มองอนาคตของ AI จากงาน GTC: กลุ่มอุตสาหกรรมใดบ้างที่งานประชุม Nvidia GTC จุดกระแสความสนใจ?

TradingKey - ในระหว่างการประชุม GTC ประจำปี 2026 ของ NVIDIA ( NVDA) การกล่าวปาฐกถาพิเศษโดย Jensen Huang ซีอีโอของบริษัท พร้อมด้วยการประกาศความร่วมมือและการเปิดตัวเทคโนโลยีต่าง ๆ ได้สร้างแรงกระเพื่อมไปทั่วห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีระดับโลก โดยครอบคลุมตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ประมวลผลไปจนถึงรูปแบบการใช้งานจริง ซึ่งหลายภาคส่วนกำลังเผชิญกับโอกาสในการลงทุนที่ชัดเจน

I. การผลิตชิป AI, บริการรับจ้างผลิต (Foundry) และการบรรจุภัณฑ์ (Packaging)

ในฐานะผู้เล่นระดับเก๋าในภาคส่วนชิปหน่วยความจำระดับโลก การที่ Samsung ประสบความสำเร็จในการก้าวเข้าสู่สมรภูมิการรับจ้างผลิตชิปประมวลผล (Logic Chip) ให้กับ NVIDIA ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในเส้นทางการผลิตระดับไฮเอนด์อย่างไม่มีข้อสงสัย

ภายในงาน Jensen Huang ได้ยืนยันอย่างชัดเจนว่า Groq 3 LPU ซึ่งออกแบบมาสำหรับสถานการณ์การประมวลผล AI (AI Inference) ความเร็วสูง กำลังถูกผลิตโดยโรงงานรับจ้างผลิตของ Samsung เพียงผู้เดียว ข่าวนี้ได้เปลี่ยนบทบาทของ Samsung ในห่วงโซ่อุปทานของ NVIDIA จากการเป็นเพียงผู้จัดหาหน่วยความจำ HBM ไปสู่พื้นที่หลักของบริการรับจ้างผลิตชิปประมวลผลโดยตรง

Groq 3 LPU เป็นส่วนประกอบหลักของแพลตฟอร์ม Vera Rubin ของ NVIDIA โดยมี SRAM ความเร็วสูงพิเศษขนาด 500MB ในตัว ซึ่งให้แบนด์วิดท์สูงถึง 150TB/s สำหรับงานถอดรหัส AI Inference ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง ซึ่งสูงกว่าโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบ HBM แบบเดิมอย่างมาก

ความสามารถของ Samsung ในการคว้าคำสั่งซื้อนี้ไม่เพียงแต่เป็นการสานต่อความร่วมมือที่มีมาตั้งแต่ก่อนที่ Groq จะถูก NVIDIA เข้าซื้อกิจการ แต่ยังพิสูจน์ให้เห็นถึงความแข็งแกร่งทางเทคนิคในการผลิตด้วยกระบวนการขั้นสูง โดยคาดว่าอิทธิพลของบริษัทในตลาดรับจ้างผลิตชิป AI ระดับไฮเอนด์จะเติบโตอย่างต่อเนื่อง

ขณะเดียวกัน Intel ( INTC) ได้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าเชิงกลยุทธ์ในระยะยาวผ่านความร่วมมือกับ NVIDIA ในรูปแบบการดำเนินงานแบบควบคู่

ในด้านหนึ่ง Intel ยืนยันอย่างเป็นทางการว่าโปรเซสเซอร์ Xeon 6 จะให้การสนับสนุนด้านการประมวลผลสำหรับระบบ NVIDIA DGX Rubin NVL8 โดยโปรเซสเซอร์รุ่นนี้ให้แบนด์วิดท์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 2.3 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ซึ่งตอบโจทย์ความต้องการเวิร์กโหลดที่เร่งตัวขึ้นของ GPU รุ่นถัดไปได้อย่างลงตัว และเป็นรากฐานการประมวลผลประสิทธิภาพสูงที่ปรับขนาดได้สำหรับศูนย์ข้อมูล AI

ในอีกด้านหนึ่ง ข่าวเชิงรุกระบุว่า NVIDIA มีความตั้งใจที่จะทำความร่วมมือด้านการรับจ้างผลิตในเชิงลึกกับ Intel โดยใช้เทคโนโลยีบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงของ Intel รวมถึง EMIB เพื่อรองรับการบรรจุภัณฑ์สำหรับ Feynman GPU ที่จะเปิดตัวในปี 2026

สิ่งที่น่าสังเกตคือ แม้คาดว่าชิปหลักของ Feynman GPU จะผลิตโดยใช้กระบวนการ 1.6 นาโนเมตรของ TSMC แต่การมีส่วนร่วมของ Intel ในขั้นตอนการบรรจุภัณฑ์แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงของบริษัทได้รับการยอมรับจากผู้เล่นชั้นนำในอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยตอกย้ำความสามารถในการแข่งขันในตลาดบรรจุภัณฑ์ชิประดับไฮเอนด์

TSMC ( TSM) และความร่วมมือกับ NVIDIA เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการพึ่งพาอาศัยกันในเชิงกลยุทธ์ในยุค AI โดยการใช้โหนดกระบวนการผลิตขั้นสูงที่เป็นผู้นำ (เช่น 4 นาโนเมตร และ 3 นาโนเมตร) รวมถึงเทคโนโลยีบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง CoWoS ทำให้ TSMC เป็นพันธมิตรหลักในการรับจ้างผลิต GPU ประสิทธิภาพสูงของ NVIDIA มาโดยตลอด

สถาปัตยกรรม Feynman ที่กำลังจะมาถึง ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์หลักรุ่นถัดไปของ NVIDIA ต่อจาก Rubin จะใช้กระบวนการ 1.6nm A16 ของ TSMC โดยได้รับแรงหนุนจากข่าวดีนี้ ส่งผลให้หุ้นของ TSMC ที่จดทะเบียนในสหรัฐฯ ปรับตัวเพิ่มขึ้น 1.69% ในวันอังคาร

II. การสื่อสารด้วยแสง (เครือข่าย AI)

การเชื่อมต่อระหว่างชิป (Inter-chip interconnects) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล AI ระดับโลก กำลังก้าวข้ามขีดจำกัดครั้งประวัติศาสตร์จาก "ระบบไฟฟ้า" ไปสู่ "ระบบแสง" เมื่อวันที่ 16 มีนาคมตามเวลาท้องถิ่น NVIDIA ได้เปิดตัวชิป Feynman ซึ่งมีการนำเทคโนโลยีการสื่อสารด้วยแสงมาใช้ในการเชื่อมต่อระหว่างชิปเป็นครั้งแรก ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานในการสื่อสารของศูนย์ข้อมูล AI ได้มากกว่า 70%

ท่ามกลางกระแสอุตสาหกรรมการสื่อสารด้วยแสงนี้ Coherent ( COHR ) ซึ่งเป็นผู้ผลิตอุปกรณ์สื่อสารด้วยแสง เคยได้รับเงินลงทุนเชิงกลยุทธ์มูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์จาก NVIDIA โดยทั้งสองฝ่ายได้ลงนามในข้อตกลงการจัดซื้อแบบหลายปี ความร่วมมือครั้งสำคัญนี้ส่งผลให้ราคาหุ้นของ Coherent พุ่งสูงขึ้นเกือบ 7% โดยตรง

ในอนาคต Coherent จะเข้ามามีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในการวางโครงสร้างเทคโนโลยีแสงของโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ NVIDIA โดยการจัดหาโซลูชันการสื่อสารด้วยแสงที่มีแบนด์วิดท์สูงและใช้พลังงานต่ำสำหรับคลัสเตอร์การประมวลผล และด้วยอิทธิพลในอุตสาหกรรมของ NVIDIA คาดว่าส่วนแบ่งตลาดของ Coherent ในตลาดการสื่อสารด้วยแสงสำหรับ AI จะขยายตัวอย่างรวดเร็ว

Lumentum ( LITE ) ซึ่งได้รับเงินลงทุน 2 พันล้านดอลลาร์จาก NVIDIA เช่นกัน ก็ได้ตำแหน่งที่ได้เปรียบในการอัปเกรดการสื่อสาร AI ในครั้งนี้ Lumentum มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่ลึกซึ้งในด้านชิปเลเซอร์และโมดูลแสง ความร่วมมือกับ NVIDIA ไม่เพียงแต่ให้ทุนที่เพียงพอในการเร่งขยายกำลังการผลิต แต่ยังช่วยให้บริษัทสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีผลิตภัณฑ์ของตนให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งาน AI ของ NVIDIA โดยเฉพาะ

เนื่องจากความต้องการโมดูลแสงความเร็วสูงในคลัสเตอร์การประมวลผล AI ยังคงพุ่งสูงขึ้น ข้อได้เปรียบด้านการผลิตและความแข็งแกร่งทางเทคนิคของ Lumentum จะถูกนำมาใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ ทำให้บริษัทกลายเป็นกลไกสำคัญในห่วงโซ่อุปทานการสื่อสารด้วยแสงสำหรับ AI

ขณะเดียวกัน Credo Technology ( CRDO) ถูกคาดหมายว่าจะเป็นม้ามืดในการเชื่อมต่อ AI ระยะสั้น เนื่องจากแนวทางทางเทคนิคที่เป็นเอกลักษณ์ โซลูชันการส่งสัญญาณแสงแบบ microLED near-package ของบริษัทช่วยลดระยะทางการส่งสัญญาณได้อย่างมากด้วยการบรรจุส่วนประกอบแสงไว้ใกล้กับชิป ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานการเชื่อมต่อทั้งหมดภายในศูนย์ข้อมูลให้เหลือเพียงประมาณ 5% ของโซลูชันทองแดงแบบเดิม พร้อมทั้งให้แบนด์วิดท์ที่สูงกว่า

ในยุคที่คลัสเตอร์การประมวลผล AI แสวงหาอัตราส่วนประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างต่อเนื่อง ข้อดีของโซลูชันนี้จึงปรากฏชัดเจน ส่งผลให้ Credo Technology มีพื้นที่สำหรับการเติบโตที่กว้างขวาง และอนาคตของบริษัทจะยิ่งน่าประทับใจยิ่งขึ้นหากประสบความสำเร็จในการเข้าสู่ห่วงโซ่อุปทานของ NVIDIA

III. ความต้องการหน่วยความจำ AI

Micron ( MU) ได้สยบข่าวลือในตลาดก่อนหน้านี้ด้วยการลงมือทำจริง โดยการกลับมาครองตำแหน่งหลักในห่วงโซ่อุปทานของ NVIDIA อีกครั้ง

ที่งาน GTC ทาง Micron ได้ประกาศอย่างเป็นทางการว่าหน่วยความจำ 36GB 12-high HBM4 ได้เริ่มการผลิตจำนวนมากสำหรับแพลตฟอร์ม Vera Rubin ของ NVIDIA ในไตรมาสที่ 1 ของปี 2026 ผลิตภัณฑ์นี้มีอัตราความเร็วขาพินเกิน 11 Gb/s และมีแบนด์วิดท์ต่อชิปสูงกว่า 2.8 TB/s ซึ่งมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 2.3 เท่าเมื่อเทียบกับ HBM3E พร้อมทั้งประหยัดพลังงานได้ดีขึ้นกว่า 20% ซึ่งตอบสนองความต้องการแบนด์วิดท์ขั้นสุดของแพลตฟอร์มการประมวลผล AI รุ่นถัดไปได้อย่างครบถ้วน

ข่าวลือเมื่อก่อนหน้านี้ชี้ว่า Micron ถูกแยกออกจากห่วงโซ่อุปทานของ Vera Rubin การประกาศการผลิตจำนวนมากครั้งนี้ไม่เพียงแต่สยบข่าวลือเหล่านั้น แต่ยังทำให้ Micron กลายเป็นผู้จัดหาหน่วยความจำหลักสำหรับแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ NVIDIA อีกด้วย

ในขณะเดียวกัน Micron เปิดเผยว่าได้เริ่มส่งมอบตัวอย่าง 48GB 16-high HBM4 ให้แก่ลูกค้าแล้ว ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความพร้อมทางเทคนิคในด้านหน่วยความจำระดับไฮเอนด์ และเป็นการวางรากฐานเพื่อชิงส่วนแบ่งการตลาดหน่วยความจำ AI ให้มากขึ้น โดยราคาหุ้นของบริษัทปรับตัวเพิ่มขึ้น 4.5% หลังจบงานประชุม

SK Hynix และ SanDisk ( SNDK) ได้เปิดโอกาสในการเติบโตระยะยาวผ่านการวางโครงสร้างเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ ทั้งสองบริษัทได้ร่วมกันเปิดตัวกระบวนการทำงาน OCP เพื่อขับเคลื่อนมาตรฐานของเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบ HBF โดยในฐานะที่เป็นชั้นหน่วยความจำเสริมระหว่าง HBM และ SSD เทคโนโลยี HBF จะให้ความเร็วเทียบเท่ากับ HBM แต่มีความจุแบบ SSD ในสถานการณ์การประมวลผล AI ซึ่งเป็นการรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน

ด้วยแรงส่งจากงานประชุม หุ้นของ SK Hynix ในตลาดเกาหลีใต้ปรับตัวเพิ่มขึ้นกว่า 8% ในวันพุธ และหุ้นของ SanDisk พุ่งขึ้น 2.35% ในวันอังคาร

IV. บริการคลาวด์ AI

การนำเทคโนโลยี AI มาใช้จริงกำลังปรับโฉมรูปแบบการบริการในทุกอุตสาหกรรม ภูมิทัศน์ของแอปพลิเคชันและบริการ AI ที่สร้างขึ้นรอบระบบนิเวผลการประมวลผลของ NVIDIA กำลังกลายเป็นสมรภูมิใหม่สำหรับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและผู้เล่นในกลุ่มธุรกิจเฉพาะทาง

ในฐานะผู้นำระดับโลกด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง Amazon ( AMZN) ได้ก้าวไปอีกขั้นที่สำคัญในการวางโครงสร้างการประมวลผล AI โดยในปี 2026 AWS จะติดตั้งใช้งาน GPU ของ NVIDIA มากกว่า 1 ล้านตัว การลงทุนมหาศาลนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยให้ AWS มีการสนับสนุน AI ที่แข็งแกร่งขึ้น แต่ยังทำให้บริษัทเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รายแรกที่รองรับ RTX PRO 4500 รุ่นสำหรับเซิร์ฟเวอร์ Blackwell

GPU สำหรับเซิร์ฟเวอร์บนพื้นฐานสถาปัตยกรรม Blackwell นี้ ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการฝึกฝนและการประมวลผลของ AI ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ระดับองค์กรได้รับโซลูชันการประมวลผล AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกเหนือจากคลาวด์คอมพิวติ้งแล้ว Amazon จะร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อพัฒนาผู้ช่วยอัจฉริยะ Alexa แบบหลายรูปแบบสำหรับยานยนต์ โดยใช้ประโยชน์จากชิปและอัลกอริทึม AI ของ NVIDIA เพื่อขยายขอบเขตของ Alexa เข้าสู่รถยนต์อัจฉริยะ ด้วยการขับเคลื่อนทั้งธุรกิจคลาวด์และยานยนต์อัจฉริยะ Amazon จะได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมในยุค AI โดยราคาหุ้นของบริษัทปรับตัวเพิ่มขึ้น 1.63% ในวันอังคาร

Adobe ( ADBE) ได้ตอกย้ำตำแหน่งผู้นำในสาขาการออกแบบสร้างสรรค์ผ่านความร่วมมือทางเทคนิคกับ NVIDIA โดยโมเดล AI เจนเนอเรชันถัดไปที่ทั้งสองฝ่ายร่วมกันพัฒนาได้ช่วยยกระดับเครื่องมือสร้างสรรค์ของ Adobe ให้มีขีดความสามารถด้าน AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ในขณะที่การเปิดตัวเวอร์ชันเบต้าสำหรับโซลูชัน 3D ดิจิทัลทวินบนคลาวด์ถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญของ Adobe ในการประยุกต์ใช้ AI เพื่อการสร้างสรรค์

โซลูชันนี้อาศัยพลังการประมวลผลประสิทธิภาพสูงของ NVIDIA ช่วยให้นักออกแบบมืออาชีพสามารถสร้างฉาก 3D ดิจิทัลทวินที่มีความแม่นยำสูงได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมีการนำไปใช้อย่างแพร่หลายในด้านสถาปัตยกรรม ภาพยนตร์ โทรทัศน์ เกม และสาขาอื่นๆ การบูรณาการเทคโนโลยี AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การสร้างสรรค์อย่างล้ำลึก ทำให้ Adobe ไม่เพียงแต่เพิ่มความสามารถในการแข่งขันให้กับผลิตภัณฑ์ของตนเท่านั้น แต่ยังปูทางไปสู่ทิศทางใหม่ในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลของอุตสาหกรรมสร้างสรรค์อีกด้วย

CrowdStrike ( CRWD) ได้ผสานรวมแพลตฟอร์ม Falcon เข้ากับ NVIDIA OpenShell เพื่อเปิดตัว "Security-by-Design AI Blueprint" ซึ่งให้การคุ้มครองความปลอดภัยตลอดวงจรชีวิตตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการใช้งานสำหรับเอเจนต์ AI อัตโนมัติ โดยราคาหุ้นปรับตัวเพิ่มขึ้น 2.21% เมื่อวันอังคาร

ความร่วมมือนี้ถือเป็นการก้าวเข้าสู่ตลาดความปลอดภัยของเอเจนต์ AI อัตโนมัติที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วของ CrowdStrike อย่างเป็นทางการ และจากการประสานความร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับระบบนิเวศ AI ของ NVIDIA คาดว่าบริษัทจะสามารถดึงดูดลูกค้าองค์กรที่ต้องการปกป้องระบบ AI ทั้งบนอุปกรณ์และบนคลาวด์ได้มากขึ้น

เหล่านักวิเคราะห์เชื่อว่าการเคลื่อนไหวนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้ CrowdStrike ในฐานะผู้นำด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสในการเติบโตในตลาดความปลอดภัย AI ยุคหน้า ซึ่งมีศักยภาพที่สดใสในการเพิ่มรายได้ให้กับบริษัท

V. พลังงาน GPU / กระแสตรงแรงดันสูง (HVDC)

เนื่องจากความต้องการพลังการประมวลผลสำหรับการฝึกฝนโมเดล AI ขนาดใหญ่เติบโตขึ้นแบบทวีคูณ การใช้พลังงานของ GPU แต่ละตัวจึงเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง สถาปัตยกรรมไฟฟ้ากระแสสลับ (AC) แบบดั้งเดิมจึงเริ่มเผชิญกับความยากลำบากในการตอบสนองความต้องการแหล่งจ่ายไฟที่มีประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ AI ดังนั้น สถาปัตยกรรมไฟฟ้ากระแสตรงแรงดันสูง (HVDC) ซึ่งมีจุดเด่นด้านประสิทธิภาพการแปลงพลังงานสูงและการสูญเสียในการส่งต่ำ จึงกลายเป็นเทรนด์ใหม่ในโซลูชันพลังงานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์มากขึ้นเรื่อยๆ

