เจาะลึกความร่วมมือ MediaTek–Nvidia

การเป็นพันธมิตรครั้งนี้ครอบคลุมห่วงโซ่การประมวลผล AI เต็มรูปแบบ สร้างความต้องการวิศวกรในทุก ๆ เลเยอร์:

• หน่วยประมวลผลสำหรับ AI PC: MediaTek ร่วมออกแบบ ชิป N1X ซึ่งเป็นขุมพลังให้กับแล็ปท็อป Nvidia RTX Spark ที่เปิดตัวในงาน GTC Taipei ชิปนี้ผลิตด้วยกระบวนการ 3nm ของ TSMC
• ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคล: MediaTek ร่วมออกแบบ ซูเปอร์ชิป GB10 Grace Blackwell ภายใน DGX Spark ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคลที่เริ่มวางจำหน่ายสู่สาธารณะในเดือนตุลาคม 2025
• ASIC สำหรับ AI โดยเฉพาะ: MediaTek ได้เข้าสู่ระบบนิเวศชิป ASIC แบบปรับแต่งพิเศษของ Nvidia ในฐานะผู้ใช้งานรายแรก ๆ ของ NVLink Fusion โดยนำความเชี่ยวชาญด้านการเชื่อมต่อความเร็วสูงและการออกแบบมาสร้างซิลิคอน AI สำหรับการประมวลผลแบบคลาวด์
• โซลูชันยานยนต์: ทั้งสองบริษัทกำลังร่วมกันพัฒนาแพลตฟอร์มระบบภายในห้องโดยสารรถยนต์ โดยใช้ชิปเล็ต GPU ของ Nvidia และ IP ด้าน AI โดยมีเป้าหมายเริ่มการผลิตได้เร็วที่สุดในปี 2026
• IoT และ Edge AI: ความร่วมมือยังขยายไปถึงเฟรมเวิร์คเอจ AI ซึ่งรวมถึง Nvidia TAO นำขีดความสามารถด้านการอนุมานของ AI ไปสู่อุปกรณ์ที่ใช้พลังงานต่ำ

ทุกโครงการต้องการวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการออกแบบชิป, แพคเกจจิ้งขั้นสูง, การบูรณาการระบบ และซอฟต์แวร์ AI ซึ่งเป็นตำแหน่งงานที่แทบไม่เคยมีในระดับนี้มาก่อนยุคที่ AI เฟื่องฟู

คำพูดของ Huang บนเวที Computex 2026: ‘เป็นเรื่องไร้สาระ’

ในการปาฐกถาบนเวที Computex 2026 ณ กรุงไทเป Jensen Huang ได้ตอบโต้แนวคิดที่ว่า AI จะกำจัดงานทางด้านซอฟต์แวร์อย่างตรงไปตรงมา :

“ผู้คนพูดกันว่า AI จะลดจำนวนงานลง — มันเป็นเรื่องไร้สาระสิ้นดี มันกำลังทำให้มีการจ้างงานวิศวกรซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้นต่างหาก”

ข้อโต้แย้งของ Huang ตั้งอยู่บนตรรกะทางเศรษฐศาสตร์ที่ไม่ซับซ้อน นั่นคือ เมื่อผลผลิตของวิศวกรซอฟต์แวร์หนึ่งคนเพิ่มขึ้นทวีคูณด้วยเครื่องมือ AI บริษัทต่าง ๆ ก็จะต้องการผลผลิตที่เพิ่มขึ้นนั้นมากขึ้นไปอีก — ไม่ใช่น้อยลง เขาเปรียบเทียบผลกระทบของ AI กับคลื่นเทคโนโลยีลูกก่อน ๆ: “พีซีทำให้เรายุ่งขึ้น อินเทอร์เน็ตทำให้เรายุ่งขึ้น มือถือทำให้เรายุ่งขึ้น AI ก็จะทำแบบเดียวกัน”

เพื่อเป็นหลักฐานสนับสนุน Huang ชี้ไปที่ปริมาณ Commit บน GitHub ซึ่งพุ่งสูงขึ้นเกือบสามเท่า และการใช้งาน AI เขียนโค้ดที่พุ่งพรวดจาก 300 ล้านเซสชันในปี 2023 ไปเป็นเกือบ 1.4 พันล้านเซสชันในช่วงต้นปี 2026 ความหมายโดยนัยก็คือ เครื่องมือ AI กำลังเพิ่มพูนประสิทธิภาพของวิศวกรอย่างมหาศาลจนความต้องการตัววิศวกรกำลังเพิ่มสูงขึ้น ไม่ใช่ลดลง

ทำความเข้าใจตัวเลขการเลิกจ้าง 107,000 ตำแหน่ง

มุมมองในแง่ดีของ Huang ต้องเผชิญกับฉากหลังที่ไม่น่าอภิรมย์นัก: พนักงานในภาคเทคโนโลยีมากกว่า 107,000 คนถูกเลิกจ้างไปแล้วในปี 2026 Huang และผู้สนับสนุนอธิบายความขัดแย้งนี้ด้วยสองแนวทาง:

1. การเลิกจ้างจำนวนมากเกิดจากการปรับโครงสร้างหลังยุคโรคระบาดและการขับเคลื่อนเพื่อประสิทธิภาพ ไม่ใช่การทดแทนด้วย AI โดยตรง เป็นที่ทราบกันดีว่าบริษัทเทคเคยจ้างงานกันอย่างล้นเกินในช่วงที่ตลาดบูมระหว่างปี 2020–2022 และการปลดพนักงานในปัจจุบันก็สะท้อนถึงการปรับฐานตามวัฏจักรที่เคยเกิดขึ้นมาก่อนยุคของ Generative AI
2. การจ้างงานที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะกำลังเติบโตเร็วกว่าที่ตำแหน่งงานแบบเดิมกำลังหดหายไป การขยายตัวของ MediaTek — ไม่ว่าจะเป็นการจ้างอดีตผู้เชี่ยวชาญด้านแพคเกจจิ้งจาก TSMC, การตั้งเป้ารายได้ 1 พันล้านดอลลาร์ในธุรกิจใหม่ และการรับคนเพื่อทำโปรเจกต์ร่วมกับ Nvidia — แสดงให้เห็นว่าการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ได้ก่อให้เกิดงานประเภทใหม่ ๆ (เช่น การออกแบบชิปเล็ต, การปฏิบัติการใน AI Factory, การบูรณาการ AI ในยานยนต์) ซึ่งแทบไม่มีอยู่เลยเมื่อห้าปีก่อน

ข้อสรุปหลักของ Huang ยังคงมีความละเอียดอ่อน นั่นคือ เขาไม่ได้กำลังบอกว่าจะไม่มีใครตกงานเลย แต่กำลังบอกว่าตำแหน่งงานวิศวกรรมรูปแบบใหม่จะดูดซับแรงงานที่มีความสามารถได้มากกว่าตำแหน่งงานเก่าที่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ และ MediaTek, Qualcomm, รวมถึงระบบนิเวศพันธมิตรของ Nvidia กำลังแสดงให้เห็นรูปแบบดังกล่าวในเวลาจริง

ท้ายที่สุดแล้ว คำถามไม่ใช่แค่ว่า AI จะเข้ามาทำงานแทนที่บางหน้าที่ของมนุษย์หรือไม่ แต่เป็นว่าความต้องการโดยรวมสำหรับวิศวกรที่สร้างระบบ AI จะแซงหน้าอัตราการลดลงของบทบาทแบบเดิมหรือเปล่า สำหรับตอนนี้ ข้อมูลการจ้างงานในอุตสาหกรรมชิปกำลังให้น้ำหนักไปที่ฝั่งของ Huang

เจาะลึกความร่วมมือ MediaTek–Nvidia

การเป็นพันธมิตรครั้งนี้ครอบคลุมห่วงโซ่การประมวลผล AI เต็มรูปแบบ สร้างความต้องการวิศวกรในทุก ๆ เลเยอร์:

• หน่วยประมวลผลสำหรับ AI PC: MediaTek ร่วมออกแบบ ชิป N1X ซึ่งเป็นขุมพลังให้กับแล็ปท็อป Nvidia RTX Spark ที่เปิดตัวในงาน GTC Taipei ชิปนี้ผลิตด้วยกระบวนการ 3nm ของ TSMC
• ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคล: MediaTek ร่วมออกแบบ ซูเปอร์ชิป GB10 Grace Blackwell ภายใน DGX Spark ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคลที่เริ่มวางจำหน่ายสู่สาธารณะในเดือนตุลาคม 2025
• ASIC สำหรับ AI โดยเฉพาะ: MediaTek ได้เข้าสู่ระบบนิเวศชิป ASIC แบบปรับแต่งพิเศษของ Nvidia ในฐานะผู้ใช้งานรายแรก ๆ ของ NVLink Fusion โดยนำความเชี่ยวชาญด้านการเชื่อมต่อความเร็วสูงและการออกแบบมาสร้างซิลิคอน AI สำหรับการประมวลผลแบบคลาวด์
• โซลูชันยานยนต์: ทั้งสองบริษัทกำลังร่วมกันพัฒนาแพลตฟอร์มระบบภายในห้องโดยสารรถยนต์ โดยใช้ชิปเล็ต GPU ของ Nvidia และ IP ด้าน AI โดยมีเป้าหมายเริ่มการผลิตได้เร็วที่สุดในปี 2026
• IoT และ Edge AI: ความร่วมมือยังขยายไปถึงเฟรมเวิร์คเอจ AI ซึ่งรวมถึง Nvidia TAO นำขีดความสามารถด้านการอนุมานของ AI ไปสู่อุปกรณ์ที่ใช้พลังงานต่ำ

ทุกโครงการต้องการวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการออกแบบชิป, แพคเกจจิ้งขั้นสูง, การบูรณาการระบบ และซอฟต์แวร์ AI ซึ่งเป็นตำแหน่งงานที่แทบไม่เคยมีในระดับนี้มาก่อนยุคที่ AI เฟื่องฟู

คำพูดของ Huang บนเวที Computex 2026: ‘เป็นเรื่องไร้สาระ’

ในการปาฐกถาบนเวที Computex 2026 ณ กรุงไทเป Jensen Huang ได้ตอบโต้แนวคิดที่ว่า AI จะกำจัดงานทางด้านซอฟต์แวร์อย่างตรงไปตรงมา :

“ผู้คนพูดกันว่า AI จะลดจำนวนงานลง — มันเป็นเรื่องไร้สาระสิ้นดี มันกำลังทำให้มีการจ้างงานวิศวกรซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้นต่างหาก”

ข้อโต้แย้งของ Huang ตั้งอยู่บนตรรกะทางเศรษฐศาสตร์ที่ไม่ซับซ้อน นั่นคือ เมื่อผลผลิตของวิศวกรซอฟต์แวร์หนึ่งคนเพิ่มขึ้นทวีคูณด้วยเครื่องมือ AI บริษัทต่าง ๆ ก็จะต้องการผลผลิตที่เพิ่มขึ้นนั้นมากขึ้นไปอีก — ไม่ใช่น้อยลง เขาเปรียบเทียบผลกระทบของ AI กับคลื่นเทคโนโลยีลูกก่อน ๆ: “พีซีทำให้เรายุ่งขึ้น อินเทอร์เน็ตทำให้เรายุ่งขึ้น มือถือทำให้เรายุ่งขึ้น AI ก็จะทำแบบเดียวกัน”

เพื่อเป็นหลักฐานสนับสนุน Huang ชี้ไปที่ปริมาณ Commit บน GitHub ซึ่งพุ่งสูงขึ้นเกือบสามเท่า และการใช้งาน AI เขียนโค้ดที่พุ่งพรวดจาก 300 ล้านเซสชันในปี 2023 ไปเป็นเกือบ 1.4 พันล้านเซสชันในช่วงต้นปี 2026 ความหมายโดยนัยก็คือ เครื่องมือ AI กำลังเพิ่มพูนประสิทธิภาพของวิศวกรอย่างมหาศาลจนความต้องการตัววิศวกรกำลังเพิ่มสูงขึ้น ไม่ใช่ลดลง

ทำความเข้าใจตัวเลขการเลิกจ้าง 107,000 ตำแหน่ง

มุมมองในแง่ดีของ Huang ต้องเผชิญกับฉากหลังที่ไม่น่าอภิรมย์นัก: พนักงานในภาคเทคโนโลยีมากกว่า 107,000 คนถูกเลิกจ้างไปแล้วในปี 2026 Huang และผู้สนับสนุนอธิบายความขัดแย้งนี้ด้วยสองแนวทาง:

1. การเลิกจ้างจำนวนมากเกิดจากการปรับโครงสร้างหลังยุคโรคระบาดและการขับเคลื่อนเพื่อประสิทธิภาพ ไม่ใช่การทดแทนด้วย AI โดยตรง เป็นที่ทราบกันดีว่าบริษัทเทคเคยจ้างงานกันอย่างล้นเกินในช่วงที่ตลาดบูมระหว่างปี 2020–2022 และการปลดพนักงานในปัจจุบันก็สะท้อนถึงการปรับฐานตามวัฏจักรที่เคยเกิดขึ้นมาก่อนยุคของ Generative AI
2. การจ้างงานที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะกำลังเติบโตเร็วกว่าที่ตำแหน่งงานแบบเดิมกำลังหดหายไป การขยายตัวของ MediaTek — ไม่ว่าจะเป็นการจ้างอดีตผู้เชี่ยวชาญด้านแพคเกจจิ้งจาก TSMC, การตั้งเป้ารายได้ 1 พันล้านดอลลาร์ในธุรกิจใหม่ และการรับคนเพื่อทำโปรเจกต์ร่วมกับ Nvidia — แสดงให้เห็นว่าการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ได้ก่อให้เกิดงานประเภทใหม่ ๆ (เช่น การออกแบบชิปเล็ต, การปฏิบัติการใน AI Factory, การบูรณาการ AI ในยานยนต์) ซึ่งแทบไม่มีอยู่เลยเมื่อห้าปีก่อน

ข้อสรุปหลักของ Huang ยังคงมีความละเอียดอ่อน นั่นคือ เขาไม่ได้กำลังบอกว่าจะไม่มีใครตกงานเลย แต่กำลังบอกว่าตำแหน่งงานวิศวกรรมรูปแบบใหม่จะดูดซับแรงงานที่มีความสามารถได้มากกว่าตำแหน่งงานเก่าที่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ และ MediaTek, Qualcomm, รวมถึงระบบนิเวศพันธมิตรของ Nvidia กำลังแสดงให้เห็นรูปแบบดังกล่าวในเวลาจริง

ท้ายที่สุดแล้ว คำถามไม่ใช่แค่ว่า AI จะเข้ามาทำงานแทนที่บางหน้าที่ของมนุษย์หรือไม่ แต่เป็นว่าความต้องการโดยรวมสำหรับวิศวกรที่สร้างระบบ AI จะแซงหน้าอัตราการลดลงของบทบาทแบบเดิมหรือเปล่า สำหรับตอนนี้ ข้อมูลการจ้างงานในอุตสาหกรรมชิปกำลังให้น้ำหนักไปที่ฝั่งของ Huang