Post Today
ไทยเร่งเกม Deep Tech! WD จับมือจุฬาฯ วิจัยเทคโนโลยีเก็บข้อมูลยุค AI
Compiled by KHAO Editorial — aggregated from 1 outlet. See llms.txt for citation guidance.
◌ Single Source
AI ดันปริมาณข้อมูลทั่วโลกพุ่ง WD จับมือจุฬาฯ วิจัยเทคโนโลยี HAMR 5 ปี เพิ่มความจุ HDD พร้อมปั้นนักวิจัยไทย ยกระดับไทยจากฐานผลิตสู่ฐานเทคโนโลยีขั้นสูง
Key facts
- ความร่วมมือครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ไทยกำลังพยายามยกระดับอุตสาหกรรม HDD จากฐานการผลิตไปสู่กิจกรรมด้านวิจัยและพัฒนา โดยก่อนหน้านี้ BOI อนุมัติส่งเสริมการลงทุนโครงการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี HAMR ของ WD มูลค่ากว่า 2,300 ล้านบาท
- ขณะเดียวกัน WD ยังได้รับการส่งเสริมการลงทุนจาก BOI สำหรับการขยายกำลังการผลิต HDD และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง มูลค่ากว่า 23,500 ล้านบาท ในจังหวัดพระนครศรีอยุธยาและปราจีนบุรี สะท้อนการขยายตัวของห่วงโซ่อุปทานจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมโยงกับ Cloud
- ในมุมของ WD เอง บริษัทระบุในปี 2569 ว่าได้เร่งแผนพัฒนา HDD ความจุสูง โดยมี HAMR เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีหลักสำหรับการขยายความจุไปสู่ระดับ 100TB ขึ้นไป ขณะที่ HDD ยังมีบทบาทสำคัญในงานจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
- ล่าสุดวันนี้ (14 กันยายน 2569) บริษัท เวสเทิร์น ดิจิตอล (WD) และ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือ (MOU) ระยะเวลา 5 ปี เพื่อร่วมวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี Heat-Assisted Magnetic Recording (HAMR)
- ตั้งเป้าพัฒนา HDD จากความจุประมาณ 32TB ไปสู่ระดับสูงสุด 100TB ภายในปี 2572 เพื่อรองรับ Data Center และอุตสาหกรรม AI โดยงานวิจัยในไทยจะเน้นชิ้นส่วนและกระบวนการบันทึกข้อมูลด้วยเลเซอร์ ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของ HAMR
Summary
บริษัท เวสเทิร์น ดิจิตอล (WD) และ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ลงนามความร่วมมือ 5 ปี เพื่อวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี Heat-Assisted Magnetic Recording (HAMR) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญสำหรับฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDD) ความจุสูงในยุค AI และ Data Center
ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อยกระดับประเทศไทยจากการเป็นฐานการผลิต HDD ไปสู่ศูนย์กลางการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีขั้นสูง (Deep Tech) โดยได้รับการสนับสนุนจาก BOI เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์
เทคโนโลยีดังกล่าวจึงถูกมองว่าเป็นหนึ่งในแนวทางสำคัญสำหรับเพิ่มความจุ HDD ในระยะต่อไป โดย WD ระบุว่า HAMR จะช่วยเปิดทางไปสู่ HDD ที่มีความจุระดับ 100TB ขึ้นไป เพื่อรองรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในโครงสร้างพื้นฐาน AI และ Data Center