DigitalOcean ในงาน Citi TMT Conference 2026: AI ช่วยหนุนการเติบโต

เมื่อวันพฤหัสบดีที่ 10 ก.ย. 2026 DigitalOcean (DOCN) ได้ใช้เวที Citi’s 2026 Global TMT Conference ในการประกาศกลยุทธ์ที่ชัดเจนยิ่งขึ้นด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยผู้บริหารระบุว่าบริษัทกําลังมุ่งเน้นไปที่ managed inference และลดการพึ่งพาการฝึกอบรม AI ลง ทิศทางโดยรวมสะท้อนความมั่นใจในการเติบโตและการดึงดูดลูกค้า แต่ยังชี้ให้เห็นถึงการใช้จ่ายด้านทุนที่สูงขึ้น แรงกดดันต่อมาร์จิ้นในระยะสั้น และตลาด cloud capacity ที่มีการแข่งขันสูงขึ้น

ประเด็นสําคัญ

• DigitalOcean ระบุว่ากลยุทธ์ AI ของบริษัทในปัจจุบันมุ่งเน้นที่ managed inference ซึ่งมองว่าเป็นธุรกิจที่พึ่งพาซอฟแวร์เป็นหลักและมีโอกาสสร้างความแตกต่างได้มากกว่าการฝึกอบรมโมเดล
• บริษัทระบุว่า inference engine ของตนได้รับลูกค้ามากกว่า 6,000 รายในเวลาประมาณสี่เดือน โดย 99% มาจากการเติบโตแบบ organic ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวผลิตภัณฑ์เอง
• ผู้บริหารระบุว่าธุรกิจสร้าง ARR ได้ 22 ล้านดอลลาร์ต่อเมกะวัตต์ในไตรมาสที่สอง สูงกว่าช่วง 9 ถึง 11 ล้านดอลลาร์ที่อ้างอิงสําหรับคู่แข่ง
• DigitalOcean คงแนวโน้มการเติบโตที่แข็งแกร่ง โดยคาดการณ์การเติบโตมากกว่า 35% จนถึงสิ้นปีนี้ และมากกว่า 50% ในปีหน้า
• บริษัทกําลังขยายกําลังการผลิตประมาณ 80 เมกะวัตต์ผ่านปี 2028 พร้อมกับพยายามเพิ่มอัตราการใช้งานและขาย Services ที่มีมาร์จิ้นสูงขึ้น

กลยุทธ์ AI: มุ่งเน้น inference มากกว่า training

ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Paddy Srinivasan กล่าวว่าบริษัทได้ตัดสินใจอย่างจงใจเมื่อประมาณสองปีที่แล้วในการมุ่งเน้นที่ inference แทนที่จะเป็น training โดยให้เหตุผลว่า training เป็นปัญหาด้านฮาร์ดแวร์เป็นหลัก ในขณะที่ inference ขึ้นอยู่กับซอฟแวร์ การประสานงาน และการจัดการอย่างต่อเนื่องมากกว่า

• DigitalOcean กําลังสร้างสิ่งที่เรียกว่า AI-native cloud stack ซึ่งมีห้าชั้นที่รวมเข้าด้วยกันและออกแบบมาตั้งแต่ต้น
• บริษัทระบุว่าไม่ต้องการสร้างแพลตฟอร์มผ่านการซื้อกิจการ โดยให้เหตุผลว่าแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานต้องสร้างขึ้น ไม่ใช่ประกอบจากชิ้นส่วนต่างๆ
• Srinivasan กล่าวว่าบริษัทกําลังดําเนินตามแบบจําลองที่ใกล้เคียงกับ hyperscaler รายใหญ่ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud ซึ่งมักสร้างโครงสร้างพื้นฐานหลักภายในองค์กรเช่นกัน
• ผู้บริหารระบุว่าแพลตฟอร์มได้รับชัยชนะในการรับงาน frontier inference จากบริษัท AI-native ชั้นนําแล้ว ซึ่งถือเป็นการยืนยันความถูกต้องของกลยุทธ์

Srinivasan กล่าวว่าบริการ managed inference ของบริษัทมอบ endpoint สําหรับ application programming interface ให้แก่ลูกค้า ในขณะที่ DigitalOcean จัดการส่วนที่เหลือทั้งหมด

"เมื่อเราพูดถึง inferencing นั้นหมายถึง managed inferencing ที่เราบอกว่าเราจะมอบ endpoint สําหรับ API ให้คุณ และคุณสามารถกําหนดได้ว่าต้องการ token ประเภทใด SLA ของคุณคืออะไร throughput ของคุณคืออะไร คุณภาพของ service ที่คุณคาดหวังคืออะไร และปล่อยให้ส่วนที่เหลือเป็นหน้าที่ของเรา" เขากล่าว

เขายังเสริมว่า "ผมเชื่อมั่นอย่างแน่วแน่ว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยี โดยเฉพาะแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานที่มุ่งเน้นนักพัฒนา ไม่สามารถประกอบขึ้นมาได้ ต้องสร้างขึ้นจากพื้นฐาน"

Inference engine ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น

DigitalOcean ระบุว่า inference engine ของตน ซึ่งเปิดให้ใช้งานทั่วไปเมื่อประมาณสี่เดือนที่แล้ว ได้ดึงดูดลูกค้ามากกว่า 6,000 รายแล้ว ผู้บริหารระบุว่าตัวเลขดังกล่าวสูงกว่าที่ประกาศในเดือน ส.ค. และยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

• ประมาณ 99% ของลูกค้าเริ่มต้นมาจากการเติบโตแบบ organic ที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์ โดยแทบไม่มีการมีส่วนร่วมจากทีมขายโดยตรง
• ผู้บริหารระบุว่าผลิตภัณฑ์ดึงดูดความสนใจเพราะจัดการ full stack ครบวงจร รวมถึงการ deploy, load balancing, คุณภาพของ service และการจัดการวงจรชีวิต
• ในทางตรงกันข้าม บริษัทระบุว่าคู่แข่งหลายรายเสนอเพียงโครงสร้างพื้นฐาน GPU ดิบๆ และปล่อยให้ลูกค้าจัดการ driver, pipeline, การติดตั้งโมเดล และการดําเนินงานเอง
• บริษัทระบุว่าความแตกต่างนั้นสําคัญที่สุดสําหรับโมเดล reasoning ขั้นสูงที่มีขนาด trillion-parameter และ context window ระดับ million-token

ผู้บริหารระบุว่าประมาณ 90% ของผู้ให้บริการ inference ให้บริการเฉพาะ flash model ซึ่งมีขนาดเล็กกว่าและมีความต้องการน้อยกว่า DigitalOcean ระบุว่าแพลตฟอร์มของตนสร้างขึ้นสําหรับ frontier model ที่ต้องการการสนับสนุนระดับ production-grade มากกว่ามาก

การนําไปใช้ของลูกค้าและกรณีการใช้งาน

ผู้บริหารอธิบายถึงเส้นทางของลูกค้าที่มักเริ่มต้นด้วยโมเดลแบบปิดชั้นนํา เช่น Anthropic Claude หรือ OpenAI GPT จากนั้นเปลี่ยนไปใช้ open-weight model เมื่อลูกค้าต้องการเศรษฐศาสตร์ที่ดีขึ้นและการควบคุมความสามารถด้าน AI ของตนเองมากขึ้น

• สัดส่วนการใช้งาน token ได้เปลี่ยนจาก open-weight 25% และ closed-source 75% เป็น open-weight 75% และ closed-source 25% และผู้บริหารระบุว่าแนวโน้มนี้ยังคงเร่งตัวขึ้น
• ลูกค้ากําลังใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ เช่น fine-tuning, reinforcement learning, model routing และ model synthesis
• Model routing ช่วยให้ลูกค้าเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสําหรับงานตามราคาและประสิทธิภาพ
• Model synthesis ช่วยให้โมเดลหลายตัวทํางานบนงานเดียวกันพร้อมกัน โดยรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกันในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที
• DigitalOcean ยังเน้นถึง sandbox primitive ซึ่งช่วยให้ workload ของ agent เปิดและปิดการประมวลผลได้ในเวลาไม่กี่ร้อยมิลลิวินาที
• ผู้ใช้ขั้นสูงกําลังประสานงาน swarm ของ agent สําหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น

Srinivasan กล่าวว่ากรณีการใช้งานกําลังขยายตัวอย่างรวดเร็วในด้านการเขียนโค้ด สื่อ generative, การสนับสนุนลูกค้า, contact center, เกม และ personal productivity เขากล่าวว่าบริษัทกําลังเห็น workload ที่เกิดซ้ําในกลุ่มย่อยต่างๆ ซึ่งบ่งชี้ว่าตลาดยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ผลประกอบการทางการเงินและโครงสร้างมาร์จิ้น

ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน Matt Steinfort กล่าวว่า DigitalOcean สร้าง ARR ได้ 22 ล้านดอลลาร์ต่อเมกะวัตต์ในไตรมาสที่สอง ซึ่งเขาระบุว่าสูงกว่าช่วง 9 ถึง 11 ล้านดอลลาร์ที่เห็นในคู่แข่งอย่างมาก

