AMD เข้าซื้อกิจการ Taalas สตาร์ทอัพด้านชิป; จะสามารถสั่นคลอนการครองตลาด AI ของอินวิเดียได้หรือไม่?

บริษัททาลัส (Taalas) ก่อตั้งขึ้นในปี 2566 และเส้นทางเทคโนโลยีของบริษัทมีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากชิป AI ส่วนใหญ่ในตลาดปัจจุบัน โดยบริษัทไม่ได้ผลิต GPU อเนกประสงค์ แต่ใช้วิธีสลักค่าน้ำหนักของโมเดล AI เฉพาะลงบนซิลิคอนโดยตรง เพื่อสร้างวงจรรวมเฉพาะโมเดล

ในเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ ทาลัสได้เปิดตัวชิปทดสอบตัวแรกในชื่อ HC1 โดยใช้กระบวนการผลิตของ TSMC ( TSM) ระดับ 6 นาโนเมตร ผลการทดสอบประสิทธิภาพในขณะนั้นแสดงให้เห็นว่า เมื่อรันโมเดล Llama 3.1 8B ชิปดังกล่าวสามารถทำความเร็วได้เกือบ 17,000 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งคิดเป็นประมาณ 48 เท่าของชิป H200 และ B200 ของเอ็นวิเดีย (Nvidia)

ข้อแลกเปลี่ยนของแนวทางนี้คือการต้องสูญเสียความยืดหยุ่น เนื่องจากเมื่อชิปผ่านกระบวนการส่งแบบเพื่อผลิต (tape-out) แล้ว โมเดลจะถูกกำหนดไว้บนซิลิคอนอย่างถาวร และการอัปเดตที่สำคัญใด ๆ จะหมายถึงการต้องส่งแบบเพื่อผลิตใหม่ อย่างไรก็ตาม ทาลัสอ้างว่าใช้เวลาเพียงประมาณสองเดือนนับตั้งแต่ได้รับโมเดลใหม่ไปจนถึงการพัฒนาฮาร์ดแวร์จนเสร็จสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าลูกค้าจำเป็นต้องชั่งน้ำหนักระหว่างประสิทธิภาพเฉพาะทางและความถี่ในการอัปเดต

ลิซ่า ซู (Lisa Su) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของเอเอ็มดี (AMD) เคยกล่าวก่อนหน้านี้ว่า ไม่มีโซลูชันเดียวที่สามารถตอบโจทย์ได้ทุกสถานการณ์ในอุตสาหกรรมชิป โดยตลาด AI กำลังมีแนวโน้มพัฒนาไปสู่การประมวลผลแบบผสมผสาน (heterogeneous computing) และชิปเฉพาะทาง (custom chips) ซึ่งการเข้าซื้อกิจการทาลาส (Taalas) ถือเป็นการตอบสนองต่อแนวโน้มนี้โดยตรง และยังเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ระดับแร็ค (rack-scale strategy) ของเอเอ็มดีด้วย

นับตั้งแต่ปี 2024 เอเอ็มดี (AMD) ได้ทุ่มงบประมาณ 665 ล้านดอลลาร์ในการเข้าซื้อกิจการไซโล เอไอ (Silo AI) ผู้พัฒนาโมเดล AI และอีก 4.9 พันล้านดอลลาร์เพื่อเข้าซื้อกิจการซีที ซิสเต็มส์ (ZT Systems) ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับระบบระดับแร็คเฮลิออส (Helios) ของบริษัท

ในเดือนกรกฎาคมปีนี้ ลิซ่า ซู ได้ประกาศในงานประชุม Advancing AI 2026 ว่า เฮลิออส (Helios) ได้เข้าสู่การผลิตเชิงปริมาณอย่างเต็มรูปแบบแล้ว โดยคาดว่าจะทยอยส่งมอบในช่วงครึ่งหลังของปี และเริ่มใช้งานจริงในไตรมาสที่สี่ โดยมีไมโครซอฟท์ ( MSFT ), โอเพนเอไอ (OpenAI), แอนโทรปิก (Anthropic) และลูกค้ารายอื่น ๆ ได้ยืนยันการติดตั้งใช้งานแล้ว

เอเอ็มดี (AMD) มีแผนที่จะติดตั้งใช้งานชิปของทาลาส (Taalas) ควบคู่ไปกับจีพียู Instinct ของบริษัท แหล่งข่าวผู้เกี่ยวข้องระบุว่า ภายใต้สถาปัตยกรรมแบบแยกส่วน (split architecture) นั้น การประมวลผลพรอมต์ (prompt processing) จะดำเนินการโดยจีพียู ในขณะที่งานด้านการสร้างทอเคน (token generation) จะถูกส่งต่อไปยังตัวเร่งความเร็วของทาลาส ซึ่งถือเป็นการกำหนดแนวทางการติดตั้งใช้งานในรูปแบบที่เน้นการตรวจสอบความถูกต้องก่อน แล้วจึงค่อยเร่งความเร็วเป็นลำดับถัดไป

อันดับแรก มาดูกันว่าเอเอ็มดีมีแต้มต่ออะไรบ้างในมือ

ลิซ่า ซู เปิดเผยในงานประชุมเมื่อเดือนกรกฎาคมว่า พลังการประมวลผล AI ประมาณ 60% จะถูกนำไปใช้สำหรับการอนุมานภายในปี 2026 ทั้งนี้ ต้นทุนการอนุมานกำลังกลายเป็นความกังวลหลักสำหรับผู้ให้บริการคลาวด์และองค์กรต่าง ๆ ขณะเดียวกัน GPU ของเอ็นวีเดียก็เผชิญกับปัญหาประสิทธิภาพการใช้พลังงานต่ำและความหน่วงสูงในงานประมวลผลการอนุมาน ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ชิปเฉพาะทางของทาลาสมุ่งเป้าเข้ามาแก้ไขโดยตรง

ในแง่ของประสิทธิภาพ ช่องว่างด้านประสิทธิภาพการอนุมานที่ต่างกันถึง 48 เท่า แม้ว่าจะลดลงในการใช้งานจริงก็ตาม ก็เพียงพอที่จะทำให้ผู้ให้บริการคลาวด์ต้องคำนวณต้นทุนของตนเองใหม่ ลูกค้าระดับแนวหน้าอย่างไมโครซอฟท์และเมตา ( META) ได้เริ่มพัฒนาชิปอนุมานของตนเองแล้ว ดังนั้นการก้าวเข้าสู่ตลาดของเอเอ็มดีในเวลานี้จึงยังไม่สายเกินไป

ในระดับระบบ เฮลิออสมาพร้อมกับ GPU รุ่น MI455X จำนวน 72 ตัว ซึ่งให้พลังการประมวลผลและความจุหน่วยความจำสูงกว่า Vera Rubin NVL72 ของเอ็นวีเดียอยู่ 15% และ 50% ตามลำดับ นับตั้งแต่ชิป เซิร์ฟเวอร์ ไปจนถึงซอฟต์แวร์สแต็ก การเข้าซื้อกิจการทาลาสช่วยแก้จุดอ่อนที่สุดในฝั่งของการอนุมาน

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่เอเอ็มดีเผชิญก็เป็นสิ่งที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้เช่นกัน

ประการแรกคือต้นทุนของความยืดหยุ่น ชิปของทาลาสจะฝังโมเดลลงบนซิลิกอนโดยตรง ในขณะที่โมเดล AI มีการอัปเดตเป็นรายสัปดาห์ ลูกค้าที่เลือกใช้ทาลาสต้องยอมรับรอบการอัปเดตทุก ๆ สองเดือน ในทางตรงกันข้าม GPU ของเอ็นวีเดียสามารถปรับให้เข้ากับโมเดลใหม่ ๆ ได้ตลอดเวลา ซึ่งความสามารถรอบด้านนี้คือรากฐานของตำแหน่งที่ไม่อาจทดแทนได้ของเอ็นวีเดีย

ประการที่สองคือระบบนิเวศของนักพัฒนา ความได้เปรียบของเอ็นวีเดียอยู่ที่นักพัฒนาหลายล้านคนที่สร้างแอปพลิเคชัน AI บนแพลตฟอร์ม CUDA มาเป็นเวลานาน ทำให้ต้นทุนในการเปลี่ยนย้ายระบบสูงมาก แม้ว่าซอฟต์แวร์สแต็ก ROCm ของเอเอ็มดีกำลังไล่ตาม แต่ช่องว่างก็ยังคงมีอยู่มาก

ประการสุดท้ายคือความเหลื่อมล้ำในเรื่องของขนาด โดยคาดว่าเอ็นวีเดียจะสร้างรายได้มากกว่า 2 แสนล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2026 เมื่อเทียบกับเอเอ็มดีที่มีรายได้ประมาณ 3 หมื่นล้านดอลลาร์ ไม่ว่าจะเป็นในด้านการลงทุน R&D การควบคุมกำลังการผลิตของห่วงโซ่อุปทานระดับบน หรือความสัมพันธ์กับลูกค้า ทั้งสองบริษัทยังคงไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกัน

หากมองตามความเป็นจริง ลำพังการเข้าซื้อกิจการครั้งนี้เพียงอย่างเดียวไม่น่าจะสั่นคลอนความเป็นผู้นำของเอ็นวีเดียได้ในระยะสั้น แต่ก็นับเป็นการเปิดทางสู่การลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเอเอ็มดี

ตลาดการอนุมานเพิ่งเริ่มระเบิดตัวขึ้น และลิซ่า ซู คาดว่าตลาดตัวเร่งความเร็ว AI (AI accelerator) จะมีมูลค่าสูงถึง 1.4 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 หากเทคโนโลยีของทาลาสประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ตามแผน ระบบเฮลิออสได้รับการพิสูจน์แล้ว และระบบนิเวศ ROCm ยังคงลดช่องว่างลงได้อย่างต่อเนื่อง เอเอ็มดีก็มีโอกาสที่จะคว้าส่วนแบ่งตลาดส่วนเพิ่มที่สำคัญในเส้นทางการอนุมานนี้ ในแง่นี้ การเข้าซื้อกิจการทาลาสจึงถือเป็นก้าวสำคัญอย่างยิ่ง

เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด