สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการมีความเห็นแตกต่างกันเกี่ยวกับทฤษฎี 'inference inflection' ของ Nvidia โดยมีความกังวลเกี่ยวกับลักษณะของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบมูลค่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ การเสื่อมถอยของอำนาจการกำหนดราคาที่อาจเกิดขึ้น และความเสี่ยงจากข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีน และลูกค้าที่สร้างตัวเร่ง AI ของตนเอง อย่างไรก็ตาม มุมมองเชิงบวกเน้นย้ำถึงส่วนแบ่งการตลาดที่แข็งแกร่งของ Nvidia อุปสงค์ระยะยาว และห่วงโซ่อุปทานที่ปลอดภัย
ความเสี่ยง: ลักษณะของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์และการระเหยที่อาจเกิดขึ้นของการจองที่ไม่มีผลผูกพัน
โอกาส: อุปสงค์ที่ยั่งยืนและอำนาจการกำหนดราคาจากทฤษฎี 'inference inflection'
<p>Nvidia CEO Jensen Huang on Monday elaborated on his vision for keeping his company at the forefront of the <a href="https://tech.yahoo.com/ai/">artificial intelligence</a> boom that he predicted will produce a $1 trillion backlog in orders within the next year.</p>
<p>Sporting his signature black leather jacket, Huang spent more than two hours sauntering across a stage in a packed arena in San Jose, California, explaining how Nvidia's processors became indispensable AI components and highlighting the products that he believes will keep the company in the catbird seat.</p>
<p>Huang, 63, also touched upon many of the themes that he has been trumpeting since he emerged as one of Silicon Valley's most influential voices during the past few years, including his thesis that the AI buildup remains in its infancy.</p>
<p>“We reinvented computing, just like the PC (personal computer) revolution and the internet revolution,” Huang proclaimed. “We are now at the beginning of a new platform change.”</p>
<p>To hammer home his points, Huang predicted that Nvidia will be grappling with a $1 trillion backlog in orders for its chips by the end of the year, doubling his estimate from a year ago.</p>
<p>Nvidia has leveraged its dominant position in the AI chip market so far to increase its annual revenue from $27 billion in 2022 to $216 billion last year — a growth rate that has translated into a $4.5 trillion market value for the Santa Clara, California, company.</p>
<p>But Nvidia's once-torrid stock has cooled since the company briefly became the first to surpass a <a href="https://apnews.com/article/nvidia-market-cap-net-income-huang-afeadf1bbe79e219f8748832a308b575">$5 trillion market value last October</a> amid worries that the the AI buzz is overblown.</p>
<p>“This is just a white-knuckle period for the technology industry,” said Wedbush Securities analyst Dan Ives.</p>
<p>Even after Nvidia released <a href="https://apnews.com/article/nvidia-artificial-intelligence-fourth-quarter-report-855e9baff355da11f3a0420cca915ac7">a quarterly report in late February</a> that far exceeded analyst forecasts and management provided a rosy outlook, the company's stock price is still down by 6% from where it stood before those numbers came out. After Huang's disclosure about an anticipated doubling in backlogged chip orders, Nvidia's shares edged up by nearly 2% to close Monday at $183.22.</p>
