โดย Maksym Misichenko · CNBC ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ผู้เข้าร่วมเสวนาถกเถียงถึงความถูกต้องของกลยุทธ์ 'เดิมพันอย่างหนัก' ของ Amazon ในด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยบางคนโต้แย้งว่าอาจนำไปสู่การบีบอัดอัตรากำไรอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการเสื่อมค่าของฮาร์ดแวร์และการแข่งขันที่รุนแรง ในขณะที่คนอื่น ๆ ชี้ให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่อาจเกิดขึ้นจากฮาร์ดแวร์และประวัติความสำเร็จของ AWS โดยรวมแล้ว ข้อสรุปคือแม้ว่าจะมีศักยภาพอย่างมากใน AI แต่เส้นทางสู่การสร้างรายได้ยังไม่แน่นอนและเต็มไปด้วยความเสี่ยง
ความเสี่ยง: การเสื่อมค่าของฮาร์ดแวร์และการแข่งขันที่รุนแรงอาจนำไปสู่การบีบอัดอัตรากำไรและลู่วิ่งที่ลดทอนอัตรากำไร
โอกาส: ชิป Trainium แบบกำหนดเองของ Amazon อาจคืนค่าอัตรากำไร 25-30% ได้หากบรรลุการแทรกซึมของปริมาณงานที่สำคัญ
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
Andy Jassy กล่าวว่า การใช้จ่ายจำนวนมหาศาลของ Amazon ในด้านปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่สิ่งที่นักลงทุนควรกลัว — มันเป็นเหตุผลที่พวกเขาจะได้รับรางวัลเมื่อเวลาผ่านไป
"เราเชื่อว่า AI คือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดในช่วงชีวิตของเรา" ซีอีโอ กล่าวในการออกอากาศ "Mad Money" "มันจะพลิกโฉมประสบการณ์ของลูกค้าทุกรูปแบบที่เราเคยรู้จัก และประสบการณ์ใหม่ที่เราไม่เคยจินตนาการมาก่อน"
ในเดือนกุมภาพันธ์ Amazon ประกาศแผนที่จะลงทุน 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีนี้ในค่าใช้จ่ายด้านเงินทุน ซึ่งส่วนใหญ่เชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐาน AI การเปิดเผยข้อมูลพร้อมกับผลกำไรไตรมาสที่สี่ส่งผลให้หุ้นร่วงลง ใช้เวลาประมาณสองเดือนสำหรับหุ้นในการชดเชยการลดลงทั้งหมดหลังจากการประกาศผลประกอบการในช่วงต้นเดือนเมษายน ตั้งแต่นั้นมา หุ้นก็ยังคงปรับตัวสูงขึ้น สร้างสถิติปิดรายวันเมื่อวันจันทร์
ประเด็นสำคัญของการถกเถียงเกี่ยวกับหุ้น: Amazon จะสามารถสร้างผลตอบแทนที่มีความหมายจากการใช้จ่ายทั้งหมดนี้ได้หรือไม่ นักวิจารณ์ยังตั้งข้อสังเกตว่า Amazon คาดว่าจะมีการไหลเวียนของกระแสเงินสดอิสระติดลบในปี 2026 ตามข้อมูลของ FactSet
Jassy โต้แย้งว่าขนาดของการใช้จ่ายสะท้อนให้เห็นถึงโอกาสที่ยิ่งใหญ่เพียงใด เขาชี้ให้เห็นถึงอัตราการเติบโตที่รวดเร็วของหน่วยคลาวด์ของ Amazon ซึ่งก็คือ Amazon Web Services (AWS) เป็นหลักฐานว่าบริษัทกำลังลงทุนในที่ที่ถูกต้อง
"หลังจากสามปีแรกของการอวตาร AI นี้ อัตราการดำเนินงานของเราสูงกว่า 15 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ — มากกว่าช่วงสามปีแรกของ AWS ถึง 260 เท่า" เขากล่าว AWS คาดว่าจะสร้างรายได้รวมประมาณ 166 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีนี้ ตามข้อมูลของ FactSet
"เมื่อคุณมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเช่นนี้… คุณต้องการที่จะเดิมพันอย่างหนัก" Jassy เพิ่มเติม ซึ่งเคยเป็นผู้นำหน่วยคลาวด์ของ Amazon ก่อนที่จะขึ้นเป็นซีอีโอของบริษัทในปี 2021
Jassy โดยเฉพาะอย่างยิ่งโต้แย้งข้อกังวลเกี่ยวกับกระแสเงินสด โดยกล่าวว่านักวิจารณ์เข้าใจผิดเกี่ยวกับวิธีที่ Amazon ทำเงินจากการลงทุนเหล่านี้ "เราต้องวางเงินทุนและเงินสดล่วงหน้าก่อนที่เราจะสามารถสร้างรายได้จากมันได้" เขากล่าว อธิบายว่าการลงทุนในศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานจะเกิดขึ้นหลายปีก่อนที่พวกเขาจะสร้างรายได้
สินทรัพย์เหล่านั้นมีอายุการใช้งานหลายปี Jassy กล่าว ทำให้ Amazon สามารถสร้างผลตอบแทนในช่วงเวลาที่ยาวนาน
"เมื่อการเติบโตของรายได้ของคุณเริ่มตามทันการเติบโตของการใช้จ่ายด้านเงินทุน คุณจะชอบอัตรากำไรในการดำเนินงาน กระแสเงินสดอิสระ และ [ผลตอบแทนจากการลงทุน] อย่างแท้จริง" Jassy กล่าว "เราเคยใช้ชีวิตในภาพยนตร์เรื่องนี้มาแล้วในคลื่นแรกของ AWS… และฉันคิดว่าเรื่องราวเดียวกันจะเกิดขึ้นอีกครั้ง ยกเว้นว่าจะมีรายได้และกระแสเงินสดอิสระที่ใหญ่ขึ้นมากในภายหลัง"
*สมัครเลย** สำหรับ CNBC Investing Club เพื่อติดตามทุกความเคลื่อนไหวของ Jim Cramer ในตลาด
คำถามสำหรับ Cramer?
โทรหา Cramer: 1-800-743-CNBC
ต้องการเจาะลึกโลกของ Cramer หรือไม่? ติดต่อเขาเลย!
Mad Money Twitter - Jim Cramer Twitter - Facebook - Instagram
คำถาม ข้อเสนอแนะ ข้อเสนอแนะสำหรับเว็บไซต์ "Mad Money"? [email protected]
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การเปรียบเทียบระหว่างการใช้จ่าย AI ปัจจุบันกับการเติบโตในช่วงต้นของ AWS นั้นละเลยการเปลี่ยนแปลงจากการได้เปรียบของผู้บุกเบิกไปสู่สงครามโครงสร้างพื้นฐานที่เข้มข้นด้านเงินทุนซึ่งคุกคามอัตรากำไรในระยะยาว"
Jassy กำลังเดิมพันบ้านทั้งหมดกับโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่การเปรียบเทียบกับยุคแรกๆ ของ AWS นั้นผิดพลาดทางโครงสร้าง AWS เป็นผู้บุกเบิกในตลาดคลาวด์ที่เกิดขึ้นใหม่ที่มีการแข่งขันน้อย ในขณะที่วันนี้ Amazon กำลังต่อสู้กับการแข่งขันด้านเงินทุนกับ Microsoft และ Google ซึ่งการทำให้สินค้าคงเหลือของคอมพิวเตอร์มีความเสี่ยงอย่างแท้จริง แม้ว่าอัตราการใช้งาน AI ที่ 15 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจะน่าประทับใจ แต่ก็เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของรายได้ทั้งหมด หาก Amazon ไม่สามารถรักษาอำนาจในการกำหนดราคาได้เมื่อความหนาแน่นของ GPU เพิ่มขึ้น ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROIC) จะเผชิญกับการบีบอัดอย่างมีนัยสำคัญ นักลงทุนกำลังกำหนดราคาในความเป็นเลิศในปัจจุบัน โดยละเลยว่ากระแสเงินสดอิสระติดลบในปี 2026 บ่งชี้ว่ากลยุทธ์ 'เดิมพันอย่างหนัก' อาจเป็นความจำเป็นที่ลดทอนอัตรากำไรมากกว่าที่จะเป็นการเติบโตที่แท้จริง
หาก Amazon สร้างระบบนิเวศ AI แบบครบวงจรที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งสร้างต้นทุนการเปลี่ยนสูง พวกเขาอาจบรรลุค่ายป้องกันที่คล้ายกับผู้ผูกขาดซึ่งสามารถพิสูจน์ความจำเป็นของการใช้จ่ายเงินทุนล่วงหน้าจำนวนมหาศาลได้
"เส้นทางการใช้เงินทุน AI ของ Amazon ขนานไปกับเส้นทางของ AWS จากการใช้จ่ายหนักไปสู่ FCF ขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นการขยาย ROIC และการปรับปรุงหุ้นหลังปี 2026"
การป้องกันของ Jassy เป็นจริงตามประวัติศาสตร์ของ AWS: สามปีแรกสร้างรายได้น้อยมาก แต่ปัจจุบันเป็นพลังงานประจำปี 166 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ พร้อมอัตราการใช้งาน AI ที่ 15 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (260 เท่าของ AWS ในช่วงต้น) การใช้เงินทุน 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ส่วนใหญ่เป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI) ก่อหนุนสินทรัพย์หลายปีที่ขับเคลื่อนอัตรากำไรของ AWS จากติดลบเป็น 30%+ ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การฟื้นตัวของหุ้น AMZN หลังจากการประกาศผลประกอบการสู่ ATH ยืนยันสิ่งนี้—P/E ล่วงหน้า ~35 เท่าสะท้อนถึงการเติบโตที่กำหนดราคาไว้ แต่การเติบโตของ EPS อาจสูงถึง 20%+ หาก AI สร้างรายได้คล้ายกัน นักวิจารณ์มุ่งเน้นไปที่ FCF ติดลบในปี 2026 (-$10B est.) โดยละเลยการเปลี่ยนแปลงเงินทุน/รายได้ที่เพิ่ม ROIC เป็น 15%+ ในอดีต
ไม่เหมือนกับการเริ่มต้นแบบเกือบผูกขาดของ AWS วันนี้การแข่งขันด้านคลาวด์ AI ของ AMZN แข่งขันกับ MSFT (การจับคู่อ่านวา) และ GOOG ซึ่งมีความเสี่ยงต่อความเกินพอดี สงครามราคา และสินทรัพย์ที่ถูกทอดทิ้ง หากการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรตามทันกระแสความนิยม
"แรงลม 30 ปีของ AWS ในการย้ายคลาวด์ไม่สามารถทำซ้ำได้ใน AI; การแข่งขันที่เข้มข้นและแรงกดดันด้านอัตรากำไรในการทำงานทำให้การใช้จ่าย 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐมีความเสี่ยงมากกว่าที่ Jassy's analogy ทางประวัติศาสตร์บ่งบอก"
แบบอย่างของ Jassy's AWS เป็นสิ่งที่น่าดึงดูดแต่ไม่สมบูรณ์แบบ Hyperscalers แข่งขันกันอย่างดุเดือดในด้านการใช้เงินทุน AI โดย Microsoft, Google, Meta ใช้จ่ายจำนวนเงินที่คล้ายกัน ความเสี่ยงที่การทำให้สินค้าคงเหลือเป็นมาตรฐานนั้นสูงกว่าที่ Jassy's analogy ทางประวัติศาสตร์บ่งบอก ความดันด้านราคาเริ่มปรากฏให้เห็นในต้นทุนการอนุมาน การคาดการณ์ FCF ติดลบในปี 2026 ไม่ใช่ระยะการลงทุนชั่วคราว แต่เป็นสัญญาณว่าการเติบโตของเงินทุนอาจเร็วกว่าที่การเปรียบเทียบ AWS บ่งบอก Jassy's 'อายุการใช้งานหลายปี' ทำงานได้ก็ต่อเมื่ออัตราการใช้ประโยชน์และราคาคงที่ ซึ่งไม่มีสิ่งใดที่รับประกัน
AWS สามารถสร้างผลตอบแทนที่ยอดเยี่ยมได้แม้จะมีการตั้งข้อสงสัยในช่วงแรก และขนาดของ Amazon และการล็อคอินของลูกค้าในระดับองค์กรเป็นข้อได้เปรียบที่แท้จริง หากการนำ AI ไปใช้เร่งขึ้นเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ การใช้เงินทุนอาจถูกดูดซับโดยการเติบโตของรายได้ในปี 2025-26 ซึ่งยืนยันการเดิมพัน
"ธีเซสการใช้เงินทุน AI ของ AMZN สามารถส่งมอบ ROIC ที่ยั่งยืนได้หากการสร้างรายได้เร่งขึ้น แต่ความเสี่ยงด้านกระแสเงินสดในระยะสั้นและการแข่งขันต้องมีแผนการสร้างรายได้ที่ชัดเจนและมีกรอบเวลาเพื่อพิสูจน์ความพรีเมียม"
คำมั่นสัญญาของ Amazon ที่จะลงทุน 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงจากการขายออนไลน์ไปสู่การสร้างขีดความสามารถ AI ขนาดแพลตฟอร์ม Jassy บรรยายสิ่งนี้ว่าเป็นเรื่องราว ROI เชิงกลยุทธ์ในระยะยาว โดยอ้างอิงถึงการเติบโตของ AWS เป็นหลักฐานว่าการใช้เงินทุนจำนวนมากสามารถสร้างผลตอบแทนได้ อย่างไรก็ตาม บทความมองข้ามการเผาไหม้เงินสดในระยะสั้น: การคาดการณ์ของ FactSet สำหรับปี 2026 แสดงให้เห็นถึงกระแสเงินสดอิสระติดลบ และเส้นทางการสร้างรายได้สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังไม่แน่นอนท่ามกลางการแข่งขันด้านคลาวด์ที่รุนแรงและปัจจัยลบลักษณะมหภาค บริบทที่ขาดหายไปรวมถึงส่วนผสมของเงินทุนเทียบกับค่าบำรุงรักษา อัตรากำไรที่คาดหวังสำหรับบริการที่เปิดใช้งานด้วย AI และระยะเวลาที่ต้องใช้ก่อนที่กระแสเงินสดจะทบต้นอย่างมีความหมาย หาก ROI ถูกล่าช้า ทวีคูณของหุ้นอาจถูกบีบอัด
ข้อโต้แย้ง: ระยะเวลาคืนทุนสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจนานกว่าที่นักลงทุนคาดการณ์ การคืนทุนแบบ back-of-the-envelope อาจไม่สามารถเอาชนะต้นทุนของเงินทุนได้หากการสร้างรายได้จาก AI ล่าช้าหรือการแข่งขันเร่งตัวขึ้น
"การเปลี่ยนแปลงจากคลาวด์ที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เน้นฮาร์ดแวร์ลดทอนโปรไฟล์อัตรากำไรในระยะยาวเมื่อเทียบกับแบบจำลอง AWS ดั้งเดิม"
Grok ความเชื่อมั่นของคุณในการใช้ประโยชน์จากอัตรากำไรของ AWS ในอดีต (30%+) เพื่อให้เหตุผลสำหรับการใช้เงินทุน 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปัจจุบันนั้นเป็นอันตราย ไม่เหมือนกับยุคคลาวด์ในช่วงแรก AI infrastructure ถูกครอบงำโดยฮาร์ดแวร์ที่เสื่อมค่า—GPUs—มากกว่าบริการที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ AWS's original moat คือ virtualization; moat ของ AI ในปัจจุบันนั้นคลุมเครือ หาก Amazon ต้องรีเฟรชฮาร์ดแวร์ทุก 24 เดือน อัตรากำไร 30% นั้นเป็นเรื่องเพ้อฝัน คุณกำลังเปรียบเทียบเศรษฐศาสตร์การปรับขนาดซอฟต์แวร์กับวัฏจักรที่เน้นฮาร์ดแวร์ โดยละเลยว่าความเข้มข้นด้านเงินทุนเป็นอุปสรรคเชิงโครงสร้างถาวร
"ชิป Trainium แบบกำหนดเองของ Amazon บรรเทารisks การเสื่อมค่าของ GPU และต่อต้านการทำให้สินค้าคงเหลือเป็นมาตรฐาน"
Gemini ฮาร์ดแวร์ที่เสื่อมค่าไม่ใช่เรื่องทั้งหมด—ชิป Trainium แบบกำหนดเองของ Amazon (ASIC) ลดต้นทุนการอนุมานลง 50%+ เมื่อเทียบกับ GPU ของ Nvidia ซึ่งขยายอายุการใช้งาน capex และรักษาอำนาจในการกำหนดราคา Claude กังวลว่าจะถูกกัดกร่อน สิ่งนี้ทำให้ AWS แตกต่างจากความพึ่งพา GPU ของ MSFT/GOOG ซึ่งอาจคืนค่าอัตรากำไร 25-30% หากการนำไปใช้ประสบความสำเร็จ ไม่มีใครระบุค่ายป้องกันนี้
"ชิป Trainium เป็นตัวสร้างความแตกต่างที่ถูกต้องตามกฎหมาย แต่ความเสี่ยงในการนำไปใช้ที่ไม่ได้รับการยืนยันและต้านทานการล็อคอินของลูกค้าหมายความว่าค่ายป้องกันนั้นเป็นไปได้ ไม่ได้รับการรับประกัน"
ข้อโต้แย้งของ Grok เกี่ยวกับ Trainium นั้นน่าเชื่อถือ แต่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในระดับที่ใหญ่ขึ้น ชิปของ Amazon มีความสำคัญก็ต่อเมื่อ (1) พวกเขาบรรลุการแทรกซึมของปริมาณงาน 20% ภายในปี 2027—ยังไม่มีหลักฐาน (2) ลูกค้ายอมรับการล็อคอินของผู้ขายเพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย 50% และ (3) Nvidia ไม่สามารถจับคู่ประสิทธิภาพได้ การวัดผลเป็นของ Amazon เอง การตรวจสอบอย่างอิสระยังขาดหายไป แม้ว่าจะประสบความสำเร็จ ชิป Trainium จะขยายอายุการใช้งาน capex ได้เพียง 6-12 เดือนเท่านั้น ไม่เพียงพอที่จะชดเชยความเสี่ยงในการรีเฟรชฮาร์ดแวร์ของ Gemini นี่เป็นผู้สมัครค่ายป้องกันที่แท้จริง แต่การเรียกมันว่าปัญหาที่ได้รับการแก้ไขนั้นละเลยความเสี่ยงในการนำไปใช้
"ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนของ Trainium ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในระดับที่ใหญ่ขึ้น หากไม่มีการตรวจสอบอย่างกว้างขวางและการนำไปใช้ที่รวดเร็ว จะไม่เพียงพอที่จะชดเชยความเข้มข้นด้านเงินทุนและการแข่งขัน ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อสินทรัพย์ที่ถูกทอดทิ้ง"
ค่ายป้องกันของ Grok's Trainium อาศัยต้นทุนการอนุมานที่ลดลง 50% และการแทรกซึมของปริมาณงาน 20% ภายในปี 2027 แต่ยังขาดการตรวจสอบอย่างอิสระและความไม่แน่นอนในการนำไปใช้ในระดับองค์กร แม้ว่าจะมีเงินประหยัด แต่กำไรจะขึ้นอยู่กับการสร้างรายได้ปลายทางและการผสมผสานบริการที่ไม่เอื้ออำนวย ไม่ใช่แค่ฮาร์ดแวร์ Nvidia และ MSFT/GOOG กำลังแข่งขันด้านราคาอยู่แล้ว หากการนำไปใช้หยุดชะงักหรือลูกค้าต่อต้านการล็อคอิน แบบจำลองที่เน้น capex จะกลับไปเป็นลู่วิ่งที่ลดทอนอัตรากำไร
ผู้เข้าร่วมเสวนาถกเถียงถึงความถูกต้องของกลยุทธ์ 'เดิมพันอย่างหนัก' ของ Amazon ในด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยบางคนโต้แย้งว่าอาจนำไปสู่การบีบอัดอัตรากำไรอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการเสื่อมค่าของฮาร์ดแวร์และการแข่งขันที่รุนแรง ในขณะที่คนอื่น ๆ ชี้ให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่อาจเกิดขึ้นจากฮาร์ดแวร์และประวัติความสำเร็จของ AWS โดยรวมแล้ว ข้อสรุปคือแม้ว่าจะมีศักยภาพอย่างมากใน AI แต่เส้นทางสู่การสร้างรายได้ยังไม่แน่นอนและเต็มไปด้วยความเสี่ยง
ชิป Trainium แบบกำหนดเองของ Amazon อาจคืนค่าอัตรากำไร 25-30% ได้หากบรรลุการแทรกซึมของปริมาณงานที่สำคัญ
การเสื่อมค่าของฮาร์ดแวร์และการแข่งขันที่รุนแรงอาจนำไปสู่การบีบอัดอัตรากำไรและลู่วิ่งที่ลดทอนอัตรากำไร