เมื่อไม่นานมานี้มีรายงานน่าสนใจที่ชวนให้เราต้องตั้งคําถามถึงความก้าวหน้าของจีนในวงการปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI โดยเฉพาะในพื้นที่ที่แปลกตาอย่างซินเจียง ทางตะวันตกเฉียงเหนือของจีน ซึ่งอยู่ห่างไกลจากศูนย์กลางเทคโนโลยีอย่างเซี่ยงไฮ้หรือเสินเจิ้นมาก รายงานนี้ชี้ให้เห็นว่าจีนกําลังเร่งสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่กว่า 40 แห่งในภูมิภาคนี้ ด้วยแผนการนําชิป NVIDIA ที่สหรัฐอเมริกาห้ามส่งออกมายังจีนมาติดตั้งเพื่อพัฒนาศักยภาพด้าน AI โดยมีเป้าหมายที่ชัดเจนคือการสร้างอุตสาหกรรม AI ในประเทศที่สามารถท้าทายยักษ์ใหญ่จากตะวันตกอย่าง OpenAI, Alphabet หรือ Meta ได้อย่างจริงจัง

ภาพรวมความเคลื่อนไหวและความตึงเครียดระหว่างจีนกับสหรัฐฯ

ซินเจียงตั้งอยู่ในพื้นที่ที่มีภูมิประเทศแห้งแล้งและตั้งอยู่ในหุบเขาที่รายล้อมด้วยภูเขาหิมะ บรรยากาศสวยงามแต่เข้าถึงได้ยากมาก การสร้างศูนย์ข้อมูลในพื้นที่นี้จึงดูเหมือนเป็นความท้าทายอย่างหนึ่ง รัฐบาลจีนอนุมัติโครงการลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลอย่างน้อย 39 แห่งในไตรมาสสุดท้ายของปีที่ผ่านมา โดยมีแผนใช้ชิป NVIDIA กว่า 115,000 ชิ้น ซึ่งถือเป็นจํานวนมหาศาลสําหรับการพัฒนา AI ระดับสูงที่สามารถแข่งขันกับโมเดลอย่าง ChatGPT หรือ Gemini ได้

อย่างไรก็ตาม สหรัฐอเมริกาได้ประกาศห้ามส่งออกชิปประมวลผลขั้นสูงของ NVIDIA ไปยังจีนตั้งแต่ปี 2022 ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคงและความกังวลเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในเชิงทหารของจีน การห้ามนี้นําไปสู่ความตึงเครียดระหว่างสองประเทศ และล่าสุดยังมีการขยายมาตรการควบคุมการส่งออกชิปไปยังประเทศที่อาจกลายเป็นช่องทางลักลอบส่งต่อไปยังจีน เช่น ไทยและมาเลเซีย

ทําไมจีนถึงเลือกซินเจียงสําหรับศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่?

หลายคนอาจสงสัยว่าทําไมจีนจึงเลือกสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ในพื้นที่ที่ห่างไกลและทุรกันดารอย่างซินเจียง สาเหตุหลักมีหลายประการ หนึ่งคือที่ดินในพื้นที่นี้มีราคาถูกและค่าเช่าต่ํามาก ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดําเนินงานของศูนย์ข้อมูลได้มาก อีกทั้งภูมิอากาศที่เย็นสบายในพื้นที่ภูเขายังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการระบายความร้อนของเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างมีนัยสําคัญ

ที่สําคัญที่สุด ซินเจียงยังเป็นศูนย์กลางของพลังงานสะอาดในจีน มีการติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์และกังหันลมจํานวนมาก ซึ่งช่วยให้ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้พลังงานหมุนเวียนได้อย่างยั่งยืนและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การผสมผสานระหว่างพลังงานสีเขียวกับการประมวลผลข้อมูลขั้นสูงนี้สอดคล้องกับนโยบายเศรษฐกิจของรัฐบาลจีนที่สนับสนุนการพัฒนาแบบยั่งยืน

ชิป NVIDIA กับบทบาทสําคัญในวงการ AI ของจีน

ชิป NVIDIA ถือเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสําหรับการฝึกสอนโมเดล AI ระดับสูง เช่นเดียวกับที่ OpenAI ใช้ในการพัฒนา ChatGPT ซึ่งต้องใช้ชิปจํานวนมากเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ในจีนเอง บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งก็ต้องการเข้าถึงชิปเหล่านี้เพื่อพัฒนา AI ของตนเอง แต่การควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ทําให้การเข้าถึงชิปเหล่านี้เป็นเรื่องยากขึ้นมาก

จากข้อมูลที่ได้รับ พบว่าจํานวนชิป NVIDIA ที่จีนถือครองยังเป็นเรื่องที่ไม่มีความชัดเจนอย่างเป็นทางการ บางแหล่งข่าวในสหรัฐฯ ประเมินว่าจีนมีชิปเหล่านี้ประมาณ 25,000 ชิ้น แต่เอกสารที่พบกลับชี้ให้เห็นว่ามีแผนการที่จะใช้ชิปถึง 115,000 ชิ้นในศูนย์ข้อมูลที่ซินเจียงและชิงไห่ ซึ่งทําให้หลายคนประหลาดใจ เพราะเป็นจํานวนที่มากเกินกว่าที่คาดคิดกันไว้

แม้จะมีการโพสต์ข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ถูกจํากัดบนเว็บไซต์ของ NVIDIA แต่บริษัทเองก็ยืนยันว่าการโพสต์ดังกล่าวไม่เท่ากับการได้รับอนุญาตให้ใช้งานหรือซ่อมแซมผลิตภัณฑ์เหล่านี้ และบริษัทไม่ได้ให้การสนับสนุนสําหรับผลิตภัณฑ์ที่อยู่ภายใต้ข้อจํากัดนี้

การเชื่อมต่อและการเข้าถึงพลังประมวลผล AI จากระยะไกล

แม้ว่าศูนย์ข้อมูลจะตั้งอยู่ในพื้นที่ห่างไกลอย่างซินเจียง แต่บริษัทสตาร์ทอัพและนักพัฒนา AI จากเมืองใหญ่อย่างเซี่ยงไฮ้หรือเสินเจิ้นก็สามารถเข้าถึงศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ได้ผ่านระบบออนไลน์ โดยส่งคําขอใช้พลังประมวลผลผ่านเครือข่าย ซึ่งศูนย์ข้อมูลที่ซินเจียงจะตอบสนองและส่งผลลัพธ์กลับมาอย่างรวดเร็ว ระบบนี้ทําให้ไม่จําเป็นต้องมีการตั้งศูนย์ข้อมูลของตนเองในทุกพื้นที่ ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา AI อย่างมาก

แนวคิดนี้ยังเชื่อมโยงกับแผนการของรัฐบาลจีนที่จะสร้าง "ทางเดินพลังประมวลผล" (computing power corridors) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสายเคเบิลและเครือข่ายที่เชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ตะวันตกกับเมืองใหญ่อย่างเซี่ยงไฮ้ในตะวันออก เพื่อให้การส่งผ่านพลังประมวลผลเป็นไปอย่างรวดเร็วและเสถียร คล้ายกับการบริหารจัดการทรัพยากรน้ําในประเทศที่มีการเคลื่อนย้ายน้ําจากภาคใต้ไปยังภาคเหนือที่ขาดแคลนน้ํา

บริษัท Niacor กับบทบาทของพลังงานสะอาดในอุตสาหกรรม AI

หนึ่งในบริษัทที่น่าสนใจในโครงการนี้คือ Niacor บริษัทพลังงานที่เน้นการผลิตพลังงานสะอาดจากแสงอาทิตย์และลม ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลท้องถิ่นในเทียนจิน บริษัทนี้มีแผนที่จะสร้างศูนย์ข้อมูลที่ประกอบด้วยเซิร์ฟเวอร์มากกว่า 625 เครื่อง และต้องการใช้ชิป NVIDIA H100 กว่า 2,100 ชิ้น ซึ่งเป็นปริมาณที่สูงมากสําหรับบริษัทพลังงานขนาดกลาง

Niacor กําลังขายพลังประมวลผลนี้ให้กับ Infinigence AI บริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI รายใหญ่ในจีนที่ได้รับเงินลงทุนกว่า 1 พันล้านหยวน (ประมาณ 140 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ตั้งแต่ก่อตั้งในปี 2023 เป้าหมายของ Infinigence AI คือการทําให้พลังประมวลผลเข้าถึงได้ง่ายสําหรับทุกบริษัท AI ในประเทศจีน ผ่านระบบที่เหมือนกับการเปิดก๊อกน้ําเพื่อรับน้ําที่ต้องการได้ทันที

ความท้าทายและอนาคตของ AI ในจีน

แม้แผนการและโครงการต่างๆ จะดูน่าประทับใจ แต่ก็ยังมีความไม่แน่นอนหลายประการที่จีนต้องเผชิญ หนึ่งคือการหาพลังงานที่ราคาถูกและเสถียรเพื่อให้ศูนย์ข้อมูลทํางานได้ตลอดเวลา อีกประการคือความสามารถในการเข้าถึงชิปประมวลผลขั้นสูงที่จําเป็นต่อการพัฒนา AI ซึ่งตอนนี้ยังต้องพึ่งพาชิปจาก NVIDIA ที่ผลิตในสหรัฐฯ และยังมีข้อจํากัดการส่งออกอยู่

ส่วนที่สําคัญที่สุดคือความสามารถของจีนในการพัฒนาชิป AI ในประเทศเอง เพื่อไม่ต้องพึ่งพาผลิตภัณฑ์จากต่างประเทศ และยังต้องสร้างอุตสาหกรรม AI ที่มีนวัตกรรมล้ําหน้าและแพร่หลายไปทั่วประเทศ โดยเฉพาะการสร้างระบบพลังประมวลผลเป็นแบบสาธารณูปโภคที่เปิดให้ทุกคนเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งจะช่วยลดการผูกขาดของยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีและสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ อย่างกว้างขวาง

ความแตกต่างของระบบ AI ระหว่างจีนและสหรัฐ

ในสหรัฐฯ พลังประมวลผล AI ส่วนใหญ่ถูกควบคุมโดยบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ไม่กี่ราย เช่น OpenAI, Meta และ Alphabet ซึ่งอาจจํากัดโอกาสของนักพัฒนาอิสระและสตาร์ทอัพ ในทางกลับกัน จีนกําลังมุ่งสร้างระบบที่เปิดให้ผู้พัฒนาทุกคนสามารถเข้าถึงพลังประมวลผลได้แบบเสมอภาค ซึ่งน่าจะทําให้เกิดความร่วมมือและนวัตกรรมใหม่ๆ มากขึ้นในวงกว้าง

ถ้าจีนสามารถทําได้จริง ระบบนี้จะเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ AI อาจทําให้จีนกลายเป็นผู้นําด้าน AI ที่มีความแตกต่างและแข็งแกร่งในระดับโลก

บทสรุปจากทีม Insiderly

เรื่องนี้ทําให้เห็นภาพชัดเจนว่าจีนกําลังเดินหน้าสร้างอุตสาหกรรม AI ของตัวเองอย่างจริงจังและมีแผนการระยะยาวที่น่าสนใจมาก ซึ่งอาจเป็นจุดเปลี่ยนสําคัญในการแข่งขันด้านเทคโนโลยีระหว่างมหาอํานาจโลกในอนาคต

คําศัพท์เฉพาะเพิ่มเติม