🏭 กลยุทธ์ใหม่ของ Intel Intel วางแผนจะหันไปเน้นการผลิต ASIC สำหรับงาน inference และการใช้งานเฉพาะทาง แทนที่จะทุ่มแข่งขันกับ Nvidia และ AMD ในตลาด GPU สำหรับการฝึกโมเดล AI ที่ใช้ทรัพยากรมหาศาล กลยุทธ์นี้คล้ายกับ Broadcom ที่ประสบความสำเร็จในการสร้าง ASIC สำหรับลูกค้ารายใหญ่ เช่น Google และ Meta ⚡ ลดการพึ่งพาตลาด GPU Training ตลาด GPU สำหรับการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ถูกครอบครองโดย Nvidia ที่มี CUDA ecosystem และ H100/H200 GPUs ที่ทรงพลัง Intel มองว่าการแข่งขันตรงนี้เป็นเรื่องยาก จึงเลือกที่จะเน้นไปที่ การใช้งานจริง (inference) ซึ่งมีตลาดกว้างและต้องการโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่า 🔧 การใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ Intel มีจุดแข็งในด้าน Foundry Services และ Packaging ซึ่งสามารถนำมาใช้สร้าง ASIC ที่ปรับแต่งตามความต้องการของลูกค้าได้โดยตรง กลยุทธ์นี้ช่วยให้ Intel สามารถสร้างรายได้จากโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ โดยไม่ต้องลงทุนมหาศาลเพื่อแข่งขันในตลาด GPU training ที่มีต้นทุนสูง 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI หาก Intel เดินหน้ากลยุทธ์นี้จริง จะทำให้ตลาด AI มีความหลากหลายมากขึ้น โดยมีผู้เล่นที่เน้น ASIC สำหรับงานเฉพาะทาง ควบคู่ไปกับ GPU ของ Nvidia และ AMD ซึ่งอาจช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับองค์กรที่ต้องการโซลูชัน AI ที่เหมาะสมกับงานของตน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ Intel ➡️ เน้น ASIC สำหรับงาน inference ➡️ คล้ายกับ Broadcom ที่ทำสำเร็จในตลาด ✅ ลดการพึ่งพาตลาด GPU Training ➡️ Nvidia ครองตลาด GPU สำหรับการฝึกโมเดล AI ➡️ Intel หันไปเน้นตลาดที่กว้างกว่าและคุ้มค่ากว่า ✅ ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ➡️ Foundry Services และ Packaging เป็นจุดแข็ง ➡️ สร้างรายได้โดยไม่ต้องแข่งขันตรงกับ Nvidia ✅ ผลกระทบเชิงบวก ➡️ เพิ่มความหลากหลายในตลาด AI ➡️ ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับองค์กร ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ตลาด ASIC ยังต้องพิสูจน์ความสามารถในการแข่งขันระยะยาว ⛔ หากไม่สามารถสร้าง ecosystem ที่แข็งแรง อาจเสียเปรียบต่อ Nvidia https://wccftech.com/intel-ai-strategy-will-favor-a-broadcom-like-asic-model-over-the-training-hype/