Nvidia คาดการณ์การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจพุ่งแตะ 4 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030

เจนเซน หวง (Jensen Huang) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Nvidia ได้ย้ำมุมมองการคาดการณ์ระหว่างการประชุม Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference ว่ามูลค่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั่วโลกมีแนวโน้มจะเติบโตสู่ระดับ 3 ถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2030 การคาดการณ์ดังกล่าวสะท้อนถึงความต้องการเทคโนโลยี AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลในทุกภาคส่วน

อุปสรรคในห่วงโซ่อุปทานยังคงอยู่

ข้อมูลจากการประชุมชี้ว่า อุตสาหกรรมยังคงเผชิญกับข้อจำกัดในห่วงโซ่อุปทานอย่างต่อเนื่อง ทั้งในส่วนต้นน้ำ (Upstream) ซึ่งรวมถึงชิ้นส่วนประกอบต่างๆ และส่วนปลายน้ำ (Downstream) ที่เกี่ยวข้องกับขีดความสามารถของศูนย์ข้อมูล (Datacenter), ที่ดิน และพลังงาน นักวิเคราะห์ของ Goldman Sachs ตั้งข้อสังเกตว่าข้อจำกัดในส่วนปลายน้ำอาจเป็นอุปสรรคที่สำคัญกว่าในระยะต่อไป

ความต้องการที่สูงขึ้นส่งผลให้บริษัทต่างๆ ต้องเร่งเพิ่มกำลังการผลิตเพื่อตอบสนองต่อตลาด ขณะที่บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์และโรงงานผลิตชิป (Foundry) ต่างรายงานยอดสั่งซื้อและงานในมือ (Backlog) ที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งนักวิเคราะห์ระบุว่าเป็นระดับการมองเห็นแนวโน้ม (Visibility) ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในอุตสาหกรรมนี้

แนวโน้มอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์

ทิศทางการเติบโตของ AI ได้ส่งผลกระทบโดยตรงต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในหลายมิติ:

Ad

• การขยายกำลังการผลิต: บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์สำหรับการผลิตแผ่นเวเฟอร์ (Wafer Fabrication Equipment) คาดการณ์ว่าจะมีการสร้างโรงงานผลิตแห่งใหม่ประมาณ 8 ถึง 10 แห่ง และจะเริ่มดำเนินการได้ภายในปี 2027
• ความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูล: การประมวลผลเชิงอนุมานของ AI (AI Inference) ทำให้มีการใช้ข้อมูลเพิ่มสูงขึ้นสำหรับ Context Windows ซึ่งส่งผลให้ความต้องการหน่วยความจำความจุสูง (Mass Storage) เพิ่มตามไปด้วย
• เทคโนโลยีการบรรจุขั้นสูง: การเปลี่ยนไปใช้แพ็กเกจวงจรรวมแบบหลายชิป (Multi-chip Integrated Packages) ในโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังสร้างการเติบโตที่สูงขึ้นสำหรับเทคโนโลยีการบรรจุขั้นสูง (Advanced Packaging) และแผงวงจรพิมพ์ (Printed Circuit Board)

การประยุกต์ใช้ AI ในภาคธุรกิจ

ในงานประชุมยังมีการนำเสนอตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจภายในองค์กร เพื่อสร้างการเติบโตของรายได้ผ่านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่และเร่งวงจรนวัตกรรม นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ภายในยังถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม บางบริษัทอย่าง EPAM Systems คาดว่ายังคงต้องเผชิญกับปัจจัยลบ (Headwinds) ต่อไปตลอดช่วงที่เหลือของปี ท่ามกลางการใช้จ่ายของลูกค้าที่ชะลอตัวในบางกลุ่มอุตสาหกรรม แต่บริษัทยังคาดว่าจะสามารถรักษาอัตรากำไรขั้นต้นที่แข็งแกร่งไว้ได้ ผ่านการปรับปรุงด้านราคาและการเปลี่ยนไปใช้สัญญาแบบราคาคงที่ (Fixed-price Contracts)