ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
แบ กยองฮุน(Bae Kyung-hoon) รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารเกาหลีใต้ ระบุว่าการสร้างศูนย์ข้อมูล (data center) ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ควรขยายจุดโฟกัสออกไปจากการแย่งชิงชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) จากต่างประเทศเพียงอย่างเดียว ไปสู่การผสาน 'ทรัพยากรประมวลผลที่ต่างประเภทกัน' เข้าด้วยกัน
แบ กยองฮุน กล่าวในงานสัมมนาภาคอุตสาหกรรม 'Open AI Computing Infrastructure Ecosystem' ที่จัดขึ้นที่ HJ Business Center Gwanghwamun กรุงโซล เมื่อวันที่ 20 ว่า “ในสถานการณ์ที่ภาระงาน (workload) ด้าน AI มีความหลากหลายมากขึ้น ทรัพยากรประมวลผลอย่าง CPU, GPU, NPU และ DPU รวมถึงหน่วยความจำ จะต้องผสานการทำงานเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ เพื่อดึงประสิทธิภาพการดำเนินงานออกมาให้ได้สูงสุด” ตามรายงานของสำนักข่าว Yonhap Infomax
เขากล่าวเสริมว่า “การสร้างศูนย์ข้อมูล AI ไม่ใช่แค่การเตรียมตู้แร็กเซิร์ฟเวอร์แล้วติดตั้งชิปประมวลผลกราฟิกจากต่างประเทศอย่างเอ็นวิเดีย(NVIDIA) เพียงอย่างเดียวแล้วจบ” สะท้อนแนวคิดที่ว่าการแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ควรมองแค่ 'จำนวนอุปกรณ์' แต่ต้องมองไปถึงระบบปฏิบัติการที่สอดคล้องกับบริการจริงและโครงสร้างต้นทุน
ศูนย์ข้อมูล AI (AIDC) คือศูนย์ข้อมูลที่มีอุปกรณ์ประมวลผลขนาดใหญ่พร้อมระบบไฟฟ้าและความเย็นสำหรับการฝึกฝนและการอนุมาน (inference) ของโมเดล AI เมื่อ AI แบบ generative และ agentic ขยายตัว ความต้องการด้านการอนุมานก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ทำให้โครงสร้างแบบ 'เกาหลีคอมพิวติ้งต่างชนิด' ที่ผสาน CPU, GPU และหน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาท (NPU) ตามลักษณะการใช้งาน กำลังได้รับความนิยมมากกว่าโครงสร้างที่พึ่งพา GPU เพียงอย่างเดียว
แบ กยองฮุน กล่าวว่า “หัวใจสำคัญอยู่ที่การมีศักยภาพเชื่อมต่อและบริหารจัดการชิปเซ็ตและโครงสร้างพื้นฐานที่ต่างประเภทกันให้ทำงานร่วมกันได้จริง มากกว่าแค่การพัฒนาโมเดลรากฐาน (foundation model) เพียงอย่างเดียว” พร้อมระบุว่า “เมื่อเทคโนโลยี agentic AI ที่ทำงานอยู่เหนือโมเดลพัฒนาขั้นสูงขึ้น และตลาดการอนุมานเริ่มขยายตัว รัฐบาลจะสนับสนุนอย่างรอบด้านผ่านนโยบาย เพื่อหาคำตอบว่าจะออกแบบสถาปัตยกรรมอย่างไรให้รองรับความต้องการประมวลผลโทเคนที่พุ่งสูงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
agentic AI คือเทคโนโลยี AI ที่รับคำสั่งจากผู้ใช้แล้ววางแผนและลงมือทำงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตัวเอง โดยทั่วไปจะเรียกใช้การอนุมานและเครื่องมือมากกว่าโมเดลสนทนาทั่วไป ทำให้ศูนย์ข้อมูลต้องออกแบบทั้งประสิทธิภาพการประมวลผล แบนด์วิดท์หน่วยความจำ เครือข่าย และประสิทธิภาพพลังงานไปพร้อมกัน
ความร่วมมือระหว่างรัฐบาลกับเอเอ็มดี(AMD) ก็อยู่ในทิศทางเดียวกันนี้ กระทรวงวิทยาศาสตร์ฯ และเอเอ็มดี ได้ลงนามบันทึกข้อตกลง (MOU) เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวติ้ง AI เมื่อเดือนก่อน
มุน กยองซอน(Moon Kyung-sun) กรรมการบริหารเอเอ็มดีเกาหลี (AMD Korea) นำเสนอแนวคิดการพัฒนาสถาปัตยกรรม AI แบบผสานทรัพยากรต่างชนิดในงานสัมมนาเดียวกัน โดยรวม NPU สัญชาติเกาหลีเข้ากับ CPU และ GPU ของเอเอ็มดี เขากล่าวว่า “เป้าหมายสูงสุดของเราคือการสร้างกรณีศึกษาความสำเร็จที่ดีในเกาหลีใต้ แล้วขยายต่อยอดไปสู่สถาปัตยกรรมมาตรฐานที่มีความสามารถแข่งขันในระดับโลก”
การหารือครั้งนี้เกิดขึ้นพร้อมกับกระแสที่ตลาด AIDC ในเกาหลีใต้กำลังเปลี่ยนจากการแข่งขันด้านไฟฟ้าและที่ดิน ไปสู่การแข่งขันด้านประสิทธิภาพการดำเนินงาน ก่อนหน้านี้ TokenPost เคยรายงานแผนขยายธุรกิจ AIDC ของเอสเคเทเลคอม(SK Telecom) ผ่านเอสเค ไฮเปอร์(SK Hyper)มาแล้ว
นโยบายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ของภาครัฐก็เดินหน้าต่อเนื่องเช่นกัน โดย TokenPost เคยรายงานแผนการลงทุนร่วมภาครัฐและเอกชนมูลค่า 20 ล้านล้านวอนในภาค AI การผลิต ภายในปี 2030มาก่อนหน้านี้
แบ กยองฮุน ยังกล่าวถึงผลการประเมินรอบที่ 2 ของโครงการพัฒนาโมเดลรากฐานสัญชาติเกาหลี หรือ 'Dokpamo' ว่า “ในโครงการ Dokpamo ซึ่งเพิ่งผ่านการประเมินรอบที่ 2 ไปเมื่อเร็ว ๆ นี้ บรรดาสตาร์ทอัพต่างทำผลงานได้อย่างโดดเด่นและพิสูจน์ให้เห็นถึงศักยภาพของตัวเอง”
เขาอธิบายว่าทิศทางนโยบายพื้นฐานของรัฐบาล ทั้งการปรับปรุง 'AI ไฮเวย์' การสร้างศูนย์ข้อมูล AI และ 3 เมกะโปรเจกต์หลัก ได้ถูกวางกรอบไว้แล้วและกำลังเดินหน้าอย่างเต็มรูปแบบ พร้อมระบุว่า “ถึงเวลาที่ต้องก้าวข้ามการแข่งขันด้านตัวเลขอย่างดัชนีวัดผล (benchmark) แล้วหันไปสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริง พร้อมขยายการใช้งาน AI จริงในภาคอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวันของประชาชน”
แบ กยองฮุน กล่าวว่าปลายปีนี้ รัฐบาลมีแผนสร้างแพลตฟอร์ม 'Modu-ui AI' (AI สำหรับทุกคน) ซึ่งจะเปิดให้บริษัทที่เคยเข้าร่วมโครงการ Dokpamo เข้ามามีส่วนร่วมจำนวนมาก และจะเป็นจุดเริ่มต้นของการขยายบริการ AI ในวงกว้าง ทั้งหมดนี้สะท้อนว่ารัฐบาลกำลังเปลี่ยนเกณฑ์การแข่งขันด้าน AIDC จาก 'จำนวน GPU' ไปสู่ 'ประสิทธิภาพการบริหารโครงสร้างพื้นฐานต่างชนิด' และการออกแบบระบบนิเวศโดยรวม
ความคิดเห็น 0