โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
โดยทั่วไปแล้ว คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าบทความนี้กล่าวเกินจริงถึงประโยชน์และประเมินความเสี่ยงของการลงทุนในชิป AI ต่ำเกินไป แม้ว่า Nvidia, Broadcom และ Amazon จะได้รับประโยชน์จากความต้องการ AI แต่การประเมินมูลค่าของพวกเขาก็สะท้อนถึงผลตอบแทนที่เป็นไปได้ส่วนใหญ่แล้ว และมีความเสี่ยงที่สำคัญเกี่ยวกับมูลค่าที่สูงเกินไป, ROI, อุปสรรคด้านกฎระเบียบ และการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม
ความเสี่ยง: ความเสี่ยงที่ ROI ของ hyperscaler ในการใช้จ่าย AI จะต่ำกว่าที่คาดไว้ ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการลด CAPEX และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเพิ่มขึ้นของการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีนสำหรับโหนดขั้นสูงต่อรายได้ศูนย์ข้อมูลของ Nvidia
โอกาส: ศักยภาพของ hyperscalers ในการลดต้นทุนการอนุมานผ่านซิลิคอนแบบกำหนดเอง ซึ่งช่วยปรับปรุง ROI และขยายอัตรากำไรคลาวด์
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
3 บริษัทออกแบบชิปที่อาจทำให้นักลงทุนร่ำรวย
เคธเธน ดรูรี่, The Motley Fool
อ่าน 4 นาที
ผมคิดว่าบริษัทที่มีตำแหน่งดีที่สุดในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือบริษัทออกแบบชิป บริษัทเหล่านี้คือบริษัทที่ออกแบบชิปแต่ไม่มีส่วนร่วมในการผลิต สิ่งนี้ทำให้พวกเขาสามารถปรับขนาดขึ้นและลงได้ตามความจำเป็น และพวกเขากังวลเพียงแค่การสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และทำให้แน่ใจว่าซัพพลายเออร์ของพวกเขาผลิตสิ่งที่จำเป็น
หากความต้องการ AI ลดลง สิ่งนี้จะปกป้องบริษัทเหล่านี้จากการลงทุนมากเกินไปในโรงงานผลิต อย่างไรก็ตาม ความต้องการ AI ยังคงเพิ่มขึ้น และอาจจะยังคงเพิ่มขึ้นต่อไปอีกระยะหนึ่ง
AI จะสร้างมหาเศรษฐีพันล้านคนแรกของโลกหรือไม่? ทีมของเราเพิ่งเผยแพร่รายงานเกี่ยวกับบริษัทที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก ซึ่งเรียกว่า "การผูกขาดที่จำเป็น" โดยให้เทคโนโลยีที่สำคัญที่ Nvidia และ Intel ต้องการ
ผมมีสามบริษัทที่สามารถใช้ประโยชน์จากแนวโน้มนี้ได้ และแม้ว่าทั้งหมดจะเป็นผู้ทำผลงานได้ดีมาจนถึงตอนนี้ แต่พวกมันก็ยังมีศักยภาพในการเติบโตอีกมาก
1. Nvidia
Nvidia (NASDAQ: NVDA) เป็นผู้ออกแบบชิปหลัก และ GPU ของบริษัทเป็นหน่วยประมวลผลหลักที่เลือกใช้สำหรับผู้ให้บริการ AI hyperscaler เกือบทั้งหมด GPU เป็นโหนดประมวลผลที่ยืดหยุ่นและเร่งความเร็วที่สามารถจัดการกับเวิร์กโหลดที่หลากหลาย ทำให้มีความได้เปรียบเหนือชิป AI แบบกำหนดเองที่ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะ Nvidia GPU ครองส่วนแบ่งการตลาดที่ใหญ่ที่สุดในอาณาจักรการประมวลผล AI อย่างมาก และสิ่งนี้ได้ผลักดัน Nvidia ขึ้นสู่จุดสูงสุดจนกลายเป็นบริษัทที่มีมูลค่ามากที่สุดในโลก
แม้ว่าการเติบโตของ Nvidia จะน่าประทับใจ แต่ก็ยังห่างไกลจากจุดสิ้นสุด ผู้บริหารเชื่อว่าค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นเป็น 3 ล้านล้านดอลลาร์ถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี เมื่อพิจารณาว่าผู้ให้บริการ AI hyperscaler รายใหญ่สี่รายวางแผนที่จะใช้จ่ายประมาณ 650 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ นั่นเป็นการเพิ่มขึ้นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม นั่นเป็นตัวเลขทั่วโลกและไม่รวมบริษัทใหม่ๆ จำนวนมากเช่น OpenAI และ Anthropic
ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น ทางเลือกหนึ่งที่เพิ่มขึ้นสำหรับ Nvidia GPU คือชิป AI ที่ออกแบบเอง แนวคิดเบื้องหลังสิ่งเหล่านี้คือการปรับแต่งให้เหมาะกับเวิร์กโหลดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุน อย่างไรก็ตาม ผู้ให้บริการ AI hyperscaler จำนวนมากไม่มีความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการผลิตชิป AI แบบกำหนดเอง ซึ่งเป็นที่ที่ Broadcom (NASDAQ: AVGO) เข้ามา โดยการร่วมมือกับ Broadcom ผู้ให้บริการ AI hyperscaler มีช่องทางโดยตรงสำหรับทุกสิ่งที่จำเป็นในการออกแบบและผลิตชิปของตนเอง และตลาดสำหรับสิ่งเหล่านี้คาดว่าจะเฟื่องฟูในปีที่จะมาถึง
ลูกค้าหลายรายมีชิป AI แบบกำหนดเองใกล้จะเปิดตัว ซึ่งควรจะผลักดันรายได้ชิป AI แบบกำหนดเองของ Broadcom ให้เกิน 1 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2027 สำหรับการอ้างอิง รายได้ทั้งบริษัทของ Broadcom ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมาน้อยกว่า 7 หมื่นล้านดอลลาร์ และชิป AI เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของทั้งหมดนั้น
Broadcom อยู่ในตำแหน่งที่จะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงของตลาดนี้ ทำให้เป็นการลงทุนที่ชาญฉลาด
3. Amazon
บริษัทหลายแห่งร่วมมือกับ Broadcom เนื่องจากพวกเขาไม่มีความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบและการผลิตที่จำเป็นในการสร้างชิป AI แบบกำหนดเอง Amazon (NASDAQ: AMZN) ไม่ได้ใช้ Broadcom สำหรับชิปของตนเอง เพียงแค่จ้างบุคลากรที่มีความสามารถที่จำเป็นในการทำเช่นนั้น ชิป AI แบบกำหนดเองของ Amazon กำลังเฟื่องฟูและเติบโตในอัตราสามหลัก
นอกจากนี้ ความต้องการผลิตภัณฑ์ของบริษัทสูงมากจนชิปรุ่นที่สาม ซึ่งเริ่มจัดส่งเมื่อต้นปี 2026 เกือบทั้งหมดมีความจุที่ถูกจองไว้แล้ว รุ่นที่สี่ ซึ่งจะออกอีก 18 เดือนข้างหน้า ส่วนใหญ่มีความจุในการประมวลผลถูกจองไว้แล้ว
ธุรกิจชิปแบบกำหนดเองของ Amazon เข้ากันได้ดีกับแพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งชั้นนำ Amazon Web Services (AWS) โดยการเก็บธุรกิจทั้งหมดเหล่านี้ไว้ในหน่วยเดียว แทนที่จะร่วมมือกับผู้อื่น บริษัทจะเพิ่มผลกำไรสูงสุด เนื่องจากรายได้คลาวด์กำลังเพิ่มขึ้น สิ่งนี้ทำให้ Amazon เป็นตัวเลือกการลงทุนที่มั่นคงที่สุดในบรรดาสามบริษัท และหากรายได้ AWS ยังคงเพิ่มขึ้น ราคาหุ้นของ Amazon ก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย
คุณควรซื้อหุ้น Nvidia ตอนนี้หรือไม่?
ก่อนที่คุณจะซื้อหุ้น Nvidia โปรดพิจารณาสิ่งนี้:
ทีมวิเคราะห์ของ The Motley Fool Stock Advisor เพิ่งระบุสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็น 10 หุ้นที่ดีที่สุดสำหรับนักลงทุนที่จะซื้อตอนนี้... และ Nvidia ไม่ได้อยู่ในนั้น 10 หุ้นที่ติดอันดับสามารถสร้างผลตอบแทนมหาศาลได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
พิจารณาเมื่อ Netflix อยู่ในรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2004... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่แนะนำของเรา คุณจะได้ 469,293 ดอลลาร์!* หรือเมื่อ Nvidia อยู่ในรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 15 เมษายน 2005... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่แนะนำของเรา คุณจะได้ 1,381,332 ดอลลาร์!*
ตอนนี้ ควรสังเกตว่าผลตอบแทนเฉลี่ยรวมของ Stock Advisor คือ 993% — ซึ่งเหนือกว่า S&P 500 ที่ 207% อย่างมาก อย่าพลาดรายชื่อ 10 อันดับล่าสุด ซึ่งมีให้ใช้งานกับ Stock Advisor และเข้าร่วมชุมชนการลงทุนที่สร้างขึ้นโดยนักลงทุนรายบุคคลสำหรับนักลงทุนรายบุคคล
เคธเธน ดรูรี่ มีตำแหน่งใน Amazon, Broadcom และ Nvidia The Motley Fool มีตำแหน่งและแนะนำ Amazon, Broadcom และ Nvidia The Motley Fool มีนโยบายการเปิดเผยข้อมูล
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"Nvidia เผชิญกับความเสี่ยงที่ส่วนแบ่งการตลาดจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญและความผิดหวังด้าน CAPEX ที่การคาดการณ์เชิงบวกมองข้ามไป"
บทความนี้เน้นย้ำถึง Nvidia, Broadcom และ Amazon ในฐานะผู้รับผลประโยชน์หลักจาก AI เนื่องจากโมเดลที่ใช้สินทรัพย์น้อยและแนวโน้ม ASIC ที่กำหนดเอง อย่างไรก็ตาม บทความนี้มองข้ามการประเมินมูลค่าที่สูงเกินไป (NVDA ซื้อขายที่มากกว่า 30 เท่าของยอดขายล่วงหน้า) และความเสี่ยงที่ ROI ของ hyperscaler ในการใช้จ่าย AI จะต่ำกว่าที่คาดไว้ ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการลด CAPEX ก่อนที่อัตราประจำปีที่อ้างถึงที่ 3-4 ล้านล้านดอลลาร์จะเกิดขึ้นจริง เป้าหมายชิปแบบกำหนดเอง 1 แสนล้านดอลลาร์ของ Broadcom ภายในปี 2027 ยังสมมติว่ามีการดำเนินการที่สมบูรณ์แบบในลูกค้าหลายราย ในขณะที่ชิปภายในของ Amazon อาจเพียงแค่ย้ายผลกำไรภายใน AWS แทนที่จะขยายตลาดทั้งหมด
การล็อคอิน CUDA และข้อได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์ของ Nvidia ได้พิสูจน์คำคาดการณ์การสูญเสียส่วนแบ่งการตลาดซ้ำแล้วซ้ำเล่า ดังนั้น แม้การยอมรับ ASIC แบบกำหนดเองที่มีนัยสำคัญก็ยังคงทำให้พวกเขามีเศรษฐกิจที่โดดเด่นในตลาดที่ใหญ่ขึ้นมาก
"การคาดการณ์ชิปแบบกำหนดเอง 1 แสนล้านดอลลาร์ของ Broadcom ภายในปี 2027 ของบทความขาดแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ และดูเหมือนจะเป็นจุดยึดที่ค้ำจุนกรณีเชิงบวกทั้งหมด หากไม่มีสิ่งนี้ ทฤษฎีก็จะพังทลายลงเป็น "บริษัทเหล่านี้กำลังชนะอยู่แล้ว""
บทความนี้ผสมผสานสามทฤษฎีที่แตกต่างกันมากเข้าด้วยกัน ความโดดเด่นของ Nvidia เป็นเรื่องจริง แต่ก็สะท้อนอยู่ในมูลค่าตลาด 3.4 ล้านล้านดอลลาร์แล้ว การอ้างว่า CAPEX 3-4 ล้านล้านดอลลาร์ไม่ได้ไหลไปสู่รายได้ GPU ที่เป็นสัดส่วนโดยอัตโนมัติเนื่องจากส่วนแบ่งชิปแบบกำหนดเองที่เพิ่มขึ้น รายได้ชิป AI แบบกำหนดเอง 1 แสนล้านดอลลาร์ของ Broadcom ภายในปี 2027 เป็นการคาดเดา บทความนี้ไม่ได้ให้หลักฐานใดๆ (ไม่มีชื่อลูกค้า ไม่มีสัญญาที่ลงนาม ไม่มีรายละเอียดกำหนดเวลา) ธุรกิจชิปของ Amazon เป็นเรื่องจริง แต่คิดเป็นเศษเสี้ยวของ AWS การอ้างว่าเข้ากันได้ดีนั้นมองข้ามข้อเท็จจริงที่ว่ารายได้ AWS มีมูลค่ามากกว่า 90 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ในขณะที่ชิปแบบกำหนดเองยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น บทความนี้อ่านเหมือนกรณีเชิงบวกสามกรณีที่ถูกนำมารวมกัน แทนที่จะเป็นทฤษฎีการลงทุนที่สอดคล้องกัน
หากชิป AI แบบกำหนดเองสามารถครอบครอง 40-50% ของการใช้จ่ายของ hyperscaler ได้จริงภายในปี 2027 (ซึ่งเป็นไปได้เนื่องจากแรงกดดันด้านต้นทุน) Broadcom และ Amazon อาจเห็นการเติบโตที่ระเบิดได้ซึ่งสมเหตุสมผลกับความคาดหวังของนักวิจารณ์ โล่ของ Nvidia อาจอ่อนแอกว่าที่บทความสันนิษฐาน
"โมเดล "fabless" ย้ายความเสี่ยงด้านเงินทุนออกจากสินทรัพย์ถาวร แต่รวมศูนย์ไว้ที่จุดล้มเหลวเดียว: การพึ่งพาความจุของโรงงานผลิตที่จำกัดและ ROI ที่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ของการใช้จ่ายศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI"
ทฤษฎี "fabless" ของบทความ — ที่ว่าผู้ออกแบบชิปหลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการผลิต — เป็นการลดทอนที่อันตราย แม้ว่าผู้ออกแบบเช่น Nvidia (NVDA) และ Broadcom (AVGO) จะหลีกเลี่ยง CAPEX จำนวนมหาศาลของการเป็นเจ้าของโรงงานผลิต แต่พวกเขาก็ติดอยู่กับคอขวดของห่วงโซ่อุปทานและอัตราผลผลิตของ TSMC โดยสิ้นเชิง การสมมติว่าความต้องการ AI เป็น "การสร้าง" ที่ถาวรและเป็นเชิงเส้นนั้นมองข้ามความเสี่ยงที่กำลังจะมาถึงของการลดลงของผลประโยชน์ส่วนเพิ่ม เมื่อ hyperscalers ใช้จ่ายหลายแสนล้านดอลลาร์ พวกเขาจะต้องพิสูจน์ในที่สุดว่าชิปเหล่านี้สร้างการเติบโตของรายได้ที่เทียบเท่ากัน หากประสิทธิภาพของโมเดล AI หยุดนิ่งหรือการยอมรับขององค์กรชะลอตัว เราจะมีความเสี่ยงที่จะเกิดสินค้าคงคลังจำนวนมากที่จะบดขยี้อัตรากำไรของผู้ออกแบบที่บินสูงเหล่านี้เร็วกว่าที่บทความแนะนำมาก
หาก hyperscalers กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเอง "โล่" สำหรับผู้ออกแบบเหล่านี้อาจกว้างกว่าที่ฉันกลัว เนื่องจากต้นทุนการเปลี่ยนชิปแบบกำหนดเองและสแต็กซอฟต์แวร์เช่น CUDA สร้างการล็อคอินของผู้จำหน่ายที่รุนแรง
"การเล่าเรื่อง "การผูกขาดที่ขาดไม่ได้" ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ และความต้องการการประมวลผล AI มีแนวโน้มที่จะเป็นวัฏจักร โดยมี CAPEX การแข่งขัน และแรงกดดันด้านอัตรากำไรเพียงพอที่จะจำกัดการเติบโต"
แม้ว่าบทความจะเน้น Nvidia ในฐานะราชา GPU, Broadcom ในฐานะผู้เปิดใช้งานชิป AI แบบกำหนดเอง และ Amazon ในฐานะคู่แข่งภายในองค์กร แต่ก็ปฏิบัติต่อความต้องการ AI ในฐานะปัจจัยหนุนที่เกือบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ Nvidia ยังคงครองอำนาจ แต่การประเมินมูลค่าของบริษัทสะท้อนถึงการเติบโตแบบทวีคูณอย่างต่อเนื่องแล้ว มุมมองของ Broadcom ขึ้นอยู่กับการเพิ่มขึ้นของ hyperscalers ที่จ้างออกแบบชิปภายนอก ซึ่งเป็นการเดิมพันที่อาจทำให้ผิดหวังหากลูกค้าเลือกพัฒนาภายในองค์กรหรือหากอัตรากำไรลดลง ชิปภายในของ Amazon เพิ่มทางเลือก แต่ยังไม่ใช่แหล่งรายได้ที่มหาศาล ข้อบกพร่องที่สำคัญคือความเสี่ยงของการชะลอตัวของ CAPEX ศูนย์ข้อมูล อุปสรรคด้านกฎระเบียบ หรือการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมทางเลือกที่อาจลดทอนแนวโน้มผลกำไร
โล่ของ Nvidia และวงจรการยอมรับ AI ที่ยาวนานหลายปีสามารถรักษาการเติบโตที่แข็งแกร่งได้ แม้ว่าความต้องการในระยะสั้นจะเย็นลง อำนาจในการกำหนดราคาและอำนาจต่อรองในระบบนิเวศอาจทำให้อัตรากำไรขยายตัวและหุ้นยังคงทำผลงานได้ดี โดยไม่คำนึงถึงการชะลอตัวบางส่วน
"การจองกำลังการผลิต TSMC ของ Nvidia สร้างความได้เปรียบด้านอุปทานที่ชดเชยความเสี่ยงของชิปแบบกำหนดเองบางส่วน"
Gemini ชี้ให้เห็นถึงการพึ่งพา TSMC สำหรับผู้เล่น fabless แต่พลาดไปว่าการจองเวเฟอร์หลายปีของ Nvidia ทำให้มั่นใจได้ถึงการเข้าถึงลำดับความสำคัญในช่วงที่มีการขาดแคลน ข้อได้เปรียบในการจัดสรรนั้นสามารถรักษาอัตรากำไรและส่วนแบ่งการตลาดได้ แม้ว่า ASIC แบบกำหนดเองจาก Broadcom และ Amazon จะขยายตัวก็ตาม ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าที่ไม่ได้กล่าวถึงคือการเพิ่มขึ้นของการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีนสำหรับโหนดขั้นสูง ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อรายได้ศูนย์ข้อมูลของ Nvidia มากกว่ารายอื่น เนื่องจากมีการเปิดเผยในปัจจุบัน
"ROI ของ Hyperscaler ใน CAPEX AI ไม่ใช่พลวัตของอุปทานชิป คือจุดหมุนที่แท้จริงที่บทความและคณะกรรมการได้ให้น้ำหนักน้อยเกินไป"
ข้อได้เปรียบในการจองเวเฟอร์ของ Grok นั้นมีอยู่จริง แต่มีเวลาจำกัด การขยายกำลังการผลิตของ TSMC และความต้องการที่แข่งขันได้จากภาคส่วนที่ไม่ใช่ AI จะกัดกร่อนข้อได้เปรียบนั้นภายในปี 2026-27 สิ่งที่สำคัญกว่า: ไม่มีใครกล่าวถึงว่าคณิตศาสตร์ ROI ของ hyperscalers ทำงานได้จริงในระดับหรือไม่ หาก CAPEX 1 หมื่นล้านดอลลาร์สร้างรายได้เพิ่มขึ้นเพียง 2-3 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ทฤษฎีทั้งหมดก็จะพังทลายลง โดยไม่คำนึงว่าใครเป็นผู้จัดหาชิป นั่นคือสมมติฐานที่รองรับซึ่งไม่มีใครทดสอบแรงกดดันด้วยเศรษฐศาสตร์หน่วยจริง
"CAPEX ของ Hyperscaler ขับเคลื่อนโดยความจำเป็นในการลดต้นทุนการอนุมานเพื่อปกป้องอัตรากำไรคลาวด์ในระยะยาว ไม่ใช่แค่การเติบโตของรายได้เชิงเก็งกำไร"
Claude ถูกต้องในการยึดติดกับ ROI แต่คณะกรรมการกำลังมองข้ามการเปลี่ยนแปลง "อรรถประโยชน์" Hyperscalers ไม่ได้เพียงแค่ซื้อชิป พวกเขากำลังสร้างคลาวด์ AI ที่เป็นอิสระ หาก Amazon หรือ Microsoft สามารถลดต้นทุนการอนุมานได้ 40% ผ่านซิลิคอนแบบกำหนดเอง (Trainium/Inferentia) คณิตศาสตร์ ROI จะเปลี่ยนจาก "การสร้างรายได้" เป็น "การขยายอัตรากำไรจากการดำเนินงาน" CAPEX ไม่ใช่แค่เพื่อการเติบโตเชิงเก็งกำไร แต่เป็นการเคลื่อนไหวเชิงป้องกันเพื่อทำให้สแต็กของ Nvidia กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และปกป้องอัตรากำไรคลาวด์ในระยะยาว
"ROI และเศรษฐศาสตร์หน่วยคือผู้รักษาประตูที่แท้จริง หากไม่มีการขยายอัตรากำไรหรือรายได้เพิ่มที่ปรับขนาดได้ การบูมโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ขับเคลื่อนด้วย CAPEX ก็จะพังทลาย"
การวิจารณ์ ROI ของ Claude นั้นถูกต้องในความเสี่ยงหลัก แต่ก็ประเมินค่าต่ำไปสองคันโยก ประการแรก การเพิ่มขึ้นของอัตรากำไรจากการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ (พลังงานลดลง การใช้ประโยชน์ที่ดีขึ้น) สามารถปลดล็อก ROI ที่ยั่งยืนได้ แม้ว่ารายได้ที่รับรู้จะผันผวนก็ตาม ประการที่สอง ส่วนแบ่ง 40-50% ของการใช้จ่าย AI ของ hyperscaler ภายในปี 2027 ดูเหมือนจะก้าวร้าวเมื่อปรับความเสี่ยงแล้ว หากอยู่ในช่วง 15-25% ผลตอบแทน CAPEX จะลดลงอย่างรวดเร็ว ทฤษฎีนี้ตั้งอยู่บนการขยายอัตรากำไรและเศรษฐศาสตร์หน่วย — ไม่ใช่แค่ส่วนแบ่งรายได้สูงสุด
โดยทั่วไปแล้ว คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าบทความนี้กล่าวเกินจริงถึงประโยชน์และประเมินความเสี่ยงของการลงทุนในชิป AI ต่ำเกินไป แม้ว่า Nvidia, Broadcom และ Amazon จะได้รับประโยชน์จากความต้องการ AI แต่การประเมินมูลค่าของพวกเขาก็สะท้อนถึงผลตอบแทนที่เป็นไปได้ส่วนใหญ่แล้ว และมีความเสี่ยงที่สำคัญเกี่ยวกับมูลค่าที่สูงเกินไป, ROI, อุปสรรคด้านกฎระเบียบ และการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม
ศักยภาพของ hyperscalers ในการลดต้นทุนการอนุมานผ่านซิลิคอนแบบกำหนดเอง ซึ่งช่วยปรับปรุง ROI และขยายอัตรากำไรคลาวด์
ความเสี่ยงที่ ROI ของ hyperscaler ในการใช้จ่าย AI จะต่ำกว่าที่คาดไว้ ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการลด CAPEX และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเพิ่มขึ้นของการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีนสำหรับโหนดขั้นสูงต่อรายได้ศูนย์ข้อมูลของ Nvidia