Texas Instruments ( TXN ), ON Semiconductor ( ON ), Analog Devices ( ADI ), และยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมรายอื่นๆ ซึ่งอาศัยความเชี่ยวชาญทางเทคนิคในด้านการจัดการพลังงาน HVDC ได้กลายเป็นผู้ได้รับประโยชน์โดยตรงจากแนวโน้มนี้

Texas Instruments ไม่เพียงแต่ประกาศในงานประชุม GTC 2026 ว่ากำลังร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อเร่งการใช้งานหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์อย่างปลอดภัย โดยการบูรณาการระบบควบคุมมอเตอร์แบบเรียลไทม์ เซ็นเซอร์ และเทคโนโลยีพลังงานเข้ากับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์หุ่นยนต์ของ NVIDIA แต่ยังได้นำเสนอโซลูชันการจัดการพลังงานประสิทธิภาพสูงสำหรับสถาปัตยกรรมพลังงาน 48V ของดาต้าเซ็นเตอร์ AI อีกด้วย ส่งผลให้รายได้ของหน่วยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์พุ่งสูงขึ้น 70% เมื่อเทียบรายปีในไตรมาสที่ 4 ของปี 2025

ON Semiconductor มุ่งเน้นไปที่ห่วงโซ่การแปลงพลังงานจากโครงข่ายไฟฟ้าไปยัง GPU โดยนำเสนอโซลูชันการแปลง AC-DC และ DC-DC ประสิทธิภาพสูงสำหรับตู้เก็บอุปกรณ์ที่มีความหนาแน่นของพลังงานสูงในดาต้าเซ็นเตอร์ AI ผลิตภัณฑ์จัดการพลังงานของบริษัทได้กลายเป็นส่วนประกอบสำคัญในห่วงโซ่อุปทานเซิร์ฟเวอร์ AI ของ NVIDIA

ชิปตรวจสอบและแปลงพลังงานที่มีความแม่นยำสูงของ Analog Devices ยังถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในคลัสเตอร์การประมวลผล AI ของ NVIDIA ซึ่งช่วยรับประกันการทำงานที่เสถียรของ GPU

ภายหลังการประชุม GTC 2026 ราคาหุ้นของ Texas Instruments ปรับตัวขึ้น 3.2% เมื่อวันอังคาร ส่วน ON Semiconductor เพิ่มขึ้น 2.8% และ Analog Devices เพิ่มขึ้น 2.1% ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการยอมรับของตลาดต่อศักยภาพการเติบโตของบริษัทเหล่านี้ในภาคส่วนพลังงานสำหรับ AI อย่างเต็มที่

Monolithic Power Systems ( MPWR) ยังดำรงตำแหน่งสำคัญในกระแสการอัปเกรดพลังงานของ AI โดยโซลูชันพลังงานประสิทธิภาพสูงที่บริษัทพัฒนาขึ้นได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อรองรับลักษณะการใช้พลังงานสูงของเซิร์ฟเวอร์ AI ช่วยลดการสูญเสียพลังงานระหว่างการแปลงไฟในขณะที่ตอบสนองความต้องการพลังงานสูงสุดของ GPU

ด้วยการขยายตัวอย่างต่อเนื่องของคลัสเตอร์การประมวลผล AI ผลิตภัณฑ์ของ MPWR จะมีโอกาสในตลาดที่กว้างขวางยิ่งขึ้น โดยราคาหุ้นของบริษัทขยับขึ้น 1.5% หลังการประชุม

ในขณะเดียวกัน STMicroelectronics ( STM ), Infineon (IFNNY), ROHM Semiconductor (ROHCY) และ Renesas Electronics (RNECY) คาดว่าจะได้รับประโยชน์เช่นกัน

