Lip-Bu Tan ชี้หน่วยความจำกำลังเป็นคอขวดใหม่ของ AI

การสร้างระบบ AI อาจติดข้อจำกัดที่คนพูดถึงน้อยกว่า GPU แต่สำคัญไม่แพ้กัน นั่นคือ หน่วยความจำ

Lip-Bu Tan ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Intel กล่าวในงาน AI Infra Summit ที่เมืองซานตาคลารา เมื่อวันที่ 15 กันยายนว่า ภาวะขาดแคลนหน่วยความจำได้ทำให้โครงการธุรกิจบางส่วนล่าช้าแล้ว และราคาหน่วยความจำเพิ่มขึ้นราว 5–7 เท่า เขาเตือนว่าปัญหานี้จะยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อระบบ AI ต้องใช้ชิปหน่วยความจำในปริมาณมากขึ้น 45

คอขวดของ AI ไม่ได้มีแค่ชิปประมวลผล

ใจความสำคัญจาก Tan คือ การนำ AI ไปใช้งานจริงไม่ได้ขึ้นอยู่กับโปรเซสเซอร์หรือชิปเร่งความเร็วเพียงอย่างเดียว เซิร์ฟเวอร์ AI ยังต้องใช้หน่วยความจำความจุสูง โดยเฉพาะ HBM (high-bandwidth memory) หรือหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง ซึ่งมีบทบาทในการป้อนข้อมูลให้ชิปประมวลผล AI ได้รวดเร็ว

เมื่อเซิร์ฟเวอร์ AI ดูดซับ HBM ไปมาก อุปทานที่ตึงตัวและราคาที่สูงขึ้นจึงเริ่มส่งผลต่ออุปกรณ์อื่นนอกดาต้าเซ็นเตอร์ด้วย รวมถึงพีซีและสมาร์ตโฟน 4

ในทางปฏิบัติ บริษัทอาจจัดหาชิปประมวลผลไว้ได้ แต่ยังไม่สามารถประกอบและติดตั้งระบบได้ครบ หากขาดหน่วยความจำตามสเปกที่ต้องใช้ ดังนั้นหน่วยความจำจึงไม่ใช่แค่ต้นทุนชิ้นส่วนอีกบรรทัดหนึ่ง แต่กลายเป็นตัวกำหนดกำหนดการส่งมอบโครงการ

เหตุใดจึงแก้ปัญหาได้ไม่เร็ว

ข้อมูลที่มีชี้ไปในทิศทางเดียวกันว่า ความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI เพิ่มขึ้นเร็วกว่าความสามารถของผู้ผลิตในการส่งมอบหน่วยความจำ Tan กล่าวว่า หน่วยความจำได้กลายเป็นจุดติดขัดของตลาดแล้ว และสถานการณ์จะเลวร้ายลง 5

ก่อนหน้านี้ในเดือนกุมภาพันธ์ เขาเคยกล่าวว่า จากการพูดคุยกับผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรม เขาได้รับข้อมูลว่าอาจ “ไม่มีการผ่อนคลาย” ของภาวะตึงตัวจนถึงปี 2028 อย่างไรก็ตาม นี่ควรตีความว่าเป็นการประเมินของผู้บริหารต่อแนวโน้มอุปทาน ไม่ใช่กำหนดเวลาที่ทั้งอุตสาหกรรมรับรองร่วมกัน 8

แรงกดดันเด่นชัดเป็นพิเศษในตลาด HBM เพราะเซิร์ฟเวอร์ AI ใช้หน่วยความจำประเภทนี้จำนวนมาก รายงานจากงานเดือนกันยายนเชื่อมโยงการขาดแคลนกับการที่เซิร์ฟเวอร์ AI ดูดซับอุปทาน HBM จนเกิดผลกระทบต่ออุปกรณ์ทั่วไป 4

ภาวะตึงตัวอาจยืดเยื้อแค่ไหน

จากข้อมูลที่มี ยังไม่มีตารางเวลายืนยันเพียงชุดเดียวว่าตลาดจะกลับสู่ภาวะปกติเมื่อใด แต่คำเตือนต่าง ๆ สะท้อนความเสี่ยงที่อาจกินเวลาหลายปีมากกว่าจะเป็นเหตุสะดุดระยะสั้น

• มุมมองของ Tan: เขาระบุว่าอาจไม่มีการผ่อนคลายก่อนปี 2028 ตามข้อมูลที่เขาได้รับจากซัพพลายเออร์รายสำคัญในช่วงต้นปี 2026 8
• มุมมองของ Phison: K.S. Pua มองว่า NAND flash อาจเผชิญภาวะขาดแคลนรุนแรงที่สุดในปี 2027 17
• ภาพรวมตลาด: บทวิเคราะห์หนึ่งชี้ถึงอุปทานตึงตัว ราคาสูงขึ้น และการทำข้อตกลงจัดซื้อระยะหลายปี ขณะเดียวกันกำลังการผลิต DRAM ของโลกกระจุกตัวอย่างมากใน Samsung Electronics, SK hynix และ Micron 57

ทั้งหมดนี้เป็นการคาดการณ์และการประเมินตลาด ไม่ใช่ข้อสรุปตายตัว การเพิ่มกำลังผลิต การเปลี่ยนแปลงระดับการลงทุน AI หรือการพัฒนาที่ช่วยลดการใช้หน่วยความจำ อาจทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไปได้

ผลกระทบต่อราคาและการจัดหาสินค้า

ผลกระทบระยะใกล้คือ การจัดซื้อที่ยากขึ้นและต้นทุนระบบที่สูงขึ้น เมื่อหน่วยความจำที่มีจำกัดถูกจัดสรรให้โครงสร้างพื้นฐาน AI มากขึ้น กลุ่มอุปกรณ์ที่อ่อนไหวต่อราคาหรือมีลำดับความสำคัญต่ำกว่าอาจเผชิญทั้งปัญหาของขาดและต้นทุนชิ้นส่วนเพิ่มขึ้น โดยรายงานจากงานระบุถึงผลกระทบที่ลามไปยังสมาร์ตโฟนและพีซีโดยตรง 4

สำหรับองค์กรที่วางแผนขยายระบบ AI ประเด็นที่ควรคำนึงถึงมี 3 ข้อ

1. วางแผนจัดซื้อหน่วยความจำตั้งแต่เนิ่น ๆ เพราะการมีชิปประมวลผลพร้อม ไม่ได้หมายความว่าระบบจะพร้อมติดตั้งเสมอไป
2. กำหนดหน่วยความจำเป็นข้อจำกัดตั้งแต่ขั้นออกแบบระบบ ทั้งความจุ แบนด์วิดท์ และความเสี่ยงด้านการจัดสรรอุปทาน
3. มองคอขวดเป็นปัญหาที่เชื่อมโยงกัน การเพิ่มชิปเร่งความเร็วอาจดันความต้องการหน่วยความจำ ไฟฟ้า และระบบระบายความร้อนขึ้นพร้อมกัน

ไฟฟ้าและระบบระบายความร้อนก็เป็นโจทย์ใหญ่

Tan ไม่ได้มองว่านี่เป็นปัญหาหน่วยความจำเพียงด้านเดียว เขายังชี้ว่าการจัดหาไฟฟ้าให้เพียงพอ และการพัฒนาเทคโนโลยีระบายความร้อน จะเป็นประเด็นใหญ่ของตลาดชิปและโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่นกัน 5

นัยสำคัญคือ การขยาย AI ต้องอาศัยระบบที่ทำงานสอดประสานกัน ตั้งแต่ชิปประมวลผล หน่วยความจำ เครือข่าย ระบบจ่ายไฟ ไปจนถึงการจัดการความร้อน การมีหน่วยความจำเพิ่มขึ้นช่วยปลดล็อกอุปสรรคหนึ่งได้ แต่ไม่อาจแก้ข้อจำกัดทางกายภาพของการเดินระบบ AI ความหนาแน่นสูงได้ทั้งหมด

บทสรุป

คำเตือนของ Tan สะท้อนว่า คอขวดด้านฮาร์ดแวร์ของ AI กำลังขยับไปไกลกว่าตัวประมวลผล หน่วยความจำที่ขาดแคลนทำให้โครงการล่าช้า ราคาพุ่งขึ้นอย่างมาก และแนวโน้มระยะใกล้ยังตึงตัว

การประเมินของเขาว่าตลาดอาจไม่คลายตัวก่อนปี 2028 รวมถึงคำเตือนของ Phison เกี่ยวกับ NAND flash ในปี 2027 บ่งชี้ว่าแรงกดดันอาจยืดเยื้อ แต่ทั้งสองประเด็นยังเป็นเพียงการคาดการณ์ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ยืนยันแล้ว 4817

สำหรับบริษัทที่กำลังวางแผนกำลังการประมวลผล AI หน่วยความจำ ไฟฟ้า และระบบระบายความร้อน ควรถูกจัดเป็นความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานระดับเดียวกับการจัดหาชิปเร่งความเร็ว ตั้งแต่วันแรกของการออกแบบระบบ