ข่าว AI ภาคค่ำ｜19 ตุลาคม｜ส่วนแบ่งตลาดชิป AI ของ NVIDIA ในจีนลดลงเหลือ 34%

ประเด็นที่น่าจับตาที่สุดในบ่ายวันนี้คือการเปลี่ยนแปลงในตลาดขุมพลังประมวลผล โดยส่วนแบ่งของ NVIDIA ในตลาดชิป AI สำหรับศูนย์ข้อมูลของจีนลดลงเหลือ 34% และเจนเซน หวงกล่าวที่ลอนดอนว่าต้องร่วมมือกับบริษัท AI ของจีน ขณะเดียวกัน การระดมทุนของบริษัทชิปจีน มาตรฐานโมเดล AI ขนาดใหญ่เฉพาะอุตสาหกรรม และห่วงโซ่อุปทานที่รองรับโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล ต่างก็มีความเคลื่อนไหวใหม่

พาดหัววันนี้: ส่วนแบ่งตลาดของ NVIDIA ในจีนร่วงเหลือ 34% เจนเซน หวงระบุว่า “จำเป็นต้อง” ร่วมมือกับบริษัทจีน

เกิดอะไรขึ้น ตามรายงานของ MyDrivers เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม เจนเซน หวง ซีอีโอของ NVIDIA กล่าวในการบรรยายสรุปต่อสื่อมวลชนที่กรุงลอนดอน สหราชอาณาจักร เมื่อไม่นานมานี้ว่า ปัญญาประดิษฐ์อาจเป็นเทคโนโลยีที่อันตราย และ NVIDIA “จำเป็นอย่างยิ่ง” ที่จะต้องร่วมมือกับบริษัท AI ของจีน เพื่อติดตามและรับมือกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องร่วมกัน [1] รายงานอ้างข้อมูลล่าสุดของ IDC ว่า ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ส่วนแบ่งของ NVIDIA ในตลาดชิป AI สำหรับศูนย์ข้อมูลของจีนลดลงเหลือ 34% โดยมียอดจัดส่ง 678,000 ชิป ลดลง 44% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน [1]

ความเป็นมา รายงานระบุว่า ชิป Blackwell ที่ล้ำหน้าที่สุดของ NVIDIA ยังไม่สามารถเข้าสู่ตลาดจีนได้ในขณะนี้ ส่วนรายได้จาก H200 ซึ่งได้รับอนุญาตให้ส่งออกนั้น คิดเป็นไม่ถึง 1% ของรายได้รวมจากธุรกิจศูนย์ข้อมูลของบริษัท [1] ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินของ NVIDIA ยังระบุในรายงานผลประกอบการไตรมาสที่ 2 ปี 2026 ว่า แนวโน้มผลประกอบการไม่ได้รวมสมมติฐานรายได้จากการประมวลผลสำหรับศูนย์ข้อมูลในจีนไว้เลย [1] กล่าวอีกนัยหนึ่ง ในประมาณการทางการเงินของ NVIDIA ตลาดจีนได้เปลี่ยนจาก “แหล่งการเติบโต” ไปเป็นส่วนที่ “ไม่นับรวมในความคาดหวัง” แล้ว

ผลกระทบ สำหรับ NVIDIA ส่วนแบ่งตลาดที่ลดลงหมายถึงการค่อย ๆ เสียพื้นที่ในตลาดขุมพลังประมวลผล AI ที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก การที่เจนเซน หวงเน้นเรื่อง “ความร่วมมือ” ในด้านการติดตามความเสี่ยง แทนที่จะเป็นด้านการขาย ถือเป็นถ้อยคำที่น่าจับตา สำหรับผู้ผลิตชิป AI ของจีน นี่คือช่วงโอกาสในการขยายส่วนแบ่งตลาดต่อไป ส่วนบริษัทผู้พัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่ในจีน การจัดซื้อทรัพยากรประมวลผลจะหันไปใช้โซลูชันในประเทศมากขึ้น ส่งผลให้ต้นทุนการปรับซอฟต์แวร์ให้รองรับเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ประเด็นที่ยังไม่แน่ชัด ยังไม่มีการเปิดเผยบริบททั้งหมดของคำกล่าวของเจนเซน หวง รวมถึงรูปแบบความร่วมมือที่เป็นรูปธรรม ข้อมูลของ IDC ครอบคลุมเฉพาะช่วงครึ่งปีแรก หากนโยบายส่งออกมีการปรับเปลี่ยนในช่วงครึ่งปีหลัง แนวโน้มส่วนแบ่งตลาดก็อาจเปลี่ยนแปลงได้ ข่าวนี้อ้างอิงรายงานจากสื่อเพียงแหล่งเดียวเป็นหลัก และยังต้องตรวจสอบรายงานต้นฉบับของ IDC เพิ่มเติม

ภาพ: ภาพประกอบในเนื้อหาบทความของ MyDrivers เกี่ยวกับรายงานส่วนแบ่งตลาดของ NVIDIA ในจีนที่ลดลง (ที่มา: MyDrivers)

ข่าวสำคัญ

MemSilicon บริษัทชิปประมวลผลในหน่วยความจำ ระดมทุน Series A กว่า 400 ล้านหยวน พร้อมแต่งตั้ง Lu Tao อดีตผู้บริหาร Graphcore เป็น CEO

Sina Tech รายงานในช่วงบ่ายวันที่ 19 ตุลาคมว่า MemSilicon ประกาศปิดการระดมทุน Series A มูลค่ากว่า 400 ล้านหยวน [2] การระดมทุนรอบนี้นำโดย Boyuan Capital โดยมี Bosch Ventures, miHoYo, GigaDevice และรายอื่นร่วมลงทุน ขณะที่ผู้ถือหุ้นเดิมอย่างหน่วยลงทุนเชิงกลยุทธ์ของ Xiaomi และ CAS Star ก็ร่วมลงทุนเพิ่มเติม [2] บริษัทยังประกาศว่า Lu Tao อดีตประธานและผู้จัดการทั่วไปประจำภูมิภาคจีนแผ่นดินใหญ่ ฮ่องกง มาเก๊า และไต้หวันของ Graphcore ได้เข้าร่วมในตำแหน่ง CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง โดยเขามีประสบการณ์ในอุตสาหกรรมชิปมากกว่า 20 ปี [2] ตามรายงาน เงินทุนจะนำไปใช้ผลักดัน RRAM (หน่วยความจำแบบไม่ลบเลือนชนิดใหม่) สู่เชิงพาณิชย์ รวมถึงวิจัยและพัฒนา LPU รุ่นใหม่ [2]

เหตุใดจึงสำคัญ: ท่ามกลางส่วนแบ่งตลาดของ NVIDIA ที่ลดลง นักลงทุนกำลังเดิมพันกับแนวทางที่ไม่ใช่ GPU เช่น การประมวลผลในหน่วยความจำ การที่ทั้งนักลงทุนจากภาคอุตสาหกรรมและบริษัทเกมเข้ามาลงทุนพร้อมกัน สะท้อนว่าผู้ใช้งานปลายทางก็กำลังวางแผนล่วงหน้าเพื่อรองรับความต้องการทรัพยากรประมวลผลเช่นกัน

ภาพ: ภาพประกอบข่าวการระดมทุนของ MemSilicon (ที่มา: Sina Tech)

สำนักงานกำกับดูแลตลาดแห่งชาติจีนเผยแพร่เอกสารทางเทคนิคด้านมาตรฐาน 3 ฉบับแรกสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมเหล็ก

Jiemian News อ้างอิงรายงานของ CCTV News ว่า สำนักงานกำกับดูแลตลาดแห่งชาติจีนได้เผยแพร่เอกสารทางเทคนิคเพื่อเป็นแนวทางด้านมาตรฐานแห่งชาติ 3 ฉบับ ได้แก่ “ปัญญาประดิษฐ์ — แนวทางการจำแนกสถานการณ์การใช้งานในอุตสาหกรรมเหล็ก” “ปัญญาประดิษฐ์ — ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับชุดข้อมูลของโมเดลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมเหล็ก” และ “ปัญญาประดิษฐ์ — การประเมินระดับวุฒิภาวะของขีดความสามารถในการให้บริการของโมเดลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมเหล็ก” [3] เอกสารทั้งสามกำหนดวิธีจำแนกสถานการณ์การใช้งาน วิธีสร้างชุดข้อมูลฝึก และวิธีจัดระดับขีดความสามารถในการให้บริการตามลำดับ ครอบคลุมกระบวนการครบวงจรตั้งแต่ “การจำแนกสถานการณ์—ข้อกำหนดชุดข้อมูล—การประเมินระดับวุฒิภาวะ” [3] โดยเอกสารด้านชุดข้อมูลได้กำหนดข้อกำหนดทางเทคนิคเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลดิบ การทำความสะอาดและกำกับดูแลข้อมูล การบูรณาการองค์ความรู้ การจัดทำตัวอย่างข้อมูล และความปลอดภัยของข้อมูล [3]

