ในปี 2026 ภายใต้การดำเนินการอย่างลึกซึ้งของโครงการ “Eastern Data, Western Computing” การปรับใช้ศูนย์ปัญญาประมวลผล (AI Computing Center) ในระดับกว้าง และการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่ (Large Model) พลังประมวลผล (Computing Power) ได้กลายเป็นปัจจัยการผลิตหลักที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัล GPU ในฐานะเครื่องยนต์หลักในการปลดปล่อยพลังประมวลผล และเซิร์ฟเวอร์ AI ในฐานะฮาร์ดแวร์หลักที่รองรับพลังประมวลผล ทั้งสามส่วนทำงานประสานกันอย่างลึกซึ้ง ร่วมกันสนับสนุนสถานการณ์ต่างๆ ที่ต้องการพลังประมวลผลสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC) และการผลิตอัจฉริยะ (Smart Manufacturing)
บทความนี้อ้างอิงจากสถานการณ์อุตสาหกรรมในปี 2026 ร่วมกับข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคล่าสุดและข้อมูลตลาด ทำการแยกย่อยแนวคิดหลัก รายละเอียดทางเทคนิค และความสัมพันธ์ภายในของพลังประมวลผล GPU และเซิร์ฟเวอร์ AI อย่างเป็นระบบ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจคุณค่าหลักและตรรกะการทำงานร่วมกันของทั้งสามส่วนได้อย่างรวดเร็ว
หนึ่ง พลังประมวลผล: “พลังการผลิตหลัก” ของเศรษฐกิจดิจิทัลในปี 2026
(หนึ่ง) นิยามหลัก: พลังประมวลผลคืออะไร?
พลังประมวลผล (Computing Power) เป็นคำย่อของ “ความสามารถในการคำนวณ” หมายถึงจำนวนการคำนวณทศนิยม (Floating-Point Operations) หรือคำสั่งที่อุปกรณ์ IT สามารถดำเนินการให้เสร็จสิ้นได้ในหน่วยเวลา เป็นตัวชี้วัดหลักสำหรับประเมินประสิทธิภาพการคำนวณของฮาร์ดแวร์ พูดง่ายๆ ก็คือ พลังประมวลผลคล้ายกับ “ความเร็วในการคำนวณ” ของอุปกรณ์ ยิ่งเร็วมากเท่าไร ประสิทธิภาพในการประมวลข้อมูลมหาศาลและรันโมเดลที่ซับซ้อนก็ยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น
ในยุคที่ปัญญาประมวลผล (AI Computing) เป็นผู้นำในปี 2026 ความหมายของพลังประมวลผลได้ขยายจากความสามารถในการคำนวณของอุปกรณ์เดี่ยว ไปสู่ระบบบูรณาการที่ครอบคลุม “พลังประมวลผล + พลังจัดเก็บข้อมูล + ความสามารถในการส่งผ่านเครือข่าย + ความสามารถของอัลกอริทึม” ระบบนี้ครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การจัดเก็บข้อมูล การส่งผ่าน ไปจนถึงการคำนวณและส่งออก กลายเป็นโครงสร้างหลักที่รองรับศูนย์ปัญญาประมวลผล ศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และโหนดขอบ (Edge Nodes)
(สอง) ขนาดพลังประมวลผลปี 2026: เติบโตสูง ปัญญาประมวลผลเป็นเครื่องยนต์หลัก
ตามการคาดการณ์ข้อมูลของ iResearch และ IDC ตลาดปัญญาประมวลผล (AI Computing) ของจีนในปี 2026 คาดว่าจะมีมูลค่าถึง 3,417.4 พันล้านหยวน อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ในช่วงปี 2020-2026 สูงถึง 46.3% ในช่วงเวลาเดียวกัน ขนาดพลังประมวลผลอัจฉริยะ (Intelligent Computing Power) ของจีนคาดว่าจะเกิน 1,117.4 EFlops/ปี โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี 33.9% การเติบโตอย่างรวดเร็วของขนาดพลังประมวลผล ได้ผลักดันให้เกิดการนำเทคโนโลยีล้ำสมัยต่างๆ เช่น โมเดล AI ขนาดใหญ่ (AI Large Model) การขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving) และการคำนวณควอนตัม (Quantum Computing) มาใช้อย่างรวดเร็ว
(สาม) ลักษณะสำคัญ: การปรับใช้พลังประมวลผลสำหรับการฝึกฝนและการอนุมานที่แตกต่างกัน
ในปี 2026 พลังประมวลผลในยุคปัญญาประมวลผลแสดงให้เห็นลักษณะเด่นชัดคือ “การฝึกฝนรวมศูนย์หนาแน่นสูง การอนุมานใกล้ชิดผู้ใช้” โดยทั้งสองมีความแตกต่างอย่างชัดเจนในด้านสถานการณ์การปรับใช้และความต้องการประสิทธิภาพ:
- พลังประมวลผลสำหรับการฝึกฝน (Training Computing Power): ใช้หลักสำหรับการฝึกฝนโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่ซับซ้อนด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาล มีความต้องการประสิทธิภาพการคำนวณและเวลาแฝง (Latency) ของเครือข่ายสูงมาก จำเป็นต้องปรับใช้แบบรวมศูนย์หนาแน่นสูง ใช้พลังงานไฟฟ้าจำนวนมหาศาล และไม่จำเป็นต้องอยู่ใกล้ผู้ใช้ปลายทาง ดังนั้นพื้นที่ทางตะวันตก เช่น มองโกเลียใน กุ้ยโจว กานซู หนิงเซี่ย ซึ่งมีพลังงานไฟฟ้าอุดมสมบูรณ์และต้นทุนพลังงานต่ำ จึงกลายเป็นสถานที่หลักสำหรับการปรับใช้พลังประมวลผลสำหรับการฝึกฝน ตัวอย่างเช่น ในคลัสเตอร์ฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่หลักในปี 2026 เซิร์ฟเวอร์หนึ่งเครื่องสามารถใช้พลังงานได้ถึง 11kW และตู้แร็คหนึ่งตู้สามารถใช้พลังงานสูงสุดได้ถึง 60kW
- พลังประมวลผลสำหรับการอนุมาน (Inference Computing Power): ใช้หลักสำหรับการประมวลข้อมูลใหม่ด้วยโมเดลที่ฝึกฝนแล้วและส่งออกผลลัพธ์ ต้องการเวลาแฝงต่ำและความยืดหยุ่นสูง จำเป็นต้องโต้ตอบกับผู้ใช้แบบเรียลไทม์ ดังนั้น พลังประมวลผลสำหรับการอนุมานจึงมักถูกปรับใช้ในพื้นที่สำคัญที่ใกล้ชิดผู้ใช้ เช่น ปักกิ่ง-เทียนจิน-เหอเป่ย์ (Jing-Jin-Ji) เขตสามเหลี่ยมปากแม่น้ำแยงซี (Yangtze River Delta) และเขตอ่าวกวางตุ้ง-ฮ่องกง-มาเก๊า (Greater Bay Area) ความต้องการประสิทธิภาพสัมบูรณ์ของชิปค่อนข้างต่ำ พลังงานของตู้แร็คหนึ่งตู้มักอยู่ระหว่าง 6~10kW พลังงานของชิปอนุมานหลักหนึ่งตัวสามารถควบคุมได้ที่ประมาณ 70W
(สี่) การจำแนกประเภท หน่วย และความแม่นยำ: ทำความเข้าใจ “มาตรฐานการวัด” ของพลังประมวลผล
การจำแนกประเภทพลังประมวลผล: ในความหมายแคบสามารถแบ่งได้เป็นสามประเภท ครอบคลุมสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน:
* พลังประมวลผลพื้นฐาน (Basic Computing Power): อาศัยความสามารถในการคำนวณของ CPU เป็นหลัก เหมาะสำหรับการคำนวณง่ายๆ ในสาขาทั่วไปต่างๆ เป็นพื้นฐานของระบบพลังประมวลผล
* พลังประมวลผลอัจฉริยะ (Intelligent Computing Power): อาศัยความสามารถในการคำนวณของชิป เช่น GPU, FPGA, ASIC เป็นหลัก มุ่งเน้นด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นประเภทพลังประมวลผลที่เติบโตเร็วที่สุดในปี 2026
* พลังประมวลผลซูเปอร์คอมพิวเตอร์ (Supercomputing Power): อาศัยความสามารถในการคำนวณของคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ (HPC) เป็นหลัก ใช้หลักในสาขาล้ำสมัย เช่น งานวิจัยวิทยาศาสตร์ การป้องกันประเทศ การผลิตระดับสูง ซึ่งต้องการความแม่นยำในการคำนวณและขนาดการคำนวณสูงมาก
หน่วยพลังประมวลผล: ใช้ FLOPS (Floating-point Operations Per Second) เป็นหลัก ระดับต่างๆ สอดคล้องกับหน่วยที่แตกต่างกัน จากต่ำไปสูงตามลำดับ:
ความแม่นยำของพลังประมวลผล: แบ่งหลักเป็น FP16 (ความแม่นยำครึ่ง), FP32 (ความแม่นยำเดี่ยว), FP64 (ความแม่นยำคู่) ยิ่งความแม่นยำสูง ผลการคำนวณก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้น แต่ต้นทุนการคำนวณและพลังงานก็เพิ่มขึ้นตาม ในปี 2026 สถานการณ์ต่างๆ มีความต้องการความแม่นยำที่แตกต่างกัน:
* การฝึกฝน AI (ปัญญาประมวลผล): ใช้หลัก FP16 บางสถานการณ์ใช้ TF32 (เฉพาะของ NVIDIA) หรือ BF16 (เฉพาะของ Google)
* การอนุมาน AI (ปัญญาประมวลผล): ใช้ FP16 หรือพลังประมวลผลแบบจำนวนเต็ม (เช่น INT8) ก็เพียงพอต่อความต้องการ
* ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ (HPC): ใช้หลัก FP64 มุ่งเน้นความแม่นยำในการคำนวณสูงสุด
สอง GPU: “เครื่องยนต์หลัก” ในการปลดปล่อยพลังประมวลผลปี 2026
(หนึ่ง) นิยามหลัก: GPU คืออะไร?
GPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิก (Graphics Processing Unit) ออกแบบมาในตอนแรกสำหรับการประมวลงานด้านภาพ เช่น การเรนเดอร์กราฟิก การถอดรหัสวิดีโอ ข้อได้เปรียบหลักอยู่ที่ “การคำนวณแบบขนานขนาดใหญ่” (Massive Parallel Computing) – สามารถประมวลคำสั่งคำนวณง่ายๆ จำนวนมหาศาลได้พร้อมกัน ซึ่งสอดคล้องกับความต้องการของสถานการณ์ต่างๆ เช่น การฝึกฝน AI และ HPC เป็นอย่างมาก
ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ GPU ได้วิวัฒนาการมาเป็นตัวกลางหลักของพลังประมวลผลอัจฉริยะ ในปี 2026 ประสิทธิภาพของ GPU เป็นตัวกำหนดประสิทธิภาพของการฝึกฝนและอนุมานโมเดล AI โดยตรง กลายเป็น “ฮาร์ดแวร์หลัก” ของศูนย์ปัญญาประมวลผล
เมื่อเทียบกับ CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) ซึ่งมีความเชี่ยวชาญในการควบคุมเชิงตรรกะ การคำนวณแบบลำดับ (Serial Computing) และการประมวลข้อมูลทั่วไป คล้ายกับ “ผู้จัดการอเนกประสงค์” ส่วน GPU มีความเชี่ยวชาญในการคำนวณแบบขนานขนาดใหญ่ คล้ายกับ “ทีมงานคำนวณมืออาชีพ” ทั้งสองทำงานร่วมกัน โดย CPU รับผิดชอบการจัดสรรและควบคุมโดยรวม ส่วน GPU มุ่งประมวลงานคำนวณแบบขนานจำนวนมหาศาล เพื่อปลดปล่อยพลังประมวลผลให้ได้สูงสุด
(สอง) แนวทางชิป GPU หลักปี 2026: มีจุดเน้นต่างกัน GPU เป็นกระแสหลักอย่างแท้จริง
ในปี 2026 ชิปพลังประมวลผล AI แบ่งหลักเป็นสี่ประเภทตามสถาปัตยกรรมทางเทคนิค สถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันมีระดับการปรับแต่ง ราคา และสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน ในจำนวนนี้ GPU ครองตำแหน่งผู้นำตลาดอย่างแท้จริง เนื่องจากมีความเป็นสากลสูงและเทคโนโลยีที่ครบครัน:
(สาม) เทคโนโลยีหลักของ GPU ปี 2026: พลังประมวลผลแบบเบาบาง (Sparse Computing) เป็นมาตรฐาน
นับตั้งแต่ NVIDIA เปิดตัวสถาปัตยกรรม Ampere พลังประมวลผลแบบเบาบางได้กลายเป็นเทคโนโลยีหลักของ GPU ระดับสูง จนถึงปี 2026 GPU AI หลักเกือบทั้งหมดรองรับพลังประมวลผลแบบเบาบาง
หลักการสำคัญคือ: ในพารามิเตอร์หลายล้านถึงหลายพันล้านของโมเดล AI ไม่ใช่พารามิเตอร์ทั้งหมดที่จำเป็นต้องเข้าร่วมในการคำนวณทุกครั้ง ด้วยการตั้งค่าพารามิเตอร์บางส่วนให้เป็นศูนย์ (เช่น บรรลุอัตราการเบาบาง 50%) สามารถเร่งการอนุมานได้ประมาณ 2 เท่า โดยไม่สูญเสียความแม่นยำของโมเดล
ตัวอย่างเช่น NVIDIA H100 GPU เมื่อได้รับการสนับสนุนจากพลังประมวลผลแบบเบาบาง พลังประมวลผลสูงสุดของ FP16 Tensor Core สามารถเพิ่มจาก 989.4 TFLOPS เป็น 1978.9 TFLOPS ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมาก ในปี 2026 พลังประมวลผลแบบเบาบางถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในบริการออฟไลน์ของบริษัทต่างๆ เช่น Tencent, Alibaba บรรลุผลการเร่งความเร็ว 1.3 ถึง 1.8 เท่า
(สี่) รุ่น GPU หลักปี 2026: NVIDIA เป็นผู้นำ ชิปจีนเติบโตขึ้น
ในปี 2026 ตลาด GPU แสดงให้เห็นรูปแบบ “NVIDIA เป็นผู้นำ ชิปจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว” รุ่นหลักสามารถแบ่งเป็นสองประเภทคือต่างประเทศและจีน โดยพารามิเตอร์หลัก (เช่น พลังประมวลผล FP16 แบบหนาแน่น (Dense), ความจุหน่วยความจำกราฟิก (VRAM), แบนด์วิธหน่วยความจำกราฟิก) เป็นตัวกำหนดสถานการณ์การใช้งานของแต่ละรุ่นโดยตรง:
หมายเหตุ: 1P = 1000T พลังประมวลผล FP16 แบบหนาแน่นเป็นมาตรฐานหลักสำหรับการวางแผนพลังประมวลผลของศูนย์ปัญญาประมวลผลในปี 2026 เป็นตัวกำหนดขีดจำกัดพลังประมวลผลของเซิร์ฟเวอร์หนึ่งเครื่องโดยตรง
สาม เซิร์ฟเวอร์ AI: “ตัวกลางหลัก” ในการนำพลังประมวลผลไปใช้จริงปี 2026
(หนึ่ง) นิยามหลัก: เซิร์ฟเวอร์ AI คืออะไร?
เซิร์ฟเวอร์ AI คือเซิร์ฟเวอร์ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการคำนวณปัญญาประดิษฐ์ หน้าที่หลักคือรองรับชิปพลังประมวลผล เช่น GPU, CPU และจัดสภาพแวดล้อมการส่งออกพลังประมวลผลที่เสถียร เพื่อสนับสนุนงานต่างๆ เช่น การฝึกฝนโมเดล AI การอนุมาน และ HPC เมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์มาตรฐานทั่วไป ความแตกต่างหลักของเซิร์ฟเวอร์ AI อยู่ที่ “การชี้นำโดยพลังประมวลผล” – การออกแบบให้ความสำคัญกับการปลดปล่อยประสิทธิภาพของ GPU เป็นอันดับแรก และได้รับการปรับปรุงเฉพาะทางในด้านต่างๆ เช่น จำนวน GPU การระบายความร้อน การจ่ายไฟ และแบนด์วิธการเชื่อมต่อ
ในปี 2026 เซิร์ฟเวอร์ AI ได้กลายเป็นฮาร์ดแวร์หลักของศูนย์ปัญญาประมวลผล คิดเป็นประมาณ 25% ของส่วนแบ่งตลาดเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมด ราคาของเซิร์ฟเวอร์ AI ระดับสูงหนึ่งเครื่องสามารถสูงถึงล้านหยวนขึ้นไป ใช้หลักในสถานการณ์ระดับสูง เช่น การฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์
(สอง) ความแตกต่างหลักระหว่างเซิร์ฟเวอร์ AI และเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน (เปรียบเทียบล่าสุดปี 2026)
ในปี 2026 เซิร์ฟเวอร์ AI และเซิร์ฟเวอร์มาตรฐานมีความแตกต่างอย่างชัดเจนใน 10 มิติหลักต่อไปนี้ ซึ่งความแตกต่างเหล่านี้เป็นตัวกำหนดสถานการณ์การใช้งานโดยตรง:
- จำนวนการ์ด GPU: เซิร์ฟเวอร์ AI เริ่มต้นอย่างน้อย 4 การ์ด GPU การกำหนดค่าหลักคือ 4, 8, 10 การ์ด; ในเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน รุ่น 2U โดยปกติไม่เกิน 4 การ์ด รุ่น 4U ไม่เกิน 6 การ์ด
- ประเภทการ์ด GPU: เซิร์ฟเวอร์ AI เข้ากันได้กับการ์ด GPU แบบ Single-Width, Dual-Width และ Triple-Width (บางรุ่นสามารถปรับใช้กับการ์ดเกมระดับผู้บริโภคได้);
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
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/22999