โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าความเป็นผู้นำที่แคบของตลาดซึ่งขับเคลื่อนโดย AI นั้นไม่ยั่งยืนและมีความเสี่ยงที่จะลดอันดับเมื่อความคาดหวังของรายได้ตามทันหรือสภาวะเศรษฐกิจมหภาคเข้มงวดขึ้น ความเสี่ยงที่สำคัญ ได้แก่ การบีบอัดอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลและพลังงาน และ 'ช่องว่างด้านผลิตภาพ' ที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งการใช้จ่าย AI ไม่สามารถเพิ่มการขยายตัวของอัตรากำไรในการดำเนินงานสำหรับผู้ซื้อองค์กรได้
ความเสี่ยง: การบีบอัดอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลและพลังงาน
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
การชุมนุมของหุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างน่าทึ่งตั้งแต่จุดต่ำสุดของวันที่ 30 มีนาคม ทำให้การค้นหาโอกาสในการลงทุนที่ยอดเยี่ยมยากขึ้นไปอีก
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่หุ้นกำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้: ความกระตือรือร้นเกี่ยวกับ AI ได้ขับเคลื่อนการชุมนุมของตลาดในปี 2026 ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับนักลงทุนที่จะค้นหาคุณค่าในภาคส่วนนอกเหนือจากธีมนี้
“การสนทนาล่าสุดกับผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอได้มุ่งเน้นไปที่ความท้าทายในการค้นหาโอกาสในการลงทุนในตลาดหุ้นปัจจุบันที่ไม่เกี่ยวข้องกับมุมมองเกี่ยวกับ AI” Ben Snider นักกลยุทธ์ของ Goldman Sachs เขียนในบันทึกฉบับใหม่ “ภายในตลาด มีเพียงไม่กี่ภาคส่วนที่หลีกเลี่ยงการถูกดึงเข้าไปใน One Big Trade ของโมเมนตัม AI”
สองสามภาคส่วนที่หลุดพ้นจากโมเมนตัม AI ได้แก่ พลังงาน การดูแลสุขภาพ อสังหาริมทรัพย์ และสินค้าอุปโภคบริโภคที่จำเป็น
อ่านเพิ่มเติม: วิธีปกป้องพอร์ตโฟลิโอของคุณจากฟองสบู่ AI
ตามตัวเลข: ไม่ต้องสงสัยเลยว่าความคลั่งไคล้ AI ได้ครอบงำตลาดโดยรวม S&P 500 (^GSPC) ให้ผลตอบแทน 10% เมื่อเทียบเป็นรายปี โดยเทคโนโลยีคิดเป็น 85% ของผลตอบแทนของดัชนี และ S&P 500 ไม่รวมเทคโนโลยีให้ผลตอบแทนเพียง 3%
Nvidia (NVDA) ซึ่งเป็นที่ชื่นชอบของ AI ซึ่งคิดเป็น 9% ของน้ำหนักมูลค่าตามราคาตลาดของ S&P 500 ได้มีส่วนสนับสนุน 20% ของผลตอบแทนรวมของ S&P 500 เมื่อเทียบเป็นรายปี
เพียงแค่เดือนที่ผ่านมา S&P 500 ได้ไต่ระดับขึ้นไปทำสถิติสูงสุดใหม่ 14 ครั้ง
ประเด็นสำคัญ: อาจรู้สึกง่ายที่จะทำเงินในตลาดตอนนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับหุ้นโมเมนตัมในกลุ่ม AI เช่น AMD (AMD) และ Intel (INTC) ที่ขับเคลื่อนการดำเนินการที่เป็นขาขึ้น
แต่ไม่มีอะไรคงอยู่ตลอดไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทำกำไรได้ง่ายในตลาด
“ตั้งแต่ปี 1980 หลังจากมีการชุมนุมที่เทียบเคียงได้อีก 11 ครั้ง โมเมนตัมมักจะยืดเยื้อไปอีกหนึ่งเดือนก่อนที่จะถึงจุดสูงสุดและกลับตัวลดลง” Snider ของ Goldman เตือน “สำหรับ S&P 500 การชุมนุมของโมเมนตัมที่รุนแรงเมื่อตลาดใกล้จุดสูงสุด มักจะนำไปสู่ผลตอบแทนที่อ่อนแอในช่วงไม่กี่เดือนถัดไป เหตุการณ์เหล่านี้รวมถึงกลางปี 1998 ปลายปี 1999 กลางปี 2015 และปลายปี 2021”
Brian Sozzi เป็นบรรณาธิการบริหารของ Yahoo Finance และเป็นสมาชิกของทีมผู้นำด้านบรรณาธิการของ Yahoo Finance ติดตาม Sozzi บน X @BrianSozzi, Instagram, และ LinkedIn มีเรื่องราวที่น่าสนใจ? ส่งอีเมล [email protected]
คลิกที่นี่เพื่อวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับข่าวตลาดหุ้นล่าสุดและเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อราคาหุ้น
อ่านข่าวการเงินและธุรกิจล่าสุดจาก Yahoo Finance
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การชุมนุมที่ขับเคลื่อนด้วยโมเมนตัมใกล้ระดับสูงสุดในอดีตได้ก่อให้เกิดผลตอบแทนในอนาคตที่ลดลง แต่การดึงดูดรายได้ของ AI อาจขยายวงจรนี้ให้เกินกว่ากรณีอ้างอิงที่กล่าวถึง"
บทความนี้ชี้ให้เห็นถึงการกระจุกตัวที่รุนแรงอย่างถูกต้อง โดยเทคโนโลยีขับเคลื่อน 85% ของผลตอบแทน S&P 500 YTD และ Nvidia เพียงรายเดียวมีส่วนสนับสนุน 20% ภาคส่วนที่แยกตัวออกไป เช่น พลังงาน การดูแลสุขภาพ และสินค้าจำเป็น ตอนนี้ซื้อขายที่ส่วนลดสัมพัทธ์ การเปรียบเทียบในอดีตของ Goldman กับจุดสูงสุดของโมเมนตัมปี 1998-1999 และ 2021 นั้นเกี่ยวข้องกับช่วงเวลาใกล้เคียง อย่างไรก็ตาม บทความนี้ประเมินต่ำไปว่าการใช้จ่ายด้านทุน AI กำลังแปลเป็นการเติบโตของรายได้องค์กรที่ตรวจสอบได้ แทนที่จะเป็นการเก็งกำไรล้วนๆ ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจึงอาจหมุนเวียนต่อไปในกลุ่มผู้ชนะ AI แทนที่จะละทิ้งธีมโดยสิ้นเชิง ทำให้การหมุนเวียนในวงกว้างไปยังกลุ่มที่ล้าหลังล่าช้าออกไป
แม้แต่เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไปก็ยังก่อให้เกิดการปรับฐานที่รุนแรงเมื่อการประเมินมูลค่าหลุดจากการส่งมอบรายได้ในระยะสั้น ดังที่เห็นในปี 2000 การย่อยการใช้จ่าย AI เพียงหนึ่งไตรมาสอาจกระตุ้นให้เกิดการลดอันดับอย่างรวดเร็วในกลุ่มผู้นำที่กระจุกตัว
"ความเสี่ยงจากการกระจุกตัวเป็นจริง แต่บทความนี้สับสนกับความเสี่ยงด้านการประเมินมูลค่าโดยไม่ได้ตรวจสอบว่ารายได้ของ Magnificent Seven ที่เติบโตขึ้นนั้นสมเหตุสมผลกับอัตราส่วนปัจจุบันหรือไม่"
บทความนี้ผสมปนเปกันระหว่างการกระจุกตัวกับความเสี่ยงของฟองสบู่ แต่พลาดความแตกต่างที่สำคัญ: ความเป็นผู้นำที่แคบไม่ได้หมายถึงการกลับตัวโดยอัตโนมัติ ใช่ เทคโนโลยีคิดเป็น 85% ของผลตอบแทน S&P 500 YTD และ Nvidia คิดเป็น 9% ของน้ำหนักดัชนี นั่นเป็นเรื่องที่รุนแรง แต่จุดข้อมูลของ Goldman นั้นอ่อนแอ: การชุมนุมโมเมนตัมก่อนหน้านี้ 11 ครั้ง 'มักจะขยายออกไปอีกหนึ่งเดือน' ก่อนที่จะถึงจุดสูงสุด นั่นไม่ใช่การคาดการณ์ มันเป็นรูปแบบในอดีตที่ไม่แน่นอนโดยไม่มีช่วงความเชื่อมั่น ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่ว่าหุ้น AI กำลังขึ้น แต่เป็นว่าการประเมินมูลค่าของพวกเขาสมเหตุสมผลกับรายได้ในอนาคตหรือไม่ Nvidia ซื้อขายที่ P/E ล่วงหน้าประมาณ 50 เท่า หากวงจรการใช้จ่ายด้านทุน AI สามารถรักษาการเติบโตของ EPS ได้ 25%+ เป็นเวลา 3 ปีขึ้นไป นั่นก็สามารถป้องกันได้ บทความนี้ไม่เคยเข้าสู่คณิตศาสตร์นั้นเลย
หากวงจรการใช้จ่ายด้านทุน AI ที่แข็งแกร่งเป็นจริงและยั่งยืน (ไม่ใช่แค่ 2 ปี) ความเป็นผู้นำที่แคบก็เป็นสิ่งที่คาดหวังได้ เงินทุนจะไหลไปยังสินทรัพย์ที่มี ROI สูงสุด ความเสี่ยงในการกลับตัวจะมีความสำคัญก็ต่อเมื่อ ROI ของ AI ทำให้ผิดหวัง ซึ่งบทความนี้สันนิษฐานโดยไม่มีหลักฐาน
"การกระจุกตัวของตลาดในปัจจุบันเป็นการตอบสนองที่มีเหตุผลต่อการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการจัดสรรเงินทุนขององค์กร ไม่ใช่แค่ความคลั่งไคล้ในการเก็งกำไร"
ความเป็นผู้นำที่แคบของตลาดเป็นกับดักความผันผวนแบบคลาสสิก แต่บทความนี้พลาดความเป็นจริงเชิงโครงสร้าง: AI ไม่ใช่แค่ 'ธีม' แต่เป็นวงจรการใช้จ่ายด้านทุน เมื่อ 85% ของผลตอบแทน S&P 500 ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี เราไม่ได้เห็นฟองสบู่มากเท่ากับการจัดสรรเงินทุนจำนวนมหาศาลออกจากภาคส่วนดั้งเดิมที่มีการเติบโตต่ำ แม้ว่าการเปรียบเทียบในอดีตของ Goldman กับปี 1999 จะน่ากังวล แต่ก็ละเลยการสร้างกระแสเงินสดอิสระจำนวนมหาศาลของผู้นำในปัจจุบันเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีที่เก็งกำไรในยุคนั้น ฉันเป็นกลางในตลาดโดยรวมเพราะภาคส่วน 'ที่แยกตัวออกจาก AI' เช่น การดูแลสุขภาพและสินค้าจำเป็น กำลังทำหน้าที่เป็นกับดักมูลค่าเชิงรับมากกว่าทางเลือกการเติบโตที่แท้จริง
กรณีที่แข็งแกร่งที่สุดในการต่อต้านสิ่งนี้คือการใช้จ่าย CAPEX จำนวนมหาศาลโดย hyperscalers นั้นไม่ยั่งยืน และเมื่อการสร้างโครงสร้างพื้นฐานถึงจุดสูงสุด การขาดรายได้ AI ที่มีกำไรสูงในทันทีจะกระตุ้นให้เกิดการกลับตัวที่รุนแรง
"โมเมนตัมที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีแนวโน้มที่จะคลี่คลายหรือหยุดชะงักในไม่ช้าเนื่องจากความกว้างที่แคบ การประเมินมูลค่าที่ยืดเยื้อในชื่อ AI และอุปสรรคทางเศรษฐกิจมหภาค/กฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้น เพิ่มความเสี่ยงของการดึงกลับของตลาดในระยะใกล้"
บทความนี้ชี้ให้เห็นถึงการชุมนุมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ว่าเป็นตัวขับเคลื่อนตลาดหลักที่มีความกว้างจำกัด หากโมเมนตัม AI ยังคงอยู่ ความเป็นผู้นำอาจยังคงแคบ ซึ่งเสี่ยงต่อการลดอันดับเมื่อความคาดหวังของรายได้ตามทันหรือสภาวะเศรษฐกิจมหภาคเข้มงวดขึ้น ความเสี่ยงไม่ใช่แค่การสั่นคลอนของ NVDA แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นจากการออกจากชื่อ AI ไปสู่กลุ่มวัฏจักรหรือมูลค่าหากสภาพคล่องหรือความเชื่อมั่นเปลี่ยนไป บริบทที่ขาดหายไป ได้แก่ การเปลี่ยนแปลงระบอบเศรษฐกิจมหภาค (อัตรา/นโยบาย) ต้นทุน/ความเร็วที่แท้จริงของการประมวลผล AI และไม่ว่าการยอมรับ AI จะแปลเป็นการเติบโตของรายได้ที่ยั่งยืนหรือเป็นเรื่องราวการซื้อขายก็ตาม ในระยะสั้น คาดว่าความผันผวนจะสูงขึ้นเนื่องจากผลประกอบการ Q2 ทดสอบความคาดหวังที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองที่อาจเกิดขึ้นในความอยากเสี่ยง
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุดคือ AI สามารถให้ผลผลิตที่แท้จริงและพลังการสร้างรายได้ที่ยั่งยืน หากการใช้จ่ายด้านทุนและการยอมรับเร่งตัวขึ้น ความกว้างอาจกว้างขึ้นจริงและรักษามูลค่าที่สูงขึ้นได้
"การใช้จ่ายด้านทุนของ hyperscaler ที่กระจุกตัวสร้างความเสี่ยงต่อจุดล้มเหลวเดียวที่ข้อโต้แย้ง FCF ในปัจจุบันมองข้ามไป"
Gemini ตั้งข้อสังเกตถึงความแข็งแกร่งของ FCF ของ hyperscaler เมื่อเทียบกับปี 1999 แต่พลาดวงจรป้อนกลับ: เงินสดเดียวกันนั้นกำลังให้ทุนแก่การใช้จ่ายด้านทุนในอัตราที่การย่อย ROI เพียงหนึ่งไตรมาสจากการยอมรับขององค์กรอาจกระตุ้นให้เกิดการตัดโครงการพร้อมกัน คณิตศาสตร์ EPS 25% ของ Claude สำหรับ Nvidia ที่ P/E ล่วงหน้า 50 เท่า สันนิษฐานว่าการปรับขนาดเป็นเส้นตรง ในความเป็นจริงประมาณการปี 2025 ได้รวมการเติบโตของรายได้ 35%+ แล้ว ทำให้มีพื้นที่น้อยสำหรับการย่อย การเชื่อมโยงที่แน่นหนานี้เพิ่มโอกาสในการลดอันดับแม้ว่าวงจร AI จะพิสูจน์แล้วว่ายั่งยืน
"ตัวกระตุ้นการลดอันดับไม่ใช่การตัดการใช้จ่ายด้านทุนจากการผิดหวัง ROI แต่เป็นการเติบโตในระดับกลางที่ยั่งยืนในขณะที่การใช้จ่ายด้านทุนยังคงสูง บีบอัดทั้งอัตรากำไรและอัตราส่วน"
ความเสี่ยงของวงจรป้อนกลับของ Grok เป็นจริง แต่ข้อสันนิษฐานเรื่องเวลาต้องการการทดสอบ หากการยอมรับ AI ขององค์กรเร่งตัวขึ้นตลอดปี 2025—ไม่ใช่ชะลอตัวลง—hyperscalers จะลดการใช้จ่ายด้านทุน *เพิ่มขึ้น* ไม่ใช่ลดลง อันตรายไม่ใช่การย่อยเพียงไตรมาสเดียว แต่เป็นการเติบโตของ EPS ที่ต่ำกว่า 25% อย่างต่อเนื่อง *แม้ว่า* จะมีการใช้จ่ายด้านทุนที่สูงขึ้น นั่นคือการบีบส่วนต่างที่แท้จริง ไม่มีใครสร้างแบบจำลองว่าอะไรจะเกิดขึ้นหาก ROI ของ AI ยังคงเป็นบวก แต่แบนราบที่การเติบโต 18-20% ภายในปี 2026
"ตลาดถูกกำหนดราคาสำหรับการเพิ่มผลผลิต AI ที่สมบูรณ์แบบ และหลักฐานใดๆ ของผลตอบแทนที่ลดลงสำหรับผู้ซื้อองค์กรจะกระตุ้นให้เกิดการประเมินมูลค่าใหม่ที่รุนแรง"
Claude จุดสนใจของคุณเกี่ยวกับความเสี่ยงของเพดานการเติบโตปี 2026 คือจุดเชื่อมโยงที่ขาดหายไป ในขณะที่ Grok กังวลเกี่ยวกับการตัดการใช้จ่ายด้านทุนทันที ภัยคุกคามที่แท้จริงคือ 'ช่องว่างด้านผลิตภาพ'—ที่การใช้จ่าย AI ยังคงสูง แต่ไม่สามารถเพิ่มส่วนขยายของอัตรากำไรในการดำเนินงานสำหรับผู้ซื้อองค์กรได้ หาก hyperscalers รักษาการใช้จ่ายไว้ ในขณะที่ผู้ใช้ปลายทางเห็นผลตอบแทนที่ลดลง เราจะเผชิญกับการบีบอัดมูลค่ามหาศาล ตลาดไม่ได้กำหนดราคาสำหรับผลลัพธ์การเติบโต 'อ่อน' 18% แต่กำหนดราคาสำหรับความสมบูรณ์แบบ ทำให้ไม่มีที่ว่างสำหรับการชะลอตัวเชิงโครงสร้าง
"ความเสี่ยงด้านอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลอาจนำไปสู่การลดอันดับแม้จะมีการเติบโตของรายได้ AI ที่แข็งแกร่ง"
ตอบ Grok: ความเสี่ยงในการย่อยเป็นจริง แต่ความเสี่ยงที่ร้ายกาจกว่าคือการบีบอัดอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลและพลังงาน แม้จะมีการเติบโตของรายได้ที่แข็งแกร่ง หาก hyperscalers รักษาการเติบโตของรายได้ 20-25% แต่ต้นทุนปัจจัยการผลิตด้านทุนแซงหน้าอำนาจการกำหนดราคา (อุปทาน GPU, พลังงาน, การระบายความร้อน, บรรจุภัณฑ์) อัตรากำไรของ Nvidia อาจถูกบีบอัดก่อนที่รายได้จะตามทัน—เพิ่มความเสี่ยงในการลดอันดับแม้จะมีปัจจัยหนุนรายได้ 6-12 เดือน กล่าวโดยสรุป: ความยั่งยืนของ ROI มีความสำคัญพอๆ กับการเติบโตของยอดขาย
คณะกรรมการเห็นพ้องกันว่าความเป็นผู้นำที่แคบของตลาดซึ่งขับเคลื่อนโดย AI นั้นไม่ยั่งยืนและมีความเสี่ยงที่จะลดอันดับเมื่อความคาดหวังของรายได้ตามทันหรือสภาวะเศรษฐกิจมหภาคเข้มงวดขึ้น ความเสี่ยงที่สำคัญ ได้แก่ การบีบอัดอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลและพลังงาน และ 'ช่องว่างด้านผลิตภาพ' ที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งการใช้จ่าย AI ไม่สามารถเพิ่มการขยายตัวของอัตรากำไรในการดำเนินงานสำหรับผู้ซื้อองค์กรได้
การบีบอัดอัตรากำไรจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนการประมวลผลและพลังงาน