<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet title="XSL_formatting" type="text/xsl" href="https://news.samsung.com/th/wp-content/plugins/sw_rss/sw_rss.xsl"?><rss version="2.0"
     xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
     xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
     xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
     xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
     xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
     xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>
	<channel>
		<title>Samsung AI Factory &#8211; Samsung Newsroom ประเทศไทย</title>
		<atom:link href="https://news.samsung.com/th/tag/samsung-ai-factory/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
		<link>https://news.samsung.com/th</link>
        <image>
            <url>https://img.global.news.samsung.com/image/newlogo/logo_samsung-newsroom_th.png</url>
            <title>Samsung AI Factory &#8211; Samsung Newsroom ประเทศไทย</title>
            <link>https://news.samsung.com/th</link>
        </image>
        <currentYear>2025</currentYear>
        <cssFile>https://news.samsung.com/th/wp-content/plugins/sw_rss/sw_rss_xsl.css</cssFile>
		<description>What's New on Samsung Newsroom</description>
		<lastBuildDate>Wed, 01 Apr 2026 11:41:48 +0000</lastBuildDate>
		<language>en-US</language>
		<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
		<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
					<item>
				<title>ซัมซุงจับมือกับ NVIDIA เพื่อเป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการผลิตอัจฉริยะระดับโลก ผ่านการก่อตั้งโรงงาน AI ขนาดใหญ่แห่งใหม่</title>
				<link>https://news.samsung.com/th/%e0%b8%8b%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%8b%e0%b8%b8%e0%b8%87%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%81%e0%b8%b1%e0%b8%9a-nvidia-%e0%b9%80%e0%b8%9e%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b9%80?utm_source=rss&amp;utm_medium=direct</link>
				<pubDate>Fri, 31 Oct 2025 09:13:19 +0000</pubDate>
						<category><![CDATA[ข่าวประชาสัมพันธ์]]></category>
		<category><![CDATA[อื่นๆ]]></category>
		<category><![CDATA[NVIDIA]]></category>
		<category><![CDATA[Samsung AI Factory]]></category>
                <guid isPermaLink="false">https://bit.ly/3JQBS2J</guid>
									<description><![CDATA[ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในระดับองค์กร ผ่านกระบวนการผลิตอัจฉริยะด้วย AI ครอบคลุมทั้งเซมิคอนดักเตอร์ อุปกรณ์มือถือ และหุ่นยนต์ &#160; ชูประสิทธิภาพจาก]]></description>
																<content:encoded><![CDATA[<p style="text-align: center;"><em>ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในระดับองค์กร ผ่านกระบวนการผลิตอัจฉริยะด้วย </em><em>AI <span>ครอบคลุมทั้งเซมิคอนดักเตอร์ อุปกรณ์มือถือ และหุ่นยนต์</span></em></p>
<p>&nbsp;</p>
<p style="text-align: center;"><em>ชูประสิทธิภาพจาก </em><em>GPU <span>ของ </span>NVIDIA <span>กว่า </span>50,000 <span>หน่วย และแพลตฟอร์ม </span>NVIDIA Omniverse <span>ในการขยายโครงสร้างพื้นฐานการผลิตอัจฉริยะยุคใหม่</span></em></p>
<p>&nbsp;</p>
<p style="text-align: center;"><em>ยกระดับการผลิตและหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ด้วยแพลตฟอร์ม </em><em>AI <span>ของ </span>NVIDIA<br />
</em><em>เพื่อเสริมสร้างความอัจฉริยะและความอิสระในการทำงานที่มากยิ่งขึ้น</em></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุง ร่วมมือกับ NVIDIA <span>เดินหน้าสร้าง </span>AI Megafactory <span>แห่งใหม่ ซึ่งนับเป็นก้าวสำคัญในการเปลี่ยนแปลงองค์กรเข้าสู่ยุคการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย </span>AI <span>อย่างเต็มรูปแบบ โดยซัมซุงได้นำ </span>GPU <span>ของ </span>NVIDIA <span>กว่า </span>50,000 <span>หน่วย มาใช้ พร้อมผสานประสิทธิภาพ </span>AI <span>เข้าในทุกขั้นตอนของกระบวนการผลิต ตั้งแต่การพัฒนาและเซมิคอนดักเตอร์ อุปกรณ์พกพา ไปจนถึงหุ่นยนต์ยุคใหม่</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>โรงงาน AI <span>ของซัมซุงจะผสานรวมทุกขั้นตอนของการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ ตั้งแต่การออกแบบ กระบวนการผลิต อุปกรณ์ การดำเนินงาน ไปจนถึงการควบคุมคุณภาพ เข้าด้วยกันในเครือข่ายอัจฉริยะเดียว โดยที่ </span>AI <span>จะทำการวิเคราะห์ ทำนาย และปรับปรุงสภาพแวดล้อมการผลิตอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>นอกจากนี้ โรงงาน AI <span>ของซัมซุงยังก้าวข้ามการทำงานอัตโนมัติแบบเดิม ๆ โดยทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มการผลิตอัจฉริยะที่เชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลที่เกิดขึ้นตลอดกระบวนการออกแบบชิป การผลิต และการดำเนินงานของอุปกรณ์</span></p>
<p><strong> </strong></p>
<p><strong>จากความร่วมมือกว่า </strong><strong>25 <span>ปี สู่พันธมิตรชิป </span>AI <span>ที่แข็งแกร่ง</span></strong></p>
<p>ซัมซุงและ NVIDIA <span>ร่วมฉลองความร่วมมือที่ยาวนานกว่า </span>25 <span>ปี เริ่มตั้งแต่ชิป </span>DRAM <span>ของซัมซุงที่ใช้ในการ์ดกราฟิกรุ่นแรกของ </span>NVIDIA <span>และต่อเนื่องมาจนถึงความร่วมมือด้านการผลิตแบบฟาวน์ดรี </span>(foundry)</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>นอกจากความร่วมมือที่ดำเนินอยู่แล้ว ซัมซุงและ NVIDIA <span>ยังร่วมมือกันในโครงการ </span>HBM4 <span>ที่มีแบนด์วิดท์สูงและใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยซัมซุงคาดว่าเทคโนโลยี </span>HBM  <span>นี้จะช่วยเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชัน </span>AI <span>แห่งอนาคต และเป็นรากฐานสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานด้านการผลิตอัจฉริยะ</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>HBM4 <span>รุ่นใหม่ของซัมซุงพัฒนาโดยใช้เทคโนโลยี </span>DRAM <span>ระดับ </span>10 <span>นาโนเมตร เจเนอเรชันที่ </span>6 <span>และ </span>Logic Base Die <span>ขนาด </span>4 <span>นาโนเมตร สามารถทำความเร็วได้สูงถึง </span>11 Gbps <span>ซึ่งเร็วกว่ามาตรฐาน </span>JEDEC <span>ที่ </span>8 Gbps <span>อย่างมาก</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุงยังคงเดินหน้าพัฒนาโซลูชันหน่วยความจำรุ่นถัดไปอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็น HBM, GDDR <span>และ </span>SOCAMM <span>รวมถึงบริการฟาวน์ดรี เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและเพิ่มขีดความสามารถในการขยายธุรกิจทั่วโลกในยุค </span>AI</p>
<p><strong> </strong></p>
<p><strong>พลิกโฉมการผลิตด้วย </strong><strong>AI <span>เร่งก้าวสู่ยุคการผลิตอัจฉริยะ</span></strong></p>
<p>ในอนาคต ซัมซุงมีแผนที่จะนำการประมวลผลเร่งความเร็วของ NVIDIA <span>มาใช้เพื่อขยายศักยภาพโรงงาน </span>AI <span>ของบริษัท และเร่งกระบวนการผลิตแบบดิจิทัลทวิน (</span>Digital Twin) <span>ที่ขับเคลื่อนด้วยไลบรารี </span>NVIDIA Omniverse <span>ครอบคลุมหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานการผลิตชิปที่ครบวงจรที่สุดในโลก ทั้งด้านหน่วยความจำ ตรรกะ ฟาวน์ดรี และการแพ็กเกจขั้นสูง</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุงได้นำ NVIDIA cuLitho <span>และ </span>CUDA-X Libraries <span>มาใช้ในกระบวนการ </span>Optical Proximity Correction (OPC) <span>ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลลิโธกราฟีได้ถึง </span><strong>20 <span>เท่า</span></strong><span> ทำให้ </span>AI <span>สามารถคาดการณ์และแก้ไขความคลาดเคลื่อนของลวดลายวงจรได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดรอบการพัฒนาให้น้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>สำหรับการออกแบบวงจรอิเล็กทรอนิกส์ (EDA) <span>ซัมซุงและ </span>NVIDIA <span>ยังร่วมมือกับพันธมิตรพัฒนาเครื่องมือ </span>EDA <span>รุ่นใหม่ที่ใช้ </span>GPU <span>เป็นตัวเร่ง เพื่อยกระดับการออกแบบชิปให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>นอกจากนี้ จากการใช้ NVIDIA Omniverse Libraries <span>ซัมซุงยังสร้างดิจิทัลทวิน (</span>Digital Twin) <span>ที่สามารถจำลองการดำเนินงานของโรงงานทั้งหมดในรูปแบบเสมือนจริง สภาพแวดล้อมเสมือนนี้ช่วยระบุความผิดปกติ ดำเนินการบำรุงรักษาเชิงทำนาย และปรับปรุงกระบวนการผลิต ก่อนที่จะนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ในโลกจริง</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุงมีแผนที่จะขยายโครงสร้างพื้นฐานของโรงงาน AI <span>ไปยังศูนย์การผลิตทั่วโลก รวมถึงที่เมืองเทย์เลอร์ สหรัฐอเมริกา เพื่อเสริมสร้างความอัจฉริยะและความคล่องตัวให้กับการดำเนินงานด้านเซมิคอนดักเตอร์ของบริษัททั่วโลก</span></p>
<p><strong> </strong></p>
<p><strong>สร้างระบบนิเวศ </strong><strong>AI <span>ครบวงจร ตั้งแต่ </span>Generative AI <span>ถึงหุ่นยนต์อัจฉริยะ</span></strong></p>
<p>ซัมซุงได้พัฒนารูปแบบ AI <span>เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท ซึ่งขับเคลื่อนอุปกรณ์ของซัมซุงมากกว่า </span>400 <span>ล้านเครื่อง โดยรูปแบบ </span>AI <span>เหล่านี้ยังถูกผสานเข้ากับระบบการผลิตภายในองค์กร ช่วยขับเคลื่อนความอัจฉริยะและนวัตกรรมในกระบวนการผลิตของบริษัท</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุงพัฒนารูปแบบ AI <span>บนพื้นฐานการประมวลผลเร่งความเร็วของ </span>NVIDIA <span>และกรอบงาน </span>Megatron <span>โดยรูปแบบ </span>AI <span>ดังกล่าวมีความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง ส่งมอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ การสนทนาหลายภาษา และการสรุปเนื้อหาอย่างชาญฉลาด</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ในด้านหุ่นยนต์อัจฉริยะ ซัมซุงได้นำแพลตฟอร์ม NVIDIA RTX PRO<img src="https://s.w.org/images/core/emoji/11/72x72/2122.png" alt="™" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> 6000 Blackwell Server Edition <span>มาใช้เพื่อยกระดับระบบอัตโนมัติในการผลิตและหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ช่วยเร่งการนำไปใช้งานและเสริมสร้างความเป็นอิสระในแอปพลิเคชัน </span>AI <span>ทางกายภาพรุ่นถัดไป</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>นอกจากนี้ ซัมซุงยังร่วมงานกับแพลตฟอร์ม AI <span>ของ </span>NVIDIA <span>หลายรูปแบบ เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลจากการจำลองเสมือนกับข้อมูลของหุ่นยนต์จริง ทำให้หุ่นยนต์เข้าใจสิ่งรอบตัว ตัดสินใจ และปฏิบัติงานได้อย่างชาญฉลาด โดยใช้แพลตฟอร์ม </span><strong>NVIDIA Jetson Thor</strong> <span>เพื่อเร่งการประมวลผล </span>AI <span>แบบเรียลไทม์ การปฏิบัติภารกิจ และการควบคุมความปลอดภัยในหุ่นยนต์อัจฉริยะ</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>ซัมซุงยังมีแผนที่จะขยายการใช้งานเทคโนโลยีเหล่านี้ไปยังโครงสร้างพื้นฐานของโรงงาน AI <span>และพื้นที่ธุรกิจอื่น ๆ ของบริษัท เพื่อสร้างระบบนิเวศการผลิตอัจฉริยะที่รวมเอา </span>AI <span>และหุ่นยนต์เข้าด้วยกัน</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>เชื่อมโยงผู้บริโภคและภาคอุตสาหกรรมผ่าน </strong><strong>AI</strong></p>
<p>ซัมซุงยังร่วมมือกับ NVIDIA <span>ผู้ให้บริการโทรคมนาคมในเกาหลี สถาบันการศึกษา และสถาบันวิจัยต่าง ๆ เพื่อส่งเสริมความร่วมมือในการพัฒนา </span>AI-RAN</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>AI-RAN <span>เป็นเทคโนโลยีการสื่อสารยุคใหม่ที่ผสานพลังการประมวลผลของ </span>AI <span>เข้ากับความสามารถของเครือข่ายโทรศัพท์ ทำให้</span> “Agentic AI” <span>และ</span> “Physical AI” <span>เช่น หุ่นยนต์ โดรน หรือเครื่องจักรอัตโนมัติ สามารถประมวลผลข้อมูล รับรู้สิ่งรอบตัว และตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ที่จุดเชื่อมต่อที่ใกล้กับจุดที่ </span>Physical AI <span>เชื่อมต่อกับเครือข่าย ซึ่งเครือข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่ที่ขับเคลื่อนด้วย </span>AI <span>นี้จะมีบทบาทสำคัญเสมือนเป็นโครงข่ายประสาทหลักในการสนับสนุนการนำ </span>Physical AI <span>ไปใช้อย่างกว้างขวาง</span></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>โครงการใหม่ครั้งนี้ต่อยอดมาจากความร่วมมือระหว่างซัมซุงและ NVIDIA <span>เมื่อปีที่ผ่านมา ซึ่งประสบความสำเร็จในการทดสอบแนวคิด (</span>Proof-of-Concept) <span>ของ </span>AI-RAN <span>โดยการผสานเครือข่ายซอฟต์แวร์ของซัมซุงเข้ากับ </span>GPU <span>ของ </span>NVIDIA <span>ซึ่งทั้งสองบริษัทจะยังคงเดินหน้าสานต่อความร่วมมืออย่างต่อเนื่อง เพื่อพัฒนาเทคโนโลยี </span>AI-RAN <span>ให้ก้าวไปอีกระดับในอนาคต</span></p>
]]></content:encoded>
																				</item>
			</channel>
</rss>