เหตุใดจึงสำคัญ: นี่คือก้าวหนึ่งของโมเดลขนาดใหญ่เฉพาะอุตสาหกรรม จากเดิมที่ “แต่ละเจ้าต่างพูดตามเกณฑ์ของตัวเอง” ไปสู่การใช้เกณฑ์ประเมินร่วมกัน บริษัทเหล็กจึงมีมาตรฐานให้อ้างอิงเมื่อจัดซื้อและตรวจรับบริการโมเดลขนาดใหญ่ อีกทั้งยังเป็นต้นแบบให้กับอุตสาหกรรมหนักอื่น ๆ ทั้งนี้ เอกสารเหล่านี้เป็นเอกสารทางเทคนิคเพื่อเป็นแนวทาง ไม่ใช่มาตรฐานบังคับ

Daxiao Robotics เปิดตัวโมเดลพื้นฐานสำหรับ AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโลกกายภาพ ACE-Brain-0.6 อ้างผลประเมินการรับรู้เชิงพื้นที่หลายรายการเหนือกว่า GPT-6 Astra

IT Home รายงานว่า Daxiao Robotics เปิดตัว ACE-Brain-0.6 โมเดลพื้นฐานสำหรับ AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโลกกายภาพ ซึ่งพัฒนาด้วยการปรับแต่งแบบมีผู้สอนบนพื้นฐานของ Qwen3.5-9B โดยมุ่งยกระดับความสามารถในการรู้จำวัตถุ การระบุตำแหน่งเชิงพื้นที่ และการระบุบริเวณที่สามารถมีปฏิสัมพันธ์ได้ [4] บริษัทระบุว่าโมเดลใช้ตัวอย่างฝึกที่เชื่อมโยงข้อมูลกับตำแหน่งเชิงพื้นที่ประมาณหนึ่งล้านรายการ และทำคะแนนเหนือกว่า OpenAI GPT-6 Astra ในการประเมิน Grounding (การเชื่อมโยงคำบรรยายภาษากับตำแหน่งเฉพาะในภาพ) 6 จาก 8 รายการ โดยได้คะแนนเฉลี่ยจากเกณฑ์ทดสอบสาธารณะ 7 รายการที่ 74.53 คะแนน สูงกว่าคะแนน 73.68 ของ GPT-6 Astra และได้ 94.13 คะแนนในการประเมิน RobotGrounding ซึ่งทดสอบในสถานการณ์ใช้งานหุ่นยนต์จริง [4]

เหตุใดจึงสำคัญ: โมเดลพื้นฐานแบบโอเพนซอร์สขนาด 9B สามารถทำผลงานในทักษะเฉพาะด้านได้ทัดเทียมกับโมเดลแบบปิดชั้นนำ เพียงผ่านการปรับแต่งเฉพาะทาง สะท้อนว่าจุดสำคัญในการแข่งขันด้าน AI ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโลกกายภาพอยู่ที่ข้อมูลและบริบทการใช้งาน ผลงานข้างต้นเป็นข้อมูลที่บริษัทเปิดเผยเอง และยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเป็นอิสระ

ภาพ: ACE-Brain-0.6 ทำคะแนนเหนือกว่า GPT-6 Astra ในการประเมินการเชื่อมโยงกับสภาพแวดล้อม (Grounding) หกจากแปดรายการ (ที่มา: ไอทีโฮม)

การขยายกำลังประมวลผล AI หนุนการส่งออกอุปกรณ์ไฟฟ้าของจีน

รายงานของ Yicai จากงานแคนตันแฟร์อ้างอิงข้อมูลของสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) ว่า ในปี 2030 ศูนย์ข้อมูล AI ทั่วโลกจะใช้ไฟฟ้าเป็น 3 เท่าของปี 2025 [5] ข้อมูลจาก PJM ผู้ดำเนินการโครงข่ายไฟฟ้ารายใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ ระบุว่า โครงการโครงข่ายไฟฟ้าหลักต้องใช้เวลาเฉลี่ยมากกว่า 3 ปีจึงจะได้รับข้อตกลงเชื่อมต่อโครงข่าย และหลังได้รับอนุมัติยังต้องรออีกราว 4 ปีกว่าจะเริ่มใช้งานได้ [5] หวัง จวิน รองอธิบดีกรมศุลกากรจีน กล่าวว่า การดำเนินงานของโครงสร้างพื้นฐานด้านกำลังประมวลผลขนาดใหญ่กำลังผลักดันความต้องการอุปกรณ์ไฟฟ้าทั่วโลกให้สูงขึ้น โดยในช่วงสามไตรมาสแรก การส่งออกแบตเตอรี่แบบชาร์จซ้ำได้ทุกประเภทของจีนเพิ่มขึ้น 34.8% [5]

เหตุใดจึงสำคัญ: ความล่าช้าในการเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดของศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ ทำให้ระบบจ่ายไฟของตนเองและระบบกักเก็บพลังงานกลายเป็นทางเลือก และเปิดโอกาสด้านความต้องการส่งออกใหม่ให้แก่ผู้ผลิตหม้อแปลงไฟฟ้า ระบบกักเก็บพลังงาน และอุปกรณ์ผลิตไฟฟ้าของจีน

สรุปตัวเลขสำคัญ

• 34%: ส่วนแบ่งของ NVIDIA ในตลาดชิป AI สำหรับศูนย์ข้อมูลของจีนในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 (IDC) [1]
• 678,000 ชิ้น: ยอดจัดส่งชิป AI สำหรับศูนย์ข้อมูลของ NVIDIA ในจีนช่วงเดียวกัน ลดลง 44% เมื่อเทียบกับปีก่อน [1]
• 180 ล้านกิโลเมตรแกนใยแก้ว: ช่องว่างระหว่างอุปสงค์กับอุปทานใยแก้วนำแสงทั่วโลกในปี 2026 ตามการคาดการณ์ของ TrendForce [6]
• 3 ล้านล้านวอน: เงินลงทุนของ Amkor ในการขยายกำลังการบรรจุชิปขั้นสูงที่กวางจู [7]
• 3 เท่า: ปริมาณการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล AI ทั่วโลกในปี 2030 เทียบกับปี 2025 ตามการคาดการณ์ของ IEA [5]

ข่าวสั้น

• TrendForce: ศูนย์ข้อมูล AI ผลักดันความต้องการใยแก้วนำแสง คาดว่าราคาสปอตของใยแก้วนำแสงสำเร็จรูปในปี 2026 จะเพิ่มขึ้น 2.8 ถึงมากกว่า 5 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อน และภาวะอุปทานตึงตัวอาจยืดเยื้อถึงปี 2028 [6]
• Amkor: จัดพิธีวางศิลาฤกษ์โครงการขยายโรงงานที่เมืองควังจู ประเทศเกาหลีใต้ โดยวางแผนก่อสร้างอาคารโรงงาน 2 แรกให้แล้วเสร็จในช่วงครึ่งหลังของปี 2027 และอีก 2 อาคารในช่วงครึ่งแรกของปี 2028 [7]
• Tencent Hunyuan: Zimubang รายงานว่า Hunyuan ใช้วิธี Terminal-RSI ฝึกโมเดลพื้นฐาน Qwen ของ Alibaba ทำให้คะแนน Terminal-Bench 4.0 เพิ่มจาก 0 เป็น 19.8% และคะแนนเฉลี่ยจากการทดสอบ 4 รายการเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า [8]
• BYD: หวังฉวนฝูเปิดเผยในการประชุมวิสามัญผู้ถือหุ้นว่า บริษัทมีทีมวิจัยและพัฒนาชิปกว่า 7,000 คน ลงทุนด้านชิปสะสมมากกว่า 100,000 ล้านหยวน และมีโรงงานผลิตเวเฟอร์ 5 แห่ง [9]
• เซินเจิ้น: สภาที่ปรึกษาทางการเมืองแห่งเมืองเซินเจิ้นจัดการประชุมหารือเฉพาะด้านอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ โดยสมาชิกเสนอให้ขับเคลื่อนอย่างประสานกันใน 5 ด้าน ซึ่งรวมถึงการเปิดข้อมูล การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังประมวลผลและคลังข้อมูลภาษา ตลอดจนการบ่มเพาะและดึงดูดบุคลากร [10]

มุมมองบรรณาธิการ

สิ่งที่น่าสังเกตคือ ข่าวหลายเรื่องในวันนี้ที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน ล้วนชี้ไปยังประเด็นเดียวกัน นั่นคือ คอขวดด้านพลังประมวลผล AI กำลังขยายจาก “ชิป” ไปสู่ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด ส่วนแบ่งตลาดในจีนของ NVIDIA ที่ลดลง เปิดพื้นที่ให้ชิปสถาปัตยกรรมใหม่ที่พัฒนาในจีนอย่าง MemSilicon ขณะที่ในต่างประเทศ ข้อจำกัดของศูนย์ข้อมูลได้กลายเป็นเรื่องการเชื่อมต่อกับโครงข่ายไฟฟ้า ใยแก้วนำแสง และกำลังการผลิตด้านการบรรจุชิปขั้นสูง การขยายกำลังการผลิตของ Amkor ราคาใยแก้วนำแสงที่พุ่งขึ้นหลายเท่า และการส่งออกอุปกรณ์ไฟฟ้าที่เติบโต ล้วนสะท้อนแรงกดดันนี้ เรามองว่า ต่อจากนี้ การประเมินแนวโน้มการเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI นอกจากดูยอดส่งมอบ GPU แล้ว ยังต้องให้ความสำคัญกับคำสั่งซื้อและราคาของ “บริษัทที่ไม่ได้ทำธุรกิจ AI” ในกลุ่มไฟฟ้า การสื่อสารผ่านใยแก้วนำแสง และการบรรจุชิปด้วย อีกด้านหนึ่ง มาตรฐานโมเดลขนาดใหญ่สำหรับอุตสาหกรรมเหล็กและการปรับจูนโมเดล AI ที่มีร่างกายให้เหมาะกับงานเฉพาะ สะท้อนว่าการแข่งขันด้านการประยุกต์ใช้งานกำลังหันไปเน้นคุณภาพข้อมูลและมาตรฐานอุตสาหกรรมที่สามารถตรวจรับผลได้

แหล่งอ้างอิง

1. หลังส่วนแบ่งตลาดลดเหลือ 34% Jensen Huang กล่าวล่าสุดว่า NVIDIA “จำเป็นอย่างยิ่ง” ที่จะต้องร่วมมือกับบริษัทจีน — MyDrivers, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
2. MemSilicon ประกาศระดมทุนรอบ Series A ได้กว่า 400 ล้านหยวน พร้อมแต่งตั้ง Lu Tao ผู้คร่ำหวอดในวงการชิปเป็น CEO — Sina Tech, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
3. สร้างระบบวงจรปิดที่ครบถ้วน เผยแพร่มาตรฐานชุดแรกสำหรับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ยกระดับอุตสาหกรรมเหล็ก — Jiemian News, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
4. Daxiao Robotics เปิดตัวโมเดลพื้นฐานสำหรับ AI ที่มีร่างกาย ACE-Brain-0.6 ทำคะแนนเหนือ OpenAI GPT-6 Astra ในการประเมินการรับรู้เชิงพื้นที่ 6 รายการ — IT Home, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
5. ปลายทางของ AI คือพลังงานไฟฟ้า: การขยายศูนย์ประมวลผลในต่างประเทศหนุนกระแสส่งออกอุปกรณ์พลังงานของจีน｜70 ปีงานแคนตันแฟร์ — Yicai, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
6. สถาบันวิเคราะห์ชี้: ราคาเสนอขายใยแก้วนำแสงในตลาดสปอตปี 2026 พุ่งขึ้นหลายเท่า ภาวะขาดแคลนเพื่อตอบสนองความต้องการของศูนย์ข้อมูลอาจยืดเยื้อถึงปี 2028 — Gelonghui, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
7. Amkor วางแผนลงทุน 3 ล้านล้านวอนในช่วง 5 ปีข้างหน้า เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตบรรจุภัณฑ์ชิปขั้นสูงในเมืองกวางจู ประเทศเกาหลีใต้ — IT Home, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
8. ใช้ Alibaba เป็นรากฐาน Tencent Hunyuan บรรลุ “RSI ขนาดย่อม” — Zimubang, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
9. Wang Chuanfu ฝากคำแนะนำถึงคนรุ่นใหม่: เมื่อยังหนุ่มสาว ต้องมีความฝันที่ยิ่งใหญ่ — MyDrivers, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19
10. ผนึกกำลังสร้างนวัตกรรมครบทุกชั้น ต่อยอดการใช้งานในทุกด้าน! เลขาธิการพรรคประจำเมืองเซินเจิ้นหารือกับสมาชิกสภาที่ปรึกษาทางการเมืองเรื่องการพัฒนาอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์อย่างมีคุณภาพสูง — หนังสือพิมพ์สภาที่ปรึกษาทางการเมืองแห่งประชาชน, เข้าถึงเมื่อ 2026-10-19