Qualcomm และ MediaTek เปิดตัวชิป AI 3 nm สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และ IoT

ที่มาภาพ: TechRadar

AI-อ่าน 7 นาทีTechRadar

Qualcomm และ MediaTek เปิดตัวชิป AI 3 nm สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และ IoT

⚡ สรุป 30 วิ

Qualcomm กับ MediaTek ใช้เทคโนโลยี 3 nm เพื่อลดการใช้พลังงานและเพิ่มความเร็วของ AI ในอุปกรณ์สวมใส่. ชิปใหม่รองรับ Wi‑Fi micropower, 5G RedCap และหลายกล้อง…

การเปิดตัวชิป AI ใหม่ของ Qualcomm และ MediaTek ที่มุ่งเน้นอุปกรณ์สวมใส่และ IoT ทำให้ตลาดอุปกรณ์ที่ต้องจัดการพลังงานอย่างเข้มข้นได้พบกับแนวทางเทคโนโลยีขั้นสูง ทั้งสองบริษัทต่างนำกระบวนการผลิต 3 nm มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและลดการใช้พลังงาน ซึ่งอาจส่งผลต่อการออกแบบสมาร์ทวอช, แว่นตาอัจฉริยะ และเซ็นเซอร์เชิงร่างกายในอนาคต

Overview

เทคโนโลยี AI ในศูนย์ข้อมูลได้รับความสนใจมากมาย แต่ข้อจำกัดด้านพลังงานของอุปกรณ์ IoT และ wearables ยังเป็นจุดบอดสำคัญ การต่อสู้เพื่อให้แบตเตอรี่ที่มีขนาดเล็กสามารถทำงานได้นานหลายวันหรือหลายปี ยังคงต้องการวิศวกรรมระดับลึก ทั้ง Qualcomm และ MediaTek จึงมุ่งเน้นพัฒนาชิปที่รวม CPU, GPU, NPU เข้าไว้ในโซลูชันเดียวโดยใช้กระบวนการ 3 nm ซึ่งเป็นเทคโนโลยีล่าสุดของอุตสาหกรรม

MediaTek Genio Pro 5100

Genio Pro 5100 ของ MediaTek ถูกออกแบบมาสำหรับตลาด IoT ที่ต้องการประมวลผลภาพและข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ชิปนี้ให้ประสิทธิภาพของ CPU ใกล้เคียงกับ Intel Core และใช้สถาปัตยกรรม GPU ARM Immortalis พร้อม NPU ที่มีพลังสูง การสนับสนุนกล้องหลายตัวทำให้สามารถรับข้อมูลจากอุปกรณ์จับภาพได้หลากหลายรูปแบบ

  • รองรับกล้องเต็มความละเอียด HD จำนวน 16 ตัว หรือกล้อง 4K จำนวน 2 ตัว (30 fps)
  • สามารถรัน Vision‑Language Models ที่ปรับแต่งเฉพาะแพลตฟอร์ม
  • โมดูลเสริมสำหรับ Wi‑Fi, Bluetooth และเซลล์ลูลาร์รวมถึง 5G RedCap

MediaTek ยังคงให้ความสำคัญกับระบบปฏิบัติการเปิด เช่น Linux และ **ROS (Robotics Operating System) เพื่อสนับสนุนการใช้งานในหุ่นยนต์อุตสาหกรรม, ระบบอัตโนมัติโรงงาน, โลจิสติกส์และบริการด้านโรงแรม บริษัทตั้งเป้าการให้ผลิตภัณฑ์นี้ใช้งานได้ต่อเนื่องเป็นเวลา 7‑12 ปี ซึ่งตอบโจทย์ลูกค้าที่ต้องการความเสถียรของซอฟต์แวร์ในระยะยาว

Qualcomm Snapdragon Wear Elite

ชิป Snapdragon Wear Elite ของ Qualcomm นำเสนอการก้าวกระโดดด้านประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับรุ่น W5 ที่เคยใช้ในนาฬิกา Pixel รุ่นก่อนหน้า ชิปนี้ยังคงผลิตด้วยโครงข่าย 3 nm แต่เพิ่มคุณสมบัติสำคัญสี่ประการ: การเชื่อมต่อแบบ micropower, “low‑power islands”, ประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

ชิปนี้ใช้สถาปัตยกรรม dual‑NPU โดย NPU หลักสามารถประมวลผลโทเค็นได้ประมาณ 18‑20 tokens/second สำหรับโมเดลพารามิเตอร์ 1 พันล้านตัว ซึ่งเทียบเท่ากับสมาร์ตโฟนรุ่นเก่า 2 ปี ส่วน eNPU ใหม่ออกแบบมาเพื่องานที่ต้องการตอบสนองเร็ว เช่น การเปิดใช้งานด้วยเสียงและระบบตัดเสียงรบกวน (ANC) ทำให้สามารถทำงานได้หลายวันต่อการชาร์จหนึ่งครั้ง

  • รองรับ micropower Wi‑Fi ที่ใช้พลังงานน้อย 80 % กว่ารุ่นก่อน
  • สนับสนุนมาตรฐานเซลล์ลูลาร์ 5G RedCap และการเชื่อมต่อผ่านดาวเทียม
  • เปิดใช้งานฟีเจอร์เช่น การโค้ชสุขภาพ, lifelogging, แปลภาษาบนอุปกรณ์, และการยืนยันตัวตนแบบ USB ด้วยมาตรฐาน Aliro (ส่วนหนึ่งของ Matter)

Technical Comparisons & Capabilities

แม้ว่า Genio Pro 5100 และ Snapdragon Wear Elite จะใช้เทคโนโลยีกระบวนการเดียวกัน แต่เป้าหมายการใช้งานต่างกันชัดเจน Genio Pro เน้นที่ การประมวลผลภาพหลายกล้อง และรองรับงานหุ่นยนต์อุตสาหกรรมโดยให้โมดูลเสริมเชื่อมต่อได้หลากหลาย ส่วน Snapdragon Wear Elite มุ่งไปที่ การทำงานบนอุปกรณ์สวมใส่ ที่ต้องการประสิทธิภาพ AI แบบเรียลไทม์พร้อมการจัดการพลังงานอย่างละเอียด ทั้งสองชิปต่างมี NPU แต่ขนาดและรูปแบบการใช้งานแตกต่าง: Genio Pro ใช้ NPU หนึ่งตัวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ ในขณะที่ Snapdragon มี dual‑NPU เพื่อแยกภาระงานระหว่างประมวลผลเชิงลึกและตอบสนองเร็ว

การรวม Wi‑Fi แบบ micropower และ 5G RedCap ทำให้ทั้งสองแพลตฟอร์มสามารถสื่อสารกับคลาวด์หรืออุปกรณ์ขอบเครือข่ายได้โดยไม่ทำให้แบตเตอรี่หมดอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้สำคัญต่ออุปกรณ์ที่ต้องทำงานต่อเนื่องหลายวันหรือหลายปีโดยไม่มีการบำรุงรักษาแบบบ่อยครั้ง

Market Impact

การประกาศของ Qualcomm และ MediaTek ได้รับการตอบรับจากผู้ผลิตอุปกรณ์ระดับโลกที่เข้าร่วม Mobile World Congress ได้แก่ Samsung, Motorola และ Google ซึ่งได้ระบุว่าจะใช้ Snapdragon Wear Elite ในบางรุ่นของ Galaxy Watch 9 นอกจากนี้ การสนับสนุน ROS จาก MediaTek ทำให้หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในโรงงานมีทางเลือกใหม่ในการเพิ่มความฉลาดโดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ภายนอก

การเปิดตัวชิปที่มุ่งเน้น AI บนอุปกรณ์สวมใส่และ IoT นี้คาดว่าจะเร่งกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันใหม่ ๆ เช่น ระบบโค้ชสุขภาพแบบส่วนบุคคล, การแปลภาษาในเวลาจริงบนแว่นตาอัจฉริยะ และระบบตรวจจับเหตุการณ์สำคัญโดยตรงจากเซ็นเซอร์ไร้สาย ทั้งสองบริษัทกำหนดเป้าหมายให้ผลิตภัณฑ์เหล่านี้อยู่ในตลาดตั้งแต่ปี 2027 เป็นต้นไป ซึ่งจะเป็นการขยายขอบเขตของ AI ไปสู่ชีวิตประจำวันอย่างต่อเนื่อง

Summary

Qualcomm และ MediaTek เปิดตัวชิป AI 3 nm ใหม่ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ wearables และ IoT โดยเพิ่มความสามารถด้านการประมวลผลภาพและการตอบสนองแบบเรียลไทม์พร้อมลดการใช้พลังงานอย่างมีนัยสำคัญ การสนับสนุนจากผู้ผลิตใหญ่จะเร่งให้แอปพลิเคชัน AI ใหม่ ๆ ปรากฏบนตลาดในไม่กี่ปีข้างหน้า.

แชร์บทความนี้:

ชอบบทความแบบนี้?

สมัคร AI Automate Weekly Newsletter — รับเคล็ดลับ AI + how-to ใหม่
ทุกสัปดาห์ตรงถึง inbox ฟรี ไม่มีสแปม

แหล่งข่าวต้นฉบับ

ชื่อต้นฉบับ
Can smartwatches and glasses get smarter? Inside Qualcomm and MediaTek’s new wearable AI play
ผู้เขียน
Ross Rubin
แหล่ง
TechRadar
วันที่เผยแพร่
29 กรกฎาคม 2569 เวลา 13:20

Related

บทความที่เกี่ยวข้อง

Qualcomm เปิดตัว Dragonfly AI200 พร้อม LPDDR5X 43TB และแบนด์วิดท์ 414TB/sAI
3 กรกฎาคม 2569 เวลา 00:30

Qualcomm เปิดตัว Dragonfly AI200 พร้อม LPDDR5X 43TB และแบนด์วิดท์ 414TB/s

Qualcomm แถลงเปิดตัวเร็คเคอร์เร่ง AI Dragonfly AI200 ที่ใช้ LPDDR5X 43 TB ให้แบนด์วิดท์ 414 TB/s ต่อเร็คเคอร์ เพื่อตอบสนองการประมวลผล inference‑centric…

TechRadar7 นาที
ให้ AI จัดการตัวเลข แต่ตัดสินใจเชิงอารมณ์ให้อยู่กับมนุษย์AI
29 กรกฎาคม 2569 เวลา 16:00

ให้ AI จัดการตัวเลข แต่ตัดสินใจเชิงอารมณ์ให้อยู่กับมนุษย์

AI สามารถทำงานด้านตัวเลขและสร้างรายงานได้เร็วแม่นยำ แต่การตัดสินใจเชิงอารมณ์ยังต้องพึ่งผู้เชี่ยวชาญ การใช้ AI ควรเสริมด้วยการตรวจสอบของมนุษย์

TechRadar7 นาที
Samsung เปิดฟีเจอร์ AI ด้านสุขภาพใน Galaxy Watch Ultra 2 และแอป Samsung HealthAI
28 กรกฎาคม 2569 เวลา 08:30

Samsung เปิดฟีเจอร์ AI ด้านสุขภาพใน Galaxy Watch Ultra 2 และแอป Samsung Health

Samsung เปิดใช้งาน AI ตรวจภาวะหยุดหายใจขณะหลับและจังหวะหัวใจผิดปกติผ่านแอป Samsung Health และ Galaxy Watch Ultra 2.…

TechRadar6 นาที
โมเดล AI ขนาดเล็กที่สุดชนะการทดสอบเขียนโค้ดบนเครื่องAI
28 กรกฎาคม 2569 เวลา 05:00

โมเดล AI ขนาดเล็กที่สุดชนะการทดสอบเขียนโค้ดบนเครื่อง

การทดสอบสามโมเดล AI ภายในเครื่องพบว่าโมเดลไฟล์เล็กสุดให้ผลลัพธ์เร็วและแม่นยำสูง จึงกลายเป็นตัวเลือกถาวรสำหรับงานเขียนโค้ดประจำวัน

XDA Developers5 นาที
คัดลอกลิงก์แล้ว!