จีนเร่งหาทางลัดพัฒนาชิป AI ลดข้อจำกัดจากเทคโนโลยีตะวันตก

1. จีนเปลี่ยนจากการแข่งขันด้านขนาดการผลิต สู่การแข่งขันด้านสถาปัตยกรรมชิป

• ข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐทำให้จีนเข้าถึงเครื่องจักรผลิตชิปขั้นสูง หน่วยความจำความเร็วสูง และกระบวนการผลิตขนาดเล็กได้ยากขึ้น ส่งผลให้บริษัทและนักวิจัยจีนเริ่มหันไปพัฒนาเทคโนโลยีทางเลือก แทนการเดินตามแนวทางของบริษัทตะวันตกโดยตรง
• พัฒนาการล่าสุดครอบคลุมทั้งการออกแบบชิป AI รูปแบบใหม่ การทดลองใช้วัสดุสารกึ่งตัวนำชนิดใหม่ และการเชื่อมต่อชิปด้วยแสง เป้าหมายสำคัญคือเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล โดยลดการพึ่งพาเครื่องจักรผลิตชิปขั้นสูงและชิปประมวลผลจากต่างประเทศ

2. Dongfang Suanxin เปิดตัวชิป AI รุ่นแรก พร้อมท้าชน Nvidia

• Dongfang Suanxin บริษัทชิปเกิดใหม่จากเซี่ยงไฮ้ เปิดตัวชิปประมวลผล AI รุ่น DF1000 ซึ่งผลิตด้วยกระบวนการขนาด 14 นาโนเมตร แต่ใช้การออกแบบระบบประมวลผลและหน่วยความจำแบบใหม่ เพื่อชดเชยข้อจำกัดด้านกระบวนการผลิต
• บริษัทใช้แนวคิดการประมวลผลที่ปรับเปลี่ยนตามงานผ่านซอฟต์แวร์ ทำให้ทรัพยากรภายในชิปสามารถจัดสรรให้เหมาะกับงานแต่ละประเภท พร้อมนำหน่วยความจำมาวางซ้อนกันในแนวตั้งและอยู่ใกล้ส่วนประมวลผลมากขึ้น ช่วยลดระยะทางในการส่งข้อมูล ลดความล่าช้า และลดการใช้พลังงาน
• DF1000 มีสมรรถนะการประมวลผลตามที่บริษัทระบุไว้ที่ 520 ล้านล้านคำสั่งต่อวินาทีสำหรับงานฝึก AI พร้อมความเร็วในการส่งข้อมูลของหน่วยความจำ 6.4 เทราไบต์ต่อวินาที โดยบริษัทระบุว่าชิปพร้อมเข้าสู่การผลิตจำนวนมากและจะเริ่มส่งมอบภายในปลายปี 2026

3. วางแผนออกชิปรุ่นใหม่อย่างรวดเร็ว

• Dongfang Suanxin ตั้งเป้าเปิดตัว DF2000 ในไตรมาส 4 ปี 2026 โดยคาดว่าจะมีประสิทธิภาพสูงกว่า DF1000 ราวเท่าตัว และตั้งเป้าให้สามารถแข่งขันกับ Nvidia H200 ได้
• หลังจากนั้น บริษัทมีแผนเปิดตัว DF3000 ในช่วงปลายปี 2027 โดยต้องการเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นอีกเท่าตัวและแข่งขันกับ Nvidia B300 อย่างไรก็ตาม เป้าหมายดังกล่าวยังเป็นแผนของบริษัทและต้องพิสูจน์ด้วยผลทดสอบจริง ประสิทธิภาพในการใช้งาน และความสามารถในการผลิตจำนวนมาก
• นอกจากตัวชิป บริษัทได้พัฒนาอุปกรณ์เร่งการประมวลผล ระบบรวมชิปจำนวนมาก และเครื่องประมวลผล AI สำเร็จรูป พร้อมชุดโปรแกรมที่รองรับเครื่องมือพัฒนา AI ที่ใช้งานทั่วไป เพื่อลดความยุ่งยากในการย้ายระบบจากชิปของต่างประเทศมายังชิปของจีน

4. จุดแข็งคือการลดการพึ่งพากระบวนการผลิตขั้นสูง

• แนวทางของ Dongfang Suanxin สะท้อนว่าจีนอาจไม่จำเป็นต้องแข่งขันด้วยการผลิตชิปที่มีขนาดทรานซิสเตอร์เล็กที่สุดเพียงอย่างเดียว แต่สามารถใช้การออกแบบชิป การวางหน่วยความจำ และการเชื่อมต่อระหว่างชิป เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบโดยรวม
• แนวทางดังกล่าวเหมาะกับข้อจำกัดของจีนในปัจจุบัน เพราะกระบวนการผลิตขนาด 14 นาโนเมตรยังสามารถหาได้ภายในประเทศมากกว่ากระบวนการผลิตระดับ 5 หรือ 3 นาโนเมตร อีกทั้งยังช่วยลดการพึ่งพาหน่วยความจำความเร็วสูงรุ่นล่าสุดบางส่วน
• อย่างไรก็ตาม การซ้อนชิปและหน่วยความจำหลายชั้นอาจทำให้อัตราการผลิตชิปที่ผ่านมาตรฐานลดลง เพิ่มต้นทุน และควบคุมความร้อนได้ยาก ขณะที่กระบวนการผลิตที่ล้าหลังกว่ายังคงเป็นข้อจำกัดต่อประสิทธิภาพสูงสุดของชิป

5. Yuanjiwei ทดลองผลิตชิปจากวัสดุสองมิติ

• อีกหนึ่งแนวทางสำคัญมาจาก Yuanjiwei บริษัทจากเซี่ยงไฮ้ที่เปิดสายทดลองผลิตสารกึ่งตัวนำจากวัสดุสองมิติบนแผ่นฐานขนาด 8 นิ้ว โดยครอบคลุมตั้งแต่การเตรียมวัสดุ การออกแบบ การผลิต ไปจนถึงการรวมชิป
• วัสดุสองมิติมีความบางในระดับอะตอม จึงสามารถสร้างทรานซิสเตอร์ขนาดเล็กลงได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้โครงสร้างที่ซับซ้อนเหมือนชิปซิลิคอนทั่วไป นอกจากนี้ยังมีการรั่วไหลของกระแสไฟฟ้าต่ำ ซึ่งอาจช่วยลดการใช้พลังงานและความร้อน
• บริษัทตั้งเป้าพัฒนากระบวนการผลิตที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงชิปซิลิคอนขนาด 90 นาโนเมตรภายในปี 2026 ก่อนยกระดับไปสู่ชิปที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่า 5 นาโนเมตรภายในปี 2029 โดยไม่ใช้เครื่องฉายแสงขั้นสูงที่จีนไม่สามารถนำเข้าได้

6. เทคโนโลยีวัสดุใหม่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

• แม้เทคโนโลยีสารกึ่งตัวนำสองมิติจะมีศักยภาพสูง แต่เป้าหมายผลิตชิปเทียบเท่า 5 นาโนเมตรภายในปี 2029 ยังมีความท้าทายมาก ทั้งด้านคุณภาพวัสดุ ความสม่ำเสมอของการผลิต อายุการใช้งาน ต้นทุน และการผลิตในระดับอุตสาหกรรม
• ความสำเร็จของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับบริษัทเดียว แต่ต้องอาศัยความร่วมมือทั้งผู้ผลิตวัสดุ เครื่องจักรออกแบบชิป โรงงานผลิต ผู้ประกอบชิ้นส่วน และบริษัททดสอบชิป ดังนั้นผลกระทบเชิงพาณิชย์อาจยังไม่เกิดขึ้นในระยะสั้น แต่มีความสำคัญต่อการลดข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีของจีนในระยะยาว

7. จีนพัฒนาระบบเชื่อมต่อชิปด้วยแสง เพิ่มความเร็วโดยไม่ต้องเพิ่มชิปจำนวนมาก

• นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยปักกิ่งพัฒนาระบบเชื่อมต่อชิปด้วยสัญญาณแสง โดยใช้ชิปที่สามารถตั้งโปรแกรมใหม่ได้จำนวน 5 ตัว เชื่อมผ่านชิปรับส่งแสงซิลิคอนและชิปสลับเส้นทางแสง
• ในการทดลองประมวลผลภาพ ระบบดังกล่าวใช้เวลาเพียง 105.16 ไมโครวินาที ขณะที่ชิปประมวลผลเชิงพาณิชย์ใช้เวลา 15.6 มิลลิวินาที ทำให้ระบบทดลองทำงานเร็วกว่าเกือบ 150 เท่า ทั้งที่ใช้กำลังประมวลผลตามทฤษฎีน้อยกว่า 1 ใน 9
• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นมาจากการส่งข้อมูลระหว่างชิปด้วยแสง และการให้ผลลัพธ์จากการประมวลผลขั้นหนึ่งไหลเข้าสู่ขั้นต่อไปโดยตรง ทำให้ไม่ต้องบันทึกและเรียกข้อมูลจากหน่วยความจำซ้ำหลายครั้ง ชิปจึงทำงานต่อเนื่องและลดเวลารอคอยระหว่างการประมวลผล

8. การเชื่อมต่ออาจสำคัญไม่แพ้กำลังประมวลผลของชิป

• งานวิจัยดังกล่าวชี้ว่า การเพิ่มจำนวนชิปเพียงอย่างเดียวอาจไม่ใช่วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุด การออกแบบขั้นตอนคำนวณ โครงสร้างชิป และระบบเชื่อมต่อให้ทำงานร่วมกัน อาจช่วยให้ระบบทำงานได้เร็วขึ้นโดยใช้ทรัพยากรและพลังงานน้อยลง
• แนวทางนี้เหมาะกับจีนซึ่งมีข้อจำกัดด้านชิปประมวลผลขั้นสูง เพราะสามารถนำชิปรุ่นที่ผลิตได้ในประเทศมาเชื่อมต่ออย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อเพิ่มสมรรถนะของระบบโดยรวม นอกจากนี้ยังอาจช่วยลดการใช้ไฟฟ้าและความร้อนในศูนย์ข้อมูล
• อย่างไรก็ตาม ผลการทดลองเกิดขึ้นกับงานเฉพาะด้าน จึงยังไม่สามารถสรุปได้ว่าจะทำงานได้ดีกว่าชิปประมวลผลทั่วไปในทุกประเภทงาน โดยเฉพาะการฝึกแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนสูง

 

พัฒนาการล่าสุด	หน่วยงาน/บริษัท	เทคโนโลยีหลัก	เป้าหมายและจุดเด่น	ระยะเวลา
เปิดตัวชิป AI รุ่น DF1000	Dongfang Suanxin	การประมวลผลที่ปรับตามงานผ่านซอฟต์แวร์ และการวางหน่วยความจำแบบซ้อนใกล้ส่วนประมวลผล	ใช้กระบวนการผลิต 14 นาโนเมตร แต่ตั้งเป้าเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการออกแบบระบบแทนการพึ่งชิปขนาดเล็ก โดยบริษัทระบุสมรรถนะ 520 ล้านล้านคำสั่งต่อวินาที	พร้อมผลิตจำนวนมาก และคาดเริ่มส่งมอบภายในสิ้นปี 2026
วางแผนออกชิป DF2000	Dongfang Suanxin	สถาปัตยกรรมชิปรุ่นที่ 2	ตั้งเป้าเพิ่มประสิทธิภาพจาก DF1000 ราวเท่าตัว และให้สูงกว่า Nvidia H200	ไตรมาส 4 ปี 2026
วางแผนออกชิป DF3000	Dongfang Suanxin	สถาปัตยกรรมชิปรุ่นที่ 3	ตั้งเป้าเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นอีกเท่าตัว เพื่อแข่งขันกับ Nvidia B300	ปลายปี 2027
สร้างระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ครบชุด	Dongfang Suanxin	โมดูลเร่งประมวลผล ระบบเชื่อมชิปขนาดใหญ่ เครื่องประมวลผล AI และชุดโปรแกรม CAAP	ลดความยากในการนำชิปไปใช้งาน และรองรับเครื่องมือพัฒนา AI ที่ใช้อยู่ทั่วไป	เริ่มเปิดตัวพร้อม DF1000
เปิดสายทดลองผลิตชิปจากวัสดุสองมิติขนาด 8 นิ้ว	Yuanjiwei	สารกึ่งตัวนำสองมิติ	ลดการรั่วไหลของกระแสไฟฟ้า ลดการใช้พลังงาน และเปิดทางให้สร้างทรานซิสเตอร์ขนาดเล็กโดยไม่พึ่งโครงสร้างซิลิคอนแบบเดิม	เริ่มสายทดลองผลิตในปี 2026
ตั้งเป้าผลิตชิปเทียบเท่า 90 นาโนเมตร	Yuanjiwei	กระบวนการผลิตชิปสองมิติ	พัฒนากระบวนการผลิตภายในประเทศเป็นขั้นแรก ก่อนขยายไปสู่ระดับสูงขึ้น	ภายในปี 2026
ตั้งเป้าชิปเทียบเท่า 5 นาโนเมตรโดยไม่ใช้ EUV	Yuanjiwei	วัสดุสองมิติและการรวมชิป	ลดการพึ่งพาเครื่องฉายแสงขั้นสูงที่จีนไม่สามารถนำเข้าได้	ภายในปี 2029
พัฒนาระบบเชื่อมต่อชิปด้วยแสง	มหาวิทยาลัยปักกิ่ง	ชิปรับส่งสัญญาณแสงซิลิคอน ชิปสลับเส้นทางแสง และชิปที่ตั้งโปรแกรมใหม่ได้	ในการทดลองเฉพาะด้าน ระบบทำงานเร็วกว่า GPU เชิงพาณิชย์เกือบ 150 เท่า และใช้กำลังประมวลผลน้อยกว่า 1 ใน 9	อยู่ในขั้นงานวิจัย
เปลี่ยนแนวทางจาก “เพิ่มจำนวนชิป” เป็น “เชื่อมต่อชิปให้มีประสิทธิภาพ”	ภาควิจัยและอุตสาหกรรมจีน	การออกแบบขั้นตอนคำนวณ ชิป และระบบเชื่อมต่อร่วมกัน	เพิ่มความเร็ว ลดการใช้หน่วยความจำ ลดพลังงาน และใช้ชิปรุ่นที่ผลิตได้ในประเทศให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น	ระยะกลางถึงยาว

9. ภาพรวมสะท้อนยุทธศาสตร์ชิปทางเลือกของจีน

• ทั้งสามพัฒนาการมีทิศทางร่วมกัน คือจีนกำลังพยายามลดความสำคัญของข้อได้เปรียบด้านกระบวนการผลิตขนาดเล็กของสหรัฐและพันธมิตร ผ่านการพัฒนาสถาปัตยกรรมชิป วัสดุใหม่ การซ้อนชิป และระบบเชื่อมต่อด้วยแสง
• ในระยะสั้น แนวทางที่มีโอกาสนำมาใช้งานได้เร็วกว่าคือการปรับโครงสร้างชิป การซ้อนหน่วยความจำ และการเชื่อมต่อชิปหลายตัว เนื่องจากสามารถใช้ร่วมกับกระบวนการผลิตที่จีนมีอยู่แล้ว ส่วนชิปจากวัสดุสองมิติเป็นเทคโนโลยีระยะยาวที่ยังต้องผ่านการทดลองและยกระดับการผลิตอีกมาก

มุมมองของ InnovestX

• พัฒนาการดังกล่าวเป็นบวกต่ออุตสาหกรรมชิปจีนในเชิงยุทธศาสตร์ เพราะแสดงให้เห็นว่าจีนไม่ได้พึ่งพาเพียงการเร่งพัฒนาเครื่องจักรผลิตชิปขั้นสูง แต่กำลังสร้างทางเลือกหลายด้านพร้อมกัน กลุ่มที่มีแนวโน้มได้ประโยชน์ก่อน ได้แก่ ผู้ผลิตชิปภายในประเทศ บริษัทออกแบบชิป ผู้ให้บริการบรรจุและซ้อนชิป ผู้ผลิตชิปรับส่งสัญญาณแสง อุปกรณ์เชื่อมต่อความเร็วสูง และวัสดุสารกึ่งตัวนำใหม่ เช่น SMIC, Hua Hong Semiconductor, Naura Technology, Advanced Micro-Fabrication Equipment (AMEC), และ Will Semiconductor
• ขณะที่ผลกระทบต่อ Nvidia ในระยะสั้นยังจำกัด เนื่องจากบริษัทจีนต้องพิสูจน์ทั้งประสิทธิภาพจริง ความเสถียรของโปรแกรม อัตราการผลิต และความสามารถในการส่งมอบจำนวนมาก แต่ในระยะกลาง การเติบโตของระบบชิปจีนอาจลดโอกาสการขายของ Nvidia ในตลาดจีน และเพิ่มการแข่งขันในกลุ่มชิปที่เน้นต้นทุนต่ำและการใช้งานเฉพาะด้าน

 

 

 

ข้อสงวนสิทธิ์
ข้อมูล ความเห็น บทวิเคราะห์ ราคา การคาดการณ์ และ/หรือ ข้อมูลอื่นใด (“ข้อมูล”) ที่ปรากฏ จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยมีที่มาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ จำกัด (“INVX”) ไม่รับรองความถูกต้อง ครบถ้วน หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลดังกล่าว โดยเป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นการรับประกันราคาหรือผลตอบแทน คำแนะนำการลงทุน การเสนอซื้อหรือขายหลักทรัพย์ หรือชักชวนให้เสนอซื้อหรือเสนอขายหลักทรัพย์ใด INVX และ/หรือ กรรมการ พนักงาน และลูกจ้างของ INVX ไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายอันเป็นผลมาจากหรือเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลดังกล่าว

INVX และธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) (“ธนาคารฯ”) เป็นบริษัทย่อยที่บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) (SCBX) เป็นผู้ถือหุ้นรายใหญ่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธนาคารฯ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในการเปรียบเทียบเท่านั้น INVX และ/หรือ บริษัทในเครือ SCBX อาจเป็นที่ปรึกษาทางการเงิน ผู้จัดจำหน่ายหลักทรัพย์ ผู้ออกและเสนอขายหุ้นกู้ที่มีอนุพันธ์แฝง หรือ ตราสารแสดงสิทธิการฝากหลักทรัพย์ต่างประเทศ บนหลักทรัพย์ที่ปรากฏอยู่ในรายงานฉบับนี้ รวมถึงอาจมีการทำธุรกรรมอื่นใดในหลักทรัพย์ที่ถูกกล่าวถึง อันอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งทางผลประโยชน์ได้ ผู้ลงทุนควรทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน