เปิดแผนการ 'เซอร์ราวด์' ของ Google เพื่อโค่น Nvidia ในสงครามชิป AI

35 ล้านชิ้นกับ TPU: ตัวเลขที่ร้อนแรงและเป็นที่ถกเถียง

การสำรวจช่องทางจัดจำหน่ายของ Mizuho ในเดือนมิถุนายน 2026 คาดการณ์ว่าการจัดส่งชิป TPU ของ Google จะอยู่ที่ประมาณ 4.3 ล้านชิ้นในปี 2026 และจะเพิ่มขึ้นเป็น กว่า 35 ล้านชิ้นภายในปี 2028 ซึ่งเพิ่มขึ้นถึง 8 เท่าในสองปี ตัวเลขนี้กลายเป็นประเด็นร้อนทันที เพราะนักวิเคราะห์รายอื่นมองว่าสูงเกินจริง โดย Morgan Stanley คาดการณ์ไว้ที่ประมาณ 5 ล้านชิ้นในปี 2027 และ 7 ล้านชิ้นในปี 2028 ขณะที่ Wolfe Research มองว่าจะอยู่ที่ประมาณ 7 ล้านชิ้นต่อปีภายในสิ้นปี 2028 ตัวเลข 35 ล้านชิ้นของ Mizuho ถูกตั้งคำถามว่า สูงถึง 2.3 เท่าของการคาดการณ์ทั้งอุตสาหกรรม และ "ห่างไกลจากความเป็นจริงของซัพพลายเชน" ด้าน TrendForce เองก็ออกมาประมาณการที่ต่ำกว่า โดยในเดือนมกราคม 2026 คาดการณ์ไว้ที่ 5 ล้านชิ้นในปี 2027 และ 7 ล้านชิ้นในปี 2028

การพลิกเกมของตลาดชิปแบบกำหนดเอง

ข้อมูลจาก TrendForce พบว่า ในปี 2026 การจัดส่งชิป AI แบบ ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) เติบโต 44.6% เมื่อเทียบกับปีก่อน ซึ่งสูงเกือบสามเท่าของการเติบโตของ GPU ทั่วไปที่คาดการณ์ไว้ที่ 16.1% นับเป็นการกลับกันของสมการเป็นครั้งแรกในยุค AI ตลาดชิป AI แบบกำหนดเองทั้งหมดคาดว่าจะขยายตัวประมาณ 45% ในปี 2026 และมีแนวโน้มจะแตะมูลค่า 118 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2033 การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างนี้เป็นผลดีโดยตรงต่อกลยุทธ์ TPU ของ Google โดย Broadcom พาร์ทเนอร์ออกแบบ ASIC ระยะยาวของ Google คาดว่าจะสามารถครองส่วนแบ่งตลาดชิป AI แบบกำหนดเองได้ถึงประมาณ 60% ภายในปี 2027

กระจายความเสี่ยงซัพพลายเชน: หันหา Intel และ Marvell

Google กำลังลดการพึ่งพา TSMC และ Broadcom เพียงรายเดียว โดยรายงานจาก The Information ที่ถูกอ้างอิงโดย Reuters และ TrendForce ระบุว่า Google ได้เจรจาให้ Intel เป็นผู้ผลิตชิป TPU กว่า 3 ล้านชิ้นในปี 2028 นอกจากนี้ Google ยังได้หารือกับ Marvell Technology เพื่อร่วมออกแบบชิป AI ซึ่งจะเพิ่ม Marvell เป็นพาร์ทเนอร์ออกแบบรายที่สาม ถัดจาก Broadcom และ MediaTek

TorchTPU: จุดจบของเกราะปราการ CUDA?

ที่งาน Cloud Next 2026 (24 เมษายน) Google ประกาศเปิดตัว TorchTPU อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ชั้นกลางที่ช่วยให้โมเดลที่เขียนด้วย PyTorch ทำงานบน TPU ได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านเลเยอร์ PyTorch/XLA แบบเดิม นี่คือการท้าชนโดยตรงกับระบบนิเวศซอฟต์แวร์ CUDA ของ Nvidia ซึ่งเป็น 'คูน้ำ' ทางซอฟต์แวร์ที่ล็อกนักพัฒนาให้ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ของ Nvidia Google ทำงานร่วมกับ Meta ซึ่งเป็นผู้ดูแลเฟรมเวิร์ก PyTorch ในโปรเจกต์นี้ วิธีการนี้มุ่งหวังที่จะลดต้นทุนในการเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ของนักพัฒนา และทำลายการผูกขาดโมเดลการเขียนโปรแกรมของ Nvidia โดยปัจจุบัน PyTorch ครองสัดส่วนประมาณ 85% ของงานวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงลึก การทำให้มันทำงานบน TPU ได้อย่างสมบูรณ์แบบจึงอาจเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขันได้

ข้อตกลง 35,000 ล้านดอลลาร์: ยังไม่ได้รับการยืนยัน

ยังไม่ได้รับการยืนยัน ข้อมูลเกี่ยวกับ "ข้อตกลงมูลค่า 35,000 ล้านดอลลาร์ที่เกี่ยวข้องกับ Google, Broadcom, และ Anthropic ซึ่งได้รับเงินทุนจาก Apollo และ Blackstone" ไม่ปรากฏในแหล่งข้อมูลที่ค้นหาได้ มีหลักฐานที่ชัดเจนสำหรับการค้ำประกัน 3.2 พันล้านดอลลาร์ของ Google สำหรับ TeraWulf และบทบาทของ Broadcom ในฐานะพาร์ทเนอร์ออกแบบชิป TPU แต่ตัวเลข 35,000 ล้านดอลลาร์นี้ไม่พบในแหล่งข่าวที่ได้รับมา ควรถือว่าเป็นข้อมูลที่ไม่ได้รับการยืนยันจนกว่าจะมีแหล่งข่าวหลักที่เชื่อถือได้