรวมของการใช้งาน AI ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และปรับการเลือกใช้โมเดลและการตั้งค่าต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับการใช้งาน บริษัทสามารถระบุแนวทางการปรับปรุงที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน AI ได้มากกว่า 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 33 ล้านบาทต่อเดือน

จุดเริ่มต้น คือต้องรู้ว่าเงินถูกใช้ไปกับอะไร

ต้นทุนด้าน AI อาจกลายเป็นเรื่องที่บริหารจัดการได้ยาก เมื่อการใช้งานกระจายอยู่บนหลายโมเดล หลายผู้ให้บริการ และ Workflow ที่หลากหลาย Datadog จึงรับมือกับความท้าทายดังกล่าวด้วยการติดตามค่าใช้จ่ายของแต่ละโมเดล ปริมาณการใช้งาน Token และ AI Workloads เพื่อให้ทีมงานสามารถมองเห็นได้ว่า ส่วนใดที่มีต้นทุนที่สูงขึ้นและแลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ดีขึ้นจริง และส่วนใดที่ผลลัพธ์ไม่สอดคล้องกับต้นทุนที่สูงขึ้น

เครดิตรูปภาพจาก Datadog
ด้วยการใช้แพลตฟอร์มประเมินผล Agent ของเรา ร่วมกับ Agent Observability Experiments เราสามารถวัดและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล Agent แต่ละแบบในการทำงานต่าง ๆ ของ Datadog รวมถึงต้นทุนที่เกี่ยวข้องของแต่ละโมเดลได้

หนึ่งในโอกาสสำคัญที่สุดในการลดต้นทุน มาจากการปรับเปลี่ยน Default Model ที่ใช้สำหรับ Engineering Workflows บางประเภท หลังจากที่ได้ประเมินและเปรียบเทียบโมเดลต่าง ๆ กับงานด้านวิศวกรรมภายในองค์กรมากกว่า 140 รูปแบบ Datadog ได้เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากกว่า ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า 687,000 ดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 22.9 ล้านบาทต่อเดือน

จากการใช้กระบวนการประเมินในลักษณะเดียวกันนี้ Datadog ยังได้ปรับระดับการประมวลผลให้เหมาะสมกับอีก Workflow หนึ่ง ส่งผลให้สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมได้อีก 288,000 ดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 9.6 ล้านบาทต่อเดือน

บทเรียนสำคัญจึงไม่ใช่เพียงการเลือกโมเดลที่มีราคาถูกที่สุด เพราะงานแต่ละประเภทต้องการขีดความสามารถที่แตกต่างกัน และการลดต้นทุนอาจต้องแลกมาด้วยประสิทธิภาพในบางด้าน การใช้ AI ให้มีประสิทธิภาพอย่างยั่งยืนจึงขึ้นอยู่กับความเข้าใจถึงข้อแลกเปลี่ยนเหล่านี้ รวมถึงการเลือกโมเดลและการตั้งค่าที่เหมาะสมกับแต่ละงาน

“เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการดำเนินธุรกิจมากขึ้น องค์กรไม่ควรมองแค่ว่ากำลังลงทุนไปมากน้อยเพียงใด แต่ยังต้องมองให้เห็นด้วยว่าการลงทุนดังกล่าวสร้างผลลัพธ์ให้กับธุรกิจอย่างไร” ชาญ อาริยะกุล ผู้อำนวยการระดับภูมิภาค ฝ่ายลูกค้า Enterprise บริษัท Datadog ประเทศไทย  กล่าว “เป้าหมายจึงไม่ใช่เพียงการลดต้นทุน แต่คือการทำความเข้าใจข้อแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุน ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือ เพื่อเลือกใช้ขีดความสามารถของ AI ในระดับที่เหมาะสมกับแต่ละ Workload”

เครดิตรูปภาพจาก Datadog

เมื่อต้นทุน AI กลายเป็นโจทย์ด้านการดำเนินงาน

ความท้าทายยิ่งทวีความซับซ้อนเมื่อองค์กรนำ AI หลายโมเดลและ AI Agents มาใช้งานร่วมกันมากขึ้น โดยรายงาน State of AI Engineering 2026 ของ Datadog พบว่า ปัจจุบัน 70% ขององค์กรใช้งาน AI ตั้งแต่ 3 โมเดลขึ้นไป ขณะที่การนำ Agent Frameworks มาใช้เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อน

นั่นหมายความว่า องค์กรไม่สามารถพิจารณาต้นทุนด้าน AI แยกออกจากความน่าเชื่อถือของระบบได้ เพราะโมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่า แต่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาด การส่งคำขอซ้ำ (Retries) หรือความล่าช้า (Latency) มากขึ้น อาจไม่ได้มีประสิทธิภาพมากกว่าในท้ายที่สุด เช่นเดียวกับการใช้ Token ในปริมาณที่สูง หรือการใช้ทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ ซึ่งล้วนสามารถเพิ่มต้นทุนโดยไม่ได้ช่วยยกระดับผลลัพธ์ทางธุรกิจ

สำหรับองค์กรไทย ประเด็นนี้เริ่มมีความสำคัญมากขึ้น เมื่อองค์กรกำลังก้าวข้ามจากช่วงทดลองใช้งานในระยะแรก และเริ่มนำ AI ไปใช้งานในวงกว้างมากขึ้น

“สิ่งที่เราเห็นในกลุ่มองค์กรไทย คือบทสนทนากำลังเปลี่ยนไปสู่คำถามว่า องค์กรจะขยายการใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร” ชาญ กล่าว “เมื่อการใช้งาน AI ขยายตัวมากขึ้น องค์กรจำเป็นต้องมองเห็นอย่างชัดเจนว่าทรัพยากรถูกใช้ไปในส่วนใด และการลงทุนดังกล่าวสามารถสร้างประสิทธิภาพและคุณค่าทางธุรกิจได้ตามที่คาดหวังหรือไม่”

สิ่งนี้จำเป็นต้องอาศัยการมองเห็นข้อมูลที่สอดประสานกันใน 3 ด้านหลัก ได้แก่:

• ประสิทธิภาพและความเสถียร: ทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่าง AI, แอปพลิเคชัน และโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมตรวจจับปัญหาก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจ

• ต้นทุนและประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากร: ระบุว่าทรัพยากรถูกใช้ไปกับส่วนใด และค่าใช้จ่ายนั้นสร้างผลลัพธ์ตามที่คาดหวังหรือไม่

• ความปลอดภัยและการกำกับดูแล: เฝ้าระวังพฤติกรรมที่ผิดปกติของแอปพลิเคชันและ AI agents พร้อมปกป้องข้อมูลสำคัญและรักษาการกำกับดูแลที่เหมาะสม

การบริหารจัดการแต่ละด้านที่แยกจากกันอาจทำให้เกิดจุดที่มองไม่เห็น องค์กรจึงจำเป็นต้องมีข้อมูลและบริบทที่ครอบคลุมทั่วทั้งสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยี เพื่อให้สามารถเข้าใจได้ว่าการเปลี่ยนแปลงด้านต้นทุน ประสิทธิภาพ หรือความเสี่ยง อาจส่งผลกระทบต่อด้านอื่น ๆ อย่างไร

เปลี่ยนการมองเห็นข้อมูล สู่การควบคุมการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ

การมองเห็นข้อมูลจะเกิดประโยชน์สูงสุดเมื่อสามารถนำไปสู่การลงมือดำเนินการได้จริง ประสบการณ์ของ Datadog ชี้ให้เห็นว่า ข้อมูลเชิงลึกจากการใช้งาน AI ช่วยให้ทีมสามารถระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ประเมินทางเลือกที่เหมาะสม อีกทั้งยังช่วยให้สามารถวัดผลอย่างต่อเนื่องทำให้เห็นได้ว่าการปรับเปลี่ยนต่าง ๆ สามารถยกระดับผลลัพธ์ได้ตามเป้าหมายหรือไม่

ความสามารถและเครื่องมือต่าง ๆ สามารถช่วยให้องค์กรมองเห็นข้อมูลในแต่ละระดับของสภาพแวดล้อม AI ได้ โดย LLM Observability ช่วยให้ทีมสามารถประเมินประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน ต้นทุน และระยะเวลาในการตอบสนอง (latency) ขณะที่ GPU Monitoring ช่วยให้มองเห็นพฤติกรรมการทำงานของ workload และวิเคราะห์ที่มาของต้นทุนได้ เครื่องมืออย่าง Bits AI SRE ช่วยให้ทีมสามารถตรวจสอบและจัดลำดับความสำคัญของปัญหาด้านการดำเนินงาน ขณะที่ AI Guard ช่วยเสริมการปกป้องอีกชั้นสำหรับแอปพลิเคชันและ AI agents

เครดิตรูปภาพจาก Datadog
Dashboard การใช้งาน AI สำหรับการเขียนโค้ดของ Datadog ผสานข้อมูลจาก Cloud Cost Management
เข้ากับข้อมูลค่าใช้จ่ายแบบเรียลไทม์จาก Agent Observability เพื่อให้องค์กรมองเห็นต้นทุนของเครื่องมือ AI
แต่ละประเภทได้อย่างครอบคลุมทั่วทั้งองค์กร

เป้าหมายไม่ใช่เพียงการเพิ่ม dashboard แต่คือการเชื่อมโยงข้อมูลจากทั่วทั้งสภาพแวดล้อมด้านเทคโนโลยีเข้าด้วยกัน เพื่อให้ทีมสามารถทำความเข้าใจข้อมูลเหล่านั้นในภาพรวมและนำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

สำหรับองค์กรไทย การก้าวสู่ระยะต่อไปของการพัฒนา AI จึงไม่ควรวัดจากจำนวนโมเดลหรือเครื่องมือที่นำมาใช้งานเพียงอย่างเดียว แต่ควรพิจารณาว่า AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีความเสถียร และปลอดภัย พร้อมสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้ให้กับธุรกิจหรือไม่

การประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 33 ล้านบาทต่อเดือนของ Datadog แสดงให้เห็นว่า การขยายการใช้งาน AI ไม่จำเป็นต้องมาพร้อมกับต้นทุนที่เพิ่มขึ้นในอัตราเดียวกัน การบริหารสมดุลระหว่างการขยายการใช้งาน AI กับต้นทุน เริ่มจากการเข้าใจว่าทรัพยากรถูกใช้ไปกับอะไร สร้างประสิทธิภาพและผลลัพธ์อย่างไร และควรดำเนินการในจุดใดเพื่อสร้างคุณค่าได้มากที่สุด

บทความโดย: ชาญ อาริยะกุล ผู้อำนวยการระดับภูมิภาค ฝ่ายลูกค้า Enterprise บริษัท Datadog ประเทศไทย

Datadog Highlights Monthly 33-Million-Baht AI Cost Optimization Model Urging Thai Enterprises to Balance Expenses with Reliability

A survey on artificial intelligence readiness among Thai organizations in 2026, conducted by the National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC) under NSTDA across 574 enterprises, revealed that AI adoption reached 53.7%, up from 17.8% in 2024. Despite this threefold expansion over two years, only 13.6% of respondents clearly measured positive business returns from their investments, largely confined to cost and operational time reductions. The findings illustrate a gap between deploying AI models and operating them efficiently.

Datadog Thailand indicated that enterprises require full operational visibility spanning usage scale, expenses, system reliability, and tangible business yields. Sharing internal operational practices, Datadog leveraged granular tracking across model expenses, token consumption, and workload performance to eliminate inefficiencies, reducing internal AI spending by more than 1 million US dollars, or approximately 33 million baht per month.

The company achieved these savings through its agent evaluation framework and Agent Observability Experiments, benchmarking model performance across more than 140 internal engineering tasks. By transitioning to a more cost-effective default model for engineering workloads, Datadog reduced spending by over 687,000 US dollars (around 22.9 million baht) per month. Additionally, right-sizing processing capacity for a secondary workflow saved 288,000 US dollars (around 9.6 million baht) monthly.

Chan Ariyakul, Regional Director, Enterprise, Datadog Thailand, stated that as AI plays a larger role in business operations, organizations need to look beyond raw investment volumes to evaluate how spending generates business results. He emphasized that the objective extends past basic cost reduction to balancing trade-offs between cost, efficiency, and reliability so workloads run on appropriately matched AI capabilities.

The Datadog State of AI Engineering 2026 report found that 70% of organizations now run three or more AI models, while agent framework deployments doubled year-on-year. Managing modern multi-model stacks requires unified oversight across three pillars: performance and reliability, cost and resource efficiency, and security and governance. Datadog integrates tools including LLM Observability for latency and cost tracking, GPU Monitoring for hardware workloads, Bits AI SRE for incident prioritization, and AI Guard to safeguard applications and agent interactions.

• Facebook
• X
• Line

Comments

comments