This article has been translated from English to Thai.
ปีที่แล้ว Elon Musk ทำเรื่องที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อนในเมมฟิส, เทนเนสซี
เขาสร้าง ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก (มี GPU ระดับสุดยอด 100,000 ตัว) ภายในเวลาไม่กี่เดือน
แต่ที่ฮาคือ เขาไม่ได้รอให้บริษัทไฟฟ้าท้องถิ่นมาต่อพ่วงเข้ากับไฟฟ้าหลักเลย แต่กลับลุยเองด้วยการขน กองทัพเจนเนอเรเตอร์เคลื่อนที่มาติดตั้งหน้างานและเปิดใช้งานทันที
นี่ไม่ใช่แผนสำรอง นี่คือแผนหลักเลย
และมันกลายเป็นแนวทางใหม่ของวงการ AI ทั้งหมด
ทำไมความเร็วถึงสำคัญกว่าความมีประสิทธิภาพ
นี่คือตัวเลขที่อธิบายว่า ทำไม Musk และเจ้าพ่อเทคโนโลยีคนอื่น ๆ ต่างพยายามทำทุกอย่างเพื่อให้ได้ไฟฟ้าใช้ทันที: 12 ล้านดอลลาร์ต่อเมกะวัตต์ ต่อปี
นั่นคือ รายได้ต่อปีที่คาดการณ์ มากกว่า 1 เมกะวัตต์ที่การประมวลผล AI สามารถสร้างได้
สำหรับโครงสร้างข้อมูลขนาด 100 เมกะวัตต์ เรากำลังพูดถึงศักยภาพรายได้ 1.2 พันล้านดอลลาร์ต่อปี
ลองคิดดูสิ: เวลารอเฉลี่ยในการต่อสายไฟฟ้ากับศูนย์ข้อมูลใหม่ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ เกิน 8 ปี
ลองคิดเลขดูว่าถ้าช้าปีหนึ่งในโครงการ 100 MW นั่นหมายถึงสูญเสียรายได้ไปประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์
ถ้าช้าห้าปี? เงิน 5 พันล้านดอลลาร์หายไปในขณะที่รอให้เจ้าหน้าที่ไฟฟ้าทำงานเอกสาร
ทันทีที่ต้องจ่ายเงินเพิ่มสำหรับเจนเนอเรเตอร์ที่กินน้ำมันเยอะ ๆ แต่ติดตั้งเร็วไม่เป็นเรื่องเสียสติเกินไป
ค่าเสียเปรียบด้านประสิทธิภาพอาจทำให้คุณต้องจ่ายเพิ่ม 500,000 ดอลลาร์ ต่อเมกะวัตต์ต่อปีในแง่ค่าน้ำมัน แต่คุณยังทำเงินได้ 12 ล้านดอลลาร์ ความแตกต่างมันโคตรเยอะ
นี่คือเหตุผลที่ตัวชี้วัดดั้งเดิมเช่น "ค่าใช้จ่ายต่อกิโลวัตต์-ชั่วโมง" และ "ประสิทธิภาพทางความร้อน" ถูกโยนออกหน้าต่างไปหมดแล้ว ในยุค AI มีเพียงตัวชี้วัดเดียวที่สำคัญ: เวลาที่จะได้ใช้พลังงาน
เวลาที่จะได้ใช้พลังงาน คือเวลาที่ใช้เพื่อให้ศูนย์ข้อมูลใหม่ได้รับไฟฟ้าที่จำเป็นจากโครงข่ายกระแสไฟฟ้า กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายเดือนหรือแม้แต่หลายปี ทำให้เกิดความล่าช้าและเพิ่มค่าใช้จ่ายให้บริษัทที่ต้องรอให้พร้อมใช้งานเต็มที่
ทำไมโครงข่ายไฟฟ้าถึงสู้ไม่ไหว
โครงข่ายไฟฟ้าของสหรัฐฯ ยุ่งเหยิงอยู่แล้ว ความต้องการของ AI เปิดเผยให้เห็นว่าเตรียมพร้อมไม่เพียงพอแค่ไหน
ความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แร็คเซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิมในศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานประมาณ 5-10 กิโลวัตต์ แต่แร็ค AI ที่อัดแน่นด้วยชิป NVIDIA รุ่นล่าสุด? ทดลองใช้ 60-132 กิโลวัตต์หรือมากกว่านั้น เรากำลังพูดถึงความหนาแน่นของพลังงานที่มากกว่า 10-20 เท่าในพื้นที่ทางกายภาพเดียวกัน!
ส่วนการจ่ายไฟล้มเหลว โรงไฟฟ้าถ่านหินเก่าถูกปลดระวางเร็วกว่าที่จะมีโรงไฟฟ้าใหม่เข้ามาทดแทน สายไฟฟ้าที่เชื่อมโครงข่ายกับเมืองต่าง ๆ ก็เต็มอัตราแล้ว และกระบวนการอนุมัติทางกฎหมายสำหรับโครงสร้างใหม่เคลื่อนที่ไปอย่างเต่าท้องกิ่ว...วัดเป็นปี ไม่ใช่เดือน
ผลลัพธ์คือ? ติดขัดหลายปีเป็นมหาศาล
บริษัทไฟฟ้ามี "คิวการเชื่อมต่อ" ที่มีรายชื่อที่ทำให้ DMV อาย โครงการที่ยื่นขอในปี 2018 ยังรอการอนุมัติในปี 2026 เลย!
สำหรับยักษ์ใหญ่เช่น Amazon, Google หรือ Microsoft ที่กำลังแข่งขันเพื่อเป็นเจ้าแห่ง AI นี่เป็นเส้นตายที่ยอมรับไม่ได้เลย
การรอไฟฟ้าห้าปีขณะที่คู่แข่งของคุณเปิดใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน AI วันนี้ คือคำตัดสินประหารชีวิตเลย
วิธีแก้ปัญหาแบบดั้งเดิม
แล้วคุณจะทำอย่างไรเมื่อไม่สามารถรับพลังงานจากโครงข่ายได้? ง่ายมาก: คุณนำโรงไฟฟ้ามาหาเอง
นี่ได้เป็นจุดประกายของการเปลี่ยนแปลงซัพพลายเชนที่น่าสนใจที่สุดในประวัติศาสตร์อุตสาหกรรมยุคใหม่ บริษัทเทคโนโลยีกำลังหาชุดอุปกรณ์ผลิตพลังงานจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อ
นี่คือตัวอย่างหนึ่ง: เครื่องยนต์เจ็ท
ใช่แล้ว เทคโนโลยีกังหันเดียวกับที่ใช้ในเครื่องบิน Boeing 767 ข้ามมหาสมุทรแอตแลนติกกำลังถูกปรับเปลี่ยนเพื่อผลิตไฟฟ้าสำหรับกลุ่มฝึก AI
เจนเนอเรเตอร์ที่ได้จากการบินและอวกาศเหล่านี้สามารถติดตั้งและใช้งานได้ในเวลาสั้นกว่าการเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้าเสียอีก
และนี่แค่เริ่มต้น ศูนย์ข้อมูลยังหันไปใช้อุปกรณ์ที่ออกแบบมาสำหรับแหล่งน้ำมัน เรือมหาสมุทร และโรงงานอุตสาหกรรม
เทคโนโลยีที่ไม่เคยตั้งใจให้ใช้ในทางนี้แต่บังเอิญมีลักษณะเดียวที่สำคัญที่สุด: ความเร็ว
นี่ไม่ใช่การแก้ปัญหาที่สวยงาม มันไม่ถูก และมักจะเผาผลาญน้ำมันมากขึ้นและปล่อยคาร์บอนมากกว่าโครงข่ายไฟฟ้าทั่วไป แต่พวกมันมีข้อได้เปรียบที่ท่วมเหนือ: สามารถใช้งานได้ภายในเดือน ไม่ใช่ปี
และในอุตสาหกรรมที่ทุกเดือนของความล่าช้าทำให้เสียเงินหลายสิบหรือหลายร้อยล้านดอลลาร์ ความเร็วนั้นมีค่าเกือบทุกราคา
การค้า AI ที่คุณพลาด
ขณะที่ทุกคนแห่กันไปที่ NVIDIA, AMD, TSM, ASML, Sandisk, Micron และหุ้นเซมิคอนดักเตอร์อื่น ๆ กระแสอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ที่เงียบ ๆ กำลังเกิดขึ้นในเบื้องหลัง
บริษัทที่ผลิตเครื่องยนต์สันดาปภายในและอุปกรณ์อุตสาหกรรมอื่น ๆ กำลังเห็นความต้องการที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
เราไม่ได้พูดถึงสตาร์ทอัพที่เจ๋งหรือการลงทุนเทคโนโลยีที่เป็นการเก็งกำไร นี่คือผู้ผลิตอุตสาหกรรมแบบเก่าที่แท้จริง
หลายแห่งมีการประเมินมูลค่าที่สมเหตุสมผลเพราะตลาดยังไม่รวมการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างนี้เข้าไปอย่างเต็มที่
นี่คือสิ่งที่ทำให้โอกาสนี้มีความน่าสนใจเป็นพิเศษ:
มันไม่ใช่แนวโน้มระยะสั้น เส้นเวลาการเชื่อมต่อโครงข่ายไม่ได้ดีขึ้น แต่ยิ่งแย่ลง การรอคาดการณ์ว่าจะดำเนินต่อไปจนถึงปี 2030 และต่อไป นั่นหมายความว่า "การแก้ปัญหาชั่วคราว" ที่ใช้ในวันนี้จะทำงานต่อไปเป็นหลายปี สร้างรายได้ที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ผ่านสัญญาการบำรุงรักษา ข้อตกลงการจัดหาน้ำมัน และการอัพเกรดอุปกรณ์
เศรษฐกิจถูกล็อกไว้ ตราบใดที่การประมวลผล AI สร้างรายได้ 10-12 ล้านดอลลาร์ต่อเมกะวัตต์ต่อปี ศูนย์ข้อมูลจะจ่ายเงินเกือบทุกอย่างเพื่อได้พลังงานทันที นี่ให้ผู้ผลิตอุปกรณ์มีอำนาจการกำหนดราคาอย่างมาก
ตลาดเป้าหมายมีขนาดใหญ่ การทำงาน AI อาจเป็นครึ่งหนึ่งของการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลทั้งหมดภายในปี 2030 เรากำลังพูดถึงการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานหลายแสนล้านดอลลาร์ และส่วนใหญ่ของนั้นจะไปยังอุปกรณ์ผลิตพลังงาน
บริษัทที่ชนะในการเร่งการผลิตไฟฟ้าหน้างาน
มีบริษัทจดทะเบียนในสหรัฐฯ หลายแห่งที่มีส่วนร่วมกับเทรนด์นี้อย่างมาก
พวกเขามีตั้งแต่กลุ่มอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ที่กระจายเข้าสู่พลังงานศูนย์ข้อมูลไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่กลายเป็น “เครื่องมือและช้อน” สำหรับการเร่งรีบ AI
สิ่งที่เหมือนกันคือ? พวกเขาทั้งหมดมีความสามารถในการส่งมอบพลังงาน ได้รวดเร็ว และพวกเขากำลังใช้วิกฤตโครงข่ายไฟฟ้าในรูปแบบต่าง ๆ
นี่ไม่ใช่การเก็งกำไร สัญญาหลักมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ได้ถูกลงนามแล้ว
ตัวอย่างเช่น มาดูที่ GE Verona (GEV):
GE Vernova ขายโรงไฟฟ้าย่อยที่ศูนย์ข้อมูลสามารถใช้งานหน้างานเพื่อให้ได้ไฟฟ้าทั้งหมดที่ต้องการโดยไม่ต้องรอให้โครงข่ายไฟฟ้าท้องถิ่นมาติดตั้ง
GEV ได้เปลี่ยนจากการรวบรวมเป็นการขยายแนวโน้มใหม่
การเคลื่อนไหวที่สูงขึ้นล่าสุดบอกว่า นักลงทุนสถาบัน กำลังก้าวเข้ามา ราคากำลังเคลื่อนที่แรงกว่าช่วงก่อนหน้านี้ ซึ่งมักบ่งบอกถึงการมีส่วนร่วมและความเชื่อถือที่เพิ่มขึ้น
ตราบใดที่ยังคงเกิดต่ำกว่าระดับการทะลุเดิม การอ่อนแอคือโอกาสในการซื้อแต้มถอย คุณสามารถดูเพื่อซื้อ GEV ในการถอยเข้าสู่ระดับการทะลุเดิมและเตรียมพร้อมสำหรับการต่อเนื่องของแนวโน้ม
สมัครรับ Babypips Premium เพื่อรับการวิเคราะห์เต็มรูปแบบของเรา รวมถึง:
- โปรไฟล์รายละเอียดของหุ้นเจ็ดตัวที่มีโอกาสจากเทรนด์นี้
- การวิเคราะห์รายได้จากศูนย์ข้อมูลของแต่ละบริษัท
- การเปรียบเทียบทางเทคนิคของประเภทอุปกรณ์และเส้นเวลาการติดตั้ง
- การวิเคราะห์ความเสี่ยงและข้อพิจารณาทางกฎหมาย
การปฏิวัติ AI ไม่ได้เกี่ยวกับซอฟต์แวร์และชิปเท่านั้น แต่มันเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่หรูหราที่ใช้ทุนสูงที่ทำให้ทั้งหมดนี้เป็นไปได้
และตอนนี้ โครงสร้างพื้นฐานนั้นกำลังถูกสร้างด้วยอุปกรณ์จากอุตสาหกรรมที่คาดไม่ถึงที่สุด
