JD Cloud สร้างคลัสเตอร์ขนาด 100,000 GPU ร่วมกับ Moore Threads หนุน GPU และอุปกรณ์เชื่อมต่อ

1. JD Cloud เตรียมสร้างคลัสเตอร์ AI ขนาด 100,000 GPU ด้วยชิป Moore Threads

JD Cloud ประกาศแผนสร้างคลัสเตอร์ประมวลผล AI ภายในประเทศขนาด 100,000 GPU โดยใช้ชิปของ Moore Threads เป็นหนึ่งในแกนหลัก หลังจากก่อนหน้านี้ได้ร่วมกันสร้างคลัสเตอร์ระดับ 10,000 GPU มาแล้ว

โครงการนี้มีเป้าหมายสร้างโครงสร้างพื้นฐานประมวลผล AI ที่จีนสามารถควบคุมได้เอง เพื่อรองรับทั้งการฝึกโมเดลขนาดใหญ่และการใช้งาน AI ในธุรกิจจริง ถือเป็นการยกระดับจากการทดลองใช้ชิปจีนไปสู่การใช้งานในระดับอุตสาหกรรม

2. Moore Threads กำลังเปลี่ยนจาก “ชิปทางเลือก” ไปสู่การใช้งานจริงขนาดใหญ่

ความสำคัญของคำสั่งซื้อไม่ได้อยู่เพียงจำนวน GPU แต่สะท้อนว่าผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตขนาดใหญ่เริ่มยอมใช้ชิปจีนกับระบบงานหลักมากขึ้น จากเดิมที่ชิปในประเทศมักถูกใช้กับงานรอง งานภาครัฐ หรือการประมวลผลที่ไม่ซับซ้อนมาก

ตลาดจึงเริ่มมอง Moore Threads ใหม่ จากบริษัทที่อยู่ในช่วงพิสูจน์เทคโนโลยี ไปสู่ผู้ผลิตที่อาจเข้าสู่ช่วงขยายการใช้งานเชิงพาณิชย์ โดยหุ้นปรับขึ้นสูงสุดราว 11% หลังข่าวดังกล่าว ขณะที่ MetaX และ VeriSilicon ปรับขึ้นเช่นกัน สะท้อนแรงซื้อที่กระจายไปยังธีมชิป AI จีน

3. พื้นฐาน Moore Threads เริ่มดีขึ้น พร้อมรองรับการขยายระดับคลัสเตอร์

ครึ่งแรกปี 2026 Moore Threads มีรายได้ RMB1.74bn เพิ่มขึ้น 147% YoY และสูงกว่ารายได้ทั้งปี 2025 ขณะที่ขาดทุนสุทธิลดลงราว 96% และหากตัดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวกับหุ้นออก บริษัทเริ่มมีกำไร

รายได้ประมาณ 97.5% มาจากผลิตภัณฑ์ศูนย์ข้อมูล สะท้อนว่าบริษัทเน้นตลาดประมวลผล AI โดยตรง ขณะที่ระบบคลัสเตอร์ “Kuawa” ที่ใช้ MTT S5000 ได้ถูกติดตั้งในหลายเมือง และบริษัทระบุว่าสามารถรักษาประสิทธิภาพการขยายระบบได้ราว 95% เมื่อเพิ่มจำนวน GPU

4. จุดเด่นของ Moore Threads คือ GPU ที่รองรับงานหลายประเภท

Moore Threads แตกต่างจากผู้ผลิตชิป AI หลายรายตรงที่พัฒนา GPU ให้รองรับทั้งการฝึก AI การสร้างภาพ การจำลองทางฟิสิกส์ การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และการประมวลผลวิดีโอในสถาปัตยกรรมเดียว

จุดนี้มีความสำคัญกับ JD เพราะบริษัทต้องการนำ AI ไปใช้ในโลกจริง เช่น หุ่นยนต์คลังสินค้า รถส่งของไร้คนขับ และระบบจำลองการทำงาน ซึ่งต้องใช้ทั้ง AI การจำลอง และการสร้างภาพร่วมกัน จึงช่วยลดความจำเป็นในการย้ายข้อมูลไปมาระหว่างชิปหลายประเภท

5. JD ใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI รองรับการขยายหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ

JD มีเป้าหมายสร้างระบบปฏิบัติการในโลกจริงขนาดใหญ่ โดย JD Logistics มีแผนระยะ 5 ปีจัดซื้อหุ่นยนต์ประมาณ 3 ล้านตัว รถไร้คนขับ 1 ล้านคัน และโดรน 100,000 ลำ

การลงทุนดังกล่าวทำให้ JD ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานประมวลผลที่สามารถควบคุมได้เอง มีต้นทุนที่คาดการณ์ได้ และไม่เสี่ยงต่อข้อจำกัดด้านชิปจากต่างประเทศ ดังนั้นคลัสเตอร์ GPU จีนขนาด 100,000 ตัวจึงเป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ระยะยาว มากกว่าจะเป็นเพียงคำสั่งซื้อชิปครั้งเดียว

6. แนวโน้มไม่ได้เกิดกับ JD รายเดียว แต่กำลังกระจายไปทั่วอุตสาหกรรม AI จีน

บริษัท AI จีนหลายรายกำลังเพิ่มการใช้ชิปภายในประเทศ เช่น Zhipu AI ที่สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 1GW และ MiniMax ที่เตรียมนำคลัสเตอร์ชิปจีนขนาดใหญ่มาใช้กับงานจริง ขณะที่ตลาดยังมีรายงานว่า DeepSeek อาจติดตั้งชิป Huawei Ascend อย่างน้อย 160,000 ตัว

7. การขยาย AI จีนยังหนุนความต้องการอุปกรณ์เชื่อมต่อความเร็วสูง

เมื่อคลัสเตอร์ AI เพิ่มจากระดับพัน GPU ไปสู่หลักหมื่นและหลักแสน ความต้องการอุปกรณ์เชื่อมต่อข้อมูลความเร็วสูงจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ทำให้บริษัทอย่าง Innolight ซึ่งมีความได้เปรียบด้านโมดูลแสงความเร็วสูงยังมีบทบาทสำคัญในห่วงโซ่ AI

Bloomberg Intelligence มองว่าในระยะสั้น Innolight ยังสามารถลดความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์ได้จากการขยายกำลังการผลิตในไทย และมีขนาดการผลิตที่ใหญ่พอจนลูกค้ารายใหญ่ในสหรัฐฯ ไม่สามารถเปลี่ยนผู้ผลิตได้ง่ายโดยไม่กระทบต่อแผนขยาย AI

8. แต่เทคโนโลยี NPO และ CPO อาจเพิ่มความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์ระยะยาว

ความเสี่ยงของ Innolight อาจเพิ่มขึ้นในระยะยาว หากอุตสาหกรรมเปลี่ยนจากโมดูลแสงแบบถอดเปลี่ยนได้ ไปสู่ NPO และ CPO ซึ่งนำอุปกรณ์แสงเข้าใกล้หรือรวมกับ GPU มากขึ้น

หาก Innolight ต้องขยับจากการประกอบโมดูลไปสู่การออกแบบวงจรรวมด้านแสง บริษัทจะเข้าใกล้ห่วงโซ่เซมิคอนดักเตอร์มากขึ้น และอาจถูกตรวจสอบจากหน่วยงานสหรัฐฯ มากกว่าเดิม ดังนั้นการเติบโตจาก AI ยังมีอยู่ แต่ต้องแลกกับความเสี่ยงด้านข้อจำกัดทางเทคโนโลยีที่สูงขึ้น

ใครอยู่ตรงไหนของห่วงโซ่ AI จีน, ได้ประโยชน์จากอะไร และมีความเสี่ยงอะไร

มุมมองของ InnovestX

• INVX มองประเด็นนี้เป็นบวกเชิงโครงสร้างต่อธีม AI จีนและการพึ่งพาเทคโนโลยีในประเทศ โดย Moore Threads ได้ประโยชน์โดยตรงจากการเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้ GPU จีน ไปสู่การใช้งานคลัสเตอร์ระดับ 100,000 ตัว ขณะที่ผู้ผลิต GPU จีนรายอื่น เช่น MetaX และ Huawei Ascend มีโอกาสได้แรงหนุนจากการขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ในประเทศเช่นกัน
• ในฝั่งเครือข่าย Innolight ยังได้ประโยชน์จากความต้องการส่งข้อมูลที่สูงขึ้นตามขนาดคลัสเตอร์ AI และสามารถลดความเสี่ยงระยะสั้นผ่านฐานผลิตในไทย อย่างไรก็ดี หากอุตสาหกรรมเปลี่ยนไปสู่ NPO/CPO มากขึ้น ต้องติดตามความเสี่ยงด้านข้อจำกัดเทคโนโลยีจากสหรัฐฯ ซึ่งอาจเพิ่มขึ้นตามบทบาทของบริษัทที่เข้าใกล้ชิป AI มากกว่าเดิม

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