โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Flex เพิ่มโมดูล AI ที่ประกอบสำเร็จจากโรงงานในกลุ่มผลิตภัณฑ์ศูนย์ข้อมูลแบบโมดูลาร์

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 Flex ประกาศขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์โซลูชันศูนย์ข้อมูลแบบโมดูลาร์สำเร็จรูป ซึ่งออกแบบมาเพื่อเร่งการติดตั้งโรงงาน AI เจเนอเรชันใหม่ กลุ่มผลิตภัณฑ์นี้ประกอบด้วย Axiom AI Modules รุ่นใหม่ ซึ่งรวมระบบจ่ายไฟ การประมวลผลความหนาแน่นสูง และระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวขั้นสูงไว้ในระบบที่ประกอบจากโรงงาน โดย Flex ระบุว่าโซลูชันดังกล่าวอาจลดระยะเวลาการติดตั้งได้สูงสุด 50% เมื่อเทียบกับการก่อสร้างแบบดั้งเดิม

กลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ขยายเพิ่มเติมนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มธุรกิจ Cloud and Power Infrastructure ของ Flex ซึ่งบริษัทมีแผนแยกออกมาเป็น Axiom Solutions International, Inc. บริษัทอิสระที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ในไตรมาสแรกของปีปฏิทิน 2027 Flex ระบุว่า เมื่อโครงสร้างพื้นฐาน AI มีขนาดใหญ่ขึ้นและมีความหนาแน่นด้านกำลังไฟฟ้าสูงขึ้น ผู้ดำเนินงานศูนย์ข้อมูลก็เผชิญกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในด้านการจ่ายไฟ การระบายความร้อน การผสานรวมระบบประมวลผล และการติดตั้ง Chris Butler ซึ่งคาดว่าจะดำรงตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและกลยุทธ์ของ Axiom กล่าวว่า การตอบสนองความต้องการดังกล่าวในระดับใหญ่จำเป็นต้องทำมากกว่าการปรับปรุงทีละเล็กทีละน้อย โดยควรใช้แนวทางที่มองระบบโดยรวมและผสานเทคโนโลยีด้านพลังงาน การประมวลผล และการระบายความร้อนเข้ากับการผลิตขั้นสูง เพื่อให้การผสานระบบเรียบง่ายขึ้น เร่งการติดตั้ง และส่งมอบโรงงาน AI ในระดับใหญ่

ภายใน Axiom AI Modules

ตามประกาศ โมดูลเหล่านี้ผสานโครงสร้างพื้นฐานสำคัญสำหรับ AI ไว้ในองค์ประกอบสามประเภท แร็กจ่ายไฟ 800 VDC จ่ายไฟด้วยการแปลงและกระจายกำลังไฟฟ้าประสิทธิภาพสูงสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI 800 VDC เจเนอเรชันใหม่และระบบประมวลผลความหนาแน่นสูง ชุดกระจายความเย็นขั้นสูงใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวเพื่อจัดการความร้อนที่เกิดจากเวิร์กโหลด AI ซึ่งใช้พลังงานสูง ส่วนแร็ก IT ความหนาแน่นสูงผสานเซิร์ฟเวอร์ AI ระบบเครือข่าย และการเชื่อมต่อความเร็วสูง เพื่อรองรับการประมวลผล AI เจเนอเรชันใหม่ในระดับใหญ่

Flex ระบุว่า การย้ายงานผสานรวมโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนจากพื้นที่ศูนย์ข้อมูลไปยังสภาพแวดล้อมโรงงานที่ควบคุมได้ ทำให้สามารถประกอบ ผสานรวม และทดสอบโมดูลควบคู่ไปกับการพัฒนาพื้นที่ติดตั้งได้ ช่วยลดความซับซ้อนในหน้างานและทำให้ลูกค้านำขีดความสามารถด้าน AI มาใช้งานได้เร็วขึ้น หน้าแหล่งข้อมูลของ Flex ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026ระบุว่า โมดูลเหล่านี้ผลิตสำเร็จรูปล่วงหน้าและทดสอบเดินระบบในสภาพแวดล้อมโรงงานที่ควบคุมได้ โดยผสานแร็ก IT และโครงสร้างพื้นฐานสนับสนุนที่จำเป็นไว้ในระบบเดียวก่อนจัดส่ง โมดูลประกอบด้วยโครงทางเดิน ชุดกระจายน้ำหล่อเย็น เครือข่ายของไหลรอง แผงจ่ายไฟระยะไกล ระบบควบคุม ระบบจ่ายไฟฟ้า ระบบจัดการคุณภาพน้ำ ตลอดจนอุปกรณ์ด้านความปลอดภัยและตรวจจับการรั่วไหล

ระยะเวลาการติดตั้งตามแบบจำลอง

หน้าแหล่งข้อมูลนำเสนอการเปรียบเทียบตามแบบจำลองระหว่างการติดตั้งแบบโมดูลาร์สำเร็จรูปกับการก่อสร้างแบบดั้งเดิมโดยใช้โครงสร้างสำเร็จรูปหน้างาน สำหรับโครงการโรงงาน AI ที่มีระยะเวลาก่อสร้างตามแนวทางดั้งเดิมเป็นฐานอยู่ที่ 18 เดือน หรือ 78 สัปดาห์ ในแบบจำลองดังกล่าว Flex ระบุว่า Axiom AI Modules อาจลดระยะเวลาการติดตั้งได้สูงสุด 50% จาก 78 สัปดาห์เหลือเพียง 39 สัปดาห์

Flex ระบุว่าการเร่งงานเกิดจากปัจจัยห้าประการ ได้แก่ การกำหนดมาตรฐานการออกแบบและการผสานรวมในโรงงาน การผลิตในโรงงานและการก่อสร้างหน้างานที่ดำเนินไปพร้อมกัน การลดงานติดตั้ง การทดสอบ และการทดสอบเดินระบบในหน้างาน การผสานระบบควบคุมและการทดสอบระดับแร็ก และการลดการเปลี่ยนแปลงในช่วงท้าย การทำงานซ้ำ และความล้มเหลวในการติดตั้งหน้างาน บริษัทระบุว่า ระยะเวลาการติดตั้งและเงินประหยัดที่เกิดขึ้นจริงจะแตกต่างกันไปตามขอบเขตโครงการ สภาพพื้นที่ ข้อกำหนดด้านการออกแบบ และปัจจัยอื่น ๆ

ฐานการผลิตและการแยก Axiom

Flex ระบุว่าบริษัทกำลังสร้างโซลูชันแบบโมดูลาร์สำเร็จรูปให้แก่ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลทั่วเครือข่ายการดำเนินงานทั่วโลก โดยได้รับการสนับสนุนจากกำลังการผลิตเฉพาะด้านโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกามากกว่า 3 ล้านตารางฟุต

ในส่วนที่เกี่ยวกับแผนการแยกธุรกิจ Flexได้ยื่นหนังสือมอบฉันทะตามแบบ Schedule 14A ต่อสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์สหรัฐฯ เมื่อวันที่ 5 ตุลาคม 2026 และได้ส่งหรือเผยแพร่หนังสือมอบฉันทะดังกล่าวแก่ผู้ถือหุ้นด้วยวิธีอื่นแล้ว เพื่อขออนุมัติข้อเสนอที่เกี่ยวข้องกับการแยกธุรกิจ หนังสือจดทะเบียนตามแบบ Form 10 ของ Axiom ซึ่งครอบคลุมหุ้นสามัญของบริษัท ได้ยื่นต่อ SEC เมื่อวันที่ 15 กันยายน 2026

ในประกาศอีกฉบับเมื่อวันที่ 5 ตุลาคม 2026 Flex ระบุว่าบริษัทได้ทำข้อตกลงขายหุ้นบุริมสิทธิแปลงสภาพ Series A ของ Axiom มูลค่า 2.0 พันล้านดอลลาร์ ให้แก่กองทุนในเครือ General Catalyst, Koch Equity Development และผู้ร่วมลงทุน โดยกำหนดมูลค่ากิจการเริ่มต้นของ Axiom ไว้ที่ 37.5 พันล้านดอลลาร์ Revathi Advaithi ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Flex และผู้ที่คาดว่าจะดำรงตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Axiom กล่าวว่า การลงทุนนี้ “เป็นเงินทุนในรูปส่วนของผู้ถือหุ้นสำหรับการเข้าซื้อ EPC Power ที่เราเพิ่งประกาศไป และจะช่วยให้ Axiom มีงบดุลที่แข็งแกร่ง ขณะที่เราเตรียมจัดตั้งบริษัทในฐานะบริษัทอิสระที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์”

หุ้นบุริมสิทธิแปลงสภาพจ่ายเงินปันผลเป็นเงินสดในอัตรา 10.0% ต่อปี ก่อนการแยกธุรกิจ และลดลงเป็น 6.0% ต่อปีหากจ่ายเป็นเงินสด หรือ 7.0% ต่อปีหากจ่ายเป็นหุ้น หลังการแยกธุรกิจ โดยอัตราดังกล่าวอาจเพิ่มขึ้นหลังครบรอบปีที่ห้าของการแยกธุรกิจและอาจมีการปรับเปลี่ยนอื่น ๆ ตามเงื่อนไข General Catalyst มีสิทธิเสนอชื่อกรรมการหนึ่งคนเข้าสู่คณะกรรมการของ Axiom เมื่อการแยกธุรกิจเสร็จสมบูรณ์

Flex ระบุว่าเงินรับสุทธิจะนำไปใช้ชำระราคาซื้อบางส่วนสำหรับการเข้าซื้อ EPC Power ที่ Axiom อยู่ระหว่างดำเนินการ ใช้ชำระคืนเงินทุนระหว่างกาลแบบทุนหรือเงินทุนระหว่างกาลรูปแบบอื่นที่เกิดขึ้นจากการเข้าซื้อกิจการ ใช้จ่ายเงินปันผลสำหรับหุ้นบุริมสิทธิ หรือใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไปของบริษัท นอกจากนี้ Flex ยังได้จัดหาเงินกู้ระยะยาวที่มีวงเงินผูกพันไว้แล้ว แยกต่างหาก เพื่อรองรับเงินส่วนที่เหลือสำหรับการเข้าซื้อ EPC Power คาดว่าการลงทุนจะเสร็จสิ้นหลังจากได้รับการอนุมัติตามกฎระเบียบตามปกติและปฏิบัติตามเงื่อนไขการปิดธุรกรรมอื่น ๆ ส่วนการแยกธุรกิจคาดว่าจะแล้วเสร็จในไตรมาสแรกของปีปฏิทิน 2027 โดยขึ้นอยู่กับเงื่อนไขตามปกติ

Theo Nash เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน AI, การคำนวณ, และระบบฮาร์ดแวร์ที่ขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ งานของเขามุ่งเน้นที่พื้นฐานทางเทคนิคเบื้องหลังภาระงาน AI ขนาดใหญ่ รวมถึงศูนย์ข้อมูล, ตัวเร่งความเร็ว, เครือข่าย, และสแตกซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงพวกมันเข้าด้วยกัน.

ด้วยมุมมองเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนโดยวิศวกรรม, Theo ตรวจสอบว่าความก้าวหน้าใน GPU, ซิลิกอนแบบกำหนดเอง, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำ, และระบบกระจายทำให้รุ่นใหม่ของโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างไร เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ, ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน, ความสามารถในการขยาย, และข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่กำหนดการใช้งานจริงของโครงสร้างพื้นฐาน AI.

บทความที่เขียนโดย Theo Nash สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อรับประกันความแม่นยำทางเทคนิค, ความชัดเจน, และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์การคำนวณ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว