🎙️ Nvidia ยังนำ แต่คู่แข่งกำลังไล่ – เมื่อ AI ต้องเลือกมากกว่าความแรง ในโลกของ AI ที่ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล Nvidia ยังคงเป็นผู้นำด้านฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะ GPU ที่ใช้ในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ แต่ผลการสำรวจล่าสุดจาก Liquid Web ในเดือนสิงหาคม 2025 พบว่าเกือบหนึ่งในสามของทีม AI เริ่มหันไปใช้ฮาร์ดแวร์จาก Google, AMD และ Intel แทน เหตุผลหลักคือ “ต้นทุน” และ “ความพร้อมใช้งาน” ที่เริ่มกลายเป็นอุปสรรคสำคัญ ทีมงานหลายแห่งต้องลดขนาดโครงการ หรือยกเลิกไปเลย เพราะไม่สามารถจัดหาฮาร์ดแวร์ Nvidia ได้ทันเวลา หรือมีงบประมาณไม่พอ แม้ว่า 68% ของทีมยังคงเลือก Nvidia เป็นหลัก แต่มีถึง 28% ที่ยอมรับว่าไม่ได้เปรียบเทียบทางเลือกอื่นอย่างจริงจังก่อนตัดสินใจ ซึ่งนำไปสู่การติดตั้งระบบที่ไม่เหมาะสม และประสิทธิภาพต่ำกว่าที่ควร นอกจากนี้ การใช้ระบบแบบ hybrid และ cloud ก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยมากกว่าครึ่งของทีม AI ใช้ทั้งระบบในองค์กรและคลาวด์ร่วมกัน เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาด้านพลังงานและการจัดการ GPU แบบแบ่งส่วน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia ยังคงเป็นผู้นำด้านฮาร์ดแวร์ AI โดยมีผู้ใช้ถึง 68% จากการสำรวจ ➡️ เกือบหนึ่งในสามของทีม AI เริ่มใช้ฮาร์ดแวร์จาก Google, AMD และ Intel ➡️ เหตุผลหลักคือข้อจำกัดด้านงบประมาณและการขาดแคลน GPU ➡️ 42% ของทีมต้องลดขนาดโครงการ และ 14% ยกเลิกโครงการเพราะต้นทุน ➡️ 28% ของผู้ตอบแบบสอบถามยอมรับว่าไม่ได้เปรียบเทียบทางเลือกอื่นก่อนซื้อ ➡️ การขาดการทดสอบนำไปสู่ระบบที่ไม่เหมาะสมและประสิทธิภาพต่ำ ➡️ มากกว่าครึ่งของทีมใช้ระบบ hybrid และ cloud เพื่อเสริมความยืดหยุ่น ➡️ Dedicated GPU hosting ถูกมองว่าเป็นทางเลือกที่ลดการสูญเสียประสิทธิภาพ ➡️ แม้ 45% ให้ความสำคัญกับการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ แต่มีเพียง 13% ที่ปรับระบบเพื่อประหยัดพลังงานจริง ➡️ ความคุ้นเคยและประสบการณ์เดิมเป็นปัจจัยหลักในการเลือก GPU มากกว่าประสิทธิภาพหรือราคา ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Google TPU ถูกใช้โดย OpenAI และบริษัทใหญ่หลายแห่งเพื่อหลีกเลี่ยงต้นทุน Nvidia ➡️ AMD เข้าซื้อกิจการหลายแห่งเพื่อพัฒนา Instinct GPU ให้ใกล้เคียงกับ Nvidia Blackwell ➡️ Intel พัฒนา Gaudi2 และ Gaudi3 เพื่อเจาะตลาด AI โดยเน้นราคาต่ำและประสิทธิภาพเฉพาะทาง ➡️ Nvidia เปิดตัว Cosmos Reason และ NuRec ที่ SIGGRAPH 2025 เพื่อเสริมการประมวลผล AI เชิงกายภาพ ➡️ การแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์ AI ส่งผลต่อการพัฒนาโมเดลใหม่ เช่น diffusion, LLM และ vision AI https://www.techradar.com/pro/google-amd-and-intel-catching-up-on-nvidia-survey-shows-almost-a-third-of-ai-teams-now-use-non-nvidia-hardware