เมื่อโรงงานเพิ่งซื้อเครื่องจักรรุ่นใหม่ที่ทำงานเร็วกว่าเดิมหลายเท่า ทุกอย่างพร้อมรับเครื่องจักรใหม่ทั้งทีมงานที่มีศึกษาวิธีใช้งาน วิศวกรเข้าใจระบบ และอะไหล่ซ่อมบำรุงที่เตรียมไว้ ทว่ากลับเกิดปัญหาเมื่อระบบไฟฟ้าไม่สามารถรองรับการทำงานของเครื่องจักรรุ่นใหม่นี้ได้ สุดท้ายเครื่องจักรราคาแพงเหล่านั้น กลับไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ปัญหานี้เกิดจากการเตรียมความพร้อมโครงสร้างพื้นฐานของระบบจริงๆ เรื่องลักษณะเดียวกันนี้กำลังเกิดขึ้นในอุตสาหกรรม AI
นั่นเพราะเมื่อ GPU แรงขึ้นประมวลผลได้รวดเร็วและแม่นยำ ส่งผลให้ AI Model ต้องการระบบประมวลผลที่มากขึ้นเรื่อยๆ ปัญหาคือเมื่อ GPU ทำงานหนักมากขึ้น จำเป็นต้องมี Data Center ซึ่งอย่างที่ทราบว่า Data Center ต้องใช้ระบบระบายความร้อนต้องใช้พลังงานไฟฟ้า และเพราะ AI ถูกใช้ตลอด 24/7 ทำให้การใช้ AI จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานเป็นหัวใจหลักของระบบ
เมื่อพลังงานไฟฟ้าสำคัญกว่าความเร็วชิป
ที่ผ่านมา เรามักพูดถึงการแข่งขัน AI ว่า ชิปของใครเร็วกว่า ประมวลผลได้มากกว่า หรือรองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ดีกว่า ซึ่งชื่อแรกๆ ที่ปรากฎคงนึกถึง NVIDIA ผู้ที่ก้าวกระโดดสู่การพัฒนาหน่วยประมวลผลสำหรับงาน AI หรือ GPU รุ่นใหม่อย่างต่อเนื่อง แต่เมื่อเริ่มใช้ GPU จำนวนหลายหมื่นตัวพร้อมกัน ปัญหากลับไม่ได้อยู่ที่ตัวชิปเท่านั้น เพราะชิปทุกตัวต้องการพลังงานไฟฟ้า ต้องมีระบบระบายความร้อน ทำให้ต้องมีการใช้กำลังไฟฟ้ามหาศาล
ทำให้การแข่งขันในอุตสาหกรรม AI เริ่มเปลี่ยนเกมจาก “ผู้ให้บริการ AI ใครมีชิปแรงกว่ากัน” กลายเป็น “ผู้ให้บริการ AI ใครมีความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานโดยเฉพาะพลังงานไฟฟ้าที่พร้อมใช้มากกว่ากัน”
ปัญหาคือการผลิต GPU รุ่นใหม่สามารถเพิ่มกำลังการผลิตได้อย่างต่อเนื่อง แต่การเพิ่มกำลังไฟฟ้าให้รองรับการใช้งานต้องใช้เวลามากกว่า โดยเฉพาะการสร้างโรงไฟฟ้า ทั้งการเตรียมที่ดิน สร้างอาคาร ติดตั้งระบบ นี่ยังไม่รวมถึงการติดต่อกับภาครัฐตามระเบียบกฎหมายและการทำความเข้าใจกับชุมชนในพื้นที่
นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ NVIDIA ให้ความสำคัญกับเรื่องของพลังงานไฟฟ้ามากพอๆ กับความเร็วของชิป และนำไปสู่การตัดสินใจทุ่มเงิน 3 พันล้านดอลลาร์ ในการเข้าซื้อหุ้นประมาณ 20%-30% ใน Lancium ผู้พัฒนาและบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและศูนย์ข้อมูล (Data Center Infrastructure) จากสหรัฐฯ สะท้อนชัดเจนว่า NVIDIA ไม่ได้มองแค่ GPU อีกต่อไป สอดคล้องกับแนวทางใหม่ของ NVIDIA ที่เริ่มวัดประสิทธิภาพของศูนย์ AI
ปรับแผนจากผู้ขายสู่ผู้กำหนดทิศทาง
NVIDIA ถือกำเนิดจากธุรกิจผลิตและขายชิปกราฟิก ก่อนขยายไปสู่การพัฒนาชิป GPU สำหรับงาน AI และสร้างระบบซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้นักพัฒนาใช้งานชิปได้ง่ายขึ้น ช่วงหลัง NVIDIA เริ่มขยับบทบาทจาก “ชิป” สู่บทบาทโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้น ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์ ระบบเชื่อมต่อ ระบบระบายความร้อน ระบบไฟฟ้า ไปจนถึงวิธีออกแบบศูนย์ข้อมูลให้เป็นเหมือนคู่มือหรือมาตรฐานสำหรับโรงงาน AI
การลงทุนใน Lancium จึงเข้ามาเติมเต็มศักยภาพ เนื่องจาก Lancium มีความเชี่ยวชาญในระบบพลังงานสำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ การลงทุนในครั้งนี้จึงเป็นการต่อจิ๊กซอว์ในธุรกิจให้เห็นภาพ ecosystem ของระบบให้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ NVIDIA สามารถเข้าถึงธุรกิจพื้นฐานสำหรับ AI ได้อย่างเช่น บริษัทศูนย์ข้อมูล บริษัทพลังงานจัดหาไฟฟ้า ผู้ให้บริการคลาวด์ เป็นต้น หากธุรกิจเหล่านี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ NVIDIA ออกแบบ จะสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทันที เนื่องจากเป็นระบบที่พร้อมรองรับการพัฒนาชิปของ NVIDIA
ทำให้ภาพการแข่งขันในตลาด AI มีขนาดใหญ่ขึ้น ที่สำคัญการแข่งขันในอุตสาหกรรมชิปยังขยายวงกว้างมากขึ้น นอกจากการแข่งขันในอุตสาหกรรมชิปด้วยกันเอง กลายเป็นแข่งขันกันที่โครงสร้างพื้นฐานทั้งระบบ และพื้นที่การแข่งขันกว้างใหญ่มากขึ้นเท่าไร บริษัทหน้าใหม่หรือคู่แข่งก็ต้องใช้เงิน เวลา และพันธมิตรมากขึ้นในการไล่ตาม NVIDIA ที่ก้าวเข้าสู่ระบบโครงสร้างพื้นฐานในวันที่คู่แข่งยังไม่มีใครลงมาเล่นเต็มตัวเท่า
ผู้บริโภคและอุตสาหกรรมต้องเตรียมอะไร
การขยายขอบเขตธุรกิจของ NVIDIA จะส่งผลกระทบโดยตรงต่อผู้บริโภคทั้งในระดับองค์กรและผู้บริโภคทั่วไปที่ใช้งานบริการดิจิทัลในชีวิตประจำวัน สิ่งแรกที่จะเห็นแบบเลี่ยงไม่ได้คือ “ต้นทุน” ราคาอาจจะปรับตัวสูงขึ้น หาก AI เข้ามาใช้ระบบโครงสร้างพื้นฐานของ NVIDIA แต่ก็แลกมากับประสิทธิภาพที่มีความเสถียรของระบบสูง ช่วยให้ผู้บริโภคสามารถใช้งาน AI ได้อย่างรวดเร็วและไม่สะดุด ซึ่งในระยะยาวต้นทุนจะต่ำลงและอาจทำให้ราคาการใช้ AI ลดลง
ในฝั่งอุตสาหกรรม ถือว่ามีผลกระทบอย่างมาก เนื่องจากการเติบโตของ AI กำลังหลายธุรกิจต้องหันมาใช้งานเพื่อให้สามารถแข่งขันกับคู่แข่งได้ ทว่าที่ผ่านมาอุตสาหกรรมมักมอง AI เป็นเครื่องมือชื้นหนึ่งในการทำงานอุตสาหกรรม แต่นับจากนี้ไป AI จะกลายเป็นเรื่องของการใช้พลังงานในธุรกิจและโครงข่ายสาธารณูปโภค
นั่นหมายความ AI จะเทียบเท่าเครื่องจักรขนาดใหญ่เครื่องหนึ่ง ที่สำคัญในโลกที่เรื่องของสิ่งแวดล้อมกำลังก่อตัวขึ้นจนกลายเป็นความสำคัญระดับที่จะกลายเป็นกฎหมายบังคับให้ธุรกิจต้องทำ AI จะกลายเป็นหนึ่งเครื่องมือที่ใช้พลังงานสูงและธุรกิจอาจต้องมองหาจุดอื่นๆ ที่สามารถลดการใช้พลังงานทดแทน
สำหรับผู้บริโภค ผลลัพธ์ปลายทางอาจเห็นผ่าน AI ที่เร็วขึ้น ราคาสมเหตุสมผล แต่สำหรับภาคธุรกิจ ผลลัพธ์ที่ได้เท่ากับการแข่งขัน AI และความท้าทายด้านสิ่งแวดล้อม
การทุ่มเงิน 3,000 ล้านดอลลาร์ของ NVIDIA ครั้งนี้แสดงให้เห็นการขยายสนามรบจากการชิงความเป็นหนึ่งด้านความเร็วของชิป ไปสู่การยึดครองโครงสร้างพื้นฐานอย่างพลังงานไฟฟ้า การถือครองทั้งชิป AI และกระแสไฟฟ้าช่วยสร้างความได้เปรียบเชิงโครงสร้าง ช่วยให้ NVIDIA ยังคงรักษาความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีได้อย่างยั่งยืน และเปลี่ยนบทบาทจากผู้ผลิตชิปมาเป็นผู้อยู่เบื้องหลังโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของ AI
Source: Reuters
