256 LPU ต่อแร็ค: เอ็นวิเดีย(NVDA) ยืนยันผลิต Groq 3 LPX เตรียมส่งครึ่งปีหลัง

เอ็นวิเดีย(NVDA) เปิดตัว 'Groq 3 LPX' ชิปเร่งความเร็วประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้านการอนุมาน (Inference) ในฐานะอุปกรณ์ประมวลผลหน่วงต่ำสำหรับแพลตฟอร์มเวรา รูบิน (Vera Rubin) โดยแร็คหนึ่งชุดประกอบด้วย LPU 256 ตัว และหน่วยความจำ SRAM บนชิปรวม 128GB

เอ็นวิเดียระบุในประกาศข่าวเมื่อวันที่ 16 มีนาคม (เวลาท้องถิ่น) ว่าชิปทั้ง 7 ตัวที่ประกอบเป็นแพลตฟอร์มเวรา รูบิน เข้าสู่ขั้นตอนการผลิตแล้ว ได้แก่ ซีพียูเวรา (Vera CPU), จีพียูรูบิน (Rubin GPU), สวิตช์ NVLink 6, การ์ดเครือข่าย ConnectX-9 SuperNIC, ดีพียู BlueField-4, สวิตช์อีเทอร์เน็ต Spectrum-6 และแอลพียู Groq 3

Groq 3 LPX เป็นอุปกรณ์ที่เน้นงานด้านการอนุมานมากกว่าการฝึกโมเดล (Training) การอนุมานคือขั้นตอนที่โมเดล AI รับข้อมูลนำเข้าแล้วประมวลผลออกมาเป็นคำตอบ ซึ่งความหน่วงในการตอบสนองและประสิทธิภาพการใช้พลังงานถือเป็นตัวชี้วัดสำคัญของบริการแชทบอทและ AI แบบเอเจนต์ (Agentic AI)

ตามข้อมูลที่เอ็นวิเดียเปิดเผย แร็ค Groq 3 LPX ประกอบด้วยถาดประมวลผลระบายความร้อนด้วยของเหลวขนาด 1U จำนวน 32 ถาด แต่ละถาดบรรจุ LPU 8 ตัว รวมทั้งแร็คมี LPU 256 ตัว

บริษัทระบุว่า LPU แต่ละตัวมีหน่วยความจำ SRAM 500MB และแบนด์วิดท์ SRAM 150TB/s ส่วนสเปกระดับแร็คประกอบด้วย SRAM บนชิปรวม 128GB แบนด์วิดท์ SRAM 40PB/s แบนด์วิดท์สเกลอัพ 640TB/s และประสิทธิภาพการประมวลผล FP8 ที่ 315PFLOPS

เอ็นวิเดียอธิบายในบล็อกเทคนิคว่าเวรา รูบิน NVL72 ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลนำเข้าและการคำนวณ Attention ของโมเดลขนาดใหญ่ ขณะที่ Groq 3 LPX เสริมการทำงานในช่วงที่ไวต่อความหน่วงของขั้นตอนการสร้างผลลัพธ์ (Output Generation) เมื่อใช้สองอุปกรณ์นี้ร่วมกัน เอ็นวิเดียระบุตัวเลขที่นำเสนอว่าปริมาณงานด้านการอนุมานต่อเมกะวัตต์สำหรับโมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์ (Trillion-parameter) อาจเพิ่มขึ้นได้สูงสุดถึง 35 เท่า

ตัวเลขดังกล่าวเป็นข้อมูลประสิทธิภาพที่เอ็นวิเดียเปิดเผยเอง ผลลัพธ์จริงในศูนย์ข้อมูลอาจแตกต่างกันไปตามโครงสร้างโมเดล เงื่อนไขด้านพลังงาน การออกแบบเครือข่าย และระบบระบายความร้อน สะท้อนให้เห็นว่าการแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเปลี่ยนจากการวัดประสิทธิภาพชิปเดี่ยว ไปสู่การออกแบบระบบระดับแร็ค

สื่อจีนบางแห่งรายงานว่า Groq 3 LPX มีความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ 3,400 โทเคนต่อวินาที แต่ตัวเลขนี้ไม่ปรากฏในตารางหลักของประกาศข่าวและบล็อกเทคนิคของเอ็นวิเดีย บทความนี้จึงยึดสเปกระดับแร็คที่ได้รับการยืนยันและกำหนดการผลิต-ส่งมอบเป็นหลัก

เหตุผลที่ Groq 3 LPX ได้รับความสนใจเกี่ยวข้องโดยตรงกับโครงสร้างต้นทุนบริการ AI บริษัทที่ให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ต้องลดต้นทุนไม่เพียงด้านการฝึกโมเดล แต่รวมถึงต้นทุนการอนุมานที่ต้องประมวลผลคำขอของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ด้วย

โดยทั่วไปศูนย์ข้อมูล AI ต้องอาศัยจีพียู ซีพียู อุปกรณ์เครือข่าย หน่วยความจำ และระบบระบายความร้อนทำงานร่วมกันเป็นระบบเดียว หากเกิดคอขวดในขั้นตอนการอนุมาน อุปกรณ์ประมวลผลราคาแพงจะถูกใช้งานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ และต้นทุนด้านพลังงานกับการส่งผ่านข้อมูลก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

กลยุทธ์ของเอ็นวิเดียมุ่งไปในทิศทางนี้เช่นกัน สอดคล้องกับรายงานก่อนหน้านี้ของ TokenPost ที่ระบุว่าเอ็นวิเดียกำลังเร่งการผลิตชิป Groq และการส่งมอบให้ลูกค้าโครงสร้างพื้นฐานการอนุมานแบบหน่วงต่ำกำลังกลายเป็นอีกหนึ่งแกนสำคัญของการแข่งขันสร้าง AI Factory

อย่างไรก็ตาม ประเด็นการจัดหา LPU ให้ตลาดจีนต้องพิจารณาแยกจากกัน ก่อนหน้านี้เอ็นวิเดียระบุว่าไม่มีการจำหน่าย LPU ในตลาดจีน และไม่มีผลิตภัณฑ์ LPU เฉพาะสำหรับจีนอยู่ในแผนงาน

เจนเซน หวง (Jensen Huang) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) เอ็นวิเดีย กล่าวในปาฐกถาหลักงาน GTC 2026ว่าชิป Groq กำลังอยู่ระหว่างการผลิต และเอ่ยถึงกำหนดส่งมอบในช่วงครึ่งหลังของปีนี้ ราวไตรมาส 3 เอ็นวิเดียระบุว่า Groq 3 LPX อาจถูกนำไปใช้งานใน AI Factory ของแพลตฟอร์มเวรา รูบิน ได้ภายในครึ่งปีหลังนี้

จุดที่น่าจับตาในตลาดเกาหลีคือความเชื่อมโยงกับห่วงโซ่อุปทานชิ้นส่วนหน่วยความจำ เซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย และระบบระบายความร้อน ผลกระทบที่แท้จริงจะประเมินได้ชัดเจนขึ้นหลังทราบขนาดการส่งมอบจริงของ Groq 3 LPX และความเร็วในการนำไปใช้งานของลูกค้า