ความต้องการ AI มีมากกว่าอุปทาน — แม้แต่ Google ยังตามไม่ทัน

โพสต์ ความต้องการ AI แซงหน้าอุปทาน — แม้แต่ Google ก็ตามไม่ทัน ปรากฏครั้งแรกใน 24/7 Wall St..

ปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวพ้นขั้นตอนการพิสูจน์ว่ามันใช้งานได้จริงแล้ว ความท้าทายในปัจจุบันคือการผลิตพลังประมวลผลให้เพียงพอต่อความต้องการ บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ใช้จ่ายเงินหลายแสนล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่บริษัทต่างๆ ยังคงพบว่าตนเองขาดแคลนกำลังการผลิต นั่นบ่งชี้ว่าการนำ AI มาใช้กำลังเร่งตัวขึ้นเร็วกว่าความสามารถของอุตสาหกรรมในการรองรับ 

หลักฐานล่าสุดมาจากแหล่งที่ไม่คาดคิด: มีรายงานว่า Google ต้องบอกกับหนึ่งในบริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในโลกว่าไม่สามารถจัดหาพลังประมวลผล AI ทั้งหมดที่ต้องการได้

แม้แต่ Google ก็ยังไม่มีพื้นที่เหลือแล้ว

รายงานของ Financial Times ระบุว่า Google แจ้งต่อ Meta Platforms (NASDAQ:META) ราวเดือนมีนาคมว่าไม่สามารถจัดหา กำลังการประมวลผลเชิง Inference ของ Gemini ได้ทั้งหมดตามที่ Meta ต้องการซื้อ รายงานระบุว่าการขาดแคลนดังกล่าวส่งผลกระทบต่อโครงการ AI ภายในบางส่วนของ Meta และบังคับให้บริษัทต้องจัดลำดับความสำคัญในการใช้โมเดลของ Google

นั่นไม่ใช่สิ่งที่นักลงทุนคาดหวังจะได้ยินจากหนึ่งในผู้ให้บริการคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก Google ลงทุนกว่า 90,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 และวางแผนจะเพิ่มเป็นสองเท่าในปีนี้เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI รวมถึง Tensor Processing Units (TPUs) แบบกำหนดเองและศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่ แต่ความต้องการ Gemini เติบโตอย่างรวดเร็วจนกำลังการผลิตกลายเป็นทรัพยากรที่หายาก

Meta ไม่ใช่ลูกค้ารายเดียวที่ได้รับผลกระทบ ตามรายงานของ Financial Times แม้ว่าความต้องการมหาศาลของ Meta ทำให้กลายเป็นตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนที่สุด รายงานระบุว่า Google ยังคงจำกัดการเข้าถึงของลูกค้าบางรายขณะที่พยายามขยายกำลังการผลิต

คอขวดของ AI ได้เปลี่ยนไปแล้ว

ตลอดสองปีที่ผ่านมา นักลงทุนให้ความสนใจกับบริษัทที่ฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ปัจจุบันข้อจำกัดได้เปลี่ยนไปสู่การ Inference — พลังประมวลผลที่ต้องใช้ทุกครั้งที่มีคนถามคำถามกับโมเดล AI หรือใช้งานเพื่อทำงานให้เสร็จสิ้น

การฝึกโมเดลเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว แต่การ Inference เกิดขึ้นหลายล้านหรือแม้กระทั่งหลายพันล้านครั้งต่อวัน มันแสดงให้เห็นว่าการนำ AI ระดับองค์กรมาใช้กำลังเร่งตัวขึ้นในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ การบริการลูกค้า การโฆษณา การวิจัย และเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพ แอปพลิเคชันใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทุกตัวเพิ่มความต้องการพลังประมวลผลเชิง Inference.

ตามรายงานผลประกอบการรายไตรมาสล่าสุดของ Alphabet (NASDAQ:GOOG) Google Cloud สิ้นสุดไตรมาสด้วยภาระผูกพันในการปฏิบัติงานที่เหลืออยู่มากกว่า 460,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็น Backlog ที่รวมถึงสัญญาลูกค้าระยะยาว CEO Sundar Pichai ยังกล่าวด้วยว่ารายได้จากคลาวด์จะสูงกว่านี้หาก Google มีกำลังการผลิตที่พร้อมใช้งานมากกว่านี้

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความต้องการไม่ใช่ปัญหา แต่อุปทานต่างหากที่เป็นปัญหา

ทำไมนักลงทุนควรให้ความสนใจ

น่าแปลกใจที่การขาดแคลนนี้เป็นข่าวดีสำหรับห่วงโซ่อุปทาน AI เป็นส่วนใหญ่ หาก Google ไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้อย่างเต็มที่แม้จะดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในโลก มันบ่งชี้ว่าตลาดยังห่างไกลจากความอิ่มตัว บริษัทที่จัดหาฮาร์ดแวร์เบื้องหลัง AI — รวมถึง GPU หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง อุปกรณ์เครือข่าย ชิ้นส่วนออปติคัล และระบบไฟฟ้า — ยังคงมีความต้องการรออยู่อีกหลายปี

แน่นอนว่า Google, Microsoft (NASDAQ:MSFT), Amazon (NASDAQ:AMZN) และ Meta กำลังลงทุนอย่างจริงจังเพื่อลดช่องว่างดังกล่าว โดยรวมแล้ว บริษัทเหล่านั้นคาดว่าจะใช้จ่ายมากกว่า 700,000 ล้านดอลลาร์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปีนี้เพียงปีเดียว

อย่างไรก็ตาม การขยายกำลังการผลิต AI ต้องใช้เวลา ชิปใหม่ต้องได้รับการผลิต เซิร์ฟเวอร์ต้องได้รับการประกอบ ศูนย์ข้อมูลต้องสร้างเสร็จ และอุปกรณ์เครือข่ายต้องได้รับการติดตั้งก่อนที่กำลังการผลิต Inference เพิ่มเติมจะพร้อมใช้งาน 

และยังมีคอขวดมากมายที่พวกเขาพบเจอระหว่างทาง ได้แก่ พลังงาน ที่ดิน และหน่วยความจำ เพียงไม่กี่ตัวอย่าง CEO ของ Nvidia (NASDAQ:NVDA) Jensen Huang กล่าวว่าพลังประมวลผลที่จำเป็นสำหรับ Agentic AI จะเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 1,000% เมื่อเทียบกับ Generative AI ในเพียงสองปี

สรุปสาระสำคัญ

กล่าวโดยสรุป AI ไม่ได้เผชิญกับปัญหาด้านความต้องการ แต่กำลังเผชิญกับปัญหาด้านอุปทาน รายงานของ Financial Times ที่ว่า Google ไม่สามารถจัดหากำลังการผลิต Gemini ให้กับ Meta ตามที่ร้องขอได้ทั้งหมด เน้นย้ำให้เห็นว่าการนำ AI ระดับองค์กรมาใช้กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วเพียงใด แม้แต่บริษัทที่ใช้จ่ายเงินหลายแสนล้านดอลลาร์สำหรับโครงสร้างพื้นฐานก็ยังไม่สามารถสร้างพลังประมวลผลได้เร็วพอเพื่อตอบสนองลูกค้า

สำหรับนักลงทุน นั่นคือสัญญาณที่น่าส่งเสริม กระแส AI ไม่ได้ถูกจำกัดด้วยความสนใจในเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่ถูกจำกัดด้วยความสามารถของอุตสาหกรรมในการผลิตพลังประมวลผลให้เพียงพอ จนกว่าความไม่สมดุลนั้นจะแคบลง บริษัทที่จัดหาระบบนิเวศ AI ควรยังคงได้รับประโยชน์จากหนึ่งในวงจรการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งที่สุดที่ภาคเทคโนโลยีเคยประสบมา

โพสต์ ความต้องการ AI แซงหน้าอุปทาน — แม้แต่ Google ก็ตามไม่ทัน ปรากฏครั้งแรกใน 24/7 Wall St..