ซีเอ็นเอ็น – ความต้องการชิป AI อย่างก้าวกระโดด ได้เผยให้เห็นถึงขีดจำกัดของห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก สำหรับชิปอันทรงพลังที่ใช้ในการพัฒนาและนำเสนอโมเดล AI
CNN – The crushing demand for AI has also revealed the limits of the global supply chain for powerful chips used to develop and field AI models.
คอขวดใหญ่ของ AI: การขาดแคลนชิป GPU ที่ทรงพลัง
ซีเอ็นเอ็น – ความต้องการชิป AI อย่างก้าวกระโดด ได้เผยให้เห็นถึงขีดจำกัดของห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก สำหรับชิปอันทรงพลังที่ใช้ในการพัฒนาและนำเสนอโมเดล AI
นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมกล่าวว่าวิกฤตชิปอย่างต่อเนื่องส่งผลกระทบต่อธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก รวมถึงแพลตฟอร์มชั้นนำของอุตสาหกรรม AI บางส่วน และอาจไม่สามารถปรับปรุงนอดการผลิตชิป ให้เพียงพอได้ ในเวลาอย่างน้อยหนึ่งปีหรือมากกว่านั้น ตามรายงานของนักวิเคราะห์อุตสาหกรรม
สัญญาณล่าสุดของการขาดแคลนชิป AI ที่มีแนวโน้มขยายวงกว้างนั้นปรากฏอยู่ในรายงานประจำปีของ Microsoft เมื่อเร็วๆ นี้ รายงานระบุเป็นครั้งแรก ความพร้อมใช้งานของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นปัจจัยเสี่ยงที่เป็นไปได้สำหรับนักลงทุน
GPU เป็นฮาร์ดแวร์ประเภทสำคัญที่ช่วยในการคำนวณจำนวนนับไม่ถ้วนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมและปรับใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์
“เรายังคงระบุและประเมินโอกาสในการขยายตำแหน่งดาต้าเซ็นเตอร์ของเรา และเพิ่มความจุของเซิร์ฟเวอร์เพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของลูกค้าของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ AI” Microsoft กล่าว “ดาต้าเซ็นเตอร์ของเราขึ้นอยู่กับความพร้อมของพื้นที่ดาต้าเซ็นเตอร์ พลังงานที่คาดการณ์ได้ อุปกรณ์เครือข่าย และเซิร์ฟเวอร์ รวมถึงหน่วยประมวลผลกราฟิก (‘GPU’) และส่วนประกอบอื่นๆ”
Microsoft เน้นย้ำว่าการเข้าถึงพลังการประมวลผลด้วยชิป GPU เป็นคอขวดที่สำคัญสำหรับ AI ได้อย่างไร ปัญหานี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อบริษัทที่กำลังสร้างเครื่องมือและผลิตภัณฑ์ AI และส่งผลกระทบทางอ้อมต่อธุรกิจและผู้ใช้ปลายทางที่หวังจะใช้เทคโนโลยีเพื่อวัตถุประสงค์ของตนเอง
Sam Altman CEO ของ OpenAI ให้การต่อหน้าวุฒิสภาสหรัฐในเดือนพฤษภาคม แนะนำว่าเครื่องมือแชทบ็อตของบริษัทกำลังดิ้นรนเพื่อให้ทันกับจำนวนการใช้งานที่ผู้ใช้ส่งเข้ามา
“เราขาดชิป GPUs อย่างมาก ยิ่งมีคนใช้เครื่องมือนี้น้อยเท่าไหร่ก็ยิ่งดีเท่านั้น” Altman กล่าว ภายหลังโฆษกของ OpenAI บอกกับ CNN ว่าบริษัทมุ่งมั่นที่จะรับประกันความจุที่เพียงพอสำหรับผู้ใช้
ปัญหาดังกล่าวอาจฟังดูชวนให้นึกถึงการขาดแคลนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคในยุคที่มีการระบาดใหญ่ ซึ่งทำให้ผู้ที่ชื่นชอบการเล่นเกมต้องจ่ายเงินในราคาสูงเกินจริงสำหรับเครื่องเล่นเกมคอนโซลและกราฟิกการ์ดพีซี ในเวลานั้น ความล่าช้าในการผลิต การขาดแคลนแรงงาน การหยุดชะงักของการขนส่งทั่วโลก และความต้องการที่แข่งขันกันอย่างต่อเนื่องจากนักขุด cryptocurrency มีส่วนทำให้ GPUs ขาดแคลน กระตุ้นอุตสาหกรรมกระท่อมของเทคโนโลยีการติดตามข้อตกลงเพื่อช่วยให้ผู้บริโภคทั่วไปพบสิ่งที่พวกเขาต้องการ
ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับงานขั้นสูง
แต่ปัญหาการขาดแคลนในปัจจุบันนั้นแตกต่างกันมาก ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมกล่าว แทนที่จะหยุดชะงักในการจัดหา GPU ที่เน้นผู้บริโภคเป็นหลัก การขาดแคลนอย่างต่อเนื่องสะท้อนให้เห็นถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับ GPU ระดับไฮเอนด์พิเศษสำหรับการทำงานขั้นสูง เช่น การฝึกอบรมและการใช้โมเดล AI
การผลิต GPU เหล่านั้นเต็มกำลังการผลิต แต่อุปสงค์ที่เร่งรีบได้ล้นหลามจากแหล่งจัดหาที่มีอยู่เพียงไม่กี่แห่ง
Raj Joshi รองประธานอาวุโสของ Moody’s Investors Service ซึ่งติดตามอุตสาหกรรมชิปกล่าวว่า มี “เสียงดูดขนาดใหญ่” ที่มาจากธุรกิจที่เป็นตัวแทนของความต้องการ AI ที่ไม่มีใครเทียบได้
“ไม่มีใครสามารถจำลองได้ว่าความต้องการนี้จะเพิ่มขึ้นเร็วหรือมากเพียงใด” Joshi กล่าว “ฉันไม่คิดว่าอุตสาหกรรมนี้พร้อมสำหรับความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นแบบนี้”
โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัทหนึ่งได้รับประโยชน์อย่างมากจากกระแส AI: Nvidia ผู้ผลิตชิปมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ที่ตามการประมาณการของอุตสาหกรรมควบคุม 84% ของตลาดสำหรับ GPU แบบแยก ในบันทึกการวิจัยที่ตีพิมพ์ในเดือนพฤษภาคม Joshi ประเมินว่า Nvidia จะประสบกับการเติบโตของรายได้ที่ “ไม่มีใครเทียบได้” ในไตรมาสต่อๆ ไป โดยรายได้จากธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์นั้นสูงกว่าคู่แข่งอย่าง Intel และ AMD รวมกัน
ในการเรียกรายได้ในเดือนพฤษภาคม Nvidia กล่าวว่าได้ “จัดหาอุปทานที่สูงขึ้นอย่างมากสำหรับช่วงครึ่งหลังของปี” เพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับชิป AI บริษัทปฏิเสธที่จะแสดงความคิดเห็นในวันอังคารโดยอ้างถึงช่วงเวลาที่เงียบสงบก่อนผลประกอบการล่าสุด
เอเอ็มดีกล่าวเมื่อวันอังคารว่าคาดว่าจะเปิดเผยคำตอบสำหรับ GPU AI ของ Nvidia ในช่วงใกล้สิ้นปี
“มีลูกค้าจำนวนมากที่ให้ความสนใจในโซลูชั่น AI ของเราทั่วทั้งกระดาน” Lisa Su CEO ของ AMD กล่าวในการเรียกรายได้ของบริษัท “ยังมีอีกมากที่ต้องทำ แต่ฉันจะบอกว่าความก้าวหน้าที่เราทำไปนั้นมีความสำคัญมาก”
จากคอขวดไปสู่คอขวด
Sid Sheth ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของสตาร์ทอัพด้าน AI d-Matrix กล่าวว่าปัญหาที่เกิดขึ้นคือผู้ผลิต GPU เองไม่สามารถรับข้อมูลสำคัญจากซัพพลายเออร์ของตนเองได้เพียงพอ เทคโนโลยีนี้เรียกว่าซิลิกอนอินเตอร์โพเซอร์ ทำงานโดยการรวมชิปประมวลผลแบบสแตนด์อโลนเข้ากับชิปหน่วยความจำแบนด์วิธสูง และจำเป็นสำหรับการทำ GPU ให้สมบูรณ์
ฝ่ายบริหารของ Biden ได้ให้ความสำคัญกับการเพิ่มกำลังการผลิตชิปของสหรัฐฯ การผ่านกฎหมาย CHIPS เมื่อปีที่แล้วกำหนดให้มีเงินทุนหลายพันล้านสำหรับอุตสาหกรรมชิปในประเทศและการวิจัยและพัฒนาชิป แต่การลงทุนเหล่านั้นมุ่งเป้าไปที่เทคโนโลยีชิปในวงกว้างและไม่ได้มีเป้าหมายเฉพาะเพื่อเพิ่มการผลิต GPU
ปัญหาการขาดแคลนชิปคาดว่าจะบรรเทาลงเมื่อมีการผลิตออนไลน์มากขึ้น และในฐานะคู่แข่งของ Nvidia ก็ขยายข้อเสนอของพวกเขาเช่นกัน แต่นั่นอาจใช้เวลานานถึงสองถึงสามปี ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมบางคนกล่าว
ในขณะเดียวกัน ปัญหาการขาดแคลนอาจทำให้บริษัทต่างๆ ต้องหาวิธีสร้างสรรค์ในการแก้ปัญหา Sheth กล่าวว่า บริษัทต่างๆ ที่ไม่สามารถครอบครองชิปได้เพียงพอนั้นจำเป็นต้องเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้น
“ความจำเป็นคือต้นกำเนิดของการประดิษฐ์ ใช่ไหม” Sheth กล่าวว่า “ตอนนี้ผู้คนไม่สามารถเข้าถึงพลังการประมวลผลที่ไม่จำกัดจำนวนได้ พวกเขากำลังค้นหาวิธีที่ชาญฉลาดในการใช้สิ่งที่พวกเขามีอย่างชาญฉลาดมากขึ้น”
ซึ่งอาจรวมถึงการใช้โมเดล AI ขนาดเล็กซึ่งอาจฝึกได้ง่ายกว่าและใช้การคำนวณน้อยกว่าโมเดลขนาดใหญ่ หรือการพัฒนาวิธีการคำนวณแบบใหม่ที่ไม่ต้องพึ่งพา CPU และ GPU แบบเดิมมากนัก Sheth กล่าว