ข้อตกลงน้ำมันของทรัมป์กับเวเนซูเอลา ถูกวิจารณ์ทั้งจากฝ่ายรัฐบาลและฝ่ายค้าน
เมื่อวันพุธที่ 12 ส.ค. 2026 GSI Technology (GSIT) ได้ใช้เวที Canaccord Genuity 46th Annual Growth Conference เพื่อนําเสนอภาพรวมธุรกิจที่กําลังเปลี่ยนผ่านจากการพิสูจน์ทางเทคนิคในระยะแรกไปสู่การสร้างรายได้เชิงพาณิชย์ แม้ยังคงมีความเสี่ยงด้านการดําเนินงานอยู่ ฝ่ายบริหารระบุว่าบริษัทมีเส้นทางที่ชัดเจนขึ้นในด้าน edge AI โดยได้รับการสนับสนุนจากการรับรองในภาคกลาโหม ธุรกิจ SRAM แบบดั้งเดิมที่ทํากําไรได้ และสถานะเงินสดที่เปิดโอกาสให้บริษัทสามารถลงทุนต่อเนื่องได้
บริษัทยังเน้นย้ําว่าขั้นตอนต่อไปนั้นขึ้นอยู่กับการแปลง proof-of-concept ให้กลายเป็นรายได้จริง การพัฒนาเครื่องมือซอฟแวร์ และการขยายธุรกิจร่วมกับพันธมิตร มากกว่าการพิสูจน์ตัวเทคโนโลยีเอง GSI Technology ระบุว่าชิป Gemini-II ของบริษัทได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการใช้พลังงานและความหน่วงที่ดีเยี่ยมในการทดสอบ แต่ยังต้องแปลงผลลัพธ์เหล่านั้นให้กลายเป็นการใช้งานในวงกว้างขึ้น
ประเด็นสําคัญ
- GSI Technology ระบุว่าชิป Gemini-II ได้ก้าวพ้นจากการอ้างสิทธิ์ในห้องปฏิบัติการและเข้าสู่การรับรองในโลกจริงแล้ว รวมถึงโปรแกรมเฝ้าระวังโดรนของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ
- จุดขายหลักของบริษัทคือประสิทธิภาพต่อวัตต์ โดยฝ่ายบริหารระบุว่าการทดสอบของมหาวิทยาลัย Cornell แสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่า GPU ของ NVIDIA แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98%
- สถานะเงินสดยังคงแข็งแกร่งที่ 77 ล้านดอลลาร์ โดยไม่มีหนี้สิน ขณะที่ธุรกิจ SRAM ยังคงให้การสนับสนุนด้านการดําเนินงาน
- SDK ที่ใช้ AI ช่วยเป็นเครื่องมือเชิงพาณิชย์สําคัญ ออกแบบมาเพื่อให้ลูกค้าและผู้รวมระบบสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านฮาร์ดแวร์เชิงลึก
- Plato ซึ่งเป็นชิปรุ่นต่อไป กําลังได้รับการพัฒนาสําหรับการประมวลผล large language model แบบใช้พลังงานต่ําที่ edge โดยมีแผน tape-out ในฤดูใบไม้ผลิปี 2025
โมเดลธุรกิจและการวางตําแหน่งเชิงกลยุทธ์
ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Gideon Dare อธิบายว่า GSI Technology เป็นบริษัทที่มีธุรกิจสองส่วนที่แตกต่างกัน ส่วนแรกคือธุรกิจ SRAM ที่เติบโตเต็มที่ ซึ่งจัดส่งอุปกรณ์มากกว่า 140 ล้านชิ้นในช่วง 30 ปีที่ผ่านมาและยังคงทํากําไรได้ ส่วนที่สองคือธุรกิจหน่วยประมวลผล AI ที่กําลังเติบโต ซึ่งสร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรม compute-in-memory ของบริษัท
ฝ่ายบริหารระบุว่าโครงสร้างดังกล่าวมีความสําคัญ เนื่องจากช่วยให้ GSI Technology มีกระแสเงินสดในขณะที่พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ Dare กล่าวว่าบริษัทไม่ใช่สตาร์ทอัพเซมิคอนดักเตอร์แบบดั้งเดิมในแง่ที่ต้องสร้างฐานการผลิตตั้งแต่ต้น
- ธุรกิจ SRAM แบบดั้งเดิม: จัดส่งอุปกรณ์มากกว่า 140 ล้านชิ้นในช่วง 30 ปี
- ธุรกิจ AI: มุ่งเน้นการประมวลผล edge แบบใช้พลังงานต่ํามาก
- ความสัมพันธ์ด้านการผลิต: ความสัมพันธ์ 30 ปีกับ TSMC และ ASE
- การวางตําแหน่ง: ไม่ใช่บริษัทซอฟแวร์ AI ล้วนๆ และไม่ใช่ผู้เข้าสู่ตลาดเซมิคอนดักเตอร์รายใหม่ แต่เป็นลักษณะผสมผสานที่มีความสัมพันธ์ห่วงโซ่อุปทานที่ก่อตั้งมาแล้ว
Dare กล่าวว่าแนวทาง compute-in-memory ของบริษัทคือสิ่งที่แยกแยะบริษัทออกจากคู่แข่งรายใหญ่ เขาอธิบายว่าชิปนําข้อมูลเข้าสู่อุปกรณ์เพียงครั้งเดียวแล้วประมวลผลภายในหน่วยความจําโดยตรง ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงาน นอกจากนี้เขายังระบุว่าสถาปัตยกรรมดังกล่าวได้รับการคุ้มครองสิทธิบัตร
ผลประกอบการทางการเงินและสถานะเงินทุน
GSI Technology ระบุว่ามีเงินสด 77 ล้านดอลลาร์และไม่มีหนี้สิน การเผาผลาญเงินสดรายไตรมาสอยู่ที่ประมาณ 4 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 16 ล้านดอลลาร์ต่อปี ก่อนที่จะรวมค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับโปรแกรมชิปรุ่นต่อไป
ฝ่ายบริหารระบุว่าไตรมาสฤดูใบไม้ผลิจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมประมาณ 2 ล้านดอลลาร์สําหรับงาน Plato tape-out แม้กระนั้น บริษัทระบุว่าสถานะเงินสดของบริษัทน่าจะเพียงพอสําหรับรองรับเป้าหมายระยะใกล้
- เงินสด: 77 ล้านดอลลาร์
- หนี้สิน: ไม่มี
- การเผาผลาญเงินสดรายไตรมาส: ประมาณ 4 ล้านดอลลาร์
- การเผาผลาญพื้นฐานรายปี: ประมาณ 16 ล้านดอลลาร์
- ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในไตรมาสฤดูใบไม้ผลิ: ประมาณ 2 ล้านดอลลาร์สําหรับ Plato tape-out
บริษัทยังชี้ให้เห็นว่าการสนับสนุนจากภาครัฐเป็นแหล่งเงินทุนที่ไม่ทําให้หุ้นถูก dilute ที่สําคัญ โดยระบุว่ามีรางวัล SBIR ทั้งหมด 5 รางวัลที่ดําเนินการอยู่หรือเสร็จสิ้นแล้ว
- Air Force Research Laboratory: รางวัล SBIR จํานวน 2 รางวัล
- Space Development Agency: รางวัล SBIR จํานวน 2 รางวัล รวมถึง 1 รางวัลที่ยังดําเนินการอยู่สําหรับการทดสอบรังสี
- กองทัพบกสหรัฐฯ: รางวัล SBIR จํานวน 1 รางวัลสําหรับการพัฒนา ruggedized edge node
ฝ่ายบริหารระบุว่ารางวัลดังกล่าวช่วยชดเชยต้นทุนการวิจัยและพัฒนา พร้อมทั้งรับรองเทคโนโลยีสําหรับการใช้งานด้านกลาโหมและอวกาศด้วย
เทคโนโลยีผลิตภัณฑ์และการรับรอง
GSI Technology ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการนําเสนอเกี่ยวกับ Gemini-II ซึ่งเป็นชิป AI ปัจจุบัน และผลลัพธ์ทางเทคนิคที่บริษัทระบุว่าสนับสนุนกรณีทางการตลาดของผลิตภัณฑ์ บริษัทระบุว่าการทดสอบอิสระโดยมหาวิทยาลัย Cornell พบว่าที่ระดับประสิทธิภาพที่เทียบเคียงกัน Gemini-II ใช้พลังงานน้อยกว่า GPU ของ NVIDIA ถึง 98%
Dare กล่าวว่าผลลัพธ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าบริษัทได้ก้าวสําคัญในตลาด เขาอธิบายชิปนี้ว่าเป็นสถาปัตยกรรมประเภทที่แตกต่างจากการออกแบบ GPU มาตรฐาน
- การรับรองจาก Cornell: ใช้พลังงานน้อยกว่า GPU ของ NVIDIA ถึง 98% ที่ประสิทธิภาพที่เทียบเคียงกัน
- สถาปัตยกรรม: การออกแบบ compute-in-memory ที่มีหน่วยความจําขนาดใหญ่และการคํานวณภายในหน่วยความจํา
- สถานะ: ฮาร์ดแวร์ Gemini-II พร้อมสําหรับการผลิต
- ซอฟแวร์: ยังตามทันฮาร์ดแวร์ไม่ทัน
ตัวอย่างที่ละเอียดที่สุดมาจากโปรแกรมเฝ้าระวังโดรน Sentinel ของกระทรวงกลาโหม Dare กล่าวว่าผู้ผลิตโดรนเดิมวางแผนจะใช้ NVIDIA แต่โครงการมีข้อกําหนดที่เข้มงวดสองประการ คือ ใช้พลังงานน้อยกว่า 50 วัตต์ และมีเวลา time to first token น้อยกว่า 3 วินาที
- ผลลัพธ์ของ Gemini-II ใน POC: 30 วัตต์
- เวลา time to first token: 2.5 วินาที
- ข้อกําหนด: ต่ํากว่า 50 วัตต์และต่ํากว่า 3 วินาที
- การเปรียบเทียบกับ NVIDIA: 160 วัตต์ ขณะที่ตอบสนองข้อกําหนดด้านความหน่วง
- การเปรียบเทียบกับ Qualcomm: ต่ํากว่า 50 วัตต์ แต่มีเวลา time to first token 12 วินาที
ฝ่ายบริหารระบุว่าการเปรียบเทียบดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าเหตุใดบริษัทจึงเชื่อว่าสามารถแข่งขันใน edge AI ได้ NVIDIA มีความเร็วแต่ใช้พลังงานมากเกินไป ขณะที่ Qualcomm ตอบสนองงบประมาณด้านพลังงานแต่ช้าเกินไป GSI Technology ระบุว่าชิปของตนตอบสนองข้อกําหนดทั้งสองประการ
บริษัทยังระบุด้วยว่าได้ดําเนินการทดสอบรังสีในเดือน มิ.ย. กับชิ้นส่วน Gemini-II เชิงพาณิชย์ที่ยังไม่ได้รับการปรับแต่ง และพบว่าไม่มี single-event latch-up เลย โดยการทดสอบ total ionizing dose มีกําหนดในช่วงปลายเดือน ส.ค. หรือต้นเดือน ก.ย.
อัปเดตการดําเนินงานและงาน proof-of-concept
ฝ่ายบริหารระบุว่าบริษัทมีโปรแกรม proof-of-concept ที่ดําเนินการอยู่สองโปรแกรมและอีกหลายโปรแกรมที่อยู่ระหว่างการพัฒนา โดยอธิบายว่าโครงการเหล่านี้เป็นขั้นตอนสําคัญสู่รายได้เชิงพาณิชย์
- โปรแกรมเฝ้าระวังโดรน Sentinel: งานส่งมอบฮาร์ดแวร์เสร็จสมบูรณ์แล้ว และการสาธิตภาคสนามขั้นสุดท้ายโดยผู้ผลิตโดรนคาดว่าจะแล้วเสร็จภายในสิ้นปี 2024
- โปรแกรม Smart City ของไต้หวัน: ระยะที่ I ใช้กล้อง 20 ตัวและการวิเคราะห์วิดีโอ โดยงานส่งมอบระยะที่ I มีกําหนดในเดือน พ.ย. 2024
- Smart City ระยะที่ II: ขยายเป็นกล้อง 80 ตัวพร้อมการวิเคราะห์เสียง
- Smart City ระยะที่ III: การใช้งานจริงด้วยกล้อง 2,000 ถึง 6,000 ตัวภายในสิ้นปี 2027
- POC อื่นๆ: งานที่ยังไม่ประกาศในด้านการตรวจสอบอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชัน edge อื่นๆ
Dare กล่าวว่าโครงการโดรนและ Smart City มีความต้องการทางเทคนิคที่คล้ายกัน โดยเฉพาะเวลาตอบสนองที่รวดเร็วและการใช้งานที่ edge ซึ่งหมายความว่างานซอฟแวร์และแอปพลิเคชันที่ทําสําหรับโครงการหนึ่งมักสามารถนํามาใช้ซ้ําในโครงการอื่นได้
เขากล่าวว่าการนํามาใช้ซ้ําดังกล่าวช่วยลดความพยายามด้านวิศวกรรมและอาจช่วยให้บริษัทเข้าสู่ตลาดใหม่ เช่น การตรวจสอบอุตสาหกรรมได้เร็วขึ้น
กลยุทธ์ซอฟแวร์และการเปิดตัว SDK
ฝ่ายบริหารระบุว่า software development kit ที่ใช้ AI ช่วยเป็นศูนย์กลางของแผนการขยายธุรกิจของบริษัท โดยมีเป้าหมายให้ลูกค้าและผู้รวมระบบสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านฮาร์ดแวร์เชิงลึก
Dare กล่าวว่าทีมงานภายในของบริษัทกําลังใช้ SDK อยู่แล้ว และอาจช่วยลดเวลาพัฒนาแอปพลิเคชันจากประมาณหนึ่งคน-ปีเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์
- การเปิดตัว Alpha: ฤดูใบไม้ร่วงปี 2024
- การเปิดให้ใช้งานทั่วไป: ปี 2025
- ประโยชน์ที่คาดหวัง: การพัฒนาแอปพลิเคชันที่รวดเร็วขึ้นมาก
- ผู้ใช้เป้าหมาย: ลูกค้าและผู้รวมระบบ
- บทบาทเชิงกลยุทธ์: ช่วยให้ GSI Technology เปลี่ยนจากการพัฒนาแอปพลิเคชันเองไปสู่การให้ผู้อื่นพัฒนาแทน
ฝ่ายบริหารระบุว่าสิ่งนี้มีความสําคัญเนื่องจากบริษัทไม่มีทรัพยากรเพียงพอที่จะพัฒนาทุกแอปพลิเคชันด้วยตนเอง SDK มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างระบบนิเวศรอบฮาร์ดแวร์และทําให้เทคโนโลยีง่ายต่อการนําไปใช้
แนวโน้มในอนาคตและเส้นทางสู่การสร้างรายได้เชิงพาณิชย์
GSI Technology ระบุว่า 12 ถึง 24 เดือนข้างหน้าจะถูกกําหนดโดยการดําเนินการ เป้าหมายระยะใกล้ของบริษัทรวมถึงการปิดโปรแกรมโดรน Sentinel การทําให้ระยะแรกของโครงการ Smart City ของไต้หวันเสร็จสมบูรณ์ การเปิดตัว SDK และการก้าวหน้ากับ Plato
- ปิด proof-of-concept โดรน Sentinel ด้วยการสาธิตภาคสนามขั้นสุดท้าย
- ทําให้ Smart City ระยะที่ I เสร็จสมบูรณ์ภายในเดือน พ.ย. 2024
- ก้าวหน้า Smart City สู่ระยะที่ II ด้วยกล้อง 80 ตัวและการวิเคราะห์เสียง
- เปิดตัว SDK alpha ในฤดูใบไม้ร่วงปี 2024 และเปิดให้ใช้งานทั่วไปในปี 2025
- ทํา Plato tape-out ให้เสร็จในฤดูใบไม้ผลิปี 2025
- ทําให้ Plato พร้อมสําหรับการผลิตภายในสิ้นปี 2027
Plato คือชิปรุ่นต่อไปของบริษัทและออกแบบมาสําหรับการประมวลผล large language model inference ที่ edge ฝ่ายบริหารระบุว่าจะมุ่งเป้าที่งบประมาณพลังงาน 2 ถึง 10 วัตต์ ขณะที่ตั้งเป้าประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ data center
บริษัทระบุว่า Plato จะใช้สถาปัตยกรรมที่แตกต่างจาก Gemini-II โดยมี data pipeline ที่ใหญ่กว่าเพื่อรองรับ LLM workload ได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังระบุว่าชิปจะไม่ใช้ technology node ที่ล้ําสมัยที่สุด ส่วนหนึ่งเพื่อควบคุมต้นทุน
ฝ่ายบริหารมองว่าโปรแกรม Smart City เป็นโอกาสเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ที่เป็นไปได้ ในระยะที่ III การใช้งานกล้อง 2,000 ถึง 6,000 ตัวจะต้องใช้ชิป Gemini-II หนึ่งตัวต่อกล้องสี่ตัว หรือประมาณ 500 ถึง 1,500 ชิ้นทั้งหมด บริษัทยังคาดว่าจะมีรายได้ค่าลิขสิทธิ์ซอฟแวร์แอปพลิเคชันแบบประจําปีอีกด้วย
กลาโหม อวกาศ และโอกาสทางตลาดที่กว้างขึ้น
ฝ่ายบริหารระบุว่ากลาโหมเป็นตลาดหัวหาดของบริษัท เนื่องจากได้สร้างความสนใจและเงินทุนในระยะแรกแล้ว บริษัทคาดว่าจะมีรายได้ในระยะแรกจากการใช้งานด้านกลาโหมและทหาร รวมถึง ruggedized edge node สําหรับยานพาหนะเช่น Humvee
บริษัทยังเห็นโอกาสในการใช้งานด้านอวกาศด้วย โดยระบุว่างานร่วมกับ Space Development Agency มุ่งเน้นการเปิดใช้งานการประมวลผล AI ในดาวเทียมวงโคจรต่ํา ซึ่งการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพบนยานสามารถลดความจําเป็นในการส่งข้อมูลทั้งหมดกลับมายังโลก
- กลาโหม: จุดเข้าสู่ตลาดหลักในระยะใกล้
- อวกาศ: การประมวลผลบนยานสําหรับดาวเทียมและระบบวง
บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน
