คำเตือนของ Jensen Huang: จีนสร้างศูนย์ข้อมูลขณะที่อเมริกายังถกเถียงเรื่องใบอนุญาต

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตเดือนธันวาคม 2025: Jensen Huang ที่ CSIS: สหรัฐฯ ใช้เวลา 3 ปีในการสร้างศูนย์ข้อมูล ขณะที่จีน "สามารถสร้างโรงพยาบาลได้ในสุดสัปดาห์" จีนมีกำลังการผลิตพลังงานเป็น 2 เท่าของสหรัฐฯ แม้เศรษฐกิจจะเล็กกว่า NVIDIA "นำหน้าหลายรุ่น" ด้านชิป แต่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน/พลังงานเอื้อประโยชน์ต่อจีน การแข่งขันด้าน AI เป็น "เค้ก 5 ชั้น"—สหรัฐฯ นำด้านชิปและโมเดล จีนนำด้านพลังงานและความเร็วในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน

Jensen Huang CEO ของ NVIDIA ได้ส่งข้อความที่ชัดเจนที่ Center for Strategic and International Studies ในเดือนธันวาคม 2025: สหรัฐอเมริกาต้องใช้เวลาสามปีในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขณะที่จีน "สามารถสร้างโรงพยาบาลได้ในสุดสัปดาห์"¹ การเปรียบเทียบนี้สะท้อนถึงความเสียเปรียบเชิงโครงสร้างที่นวัตกรรมชิปไม่ว่าจะมากเพียงใดก็ไม่สามารถเอาชนะได้

ความเห็นของ Huang มาถึงในช่วงเวลาที่น่าสนใจ NVIDIA ครองตลาดชิป AI ด้วยส่วนแบ่งประมาณ 80% สถาปัตยกรรม Blackwell ของบริษัทเป็นตัวเร่งความเร็ว AI ที่ล้ำหน้าที่สุดที่มีอยู่ ความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ของอเมริกายังคงไม่มีใครโต้แย้งได้ แต่ Huang เตือนไม่ให้ชะล่าใจ โดยชี้ไปที่คอขวดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่อาจบ่อนทำลายความได้เปรียบนั้น

ปัญหาเค้ก 5 ชั้น

Huang อธิบายการแข่งขันด้าน AI ว่าเป็น "เค้ก 5 ชั้น" ประกอบด้วย พลังงาน ชิป โครงสร้างพื้นฐาน โมเดล และแอปพลิเคชัน² สหรัฐอเมริกานำอย่างเด็ดขาดในด้านชิปและโมเดล แต่ชั้นโครงสร้างพื้นฐานและพลังงานบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป

จีนมีกำลังการผลิตพลังงานเป็นสองเท่าของสหรัฐอเมริกาแม้จะดำเนินเศรษฐกิจที่เล็กกว่า³ ความแตกต่างนี้ไม่สมเหตุสมผลสำหรับ Huang ซึ่งสังเกตว่ากำลังการผลิตพลังงานของจีนยังคงเติบโต "พุ่งขึ้นตรง" ขณะที่กำลังการผลิตของอเมริกายังคงคงที่ ศูนย์ข้อมูล AI บริโภคไฟฟ้าจำนวนมหาศาล การฝึกโมเดลระดับ frontier เพียงตัวเดียวต้องใช้พลังงานเทียบเท่ากับการบริโภคประจำปีของเมืองขนาดเล็ก ประเทศที่มีพลังงานพร้อมใช้มากกว่าสามารถฝึกโมเดลได้มากกว่าและรัน inference workloads ได้มากกว่า

ชั้นโครงสร้างพื้นฐานทำให้ความท้าทายด้านพลังงานซับซ้อนยิ่งขึ้น โครงการศูนย์ข้อมูลของอเมริกาต้องผ่านการตรวจสอบผลกระทบสิ่งแวดล้อม กระบวนการขออนุญาต การเจรจากับสาธารณูปโภค และไทม์ไลน์การก่อสร้างที่ยืดโครงการออกไปสามปีหรือนานกว่านั้น โครงการของจีนเคลื่อนจากการวางศิลาฤกษ์สู่การดำเนินงานในเวลาเพียงเศษเสี้ยว ทุกเดือนของความล่าช้าหมายถึงโมเดลที่ไม่ได้ฝึก inference ที่ไม่ได้ให้บริการ และพื้นที่การแข่งขันที่สูญเสียไป

ความได้เปรียบเชิงโครงสร้างทวีคูณ

John Hamre ประธาน CSIS เน้นย้ำถึงความได้เปรียบเพิ่มเติมของจีนระหว่างการสนทนา จีนอุดหนุนต้นทุนพลังงานให้บริษัทชิป 50% รัฐบาลให้การขนส่งฟรีสำหรับพนักงานโรงงาน⁴ นโยบายเหล่านี้ลดต้นทุนการดำเนินงานพร้อมเร่งไทม์ไลน์การ deploy

ขนาดการผลิตก็มีความสำคัญเช่นกัน Huang เตือนไม่ให้ประเมินความสามารถในการผลิตของจีนต่ำเกินไป: "ใครก็ตามที่คิดว่าจีนผลิตไม่ได้กำลังพลาดไอเดียใหญ่"⁵ จีนสร้างอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ส่วนใหญ่จากศูนย์ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ตอนนี้ Huawei ผลิตตัวเร่งความเร็ว AI ที่แม้จะตามหลัง NVIDIA อยู่หลายรุ่น แต่ก็เพียงพอสำหรับ workloads หลายประเภท ความเชี่ยวชาญด้านการผลิตถ่ายโอนข้ามโดเมนได้ ประเทศที่สร้างโรงพยาบาลได้ในสุดสัปดาห์สามารถสร้างศูนย์ข้อมูลได้เร็วเท่ากัน

ความได้เปรียบทวีคูณตามกาลเวลา การก่อสร้างเร็วกว่าหมายถึงการ deploy เร็วกว่า การ deploy เร็วกว่าหมายถึงประสบการณ์การดำเนินงานมากกว่า ประสบการณ์มากขึ้นเร่งโครงสร้างพื้นฐานรุ่นต่อไป ความเร็วของจีนสร้างผลกระทบแบบ flywheel ที่ขยายช่องว่างในแต่ละรอบ

ความได้เปรียบด้านชิปให้ความสบายใจได้น้อย

ความได้เปรียบด้านชิปของ NVIDIA ยังคงเป็นจริง Huang ยืนยันว่าบริษัท "นำหน้าหลายรุ่น" เมื่อเทียบกับคู่แข่งจีน⁶ การควบคุมการส่งออกจำกัดการเข้าถึงตัวเร่งความเร็ว AI ล้ำสมัยของจีน ความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีการออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ของอเมริกายังคงมีอยู่

แต่ชิปเพียงอย่างเดียวไม่สามารถชนะการแข่งขัน AI ได้ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ต้องการอาคารเพื่อติดตั้ง พลังงานเพื่อรัน และระบบระบายความร้อนเพื่อป้องกันความร้อนสูงเกินไป ชิปที่ล้ำหน้าที่สุดในโลกไม่สร้างมูลค่าใดๆ หากนอนอยู่ในโกดังรอโครงสร้างพื้นฐานตามทัน จีนสามารถ deploy ชิปรุ่นเก่ากว่าได้เร็วกว่าและในขนาดที่ใหญ่กว่า อาจชดเชยช่องว่างด้านประสิทธิภาพได้ด้วยปริมาณที่มากกว่า

คณิตศาสตร์เริ่มน่าเป็นห่วง ศูนย์ข้อมูลของจีนที่เปิดดำเนินการใน 12 เดือนด้วยชิปรุ่นก่อนหน้าอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าศูนย์ข้อมูลของอเมริกาที่มีชิปล้ำสมัยแต่ใช้เวลาสามปีในการสร้าง ระยะเวลาในการ deploy เป็นปัจจัยในสมการ compute รวมควบคู่กับประสิทธิภาพดิบ ความเร็วด้านโครงสร้างพื้นฐานของจีนเปลี่ยนความเสียเปรียบด้านชิปให้กลายเป็นการแข่งขันรูปแบบที่แตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง

การเร่งความเร็วต้องการอะไร

Huang แสดงความมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงนโยบายภายใต้รัฐบาล Trump ที่จะเข้ามา โดยแนะนำว่าการสนับสนุนการนำการผลิตกลับมาในประเทศและการลงทุนด้าน AI อาจช่วยปิดช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานได้⁷ ความมองโลกในแง่ดีนี้เผชิญอุปสรรคสำคัญ

กระบวนการขออนุญาตของอเมริกามีอยู่ด้วยเหตุผล การตรวจสอบสิ่งแวดล้อมปกป้องชุมชนจากมลพิษ การเจรจาสาธารณูปโภครับประกันความมั่นคงของระบบไฟฟ้า ไทม์ไลน์การก่อสร้างสะท้อนความพร้อมของแรงงานและข้อกำหนดด้านความปลอดภัย การเร่งกระบวนการเหล่านี้ต้องยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นหรือปรับโครงสร้างวิธีการสร้างของอเมริกาอย่างพื้นฐาน

การเร่งความเร็วบางส่วนยังคงเป็นไปได้โดยไม่ละทิ้งมาตรการป้องกัน การออกแบบศูนย์ข้อมูลมาตรฐานอาจทำให้การอนุมัติราบรื่นขึ้น โครงสร้างพื้นฐานพลังงานเฉพาะสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวก AI อาจข้ามข้อจำกัดของสาธารณูปโภค การก่อสร้างแบบ prefabricated modular อาจบีบอัดไทม์ไลน์ได้ ไม่มีทางออกใดที่เทียบเท่าความเร็วของจีน แต่อาจลดช่องว่างได้

ความท้าทายด้านพลังงานพิสูจน์ว่าแก้ไขได้ยากกว่า อเมริกาไม่สามารถเพิ่มกำลังการผลิตพลังงานเป็นสองเท่าได้ข้ามคืน โรงไฟฟ้าใหม่ต้องใช้เวลาหลายปีในการสร้าง โครงการพลังงานหมุนเวียนเผชิญความล่าช้าในการขออนุญาตของตัวเอง พลังงานนิวเคลียร์ ซึ่งเป็นตัวเลือกที่มีความหนาแน่นพลังงานสูงสุด พบอุปสรรคด้านกฎระเบียบที่ยืดไทม์ไลน์ออกไปเป็นทศวรรษ ความได้เปรียบด้านพลังงานของจีนสะท้อนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานหลายทศวรรษที่อเมริกาเลือกที่จะไม่ทำ

โครงสร้างพื้นฐานกลายเป็นสนามรบ

คำเตือนของ Huang ปรับกรอบการแข่งขันด้าน AI ใหม่ การแข่งขันขยายออกไปนอกเหนือจากอัลกอริทึมและสถาปัตยกรรมไปครอบคลุมทีมก่อสร้างและโรงไฟฟ้า นวัตกรรมชิปมีความสำคัญ แต่ความเร็วด้านโครงสร้างพื้นฐานอาจสำคัญกว่า ประเทศที่สร้างเร็วที่สุด deploy มากที่สุด ประเทศที่ deploy มากที่สุดเรียนรู้เร็วที่สุด ประเทศที่เรียนรู้เร็วที่สุดสร้างนวัตกรรมมากที่สุด โครงสร้างพื้นฐานอยู่ที่ฐานของวงจรทั้งหมดนั้น

สำหรับองค์กรและรัฐบาลที่วางแผนริเริ่มด้าน AI บทเรียนนี้ใช้ได้ในทุกขนาด ความพร้อมของ compute ขึ้นอยู่กับความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน องค์กรที่รอชิปที่สมบูรณ์แบบอาจพบว่าตัวเองถูกคู่แข่งที่ deploy ชิปที่ดีพอเร็วกว่าแซงหน้า ความเร็วในการ deploy กำหนดผลลัพธ์การแข่งขันมากขึ้นเรื่อยๆ

ความเป็นผู้นำด้าน AI ของอเมริกายังคงมีนัยสำคัญแต่ไม่รับประกัน ความได้เปรียบด้านชิปให้หน้าต่างโอกาส ไม่ใช่ตำแหน่งถาวร ความเร็วที่อเมริกาสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อ deploy ชิปเหล่านั้นจะกำหนดว่าความได้เปรียบจะคงอยู่หรือถดถอย Jensen Huang เห็นความท้าทายอย่างชัดเจน คำถามคือผู้กำหนดนโยบายและผู้นำอุตสาหกรรมจะตอบสนองด้วยความเร่งด่วนที่เทียบเท่าหรือไม่

อ้างอิง

1. Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct in the U.S., while in China 'they can build a hospital in a weekend.'" December 6, 2025. https://fortune.com/2025/12/06/nvidia-ceo-jensen-huang-ai-race-china-data-centers-construct-us/

2. CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI." December 3, 2025. https://www.csis.org/events/nvidias-jensen-huang-securing-american-leadership-ai

3. Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."

4. CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."

5. CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."

6. CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."

7. Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."

• Alt 2: huang-warning-china-data-center-construction-speed

ประเด็นสำคัญ

สำหรับนักวางแผนกลยุทธ์: - "เค้ก 5 ชั้น" ของ Huang: พลังงาน ชิป โครงสร้างพื้นฐาน โมเดล แอปพลิเคชัน—สหรัฐฯ นำด้านชิป/โมเดล ตามหลังด้านพลังงาน/โครงสร้างพื้นฐาน - จีนมีกำลังการผลิตพลังงานเป็น 2 เท่าของสหรัฐฯ แม้เศรษฐกิจจะเล็กกว่า; เติบโต "พุ่งขึ้นตรง" vs สหรัฐฯ คงที่ - ศูนย์ข้อมูลสหรัฐฯ: ~3 ปีจากการวางแผนถึงเปิดดำเนินการ; จีน "สามารถสร้างโรงพยาบาลได้ในสุดสัปดาห์"

สำหรับทีมนโยบาย: - จีนอุดหนุนต้นทุนพลังงานให้บริษัทชิป 50%; ให้การขนส่งฟรีสำหรับพนักงานโรงงาน - NVIDIA ยังคง "นำหน้าหลายรุ่น" ด้านชิป แต่ความเร็วด้านโครงสร้างพื้นฐานอาจสำคัญกว่า - การขออนุญาตของอเมริกามีอยู่ด้วยเหตุผลที่ถูกต้อง: การปกป้องสิ่งแวดล้อม ความมั่นคงของระบบไฟฟ้า ความปลอดภัย

สำหรับสถาปนิกโครงสร้างพื้นฐาน: - ระยะเวลาในการ deploy เป็นปัจจัยในสมการ compute รวมควบคู่กับประสิทธิภาพดิบ - ศูนย์ข้อมูลของจีนที่เปิดดำเนินการใน 12 เดือนด้วยชิปรุ่นเก่าอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการสร้าง 3 ปีของสหรัฐฯ ด้วยชิปล้ำสมัย - การก่อสร้างเร็วกว่า → deploy เร็วกว่า → ประสบการณ์การดำเนินงานมากกว่า → เร่งรุ่นต่อไป (ผลกระทบ flywheel)

สำหรับการวางแผนองค์กร: - ความเร็วในการ deploy กำหนดผลลัพธ์การแข่งขันมากขึ้นเรื่อยๆ - องค์กรที่รอชิปที่สมบูรณ์แบบอาจถูกคู่แข่งที่ deploy ชิปที่ดีพอเร็วกว่าแซงหน้า - ทางออกที่เป็นไปได้: การออกแบบมาตรฐาน โครงสร้างพื้นฐานพลังงานเฉพาะสำหรับ AI การก่อสร้างแบบ prefabricated modular