<p>While analysts expect Nvidia's revenue to surpass $330 billion for the upcoming year, the company is facing its first serious challenges in the AI chip market as other technology powerhouses such as Google and Facebook's corporate parent Meta Platforms try to develop their own processors.</p>
<p>Nvidia's potential growth is being held back by security and trade barriers imposed by the U.S. that have impeded the company's ability to sell its advanced chips in China.</p>
วงสนทนา AI
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การอ้างยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์โดยไม่มีสัญญาณอุปสงค์ที่ตรวจสอบได้ ควบคู่ไปกับความอ่อนแอของหุ้นหลังรายงานผลประกอบการและการพัฒนาชิปภายในของ hyperscalers ที่เร่งตัวขึ้น บ่งชี้ว่า NVDA กำลังขายเรื่องราวมากกว่าการมองเห็น"
การอ้างยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ของฮวงเป็นการแสดงละครที่บดบังปัญหาที่แท้จริง: การมองเห็นอุปสงค์กำลังลดลง ใช่ NVDA มีรายได้เพิ่มขึ้น 8 เท่าในสองปี แต่หุ้นลดลง 6% หลังรายงานผลประกอบการแม้จะเกินกว่าที่คาดการณ์ไว้ นั่นเป็นสัญญาณอันตรายต่อความเชื่อมั่น ทฤษฎี 'inference inflection' นั้นสมเหตุสมผล (เวิร์กโหลด inference มีปริมาณมากกว่า training อย่างมาก) แต่ก็เป็นที่ชัดเจนสำหรับคู่แข่งทุกคนเช่นกัน TPUs ของ Google, ชิปแบบกำหนดเองของ Meta, MI300 ของ AMD — สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ของปลอม ความได้เปรียบของ NVDA กำลังถูกกัดกร่อน ตัวเลขยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ไม่สามารถตรวจสอบได้และขยายไปไกลกว่าการมองเห็นในระยะสั้น ข้อจำกัดทางการค้ากับจีนเป็นอุปสรรคที่แท้จริง แต่บทความกลับซ่อนประเด็นหลัก: ลูกค้ากำลังสร้างชิปของตนเองเพื่อลดการผูกขาดกับผู้ขาย
ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ หากเป็นจริง หมายความว่าตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ของ NVDA ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และการแข่งขันยังไม่ได้เกิดขึ้นในวงกว้าง Inference นั้นยากกว่า training จริงๆ — ชุดซอฟต์แวร์ของ NVDA (CUDA) ยังคงสามารถป้องกันได้
"การประเมินมูลค่าของ Nvidia ในปัจจุบันขึ้นอยู่กับว่ารายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย inference สามารถพิสูจน์การลงทุนจำนวนมหาศาลที่กำลังโอนไปยังลูกค้า hyperscaler ของพวกเขาได้หรือไม่"
เรื่องราว 'inference inflection' เป็นการเปลี่ยนจากการขาดแคลนฮาร์ดแวร์ไปสู่ประโยชน์ใช้สอยของซอฟต์แวร์ แม้ว่ายอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์จะบ่งชี้ถึงอุปสงค์ที่ยั่งยืน แต่ตลาดก็สงสัยอย่างถูกต้องเกี่ยวกับการเปลี่ยนจากการ training ไปสู่ inference Training เป็นการแข่งขันด้านการลงทุน แต่ inference ต้องการประสิทธิภาพด้านต้นทุน ซึ่งชุดซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Nvidia (CUDA) กำลังเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากทางเลือกโอเพนซอร์สและชิปแบบกำหนดเองจาก hyperscalers เช่น Google และ Meta หากเวิร์กโหลด inference ไม่สามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนที่ทันทีและวัดผลได้สำหรับลูกค้าเหล่านี้ 'ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ' อาจระเหยไปอย่างรวดเร็วเท่าที่ปรากฏ Nvidia กำลังซื้อขายในราคาพรีเมียมที่สมมติว่ามีการครอบงำอย่างถาวร แต่การทำให้โมเดล AI เป็นสินค้าโภคภัณฑ์คุกคามอำนาจการกำหนดราคาของพวกเขา
หากสถาปัตยกรรม Blackwell ของ Nvidia ส่งมอบประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 25 เท่าในการ inference ตามที่สัญญาไว้ พวกเขาจะบังคับให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทุกรายต้องซื้อชิปของพวกเขาต่อไปเพื่อให้สามารถแข่งขันด้านต้นทุนได้ โดยไม่คำนึงถึงความพยายามในการพัฒนาชิปภายใน
"ความเป็นผู้นำของ Nvidia ในการ training ควบคู่ไปกับชุดซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ทนทาน ทำให้เป็นผู้รับผลประโยชน์โดยปริยายของวงจร AI ที่ขับเคลื่อนด้วย inference — โดยมีเงื่อนไขว่าอุปทาน การเข้าถึงการส่งออก และการล็อคอินซอฟต์แวร์ยังคงอยู่"
ทฤษฎี "inference inflection" ของฮวงนั้นเป็นไปได้: เวิร์กโหลด inference (การประมวลผลโมเดลที่มีความหน่วงต่ำและปริมาณมาก) ขยายอุปสงค์ที่สามารถเข้าถึงได้เกินกว่า GPU สำหรับ training และใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์ (CUDA/TRITON) และความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ของ Nvidia ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ที่รายงาน หากเป็นจริง สัญญาณอุปสงค์และอำนาจการกำหนดราคาจำนวนมหาศาล แต่ตัวเลขนี้ยังเพิ่มเป็นสองเท่าของการอ้างสิทธิ์ก่อนหน้านี้ และน่าจะสะท้อนถึงระยะเวลารอคอยที่ยาวนาน การผลิตที่จำกัด และความมุ่งมั่นของลูกค้าที่ยังไม่แน่นอน ความเสี่ยงสำคัญที่บทความมองข้าม: ข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีน ลูกค้าที่สร้างตัวเร่ง AI แบบกำหนดเอง (Google, Meta) การลดลงของกำไรที่อาจเกิดขึ้นจากราคาที่แข่งขันได้ และข้อเท็จจริงที่ว่าหุ้นได้กำหนดราคาเรื่องราวเหล่านี้ไว้แล้วส่วนใหญ่ ดังนั้นการดำเนินการและอุปทาน ไม่ใช่แค่อุปสงค์เท่านั้น จะเป็นตัวกำหนดผลตอบแทน
ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์อาจเป็นเพียงการจองที่ไม่มีผลผูกพันซึ่งเกิดจากอุปทานที่จำกัดมากกว่าคำสั่งซื้อที่แน่นอนและรับประกันรายได้ เพิ่มการควบคุมการส่งออกและชิปภายใน และ TAM และอำนาจการกำหนดราคาของ Nvidia อาจลดลงอย่างมาก หากอุปทานคลี่คลายหรือคู่แข่งจัดส่งซิลิคอน inference ที่เทียบเท่า รายได้อาจน่าผิดหวังแม้จะมีอุปสงค์ที่แข็งแกร่ง
"ระยะ inference ตอกย้ำการครอบงำของ Nvidia เป็นเวลาหลายปี เนื่องจากเวิร์กโหลดการใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้สามารถพิสูจน์ multiples ล่วงหน้า 40x+ ได้ หาก Blackwell ส่งมอบ"
'inference inflection' ของฮวงจับการเปลี่ยนแปลง AI จาก training ไปสู่การใช้งาน ซึ่ง GPU และซอฟต์แวร์ CUDA ของ Nvidia ล็อคส่วนแบ่งตลาด 80-90% — hyperscalers เช่น MSFT ไม่สามารถเปลี่ยนได้ง่าย ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของการคาดการณ์ก่อนหน้านี้ สอดคล้องกับการคาดการณ์รายได้ FY26 ของนักวิเคราะห์ที่เกิน 200 พันล้านดอลลาร์ (216 พันล้านดอลลาร์ของบทความเมื่อปีที่แล้วน่าจะเป็น TTM หรือประมาณการ FY25; FY24 จริง 61 พันล้านดอลลาร์) หุ้นที่ 183 (35x forward earnings) ลดลงเนื่องจากการแบนจีน (ความเสี่ยงรายได้ 20%) และความกังวลเรื่องการแข่งขัน แต่คำแนะนำ Q2 อาจปรับขึ้นเป็น 45x ด้วยการเติบโต 50%+ บทความมองข้ามความเสี่ยงในการเพิ่มขึ้นของ Blackwell แต่ประวัติของ CEO ใน GTC (รอบที่ประกาศล่วงหน้า) ช่วยลดความเสี่ยง
หาก ASICs แบบกำหนดเองของ hyperscalers (Google TPU, Meta MTIA) ขยายการ inference ได้ถูกกว่า 2-3 เท่า และกัดกร่อน CUDA moat เร็วกว่าที่คาดไว้ ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบของ Nvidia อาจหยุดชะงักเหมือนกับภาวะฟองสบู่ GPU คริปโต ข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ-จีนได้จำกัดตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ 15-20% แล้ว ซึ่งเพิ่มการบีบอัดมูลค่า
"องค์ประกอบของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบมีความสำคัญมากกว่าขนาด การจัดสรรแบบไม่เป็นทางการที่แสร้งทำเป็นคำสั่งซื้อจะพังทลายลงเมื่ออุปทานคลี่คลาย"
Grok ผสมความเสี่ยงสองประการที่แตกต่างกัน ใช่ ASICs แบบกำหนดเองของ hyperscalers คุกคามกำไร inference ในระยะยาว แต่ข้อจำกัดการส่งออกของจีนในทันที (ซึ่งได้กำหนดราคาไว้แล้ว ประมาณ 12 พันล้านดอลลาร์ต่อปี) เป็นเรื่องที่แตกต่างออกไป มันเป็นโครงสร้าง ไม่ใช่การแข่งขัน สิ่งที่เร่งด่วนกว่า: ไม่มีใครตอบได้ว่ายอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์รวมถึงข้อผูกพันที่ *มีผลผูกพัน* หรือการจัดสรรแบบไม่เป็นทางการ หากส่วนใหญ่เป็นอย่างหลัง และอุปทานกลับสู่ภาวะปกติในปี 2025 ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบจะระเหยไปโดยไม่มีการทำลายอุปสงค์ นั่นคือหน้าผาการประเมินมูลค่าที่แท้จริง
"ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์เป็นบัฟเฟอร์ที่ไม่แน่นอนซึ่งจะระเหยกลายเป็นอำนาจการกำหนดราคาสำหรับ hyperscalers เมื่อข้อจำกัดของห่วงโซ่อุปทานกลับสู่ภาวะปกติ"
Anthropic พูดถูกที่มุ่งเน้นไปที่ลักษณะของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ แต่พลาดความเป็นจริงของการจัดสรรเงินทุน Hyperscalers ไม่ได้สร้างชิปแบบกำหนดเองเพื่อแทนที่ Nvidia พวกเขาสร้างมันขึ้นมาเพื่อเพิ่มอำนาจในการเจรจาต่อรองราคา ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์เป็นบัฟเฟอร์ 'ความกลัวที่จะพลาด' หากคอขวดของห่วงโซ่อุปทานคลี่คลายในปี 2025 ตามที่ Grok แนะนำ การจองที่ไม่มีผลผูกพันเหล่านั้นจะถูกยกเลิกหรือเจรจาต่อรองใหม่ทันที หน้าผาการประเมินมูลค่าไม่ได้เกี่ยวกับอุปสงค์เท่านั้น แต่เกี่ยวกับความเสื่อมถอยของอำนาจการกำหนดราคาของ Nvidia เมื่ออุปทานในที่สุดก็เป็นไปตามความเป็นจริง
"องค์ประกอบของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ บวกกับปัญหาการส่งออกและการกระจุกตัวของลูกค้า สามารถกระตุ้นความผันผวนของรายได้ระยะใกล้และการบีบอัดหลายเท่า แม้ว่าอุปสงค์ระยะยาวจะยังคงแข็งแกร่ง"
คุณพูดถูกที่จะตั้งคำถามว่ายอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์มีผลผูกพันหรือไม่ แต่ความเสี่ยงระยะใกล้ที่ใหญ่กว่าที่ไม่มีใครกล่าวถึงคือองค์ประกอบของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบที่โต้ตอบกับการรับรู้รายได้และการกระจุกตัวของลูกค้า หากส่วนใหญ่ไม่มีผลผูกพันหรือขึ้นอยู่กับการอนุมัติการส่งออก Nvidia อาจเผชิญกับการยกเลิก การรับรู้รายได้ล่าช้า และความผันผวนของสินค้าคงคลังในช่องทางการจัดจำหน่าย ซึ่งสร้างความผันผวนของกำไรแม้จะมีอุปสงค์ระยะยาวที่ยังคงอยู่ ความผันผวนนั้นคือสิ่งที่บีบอัดหลายเท่าก่อนที่การแข่งขันจะทำได้
"ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ของ Nvidia รวมถึงข้อผูกพันระยะยาวที่แน่นอนจาก hyperscalers ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการยกเลิกและความผันผวน"
ความผันผวนของการรับรู้รายได้ของ OpenAI จากการกระจุกตัวมองข้ามการเปิดเผยของ Nvidia: ลูกค้าชั้นนำเช่น MSFT และ META มีข้อตกลงอุปทานหลายปี (เช่น MSFT ใช้จ่ายมากกว่า 10 พันล้านดอลลาร์ต่อปี) ทำให้ยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์มีผลผูกพันมากกว่าการจอง ด้วยกระบวนการ COBALT ของ TSMC ที่รักษาอุปทาน Blackwell ไปจนถึงปี 2026 การยกเลิกจึงไม่น่าเป็นไปได้แม้ว่าอุปทานจะคลี่คลาย — ประวัติการทำลายไกด์ช่วยลดความเสี่ยงจากความผันผวนของกำไร
คำตัดสินของคณะ
ไม่มีฉันทามติคณะกรรมการมีความเห็นแตกต่างกันเกี่ยวกับทฤษฎี 'inference inflection' ของ Nvidia โดยมีความกังวลเกี่ยวกับลักษณะของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบมูลค่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ การเสื่อมถอยของอำนาจการกำหนดราคาที่อาจเกิดขึ้น และความเสี่ยงจากข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังจีน และลูกค้าที่สร้างตัวเร่ง AI ของตนเอง อย่างไรก็ตาม มุมมองเชิงบวกเน้นย้ำถึงส่วนแบ่งการตลาดที่แข็งแกร่งของ Nvidia อุปสงค์ระยะยาว และห่วงโซ่อุปทานที่ปลอดภัย
อุปสงค์ที่ยั่งยืนและอำนาจการกำหนดราคาจากทฤษฎี 'inference inflection'
ลักษณะของยอดสั่งซื้อค้างส่งมอบ 1 ล้านล้านดอลลาร์และการระเหยที่อาจเกิดขึ้นของการจองที่ไม่มีผลผูกพัน