Google อัปเกรด TPU V9 เพื่อเดิมพันในยุค AI Agent. MediaTek คว้าคำสั่งซื้อแต่เพียงผู้เดียวเป็นครั้งแรก, จะยุติการครองตลาดชิปของ Nvidia หรือไม่?

TradingKey - เมื่อวันจันทร์ที่ 22 มิถุนายน หมิง-ชี กัว (Ming-Chi Kuo) นักวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานชื่อดังของ Apple ได้โพสต์ว่า Google (GOOGL) (GOOG) จะพัฒนาชิป v9 รุ่นอัปเกรด ซึ่งอาจใช้รหัสโค้ดว่า "Triggerfish" โดยอิงตาม TPU v9 (รหัสโค้ด "Humufish") โดยมี MediaTek เป็นผู้คว้าสิทธิ์คำสั่งซื้อนี้แต่เพียงผู้เดียว ทั้งนี้ ชิปดังกล่าวมีเป้าหมายการใช้งานในสถานการณ์ AI Agent และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning: RL) และคาดว่าจะเข้าสู่กระบวนการผลิตจำนวนมากในปี 2028

แม้ว่านี่จะไม่ใช่ความร่วมมือครั้งแรกของพวกเขา แต่ก็นับเป็นครั้งแรกที่ MediaTek ได้สิทธิ์คำสั่งซื้อ TPU หลักของ Google แต่เพียงผู้เดียว โดยก่อนหน้านี้ในรุ่น TPU v7/v7e ทาง MediaTek ได้เข้ามาทำงานร่วมในระบบนิเวศของ Google โดยรับผิดชอบหลักในส่วนของโซลูชัน I/O (อินพุต/เอาต์พุต) บางส่วน ซึ่งความร่วมมือในครั้งนี้จะช่วยกระชับความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองบริษัทให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น

กัวชี้ให้เห็นว่า เมื่อเปรียบเทียบกับชิป Humufish รุ่น v9 แล้ว ชิป TPU v9 รุ่นปรับปรุงนี้มีความแตกต่างสำคัญอยู่หลายประการ โดยชิป v9 รุ่นปรับปรุงได้เพิ่มความจุ SRAM (Static Random-Access Memory) อย่างมีนัยสำคัญเป็น 2 ถึง 3 เท่าของรุ่น v9 เดิม และมีการเพิ่มไดจำลอง (Simulation Die) เข้ามา นอกจากนี้ ชิป v9 รุ่นปรับปรุงยังได้อัปเกรดหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) โดยในขณะที่รุ่น v9 เดิมใช้ HBM4 แต่ชิป v9 รุ่นปรับปรุงนี้จะเปลี่ยนมาใช้ HBM4E ที่ล้ำสมัยขึ้น

การอัปเกรดชุดนี้ออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลอนุมาน (Inference) ของชิปเวอร์ชันนี้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยบรรเทาปัญหาข้อจำกัดด้านความเร็วของ CPU (CPU Wall) และข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ (Memory Wall) โดยปัญหา CPU Wall หมายถึงความเร็วในการจัดตารางงานของหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ที่ไม่สามารถทำงานได้ทันกับความเร็วในการคำนวณของชิปเร่งความเร็ว AI (เช่น GPU และ TPU) ซึ่งส่งผลให้ความเร็วในการประมวลผลโดยรวมช้าลงไปด้วย

สาเหตุที่จำเป็นต้องมีขนาดความจุ SRAM ที่มากขึ้นนั้น เนื่องจาก SRAM เป็นหน่วยความจำแคชภายในชิปที่เร็วที่สุดและมีความหน่วงต่ำที่สุด การขยายความจุนี้ทำให้สามารถเก็บชุดข้อมูลทำงานที่กำลังใช้งาน (Active Working Sets) ซึ่งจำเป็นสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและ AI Agent ไว้บนชิป TPU ได้มากขึ้น จึงช่วยลดต้นทุนในการเคลื่อนย้ายข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในช่วงการถอดรหัสที่มีความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ (Ultra-low Latency Decoding Phase) ซึ่งจะช่วยผลักดันความเร็วในการตัดสินใจและตอบสนองแบบเรียลไทม์ให้ถึงขีดจำกัดสูงสุด

หน้าที่หลักของไดจำลองที่เพิ่มเข้ามาใหม่นี้ มีความเป็นไปได้สูงว่าจะมุ่งเน้นไปที่การประสานงานระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและ AI Agent เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วการเรียนรู้แบบเสริมกำลังจะต้องพึ่งพาการจำลองสภาพแวดล้อมเสมือนจริง

การอัปเกรดจาก HBM4 ไปเป็น HBM4E ที่เร็วขึ้นนั้น มีจุดประสงค์เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์ของหน่วยความจำและแก้ไขปัญหาข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ (Memory Wall) จากระดับพื้นฐาน

ในแง่ของยอดจัดส่ง กัวยังคงคาดการณ์ยอดจัดส่งไว้ที่ 4 ล้านถึง 5 ล้านเครื่องตลอดวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ของ Humufish ขณะที่ Triggerfish ถูกมองว่าเป็นโครงการส่วนเพิ่ม (Incremental Project) ที่คาดว่าจะช่วยส่งเสริมยอดจัดส่งเพิ่มอีกประมาณ 1 ล้านถึง 2 ล้านเครื่อง และเมื่อพิจารณาในด้านราคา เนื่องจากราคาต่อหน่วยของ Triggerfish สูงกว่า Humufish ราว 30% ดังนั้นแม้ปริมาณยอดจัดส่งจะค่อนข้างจำกัด แต่การร่วมมือครั้งนี้จะช่วยสร้างรายได้ให้กับ MediaTek ได้ในสัดส่วนที่สูงขึ้น

TPU v9 ของ Google จะสามารถทำลายการผูกขาดของ Nvidia ได้หรือไม่?

ในปัจจุบัน คู่แข่งหลักของชิป TPU ที่พัฒนาขึ้นเองโดย Google คือ GPU ของ Nvidia และเมื่อเปรียบเทียบกับรายหลังแล้ว การอัปเกรดสถาปัตยกรรมชิป v9 ล่าสุดของ Google นี้ คาดว่าจะช่วยให้สามารถแข่งขันกับ Nvidia (NVDA) ได้อย่างแตกต่างและสร้างความได้เปรียบในเชิงเปรียบเทียบ ปัจจุบัน GPU ของ Nvidia (เช่น Blackwell) ยังคงได้รับการออกแบบตามตรรกะของพลังการประมวลผลเอนกประสงค์ และยังไม่ได้แสดงข้อได้เปรียบใดๆ เพิ่มเติมในการประมวลผลการตัดสินใจตามลำดับสำหรับ AI Agent รวมถึงการจำลองสภาพแวดล้อมในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และยังคงประสบปัญหาข้อจำกัดของ CPU และหน่วยความจำอยู่เช่นเดิม ซึ่งการอัปเกรดครั้งนี้จะช่วยให้ Google มีโอกาสในการสร้างความเป็นผู้นำแห่งยุคในด้านชิปสำหรับ AI Agent โดยเฉพาะ

สำหรับในแง่ของระบบนิเวศนั้น TPU ของ Google มีการเชื่อมต่อกับ Google Cloud ของบริษัทเอง ซึ่งทำให้สามารถให้บริการคลาวด์ที่คุ้มค่าและมีความหน่วงต่ำที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันตระกูล Agent ได้

ความร่วมมือกับ MediaTek แท้จริงแล้วคือความพยายามของ Google ในการปรับโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานของ TPU ซึ่งคาดว่าจะช่วยรับมือกับสงครามราคาพลังประมวลผลในอนาคต และสร้างแนวป้องกันทางการค้า (Moat) ผ่านทางต้นทุนการผลิตที่ต่ำลงและกำลังการผลิตที่สูงขึ้น