คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1] Nvidia เพิ่งรายงานรายได้รายไตรมาสสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 81.6 พันล้านดอลลาร์ โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ทำรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่า AI เป็นเครื่องยนต์หลักของบริษัท [49] Huang เชื่อว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกอาจขยายสู่ระดับ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้การจองกำลังผลิตชิปล่วงหน้ากับ TSMC กลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อการเติบโตของ Nvidia [35][38] Why is Nvidia CEO Jensen Huang reportedly flying to Taiwan almost every month to push TSMC for more chip production, and how does this relat Nvidia’s AI boom has made semiconductor manufacturing capacity one of the most valuable resources in the global tech industry. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why is Nvidia CEO Jensen Huang reportedly flying to Taiwan almost every month to push TSMC for more chip production, and how does this relat. Article summary: Because Nvidia’s growth is now constrained less by customer demand than by foundry supply, Huang’s repeated Taiwan trips are essentially supply-allocation missions: he needs TSMC to reserve more advanced wafer capacity a. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Taiwanese media reported that Nvidia's demand could require TSMC to ramp up production of its 3-nanometer wafers at its Taiwan facilities." source context "Why Nvidia CEO Jensen Huang’s Meeting with Taiwan Semi Is a Big Deal for NVDA Stock" Reference image 2: visual subject "OS ANGELES - AUG 06 Mark C
openai.com ความสำเร็จของ Nvidia ในยุค AI ทำให้บริษัทต้องเจอกับปัญหาที่บริษัทเทคโนโลยีส่วนใหญ่ไม่ค่อยเจอ นั่นคือ ความต้องการสินค้ามากกว่าที่โลกจะผลิตได้ทัน
เหตุผลนี้เองที่ทำให้ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เดินทางไปไต้หวันหลายครั้งเพื่อพบผู้บริหารของ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปหลักของ Nvidia การเดินทางเหล่านี้ไม่ใช่แค่การเยี่ยมพันธมิตร แต่เป็นการเจรจาระดับสูงเพื่อ ล็อกกำลังการผลิตชิปขั้นสูงให้เพียงพอกับความต้องการที่กำลังพุ่งขึ้นทั่วโลก
คอขวดของ Nvidia ไม่ใช่ลูกค้า แต่คือโรงงานผลิต
ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ปัญหามักเกิดเมื่อความต้องการสินค้าเริ่มลดลง แต่สำหรับ Nvidia สถานการณ์กลับตรงกันข้าม
ลูกค้าของบริษัท—ตั้งแต่ผู้ให้บริการคลาวด์ บริษัทเทคโนโลยี ไปจนถึงรัฐบาล—กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ และต้องใช้ GPU จำนวนมหาศาล เพื่อฝึกและรันโมเดล AI
อย่างไรก็ตาม Nvidia เป็นบริษัทที่ออกแบบชิป แต่ไม่ได้ผลิตเอง การผลิตทั้งหมดต้องพึ่งพาโรงงานของ TSMC ทำให้ กำลังผลิตเวเฟอร์และเทคโนโลยีแพ็กเกจขั้นสูง กลายเป็นข้อจำกัดสำคัญของธุรกิจ
มีรายงานว่า Huang เดินทางไปไต้หวันบ่อยครั้งเพื่อผลักดันให้ซัพพลายเออร์ รวมถึง TSMC เพิ่มกำลังผลิต โดยสื่อบางแห่งระบุว่าเขาอาจเดินทางไปเกือบทุกเดือนเพื่อขอเพิ่มโควตาการผลิต แม้ความถี่นี้จะมาจากรายงานสื่อ ไม่ใช่การยืนยันอย่างเป็นทางการจากบริษัท
คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "เบื้องหลังที่ Jensen Huang ต้องบินไปไต้หวัน เพื่อเร่งกำลังผลิตชิป AI ของโลก" คืออะไร ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1]