• Steinfort กล่าวว่า incremental ARR ต่อเมกะวัตต์สูงกว่าคู่แข่ง neocloud 30% ถึง 40%
• เขาเชื่อมโยงส่วนต่างราคาพรีเมียมนั้นกับ Services ที่มีมูลค่าสูงกว่า รวมถึง inference และ Core Cloud pull-through
• เขากล่าวว่า Services เหล่านั้นมีความเหนียวแน่นกว่าและมีมาร์จิ้นดีกว่าการขาย GPU แบบ bare metal
• บริษัทรายงาน adjusted operating margin ที่ 24% ในไตรมาสที่สอง แม้จะลงทุนอย่างหนักในด้านกําลังการผลิต
• ผู้บริหารระบุว่ารายได้ควรเติบโตมากกว่า 35% จนถึงสิ้นปีนี้ และมากกว่า 50% ในปีหน้า

Steinfort กล่าวว่าธุรกิจกําลังเปลี่ยนจากการกําหนดราคาแบบ GPU-hour เป็นการกําหนดราคาแบบ token ซึ่งเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของแพลตฟอร์ม เขาเปรียบเทียบโมเดลนี้กับที่นั่งบนเครื่องบิน ซึ่งต้องบริหารจัดการราคาและอัตราการใช้งานอย่างใกล้ชิด

"มันเหมือนกับที่นั่งบนเครื่องบิน เป็นเกมการเพิ่มประสิทธิภาพด้านราคาและอัตราการใช้งาน" เขากล่าว "ซึ่งเป็นทักษะที่แตกต่างอย่างมากเมื่อคุณอยู่ในพื้นที่นี้"

การขยายกําลังการผลิตและการดําเนินงาน

DigitalOcean ระบุว่าวางแผนที่จะเพิ่มกําลังการผลิตประมาณ 80 เมกะวัตต์ผ่านปี 2028 ซึ่งจะเป็นการเติบโตประมาณสี่เท่าในสามปี

• ศูนย์ข้อมูลทั้งสามแห่งที่เปิดใช้งานในปี 2026 ดําเนินการแล้วเสร็จตามกําหนดหรือก่อนกําหนด
• บริษัทระบุว่ากําลังทํางานร่วมกับผู้ให้บริการ data center ระดับ tier-1 รวมถึง Equinix, DataBank และ QTS
• ผู้บริหารระบุว่าชอบการเป็นพันธมิตรมากกว่าการสร้างสิ่งอํานวยความสะดวกของตนเอง
• DigitalOcean ระบุว่าความสัมพันธ์กับ NVIDIA และ AMD ยังคงแข็งแกร่งและช่วยในการจัดหาและจัดสรร GPU
• บริษัทระบุว่ากําลังการผลิตใหม่สร้างแรงกดดันต่อ gross margin ในระยะสั้นเนื่องจากค่าเช่าและค่าเสื่อมราคา แต่รายได้และ EBITDA จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อกําลังการผลิตถูกใช้งานเต็มที่

ผู้บริหารยังระบุว่าบริษัทไม่ได้เพิ่มบุคลากรหรือค่าใช้จ่ายในการดําเนินงานในอัตราเดียวกับรายได้ ซึ่งช่วยสนับสนุน operating leverage

อัตราการใช้งาน การกําหนดราคา และผลตอบแทน

DigitalOcean ระบุว่าธุรกิจปัจจุบันมีอัตราการใช้งานอยู่ที่ประมาณ 60% ส่วนใหญ่เพราะความต้องการกระจุกตัวอยู่ในช่วงเวลาทําการของอเมริกาเหนือ ผู้บริหารระบุว่ามีโอกาสที่จะปรับปรุงระดับนั้นเป็น 70% หรือ 80% ผ่านการกระจาย traffic ตามภูมิศาสตร์และการจัดตารางแบบ batch

• Batch inference สามารถเลื่อน workload บางส่วน เช่น การดึงข้อมูลข่าวและการสร้างบทสรุป ไปยังช่วงเวลาที่ไม่ใช่ช่วงพีค
• ผู้บริหารระบุว่าการกําหนดราคาแบบ token ให้โอกาสบริษัทในการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนได้มากกว่าสัญญา GPU-hour แบบดั้งเดิม
• GPU รุ่นใหม่ควรช่วยสร้าง token ได้มากขึ้นต่อเมกะวัตต์
• แม้ว่าชิปรุ่นใหม่จะต้องใช้เงินทุนมากขึ้นต่อเมกะวัตต์ แต่ผู้บริหารระบุว่าผลตอบแทนต่อเงินทุนสามารถคงระดับใกล้เคียงกันได้

Steinfort กล่าวว่าการผสมผสาน Services ที่มีมูลค่าสูงกว่าของบริษัท ร่วมกับการใช้งานที่ดีขึ้นและฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ ควรสนับสนุนการขยายตัวของ ARR ต่อเมกะวัตต์ต่อไปในระยะยาว

Core Cloud pull-through และความเหนียวแน่นของลูกค้า

ผู้บริหารระบุว่าธุรกิจ AI กําลังดึง cloud stack ที่กว้างขึ้นของ DigitalOcean มาใช้มากขึ้นแล้ว

• ประมาณ 70% ของลูกค้า AI กว่า 100,000 รายของบริษัทกําลังใช้ Core Cloud Services ควบคู่กัน
• ผู้บริหารระบุว่าอัตราการใช้งานควบคู่นั้นแสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มกําลังสร้าง flywheel ไม่ใช่แค่ขาย GPU capacity แบบแยกส่วน
• ARR ของลูกค้า AI ยังคงอยู่ที่ประมาณ 15% ในส่วนของ bare metal แต่ส่วนใหญ่ในปัจจุบันมาจาก inference services และ Core Cloud pull-through
• DigitalOcean ระบุว่า Services ในชั้นที่สูงกว่ามีความทนทานและทํากําไรได้มากกว่า bare metal เพียงอย่างเดียว

บริษัทระบุว่า flywheel ควรแข็งแกร่งขึ้นเมื่อลูกค้าเปลี่ยนจาก inference แบบง่ายๆ ไปสู่ agent, database, storage และการประสานงาน CPU ผู้บริหารระบุว่า workload เหล่านั้นต้องการ core cloud stack มากขึ้นโดยธรรมชาติ

แนวโน้มในอนาคต

ผู้บริหารระบุว่าไม่ได้ยกระดับคําแนะนําการเติบโตปี 2027 ให้เกินกว่า 50% ณ จุดนี้ แม้จะมีชัยชนะล่าสุดและการเพิ่มกําลังการผลิต อย่างไรก็ตาม ระบุว่าสถานการณ์ปัจจุบันสนับสนุนความมั่นใจในโอกาสระยะยาว

• ดีลล่าสุดที่มีมูลค่าระดับ nine-figure แสดงให้เห็นว่าบริษัทกําลังชนะบัญชีองค์กรขนาดใหญ่
• การเปิดตัว inference engine ได้ขยายชุดผลิตภัณฑ์และเพิ่มความสนใจของลูกค้า
• การเติบโตที่สูงขึ้นและกําลังการผลิตที่มากขึ้นควรสนับสนุนระยะต่อไปของการขยายตัว
• DigitalOcean ระบุว่าจะเปิดเผยผลิตภัณฑ์และฟีเจอร์เพิ่มเติมในงาน company summit ในวันที่ 13 ต.ค.

ผู้บริหารระบุว่ากรณีระยะยาวของบริษัทขึ้นอยู่กับสองประเด็น ได้แก่ การสร้างผลิตภัณฑ์ที่สามารถแข่งขันกับ hyperscaler ด้านคุณภาพซอฟแวร์ และการดึงดูดลูกค้าที่ขยายตัวตามเวลาแทนที่จะเลิกใช้บริการ

ไฮไลต์จากช่วงถามตอบ

ในช่วงถามตอบ ผู้บริหารกลับมาที่ประเด็นหลักหลายครั้งว่า managed inference แตกต่างจากการขายโครงสร้างพื้นฐาน GPU ดิบๆ

• เกี่ยวกับความสําเร็จของ inference engine ผู้บริหารชี้ไปที่การเติบโตแบบ product-led และความต้องการที่แฝงอยู่สําหรับ inference services ที่ใช้งานง่ายขึ้น
• เกี่ยวกับกรณีการใช้งานใหม่ ระบุว่าการเขียนโค้ดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปีที่ผ่านมา ในขณะที่ generative media กําลังได้รับความนิยมในเอเจนซีดิจิทัลและการผลิตภาพยนตร์ในฮอลลีวูด
• ยังอ้างถึงแอปพลิเคชัน agent-native ใน contact center, การสนับสนุนลูกค้าและเกม รวมถึงเครื่องมือ personal productivity เช่น Meta Muse, Grok Bot และ Instinct
• เกี่ยวกับความเหนียวแน่นของลูกค้า ผู้บริหารระบุว่าอัตราการใช้งาน Core Cloud ควบคู่ที่ 70% ในกลุ่มลูกค้า AI กว่า 100,000 ราย สนับสนุนแนวคิดที่ว่าแพลตฟอร์มกําลังขยายตัว ไม่ใช่แค่ขายผลิตภัณฑ์เดียว
• เกี่ยวกับความเสี่ยงในการดําเนินงาน ระบุว่าบริษัทจัดการการเปิด data center ในปี 2026 ได้ตามกําหนดหรือก่อนกําหนด และมีความสัมพันธ์ที่ดีกับทั้งผู้จัดหา GPU และพันธมิตร data center

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน