ในขณะที่เตือนสาธารณะเกี่ยวกับ”ความไร้เหตุผล”ในตลาด AI ผู้นำของ Google ได้สั่งให้เป็นการส่วนตัวในการขยายโครงสร้างพื้นฐานเชิงรุกเพื่อเพิ่มความสามารถในการให้บริการ AI เป็นสองเท่าทุก ๆ หกเดือน
ตามการนำเสนอที่ดูโดย CNBC ในสัปดาห์นี้ คำสั่งดังกล่าวตั้งเป้าที่จะเพิ่มขนาดขึ้นอีก 1,000 เท่าภายใน 5 ปีเพื่อรองรับ”ยุคแห่งการอนุมาน”ที่ต้องใช้การประมวลผลอย่างหนัก
จัดทำโดย Amin Vahdat รองประธานฝ่ายโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งคำสั่งภายในนี้แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับความคิดเห็นล่าสุดของ CEO Sundar Pichai ต่อ บทสัมภาษณ์ของ BBC เกี่ยวกับฟองสบู่ที่อาจเกิดขึ้น
ด้วยแรงผลักดันจากความกลัวการลงทุนน้อยเกินไป กลยุทธ์นี้จึงอาศัยซิลิคอนแบบกำหนดเอง เช่น ชิป Ironwood TPU ของ Google เพื่อป้องกันไม่ให้ต้นทุนหมุนวนควบคู่ไปกับการเติบโตของกำลังการผลิต
คำสั่ง 1,000 เท่า: ภายใน War Room ของ Google
รายละเอียดที่เกิดขึ้นจากการประชุมทุกฝ่ายในวันที่ 6 พฤศจิกายน ทำให้เห็นภาพของบริษัทที่ดำเนินกิจการในช่วงสงคราม
รองประธานฝ่ายโครงสร้างพื้นฐาน Amin Vahdat นำเสนอแผนงานชื่อ”โครงสร้างพื้นฐาน AI”ซึ่งวางข้อกำหนดการเติบโตแบบทวีคูณที่จำเป็นเพื่อให้ทันกับความต้องการ เห็นได้ชัดว่าคำสั่งดังกล่าวกำหนดให้ Google เพิ่มความสามารถในการให้บริการ AI เป็นสองเท่าทุก ๆ หกเดือนเพื่อรักษาตำแหน่งทางการแข่งขัน
การคาดการณ์ระยะยาวตั้งเป้าหมายที่จะเพิ่มขีดความสามารถให้เพิ่มขึ้นถึง 1,000 เท่าภายในเวลาเพียงสี่ถึงห้าปี การขับเคลื่อนการเร่งความเร็วนี้ไม่ใช่การฝึกโมเดลซึ่งในอดีตใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานไปสู่”ยุคแห่งการอนุมาน”
โมเดลอย่าง Gemini 3 Pro ที่เพิ่งเปิดตัวเมื่อเร็ว ๆ นี้ ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาลและต่อเนื่องเพื่อทำงานให้เหตุผลและรันโค้ด
Vahdat เตือนว่า”การแข่งขันในโครงสร้างพื้นฐาน AI มีความสำคัญที่สุดและยังเป็นส่วนที่แพงที่สุดของการแข่งขัน AI ด้วย”
ความรู้สึกนี้ได้รับการเสริมแรงโดย CEO Sundar Pichai กล่าวถึงการพลาดโอกาสกับ Veo ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างวิดีโอของบริษัท เนื่องจากข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ พิชัยยอมรับว่าแม้จะมีการเติบโตของระบบคลาวด์ที่แข็งแกร่ง แต่”ตัวเลขเหล่านั้นจะดีกว่ามากถ้าเรามีการประมวลผลมากขึ้น”
นอกจากจะลดทอนลงเมื่อเผชิญกับความกังขาของตลาดแล้ว โทนสีภายในยังกำหนดกรอบปี 2026 ว่าเป็นปีที่”เข้มข้น”ของการ”ขึ้น ๆ ลง ๆ”ข้อความจากผู้นำมีความชัดเจน: ข้อจำกัดหลักต่อการเติบโตไม่ใช่ความสามารถของซอฟต์แวร์อีกต่อไปแต่คือความพร้อมทางกายภาพของการประมวลผล
Silicon Shield: Ironwood, Axion และกับดักประสิทธิภาพ
การปรับขนาดความจุ 1,000 เท่าโดยใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีจำหน่ายทั่วไปจะทำให้เกิดความเสียหายทางการเงิน กลยุทธ์ของ Google ขึ้นอยู่กับการแยกประสิทธิภาพที่ได้รับออกจากการเพิ่มต้นทุนเชิงเส้น Vahdat สรุปข้อกำหนดทางวิศวกรรม:
“Google จำเป็นต้อง”สามารถส่งมอบความสามารถ การประมวลผล และเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้น 1,000 เท่าด้วยต้นทุนเท่าเดิมและเพิ่มมากขึ้นด้วยพลังงานเท่าเดิมและระดับพลังงานเท่าเดิม”Vahdat กล่าว”
การหนุนการขยายตัวครั้งใหญ่นี้เป็นเพียงความเป็นจริงทางเศรษฐกิจที่เรียบง่ายแต่โหดร้าย ประสิทธิภาพเป็นหนทางเดียวที่นำไปสู่ความยั่งยืน การพึ่งพา Ironwood TPU ซึ่งเข้าสู่ตลาดทั่วไปเมื่อเร็วๆ นี้ถือเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์นี้
ชิปรุ่นที่ 7 นี้อ้างว่ามีการปรับปรุงประสิทธิภาพสูงสุด 10 เท่าเหนือ v5p โดยให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ 2 เท่าเมื่อเทียบกับ Trillium รุ่นก่อนหน้า
ปริมาณงานสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปจะถูกถ่ายโอนไปยัง Axion CPU แบบ Arm ใหม่ เพื่อเพิ่มพื้นที่ว่างด้านพลังงานและความร้อนสำหรับงาน AI ด้วยการย้ายงานประมวลผลมาตรฐานไปยังโปรเซสเซอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น Google มุ่งหวังที่จะเพิ่มพลังงานที่มีอยู่สูงสุดสำหรับ TPU ที่ใช้พลังงานสูง
การนำปรัชญา”การออกแบบร่วม”มาใช้ วิศวกรจะผสานรวมซอฟต์แวร์เข้ากับสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์โดยตรง การวิจัยจาก Google DeepMind แจ้งเกี่ยวกับการออกแบบชิป ช่วยให้บริษัทสามารถบีบเอากำไรออกมาได้ในกรณีที่ฮาร์ดแวร์มาตรฐานไม่สามารถทำได้ Vahdat ตั้งข้อสังเกตว่า”มันจะไม่ง่ายเลย แต่ด้วยการทำงานร่วมกันและการออกแบบร่วมกัน เราจะไปถึงจุดนั้น”
อย่างไรก็ตาม การที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ นั้นเป็น”กับดักประสิทธิภาพ”Jevons Paradox แนะนำว่าเมื่อการประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความต้องการก็จะเพิ่มขึ้นเพื่อบริโภคส่วนเกิน ส่งผลให้การประหยัดต้นทุนลดลง หากต้นทุนของการอนุมานลดลง ปริมาณการสืบค้นซึ่งขับเคลื่อนโดยเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการให้เหตุผลแบบ”คิดลึก”คาดว่าจะเพิ่มขึ้น ทำให้การใช้พลังงานทั้งหมดอยู่ในระดับสูง
The Bubble Paradox: เดิมพันกับ”ความไร้เหตุผล”
ท่ามกลางความสงสัยจากภายนอกที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สำหรับ generative AI การขยายตัวภายในเชิงรุกนี้ดำเนินไป
ในการให้สัมภาษณ์กับ BBC, Pichai ยอมรับ มี”องค์ประกอบของความไร้เหตุผล”ในการประเมินมูลค่าตลาดของ AI ในปัจจุบัน แม้จะมีคำเตือนจากสาธารณะ แต่ Alphabet ก็ได้เพิ่มการคาดการณ์รายจ่ายฝ่ายทุนในปี 2025 เป็น 93 พันล้านดอลลาร์ โดยมีแผน”เพิ่มขึ้นอย่างมาก”ในปี 2026
พนักงานได้ท้าทายผู้นำโดยตรงเกี่ยวกับการขาดการเชื่อมต่อนี้ระหว่างช่วงถามตอบ คำถามหนึ่งกล่าวถึงความตึงเครียดระหว่างการใช้จ่ายที่เพิ่มสูงขึ้นและความกลัวว่าตลาดจะปรับฐาน:
“ท่ามกลางการลงทุนของ Al ที่สำคัญและการพูดคุยของตลาดเกี่ยวกับโอกาสที่ฟองสบู่ Al จะแตก เราจะคิดอย่างไรเกี่ยวกับการสร้างความยั่งยืนและความสามารถในการทำกำไรในระยะยาว หากตลาด Al ไม่เติบโตตามที่คาดไว้”
การป้องกันของ Pichai ขึ้นอยู่กับงบดุลของบริษัท เขาแย้งว่า: “เราอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าที่จะทนต่อการพลาดไปมากกว่าบริษัทอื่นๆ”
ในทางเชิงรับ ตรรกะวางตัวว่าความเสี่ยงในการลงทุนน้อยเกินไปและอาจไม่เกี่ยวข้องนั้นเป็นสิ่งที่มีอยู่จริง ในขณะที่การลงทุนมากเกินไปนั้นมีราคาแพงเพียงเท่านั้น
เหตุผลดังกล่าวในปัจจุบันผลักดันให้เกิด AI Capex Boom ที่กำลังดำเนินอยู่ ซึ่งการสร้างโครงสร้างพื้นฐานแยกออกจากความเป็นจริงของรายได้ในทันที Google วางเดิมพันได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าจะสามารถอยู่ได้นานกว่าคู่แข่งในสงครามการขัดสีที่ใช้เงินทุนจำนวนมาก
ความเป็นจริงของตลาด: ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของนักโทษในเรื่อง AI
โดยรวมแล้ว”สี่ยักษ์ใหญ่”ได้แก่ Google, Microsoft, Amazon และ Meta คาดว่าจะใช้จ่ายมากกว่า 380 พันล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐานในปีนี้ ตามข้อมูลของ ตัวเลขที่อ้างอิงโดย CNBC Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ปฏิเสธอย่างชัดเจนในการเล่าเรื่อง”ฟองสบู่”ในสัปดาห์นี้ โดยอ้างถึงความต้องการที่จับต้องได้ ซึ่งเป็นมุมมองที่ Google ต้องป้องกันความเสี่ยง
คู่แข่ง OpenAI กำลังเผชิญกับการต่อสู้ดิ้นรนของตัวเอง บันทึกภายในจาก Sam Altman ที่ปรากฏในสัปดาห์นี้ชี้ให้เห็นว่าผู้นำในอุตสาหกรรมกำลังต่อสู้กับความเป็นจริงทางเศรษฐกิจของการขยายขนาดมากขึ้น นี่เป็นการเปิดช่องสำหรับ Google เพื่อใช้ประโยชน์จากการบูรณาการในแนวตั้ง
การเปลี่ยนปัญหาคอขวดจากความพร้อมใช้งานของข้อมูลไปสู่ความเร็วและต้นทุนในการสร้างโทเค็นที่แท้จริงคือ”ยุคแห่งการอนุมาน”ข้อได้เปรียบเฉพาะของ Google อยู่ที่กลุ่มซิลิคอนแบบกำหนดเอง ซึ่งอาจช่วยให้สามารถฝ่าฟันสงครามราคาที่ทำลายอัตรากำไรได้ดีกว่าที่ต้องพึ่งพาฮาร์ดแวร์ของ Nvidia เพียงอย่างเดียว
การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ล่าสุด เช่น Gemini 3 Pro และ Gemini 3 Pro Image ช่วยผลักดันความต้องการนี้ให้มากขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับว่าฟีเจอร์พรีเมียม เช่น”Deep Think”และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์สามารถสร้างรายได้เร็วกว่าฮาร์ดแวร์ที่เสื่อมลงหรือไม่
แม้ว่าจะมีค่าใช้จ่ายมหาศาลที่เกี่ยวข้อง แต่จนถึงขณะนี้ Google ก็ดูมุ่งมั่นที่จะใช้กลยุทธ์”สร้างมันขึ้นมาแล้วมันจะมา”
