หัวข้อ: Verizon เปิดดีลมืดฟายเบอร์มูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์เชื่อมต่อ Google Data Center สัญญาณเริ่มต้นของดีลใหญ่ที่กำลังมา

Verizon กำลังมองหาโอกาสในการใช้ประโยชน์จากการใช้จ่ายด้าน AI ของ Silicon Valley อย่างจริงจัง ผู้ให้บริการโทรคมนาคมรายนี้เปิดเผยข้อตกลงมูลค่ากว่า 1 พันล้านดอลลาร์เพื่อเชื่อมต่อ Google data centers (ศูนย์ข้อมูล) โดยใช้เส้นทาง dark fiber (เส้นใยแก้วนำแสงที่ยังไม่ได้ใช้งาน) ของ Verizon—และยังกำลังรื้อถอนสายทองแดงออกจาก central offices (สำนักงานกลาง) เพื่อแปลงเป็น data centers ขนาดเล็กที่เหมาะสมสำหรับรองรับ AI inference workloads (ภาระงานอนุมานผลของ AI) บริษัทได้เปิดเผยความร่วมมือกับ Google และความพยายามในการแปลง data centers ต่อสาธารณะ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการริเริ่มทางธุรกิจใหม่ที่เรียกว่า “AI Connect” ระหว่างการประชุมทางโทรศัพท์เพื่อรายงานผลประกอบการประจำไตรมาสที่สองของปี 2026 Dan Schulman ซีอีโอของ Verizon Communications กล่าวระหว่างการประชุมว่า Verizon คาดว่าจะประกาศข้อตกลงที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มเติมภายในสิ้นปีนี้ ซึ่งจะมี “มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ในรายได้ในช่วงหลายปีข้างหน้า” “ตอนนี้มันเกี่ยวกับ ‘คุณจะเชื่อมต่อ data center กับ data center ได้อย่างไรเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว?’” Schulman กล่าว “และในขณะที่ความต้องการเชื่อมต่อ data center กำลังระเบิดขึ้น ก็มีความต้องการและความปรารถนาที่เท่าเทียมกันในการขับเคลื่อน inference models (โมเดลอนุมานผล) และแอปพลิเคชันที่ต้องการ ultra-low latency (ความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ) เช่น หุ่นยนต์หรือการผ่าตัดทางไกล การขับขี่อัตโนมัติ และย้ายสิ่งเหล่านั้นไปที่ edge (ขอบเครือข่าย) แทนที่จะเป็น data centers ขนาดใหญ่เหล่านี้” อ่านบทความเต็ม ความคิดเห็น

แหล่งที่มา: arstechnica

คำศัพท์เทคนิคที่น่าสนใจ

• data centers – ศูนย์ข้อมูล เป็นสถานที่ที่ใช้เก็บเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายสำหรับประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล
• dark fiber – เส้นใยแก้วนำแสงที่ยังไม่ได้เปิดใช้งานหรือยังไม่มีการเชื่อมต่อสัญญาณ สามารถเช่าใช้เพื่อสร้างเครือข่ายส่วนตัวได้
• central offices – สำนักงานกลางของบริษัทโทรคมนาคมที่ใช้เป็นศูนย์กลางในการสลับสัญญาณและเชื่อมต่อสายโทรศัพท์
• AI inference workloads – ภาระงานที่เกิดจากการใช้โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว มาประมวลผลข้อมูลใหม่เพื่อหาคำตอบหรือคาดการณ์ เช่น การจดจำภาพหรือการแปลภาษา
• inference models – โมเดล AI ที่ถูกฝึกมาแล้วและใช้ในการอนุมานผลหรือประมวลผลข้อมูลใหม่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์
• ultra-low latency – ความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ หมายถึงเวลาที่ข้อมูลใช้ในการเดินทางจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งที่สั้นมาก ซึ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองทันที
• edge – ขอบเครือข่าย หมายถึงการประมวลผลข้อมูลใกล้กับผู้ใช้หรืออุปกรณ์มากที่สุด แทนที่จะส่งไปยังศูนย์ข้อมูลระยะไกล เพื่อลดความหน่วง