สัญญามหึมา $100B (ราว 140 ล้านล้านวอน) ระหว่าง OpenAI และ Nvidia แทบหยุดชะงัก

 (wsj.com)
6 คะแนน โดย GN⁺ 2026-02-01 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • แผนการลงทุนสูงสุด 100 พันล้านดอลลาร์ของ Nvidia เพื่อสนับสนุนการฝึกและการให้บริการโมเดล AI รุ่นถัดไปของ OpenAI ยังไม่คืบหน้า เนื่องจากแรงคัดค้านภายในและความไม่แน่นอน
  • โครงสร้างการสร้างโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวต์ขนาด 10GW และการเช่าชิป ที่ประกาศในเดือนกันยายน 2025 หยุดอยู่แค่ระดับบันทึกความเข้าใจเบื้องต้น และยังไม่ต่อยอดไปเป็นสัญญาหลัก
  • ภายใน Nvidia มีความกังวลเกี่ยวกับ การขาดวินัยทางธุรกิจในดีลฉบับเดิมที่เป็นเพียงข้อตกลงไม่ผูกพัน และการแข่งขันที่รุนแรงขึ้น
  • OpenAI เผชิญอุปสรรคต่อ กลยุทธ์การจัดหาคอมพิวต์ขนาดใหญ่ ระหว่างการเตรียม IPO ในช่วงปลายปี 2026
  • จากการเติบโตของ Google Gemini และ Anthropic Claude ทำให้ โครงสร้างการแข่งขันของโมเดล AI เริ่มไม่เป็นผลดีต่อ OpenAI

ภาพรวมของสัญญาและรายละเอียดการประกาศช่วงแรก

  • Nvidia ลงนามบันทึกความเข้าใจเพื่อ OpenAI โดยให้คำมั่นว่าจะ สร้างพลังประมวลผลอย่างน้อยระดับ 10 กิกะวัตต์
    • รวมถึงโครงสร้างที่ OpenAI เช่าโครงสร้างพื้นฐานดังกล่าวจาก Nvidia
    • มีการหารือถึงแนวทางที่ Nvidia จะให้ การลงทุนหรือการสนับสนุนเงินทุนสูงสุด 100 พันล้านดอลลาร์
  • ในช่วงที่มีการประกาศดังกล่าว Jensen Huang เรียกสิ่งนี้ว่าเป็น โครงการคอมพิวต์ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์
    • หลังประกาศทันที หุ้น Nvidia ปรับขึ้นราว 4% และมูลค่าตลาดแตะประมาณ 4.5 ล้านล้านดอลลาร์

การเจรจาที่ชะงักงันและความกังวลภายใน

  • อย่างไรก็ตาม ขณะนี้การเจรจาสัญญาดังกล่าว หยุดนิ่งอยู่ในขั้นต้นโดยแทบไม่มีความคืบหน้าอย่างเป็นรูปธรรม
  • Jensen Huang ได้ย้ำเป็นการส่วนตัวว่าสัญญานี้ ไม่ใช่ข้อตกลงที่มีผลผูกพันและยังไม่ได้ข้อสรุป
    • นอกจากนี้ยังแสดงความกังวลเกี่ยวกับ การขาดวินัยในการดำเนินธุรกิจของ OpenAI และการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นกับ Google และ Anthropic
  • อย่างไรก็ดี โฆษกของ Nvidia และ OpenAI ต่างก็แสดงจุดยืนว่ายังต้องการร่วมมือกันต่อไป

ภาระทางการเงินของ OpenAI และความกังวลของนักลงทุน

  • OpenAI กำลังวางรากฐานโดยตั้งเป้าเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ (IPO) ภายในปลายปี 2026
  • ในช่วง 1 ปีที่ผ่านมา บริษัทมุ่งเน้นไปที่ การแข่งขันเพื่อจัดหากำลังคอมพิวต์ขนาดใหญ่
  • Sam Altman ระบุว่าสัญญาสะสมมีมูลค่าเป็น คำมั่นด้านคอมพิวต์รวม 1.4 ล้านล้านดอลลาร์
    • ซึ่งคิดเป็นระดับมากกว่า 100 เท่าของประมาณการรายได้ในขณะนั้น
  • OpenAI อธิบายว่า เมื่อพิจารณาองค์ประกอบที่ซ้ำซ้อนกันระหว่างสัญญา ภาระที่แท้จริงจะต่ำกว่านี้

การเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมการแข่งขันและปฏิกิริยาตลาด

  • ความสำเร็จของ Google Gemini ทำให้ การเติบโตของ ChatGPT ชะลอลง และ OpenAI ประกาศภาวะ code red ภายใน
  • Claude Code ของ Anthropic กลายเป็นแรงกดดันในตลาด AI สำหรับการเขียนโค้ด
  • Nvidia ยังได้ให้คำมั่นแยกต่างหากว่าจะ ลงทุนสูงสุด 10 พันล้านดอลลาร์ใน Anthropic
  • OpenAI ทำข้อตกลงหลายฉบับกับบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และคลาวด์ พร้อมมีบทบาทผลักดันการขึ้นของตลาดหุ้นทั่วโลก แต่
    นักลงทุนแสดงความกังวลว่าบริษัทมีศักยภาพในการระดมทุนรองรับข้อตกลงเหล่านี้จริงหรือไม่ และเกิด แรงขายต่อหุ้นเทคที่เกี่ยวข้องกับ OpenAI
  • ในเอกสารเปิดเผยข้อมูลเดือนพฤศจิกายน Nvidia ระบุว่า "ไม่มีหลักประกันว่าจะมีการทำสัญญาที่มีผลผูกพันเกี่ยวกับโอกาสการลงทุนใน OpenAI หรือการลงทุนที่อาจเกิดขึ้นอื่น ๆ และก็ไม่มีหลักประกันว่าการลงทุนจะเสร็จสมบูรณ์ตามที่คาดไว้"
  • ในงานประชุม UBS เดือนธันวาคม CFO ของ Nvidia ยืนยันอีกครั้งว่า ยังไม่มีการลงนามสัญญาหลัก

ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกเชิงกลยุทธ์ของ Nvidia

  • Nvidia รับรู้ว่าจำเป็นต้องให้การสนับสนุนในระดับหนึ่ง เพราะ OpenAI เป็น หนึ่งในลูกค้ารายสำคัญ
  • หาก OpenAI เสียเปรียบในการแข่งขัน อาจ นำไปสู่ความต้องการ GPU ที่ลดลง
  • Anthropic และ Google ใช้งาน AWS Trainium และ Google TPU
    • สิ่งนี้เป็น ภัยคุกคามเชิงโครงสร้างต่อ Nvidia GPU

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2026-02-01
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ลิงก์บทความฉบับเก็บถาวร

  • ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา ส่วนแบ่งตลาดของ OpenAI ลดลงอย่างมาก
    ระหว่างนั้น Nvidia ก็กำลังฝึกตระกูลโมเดลของตัวเองด้วยสภาพคล่องใหม่ที่เพิ่งได้มา
    ในสถานการณ์แบบนี้ พันธมิตรกับ OpenAI ดูมีความหมายน้อยกว่าเดิม
    ดูข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้จาก บล็อกของ Nvidia

    • ที่จริง Nvidia พัฒนาโมเดลของตัวเองอย่าง ตระกูล Megatron มานานแล้ว
      ตั้งแต่ปี 2019 โมเดลเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น พิมพ์เขียว ให้กับบริษัทอื่น
      ลิงก์งานวิจัย
    • ต่อให้โมเดลของ OpenAI จะยอดเยี่ยมแค่ไหน ก็ไม่อยากใช้เพราะปัญหาความน่าเชื่อถือของ Sam Altman
      เขาสูญเสียความน่าเชื่อถือจากการกลับลำเรื่องจุดยืนด้านกฎระเบียบและอีเมลภายในที่รั่วไหล
    • ตอนนี้อุตสาหกรรม AI ได้เข้าสู่ช่วง สินค้าโภคภัณฑ์ (commodity) แล้ว
      โมเดลต่าง ๆ คล้ายกันมากขึ้นทุกครั้งที่อัปเดต และสุดท้ายก็จะเหลือแค่ การแข่งขันด้านราคา
      การประเมินมูลค่าบริษัท AI ที่ตั้งอยู่บนสมมติฐานแบบ ‘ผู้ชนะกินรวบ’ กำลังพังทลาย
    • Nvidia ไม่ได้แข่งขันกับ OpenAI ในด้าน frontier model
    • OpenAI มุ่งไปที่ ตลาดผู้บริโภค แต่คนทั่วไปกลับปฏิเสธหรือไม่ชอบ AI
      ในทางกลับกัน Anthropic มุ่งที่ตลาด B2B และการเขียนโค้ด ทำให้มีตำแหน่งที่ดีกว่ามาก
      และ Sam Altman ก็ยังเป็นบุคคลที่หลายคนไม่ชอบอยู่ดี

  • ย่อหน้าสุดท้ายของบทความน่าสนใจ
    Anthropic ฝึกโมเดลโดยใช้ Trainium ของ AWS และ TPU ของ Google
    ชิปเหล่านี้เป็นภัยคุกคามทางการแข่งขันสำคัญต่อ GPU ของ Nvidia
    ถ้าอย่างนั้น บริษัท AI รายใหญ่ที่ยังฝึกโมเดลบน Nvidia เป็นหลัก อาจเหลือแค่ OpenAI ก็ได้

    • คำว่า “ส่วนใหญ่” ดูพูดเกินจริง
      ไม่ใช่แค่ Google กับ Amazon แต่ Microsoft, Meta, xAI, Tesla, Oracle และรายอื่น ๆ ก็ยังคงพยายามกว้านซื้อ Nvidia GPU ให้ได้มากที่สุด
    • OpenAI จะยังใช้ Nvidia GPU ต่อไป แต่ตอนนี้คงถึงคราว ต้องจ่ายราคาเต็ม แล้ว
    • ที่ผ่านมานั้น Nvidia เลือกเป็นฝ่าย ขายพลั่ว (ผู้จัดหาฮาร์ดแวร์) แต่
      ถ้าบริษัทอื่นเริ่มทำชิปเอง ก็อาจลงไปทำ เหมือง (พัฒนาโมเดล) โดยตรง
      เนื่องจาก OpenAI ดูไม่มั่นคง จึงจำเป็นต้องมี กลยุทธ์กระจายความเสี่ยง
    • การที่ Anthropic ใช้ชิปของตัวเองเป็นกลยุทธ์ที่น่าสนใจ
      ดูเหมือนเป็นความพยายามจะหลีกหนีการแข่งขันแย่งชิงชิป Nvidia
    • ถ้า Nvidia ลงทุนกับ ClosedAI มากเกินไป บริษัทอื่นอาจลังเลที่จะใช้ Nvidia ก็ได้

  • วิดีโอเกี่ยวกับ CoreWeave น่าสนใจ
    มันแสดงให้เห็น โครงสร้างเงินทุนที่ซับซ้อน ของบริษัท AI ได้ดี

    • เมื่อไม่นานมานี้ CoreWeave ได้รับ เงินลงทุนอุ้มกิจการ 2 พันล้านดอลลาร์ จาก Nvidia
      ดู บทความ TechCrunch
    • ปีที่แล้ว CoreWeave เข้าซื้อกิจการ Weights & Biases (W&B)
      บล็อกทางการ
      ดูเป็นการเดินเกมเชิงกลยุทธ์
    • คำอธิบายที่ว่า Microsoft กับ Google พยายามยัด AI เข้าไปในผลิตภัณฑ์ ก็เพราะ โครงสร้างการลงทุนที่ซับซ้อน แบบนี้ ฟังดูมีน้ำหนัก
    • อีกจุดที่น่าสนใจคือ หลักประกัน ของเงินกู้ที่ Nvidia ได้รับคือ GPU รุ่นเก่า

  • ช่วงนี้ประกาศการลงทุนแบบ ไม่ผูกมัด ที่ออกมากัน ดูแทบจะเป็น โชว์สร้างความเชื่อมั่น

    • แต่บางส่วนก็ไม่ใช่แค่การหลอกลวงธรรมดา แต่เป็น การวางตำแหน่งรับมือความไม่แน่นอนในอนาคต
      Amazon ฝึกโมเดลของตัวเองได้ยาก จึงลงทุนใน Anthropic และ OpenAI
      Oracle ก็เช่นกัน โดยกำลังร่วมมือกับ OpenAI
      ส่วน Nvidia ก็กำลังเคลื่อนไหวเพื่อ คงอยู่ใน tech stack ของบริษัทเหล่านี้
    • อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดทั้งหมดนี้ก็ดูเหมือน การเร่งเครื่องก่อนล่มสลาย
      อีก 10 ปีข้างหน้าอาจมีการแฉปัญหาด้านจริยธรรมตามมาไม่ขาดสาย
      และเมื่อถึงตอนนั้น คนวงในก็คง ขาย RSU หมดแล้ว และจากไปเรียบร้อย

  • ประเด็น บั๊ก ที่ OpenAI แก้ไม่ได้มา 2 สัปดาห์ แสดงให้เห็นถึงการขาดความสามารถในการทำงานของบริษัท
    ลิงก์ GitHub issue
    ผู้ใช้เชิงธุรกิจส่วนใหญ่ล็อกอินเข้า CLI ไม่ได้ด้วยซ้ำ
    ที่เรื่องนี้ไม่กลายเป็นข่าวใหญ่ยิ่งสะท้อนถึง ความอ่อนแอของ ecosystem ฝั่งนักพัฒนา

    • ถึงขั้นมีมุกว่า “ให้ AI แก้เองสิ”
    • ในความเป็นจริงมันดูเหมือน การจัดการทิกเก็ตองค์กร แบบคลาสสิก
      UI ใช้งานได้ แต่ สภาพแวดล้อมแบบ headless ใช้ไม่ได้
      และเกิดข้อผิดพลาดเพราะการจำกัดฟีเจอร์ที่มีเฉพาะแผน Enterprise
      สุดท้ายก็แก้ขัดกันด้วย SSH tunneling หรือ คัดลอกการยืนยันตัวตนจาก UI
    • ดูจากที่ issue นี้มีไลก์แค่อันเดียว เหมือนจะไม่มีใครสนใจเลย

  • หลายคนคาดการณ์มานานแล้วว่ากลยุทธ์ของ OpenAI ที่มองว่า “ตัวโมเดลเองคือผลิตภัณฑ์” นั้นผิดทาง
    มูลค่าที่แท้จริงอยู่ที่ เครื่องมือและความเร็ว ที่สร้างอยู่บนโมเดล

    • แต่บางคนก็ยังยืนยันว่า โมเดลคือทรัพย์สินหลัก
      เพราะถ้าไม่มีโมเดล ก็อาจโดน rug pull ได้ทุกเมื่อ
    • อย่างไรก็ตาม ก็มีความเห็นว่าการจะ สร้างรายได้จากมูลค่านั้นทั้งหมดในที่เดียว เป็นเรื่องยาก

  • โครงสร้างการลงทุนแบบวนลูป ในวงการ AI กำลังปรากฏชัดขึ้นเรื่อย ๆ
    ลิงก์วิดีโอที่พูดถึงเรื่องนี้

  • เป็นจังหวะที่น่าสนใจเมื่อประกอบกับข่าว แผน IPO ของ OpenAI ที่ประกาศเมื่อวาน
    บทความ WSJ

  • ช่วงหลังมานี้ การประเมินมูลค่า AI ที่ร้อนแรงเกินจริงและกระแสลงทุนบ้าคลั่ง ทำให้น่ากังวล
    พอได้ลองใช้ local model ด้วยตัวเอง ก็ยิ่งเห็นเส้นทางของการล่มสลายชัดขึ้น

    • เหตุผลที่ Nvidia กลายเป็นบริษัทที่มีมูลค่าสูงที่สุดคือ การผูกขาด GPU แต่
      ที่จริง AMD ก็ทำ GPU ที่ดีพอได้เหมือนกัน
      สุดท้าย Nvidia จึงถูกประเมินมูลค่าสูงเกินไปเพราะ ข้อได้เปรียบจากการเป็นผู้มาก่อน
    • บริษัท frontier model ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ไปแล้ว แต่
      โมเดล open-weight ก็ตามทันในไม่ช้า
      ภายในไม่กี่ปี ความสามารถแข่งขันของโมเดลแบบเสียเงินจะหายไป
    • อนาคตของ AI coding จะไปทาง การทำงานขนานแบบ agent-based
      ด้วย open model และ open interface ใคร ๆ ก็ทำได้
    • อีก 5~10 ปี เราอาจกลับไปสู่ GPU cluster บนคลาวด์ อีกครั้ง
      ตอนนั้นโมเดลของ Anthropic หรือ OpenAI จะไม่ได้พิเศษอะไรอีก
    • ท้ายที่สุด LLM จะชนเพดานภายใน 10 ปี
      LLM มีโครงสร้างที่เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตแบบวนซ้ำ
      จึงพัฒนาไม่ได้เหมือน การเรียนรู้ต่อเนื่อง (reinforcement learning)
      ประสิทธิภาพต่อการลงทุนจะลดลง และสุดท้ายจะเข้าสู่ ภาวะชะงักงัน
    • Nvidia มีโอกาสสูงที่จะกลับไปเป็น บริษัทฮาร์ดแวร์เกมมิง อีกครั้ง
      แต่ด้วยเงินลงทุนที่ถูกเทเข้ามาในช่วงนี้ ecosystem ของโมเดลเปิด ก็จะยังคงมีประโยชน์ต่อไป
    • โดยส่วนตัวแล้วจะไม่ซื้อหุ้น Nvidia
      และจะไม่พึ่งพาบริษัท frontier model รายใดรายหนึ่งด้วย
    • ผู้ใช้รายหนึ่งโต้แย้งว่า
      แม้โมเดลโอเพนซอร์สจะน่าสนใจในแง่ ความเป็นส่วนตัว
      แต่ก็น่าจะยังเป็นเพียง ตลาดเฉพาะสำหรับ power user
      เขาเองใช้ Claude และ Gemini ควบคู่กันอยู่
      และคาดว่า LLM แบบปิด ซึ่งฝึกด้วย ข้อมูลที่ไม่เปิดเผยสู่สาธารณะ มากกว่า
      จะยังนำหน้าในด้านคุณภาพในท้ายที่สุด
      แต่ไม่ว่าจะใช้โมเดลไหน ความต้องการคอมพิวต์ ก็จะเพิ่มขึ้นแบบระเบิด
      และเขาก็กำลังโฟกัสการลงทุนไปที่ โครงสร้างพื้นฐาน AI ทางกายภาพ อย่างชิปและ RAM