เปิดเบื้องลึก! ทำไม ‘Nvidia’ อาจเป็นผู้ชนะในศึกเเชตบอต AI ?

Key Points

• Bank of America คาดว่า กระแส AI จะเพิ่มการเติบโตให้ตลาดชิปด้าน AI อีก 20,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2570
• TrendForce มองว่า แชตบอต ChatGPT ต้องใช้ชิป Nvidia มากกว่า 30,000 ตัวเพื่อรองรับเครือข่าย และการประมวลผลที่รวดเร็ว
• ปัจจุบัน Nvidia ครองส่วนแบ่งการตลาดชิปประมวลผลกราฟิก AI มากถึง 95%

 

ศึก AI แชตบอตปัจจุบันกำลังขับเคี่ยวกันอย่างรุนแรง ไม่ว่าการเปิดตัว Bard ของบริษัท Google เพื่อสู้กับ ChatGPT ของบริษัท Microsoft การจะเปิดตัว Ernie Bot ของบริษัท Baidu ของจีนในเดือน มี.ค.นี้ หรือแม้แต่บริษัท Tesla และ Meta ก็กำลังเร่งพัฒนาแชตบอต AI นี้เช่นกัน

สำหรับศึกครั้งนี้ ผู้ชนะหรือแพ้ไม่สำคัญเท่ากับ “ใครได้ประโยชน์” จากเกือบทุกฝ่าย ซึ่งบริษัทดังกล่าวก็คือ “Nvidia” ผู้ผลิตการ์ดจอหรือชิปประมวลผลกราฟิกชื่อดัง

 

- การ์ดจอ Nvidia (เครดิต: AFP) -

 

• ทำไม Nvidia ถึงได้ประโยชน์มหาศาลจากศึกแชตบอต AI

เดิมนั้น บริษัท Nvidia เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางสำหรับการ์ดจอในวงการเกม ซึ่งการเล่นเกมภาพกราฟิกสวย ๆ จะขาดการ์ดจอนี้ไม่ได้ ยิ่งภาพมีความละเอียด และมิติสูงมากขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งต้องใช้การ์ดจอที่ซับซ้อน และจำนวนมากขึ้นตามไปด้วย

อย่างไรก็ตาม การ์ดจอปัจจุบันกลับพัฒนาไปไกลอย่างมาก มากกว่าการใช้เฉพาะในวงการเกมเพียงอย่างเดียว เพราะที่ผ่านมาไม่นาน การ์ดจอ Nvidia ถูกใช้คำนวณสมการทางคณิตศาสตร์อันซับซ้อน หรือก็คือการขุดบิตคอยน์นั่นเอง ซึ่งใช้พลังงานมาก และอาศัยการ์ดจอหลายตัว จนประสบปัญหาขาดแคลนการ์ดจอ

ยิ่งไปกว่านั้น หลายบริษัท AI ก็ใช้การ์ดจอ Nvidia ฝึก AI ด้วย ประมวลข้อมูลอันมหาศาล สร้างแบบจำลองความเป็นไปได้หลายกรณีอันซับซ้อนเหมือนโครงประสาทสมอง โดยชิปสำคัญที่ใช้ฝึก AI นี้ก็คือ “ชิป A100 (Ampere)” มีจำนวนทรานซิสเตอร์มากถึง 5.4 หมื่นล้านหน่วย บนสถาปัตยกรรม 7 นาโนเมตร

- ชิป A100 (Ampere) ของ Nvidia (เครดิต: Nvidia) -

ความพิเศษของการ์ดจอนี้คือ เป็นการประมวลผลคู่ขนานพร้อมกัน (Parallel) ที่เหนือกว่า และรวดเร็วกว่าตัว CPU ของบริษัท Intel และ AMD โดยเจนเซน หวง ซีอีโอ Nvidia เปรียบเทียบการใช้การ์ดจอหรือ GPU ว่า “เหมือนการใช้ทหารจำนวนหลายร้อยหลายพันคน ยิงทำลายเป้าหมายเดียวพร้อมกัน”

 

- เจนเซน หวง ซีอีโอ Nvidia (เครดิต: AFP) -

 

ทางบริษัทด้านการวิจัยอิเล็กทรอนิกส์ TrendForce คาดการณ์ว่า แชตบอต ChatGPT ต้องใช้ชิป A100 มากกว่า 30,000 ตัวเพื่อรองรับเครือข่าย และการประมวลผลที่รวดเร็ว ซึ่งแต่ละตัวราคา 10,000 ดอลลาร์ถึง 15,000 ดอลลาร์หรือราว 350,000-500,000 บาท

ล่าสุด บริษัท Nvidia ก็กำลังเตรียมส่ง "ชิป H100 (Hopper) รุ่นใหม่กว่า A100 นี้" ให้บริษัทเจ้าของ ChatGPT โดยมีจำนวนทรานซิสเตอร์มากถึง 8 หมื่นล้านหน่วย สามารถขยายการใช้งานมากกว่าชิป A100 สูงกว่า 9 เท่า โดยมีราคามากกว่า 32,000 ดอลลาร์หรือราว 1.12 ล้านบาท

