บทสนทนากับ Jensen Huang ซีอีโอ NVIDIA ในงาน Global Conference 2025

ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างรวดเร็ว Jensen Huang ซีอีโอผู้ก่อตั้ง NVIDIA ได้เปิดเผยมุมมองที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไป ซึ่งขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี AI และการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (accelerated computing) ผ่านการสนทนากับ Michael Milken ประธานสถาบัน Milken Institute บทความนี้จะช่วยสรุปแนวคิดและวิสัยทัศน์ที่สำคัญเกี่ยวกับ AI ในหลากหลายมิติ ตั้งแต่การสร้าง AI, ผลกระทบต่อแรงงาน, ไปจนถึงการสร้างวัฒนธรรมองค์กรนวัตกรรมใน NVIDIA

AI คือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่

Jensen Huang เริ่มต้นด้วยการยืนยันว่า AI คือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไป ไม่ใช่แค่แค่เทคโนโลยี IT แบบเดิมๆ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ต้องถูกใช้งานโดยมนุษย์เท่านั้น

แต่ AI สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เองในรูปแบบของ "หุ่นยนต์ดิจิทัล" ที่ทำงานในศูนย์ข้อมูล (data center) เหมือนโรงงานผลิต AI ขนาดใหญ่

AI ในวันนี้ไม่ได้มีแค่ความสามารถในการรับรู้โลกและสร้างเนื้อหา แต่ยังสามารถใช้เหตุผล แก้ปัญหา ใช้เครื่องมือออนไลน์ และทำวิจัยได้ ตัวอย่างเช่น AI สามารถอ่านไฟล์ PDF , ใช้เบราว์เซอร์ และช่วยค้นคว้าข้อมูลได้อัตโนมัติ ทำให้มันกลายเป็นพนักงานดิจิทัลที่เพิ่มประสิทธิภาพแรงงานในเศรษฐกิจขนาดใหญ่กว่าแสนล้านดอลลาร์

โรงงาน AI: การผลิตโทเคนและผลกระทบทางเศรษฐกิจ

หนึ่งในมุมมองที่น่าสนใจคือการมอง AI data centers เป็นเหมือนโรงงานที่ผลิต “โทเคน” ซึ่งคือหน่วยข้อมูลพื้นฐานที่นำไปแปลงเป็นคำ ภาพ วิดีโอ หรือแม้แต่สูตรเคมีและโปรตีนสำหรับการค้นคว้ายาใหม่ๆ รวมถึงคำสั่งขับเคลื่อนหุ่นยนต์และรถยนต์ไร้คนขับ

โรงงาน AI เหล่านี้มีขนาดใหญ่และใช้พลังงานมหาศาล เช่น โรงงานที่ใช้พลังงานระดับกิกะวัตต์ (gigawatt) ซึ่งมีมูลค่าการลงทุนสูงถึง 50-60 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าในอีกสิบปีข้างหน้า จะมีการสร้างโรงงาน AI ขนาดนี้หลายสิบแห่งทั่วโลก

AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในทุกอุตสาหกรรม

AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีสำหรับวงการไอทีเท่านั้น แต่กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรมแทบทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นการเงิน การแพทย์ การผลิต โลจิสติกส์ และความบันเทิง เปรียบเสมือนกับที่อินเทอร์เน็ตเคยเป็นโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลในอดีต และพลังงานเคยเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานในยุคก่อนหน้า

การมอง AI เป็น “โครงสร้างพื้นฐานทางปัญญา” (intelligence infrastructure) ทำให้เห็นภาพชัดเจนว่า AI จะเข้ามามีบทบาทอย่างลึกซึ้งในเศรษฐกิจและสังคมในวงกว้าง

AI กับการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงาน

หนึ่งในคำถามสำคัญคือ AI จะส่งผลกระทบอย่างไรต่อแรงงาน? Jensen Huang มองว่า ทุกงานจะได้รับผลกระทบ บางงานจะหายไป บางงานจะเกิดขึ้นใหม่ แต่ที่แน่นอนคือ ใครที่ใช้ AI เป็นจะได้เปรียบกว่า

น่าสนใจที่เขาชี้ว่า AI คือโอกาสที่จะช่วยลดช่องว่างทางเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในโลก เพราะแม้แต่คนที่ไม่เคยเขียนโปรแกรมมาก่อน ก็สามารถสื่อสารและ “เขียนโปรแกรม” ให้ AI ทำงานได้ด้วยภาษาธรรมชาติ หรือแม้แต่การวาดภาพ และ AI จะเข้าใจและตอบสนองได้

ตัวอย่างคือการใช้ ChatGPT หรือ Gemini Pro ที่ทำให้ทุกคนเป็นเหมือนโปรแกรมเมอร์ AI ได้ทันทีโดยไม่ต้องเรียนเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม นี่เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่เทคโนโลยีทำให้คนจำนวนมากเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากความสามารถของคอมพิวเตอร์ขั้นสูงได้อย่างเท่าเทียม

การขาดแคลนแรงงานและการเพิ่ม GDP โลก

อีกประเด็นที่ Jensen Huang เน้นคือ โลกมีปัญหาการขาดแคลนแรงงาน ไม่ใช่แรงงานล้นตลาด AI จึงเป็นเครื่องมือที่ช่วยนำแรงงานจำนวนมากที่ถูกตัดออกจากตลาดกลับเข้ามามีส่วนร่วมได้อีกครั้ง

ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและขยายขีดความสามารถของแรงงาน AI สามารถช่วยเพิ่ม Productivity และ GDP โลกได้อย่างมหาศาล

การเรียนรู้ AI ด้วยตนเอง: แหล่งข้อมูลและคำแนะนำ

หลังจากงานสัมมนา หลายคนอาจสงสัยว่าจะเริ่มเรียนรู้ AI อย่างไร

Jensen Huang แนะนำให้ใช้ AI เป็นครูผู้สอน เช่น ใช้ ChatGPT, Perplexity หรือ Gemini คุย ถามในเรื่องตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับลึกได้ตามต้องการ

การใช้ AI เป็นเครื่องมือสอนตัวเองทำให้การเรียนรู้เป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้ทุกคน

แรงบันดาลใจจากการก่อตั้ง NVIDIA และการสร้างวัฒนธรรมองค์กร

Jensen Huang เล่าถึงช่วงเริ่มต้นของ NVIDIA ที่ต้องเผชิญความท้าทายมากมาย บริษัทมุ่งมั่นที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ชนิดใหม่ที่สามารถแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำไม่ได้ ซึ่งต้องใช้เวลาถึง 33 ปีในการบรรลุเป้าหมายนี้

แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Intel ที่มีทุนมากกว่า แต่ Intel กลับไม่สนใจตลาดนี้เพราะมองว่าเป็นเรื่องยากและไม่มีลูกค้าเพียงพอ ทำให้ NVIDIA ได้รับโอกาสพัฒนานวัตกรรมโดยไม่ถูกรบกวน

วัฒนธรรมที่ NVIDIA ปลูกฝังคือ “ความอดทนและความมุ่งมั่น” การทำงานหนักและการไม่ยอมแพ้ในยามวิกฤต รวมถึงการไม่ประมาทความสำเร็จ เพราะทุกวันคือการต่อสู้เพื่อความอยู่รอด

การสร้างชิปและระบบ AI Infrastructure

การผลิตชิป AI ไม่ใช่เรื่องง่าย และต้องใช้ความชำนาญสูง Jensen Huang อธิบายว่า NVIDIA ไม่ได้แค่สร้างชิป แต่สร้างระบบทั้งหมดที่ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ เครือข่าย และระบบนิเวศผู้พัฒนาเหมือนกับแพลตฟอร์มใหญ่ๆ เช่น iOS หรือ Windows

ชิปแต่ละตัวมีน้ำหนักประมาณหนึ่งตันครึ่งและมีมูลค่ากว่าหลายล้านดอลลาร์ ถูกผลิตในปริมาณมากด้วยความร่วมมือของผู้ผลิตและซัพพลายเออร์กว่า 200 รายทั่วโลก NVIDIA ลงทุนในการวิจัยและพัฒนามากถึง 20,000-30,000 ล้านดอลลาร์ต่อรุ่น เพื่อรองรับตลาด AI ที่คาดว่าจะมีมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์

ข้อถกเถียงเรื่องข้อจำกัดการส่งออกชิป AI

ในบริบทของความมั่นคงแห่งชาติและเศรษฐกิจ มีข้อถกเถียงเกี่ยวกับการจำกัดการส่งออกชิป AI ไปยังบางประเทศ Jensen Huang ชี้ว่า แม้จะมีการจำกัด แต่ประเทศคู่แข่งยังสามารถหาทรัพยากรเองได้ เพราะมีชิป NVIDIA ถูกใช้อยู่ในหลายประเทศแล้ว

การส่งออกชิปยังเป็นโอกาสให้เทคโนโลยีของสหรัฐฯ สร้างมาตรฐานให้โลก AI และรักษาความเป็นผู้นำในตลาดที่มีมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ เช่น ตลาดจีนที่คาดว่าจะมีมูลค่าถึง 50 พันล้านดอลลาร์ในไม่กี่ปีข้างหน้า

การเรียนรู้จากลูกค้าและแนวโน้มอุตสาหกรรม AI ในอนาคต

NVIDIA ทำงานใกล้ชิดกับนักพัฒนา AI ทั่วโลก เพื่อเรียนรู้ความต้องการและปรับสถาปัตยกรรมชิปให้เหมาะสมกับโมเดล AI ที่หลากหลาย เช่น โมเดลสำหรับเซลล์เสมือน (virtual cells) และโปรตีนเสมือน (virtual proteins) ที่แตกต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language models)

นอกจากนี้ Jensen Huang มองว่า AI จะไม่หยุดอยู่แค่ตลาดอินเทอร์เน็ตผู้บริโภค แต่จะขยายไปยังอุตสาหกรรมสุขภาพ การผลิต และโรงงานอุตสาหกรรม โดยโรงงานในอนาคตจะเป็นหุ่นยนต์ขนาดใหญ่ที่ควบคุมหุ่นยนต์หลายตัวทำงานร่วมกับมนุษย์ นำไปสู่ยุคของ “Physical AI” ที่จะสร้างมูลค่ามหาศาลในหลายล้านล้านดอลลาร์

คุณสมบัติที่ NVIDIA มองหาในบุคลากร

สำหรับผู้ที่สนใจร่วมงานกับ NVIDIA Huang เน้นว่า นอกจากความรู้เฉพาะด้าน เช่น ชีววิทยาดิจิทัล เคมีควอนตัม กราฟิกคอมพิวเตอร์ หรือหุ่นยนต์แล้ว ยังให้ความสำคัญกับความฉลาดทั่วไป ความขยัน และความอดทนในการทำงานหนัก

บริษัทต้องการคนที่พร้อมเผชิญความท้าทายและพร้อมที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ เพราะการพัฒนาเทคโนโลยี AI และฮาร์ดแวร์ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก

ศัพท์เทคนิคที่ควรรู้

• AI (Artificial Intelligence): ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และทำงานแทนมนุษย์ได้
• Accelerated Computing: การประมวลผลที่ใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น GPU เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณ AI
• GPU (Graphics Processing Unit): หน่วยประมวลผลกราฟิกที่ถูกพัฒนาให้รองรับงาน AI และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
• Data Center: ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้เก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
• Tokens: หน่วยข้อมูลพื้นฐานที่ AI ใช้ในการประมวลผล เช่น คำ ตัวเลข หรือพิกเซลภาพ
• Physical AI: AI ที่ประยุกต์ใช้ในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในโลกกายภาพ เช่น โรงงานและหุ่นยนต์

บทสรุปจาก Insiderly

บทสนทนาของ Jensen Huang กับ Michael Milken เปิดเผยว่า AI ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีใหม่ แต่เป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหญ่ที่พลิกโฉมโลกทั้งในมิติของเศรษฐกิจ เทคโนโลยี และสังคม

การที่ NVIDIA ลงทุนและพัฒนาเทคโนโลยี AI infrastructure อย่างต่อเนื่อง แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นที่จะสร้างอนาคตที่ AI จะเป็นส่วนหนึ่งของทุกอุตสาหกรรมอย่างแท้จริง

นอกจากนี้ AI ยังเป็นกุญแจสำคัญในการลดช่องว่างทางเทคโนโลยีและแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานทั่วโลก โดยเปิดโอกาสให้คนทุกระดับสามารถเข้าถึงและใช้เทคโนโลยีได้ง่ายขึ้นผ่านการสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติ

ในแง่ของการสร้างวัฒนธรรมองค์กร ความอดทน ความมุ่งมั่น และการไม่ประมาทในความสำเร็จ ถือเป็นหัวใจสำคัญที่ทำให้ NVIDIA ยืนหยัดและเป็นผู้นำในวงการ AI และฮาร์ดแวร์มาได้กว่า 33 ปี

สุดท้าย การเข้าใจและรับมือกับข้อจำกัดทางการเมืองและเศรษฐกิจ เช่น การจำกัดการส่งออกชิป เป็นความท้าทายที่ NVIDIA ต้องเผชิญ แต่โอกาสในตลาดโลกที่กว้างใหญ่ยังคงเปิดกว้างสำหรับผู้ที่กล้าฝันและลงมือทำ

สรุปได้ว่า AI คือพลังขับเคลื่อนเศรษฐกิจและเทคโนโลยีในศตวรรษนี้ และ NVIDIA คือหนึ่งในผู้นำที่กำลังเขียนบทใหม่ของโลกนี้อย่างแท้จริง