ตลอดสามปีที่ผ่านมา การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นไปตามหลักการที่ค่อนข้างเรียบง่าย นั่นคือการมองหาบริษัทที่สร้างเครื่องมือและอุปกรณ์พื้นฐานสำหรับยุคตื่นทอง และชื่อที่โดดเด่นที่สุดในรายการนั้นคือ NVIDIA
ชิปของบริษัทเป็นขุมพลังเบื้องหลังโมเดล AI จำนวนมากทั่วโลก ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ของบริษัทดึงดูดนักพัฒนาให้อยู่กับแพลตฟอร์ม และหุ้นของบริษัทก็เป็นหนึ่งในเรื่องราวการสร้างความมั่งคั่งที่น่าทึ่งที่สุดในรอบหลายสิบปี
จากนั้น Google ก็ปรากฏตัวในห้องประชุมที่ลาสเวกัส และส่งสัญญาณว่ากำลังจริงจังกับการนำชิปซิลิคอนที่พัฒนาเองออกสู่ตลาดโลก
นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น และเหตุใดจึงสำคัญสำหรับนักลงทุน
สิ่งที่ Google ประกาศในครั้งนี้
ในงาน Google Cloud Next 2026 ณ ลาสเวกัส Google ได้ประกาศสองประเด็นสำคัญ อย่างแรกคือการเปิดตัวใช้งานจริงอย่างเป็นทางการของ "Ironwood" ซึ่งเป็นชิป TPU รุ่นที่ 7 และเป็นชิปตัวแรกที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับสภาวะ "Agentic Era" สำหรับการประมวลผล (Inference) ในระดับสเกลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังได้เผยโฉมสถาปัตยกรรมรุ่นที่ 8 ออกมาล่วงหน้า ได้แก่ ชิปเฉพาะทางสองตัวคือ TPU 8t สำหรับการฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่ (Training) และ TPU 8i เพื่อการประมวลผลความเร็วสูง (Inference) โดยชิปทั้งสองตัวมุ่งเป้าไปที่การผลิตระดับ 2 นาโนเมตรของ TSMC และคาดว่าจะพร้อมเปิดใช้งานทั่วไปในช่วงปลายปี 2026 นี้ครับ
ชิป TPU ถือเป็นทางเลือกที่ปรับแต่งขึ้นมาโดยเฉพาะของ Google เพื่อท้าชนกับชิปหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ของ NVIDIA ในขณะที่ GPU ทำหน้าที่เหมือนม้าศึกสารพัดประโยชน์ ชิป TPU กลับเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่ถูกสร้างขึ้นมาตั้งแต่ฐานรากเพื่อคำนวณด้าน AI โดยเฉพาะ ซึ่ง Google ได้พัฒนาเทคโนโลยีนี้มาตั้งแต่ปี 2016 สำหรับสถาปัตยกรรมรุ่นที่ 8 นี้ถือเป็นความพยายามแยกส่วนชิปที่ทะเยอทะยานที่สุด และเป็นครั้งแรกที่บริษัทออกแบบชิปแยกออกจากกันอย่างชัดเจนตามวงจรชีวิตของระบบ AI
มีรายงานว่าสถาปัตยกรรมกลุ่ม TPU 8t สำหรับการฝึกฝนระบบ สามารถส่งมอบพลังประมวลผลคณิตศาสตร์ได้มากกว่ากลุ่มชิป Ironwood ในระดับเทียบเท่ากันเกือบ 3 เท่าตัว โดยมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงขึ้นถึงสองเท่า ในขณะที่ชิปประมวลผล TPU 8i ได้รับการออกแบบเพื่อรองรับการทำงานของระบบ AI Agent กว่าหลายล้านระบบพร้อมกันสำหรับกลุ่มลูกค้าองค์กร
การเปิดตัวในส่วนหลังนี้ส่งผลกระทบเชิงโครงสร้างอย่างมีนัยสำคัญ โดยในรายงานผลประกอบการล่าสุด ซีอีโอ Sundar Pichai ได้ระบุว่า เมื่อความต้องการชิป TPU เพิ่มสูงขึ้นจากห้องปฏิบัติการ AI บริษัทหลักทรัพย์จัดการกองทุน และการใช้งานระบบประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC) ทาง Google จะเริ่มส่งมอบชิป TPU ไปยังศูนย์ข้อมูลของลูกค้าเฉพาะรายที่ได้รับการคัดเลือก ซึ่งเท่ากับว่า Google ไม่ได้พอใจเพียงแค่การเก็บความได้เปรียบด้านซิลิคอนนี้ไว้ใช้เป็นการภายในอีกต่อไปแล้วครับ
Google ไม่ใช่แค่ผู้ใช้งานชิป TPU อีกต่อไปแล้ว แต่พวกเขากำลังผันตัวมาเป็น "ผู้จัดจำหน่ายชิป TPU" และได้เซ็นสัญญากับลูกค้ารายใหญ่ที่สุดเรียบร้อยแล้ว
กลยุทธ์ด้านระบบประมวลผลของ Anthropic
Anthropic บริษัทผู้พัฒนา AI ผู้อยู่เบื้องหลังโมเดล Claude ได้ยืนยันข้อตกลงด้านโครงสร้างพื้นฐานครั้งใหญ่กับ Google ในการเข้าถึงชิปประมวลผล Ironwood TPU สูงถึงหนึ่งล้านตัว ข้อตกลงดังกล่าวมีมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และได้รับการประกาศอย่างเป็นทางการร่วมกันจากทั้งสองบริษัท
การจะทำความเข้าใจข้อตกลงนี้ จำเป็นต้องเข้าใจกลยุทธ์ด้านโครงสร้างระบบประมวลผล (Compute Strategy) ของ Anthropic ในภาพรวมทั้งหมดเสียก่อนครับ
ภาพการใช้งานแบบหลายแพลตฟอร์มนี้มีความสำคัญมากครับ เนื่องจากข่าวจากแหล่งอื่นมักจะรายงานในลักษณะที่ว่าดีลของ Google ครั้งนี้คือการที่ Anthropic "เปลี่ยนใจย้ายค่าย" มาจาก NVIDIA ซึ่งการตีความแบบนั้นอาจมองข้ามความตั้งใจในการวางสถาปัตยกรรมกลยุทธ์ระบบประมวลผลของ Anthropic ไป ดีลของ Google ในครั้งนี้เป็นเพียงการขยายขอบเขตการใช้งาน ไม่ใช่การละทิ้ง AWS หรือ NVIDIA แต่อย่างใดครับ
ทำไมเรื่องนี้จึงมีความสำคัญมากกว่าเรื่องผลคะแนนทดสอบ (Benchmark)
หากเปรียบเทียบกันแบบตัวต่อตัวต่อชิป การเปรียบเทียบในรุ่นปัจจุบันนั้นมีความใกล้เคียงกันมากกว่าภาพที่ปรากฏบนพาดหัวข่าวครับ ชิป Ironwood ที่เปิดใช้งานทั่วไปในปัจจุบัน ให้พลังการประมวลผลคณิตศาสตร์อยู่ที่ประมาณ 4.6 Petaflops ในระดับ FP8 ส่วนชิป Blackwell B200 ของ NVIDIA ให้พลังอยู่ที่ราวๆ 4.5 Petaflops ในระดับ FP16 อย่างไรก็ตาม การเปรียบเทียบข้ามระดับความแม่นยำ (Cross-precision) เช่นนี้จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เนื่องจากตัวเลขทั้งสองไม่ได้วัดด้วยมาตรวัดเดียวกันทั้งหมดครับ
แต่การเทียบผลคะแนนทดสอบแบบเดี่ยวๆ อาจทำให้เรามองข้ามภาพรวมที่ใหญ่กว่านั้นไป
ในระดับสเกลเชื่อมต่อรวมเป็นคลัสเตอร์ (Pod Scale) ซึ่งเป็นสเกลที่ชิปเหล่านี้ถูกนำไปใช้งานจริง ช่องว่างระหว่างแบรนด์จะเริ่มขยายกว้างขึ้น ชุดชิปเชื่อมต่อ Ironwood Superpod จำนวน 9,216 ชิป ให้พลังประมวลผลถึง 42.5 Exaflops ส่วนชุดชิปสถาปัตยกรรมรุ่นที่ 8 อย่าง TPU 8t จำนวน 9,600 ชิป ตั้งเป้าพลังประมวลผลไว้ที่ 121 Exaflops ที่ความแม่นยำระดับ FP4 นอกจากนี้ Google ยังเคลมว่าสามารถเชื่อมต่อขยายขีดความสามารถเป็นเส้นตรงได้สูงสุดถึงหนึ่งล้านชิปภายในคลัสเตอร์ตรรกะเดียว สำหรับกลุ่มบริษัท Hyperscaler ที่ต้องรันชิปพร้อมกันทีละหลายแสนตัว เศรษฐศาสตร์ในระดับคลัสเตอร์จึงมีความสำคัญมากกว่าผลคะแนนทดสอบแบบชิปเดี่ยวๆ มากครับ
ตำแหน่งทางการตลาดของ NVIDIA
ปัจจุบัน NVIDIA ยังคงเป็นผู้เล่นหลักที่ครองส่วนแบ่งตลาดชิปสำหรับศูนย์ข้อมูล AI อยู่ที่ประมาณ 81% ตามข้อมูลของ IDC ซึ่งถือเป็นการกระจุกตัวของอำนาจเหนือตลาดที่สูงมาก และภาพรวมของอุปสงค์ในระยะสั้นยังคงมีความเหนียวแน่น
การคาดการณ์ล่าสุดจากนักวิเคราะห์ชี้ไปที่การเติบโตของผลกำไรที่แข็งแกร่งของ NVIDIA โดยได้รับแรงหนุนจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ยังอยู่ในระดับสูง และการนำแพลตฟอร์ม Blackwell ไปใช้งานในวงกว้าง ทาง NVIDIA เองได้คาดการณ์ยอดคำสั่งซื้อล่วงหน้ารวมสำหรับ Blackwell และสถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปอย่าง "Vera Rubin" อยู่ที่ประมาณ 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ตลอดช่วงปี 2026 และ 2027
ขณะเดียวกัน AMD กำลังพัฒนาติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ในระดับแร็ค (Rack-scale) และสามารถช่วงชิงส่วนแบ่งตลาดมาได้ในระดับที่น่าพอใจ โดยประมาณการจากนักวิเคราะห์รวมถึง IDC ชี้ว่า ปัจจุบัน AMD อาจครองส่วนแบ่งตลาดชิปเร่งความเร็ว AI (AI Accelerator) อยู่ที่ประมาณ 10% ซึ่งเพิ่มขึ้นจากตัวเลขหลักเดียวในระดับต่ำเมื่อสองปีก่อน ส่วน Amazon และ Google ก็ยังคงเดินหน้าขยายธุรกิจชิปที่ปรับแต่งเองอย่างต่อเนื่อง เฉพาะการดำเนินงานด้านชิปของ Amazon ทั้งในส่วน Trainium, Graviton และ Nitro มีอัตราส่วนรายได้ต่อปีทะลุ 2 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ไปแล้ว โดยเติบโตในระดับสามหลักเมื่อเทียบปีต่อปี และมีอัตราเติบโตเกือบ 40% ในช่วงไตรมาสแรกของปี 2026 ที่ผ่านมา
ดังนั้น ปัจจัยหนุนฝั่งขาขึ้น (Bull case) ของ NVIDIA จึงยังคงชัดเจน: ความต้องการซื้อในตลาดยังคงแข็งแกร่ง และระบบนิเวศของ NVIDIA ยังคงฝังรากลึกในทุกระดับของโครงสร้างระบบประมวลผล AI
แต่คำถามในระยะยาวอาจไม่ใช่เรื่องของผลกำไรในระยะสั้น แต่น่าจะเป็นเรื่องของ "อำนาจในการตั้งราคา" (Pricing power) ในรอบการอัปเกรดครั้งต่อไป ทุกๆ ช่วงเวลาที่ Google, Amazon และ Microsoft เริ่มมีความมั่นใจในซิลิคอนและชิปที่ตนเองพัฒนาขึ้น จะกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในประเด็นนี้ เนื่องจากแรงจูงใจเชิงโครงสร้างนั้นชัดเจนมากว่า บริษัทเทคโนโลยีเหล่านี้มีเหตุผลทุกประการที่จะลดการพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดี่ยว และพวกเขาก็มีเม็ดเงินทุนมากพอที่จะลงมือทำจริงครับ
หุ้นและเซกเตอร์ที่ต้องจับตามอง
สำหรับ NVIDIA เรื่องราวผลกำไรในระยะสั้นและเรื่องราวการแข่งขันในระยะยาวกำลังดำเนินไปในทิศทางที่สวนทางกัน ผลประกอบการที่แข็งแกร่งอาจช่วยยืนยันความถูกต้องของวัฏจักรในปัจจุบัน แต่พลวัตเชิงโครงสร้างที่ลูกค้ารายใหญ่หันมาสร้างชิปซิลิคอนของตนเองนั้น เป็นทิศทางที่ยากจะย้อนกลับครับ
สำหรับ Alphabet การเปิดใช้งานทั่วไปของ Ironwood และการเผยโฉมสถาปัตยกรรมรุ่นที่ 8 ล่วงหน้า ถือเป็นโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ที่นอกเหนือไปจากธุรกิจโฆษณา โดย Google Cloud เติบโตขึ้นถึง 63% เมื่อเทียบปีต่อปีในไตรมาสแรกของปี 2026 ซึ่งถือเป็นหนึ่งในอัตราการเติบโตที่รวดเร็วที่สุดในกลุ่มผู้ให้บริการ Hyperscaler รายใหญ่ ธุรกิจการให้บริการเช่าใช้ TPU (TPU-as-a-service) ที่มีลูกค้ารายใหญ่รายแรกช่วยการันตีความต้องการแล้วอย่าง Anthropic และ Meta อาจช่วยขยายระยะเวลาการเติบโตออกไปได้อีกมาก หากงานประมวลผลขององค์กร (Enterprise Inference Workloads) ยังคงย้ายระบบมาอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานของ Google อย่างต่อเนื่องครับ
ส่วนกลุ่มที่น่าสนใจและอาจถูกมองข้ามคือกองทัพซัพพลายเชน ชิป TPU 8t และ 8i ต่างมุ่งเป้าไปที่การผลิตระดับ 2 นาโนเมตรของ TSMC โดยมี Broadcom ร่วมออกแบบชิปสำหรับฝั่งฝึกฝนโมเดล (Training) และ MediaTek ร่วมออกแบบชิปสำหรับฝั่งประมวลผล (Inference) ทำให้ TSMC อาจยังคงเป็นผู้ขับเคลื่อนที่สำคัญไม่ว่าสถาปัตยกรรมชิปค่ายไหนจะเป็นฝ่ายชิงส่วนแบ่งตลาดได้ในแต่ละวัฏจักร เช่นเดียวกับผู้จัดจำหน่ายระบบบรรจุชิปขั้นสูง (Advanced Packaging), บริษัทระบบหล่อเย็นด้วยของเหลว (Liquid Cooling) และกองทรัสต์เพื่อการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ประเภทศูนย์ข้อมูล (Data Centre REITs)
โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน ซัพพลายเออร์ระบบหล่อเย็นด้วยของเหลว และกองทรัสต์ศูนย์ข้อมูล อาจได้รับอานิสงส์จากการเติบโตอย่างต่อเนื่องของรายจ่ายฝ่ายทุน (CapEx) โดยรายจ่ายฝ่ายทุนรวมของคลาวด์ Hyperscaler รายใหญ่ทั้ง 4 ราย กำลังมุ่งหน้าไปสู่ระดับ 7 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ หรือมากกว่านั้นในปี 2026 ซึ่งเกือบจะเป็นสองเท่าของเงิน 3.88 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่ใช้ไปในปี 2025 เม็ดเงินลงทุนมหาศาลที่ทยอยจ่ายต่อเนื่องหลายปีนี้ ถือเป็นสัญญาณในระดับมหภาคในอีกรูปแบบหนึ่งครับ
การลงทุนในห่วงโซ่อุปทาน: หากพิจารณาว่าไม่มีทั้ง NVIDIA หรือ Google ที่เป็นผู้ชนะในสงครามชิปครั้งนี้อย่างเด็ดขาด กลุ่มโครงสร้างพื้นฐานก็อาจยังคงได้รับประโยชน์อยู่ดี เนื่องจาก TSMC เป็นผู้รับจ้างผลิตชิปให้ทั้งฝั่ง Ironwood และชิปรุ่นที่ 8 ที่กำลังจะมาถึง ดังนั้น ซัพพลายเออร์ระบบบรรจุชิปขั้นสูง บริษัทระบบหล่อเย็น และกองทรัสต์ศูนย์ข้อมูล ย่อมมีโอกาสได้รับประโยชน์ไม่ว่าสถาปัตยกรรมชิปค่ายใดจะชิงส่วนแบ่งตลาดได้มากกว่ากันในแต่ละรอบครับ
จุดที่ความเสี่ยงตั้งอยู่
การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สูงขึ้น ไม่ได้แปลว่าจะเปลี่ยนเป็นกำไรของราคาหุ้นเสมอไปครับ มีปัจจัยหลายประการที่ทำให้เราไม่สามารถลากเส้นตรงจากคำว่า "สงครามชิป" ไปสู่คำว่า "ซื้อทุกอย่าง" ได้ง่ายๆ
สิ่งที่นักลงทุนอาจนำไปพิจารณาต่อ
สงครามชิป AI ไม่ใช่เรื่องราวที่มีผู้ชนะหนึ่งรายและผู้แพ้หนึ่งรายครับ แต่มันคือเรื่องราวของตลาดที่มีขนาดใหญ่เกินไปและมีความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์มากเกินกว่าที่จะมีบริษัทใดบริษัทหนึ่งผูกขาดครอบครองไว้ได้ตลอดไป
NVIDIA สร้างความเป็นผู้นำขึ้นมาด้วยความเป็นเลิศทางเทคนิคที่แท้จริงและการลงทุนในซอฟต์แวร์นานนับทศวรรษ ความเป็นผู้นำนั้นคือของจริง และผลกำไรในระยะสั้นก็มีแนวโน้มที่จะสะท้อนภาพความจริงนั้นต่อไป
ทว่ากลุ่มผู้ท้าชิงในปัจจุบันไม่ใช่บริษัทสตาร์ทอัพที่มีแค่สไลด์โชว์ผลทดสอบอีกต่อไปแล้ว แต่พวกเขาคือบริษัทระดับล้านล้านดอลลาร์ที่มีเทคโนโลยีซิลิคอนของตนเอง มีโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เป็นของตัวเอง และมีแรงจูงใจเต็มเปี่ยมที่จะลดการพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียว พร้อมทั้งมีงบประมาณรายจ่ายฝ่ายทุนที่พร้อมจ่ายเพื่อพิสูจน์ว่าพวกเขากำลังเอาจริงครับ
วิธีหนึ่งในการวางกรอบคำถามระยะยาวคือ ความต้องการระบบประมวลผล AI อาจไม่ใช่ตัวแปรหลักตัวเดียวที่นักลงทุนควรโฟกัส แต่ประเด็นที่ว่า "ใครจะเป็นผู้เก็บเกี่ยวส่วนต่างกำไร (Margin) จากอุปสงค์นั้น" และ "ภายใต้ระดับมูลค่าหุ้น (Valuation Multiple) เท่าใด" อาจมีความสำคัญไม่แพ้กันเลยครับ ซึ่งประเด็นเหล่านี้เป็นสิ่งที่นักลงทุนแต่ละรายอาจจำเป็นต้องนำไปชั่งน้ำหนักเทียบกับระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้และเป้าหมายการลงทุนของตนเองต่อไปครับ
ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบต่อสถานการณ์จำลอง: สถานการณ์ "30 วันข้างหน้า" และ "3 เดือนข้างหน้า" เป็นเพียงแบบจำลองสถานการณ์สมมติเพื่อทดสอบสมมติฐานของตลาดและระบุปัจจัยกระตุ้นที่อาจเกิดขึ้นเท่านั้น ไม่ถือเป็นความเห็นอย่างเป็นทางการ การพยากรณ์ การรับประกัน หรือการทำนายความเคลื่อนไหวของตลาดในอนาคต เป้าหมายราคาน้ำมัน Brent การอ้างถึงนโยบายของ Fed หรือเกณฑ์มาตรฐานตลาดอื่นๆ เป็นเพียงการสมมติขึ้นเท่านั้น สภาวะในโลกแห่งความเป็นจริงอาจมีความผันผวนและการเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึงได้เสมอครับ
The information provided is of general nature only and does not take into account your personal objectives, financial situations or needs. Before acting on any information provided, you should consider whether the information is suitable for you and your personal circumstances and if necessary, seek appropriate professional advice. All opinions, conclusions, forecasts or recommendations are reasonably held at the time of compilation but are subject to change without notice. Past performance is not an indication of future performance. Go Markets Pty Ltd, ABN 85 081 864 039, AFSL 254963 is a CFD issuer, and trading carries significant risks and is not suitable for everyone. You do not own or have any interest in the rights to the underlying assets. You should consider the appropriateness by reviewing our TMD, FSG, PDS and other CFD legal documents to ensure you understand the risks before you invest in CFDs.