 

- H100 (Hopper) รุ่นใหม่กว่า A100 ของ Nvidia (เครดิต: Nvidia) -

 

ข้อมูลจาก New Street Research ระบุว่า บริษัท Nvidia ครองส่วนแบ่งการตลาดชิปประมวลผลกราฟิก AI มากถึง 95% จึงทำให้ “ยิ่งมีการขยายผู้ใช้งานแชตบอต AI มากขึ้นเท่าใด ยอดสั่งซื้อชิป Nvidia ก็มากขึ้นตามไปด้วย” เพื่อรองรับผู้ใช้งานนั่นเอง

วิเวก อายา นักวิเคราะห์แห่งธนาคาร Bank of America คาดการณ์ว่า กระแส AI จะเพิ่มการเติบโตให้ตลาดชิปด้าน AI อีก 20,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2570

ไม่ใช่เฉพาะ ChatGPT ที่ใช้ชิป Nvidia แม้แต่ เอมาด มอสตาเก ซีอีโอบริษัท Stability AI ซึ่งเป็น AI สังเคราะห์ภาพจากการป้อนข้อความ คล้าย MidJourney ทวีตข้อความผ่านทวิตเตอร์ในเดือน ม.ค.ที่ผ่านมาว่า เมื่อปี 2565 บริษัทใช้ชิป A100 จำนวน 32 ตัว

ในปัจจุบัน จากรายงาน the State of AI report บริษัท Stability AI ใช้งานชิป A100 มากถึง 5,400 ตัว และบริษัทที่ใช้งานชิป A100 มากที่สุด คือ Meta ใช้งาน 16,000 ตัว เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขึ้นมาสู้

- การใช้งานชิป A100 ของบริษัทเทคต่าง ๆ จากรายงาน State of AI Report (เครดิต: State of AI Report) -

นอกจากนี้ ชิป Nvidia ยังถูกใช้ในอุตสาหกรรมรถยนต์ไร้คนขับ หุ่นยนต์จัดสต็อกสินค้าของบริษัท Amazon ซึ่งจัดสินค้าหลายล้านกล่อง การสร้างแบบจำลองทางการผลิตยา ฯลฯ ล้วนใช้ชิปของ Nvidia ทั้งสิ้น

 

• ความท้าทายของบริษัท Nvidia

แม้ว่าในปัจจุบัน Nvidia จะครองส่วนแบ่งการตลาดชิปประมวลผลกราฟิก AI สูงสุด มากถึง 95% แต่บริษัทคู่แข่งอย่าง AMD และ Intel ต่างไม่ต้องการตกขบวนนี้ และเร่งพัฒนาชิปของตัวเอง รวมไปถึงบริษัท Apple และ Tesla ก็เร่งพัฒนาชิปในการฝึก AI ของตัวเองด้วย ซึ่งการเข้ามาร่วมวงคู่แข่ง อาจกำลังเข้ามาสั่นสะเทือนการครองส่วนแบ่ง Nvidia ในอนาคตก็เป็นได้

ยิ่งไปกว่านั้น จากการที่บริษัท Nvidia เป็นผู้ออกแบบและพัฒนาชิป ไม่ใช่ผู้ผลิตชิป และส่งมอบหน้าที่ผลิตชิปนี้ให้แก่บริษัท TSMC ของไต้หวันแทน

ดังนั้น หากเกิดปัญหาห่วงโซ่อุปทานทางภูมิศาสตร์ขึ้น ไม่ว่าจากโรคระบาดครั้งใหม่หรือความตึงเครียดระหว่างประเทศอันกระทบต่อบริษัท TSMC ก็สามารถทำให้กระบวนการผลิตชิป Nvidia เกิดปัญหาได้

โดยสรุป กระแสโลกแห่ง AI กำลังมาแรงในขณะนี้ การใช้งานแชตบอต AI ขยายตัวในอัตราทวีคูณและรวดเร็วที่สุด ยิ่งกว่าการขยายตัวแพลตฟอร์มออนไลน์ก่อนหน้า จึงส่งผลให้ความต้องการใช้ชิป Nvidia เพิ่มขึ้นตามไปด้วย

อย่างไรก็ตาม เมกะเทรนด์นี้ก็กำลังกระตุ้นคู่แข่งของ Nvidia อย่าง Intel, AMD, Tesla, Apple, ฯลฯ ให้เร่งพัฒนาชิปของตัวเอง เพื่อชิงส่วนแบ่งจาก Nvidia เช่นกัน

 

อ้างอิง: nvidia blog.purestorage tomshardware tomshardware(2) tomshardware(3)cnbc ai wsj stateof twitter