ทำไม Jensen ถึงบอกว่า AI ไม่ได้ทำให้คนตกงาน
จำนวน commit เพิ่มจาก 300 ล้าน (2023) → 400 ล้าน (2024) → 500 ล้าน (2025) และพอเข้าต้นปี 2026 ตัวเลขนี้พุ่งขึ้นเกือบ 3 เท่า
เมื่อผลผลิตเพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่า เงินเดือน $3T กำลังสร้างผลผลิตราว $9T — บริษัทยิ่งอยากจ้าง engineer เพิ่ม เพราะจ้างหนึ่งคนแล้วได้ผลงานมูลค่ามหาศาล
"AI ที่ใช้งานได้จริง" มาถึงแล้ว
เมื่อ token กลายเป็นหน่วยที่ทำกำไรได้จริง บริษัท AI จึงอยากสร้าง AI factory เพิ่มขึ้น — ดีมานด์ compute พุ่งสูงมหาศาล
AI ไม่ได้เป็นแค่ของเล่นอีกต่อไป แต่กลายเป็นตัวสร้างกำไรและสร้าง GDP ได้จริง — เบื้องหลังคือรูปแบบการประมวลผลแบบใหม่ที่เรียกว่า Agent
Agent คืออะไร ต่างจากโปรแกรมเดิมตรงไหน
👆 คลิกเพื่อดูรายละเอียด
- เปิดโปรแกรม
- คลิก พิมพ์ ค้นหา
- มนุษย์ทำทุกขั้นตอน
- โปรแกรมรันบน OS
- บอก AI ว่าต้องการอะไร
- AI สร้างโค้ด / เรียกใช้ tool
- ผลิตผลลัพธ์อัตโนมัติ
- Agent ทำงานใน harness + runtime
สั่งให้สร้าง ไฟล์ CAD สำหรับพิมพ์ 3 มิติ จากคำอธิบายเพียงประโยคเดียว — นี่คือการใช้คอมพิวเตอร์ในวิธีใหม่ที่สิ้นเชิง
ทำไม Agent ถึงต้องการ CPU แบบใหม่
"Agent นั้นใจร้อน" — มันอยู่ในโลกที่นับเป็นนาโนวินาที ทุกครั้งที่เรียกใช้เครื่องมือ มันอยากได้คำตอบเร็วที่สุด ทุกจังหวะที่รอคือการถ่วงเวลา
instructions per clock สูงที่สุดในโลกถึง 10 คำสั่งต่อรอบ ทำให้ single-threaded ดีเยี่ยม, bandwidth ต่อคอร์สูงมาก, bandwidth รวมทั้งระบบสูงมาก และความประหยัดพลังงาน
เหตุผลที่ต้องประหยัดพลังงาน — ในอนาคตจะมี agent มากกว่ามนุษย์มหาศาล จึงต้องบรรจุ CPU ให้ได้มากที่สุดในโรงงานโดยไม่ไปแย่งพลังงานจากส่วนที่สร้าง token (ส่วนที่ทำเงิน)
Compute คือรายได้
พลังประมวลผลคือรายได้ คือกำไร และการไม่มีก็คือขาดทุน — ยิ่งซื้อมาก ยิ่งสร้างรายได้มาก เพราะทุก token ที่ผลิตได้คือรายได้
เมื่อโรงงานมีไฟฟ้าจำกัด 1 gigawatt — ผลผลิตต่อพลังงาน (performance per watt) จึงกำหนดรายได้โดยตรง การเลือกสถาปัตยกรรมผิดเพราะชิปถูกกว่านั้นไม่คุ้ม
NVIDIA ไม่ได้เป็นแค่บริษัทขาย GPU อีกต่อไป แต่กลายเป็นบริษัท infrastructure — ช่วยลูกค้าสร้างและดูแล AI factory ทั้งระบบ ตั้งแต่ชิป แร็ค เครือข่าย ไฟฟ้า ไปจนถึงระบบระบายความร้อน
Agent คือโอกาส ไม่ใช่ภัยคุกคาม
หลายคนเคยบอกว่าเมื่อ agentic AI มาถึง บริษัทซอฟต์แวร์จะเจ๊ง แต่ Jensen ยืนยันว่าตรงกันข้าม — เมื่อโลกไม่ได้ถูกจำกัดด้วยจำนวนคน จะมี agent เกิดขึ้นมหาศาล และ agent เหล่านั้นจะใช้ tool มากกว่าที่เคย
สร้าง super agent สำหรับงานออกแบบชิป — งาน verification ที่เคยใช้เวลาเป็นสัปดาห์ เหลือไม่กี่ชั่วโมง เร็วขึ้น 40 เท่า
ชุดเครื่องมือให้องค์กรสร้าง agent ของตัวเอง — 4 ส่วน:
Nemotron 3 Ultra — open model รุ่นใหม่ เปิดทั้งโมเดล ข้อมูลเทรน และวิธีเทรน เร็วขึ้น 5× ต้นทุนต่ำลง 30% เป้าหมายคือให้ทุกคนนำไปต่อยอดได้
การปฏิวัติ PC ครั้งใหญ่ที่สุดในรอบ 40 ปี
Jensen บอกว่าเป็นการรวมทุกอย่างที่ NVIDIA เรียนรู้มาตลอด 33 ปีไว้ในชิปเดียว
ภายในมี Blackwell RTX GPU พร้อม Tensor Core 6,144 ตัว, Grace CPU แบบ 20 คอร์ (ร่วมกับ MediaTek) เชื่อมกันด้วย NVLink บน TSMC 3nm รวมราว 7 หมื่นล้านทรานซิสเตอร์
มาพร้อม Windows สำหรับ agent — รันได้ 24/7 ไม่มี meter คิดเงิน เชื่อมต่ออุปกรณ์ในบ้าน ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ ตามรุ่นโมเดลที่อัปเดต
DGX Station — หน่วยความจำ 768 GB รันโมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์ได้ 20 petaflops สำหรับนักพัฒนาที่อยากมีเครื่องแรงวางข้างโต๊ะ
ฝั่งซอฟต์แวร์ Adobe ปรับ Photoshop และ Premiere ให้เร็วขึ้น 2× บน RTX Spark และคุยกับ agent ได้ผ่าน MCP server
Physical AI: หุ่นยนต์และรถยนต์ที่เริ่มคิดเป็น
โจทย์ที่ยากที่สุดของ physical AI คือข้อมูล — โมเดลภาษาเรียนจากข้อความมนุษย์ แต่หุ่นยนต์ต้องการข้อมูลในมุมมองของตัวมันเอง NVIDIA จึงเริ่มจากให้มนุษย์บังคับ → จำลองด้วย Omniverse → สร้าง World Foundation Model
DSX: พิมพ์เขียวสร้าง AI Factory ทั้งระบบ
DSX คือ reference design สำหรับสร้างและดูแล AI factory — เริ่มจาก DSX Sim ออกแบบและทดสอบทั้งโรงงานใน Omniverse ก่อนสั่งแร็คจริง แล้ว DSX OS ดูแลการทำงานและบำรุงรักษา
DSX MaxLPS ช่วยติดตั้ง GPU เพิ่มในงบไฟเท่าเดิม | DSX Flex อ่านสัญญาณกริดไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ แล้วปรับการใช้ไฟเมื่อกริดต้องการความช่วยเหลือ — โรงงานทำงานร่วมกับระบบไฟของเมืองได้
สรุป: ทำไมเราควรมองเรื่องนี้ใหม่
Jensen ย้ำว่าในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา ทุกอย่างในวงการคอมพิวเตอร์เปลี่ยนไป เพราะ agent กลายเป็นจริง และมาบรรจบกับโมเดลรุ่นใหม่ที่เก่งพอจะทำงานที่มีประโยชน์ได้จริง
รูปแบบ agent (model, harness, tool + skill, runtime) จะถูกนำไปใช้ซ้ำในทุกที่ — cloud, องค์กร, PC, รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ หรือหุ่นยนต์ ต่างกันแค่ runtime ตามอุปกรณ์
🎯 สรุปสาระสำคัญจาก Keynote
AI ไม่ได้ทำให้ Software Engineer ตกงาน — แต่ทำให้ผลผลิตต่อคนพุ่ง 3× บริษัทยิ่งอยากจ้างเพิ่ม
เรากำลังเข้าสู่ยุค Agentic AI — AI คิด วางแผน ลงมือทำได้เอง มี Agent พันล้านตัวทำงานพร้อมกัน
Compute = Revenue — ทุก token คือเงิน AI Factory ขนาด $80-100B ต่อ GW กลายเป็นความจริง
NVIDIA กลายเป็น Infrastructure Company — สร้างทั้งระบบให้โลกเข้าสู่ยุค AI เต็มตัว
RTX Spark ปฏิวัติ PC ในรอบ 40 ปี | Physical AI (หุ่นยนต์ + รถยนต์) เริ่มคิดเป็น | DSX เป็นพิมพ์เขียว AI Factory
AI ไม่ได้ลดคุณค่าของคน แต่เพิ่มผลผลิตให้สูงขึ้นหลายเท่า — และเมื่อคนหนึ่งคนสร้างผลงานได้มากขึ้น โลกก็ยิ่งต้องการคนเพิ่ม ไม่ใช่น้อยลง