โดย Maksym Misichenko · CNBC ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ผู้เข้าร่วมโดยทั่วไปเห็นพ้องกันว่าการประเมินมูลค่าเทคโนโลยีในปัจจุบันสูงและอาจมีความเสี่ยง แต่มีความแตกต่างกันในเรื่องความเป็นไปได้และความรุนแรงของการแก้ไข ในขณะที่บางคนชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ capex AI ในการขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้ คนอื่นๆ เตือนถึงความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุนและความเป็นไปได้ของการแก้ไขอย่างรุนแรงหากการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่สามารถสร้างการขยายตัวของอัตรากำไรขั้นต้นในทันทีสำหรับผู้ใช้ปลาย
ความเสี่ยง: ความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุนและความเป็นไปได้ของการแก้ไขอย่างรุนแรงหากการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่สามารถสร้างการขยายตัวของอัตรากำไรขั้นต้นในทันทีสำหรับผู้ใช้ปลาย
โอกาส: ศักยภาพของ capex AI ในการขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้สำหรับเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทขนาดใหญ่บางแห่ง
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
ไมเคิล เบอร์รี กระตุ้นให้นักลงทุนลดการลงทุนในหุ้นเทคโนโลยีที่พุ่งสูงขึ้น โดยกล่าวว่าสภาพตลาดปัจจุบันได้ถึงจุดสุดขีดที่เป็นอันตรายอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งชวนให้นึกถึงฟองสบู่เก็งกำไรในอดีต
นักลงทุนชื่อดัง ซึ่งเป็นที่รู้จักดีที่สุดจากการคาดการณ์การล่มสลายของตลาดที่อยู่อาศัยในปี 2008 กล่าวว่านักลงทุนควร "ปฏิเสธความโลภ" เนื่องจากความกระตือรือร้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการซื้อขายตามโมเมนตัมทำให้มูลค่าเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว
"วิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับคนส่วนใหญ่คือการลดการลงทุนในหุ้น โดยเฉพาะหุ้นเทคโนโลยี สำหรับหุ้นที่พุ่งขึ้นแบบพาราโบลา ให้ลดสัดส่วนการลงทุนเกือบทั้งหมด" เบอร์รีเขียนในโพสต์ Substack เมื่อวันอาทิตย์
เบอร์รีได้เตือนมาหลายเดือนแล้วว่าการยึดติดกับ AI ของตลาดหุ้นนั้นคล้ายคลึงกับช่วงสุดท้ายของฟองสบู่ดอทคอมมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว เขาเปรียบเทียบแนวโน้มล่าสุดของ Philadelphia Semiconductor Index (SOX) กับการวิ่งขึ้นที่นำไปสู่การล่มสลายของหุ้นเทคโนโลยีในเดือนมีนาคม 2000 โดยกล่าวว่าสภาพแวดล้อมปัจจุบันให้ความรู้สึกเหมือน "เดือนสุดท้ายของฟองสบู่ปี 1999-2000"
เบอร์รีกล่าวว่าเขากำลังรักษา "ตำแหน่งขายแบบเลเวอเรจที่สำคัญ" กับพอร์ตโฟลิโอของบริษัทที่เขาเห็นว่าถูกกดราคาและราคาถูก ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่คล้ายคลึงกับที่เขาใช้ในปี 2000
อย่างไรก็ตาม เบอร์รีเตือนว่าการเดิมพันโดยตรงกับการดีดตัวผ่านการขายชอร์ตนั้นมีความเสี่ยงและไม่สามารถปฏิบัติได้สำหรับนักลงทุนส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการซื้อขายแบบหมีมีราคาแพงขึ้นเรื่อยๆ
"การขายชอร์ตไม่ใช่คำตอบ มันไม่ใช่สิ่งที่คนส่วนใหญ่ควรทำ" เบอร์รีกล่าว "ตอนนี้การซื้อ Put Option นั้นมีราคาแพง และการขายชอร์ตหุ้นโดยตรงยังคงสร้างความเจ็บปวดอย่างมากได้"
ความคิดเห็นเหล่านี้เพิ่มเข้าสู่การถกเถียงที่เพิ่มขึ้นใน Wall Street ว่าการดีดตัวของหุ้นสหรัฐฯ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้หลุดออกจากพื้นฐานแล้วหรือไม่ ดัชนีหุ้นหลักได้ทำสถิติสูงสุดใหม่ซ้ำแล้วซ้ำเล่า แม้จะมีความขัดแย้งในตะวันออกกลางอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากนักลงทุนแห่กันเข้าไปในผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทขนาดใหญ่
"แนวคิดคือการเพิ่มเงินสด และเตรียมพร้อมที่จะนำไปใช้เมื่อมีเหตุผลมากขึ้น" เขาเขียน "ประวัติศาสตร์บอกเราว่าแม้ว่างานเลี้ยงจะดำเนินต่อไปอีกหนึ่งสัปดาห์ เดือน สามเดือน หรือหนึ่งปี ผลลัพธ์จะอยู่ที่ราคาที่ต่ำลงมาก"
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"Burry กำลังเปรียบเทียบการเปลี่ยนวัฏจักรการจัดสรรเงินทุนกับการเก็งกำไรแบบฟองสบู่ โดยละเลยความทนทานของรายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในปัจจุบัน"
คำเตือนของ Burry เป็นตรรกะการปรับกลับสู่ค่าเฉลี่ย แต่เขาละเลยการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวัฏจักรการใช้จ่ายด้านทุน แม้ว่าเขาจะเน้นย้ำถึงการเคลื่อนไหวแบบ parabolic ของดัชนี SOX แต่เขาก็ไม่ได้คำนึงถึงการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มหาศาลและไม่สามารถตัดทอนได้โดย hyperscalers เช่น MSFT และ GOOGL ซึ่งให้ราคากำไรขั้นต้นที่ไม่เคยมีมาก่อนในยุค 1999 การประเมินมูลค่าสูงจริง ๆ โดยมี S&P 500 ซื้อขายที่ P/E ล่วงหน้าประมาณ 21x แต่ได้รับการสนับสนุนจากอัตรากำไรขั้นต้นที่แข็งแกร่งและการเปลี่ยนไปสู่บริการซอฟต์แวร์ที่มีอัตรากำไรขั้นต้นสูง คำแนะนำของ Burry ในการ 'เพิ่มสภาพคล่อง' เป็นการเล่นเชิงรับที่มาพร้อมกับต้นทุนทางเลือกที่สำคัญ หาก Fed เปลี่ยนทิศทางไปสู่ภาวะเศรษฐกิจที่นุ่มนวล ซึ่งอาจกระตุ้นการขยายตัวของตัวคูณเพิ่มเติม
การเชื่อมโยงทางประวัติศาสตร์ของ Burry ละเลยว่าการใช้จ่าย AI ในปัจจุบันเป็นการเล่นเชิงผลิตภาพเชิงโครงสร้างมากกว่าเป็นจินตนาการของผู้บริโภคอินเทอร์เน็ตแบบเก็งกำไร ซึ่งหมายความว่า 'ฟองสบู่' อาจเป็นการปรับโครงสร้างมูลค่าระยะยาวมากกว่าการล่มสลาย
"เซมิคอนดักเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีการเติบโตของกำไรและอัตรากำไรขั้นต้นที่แท้จริงซึ่งขาดหายไปในปี 2000 ทำให้การเปรียบเทียบฟองสบู่ของ Burry เป็นข้อบกพร่อง"
การเปรียบเทียบ SOX กับ dot-com ของ Burry ละเลยความแตกต่างที่สำคัญ: ในปี 2000 เซมิคอนดักเตอร์ซื้อขายกันที่ 60 เท่าของกำไรก่อนหน้าท่ามกลาง vaporware ในขณะที่ SOX ในปัจจุบันอยู่ที่ ~25 เท่าจากการคาดการณ์การเติบโตของ EPS ที่ 30%+ สำหรับ NVDA (100%+ YoY) และ TSM การใช้จ่าย AI capex ($1T+ คาดการณ์จนถึงปี 2025) เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริง ไม่ใช่ความตื่นเต้น อัตรากำไรขั้นต้นกำลังขยายตัว (NVDA ที่ 75%) คำแนะนำของ Burry ในการเดิมพันแบบหมีในปี 2022-23 พลาดไปเนื่องจาก S&P เพิ่มขึ้น 50%; สถานะ short ที่มีเลเวอเรจของเขาต่อหุ้นราคาถูกน่าจะหมายถึงการซื้อขายแบบคู่ ไม่ใช่การ short ตลาด การเพิ่มสภาพคล่องมีความเสี่ยงที่จะพลาด upside 20-30% หาก Fed ตัดสินใจกระตุ้นการให้คะแนนใหม่เป็น 30 เท่า จับตาดูการหมุนเวียนไปสู่คุณค่า แต่โมเมนตัมเอื้อต่อการถือครองเซมิคอนดักเตอร์คุณภาพสูงต่อไป
หาก AI พิสูจน์แล้วว่าถูกเกินความคาดหมายเหมือนกับ dot-com—โดยที่การใช้จ่ายไม่สามารถสร้างกำไรได้ท่ามกลางอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น—การลดลงของ SOX ที่สะท้อนถึงการลดลง 85% ในปี 2000 อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะยืนยันคำเตือนของ Burry
"การประเมินมูลค่าสูงพอที่จะต้องระมัดระวัง แต่บทความเปรียบเทียบความเกินพอดีแบบเก็งกำไรกับการเสื่อมสภาพของปัจจัยพื้นฐาน—การเติบโตของกำไร AI หากเป็นจริง ย่อมสมเหตุสมผลกับส่วนลดบางส่วน และการจับเวลาในการออกจากตลาดมีความเสี่ยงมากกว่าการเข้า"
คำเตือนของ Burry สมควรได้รับการพิจารณาอย่างจริงจังเกี่ยวกับกลไกการประเมินมูลค่า ไม่ใช่แค่ความรู้สึก การเปรียบเทียบ SOX กับปี 1999-2000 เป็นเรื่องเฉพาะเจาะจงและสามารถทดสอบได้: SOX อยู่ที่ ~6,100 วันนี้ เทียบกับ ~150 ในช่วงต้นปี 2000—เป็นการเคลื่อนที่ 40 เท่า แต่จากฐานที่ต่ำลงหลังปี 2022 P/E ล่วงหน้าสำหรับ Magnificent 7 อยู่ที่ ~25-28 เท่า เทียบกับ 15-18 เท่าในอดีต ซึ่งสูงชัน แต่ไม่ใช่ dot-com (ซึ่งบริษัทที่ไม่มีกำไรซื้อขายในตัวคูณที่ไม่มีที่สิ้นสุด) ข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริงของเขา: เขาไม่ได้ short (มีราคาแพง เจ็บปวด) แต่เพิ่มสภาพคล่องเพื่อนำไปใช้ในภายหลัง นั่นคือการมีวินัย อย่างไรก็ตาม บทความละเลยประวัติของเขาหลังปี 2008—เขาได้เตือนถึงภาวะหมีซ้ำๆ และพลาดปีแห่งผลตอบแทน การจับเวลาฟองสบู่เป็นเรื่องที่ทำได้ยากอย่างยิ่ง ความเสี่ยงที่แข็งแกร่งที่สุด: หากการใช้จ่าย AI จริงๆ ขับเคลื่อนการเติบโตของ EPS 15-20% เป็นเวลา 3-5 ปี ตัวคูณปัจจุบันจะหดตัวตามธรรมชาติโดยไม่ต้องเกิดการล่มสลาย
Burry ได้เตือนถึงการล่มสลายตั้งแต่ปี 2021 แล้ว ตลาดเพิ่มขึ้นสองเท่าตั้งแต่ตอนนั้น การรอคอย "ราคาที่ต่ำกว่ามาก" อาจหมายถึงการอยู่ในสภาพคล่องเป็นเวลาหลายปีในขณะที่ผลตอบแทนทบต้นหายไป—เป็นต้นทุนที่แท้จริงที่เขาไม่ได้คำนวณ
"ชื่อเทคโนโลยี/AI ที่พุ่งสูงที่สุดเผชิญกับความเสี่ยงขาลงที่สำคัญ เว้นแต่สภาพคล่องและปัจจัยพื้นฐานจะยังคงสอดคล้องกัน ทำให้ท่าทีเชิงรับเป็นเรื่องที่รอบคอบในขณะนี้"
คำเตือนของ Michael Burry มาในขณะที่ผลกำไรที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการพุ่งสูงขึ้นของมูลค่าหุ้นเทคโนโลยีรู้สึกยืดออก การอ่านที่ชัดเจนคือการลดความเสี่ยง: ลดการถือครองหุ้นที่เพิ่มขึ้นจากการเก็งกำไรมากกว่าปัจจัยพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ความตึงเครียดของกรณีหมี: สภาพคล่องที่คงอยู่และการซื้อคืนอาจทำให้การขยายตัวของมูลค่าสูงขึ้นได้นานกว่าที่คาดไว้; การใช้จ่าย AI อาจเปลี่ยนเป็นพลังในการสร้างรายได้ที่แท้จริงสำหรับเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทขนาดใหญ่บางแห่ง; การ short ยังคงมีราคาแพงและอาจดักจับสถานะแบบหมี และบทความละเว้นการแยกภาคส่วน เส้นทางอัตราดอกเบี้ย และความเป็นไปได้ของการปรับฐานที่ตื้นเขากว่าการล่มสลายครั้งใหญ่
แต่หาก AI สร้างผลตอบแทนที่ยั่งยืนและสภาพคล่องที่ขี้เกียจยังคงอยู่ ความเสี่ยงขาลงสำหรับชื่อเทคโนโลยี/AI อาจถูกจำกัดในระยะสั้น ทำให้สถานะเชิงรับมีความเป็นไปได้น้อยกว่าที่หัวข้อข่าวแนะนำ
"การใช้จ่าย AI ที่ไม่สามารถตัดทอนได้สร้างความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุนที่อาจทำให้เกิดการแก้ไขระบบหากการขยายตัวของอัตรากำไรขั้นต้นของผู้ใช้ปลายไม่เกิดขึ้น"
Grok และ Gemini กำลังพลาดผลกระทบทางอ้อมของ 'การเล่นเชิงผลิตภาพ' หากการใช้จ่าย AI ไม่สามารถตัดทอนได้ จะเป็นการเบี่ยงเบนการลงทุนไปยังภาคส่วนอื่น ๆ สร้างเศรษฐกิจแบบสองขั้วที่ดัชนี S&P 500 ดูดีในขณะที่ตลาดที่กว้างขึ้นหยุดชะงัก เรากำลังมองไม่เพียงแต่การปรับโครงสร้างมูลค่าเท่านั้น เรากำลังมองความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุน
"การใช้ประโยชน์ของ AI ที่ต่ำทำให้เกิดความเสี่ยงของการลดการใช้จ่ายอย่างกะทันหัน ซึ่งส่งผลกระทบต่อสินค้าคงคลังเซมิคอนดักเตอร์และยืนยันคำเตือนของ Burry"
คำเตือน bifurcation ของ Gemini จับความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุน แต่พลาดข้อบกพร่องในการดำเนินการ: การใช้จ่าย AI ของ hyperscaler ($190B Q1-Q3 2024) แสดงให้เห็นอัตราการใช้ประโยชน์ต่ำ (GOOGL ที่ 65%) ตามการประชุมผู้ถือหุ้น หากผลตอบแทนจากการลงทุนน่าผิดหวัง การใช้จ่ายจะลดลงสู่สินค้าคงคลังเซมิคอนดักเตอร์ (NVDA channel checks แฟลชคำเตือน) ทำให้ SOX ลงอย่างรุนแรงเกินกว่าแบบแผนปี 1999—การเรียกเงินสดของ Burry ดูเหมือนฉลาด
"แนวโน้มการใช้ประโยชน์ในช่วง 18 เดือนข้างหน้า ไม่ใช้อัตราปัจจุบัน กำหนดว่าใครถูกและใครผิดระหว่าง Burry และกลุ่มคน และไม่มีใครสร้างแบบจำลองสิ่งนั้น"
อัตราการใช้ประโยชน์ 65% ของ Grok ที่ GOOGL เป็นประเด็นสำคัญ—แต่เป็นเรื่องของเวลา ไม่ใช่การปฏิเสธธีม AI Hyperscalers โดยทั่วไปจะเพิ่มอัตราการใช้ประโยชน์ 12-18 เดือนหลังจากการปรับใช้ capex คำถามที่แท้จริง: การใช้ประโยชน์จะสูงถึง 80%+ ภายในไตรมาสที่ 4 ปี 2025 หรือจะคงที่ที่ 70% หากอดีต capex จะรับรองตัวคูณ หากเป็นอย่างหลัง ธีสิส cascade ของ Grok จะเป็นจริง ไม่มีผู้เข้าร่วมคนใดคำนวณอัตราการใช้ประโยชน์ที่ถึงจุดคุ้มทุนที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนการประเมินมูลค่าเซมิคอนดักเตอร์ในปัจจุบัน
"การจับเวลา ROI และการยกระดับอัตรากำไรขั้นต้นของผู้ใช้ปลายมีความสำคัญมากกว่าอัตราการใช้ประโยชน์ในปัจจุบันในการประเมินความเป็นไปได้ของ capex AI"
การเพิ่มการใช้ประโยชน์ในฐานะตัวชี้วัดคอขวดพลาดคำถามที่ใหญ่กว่า: การชำระคืน ROI และการยกระดับอัตรากำไรขั้นต้นของผู้ใช้ปลาย ข้อเรียกร้องการใช้ประโยชน์ 65% ของ Grok อาจเป็นปัญหาเรื่องเวลา ไม่ใช่ข้อจำกัด แต่หาก ROI ต่ำกว่า การลดลงของสินค้าคงคลังและ capex จะเกิดขึ้น หากการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กรเร่งตัวขึ้นในปี 2025-26 capex ยังคงยกระดับอัตรากำไรขั้นต้นและสนับสนุนตัวคูณ กุญแจสำคัญ: ผลตอบแทนขึ้นอยู่กับผลกำไรที่เกิดขึ้นจริง ไม่ใช่แค่ตัวเลขการใช้ประโยชน์ในปัจจุบัน
ผู้เข้าร่วมโดยทั่วไปเห็นพ้องกันว่าการประเมินมูลค่าเทคโนโลยีในปัจจุบันสูงและอาจมีความเสี่ยง แต่มีความแตกต่างกันในเรื่องความเป็นไปได้และความรุนแรงของการแก้ไข ในขณะที่บางคนชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ capex AI ในการขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้ คนอื่นๆ เตือนถึงความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุนและความเป็นไปได้ของการแก้ไขอย่างรุนแรงหากการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่สามารถสร้างการขยายตัวของอัตรากำไรขั้นต้นในทันทีสำหรับผู้ใช้ปลาย
ศักยภาพของ capex AI ในการขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้สำหรับเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทขนาดใหญ่บางแห่ง
ความเสี่ยงในการกระจุกตัวของเงินทุนและความเป็นไปได้ของการแก้ไขอย่างรุนแรงหากการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่สามารถสร้างการขยายตัวของอัตรากำไรขั้นต้นในทันทีสำหรับผู้ใช้ปลาย