GPU ขาดแคลนดันราคาคริปโตเรนเดอร์(Render) พุ่ง 67% รับกระแส AI หนุนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์กระจายศูนย์

แม้จะเข้าสู่ยุค AI อย่างเต็มตัว แต่ ‘หน่วยประมวลผลกราฟิก’ หรือ *GPU* ยังคงเป็นทรัพยากรที่หายาก และนั่นทำให้โปรเจกต์คริปโตที่ใช้โครงสร้างแบบ ‘คอมพิวเตอร์กระจายศูนย์’ เช่น เรนเดอร์(Render), อาคาชิ(Akash) และ โกเลม(Golem) กลายเป็นผู้เล่นที่มีแนวโน้มจะได้รับประโยชน์อย่างชัดเจน ท่ามกลางการมาของเทคโนโลยีใหม่อย่าง *รูบิน(Rubin)* ของเอ็นวีเดีย(NVDA)

เมื่อวันที่ 24 ในงาน CES 2026 รูบินถูกเปิดตัวในฐานะระบบคอมพิวติ้ง AI รุ่นล่าสุด ประกอบด้วยชิป 6 ตัวที่เอ็นวีเดียพัฒนาขึ้นภายใน โดยเน้นย้ำประสิทธิภาพการเรียนรู้และการประมวลผลของ AI อย่างมาก เจนเซ่น หวัง ซีอีโอของเอ็นวีเดีย ระบุว่า รูบินได้เข้าสู่ขั้นตอน ‘ผลิตจริงเต็มรูปแบบ’ แล้ว

แต่แม้เทคโนโลยีนี้จะล้ำหน้า ส่วนใหญ่ยังจำกัดอยู่ในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ *เครือข่ายกระจายศูนย์ที่สามารถให้บริการ GPU ได้อย่างยืดหยุ่นและรวดเร็ว* จึงกลายเป็นอีกทางเลือกสำคัญ โดยเฉพาะเรนเดอร์ ซึ่งราคาพุ่งขึ้นถึง 67% ในช่วงสัปดาห์แรกของเดือนมกราคม จนกลายเป็นสกุลเงินดิจิทัลที่มีผลตอบแทนสูงที่สุดในกลุ่ม Top 100

กระแสนี้อธิบายได้ด้วย *‘พาราดอกซ์ของเยฟอนส์’ (Jevons Paradox)* แนวคิดเศรษฐศาสตร์จากศตวรรษที่ 19 ที่ชี้ว่า “ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของทรัพยากร ไม่ได้ทำให้เกิดการใช้น้อยลง แต่กลับทำให้ความต้องการเพิ่มขึ้น” เช่นเดียวกับกรณีของ AI ซึ่งการประมวลผลที่ถูกลงกลับกระตุ้นให้เกิดการใช้งานใหม่ๆ มากขึ้น เห็นได้จากตัวอย่างของระบบคลาวด์ เช่น อเมซอนเว็บเซอร์วิส(AWS) ที่ทำให้ผู้ใช้งานหน้าใหม่รวมถึงสตาร์ทอัปสามารถเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น

โครงสร้างของเรนเดอร์, อาคาชิ และโกเลม มุ่งเน้นในการบริหารจัดการ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน โดยนำมารวบรวมและแจกจ่ายใหม่ให้เหมาะกับงานประมวลผลขนาดเล็กหรือใช้เวลาสั้น ซึ่งเป็นภารกิจที่ดาต้าเซ็นเตอร์ใหญ่ไม่สามารถรองรับได้อย่างทันท่วงที เรนเดอร์และอาคาชิเน้นให้บริการ GPU สำหรับงานอย่างการเรนเดอร์ 3 มิติ, วิชวลเอฟเฟกต์ และการฝึก AI ขณะที่โกเลมดำเนินการในรูปแบบตลาดซื้อขาย GPU แบบกระจายศูนย์

*ปัญหาการขาดแคลน GPU ยังคงดำเนินต่อไป* โดยเฉพาะในส่วนของชิปหน่วยความจำความเร็วสูง (HBM) ที่จำเป็นต่อ GPU สมัยใหม่ ฟิวชันเวิลด์ไวด์คาดการณ์ว่า ปัญหาการจัดหา HBM จะยืดเยื้อไปถึงปี 2026 ทั้งเอสเคไฮนิกซ์และไมครอนต่างเปิดเผยว่า ปริมาณ HBM ปีนี้ถูกขายล่วงหน้าไปหมดแล้ว ขณะที่ซัมซุงเตือนว่า ‘อุปสงค์ที่สูงกว่าปริมาณผลิต จะทำให้ราคา HBM ปรับขึ้นเป็นเลขสองหลัก’ ปัจจัยเหล่านี้สะท้อนถึงความตึงตัวในตลาด AI มากกว่าการขุดคริปโตซึ่งเคยเป็นจำเลยหลักในอดีต

ภายใต้ข้อจำกัดของห่วงโซ่อุปทาน *เครือข่ายคอมพิวเตอร์กระจายศูนย์จึงกลายเป็นตัวกลางสำคัญในการรองรับโหลดงานแบบไม่แน่นอน* จากนอกระบบดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่แพลตฟอร์มเช่นเรนเดอร์และอาคาชิกำลังขยายบทบาท

แนวโน้มหนึ่งที่น่าจับตามองคือ *การเข้าสู่วงการ AI ของธุรกิจขุดบิตคอยน์(BTC)* หลังจากรางวัลบล็อกครึ่งหนึ่งลดลงเรื่อยๆ ส่งผลให้บางบริษัทหันไปใช้โครงสร้างพื้นฐานเดิม อย่างระบบไฟฟ้า, ระบบระบายความร้อน และพื้นที่ว่าง เพื่อรองรับการประมวลผล AI แทน ตัวอย่างเช่น บิทฟาร์มส์(Bitfarms) ประกาศในเดือนพฤศจิกายน ว่าจะปรับปรุงพื้นที่ขุดบิตคอยน์ในรัฐวอชิงตันให้กลายเป็นศูนย์ประมวลผล AI ขั้นสูง

แม้ว่าระบบรูบินของเอ็นวีเดียจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ได้อย่างมหาศาล แต่ก็ไม่สามารถแก้ไขปัญหา *การขาดแคลนทรัพยากร* ได้อย่างเบ็ดเสร็จ ตรงกันข้าม ความหายากของ GPU ได้กลายมาเป็นปัจจัยสนับสนุนแนวทางของแพลตฟอร์มแบบกระจายศูนย์ เช่นเรนเดอร์ ซึ่งไม่ได้แข่งขันโดยตรงกับดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ แต่เจาะตลาด ‘พื้นที่ว่าง’ และ ‘งานเฉพาะกิจ’ ที่ระบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองได้ทัน

ดังนั้นในยุค AI นี้ ไม่ใช่แค่บริษัทเทคโนโลยีใหญ่เท่านั้นที่ได้ประโยชน์ แต่ *โครงการคริปโตที่มีวิสัยทัศน์ด้านโครงสร้างคอมพิวเตอร์แบบกระจายศูนย์* ก็มีโอกาสขยายบทบาทอย่างมั่นคงเช่นกัน