Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

IT NEWS

ราคา HDD พุ่งแรงรับปลายปี 2025 แรงกดดันจาก AI และนโยบายพีซีจีนยังไม่จบง่าย ๆ

HDD Price Spike

หลังจากเงียบสงบมานานเกือบสองปี ตลาดฮาร์ดดิสก์แบบจานหมุนหรือ HDD กลับมาอยู่ในความสนใจของอุตสาหกรรมอีกครั้ง เมื่อรายงานล่าสุดจาก Digitimes Asia ที่อ้างอิงข้อมูลของ Nikkei ระบุว่า ราคา HDD แบบสัญญา (contract price) ในไตรมาส 4 ปี 2025 ปรับเพิ่มขึ้นประมาณ 4% จากไตรมาสก่อนหน้า ซึ่งถือเป็นการปรับขึ้นที่แรงที่สุดในรอบ แปดไตรมาส

ตัวเลขนี้อาจดูไม่หวือหวาในสายตาผู้ใช้ทั่วไป แต่สำหรับอุตสาหกรรมจัดเก็บข้อมูล นี่คือสัญญาณว่าตลาดเริ่ม “ตึงตัว” อย่างชัดเจน และที่สำคัญ ผู้ผลิตหลายรายเตือนตรงกันว่า แรงกดดันด้านราคายังมีแนวโน้มต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ระยะสั้น

Advertisement

HDD กลับมา เพราะอะไร? สองแรงหลักที่ดันตลาด

รายงานชี้ว่าการฟื้นตัวของความต้องการ HDD ในรอบนี้ ไม่ได้เกิดจากปัจจัยเดียว แต่เป็นผลจาก สองแรงใหญ่ที่ชนกันพอดี

1. นโยบายพีซีของจีน ดัน HDD กลับมาแบบไม่คาดคิด

แรงแรกมาจากฝั่งจีน ซึ่งกำลังเร่งผลิตพีซีภายในประเทศอย่างจริงจัง ภายใต้นโยบายจัดซื้อของภาครัฐที่ ให้ความสำคัญกับ CPU และระบบปฏิบัติการที่พัฒนาเองในประเทศ เพื่อลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ

สิ่งที่น่าสนใจคือ นโยบายนี้กลับส่งผลให้ การใช้งาน HDD เพิ่มขึ้น ทั้งที่ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ตลาดพีซีแทบจะเดินหน้าไปทาง SSD อย่างเดียว เหตุผลสำคัญคือ “ความเชื่อมั่นด้านการเก็บข้อมูลระยะยาว”

แหล่งข่าวในอุตสาหกรรมให้ข้อมูลว่า หน่วยงานบางส่วนในจีนมีความกังวลเกี่ยวกับ NAND flash ใน SSD โดยเฉพาะประเด็นเรื่องการเก็บข้อมูลเป็นเวลานานโดยไม่เปิดใช้งาน ซึ่งอาจเกิดปัญหา data degradation หรือที่เรียกกันไม่เป็นทางการว่า “bit rot” ได้ ในขณะที่ HDD ยังถูกมองว่ามีความเสถียรในการเก็บข้อมูลระยะยาวมากกว่าในบางกรณี

ผลลัพธ์คือ ความต้องการ HDD สำหรับพีซีและระบบจัดเก็บข้อมูลของภาครัฐในจีน เพิ่มขึ้นเร็วกว่าที่ตลาดคาดไว้มาก


2. AI data center สหรัฐฯ ยังต้องพึ่ง HDD อย่างหนัก

แรงที่สอง และอาจเป็นแรงที่ทรงพลังที่สุด มาจากฝั่ง data center ในสหรัฐอเมริกา โดยเฉพาะกลุ่ม hyperscaler และผู้ให้บริการ cloud รายใหญ่

แม้หลายปีมานี้จะมีการคาดการณ์ว่า SSD จะเข้ามาแทนที่ HDD ทั้งหมด แต่ในความเป็นจริง HDD แบบ nearline ความจุสูงยังเป็นหัวใจหลักของระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะเป็น data lake, backup, cold data หรือ warm data

เมื่อกระแส AI ขยายตัวแบบก้าวกระโดด ปริมาณข้อมูลที่ต้องเก็บก็เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ตั้งแต่ข้อมูลฝึกโมเดล, log, checkpoint ไปจนถึงผลลัพธ์ที่ต้องเก็บระยะยาว ซึ่งทั้งหมดนี้ ยังต้องพึ่ง HDD ที่คุ้มค่าต่อความจุ

ข้อมูลจาก TrendForce ระบุว่า ปัจจุบันผู้ผลิต HDD หลายราย เดินสายการผลิตเต็มกำลัง (full utilization) แล้ว แต่ก็ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการจาก cloud provider ได้ทั้งหมด ส่งผลให้ ราคา nearline HDD ปรับขึ้นในระดับใกล้เคียงกันคือราว 4% QoQ


ต้นทุนก็ขึ้น: DRAM ขาดตลาด กระทบ HDD โดยตรง

อีกหนึ่งปัจจัยที่ซ้ำเติมสถานการณ์ คือ ราคาหน่วยความจำ DRAM ที่ยังอยู่ในระดับสูง จากความต้องการของ AI infrastructure ทั่วโลก

หลายคนอาจมองว่า HDD เป็นเทคโนโลยีเก่า แต่ในความเป็นจริง HDD สมัยใหม่ใช้ DRAM cache ปริมาณไม่น้อย เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านเขียน เมื่อราคา DRAM ปรับสูงขึ้น ต้นทุนการผลิต HDD ก็เพิ่มตามไปด้วย

เมื่อรวมกับข้อจำกัดด้านกำลังการผลิตแล้ว ผู้ผลิต HDD แทบไม่มีพื้นที่ให้ “ตรึงราคา” ได้มากนัก แม้ความต้องการจะพุ่งแรงก็ตาม


ทำไม HDD ถึงขยายกำลังผลิตได้ยากกว่า SSD

ต่างจาก flash memory ที่สามารถเพิ่มกำลังผลิตผ่านการสร้าง fab ใหม่หรือการย่อขนาดกระบวนการผลิต (process shrink) ได้เร็วกว่า การผลิต HDD ต้องพึ่งชิ้นส่วนเฉพาะทาง เช่น หัวอ่านเขียน (read/write head), แผ่นจานแม่เหล็ก และกระบวนการประกอบที่ต้องใช้ความแม่นยำสูงมาก

หลังจากอุตสาหกรรม HDD ผ่านช่วงราคาตกต่ำและการควบรวมกิจการมาหลายปี ผู้ผลิตจึงระมัดระวังอย่างมากกับการลงทุนขยายกำลังผลิต ผลคือ ตลาด HDD สามารถตึงตัวได้อย่างรวดเร็วทันทีที่ดีมานด์ฟื้นพร้อมกันจากหลายฝั่ง


HDD กับคลื่น CapEx ของ AI ที่สะท้อนถึงเศรษฐกิจ

สิ่งที่น่าสนใจคือ ปรากฏการณ์นี้ไม่ได้เป็นแค่เรื่องของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล แต่สะท้อนภาพใหญ่ของเศรษฐกิจด้วย นักวิเคราะห์หลายรายชี้ว่า การลงทุนด้าน data center และ AI infrastructure เป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักของ GDP สหรัฐฯ ในช่วงหลัง

AI data center ไม่ได้กินแค่ GPU หรือ accelerator แต่ยังรวมถึง memory, storage, ระบบไฟฟ้า และโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ ซึ่ง HDD ก็เป็นหนึ่งในฟันเฟืองสำคัญของระบบนั้น


บทสรุป: HDD ไม่ได้ตาย และยังมีบทบาทมากกว่าที่คิด

สิ่งที่เกิดขึ้นในปลายปี 2025 แสดงให้เห็นชัดว่า HDD ไม่ใช่เทคโนโลยีที่กำลังหายไป อย่างที่หลายคนเคยคิด แต่กลับถูกดึงกลับมาอยู่ใจกลางของการเติบโตอีกครั้ง

ระหว่าง นโยบายพีซีของจีน และ ความต้องการจัดเก็บข้อมูลจาก AI data center ทำให้ตลาด HDD เผชิญแรงกดดันด้านดีมานด์พร้อมกันจากหลายทิศทาง

คำถามต่อจากนี้คือ ภาวะราคาตึงตัวจะเป็นเพียงช่วงสั้น หรือจะกลายเป็นรอบราคาขาขึ้นรอบใหม่ ซึ่งคำตอบจะขึ้นอยู่กับความเร็วในการขยายกำลังผลิต และที่สำคัญคือ ความร้อนแรงของการลงทุนด้าน AI ที่ยังไม่มีสัญญาณชะลอตัวในตอนนี้

ที่มา: tomshardware

Click to comment

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