กระแสความต้องการพลังประมวลผลสำหรับ AI และโมเดลภาษา (LLM) กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว จนทำให้บริษัทสตาร์ทอัพหลายแห่งพยายามหาทางเข้าถึง GPU จำนวนมาก ล่าสุดมีรายงานว่าสตาร์ทอัพด้าน AI ชื่อ TinyCorp ได้เสนอแนวคิดที่ค่อนข้างทะเยอทะยานให้กับ AMD นั่นคือการพัฒนา การ์ดจอ RDNA 5 ที่มี VRAM สูงถึง 96GB
แนวคิดนี้ถูกนำเสนอในเอกสารสำหรับนักลงทุน โดย TinyCorp วางแผนสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับขายพลังประมวลผล AI ผ่านแพลตฟอร์มอย่าง OpenRouter อย่างไรก็ตาม แผนดังกล่าวถูกมองว่าเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างท้าทาย เพราะมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี ต้นทุน และสถานการณ์ขาดแคลนหน่วยความจำในตลาดโลก
TinyCorp คือใคร และต้องการทำอะไร
TinyCorp เป็นสตาร์ทอัพที่มุ่งเน้นการใช้ GPU ระดับผู้บริโภค (consumer GPU) สำหรับงาน AI
โมเดลธุรกิจของบริษัทคือ
สร้างศูนย์คอมพิวต์สำหรับ AI
ใช้ GPU จำนวนมากเพื่อให้บริการ inference และ training
ขายพลังประมวลผลผ่านแพลตฟอร์มอย่าง OpenRouter
แนวคิดนี้คล้ายกับการสร้าง “ตลาดเช่าพลัง AI” ที่นักพัฒนาหรือบริษัทสามารถใช้ GPU เพื่อรันโมเดล AI ได้โดยไม่ต้องซื้อฮาร์ดแวร์เอง
แผนสร้างศูนย์คอมพิวต์ขนาด 5MW
ในเอกสารเสนอแผนลงทุน TinyCorp ระบุว่าบริษัทต้องการระดมทุนประมาณ
11.5 ล้านดอลลาร์
เพื่อสร้างศูนย์คอมพิวต์ขนาด
5 เมกะวัตต์ (5MW)
ในรัฐโอเรกอน ประเทศสหรัฐอเมริกา
เหตุผลที่เลือกโอเรกอนคือ
ค่าไฟฟ้าถูกกว่า
เหมาะสำหรับศูนย์ข้อมูล
มีโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี
แผนใช้ GPU RDNA 5 จำนวน 3,000 ตัว
หัวใจของโครงการคือการใช้ GPU รุ่นใหม่ของ AMD
RDNA 5
TinyCorp วางแผนสร้างคลัสเตอร์ AI ที่ประกอบด้วย
GPU ประมาณ 3,000 ตัว
เพื่อให้บริการพลังประมวลผลแก่ลูกค้า
บริษัทประเมินว่าโครงการนี้สามารถสร้างรายได้ประมาณ
5.4 ล้านดอลลาร์
จากธุรกิจ token และบริการ AI ผ่านแพลตฟอร์ม OpenRouter
ความต้องการที่ทะเยอทะยาน: GPU แรม 96GB
จุดที่ทำให้แผนนี้ถูกพูดถึงมากคือ TinyCorp ต้องการให้ AMD สร้าง
การ์ดจอ RDNA 5 ที่มี VRAM 96GB
ซึ่งถือว่าสูงมากสำหรับ GPU ระดับ consumer
เหตุผลที่ต้องการ VRAM สูงคือ
โมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้หน่วยความจำจำนวนมาก
VRAM ที่สูงขึ้นจะช่วยให้
รันโมเดลขนาดใหญ่ได้
ลดการแบ่งโมเดลหลาย GPU
เพิ่มประสิทธิภาพการ inference
ความเป็นไปได้ของ RDNA 5
ข้อมูลล่าสุดระบุว่า AMD อาจเปิดตัวสถาปัตยกรรม
RDNA 5
ในช่วงประมาณ
กลางปี 2027
อย่างไรก็ตาม แม้ RDNA 5 จะมีการพัฒนาในด้านประสิทธิภาพ
แต่การสร้าง GPU consumer ที่มี
VRAM 96GB
ยังถูกมองว่าแทบเป็นไปไม่ได้
ปัญหาสำคัญคือหน่วยความจำ
หนึ่งในอุปสรรคสำคัญคือ
การขาดแคลนหน่วยความจำ
ปัจจุบันตลาด DRAM และ VRAM กำลังเผชิญ
ความต้องการสูงจาก AI
ซัพพลายจำกัด
ราคาที่เพิ่มขึ้น
การสร้าง GPU ที่มี VRAM สูงถึง 96GB ในราคาที่ TinyCorp คาดไว้จึงเป็นเรื่องยาก
ราคา 2,500 ดอลลาร์อาจไม่สมจริง
TinyCorp ประเมินว่าการ์ดจอ RDNA 5 รุ่น 96GB จะมีราคา
ประมาณ 2,500 ดอลลาร์ต่อใบ
แต่เมื่อเทียบกับ GPU ระดับ workstation ในตลาด
ราคานี้ถือว่าต่ำมาก
ตัวอย่างเช่น
NVIDIA RTX PRO 6000 Ada Blackwell
ซึ่งมี VRAM 96GB เช่นกัน
มีราคาประมาณ
8,000 – 10,000 ดอลลาร์
ต่อใบ
ความเป็นไปได้ในตลาด workstation
ผู้เชี่ยวชาญมองว่าหาก AMD จะสร้าง GPU ที่มี VRAM สูงระดับนี้
มีความเป็นไปได้มากกว่าที่จะปรากฏในซีรีส์
Radeon PRO
ซึ่งเป็นการ์ดจอสำหรับ
workstation
AI
งานมืออาชีพ
มากกว่าการ์ดจอสำหรับผู้บริโภคทั่วไป
TinyCorp อาจสร้างการ์ดเอง
ในเอกสารของบริษัทยังระบุว่า
หาก AMD ไม่ผลิตการ์ดรุ่นนี้
TinyCorp อาจพยายาม
สร้างบอร์ด GPU ของตัวเอง
โดยใช้ชิป RDNA 5 ของ AMD
แนวคิดนี้คล้ายกับบริษัทที่สร้างการ์ด AI แบบ custom สำหรับศูนย์ข้อมูล
ตลาด GPU สำหรับ AI ยังร้อนแรง
กระแส AI ทำให้ GPU กลายเป็นทรัพยากรที่มีค่ามาก
หลายบริษัทพยายามหาทางเข้าถึง GPU ในปริมาณมาก
ในช่วงที่ผ่านมา GPU consumer หลายรุ่น
เช่น
RTX 4090
RTX 3090
ถูกซื้อจำนวนมากโดยสตาร์ทอัพ AI เพื่อใช้ในงาน
training
inference
ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลที่ทำให้การ์ดจอขาดตลาดในบางช่วง
สรุป
สตาร์ทอัพ AI อย่าง TinyCorp ได้เสนอแนวคิดให้ AMD พัฒนา GPU RDNA 5 ที่มี VRAM สูงถึง 96GB และตั้งราคาไว้ประมาณ 2,500 ดอลลาร์ต่อใบ เพื่อนำไปใช้สร้างศูนย์คอมพิวต์สำหรับบริการ AI
แม้แนวคิดนี้จะสะท้อนความต้องการพลังประมวลผล AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก แต่ผู้เชี่ยวชาญมองว่าการสร้าง GPU consumer ที่มี VRAM สูงระดับนี้ในราคาดังกล่าวอาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาถึงปัญหาการขาดแคลนหน่วยความจำและต้นทุนฮาร์ดแวร์ในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม ความเคลื่อนไหวนี้ก็แสดงให้เห็นว่าในยุค AI บริษัทเทคโนโลยีกำลังมองหาวิธีใหม่ ๆ เพื่อเข้าถึงพลังประมวลผลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นต่อการแข่งขันในอุตสาหกรรมนี้