AI จากกระแสสู่ฟองสบู่ แต่ตอนจบ ‘อาจไม่ซ้ำรอย’ วิกฤตดอทคอม

จากกระแส AI Boom ตลอด 2-3 ปีที่ผ่านมา ทำให้นักลงทุนบางส่วนมีข้อกังขามาตลอดว่า กระแส AI ในปัจจุบันใกล้จะเปลี่ยนเป็นฟองสบู่ (AI Bubble) แล้วหรือยัง หลังจากที่หุ้นบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ ในกลุ่ม ‘หุ้น 7 นางฟ้า’ ต่างมีมูลค่าสูงขึ้นอย่างมหาศาล จนกลายเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของตลาดหุ้นสหรัฐฯ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

ข้อกังวลดังกล่าวถูกตอกย้ำอีกครั้ง เมื่อหุ้นของ NVIDIA ร่วงลงราว 3% หลังรายงานผลประกอบการไตรมาส 2/2026 (พฤษภาคม – กรกฎาคม 2025) เพราะนักลงทุนไม่พอใจที่รายได้จาก Data Center ยังคงต่ำกว่าที่คาดการณ์เป็นไตรมาสที่สองติดต่อกัน แม้รายได้และผลกำไรยังคงเติบโตสูงกว่าระดับ 50% ก็ตาม

ทั้งนี้ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA พยายามตีตกข้อกังวลของตลาด โดยกล่าวว่า กระแสของ AI Boom นั้นยังไม่สิ้นสุดลงง่ายๆ และเชื่อว่าจะมีการใช้จ่ายลงทุนไปกับโครงสร้างพื้นฐาน AI กว่าหลายล้านล้านดอลลาร์ในอีก 5 ปีข้างหน้า

“การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่กำลังเริ่มต้นขึ้น และการแข่งขันยังคงดำเนินต่อไป โดยจะได้เห็นการใช้จ่ายลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่ากว่า 3-4 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030” Huang กล่าว

พื้นฐานยังดี งบลงทุนยังเพิ่ม

บริษัทเทคยักษ์ใหญ่หลายแห่งต่างประกาศเพิ่มรายจ่ายลงทุน (CAPEX) เพื่อรองรับปริมาณความต้องการ AI ที่อาจเติบโตในอนาคต สอดรับกับความเห็นของ Jensen Huang ดังนี้

Microsoft ตั้งเป้ารายจ่ายลงทุนทั้งปีไว้ที่ 120,000 ล้านดอลลาร์
Amazon ตั้งงบเพิ่มสูงถึง 100,000 ล้านดอลลาร์
Alphabet ปรับเพิ่มประมาณการรายจ่ายลงทุนเป็น 85,000 ล้านดอลลาร์
Meta ปรับเพิ่มประมาณการรายจ่ายลงทุนสูงสุดเป็น 72,000 ล้านดอลลาร์

ด้าน Sam Altman ซีอีโอ OpenAI บริษัทผู้พัฒนาโมเดล ChatGPT ออกมายอมรับเช่นกันว่า ปัจจุบันหุ้น AI กำลังอยู่ในภาวะฟองสบู่แล้ว ถึงแม้อย่างนั้น OpenAI ก็พร้อมที่จะทุ่มเงินหลายล้านล้านดอลลาร์ไปกับโครงสร้างพื้นฐาน AI

Ray Wang ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัย ด้านเซมิคอนดักเตอร์ ห่วงโซ่อุปทาน และเทคโนโลยีเกิดใหม่จาก Futurum Group กล่าวต่อว่า เห็นด้วยกับคำกล่าวของ Altman แต่ก็ยังไม่เห็นเค้าลางของภาวะฟองสบู่

“เนื่องจากภาพรวมการลงทุนในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ และ AI ยังมีพื้นฐานห่วงโซ่อุปทานที่แข็งแรง รวมถึงยังมีแนวโน้มที่สนับสนุนการลงทุนอย่างต่อเนื่อง”

อย่างไรก็ตาม Wang แสดงความกังวลต่อการเก็งกำไร เนื่องจากพบว่า มีการทุ่มเงินลงทุนจำนวนมหาศาลไปกับบริษัทบางแห่งที่พื้นฐานอ่อนแอ ซึ่งอาจทำให้บริษัทนั้นมีมูลค่าเกินจริงได้

ธุรกิจตื่นตัวกับ AI แต่ยังสร้างมูลค่าเพิ่มไม่ได้

แม้จะมีการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างมหาศาล รวมถึงมีการนำ Gen AI มาปรับใช้ในภาคธุรกิจเป็นวงกว้าง แต่องค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ยังคงไม่สามารถสร้างผลกำไรจากการประยุกต์ใช้ AI ได้อย่างเป็นรูปธรรม

เมื่อมาดูรายงานของ McKinsey ที่เผยแพร่ในเดือนมิถุนายน พบว่า ภาคธุรกิจทั่วไปมีความตื่นตัวสูงมากในการปรับใช้ AI โดยองค์กรกว่า 78% พร้อมระบุว่า มีการใช้ Gen AI ในการทำงานอย่างน้อย 1 อย่าง ซึ่งเพิ่มขึ้นจากระดับ 55% ในปี 2024

อย่างไรก็ตาม ราว 8 ใน 10 ขององค์กรที่มีการใช้ AI กลับระบุว่าไม่สามารถสร้างผลกำไรจากการใช้ AI ได้ ขณะที่งานศึกษาจาก MIT พบสัดส่วนความล้มเหลวที่สูงกว่า โดยระบุว่า ราว 95% ของการใช้ Gen AI ในโปรเจกต์ ไม่ได้ส่งผลต่อการเติบโตด้านรายได้เลย

ทั้งนี้ งานวิจัยทั้งสองระบุว่า ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ภาคธุรกิจไม่สามารถสร้างผลตอบแทนจากการปรับใช้ AI ได้ มีสาเหตุจากระบบการทำงานของแต่ละองค์กร ที่ยังไม่สามารถนำ AI เข้าไปใช้ในขั้นตอนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กระแส AI อาจไม่ซ้ำรอยฟองสบู่ดอทคอม

ขณะเดียวกันความน่าจะเป็นของการเกิดวิกฤตฟองสบู่แตกคล้ายกับวิกฤตดอทคอมในยุค 1990s อาจไม่เกิดขึ้น เมื่อโครงสร้างตลาดในปัจจุบันถูกควบคุมด้วยบริษัทเทคยักษ์ใหญ่ ซึ่งเต็มไปด้วยเงินทุนมหาศาล เพียงพอที่จะกีดกันหรือเข้าซื้อกิจการคู่แข่งได้

ต่างจากยุคดอทคอม ที่สตาร์ทอัปรายเล็กสามารถเติบโตขึ้นมาแข่งกับรายใหญ่ได้ โดยอาศัยความได้เปรียบจากการเป็นผู้เริ่มต้น (First Mover) ในตลาด ความคาดหวังกับบริษัทรายเล็กๆ เกินจริง จึงเกิดขึ้นได้ง่าย และมีโอกาสเกิดฟองสบู่มากกว่า

อย่างไรก็ตาม อนาคตยังเป็นสิ่งไม่แน่นอน ซึ่งประวัติศาสตร์เคยแสดงให้เห็นแล้วว่า แม้แต่บริษัทที่เคยถูกมองว่า ‘ขาดไม่ได้’ ยังสูญเสียมูลค่าไปอย่างรวดเร็วได้เช่นกัน

ตัวอย่างเช่น Cisco ผู้ให้บริการเราเตอร์ (Router) ที่เคยเฟื่องฟูมากในยุคดอทคอม ซึ่งเปรียบเสมือน Nvidia ในปัจจุบัน ที่เป็นหัวใจหลักของธุรกิจ Data Center ก็ยังมีมูลค่าร่วงกว่า 80% จากวิกฤตในครั้งนั้น

ดังนั้น ความท้าทายของนักลงทุนจึงอยู่ที่การแยกแยะ ระหว่าง ‘การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง’ กับ ‘การประเมินมูลค่าสูงเกินจริง’

อ้างอิง :