ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI DGX Spark ของ NVIDIA เผชิญความล่าช้าในการเปิดตัวอย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่ปัญหาการผลิตทวีความรุนแรง

การเข้าสู่ตลาดคอมพิวเตอร์ AI เดสก์ท็อปอย่างทะเยอทะยานของ NVIDIA ได้เผชิญกับอุปสรรคที่ไม่คาดคิด ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI DGX Spark ที่เป็นที่คาดหวังอย่างสูงของบริษัท ซึ่งเดิมกำหนดเปิดตัวในร้านค้าปลีกในเดือนกรกฎาคม 2025 ยังคงไม่มีจำหน่ายในร้านค้าขณะที่เดือนสิงหาคมดำเนินไป ความล่าช้านี้เป็นการสะดุดที่หายากสำหรับยักษ์ใหญ่ด้าน GPU ขณะที่พยายามขยายธุรกิจจากการครอบงำการ์ดกราฟิกแบบดั้งเดิมเข้าสู่ตลาด CPU และ AI PC ที่มีการแข่งขันสูง

คำมั่นสัญญาของ Project DIGITS

ในงาน CES 2025 CEO Jensen Huang ของ NVIDIA ได้กล่าวอ้างอย่างกล้าหาญเกี่ยวกับ Project DIGITS ซึ่งต่อมาได้รับการตั้งชื่อแบรนด์ว่า DGX Spark โดยวางตำแหน่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดในโลก อุปกรณ์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อนำความสามารถ AI ระดับองค์กรมาสู่การใช้งาน edge computing รูปแบบที่กะทัดรัด ซึ่งมีขนาดประมาณเท่า mini PC บรรจุชิป GB10 Grace Blackwell ของ NVIDIA ที่พัฒนาร่วมกับ MediaTek นี่เป็นการพยายามครั้งแรกอย่างจริงจังของ NVIDIA ในการสร้างโปรเซสเซอร์เดสก์ท็อปที่ใช้สถาปัตยกรรม Arm เพื่อแข่งขันโดยตรงกับผลิตภัณฑ์ของ Intel และ AMD

DGX Spark มีคุณสมบัติที่น่าประทับใจสำหรับขนาดของมัน รวมถึงหน่วยความจำ LPDDR5X แบบรวม 128GB พร้อม bandwidth 273GB/s และประสิทธิภาพ AI ประมาณ 1,000 TOPS ที่ความแม่นยำ FP4 สถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบบรวมช่วยขจัดคอขวดการถ่ายโอนข้อมูลแบบดั้งเดิม ในขณะที่การใช้พลังงาน 55 วัตต์ส่งมอบประสิทธิภาพการคำนวณ FP4 1 PetaFLOPS คุณสมบัติเหล่านี้ในทางทฤษฎีช่วยให้ระบบสามารถรันโมเดล AI ที่มีพารามิเตอร์สูงสุด 200 พันล้านตัวที่ความแม่นยำ FP4 หรือ 100 พันล้านพารามิเตอร์ที่ความแม่นยำ FP8

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ DGX Spark

DGX Spark ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดของ NVIDIA แสดงให้เห็นความสามารถด้าน AI ที่ล้ำสมัยในรูปแบบที่กะทัดรัด

ความท้าทายด้านการผลิตและปัญหาห่วงโซ่อุปทาน

ความล่าช้าดูเหมือนจะเกิดจากความท้าทายด้านการผลิตที่ซับซ้อนซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบขั้นสูงของชิป GB10 โปรเซสเซอร์รวม core Arm Cortex-X925 ประสิทธิภาพสูง 10 core กับ core Cortex-A725 ประหยัดพลังงาน 10 core พร้อมกับสถาปัตยกรรม GPU Blackwell ในแพ็กเกจเดียว การรวมระดับสูงนี้ แม้จะส่งมอบความหนาแน่นของประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม แต่รายงานว่าได้สร้างปัญหาอัตราผลผลิตระหว่างการผลิตจำนวนมาก

การออกแบบ system-on-package ที่ซับซ้อนต้องการความเผื่อการผลิตที่แม่นยำ โดยกระบวนการซ้อนหน่วยความจำต้องการการควบคุมอุณหภูมิที่แม่นยำภายใน ±0.5°C กระบวนการแพ็กเกจ CoWoS-L ของ TSMC เพียงอย่างเดียวใช้เวลา 17 วันในการเสร็จสิ้น ทำให้เกิดจุดที่อาจเกิดความล้มเหลวหลายจุดในไปป์ไลน์การผลิต การหยุดชะงักใดๆ ในขั้นตอนการผลิตที่ซับซ้อนเหล่านี้สามารถหยุดสายการผลิตทั้งหมด นำไปสู่การขาดแคลนอุปทานในปัจจุบัน

ผลกระทบต่อตลาดและความกังวลเรื่องราคา

ความล่าช้าในการเปิดตัวได้สร้างผลกระทบระลอกทั่วระบบนิเวศพันธมิตรของ NVIDIA OEM รายใหญ่รวมถึง ASUS, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo และ MSI ได้เตรียมระบบที่ใช้ GB10 ของตนเองสำหรับช่วงเปิดตัวในเดือนกรกฎาคม ASUS โดยเฉพาะได้ทีเซอร์ระบบ Ascent GX10 สำหรับการประกาศในวันที่ 23 กรกฎาคม ซึ่งได้รับการเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด

ข้อมูลราคาที่รั่วไหลจากผู้ค้าปลีกในสหราชอาณาจักรชี้ให้เห็นว่า DGX Spark จะมีป้ายราคาพรีเมียมประมาณ 3,600 ปอนด์อังกฤษ (4,000 ดอลลาร์สหรัฐ) สำหรับการกำหนดค่าพื้นฐานพร้อมหน่วยความจำ 128GB และพื้นที่จัดเก็บ 1TB การกำหนดค่าระดับสูงคาดว่าจะเกิน 5,000 ดอลลาร์สหรัฐ ทำให้ระบบอยู่นอกเหนือจากงบประมาณผู้บริโภคทั่วไปแม้จะมีข้อความการตลาด AI for everyone ของ NVIDIA ผู้ค้าปลีกบางรายในสหราชอาณาจักรได้อัปเดตวันที่จัดส่งโดยประมาณเป็นวันที่ 15 กันยายน ซึ่งบ่งชี้ว่าความล่าช้าอาจขยายไปจนถึงฤดูใบไม้ร่วง

ข้อมูลราคา

ความท้าทายของระบบนิเวศนอกเหนือจากฮาร์ดแวร์

นอกเหนือจากปัญหาการผลิต NVIDIA เผชิญกับอุปสรรคระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่สำคัญในตลาด CPU เดสก์ท็อป ซึ่งแตกต่างจากการครอบงำของบริษัทในการคำนวณ GPU ผ่าน CUDA ระบบนิเวศ Windows ที่ใช้ Arm ยังคงแยกส่วนและไม่เป็นผู้ใหญ่ แอปพลิเคชันระดับมืออาชีพหลายตัวขาดเวอร์ชัน Arm แบบ native ทำให้ต้องพึ่งพา translation layer ที่สามารถส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อประสิทธิภาพและความเสถียร

การใช้งาน Windows on Arm ปัจจุบันมีปัญหากับความเข้ากันได้ของแอปพลิเคชัน x86 32-bit มักส่งผลให้เกิดการลดประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัดและปัญหาความเสถียร สิ่งที่สำคัญกว่านั้น แอปพลิเคชันและเกม 64-bit บางตัวไม่สามารถรันได้เลยเมื่อแปลเป็นสถาปัตยกรรม Arm ช่องว่างความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์นี้เป็นความท้าทายพื้นฐานที่ประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ไขได้

ภูมิทัศน์การแข่งขันและการตอบสนองของตลาด

ในขณะที่ NVIDIA ดิ้นรนกับการเปิดตัว CPU เดสก์ท็อปครั้งแรก คู่แข่งได้ใช้ประโยชน์จากความล่าช้านี้ AMD เปิดตัวซีรีส์ Threadripper 9000 พร้อมโปรเซสเซอร์ 64-core ในวันที่ 31 กรกฎาคมตามกำหนดการ จับคู่กับโซลูชันกราฟิก Radeon AI Intel ยังคงรักษาตำแหน่งที่โดดเด่นในตลาด CPU เดสก์ท็อป ในขณะที่ Qualcomm เตรียมโปรเซสเซอร์ Arm รุ่นต่อไปสำหรับส่วนตลาด AI PC ที่เติบโต

ความล่าช้าได้สร้างความผิดหวังให้กับผู้ใช้งานแรกและนักพัฒนาที่สั่งซื้อล่วงหน้าโดยคาดหวังการส่งมอบในเดือนกรกฎาคม ลูกค้าบางรายรายงานว่าไทม์ไลน์โครงการได้รับการหยุดชะงัก ทำให้พวกเขาต้องพิจารณาทางเลือกที่ใช้คลาวด์ที่มีราคาแพงกว่า ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าโซลูชันการประมวลผลในท้องถิ่นถึงสามเท่า

พาร์ทเนอร์ OEM และไทม์ไลน์

มุมมองอนาคตและผลกระทบเชิงกลยุทธ์

แม้จะมีความพ่ายแพ้ในปัจจุบัน นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมยังคงมองในแง่ดีเกี่ยวกับศักยภาพระยะยาวของเวิร์กสเตชัน AI ขนาดกะทัดรัด IDC คาดการณ์ว่า 15% ของระบบเดสก์ท็อปประสิทธิภาพสูงจะใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมที่คล้ายกันภายในปี 2026 ซึ่งเป็นตัวแทนของโอกาสตลาด 24 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ แนวโน้มสู่โซลูชันการคำนวณ AI ที่เป็นส่วนตัว พกพา และรวมเข้าด้วยกันสอดคล้องกับการเคลื่อนไหวของอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นสู่การปรับใช้ edge AI

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ NVIDIA ในตลาดนี้จะขึ้นอยู่กับการแก้ไขทั้งความท้าทายด้านการผลิตในทันทีและการพัฒนาระบบนิเวศระยะยาว บริษัทต้องทำงานอย่างใกล้ชิดกับ Microsoft และนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อปรับปรุงความเข้ากันได้ของ Arm ในขณะที่รักษาราคาที่แข่งขันได้เทียบกับโซลูชัน x86 ที่มีอยู่ แตกต่างจากความสำเร็จก่อนหน้านี้ของ NVIDIA ในการกำหนดมาตรฐานการคำนวณ GPU ผ่าน CUDA ตลาด CPU เดสก์ท็อปต้องการการสร้างระบบนิเวศแบบร่วมมือมากกว่าการควบคุมแพลตฟอร์มแบบฝ่ายเดียว