ตลอดหลายปีที่ผ่านมา หากพูดถึงผู้ชนะจากกระแส AI นักลงทุนคงนึกถึง NVIDIA และบรรดาผู้ผลิตชิปเป็นอันดับแรก เพราะการมาถึงของ Generative AI ทำให้โลกต้องเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานครั้งใหญ่ ตั้งแต่ GPU, Memory, เครื่องจักรผลิตชิป ไปจนถึง Data Center ระบบไฟฟ้า และระบบเชื่อมต่อ ส่งผลให้เงินลงทุนจำนวนมหาศาลไหลเข้าสู่ฝั่ง Hardware
ประเด็นสำคัญ
แต่เมื่อเข้าสู่ช่วงปลายปี 2026 คำถามของตลาดกำลังเปลี่ยนไป จากเดิมที่ถามว่า “AI ยังมี Demand หรือไม่?” สู่คำถามว่า “ใครจะเป็นคนจ่ายเงินสำหรับ AI Infrastructure ทั้งหมดนี้ และเงินลงทุนมหาศาลจะสร้างผลตอบแทนกลับมาได้แค่ไหน?”
นี่อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของ AI Trade จากยุค Build Infrastructure ไปสู่ยุคที่ตลาดต้องการเห็น Monetization มากขึ้น และอาจทำให้ Software ซึ่งเคยถูกมองว่าเสี่ยงถูก AI Disrupt กลับมาอยู่ในความสนใจอีกครั้ง
AI Demand ยังไม่หาย และ Hardware ยังไม่จบรอบ
ข้อมูลจากทีม Global Investing หลักทรัพย์บัวหลวง ระบุว่า การเปลี่ยนเฟสไม่ได้หมายความว่า AI Hardware Cycle กำลังจบ เพราะข้อมูลล่าสุดยังสะท้อนว่า Demand แข็งแกร่ง
เห็นได้จาก ASML บริษัทผู้ผลิตเครื่องจักรสำคัญสำหรับการผลิตชิปขั้นสูง รายงานผลประกอบการไตรมาส 3/2026 ด้วยรายได้ 11.66 พันล้านยูโร และกำไรสุทธิ 4.96 พันล้านยูโร พร้อมปรับเพิ่มกรอบล่างของ Revenue Guidance ปี 2026 จาก 43 พันล้านยูโร เป็น 44-45 พันล้านยูโร
ที่สำคัญกว่าตัวเลขในไตรมาส คือ Visibility ของ AI Demand ที่ยาวขึ้น โดย ASML ระบุว่า Capacity ที่วางแผนไว้สำหรับปี 2027-2028 อาจยังไม่เพียงพอต่อความต้องการ และเริ่มมีการหารือกับลูกค้าถึงปี 2029-2030 สะท้อนว่า Physical Buildout ของ AI ตั้งแต่ชิป โรงงาน Semiconductor ไปจนถึง Data Center ยังมี Runway อีกมาก
ดังนั้น โจทย์ของ AI ในวันนี้อาจไม่ใช่เรื่อง Demand แต่กำลังขยับมาเป็นเรื่อง Capital
เมื่อเงินแพงขึ้น ต้นทุนของ AI Boom ก็เริ่มชัดขึ้น
ภาพนี้ชัดขึ้นหลังตลาดหุ้นสหรัฐฯ ถูกขายหนักเมื่อวันที่ 14 ต.ค. 69 โดย S&P 500 ลดลง 1.11% และ Nasdaq ลดลง 1.88% หลังเงินเฟ้อเดือนก.ย. สูงกว่าคาด ท่ามกลางราคาพลังงานที่อยู่ในระดับสูง และผลักดัน US Treasury Yield อายุ 10 ปีขึ้นเหนือ 5.2%
Yield ที่สูงขึ้นไม่เพียงกดดัน Valuation ของหุ้น Growth แต่ยังกระทบบริษัท AI Infrastructure ที่ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมากในการสร้าง Data Center ทั้ง GPU, Memory, Networking Equipment ระบบไฟฟ้า และ Cooling แรงกดดันจึงเห็นชัดในบริษัทที่พึ่งพาเงินทุนสูง โดย CoreWeave ลดลงมากกว่า 15%, Nebius ราว 10% และ Oracle เกือบ 9%
Source: Bloomberg
CoreWeave เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน บริษัทมี Bond ราว 22 พันล้านดอลลาร์ และ Loans อีกประมาณ 26 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ Bond บางชุดให้ Yield ใกล้ 15% ทำให้ตลาดเริ่มตั้งคำถามว่า Cash Flow ในอนาคตจะเพียงพอรองรับทั้งภาระหนี้และ Capex หรือไม่
สอดคล้องกับมุมมองของ Hock Tan ซีอีโอ Broadcom ที่มองว่า หลังข้อจำกัดด้าน Wafer และ Memory เริ่มคลี่คลาย Capital อาจกลายเป็น Bottleneck สำคัญของ AI ในระยะต่อไป
จาก Build สู่ Monetize และ กลุ่ม Software กลับมาอยู่ในความสนใจ
เมื่อเงินทุนไม่ได้หาได้ง่ายและราคาถูกเหมือนเดิม ตลาดจึงเริ่มเปลี่ยนจากคำถามว่า “ใครลงทุน AI มากที่สุด?” ไปสู่ “ใครสร้างผลตอบแทนจาก AI ได้ดีที่สุด?” นี่คือจุดที่ Software เริ่มกลับมาอยู่ในความสนใจ เพราะหลังจากโลกทุ่มเงินสร้างชิปและ Data Center มาแล้ว ขั้นต่อไปคือการนำ Computing Power เหล่านั้นไปใช้งานจริงและสร้างรายได้
อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ Software ทุกบริษัทจะเป็นผู้ชนะ ผู้เล่นที่มี Data Moat, Switching Cost มีผลิตภัณฑ์ฝังอยู่ใน Workflow สำคัญของลูกค้า และสามารถสร้างรายได้จาก AI ได้จริง มีโอกาสโดดเด่นกว่า
จึงยังเร็วเกินไปที่จะบอกว่า Hardware จบ และ Software กำลังมาแทน เพราะการลงทุนสร้าง AI Infrastructure ยังเดินหน้าต่อ แต่ AI Trade กำลังขยายจากยุค Build ไปสู่ Monetize หรือจากการแข่งขันว่า “ใครสร้าง AI ได้มากที่สุด” ไปสู่ “ใครสร้างเงินจาก AI ได้ดีที่สุด”
สำหรับนักลงทุนไทยที่ต้องการเข้าถึงโอกาสใน AI Value Chain สามารถเลือกลงทุนผ่าน DR01 ที่ซื้อขายบนตลาดหุ้นไทยได้ ด้วยเงินบาท ครอบคลุมตั้งแต่ฝั่ง Hardware และ Semiconductor เช่น NVDA01, MICRON01 และ ASML01 ไปจนถึงบริษัทที่มีโอกาสสร้างรายได้จากการใช้งาน AI อย่าง GOOGL01, META01 และ AMZN01 ทำให้สามารถเลือกลงทุนตามโอกาสในแต่ละช่วงของ AI Cycle ได้สะดวกยิ่งขึ้น
ภาพ: Andrey Suslov / Shutterstock
