โดย Maksym Misichenko · Nasdaq ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะผู้เชี่ยวชาญอภิปรายถึงการเพิ่มขึ้นของรายจ่ายฝ่ายทุนของ Alphabet และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อยอดขาย GPU ของ Nvidia ในขณะที่ผู้ร่วมอภิปรายบางส่วนมีมุมมองเชิงบวกต่อการเติบโตของ Nvidia เนื่องจากอุปสงค์ AI cloud ที่ยังคงมีอยู่อย่างต่อเนื่อง แต่บางส่วนก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับแรงกดดันด้านอัตรากำไรจากการที่บรรดา hyperscaler หันไปใช้ custom silicon และตัวเร่งความเร็วที่พัฒนาขึ้นเองภายในองค์กรอย่าง TPU คณะผู้เชี่ยวชาญยังได้ตั้งข้อสังเกตถึงความเสี่ยงจากการถูกคู่แข่งแย่งส่วนแบ่งตลาดและความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการเริ่มเดินสายการผลิต Vera Rubin ของ Nvidia
ความเสี่ยง: การหดตัวของมาร์จิ้นอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนผ่านของ hyperscalers สู่ซิลิคอนแบบกำหนดเองและแอคเซเลอเรเตอร์ในเครือข่ายของตนเอง
โอกาส: ความต้องการคลาวด์ AI ที่ต่อเนื่องสนับสนุนยอดขาย GPU ของ Nvidia
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีได้ลงทุนอย่างหนักในโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และรายงานผลประกอบการรายไตรมาสล่าสุดของบริษัททำให้เห็นชัดเจนว่าบริษัทจะยังคงทุ่มเงินเข้าสู่เทคโนโลยีนี้ต่อไป
Alphabet เปิดเผยผลประกอบการไตรมาสสองเมื่อวันที่ 22 กรกฎาคม และประกาศว่าบริษัทกำลังปรับเพิ่มแนวโน้มงบลงทุนปี 2026 ขึ้นเป็นกรอบ 195 พันล้านดอลลาร์ ถึง 205 พันล้านดอลลาร์ ก่อนหน้านี้บริษัทเคยคาดการณ์งบลงทุนสำหรับปี 2026 ไว้ที่ 180 พันล้านดอลลาร์ ถึง 190 พันล้านดอลลาร์ แนวโน้มที่ปรับใหม่นี้บ่งชี้ถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากงบลงทุนปี 2025 ของ Alphabet ที่ 91.4 พันล้านดอลลาร์
พลาด Nvidia ในปี 2009 หรือไม่? สัญญาณหายากนี้กำลังปรากฏขึ้นอีกครั้ง ในปี 2009 สัญญาณ "Double Down" ได้ปรากฏขึ้นสำหรับผู้ผลิตชิปที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักชื่อ Nvidia เป็นครั้งแรกในรอบหลายปีที่สัญญาณ "Total Conviction" แบบเดียวกันนี้กำลังปรากฏขึ้นสำหรับบริษัทที่มีขนาดเพียง 1/100 ของ Nvidia อ่านต่อ »
นี่เป็นข่าวดีอย่างยิ่งสำหรับ Nvidia (NASDAQ: NVDA) มาดูเหตุผลกัน
รายได้ Google Cloud ของ Alphabet พุ่งขึ้น 82% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า แตะที่ 24.8 พันล้านดอลลาร์ ยิ่งไปกว่านั้น ยอด Backlog คลาวด์ของบริษัทอยู่ที่จำนวนมหาศาลถึง 514 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาส 2 Sundar Pichai ซีอีโอกล่าวว่าความต้องการโมเดล AI ของบริษัทมีมากกว่าอุปทาน กระตุ้นให้ฝ่ายบริหารเร่งเพิ่มงบลงทุนเพื่อเปลี่ยน Backlog จำนวนมหาศาลให้เป็นรายได้อย่างรวดเร็ว
เมื่อ Nvidia ประกาศแพลตฟอร์มชิป Vera Rubin เจเนอเรชันถัดไปในเดือนมกราคมปีนี้ Pichai ชี้ให้เห็นว่า Alphabet จะ "นำความสามารถอันน่าประทับใจของแพลตฟอร์ม Rubin มาสู่ลูกค้าของเรา" ที่สำคัญ Nvidia ได้เริ่มการผลิตโปรเซสเซอร์ Vera Rubin ในปริมาณมากแล้ว และมีแผนจะเริ่มจัดส่งให้กับลูกค้าในฤดูใบไม้ร่วงนี้
ด้วยที่ Alphabet พร้อมจะเพิ่มการใช้จ่ายอย่างมีนัยสำคัญในปีนี้ และอาจรวมถึงในอนาคตด้วย เนื่องจาก Backlog จำนวนมหาศาลที่บริษัทมีอยู่ จึงมีแนวโน้มว่าจะซื้อระบบชิป AI ของ Nvidia มากขึ้น ดังนั้นจึงมีโอกาสสูงที่อัตราการเติบโตของ Nvidia จะปรับตัวดีขึ้น
ยักษ์ใหญ่เซมิคอนดักเตอร์รายนี้รายงานรายได้เพิ่มขึ้น 85% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้าในไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2027 (ซึ่งสิ้นสุดวันที่ 26 เมษายน) พร้อมกับกำไรต่อหุ้นที่เพิ่มขึ้น 140% แนวโน้มรายได้ 91 พันล้านดอลลาร์สำหรับไตรมาสปัจจุบันบ่งชี้ถึงการเพิ่มขึ้นที่แข็งแกร่งขึ้นเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้าที่ 95% อย่างไรก็ตาม บริษัทอาจทำได้ดีกว่านั้น เนื่องจากผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลอร์อย่าง Alphabet เพิ่มการใช้จ่ายอย่างมีนัยสำคัญเพื่อจัดการ Backlog คลาวด์ที่เกี่ยวข้องกับ AI
ราคาเป้าหมายมัธยฐาน 12 เดือนของ Nvidia ที่ 300 ดอลลาร์ ตามนักวิเคราะห์ 64 คนที่ครอบคลุมหุ้นนี้ บ่งชี้ถึงโอกาสในการพุ่งขึ้น 45% ในปีหน้า อย่างไรก็ตาม มันอาจทำได้ดีกว่านั้น เพราะกำไรต่อหุ้นของบริษัทถูกคาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้น 88% ในปีงบประมาณปัจจุบันเป็น 8.99 ดอลลาร์ ตามประมาณการที่เป็นเอกฉันท์บน Yahoo! Finance
นั่นสูงกว่าการเพิ่มขึ้น 24% ของกำไรดัชนี S&P 500 อย่างมาก ดังนั้น Nvidia ควรจะซื้อขายที่ระดับพรีเมียมอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับดัชนี ซึ่งมีอัตราส่วน Forward Earnings Multiple ที่ 21.1 หากสมมติว่า Nvidia ซื้อขายที่ 40 เท่าของกำไร ณ สิ้นปีงบประมาณ เนื่องจากการเติบโตของกำไรที่เหนือกว่าตลาด ราคาหุ้นของบริษัทอาจสูงถึง 360 ดอลลาร์
นั่นคือโอกาสในการทำกำไร 74% จากระดับปัจจุบัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่นักลงทุนสามารถพิจารณาซื้อหุ้น Nvidia ได้ทันที เนื่องจากการใช้จ่ายเชิงรุกของบริษัทอย่าง Alphabet ในโครงสร้างพื้นฐาน AI จะสร้างแรงหนุนที่แข็งแกร่งให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านชิป AI รายนี้
ก่อนที่คุณจะซื้อหุ้น Nvidia โปรดพิจารณาสิ่งนี้:
ทีมนักวิเคราะห์ Motley Fool Stock Advisor เพิ่งระบุสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็น 10 หุ้นที่ดีที่สุด สำหรับนักลงทุนที่จะซื้อตอนนี้… และ Nvidia ไม่ได้เป็นหนึ่งในนั้น หุ้น 10 ตัวที่ผ่านการคัดเลือกอาจสร้างผลตอบแทนมหาศาลในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
ลองนึกถึงตอนที่ Netflix ติดรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2004... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่เราแนะนำ คุณจะมีเงิน 377,990 ดอลลาร์! หรือตอนที่ Nvidia ติดรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 15 เมษายน 2005... หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่เราแนะนำ คุณจะมีเงิน 1,269,518 ดอลลาร์!
ตอนนี้ เป็นที่น่าสังเกตว่าผลตอบแทนรวมโดยเฉลี่ยของ Stock Advisor อยู่ที่ 896% ซึ่งเป็นการสร้างผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาดอย่างมากเมื่อเทียบกับ 206% ของ S&P 500 อย่าพลาดรายชื่อ 10 อันดับแรกล่าสุด ซึ่งมีให้สำหรับสมาชิก Stock Advisor และเข้าร่วมชุมชนการลงทุนที่สร้างขึ้นโดยนักลงทุนรายย่อย เพื่อนักลงทุนรายย่อย
**ผลตอบแทนของ Stock Advisor ณ วันที่ 27 กรกฎาคม 2026 *
Harsh Chauhan ไม่มีสถานะการลงทุนในหุ้นใดๆ ที่กล่าวถึง The Motley Fool มีสถานะการลงทุนในและแนะนำ Alphabet และ Nvidia The Motley Fool มีนโยบายการเปิดเผยข้อมูล
มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในที่นี้เป็นมุมมองและความคิดเห็นของผู้เขียน และไม่ได้สะท้อนถึงมุมมองของ Nasdaq, Inc. เสมอไป
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การพุ่งขึ้นของรายจ่ายลงทุนของ Alphabet เป็นเรื่องจริง แต่ประโยชน์ส่วนเพิ่มที่มีต่อ Nvidia นั้นน้อยกว่าที่พาดหัวข่าวสื่อความไว้ เมื่อพิจารณาถึงสัดส่วนของชิปที่ออกแบบเฉพาะ"
การเพิ่มงบลงทุน (capex) ของ Alphabet ในปี 2026 สู่ระดับ 1.95-2.05 แสนล้านดอลลาร์ (จากเดิม 1.8-1.9 แสนล้านดอลลาร์) และ Backlog คลาวด์มูลค่า 5.14 แสนล้านดอลลาร์ ตอกย้ำว่าการใช้จ่ายด้าน AI ของกลุ่ม Hyperscaler ยังคงเร่งตัวขึ้น ซึ่งเป็นประโยชน์โดยตรงต่อการเปิดตัวชิป Vera Rubin ของ Nvidia ในฤดูใบไม้ร่วงนี้ แนวทาง Q2 ของ NVDA ที่เติบโต 95% เมื่อเทียบปีต่อปี สะท้อนถึงอุปสงค์ที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว เป้าหมายราคาหุ้นที่ 300 ดอลลาร์ ( upside 45%) จากฉันทามติ ดูอนุรักษ์นิยม หาก EPS ในปี FY27 ทำได้ที่ ~9 ดอลลาร์ แม้ใช้ P/E แค่ 35 เท่า อย่างไรก็ตาม บทความมองข้ามแรงกดดันด้านมาร์จิ้นจากปัญหาผลผลิตของชิป Blackwell, ความเสี่ยงที่ GOOGL และบริษัทอื่นๆ จะพัฒนา ASIC เฉพาะทางที่ซ้ำซ้อนกัน และข้อเท็จจริงที่ว่าอัตราการเติบโตของ Capex กำลังชะลอตัวลงจากระดับในปี 2024-25
หาก TPU ของ Google เองและ ASIC ของคู่แข่งสามารถครอบครองส่วนแบ่งการอนุมานเพิ่มเติมได้ ดอลลาร์เพิ่มเติมของการใช้จ่ายลงทุนของ Alphabet อาจไหลไปยัง Nvidia น้อยกว่าที่บทความสมมติไว้มาก ซึ่งจะจำกัดอำนาจการกำหนดราคาและการปรับประเมินใหม่ของ NVDA
"การเพิ่มงบลงทุนของอัลฟาเบตไม่ใช่ตัวแทนการเติบโตของเอนวิเดีย เนื่องจากบริษัทหันมาใช้งบประมาณสนับสนุนการพัฒนา TPU ภายในมากขึ้น แทนการจัดซื้อฮาร์ดแวร์จากบุคคลที่สาม"
บทความนี้ทำให้การใช้จ่ายด้านทุนมหาศาลของ Alphabet สับสนกับรายได้ที่รับประกันของ Nvidia โดยเพิกเฉยต่อแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของซิลิคอนแบบกำหนดเอง แม้ว่า backlog ของ Google Cloud ที่มูลค่า 514 พันล้านดอลลาร์จะน่าประทับใจ แต่ Alphabet กำลังเพิ่มขนาดโครงสร้างพื้นฐาน TPU (Tensor Processing Unit) ภายในองค์กรอย่างจริงจังเพื่อลดการพึ่งพา GPU ที่มีอัตรากำไรสูงของ Nvidia หากการใช้จ่ายด้านทุนของ Alphabet ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ก็ไม่ได้หมายความว่าจะเป็นชัยชนะเชิงเส้นสำหรับ Nvidia เสมอไป แต่เป็นการแข่งขันระหว่างความต้องการด้านการประมวลผลกับประสิทธิภาพของทางเลือกภายในองค์กร ด้วยการที่ Nvidia ซื้อขายอยู่ที่ตัวคูณสูง ตลาดกำลังตั้งราคาไว้ที่ความสมบูรณ์แบบ หากผู้ให้บริการระดับไฮเปอร์สเกลเช่น Alphabet สามารถพิสูจน์ได้ว่าซิลิคอนแบบกำหนดเองสามารถรองรับส่วนแบ่งที่มากขึ้นของเวิร์กโหลดการอนุมานของพวกเขาได้ อำนาจในการกำหนดราคาของ Nvidia — และการคาดการณ์การเติบโตของ EPS ที่ 88% — จะเผชิญกับความเสี่ยงของการบีบอัดอัตรากำไรที่สำคัญ
หากการแข่งขันด้านอาวุธ AI บังคับให้ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ต้องให้ความสำคัญกับพลังการประมวลผลดิบและทันทีเหนือการพัฒนาชิปภายในระยะยาว Nvidia ยังคงเป็นผู้ให้บริการที่เป็นไปได้เพียงรายเดียวที่สามารถส่งมอบได้ในระดับที่จำเป็น ปกป้องพวกเขาจากการแข่งขัน
"การเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนของอัลฟาเบทเป็นเรื่องจริงแต่มีขนาดเล็ก (8%) และบทความนี้สับสนระหว่างงานค้างกับคำสั่งซื้อชิปที่ยืนยันแล้ว โดยไม่คำนึงถึงการลงทุนคู่ขนานของไฮเปอร์สเกลเลอร์ในซิลิคอนแบบกำหนดเองที่แข่งขันเชิงโครงสร้างกับ TAM ของเอ็นวีเดีย"
บทความนี้สับสนระหว่างการ *ประกาศ* ค่าใช้จ่ายทุน (capex) กับการ *ดำเนินการ* capex และสับสนระหว่างคำสั่งซื้อชิป (chip *orders*) กับการจัดส่งชิป (chip *delivery*) Alphabet เพิ่มแนวทางปี 2026 ขึ้น 15 พันล้านดอลลาร์ (8%) ซึ่งมีความหมายแต่ไม่ได้เป็นการระเบิดตลาด ยอดสั่งซื้อค้าง 5,140 พันล้านดอลลาร์เป็นการจองรายได้รวม (gross bookings) ไม่ใช่คำสั่งซื้อชิป AI ที่ยืนยันแล้ว—ส่วนใหญ่เป็นไปได้ว่าเป็นที่ปรึกษา ใบอนุญาต และบริการที่ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ การจัดส่ง Vera Rubin "ฤดูใบไม้ร่วงนี้" นั้นคลุมเครือ; แผนเวลาการเพิ่มการผลิต (ramp) ลื่นไหลอยู่เสมอ Forward multiple ของ Nvidia (40x) สมมติว่าการดำเนินการจะสมบูรณ์แบบและไม่มีการกัดกินส่วนแบ่งตลาดจากคู่แข่ง (AMD, custom silicon) บทความละเลยข้อเท็จจริงว่า hyperscalers กำลังพัฒนาชิปของตนเองพร้อมกันเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia—ลมแรงโครงสร้าง (structural headwind) ที่ถูกฝังอยู่ในความหวังดี
การเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนของอัลฟาเบทอาจสะท้อนถึงแรงกดดันต่ออัตรากำไร หรือการทำเงินจากงานค้างที่ช้ากว่าที่คาดการณ์ไว้ของจำนวน 514 พันล้านดอลลาร์ ไม่ใช่ความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ความล่าช้าของเวรา รูบิน หรือผลงานที่น่าผิดหวังอาจทำให้กรณีเชิงบวกพังทลายลงภายใน 12 เดือน
"การปรับตัวขึ้นของ Nvidia ขึ้นอยู่กับการที่ Alphabet จะยังคงซื้อ GPU ของ Nvidia ต่อไป而不是หันไปใช้ตัวเร่งความเร็วภายในบริษัทหรือซัพพลายเออร์รายอื่น"
แผนการใช้จ่ายเงินทุน (capex) ของ Alphabet ในปี 2026 ที่จะเพิ่มเป็น 195–205 พันล้านดอลลาร์ ส่งสัญญาณความต้องการคลาวด์เอไอที่ยังคงต่อเนื่อง และน่าจะหนุนยอดขาย GPU ของ Nvidia ในขณะที่ Alphabet เปลี่ยนงานค้างสต็อกจำนวนมหาศาลให้เป็นรายได้ การเพิ่มกำลังการผลิต Vera Rubin ของ Nvidia อาจช่วยเพิ่มปริมาณการขายในปี 2026–27 เสริมกรณีการเติบโต แต่ยังมีความเสี่ยงแฝงอยู่: Alphabet อาจเร่งพัฒนาและใช้ตัวเร่งความเร็วในบ้าน (TPU) หรือกระจายซัพพลายเออร์ ซึ่งจะลดส่วนแบ่งการเติบโตของ Nvidia; การเพิ่มกำลังการผลิต Rubin ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในระดับใหญ่ อาจมีปัญหาด้านต้นทุน ผลผลิต หรืออุปทาน ความต้องการฮาร์ดแวร์เอไอยังมีความผันผวน และการชะลอตัวของการสร้างรายได้จากซอฟต์แวร์เอไอที่รุนแรงขึ้น หรือความอ่อนแอทางเศรษฐกิจมหภาค อาจกดดันมัลติเพิลของ Nvidia แม้จะมีแนวโน้มการใช้จ่ายเงินทุนที่ดี
การผลักดันด้าน AI ของ Alphabet อาจไม่ได้เน้น GPU มากเท่าที่บทความกล่าว暗示 โดยระดมทุนสำหรับชิป inference ที่พัฒนาภายในหรือทางเลือกอื่น และลดคำสั่งซื้อเพิ่มเติมจาก Nvidia หากอุปสงค์ AI ซบเซาลงหรือวัฏจักรค่าใช้จ่ายทุน (capex) ขยายออกไป ด้านบวกของ Nvidia จากการใช้จ่ายของ Alphabet อาจน้อยกว่าที่บทความชี้ว่ามาก
"ปริมาณงานด้านการฝึกฝนโมเดลและการผูกติดกับระบบนิเวศซอฟต์แวร์ จะทำให้ส่วนแบ่งการใช้จ่ายส่วนเพิ่มของกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ของ Nvidia ยังคงอยู่ในระดับสูงกว่าที่เรื่องราวเกี่ยวกับชิปเฉพาะทางคาดการณ์ไว้ จนถึงปีงบประมาณ 2027"
ความแตกต่างระหว่างการประกาศและการดำเนินการของ Claude นั้นชัดเจน แต่การเพิ่มรายจ่ายฝ่ายทุน $15B ยังคงบ่งชี้ถึงการใช้จ่าย GPU/accelerator เพิ่มเติมประมาณ $4-6B ตามสัดส่วนในอดีต ยังไม่มีใครชี้ให้เห็นว่าแผนงาน TPU/ASIC ของ hyperscalers นั้นช้ากว่าความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์แบบครบวงจรของ Nvidia อยู่ 18-24 เดือน แม้ว่าพวกเขาจะสามารถแย่งส่วนแบ่งในด้าน inference ได้ แต่การฝึกอบรมและการระเบิดของโมเดลใหม่ๆ ยังคงทำให้ Nvidia เป็นซัพพลายเออร์หลักจนถึงปี 2027
"โมตซอฟต์แวร์กำลังถูกกัดเซาะ เนื่องจากเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สลดการพึ่งพาระบบนิเวศ CUDA ที่เป็นสิทธิบัตรของ Nvidia"
Grok, ข้อโต้แย้งของคุณเกี่ยวกับ 'ซอฟต์แวร์มอท' ละเลยว่าผู้ให้บริการระดับไฮเปอร์สเกลกำลังทำให้เทคโนโลยีสแต็กเป็นสินค้าโภคภัณฑ์มากขึ้นผ่านทางเลือกโอเพ่นซอร์ส เช่น PyTorch และ Triton ซึ่งโดยเฉพาะทำให้ต้นทุนการเปลี่ยนไปใช้ทางเลือกอื่นแทน CUDA ลดลง หาก Google เปลี่ยนแม้เพียง 20% ของภาระงานอนุมานไปใช้ TPUs ผลกระทบต่อมาร์จินของ Nvidia จะเป็นแบบไม่เชิงเส้น ไม่ใช่เพียงการสูญเสียรายได้แบบสัดส่วน ตลาดกำลังประเมินราคา Nvidia เหมือนเป็นผู้ผูกขาด แต่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานกำลังเคลื่อนไปสู่สภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบหลายผู้ขายและหลากหลายเทคโนโลยี
"ผลกระทบของมาร์จิ้นจากซิลิกอนเฉพาะกิจจะไม่เป็นเส้นตรงก็ต่อเมื่อไฮเปอร์สเกลเลอร์ดำเนินการได้เร็วกว่าที่ตัวอย่างในอดีตบ่งชี้ไว้—บทความไม่ได้ให้หลักฐานว่าพวกเขาจะทำได้"
การเปลี่ยนผ่านการอนุมาน TPU 20% ของ Gemini มีความเป็นไปได้ แต่ตัวเลขคือสิ่งสำคัญ หากแบ็คล็อก $514B ของ Alphabet เป็น 60% การเทรน/70% การอนุมานตามสัดส่วนรายได้ การจับตลาด TPU 20% ในส่วนการอนุมานเพียงอย่างเดียวจะส่งผลกระทบรายได้ ~$60B — เป็นจำนวน material แต่ไม่ใช่ TAM ทั้งหมดของ Nvidia ความเสี่ยงที่แท้จริงคือ: ไทม์ไลน์ ASIC ของ hyperscalers เร่งตัวเร็วกว่าที่ Grok คาดการณ์ 18-24 เดือนเป็นระยะเวลาในอดีต หาก Google ส่งมอบ TPU v5 ระดับ production ในสเกลโดย Q2 2026 อัตราการเติบโตปี 2027 ของ Nvidia จะถูกบีบอัดอย่างรุนแรง ไม่ใช่แค่ margins
"การหดตัวของมาร์จิ้นจากงานโหลดการอนุมานแบบผู้จำหน่ายหลายรายอาจกัดกร่อนอำนาจการกำหนดราคาของ Nvidia ได้เร็วกว่าการเติบโตของอุปสงค์ GPU เพิ่มเติม ส่งผลให้มูลค่าหลายเท่าที่ 40x นั้นดูเกินจริงหากไม่มีการขึ้นสเกล Vera Rubin ที่ไร้ที่ติ"
การเปลี่ยนแปลงการประมวลผลอนุมาน TPU ของ Gemini 20% ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่สมเหตุสมผล แต่ความกังวลหลักคือการบีบอัดอัตรากำไรจากสแต็กการอนุมายที่ใช้หลายผู้ขายและเป็นโภคภัณฑ์ หากผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลผลักภาระงานมากขึ้นไปยังตัวเร่งความเร็วในองค์กร Nvidia อาจเห็นอำนาจการกำหนดราคาถูกกร่อนเร็วกว่าการเติบโตของความต้องการ GPU ที่เพิ่มขึ้น ซึ่งส่งผลกระทบต่ออัตรากำไรและแม้แต่มูลค่าต่อไปข้างหน้า การประเมินมูลค่า 40 เท่าถือว่าการกร่อนจากการแข่งขันมีน้อยที่สุดและ Vera Rubin ขยายตัวได้สมบูรณ์แบบ ซึ่งดูเหมือนจะมองโลกในแง่ดีเกินไป
คณะผู้เชี่ยวชาญอภิปรายถึงการเพิ่มขึ้นของรายจ่ายฝ่ายทุนของ Alphabet และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อยอดขาย GPU ของ Nvidia ในขณะที่ผู้ร่วมอภิปรายบางส่วนมีมุมมองเชิงบวกต่อการเติบโตของ Nvidia เนื่องจากอุปสงค์ AI cloud ที่ยังคงมีอยู่อย่างต่อเนื่อง แต่บางส่วนก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับแรงกดดันด้านอัตรากำไรจากการที่บรรดา hyperscaler หันไปใช้ custom silicon และตัวเร่งความเร็วที่พัฒนาขึ้นเองภายในองค์กรอย่าง TPU คณะผู้เชี่ยวชาญยังได้ตั้งข้อสังเกตถึงความเสี่ยงจากการถูกคู่แข่งแย่งส่วนแบ่งตลาดและความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการเริ่มเดินสายการผลิต Vera Rubin ของ Nvidia
ความต้องการคลาวด์ AI ที่ต่อเนื่องสนับสนุนยอดขาย GPU ของ Nvidia
การหดตัวของมาร์จิ้นอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนผ่านของ hyperscalers สู่ซิลิคอนแบบกำหนดเองและแอคเซเลอเรเตอร์ในเครือข่ายของตนเอง