Lisa Su, CEO AMD การผลิตชิปในอเมริกา ต้นทุนสูงขึ้น 5% ขึ้นไปแต่ไม่เกิน 20% และวิสัยทัศน์ต่อสมรภูมิ AI ที่กำลังเปลี่ยนโลก

Lisa Su, CEO AMD ได้ขึ้นเวทีเสวนา “Winning the Race: America’s AI Action Plan” ซึ่งเป็นงานเดียวกันกับ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ที่เราได้นำเสนอไปก่อนหน้า และเพื่อให้มองภาพครบถ้วน กองบรรณาธิการ QuickPC จึงนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจหลายประเด็นจากทางฝั่ง AMD มารายงานบ้าง ตั้งแต่ความคืบหน้าของการย้ายฐานการผลิตชิปมายังสหรัฐฯ , ความต้องการชิป AI ที่มหาศาล, ไปจนถึงยุทธศาสตร์ที่ทำให้ AMD กลับมายืนอยู่ในแถวหน้าของวงการได้อย่างแข็งแกร่ง

ความคืบหน้าโรงงานชิปในแอริโซนา: “แพงกว่า แต่ยอมรับได้”

ประเด็นสำคัญแรกคือความคืบหน้าของโรงงาน TSMC ในรัฐแอริโซนา ซึ่ง AMD เป็นลูกค้ารายแรกๆ ที่ได้ชิปตัวอย่างออกมาแล้ว โดยเป็นชิปที่ผลิตบนเทคโนโลยี 4 นาโนเมตร

ลิซา ซู ยอมรับว่าในช่วงแรกมีอุปสรรคอยู่บ้าง เนื่องจาก TSMC ต้องปรับ “สูตรสำเร็จ” ที่ใช้ในไต้หวันให้เข้ากับบริบทของสหรัฐฯ แต่ล่าสุด “ผลผลิต (Yield) ที่ได้จากโรงงานในแอริโซนานั้นเทียบเท่ากับที่ได้จากไต้หวันแล้ว” ซึ่งถือเป็นข่าวดีอย่างยิ่ง

เมื่อถูกถามถึงต้นทุนที่สูงขึ้น เธอกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า:

• ต้นทุนสูงกว่าไต้หวันจริง: แต่ไม่ใช่ 50% อย่างที่หลายคนกังวล ตัวเลขจะอยู่ที่ไม่เกิน 20% หรืออยู่ในระดับ “Low double digits” ซึ่งหมายถึงต่ำกว่าเลข 2 หลัก แต่ต่ำสุดก็คาดว่าสูงกว่า 5% (พูดง่าย ๆ คือ 5% ขึ้นไปแต่ไม่เกิน 20%)
• ความมั่นคงของซัพพลายเชนสำคัญกว่า: ในยุคที่ทุกคนต้องการ GPU และชิป AI ความสามารถในการจัดหาสินค้าให้ได้ไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้น (Assurance of Supply) มีความสำคัญมากกว่าการไล่ตามต้นทุนที่ถูกที่สุดเพียงอย่างเดียว

วิเคราะห์: การที่ AMD และบริษัทเทคโนโลยีอื่น ๆ ยอมจ่ายแพงขึ้นเล็กน้อยเพื่อกระจายความเสี่ยงและสร้างความมั่นคงทางภูมิรัฐศาสตร์ (Geographic Diversity) สะท้อนให้เห็นว่า “ความเสี่ยงของซัพพลายเชน” ได้กลายเป็นหนึ่งในต้นทุนที่ต้องบริหารจัดการอย่างจริงจัง ไม่ใช่แค่การมองหาแหล่งผลิตที่ถูกที่สุดอีกต่อไป

ความต้องการชิป AI ที่ไร้ขีดจำกัด และอนาคตของ Physical AI

ลิซา ซู ได้นำชิป AI รุ่นล่าสุดอย่าง MI300X ที่มีทรานซิสเตอร์ 185,000 ล้านตัว ขึ้นมาโชว์บนเวที เพื่อแสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนของเทคโนโลยี และได้กล่าวถึงความต้องการชิป AI ที่กำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยอ้างอิงถึงความต้องการของ Elon Musk และ Sam Altman ว่าเป็นเพียงส่วนหนึ่งเท่านั้น เธอมองว่าตลาดชิปเร่งความเร็ว AI (AI Accelerator) จะมีมูลค่าสูงถึง 5 แสนล้านดอลลาร์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

เธอยังได้ให้วิสัยทัศน์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ “Physical AI” หรือ AI ที่ประมวลผลบนอุปกรณ์ปลายทาง (Edge Devices) เช่น พีซี หรือสมาร์ทโฟน โดยให้เหตุผลว่าผู้ใช้ต้องการความเป็นส่วนตัวและไม่ต้องการส่งข้อมูลส่วนตัวทั้งหมดขึ้นไปบนคลาวด์

คำทำนายที่น่าสนใจ: ลิซา ซู เชื่อว่าตลาดชิปสำหรับ “Physical AI” จะใหญ่กว่าตลาดชิปในดาต้าเซ็นเตอร์ได้ ภายในระยะเวลา 5 ปีขึ้นไป (ซึ่งก็เป็นแนวโน้มเดียวกันกับ CEO ของ NVIDIA ที่ให้สัมภาษณ์ตอนไปจีนว่าถ้าเรียนได้จะเรียนฟิกส์ เพราะอนาคตของ AI คือ Physical AI)

ยุทธศาสตร์ของ AMD: “ยิงปืนดักหน้านก”

เมื่อถูกถามถึงบทเรียนที่ทำให้ AMD และ Nvidia ประสบความสำเร็จ ในขณะที่ Intel ประสบปัญหา ลิซา ซู ได้ให้บทเรียนที่สำคัญที่สุดสำหรับบริษัทเทคโนโลยีคือ “คุณต้องเล็งไปข้างหน้าดักเป้าหมายไว้ล่วงหน้า”

เธออธิบายว่าการตัดสินใจลงทุนในเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น AI ต้องทำล่วงหน้าหลายปี กว่าที่ตลาดจะมองเห็นความสำคัญ และผลของการตัดสินใจในวันนี้ จะแสดงให้เห็นว่าบริษัททำได้ดีหรือไม่ในอีก 5 ปีข้างหน้า นี่คือหัวใจสำคัญที่ทำให้ AMD สามารถคาดการณ์และลงทุนในจุดเปลี่ยนสำคัญของเทคโนโลยีได้อย่างแม่นยำ

บทสรุป:

บทสนทนาของ ดร. ลิซา ซู ครั้งนี้ไม่ได้เป็นเพียงการรายงานความคืบหน้า แต่เป็นการตอกย้ำถึงภูมิทัศน์ของโลกเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง 3 ประเด็นหลักที่กองบรรณาธิการเรามองว่าเป็นหัวใจสำคัญคือ:

1. สมการใหม่ของอุตสาหกรรม: ความมั่นคงของซัพพลายเชน กลายเป็นตัวแปรที่มีน้ำหนักทัดเทียมหรือมากกว่าต้นทุนการผลิตที่ต่ำที่สุด
2. AI กำลังจะไปทุกที่: สมรภูมิต่อไปของ AI จะไม่ใช่แค่ในดาต้าเซ็นเตอร์ แต่จะขยายมาสู่คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ส่วนตัวของเราทุกคน ซึ่งเป็นโอกาสมหาศาลสำหรับผู้ผลิตชิปที่มีโซลูชันครอบคลุม
3. วิสัยทัศน์คืออาวุธ: ความสำเร็จในโลกเทคโนโลยีไม่ได้วัดกันที่ขนาดของบริษัทในอดีต แต่วัดกันที่ความสามารถในการมองเห็น “จุดเปลี่ยน” และกล้าเดิมพันกับอนาคตล่วงหน้าหลายปี

การเดินทางของ AMD ภายใต้การนำของ ลิซา ซู คือกรณีศึกษาที่ยอดเยี่ยมของการวางยุทธศาสตร์ระยะยาว และการปรับตัวให้ทันคลื่นการเปลี่ยนแปลง ซึ่งเป็นบทเรียนที่ทุกองค์กรในยุคดิจิทัลควรให้ความสำคัญ

ที่มา: YouTube, All in Podcast เวทีเสวนา “Winning the Race: America’s AI Action Plan”