เจนเซน หวง (Jensen Huang) ซีอีโอของเอ็นวิเดีย(NVIDIA, $NVDA) ประเมินว่า การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกอาจมีค่าใช้จ่ายปีละ 3-4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 4,029-5,372 ล้านล้านวอน) ในช่วงปี 2030 เขากล่าวว่า การพิจารณาคืนทุนจากการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยดูจากรายได้ของ OpenAI และ Anthropic เพียงอย่างเดียวนั้นทำได้ยาก
ในการสัมภาษณ์ที่เผยแพร่ในพอดแคสต์ BG2 หวงกล่าวว่า “เรากำลังกดดันห้องปฏิบัติการวิจัยทั้งสองแห่งมากเกินไป” เขาคัดค้านการถกเถียงที่คาดหวังให้รายได้ขององค์กรวิจัย AI ทั้งสองแห่งเป็นเหตุผลรองรับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ทั้งหมด
การแบ่งกลุ่มอุปสงค์ที่หวงนำเสนอเป็นคำอธิบายเกี่ยวกับธุรกิจของเอ็นวิเดีย เขาระบุว่า ราวหนึ่งในสามของธุรกิจมาจากการประมวลผลแบบเร่งความเร็วแบบดั้งเดิม 25-30% มาจากองค์กรวิจัย AI รายใหญ่ และอีกราวหนึ่งในสามมาจากสตาร์ทอัพกับลูกค้าองค์กรบนคลาวด์
ตัวอย่างการประมวลผลแบบเร่งความเร็วแบบดั้งเดิม ได้แก่ การประมวลผลข้อมูล การจำลองทางวิทยาศาสตร์ การตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน และระบบแนะนำสินค้า ตัวเลขสัดส่วนธุรกิจนี้อธิบายอุปสงค์จากลูกค้าของเอ็นวิเดีย แต่ไม่ได้เป็นสถิติที่วัดสัดส่วนอุปสงค์ของตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยรวมอย่างเป็นอิสระ
หวงประเมินว่า ในช่วงปี 2030 ค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลอาจอยู่ที่ราว 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 2,015 ล้านล้านวอน) จากต้นทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลก ตัวเลขนี้เป็นการคาดการณ์ที่เขากล่าวในการสัมภาษณ์ ไม่ใช่ประมาณการรายได้ขององค์กรวิจัย AI หรือแผนลงทุนที่ได้รับการยืนยันแล้ว
เขากล่าวว่า ก่อนที่ AI จะแพร่หลาย การลงทุนในศูนย์ข้อมูลอยู่ที่ราว 500,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี (ราว 672 ล้านล้านวอน) พร้อมยกการเติบโตของความต้องการประมวลผลทั่วโลกและการชะลอตัวของการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลทั่วไปเป็นปัจจัยประกอบ อย่างไรก็ตาม ในการสัมภาษณ์ไม่มีการยกแหล่งประเมินอิสระมาสนับสนุนตัวเลขและการคาดการณ์ดังกล่าว
คำกล่าวครั้งนี้ตั้งคำถามต่อการนำรายได้ขององค์กรวิจัย AI เพียงไม่กี่แห่งมาเทียบกับขนาดการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานโดยตรง ตามคำอธิบายของหวง การประเมินอุปสงค์ควรพิจารณาทั้งประเภทการประมวลผลและกลุ่มลูกค้า อย่างไรก็ตาม สัดส่วนธุรกิจที่เขานำเสนอเพียงอย่างเดียวไม่อาจยืนยันอุปสงค์ของตลาดโดยรวม หรือความเป็นไปได้ในการคืนทุนจากการลงทุนได้
ความคิดเห็น 0