ชิป Samsung Gaia จะเน้นการประมวลผล AI ภายในอุปกรณ์ หรือ Edge AI เพื่อช่วยลดการพึ่งพาระบบคลาวด์ พร้อมเพิ่มความรวดเร็ว ความเป็นส่วนตัว และประสิทธิภาพด้านการใช้พลังงาน

Samsung Gaia คือชิป AI สำหรับพีซีรุ่นใหม่

Gaia เป็นชิป AI Accelerator ที่ Samsung จะทำขึ้นสำหรับรองรับงานประมวลผลปัญญาประดิษฐ์บนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล โดยภายในจะใช้สถาปัตยกรรมหน่วยประมวลผล NPU ที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับงาน AI มากขึ้น

NPU หรือ Neural Processing Unit เป็นหน่วยประมวลผลที่ออกแบบมาเพื่อจัดการงานด้าน Machine Learning และ AI โดยเฉพาะ เช่น การสร้างข้อความ การประมวลผลภาพ การแปลภาษา การตัดเสียงรบกวน และการใช้งานผู้ช่วย AI บนพีซี

จุดเด่นเบื้องต้นของชิป Samsung Gaia ประกอบด้วย

• ผลิตด้วยกระบวนการขนาด 4 นาโนเมตร
• ใช้สถาปัตยกรรม NPU ที่ปรับแต่งสำหรับงาน AI
• รองรับการประมวลผล Edge AI บนพีซี
• เน้นประสิทธิภาพต่อการใช้พลังงานที่ดี
• รองรับตลาด Physical AI เช่น หุ่นยนต์และอุปกรณ์อัจฉริยะ
• ลดการส่งข้อมูลไปประมวลผลบนระบบคลาวด์

Samsung ส่งชิปต้นแบบให้ลูกค้ารายใหญ่ทดสอบแล้ว

มีรายงานว่า Samsung ได้ส่งชิป Gaia รุ่นต้นแบบให้กับลูกค้ารายใหญ่บางรายเพื่อนำไปทดสอบแล้ว แต่ยังไม่มีการเปิดเผยรายชื่อบริษัทหรือผู้ผลิตอุปกรณ์ที่ได้รับชิปต้นแบบดังกล่าว

การส่งชิปต้นแบบให้ลูกค้าทดสอบถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญก่อนเข้าสู่กระบวนการผลิตจำนวนมาก โดยผู้ผลิตพีซีสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพ การใช้พลังงาน ความเข้ากันได้กับระบบ และความเหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่

Samsung วางแผนเริ่มผลิตชิป Gaia ในปริมาณมากภายในปีหน้า หากการทดสอบและกระบวนการพัฒนาเป็นไปตามแผนที่กำหนด

ชิป Gaia จะรองรับงาน Edge AI บนพีซี

หนึ่งในเป้าหมายหลักของ Samsung Gaia คือการรองรับ PC Edge AI ซึ่งหมายถึงการประมวลผลข้อมูล AI ภายในเครื่องโดยตรง แทนการส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก

การประมวลผล AI ภายในพีซีมีข้อดีหลายด้าน ได้แก่

• ตอบสนองคำสั่งได้รวดเร็วขึ้น
• ใช้งานฟีเจอร์ AI บางประเภทได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
• ลดความหน่วงจากการรับส่งข้อมูล
• เพิ่มความเป็นส่วนตัวให้ข้อมูลของผู้ใช้งาน
• ลดค่าใช้จ่ายและภาระการประมวลผลบนระบบคลาวด์
• ช่วยยืดระยะเวลาการใช้งานแบตเตอรี่ในโน้ตบุ๊ก

ชิป Gaia จึงอาจถูกนำมาใช้งานร่วมกับฟีเจอร์ AI บนระบบปฏิบัติการ โปรแกรมสำนักงาน เครื่องมือสร้างคอนเทนต์ และซอฟต์แวร์ประชุมออนไลน์

Samsung Gaia จะเน้นประสิทธิภาพต่อพลังงาน

รายงานระบุว่า Samsung จะออกแบบชิป Gaia ให้มีประสิทธิภาพต่อการใช้พลังงานในระดับสูง ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับพีซีและโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่ต้องทำงานด้าน AI อย่างต่อเนื่อง

การใช้ NPU แยกสำหรับประมวลผลงาน AI จะช่วยลดภาระของ CPU และ GPU ทำให้ระบบสามารถเลือกใช้หน่วยประมวลผลที่เหมาะสมกับลักษณะงานได้มากขึ้น

ตัวอย่างงานที่สามารถส่งไปประมวลผลด้วย NPU ได้แก่

• การสรุปและสร้างข้อความด้วย AI
• การลบพื้นหลังหรือปรับแต่งรูปภาพ
• การสร้างคำบรรยายระหว่างประชุม
• การแปลภาษาแบบเรียลไทม์
• การปรับคุณภาพเสียงและภาพจากกล้อง
• การตรวจจับวัตถุและจดจำภาพ
• การใช้งานผู้ช่วย AI ภายในเครื่อง

