# NVIDIA ดัน AI-Defined Fab เปิด cuPotential ให้ KLA, Lam Research, Synopsys เร่งงานผลิตชิป

> NVIDIA ประกาศ 14 ต.ค. 2026 ว่า KLA, Lam Research, Synopsys และพันธมิตรใช้ CUDA-X สร้าง AI-Defined Fab พร้อมเปิด cuPotential เร่งจำลองอะตอมอีก 2–3 เท่า

- ประเภท: ข่าว · หมวด: Hardware
- เผยแพร่: 2026-10-15T05:12:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-15T05:12:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/hardware/nvidia-ai-defined-fab-cuda-x-chipmaking/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- **NVIDIA** ประกาศเมื่อ **14 ตุลาคม 2026** ว่าผู้ผลิตเครื่องมือและซอฟต์แวร์ชิปรายใหญ่ เช่น **Applied Materials, KLA, Lam Research, Synopsys, Cadence และ Siemens** ใช้ไลบรารี CUDA-X และ AI ของ NVIDIA ในงานออกแบบ ผลิต และทดสอบชิป ภายใต้แนวคิด **AI-Defined Fab**
- ไลบรารีใหม่ **cuPotential** ใช้จำลองการทำปฏิกิริยาระหว่างอะตอมและโมเลกุล และเร่งงานที่ปรับให้ใช้ GPU อยู่แล้วได้อีก **2–3 เท่า**ในการทดสอบช่วงทดลองใช้ (early access)
- ตัวเลขที่พันธมิตรรายงาน: KLA เร่งงานตรวจภาพได้ **50 เท่า**ของรุ่น CPU, Teradyne เร่งการคาดการณ์การบำรุงรักษาหัววัดราว **85 เท่า**, Applied Materials จำลองแชมเบอร์เร็วขึ้นถึง **35 เท่า** และ Lam Research คาดว่าจะเร่งการจำลองการกัดเวเฟอร์บางส่วนได้ถึง **30 เท่า**
- เครื่องมือ AI-Defined Fab ที่ออกแล้ว: cuPotential เปิดแบบ early access, NanoVDB เป็นโอเพนซอร์สใน OpenVDB และ NPP มาใน CUDA Toolkit ส่วน SEMulator3D ของ Lam Research ที่ใช้ NanoVDB ตั้งเป้าออกภายใน**สิ้นปี 2026**

NVIDIA ประกาศเมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2026 ว่าผู้ผลิตเครื่องมือและซอฟต์แวร์ชิปรายใหญ่ ได้แก่ Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens และ Synopsys นำไลบรารี CUDA-X และ AI ของ NVIDIA ไปใช้ในงานออกแบบ ผลิต และทดสอบชิป ภายใต้แนวคิด AI-Defined Fab พร้อมเปิดไลบรารีใหม่ cuPotential ที่เร่งการจำลองระดับอะตอมได้อีก 2–3 เท่า

NVIDIA ชวนผู้สนใจไปดูรายละเอียดเพิ่มเติมในงาน SEMICON West งานแสดงเทคโนโลยีการผลิตชิป ประกาศนี้มาในจังหวะที่ผู้ผลิตชิปทั่วโลกต้องเพิ่มกำลังผลิตชิปขั้นสูงให้ทันความต้องการของเซิร์ฟเวอร์ AI

## AI-Defined Fab คืออะไร

NVIDIA นิยาม AI-Defined Fab ว่าเป็นโรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ที่ AI ช่วยวิศวกรปรับกระบวนการ แก้ปัญหาการผลิต และเพิ่มประสิทธิภาพ เหตุผลคือโรงงานต้องขยายกำลังผลิตในขณะที่กระบวนการซับซ้อนขึ้นทุกรุ่น วิศวกรจึงต้องการวิธีจำลองวัสดุ วิเคราะห์ข้อมูลจากการตรวจสอบ และทดลองเปลี่ยนกระบวนการใน Digital Twin ก่อนนำไปใช้กับสายการผลิตจริง

![ภาพจำลองแนวคิด AI-Defined Fab ของ NVIDIA แบ่งโรงงานเป็นส่วนเครื่องจักร การเคลื่อนย้ายเวเฟอร์ การวัด การตรวจสอบ และ Digital Twin](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/nvidia-ai-defined-fab-cuda-x-chipmaking/nvidia-ai-defined-fab-render.webp?v=479150d8) _(ภาพ: NVIDIA)_

หัวใจของประกาศคือการขยายชุดไลบรารี CUDA-X ให้ทั้งโปรแกรมวิศวกรรมและ AI Agent เรียกใช้เครื่องมือจำลอง ประมวลผลข้อมูล 3 มิติ และวิเคราะห์ภาพบน GPU ได้ เพื่อให้งานวิศวกรรมในโรงงานทำอัตโนมัติได้มากขึ้น Tim Costa รองประธานฝ่ายวิศวกรรมอุตสาหกรรมและการคำนวณของ NVIDIA กล่าวว่า "อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ทำให้การปฏิวัติ AI เกิดขึ้นได้ ตอนนี้ AI กำลังเปลี่ยนวิธีสร้างชิป"

## ไลบรารีใหม่ของ AI-Defined Fab และตัวเลขที่พันธมิตรรายงาน

cuPotential เป็นไลบรารีใหม่สำหรับจำลองแรงไฟฟ้าและปฏิกิริยาระหว่างอะตอมจำนวนมาก ซึ่งจำเป็นต่อการออกแบบวัสดุและกระบวนการผลิตชิป นักพัฒนาเพิ่มฟังก์ชันเหล่านี้ลงในซอฟต์แวร์เดิมได้ และ AI Agent เรียกใช้เพื่อรัน ประเมิน และปรับการจำลองซ้ำได้เอง Synopsys เป็นหนึ่งในผู้ใช้กลุ่มแรก

ตารางด้านล่างสรุปตัวเลขความเร็วที่แต่ละบริษัทรายงานในประกาศของ NVIDIA ทั้งหมดเป็นผลทดสอบของผู้ผลิตเอง ไม่ใช่การวัดอิสระ

| บริษัท | ใช้ทำอะไร | ผลที่รายงาน |
| --- | --- | --- |
| Teradyne | คาดการณ์การบำรุงรักษาหัววัด (probe) ด้วย RAPIDS cuDF และ CuPy (และใช้ NPP เร่งการทดสอบเซนเซอร์ภาพ) | การคาดการณ์เร็วขึ้นราว 85 เท่า |
| KLA | เคอร์เนล NPP NCC สำหรับงานตรวจสอบ | เร็วกว่ารุ่น CPU เดิม 50 เท่า |
| Applied Materials | จำลองแชมเบอร์และ Digital Twin ของโรงงานด้วย Omniverse, cuDSS, cuEST และ PhysicsNeMo | เร็วขึ้นถึง 35 เท่า |
| Lam Research | ใส่ NanoVDB ใน SEMulator3D สำหรับจำลองการกัดเวเฟอร์ | คาดว่าเร็วขึ้นถึง 30 เท่า |
| Synopsys | QuantumATK ด้วย cuEST และ S-Device ด้วย cuDSS | อาจได้ถึง 30 เท่า (ผลเบื้องต้น) และ 12 เท่า |
| COMSOL | จำลองหลายฟิสิกส์ด้วย cuDSS | เร็วขึ้นถึง 10 เท่า |
| Cadence | AuraStack AI Super Agent ปรับแพ็กเกจชิปเรื่องความร้อนและแรงเค้นด้วย cuDSS | เร็วขึ้น 8 เท่า |
| NVIDIA | cuPotential กับงานที่ใช้ GPU อยู่แล้ว | เร็วขึ้นอีก 2–3 เท่า |

![ตัวเลขความเร็วที่พันธมิตรของ NVIDIA รายงานในประกาศ AI-Defined Fab](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/nvidia-ai-defined-fab-cuda-x-chipmaking/ai-defined-fab-speedups.webp?v=d47189ac) _(ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: NVIDIA Newsroom))_

## เครื่องมือออกแบบและแพ็กเกจชิปสำหรับ AI-Defined Fab

นอกจากนี้ Siemens ใช้ cuLitho เร่งซอฟต์แวร์ Calibre สำหรับปรับลวดลายชิปและเตรียมหน้ากาก (mask) ส่วน Luminary ใช้ PhysicsNeMo ฝึกโมเดลทำนายอุณหภูมิและแรงเค้นของแพ็กเกจชิป จนทดลองแบบได้มากขึ้น 100 เท่าในเวลาเท่าเดิม และ Voltai บอกว่าย่นงานจำลองไฟฟ้า-ความร้อน-กลศาสตร์ของชิปแบบ 3D-IC จากหลายเดือนเหลือหนึ่งวัน

## งานตรวจสอบและทดสอบชิปใน AI-Defined Fab

โรงงานต้องวิเคราะห์ภาพตรวจสอบและข้อมูลทดสอบให้เร็วพอจะจับของเสีย ดูแลเครื่องจักร และเพิ่ม yield ประกาศของ NVIDIA ยกตัวอย่างว่า

- **imec** ใช้ AI ลบสัญญาณรบกวนในภาพจากกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน (SEM) ที่ใช้วัดชิปละเอียดต่ำกว่านาโนเมตร และใช้ cuLitho ทำ optical proximity correction จนช่วงกระบวนการ (process window) ของการพิมพ์ลวดลายดีขึ้น 30%
- **Advantest** ใส่โมเดล Nemotron ในระบบ ACS RTDI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์และแนะนำการแก้ไขให้เซลล์ทดสอบ และใช้ AI Agent ลดเวลาตอบสนองจากหลายชั่วโมงเหลือไม่กี่นาที
- **OMRON** ใช้โมเดล Cosmos และ Metropolis Blueprint ในเครื่องตรวจสอบ เพื่อสร้าง Agent ที่ช่วยวิศวกรวิเคราะห์ผลตรวจแผงวงจรพิมพ์ (PCB) หาสาเหตุของเสีย และแก้ปัญหาคุณภาพ
- **FANUC และ Foxconn** เชื่อมโมเดลหุ่นยนต์เข้ากับ Mega NVIDIA Omniverse Blueprint เพื่อจำลองและตรวจการทำงานของหุ่นยนต์ใน Digital Twin ของโรงงานก่อนติดตั้งจริง

![ประกาศของ NVIDIA เมื่อ 14 ตุลาคม 2026 สรุปไลบรารี cuPotential, NanoVDB และ NPP พร้อมรายชื่อพันธมิตรด้าน AI-Defined Fab](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/nvidia-ai-defined-fab-cuda-x-chipmaking/nvidia-ai-defined-fab-newsroom.webp?v=8ae4c6ce) _(ภาพ: NVIDIA Newsroom (ภาพหน้าจอ))_

## ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

ความต้องการชิปสำหรับ AI ทำให้โรงงานชิปขั้นสูงทำงานเต็มกำลัง TSMC รายงานว่าในไตรมาส 2/2026 ชิป 7 นาโนเมตรและเล็กกว่ามีสัดส่วนถึง 77% ของรายได้จากเวเฟอร์ และอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 67.7% ส่วน ASML ระบุเมื่อ 14 ตุลาคม 2026 ว่ากำลังผลิตเครื่องจักรปี 2027–2028 จะไม่พอความต้องการ ([อ่านข่าว ASML](/hardware/asml-q3-2026-chip-supply-memory-shortage-2028/)) เมื่อสร้างโรงงานใหม่ได้ช้ากว่าความต้องการ การรีดผลผลิตและ yield จากโรงงานเดิมด้วยการจำลองและ AI แบบ AI-Defined Fab จึงมีมูลค่าสูง

อีกด้านหนึ่ง ประกาศนี้คือการขยายตลาดของ NVIDIA จากผู้ขาย GPU ไปเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ฝังอยู่ในเครื่องมือของ Synopsys, Cadence, KLA และ Lam Research ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์และเครื่องจักรที่โรงงานชิปทั่วโลกใช้อยู่แล้ว ข้อควรระวังคือตัวเลขความเร็วทั้งหมดเป็นผลจากผู้ผลิตเอง บางรายการเป็นผลเบื้องต้นหรือเป็นตัวเลขที่ "คาดว่า" จะได้ และ cuPotential ยังอยู่ในช่วง early access

## ผลต่อองค์กรไทย

- **โรงงานประกอบและทดสอบชิปในไทย** ทั้งรายเดิมและรายใหม่อย่าง [โรงงาน Infineon ที่สมุทรปราการ](/hardware/infineon-thailand-backend-fab-samut-prakan-opens/) ควรถามผู้ขายเครื่องทดสอบและเครื่องตรวจสอบว่าฟีเจอร์ AI รุ่นใหม่ต้องใช้ GPU และซอฟต์แวร์เพิ่มหรือไม่ และคิดค่าใช้จ่ายอย่างไร
- **โรงงาน PCB และอิเล็กทรอนิกส์** ไม่ต้องเป็น AI-Defined Fab เต็มรูปแบบก็เริ่มได้ ดูตัวอย่างของ OMRON ที่ใช้ AI Agent วิเคราะห์ผลตรวจ PCB เป็นแนวทาง แต่ควรทดลองกับข้อมูลของสายการผลิตตัวเองก่อนลงทุน
- **ทีมไอทีของโรงงาน** ต้องเตรียมการเก็บข้อมูลเครื่องจักร การเชื่อมเครือข่าย OT กับระบบ AI และความปลอดภัยของข้อมูลการผลิต ซึ่งเป็นพื้นฐานของ Digital Twin ก่อนจะซื้อซอฟต์แวร์จำลอง
- **ทีมออกแบบชิปและแพ็กเกจ** ที่ใช้ซอฟต์แวร์ Synopsys หรือ Cadence ติดตามว่าฟีเจอร์ที่เร่งด้วย GPU จะมาในรุ่นและไลเซนส์แบบใด

ติดตามข่าวชิปและโรงงานเซมิคอนดักเตอร์อื่น ๆ ได้ที่[หมวดฮาร์ดแวร์](/hardware/)

## คำถามที่พบบ่อย

### AI-Defined Fab คืออะไร?

AI-Defined Fab คือโรงงานผลิตชิปที่ใช้ AI ช่วยวิศวกรปรับกระบวนการผลิต แก้ปัญหาในสายการผลิต และเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น จำลองวัสดุ วิเคราะห์ภาพตรวจสอบ และทดลองเปลี่ยนกระบวนการใน Digital Twin ก่อนใช้จริง ตามนิยามที่ NVIDIA ใช้ในประกาศเมื่อ 14 ตุลาคม 2026

### cuPotential ของ NVIDIA คืออะไร?

cuPotential คือไลบรารีใหม่ในชุด CUDA-X ของ NVIDIA สำหรับจำลองแรงและปฏิกิริยาระหว่างอะตอมจำนวนมากบน GPU นักพัฒนาเพิ่มเข้าไปในซอฟต์แวร์เดิมได้ และ AI Agent เรียกใช้เพื่อรันและปรับการจำลองได้ ในการทดสอบช่วง early access เร่งงานที่ใช้ GPU อยู่แล้วได้อีก 2–3 เท่า Synopsys เป็นหนึ่งในผู้ใช้กลุ่มแรก และ cuPotential เป็นไลบรารีที่ NVIDIA ใช้ผลักดันแนวคิด AI-Defined Fab

### บริษัทใดบ้างที่ใช้เทคโนโลยี AI-Defined Fab ของ NVIDIA?

ประกาศ AI-Defined Fab ของ NVIDIA ระบุ Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens, Synopsys, COMSOL, imec, Teradyne, Advantest, Voltai, ChipAgents, Luminary, Analog Devices, FANUC, Foxconn และ OMRON ซึ่งใช้ไลบรารี CUDA-X, Omniverse และโมเดล Nemotron ในงานออกแบบ ผลิต ตรวจสอบ และทดสอบชิป

### AI-Defined Fab เกี่ยวกับโรงงานอิเล็กทรอนิกส์ในไทยอย่างไร?

แนวคิด AI-Defined Fab ไม่ได้จำกัดแค่โรงงานเวเฟอร์ ประกาศเดียวกันมีงานทดสอบชิปของ Teradyne และ Advantest งานตรวจแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ของ OMRON และ Digital Twin ของหุ่นยนต์ FANUC กับ Foxconn ซึ่งเป็นงานแบบที่โรงงานประกอบและทดสอบชิปหรือโรงงาน PCB นำไปประเมินใช้ได้ โดยควรทดสอบกับข้อมูลของตัวเองก่อน เพราะตัวเลขความเร็วเป็นผลที่ผู้ผลิตรายงานเอง


## แหล่งอ้างอิง

- [NVIDIA and Semiconductor Leaders Advance AI Across Chip Design and Manufacturing for AI-Defined Fabs](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-semiconductor-leaders-advance-ai-across-chip-design-and-manufacturing-for-ai-defined-labs) — NVIDIA Newsroom
- [TSMC Reports Second Quarter EPS of NT$27.25](https://pr.tsmc.com/english/news/3326) — TSMC
- [ASML reports €11.7 billion total net sales and €5.0 billion net income in Q3 2026 (Form 6-K, Exhibit 99.1)](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/937966/000162828026065813/pressreleasefinancialresul.htm) — ASML Holding (U.S. SEC filing)