ส่วนแบ่งตลาดชิปกว่า 80% ยังไม่พอ? Nvidia ทุ่มงบ 2.6 หมื่นล้านดอลลาร์เพื่อช่วงชิงอิทธิพลเหนือโมเดล AI
TradingKey - เมื่อวันที่ 12 มีนาคม ตามเวลาท้องถิ่น NVIDIA ( NVDA) ได้ยื่นรายงานทางการเงินต่อสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐฯ (SEC) ซึ่งสร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่ววงการเทคโนโลยีระดับโลก โดยบริษัทยักษ์ใหญ่รายนี้ซึ่งครองส่วนแบ่งตลาดชิป AI ทั่วโลกกว่า 80% ประกาศว่าจะทุ่มงบลงทุนสะสมรวม 2.6 หมื่นล้านดอลลาร์ในช่วง 5 ปีข้างหน้า เพื่อการวิจัยและพัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมีขนาดการลงทุนสูงกว่าต้นทุนการฝึกฝน GPT-4 ของ OpenAI ถึงกว่า 8 เท่า
ด้วยการลงทุนอย่างที่ไม่เคยปรากฏมาก่อนนี้ NVIDIA ได้เริ่มต้นการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์อย่างเป็นทางการจากการเป็นเพียง "ผู้ผลิตชิป" สู่การเป็น "ห้องปฏิบัติการ AI แบบ Full-stack ระดับชั้นนำ" ซึ่งถือเป็นการท้าทายผู้เล่นรายหลักในตลาดโมเดลโดยตรง เช่น OpenAI และ DeepSeek
แตกต่างจากการลงทุนวิจัยและพัฒนาในโมเดลเดียว งบประมาณ 2.6 หมื่นล้านดอลลาร์ของ NVIDIA จะครอบคลุมห่วงโซ่อุตสาหกรรมโมเดล AI ขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สทั้งหมด โดยจะทยอยจัดสรรเงินทุนในช่วง 18 ถึง 24 เดือนข้างหน้า และคาดว่าโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สชุดแรกที่บริษัทพัฒนาขึ้นเองจะออกสู่ตลาดอย่างเร็วที่สุดในช่วงปลายปี 2569 หรือต้นปี 2570
ปัจจุบัน NVIDIA ได้เสร็จสิ้นการตรวจสอบทางเทคนิคแล้ว และได้ซุ่มทดสอบการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับโมเดลขนาดมหึมาที่มีพารามิเตอร์ถึง 5.5 แสนล้านรายการเสร็จสมบูรณ์ ซึ่งช่วยสะสมประสบการณ์ทางเทคนิคที่สำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดลโอเพนซอร์สในลำดับถัดไป ตามแผนงาน NVIDIA จะมุ่งเน้นการพัฒนาโมเดลแบบ Multimodal ที่ล้ำสมัย ครอบคลุมหลายด้าน เช่น ภาษา, โค้ดคอมพิวเตอร์, การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ และเอเจนต์อัตโนมัติ เพื่อสร้างโครงสร้างโมเดลที่ครอบคลุมทุกมิติ
ในแง่ของแผนงานทางเทคนิค NVIDIA ได้หลีกเลี่ยงแนวทางโมเดลแบบปิดของ OpenAI และแนวทางแบบเปิดทั้งหมดของซีรีส์ Meta Llama โดยเลือกใช้เส้นทางสายกลางในรูปแบบ "การเปิดเผยค่าน้ำหนัก" (Open weights) แทน
การเปิดเผยค่าน้ำหนักโมเดลที่สำคัญ (Weights) สู่สาธารณะ จะช่วยให้องค์กรและนักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดไปใช้งานและปรับแต่งบนอุปกรณ์ของตนเองหรือคลาวด์ส่วนตัวได้ฟรี ซึ่งตอบโจทย์ความต้องการหลักของภาคธุรกิจในด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การปรับแต่งตามความต้องการ และการควบคุมต้นทุน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนและซอร์สโค้ดพื้นฐานของโมเดลอาจยังคงไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
รูปแบบนี้ตอบโจทย์ปัญหาหลักของตลาดในปัจจุบันได้อย่างตรงจุด เนื่องจากโมเดลหลักจากบริษัทชั้นนำของสหรัฐฯ อย่าง OpenAI และ Anthropic ใช้โมเดลแบบปิดและให้บริการผ่านระบบคลาวด์เท่านั้น ขณะที่ Meta ก็ได้ส่งสัญญาณว่าอาจเข้มงวดกับกลยุทธ์โอเพนซอร์สมากขึ้นในอนาคต ในขณะเดียวกัน บริษัทจีนอย่าง DeepSeek และ Alibaba ได้ดึงดูดนักพัฒนาทั่วโลกจำนวนมากผ่านกลยุทธ์โอเพนซอร์สที่เปิดให้ใช้ฟรี
โมเดลแบบ "Open weights" ของ NVIDIA จึงช่วยสร้างสมดุลระหว่างความต้องการด้านความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ระดับองค์กร พร้อมกับผูกโยงเครือข่ายนักพัฒนาผ่านระบบนิเวศแบบเปิด
การเปิดตัว Nemotron 3 Super
ในช่วงเวลาเดียวกับแผนการลงทุนมหาศาลนี้ NVIDIA ได้เปิดตัว Nemotron 3 Super ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สรุ่นถัดไป โดยได้รับการออกแบบมาเพื่อระบบ Multi-agent ระดับองค์กรโดยเฉพาะ โมเดลนี้มีพารามิเตอร์รวม 1.2 แสนล้านรายการ และใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ที่มีประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้ยังรองรับ Context window ขนาดใหญ่ถึง 1 ล้านโทเคนในตัว ทำให้สามารถประมวลผลนวนิยายทั้งเล่มหรือรายงานทางการเงินหลายพันหน้าได้ในคราวเดียว ซึ่งช่วยแก้ปัญหาความท้าทายในอุตสาหกรรม เช่น "การระเบิดของบริบท" และ "การเบี่ยงเบนของเป้าหมาย" ในกระบวนการทำงานแบบ Multi-agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในการทดสอบประสิทธิภาพ Nemotron 3 Super ทำผลงานได้อย่างน่าประทับใจ โดยได้รับคะแนนรวม 37 ในดัชนีปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสูงกว่าคะแนน 33 ของ GPT-OSS ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนซอร์สของ OpenAI นอกจากนี้ยังครองอันดับหนึ่งในการทดสอบ PinchBench ซึ่งเป็นการทดสอบขีดความสามารถในการควบคุม OpenClaw โดยเฉพาะ
Bryan Catanzaro รองประธานฝ่ายวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกประยุกต์ของ NVIDIA เปิดเผยว่าบริษัทกำลังมีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านการพัฒนาโมเดลโอเพนซอร์ส และเพิ่งเสร็จสิ้นการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับโมเดลขนาด 5.5 แสนล้านพารามิเตอร์เมื่อไม่นานมานี้
จากการกำหนดฮาร์ดแวร์สู่การกำหนดมาตรฐาน AI
เป็นเวลานานที่ NVIDIA ครองอำนาจเบ็ดเสร็จในภาคส่วนชิป AI แต่อำนาจในการกำหนดทิศทางในระดับโมเดล AI นั้นตกอยู่ในมือของผู้ให้บริการอย่าง OpenAI และ Meta ( META ).
การที่ NVIDIA หันมาพัฒนาโมเดลโอเพนซอร์สระดับแนวหน้าเป็นการภายใน ถือเป็นกลยุทธ์สำคัญเพื่อกำหนดแผนงานทางเทคนิคของโมเดล AI ตั้งแต่รากฐาน เพื่อให้มั่นใจว่าสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สแต็กของตนเองจะกลายเป็นมาตรฐานที่แท้จริงสำหรับอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด
Kari Briski รองประธานฝ่ายซอฟต์แวร์ Enterprise Generative AI ของ NVIDIA ระบุว่าการพัฒนาโมเดลที่ล้ำสมัยไม่ใช่เพียงแค่การทดสอบพลังการประมวลผลเท่านั้น แต่ยังเป็นการทำบททดสอบภาวะวิกฤตขั้นสูงสุดต่อระบบจัดเก็บข้อมูล ระบบเครือข่าย และศูนย์ข้อมูลระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ เพื่อกำหนดแนวทางสำหรับสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์รุ่นต่อไป กลยุทธ์ "ฮาร์ดแวร์และโมเดล" ที่ควบคู่กันนี้จะช่วยตอกย้ำตำแหน่งหลักของ NVIDIA ในระบบนิเวศ AI ให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
นักวิเคราะห์ทางการเงินส่วนใหญ่มีมุมมองเชิงบวกต่อการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ของ NVIDIA โดยเชื่อว่าสิ่งนี้จะสร้างเส้นทางการเติบโตใหม่ให้กับบริษัท หาก NVIDIA สามารถคว้าส่วนแบ่งตลาดโมเดลพื้นฐานได้ 10% พร้อมกับรักษาความเป็นผู้นำในด้านฮาร์ดแวร์ไว้ได้ ก็อาจช่วยเพิ่มรายได้รายปีได้อีก 5 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในเวลา 3 ปี
สำหรับ NVIDIA การเดิมพันมูลค่า 2.6 หมื่นล้านดอลลาร์นี้ เป็นทั้งเครื่องพิสูจน์ความเชื่อมั่นในความเชี่ยวชาญทางเทคนิค และการประเมินแนวโน้มในอนาคตของอุตสาหกรรม AI อย่างแม่นยำ ในขณะที่ยักษ์ใหญ่ด้านชิปเริ่มหันมากำหนดมาตรฐานโมเดล AI ภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรม AI ทั่วโลกอาจกำลังเข้าสู่การปรับโครงสร้างรอบใหม่
บทความแนะนำ
