จาก 400G สู่ 1.6T: จีนกำลังกลายเป็นหัวใจของโครงสร้างพื้นฐาน AI ผ่านสายสัญญาณแสง

ชิ้นส่วนที่ผู้ใช้งานแทบไม่เคยมองเห็นกำลังกลายเป็นหนึ่งในปัจจัยชี้ขาดว่าโลกจะขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้เร็วแค่ไหน นั่นคือ ออปติคัลทรานซีฟเวอร์ หรือโมดูลรับส่งสัญญาณแสง

โมดูลชนิดนี้แปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นแสงและแปลงกลับมาเป็นไฟฟ้าอีกครั้ง ทำให้ GPU สวิตช์ แร็กเซิร์ฟเวอร์ และดาต้าเซ็นเตอร์แลกเปลี่ยนข้อมูลปริมาณมหาศาลได้ โดยไม่ต้องพึ่งสายทองแดงเพียงอย่างเดียว

ข้อได้เปรียบของจีนไม่ได้หมายความว่าจีนควบคุมเทคโนโลยีออปติคัลทุกส่วน แต่จีนสร้างความแข็งแกร่งอย่างมากในขั้นตอนปลายทางที่ทั้งซับซ้อนและต้องใช้เวลารับรองคุณภาพ ได้แก่ การออกแบบ การผสานชิ้นส่วน การแพ็กเกจ การประกอบ การทดสอบ และการส่งมอบโมดูลความเร็วสูงจำนวนมาก ฐานการผลิตเช่นนี้ไม่สามารถสร้างขึ้นใหม่ในประเทศอื่นได้อย่างรวดเร็ว

สัญญาณจากการจัดอันดับ: จีนขึ้นมาอยู่แถวหน้า

การจัดอันดับซัพพลายเออร์ของ LightCounting ประจำปี 2024 สะท้อนการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของตลาด รายได้จากทรานซีฟเวอร์ของ Innolight สูงกว่า 3.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 114% จากปีก่อน ขณะที่ Eoptolink เติบโต 175% แตะ 1.2 พันล้านดอลลาร์ และขยับจากอันดับ 7 ในปี 2023 ขึ้นมาเป็นอันดับ 3 ในปี 2024 52

รายงานบางฉบับระบุว่ามีบริษัทจีน 7 แห่งติด 10 อันดับแรกของโลก ขณะที่อันดับที่แน่นอนอาจแตกต่างกันตามช่วงเวลาหรือวิธีการจัดอันดับ ดังนั้นประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่ว่า Eoptolink อยู่อันดับ 2 หรือ 3 แต่คือผู้ผลิตจีนได้กลายเป็นกำลังหลักในตลาดทรานซีฟเวอร์อีเทอร์เน็ตความเร็วสูง ขณะที่ซัพพลายเออร์จากญี่ปุ่นและสหรัฐฯ หลายรายลดบทบาทหรือถอนตัวจากบางส่วนของธุรกิจนี้ 5051

การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวมีความหมายอย่างยิ่ง เพราะออปติกสำหรับอีเทอร์เน็ตเป็นตลาดส่วนที่เติบโตเร็วที่สุด LightCounting ระบุว่าอีเทอร์เน็ตคิดเป็น 75% ของตลาดทรานซีฟเวอร์โดยรวมในปี 2025 และ Innolight กับ Eoptolink ได้ประโยชน์จากการมุ่งให้บริการลูกค้าคลาวด์รายใหญ่ 51

ทำไมคลัสเตอร์ AI จึงต้องใช้โมดูลออปติคัลจำนวนมาก

การฝึกและการประมวลผลอนุมานของ AI ต้องอาศัยการเชื่อมต่อความหนาแน่นสูงระหว่าง GPU กับสวิตช์ เมื่อคลัสเตอร์ขยายใหญ่ขึ้น ลิงก์ออปติคัลก็เข้ามาเชื่อมต่อระหว่างแร็ก อาคาร แคมปัส และดาต้าเซ็นเตอร์ที่อยู่ห่างกันมากขึ้น

เครือข่ายแต่ละรุ่นยังเพิ่มความต้องการแบนด์วิดท์อย่างต่อเนื่อง จาก 400G ไปสู่ 800G ขณะที่ผลิตภัณฑ์ 1.6T เริ่มเข้าสู่การผลิตและการรับรองในปริมาณมาก

ประมาณการตลาดสำหรับปี 2026 คาดว่าการจัดส่งโมดูล 800G ทั่วโลกจะอยู่ที่ 49 ล้านชิ้น และโมดูล 1.6T อยู่ที่ 22 ล้านชิ้น แต่ยังอาจเกิดภาวะอุปทานขาดแคลนหลายล้านชิ้น โดยเฉพาะในกลุ่ม 1.6T 1 Innolight ยังรายงานว่ามีการผลิตโมดูลความเร็วสูงหลายเจเนอเรชันในระดับจำนวนมากแล้ว ทั้ง 400G, 800G และ 1.6T 6

ในระดับนี้ ความสามารถในการควบคุมกระบวนการผลิตจึงกลายเป็นเทคโนโลยีการแข่งขันรูปแบบหนึ่ง ซัพพลายเออร์ต้องประสานงานตั้งแต่อุปกรณ์ออปติคัล ชิปไฟฟ้า ซับสเตรต แพ็กเกจ การจัดแนวชิ้นส่วน ไปจนถึงระบบทดสอบอัตโนมัติและการรับรองจากลูกค้า

โมดูลที่ทำงานได้ในห้องทดลองเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ต้องการคุณภาพที่สม่ำเสมอ อัตราผลผลิตสูง และการส่งมอบที่คาดการณ์ได้ในระดับหลายล้านชิ้น

จีนแข็งแกร่งตรงชั้นการผลิต ไม่ใช่ทุกส่วนของห่วงโซ่

ซัพพลายเชนออปติคัลควรถูกมองว่าเป็นการแบ่งงานข้ามพรมแดน มากกว่าจะเป็นระบบที่จีนควบคุมทั้งหมด

• ผู้ผลิตจีน มีจุดแข็งด้านการออกแบบและผสานโมดูล การแพ็กเกจ การประกอบปริมาณมาก การทดสอบ และการส่งมอบ
• ผู้ผลิตชิป DSP และชิปแอนะล็อก จัดหาชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ความเร็วสูงสำหรับปรับสภาพ กู้คืน และประมวลผลสัญญาณแสง
• บริษัทโฟโตนิกส์เฉพาะทาง จัดหาเลเซอร์ EML และชิ้นส่วนออปติคัลขั้นสูงอื่น ๆ
• เครือข่ายการผลิตในเอเชีย สนับสนุนชิ้นส่วน เครื่องมือ การรับจ้างผลิต และกำลังการผลิตโมดูลสำเร็จรูปในจีนแผ่นดินใหญ่ ไต้หวัน ไทย และพื้นที่อื่นในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

โครงสร้างนี้ทำให้บริษัทจีนมีตำแหน่งที่ได้เปรียบ แม้ปัจจัยนำเข้าที่มีมูลค่าสูงบางส่วนจะมาจากประเทศอื่น จุดแข็งของจีนอยู่ที่การจัดระบบการผลิตทั้งหมดให้รองรับการเปลี่ยนผ่านสู่ผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่อย่างรวดเร็วและคำสั่งซื้อขนาดใหญ่จากบริษัทคลาวด์

เหตุใดการแทนที่จีนจึงยากกว่าการสร้างโรงงานใหม่

สหรัฐฯ และประเทศอื่นสามารถเพิ่มโรงงานได้ แต่พื้นที่การผลิตใหม่เพียงอย่างเดียวไม่สามารถสร้างระบบนิเวศออปติคัลที่สั่งสมมาแล้วขึ้นใหม่ได้ทันที

ทรานซีฟเวอร์ 800G หรือ 1.6T ที่ผ่านการรับรองต้องอาศัยชิป เลเซอร์ ซับสเตรตอินเดียมฟอสไฟด์ (InP) เครื่องมือแพ็กเกจ อุปกรณ์จัดแนวออปติคัล กำลังการทดสอบ และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมที่ทำงานสอดประสานกัน

นอกจากนี้ยังต้องผ่านการรับรองจากลูกค้า ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่จำเป็นต้องตรวจสอบประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และการทำงานร่วมกับระบบอื่นก่อนนำโมดูลไปใช้งานทั่วทั้งเครือข่าย AI ดังนั้นประสบการณ์ที่สั่งสมจากการปรับปรุงกระบวนการผลิตหลายปีจึงอาจมีความสำคัญไม่แพ้กำลังการผลิตที่ระบุไว้บนกระดาษ

แผนขยายกำลังการผลิตของ Coherent, Lumentum, Nokia, Applied Optoelectronics และ Corning อาจช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นทางภูมิศาสตร์ แต่ไม่น่าจะเข้ามาแทนกำลังการผลิตในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกได้ทันที ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากกว่าคือการกระจายฐานการผลิตออกไปนอกจีนแผ่นดินใหญ่ ขณะเดียวกันยังคงพึ่งพาบริษัท วิศวกร และซัพพลายเออร์จากจีนต่อไป

ผู้ผลิตจีนเองก็กำลังใช้แนวทางนี้ Innolight และ Eoptolink ขยายฐานการผลิตในไทย ขณะที่ซัพพลายเออร์รายอื่นกำลังสร้างกำลังการผลิตในภูมิภาคเพื่อรองรับลูกค้าต่างประเทศ โรงงานเหล่านี้ช่วยลดความเสี่ยงด้านภาษีและโลจิสติกส์ได้ แต่ไม่ได้หมายความว่าจะตัดการพึ่งพาห่วงโซ่ธุรกิจของจีนหรือแหล่งวัตถุดิบต้นน้ำได้ทั้งหมด 17

คอขวดกำลังเลื่อนไปอยู่ที่ต้นน้ำ

เมื่อการประกอบโมดูลขยายตัว ปัญหาขาดแคลนอาจย้ายไปอยู่ที่ปัจจัยนำเข้าซึ่งเพิ่มกำลังการผลิตได้ยากที่สุด โดยมีคอขวดสำคัญ 4 จุดที่ควรจับตา

1. เลเซอร์ EML ซึ่งใช้ในโมดูล 800G และ 1.6T ประสิทธิภาพสูงบางรูปแบบ
2. ซิลิคอนโฟโตนิกส์ เทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มความหนาแน่นและประสิทธิภาพการใช้พลังงาน แต่ต้องอาศัยการผลิต แพ็กเกจ และการผสานเลเซอร์เฉพาะทาง
3. ชิป DSP และชิปแอนะล็อกความเร็วสูง ซึ่งมีผู้ผลิตเทคโนโลยีขั้นสูงอยู่จำนวนจำกัด
4. ซับสเตรตอินเดียมฟอสไฟด์ หรือ InP วัสดุฐานสำหรับอุปกรณ์ออปติคัลความเร็วสูงและเทคโนโลยีเลเซอร์จำนวนมาก

ข้อจำกัดด้าน InP มีความน่าสนใจเป็นพิเศษ ประมาณการอุตสาหกรรมที่ถูกอ้างถึงในรายงานล่าสุดระบุว่า ความต้องการทั่วโลกในปี 2026 อาจอยู่ที่ประมาณ 2.6–3 ล้านแผ่นเวเฟอร์เทียบเท่าขนาด 2 นิ้ว ขณะที่กำลังการผลิตที่ใช้งานได้จริงอยู่ที่ราว 750,000 แผ่น 34 TrendForce ก็ระบุว่าอุปทาน InP เป็นข้อจำกัดสำคัญต่อการขยายการเชื่อมต่อออปติคัลในดาต้าเซ็นเตอร์ AI 33

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเหล่านี้ควรถูกมองเป็นประมาณการ ไม่ใช่ยอดรวมอุตสาหกรรมที่ผ่านการตรวจสอบโดยอิสระ ถึงกระนั้นก็ชี้ให้เห็นประเด็นเชิงยุทธศาสตร์ได้ชัดเจนว่า การเพิ่มกำลังการประกอบโมดูลอาจไม่ช่วยแก้ปัญหา หากซับสเตรตหรือกำลังการผลิตเลเซอร์ที่ผ่านการรับรองยังขาดแคลน โรงงานปลายน้ำก็ไม่สามารถผลิตได้ตามตัวเลขที่ประกาศไว้

ตลาดกำลังขยายจากโมดูลเสียบต่อไปสู่ระบบออปติคัลทั้งชุด

โอกาสของโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ได้จำกัดอยู่ที่โมดูลแบบเสียบต่อระยะใกล้เท่านั้น แต่ยังครอบคลุมระบบออปติคัลที่กว้างขึ้น ได้แก่

• ออปติกแบบโคเฮอเรนต์สำหรับการเชื่อมต่อความจุสูง
• การเชื่อมต่อระหว่างดาต้าเซ็นเตอร์ หรือ DCI
• เครือข่ายขนส่งออปติคัลและ OTN ที่ออกแบบมาสำหรับงาน AI
• สวิตช์และออปติคัลเอนจิน
• ออปติกแบบรวมเข้ากับแพ็กเกจ หรือ CPO

การขยายตัวนี้สะท้อนภูมิศาสตร์ของการประมวลผล AI คลัสเตอร์ฝึกโมเดลต้องการลิงก์ความเร็วสูงภายในสถานที่เดียวกัน แต่ผู้ให้บริการยังต้องการการเชื่อมต่อความจุสูงระหว่างแคมปัสและภูมิภาคต่าง ๆ ด้วย ความต้องการจึงไล่ตั้งแต่เครือข่ายเชื่อมต่อ GPU ไปจนถึงเครือข่ายออปติคัลระดับเมโทรและระยะไกล

ผลประกอบการไตรมาส 2 ปีงบประมาณ 2026 ของ Ciena เป็นสัญญาณหนึ่งจากชั้นเครือข่ายขนส่ง บริษัทมีรายได้ 1.57 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 40% จากปีก่อน ขณะที่ยอดคำสั่งซื้อค้างส่งแตะ 7.7 พันล้านดอลลาร์ และรายได้จาก Optical Networking เติบโต 42% 31 ตัวเลขนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่าคำสั่งซื้อทั้งหมดเกี่ยวข้องกับ AI แต่สอดคล้องกับการลงทุนรอบใหญ่ในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และเครือข่ายออปติคัล

ผู้ชนะรายต่อไปอาจไม่ใช่ผู้ที่ประกาศความเร็วสูงสุด

การแข่งขันระยะถัดไปอาจไม่ได้ตัดสินกันด้วยว่าใครเปิดตัวโมดูลออปติคัลที่เร็วที่สุด แต่เป็นว่าใครสามารถรักษาสิทธิ์เข้าถึงห่วงโซ่การผลิตทั้งหมดได้ในระยะยาว ตั้งแต่ซับสเตรต InP เลเซอร์ ชิป DSP กำลังการผลิตซิลิคอนโฟโตนิกส์ สายการแพ็กเกจ ไปจนถึงระบบทดสอบที่ผ่านการรับรอง

ดังนั้น ความได้เปรียบของจีนควรถูกอธิบายว่าเป็น ขนาดของระบบการผลิต ไม่ใช่การพึ่งพาตนเองทางเทคโนโลยีอย่างสมบูรณ์ บริษัทจีนฝังตัวอยู่ลึกในกระบวนการที่เปลี่ยนชิ้นส่วนออปติคัลขั้นสูงให้กลายเป็นฮาร์ดแวร์เครือข่าย AI ที่พร้อมใช้งาน ขณะเดียวกันก็ยังมีความเสี่ยงจากเทคโนโลยีและวัสดุต้นน้ำที่อยู่ภายใต้ระบบนิเวศนานาชาติ

นี่คือบทเรียนสำคัญต่อทั้งการลงทุนและการวางโครงสร้างพื้นฐาน ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ไม่สามารถขยายตัวได้ด้วย GPU เพียงอย่างเดียว แต่ต้องมีซัพพลายเชนออปติคัลที่เชื่อถือได้ด้วย บริษัทที่ควบคุมปัจจัยนำเข้าซึ่งขาดแคลนและมีกำลังการผลิตที่ให้อัตราผลผลิตสูง อาจเป็นผู้กำหนดว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ในทศวรรษหน้าจะก่อสร้างได้เร็วเพียงใด