ความต้องการด้านการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด
Jensen Huang, CEO ของ Nvidia (NVDA), ไม่ได้ตื่นตระหนกกับโมเดล AI ที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น DeepSeek R1 ของจีน ซึ่งมีความสามารถที่น่าประทับใจผ่านการฝึกอบรมที่คุ้มค่า แต่ Huang กำลังใช้โอกาสนี้เพื่อเน้นย้ำถึงแนวโน้มที่สำคัญกว่ามาก: โลกกำลังอยู่ในช่วงที่ต้องการพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การเพิ่มขึ้นนี้ขับเคลื่อนโดยสาขา AI เชิงเหตุผล (reasoning) และแอปพลิเคชัน agentic AI ที่กำลังเติบโต ซึ่งผลักดันความต้องการให้เกินกว่าที่คาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้
ในระหว่างการกล่าวสุนทรพจน์หลักของเขาที่งาน GTC 2025 ของ Nvidia, Huang ชี้ให้เห็นถึงการคำนวณผิดพลาดที่สำคัญที่เกิดขึ้นทั่วทั้งอุตสาหกรรมเมื่อปีที่แล้ว “กฎการปรับขนาดของ AI,” เขาอธิบาย, “มีความยืดหยุ่นมากขึ้น และในความเป็นจริง มีการเร่งความเร็วสูง” ความต้องการด้านการประมวลผลที่เกิดจาก agentic AI และความสามารถในการใช้เหตุผลไม่ได้สูงขึ้นเพียงเล็กน้อยเท่านั้น; ในความเห็นของ Huang, “มันมากกว่าที่เราคิดว่าเราต้องการเมื่อปีที่แล้วถึง 100 เท่าได้อย่างง่ายดาย”
เพื่อให้เข้าใจถึงขนาดของการเปลี่ยนแปลงนี้ จำเป็นต้องเข้าใจว่า agentic AI และ reasoning AI เกี่ยวข้องกับอะไร Agentic AI หมายถึงระบบที่สามารถดำเนินการโดยอัตโนมัติในนามของผู้ใช้ ริเริ่มและตัดสินใจตามพฤติกรรมและเป้าหมายที่เรียนรู้ ลองนึกภาพผู้ช่วยดิจิทัลที่ไม่เพียงตอบสนองต่อคำสั่ง แต่ยังจัดการตารางเวลาของคุณในเชิงรุก คาดการณ์ความต้องการของคุณ และแม้กระทั่งเจรจาต่อรองในนามของคุณ
Reasoning AI, ในทางกลับกัน, เลียนแบบกระบวนการรับรู้ของมนุษย์ในการแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่จัดการได้ มันเกี่ยวกับการใช้ตรรกะและการอนุมานเพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับคำถามของผู้ใช้ ก้าวข้ามการจดจำรูปแบบอย่างง่ายไปสู่การแก้ปัญหาที่แท้จริง นี่คือ AI ประเภทที่สามารถเข้าใจ เหตุผล เบื้องหลังคำถาม ไม่ใช่แค่ อะไร
DeepSeek R1: ตัวเร่ง ไม่ใช่วิกฤต
การเกิดขึ้นของ DeepSeek’s R1 ในช่วงปลายเดือนมกราคม ทำให้เกิดความกังวลใน Wall Street ในตอนแรก การอ้างของบริษัทที่ว่าโมเดลการใช้เหตุผลของพวกเขามีความสามารถเทียบเท่ากับโมเดลของ OpenAI ควบคู่ไปกับการเปิดเผยว่าโมเดล DeepSeek V3 ที่กว้างขึ้นของพวกเขาได้รับการฝึกฝนด้วยเงินเพียง 5 ล้านดอลลาร์ ทำให้เกิดความกลัวว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในภูมิทัศน์ AI การลงทุนหลายสิบล้านดอลลาร์ของ Silicon Valley ในโมเดลที่เทียบเคียงได้ดูเหมือนจะมากเกินไปในทันที
การหยุดชะงักที่รับรู้นี้ทำให้เกิดปฏิกิริยาของตลาดที่สำคัญ แม้ว่าจะเป็นการชั่วคราว นักลงทุนที่กลัวว่าบริษัทคลาวด์จะไม่จำเป็นต้องใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์กับชิปของ Nvidia อีกต่อไป ได้เริ่มการเทขายหุ้นที่ทำให้มูลค่าตลาดของ Nvidia ลดลงเกือบ 6 แสนล้านดอลลาร์ โดยพื้นฐานแล้วตลาดกำลังตั้งคำถามถึงความต้องการในอนาคตสำหรับฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงของ Nvidia ในโลกที่ดูเหมือนว่าความสามารถ AI ที่เทียบเท่ากันสามารถทำได้ด้วยต้นทุนเพียงเล็กน้อย
การนำทางความท้าทายภายนอก: ภาษีและการควบคุมการส่งออก
นอกเหนือจากความกังวลเกี่ยวกับ DeepSeek แล้ว Nvidia ยังเผชิญกับอุปสรรคที่เกี่ยวข้องกับปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์ ภัยคุกคามด้านภาษีของประธานาธิบดีทรัมป์ และศักยภาพในการควบคุมการส่งออกชิปของสหรัฐฯ ที่ส่งไปยังประเทศจีนอีกครั้ง ได้เพิ่มความไม่แน่นอนให้กับแนวโน้มของบริษัท แรงกดดันภายนอกเหล่านี้ ซึ่งส่วนใหญ่อยู่นอกเหนือการควบคุมโดยตรงของ Nvidia ได้ส่งผลให้ราคาหุ้นของบริษัทลดลง 14% เมื่อเทียบเป็นรายปี แม้ว่าจะยังคงเพิ่มขึ้น 30% ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา
ในขณะที่ Nvidia สามารถล็อบบี้เพื่อข้อยกเว้นและปรับกลยุทธ์ได้ ความท้าทายพื้นฐานที่เกิดจากภาษีและการควบคุมการส่งออกยังคงเป็นปัจจัยภายนอกที่สำคัญที่มีอิทธิพลต่อวิถีของบริษัท สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่อุปสรรคทางเทคโนโลยี แต่เป็นอุปสรรคทางการเมืองและเศรษฐกิจ ซึ่งต้องการชุดการตอบสนองที่แตกต่างกัน
วิสัยทัศน์ของ Huang: Blackwell Ultra, Vera Rubin และพลังของ CUDA
อย่างไรก็ตาม Huang ใช้การกล่าวสุนทรพจน์หลักของเขาที่ GTC 2025 เพื่อจัดการกับความกังวลที่เกิดขึ้นจากการเกิดขึ้นของ DeepSeek โดยตรง โดยเปลี่ยนเรื่องราวจากการหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้นไปสู่โอกาสอันยิ่งใหญ่ ตลอดการนำเสนอสองชั่วโมงของเขา เขาได้วางแผนอย่างพิถีพิถันว่าโมเดลการใช้เหตุผล จะได้รับ ประโยชน์ จากชิปอย่าง Blackwell Ultra และ Vera Rubin superchip ของ Nvidia ได้อย่างไร แทนที่จะลดความต้องการฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ
ข้อโต้แย้งของเขาขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเพิ่มขึ้นของการแสดงออกทางกายภาพของ AI เช่น หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์และรถยนต์ไร้คนขับ จะ เร่ง ความต้องการพลังการประมวลผลเท่านั้น แอปพลิเคชันเหล่านี้ต้องการการประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัสจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ ความสามารถในการตัดสินใจที่ซับซ้อน และความสามารถในการโต้ตอบกับโลกทางกายภาพในลักษณะที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ นี่คือระดับความซับซ้อนที่เกินความสามารถของโมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดที่ได้รับการฝึกฝนด้วยทรัพยากรที่ค่อนข้างจำกัด
Huang ยังเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ CUDA ของ Nvidia CUDA ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของชิปของ Nvidia ได้อย่างเต็มที่สำหรับการประมวลผลเอนกประสงค์ ซึ่งขยายไปไกลกว่าแอปพลิเคชันกราฟิกแบบดั้งเดิม สิ่งนี้สร้างอุปสรรคสำคัญในการเข้าสู่ตลาดสำหรับคู่แข่ง เนื่องจากการจำลองฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ของ Nvidia จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและการผสานรวมกับระบบนิเวศ CUDA
นอกจากนี้ Huang ยังเน้นย้ำถึงแพลตฟอร์มการจำลอง Omniverse ของ Nvidia ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างโลกเสมือนจริงและจำลองสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง Omniverse ไม่ได้มีไว้สำหรับเล่นเกมเท่านั้น มันเป็นองค์ประกอบสำคัญในการพัฒนาและทดสอบระบบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่ออกแบบมาสำหรับการโต้ตอบทางกายภาพ เช่น หุ่นยนต์และยานยนต์อัตโนมัติ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกฝนและปรับแต่งโมเดล AI ของตนในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและควบคุมได้ เร่งวงจรการพัฒนาและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานจริง
ปฏิกิริยาผสมของ Wall Street และการมองโลกในแง่ดีของนักวิเคราะห์
แม้ว่าการนำเสนอของ Huang จะน่าสนใจ แต่ปฏิกิริยาในทันทีของ Wall Street ก็ค่อนข้างเงียบเหงา หุ้นของ Nvidia ลดลงมากกว่า 3% ในวันที่กล่าวสุนทรพจน์ อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์ยังคงมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับแนวโน้มระยะยาวของบริษัท โดยตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในความต้องการด้านการประมวลผลที่ Huang ได้กล่าวไว้
John Vinh นักวิเคราะห์ของ KeyBanc Capital Markets ในบันทึกถึงนักลงทุนหลังการกล่าวสุนทรพจน์ ได้เน้นย้ำถึง “อุปสรรคสำคัญในการเข้าสู่ตลาด” ที่สร้างขึ้นโดยสแต็กซอฟต์แวร์ CUDA ของ Nvidia เขาเห็น “ความเสี่ยงในการแข่งขันที่จำกัด” และคาดว่า Nvidia จะ “ยังคงครองหนึ่งในเวิร์กโหลดที่เติบโตเร็วที่สุดในคลาวด์และองค์กร” Vinh ยังชี้ไปที่ Omniverse ว่าเป็น “แหล่งรายได้จากการสมัครสมาชิกซอฟต์แวร์ที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับแอปพลิเคชัน metaverse” ที่สามารถเพิ่มมูลค่าตลาดของ Nvidia ได้อีกเมื่อเติบโตและขยายขนาด
แก่นของการมองโลกในแง่ดีของนักวิเคราะห์อยู่ที่ความเชื่อที่ว่า Nvidia ไม่ได้แค่ขี่คลื่น AI เท่านั้น มันกำลังสร้างมันขึ้นมาอย่างแข็งขัน การลงทุนของบริษัทในฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และแพลตฟอร์มการจำลองกำลังวางตำแหน่งให้เป็นผู้เล่นหลักในวิวัฒนาการของ AI ตั้งแต่รากฐานทางทฤษฎีไปจนถึงการใช้งานจริง
ขอบเขตที่ขยายตัวของ AI: เหนือกว่าความสามารถในปัจจุบัน
เรื่องราวที่เกิดขึ้นจาก GTC 2025 ของ Nvidia ไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับการตอบสนองความต้องการ AI ในปัจจุบันเท่านั้น มันเกี่ยวกับการคาดการณ์การเติบโตแบบทวีคูณในความต้องการเหล่านั้นในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป การเคลื่อนไหวไปสู่ AI เชิงเหตุผลและ agentic AI ควบคู่ไปกับการเพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชัน AI ทางกายภาพ แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในภูมิทัศน์การประมวลผล
ความสามารถของโมเดล AI เช่น DeepSeek R1 แม้ว่าจะน่าประทับใจ แต่ก็เป็นเพียงก้าวไปสู่อนาคตที่ระบบ AI จะต้องการพลังการประมวลผลที่มากขึ้น นี่ไม่ใช่ภัยคุกคามต่อการครอบงำของ Nvidia มันเป็นการยืนยันวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ของบริษัท บริษัทไม่ได้เพียงแค่ตอบสนองต่อสถานะปัจจุบันของ AI เท่านั้น มันกำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแข็งขัน อนาคตนี้จะไม่เพียงต้องการชิปที่ทรงพลังกว่าเท่านั้น แต่ยังต้องการระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนและเครื่องมือจำลองขั้นสูง ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ Nvidia ลงทุนอย่างมาก
ความท้าทายที่เกิดจากปัจจัยภายนอก เช่น ภาษีและการควบคุมการส่งออกยังคงมีอยู่ แต่แนวโน้มทางเทคโนโลยีพื้นฐานนั้นชัดเจน: ความต้องการพลังการประมวลผลกำลังจะระเบิด และ Nvidia อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครที่จะใช้ประโยชน์จากการเติบโตที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้ ความสำเร็จในระยะยาวของบริษัทจะไม่เพียงขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสรรค์นวัตกรรมทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความสามารถในการนำทางภูมิทัศน์ทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ซับซ้อน และรักษาตำแหน่งผู้นำในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว