โดย Maksym Misichenko · Nasdaq ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการส่วนใหญ่มีมุมมองที่เป็นหมีต่อทฤษฎี AI capex 7 แสนล้านดอลลาร์ โดยอ้างถึงความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการนำ AI ไปใช้ การบีบอัดกำไรเนื่องจากการแข่งขัน ความผันผวนของ AI capex และความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ เช่น การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานในไต้หวัน
ความเสี่ยง: ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานในไต้หวัน และลักษณะที่ผันผวนของ AI capex
โอกาส: ความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่แข็งแกร่ง สนับสนุนการเติบโตสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Nvidia และ Broadcom
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีตั้งเป้าใช้จ่ายเกือบ 7 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปีนี้เพียงปีเดียว
ความต้องการใช้งานมีสูง ส่งผลให้บริษัทผู้ออกแบบชิปและบริษัทผู้ให้บริการคลาวด์มีรายได้เติบโตอย่างก้าวกระโดด
หุ้นกลุ่มเทคโนโลยี โดยเฉพาะ Magnificent Seven ได้ขับเคลื่อนดัชนี S&P 500 ให้สูงขึ้นในช่วงสามปีที่ผ่านมา และแม้ว่านักลงทุนจะขายหุ้นบางส่วนออกไปในช่วงต้นปีนี้ การเคลื่อนไหวดังกล่าวอาจเป็นเพียงชั่วคราว สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเรื่องราวของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ขับเคลื่อนการเติบโตในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้นยังห่างไกลจากจุดสิ้นสุด อันที่จริง มันอาจเพิ่งเริ่มต้นขึ้นเท่านั้น เนื่องจาก AI ในปัจจุบันกำลังก้าวจากการวิจัยสู่การใช้งานจริง
ปีนี้ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในเรื่องราวนี้ เนื่องจากบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่กำลังทุ่มเทการลงทุนในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่เพื่อรองรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ แต่เพื่อรักษาคำมั่นสัญญาที่มีต่อลูกค้าในปัจจุบัน บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft และ Meta Platforms วางแผนที่จะใช้จ่ายเกือบ 7 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในการเพิ่มขีดความสามารถนี้ในปี 2026
AI จะสร้างมหาเศรษฐีคนแรกของโลกที่มีทรัพย์สิน 1 ล้านล้านดอลลาร์ได้หรือไม่? ทีมงานของเราเพิ่งเผยแพร่รายงานเกี่ยวกับบริษัทเล็กๆ ที่ไม่เป็นที่รู้จักแห่งหนึ่ง ซึ่งถูกเรียกว่า "ผู้ผูกขาดที่ขาดไม่ได้" ซึ่งจัดหาเทคโนโลยีที่สำคัญที่ทั้ง Nvidia และ Intel ต้องการ อ่านต่อ »
ด้วยเหตุนี้ การคาดการณ์ของฉันคือหุ้นโครงสร้างพื้นฐาน AI จะทำผลงานได้ดีกว่า S&P 500 ในปีนี้ มาดูเรื่องราวทั้งหมดกัน
เราจะเริ่มต้นด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI มันคืออะไรกันแน่? มันรวมถึงองค์ประกอบทั้งหมดที่ทำให้การฝึกฝนและการใช้งาน AI เป็นไปได้ ตั้งแต่ชิปไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เครือข่าย และศูนย์ข้อมูลที่สมบูรณ์ บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่ฉันกล่าวถึงข้างต้นเป็นผู้เล่นในโครงสร้างพื้นฐาน เช่นเดียวกับบริษัทชิปยักษ์ใหญ่อย่าง Nvidia และบริษัทเครือข่ายชั้นนำอย่าง Broadcom และนี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้น
ตอนนี้ มาพิจารณาสิ่งที่เกิดขึ้นในยุคบูมของ AI นี้กัน เมื่อไม่กี่ปีก่อน นักลงทุนเริ่มกว้านซื้อหุ้น AI เมื่อพวกเขาตระหนักถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ AI สามารถนำไปใช้ในหลากหลายวิธี ทั่วทั้งอุตสาหกรรม และในชีวิตประจำวันของเรา AI สามารถช่วยให้บริษัทและบุคคลประหยัดเวลาและเงิน และเพิ่มนวัตกรรมได้ ทั้งหมดนี้เป็นข่าวดีสำหรับผลกำไรขององค์กร ผู้ชนะจะเป็นบริษัทที่พัฒนาและจำหน่าย AI รวมถึงผู้ที่ใช้มัน และนักลงทุนตั้งเป้าที่จะเดิมพันกับผู้เล่นเหล่านี้ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ระยะแรกของ AI เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และบริษัทโครงสร้างพื้นฐานได้รับประโยชน์อย่างชัดเจนเมื่อลูกค้าแห่กันไปหาชิป เซิร์ฟเวอร์ และผลิตภัณฑ์และบริการอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ เช่น Nvidia และ Broadcom รายงานรายได้ที่เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดในแต่ละไตรมาส
แต่การฝึกฝนไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว มันเป็นงานที่จะดำเนินต่อไป และนอกเหนือจากนั้น โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนใหม่เหล่านี้จะถูกนำไปใช้แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง ที่นี่ พวกเขาต้องการชิป อุปกรณ์เครือข่าย และอื่นๆ เพื่อช่วยในกระบวนการ "คิด" เพื่อให้พวกเขาสามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้
เมื่อโมเดลเหล่านี้ถูกนำไปใช้บ่อยขึ้น และด้วยวิธีที่ซับซ้อนและแม่นยำยิ่งขึ้น บริษัทต่างๆ จะต้องการผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายมากขึ้นจากบริษัทโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมาก
กระบวนการทั้งหมดนี้กำลังเริ่มได้รับแรงผลักดันในขณะนี้ Amazon เพิ่งยกตัวอย่าง โดยได้กล่าวถึงแผนการใช้จ่ายของบริษัท โดยคาดการณ์การใช้จ่ายฝ่ายทุน 2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปีนี้เพื่อรองรับความต้องการของลูกค้า Amazon Web Services (AWS) AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยนำเสนอทั้งผลิตภัณฑ์และบริการ AI และไม่ใช่ AI บริษัทกล่าวว่ามีเป้าหมายที่จะสร้างรายได้จากการลงทุนจำนวนมากนี้ในช่วงสองปีข้างหน้า โดยพิจารณาจากข้อตกลงปัจจุบันกับลูกค้า
ข้อความล่าสุดจากผู้ผลิตชิป บริษัทเครือข่าย และบริษัทศูนย์ข้อมูลอื่นๆ มีเหมือนกันคือ: ความต้องการใช้งาน AI กำลังพุ่งสูงขึ้น สิ่งนี้บ่งชี้ว่าบริษัทเหล่านี้จะยังคงรายงานการเติบโตที่ก้าวกระโดดในไตรมาสที่จะถึงนี้ และรายงานที่เราเห็นในช่วงไตรมาสนี้สนับสนุนแนวคิดนี้ Alphabet, Amazon และ Meta ผลักดันการเติบโตของกำไร S&P 500 ให้สูงกว่า 27% ซึ่งจะเป็นระดับสูงสุดนับตั้งแต่ปี 2021 John Butters นักวิเคราะห์อาวุโสด้านผลกำไรของ FactSet เขียนไว้ในบันทึกเมื่อวันที่ 4 พฤษภาคม
ในขณะเดียวกัน Morningstar ชี้ว่าหุ้น AI กำลังซื้อขายที่ส่วนลดมากที่สุดในรอบเจ็ดปี ตามรายงานของ CNBC
การพิจารณาดูราคาหุ้นของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ด้าน AI หลายแห่งเมื่อเทียบกับประมาณการกำไร แสดงให้เห็นว่ามูลค่าได้ลดลงอย่างมากแล้ว
ในขณะเดียวกัน เรากำลังเข้าสู่ระยะใหม่ของการเติบโตของ AI: วันนี้และในอนาคต บริษัทต่างๆ กำลังใช้ AI ส่งผลให้รายได้เพิ่มขึ้นอย่างแข็งแกร่งสำหรับผู้เล่นในโครงสร้างพื้นฐาน และการลงทุนจำนวนมากของผู้เล่นในโครงสร้างพื้นฐานในด้านขีดความสามารถ โดยอิงตามคำมั่นสัญญาของลูกค้า บ่งชี้ว่าโอกาสในการสร้างรายได้นี้จะมีขนาดใหญ่
การเติบโตนี้ ควบคู่ไปกับมูลค่าที่น่าสนใจ อาจกระตุ้นให้นักลงทุนเข้ามาลงทุนในหุ้น AI - เราได้เห็นแรงผลักดันดังกล่าวในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา - และนั่นคือเหตุผลที่การคาดการณ์ของฉันคือผู้เล่นในโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะทำผลงานได้ดีกว่าตลาดในปี 2026
เคยรู้สึกเหมือนพลาดโอกาสในการซื้อหุ้นที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดหรือไม่? ถ้าอย่างนั้นคุณจะต้องอยากฟังสิ่งนี้
ในโอกาสที่หาได้ยาก ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราจะออกคำแนะนำหุ้น “Double Down” สำหรับบริษัทที่พวกเขาคิดว่ากำลังจะพุ่งขึ้น หากคุณกังวลว่าพลาดโอกาสในการลงทุนไปแล้ว ตอนนี้เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะซื้อก่อนที่จะสายเกินไป และตัวเลขก็พูดได้ด้วยตัวเอง:
Nvidia: หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อเรา Double Down ในปี 2009 คุณจะมี 558,200 ดอลลาร์สหรัฐฯ!Apple:* หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อเรา Double Down ในปี 2008 คุณจะมี 55,853 ดอลลาร์สหรัฐฯ!Netflix: หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อเรา Double Down ในปี 2004 คุณจะมี 471,827 ดอลลาร์สหรัฐฯ!
ขณะนี้ เรากำลังออกการแจ้งเตือน “Double Down” สำหรับสามบริษัทที่น่าทึ่ง ซึ่งพร้อมใช้งานเมื่อคุณเข้าร่วม Stock Advisor และอาจไม่มีโอกาสเช่นนี้อีกแล้วในเร็วๆ นี้
**ผลตอบแทน Stock Advisor ณ วันที่ 10 พฤษภาคม 2026. *
Adria Cimino ถือหุ้นใน Amazon และ Oracle The Motley Fool มีหุ้นและแนะนำ Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia และ Oracle The Motley Fool มีนโยบายการเปิดเผยข้อมูล.
มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในที่นี้เป็นมุมมองและความคิดเห็นของผู้เขียน และไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงมุมมองและความคิดเห็นของ Nasdaq, Inc.
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"หุ้นโครงสร้างพื้นฐานยังคงเป็นการลงทุนที่เชื่อถือได้เพียงอย่างเดียว แต่เฉพาะในกรณีที่นักลงทุนให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพกระแสเงินสดมากกว่าตัวเลขการใช้จ่ายฝ่ายทุนดิบที่เก็งกำไรซึ่งกำลังครอบงำเรื่องราวในปัจจุบัน"
บทความนี้ผสมปนเปค่าใช้จ่ายฝ่ายทุนจำนวนมหาศาลกับผลกำไรในอนาคตที่รับประกันได้ ซึ่งเป็นการสันนิษฐานที่อันตรายในวงจรฮาร์ดแวร์ที่ต้องใช้เงินทุนจำนวนมาก แม้ว่าการใช้จ่าย 7 แสนล้านดอลลาร์จะเป็นเรื่องจริง แต่กลยุทธ์ 'สร้างมันขึ้นมาแล้วพวกเขาจะมา' สันนิษฐานว่าเส้นทางที่เป็นเส้นตรงสู่การสร้างรายได้ ซึ่งละเลยความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการนำ AI ไปใช้ในองค์กร หากอัตราการใช้งาน GPU คงที่ หรือหากบริษัทซอฟต์แวร์ในรูปแบบบริการ (SaaS) ไม่สามารถแสดงการขยายตัวของกำไรที่มีนัยสำคัญจากการรวม AI ได้ เรากำลังเผชิญกับภาวะอุปทานล้นตลาดแบบคลาสสิก ฉันยังคงมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับชั้นโครงสร้างพื้นฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Broadcom (AVGO) และ Nvidia (NVDA) แต่เฉพาะในกรณีที่นักลงทุนมุ่งเน้นไปที่การแปลงกระแสเงินสดอิสระ แทนที่จะเป็นการเติบโตของรายได้ส่วนบน ซึ่งปัจจุบันถูกปั่นราคาอย่างผิดธรรมชาติโดยการสนับสนุนซึ่งกันและกันภายในกลุ่ม Magnificent Seven
ความเสี่ยงหลักคือ 'หน้าผา capex' ที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเผชิญแรงกดดันจากนักลงทุนสำหรับเงินปันผลที่สูงขึ้นหรือการซื้อหุ้นคืน จะลดการใช้จ่ายลงอย่างกะทันหัน หาก ROI จากการเพิ่มรายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังคงไม่ชัดเจนจนถึงปี 2026
"capex ที่ผูกพันไว้ 7 แสนล้านดอลลาร์ ให้ผลตอบแทนรายได้ 2-3 ปีสำหรับ NVDA และ AVGO ทำให้พวกเขามีศักยภาพที่จะทำผลงานได้ดีกว่า S&P 2 เท่าในปี 2026 หากการอนุมานสร้างรายได้ตามที่คาดการณ์ไว้"
การคาดการณ์ capex 7 แสนล้านดอลลาร์ของบทความจาก AMZN, MSFT, GOOG, META สำหรับปี 2026 (สังเกตความไม่สอดคล้องกับ 'ปีนี้') บ่งชี้ถึงความต้องการ AI ที่แข็งแกร่ง ขับเคลื่อนการเพิ่มกำลังการผลิต Blackwell ของ NVDA และการพุ่งขึ้นของเครือข่ายของ AVGO โดยกำไรไตรมาส 1 แสดงให้เห็นแล้วว่า Big Tech เพิ่ม EPS ของ S&P ขึ้น 27% เวิร์กโหลดการอนุมานจะยืดวงจรเกินกว่าการฝึกอบรม สนับสนุนการเติบโต 30-50% สำหรับผู้นำโครงสร้างพื้นฐานเทียบกับ 10-15% ของ S&P การประเมินมูลค่าได้รับการปรับปรุงใหม่ - NVDA ที่ ~40x fwd P/E จากประมาณการ EPS 50%+ ดูสมเหตุสมผลหลังจากการปรับฐาน อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้สันนิษฐานว่าการดำเนินการเป็นไปอย่างราบรื่นท่ามกลางข้อจำกัดด้านอุปทาน
การใช้จ่ายฝ่ายทุนจำนวนมหาศาลของ Hyperscalers อาจนำไปสู่ภาวะอุปทานล้นตลาดหาก AI ROI ทำให้ผิดหวัง หรือการนำไปใช้ในองค์กรช้าลง ซึ่งสะท้อนถึงภาวะฟองสบู่โทรคมนาคมที่การสร้างโครงสร้างพื้นฐานมากเกินไปทำลายผลตอบแทน ข้อจำกัดของโครงข่ายไฟฟ้า (เช่น สหรัฐฯ ต้องการกำลังการผลิตใหม่ 100GW+) อาจทำให้การเพิ่มกำลังการผลิตในปี 2026 ล่าช้า ส่งผลให้ upside ถูกจำกัด
"บทความนี้เข้าใจผิดว่า capex ที่ยั่งยืนเป็นการเร่ง capex และสันนิษฐานว่าการประเมินมูลค่าปัจจุบันยังไม่ได้กำหนดราคาของวงจรการใช้จ่าย 7 แสนล้านดอลลาร์"
บทความนี้ผสมปนเปสองปรากฏการณ์ที่แตกต่างกัน: (1) การใช้จ่ายฝ่ายทุนที่เพิ่มขึ้นโดย Hyperscalers ซึ่งเป็นเรื่องจริงและมีเอกสารหลักฐาน (2) การสันนิษฐานว่าสิ่งนี้จะแปลเป็นผลตอบแทนหุ้นที่สูงเกินจริง ตัวเลข 7 แสนล้านดอลลาร์นั้นถูกต้อง แต่ทำให้เข้าใจผิด - ไม่ใช่ส่วนเพิ่มจากปีก่อนๆ เป็นการต่อเนื่องของแนวโน้มที่ถูกกำหนดราคาไว้แล้ว Nvidia ซื้อขายที่ ~30x forward P/E; Broadcom ~25x การ "ส่วนลดมากที่สุดในรอบเจ็ดปี" ของ Morningstar ถูกเลือกมาอย่างดี - อัตราส่วนเหล่านี้ยังคงสูงกว่าระดับปี 2019 ถึง 40-60% บทความยังผสมปนเปความต้องการโครงสร้างพื้นฐานกับผลตอบแทนหุ้นโครงสร้างพื้นฐาน หาก capex ถูกผูกพัน แต่กำไรลดลงเนื่องจากการแข่งขัน (AMD ได้ส่วนแบ่งตลาด หรือชิปแบบกำหนดเองกัดเซาะคูเมืองของ Nvidia) หุ้นโครงสร้างพื้นฐานจะมีผลงานต่ำกว่าที่คาดไว้ แม้ว่ารายได้จะแข็งแกร่งก็ตาม สิ่งที่ขาดหายไปอย่างสำคัญคือจะเกิดอะไรขึ้นหาก AI ROI ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง และ Hyperscalers ถอนตัวในปี 2027-28
หาก capex สะท้อนถึงคำมั่นสัญญาของลูกค้าที่ถูกล็อคไว้จนถึงปี 2027 อย่างแท้จริง และหากเวิร์กโหลดการอนุมานขยายตัวเร็วกว่าที่คาดไว้ หุ้นโครงสร้างพื้นฐานอาจมีมูลค่าเพิ่มขึ้น แต่บทความนี้ไม่ได้ให้หลักฐานใดๆ เกี่ยวกับคำมั่นสัญญาที่ "ถูกล็อคไว้" - นั่นคือการคาดเดาที่นำเสนอเป็นข้อเท็จจริง
