ทำไม NVIDIA แทบไม่ใช่บริษัทขายชิปอีกแล้ว? ถอดโมเดล“AI Factory”ที่ยิ่งสร้างData Centerยิ่งขยายโอกาส

ถ้าย้อนกลับไปไม่กี่ปี ภาพจำของ NVIDIA อาจยังเป็นบริษัทผลิต GPU หรือชิปประมวลผลกราฟิกสำหรับการ์ดจอและเกมมิ่ง แต่เมื่อ Generative AI เข้ามาเปลี่ยนโลกคอมพิวเตอร์ ภาพของ NVIDIA ก็กำลังเปลี่ยนไปอย่างมาก

เพราะ NVIDIA ไม่ได้กำลังแข่งขันกันแค่เรื่องว่าใครจะผลิตชิปที่แรงที่สุดอีกต่อไป แต่กำลังขยับไปสู่การเป็นผู้ให้บริการ Full-Stack AI Infrastructure ตั้งแต่ GPU, CPU, Networking, Systems, Software ไปจนถึงการเข้าไปเกี่ยวข้องกับ Data Center Capacity, Land, Power และโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ AI Factory เกิดขึ้นได้

ตัวเลขล่าสุดสะท้อนการเปลี่ยนแปลงนี้อย่างชัดเจน ไตรมาส 2 ปี งบการเงิน 2027  NVIDIA มีรายได้รวม 9.62 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 106% จากปีก่อน ขณะที่รายได้จาก Data Center แตะ 8.9 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ 117% จากปีก่อน และคิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 90% ของรายได้รวมในไตรมาสดังกล่าว

พูดง่ายๆ คือ วันนี้ธุรกิจหลักของ NVIDIA ไม่ได้อยู่ที่ “การขายชิป” เพียงอย่างเดียวอีกแล้ว แต่ทิศทางทั้งหมดกำลังปักหมุดไปที่การสร้าง Compute Infrastructure สำหรับยุค AI

จากบริษัทขายชิปกลายเป็น Full-Stack AI Company

เหตุผลสำคัญที่ NVIDIA ต้องขยายออกจากชิป คือ การประมวลผล AI ในปัจจุบันไม่ได้ต้องการเพียงชิปที่แรงขึ้น แต่ต้องการระบบทั้งหมดที่ทำให้ GPU จำนวนมหาศาลสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลองนึกภาพ Data Center ยุค AI ไม่ใช่แค่ห้องที่เต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์ แต่เป็นเหมือน “โรงงานผลิต AI” หรือ AI Factory

ลองนึกภาพ Data Center ยุค AI ไม่ใช่แค่ห้องที่เต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์ แต่เป็นเหมือนโรงงานผลิต AI ซึ่งภายในโรงงานแห่งนี้ต้องมีตั้งแต่ GPU / CPU >> Memory & Storage >> Networking & Interconnect >> Servers / Rack-scale Systems >> Power / Cooling / Data Center Infrastructure >> AI Software & Models โดยมี NVIDIA ค่อยๆ เข้าไปครอบคลุมแต่ละชั้นของระบบ

ชั้นแรกที่เห็นได้ชัด คือ NVIDIA ไม่ได้จำกัดตัวเองอยู่ที่ GPU อีกต่อไป การเข้ามาของ Grace CPU และ Vera CPU ทำให้ NVIDIA เข้าไปอยู่ในส่วนของ CPU ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของ AI Server ขณะที่แพลตฟอร์มอย่าง Blackwell และ Vera Rubin ถูกออกแบบในระดับระบบและ Data Center มากขึ้น ไม่ใช่เพียงชิปเดี่ยว

ในไตรมาสล่าสุด NVIDIA ระบุว่า Vera Rubin กำลังเข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบ โดยมี Rack ที่ทำงานบนแพลตฟอร์มนี้กับผู้ให้บริการ Cloud รายใหญ่ เช่น CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure และ Nebius โดยสิ่งที่ NVIDIA กำลังขายจึงเริ่มมีลักษณะใกล้เคียงกับ Supercomputer สำเร็จรูปสำหรับ AI มากกว่าการขายชิปหนึ่งตัว

อีกชั้นที่สำคัญ คือ Networking เมื่อ Data Center มี GPU จำนวนมหาศาล สิ่งสำคัญไม่ใช่เพียง GPU ต้องเร็ว แต่ GPU เหล่านั้นต้องสามารถสื่อสารกันได้เร็วด้วย NVIDIA จึงขยายเข้าสู่เทคโนโลยีอย่าง InfiniBand, Ethernet, NVLink, Switch Systems และ BlueField

เพราะใน AI Factory “เครือข่าย” คือ สิ่งที่ทำให้ GPU จำนวนมหาศาลทำงานเป็นระบบเดียวกันได้ ดังนั้น NVIDIA จึงไม่ได้ขายเพียงเครื่องยนต์ของ AI แต่บริษัทขายถนนที่เชื่อมเครื่องยนต์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน

และชั้นที่สามคือ Software จุดแข็งอย่าง CUDA สร้าง Ecosystem ของนักพัฒนาและซอฟต์แวร์ที่ทำงานบน NVIDIA มาเป็นเวลานาน แต่วันนี้บริษัทกำลังขยายไปไกลกว่านั้น ตั้งแต่ AI Libraries, Development Tools, Inference Software ไปจนถึง AI Agents, Robotics, Autonomous Vehicles และ Physical AI

รวมถึง NVIDIA DSX ซึ่งเป็น Blueprint สำหรับออกแบบ จำลอง และบริหาร AI Factory ระดับ Gigawatt โดยสามารถเชื่อมการออกแบบอาคาร ระบบไฟฟ้า ระบบระบายความร้อน และ AI Infrastructure เข้าด้วยกันตั้งแต่ก่อนเริ่มสร้างจริง ซึ่งทั้งหมดนี้นำไปสู่แนวคิดสำคัญที่สุดของ NVIDIA นั่นคือ AI Factory

แล้ว NVIDIA เริ่มเปลี่ยนวิสัยทัศน์มาเป็นผู้สร้าง AI Infrastructure ตั้งแต่เมื่อไร?

ในรายงานประจำปี 2024 Jensen Huang ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง NVIDIA ระบุว่า Generative AI กำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านของแพลตฟอร์ม และกำลังนำไปสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่ โดย NVIDIA มองว่า AI Factory จะเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ผลิต Intelligence หรือขุมพลังแห่งประมวลผล เช่นเดียวกับโรงงานในยุคอุตสาหกรรมที่ผลิตสินค้า

จากนั้นในงาน COMPUTEX เดือนมิถุนายน 2024 Huang พูดชัดขึ้นว่า NVIDIA ไม่ได้มองตัวเองเป็นเพียงผู้ผลิต GPU แต่กำลังสร้าง Full-Stack Computing Platform สำหรับให้บริษัทต่างๆ สร้าง AI Factory ของตัวเอง คำพูดหนึ่งที่สะท้อนแนวคิดนี้ได้ชัดคือ

“Build the entire data center scale, disaggregate and sell to you parts…”

หรือในความหมายคือ NVIDIA ออกแบบระบบในระดับ Data Center ทั้งหมด แล้วจึงแยกขายส่วนประกอบต่างๆ ให้ลูกค้า ตั้งแต่ชิป ระบบประมวลผล ไปจนถึง Networking และระบบโครงสร้างพื้นฐาน และนี่กลายเป็นจุดสำคัญของโมเดลธุรกิจใหม่

หนึ่งปีต่อมา วิสัยทัศน์ของ NVIDIA ชัดเจนขึ้นอีกขั้น ในงาน COMPUTEX 2025 Jensen Huang กล่าวว่า “AI is now infrastructure… just like the internet, just like electricity, needs factories.”

เขามองว่า Data Center แบบเดิมกำลังเปลี่ยนรูปแบบ และสิ่งที่กำลังถูกสร้างขึ้นไม่ควรเรียกว่า Data Center อย่างเดียว แต่คือ AI Factory ที่ทำหน้าที่นำ พลังงาน + Data + Compute เข้าไปผลิตสิ่งที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจอย่าง Tokens

โดยประโยคที่น่าสนใจที่สุดสำหรับการอธิบายโมเดลธุรกิจนี้ คือ “The more you buy, the more you make.” นั่นคือเมื่อ AI กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ยิ่งมีการลงทุนสร้าง AI Factory มากขึ้นก็ยิ่งมี Compute มากขึ้น ยิ่งสร้าง AI ได้มากขึ้น แน่นอนว่า AI ถูกนำไปใช้งานมากขึ้น เกิดรายได้มากขึ้น และสร้างเหตุผลให้ต้องลงทุน Compute เพิ่มขึ้นอีก กลายเป็น วงจรการลงทุนแบบใหม่ของ AI Economy

จาก Vision สู่โมเดลทำเงินจริงในปี 2026

สิ่งที่น่าสนใจ คือ ในปี 2026 แนวคิด AI Factory เริ่มขยับสู่โมเดลรายได้อย่างเห็นได้ชัด ในเดือนสิงหาคม 2026 NVIDIA ประกาศความร่วมมือกับ Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs และ KKR เพื่อสร้างแพลตฟอร์มด้าน Financing สำหรับ AI Infrastructure โดยมีเป้าหมายระดมเงินทุนจากภาคเอกชนมากกว่า 500,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในระยะยาว

เหตุผลก็คือ AI Factory รุ่นใหม่ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล ดังนั้น NVIDIA ไม่จำเป็นต้องเป็นเจ้าของ Data Center ทั้งหมดด้วยตัวเอง แต่สามารถทำหน้าที่เป็น Technology Platform + Infrastructure Partner + ตัวเชื่อมกับเงินทุน เพื่อทำให้ Data Center เกิดขึ้นเร็วขึ้น

และล่าสุด NVIDIA ก็ได้เปลี่ยนโครงสร้างรายได้ของตัวเอง ด้วยการหาเงินจาก Data Center เดียวกันได้ 2 ต่อ ได้แก่ รายได้จากการขาย Hardware และ รับส่วนแบ่งรายได้จากการเช่า Compute โดย NVIDIA ได้เปิดเผยถึงโมเดล Revenue Sharing กับ Neoclouds ในการประชุมผลประกอบการไตรมาส 2 ปีงบการเงิน 2027

โครงสร้าง คือ NVIDIA ช่วยสร้างความมั่นใจให้กับโครงการ Data Center ด้วย Take-or-Pay Commitment หรือการรับประกันรายได้ขั้นต่ำส่วนหนึ่งของ Capacity ทำให้ผู้ให้บริการ Neocloud สามารถนำโครงการไปขอเงินทุนจากผู้ให้กู้ได้ง่ายขึ้น แลกกับการที่ NVIDIA จะได้รับส่วนแบ่งรายได้จากค่าเช่า Compute ที่เกิดขึ้นเหนือระดับรายได้ขั้นต่ำที่รับประกันไว้

Huang อธิบายโมเดลนี้อย่างตรงไปตรงมาว่า โมเดลนี้มีศักยภาพที่จะสร้าง Recurring, Usage-Linked Revenue เพิ่มเติมควบคู่กับรายได้จาก Platform หลัก และอาจสร้างรายได้ระดับหลายพันล้านดอลลาร์ในระยะกลางถึงระยะยาว เพราะเมื่อ AI ยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง โลกก็ต้องสร้าง Data Center เพิ่มขึ้น และการสร้าง Data Center ยุค AI ไม่ได้จบที่การสั่งซื้อ GPU

โดย NVIDIA เองระบุในรายงานล่าสุดว่า Land, Power, Shell และ Capital เป็นทรัพยากรสำคัญต่อการขยาย AI Infrastructure และข้อจำกัดในส่วนเหล่านี้อาจกลายเป็นคอขวดที่ทำให้ลูกค้าไม่สามารถติดตั้ง NVIDIA Infrastructure ได้ทันกับความต้องการ

อ่านเพิ่มเติม Nvidia เปิดเกมการเงินใหม่ เปลี่ยน “ชิป AI” ให้กู้เงินได้ จับมือ 6 ยักษ์การเงินระดมทุน 5 แสนล้าน

ยิ่งสร้าง Data Center มาก NVIDIA ยิ่งมีโอกาสได้ประโยชน์หลายต่อ

ในช่วงแรกของ AI Boom ความต้องการ Compute ส่วนใหญ่เกิดจากการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ แต่เมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานจริงใน Search, Copilot, AI Agent, Enterprise Software, Robotics และ Autonomous Systems การประมวลผลจะเกิดขึ้นทุกครั้งที่ผู้ใช้งานเรียกใช้ AI และปัจจุบันที่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานขยายการดำเนินการของ Data Center ทั่วโลก ยิ่งผลักดันให้ความต้องการด้าน Inference Computing เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

กล่าวง่ายๆ คือ Data Center ใหม่ๆ ย่อมกลายเป็นตลาดให้ NVIDIA และผู้ให้บริการในลักษณะเดียวกันมีโอกาสในการขาย Infrastructure มากขึ้นไปอีก

นี่คือส่วนที่ทำให้โมเดล Full-Stack ของ NVIDIA น่าสนใจในเชิงธุรกิจ เพราะ เมื่อบริษัทเข้าไปอยู่ในหลายชั้นของ AI Infrastructure การสร้าง Data Center หนึ่งแห่งสามารถสร้างโอกาสทางธุรกิจให้ NVIDIA ได้หลายชั้น โดยที่ NVIDIA ไม่จำเป็นต้องเป็นเจ้าของ Data Center ทุกแห่งแต่สามารถเข้าไปอยู่ใน Value Chain ของ Data Center ที่กำลังเพิ่มขึ้นทั่วโลก สรุปง่ายๆ ดังนี้

• ชั้นแรก Hardware GPU + CPU + Networking + Systems
• ชั้นที่สอง Software CUDA + AI Software + AI Platforms
• ชั้นที่สาม Compute Infrastructure ถูกนำไปสร้าง AI Cloud และให้บริการ Compute แก่ลูกค้ารายอื่น
• ชั้นที่สี่ Ecosystem ยิ่งมี Infrastructure ของ NVIDIA มาก Developer, AI Models และ Applications ก็มีโอกาสเติบโตตาม
• ชั้นที่ห้า Capital เมื่อ AI Factory ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล NVIDIA ก็เริ่มเชื่อม Infrastructure เข้ากับเงินทุนจากสถาบันการเงินและนักลงทุนระยะยาว

การสร้าง Ecosystem ที่ทำเงินต่อเนื่อง

เมื่อมองภาพทั้งหมดเข้าด้วยกัน จะเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงของ NVIDIA ไม่ได้เกิดขึ้นเพราะบริษัทอยากขายสินค้าให้ได้มากประเภทขึ้นเท่านั้น แต่เป็นการเปลี่ยน Business Model ตามธรรมชาติของ AI

และหากถ้ามองภาพใหญ่ขึ้นอีก สิ่งที่เกิดขึ้นกับ NVIDIA อาจไม่ใช่แค่เรื่องของบริษัทหนึ่งที่ขยายธุรกิจ แต่ยังสะท้อนการเปลี่ยนโครงสร้างของเศรษฐกิจดิจิทัล ในยุค Cloud บริษัทเทคโนโลยีต้องการ Data Center แต่ในยุค AI บริษัทเหล่านี้ต้องการ AI Factory และ AI Factory ต้องการทุกอย่างตั้งแต่ไฟฟ้า ระบบระบายน้ำ ไปจนถึงโมเดลขั้นสูง

NVIDIA จึงพยายามขยับจากการเป็นผู้ขายชิ้นส่วนไปเป็นผู้จัดหาระบบทั้งหมดภายในวงจรนี้ และทำให้การเติบโตของบริษัทไม่ได้ผูกอยู่กับการขาย GPU รุ่นใดรุ่นหนึ่งเพียงอย่างเดียว แต่ผูกกับ การขยายตัวของ AI Compute Economy ทั้งระบบ

ยิ่งโลกต้องสร้าง Data Center เพิ่มขึ้น NVIDIA ก็มีโอกาสขาย Infrastructure มากขึ้น ยิ่ง Infrastructure ถูกติดตั้งมากขึ้น Developer และ AI Workload ก็มีโอกาสเพิ่มขึ้น โลกก็ต้องสร้าง Compute Capacity เพิ่มขึ้นอีกกลายเป็นวงจรที่สร้างเงินมหาศาล และนี่อาจเป็นเหตุผลสำคัญที่สุดว่า ทำไม NVIDIA วันนี้จึงแทบไม่ใช่บริษัทขายชิปแบบที่เราเคยรู้จักอีกต่อไป...

ที่มาข้อมูล NVIDIA, [1] [2] , Forbes , Entreprenal

อ่านข่าวเทคโนโลยี โลกนวัตกรรม digital transformation กับ ThairathMoney เพื่อให้คุณ "การเงินดีชีวิตดี ได้ที่ https://www.thairath.co.th/money/tech_innovation 

ติดตามเพจ Facebook: Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ - https://www.facebook.com/ThairathMoney