ປະເທດເກົາຫຼີກຳລັງປ່ຽນຈຸດສຸມຢ່າງຍຸດທະສາດຈາກພຽງແຕ່ການຊື້ຊິບ AI ໄປສູ່ການຝັງຕົວເອງໃນການອອກແບບທັງແຖບ — ແລະ $AMD ກຳລັງຮອງຮັບການປ່ຽນແປງນີ້ດ້ວຍສູນແຫ່ງຄວາມເປັນເລີດດ້ານ AI ປະຈຳພາກພື້ນອາຊີຂອງຕົນເອງ.
ການຈັດຕັ້ງນີ້ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຈຸດແຂງຂອງເກົາຫຼີດ້ານໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ຄວາມສາມາດການຜະລິດພາຍໃນ, ແລະ ເຄືອຂ່າຍຂອງ startup ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລ. AMD Korea ໄດ້ສະແດງວ່າເປັນການລົງທຶນຄັ້ງຕົ້ນທີ່ຫາຍາກ (rare upfront bet), ບໍ່ແມ່ນການຕິດຕາມຫຼັງຈາກການປັ້ນງົບຮາດແວລະດັບໃຫຍ່.
ການເດີນທາງໄປຢ້ຽມຢາມຂອງ Lisa Su ໃນເດືອນ ມີນາ ໄດ້ເລັ່ງໃຫ້ເສັ້ນຕາຍໄວຂຶ້ນ. Samsung ກຳລັງຮ່ວມມືໃນ HBM4 ແລະ ຕົວເລັ່ງ AI ລຸ້ນຖັດໄປ. Naver Cloud ກຳລັງປັບປຸງ AMD CPUs, GPUs, ແລະ ຊອບແວ. Upstage ກຳລັງປະສົມຜສານຮູບແບບພາສາ (language models) ຂອງຕົນເຂົ້າກັບ hardware ຂອງ AMD. ຜູ້ພັດທະນາດ້ານໂຄງລ່າງເຊັ່ນ Moreh ແລະ MangoBoost ກໍ່ມີສ່ວນຮ່ວມດ້ວຍ.
ເວລານີ້ສອດຄ່ອງກັບການປ່ຽນໄປສູ່ຄວາມຫຼັກທີ່ກວ້າງກວ່າຈາກການ training ໄປສູ່ inference. ວຽກງານຖືກແບ່ງແຍກໃຫ້ແລ່ນຜ່ານ CPUs, GPUs, ແລະ NPUs ເພື່ອຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ການໃຊ້ພະລັງງານ. ບໍລິສັດ NPU ຂອງເກົາຫຼີມາດົນແລ້ວສາມາດສ້າງຊິບໄດ້ — ຄວາມທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນການພິສູດຄວາມສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ (interoperability) ກັບ CPUs, GPUs, ເຄືອຂ່າຍ, ແລະ ຊອບແວຈາກຕ່າງປະເທດ ໃນສະພາບການໃຊ້ງານຈິງໃນ data center.
ບັນທຶກການເຈລະຈາ (MOU) ໃນເດືອນ ກໍລະກົດ ກັບ AMD ໄດ້ຈັດວາງຕົວຊິບຂອງເກົາຫຼີໃຫ້ເປັນອົງປະກອບທີ່ຖືກຕ້ອງໃນສາຍການສະໜອງລະດັບໂລກ (global supply chain), ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໂຄງການທີ່ອີງກັບທຶນອຸດໜູນ. ນີ້ອາດຈະເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ມີນັຍສຳຄັນ ໃນຄວາມພະຍາຍາມຂອງເກົາຫຼີ ທີ່ຈະກ້າວຂຶ້ນໄປສູ່ລະດັບຊັ້ນໂຄງສ້າງຂອງ AI.
ການຈັດຕັ້ງນີ້ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຈຸດແຂງຂອງເກົາຫຼີດ້ານໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ຄວາມສາມາດການຜະລິດພາຍໃນ, ແລະ ເຄືອຂ່າຍຂອງ startup ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລ. AMD Korea ໄດ້ສະແດງວ່າເປັນການລົງທຶນຄັ້ງຕົ້ນທີ່ຫາຍາກ (rare upfront bet), ບໍ່ແມ່ນການຕິດຕາມຫຼັງຈາກການປັ້ນງົບຮາດແວລະດັບໃຫຍ່.
ການເດີນທາງໄປຢ້ຽມຢາມຂອງ Lisa Su ໃນເດືອນ ມີນາ ໄດ້ເລັ່ງໃຫ້ເສັ້ນຕາຍໄວຂຶ້ນ. Samsung ກຳລັງຮ່ວມມືໃນ HBM4 ແລະ ຕົວເລັ່ງ AI ລຸ້ນຖັດໄປ. Naver Cloud ກຳລັງປັບປຸງ AMD CPUs, GPUs, ແລະ ຊອບແວ. Upstage ກຳລັງປະສົມຜສານຮູບແບບພາສາ (language models) ຂອງຕົນເຂົ້າກັບ hardware ຂອງ AMD. ຜູ້ພັດທະນາດ້ານໂຄງລ່າງເຊັ່ນ Moreh ແລະ MangoBoost ກໍ່ມີສ່ວນຮ່ວມດ້ວຍ.
ເວລານີ້ສອດຄ່ອງກັບການປ່ຽນໄປສູ່ຄວາມຫຼັກທີ່ກວ້າງກວ່າຈາກການ training ໄປສູ່ inference. ວຽກງານຖືກແບ່ງແຍກໃຫ້ແລ່ນຜ່ານ CPUs, GPUs, ແລະ NPUs ເພື່ອຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ການໃຊ້ພະລັງງານ. ບໍລິສັດ NPU ຂອງເກົາຫຼີມາດົນແລ້ວສາມາດສ້າງຊິບໄດ້ — ຄວາມທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນການພິສູດຄວາມສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ (interoperability) ກັບ CPUs, GPUs, ເຄືອຂ່າຍ, ແລະ ຊອບແວຈາກຕ່າງປະເທດ ໃນສະພາບການໃຊ້ງານຈິງໃນ data center.
ບັນທຶກການເຈລະຈາ (MOU) ໃນເດືອນ ກໍລະກົດ ກັບ AMD ໄດ້ຈັດວາງຕົວຊິບຂອງເກົາຫຼີໃຫ້ເປັນອົງປະກອບທີ່ຖືກຕ້ອງໃນສາຍການສະໜອງລະດັບໂລກ (global supply chain), ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໂຄງການທີ່ອີງກັບທຶນອຸດໜູນ. ນີ້ອາດຈະເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ມີນັຍສຳຄັນ ໃນຄວາມພະຍາຍາມຂອງເກົາຫຼີ ທີ່ຈະກ້າວຂຶ້ນໄປສູ່ລະດັບຊັ້ນໂຄງສ້າງຂອງ AI.