Inference-Optimized Silicon

CoreWeave ประกาศความพร้อมให้บริการ NVIDIA Vera Rubin NVL72 โดยมี Cognition เป็นลูกค้ารายแรกที่ใช้งานจริงในระบบโปรดักชัน พร้อมกันนี้ยังเพิ่มการรองรับ NVIDIA Vera CPU ด้วย Cognition ซึ่งใช้บริการของ CoreWeave สำหรับการเทรน การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และการอนุมาน รายงานว่า Vera Rubin NVL72 ให้ปริมาณโทเคนรวมสูงสุดถึง 4.8 เท่าสำหรับงานอนุมาน SWE-2 เมื่อเทียบกับระบบพื้นฐาน GB200 NVL72 และให้ปริมาณโทเคนเอาต์พุตสูงขึ้น 3.8 เท่าสำหรับงานการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง CoreWeave ระบุว่าตู้แร็กระบบ Vera หนึ่งตู้สามารถบรรจุ CPU ได้ 128 ตัว และมี 1,1264 คอร์ ซึ่งในทางทฤษฎีรองรับสภาพแวดล้อมแยกอิสระที่ทำงานพร้อมกันได้มากกว่า 11,000 สภาพแวดล้อม และผลการทดสอบพบว่าเวลาการเริ่มต้นแซนด์บ็อกซ์ของเอเจนต์เร็วกว่า CPU แบบ x86 มากกว่าสามเท่า บริษัทจะให้บริการ Vera บนโครงสร้างพื้นฐานแบบเบร์เมทัลโดยใช้รูปแบบการดำเนินงานและเศรษฐศาสตร์เดียวกับโครงสร้างพื้นฐานส่วนอื่น ๆ โดยมุ่งสร้างรายได้จากโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ CPU อย่างหนักควบคู่กับชั่วโมงการใช้งานตัวเร่งความเร็ว CoreWeave ยังคงพึ่งพาแผนงานเทคโนโลยีของ NVIDIA อย่างมาก และต้องเผชิญการแข่งขันจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และคลาวด์ GPU เฉพาะทาง ซึ่งรวมถึง Microsoft Azure และ Nebius Group N.V. โดย Nebius ปิดดีลได้สี่ดีลในไตรมาสนี้ เฉลี่ยดีลละมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ และมีแผนขยายกำลังประมวลผล AI ในสหราชอาณาจักรมูลค่าประมาณ 1.7 พันล้านปอนด์ ซึ่งคาดว่าจะให้กำลังไฟฟ้า 65 เมกะวัตต์เมื่อเปิดดำเนินการเต็มรูปแบบในปี 2027

Volantis บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่กำลังสร้างระบบอนุมาน AI ประเภทใหม่ ประกาศระดมทุนซีรีส์ A จำนวน 88 ล้านดอลลาร์ นำโดย Lachy Groom และ Abstract Ventures โดยมี John Doerr, VXI Capital, Triatomic และ Susa Ventures ร่วมลงทุน รวมทั้งนักลงทุนรายย่อยอย่าง Dwarkesh Patel, Naveen Rao และ Sholto Douglas ระบบแรกของบริษัทชื่อ A-1 กำลังได้รับการออกแบบให้รันโมเดลที่มีขนาดเกิน 20 ล้านล้านพารามิเตอร์ ด้วยความเร็วสูงสุด 10,000 โทเคนต่อวินาทีต่อผู้ใช้หนึ่งราย พร้อมทั้งลดต้นทุนการอนุมานต่อโทเคน Volantis กล่าวว่า A-1 จะเพิ่มความจุหน่วยความจำและแบนด์วิดท์พร้อมกันเกือบสองหลักอันดับ โดยใช้การเชื่อมต่อแบบโฟโตนิกที่เชื่อมชิปประมวลผลเข้ากับหน่วยความจำ และรวมแบนด์วิดท์ของชิปหน่วยความจำจำนวนมากเข้าด้วยกันเป็นพูลเดียว สถาปัตยกรรมนี้ใช้ไมโคร VCSEL แบบกำหนดเองแทนเลเซอร์ภายนอก โดยอาศัยห่วงโซ่อุปทาน VCSEL แกลเลียมอาร์เซไนด์ที่มีอยู่เดิม และหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านอุปทานของอินเดียมฟอสไฟด์ โดยลิงก์แบบครบวงจรใช้พลังงานน้อยกว่าหนึ่งพิโคจูลต่อบิต การระดมทุนครั้งนี้จะสนับสนุนการพัฒนาและการนำ A-1 และสถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบโฟโตนิกไปใช้ในเชิงพาณิชย์ รวมถึงการขยายทีมวิศวกร และ Volantis วางแผนส่งมอบเครื่องยนต์อนุมานแบบบูรณาการชุดแรกให้แก่ลูกค้าภายในปี 2027

Cerebras Systems มีภาระผูกพันตามสัญญาที่เหลืออยู่มูลค่า 2.54 หมื่นล้านดอลลาร์ ณ วันที่ 30 มิถุนายน 2026 ซึ่งเป็นงานที่ลูกค้าลงนามแล้วแต่บริษัทยังไม่ได้ส่งมอบ งานในมือนี้สอดคล้องกับที่ฝ่ายบริหารได้ปรับเพิ่มคาดการณ์ในเดือนสิงหาคมสำหรับรายได้หลักที่ 880 ล้านดอลลาร์ถึง 890 ล้านดอลลาร์สำหรับปี 2026 ทั้งปี และเป้าหมายปี 2027 ที่รายได้หลักจะมากกว่าสามเท่า รายได้หลักในไตรมาสที่สองของปี 2026 อยู่ที่ 209.9 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 103% จากปีก่อนหน้า โดยส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับบริการคลาวด์ของบริษัทจากการขยายการติดตั้งให้กับ OpenAI งานที่ลงนามแล้วไม่มีธุรกิจจาก AWS หรือผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลเลอร์รายอื่น แม้ว่า Cerebras คาดว่าข้อเสนอของบริษัทบนแพลตฟอร์ม Bedrock ของ AWS จะพร้อมให้บริการทั่วไปในไตรมาสแรกของปี 2027 ฝ่ายบริหารได้จัดหาความจุศูนย์ข้อมูลได้มากกว่า 600 เมกะวัตต์ ซึ่งเปิดใช้งานแล้วหรือจะพร้อมภายในสิ้นปี 2027 และกล่าวว่าพื้นที่ศูนย์ข้อมูลเป็นคอขวดของอุตสาหกรรม อัตรากำไรขั้นต้นหลักควรแตะจุดต่ำสุดในไตรมาสที่สามของปี 2026 ก่อนที่จะปรับตัวดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในไตรมาสที่สี่ หุ้นซื้อขายต่ำกว่าจุดสูงสุดในรอบ 52 สัปดาห์ 37.3% ที่ระดับ 51.1 เท่าของยอดขาย เทียบกับ 3.1 เท่าสำหรับ S&P 500

เลอโนโวประกาศเปิดตัว เลอโนโว AI Express โครงการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วที่พัฒนาร่วมกับเอ็นวิเดีย ซึ่งช่วยเร่งเส้นทางสู่การใช้งาน AI ในระดับโปรดักชัน โดยลดระยะเวลาจากการสั่งซื้อถึงการจัดส่งเหลือเพียง 15 วันทำการสำหรับการกำหนดค่าที่เข้าเกณฑ์ โครงการนี้เสนอการกำหนดค่าเริ่มต้นอย่างรวดเร็วที่ผ่านการตรวจสอบแล้วสามระดับของ เลอโนโว ไฮบริด AI แฟกทอรี ร่วมกับเอ็นวิเดีย ได้แก่ ระดับเล็ก จัดส่งภายใน 15 วัน สำหรับการทำอินเฟอเรนซ์ให้ผู้ใช้หลายสิบคนที่ 30 TPS ขึ้นไป รองรับขนาดโมเดลตั้งแต่ 7B ถึง 70B สร้างบน เลอโนโว ThinkSystem SR650a V4 พร้อม GPU เอ็นวิเดีย RTX 6000 PRO Blackwell Server Edition สองตัว ระดับกลาง เริ่มจัดส่งภายใน 20 วัน สำหรับผู้ใช้หลายร้อยคน รองรับขนาดโมเดลตั้งแต่ 70B ถึง 400B สร้างบน เลอโนโว ThinkSystem SR675 V3 พร้อม GPU เอ็นวิเดีย RTX 6000 PRO Blackwell Server Edition แปดตัว และระดับใหญ่ เริ่มจัดส่งภายใน 25 วัน สำหรับผู้ใช้หลายพันคน รองรับพารามิเตอร์ได้ถึงหนึ่งล้านล้าน สร้างบน เลอโนโว ThinkSystem SR680a V4 พร้อมเอ็นวิเดีย HGX B300 เลอโนโวอ้างอิงรายงาน 2026 CIO Playbook ที่พบว่าองค์กรต่างๆ คาดหวังผลตอบแทนเฉลี่ย 2.79 ดอลลาร์สหรัฐต่อการลงทุนทุก 1 ดอลลาร์สหรัฐในการดำเนินงาน AI ในวงกว้าง โดยร้อยละ 93 ของผู้ตอบแบบสอบถามในองค์กรคาดหวังผลตอบแทนเป็นบวก แอชลีย์ โกรัคห์ปุรวัลลา ประธานกลุ่มโซลูชันโครงสร้างพื้นฐานของเลอโนโว กล่าวว่าโครงการนี้มอบเส้นทางที่รวดเร็วขึ้นให้ลูกค้าในการติดตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI พร้อมลดความเสี่ยงจากการสร้างเกินความจำเป็นหรือความล่าช้าที่มีค่าใช้จ่ายสูง และคริส แมริออตต์ รองประธานฝ่ายแพลตฟอร์มองค์กรของเอ็นวิเดีย กล่าวว่าโซลูชันพร้อมจัดส่งนี้ผสมผสานระบบที่ผ่านการตรวจสอบของเลอโนโวเข้ากับคอมพิวติ้งแบบเร่งความเร็ว เครือข่าย และซอฟต์แวร์ AI ของเอ็นวิเดีย การกำหนดค่าเหล่านี้รองรับ CPU รุ่นล่าสุดของ AMD และ Intel และสามารถขยายเพิ่มได้ด้วย เรดแฮต AI แฟกทอรี ร่วมกับเอ็นวิเดีย หรือซอฟต์แวร์ NVIDIA AI Enterprise พร้อมทั้ง Veeam Kasten สำหรับความยืดหยุ่นของข้อมูล AI และเลอโนโวกำลังขยายการเข้าถึงผ่านระบบนิเวศพันธมิตรทั่วโลกด้วยกรอบงาน เลอโนโว 360

SiMa.ai สตาร์ทอัพที่พัฒนาชิปและซอฟต์แวร์ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์ โดรน กล้อง และอุปกรณ์อื่น ๆ สามารถรัน AI ได้โดยตรงบนตัวเครื่อง ได้ระดมทุนรอบซีรีส์ซี 150 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 1.45 พันล้านดอลลาร์ การระดมทุนรอบนี้มี Fidelity Management & Research Company และ Amplify เป็นผู้นำร่วม โดยมี Alter Venture Partners, Dell Technologies Capital และ StepStone Group เข้าร่วมลงทุน บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 2018 โดย Krishna Rangasayee ซึ่งเคยดำรงตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของ Groq ผู้ผลิตชิป โดยบริษัทผลิตชิปที่ประหยัดพลังงานซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการส่งข้อมูลไปกลับยังคลาวด์ SiMa.ai หวังว่าประสิทธิภาพการทำงานที่มีความหน่วงต่ำและชิปที่มีราคาย่อมเยากว่าของตน เมื่อเทียบกับ GPU ของ Nvidia จะช่วยให้บริษัทคว้าส่วนแบ่งในตลาดอุปกรณ์ AI เชิงกายภาพที่กำลังเติบโต ซึ่งรวมถึงหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ การระดมทุนรอบใหม่นี้ทำให้ SiMa.ai มีทุนระดมได้รวมทั้งสิ้นกว่า 500 ล้านดอลลาร์ และก่อนหน้านี้สตาร์ทอัพแห่งนี้มีมูลค่าบริษัท 960 ล้านดอลลาร์ หลังการระดมทุนซีรีส์บี 85 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม 2025 ตามข้อมูลของ PitchBook

Advanced Micro Devices ประกาศความร่วมมือกับ Advantech เพื่อเร่งการประมวลผลเวิร์กโหลด Edge AI ด้วยแพลตฟอร์มฝังตัวและ GPU ของ AMD ขณะที่ MindWalk ได้นำ OpenFold3 เข้าสู่การใช้งานจริงบน GPU ตระกูล AMD Instinct พันธมิตรกับ Advantech มุ่งเน้นโซลูชัน Edge AI ที่ขยายขนาดได้โดยขับเคลื่อนผ่านพันธมิตร โดยระบบนิเวศ WEDA ของ Advantech นำโปรเซสเซอร์ AMD Ryzen AI Embedded ไปติดตั้งในแพลตฟอร์ม Edge ที่ผ่านการตรวจสอบล่วงหน้า ซึ่งสามารถนำไปใช้งานทั่วทั้งกลุ่มอุตสาหกรรมได้ ส่วนงาน OpenFold3 ของ MindWalk บน GPU Instinct MI325X เจาะลึกเวิร์กโหลดการคาดการณ์ทางวิทยาศาสตร์ชีวภาพ โดยได้รับการสนับสนุนจากไมโครเซอร์วิสด้านการอนุมานสำหรับกรณีการใช้งานทางวิทยาศาสตร์ระดับการผลิตที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล บริษัทกล่าวว่าการประกาศเหล่านี้สอดคล้องกับแนวทางเดิมของบริษัทในการขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ครอบคลุมทั้งตัวเร่งความเร็ว ซอฟต์แวร์ และระบบแบบครบวงจร และการที่ MindWalk ตรวจสอบรับรอง AMD Inference Microservices รวมถึงเส้นทางแบบ Kubernetes native สู่การผลิตภายใต้การกำกับดูแล ช่วยสนับสนุนมุมมองว่า ROCm และเครื่องมือที่เกี่ยวข้องสามารถลดต้นทุนการเปลี่ยนถ่ายสำหรับโมเดลของบุคคลที่สามได้ นักลงทุนของ AMD กำลังจับตาว่าจะมีกรณีศึกษาการใช้งานจริงเพิ่มเติมอีกกี่รายที่ใช้ GPU AMD Instinct และไมโครเซอร์วิสด้านการอนุมาน ภายในปี 2027 ในภาคส่วนต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ชีวภาพ ความปลอดภัย และระบบอุตสาหกรรม Edge

รายงานที่เพิ่มเข้าในบริการของ ResearchAndMarkets.com ระบุว่า ตลาดโมเดลวิชัน-ภาษาทั่วโลกคาดว่าจะขยายตัวจากประมาณ 3.84 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 เป็น 4.175 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2578 คิดเป็นอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้นที่ร้อยละ 26.95 ระหว่างปี 2569 ถึง 2578 การเติบโตนี้ได้แรงหนุนจากความต้องการขององค์กรที่เพิ่มขึ้นสำหรับปัญญาประดิษฐ์แบบหลายรูปแบบ ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล และการผนวกการให้เหตุผลเชิงภาพเข้ากับกระบวนการทำงานในภาคอุตสาหกรรมและเฉพาะทาง แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ขนาดไฮเปอร์สเกล ซึ่งรวมถึงชิป GPU Blackwell ของ NVIDIA และ Cerebras Wafer-Scale Engine 3 กำลังมอบขีดความสามารถในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการฝึกและใช้งานระบบโมเดลวิชัน-ภาษาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เมื่อจำแนกตามประเภทโมเดล โมเดลวิชัน-ภาษาแบบภาพ-ข้อความครองส่วนแบ่งมากที่สุดที่ร้อยละ 44.5 ขณะที่การติดตั้งใช้งานบนคลาวด์คิดเป็นร้อยละ 66 ของรายได้ตลาดทั้งหมด และกลุ่มไอทีและโทรคมนาคมนำในเชิงอุตสาหกรรมด้วยส่วนแบ่งร้อยละ 16 ภูมิภาคอเมริกาเหนือครองส่วนแบ่งร้อยละ 45 ของรายได้ตลาดโมเดลวิชัน-ภาษาทั่วโลกในปี 2568 โดยได้รับการสนับสนุนจากขีดความสามารถในการพัฒนาโมเดลที่แข็งแกร่ง โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และศูนย์ข้อมูลที่กว้างขวาง และการนำสถาปัตยกรรมที่เน้นการให้เหตุผล เช่น Gemini 2.5 Pro และ GPT-4.1 มาใช้ในองค์กรตั้งแต่ระยะแรก ปัญหาการ hallucinate วัตถุยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำไปใช้ในวงกว้าง โดยโมเดลชั้นนำยังคงมีอัตราความผิดพลาดตามมาตรฐานอุตสาหกรรมอยู่ที่ประมาณร้อยละ 3

CoreWeave ประกาศว่าบริษัทกลายเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายเดียวที่ได้รับคะแนน Platinum ClusterMAX จาก SemiAnalysis ในการประเมิน ClusterMAX ทั้งสามครั้งที่ผ่านมา ระบบคะแนน ClusterMAX ของ SemiAnalysis เป็นเกณฑ์มาตรฐานอิสระที่วัดว่าผู้ให้บริการคลาวด์รองรับงานด้าน AI ขนาดใหญ่ได้ดีเพียงใด ในรายงานฉบับล่าสุด SemiAnalysis พบว่าการตรวจสอบสถานะของ CoreWeave ทำงานได้ตามที่ออกแบบไว้ด้วยความน่าเชื่อถือที่ยอดเยี่ยม และการทดสอบเกือบทั้งหมดได้ค่าตามที่คาดหวังตั้งแต่เริ่มใช้งาน เมื่อมีการเผยแพร่คะแนน ClusterMAX ครั้งแรกในช่วงต้นปี 2025 ได้ประเมินผู้ให้บริการราวสองโหล และพบว่ามีเพียงรายเดียวที่ได้ระดับ Platinum คือ CoreWeave ต่อมาเมื่อ ClusterMAX 2.0 เผยแพร่ในปีเดียวกันนั้น จำนวนผู้เข้าร่วมเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวเป็น 84 ราย และ CoreWeave ยังคงเป็นรายเดียวที่อยู่แถวหน้า ปีเตอร์ ซาลันกี ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ CoreWeave กล่าวว่าการประเมินอิสระสามครั้งติดต่อกัน ซึ่งแต่ละครั้งมีมาตรฐานสูงขึ้นและมีผู้แข่งขันหนาแน่นขึ้น มีความสำคัญต่อลูกค้าที่กำลังตัดสินใจว่าจะรันงานที่พลาดไม่ได้ไว้ที่ใด ขณะที่ดีแลน แพเทล ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ SemiAnalysis เรียก CoreWeave ว่าเป็นมาตรฐานด้านการปฏิบัติการของอุตสาหกรรมนี้ CoreWeave ยังอ้างถึงผลการทดสอบมาตรฐาน MLPerf ที่ทำสถิติใหม่ และการจัดอันดับที่หนึ่งด้านความเร็วในการประมวลผลและความคุ้มค่าราคาต่อประสิทธิภาพสำหรับ Kimi K2.6 ของ Moonshot AI ในการทดสอบประสิทธิภาพการประมวลผลอิสระโดย Artificial Analysis

แอปเปิลกำลังพัฒนาเซิร์ฟเวอร์ AI สำหรับองค์กรโดยสร้างขึ้นรอบโปรเซสเซอร์ M8 Ultra ในอนาคต โดยการออกแบบที่อยู่ระหว่างการพิจารณาใช้ชิปสองตัวหรือสี่ตัว และอาจเปิดตัวในปี 2029 โดยมุ่งเป้าไปที่การประมวลผลอนุมาน AI เป็นหลัก เดอะอินฟอร์เมชันรายงานเมื่อวันที่ 16 กันยายน แอปเปิลยังพิจารณาใช้เทคโนโลยี NVLink Fusion ของ Nvidia เพื่อเชื่อมต่อโปรเซสเซอร์เหล่านั้นด้วย แม้ว่าทั้งเซิร์ฟเวอร์และการมีส่วนร่วมของ Nvidia จะยังไม่สรุปแน่ชัด และโครงการนี้อาจเปลี่ยนแปลงหรือหายไปทั้งหมดก็ได้ สำหรับ Nvidia แล้ว NVLink Fusion ขยายกลยุทธ์การเชื่อมต่อระหว่างกันไปยังซีพียูและตัวเร่งความเร็วแบบกำหนดเองที่ผลิตโดยบริษัทอื่น สร้างแนวป้องกันชั้นที่สองรอบธุรกิจ AI ของตน อุปกรณ์เครือข่ายอาจคิดเป็น 10% ถึง 15% ของต้นทุนฮาร์ดแวร์ศูนย์ข้อมูล AI ซึ่งมอบแหล่งรายได้ที่มีนัยสำคัญให้ Nvidia นอกเหนือจาก GPU แม้ว่าจะสูญเสียยอดขายคอมพิวต์ที่มีมูลค่าสูงกว่าก็ตาม ชิปซีรีส์ M ของแอปเปิลผสมผสานประสิทธิภาพเข้ากับการใช้พลังงานที่ค่อนข้างมีประสิทธิผลอยู่แล้ว และการขายเซิร์ฟเวอร์แบบครบชุดจะทำให้บริษัทเข้าถึงนักพัฒนา AI รัฐบาล และธุรกิจที่ต้องการการประมวลผลอนุมานในเครื่อง แต่เป้าหมายปี 2029 ยังเหลือเวลาหลายปีให้คู่แข่งพัฒนา และจะเป็นการกลับเข้าสู่ธุรกิจเซิร์ฟเวอร์ที่แอปเปิลทิ้งไปเมื่อ Xserve หายไปในปี 2011 อินไซเดอร์ มังกีติดตามกองทุนเฮดจ์ฟันด์ 169 แห่งที่ถือหุ้นแอปเปิลในไตรมาสที่สอง เทียบกับ 170 แห่งในไตรมาสแรก โดย Arrowstreet Capital เพิ่มสถานะ 54% เป็นประมาณ 29.9 ล้านหุ้น ขณะที่ Nvidia เพิ่มขึ้นเป็น 285 กองทุนเฮดจ์ฟันด์จาก 275 แห่ง เนื่องจาก Arrowstreet เพิ่มสถานะใน NVDA 10% เป็นประมาณ 34.7 ล้านหุ้น

ซีอีโอของอินเทลกล่าวว่ากำลังการผลิตซีพียูในปัจจุบันของบริษัทตอบสนองความต้องการของลูกค้าสำหรับงานด้านเอไอได้เพียงประมาณ 50% เท่านั้น ส่งสัญญาณถึงอุปทานที่ตึงตัว ขณะที่ความสนใจสั่งซื้อที่เกี่ยวข้องกับเอไอแข็งแกร่งขึ้น อินเทลและซัพพลายเออร์ซีพียูรายคู่แข่งรายงานความสนใจสั่งซื้อที่เกี่ยวข้องกับเอไอเพิ่มขึ้น หลังจากข่าวเอเจนต์ Muse ของเมตาในเดือนกันยายน 2026 โดยผู้ผลิตชิปที่เชื่อมโยงกับความต้องการพลังประมวลผลเอไอที่ขับเคลื่อนโดย Muse ต่างชี้ถึงแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นต่อการวางแผนกำลังการผลิตซีพียูในรอบการผลิตที่กำลังจะมาถึง เอเจนต์ Muse ของเมตากำลังดึงงานอนุมานเอไอมากขึ้นมาสู่ซีพียูอเนกประสงค์ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อฐานการใช้งาน Xeon และ Core Ultra ที่มีอยู่ของอินเทล และอัตราการตอบสนองความต้องการที่ 50% บ่งชี้ถึงโรงงานที่เดินเครื่องเต็มกำลังและการจัดสรรที่ตึงตัว มากกว่ากำลังการผลิตที่ว่างเปล่า อินเทลออกแบบและผลิตซีพียูและฮาร์ดแวร์คอมพิวติ้งที่เกี่ยวข้องในสหรัฐฯ ไอร์แลนด์ อิสราเอล และภูมิภาคอื่นๆ ดังนั้นภาวะตึงตัวของความต้องการโปรเซสเซอร์ที่เน้นเอไอจึงตัดกับบทบาทของบริษัทในฐานะผู้ผลิตขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โลกโดยตรง สัญญาณที่ตรงที่สุดที่ควรจับตาต่อไปคือ อินเทลจะเริ่มเปิดเผยปริมาณงานในกลุ่มศูนย์ข้อมูลและเอไอที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญซึ่งเชื่อมโยงกับงานเอเจนต์ลักษณะเดียวกับ Muse หรือไม่ พร้อมกับความคืบหน้าที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับการคลี่คลายปัญหางานค้างของซีพียู

หุ้นควอลคอมม์พุ่งขึ้นราว 7% แตะ 190.085 ดอลลาร์ หลังจากบริษัทออกแบบชิปเปิดเผยความร่วมมือด้านโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์กับอเมซอน ซึ่งอาจทำให้ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซและคลาวด์รายนี้ซื้อผลิตภัณฑ์ของควอลคอมม์ได้มากถึง 6 หมื่นล้านดอลลาร์ ภายใต้ข้อตกลงนี้ อเมซอนจะได้รับใบสำคัญแสดงสิทธิที่ผูกกับการซื้อมูลค่าประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์ คิดเป็นราว 6.7% ของเพดานการซื้อที่อาจสูงถึง 6 หมื่นล้านดอลลาร์ ทั้งสองบริษัทยังร่วมกันพัฒนาซิลิคอนสำหรับการประมวลผลแบบอินเฟอเรนซ์โดยเฉพาะ และระบบเชื่อมต่อด้วยแสงที่รองรับความเร็วได้ถึง 1.6 เทระบิตต่อวินาที ดีลนี้เปิดทางให้ควอลคอมม์มีเส้นทางที่น่าเชื่อถือในการเป็นซัพพลายเออร์รายใหญ่ขึ้นในโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ระดับไฮเปอร์สเกล แทนที่จะพึ่งพาชิปมือถือเป็นหลักเพียงอย่างเดียว ที่ราคา 190.085 ดอลลาร์ ควอลคอมม์ซื้อขายสูงกว่ามูลค่าประเมิน GF Value ที่ 175.52 ดอลลาร์อยู่ 8.3% บ่งชี้ว่าตลาดได้สะท้อนโอกาสจากอเมซอนไปบางส่วนแล้ว

หลี่ปู้ ถัน ซีอีโอของอินเทล กล่าวในงานประชุม .conf26 ของ Splunk ที่เมืองเดนเวอร์เมื่อสัปดาห์นี้ว่า ผู้ผลิตชิปรายนี้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้เพียงประมาณ 50% เท่านั้น เนื่องจากความต้องการโปรเซสเซอร์แซงหน้าขีดความสามารถของโรงงาน ถันระบุว่าการขาดแคลนดังกล่าวเกิดจากการพุ่งขึ้นของความต้องการหน่วยประมวลผลกลางสำหรับรันการอนุมานปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นงานที่พึ่งพาซีพียูมากกว่าชิปกราฟิกที่เป็นดาวเด่นในพาดหัวข่าวด้านเอไอ การขาดแคลนนี้สะท้อนให้เห็นในผลประกอบการของอินเทล โดยการเติบโตของรายได้เร่งขึ้นจาก 3% ในไตรมาสที่สามของปี 2025 เป็น 7% ในไตรมาสแรกของปี 2026 และ 25% ในไตรมาสที่สอง ซึ่งรายได้แตะ 1.61 หมื่นล้านดอลลาร์ ขณะที่กลุ่มธุรกิจศูนย์ข้อมูลและเอไอเติบโต 59% แตะ 6.3 พันล้านดอลลาร์ และกลุ่มธุรกิจคอมพิวติ้งสำหรับลูกค้าและเอไอเชิงกายภาพเติบโต 13% อินเทลคาดการณ์รายได้ไตรมาสที่สามไว้ระหว่าง 1.58 หมื่นล้านถึง 1.68 หมื่นล้านดอลลาร์ ซึ่งหมายถึงการเติบโตประมาณ 19% ที่จุดกึ่งกลาง และอัตรากำไรขั้นต้นแบบไม่ตามหลักบัญชี GAAP เพิ่มขึ้นจาก 29.7% เมื่อปีก่อน เป็น 41% ในไตรมาสแรกของปี 2026 และ 41.8% ในไตรมาสที่สอง โดยฝ่ายบริหารคาดว่าจะอยู่ที่ 42% ในไตรมาสที่สาม เดฟ ซินส์เนอร์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน กล่าวว่าบริษัทกำลังเพิ่มการลงทุนอย่างมีนัยสำคัญในด้านเครื่องจักร อุปกรณ์ พื้นที่ห้องคลีนรูม และวัสดุฐานรอง ขณะที่ถันกล่าวว่ากระบวนการผลิต 18A ซึ่งรองรับชิปแล็ปท็อป Panther Lake รุ่นใหม่ อยู่ในขั้นการผลิตปริมาณมากแล้ว ส่วนกระบวนการสืบทอดอย่าง 14A จะเริ่มการผลิตในไตรมาสแรกของปี 2027

Cerebras Systems ประกาศเมื่อวันที่ 1 กันยายนว่าได้สร้างศูนย์ข้อมูล AI แห่งใหม่ในเมืองมิกเกลี ประเทศฟินแลนด์ โดยร่วมมือกับ Compute Nordic Finland ซึ่งจะขยายกำลังการผลิตตามสัญญาเป็นระยะจนถึง 165 เมกะวัตต์ โดยการก่อสร้างระยะแรก 50 เมกะวัตต์เริ่มดำเนินการแล้ว ข้อตกลงนี้ดำเนินไปผ่านคำสั่งซื้อบริการหลายชุด โดยแต่ละชุดมีอายุสัญญาเจ็ดปี ขยายจาก 50 เมกะวัตต์เป็น 80 เมกะวัตต์ และในที่สุดเป็น 165 เมกะวัตต์ และผลการศึกษาอิสระเมื่อวันที่ 12 กันยายน 2568 ประเมินว่าเงินลงทุนในภูมิภาคนี้ในที่สุดจะอยู่ที่ 1.0 พันล้านยูโรถึง 1.7 พันล้านยูโร Cerebras รายงานเมื่อวันที่ 12 สิงหาคมว่ารายได้จากคลาวด์สำหรับไตรมาสที่สิ้นสุดวันที่ 30 มิถุนายน เพิ่มขึ้น 281% จากปีก่อนหน้า โดยมีภาระผูกพันกับลูกค้าที่ต้องส่งมอบอีก 25.4 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่อัตรากำไรขั้นต้นหลักอยู่ที่ 41% สูงกว่าปีก่อนหน้าประมาณ 940 เบซิสพอยต์ ตามหลักการบัญชี GAAP อัตรากำไรขั้นต้นไตรมาสสองอยู่ที่ 14% และอัตรากำไรจากการดำเนินงานติดลบ 265% และแม้แต่อัตราวัดหลักที่ตัดค่าตอบแทนเป็นหุ้น ค่าตัดจำหน่ายใบสำคัญแสดงสิทธิ และต้นทุนศูนย์ข้อมูลที่ส่งผ่านออกไป ก็ยังแสดงอัตรากำไรจากการดำเนินงานติดลบ 16% สำหรับไตรมาสที่สาม Cerebras คาดการณ์อัตรากำไรจากการดำเนินงานหลักระหว่างติดลบ 25% ถึงติดลบ 23% จากรายได้หลัก 214 ล้านดอลลาร์ถึง 216 ล้านดอลลาร์ ขณะที่การถือครองของกองทุนเฮดจ์ฟันด์เพิ่มขึ้นจากศูนย์กองทุนเป็น 78 กองทุน และสัดส่วนการขายชอร์ตอยู่ที่ 11.88% ของหุ้นที่หมุนเวียนในตลาด

Xeal เปิดตัว Laitent ซึ่งบริษัทระบุว่าเป็นเครือข่ายคอมพิวต์เพื่อการประมวลผลที่ขอบเครือข่ายแห่งแรกของโลก ที่ใช้ความจุการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าที่ไม่ได้ใช้งาน โดยดึงโครงสร้างพื้นฐานทางไฟฟ้าที่ได้รับอนุญาตและติดตั้งแล้วกว่า 200 เมกะวัตต์ ครอบคลุมทรัพย์สินกว่า 1,600 แห่ง Xeal ซึ่งเป็นสมาชิกของ NVIDIA Inception มีแผนติดตั้ง GPU ของ NVIDIA มากกว่า 100,000 ตัว ควบคู่ไปกับโครงสร้างพื้นฐานการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า และได้สร้างความร่วมมือกับ Rafay Systems สำหรับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI, Spectrum Business สำหรับไฟเบอร์ระดับองค์กรโดยเฉพาะ, ผู้จัดการอสังหาริมทรัพย์และทรัพย์สินหลายสิบราย และผู้ให้บริการประมวลผลระดับ Tier 1 สำหรับกำลังประมวลผลสูงสุด 5 เมกะวัตต์ Laitent Pod แห่งแรกจะเริ่มเปิดใช้งานร่วมกับพันธมิตร JVM Realty ภายในสิ้นปี 2026 Laitent Pod แต่ละแห่งมีขนาดประมาณหนึ่งช่องจอดรถ บรรจุ GPU NVIDIA Hopper หรือ Blackwell Ultra ได้สูงสุด 48 ตัว ไม่ต้องต่อท่อน้ำ และทำงานเงียบที่ระดับเสียงต่ำกว่า 65 เดซิเบล ให้ความหน่วงต่ำกว่า 20 มิลลิวินาทีในเขตเมือง Xeal กล่าวว่าสถานีชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าโดยทั่วไปใช้งานที่ความจุน้อยกว่า 10% ของที่ได้รับอนุญาต และบริษัทนำความจุที่เหลืออีก 90% มาใช้ในการประมวลผล โดยเจ้าของทรัพย์สินสามารถเพิ่มมูลค่าทรัพย์สินได้มากถึง 1 ล้านดอลลาร์ ด้วยการลงทุนล่วงหน้าที่น้อยมากหรือไม่มีเลย เมื่อมองข้ามความจุการชาร์จที่ติดตั้งแล้ว 200 เมกะวัตต์ในเบื้องต้น Xeal มีแผนปลดล็อกกำลังความจุที่มีอยู่แล้วกว่า 1 กิกะวัตต์ทั่วทั้งการติดตั้งอสังหาริมทรัพย์และการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า

เจนเซน หวง ซีอีโอของเอ็นวิเดีย กล่าวว่าบริษัทคาดว่ายอดขายชิปในปีหน้าจะอยู่ที่ประมาณสองเท่าของระดับปีนี้ ส่งผลให้หุ้นปรับขึ้นมากกว่าร้อยละ 2 เมื่อวันพฤหัสบดี ในการกล่าวสุนทรพจน์ที่งานแห่งหนึ่งในสกอตแลนด์ หวงชี้ถึงอุปสงค์ที่ยังคงต่อเนื่อง ขณะที่ภาคธุรกิจขยายการใช้ปัญญาประดิษฐ์มากขึ้น เอ็นวิเดียยังเผยผลการทดสอบ MLPerf เบื้องต้นเมื่อวันที่ 16 กันยายน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์ม Vera Rubin NVL72 เจเนอเรชันถัดไปของบริษัทให้ปริมาณงานประมวลผลการอนุมาน (inference throughput) สูงถึง 3.7 เท่าของระบบ GB300 รุ่นก่อนหน้าในการทดสอบ Qwen3-VL ขณะนี้ Vera Rubin เข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบแล้ว โดยคาดว่าจะเริ่มจัดส่งได้ในฤดูใบไม้ร่วงนี้ ตลาดโดยรวมยังหนุนให้หุ้นปรับขึ้นเพิ่มเติม โดยหุ้นสหรัฐฯ ฟื้นตัวเมื่อวันพฤหัสบดี ขณะที่ราคาน้ำมันลดลงมากกว่าร้อยละ 2 และอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ อายุ 10 ปีผ่อนคลายลง ช่วยให้หุ้นกลุ่มเทคโนโลยีฟื้นตัวจากแรงกดดันในช่วงที่ผ่านมา

แบงก์ ออฟ อเมริกา ประเมินว่า Meta Platforms อาจประหยัดเงินได้ราว 8.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2027 หากนำงานด้าน AI ไปรันบนชิปที่พัฒนาขึ้นเองแทนการซื้อชิปจากผู้ผลิตรายอื่น โดยตัวเลขนี้เป็นประมาณการของนักวิเคราะห์ภายนอก ไม่ใช่คำแนะนำของบริษัท ตัวเลขดังกล่าวอ้างอิงแผนงานที่ชัดเจน โดย Meta วางแผนจะติดตั้งชิป MTIA 450 รุ่นที่สาม ซึ่งใช้ชื่อรหัสว่า Arke ในช่วงครึ่งแรกของปี 2027 ตามด้วยชิป MTIA 500 หรือ Astrid ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าในช่วงหลังของปีเดียวกัน ทั้งสองรุ่นพัฒนาร่วมกับ Broadcom และมุ่งเป้าไปที่งานประมวลผล AI หรือ AI inference แบงก์ ออฟ อเมริกา ประเมินว่า Meta จะติดตั้งกำลังการผลิตที่ถือครองเองราว 5 ถึง 6 กิกะวัตต์ในปี 2027 ด้วยต้นทุนรวมประมาณ 200 พันล้านดอลลาร์ สมมติว่าชิปคิดเป็น 60% ของค่าใช้จ่ายดังกล่าว และประเมินว่าชิปที่พัฒนาขึ้นเองของ Meta ถูกกว่าชิปเทียบเท่าจากผู้ผลิตรายอื่นราว 40% ฮ็อก ตัน ซีอีโอของ Broadcom กล่าวว่าชิปที่ปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะของลูกค้าแต่ละรายให้ประสิทธิภาพเหนือกว่าจีพียูใด ๆ และทำได้ในต้นทุนเพียงครึ่งเดียว พร้อมยืนยันว่า Broadcom จะส่งมอบตัวเร่งความเร็ว MTIA สามรุ่นให้แก่ Meta ระหว่างนี้จนถึงสิ้นปี 2027 คำแนะนำการใช้จ่ายลงทุนของ Meta สำหรับปีงบประมาณ 2026 อยู่ที่ 130 พันล้านดอลลาร์ถึง 145 พันล้านดอลลาร์ ลดกรอบลงจาก 125 พันล้านดอลลาร์ถึง 145 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่คำแนะนำค่าใช้จ่ายรวมปรับขึ้นเป็น 165 พันล้านดอลลาร์ถึง 169 พันล้านดอลลาร์ ส่วนรายได้ไตรมาสสองของปี 2026 อยู่ที่ 60.80 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 27.96% เมื่อเทียบกับปีก่อน โดยมาจากรายได้โฆษณา 59.36 พันล้านดอลลาร์

อินเทลรายงานผลการทดสอบ MLPerf Inference v6.1 ล่าสุดว่ามีประสิทธิภาพดีขึ้นทั้งในโปรเซสเซอร์ Intel Xeon 6 และ GPU ตระกูล Intel Arc Pro B-series โดยโปรเซสเซอร์ Intel Xeon 6980P ให้ทรูพุตของ Llama 3.1 8B ในโหมด Server สูงขึ้น 2.4 เท่า และทรูพุตในโหมด Offline สูงขึ้น 56% เมื่อเทียบกับ MLPerf v6.0 บนฮาร์ดแวร์ชุดเดียวกัน ขณะที่ผลการทดสอบจากลูกค้าและพาร์ตเนอร์เพิ่มขึ้นจาก 29 รายเป็น 39 ราย โดยมี Oracle, Red Hat, Quanta Cloud Technology และ Supermicro เข้าร่วมส่งผลทดสอบเป็นครั้งแรก อินเทลยังขยายการเข้าร่วมของ Xeon 6 จากสองรุ่นเป็นห้ารุ่น ส่งผลให้ผลทดสอบการประมวลผลด้วยซีพียูเพิ่มขึ้นจาก 24 รายการเป็น 35 รายการ และ GPU Arc Pro B70 รองรับงานต่างๆ รวมถึง Llama 2 70B, gpt-oss-120B และ Whisper โดยระบบที่ใช้ GPU สี่ตัวมีความจุหน่วยความจำวิดีโอ 128GB และมีประสิทธิภาพในโหมด Server สูงขึ้น 36% และโหมด Offline สูงขึ้น 27% เมื่อเทียบกับ MLPerf v6.0 อินเทลยังร่วมพัฒนาผลทดสอบสำหรับเกณฑ์วัดใหม่แบบ retrieval-augmented generation แบบครบวงจร โดยใช้ระบบที่จับคู่โปรเซสเซอร์ Xeon 6787P กับ GPU Arc Pro B70 สี่ตัวเพื่อแบ่งภาระงานระหว่างซีพียูและ GPU อินเทลต้องเผชิญการแข่งขันจาก Qualcomm ซึ่งกำลังขยายเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล AI ผ่านแพลตฟอร์ม Dragonfly และจาก AMD ซึ่งกำลังเสริมความแข็งแกร่งให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ด้วยแพลตฟอร์ม Helios

เมตา แพลตฟอร์มส์ กำลังรุกหนักขึ้นในธุรกิจชิป AI ที่ออกแบบเอง โดยชิปเจนเนอเรชันใหม่ที่ออกแบบภายในบริษัทมีกำหนดเข้าสู่ศูนย์ข้อมูลของบริษัทในช่วงครึ่งแรกของปี 2027 ปัจจุบันบริษัทกำลังทดสอบโปรเซสเซอร์ MTIA 450 เจนเนอเรชันที่สาม ซึ่งใช้โค้ดเนมว่า Arke ขณะที่รุ่นสืบทอดคือ MTIA 500 หรือ Astrid คาดว่าจะออกแบบเสร็จสมบูรณ์ในราวหนึ่งเดือนและเข้าสู่ศูนย์ข้อมูลภายในสิ้นปี 2027 เมตากำลังร่วมงานกับบรอดคอมในด้านการออกแบบชิป และไต้หวัน เซมิคอนดักเตอร์ แมนูแฟกเจอริง ในด้านการผลิต และได้มุ่งมั่นที่จะติดตั้งชิปเหล่านี้มากกว่าหนึ่งกิกะวัตต์ภายในระยะเวลา 12 เดือน ชิป Arke จำนวน 12 ตัวที่ TSMC ส่งมอบเมื่อวันที่ 1 กันยายน มีประสิทธิภาพอยู่ในช่วง 2% ถึง 3% ของผลจำลองของเมตา และได้รันโมเดลของเมตาควบคู่กับโมเดลจากดีพซีคและอาลีบาบาแล้ว เมตายังได้ยกเลิกโปรเซสเซอร์ Olympus ที่วางแผนไว้ ซึ่งตั้งใจจะรองรับทั้งการฝึกสอนและการอนุมานของ AI โดยส่วนหนึ่งเป็นเพราะความกังวลเรื่องต้นทุน และหันมาให้ความสำคัญกับการอนุมาน ซึ่งเป็นการรันโมเดล AI ในชีวิตประจำวันแทน

Cirrascale Cloud Services ประกาศเปิดตัว Cirrascale Inference Platform อย่างเป็นทางการในงาน AI Infra Summit ที่เมืองซานตาคลารา โดยเป็นชุดซอฟต์แวร์ครบวงจรสำหรับงาน AI inference ระดับองค์กร แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรันโมเดลโอเพนซอร์ส โมเดลส่วนตัวของตนเอง และระบบนิเวศโมเดลแบบปิดได้จากแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์เลสเดียว รวมถึง Google Gemini ที่ให้บริการภายในองค์กรผ่าน Google Distributed Cloud และดำเนินการโดย Cirrascale ชั้นการเลือกโมเดลและฮาร์ดแวร์ของแพลตฟอร์มจะกำหนดเส้นทางแต่ละคำขอไปยังโมเดลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ และรันบนตัวเร่งความเร็วที่ดีที่สุดที่มีอยู่จาก NVIDIA, AMD, Tenstorrent และ Qualcomm โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดเพื่อสลับใช้งาน และทีมงานสามารถปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลส่วนตัวของตนเองได้โดยที่ข้อมูลนั้นไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อมขององค์กร แพลตฟอร์มนี้ยังมีประสบการณ์แชทส่วนตัวแบบพร้อมใช้งานที่เชื่อมต่อกับฐานความรู้ของบริษัท มีเครื่องมือควบคุมในตัวสำหรับจัดการค่าใช้จ่ายด้าน AI across ทีมต่างๆ และมีมาตรการกำกับดูแลสำหรับงานเอเจนต์ ซึ่งสอดคล้องกับข้อกำหนด HIPAA, SOC 2 และ FedRAMP ในกรณีที่จำเป็น ปัจจุบัน Cirrascale Inference Platform พร้อมให้บริการแล้วในภูมิภาคสหรัฐอเมริกาและภูมิภาคต่างประเทศของ Cirrascale

ฮ็อก ตัน ซีอีโอของโบรดคอม กล่าวว่าเขาเห็นเหตุผลน้อยมากที่จะเปลี่ยนแปลงมุมมองระยะยาวของบริษัทเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ โดยโต้กลับความกังวลเรื่องการชะลอตัวของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ระดับแนวหน้า ซึ่งทำให้หุ้นชิปดิ่งลงอย่างรุนแรงเมื่อวันจันทร์ ในการให้สัมภาษณ์กับซีเอ็นบีซีเมื่อวันจันทร์ ตันกล่าวว่าโบรดคอมยังคงคาดว่าความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวติ้งที่ใช้ทั้งสำหรับการพัฒนาโมเดล AI และการประมวลผลจะยังคงแข็งแกร่ง คำกล่าวนี้ตอกย้ำประมาณการที่มีอยู่แล้วของบริษัทสำหรับปีงบประมาณ 2027 และ 2028 การเทขายครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากความเห็นของดาริโอ อาโมเดย์ ซีอีโอของแอนโทรปิก ที่เรียกร้องให้ใช้แนวทางที่รอบคอบมากขึ้นต่อความก้าวหน้าของโมเดล AI โดยแซม อัลต์แมน ซีอีโอของโอเพนเอไอ และอีลอน มัสก์ ก็ได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับจังหวะและความเสี่ยงของการพัฒนา AI เช่นกัน ตันคาดว่าแอนโทรปิกจะกลายเป็นลูกค้าชิปสั่งทำรายใหญ่ที่สุดของโบรดคอมในปี 2027 และจะรักษาตำแหน่งนั้นไว้ในปี 2028 แซงหน้าอัลฟาเบตขึ้นเป็นลูกค้าชิปสั่งทำรายใหญ่ที่สุดของบริษัท เขายังชี้ไปที่การประมวลผล ซึ่งคือการรันโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกแล้วเพื่อการใช้งานในชีวิตประจำวัน ว่าเป็นอีกหนึ่งแหล่งที่เป็นไปได้ของความต้องการที่ยั่งยืน

AnalogAI ได้เลือกใช้ทรัพย์สินทางปัญญาฮาร์ดแวร์นิวโรมอร์ฟิก memBrain Synaptic Analog Generative Engine หรือ memBrain SAGE จากบริษัท Silicon Storage Technology ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Microchip Technology สำหรับโปรเซสเซอร์ Edge AI เชิงพาณิชย์รุ่นแรกของบริษัท AnalogAI กำลังใช้ IP memBrain SAGE ของ SST เพื่อมอบประสิทธิภาพการประมวลผลแบบอะนาล็อกในหน่วยความจำที่ระดับพลังงานหนึ่งวัตต์หรือต่ำกว่าสำหรับการใช้งาน Edge ที่ใช้พลังงานต่ำมาก โดยมุ่งเป้าไปที่หุ่นยนต์มนุษย์ที่ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อม โดรน และยานพาหนะ Mark Reiten รองประธานอาวุโสของหน่วยธุรกิจ Intelligent Compute ของ Microchip กล่าวว่า IP นี้ทำหน้าที่เป็นกลไกการอนุมานหลักสำหรับผลิตภัณฑ์รุ่นแรกของ AnalogAI โดยมอบประสิทธิภาพการประมวลผลและประสิทธิภาพด้านพลังงานตามที่บริษัทต้องการ Jaejun Lee ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ AnalogAI กล่าวว่าบริษัทเลือก IP memBrain SAGE ที่ผ่านการพิสูจน์ในระดับซิลิคอนแล้วหลังการค้นหาทั่วทั้งอุตสาหกรรม เนื่องจากช่วยเร่งการพัฒนาให้เร็วขึ้นพร้อมทั้งบรรลุเป้าหมายด้านพลังงานต่ำมากและประสิทธิภาพสูง IP memBrain SAGE ได้รับการพัฒนาและนำไปใช้งานในกระบวนการผลิตเวเฟอร์ขนาด 40 นาโนเมตรและ 28 นาโนเมตร โดยใช้หน่วยความจำ SuperFlash ที่พร้อมสำหรับการผลิตจริง พร้อมแผนงานที่รวมถึงการพัฒนาที่ขนาด 22 นาโนเมตร

สตาร์ทอัพเซมิคอนดักเตอร์สัญชาติเนเธอร์แลนด์อย่าง Euclyd ระดมทุนได้ 231 ล้านดอลลาร์ในรอบซีรีส์ A โดยมี Samsung หนุนหลัง การระดมทุนรอบนี้มูลค่า 200 ล้านยูโรมี Samsung ร่วมเป็นผู้นำalongside Somerset Capital Partners, กองทุน Scaleup Europe Fund ซึ่งบริหารโดย EQT และ Innovation Industries ตามรายงานของ CNBC Euclyd ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 โดย Bernardo Kastrup และ Atul Sinha ที่ High Tech Campus Eindhoven ในเนเธอร์แลนด์ โดยกำลังพัฒนาระบบชิปที่ออกแบบมาเพื่อลดการใช้พลังงานและต้นทุนในการรันโมเดล AI โดยมุ่งเป้าไปที่การประมวลผล AI หรือ inference มากกว่าการฝึกโมเดล Bernardo Kastrup ประธานเจ้าหน้าที่บริหารกล่าวกับ CNBC ว่า Samsung นำมาซึ่งมากกว่าแค่เงินทุน โดยอ้างถึงการผลิตหน่วยความจำ ความลึกทางวิศวกรรม ความรู้ด้านระบบ ห่วงโซ่อุปทาน และเครือข่ายของบริษัท Dede Goldschmidt รองประธานอาวุโสของ Samsung Electronics และหัวหน้าศูนย์นวัตกรรมเซมิคอนดักเตอร์ของ Samsung กล่าวว่าแนวทางของ Euclyd ตอบโจทย์ข้อจำกัดที่แท้จริงในศูนย์ข้อมูล AI บริษัทวางแผนจะใช้เงินที่ได้จากการระดมทุนเพื่อขยายทีมวิศวกรรม พัฒนาซิลิคอนและระบบให้ก้าวหน้า และสร้างความร่วมมือในระบบนิเวศ โดย Kastrup กล่าวว่าคาดว่าจะเปิดตัวระบบชิปจริงในปี 2028 และให้บริการลูกค้าองค์กรหลายพันรายภายในปี 2030 แม้ว่า Euclyd ยังไม่ได้สาธิตระบบชิปของตนในสภาพแวดล้อมเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ก็ตาม การระดมทุนครั้งนี้เกิดขึ้นในขณะที่การลงทุนในชิป AI ทางเลือกอื่นนอกเหนือจาก Nvidia เติบโตขึ้น โดยส่วนแบ่งตลาดของ Nvidia ในกลุ่มชิปสำหรับ inference อยู่ที่ประมาณ 60% ถึง 75% ในปี 2025 และกำลังเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากซิลิคอนแบบกำหนดเองที่พัฒนาทั้งโดยผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และสตาร์ทอัพ

EUCLYD บริษัทระบบเซมิคอนดักเตอร์จากเมืองไอนด์โฮเฟน ประกาศว่าได้ลงนามในรอบระดมทุนซีรีส์ A มูลค่ากว่า 200 ล้านยูโร โดยรอบนี้มีผู้นำการลงทุนร่วม ได้แก่ ซัมซุง, Somerset Capital Partners, Scaleup Europe Fund ซึ่งบริหารโดย EQT และ Innovation Industries พร้อมด้วยผู้ร่วมลงทุนอย่าง EIFO กองทุนเพื่อการส่งออกและการลงทุนของเดนมาร์ก, imec.xpand, หน่วยงานพัฒนาบราบันต์ (BOM) และ Quadri ปีเตอร์ เวนนิงก์ อดีตประธานและซีอีโอของ ASML เข้าร่วม EUCLYD ในตำแหน่งประธานคณะกรรมการ เงินทุนครั้งนี้จะใช้ขยายองค์กรวิศวกรรมของ EUCLYD เร่งแผนงานด้านซิลิคอนและระบบ เสริมสร้างความร่วมมือในระบบนิเวศ และเตรียมบริษัทให้พร้อมสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ในตลาด AI ทั้งระดับองค์กร ระดับรัฐ และระดับไฮเปอร์สเกล หัวใจของแผนงาน EUCLYD คือ craftwerk ซึ่งบริษัทอธิบายว่าเป็นซิลิคอน AI แบบเอเจนติกตัวแรกของโลก และ craftwerk station CWS ซึ่งบริษัทเรียกว่าเป็นโรงงาน AI ระดับเอกซะสเกลที่ใช้พลังงานต่ำที่สุดในโลก

การเทขายเมื่อวันที่ 14 กันยายนตีความว่าการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ระดับแนวหน้าที่ชะลอลงเป็นข่าวร้ายสำหรับชิป แต่ Reuters Breakingviews มองว่าการชะลอความร้อนแรงของการเทรนโมเดลขนาดยักษ์อาจเปลี่ยนทิศทางการลงทุนด้าน AI ราว 1 ล้านล้านดอลลาร์ในปีนี้บางส่วนไปสู่อินเฟอเรนซ์ ซึ่งเป็นขั้นตอนที่โมเดลที่มีอยู่ตอบคำถามและรันเอเจนต์ การเปลี่ยนแปลงนี้จะสร้างการแข่งขันที่แตกต่างออกไปสำหรับอินเทลและเอ็นวิเดีย เพราะอินเฟอเรนซ์ไม่ได้ทำให้จีพียูหมดความจำเป็น แต่กลับขยายรายการวัสดุและอุปกรณ์ที่ต้องใช้ โอกาสของอินเทลอยู่ที่ซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์ เนื่องจากแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้งานจริงต้องมีการประสานงาน หน่วยความจำ ระบบเครือข่าย และการประมวลผลอเนกประสงค์รอบตัวเร่งความเร็ว โดยอินเทลรายงานรายได้จากศูนย์ข้อมูลและ AI อยู่ที่ 6.3 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสล่าสุด เพิ่มขึ้น 59% เมื่อเทียบกับปีก่อน ความเสี่ยงยังอยู่ที่การดำเนินงาน เพราะอินเทลใช้จ่ายมหาศาลเพื่อฟื้นความเป็นผู้นำด้านการผลิต และยังมีกระแสเงินสดอิสระปรับปรุงแล้วติดลบในไตรมาสล่าสุด การเติบโตของอินเฟอเรนซ์จะช่วยได้ก็ต่อเมื่ออินเทลรักษาส่วนแบ่งตลาดและอัตรากำไรไว้ได้มากพอเมื่อเผชิญกับ AMD ซีพียูสถาปัตยกรรม Arm และตัวเร่งความเร็วเฉพาะทาง เอ็นวิเดียยังเป็นข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุดต่อแนวคิดการหมุนเงินลงทุนแบบง่าย ๆ เพราะจีพียูของบริษัทรันได้ทั้งเทรนนิ่งและอินเฟอเรนซ์ และ CUDA รวมถึงระบบที่เน้นอินเฟอเรนซ์รุ่นใหม่ ๆ เปิดทางให้บริษัทสร้างรายได้จาก AI ที่ติดตั้งใช้งานแล้วแม้การเทรนระดับแนวหน้าจะชะลอลง โดยผลกระทบด้านลบเป็นเพียงเรื่องเปรียบเทียบมากกว่าจะถึงขั้นอยู่รอดหรือไม่ ฐานข้อมูลของ Insider Monkey นับกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ถือหุ้นอินเทลได้ 138 แห่งในไตรมาสที่สองของปี 2026 เพิ่มจาก 112 แห่งในไตรมาสแรก โดย AQR Capital Management ถือ 10,742,567 หุ้นหลังลดสถานะลง 7% ขณะที่เอ็นวิเดียเพิ่มเป็น 285 กองทุนจาก 275 กองทุน และ Fisher Asset Management เพิ่มสถานะ 3% เป็น 90,935,947 หุ้น ซึ่งเป็นการยื่นเอกสารก่อนที่ตลาดจะตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยเมื่อวันที่ 14 กันยายน อินเทลมียอดขายชอร์ต 152,248,752 หุ้น ณ วันที่ 31 สิงหาคม คิดเป็น 3.02% ของหุ้นที่ซื้อขายได้ โดยใช้เวลา 1.69 วันในการปิดสถานะ

Cerebras Systems กำลังขยายแผนงานเทคโนโลยีและฐานลูกค้าเพื่อเสริมความแข็งแกร่งในตลาด AI Inference โดยมุ่งเป้าไปที่งานด้านการเขียนโค้ด AI แบบเอเจนต์ ความปลอดภัย และเวิร์กโหลดระดับองค์กร ขณะที่ต้องแข่งขันกับ NVIDIA และ Alphabet รายได้จากคลาวด์หลักและบริการอื่น ๆ พุ่งขึ้น 287% เมื่อเทียบปีต่อปี แตะ 127.7 ล้านดอลลาร์ในไตรมาสที่สองของปี 2026 บริษัทคาดว่าจะเพิ่มความเร็วของระบบเป็นสองเท่าทุกปีในอีกหลายปีข้างหน้า และเพิ่มปริมาณการประมวลผลมากกว่า 20 เท่าภายใน 18 เดือนข้างหน้า ขณะที่สถาปัตยกรรม inference แบบแยกส่วนที่ใช้ร่วมกับ AMD จะผสานระบบของ Cerebras เข้ากับแร็ก AMD Helios เพื่อเพิ่มปริมาณการประมวลผลได้สูงสุดถึงห้าเท่า ความร่วมมือกับ Amazon Web Services คาดว่าจะนำ inference แบบแยกส่วนมาสู่ Amazon Bedrock ในไตรมาสแรกของปี 2027 และ Cerebras รองรับ GPT-5.6 Sol ของ OpenAI ด้วยความเร็วที่เร็วกว่า 10 เท่า โดยคาดว่าจะเริ่มมีรายได้จากผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลเลอร์รายอื่น ๆ ราวกลางปี 2027 Cerebras ลงนามข้อตกลงหกฉบับในไตรมาสที่สอง โดยแต่ละฉบับมีมูลค่ามากกว่า 30 ล้านดอลลาร์ และเพิ่มลูกค้าอย่าง Cognition, Lovable และ Figma ในด้านการเขียนโค้ดด้วย AI ขณะที่ Block, AlphaSense และ GSK ใช้ inference ความเร็วสูงของบริษัทสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และ CrowdStrike ถือเป็นการก้าวเข้าสู่ตลาดความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI บริษัทมีกำลังการผลิตศูนย์ข้อมูลที่เปิดใช้งานแล้วหรืออยู่ในสัญญามากกว่า 600 เมกะวัตต์จนถึงสิ้นปี 2027 และคาดว่ากำลังการผลิตจะเพิ่มขึ้นมากกว่าสิบเท่าในปี 2026 โดยได้รับการสนับสนุนจากอุปทานเวเฟอร์ที่securedจาก TSMC

ไพเพอร์ แซนด์เลอร์ เริ่มต้นวิเคราะห์หุ้นอินเทลด้วยคำแนะนำระดับถือ และราคาเป้าหมาย 110 ดอลลาร์ แม้ว่าบริษัทจะคาดว่าผู้ผลิตชิปรายนี้จะรักษาการเติบโตของรายได้ต่อปีในระดับสูงเกือบ 20% ไปจนถึงปี 2030 รายได้รวมของอินเทลปีที่แล้วทรงตัวอยู่ที่ 5.29 หมื่นล้านดอลลาร์ และประมาณการของนักวิเคราะห์ในปัจจุบันคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 19% ในปี 2026 เป็น 6.3 หมื่นล้านดอลลาร์ การเร่งตัวที่คาดไว้นี้ได้แรงหนุนจากความต้องการซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่เพิ่มขึ้นสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ที่ประมวลผลงานแบบอินเฟอเรนซ์และงานแบบเอเจนติก ซึ่งเป็นแนวโน้มที่บริษัทแอดวานซ์ ไมโคร ดีไวซ์ส ประเมินว่ากำลังทำให้สัดส่วนซีพียูต่อจีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์เคลื่อนเข้าสู่ระดับ 1 ต่อ 1 จากเดิม 1 ต่อ 4 หรือ 1 ต่อ 8 มีรายงานว่าอินเทลมียอดคำสั่งซื้อซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์ค้างส่งนานกว่าหกเดือน และราคาซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์ได้ปรับขึ้นแล้ว 10% ถึง 35% โดยดิจิไทม์สรายงานว่าบริษัทวางแผนจะขึ้นราคาอีก 10% ในเดือนหน้า แบงก์ ออฟ อเมริกา คาดว่าตลาดรวมที่สามารถเข้าถึงได้ของซีพียูสำหรับเซิร์ฟเวอร์จะเติบโตเกือบ 5 เท่าระหว่างปี 2025 ถึง 2030 แตะระดับกว่า 1.7 แสนล้านดอลลาร์ภายในสิ้นทศวรรษนี้