ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว อุตสาหกรรมเทคโนโลยีทั่วโลกได้เผชิญกับคลื่นนวัตกรรมโมเดลขนาดใหญ่ โครงสร้างใหม่ที่ข้อมูลเป็นปัจจัยการผลิตใหม่ กำลังประมวลผลเป็นพลังงานพื้นฐานใหม่ และโมเดลขนาดใหญ่เป็นเครื่องมือการผลิตใหม่ได้ก่อตัวขึ้นอย่างสมบูรณ์ การเปลี่ยนแปลงของทุกอุตสาหกรรมจาก “+AI” เป็น “AI+” ได้เข้าสู่ระยะลึก
ในช่วงสองปีจากปี 2024 ถึง 2026 พารามิเตอร์ของโมเดลขนาดใหญ่ได้ก้าวข้ามจากระดับล้านล้านไปสู่ระดับสิบล้านล้าน การเติบโตแบบระเบิดของสถานการณ์ต่างๆ เช่น โมดัลหลายรูปแบบ ลำดับยาวพิเศษ และการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ได้ผลักดันให้โครงสร้างพื้นฐานปัญญาประมวลผล (AI Computing) เกิดการอัพเกรดข้ามรุ่น คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบได้เปลี่ยนจาก “มาตรฐานการแข่งขันด้านอาวุธ” เป็น “ความต้องการพื้นฐานสำหรับการวิจัยและพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่” และกลายเป็นฐานหลักที่รองรับการพัฒนาคุณภาพสูงของเศรษฐกิจดิจิทัล
หลังจากผ่านการพัฒนาทางเทคโนโลยีและการปฏิบัติในอุตสาหกรรมเป็นเวลาสองปี คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบได้บรรลุความก้าวหน้าขั้นตอนในด้านประสิทธิภาพการคำนวณ การเชื่อมต่อเครือข่าย ประสิทธิภาพการจัดเก็บ และความสามารถในการดำเนินการบำรุงรักษา อย่างไรก็ตาม เมื่อขนาดคลัสเตอร์ขยายไปสู่หลายหมื่นใบและหลายแสนใบ รวมถึงการประยุกต์ใช้ชิป AI ในประเทศและเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ควบคุมได้เองในระดับใหญ่ ความท้าทายทางเทคโนโลยีใหม่และจุดบกพร่องของอุตสาหกรรมยังคงปรากฏอย่างต่อเนื่อง: ข้อจำกัดในการเพิ่มอัตราการใช้กำลังประมวลผลสูงสุด ปัญหาการจัดตารางร่วมของคลัสเตอร์ขนาดใหญ่มหาศาล ข้อด้อยในการปรับตัวของระบบนิเวศซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในประเทศ การประสานงานที่ไม่เพียงพอในแต่ละขั้นตอนของห่วงโซ่อุตสาหกรรม ฯลฯ ซึ่งยังคงต้องการความร่วมมือจากทุกฝ่ายในอุตสาหกรรมเพื่อแก้ไข
เอกสารไวท์เปเปอร์นี้ยึดตามสถานะการพัฒนาอุตสาหกรรมปัญญาประมวลผลในปี 2026 จัดลำดับแนวโน้มการพัฒนาทางเทคโนโลยีของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหลัก และโครงสร้างห่วงโซ่อุตสาหกรรมอย่างครอบคลุม วิเคราะห์ความท้าทายและแนวทางแก้ไขในปัจจุบันอย่างเป็นระบบ เสนอเส้นทางการพัฒนาสำหรับอนาคต โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวมฉันทามติของอุตสาหกรรม บูรณาการทรัพยากรอุตสาหกรรม ส่งเสริมการกำหนดมาตรฐานทางเทคโนโลยี การประสานงานของอุตสาหกรรม และการประยุกต์ใช้ในระดับใหญ่ของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ ช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานปัญญาประมวลผลของประเทศบรรลุการควบคุมตนเอง การพัฒนาแบบสีเขียวที่มีประสิทธิภาพ และมีส่วนร่วมในโครงการของจีนต่อนวัตกรรมเทคโนโลยีปัญญาประมวลผลทั่วโลก
บทที่ 1 พื้นหลังการพัฒนาคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบและแนวโน้มวิวัฒนาการปี 2026
1.1 การพัฒนาของโมเดลขนาดใหญ่ขับเคลื่อนความต้องการปัญญาประมวลผล
ตั้งแต่ปี 2024 ถึง 2026 โมเดลขนาดใหญ่เข้าสู่ขั้นตอนสำคัญของ “การปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพ การแทรกซึมหลายโดเมน” กฎ Scaling Law ยังคงได้รับการยืนยัน การพัฒนาของโมเดลแสดงลักษณะสำคัญสามประการ ซึ่งผลักดันให้ความต้องการปัญญาประมวลผลเติบโตแบบระเบิด
ประการแรก พารามิเตอร์ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ก้าวจากระดับล้านล้านในปี 2025 (เช่น GPT-4 1.8 ล้านล้านพารามิเตอร์) ไปสู่ระดับสิบล้านล้านในปี 2026 การประยุกต์ใช้สถาปัตยกรรม MoE (Mixture of Experts) ในระดับใหญ่ ทำให้พารามิเตอร์ของโมเดลเดียวสามารถเกิน 50 ล้านล้านได้ ซึ่งกำหนดความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับความสามารถในการประมวลผลแบบขนานของกำลังประมวลผลพื้นฐาน
ประการที่สอง การผสานหลายโมดัลกลายเป็นกระแสหลัก การแพร่หลายของสถานการณ์ต่างๆ เช่น การสร้างวิดีโอจากข้อความ (เช่น ตัววนิยายของ Sora) การสร้าง 3D จากข้อความ การโต้ตอบข้ามโมดัล ทำให้ปริมาณข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดลเพิ่มขึ้นมากกว่า 10 เท่า ความต้องการแบนด์วิดท์การจัดเก็บและประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ
ประการที่สาม การทำให้เบากับความเชี่ยวชาญเฉพาะทางดำเนินไปควบคู่กัน โมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่ทั่วไปและโมเดลขนาดใหญ่เฉพาะอุตสาหกรรมพัฒนาอย่างประสานกัน กำหนดให้คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบต้องมีความสามารถในการจัดตารางกำลังประมวลผลที่ยืดหยุ่น สามารถรองรับทั้งการฝึกโมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่ และปรับให้เข้ากับการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลอุตสาหกรรมขนาดกลางและเล็ก
การพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลขนาดใหญ่ ทำให้ความต้องการกำลังประมวลผลปัญญาประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จากการคำนวณ ในปี 2026 การฝึกโมเดลหลายโมดัลขนาดสิบล้านล้านพารามิเตอร์เพียงตัวเดียว จำเป็นต้องทำงานต่อเนื่องบนคลัสเตอร์ระดับหลายหมื่นใบเป็นเวลา 120 วันขึ้นไป ใช้พลังงานไฟฟ้าเทียบเท่ากับการใช้ไฟฟ้าของครอบครัวอเมริกัน 300 ครัวเรือนในหนึ่งปี ซึ่งกำหนดความต้องการที่เข้มงวดเป็นประวัติการณ์สำหรับความหนาแน่นของกำลังประมวลผล อัตราส่วนประสิทธิภาพพลังงาน และความเสถียรของคลัสเตอร์ปัญญาประมวลผล ในเวลาเดียวกัน การผสมผสานลึกของ “AI+อุตสาหกรรม” ทำให้การประยุกต์ใช้ปัญญาประมวลผลขยายจากอินเทอร์เน็ตและด้านการวิจัยและพัฒนา AI ไปสู่อุตสาหกรรมดั้งเดิม เช่น การเงิน การผลิต การแพทย์ การสื่อสาร สถานการณ์การใช้งานของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบยิ่งหลากหลายขึ้น และขนาดความต้องการยังคงขยายตัว
1.2 ความก้าวหน้าในการปฏิบัติอุตสาหกรรมของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ
ตั้งแต่ปี 2024 ถึง 2026 การก่อสร้างคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบทั่วโลกเข้าสู่ระยะเร่งตัว บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกและบริษัทในประเทศร่วมกันขับเคลื่อน ก่อให้เกิดโครงสร้างของ “การแข่งขันที่แตกต่าง การพัฒนาแบบประสานกัน” และการปฏิบัติในอุตสาหกรรมบรรลุความก้าวหน้าหลายประการ
ในระดับสากล บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เช่น Google, Meta, Microsoft ยังคงเพิ่มการลงทุนในการจัดวางคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ มุ่งเน้นการวิจัยและพัฒนาชิปและสถาปัตยกรรมเฉพาะของตนเอง สร้างระบบนิเวศแบบปิด Google อัพเกรดซูเปอร์คอมพิวเตอร์ A3 Virtual Machines ขนาดคลัสเตอร์ขยายไปถึงระดับหลายหมื่นใบ (Nvidia H100 GPU) ในขณะเดียวกัน สร้างคลัสเตอร์เฉพาะขนาด 20,000 ใบโดยอิงจากชิป TPUv6 ที่พัฒนาด้วยตนเอง เพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการการวิจัยและพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ของตนเอง Meta ดำเนินการติดตั้งคลัสเตอร์ H100 ขนาด 24,576 ใบ 4 คลัสเตอร์ นำเทคโนโลยีการปรับสมดุลโหลดแบบไดนามิกมาใช้ เพิ่มอัตราการใช้กำลังประมวลผลที่มีประสิทธิภาพของคลัสเตอร์เป็นมากกว่า 85% Microsoft ร่วมกับ Nvidia เปิดตัว Azure AI Supercomputer ขนาดคลัสเตอร์เกิน 30,000 ใบ บรรลุการจัดตารางร่วมระหว่างการฝึกและการอนุมานโมเดลขนาดใหญ่ รองรับการใช้งานในระดับใหญ่ของแอปพลิเคชัน AI เช่น Copilot
ในระดับประเทศ ผู้ให้บริการโทรคมนาคม บริษัทอินเทอร์เน็ตชั้นนำ บริษัทวิจัยและพัฒนา AI ขนาดใหญ่ และบริษัทสตาร์ทอัพ AI ร่วมกันขับเคลื่อน ก่อให้เกิดแนวโน้มการพัฒนาของ “นวัตกรรมด้วยตนเอง การจัดวางที่หลากหลาย”
ผู้ให้บริการโทรคมนาคมในฐานะกำลังหลักของการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานกำลังประมวลผลของประเทศ China Mobile, China Telecom และ China UnionPay ต่างก็ดำเนินการติดตั้งคลัสเตอร์ระดับหลายหมื่นใบเสร็จสิ้น โดย China Mobile สร้างคลัสเตอร์ปัญญาประมวลผลระดับ 30,000 ใบ อิงจาก DPU (สถาปัตยกรรม ASIC) ที่พัฒนาด้วยตนเอง “Pan Shi” บรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพกำลังประมวลผล 30% และเปิดบริการปัญญาประมวลผลให้กับลูกค้าภาครัฐและองค์กร
บริษัทอินเทอร์เน็ตชั้นนำยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง ByteDance อัพเกรดระบบการผลิต MegaScale เป็นเวอร์ชัน 2.0 ปรับให้เข้ากับคลัสเตอร์ระดับ 20,000 ใบ สถาปัตยกรรม Ampere บรรลุการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ระดับสิบล้านล้านพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ Alibaba และ Baidu ติดตั้งคลัสเตอร์ระดับ 15,000 ใบและ 12,000 ใบตามลำดับ มุ่งเน้นการวิจัยและพัฒนาโมเดลหลายโมดัล
บริษัทวิจัยและพัฒนา AI ขนาดใหญ่เร่งการก่อสร้างคลัสเตอร์ด้วยตนเอง iFLYTEK อัพเกรด “Fei Xing Yi Hao” เป็นเวอร์ชัน 2.0 ขนาดคลัสเตอร์ขยายเป็น 15,000 ใบ ปรับให้เข้ากับชิป AI ในประเทศ รองรับการใช้งานโมเดลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรม
บริษัทสตาร์ทอัพ AI อาศัยแพลตฟอร์มปัญญาประมวลผลสาธารณะ ใช้รูปแบบการเช่าที่ยืดหยุ่น ลดเกณฑ์การวิจัยและพัฒนา ส่งเสริมการพัฒนาอย่างรวดเร็วของแอปพลิเคชันนวัตกรรม AI
ในเวลาเดียวกัน สัดส่วนการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในประเทศในคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบยังคงเพิ่มขึ้น ในปี 2026 ในคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบที่สร้างใหม่ในประเทศ สัดส่วนการประยุกต์ใช้ชิป AI ในประเทศเกิน 40% อัตราการปรับตัวของเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ควบคุมได้เอง (เช่น MindSpore, PaddlePaddle) ถึง 60% บรรลุการเปลี่ยนแปลงเบื้องต้นจาก “พึ่งพาการนำเข้า” เป็น “ควบคุมตนเอง”
1.3 แนวโน้มวิวัฒนาการหลักของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบในปี 2026
เมื่อรวมการพัฒนาทางเทคโนโลยีและการปฏิบัติในอุตสาหกรรมแล้ว คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบในปี 2026 แสดงแนวโน้มวิวัฒนาการหลักหกประการ นำการพัฒนาคุณภาพสูงของอุตสาหกรรมปัญญาประมวลผล:
แนวโน้มที่ 1: ขนาดคลัสเตอร์ก้าวสู่ระดับ “หลายหมื่นใบ” สถาปัตยกรรม Super Node กลายเป็นกระแสหลัก กับการแพร่หลายของโมเดลขนาดใหญ่ระดับสิบล้านล้านพารามิเตอร์ ขนาดคลัสเตอร์เดียวขยายจากระดับหลายหมื่นใบไปสู่ระดับ 30,000-50,000 ใบ สถาปัตยกรรมแบบ Single Node 8 Cards แบบดั้งเดิมค่อยๆ ถูกแทนที่ด้วยสถาปัตยกรรม Super Node Super Node เดียวสามารถเชื่อมต่อการ์ด 16-32 ใบได้ ผ่านบัสความเร็วสูง เพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารระหว่างการ์ด กลายเป็นหน่วยหลักของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ
แนวโน้มที่ 2: สถาปัตยกรรมกำลังประมวลผลอัพเกรดเป็น “CPU+GPU+DPU” สามชิประสานกัน บทบาทหลักของ DPU เด่นชัด DPU อัพเกรดจากอุปกรณ์ช่วยถ่ายโอนงานเป็น “ศูนย์กลางการจัดตารางกำลังประมวลผล” ของคลัสเตอร์ปัญญาประมวลผล ผ่านความสามารถในการถ่ายโอนงานด้วยฮาร์ดแวร์ การเร่งเครือข่าย การควบคุมความปลอดภัย ฯลฯ ปลดปล่อยกำลังประมวลผลของ CPU และ GPU แก้ไขปัญหากำลังประมวลผลแบบแยกส่วนของคลัสเตอร์ ในปี 2026 คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบกระแสหลักต่างก็บรรลุการติดตั้ง DPU ในระดับใหญ่
แนวโน้มที่ 3: ระบบนิเวศซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในประเทศเปลี่ยนจาก “การปรับตัวเข้ากันได้” เป็น “การปรับให้เหมาะสมแบบเนทีฟ” ชิป AI ในประเทศ (เช่น Cambricon, Biren Technology, Moore Threads) บรรลุความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านประสิทธิภาพและระบบนิเวศ ประสานงานลึกกับเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ควบคุมตนเองและโซลูชันการรวมคลัสเตอร์ ค่อยๆ ทำลายการผูกขาดจากต่างประเทศ ก่อให้เกิดวงจรปิดควบคุมตนเองของ “ชิป-ซอฟต์แวร์-การรวม”
แนวโน้มที่ 4: สีเขียวและคาร์บอนต่ำกลายเป็นความต้องการหลัก เทคโนโลยีหล่อเย็นด้วยของเหลวแพร่หลายอย่างสมบูรณ์ กับความหนาแน่นของกำลังประมวลผลของคลัสเตอร์ที่เพิ่มขึ้น กำลังไฟฟ้าต่อตู้เกิน 80KW เทคโนโลยีระบายความร้อนด้วยลมแบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการระบายความร้อนได้อีกต่อไป เทคโนโลยีหล่อเย็นด้วยของเหลวแบบ Cold Plate แบบแยกส่วนและ Single-phase Immersion Cooling ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวาง ในปี 2026 อัตราการแทรกซึมของหล่อเย็นด้วยของเหลวในคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบที่สร้างใหม่ถึง 100% PUE ของหล่อเย็นด้วยของเหลวควบคุมต่ำกว่า 1.08
แนวโน้มที่ 5: การดำเนินการบำรุงรักษาอัจฉริยะกลายเป็นความสามารถที่จำเป็น ระบบการดำเนินการบำรุงรักษาอัตโนมัติแบบ Full-link ก่อตัวขึ้น อาศัยเทคโนโลยี AI และ Digital Twin บรรลุการตรวจจับอัตโนมัติ การระบุตำแหน่งอย่างรวดเร็ว และการซ่อมแซมด้วยตนเองของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ เวลาในการกู้คืนจากความล้มเหลวลดจากระดับนาทีเป็นระดับวินาที รองรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ที่เสถียรเป็นเวลาร้อยวัน
แนวโน้มที่ 6: ระดับการประสานงานของห่วงโซ่อุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น โหมดบูรณาการ “การผลิต การศึกษา วิจัย และการใช้” เป็นผู้ใหญ่ ขั้นตอนต่างๆ เช่น ชิป อุปกรณ์ ซอฟต์แวร์ การรวม การประยุกต์ใช้ ร่วมกันขับเคลื่อน ก่อให้เกิดระบบทางเทคโนโลยีที่เป็นมาตรฐานและรูปแบบการทำงานร่วมกัน ลดต้นทุนการก่อสร้างและการประยุกต์ใช้คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบ ส่งเสริมให้เทคโนโลยีปัญญาประมวลผลแทรกซึมลึกในทุกอุตสาหกรรม
บทที่ 2 ความท้าทายใหม่ที่คลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบเผชิญในปี 2026
ในปี 2026 การพัฒนาทางเทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมของคลัสเตอร์การ์ดหลายหมื่นใบบรรลุความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม เมื่อขนาดคลัสเตอร์ขยายใหญ่ขึ้น สถานการณ์การใช้งานหลากหลายขึ้น และการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในประเทศในระดับใหญ่ ความท้าทายทางเทคโนโลยีใหม่และจุดบกพร่องของอุตสาหกรรมยังคงปรากฏอย่างต่อเนื่อง เมื่อเทียบกับปี 2025 ความท้าทายแสดงลักษณะของ “ซับซ้อนกว่า เฉพาะเจาะจงกว่า และมุ่งเน้นการควบคุมตนเองมากขึ้น” โดยมุ่งเน้นหลักในหกด้านต่อไปนี้:
2.1 ความท้าทายขั้นสูงของการใช้กำลังประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อขนาดคลัสเตอร์ขยายไปสู่ระดับหลายหมื่นใบ ความยากในการใช้กำลังประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ เมื่อเทียบกับ “ข้อจำกัดการ
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน
หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/22861