Elon Musk หั่น RAM ชิป Tesla AI5 เหลือ 72GB และ AI6 เหลือ 144GB หลัง RAM ขาดตลาดหนัก

วิกฤตราคาและอุปทานหน่วยความจำในปี 2026 เริ่มส่งผลไปถึงชิปสำหรับ Humanoid Robot โดยตรงแล้ว เมื่อ Elon Musk เปิดเผยว่า Tesla จำเป็นต้องลดปริมาณ RAM ของชิปประมวลผลรุ่นใหม่ AI5 และ AI6 เพื่อให้สามารถจัดหาหน่วยความจำได้เพียงพอต่อการผลิต Optimus ในปริมาณมาก

Musk ระบุผ่าน X เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2026 ว่า Tesla ลด RAM ของ AI5 ลงครึ่งหนึ่ง เหลือ 72GB LPDDR5 ขณะที่ AI6 ลดลงหนึ่งในสาม เหลือ 144GB LPDDR6 พร้อมระบุว่าการลดสเปกดังกล่าวเป็นวิธีที่ทำให้ Tesla สามารถจัดหาหน่วยความจำได้เพียงพอสำหรับการผลิต Optimus และยังช่วยลดต้นทุนลงอีกด้วย

ที่น่าสนใจคือ Musk มองว่าการลดความจุ RAM จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Optimus เพียงเล็กน้อย เพราะ Memory Bandwidth สำคัญกว่าความจุรวมของหน่วยความจำ ในลักษณะการใช้งานที่ Tesla คาดหวัง และ Musk ระบุว่าแบนด์วิดท์ยังคงถูกคงไว้เท่าเดิม

AI5 จาก 144GB เหลือ 72GB

เดิม AI5 ถูกคาดว่าจะติดตั้ง LPDDR5 ขนาด 144GB แต่ Tesla ตัดความจุลงเหลือเพียง 72GB หรือหายไปถึง 50%

AI5 ถูกออกแบบมาเป็นหนึ่งในชิปหลักสำหรับระบบประมวลผลของ Tesla ทั้งในงาน Full Self-Driving (FSD) และ Optimus โดยข้อมูลก่อนหน้านี้ระบุว่า AI5 จะใช้โครงสร้างชิปขนาดใหญ่พร้อมหน่วยความจำ DRAM จำนวนมากที่อยู่รอบตัวชิป

การเปลี่ยนจาก 144GB เหลือ 72GB จึงไม่ใช่การปรับลดเล็กน้อย แต่เป็นการลดสเปกหน่วยความจำลงครึ่งหนึ่งเพื่อแลกกับความสามารถในการจัดหาชิปได้เพียงพอสำหรับการผลิตในปริมาณมาก

สำหรับ AI5 นั้น Tesla มีการเดินหน้าผลิตทดลองแล้วที่โรงงาน Samsung ในเมือง Taylor รัฐ Texas และมีเป้าหมายเข้าสู่การผลิตจำนวนมากในปี 2027 ตามข้อมูลที่มีการรายงานก่อนหน้านี้

AI6 ลดลงหนึ่งในสาม เหลือ 144GB

ส่วน AI6 ซึ่งเป็นชิปรุ่นถัดไปก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน โดยความจุ RAM ถูกลดลงจากประมาณ 216GB เหลือ 144GB LPDDR6 คิดเป็นการลดลงราวหนึ่งในสาม

Tesla ตั้งใจให้ AI6 เป็นแพลตฟอร์มประสิทธิภาพสูงสำหรับระบบ AI ของบริษัทเช่นเดียวกับ AI5 และมีแผนใช้โรงงานของ TSMC และ Samsung เป็นฐานการผลิตตามข้อมูลที่มีรายงานก่อนหน้านี้

อีกจุดที่น่าสนใจคือชิป AI5 และ AI6 มีแนวคิดการใช้ SRAM จำนวนมากภายในชิป เพื่อให้การประมวลผลบางประเภทสามารถเข้าถึงข้อมูลด้วยแบนด์วิดท์ที่สูงกว่าการดึงข้อมูลจาก DRAM อย่างมาก ซึ่งช่วยอธิบายว่าทำไม Tesla จึงมองว่าการลดความจุ DRAM อาจไม่ได้กระทบประสิทธิภาพโดยรวมมากนัก

อย่างไรก็ตาม ผลกระทบจริงจะขึ้นอยู่กับลักษณะงานและซอฟต์แวร์ที่รันบนชิป รวมถึงวิธีบริหารจัดการโมเดล AI และข้อมูลภายในระบบ

RAM ขาดแคลนกำลังไล่ไปถึงหุ่นยนต์

การลดสเปกของ Tesla เป็นอีกสัญญาณว่าปัญหาหน่วยความจำไม่ได้จำกัดอยู่แค่ตลาด PC หรือเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น แต่กำลังขยายไปถึง Physical AI และหุ่นยนต์ ด้วย

Micron เพิ่งเปิดเผยในผลประกอบการปีงบประมาณ 2026 ว่า ความต้องการหน่วยความจำและ Storage จากระบบ AI ทางกายภาพกำลังเพิ่มขึ้น และบริษัทคาดว่าสภาพอุปสงค์-อุปทานของ DRAM และ NAND จะตึงตัวมากขึ้นในช่วง 2027 และ 2028

Micron ยังระบุด้วยว่า หุ่นยนต์ Humanoid อาจมีความต้องการ Memory และ Storage ในระดับใกล้เคียงกับรถยนต์อัตโนมัติขั้นสูง โดยระบบดังกล่าวอาจต้องใช้ DRAM มากกว่า 200GB และ Storage ระดับหลาย TB ต่อหนึ่งหน่วย

ตัวเลขดังกล่าวสูงกว่า RAM ที่ Tesla ระบุสำหรับ AI5 และ AI6 เสียอีก แม้ว่าการเปรียบเทียบจะต้องคำนึงถึงสถาปัตยกรรมและการใช้งานของแต่ละระบบที่แตกต่างกัน

จากวิกฤต RAM สู่ข้อจำกัดของ AI Hardware

สิ่งที่เกิดขึ้นกับ AI5 และ AI6 สะท้อนภาพของตลาดเซมิคอนดักเตอร์ในปัจจุบันได้ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อความต้องการจาก AI Data Center, HBM, Server DRAM และ Physical AI เพิ่มขึ้น ผู้พัฒนาระบบอาจไม่ได้ติดข้อจำกัดที่ตัว Compute อย่างเดียว แต่ต้องแข่งขันเพื่อแย่ง Memory Supply ด้วย

สำหรับ Tesla ทางเลือกในครั้งนี้คือการลดความจุ RAM ของชิปลง เพื่อแลกกับความสามารถในการผลิต Optimus ในปริมาณมากขึ้น ขณะที่ Musk เชื่อว่าการรักษาแบนด์วิดท์เอาไว้จะช่วยจำกัดผลกระทบต่อประสิทธิภาพของหุ่นยนต์

แต่ในภาพรวม การที่บริษัทระดับ Tesla ต้องปรับสเปกชิปเพราะหาหน่วยความจำให้เพียงพอ เป็นอีกหนึ่งหลักฐานว่าการแข่งขันด้าน AI ในเวลานี้ไม่ได้แข่งกันเฉพาะ GPU หรือ Compute Power อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นการแข่งขันเพื่อแย่งชิงทุกส่วนของห่วงโซ่ ตั้งแต่ Silicon, Packaging ไปจนถึง DRAM และ NAND

และเมื่อความต้องการหุ่นยนต์ AI เพิ่มขึ้นพร้อมกับ AI Server และระบบ Autonomous Vehicle ตลาดหน่วยความจำอาจต้องรับภาระหนักขึ้นไปอีกในช่วงหลายปีข้างหน้า

ที่มา: Wccftech