ที่งาน CES 2026 Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ได้เปลี่ยนจุดสนใจจากฮาร์ดแวร์ล้วนๆ ไปสู่แนวใหม่ของปัญญาประดิษฐ์: โลกกายภาพ แม้บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่จะยืนยันว่าจะไม่เปิดตัว GPU สำหรับผู้บริโภครุ่นใหม่เป็นครั้งแรกในรอบห้าปี แต่การบรรยายหลักของ Huang กลับถูกครอบงำด้วยการประกาศเปิดตัว Alpamayo แพลตฟอร์มแบบโอเพนซอร์สที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อนำการให้เหตุผลแบบมนุษย์มาสู่ยานพาหนะอัตโนมัติ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้ในโลกจริงครั้งแรกจะเกิดขึ้นกับ Mercedes-Benz CLA รุ่นต่อไป ซึ่งเป็นสัญญาณของก้าวสำคัญสู่การนำรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติมาใช้ในกระแสหลัก
การปรับกลยุทธ์ของ Nvidia สู่ Physical AI และโอเพนซอร์ส
Jensen Huang ใช้การบรรยายหลักของเขาที่ CES 2026 เพื่ออธิบายวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนสำหรับเฟสต่อไปของการพัฒนา AI เขาเน้นย้ำว่า AI กำลังวิวัฒนาการไปสู่ระบบที่ซับซ้อนซึ่งทำงานข้ามรูปแบบ (modalities) โมเดล และสภาพแวดล้อมคลาวด์ หัวใจหลักประการหนึ่งคือความก้าวหน้าของโมเดลโอเพนซอร์ส ซึ่ง Huang อ้างว่าตอนนี้มีแนวโน้มนำหน้าโมเดลปิดล้ำสมัยจากบริษัท AI ขนาดใหญ่ถึงหกเดือน เขาได้เน้นย้ำถึงการมีส่วนร่วม เช่น การเปิดเผยซอร์สโค้ดไม่ใช่แค่โมเดล แต่รวมถึงข้อมูลการฝึกอบรม โดยยกตัวอย่าง DeepSeek-R1 ซึ่งในปี 2025 "ทำให้ทั้งโลกประหลาดใจ" ความมุ่งมั่นต่อการเปิดกว้างนี้เป็นรากฐานสำหรับ Alpamayo โดยวางตำแหน่งให้เป็นเครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันของอุตสาหกรรมยานยนต์ทั้งอุตสาหกรรม แทนที่จะเป็นกล่องดำที่เป็นกรรมสิทธิ์
แนะนำแพลตฟอร์มขับขี่อัตโนมัติ Alpamayo
Alpamayo เป็นการก้าวเข้าสู่อุตสาหกรรมยานยนต์ที่ทะเยอทะยานที่สุดของ Nvidia จนถึงปัจจุบัน อธิบายว่าเป็นพอร์ตโฟลิโอแบบเปิดของโมเดลการให้เหตุผลแบบ Vision-Language-Action (VLA) เครื่องมือจำลองสถานการณ์ และชุดข้อมูล ซึ่งสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับสถาปัตยกรรมยานพาหนะอัตโนมัติระดับ 4 (Level 4) หัวใจหลักของแพลตฟอร์มคือโมเดล Alpamayo R1 ซึ่งถูกกล่าวอ้างว่าเป็นโมเดล VLA แบบเปิดสำหรับการให้เหตุผลครั้งแรกสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ ด้วยพารามิเตอร์ 10 พันล้านตัว ออกแบบมาเพื่อก้าวข้ามการรวมเซ็นเซอร์และการควบคุมแบบง่ายๆ โมเดลนี้ใช้การให้เหตุผล "เหมือนมนุษย์" ในการตีความสถานการณ์ที่ซับซ้อน ตัดสินใจเลือกการกระทำตามความเข้าใจองค์รวมของสภาพแวดล้อมรอบตัว ที่สำคัญคือมันช่วยให้มีความโปร่งใสในการตัดสินใจ ทำให้วิศวกรสามารถถอดรหัสได้ว่ารถตัดสินใจเลือกทางใดด้วยเหตุผลใด
ข้อมูลจำเพาะของโมเดล Alpamayo R1:
- ประเภท: โมเดล Open reasoning Vision-Language-Action (VLA)
- วัตถุประสงค์: ออกแบบมาสำหรับการขับขี่อัตโนมัติระดับ 4
- จำนวนพารามิเตอร์: 10 พันล้าน
- คุณสมบัติหลัก: ให้ความโปร่งใสในการตัดสินใจ (AI ที่อธิบายได้)
- พื้นฐาน: สร้างขึ้นบนโมเดล Cosmos Reason AI ของ Nvidia
บทบาทสำคัญของการจำลองสถานการณ์และการใช้งานในโลกจริง
องค์ประกอบสำคัญของระบบนิเวศ Alpamayo คือ AlpaSim ซึ่งเป็นพิมพ์เขียวจำลองสถานการณ์แบบเปิดสำหรับการทดสอบยานพาหนะอัตโนมัติที่มีความแม่นยำสูง เครื่องมือนี้ช่วยให้พันธมิตรและผู้ขายซอฟต์แวร์สามารถวัดประสิทธิภาพแอปพลิเคชันของพวกเขาเทียบกับเมตริกที่เข้มงวดและเหมือนจริงในสภาพแวดล้อมเสมือนได้นานก่อนที่ต้นแบบทางกายภาพจะออกมาวิ่งบนถนน ยานพาหนะคันแรกที่จะผสานรวมสแต็กขับขี่อัตโนมัติที่สมบูรณ์ของ Nvidia ซึ่งขับเคลื่อนโดย Alpamayo จะเป็น Mercedes-Benz CLA รุ่นปี 2025 การเปิดตัวมีกำหนดจะเริ่มในสหรัฐอเมริกาในไตรมาสแรกของปี 2026 ตามด้วยยุโรปในไตรมาสที่ 2 และเอเชียในครึ่งหลังของปี Huang กล่าวอย่างกล้าหาญว่ายุคของรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติได้ "มาถึงอย่างเต็มที่แล้ว" และคาดการณ์ว่าพวกมันจะเป็นแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ในกระแสหลักครั้งแรกของ Physical AI
ไทม์ไลน์การเปิดตัว Mercedes-Benz CLA:
- สหรัฐอเมริกา: ไตรมาสแรกของปี 2026
- ยุโรป: ไตรมาสที่สองของปี 2026
- เอเชีย: ครึ่งหลังของปี 2026
- ระดับความสามารถเริ่มต้น: ระบบช่วยผู้ขับขี่ระดับ 2++
Vera Rubin: แรงขับเคลื่อนเงียบเบื้องหลัง AI
ในขณะที่ Alpamayo ครองพาดหัวข่าว แรงประมวลผลเบื้องหลัง AI ขั้นสูงดังกล่าวมาจากซิลิคอนล่าสุดของ Nvidia Huang ประกาศว่าแพลตฟอร์มซูเปอร์ชิป AI Vera Rubin กำลังเข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบแล้ว แพลตฟอร์มนี้ซึ่งรวม CPU Vera และ GPU Rubin มีประสิทธิภาพเป็นสองเท่าของรุ่นก่อนหน้า นั่นคือแพลตฟอร์ม Grace Blackwell ความสำเร็จทางวิศวกรรมที่น่าทึ่งคือเวลาในการประกอบ ซึ่งลดลงจากสองชั่วโมงเหลือเพียงห้านาที โดยไม่มีการเพิ่มกำลังการออกแบบความร้อน (TDP) ที่จะทำให้ต้องใช้ระบบทำความเย็นด้วยของเหลว Huang อธิบายความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วนี้ว่าเป็นสิ่งจำเป็น โดยชี้ให้เห็นว่าพารามิเตอร์ของโมเดล AI กำลังเติบโตขึ้น 10 เท่าต่อปี และความต้องการคอมพิวเตอร์สำหรับการอนุมาน (inference) เพิ่มขึ้น 5 เท่าต่อปี ทำให้การแข่งขันเป็นเรื่องของขนาดการประมวลผลโดยพื้นฐาน
ประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม Vera Rubin:
- ประสิทธิภาพเทียบกับรุ่นก่อนหน้า: ความสามารถมากกว่าแพลตฟอร์ม Grace Blackwell 2 เท่า
- เวลาในการประกอบ: ลดลงจาก 2 ชั่วโมง เหลือ 5 นาที
- การออกแบบระบบระบายความร้อน: ไม่มีความต้องการในการระบายความร้อนเพิ่มขึ้น; ไม่จำเป็นต้องใช้น้ำหล่อเย็น
- รายละเอียดซีพียู Vera: ผสาน Olympus custom cores 88 ตัว, ทรานซิสเตอร์ 227,000 ล้านตัว
บริบทตลาดและระบบนิเวศที่ขยายตัวของ Nvidia
การประกาศนี้เกิดขึ้นในขณะที่ Nvidia ยังคงครองตลาดชิป AI ต่อไป โดยมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 4.57 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ณ วันที่ 5 มกราคม 2026 บริษัทกำลังรวบรวมตำแหน่งของตนอย่างแข็งขันผ่านการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ เช่น ข้อตกลงการให้สิทธิ์แบบไม่ผูกขาดล่าสุดกับสตาร์ทอัพชิป Groq ซึ่งรวมถึงบุคลากรสำคัญของ Groq ที่ย้ายมาร่วมงานกับ Nvidia ด้วย นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม Drive Hyperion ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมแบบเปิดและเป็นโมดูลาร์ที่พร้อมสำหรับระดับ 4 โดยใช้ SoC ที่ใช้ Blackwell แบบคู่ ได้ถูกนำไปใช้โดยกลุ่มพันธมิตรของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์รายใหญ่ รวมถึง Bosch, Magna และ ZF กลยุทธ์หลายแง่มุมนี้ ซึ่งครอบคลุมโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส ชิปใหม่ที่ทรงพลัง และพันธมิตรในอุตสาหกรรมที่กว้างขวาง ชี้ให้เห็นถึงความทะเยอทะยานของ Nvidia ในการเป็นระบบประสาทส่วนกลางของโลกอัตโนมัติในอนาคต ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงเบาะคนขับ