CPU กลับมาสู่ศูนย์กลางของเวทีพลังการประมวลผล AI อย่างเงียบๆ

หัวข้อต้นฉบับ: "CPU กลับมาอยู่ตรงกลางเวทีพลังประมวลผล AI อย่างเงียบๆ"
ผู้เขียนต้นฉบับ: Xu Shan, Geek Park

ในช่วงสามปีที่ผ่านมา เรื่องราวของพลังประมวลผล AI หมุนรอบ GPU เป็นหลัก

จาก H100, H200 ของ NVIDIA ไปจนถึง GB200, GB300 และคลัสเตอร์หลายหมื่นใบที่ผู้ให้บริการคลาวด์ต่างแย่งกันขยาย — การเล่าเรื่องในอุตสาหกรรมทั้งหมดบอกเล่าเรื่องเดียว: คอขวดของพลังประมวลผลอยู่ที่ GPU CPU ในเรื่องนี้ถูกมองข้ามมานานว่าเป็นบทบาท "ตัวประกอบ" ที่ไม่สำคัญนัก มันตามหลัง GPU และรับหน้าที่ที่ GPU ไม่ยอมทำ

แต่ตั้งแต่ปี 2026 เรื่องเล่านี้เริ่มมีรอยร้าว

ในวันที่ 1 มิถุนายน Intel เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Xeon 6+ ที่ปักกิ่ง ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโหลดแบบคลาวด์เนทีฟ, AI ตัวแทนอัจฉริยะ และเครือข่ายที่หนาแน่น นี่คือ CPU ศูนย์ข้อมูลรุ่นแรกที่ใช้กระบวนการผลิต Intel 18A

ในคำอธิบายของ Intel เอง Xeon 6+ ไม่ได้ทำหน้าที่เป็น "ตัวประกอบ" ของ GPU แต่เป็น "ระนาบควบคุม" ของโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่รับผิดชอบการจัดเรียง, การทำงานพร้อมกัน และการไหลของข้อมูล

"หนทางสู่การขยาย AI ไม่ใช่การรวมส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกัน แต่เป็นการทำงานร่วมกันของระบบ" Kevork Kechichian รองประธานบริหารและผู้จัดการทั่วไปของแผนกศูนย์ข้อมูลของ Intel กล่าวในงานแถลงข่าว "เมื่อ AI ก้าวสู่ยุคของตัวแทนอัจฉริยะ การจัดเรียง, การทำงานพร้อมกัน และการไหลของข้อมูลกลายเป็นปัจจัยจำกัดใหม่

สิ่งนี้ตอกย้ำข้อเท็จจริงหลักอีกครั้ง: CPU ยังคงเป็นระนาบควบคุมของโครงสร้างพื้นฐาน AI สมัยใหม่"

นี่ไม่ใช่แค่การตัดสินใจของ Intel เพียงรายเดียว ในเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ SemiAnalysis สถาบันวิจัยเซมิคอนดักเตอร์อิสระ เผยแพร่รายงานแผนที่ CPU ศูนย์ข้อมูลปี 2026 ชื่อ "การกลับมาของ CPU" ซึ่งให้ข้อสรุปที่ตรงไปตรงมาเช่นกัน ในยุคที่การฝึกและอนุมาน AI กำลังขยายตัวอย่างกว้างขวาง CPU กำลังถูกต้องการอีกครั้งในรูปแบบที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากสามปีที่ผ่านมา

แต่ "การกลับมา" นี้ต้องมองให้ลึก มันไม่ใช่การที่ CPU กลับมาเป็นตัวเอกอีกครั้ง แต่เป็นการที่ CPU ถูกนิยามใหม่ในตำแหน่งใหม่

หนึ่ง: รอยร้าวของทฤษฎี GPU เป็นศูนย์กลาง

เพื่อเข้าใจว่าทำไม CPU "กลับมา" เราต้องกลับไปที่การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในเวิร์กโหลด AI ก่อน

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา กระแสหลักของพลังการประมวลผล AI คือการฝึกอบรม โดยขนาดการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่เพิ่มขึ้นสี่ถึงสิบเท่าต่อปี การฝึกอบรมต้องการการประมวลผลแบบขนานจำนวนมหาศาล ซึ่ง GPU เป็นตัวเอกที่แท้จริง แต่การฝึกอบรมไม่ใช่ภาระงานทั้งหมดของ AI