Gaia จะรองรับตลาด Physical AI และหุ่นยนต์

นอกจากการใช้งานบนพีซีแล้ว Samsung ยังวางแผนให้ Gaia รองรับตลาด Physical AI ซึ่งเป็นการนำ AI ไปใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมจริงได้

อุปกรณ์ในกลุ่ม Physical AI อาจครอบคลุมถึง

• หุ่นยนต์ภายในบ้าน
• หุ่นยนต์อุตสาหกรรม
• อุปกรณ์อัตโนมัติในโรงงาน
• กล้องและระบบตรวจจับอัจฉริยะ
• อุปกรณ์ Edge Computing
• ระบบควบคุมเครื่องจักรด้วย AI

การประมวลผลข้อมูลบนตัวอุปกรณ์จะช่วยให้หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติสามารถตอบสนองได้รวดเร็ว โดยไม่ต้องรอรับผลการประมวลผลจากระบบคลาวด์ตลอดเวลา

Samsung เตรียมแข่งขันในตลาดชิป AI สำหรับพีซี

ตลาดพีซี AI กำลังกลายเป็นพื้นที่แข่งขันสำคัญของผู้ผลิตชิปรายใหญ่ เนื่องจากคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่เริ่มเพิ่ม NPU เพื่อรองรับซอฟต์แวร์และฟีเจอร์ AI ภายในเครื่อง

การพัฒนาชิป Gaia จะช่วยให้ Samsung ขยายธุรกิจจากตลาดหน่วยความจำ ชิปสำหรับสมาร์ตโฟน และธุรกิจรับผลิตเซมิคอนดักเตอร์ ไปสู่ตลาดชิปเร่งความเร็ว AI สำหรับพีซีและอุปกรณ์อัจฉริยะ

อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนคอร์ NPU ความเร็วในการประมวลผล ความจุหน่วยความจำ หรือค่า TOPS ของชิป Gaia อย่างเป็นทางการ รวมถึงยังไม่ทราบว่าจะถูกติดตั้งเป็นชิปแยก หรือรวมอยู่ภายในแพลตฟอร์มประมวลผลอื่น

สรุป Samsung Gaia ชิป AI สำหรับพีซี

Samsung วางแผนพัฒนาชิป AI Accelerator สำหรับพีซีภายใต้ชื่อรหัส Gaia โดยจะใช้กระบวนการผลิตขนาด 4 นาโนเมตร พร้อมสถาปัตยกรรม NPU ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล Edge AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ชิปรุ่นนี้จะเน้นประสิทธิภาพต่อการใช้พลังงาน และสามารถนำไปใช้งานได้ทั้งในตลาดพีซี หุ่นยนต์ และระบบ Physical AI โดย Samsung ได้ส่งชิปต้นแบบให้ลูกค้ารายใหญ่บางรายทดสอบแล้ว และวางแผนเริ่มผลิตในปริมาณมากภายในปีหน้า

ขณะนี้ Samsung ยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดทางเทคนิคและกำหนดการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ จึงต้องติดตามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพ อุปกรณ์ที่รองรับ และพันธมิตรที่จะนำชิป Gaia ไปใช้งานต่อไป

ที่มา gsmarena

SiamGeek

The post Samsung วางแผนพัฒนาชิป AI สำหรับพีซี Gaia บนกระบวนการผลิต 4 นาโนเมตร appeared first on SiamByte.

ข้อมูลดังกล่าวมาจากรายงานของ Mark Gurman ซึ่งระบุว่า Apple จะเปิดตัวเฉพาะชิป M6 รุ่นมาตรฐานสำหรับ iPad และ Mac รุ่นเริ่มต้น ก่อนเดินหน้าเข้าสู่ชิป M7 อย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองความต้องการอุปกรณ์ที่รองรับงาน AI ซึ่งกำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

Apple วางแผนไม่มีชิป M6 Pro และ M6 Max

ตามรายงาน Apple วางแผนเปลี่ยนแปลงวงจรการเปิดตัวชิป โดยชิปตระกูล M6 จะมีเพียงรุ่นมาตรฐาน และจะไม่เปิดตัวรุ่น M6 Pro กับ M6 Max เหมือนชิปในรุ่นก่อนหน้า

ชิป M6 รุ่นมาตรฐานจะถูกนำไปใช้กับอุปกรณ์ระดับเริ่มต้น เช่น iPad และ Mac บางรุ่น ขณะที่ผลิตภัณฑ์ระดับมืออาชีพจะเปลี่ยนไปใช้ชิปตระกูล M7 แทน

การปรับแผนครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ Apple สามารถพัฒนาชิปที่รองรับงาน AI ได้รวดเร็วขึ้น รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพด้านกราฟิกสำหรับแอปพลิเคชันระดับมืออาชีพ เกม และระบบประมวลผลภายในอุปกรณ์

กำหนดการเปิดตัวชิป Apple M7

Apple จะทยอยเปิดตัวชิป M7 หลายรุ่นตามระดับประสิทธิภาพและกลุ่มผลิตภัณฑ์ โดยมีกรอบเวลาตามรายงานดังนี้

• ชิป M7 รุ่นมาตรฐานจะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2027
• ชิป M7 Pro จะเปิดตัวภายในช่วงปลายปี 2027
• ชิป M7 Max จะเปิดตัวภายในช่วงปลายปี 2027
• ชิป M7 Ultra จะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2028
• Mac Studio ระดับสูงจะเป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่ใช้ชิป M7 Ultra

ชิป M7 Ultra จะมีพลังประมวลผลสูงกว่ารุ่น Max อย่างมาก และจะถูกออกแบบมาสำหรับคอมพิวเตอร์ระดับมืออาชีพที่ต้องจัดการงานกราฟิก การตัดต่อวิดีโอ การสร้างโมเดลสามมิติ และงาน AI ที่ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก

ชิป M7 จะเน้นประสิทธิภาพ AI และกราฟิก

เหตุผลสำคัญที่ทำให้ Apple วางแผนเร่งเปิดตัวชิป M7 คือความต้องการอุปกรณ์ที่สามารถประมวลผลงาน AI ภายในเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาการประมวลผลผ่านระบบคลาวด์ทั้งหมด

ชิป M7 จะมาพร้อมการปรับปรุงหน่วยประมวลผลกราฟิกให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างชัดเจน รวมถึงการพัฒนา Neural Engine เพื่อรองรับโมเดล AI และฟีเจอร์อัจฉริยะภายในระบบปฏิบัติการของ Apple

การพัฒนาดังกล่าวจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับงานหลายประเภท เช่น

• การประมวลผลโมเดล AI ภายในอุปกรณ์
• การสร้างและแก้ไขรูปภาพด้วย AI
• การตัดต่อและเข้ารหัสวิดีโอ
• การประมวลผลกราฟิกสามมิติ
• การใช้งานแอปพลิเคชันระดับมืออาชีพ
• การเพิ่มความสามารถของ Apple Intelligence

ชิป M6 ยังได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่

แม้ Apple จะวางแผนเปิดตัวชิป M6 เพียงรุ่นมาตรฐาน แต่ประสิทธิภาพของชิปใหม่จะได้รับการพัฒนาจากชิป M5 ในหลายด้าน และไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรดเล็กน้อย

จุดเด่นของชิป Apple M6

ชิป M6 จะได้รับการปรับปรุงทั้งสถาปัตยกรรมหน่วยความจำ หน่วยประมวลผลกลาง หน่วยประมวลผลกราฟิก และระบบประมวลผล AI โดยมีรายละเอียดสำคัญดังนี้

• ใช้สถาปัตยกรรมหน่วยความจำที่ได้รับการพัฒนาใหม่
• เพิ่มแบนด์วิดท์ของหน่วยความจำ
• เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลของ CPU
• เพิ่มประสิทธิภาพของ GPU
• รองรับ GPU สูงสุด 12 คอร์ จากเดิมที่มีสูงสุด 10 คอร์
• ปรับปรุงระบบเข้ารหัสและถอดรหัสวิดีโอ
• เพิ่มประสิทธิภาพ Neural Engine สำหรับงาน AI
• รองรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลภายในอุปกรณ์มากขึ้น

การเพิ่มจำนวนคอร์ของ GPU เป็น 12 คอร์จะช่วยให้ชิป M6 รองรับงานกราฟิกและการประมวลผลแบบขนานได้ดีขึ้น โดยเฉพาะบน iPad และ Mac รุ่นเริ่มต้นที่ต้องรองรับฟีเจอร์ AI รุ่นใหม่

Apple ยังเดินหน้าพัฒนาชิป M5 Ultra

รายงานยังระบุว่า Apple จะไม่ยกเลิกชิป M5 Ultra แม้ว่ากำหนดการเปิดตัวจะถูกเลื่อนออกไปจากแผนเดิม เนื่องจากข้อจำกัดด้านห่วงโซ่อุปทานและต้นทุนการผลิต

ชิป M5 Ultra จะยังคงเป็นชิปประสิทธิภาพสูงสำหรับผลิตภัณฑ์ระดับมืออาชีพ โดยจะทำหน้าที่เชื่อมช่วงเวลาก่อนที่ Apple จะเปิดตัวชิป M7 Ultra ในช่วงต้นปี 2028

การเดินหน้าพัฒนาชิป M5 Ultra แสดงให้เห็นว่า Apple ยังต้องการรักษาตลาดคอมพิวเตอร์ระดับสูง โดยเฉพาะกลุ่มผู้ใช้งานด้านวิดีโอ กราฟิกสามมิติ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

การปรับแผนชิปจะส่งผลต่อ Mac รุ่นใดบ้าง

หาก Apple ดำเนินการตามแผนดังกล่าว ผลิตภัณฑ์กลุ่ม MacBook Pro และ Mac Studio อาจไม่มีรุ่นที่ใช้ชิป M6 Pro หรือ M6 Max โดยจะเปลี่ยนจากชิป M5 ไปสู่ชิป M7 Pro และ M7 Max โดยตรง

ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับการปรับแผนครั้งนี้ประกอบด้วย

• iPad รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M6
• MacBook Air รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M6
• Mac mini รุ่นเริ่มต้นที่ใช้ชิป M6
• MacBook Pro รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M7 Pro หรือ M7 Max
• Mac Studio รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M7 Max หรือ M7 Ultra
• Mac ระดับมืออาชีพรุ่นอื่นที่เน้นงาน AI และกราฟิก

อย่างไรก็ตาม รายละเอียดของผลิตภัณฑ์และกำหนดการเปิดตัวอาจมีการเปลี่ยนแปลงตามความพร้อมด้านการผลิต การจัดหาชิ้นส่วน และแผนธุรกิจของ Apple ในแต่ละช่วงเวลา

สรุป Apple เตรียมเปลี่ยนผ่านจากชิป M6 สู่ M7 เร็วขึ้น

Apple วางแผนปรับกลยุทธ์ Apple Silicon โดยจะเปิดตัวเฉพาะชิป M6 รุ่นมาตรฐานสำหรับ iPad และ Mac ระดับเริ่มต้น พร้อมข้ามการพัฒนาชิป M6 Pro และ M6 Max เพื่อเร่งเข้าสู่ชิปตระกูล M7

ชิป M7 จะเน้นประสิทธิภาพด้าน AI และกราฟิกมากขึ้น โดยรุ่นมาตรฐานจะเริ่มเปิดตัวในช่วงต้นปี 2027 ตามด้วย M7 Pro และ M7 Max ในช่วงปลายปีเดียวกัน ส่วน M7 Ultra จะเปิดตัวพร้อมผลิตภัณฑ์ Mac ระดับสูงในช่วงต้นปี 2028

แม้ชิป M6 จะมีอายุในตลาดไม่ยาวเท่าชิปรุ่นก่อน แต่จะยังได้รับการปรับปรุงครั้งใหญ่ ทั้งด้าน CPU, GPU, หน่วยความจำ ระบบวิดีโอ และ Neural Engine เพื่อรองรับการใช้งาน AI ภายในอุปกรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

SiamGeek

The post Apple วางแผนข้ามชิป M6 Pro และ M6 Max เร่งเปิดตัวชิป M7 รองรับงาน AI appeared first on SiamByte.

SK hynix เดินหน้าเสริมความแข็งแกร่งในตลาดหน่วยความจำสำหรับ AI หลังประกาศเริ่มส่งมอบตัวอย่างหน่วยความจำ HBM4E รุ่นใหม่ให้กับลูกค้าแล้ว โดยชูจุดเด่นด้านความเร็วที่สูงขึ้น ความจุต่อสแต็กมากขึ้น และประสิทธิภาพด้านพลังงานที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า

ในยุคที่ชิปประมวลผล AI ต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาล หน่วยความจำแบบ DDR ทั่วไปอาจไม่เพียงพอต่อความต้องการด้านแบนด์วิดท์ ทำให้ HBM หรือ High Bandwidth Memory กลายเป็นหน่วยความจำสำคัญสำหรับ AI accelerator, GPU และชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูงรุ่นใหม่

HBM4E คืออะไร และทำไมถึงสำคัญกับ AI

HBM4E เป็นหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงรุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานประมวลผลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะงานด้านปัญญาประดิษฐ์ เช่น การเทรนโมเดล AI, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และระบบดาต้าเซ็นเตอร์ระดับสูง

จุดเด่นของ HBM คือการนำชิปหน่วยความจำหลายชั้นมาซ้อนกันในแนวตั้ง ทำให้สามารถเพิ่มความจุและแบนด์วิดท์ได้มากกว่าแรมทั่วไป ขณะเดียวกันก็ช่วยลดพื้นที่ใช้งานบนแพ็กเกจของชิป

จุดเด่นของ SK hynix HBM4E

SK hynix ระบุว่า HBM4E รุ่นใหม่สามารถทำความเร็วได้สูงถึง 16Gbps ต่อพิน ซึ่งสูงกว่ามาตรฐาน HBM4 รุ่นก่อนหน้าที่ทำได้ 10Gbps ต่อพินอย่างชัดเจน

จุดเด่นสำคัญของ SK hynix HBM4E มีดังนี้

• ความเร็ว 16Gbps ต่อพิน
• ความจุ 48GB ต่อสแต็ก
• ใช้การซ้อนชิปแบบ 12-layer stack
• ประหยัดพลังงานมากกว่า HBM4 ประมาณ 20%
• ใช้เทคโนโลยี MR-MUF เพื่อช่วยปกป้องวงจรภายใน
• ลดความต้านทานความร้อนได้ประมาณ 17%
• เหมาะกับชิป AI accelerator และระบบประมวลผลประสิทธิภาพสูง

ความจุ 48GB ต่อสแต็ก จากดีไซน์ 12 ชั้น

HBM4E ของ SK hynix ที่เริ่มส่งตัวอย่างให้ลูกค้าในรอบนี้ใช้โครงสร้างแบบ 12 ชั้น หรือ 12-layer stack โดยแต่ละสแต็กให้ความจุรวม 48GB

ความจุระดับนี้มีความสำคัญมากสำหรับชิป AI รุ่นใหม่ เพราะโดยปกติแล้ว AI accelerator มักใช้ HBM หลายสแต็กบนแพ็กเกจเดียวกัน หากใช้หลายสแต็กร่วมกันก็จะช่วยเพิ่มทั้งความจุรวมและแบนด์วิดท์ในการประมวลผลข้อมูล

เร็วกว่า HBM4 และเหนือกว่าตัวอย่างจาก Samsung

เมื่อเทียบกับ HBM4 รุ่นก่อนหน้า SK hynix HBM4E มีความเร็วต่อพินเพิ่มจาก 10Gbps เป็น 16Gbps ซึ่งถือเป็นการยกระดับที่ชัดเจนสำหรับงาน AI และ HPC

ก่อนหน้านี้ Samsung ได้เริ่มส่งตัวอย่าง HBM4E ของตัวเองเช่นกัน โดยระบุความเร็วไว้ที่ 14Gbps ต่อพิน ขณะที่ SK hynix ระบุว่ารุ่นของบริษัททำได้ 16Gbps ต่อพิน ทำให้การแข่งขันในตลาด HBM สำหรับ AI ยิ่งเข้มข้นขึ้น

ประหยัดพลังงานขึ้น 20% และระบายความร้อนได้ดีขึ้น

นอกจากเรื่องความเร็ว SK hynix ยังเน้นเรื่องประสิทธิภาพด้านพลังงาน โดยระบุว่า HBM4E รุ่นใหม่นี้ประหยัดพลังงานมากกว่า HBM4 ประมาณ 20%

อีกหนึ่งจุดสำคัญคือการใช้เทคโนโลยี MR-MUF หรือ Mass Reflow Molded Underfill ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้วัสดุป้องกันระหว่างชั้นซิลิคอน เพื่อช่วยปกป้องวงจรภายในและเพิ่มความทนทานของสแต็กหน่วยความจำ

ผลลัพธ์คือ SK hynix ระบุว่าสามารถลดความต้านทานความร้อนได้ประมาณ 17% เมื่อเทียบกับดีไซน์เดิม ซึ่งมีส่วนช่วยให้การระบายความร้อนดีขึ้น โดยเฉพาะในระบบ AI server ที่ต้องทำงานหนักต่อเนื่องเป็นเวลานาน

ตลาด HBM ยังเป็นหัวใจสำคัญของชิป AI

การมาถึงของ HBM4E สะท้อนให้เห็นว่าตลาดหน่วยความจำสำหรับ AI ยังคงเติบโตอย่างรวดเร็ว เพราะชิป AI รุ่นใหม่ไม่ได้ต้องการแค่พลังประมวลผลสูงเท่านั้น แต่ยังต้องการหน่วยความจำที่มีแบนด์วิดท์สูงมากพอสำหรับการรับส่งข้อมูลระหว่างชิปกับหน่วยความจำ

ผู้ผลิตชิป AI และผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์จึงให้ความสำคัญกับ HBM มากขึ้น โดยเฉพาะในยุคที่โมเดล AI มีขนาดใหญ่ขึ้น และต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลมากขึ้นเรื่อย ๆ

สรุป

SK hynix HBM4E ถือเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญของตลาดหน่วยความจำสำหรับ AI ด้วยความเร็ว 16Gbps ต่อพิน ความจุ 48GB ต่อสแต็ก และประสิทธิภาพพลังงานที่ดีขึ้นกว่า HBM4 ประมาณ 20%

แม้ตอนนี้ยังเป็นการส่งมอบตัวอย่างให้กับลูกค้า แต่การประกาศครั้งนี้แสดงให้เห็นว่า SK hynix กำลังเร่งผลักดัน HBM4E เพื่อรองรับชิป AI และระบบประมวลผลประสิทธิภาพสูงในอนาคต ขณะเดียวกันก็ทำให้การแข่งขันกับ Samsung และผู้ผลิตหน่วยความจำรายอื่นในตลาด HBM ยิ่งน่าจับตามองมากขึ้น

SiamGeek

The post SK hynix เริ่มส่งตัวอย่าง HBM4E รุ่นใหม่ ความเร็ว 16Gbps ต่อพิน ความจุ 48GB ต่อสแต็ก เจาะตลาดชิป AI appeared first on SiamByte.

ในยุคที่เทคโนโลยี AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กลายเป็นหัวใจสำคัญของการแข่งขันระดับโลก โดยเฉพาะชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูงที่ถูกใช้งานในศูนย์ข้อมูล สมาร์ตโฟน อุปกรณ์ AI และระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูง ล่าสุด TSMC หรือ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company ผู้ผลิตชิปรายใหญ่ของโลก ได้ประกาศความพร้อมครั้งสำคัญในการเดินเครื่องผลิตชิปสถาปัตยกรรม 2 นาโนเมตร หรือ 2nm อย่างจริงจัง พร้อมขยายกำลังการผลิตครั้งใหญ่เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล

ข้อมูลจากงาน TSMC 2026 Technology Symposium ที่จัดขึ้นในซิลิคอนวัลเลย์ ระบุว่า กระบวนการผลิตชิป 2nm ของ TSMC ได้เข้าสู่ช่วงการผลิตจำนวนมากแล้ว โดยผู้บริหารของบริษัทเปิดเผยว่า TSMC กำลังเร่งขยายกำลังการผลิตด้วยความเร็วสูงกว่าช่วงเปลี่ยนผ่านเทคโนโลยีในอดีต โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับตอนที่บริษัทเปลี่ยนจากชิป 5nm ไปสู่ 3nm

การขยายกำลังการผลิตในครั้งนี้ถือเป็นสัญญาณสำคัญว่า TSMC มองเห็นความต้องการชิปยุคใหม่ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะกลุ่มชิปสำหรับ AI และ High-Performance Computing หรือ HPC ซึ่งต้องใช้กระบวนการผลิตที่ล้ำหน้ามากขึ้น เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้น ใช้พลังงานต่ำลง และรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อนกว่าเดิม

จุดเด่นสำคัญของเทคโนโลยี 2nm ของ TSMC คือการเปลี่ยนมาใช้โครงสร้าง Nanosheet ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมทรานซิสเตอร์รุ่นใหม่ที่ซับซ้อนกว่าเดิม แต่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและประหยัดพลังงานได้ดีกว่ากระบวนการผลิตรุ่นก่อนหน้า แม้การเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยีใหม่นี้จะมีความท้าทายสูง แต่ TSMC ระบุว่าเส้นทางการเรียนรู้ด้าน Yield หรืออัตราการผลิตชิปที่ใช้งานได้จริงนั้นเป็นไปอย่างราบรื่น และทำได้ดีกว่าช่วงเริ่มต้นของชิป 3nm

อีกหนึ่งประเด็นที่น่าสนใจคือ TSMC จะเดินหน้าเร่งกำลังการผลิตชิป 2nm พร้อมกันหลายโรงงานภายในปีเดียว ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของบริษัท โดยมีโรงงานหลักในไต้หวันที่ถูกใช้เป็นฐานการผลิตสำคัญ ได้แก่ Hsinchu Fab 20 และ Kaohsiung Fab 22

สำหรับ Hsinchu Fab 20 ซึ่งเป็นฐานผลิตหลักที่ซินจู๋ ระยะ P1 และ P2 ได้เข้าสู่ช่วงการผลิตจำนวนมากแล้ว และอยู่ระหว่างการเร่งปรับปรุงอัตราผลตอบแทนของการผลิต ส่วนระยะ P3 คาดว่าจะเริ่มติดตั้งเครื่องจักรภายในไตรมาสที่ 3 ของปี เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตในระยะถัดไป

ขณะที่ Kaohsiung Fab 22 ซึ่งเป็นฐานผลิตที่เกาสง ระยะ P1 ก็เข้าสู่ช่วงการผลิตจำนวนมากแล้วเช่นกัน ส่วนระยะ P2 คาดว่าจะเริ่มการผลิตจำนวนมากได้ภายในไตรมาสที่ 4 ของปีนี้ ด้านระยะ P3 อยู่ในขั้นตอนเตรียมนำเข้าอุปกรณ์และเครื่องจักร ส่วนระยะ P4 และ P5 ยังอยู่ระหว่างการดำเนินงานด้านโครงสร้างอาคาร

การเร่งขยายโรงงานหลายเฟสพร้อมกันสะท้อนให้เห็นว่า TSMC มีความมั่นใจอย่างมากต่อเทคโนโลยี 2nm และต้องการเตรียมกำลังการผลิตให้มากพอสำหรับลูกค้ารายใหญ่ทั่วโลก โดยรายงานระบุว่ากำลังการผลิตของชิป 2nm ในช่วงเริ่มต้นจะสูงกว่าช่วงเวลาเดียวกันของยุค 3nm ราว 45% ซึ่งถือเป็นการขยายตัวที่สำคัญมากในอุตสาหกรรมชิป

นอกจากการลงทุนในไต้หวันแล้ว TSMC ยังมีแผนขยายฐานการผลิตในระดับโลก เพื่อเสริมความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ โดยมีการลงทุนในโรงงานที่แอริโซนา สหรัฐอเมริกา, คุมาโมโตะ ประเทศญี่ปุ่น และเดรสเดน ประเทศเยอรมนี การกระจายฐานผลิตเหล่านี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาฐานการผลิตในพื้นที่เดียว และทำให้ลูกค้าทั่วโลกมั่นใจมากขึ้นต่อความต่อเนื่องของการจัดส่งชิป

ความต้องการชิป 2nm ของ TSMC ถูกจับตามองอย่างมาก เพราะกลุ่มลูกค้าหลักล้วนเป็นบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ระดับโลก ไม่ว่าจะเป็น Apple, NVIDIA, AMD และ Qualcomm โดยเฉพาะ Apple ที่มีรายงานว่าเป็นหนึ่งในลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของกระบวนการผลิต N2 หรือ 2nm และได้จองโควตากำลังการผลิตเริ่มแรกไปเป็นสัดส่วนมากกว่าครึ่งหนึ่ง

สำหรับ Apple ชิป 2nm อาจถูกนำไปใช้กับชิปตระกูล A-Series และ M-Series รุ่นใหม่ในอนาคต ซึ่งจะช่วยยกระดับประสิทธิภาพของ iPhone, iPad และ Mac ให้แรงขึ้น พร้อมใช้พลังงานได้มีประสิทธิภาพกว่าเดิม ขณะที่ NVIDIA และ AMD มีแนวโน้มใช้เทคโนโลยีนี้กับชิปประมวลผลกราฟิกและชิปสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ส่วน Qualcomm อาจนำไปใช้กับชิปเรือธงสำหรับสมาร์ตโฟนรุ่นใหม่

อย่างไรก็ตาม แม้ TSMC จะเร่งขยายกำลังการผลิตอย่างเต็มที่ แต่ความต้องการชิปขั้นสูงจากตลาด AI และ HPC ยังมีแนวโน้มสูงกว่ากำลังผลิตในช่วงแรกอยู่มาก ทำให้กระบวนการผลิต 2nm กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ถูกจับตามากที่สุดของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในช่วงปีนี้และปีถัดไป

การเดินหน้าผลิตชิป 2nm ของ TSMC จึงไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรดเทคโนโลยีการผลิตชิปเท่านั้น แต่ยังเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการแข่งขันในยุค AI เพราะบริษัทที่สามารถเข้าถึงชิปประสิทธิภาพสูงได้ก่อน ย่อมมีโอกาสพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ได้เร็วกว่า ทั้งในตลาดสมาร์ตโฟน คอมพิวเตอร์ ศูนย์ข้อมูล รถยนต์อัจฉริยะ และระบบ AI ระดับองค์กร

TSMC จึงยังคงอยู่ในตำแหน่งสำคัญของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีโลก และการผลิตชิป 2nm ครั้งใหญ่นี้อาจเป็นอีกหนึ่งแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้การแข่งขันด้าน AI และเซมิคอนดักเตอร์ดุเดือดยิ่งขึ้นในอนาคต

ที่มา gizmochina

SiamGeek

The post TSMC เดินหน้าผลิตชิป 2nm ครั้งใหญ่ ขยายกำลังผลิตรับยุค AI บูม Apple จองคิวเกินครึ่ง appeared first on SiamByte.

ข้อมูลดังกล่าวถูกเปิดเผยผ่านรายงานผลประกอบการไตรมาสแรกของปี 2026 โดย Samsung ระบุชัดเจนว่า แผนการพัฒนาชิป 1.4 นาโนเมตรยังคงเป็นหนึ่งในเป้าหมายสำคัญของธุรกิจเซมิคอนดักเตอร์ และบริษัทยังคงคาดหวังว่าเทคโนโลยีดังกล่าวจะสามารถนำมาใช้งานจริงได้ภายในปี 2027 หากกระบวนการพัฒนาเป็นไปตามกำหนด

นอกจากนี้ ในไตรมาสที่ 2 ของปี 2026 Samsung ยังมีแผนใช้กำลังการผลิตระดับสูงให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อรองรับความต้องการของลูกค้ากลุ่มต่าง ๆ โดยเฉพาะตลาดชิปประสิทธิภาพสูงที่ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องตามกระแส AI, ดาต้าเซ็นเตอร์ และอุปกรณ์ประมวลผลรุ่นใหม่

การเดินหน้าพัฒนาชิป 1.4 นาโนเมตรของ Samsung ถือเป็นอีกหนึ่งความเคลื่อนไหวสำคัญในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ เพราะเทคโนโลยีการผลิตระดับนี้อาจช่วยให้ชิปมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ใช้พลังงานน้อยลง และรองรับการใช้งานในอุปกรณ์ยุคใหม่ได้ดียิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม ยังคงต้องติดตามกันต่อไปว่า Samsung จะสามารถผลักดันเทคโนโลยีชิป 1.4 นาโนเมตรให้พร้อมใช้งานจริงภายในปี 2027 ได้ตามแผนหรือไม่ ท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือดในตลาดชิปขั้นสูง และแรงกดดันจากทั้งคู่แข่ง รวมถึงปัญหาด้านกำลังการผลิตที่ยังต้องเร่งแก้ไข

ที่มา Sammobile

SiamGeek

The post Samsung ยืนยันเดินหน้าพัฒนาชิป 1.4 นาโนเมตรตามแผน คาดพร้อมใช้งานปี 2027 appeared first on SiamByte.

ในไตรมาสนี้ ซัมซุงมีรายได้รวม 133.9 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้น 69% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน ขณะที่กำไรจากการดำเนินงานอยู่ที่ 57.2 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้น 50% และมีกำไรสุทธิ 47.2 ล้านล้านวอน ถือเป็นอีกหนึ่งไตรมาสที่บริษัทสามารถทำผลงานได้โดดเด่น ท่ามกลางการแข่งขันในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและเซมิคอนดักเตอร์ที่ยังร้อนแรงอย่างต่อเนื่อง

ปัจจัยสำคัญที่ช่วยผลักดันรายได้ของซัมซุงในไตรมาสนี้มาจากธุรกิจชิปหน่วยความจำ ซึ่งทำรายได้มากกว่าครึ่งหนึ่งของรายได้รวมทั้งหมด โดยมีรายได้อยู่ที่ 74.8 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้นถึง 292% เมื่อเทียบกับปีก่อน ส่วนกำไรจากการดำเนินงานของธุรกิจผลิตชิ้นส่วนอยู่ที่ 53.7 ล้านล้านวอน แสดงให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของธุรกิจเซมิคอนดักเตอร์ต่อภาพรวมผลประกอบการของบริษัท

ซัมซุงประเมินว่าแนวโน้มในไตรมาสปัจจุบันยังคงสดใส เนื่องจากความต้องการชิปหน่วยความจำสำหรับงานด้าน AI ยังคงแข็งแกร่งต่อเนื่อง ขณะเดียวกันอุปทานในอุตสาหกรรมที่ยังมีข้อจำกัดก็มีส่วนช่วยผลักดันให้ราคาต่อหน่วยปรับตัวสูงขึ้น นอกจากนี้ บริษัทยังเตรียมเริ่มส่งมอบชิปหน่วยความจำรุ่นใหม่ HBM4E ภายในไตรมาสนี้ ซึ่งคาดว่าจะเป็นอีกหนึ่งผลิตภัณฑ์สำคัญที่ช่วยเสริมความสามารถในการแข่งขันของซัมซุงในตลาดชิปสำหรับ AI

ด้านกลุ่มธุรกิจสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์สื่อสาร ซัมซุงมีรายได้ 38.1 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้น 3% จากช่วงเดียวกันของปีก่อน โดยได้แรงหนุนจากการเปิดตัวสมาร์ทโฟนเรือธงรุ่นใหม่ อย่างไรก็ตาม กำไรของกลุ่มธุรกิจนี้ปรับตัวลดลง เนื่องจากต้นทุนการผลิตและค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้น

ภาพรวมผลประกอบการไตรมาส 1 ปี 2026 ของซัมซุงจึงสะท้อนให้เห็นว่า ธุรกิจชิปหน่วยความจำยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการเติบโต โดยเฉพาะในช่วงที่ตลาด AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ขณะที่ธุรกิจสมาร์ทโฟนยังคงมีรายได้เติบโต แต่ต้องเผชิญแรงกดดันจากต้นทุนที่เพิ่มขึ้น ซึ่งเป็นโจทย์สำคัญที่ซัมซุงต้องบริหารจัดการในช่วงต่อไป

ที่มา ซัมซุง

SiamGeek

The post ซัมซุงรายงานผลประกอบการไตรมาส 1 ปี 2026 รายได้พุ่ง 133.9 ล้านล้านวอน ธุรกิจชิปหน่วยความจำโตแรงรับกระแส AI appeared first on SiamByte.