เจนเซ่น หวง กล่าวขอบคุณ ซัมซุงคือผู้ชนะรายใหญ่ที่สุดของงาน Nvidia GTC หรือไม่?

TradingKey - ในการประชุม NVIDIA GTC 2026 ความร่วมมืออย่างลึกซึ้งระหว่าง Samsung Electronics และ NVIDIA ( NVDA) ได้กลายเป็นจุดสนใจของอุตสาหกรรม

ทั้งสองฝ่ายไม่เพียงแต่ประสบความสำเร็จในการก้าวข้ามขีดจำกัดในภาคส่วนการรับจ้างผลิตชิป (foundry) เท่านั้น แต่ยังมีความร่วมมือในหลากหลายมิติ รวมถึงเทคโนโลยีหน่วยความจำและสถาปัตยกรรมระบบ เพื่อร่วมกันขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมในยุคของการอนุมานด้วย AI (AI inference) นอกจากนี้ ความร่วมมือดังกล่าวยังส่งผลให้ราคาหุ้นของ Samsung Electronics ในตลาดหุ้นเกาหลีใต้พุ่งขึ้นกว่า 4% ในระหว่างการซื้อขายเมื่อวันอังคารหลังการประกาศดังกล่าว

NVIDIA เริ่มใช้บริการ Samsung Foundry สำหรับชิป LPX เป็นครั้งแรก

ในการประชุมครั้งนี้ NVIDIA ได้เปิดตัวตู้แร็คสำหรับการอนุมาน (inference rack) รุ่น LPX อย่างเป็นทางการซึ่งใช้เทคโนโลยีของ Groq โดยผลิตภัณฑ์นี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบ "disaggregated inference" ซึ่งแบ่งกระบวนการอนุมานของ AI ออกเป็นสองระยะ ได้แก่ prefill และ token generation โดยมีการประมวลผลผ่าน Rubin GPU และชิป Groq LPU ตามลำดับ

ในจำนวนนี้ ชิปหลัก LP30 ของ Groq ผลิตโดย Samsung Electronics ซึ่งนับเป็นครั้งแรกที่ NVIDIA มอบคำสั่งซื้อชิปเซิร์ฟเวอร์ให้กับผู้ผลิตรายอื่นนอกเหนือจาก TSMC ( TSM )

ในระหว่างการกล่าวปาฐกถาพิเศษ Jensen Huang ได้กล่าวขอบคุณ Samsung เป็นพิเศษว่า "ขอขอบคุณ Samsung ที่ทุ่มเทอย่างเต็มที่ในการผลิตชิป Groq 3 LPU โดยการขยายกำลังการผลิตของพวกเขานั้นทำได้เกินความคาดหมาย" ซึ่งเป็นการยืนยันต่อสาธารณะถึงความร่วมมืออันลึกซึ้งระหว่างทั้งสองบริษัทในด้านการรับจ้างผลิตชิป

ในแง่ของการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ ตู้แร็ค LPX หนึ่งตู้สามารถรองรับชิป LP30 ได้ 256 ตัว ขณะที่ระบบ Vera Rubin NVL72 หนึ่งระบบจะสอดคล้องกับตู้แร็ค LPX หนึ่งตู้ (อัตราส่วน GPU ต่อ LPU อยู่ที่ 72:256)

ตามการคาดการณ์ความต้องการของตลาด หากมีการติดตั้งตู้แร็ค LPX จำนวน 100,000 ตู้ทั่วโลก คาดว่าธุรกิจ foundry ของ Samsung จะสร้างรายได้เกือบ 1 หมื่นล้านดอลลาร์ เมื่อเทียบกับบริการ foundry มูลค่า 1,000-2,000 ดอลลาร์ที่ TSMC มอบให้สำหรับ Rubin GPU เพียงตัวเดียว มูลค่าทางธุรกิจโดยรวมที่ Samsung จะได้รับจากการผลิตชิป LPX และการจัดหา HBM และ DRAM ที่เกี่ยวข้องอาจสูงกว่า TSMC ถึงสามถึงสี่เท่า

การก้าวกระโดดของประสิทธิภาพ HBM4E

ในวันเดียวกัน Samsung Electronics ยังได้จัดแสดงชิปตัวจริงและเวเฟอร์หลักของหน่วยความจำแบนด์วิธสูงรุ่นถัดไปอย่าง HBM4E เป็นครั้งแรกต่อสาธารณะที่บูธในงาน GTC ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการผนึกกำลังอย่างลึกซึ้งกับ NVIDIA ในด้านการจัดเก็บข้อมูลสำหรับ AI

หัวหน้าหน่วยธุรกิจหน่วยความจำของ Samsung ระบุว่า บริษัทจะใช้ประโยชน์จากกระบวนการผลิต DRAM ระดับ 10 นาโนเมตรรุ่นที่ 6 ที่สะสมมาจากการผลิตจำนวนมากของ HBM4 ควบคู่ไปกับความสามารถในการออกแบบ base die ขนาด 4 นาโนเมตร เพื่อเร่งการนำ HBM4E ออกสู่เชิงพาณิชย์ โดยคาดว่าจะมีการส่งมอบตัวอย่างให้แก่ลูกค้าทั่วโลกในช่วงครึ่งหลังของปีนี้

ในการประชุมครั้งนี้ Samsung เป็นผู้ผลิตหน่วยความจำรายเดียวที่จัดแสดงผลิตภัณฑ์ HBM รุ่นถัดไปต่อสาธารณะ ซึ่งเป็นการเคลื่อนไหวที่ถูกมองว่าเป็นการขยายช่องว่างทางเทคนิคกับคู่แข่งอย่าง SK Hynix และ Micron ในการแข่งขันด้านหน่วยความจำ AI

นอกเหนือจาก HBM4E แล้ว Samsung ยังได้จัดแสดงเทคโนโลยี Hybrid Copper Bonding (HCB) ซึ่งเมื่อเทียบกับ Thermal Compression Bonding (TCB) แบบดั้งเดิม เทคโนโลยี HCB สามารถลดความต้านทานความร้อนได้ 20% และรองรับการวางชิปซ้อนกันได้ตั้งแต่ 16 ชั้นขึ้นไป ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในผลิตภัณฑ์ HBM รุ่นถัดไป

Samsung เน้นย้ำว่าระบบ AI ที่แข็งแกร่งคือกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมอุตสาหกรรม และบริษัทจะยังคงนำเสนอโซลูชันหน่วยความจำประสิทธิภาพสูงสำหรับแพลตฟอร์ม Vera Rubin ของ NVIDIA ต่อไป

ที่บูธของบริษัท Samsung ได้จัดส่วน "NVIDIA Gallery" โดยเฉพาะเพื่อเน้นย้ำถึงความสำเร็จจากความร่วมมือของทั้งสองฝ่ายในภาคส่วนการจัดเก็บข้อมูล รวมถึง HBM4, โมดูลหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์ SOCAMM2 และ SSD รุ่น PM1763

ในจำนวนนี้ SOCAMM2 เป็นโมดูลหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์พลังงานต่ำรายแรกของอุตสาหกรรมที่มีการผลิตจำนวนมาก โดยผสมผสานแบนด์วิธสูงเข้ากับความสามารถในการรวมระบบที่ยืดหยุ่น ส่วน SSD รุ่น PM1763 ใช้อินเทอร์เฟซ PCIe 6.0 เพื่อให้การรับส่งข้อมูลความเร็วสูงและรองรับการจัดเก็บข้อมูลความจุสูงสำหรับแอปพลิเคชัน AI

กลยุทธ์การประมวลผล AI ในทุกสถานการณ์ของ Samsung

ในขณะเดียวกัน Samsung ได้แสดงแผนผังการดำเนินงานที่ครอบคลุมในด้านการประมวลผล AI ภายในการประชุม โดยครอบคลุมตั้งแต่สถานการณ์ในอุปกรณ์ปลายทาง (edge devices) ไปจนถึงศูนย์ข้อมูล

สำหรับสถานการณ์ในอุปกรณ์ส่วนบุคคล Samsung ได้จัดแสดงผลิตภัณฑ์ NAND รุ่น PM9E3 และ PM9E1 ที่ติดตั้งสำหรับ NVIDIA DGX Spark รวมถึงโซลูชัน DRAM LPDDR5X และ LPDDR6 สำหรับสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตระดับไฮเอนด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง LPDDR6 จะช่วยเพิ่มแบนด์วิธเป็น 30-35Gbps ต่อพิน และนำการปรับขนาดแรงดันไฟฟ้าแบบปรับตัว (adaptive voltage scaling) และการควบคุมการรีเฟรชแบบไดนามิกมาใช้ เพื่อรองรับประสิทธิภาพสำหรับภาระงาน AI บนอุปกรณ์ (on-device AI workloads) รุ่นถัดไป

ในภาคส่วนศูนย์ข้อมูล SSD รุ่น PM1753 ของ Samsung ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูลแบบเร่งความเร็วของแพลตฟอร์ม NVIDIA Vera Rubin สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพระบบของภาระงานการอนุมานได้

นอกจากนี้ Samsung ยังได้จัดแสดงผลลัพธ์ความร่วมมือกับ NVIDIA ในการพัฒนาโรงงาน AI ทั้งสองฝ่ายวางแผนที่จะนำเทคโนโลยีการประมวลผลแบบเร่งความเร็วของ NVIDIA มาใช้เพื่อขยายขนาดโรงงาน AI ของ Samsung และเร่งการนำดิจิทัลทวิน (digital twins) ในการผลิตมาใช้จริงโดยอิงตามคลังข้อมูล NVIDIA Omniverse

ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของตลาด AI ความร่วมมืออันลึกซึ้งระหว่าง Samsung และ NVIDIA คาดว่าจะช่วยให้เกิดการเติบโตทางธุรกิจอย่างต่อเนื่องและสร้างแรงขับเคลื่อนสำหรับนวัตกรรมทางเทคโนโลยี