VI. โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานของดาต้าเซ็นเตอร์

การวางระบบคลัสเตอร์การประมวลผล AI ขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่เพิ่มความต้องการโซลูชันพลังงานภายในเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น แต่ยังนำมาซึ่งความท้าทายครั้งสำคัญต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานโดยรวมของดาต้าเซ็นเตอร์ด้วย

Flex ( FLEX) ในฐานะผู้ให้บริการการผลิตอิเล็กทรอนิกส์ชั้นนำระดับโลก ยังคงรักษาความร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับ NVIDIA โดยการสร้างสรรค์ส่วนประกอบพลังงานและบริการบูรณาการที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI และด้วยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในแพลตฟอร์มการประมวลผล AI ของ NVIDIA ทำให้ Flex สามารถตอบสนองความต้องการด้านแหล่งจ่ายไฟในสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ มั่นใจได้ว่าโซลูชันต่างๆ จะมีความน่าเชื่อถือสูงและสามารถขยายขนาดได้ ซึ่งสอดคล้องกับจังหวะการขยายตัวอย่างรวดเร็วของคลัสเตอร์การประมวลผล AI ได้เป็นอย่างดี

Eaton ( ETN) ได้กลายเป็นหลักประกันด้านพลังงานที่สำคัญสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ AI ด้วยระบบกระจายพลังงานอัจฉริยะและอุปกรณ์ UPS ความจุสูง ส่วน Vertiv Holdings ( VRT) ก็นำเสนอโซลูชันแบบครบวงจรตั้งแต่การกระจายไฟฟ้าแรงดันสูง แหล่งจ่ายไฟสำรอง ไปจนถึงการระบายความร้อนที่แม่นยำ เพื่อสร้างระบบนิเวศพลังงานที่มีทั้งความยืดหยุ่นและประหยัดพลังงาน ขณะที่ GE Vernova ( GEV) อาศัยความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีการจัดการพลังงานระดับโครงข่ายไฟฟ้า เพื่อให้การสนับสนุนด้านเทคนิคแบบครบวงจรสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ AI ตั้งแต่การเข้าถึงโครงข่ายไปจนถึงการจัดสรรโหลด

ในขณะที่คลัสเตอร์การประมวลผล AI ของ NVIDIA ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ความต้องการของตลาดสำหรับบริษัทเหล่านี้ก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยราคาหุ้นของพวกเขาต่างปรับตัวเพิ่มขึ้นในระดับที่แตกต่างกันหลังการประชุม โดย Vertiv Holdings เพิ่มขึ้น 2.5%, Eaton เพิ่มขึ้น 1.8% และ GE Vernova เพิ่มขึ้น 1.2%

บทสรุป

สัญญาณต่างๆ ที่ NVIDIA ส่งออกมาในงาน GTC ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงทิศทางวิวัฒนาการของเทคโนโลยีของตนเองเท่านั้น แต่ยังเป็นการร่างแผนผังแห่งอนาคตสำหรับอุตสาหกรรม AI อีกด้วย

นักวิเคราะห์จาก Wedbush ประมาณการว่าทุกๆ 1 ดอลลาร์ที่ใช้ไปกับชิปของ NVIDIA จะสร้างผลกระทบแบบทวีคูณ (Multiplier effect) มูลค่า 8 ถึง 10 ดอลลาร์ภายในระบบนิเวศเทคโนโลยี เมื่ออุตสาหกรรม AI เข้าสู่ช่วงการเติบโตสูง บริษัทใน 6 กลุ่มย่อยเหล่านี้จะกลายเป็นผู้เล่นหลักที่ได้รับประโยชน์อย่างต่อเนื่องจากคลื่นเทคโนโลยีนี้อย่างไม่ต้องสงสัย และศักยภาพในการเติบโตในระยะยาวของบริษัทเหล่านี้ก็เป็นสิ่งที่ตลาดควรให้ความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง