x

OpenAI เตรียมผลิตชิป AI ใช้เอง ลดพึ่งพา Nvidia

OpenAI เตรียมผลิตชิป AI ใช้เอง โดยมีรายงานว่า OpenAI กำลังร่วมมือกับบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ Broadcom เพื่อพัฒนาชิป AI แบบเฉพาะสำหรับใช้งานภายในองค์กร มีแผนเริ่มการผลิตจำนวนมากภายในปี 2026 เป้าหมายเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia และควบคุมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI

สื่อหลายสำนักรายงานตรงกันว่ามีประกาศคำสั่งซื้อชิปมูลค่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์จากลูกค้าที่ไม่เปิดเผยชื่อเมื่อวันพฤหัสบดี นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมเชื่อว่าลูกค้ารายใหม่นี้คือ OpenAI ซึ่งเป็นความร่วมมือที่เป็นความลับที่เปิดเผยมานานหลายเดือน โดย OpenAI ได้ทำข้อตกลงกับ Broadcom ในการออกแบบและผลิตชิป AI แบบเฉพาะ เพื่อใช้รองรับงานประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ภายในองค์กร โดยชิปชุดนี้จะถูกนำมาใช้งานภายใน (internal use) มากกว่าการขายให้ลูกค้าภายนอก

ทำไม OpenAI ต้องทำชิปของตัวเอง?

  • ลดการพึ่งพา Nvidia: ปัจจุบัน Nvidia เป็นผู้จำหน่ายชิป AI รายใหญ่ ทำให้บริษัทลูกค้าต้องแข่งขันแย่งชิปและเผชิญราคาที่สูงขึ้น
  • ควบคุมต้นทุนระยะยาว: การมีชิปของตัวเองช่วยให้ OpenAI จัดการงบประมาณฮาร์ดแวร์ได้ดีขึ้น
  • รองรับดีมานด์ที่เติบโตเร็ว: ปริมาณการประมวลผลของโมเดล AI เพิ่มขึ้นมาก การมีฮาร์ดแวร์เฉพาะทำให้ปรับประสิทธิภาพได้ตามความต้องการ

มีผลต่อ Broadcom และตลาดเซมิคอนดักเตอร์อย่างไร?

ข้อตกลงครั้งนี้ส่งผลบวกต่อตลาดเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง—นักวิเคราะห์มองว่า Broadcom จะได้รับรายได้จากธุรกิจชิป AI เพิ่มขึ้นและอาจขยายส่วนแบ่งตลาดจากการทำชิปแบบกำหนดเองให้บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ๆ

ข้อควรระวัง: แม้ว่าการพัฒนาชิปเฉพาะจะเป็นแนวโน้มที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่หลายรายใช้ แต่การเปลี่ยนโครงสร้างสถาปัตยกรรมจะต้องใช้เวลาและการลงทุนในซอฟต์แวร์/ecosystem ซึ่งไม่ได้เกิดผลทันที

เปรียบเทียบกับแนวทางของบริษัทอื่น

ความเคลื่อนไหวนี้สอดคล้องกับแนวทางของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อื่นๆ อย่าง Google และ Amazon ซึ่งได้ออกแบบชิปที่ออกแบบเองเพื่อลดต้นทุน เสริมกำลังการผลิต และลดการพึ่งพา Nvidia ผู้ผลิตชิปรายใหญ่ การที่ OpenAI เข้าร่วมวงนี้จะแข่งขันกับทั้งผู้ผลิตชิปทั่วไปและกลุ่มผู้พัฒนาระบบคลาวด์ โดย OpenAI ได้ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อเสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AIและจัดหาชิปสำหรับใช้งานโมเดล AI ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก

ผลกระทบต่อ Nvidia อย่างไร?

ระยะสั้น Nvidia ยังคงมีบทบาทสำคัญในตลาด GPU แต่การที่ลูกค้ารายใหญ่เริ่มมองหาทางเลือกหรือพัฒนาชิปเฉพาะของตัวเองอาจทำให้ความต้องการ GPU สำหรับเทรนนิ่งและ inference ถูกปรับเปลี่ยนในระยะยาว

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จระยะยาวเกี่ยวกับการผลิตชิป AI เอง ของ OpenAI ยังขึ้นกับการพัฒนา ecosystem ซอฟต์แวร์และการทดสอบในสเกลจริง

อ้างอิง  Reuters , FINANCIAL TIMES cover iT24Hrs-S