"คลื่น AI capex มีความผันผวนและอาจถึงจุดสูงสุดในปี 2026 ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการชะลอตัวของรายได้และการบีบอัดหลายเท่า แม้ว่าการนำ AI ไปใช้จะยังคงอยู่ก็ตาม"
การมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อเอาชนะ S&P 500 ขึ้นอยู่กับเรื่องราวการเติบโต: AWS และ Hyperscalers จะป้อนวงจร capex หลายปี โดยมีงบประมาณประมาณ 7 แสนล้านดอลลาร์สำหรับปี 2026 นัยนี้มีผลอย่างยิ่งต่อ Nvidia, Broadcom และบริษัทคลาวด์คู่แข่ง เนื่องจากการฝึกโมเดลกำลังย้ายไปสู่การใช้งาน อย่างไรก็ตาม กรณีหมีก็ซุ่มซ่อนอยู่: AI capex มีความผันผวนและไม่สม่ำเสมอ และ upside ของรายได้ขึ้นอยู่กับการนำ AI ไปใช้อย่างต่อเนื่องและอำนาจในการกำหนดราคาในวงจรที่ต้องใช้เงินทุนจำนวนมาก หากการเติบโตของคลาวด์ช้าลง กำไรลดลงเนื่องจากต้นทุนกำลังการผลิต พลังงาน และการระบายความร้อนเพิ่มขึ้น และการประเมินมูลค่าไม่ชดเชยการเติบโตของรายได้ส่วนบนที่ช้าลง upside ขึ้นอยู่กับการจับกำไร ไม่ใช่แค่รายได้
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุด: ความต้องการ AI capex มีการโหลดล่วงหน้าและมีความผันผวนสูง วงจร capex สูงสุดอาจมาถึงเร็วกว่าที่คาด และการเติบโตของคลาวด์อาจชะลอตัวลง ทำให้เกิดภาวะเงินเฟ้อของการประเมินมูลค่า แม้ว่าการนำ AI ไปใช้ในระยะยาวจะยังคงอยู่ก็ตาม
"ทฤษฎีโครงสร้างพื้นฐาน AI ละเลยความเสี่ยงหางกะเทยที่หายนะของความเข้มข้นของห่วงโซ่อุปทานที่รุนแรงในไต้หวัน"
Claude มีสิทธิ์ที่จะชี้ให้เห็นถึงความเข้าใจผิดเรื่อง "การล็อคไว้" แต่ทุกคนกำลังเพิกเฉยต่อความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ หาก TSMC เผชิญกับการหยุดชะงักเพียงเล็กน้อยในไต้หวัน ทฤษฎี capex 7 แสนล้านดอลลาร์ทั้งหมดสำหรับ Nvidia และ Broadcom จะหายไป โดยไม่คำนึงถึง ROI ของซอฟต์แวร์ เรากำลังเดิมพันเศรษฐกิจโลกด้วยห่วงโซ่อุปทานที่มีความเข้มข้นสูง "หน้าผา capex" ไม่ใช่แค่เรื่อง ROI เท่านั้น แต่เป็นเรื่องของความเปราะบางของห่วงโซ่อุปทานทางกายภาพที่ไม่มีใครที่นี่ได้กำหนดราคาไว้ในแบบจำลองการประเมินมูลค่าของพวกเขาอย่างเต็มที่
"ข้อจำกัดของห่วงโซ่อุปทานและพลังงานที่เชื่อมโยงกัน อาจบังคับให้ Hyperscalers ต้องจัดสรร capex 7 แสนล้านดอลลาร์ใหม่ จาก GPU ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน"
Gemini ยกประเด็นความเสี่ยงของไต้หวันอย่างถูกต้อง แต่เชื่อมโยงไม่เพียงพอไปยังประเด็นโครงข่ายไฟฟ้าของ Grok - โรงงาน TSMC ก็ใช้พลังงานมากเช่นกัน และเงินอุดหนุนจาก CHIPS Act ของสหรัฐฯ จะไม่สามารถแก้ไขความล่าช้าในการส่งกำลังที่ต้องใช้เวลา 5-7 ปี (ข้อมูล FERC) หากศูนย์ข้อมูลคิดเป็น 8% ของไฟฟ้าในสหรัฐฯ ภายในปี 2030 (EIA) Hyperscalers จะจัดสรร capex ระหว่าง GPU และเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ทำให้ volumes Blackwell ปี 2026 ของ NVDA ได้รับผลกระทบมากที่สุดท่ามกลางอัตราเงินเฟ้อต้นทุนพลังงาน 20-30%
"ความเสี่ยงด้านความเข้มข้นของห่วงโซ่อุปทาน (TSMC) มีน้ำหนักมากกว่าความเสี่ยงด้านโครงข่ายไฟฟ้าในฐานะข้อจำกัดที่ผูกพันจนถึงปี 2026"
Grok ผสมปนเปสองข้อจำกัดที่แยกจากกัน - พลังงานและห่วงโซ่อุปทาน - แต่พลาดความเสี่ยงในการจัดลำดับเวลา กำลังการผลิตของ TSMC จะมาก่อน (2025-26) ข้อจำกัดของโครงข่ายไฟฟ้าจะตามมา (2027+) หากเกิดการหยุดชะงักในไต้หวันก่อนที่การเพิ่มกำลังการผลิตในสหรัฐฯ จะเกิดขึ้นจริง Hyperscalers จะไม่สามารถทดแทนกำลังการผลิตในประเทศได้เร็วพอ ต้นทุนพลังงานที่สูงขึ้นมีความสำคัญก็ต่อเมื่อมีชิปให้เปิดใช้งาน capex 7 แสนล้านดอลลาร์จะกลายเป็นสินทรัพย์ที่ถูกทิ้งร้างหาก TSMC สะดุดก่อนที่ Intel/Samsung จะเติมเต็มช่องว่าง ไม่มีใครได้สร้างแบบจำลองเรื่องเวลานี้อย่างชัดเจน
"ความเสี่ยงด้าน ROI และเวลา รวมถึงนโยบาย/ภูมิรัฐศาสตร์ มีความสำคัญมากกว่าหัวข้อข่าว capex การหยุดชะงักจะทำให้การเพิ่มกำลังการผลิตล่าช้าและลดผลตอบแทนสำหรับ NVDA/AVGO"
Gemini เน้นความเสี่ยงของไต้หวัน แต่การโต้แย้งถือว่าเป็นอุปสรรคแบบทวิภาคีมากกว่าความเสี่ยงด้านเวลา/ROI Hyperscalers สามารถกระจายซัพพลายเออร์และจัดลำดับ capex ได้ การหยุดชะงักจะทำให้วงจรล่าช้า ไม่ใช่ทำลาย สิ่งที่ขาดหายไปที่ใหญ่กว่าคือ นโยบาย/ภูมิรัฐศาสตร์ (การควบคุมการส่งออก เงินอุดหนุน ข้อจำกัดด้านเซมิคอนดักเตอร์) และความไวต่อ ROI หาก ROI เย็นลง หรือการควบคุมส่งผลกระทบ การเพิ่มกำลังการผลิตในปี 2026 อาจล่าช้า ทำให้ผลตอบแทนที่ปรับด้วยความเสี่ยงของ NVDA/AVGO ลดลงมากกว่าที่ตัวเลข capex ดิบแนะนำ
คณะกรรมการส่วนใหญ่มีมุมมองที่เป็นหมีต่อทฤษฎี AI capex 7 แสนล้านดอลลาร์ โดยอ้างถึงความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการนำ AI ไปใช้ การบีบอัดกำไรเนื่องจากการแข่งขัน ความผันผวนของ AI capex และความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ เช่น การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานในไต้หวัน
ความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่แข็งแกร่ง สนับสนุนการเติบโตสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Nvidia และ Broadcom
ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานในไต้หวัน และลักษณะที่ผันผวนของ AI capex