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1] Nvidia เพิ่งรายงานรายได้รายไตรมาสสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 81.6 พันล้านดอลลาร์ โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ทำรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่า AI เป็นเครื่องยนต์หลักของบริษัท [49]
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? Huang เชื่อว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกอาจขยายสู่ระดับ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้การจองกำลังผลิตชิปล่วงหน้ากับ TSMC กลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อการเติบโตของ Nvidia [35][38]
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1] Nvidia เพิ่งรายงานรายได้รายไตรมาสสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 81.6 พันล้านดอลลาร์ โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ทำรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่า AI เป็นเครื่องยนต์หลักของบริษัท [49] Huang เชื่อว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกอาจขยายสู่ระดับ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้การจองกำลังผลิตชิปล่วงหน้ากับ TSMC กลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อการเติบโตของ Nvidia [35][38] Why is Nvidia CEO Jensen Huang reportedly flying to Taiwan almost every month to push TSMC for more chip production, and how does this relat Nvidia’s AI boom has made semiconductor manufacturing capacity one of the most valuable resources in the global tech industry. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why is Nvidia CEO Jensen Huang reportedly flying to Taiwan almost every month to push TSMC for more chip production, and how does this relat. Article summary: Because Nvidia’s growth is now constrained less by customer demand than by foundry supply, Huang’s repeated Taiwan trips are essentially supply-allocation missions: he needs TSMC to reserve more advanced wafer capacity a. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Taiwanese media reported that Nvidia's demand could require TSMC to ramp up production of its 3-nanometer wafers at its Taiwan facilities." source context "Why Nvidia CEO Jensen Huang’s Meeting with Taiwan Semi Is a Big Deal for NVDA Stock" Reference image 2: visual subject "OS ANGELES - AUG 06 Mark C
openai.com ความสำเร็จของ Nvidia ในยุค AI ทำให้บริษัทต้องเจอกับปัญหาที่บริษัทเทคโนโลยีส่วนใหญ่ไม่ค่อยเจอ นั่นคือ ความต้องการสินค้ามากกว่าที่โลกจะผลิตได้ทัน
เหตุผลนี้เองที่ทำให้ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เดินทางไปไต้หวันหลายครั้งเพื่อพบผู้บริหารของ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปหลักของ Nvidia การเดินทางเหล่านี้ไม่ใช่แค่การเยี่ยมพันธมิตร แต่เป็นการเจรจาระดับสูงเพื่อ ล็อกกำลังการผลิตชิปขั้นสูงให้เพียงพอกับความต้องการที่กำลังพุ่งขึ้นทั่วโลก
คอขวดของ Nvidia ไม่ใช่ลูกค้า แต่คือโรงงานผลิต
ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ปัญหามักเกิดเมื่อความต้องการสินค้าเริ่มลดลง แต่สำหรับ Nvidia สถานการณ์กลับตรงกันข้าม
ลูกค้าของบริษัท—ตั้งแต่ผู้ให้บริการคลาวด์ บริษัทเทคโนโลยี ไปจนถึงรัฐบาล—กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ และต้องใช้ GPU จำนวนมหาศาล เพื่อฝึกและรันโมเดล AI
อย่างไรก็ตาม Nvidia เป็นบริษัทที่ออกแบบชิป แต่ไม่ได้ผลิตเอง การผลิตทั้งหมดต้องพึ่งพาโรงงานของ TSMC ทำให้ กำลังผลิตเวเฟอร์และเทคโนโลยีแพ็กเกจขั้นสูง กลายเป็นข้อจำกัดสำคัญของธุรกิจ
มีรายงานว่า Huang เดินทางไปไต้หวันบ่อยครั้งเพื่อผลักดันให้ซัพพลายเออร์ รวมถึง TSMC เพิ่มกำลังผลิต โดยสื่อบางแห่งระบุว่าเขาอาจเดินทางไปเกือบทุกเดือนเพื่อขอเพิ่มโควตาการผลิต แม้ความถี่นี้จะมาจากรายงานสื่อ ไม่ใช่การยืนยันอย่างเป็นทางการจากบริษัท
คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "เบื้องหลังที่ Jensen Huang ต้องบินไปไต้หวัน เพื่อเร่งกำลังผลิตชิป AI ของโลก" คืออะไร ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1]
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? ความต้องการ GPU สำหรับ AI ของ Nvidia พุ่งสูงมากจนปัญหาหลักของบริษัทไม่ใช่ลูกค้า แต่เป็นกำลังการผลิตชิป ทำให้ Jensen Huang ต้องเดินทางไปไต้หวันเพื่อเจรจากับ TSMC ให้เพิ่มกำลังผลิต [1] Nvidia เพิ่งรายงานรายได้รายไตรมาสสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 81.6 พันล้านดอลลาร์ โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ทำรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นว่า AI เป็นเครื่องยนต์หลักของบริษัท [49]
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? Huang เชื่อว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกอาจขยายสู่ระดับ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้การจองกำลังผลิตชิปล่วงหน้ากับ TSMC กลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อการเติบโตของ Nvidia [35][38]
ตัวเลขรายได้ที่สะท้อนความต้องการ AI ที่ร้อนแรง ผลประกอบการล่าสุดของ Nvidia แสดงให้เห็นขนาดของกระแส AI ได้ชัดเจน
บริษัทประกาศรายได้ไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2027 สูงถึง 81.6 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 85% จากปีก่อน โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์—ซึ่งรวมถึง GPU สำหรับ AI—สร้างรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ ของทั้งหมด
กล่าวได้ว่าปัจจุบันธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์กลายเป็นแกนหลักของ Nvidia และการเติบโตส่วนใหญ่เกิดจากการสร้างคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูล
บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ เช่น Microsoft และ Amazon กำลังลงทุนอย่างหนักในดาต้าเซ็นเตอร์สำหรับ AI ซึ่งหนึ่งคลัสเตอร์อาจต้องใช้ GPU ของ Nvidia หลายพันตัว ส่งผลให้ความต้องการชิปพุ่งสูงอย่างรวดเร็ว
Nvidia กลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ TSMC การเติบโตของ AI ยังเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ด้วย
ภายในปี 2025 Nvidia แซง Apple ขึ้นมาเป็น ลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ TSMC โดยคิดเป็นประมาณ 19% ของรายได้ของโรงงานผลิตชิปรายนี้
ก่อนหน้านี้ชิปสำหรับสมาร์ตโฟนเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการผลิตระดับขั้นสูง แต่ในยุค AI ชิปสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์และการประมวลผล AI กลายเป็นหนึ่งในแรงผลักดันสำคัญแทน
อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์นี้ก็สร้างความเสี่ยงเช่นกัน
หาก TSMC ไม่สามารถเพิ่มกำลังผลิตเวเฟอร์หรือกำลังการแพ็กเกจขั้นสูงได้ทัน ความสามารถของ Nvidia ในการส่งมอบสินค้าและเติบโตด้านรายได้ก็อาจถูกจำกัด แม้ความต้องการจากตลาดจะยังสูงอยู่ก็ตาม
ทำไม Jensen Huang ต้องเร่งล็อกกำลังผลิต Huang เคยเตือนว่าความต้องการ AI อาจกดดันห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ไปอีกหลายปี
เขากล่าวว่า ความต้องการของ Nvidia เพียงบริษัทเดียวอาจทำให้ TSMC ต้องเพิ่มกำลังการผลิตมากกว่าสองเท่าในช่วงทศวรรษหน้า
เรื่องนี้สำคัญมาก เพราะ Nvidia กำลังเตรียมเปิดตัวชิปรุ่นใหม่ เช่นสถาปัตยกรรม Blackwell และ Rubin ซึ่งต้องใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงระดับแนวหน้าของโลก
ยิ่งล็อกกำลังผลิตได้เร็วเท่าไร ก็ยิ่งได้เปรียบคู่แข่ง เพราะบริษัทอื่น ๆ เช่น AMD บริษัทออกแบบชิปของผู้ให้บริการคลาวด์ และสตาร์ทอัพ AI ต่างก็แย่งทรัพยากรการผลิตชุดเดียวกัน
การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับหลายล้านล้านดอลลาร์ เบื้องหลังการแข่งขันนี้คือการลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลก
Huang เชื่อว่าอุตสาหกรรมยังอยู่เพียงช่วงเริ่มต้นของวัฏจักรการลงทุนครั้งใหญ่ โดยเขาประเมินว่าการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจเพิ่มขึ้นไปถึง ประมาณ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ในระยะยาว
ในมุมมองของ Nvidia ศูนย์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนบทบาทจากสถานที่เก็บเซิร์ฟเวอร์แบบเดิม ไปสู่สิ่งที่เขาเรียกว่า “โรงงาน AI” ที่แปลงพลังการประมวลผลเป็นคำตอบ การคาดการณ์ และการตัดสินใจอัตโนมัติ
หากภาพนี้เกิดขึ้นจริง ความต้องการ GPU ประสิทธิภาพสูงก็อาจเพิ่มขึ้นต่อเนื่องไปอีกหลายปี
เกมสองสนามที่ Nvidia ต้องชนะ อนาคตของ Nvidia จึงขึ้นอยู่กับการแข่งขันสองด้านพร้อมกัน
การออกแบบชิป AI ที่ทรงพลังที่สุด
การรักษาสิทธิ์เข้าถึงกำลังการผลิตชิปขั้นสูงให้เพียงพอ
จนถึงตอนนี้ Nvidia ดูเหมือนจะชนะในสนามแรก แต่สนามที่สอง—การแย่งกำลังการผลิตจากโรงงานเซมิคอนดักเตอร์—อาจเป็นตัวกำหนดว่า บริษัทจะเปลี่ยนความต้องการมหาศาลของตลาดให้กลายเป็นรายได้จริงได้เร็วแค่ไหน
และนั่นคือเหตุผลว่าทำไมการเดินทางไปไต้หวันของ Jensen Huang จึงมีความหมายมาก ในยุค AI บริษัทเทคโนโลยีที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลกก็ยังต้องพึ่งสิ่งพื้นฐานอย่างหนึ่งอยู่ดี
โรงงานที่สามารถผลิตชิปได้มากพอ .
focustaiwan.tw AI demand could more than double TSMC capacity: Nvidia CEO
ตัวเลขรายได้ที่สะท้อนความต้องการ AI ที่ร้อนแรง ผลประกอบการล่าสุดของ Nvidia แสดงให้เห็นขนาดของกระแส AI ได้ชัดเจน
บริษัทประกาศรายได้ไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2027 สูงถึง 81.6 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 85% จากปีก่อน โดยธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์—ซึ่งรวมถึง GPU สำหรับ AI—สร้างรายได้ 75.2 พันล้านดอลลาร์ ของทั้งหมด
กล่าวได้ว่าปัจจุบันธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์กลายเป็นแกนหลักของ Nvidia และการเติบโตส่วนใหญ่เกิดจากการสร้างคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูล
บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ เช่น Microsoft และ Amazon กำลังลงทุนอย่างหนักในดาต้าเซ็นเตอร์สำหรับ AI ซึ่งหนึ่งคลัสเตอร์อาจต้องใช้ GPU ของ Nvidia หลายพันตัว ส่งผลให้ความต้องการชิปพุ่งสูงอย่างรวดเร็ว
Nvidia กลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ TSMC การเติบโตของ AI ยังเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ด้วย
ภายในปี 2025 Nvidia แซง Apple ขึ้นมาเป็น ลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ TSMC โดยคิดเป็นประมาณ 19% ของรายได้ของโรงงานผลิตชิปรายนี้
ก่อนหน้านี้ชิปสำหรับสมาร์ตโฟนเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการผลิตระดับขั้นสูง แต่ในยุค AI ชิปสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์และการประมวลผล AI กลายเป็นหนึ่งในแรงผลักดันสำคัญแทน
อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์นี้ก็สร้างความเสี่ยงเช่นกัน
หาก TSMC ไม่สามารถเพิ่มกำลังผลิตเวเฟอร์หรือกำลังการแพ็กเกจขั้นสูงได้ทัน ความสามารถของ Nvidia ในการส่งมอบสินค้าและเติบโตด้านรายได้ก็อาจถูกจำกัด แม้ความต้องการจากตลาดจะยังสูงอยู่ก็ตาม
ทำไม Jensen Huang ต้องเร่งล็อกกำลังผลิต Huang เคยเตือนว่าความต้องการ AI อาจกดดันห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ไปอีกหลายปี
เขากล่าวว่า ความต้องการของ Nvidia เพียงบริษัทเดียวอาจทำให้ TSMC ต้องเพิ่มกำลังการผลิตมากกว่าสองเท่าในช่วงทศวรรษหน้า
เรื่องนี้สำคัญมาก เพราะ Nvidia กำลังเตรียมเปิดตัวชิปรุ่นใหม่ เช่นสถาปัตยกรรม Blackwell และ Rubin ซึ่งต้องใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงระดับแนวหน้าของโลก
ยิ่งล็อกกำลังผลิตได้เร็วเท่าไร ก็ยิ่งได้เปรียบคู่แข่ง เพราะบริษัทอื่น ๆ เช่น AMD บริษัทออกแบบชิปของผู้ให้บริการคลาวด์ และสตาร์ทอัพ AI ต่างก็แย่งทรัพยากรการผลิตชุดเดียวกัน
การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับหลายล้านล้านดอลลาร์ เบื้องหลังการแข่งขันนี้คือการลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลก
Huang เชื่อว่าอุตสาหกรรมยังอยู่เพียงช่วงเริ่มต้นของวัฏจักรการลงทุนครั้งใหญ่ โดยเขาประเมินว่าการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจเพิ่มขึ้นไปถึง ประมาณ 3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ในระยะยาว
ในมุมมองของ Nvidia ศูนย์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนบทบาทจากสถานที่เก็บเซิร์ฟเวอร์แบบเดิม ไปสู่สิ่งที่เขาเรียกว่า “โรงงาน AI” ที่แปลงพลังการประมวลผลเป็นคำตอบ การคาดการณ์ และการตัดสินใจอัตโนมัติ
หากภาพนี้เกิดขึ้นจริง ความต้องการ GPU ประสิทธิภาพสูงก็อาจเพิ่มขึ้นต่อเนื่องไปอีกหลายปี
เกมสองสนามที่ Nvidia ต้องชนะ อนาคตของ Nvidia จึงขึ้นอยู่กับการแข่งขันสองด้านพร้อมกัน
การออกแบบชิป AI ที่ทรงพลังที่สุด
การรักษาสิทธิ์เข้าถึงกำลังการผลิตชิปขั้นสูงให้เพียงพอ
จนถึงตอนนี้ Nvidia ดูเหมือนจะชนะในสนามแรก แต่สนามที่สอง—การแย่งกำลังการผลิตจากโรงงานเซมิคอนดักเตอร์—อาจเป็นตัวกำหนดว่า บริษัทจะเปลี่ยนความต้องการมหาศาลของตลาดให้กลายเป็นรายได้จริงได้เร็วแค่ไหน
และนั่นคือเหตุผลว่าทำไมการเดินทางไปไต้หวันของ Jensen Huang จึงมีความหมายมาก ในยุค AI บริษัทเทคโนโลยีที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลกก็ยังต้องพึ่งสิ่งพื้นฐานอย่างหนึ่งอยู่ดี
โรงงานที่สามารถผลิตชิปได้มากพอ .
focustaiwan.tw AI demand could more than double TSMC capacity: Nvidia CEO 
stocktwits.comNvidia CEO Jensen Huang Is Flying To Taiwan Nearly Every Month Asking For More GPUs – The Answer Remains Not Yet
sec.govRecord revenue of $81.6 billion, up 85% from a year ago - SEC.gov
taiwannews.com.twNvidia overtakes Apple to become TSMC's largest client
scmp.comNvidia's Jensen Huang urges TSMC to expand capacity amid AI ...