Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

IT NEWS

Phison เตือน NAND ขาดแคลนยาว 10 ปี เหตุคลื่น AI ดันความต้องการเกินคาด

NAND shortage 10 years

NAND ขาดแคลนครั้งใหญ่กำลังมา

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI Data Center กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมหน่วยความจำและสตอเรจแบบที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ล่าสุด Pua Khein-Seng ซีอีโอของ Phison Electronics ได้ให้สัมภาษณ์กับนิตยสาร CommonWealth ของไต้หวัน โดยระบุว่า ตลาด NAND Flash จะเริ่มขาดแคลนรุนแรงในปี 2026 และจะยืดเยื้อต่อเนื่องนานถึง 10 ปีเต็ม

Advertisement

คำทำนายนี้ต่างจากนักวิเคราะห์รายอื่น ๆ ที่คาดการณ์ไว้เพียง 1 ปี แต่ Pua มั่นใจว่าคลื่นความต้องการครั้งนี้จะกลายเป็น “supercycle” ของวงการหน่วยความจำ


ทำไม NAND ถึงขาดแคลน?

ซีอีโอ Phison อธิบายว่า ที่ผ่านมาเมื่อผู้ผลิต NAND เร่งลงทุนเพิ่มกำลังผลิต ราคาตลาดก็มักร่วงลงจนไม่สามารถคืนทุนได้ ทำให้ตั้งแต่ช่วงปี 2019–2020 เป็นต้นมา หลายบริษัทเริ่มลดการลงทุนใน NAND

สถานการณ์ยิ่งแย่ลงเมื่อปี 2023 เพราะผู้ผลิตรายใหญ่ทั้ง Micron และ SK Hynix หันไปทุ่มงบลงทุน (CapEx) จำนวนมากกับการผลิต HBM (High Bandwidth Memory) เพื่อป้อนตลาด AI ที่มีมาร์จินสูงกว่า ส่งผลให้เงินลงทุนด้าน NAND ลดลงอย่างมาก


ความต้องการ NAND พุ่งสูงเพราะ AI

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ราคาของ NAND ตกต่ำต่อเนื่อง แต่เมื่อเข้าสู่ยุค AI ความต้องการกลับพุ่งสูงจนเกินคาด ส่งผลให้บริษัทใหญ่ ๆ อย่าง SanDisk, Micron และ Western Digital ต้องประกาศ หยุดลดราคาและเริ่มขึ้นราคาผลิตภัณฑ์ NAND ตามรายงานของ TrendForce เมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา

ต้นเหตุสำคัญคือ AI Data Center Boom โดยเฉพาะงานด้านการ Inference ที่เพิ่มขึ้นมหาศาล ต่างจากช่วงแรกที่เน้นการ Training ซึ่งใช้ DRAM และ HBM เป็นหลัก


Inference กำลังเปลี่ยนเกม

Pua อธิบายว่า ตั้งแต่ปี 2022 ผู้ให้บริการคลาวด์ทั่วโลกแห่ซื้อ GPU มหาศาลเพื่อเทรนโมเดล AI แต่เมื่อโมเดลเริ่มพัฒนาเต็มที่แล้ว คำถามคือ “จะคืนทุนอย่างไร?”

คำตอบคือการทำ Inference กับผู้ใช้งานจริง ซึ่งต้องการ สตอเรจขนาดใหญ่ มากกว่ากำลังประมวลผล GPU อย่างเดียว เพราะ:

  • ผู้ใช้งานสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน
  • โมเดลต้องเก็บเวอร์ชันเก่าไว้เพื่อ retrain
  • ต้องเก็บ query เก่า ๆ หรือข้อมูลที่เข้าถึงไม่บ่อย

ตรงนี้เองที่ NAND จะกลายเป็นหัวใจหลักของ Data Center


Data Center = Storage

ซีอีโอ Phison ย้ำว่า “ฟังก์ชันหลักของ Data Center คือการเก็บข้อมูล” ดังนั้นการลงทุนครั้งใหญ่ของผู้ให้บริการคลาวด์ในอนาคตจะไม่ได้เน้นแค่ GPU แต่จะทุ่มไปที่การขยาย สตอเรจ มากขึ้นเรื่อย ๆ

นี่จึงเป็นเหตุผลที่เขามั่นใจว่า ตลาด NAND จะตึงตัวต่อเนื่องยาวนานตลอด 10 ปีข้างหน้า และกลายเป็นซูเปอร์ไซเคิลครั้งใหม่ของอุตสาหกรรมหน่วยความจำ


สรุป

แม้หลายฝ่ายจะมองว่าการขาดแคลน NAND จะเป็นแค่ชั่วคราว แต่ Phison เชื่อว่าคลื่น AI จะทำให้เกิดความต้องการมหาศาลต่อเนื่องยาวนานอย่างไม่เคยมีมาก่อน โดยจุดเริ่มต้นคือปี 2026 ที่สถานการณ์จะ “รุนแรง” และกลายเป็นแรงขับเคลื่อนให้วงการหน่วยความจำเข้าสู่ยุคใหม่

ที่มา: tomshardware

Click to comment
Advertisement

บทความน่าสนใจ

PR-News

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย — ASUS (เอซุส) ผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลก นำเสนอ ASUS Agent Computer ภายใต้แนวคิด “Powering Every AI Choice” ระบบนิเวศด้านฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ครอบคลุมตั้งแต่โน้ตบุ๊ก NUC และมินิพีซี เดสก์ท็อปพีซีที่ปรับแต่งได้ ไปจนถึงเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพและ AI...

PR-News

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง Advertisement แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์  สมองของเราทำหน้าที่คิด วิเคราะห์หาเหตุผล และตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยให้เรารับรู้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กล้ามเนื้อและข้อต่อทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนไหวทางกายภาพอย่างแม่นยำ  ระบบ Physical AI ก็ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน การคิดวิเคราะห์และการรับรู้ที่ซับซ้อนต้องอาศัยหน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต้องใช้การประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low-latency) ณ จุดที่ต้องทำการตัดสินใจ และการเคลื่อนไหวที่แม่นยำก็ต้องการระบบควบคุมที่ถูกต้องและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ...

PR-News

กรุงเทพฯ, 28 กันยายน 2569 – ไมโครซอฟท์ ยกระดับ Microsoft Copilot รองรับโลกการทำงานที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยเพิ่มศักยภาพให้ทุกคนและทุกองค์กรบรรลุเป้าหมายได้มากยิ่งขึ้น โดย Copilot โฉมใหม่เชื่อมโยงเครื่องมือที่ผู้คนคุ้นเคย เข้ากับขีดความสามารถ AI ยุคใหม่สำหรับการสร้าง ปรับแต่ง และขยายการใช้งาน AI ในทุกมิติของการทำงาน ปัจจุบันแอป Copilot มาพร้อม...

PR-News

โครงสร้างต้นทุน AI สำหรับองค์กรกำลังเปลี่ยนแปลงไป เมื่อโมเดล AI ระดับแนวหน้ารุ่นใหม่และ Agentic AI ช่วยขยายขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในภาคธุรกิจให้กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม องค์กรที่ยังไม่เริ่มวางกลยุทธ์การปรับใช้ระบบแบบไฮบริดตั้งแต่วันนี้ อาจต้องแบกรับค่าใช้จ่ายด้าน AI ที่สูงขึ้นอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า  หากองค์กรของคุณขยายการใช้งาน AI ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา คุณอาจสังเกตเห็นแนวโน้มบางอย่าง การเปิดให้เข้าถึง AI ในวงกว้างขึ้น ใช้งานมากขึ้น...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    Always Active

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

บันทึก