China’s key weapons in its AI battle with the U.S. massive Huawei chip clusters and cheap energy
อาวุธสำคัญของจีนในการต่อสู้ด้าน AI กับสหรัฐฯ คือ คลัสเตอร์ชิป Huawei ขนาดใหญ่และพลังงานราคาถูก
CNBC USA POLITICS TECH : Arjun Kharpal @ArjunKharpal
จุดสำคัญ
กลยุทธ์ของจีนในการแข่งขันกับสหรัฐฯ ในด้าน AI มุ่งเน้นไปที่ชิป Huawei จำนวนมากและพลังงานราคาถูก
ระบบของ Huawei สามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้ในบางด้าน แต่จำเป็นต้องใช้ชิปและพลังงานมากขึ้น
เงินอุดหนุน ส่วนลดด้านพลังงาน และไฟฟ้าราคาถูกของจีนทำให้สามารถใช้ระบบเหล่านี้ได้
China is focusing on large language models in the artificial intelligence space.
Blackdovfx | Istock | Getty Images
เป็นที่ทราบกันดีว่าเซมิคอนดักเตอร์ของจีนที่ออกแบบมาสำหรับปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถแข่งขันกับบริษัทNvidia ของอเมริกาได้
อย่างไรก็ตาม จีนยังคงสามารถพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงอย่างต่อเนื่อง โดยหลายโมเดลทำงานบนชิปที่ผลิตในประเทศ
ความลับของจีน? พลังงานราคาถูกและคลัสเตอร์ชิปขนาดยักษ์มากมายจาก Huawei แชมป์เทคโนโลยีของจีน ซึ่งกำลังสนับสนุนความก้าวหน้าด้าน AI ในการแข่งขันกับสหรัฐอเมริกา
“จีนกำลังมุ่งมั่นเพื่อความพึ่งตนเองในทุกด้านของ AI เนื่องจากมองว่า AI เป็นเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์เพื่อความมั่นคงของชาติและเศรษฐกิจ” เวนดี้ ชาง นักวิเคราะห์อาวุโสจากสถาบันเมอร์เคเตอร์เพื่อการศึกษาด้านจีน (MERICS) กล่าวกับ CNBC
ด้วยการที่เศรษฐกิจที่ใหญ่เป็นอันดับสองของโลกถูกตัดขาดจากเทคโนโลยีบางประเภทเนื่องจากข้อจำกัดของสหรัฐฯ และปักกิ่งเลือกที่จะหลีกเลี่ยงชิป Nvidia ทำให้เกิดคำถามมากมายเกี่ยวกับความสามารถในการแข่งขันในด้าน AI
แม้จะมีความท้าทายทางภูมิรัฐศาสตร์เหล่านี้ บริษัทเทคโนโลยีในประเทศจากAlibaba
DeepSeek สามารถพัฒนาและเผยแพร่โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงได้สำเร็จ โดยหลายโมเดลได้รับการฝึกฝนบนชิปที่สร้างขึ้นเอง
หัวเว่ย ปะทะ Nvidia
หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ของ Nvidia ถือเป็นมาตรฐานทองคำเมื่อพูดถึงเซมิคอนดักเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกและรันโมเดลและแอปพลิเคชัน AI แต่การควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ได้ขัดขวาง Nvidia จากการจัดส่งชิปที่ทันสมัยที่สุดไปยังจีน
ภายใต้ข้อตกลงกับทำเนียบขาวในปีนี้ Nvidia ได้รับไฟเขียวให้จำหน่ายผลิตภัณฑ์ H20ซึ่งเป็นชิปที่ถูกปรับลดคุณภาพลงและออกแบบมาสำหรับจีน ออกสู่ตลาด อย่างไรก็ตาม มีรายงานว่าปักกิ่งสนับสนุนให้บริษัทจีนหลีกเลี่ยงผลิตภัณฑ์ Nvidiaและหันไปใช้ชิปที่ออกแบบมาสำหรับบริษัทในประเทศแทน
หัวเว่ย หนึ่งในบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีนที่โด่งดังที่สุด ได้เข้ามาเป็นผู้พัฒนาชิปซีรีส์ Ascend อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาแบบชิปต่อชิปแล้ว หัวเว่ยไม่ได้แข่งขันกับ Nvidia แต่ข้อได้เปรียบของหัวเว่ยมาจากความสามารถในการเชื่อมโยงและเชื่อมต่อชิปเหล่านี้เข้ากับ ”คลัสเตอร์” ประสิทธิภาพสูง ซึ่งสามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้
https://www.cnbc.com/video/2025/06/12/nvidia-ceo-huawei-ahas-got-china-covereda-if-the-u-s-doesnat-participate.html
CEO Nvidia: Huawei ‘จะปกป้องจีน’ หากสหรัฐฯ ไม่เข้าร่วม
หนึ่งในผลิตภัณฑ์เหล่านั้นคือ Huawei CloudMatrix 384 ซึ่งเชื่อมต่อชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เพื่อมอบประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ GB200 NVL72 ของ Nvidia ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบที่ล้ำหน้าที่สุด ระบบของ Nvidia ใช้ GPU 72 ตัว ขณะที่ผลิตภัณฑ์ของ Huawei ใช้ชิป Ascend ของตัวเองมากกว่าถึงห้าเท่า
“กลยุทธ์นี้ใช้การเชื่อมต่อแบบออปติคัลความเร็วสูงเพื่อย้ายข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่างคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่ไม่จำเป็นต้องใช้ชิประดับสูง จึงเหมาะกับจุดแข็งของจีนในปัจจุบัน” Brady Wang รองผู้อำนวยการของ Counterpoint Research กล่าวกับ CNBC
ข้อได้เปรียบด้านพลังงานของจีน
ข้อเสียของระบบของหัวเว่ยคือ การใช้ชิปมากขึ้นก็หมายถึงการใช้พลังงานที่สูงขึ้นอย่างมาก และนั่นคือจุดที่จีนได้เปรียบด้านพลังงานเหนือสหรัฐฯ
“โซลูชันเช่น CloudMatrix มีประสิทธิภาพการใช้พลังงานน้อยกว่าระบบ Nvidia แต่ในกรณีนี้ จีนได้รับประโยชน์จากพลังงานราคาถูกที่มีมากมาย” ชางจาก MERICS กล่าว
จีนได้ลงทุนมหาศาลในพลังงานสีเขียว ทั้งพลังงานแสงอาทิตย์ พลังงานลม และอื่นๆ นอกจากนี้ยังได้ขยายโครงสร้างพื้นฐานพลังงานนิวเคลียร์อย่างรวดเร็ว ดังนั้น จีนจึงสามารถพึ่งพาพลังงานราคาถูกในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ได้
มุมมองทั่วไปของระบบคอมพิวเตอร์ AI ใหม่ ระบบ CloudMatrix 384 เปิดตัวที่บูธ Huawei ใน Shanghai New Expo Center ในวันเปิดงาน World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2025 ในเซี่ยงไฮ้ ประเทศจีน เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม 2025
หยิงถัง | นูร์โฟโต้ | Getty Images
ปักกิ่งและรัฐบาลท้องถิ่นต่างพยายามสนับสนุนความพยายามนี้ หลายเมืองทั่วประเทศจีน ตั้งแต่เซี่ยงไฮ้ไปจนถึงเซินเจิ้น ศูนย์กลางเทคโนโลยี ได้เสนอเงินอุดหนุนหรือ 'คูปอง'เพื่อลดค่าใช้จ่ายสำหรับบริษัทที่ต้องการเช่าพลังประมวลผล
Financial Timesรายงานเมื่อสัปดาห์นี้ว่ารัฐบาลท้องถิ่นบางแห่งในจีนเสนอเงินอุดหนุนเพื่อลดค่าไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลที่ใช้ชิปในประเทศ
“เครื่องเร่งอนุภาคที่มีกระบวนการขั้นสูงน้อยกว่าจะใช้พลังงานมากขึ้น แต่จีนกำลังชดเชยด้วยแหล่งพลังงานที่หลากหลาย เช่น พลังงานนิวเคลียร์และพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์ ควบคู่ไปกับค่าเช่าและการจัดหาเงินทุนที่ต่ำ ช่วยให้จีนสามารถระดมทุนและดำเนินการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ได้ แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพที่ไม่สูงในระดับชิปก็ตาม” Wang จาก Counterpoint Research กล่าว
จีน vs สหรัฐ: ช่องว่างจะกว้างขึ้นหรือไม่?
จีนสามารถใช้ชิปได้มากขึ้น แม้ว่าจะใช้พลังงานมากขึ้นก็ตาม แต่กลยุทธ์นั้นจะยั่งยืนได้แค่ไหน?
คำตอบน่าจะอยู่ในห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ที่ซับซ้อน ชิปของ Huawei ผลิตโดยบริษัท Semiconductor Manufacturing International
(SMIC) ซึ่งเป็นผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ที่สุดของจีน
อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีของ SMIC ยังตามหลังคู่แข่งอย่างTSMC หลายชั่วอายุคน ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปรายใหญ่ที่สุดและก้าวหน้าที่สุดในโลก สาเหตุส่วนหนึ่งเป็นเพราะ SMIC ไม่สามารถซื้อเครื่องมือสำคัญเพื่อพัฒนาขีดความสามารถในการผลิตชิปได้เนื่องจากข้อจำกัดด้านการส่งออกจากรัฐบาลต่างๆ หนึ่งในเครื่องมือเหล่านั้นคือเครื่องพิมพ์หินอัลตราไวโอเลตแบบเอ็กซ์ตรีมที่ผลิตโดยบริษัทASML ของเนเธอร์แลนด์
ชิป Ascend 910 ของ Huawei ผลิตโดย SMIC โดยใช้กระบวนการที่เรียกว่า 7 นาโนเมตรของบริษัท SMIC ใช้เครื่องมือรุ่นเก่าในการดำเนินการนี้ ซึ่งหมายความว่ากระบวนการนี้อาจมีต้นทุนสูงและไร้ประสิทธิภาพแต่ยังคงช่วยให้ Huawei สามารถจัดหาชิปเข้าสู่ตลาดได้มากพอที่จะสร้างคลัสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์ขนาดใหญ่เพื่อแข่งขันกับ Nvidia
https://www.cnbc.com/video/2025/07/22/chris-miller-on-chinas-biggest-challenge-to-chip-self-sufficiency.html
คริส มิลเลอร์: ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของจีนในการบรรลุเป้าหมายการพึ่งพาตนเองของชิปคืออะไร?
คำถามก็คือ ในขณะที่เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI กำลังก้าวหน้าขึ้น Huawei และ SMIC จะสามารถตามทัน Nvidia และ TSMC ได้หรือไม่ เนื่องจากบริษัทจีนมีข้อจำกัดในการเข้าถึงเทคโนโลยีที่สำคัญ?
“ข้อจำกัดสำคัญประการหนึ่งในกลยุทธ์นี้คือความสามารถของจีนในการผลิตชิปภายในประเทศให้เพียงพอเพื่อชดเชยและตามทันช่องว่างด้านขีดความสามารถ ขณะที่ NVIDIA และบริษัทอื่นๆ ยังคงปรับปรุงประสิทธิภาพเช่นเดียวกัน” ฮันนา โดห์เมน นักวิเคราะห์วิจัยอาวุโสแห่งศูนย์ความปลอดภัยและเทคโนโลยีเกิดใหม่แห่งเมืองจอร์จทาวน์ (CSET) กล่าวกับ CNBC
“จีนกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อสร้างศักยภาพและศักยภาพในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่ยังคงล่าช้าอย่างมากเนื่องมาจากข้อจำกัดที่กำหนดโดยการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ และพันธมิตรต่ออุปกรณ์การผลิตเซมิคอนดักเตอร์”
https://www.cnbc.com/2025/11/07/chinas-strategy-in-ai-race-with-us-big-chip-clusters-cheap-energy.html
