ซีอีโอ Broadcom อย่าง ฮ็อก ตัน (Hock Tan) ระบุเมื่อวันจันทร์ว่า ปัจจัยจำกัดการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สำคัญที่สุดต่อจากนี้อาจไม่ใช่การขาดแคลนเวเฟอร์หรือเมมโมรีอีกต่อไป แต่คือ “เงินทุน” โดยประเมินว่าอุปสงค์ด้านกำลังประมวลผลอาจสูงเกินศักยภาพซัพพลายต่อเนื่องไปจนถึงราวปี 2030
ประเด็นสำคัญ
- ฮ็อก ตัน ซีอีโอบรอดคอมมองว่า “เงินทุน” จะเป็นข้อจำกัดใหญ่สุดของการเติบโต AI แทนปัญหาเวเฟอร์และเมมโมรี
- เขาประเมินอุปสงค์กำลังคอมพิวต์อาจสูงกว่าซัพพลายไปจนถึงปี 2029 และอาจยืดไปถึงปี 2030
- ซีอีโอ Intel ลิป-บู ตัน เน้นย้ำต้นทุนเงินทุนและแรงกดดันให้แสดงผลตอบแทนจากการลงทุน AI
ฮ็อก ตันชี้ “คอขวด” ย้ายจากชิปไปที่เงินทุน
ระหว่างการเสวนาในสิงคโปร์เมื่อวันจันทร์ ตันให้สัมภาษณ์ว่า บรอดคอมเริ่มผ่านพ้นปัญหาขาดแคลนเวเฟอร์และเมมโมรีได้แล้ว แต่สิ่งที่จะกลายเป็นข้อจำกัดหลักในระลอกถัดไปของการพัฒนา AI คือความสามารถในการระดม “เงินทุน” ตามรายงาน
เขาระบุเพิ่มเติมว่า ห้องปฏิบัติการฟรอนเทียร์อย่าง Anthropic และ OpenAI แสดงให้เห็นแล้วว่า โมเดลรุ่นล่าสุดที่ถูกนำไปใช้เป็นผู้ช่วยส่วนตัวด้าน AI สามารถสร้างรายได้ในระดับสูงอย่างมีนัยสำคัญ
ตันกล่าวบนเวทีงานประชุม DBS Asia Future Forward Conference ว่า ในช่วงสองปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมต้องเจอกับคอขวดด้านซัพพลายหลายระลอก แต่ก็ทยอยแก้ไขได้ทีละจุด เขากล่าว ว่า “ภาวะขาดแคลนเมมโมรีในวันนี้ อีกหนึ่งปีข้างหน้าอาจไม่เป็นแบบเดิม” พร้อมประเมินว่า ปัญหาเวเฟอร์อาจเริ่มคลี่คลายราวปี 2028–2029 ขณะที่โครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าจะค่อย ๆ ดีขึ้นเมื่อโครงการใหม่ทยอยออนไลน์
“อุปสงค์โครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวต์ ณ ตอนนี้มีมากกว่าที่เราจะจัดหาได้” ตันกล่าว พร้อมประเมินว่า “ช่องว่าง” ดังกล่าวอาจยืดเยื้อไปจนถึงปี 2029 และมีโอกาสลากยาวเข้าไปถึงปี 2030
อ่านเพิ่มเติม: UI อัจฉริยะของ ChatGPT ยกกราฟและเครื่องคิดเลขเข้าไปอยู่ในคำตอบสำหรับผู้ใช้ 1.2 พันล้านคน
ลิป-บู ตันโฟกัส “ผลตอบแทน” จาก AI
ด้าน ลิป-บู ตัน (Lip-Bu Tan) ซีอีโอ Intel ซึ่งร่วมเวทีเดียวกัน สะท้อนความกังวลในมุมต้นทุนเงินทุน และความจำเป็นที่บริษัทต้องพิสูจน์ให้ได้ว่าการใช้จ่ายด้าน AI ให้ผลตอบแทนคุ้มค่า เขาระบุ ว่า “ถ้ามีอะไรที่เป็นความท้าทายในระยะสั้นที่สุด ก็คือเงินทุนและต้นทุนของเงินทุน และในระยะยาวผู้ลงทุนจะอยากเห็น ROI ที่ชัดเจน”
แรงกดดันดังกล่าวจะก่อตัวหนักเป็นพิเศษกับโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ โรงงานชิป และโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้า ที่ต้องใช้เวลาหลายปีกว่าผลตอบแทนจะเริ่มปรากฏ
ฮ็อก ตันเตือนเพิ่มเติมว่า อุปสงค์ด้าน AI อาจอ่อนแรงลงได้ หากการใช้งานโมเดลขั้นสูงไม่เติบโตตามคาด หรือประสิทธิภาพของโมเดลเริ่มเข้าสู่ช่วง “ลดหลั่น” ไม่ก้าวกระโดดเหมือนที่ผ่านมา ขณะที่ลิป-บู ตันมองว่า ในช่วงต่อจากนี้บริษัทต่าง ๆ จะถูกบังคับให้แสดง “ผลประโยชน์จับต้องได้” ทั้งในรูปของการเพิ่มประสิทธิภาพและโมเดลธุรกิจใหม่ ๆ
กลยุทธ์จัดหาเงินทุน AI ของ Broadcom
เมื่อราวหนึ่งเดือนก่อน ตันเคยชี้ให้เห็น “คอขวด” อีกด้านหนึ่ง ในงานประชุมเทคโนโลยีของ Goldman Sachs เมื่อวันที่ 8 กันยายน เขา ระบุ ว่า บรอดคอมสามารถวางแผนรับมือซัพพลายเวเฟอร์ เมมโมรี และซับสเตรตได้ในระดับหนึ่ง แต่การหาพื้นที่ดาต้าเซ็นเตอร์ที่มีไฟฟ้าพร้อมใช้กลับเป็นตัวแปรที่คาดการณ์ยากกว่า
เขายังอธิบายโครงสร้างการจัดหาเงินทุนร่วมกับ Apollo และ Blackstone ที่ให้ธนาคารและพาร์ตเนอร์ทางการเงินเข้ามารับความเสี่ยงบางส่วนในการลงทุนสร้างกำลังคอมพิวต์ให้กับห้องแล็บ AI ที่ยังมีกระแสเงินสดไม่เพียงพอจะลงทุนเองเต็มจำนวน
ทั้งสามบริษัทได้ร่วมกัน เปิดตัว แพลตฟอร์มดังกล่าวไปเมื่อเดือนมิถุนายน ด้วยวงเงินก้อนแรก 35,000 ล้านดอลลาร์ นำโดย Apollo ตั้งเป้าลงทุนสร้างกำลังคอมพิวต์รวมมากกว่า 20 กิกะวัตต์สำหรับห้องแล็บฟรอนเทียร์จนถึงปี 2028 ดีลแรกภายใต้โครงสร้างนี้ครอบคลุมโครงการขยายกำลังประมวลผลของ Anthropic ที่เคยประกาศไว้ก่อนหน้ามากกว่า 1 กิกะวัตต์
