สรุป Nvidia Computex 2026: จาก Agentic AI สู่โครงสร้างพื้นฐานยุคใหม่
คีย์โน้ตของ Jensen Huang ที่ Computex 2026 สะท้อนชัดว่า Nvidia ไม่ได้ขายแค่ชิปอีกต่อไป แต่กำลังวางตำแหน่งตัวเองเป็นผู้สร้าง full-stack AI infrastructure ตั้งแต่ agent, AI PC, robotics ไปจนถึง autonomous vehicles.
Nvidia, Agentic AI, AI Infrastructure, AI PC, Robotics
ในวิดีโอสรุปคีย์โน้ต Computex 2026 ของ PCMag ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่แค่การเปิดตัวฮาร์ดแวร์ใหม่ของ Nvidia แต่คือการประกาศภาพใหญ่ของยุคถัดไปของคอมพิวติ้ง โดย Jensen Huang ชี้ว่าโลกกำลังเปลี่ยนจากการใช้ซอฟต์แวร์แบบ “เปิดแอปแล้วคลิก” ไปสู่รูปแบบที่มนุษย์ระบุเจตนา แล้ว AI agent เป็นผู้ลงมือทำงานแทน ตั้งแต่ระดับ data center, enterprise systems, personal computer ไปจนถึง robotics และรถยนต์อัตโนมัติ ซึ่งสำหรับผู้บริหารและทีมเทค สิ่งที่ควรจับตาไม่ใช่แค่สเปก แต่คือการเปลี่ยน “รูปแบบการสร้างระบบ” ทั้งระบบ
https://www.youtube.com/watch?v=O8jg-Shxd3o
1) Agentic AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ใหม่ แต่เป็น computing pattern ใหม่
Jensen Huang เปิดประเด็นด้วยแนวคิดที่ชัดเจนมากว่า agentic AI ได้มาถึงจุดใช้งานจริงแล้ว และกำลังกลายเป็นรูปแบบการประมวลผลหลักของทศวรรษหน้า ไม่ใช่เพียงแค่ chatbot หรือผู้ช่วยตอบคำถาม แต่เป็นระบบที่มี large language model อยู่ภายในชุดควบคุมการทำงาน เพื่อ orchestrate งาน ใช้เครื่องมือ และสร้างผลลัพธ์เชิงผลิตภาพได้จริง
> "Agentic AI has arrived... useful AI has arrived." — Jensen Huang
> "Whereas we used to launch an application, click and type, we now replace that with explain to the AI what we want, our intent and the AI generates the code or uses tools and produce the necessary output." — Jensen Huang
ประเด็นนี้สำคัญในเชิงธุรกิจ เพราะสะท้อนว่าซอฟต์แวร์องค์กรในอนาคตอาจไม่ถูกออกแบบรอบหน้าจอและเมนูแบบเดิม แต่ถูกออกแบบรอบ workflow ของ agent ที่เข้าถึงข้อมูล ใช้ tools และตัดสินใจตาม intent ของผู้ใช้ได้มากขึ้น ตามที่กล่าวในวิดีโอ Jensen ยังโต้แย้งมุมมองที่ว่า AI จะลดงาน โดยระบุว่ากลับทำให้ต้องจ้างวิศวกรซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้น เพราะสถาปัตยกรรมระบบกำลังซับซ้อนและกระจายตัวมากขึ้น
สำหรับองค์กร นี่หมายความว่าโจทย์ไม่ได้อยู่ที่ “จะใช้ AI หรือไม่” แต่คือ “จะออกแบบระบบงานให้ agent ใช้งานได้อย่างไร” เช่น การเชื่อมฐานข้อมูล, การกำหนด orchestration, และการวาง security boundary สำหรับ enterprise use case
2) Nvidia กำลังเปลี่ยนจากบริษัท GPU ไปเป็นผู้ให้โครงสร้างพื้นฐาน AI แบบ full stack
อีกหนึ่งแกนใหญ่ของคีย์โน้ตคือการเปิดตัว Vera Rubin ซึ่ง Jensen อธิบายชัดว่าไม่ใช่เพียงชิปตัวเดียว แต่เป็นระบบเต็มรูปแบบตั้งแต่ GPU, CPU, interconnect ไปจนถึง storage processing
> "Vera Rubin is not one chip. This entire thing is Vera Rubin from end to end." — Jensen Huang
> "A long time ago, Nvidia used to be a GPU company, but over the years, we've evolved to become a systems company." — Jensen Huang
> "Our customers, our partners don't want to buy computers. They want to build AI factories." — Jensen Huang
ถ้ามองในมุม B2B นี่คือการ repositioning ที่ชัดมาก Nvidia กำลังบอกตลาดว่า value ไม่ได้อยู่แค่ตัวประมวลผล แต่คือการประกอบทุกชิ้นให้กลายเป็น “AI factory” ที่พร้อมใช้งานจริงในระดับองค์กรและ hyperscale ตามที่กล่าวในวิดีโอ Vera Rubin อยู่ในสถานะ full production แล้ว และมีองค์ประกอบอย่าง Vera CPU rack, BlueField storage processing system รวมถึงการออกแบบแบบ liquid cooled
คำที่น่าสนใจคือประโยคที่ว่า “what used to take two hours now takes 5 minutes” แม้ใน transcript ไม่ได้ลงรายละเอียดว่าเป็นงานประเภทใด แต่ก็สะท้อน framing เดิมของ Nvidia คือขาย outcome ด้าน throughput และ productivity มากกว่าขายชิ้นส่วนแยก
3) CPU, toolkit และ open model กำลังถูกออกแบบใหม่สำหรับ “ยุคของ agent”
ส่วนที่น่าจับตาไม่แพ้ฮาร์ดแวร์คือ Nvidia พยายามทำให้ ecosystem สำหรับ agent ครบขึ้น ทั้งในระดับ processor, runtime และ model access
> "This is CPU for agents. All the CPUs of the past we built for humans. This CPU is built for agents." — Jensen Huang
> "Nvidia Vera is the CPU built for the agentic loop. Vera is the CPU for the age of agents." — Jensen Huang
ในวิดีโอ Vera ถูกอธิบายว่าใช้กับงาน orchestration ของ AI models, tool use, database access และ data servers ซึ่งสะท้อนว่าการประมวลผลยุค agent ไม่ได้มีแค่ inference บน GPU แต่ยังต้องมี control plane และ data path ที่ออกแบบมารองรับ loop การทำงานของ agent โดยเฉพาะ
ขณะเดียวกัน Nvidia ยังประกาศ NVIDIA agent toolkit for enterprise AI และระบุว่าสามารถรัน agent จากหลายแหล่งได้ภายใน harness ที่ชื่อ open shell ซึ่งถูกวางตำแหน่งให้เหมาะกับการใช้งานใน enterprise ที่ต้องการความปลอดภัย
> "The takeaway here is that this is the application pattern. This is the computing pattern of the next decade." — Jensen Huang
อีกจุดสำคัญคือการเปิดตัว Neotron 3 Ultra ในฐานะ open model โดยตามที่กล่าวในวิดีโอ ทั้ง model, training script และ data ถูกทำให้พร้อมเข้าถึงได้ แนวทางนี้สะท้อนว่าการแข่งขันไม่ได้มีแค่ model performance แต่รวมถึงความสามารถในการสร้าง ecosystem ที่องค์กรและนักพัฒนานำไปต่อยอดเป็น agent ของตัวเองได้
4) AI PC กำลังถูกนิยามใหม่: จากเครื่องรันแอป สู่เครื่องที่รัน agent
Nvidia ใช้เวทีนี้ประกาศความร่วมมือกับ Microsoft เพื่อ “reinvent the PC” ผ่าน RTX Spark และ Windows platform for agents ซึ่งเป็นอีกสัญญาณว่าบริษัทมอง agent ไม่ใช่แค่เรื่องของ cloud แต่เป็นประสบการณ์คอมพิวติ้งใหม่บนเครื่องส่วนบุคคลด้วย
> "Microsoft and Nvidia are going to reinvent the PC." — Jensen Huang
> "We're reinventing the personal computer." — Jensen Huang
ตามที่กล่าวในวิดีโอ RTX Spark รวมองค์ประกอบสำคัญไว้ในชิปเดียว ทั้ง Blackwell RTX GPU ที่มี 6,144 CUDA cores, AI performance ระดับ 1 petaflop, Grace CPU แบบ 20 core, unified memory 128 GB และ Windows platform ที่ออกแบบมารองรับ agents นอกจากนี้ยังมีการกล่าวถึงระบบอีกระดับที่มี 768 GB memory, 20 petaflops และ memory bandwidth 8 terabytes per second
สาระสำคัญสำหรับธุรกิจคือ PC อาจไม่ใช่ endpoint แบบเดิมอีกต่อไป แต่เป็น execution environment สำหรับ assistant และ agent ที่ทำงานใกล้ผู้ใช้มากขึ้น
> "This is the first completely re-engineered, reinvented line of PCs that has happened in 40 years." — Jensen Huang
Jensen เปรียบเทียบว่าในอนาคต PC จะเปลี่ยนความหมายคล้ายกับที่โทรศัพท์มือถือเปลี่ยนไปจากเดิม จากอุปกรณ์เฉพาะทางไปสู่แพลตฟอร์มทำงานแทบทุกอย่าง และเขาคาดว่า AI assistant บน PC จะกลายเป็นสิ่งที่ใกล้เคียงผู้ช่วยส่วนตัวมากขึ้น
5) Physical AI คือสนามถัดไป: robotics และ autonomous vehicles ใช้ pattern เดียวกัน
ช่วงท้ายของคีย์โน้ตขยายภาพจาก cloud และ PC ไปสู่ physical AI ผ่าน Cosmos 3, Alpa Mayo 2 และ Isaac Groot ซึ่งแสดงให้เห็นว่า Nvidia มอง architecture ของ agent, robotics และ autonomous systems เป็น pattern เดียวกัน
> "Whenever you want to create a robot... you now have a companion. Cosmos watches the physical world, understands what's happening, describing scenes, and flagging what matters." — Jensen Huang
Cosmos 3 ถูกวางเป็น foundation model สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์และโลกกายภาพ โดยสามารถเข้าใจฉาก และสร้าง synthetic video ที่อิงฟิสิกส์จาก image, text หรือ video ได้ ขณะที่ Alpa Mayo 2 ถูกประกาศเป็น open model สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และตามที่กล่าวในวิดีโอ แบรนด์รถที่เข้าร่วม Nvidia Hyperion คิดเป็นประมาณ 80% ของรถยนต์ทั่วโลก
อีกแพลตฟอร์มที่สำคัญคือ Isaac Groot ซึ่ง Nvidia เรียกว่า humanoid robotic stack ครอบคลุมตั้งแต่ data generation, simulation, runtime, operating system ไปจนถึง robot computer
> "Whether it's an agentic system for the cloud, a agentic system for the PC, a robotic system for a self-driving car... all the same." — Jensen Huang
สำหรับผู้บริหารเทค ประโยคนี้มีนัยสำคัญมาก เพราะแปลว่าทักษะและการลงทุนด้าน AI platform ในวันนี้อาจต่อยอดไปสู่ use case ทางกายภาพในวันหน้าได้ หากวาง architecture ไว้ถูกทิศทางตั้งแต่ต้น