การ์ทเนอร์คาดการณ์ภายในปี 2567 รายได้ของเซมิคอนดักเตอร์ AI ทั่วโลกจะมีมูลค่ารวมถึง 71,000 ล้านเหรียญสหรัฐ เพิ่มขึ้น 33% จากปี 2566 โดยในปีนี้ มูลค่ารวม AI Accelerators ในเซิร์ฟเวอร์ ปี 2567 อยู่ที่ 21,000 ล้านเหรียญ และยังมีมุมมองว่าภายในสิ้นปี 2569 การจัดซื้อพีซีระดับองค์กรทั้ง 100% จะเป็น AI PC ทั้งหมด
อลัน พรีสต์ลีย์ รองประธาน ฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ กล่าวว่า ปี 2567 นี้ คาดว่า วันนี้ Generative AI (GenAI) กำลังกระตุ้นความต้องการชิป AI ประสิทธิภาพสูงสำหรับ Data Canter และในปี 2567 นี้มูลค่าของ AI Accelerators ในเซิร์ฟเวอร์ที่ทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลจากไมโครโปรเซสเซอร์ จะมีมูลค่ารวม อยู่ที่ 21,000 ล้านเหรียญสหรัฐ และเพิ่มขึ้นเป็น 33,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2571
ทั้งนี้ คาดว่าในปี 2567 รายได้จากชิป AI จากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์คอมพิวเตอร์จะมีมูลค่ารวม 33,400 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งจะคิดเป็น 47% ของรายรับจากเซมิคอนดักเตอร์ AI ทั้งหมด โดยในปีนี้มีรายรับจากชิป AI จากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในยานยนต์คาดว่าจะสูงถึง 7,100 ล้านเหรียญสหรัฐ และจากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค 1,800 ล้านเหรียญสหรัฐ
จากข้อมูลพบว่า รายได้ของชิป AI จาก Compute Electronics จะสร้างสถิติส่วนแบ่งสูงสุดในกลุ่มอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ โดยคาดการณ์รายได้จากเซมิคอนดักเตอร์ AI ในช่วงปี 2566 - 2568 มีแนวโน้มเติบโตต่อเนื่อง ได้แก่
- ปี 2566 อยู่ที่ 53,662 ล้านเหรียญสหรัฐ
- ปี 2567 อยู่ที่ 71,252 ล้านเหรียญสหรัฐ (มีอัตราการเติบโตสูงสุด)
- ปี 2568 อยู่ที่ 91,955 ล้านเหรียญสหรัฐ
นอกจากนี้ การ์ทเนอร์ยังคาดการณ์ว่าการจัดส่ง AI PC จะสูงถึง 22% ของยอดรวมการจัดส่งพีซีทั้งหมดในปี 2567 และภายในสิ้นปี 2569 การซื้อพีซีในระดับองค์กรจะเป็น AI PC ทั้ง 100% โดย AI PC ประกอบด้วยหน่วยประมวลผล Neural Processing Unit (NPU) ที่ทำให้ AI PC สามารถทำงานได้นานขึ้น เงียบขึ้นและเย็นลง และการมีระบบ AI จะช่วยพัฒนาการใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง
ขณะที่ภาพรวมการแข่งขันระหว่างผู้ขายเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทเทคโนโลยี มองว่ายังดุเดือด แม้ในตลาดจะมุ่งเน้นการใช้หน่วยประมวลผลกราฟิกประสิทธิภาพสูง (GPU) ในเวิร์กโหลดใหม่ ๆ ของ AI แต่ผู้ให้บริการระดับไฮเปอร์สเกลหลัก ๆ (เช่น AWS, Google, Meta และ Microsoft) ต่างลงทุนพัฒนาชิปของตัวเองโดยปรับให้เหมาะสมกับ AI แม้การพัฒนาชิปจะมีราคาแพง ซึ่งการใช้ชิปที่ออกแบบเองนั้นสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพด้านการดำเนินงาน ช่วยลดต้นทุนของการส่งมอบบริการที่ใช้ AI ให้กับผู้ใช้ และลดต้นทุนสำหรับผู้ใช้ในการเข้าถึงแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ใหม่
“ขณะที่ตลาดเปลี่ยนจากการพัฒนา (Development) ไปสู่ การนำมาปรับใช้งาน (Deployment) เราคาดว่าแนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไป” อลัน กล่าว
เรื่องราวอื่นๆ ที่น่าสนใจ : BYD เข้าถือหุ้น 20% ใน ‘เรเว่ ออโตโมทีฟ’ พร้อมเผยเหตุลดราคาเพราะ ‘ต้นทุนเปลี่ยน’
ไม่พลาดบทความและเรื่องราวน่าสนใจอื่นๆ ติดตามเราได้ที่เฟซบุ๊ก Forbes Thailand Magazine