ตามการประเมินของ Intel ในการประชุมสื่อสาร ภาระงานของพลังการประมวลผล AI ทั้งหมดสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก:

ประเภทแรกคือภาระงานพื้นฐาน เช่น การจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูล เว็บ ไมโครเซอร์วิส และ CDN สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ AI แต่เป็นบริการพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการทำงานของ AI ส่วนนี้ยังคงเป็นสนามรบหลักของ CPU แบบดั้งเดิม

ประเภทที่สองคือการฝึกอบรม การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่前沿 เกือบทั้งหมดขึ้นอยู่กับ GPU และตัวเร่งความเร็วเฉพาะทาง นี่คือสิ่งที่ทุกคนแย่งชิงกันในช่วงสามปีที่ผ่านมา

ประเภทที่สามคือการอนุมานและเอเจนต์ ส่วนนี้กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากการฝึกอบรม

ความแตกต่างสำคัญของประเภทที่สามคือรูปแบบของภาระงานเอง การฝึกอบรมเป็นกระบวนการ "คำนวณ" โมเดลจากศูนย์ มีระดับความขนานสูงมาก และต้องการพลังการประมวลผลสูงสุด ณ จุดเดียวสูงมาก แต่การอนุมานและเอเจนต์ไม่ใช่แบบนั้น — มันต้องนำโมเดลที่ฝึกแล้วไปใช้งานในธุรกิจจริง

ซึ่งหมายความว่าสิ่งต่างๆ มากมายไม่ใช่ "การคำนวณ" แต่เป็นการจัดเรียง: การจัดตารางการทำงานร่วมกันของหลายโมเดล การจัดการบริบท การประสานการไหลของข้อมูลระหว่างเอเจนต์ต่างๆ การจัดการคำขอพร้อมกันจากผู้ใช้ และการรับประกันความหน่วงที่คาดเดาได้

สิ่งเหล่านี้ GPU ไม่ถนัด

"ในสถานการณ์นี้ เราสามารถเห็นการเร่งความเร็วระดับ GPU ผสมผสาน แต่ภาระงานหลักยังคงเป็น CPU แบบดั้งเดิม" Kevork Kechichian กล่าวในการประชุมสื่อสาร

เบื้องหลังเรื่องนี้ยังมีข้อเท็จจริงทางอุตสาหกรรมที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น SemiAnalysis ในรายงาน "การกลับมาของ CPU" ยกตัวอย่าง: ในศูนย์ข้อมูล "Fairwater" ที่ Microsoft สร้างให้ OpenAI อาคาร CPU และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลขนาด 48 เมกะวัตต์หนึ่งหลัง รองรับคลัสเตอร์ GPU ขนาด 295 เมกะวัตต์

นั่นหมายความว่า เพื่อให้คลัสเตอร์ GPU ขนาด 295 เมกะวัตต์ทำงานได้จริง จำเป็นต้องมี CPU หลายพันตัว在旁边 เพื่อจัดการการไหลของข้อมูลระดับ PB ที่ GPU สร้างขึ้น จัดตารางงาน และจัดการพื้นที่จัดเก็บ

ยิ่งพลังการประมวลผลของ GPU ถูกผลักดันให้สูงขึ้นเท่าไร ความต้องการ "พลังการประมวลผลรอบข้าง" ที่เกิดขึ้นก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น และความต้องการพลังการประมวลผลรอบข้างเหล่านี้ก็จะตกอยู่ที่ CPU ในที่สุด

กล่าวคือ การกลับมาของ CPU ไม่ใช่ "CPU กลับมาเร็วกว่า GPU อีกครั้ง" แต่เมื่อรูปแบบของพลังการประมวลผล AI ขยายจาก "การฝึกโมเดลขนาดใหญ่" ไปสู่ "การรันเอเจนต์อัจฉริยะนับพันนับหมื่น" การจัดเรียงและการไหลของข้อมูลกลับกลายเป็นคอขวดอีกครั้ง GPU แก้ปัญหานี้ไม่ได้ แต่ CPU แก้ได้

นี่คืออีกด้านหนึ่งที่ถูกมองข้ามในวาทกรรม AI ตลอดสามปีที่ผ่านมา

2. เส้นทางที่ Xeon 6+ วางเดิมพันไว้คืออะไร

การตัดสินใจที่ Intel วางเดิมพันไว้ สะท้อนให้เห็นในนิยามผลิตภัณฑ์ของ Xeon 6+

ตัวเลขที่ชัดเจนที่สุดคือ สูงสุด 288 คอร์ และทั้งหมดเป็นคอร์ประหยัดพลังงาน (E-core)

E-core และ P-core เป็นการแยกทางในสถาปัตยกรรม CPU ที่ Intel ทำในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา P-core คือคอร์ประสิทธิภาพสูง เน้นประสิทธิภาพแบบคอร์เดี่ยวสูงสุด ซึ่งเป็นเป้าหมายการออกแบบ CPU เซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิม ส่วน E-core คือคอร์ประหยัดพลังงาน มีประสิทธิภาพแบบคอร์เดี่ยวต่ำกว่า แต่มีพื้นที่เล็กและใช้พลังงานต่ำ ทำให้สามารถใส่คอร์ได้มากขึ้นในพื้นที่ชิปเดียวกัน

Xeon 6+ ผลักดันการแยกทางนี้ไปถึงขีดสุด 288 คอร์ประหยัดพลังงาน หมายความว่า Intel วางเดิมพันบน CPU ตัวเดียวไม่ใช่ "แต่ละคอร์เร็วแค่ไหน" แต่เป็น "CPU หนึ่งตัวสามารถใส่คอร์ได้กี่คอร์"

ตรรกะของนิยามผลิตภัณฑ์นี้คือ: ภาระงานของ AI เอเจนต์ไม่ใช่ปัญหาว่าคอร์เดี่ยวจะวิ่งได้เร็วแค่ไหน แต่เป็นปัญหาว่าสามารถรันงานเบาหลายพันงานพร้อมกันได้หรือไม่ เมื่อเซิร์ฟเวอร์หนึ่งตัวต้องจัดเรียงเอเจนต์หลายร้อยตัวพร้อมกัน ประมวลผลคำขออนุมานหลายพันรายการ และรักษาการเชื่อมต่อพร้อมกันนับหมื่น การทำงาน吞吐量ของ 288 E-core จึงสำคัญกว่าประสิทธิภาพแบบคอร์เดี่ยวของ 64 P-core มาก

นี่คือนิยามผลิตภัณฑ์ที่ต่อต้านกระแสหลัก ในช่วงหลายสิบปีที่ผ่านมา วาทกรรมหลักของ CPU เซิร์ฟเวอร์ต่างแข่งขันกันที่ประสิทธิภาพแบบคอร์เดี่ยว ความถี่สูงขึ้น IPC แข็งแกร่งขึ้น แคชใหญ่ขึ้น เส้นทาง E-core โดยพื้นฐานแล้วยอมรับว่า: วาทกรรมนั้นอาจจะสิ้นสุดลงแล้ว

แต่มีบางสิ่งที่ต้องนำมาพิจารณาร่วมกัน

ประการแรก เส้นทาง E-core ไม่ใช่ของ Intel เพียงผู้เดียว AMD เปิดตัว Bergamo ตั้งแต่ปี 2023 ซึ่งใช้คอร์ Zen 4c ที่เน้นความหนาแน่นสูง ส่วนซีรีส์ Graviton ของ AWS และซีรีส์ AmpereOne ของ Ampere ก็เดินตามแนวทาง "คอร์ความหนาแน่นสูง + ให้ประสิทธิภาพด้านพลังงานเป็นอันดับแรก" มานานแล้ว ในแผนงาน AmpereOne Aurora ที่ Ampere เปิดเผยในปี 2024 จำนวนคอร์สูงถึง 512 คอร์แล้ว

กล่าวคือ Xeon 6+ คือการที่ Intel กำลังไล่ตามทิศทางอุตสาหกรรมที่มีอยู่แล้ว——Intel ไม่ใช่ผู้นำ แต่เป็นผู้กลับมาเล่นในทิศทางอุตสาหกรรมนี้

ประการที่สอง Xeon 6+ คือ CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลรุ่นแรกที่ใช้กระบวนการผลิต Intel 18A ซึ่งในบริบทของ Intel เอง อาจสำคัญยิ่งกว่า "288 คอร์ E-core" เสียอีก

Intel 18A คือเดิมพันครั้งใหญ่ที่สุดของ Intel ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มันไม่เพียงรับผิดชอบ CPU ตัวเดียว แต่ยังรวมถึง Intel Foundry หรือธุรกิจรับผลิตชิปของ Intel ว่าจะอยู่รอดหรือไม่ หากกระบวนการผลิต 18A ไม่สามารถส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่แข่งขันได้ในตลาด เรื่องราวของ Intel Foundry ก็จะเดินต่อไม่ได้

Xeon 6+ ที่ผลิตด้วยกระบวนการ 18A มีจำนวนคอร์ประหยัดพลังงานสูงถึง 288 คอร์ และประกาศว่า "มีความหนาแน่นของประสิทธิภาพเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม" นี่คือหนึ่งในคำตอบที่ Intel ส่งให้กับตลาด แต่มันจะได้รับการยอมรับจากตลาดหรือไม่ และจะสามารถยืนหยัดในการแข่งขันกับ N2 ของ TSMC และ 2nm ของ Samsung ในรุ่นเดียวกันได้หรือไม่ ก็เป็นอีกเรื่องหนึ่ง

ประการที่สาม ในรายชื่อลูกค้าของ Xeon 6+ มีชื่อที่มีความสำคัญทางอุตสาหกรรมปรากฏอยู่——Ericsson ใช้ Xeon 6+ ในการทดสอบเครือข่ายหลัก 5G ส่วน T-Systems ภายใต้ Deutsche Telekom ใช้ Xeon 6+ เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับเอเจนต์อัจฉริยะส่วนตัว ลูกค้าทั้งสองรายนี้เป็นผู้ซื้อ CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลแบบดั้งเดิมที่มั่นคง การเลือกซื้อของพวกเขาเป็นสัญญาณตลาดในตัวมันเอง

เมื่อมองสามสิ่งนี้รวมกัน Xeon 6+ กำลังเดิมพันบนเส้นทางนี้: ใช้กระบวนการ 18A เพื่อให้ได้เปรียบด้านประสิทธิภาพพลังงาน ใช้ 288 คอร์ E-core เพื่อให้ได้ความหนาแน่นของคอร์ และมุ่งเน้นไปที่ปริมาณงานประเภท "ความหนาแน่นสูง ประสิทธิภาพพลังงานสูง ปริมาณงานสูง" ในสถานการณ์ AI Inference และเอเจนต์อัจฉริยะ

นี่ไม่ใช่เรื่องราวของ CPU ที่กลับมาสู่เวทีหลักของพลังการคำนวณ แต่เป็นเรื่องราวของ CPU ที่ค้นหาตำแหน่งใหม่

สาม เรื่องนี้เป็นจริงหรือไม่

เรื่องราว "การกลับมาของ CPU" ที่อินเทลเล่า เป็นจริงหรือไม่? ต้องดูตัวแปรอื่นๆ ในอุตสาหกรรม

ตัวแปรแรกคือปฏิกิริยาของผู้ผลิต GPU

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา NVIDIA ก็ทำสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ "การจัดเรียง" เช่นกัน การรวมกันของ Grace CPU + Hopper GPU เป็นการที่ NVIDIA เสริมส่วน CPU ของตัวเอง หากผู้ผลิต GPU ทำให้โซลูชัน "CPU + GPU" แบบครบวงจรกลายเป็นกระแสหลัก ตำแหน่งของผู้ผลิต CPU ในฐานะผู้เล่นอิสระก็จะถูกบีบอัด นี่คือคู่แข่งที่ใหญ่ที่สุดของอินเทลในการเล่าเรื่อง "CPU คือระนาบควบคุม" ไม่ใช่ AMD แต่เป็น NVIDIA เอง

ตัวแปรที่สองคือ CPU ที่พัฒนาเองโดยผู้ให้บริการคลาวด์

AWS Graviton ถูกปรับใช้ในวงกว้างในศูนย์ข้อมูลของ AWS เองแล้ว รับภาระงานคอมพิวเตอร์ทั่วไปส่วนใหญ่ภายใน AWS ไมโครซอฟท์กำลังทำ Cobalt กูเกิลกำลังทำ Axion อาลีกำลังทำ Yitian ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เกือบทั้งหมดกำลังพัฒนา CPU สถาปัตยกรรม ARM ของตัวเอง

CPU ที่พัฒนาเองเหล่านี้ก็เดินตามแนวทาง "ความหนาแน่นสูง ประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นหลัก" ซึ่งเป็นการแข่งขันโดยตรงกับ Xeon 6+ ในแง่ของนิยามผลิตภัณฑ์

นั่นหมายความว่า ตลาดที่ Xeon 6+ ต้องการยึดครอง ผู้ให้บริการคลาวด์กำลังทำเอง อินเทลต้องพิสูจน์ว่า ยังมีตลาดขนาดใหญ่พอที่อยู่นอกเหนือ CPU ที่พัฒนาเองโดยผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น ผู้ให้บริการโทรคมนาคม คลาวด์ส่วนตัว ศูนย์ข้อมูลในอุตสาหกรรมแนวตั้ง

ตัวแปรที่สามคือกระบวนการผลิต 18A เอง

Xeon 6+ เป็น CPU ศูนย์ข้อมูลรุ่นแรกของ Intel 18A ซึ่งหมายความว่าชิปตัวนี้มีความสำคัญทางอุตสาหกรรมที่เกินกว่าตัวผลิตภัณฑ์เอง หากกระบวนการ 18A มีปัญหาในด้านอัตราผลผลิต ความเสถียรของประสิทธิภาพ หรือการรับรองจากลูกค้า ประสิทธิภาพในตลาดของ Xeon 6+ ก็จะถูกกระทบ ในทางกลับกัน หาก 18A มีความเสถียร Xeon 6+ อาจช่วยให้ Intel Foundry มีพื้นที่หายใจบ้าง

แต่ 18A ไม่ได้ทำงานในสุญญากาศ กระบวนการ N2 ของ TSMC จะเริ่มผลิตจำนวนมากในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 และ 2nm ของซัมซุงก็กำลังมา Intel 18A ไม่ได้แค่ต้องการ "ทำให้สำเร็จ" แต่ต้องการ "ทำให้สำเร็จแล้วยังคงเป็นผู้นำ" นี่คือมาตรฐานที่สูงกว่า

เมื่อรวมตัวแปรทั้งสามนี้เข้าด้วยกัน ผลลัพธ์สุดท้ายของ Xeon 6+ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวมันเองเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับว่า NVIDIA จะกินบทบาทของ CPU ไปเองหรือไม่ ผู้ให้บริการคลาวด์จะพัฒนา CPU ของตัวเองต่อไปหรือไม่ และ Intel 18A จะสามารถยืนหยัดในการแข่งขันรุ่นเดียวกันกับ TSMC และ Samsung ได้หรือไม่

นี่คือเหตุผลที่ "การกลับมาของ CPU" ในมุมมองระดับอุตสาหกรรมนั้นเป็นจริง แต่จากมุมมองที่ว่า Intel จะได้รับประโยชน์จากการกลับมาครั้งนี้หรือไม่นั้น ยังคงเป็นสิ่งที่ไม่แน่นอน

การแย่งชิงตำแหน่งของ CPU บนเวทีพลังประมวลผล AI ดำเนินมาเป็นเวลาสามปีแล้ว

ในช่วงสามปีที่ผ่านมา บทภาพยนตร์คือ "GPU เป็นศูนย์กลาง CPU เป็นส่วนประกอบเสริม" บทภาพยนตร์นี้เริ่มคลอนแคลนตั้งแต่ปี 2026 ซึ่งไม่ใช่เพราะ CPU จะเร็วกว่า GPU อีกครั้ง แต่เป็นเพราะพลังประมวลผล AI กำลังเปลี่ยนแปลง เมื่อ AI ขยายจาก "การฝึกโมเดลหนึ่งตัว" ไปสู่ "การรันเอเจนต์อัจฉริยะนับพันตัว" การจัดลำดับ การทำงานพร้อมกัน และการไหลของข้อมูลกลายเป็นคอขวดของระบบอีกครั้ง CPU จึงกลายเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทดแทนได้ในตำแหน่งนี้

Intel วางเดิมพันในเรื่องนี้ Xeon 6+ คือคำตอบที่มันส่งมอบ แต่เรื่องนี้จะเป็นจริงหรือไม่ และ Intel จะได้รับประโยชน์จากการกลับมาครั้งนี้หรือไม่ สุดท้ายแล้วคำตอบจะถูกเปิดเผยในห้องเซิร์ฟเวอร์ของลูกค้าในปี 2027 และ 2028 AMD, กลุ่ม ARM, CPU ที่พัฒนาเองโดยผู้ให้บริการคลาวด์ และ CPU ที่ NVIDIA ทำเอง ล้วนเป็นตัวแปรที่อาจเปลี่ยนทิศทางของบทภาพยนตร์

การกลับมาของ CPU เป็นเรื่องจริง แต่ใครจะเป็นผู้นำการกลับมาครั้งนี้ ยังไม่มีการตัดสิน

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia