'NVIDIA' จากการ์ดจอเกมสู่สมองของ ‘เอไอ’

ถ้าเราบอกว่าไอโฟนเป็นสิ่งประดิษฐ์ในการปฏิวัติและเปลี่ยนแปลงวงการโทรศัพท์มือถือในปี 2007 เราก็อาจเปรียบเทียบได้ว่า Generative AI อย่าง ChatGPT ก็เป็นการปฏิวัติและเปลี่ยนแปลงเอไอ ในปี 2022

ปัจจัยที่ทำให้เอไออย่าง ChatGPT เกิดขึ้นมีอยู่ 3 ด้านคือ ด้านแรก คือการมีอัลกอริธึมอย่าง Deep Learning ที่มาสร้างโมเดลของ เอไอ ให้สามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่

ด้านที่สอง คือการมีข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ให้โมเดลของ เอไอ ได้เรียนรู้ และด้านที่สาม ก็คือการที่มีเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีระบบประมวลผลขนาดใหญ่ที่สามารถนำมาใช้ประมวลข้อมูลจำนวนมากได้

ระบบประมวลผลก็เปรียบเสมือนสมองมนุษย์ ซึ่งถ้าอ่านหนังสือได้ช้าคิดได้ช้า แม้จะมีข้อมูลมากมายเพียงใด อัลกอริธึมจะซับซ้อนแค่ไหน ก็จะไม่สามารถได้คำตอบออกมาด้วยความรวดเร็ว

ดังนั้นจึงไม่แปลกใจที่มีคนบอกว่า ChatGPT ได้ถูกสร้างมาจากเทรนโมเดลบนเครื่องประมวลผลที่เรียกว่า GPU (Graphical Processing Unit) รุ่น A100 ของบริษัท NVIDIA จำนวน 10,000 GPU บนระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของไมโครซอฟต์ ซึ่งราคา GPU A100 แต่ละยูนิตมีมูลค่า 10,000 ดอลลาร์

ดังนั้นระบบประมวลผลที่พัฒนา ChatGPT จึงมีมูลค่าสูงถึง 100 ล้านดอลลาร์ ซึ่งแน่นอนว่าคงมีเฉพาะบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เท่านั้นที่จะสามารถลงทุนขนาดนี้ได้

หลายคนอาจแปลกใจว่า ระบบประมวลผลหรือสมองที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาเอไอเหล่านั้นกลับไม่ใช่ระบบประมวลผลกลางแบบดั้งเดิมที่เรียกว่า CPU (Central Processing Unit) ของบริษัทผู้ผลิตชิปประมวลผลรายใหญ่ที่เราคุ้นเคยอย่างบริษัท Intel หรือ AMD

แต่กลับกลายเป็นบริษัท NVIDIA ที่นักเล่นเกมอาจคุ้นเคยในฐานะผู้ผลิตการ์ดจอประมวลผลในการเล่นเกม ที่มีระบบ GPU ในการประมวลผลที่นำมาใช้ร่วมกับ CPU เพื่อให้ภาพกราฟิกมีการประมวลผลที่รวดเร็วดูเสมือนจริงมากขึ้น โดยหลายคนอาจนึกถึง GPU NVIDIA รุ่น GeForce ที่มีพลังในการเล่นเกมสูง

แม้ NVIDIA จะถือกำเนิดมาจากตลาดเกมที่ต้องการแยกระบบประมวลผลด้านกราฟิกซึ่งต้องการความสูง ออกจากระบบ CPU เดิมที่เน้นการประมวลผลคำสั่งทั่วไป โดยใช้ GPU ที่เป็นการประมวลผลแบบคู่ขนานที่รวดเร็วขึ้นมาก แต่ NVIDIA ไม่ได้มุ่งเน้นเฉพาะการพัฒนาตลาดเกมเท่านั้น

โดยมีการพัฒนาระบบสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า Compute Unified Device Architecture (CUDA) ซึ่งเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ทำให้นักพัฒนาเขียนโปรแกรมไปสั่งงานให้ GPU ทำงานแบบคู่ขนานได้ง่าย

GPU และ CUDA ของ NVIDIA คือจุดเปลี่ยนของระบบ เอไอ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ที่ทำให้ระบบ เอไอ พัฒนาได้ง่ายขึ้น และมีประสิทธิภาพในการประมวลผลที่รวดเร็ว จึงไม่แปลกใจที่ว่าทุกวันนี้ตลาดกว่า 95% ของระบบ เอไอ จะถูกพัฒนามาจากการประมวลผลบน GPU ของ NVIDIA

ดังนั้นเมื่อเทคโนโลยีกำลังมีการพัฒนาเพิ่มขึ้นอย่างมาก บริษัท NVIDIA ก็มียอดการขาย GPU จำนวนมากให้กับบริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก และทำให้หุ้นของบริษัทโตขึ้นกว่า 200% ในรอบปีที่ผ่านมา

ปัจจุบัน NVIDIA มี GPU รุ่นที่มีประสิทธิภาพสูงอยู่สองตัวคือ A100 และรุ่นล่าสุดคือ H100 ซึ่งข้อมูลจากรายงาน The State of เอไอ 2023 ระบุว่ามีบริษัทหรือหน่วยงานที่ต้องการประมวลผลทางด้าน เอไอ ขั้นสูงนำมาใช้อยู่หลายแห่ง ดังเช่น บริษัท Meta มี A100 อยู่ 21,400 GPU บริษัท Google มี H100 อยู่ 26,000 GPU และบริษัท Tesla มี A100 อยู่ 16,000 GPU

อีกทั้งยังมีผู้ให้บริการคลาวด์รายใหม่ที่เน้นให้บริการ NVIDIA GPU ในการประมวล เช่น บริษัท Lambda ที่มี A100 อยู่ 10,000 GPU และให้บริการประมวลบน NVIDIA A100 ราคาเริ่มตั้งแต่ 1.3 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง

การแข่งขันด้านการพัฒนา เอไอ นอกเหนือจากการมีข้อมูลขนาดใหญ่แล้วจะต้องมี GPU ที่เปรียบเสมือนสมองของการพัฒนาโมเดลเอไอ

สหรัฐที่แข่งขันในด้านเทคโนโลยี เอไอ กับประเทศจีน จึงเลือกใช้มาตรการในการควบคุมไม่ให้มีการส่งออก GPU ที่มีความเร็วในการประมวลผลสูงไปยังประเทศจีน ซึ่ง GPU อย่าง A100 และ H100 จะอยู่ในกลุ่มที่ควบคุมเช่นกัน NVIDIA จึงเลือกที่จะพัฒนา GPU ในรุ่น A800 และ H800 สำหรับการส่งออกไปประเทศจีนแทน และมีบริษัทอย่าง ByteDance และ Baidu ที่สั่งซื้อ GPU รุ่นนั้นมูลค่ามากกว่าพันล้านดอลลาร์ แต่ด้วยประสิทธิภาพของ GPU ในการประมวลผลที่ด้อยกว่าก็คงจะมีผลทำให้การพัฒนาโมเดล เอไอ ของจีนยังตามไม่ทันสหรัฐ

แม้ NVIDIA จะเริ่มต้นมาจากธุรกิจการทำ GPU สำหรับอุตสาหกรรมเกม แต่ในวันนี้ธุรกิจที่เติบโตอย่างมากของ NVIDIA กลับมาจากธุรกิจกลุ่มดาต้าเซ็นเตอร์และการผลิต GPU ให้กับการพัฒนาเอไอ

จนมีคนกล่าวว่า NVIDIA คือสมองสำหรับ เอไอ แม้อุตสาหกรรมเอไอจะเติบโตอย่างมาก แต่ก็ไม่ใช่ว่าเส้นทางในอนาคตของ NVIDIA จะราบรื่นไปได้ตลอด เพราะบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ที่เป็นลูกค้าของ NVIDIA เองอย่างไมโครซอฟต์และเทสล่าก็เริ่มพัฒนา GPU ขึ้นมาเองแล้ว และ NVIDIA ก็ยังต้องพึ่งพาการผลิตชิปที่ออกแบบไว้กับบริษัท TSMC ของไต้หวัน ซึ่งก็มีความสุ่มเสี่ยงกับปัญหาภูมิรัฐศาสตร์ความขัดแย้งกับประเทศจีน

เราคงต้องดูกันต่อว่า GPU ของ NVIDIA จะมีการพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพได้แค่ไหน และ NVIDIA จะยังเป็นเจ้าตลาดในการประมวลผลเอไอได้อีกนานเพียงใด