การเปลี่ยนจากฮาร์ดแวร์สู่ซอฟต์แวร์ในวงจรอุตสาหกรรม AI ทำให้หุ้นซอฟต์แวร์ AI เหล่านี้คู่ควรกับความสนใจ!

ตามที่ McKinsey ระบุ ห่วงโซ่มูลค่า AI แบบเจเนอเรทีฟประกอบด้วย 6 ส่วน ได้แก่ ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์, แพลตฟอร์มคลาวด์, โมเดลพื้นฐาน (Foundational Models), ศูนย์รวมโมเดลและการเรียนรู้ของเครื่อง, แอปพลิเคชัน และบริการ เมื่อเปรียบเทียบกับห่วงโซ่มูลค่า AI แบบดั้งเดิม โมเดลพื้นฐานถือเป็นส่วนเพิ่มเติมใหม่

[ห่วงโซ่มูลค่าของ Generative AI แหล่งที่มา: McKinsey]

McKinsey คาดว่าโอกาสในตลาดในแต่ละส่วนเหล่านี้จะขยายตัวอย่างค่อยเป็นค่อยไปในช่วง 3-5 ปีข้างหน้า ตลาดแอปพลิเคชัน AI คาดว่าจะเติบโตเร็วที่สุด มอบโอกาสสร้างมูลค่าอย่างมากให้กับทั้งยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้วและผู้เข้ามาใหม่

โดยสรุป ห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI สามารถแบ่งออกเป็น:

1. โครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ (เช่น NVIDIA, Broadcom, TSMC)
2. โครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ (เช่น Microsoft, Google, Amazon, Meta)
3. บริการแอปพลิเคชัน (เช่น OpenAI)

[ห่วงโซ่มูลค่าของ AI แหล่งที่มา: TradingKey]

ตามที่ Lu Qi ผู้ก่อตั้ง MiraclePlus (เดิมคือ Y Combinator China) กล่าว การเปิดตัว ChatGPT ของ OpenAI เป็นจุดเปลี่ยน “paradigm shift” ในการพัฒนา AI จากระบบรับรู้ข้อมูล (การเก็บข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม) ไปสู่ระบบความรู้ในโมเดล (การแสดงออกของข้อมูลผ่านโมเดล)

ChatGPT ได้จุดประกายการแข่งขันสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ โดย NVIDIA กลายเป็นผู้ชนะรายใหญ่ที่สุดจากการจัดหาชิปที่สำคัญสำหรับการฝึกสอนโมเดล ราคาตลาดของ NVIDIA เคยครองตลาดหุ้นสหรัฐฯ และยังคงอยู่ในอันดับท็อป 3 อย่างมั่นคง

ตามข้อมูลของ Deloitte อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์มีการเติบโตที่แข็งแกร่งในปี 2024 โดยยอดขายทะลุความคาดหมาย เติบโตแบบสองหลัก (ประมาณ 19%) และมียอดขายถึง 6.27 แสนนล้านดอลลาร์ Deloitte คาดการณ์ว่าจะขยายตัวต่อเนื่อง โดยคาดให้มีการเติบโตสูงสุดถึง 6.97 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2025 โดยมีเป้าหมายมูลค่าตลาด 1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 และ 2 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2040

อย่างไรก็ตาม หุ้นฮาร์ดแวร์ AI เช่น NVIDIA กำลังเผชิญกับความท้าทายเนื่องจากความเป็นวัฏจักร การเติบโตที่ชะลอตัว และความเสี่ยงจากนโยบาย:

1. ความผันผวนตามวัฏจักร
   อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และหน่วยความจำแสดงถึงความผันผวนที่แข็งแกร่ง ขับเคลื่อนด้วยพลวัตของอุปสงค์และอุปทาน วัฏจักรเซมิคอนดักเตอร์โดยทั่วไปมีระยะเวลาประมาณ 4 ปี (ด้วยการเติบโต 2–3 ปี ตามด้วยการถดถอย 1–1.5 ปี) Deloitte ระบุว่าอุตสาหกรรมนี้ได้ผ่านวัฏจักรการเติบโตสู่การถดถอยถึง 9 ครั้งในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา แม้ว่ามุมมองสำหรับปี 2025 จะยังคงมีแนวโน้มในทางบวก แต่ความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่สำหรับปี 2026

[วัฎจักรของเซมิคอนดักเตอร์ แหล่งที่มา: Deloitte]

2. การเติบโตที่ชะลอตัวของ NVIDIA
   NVIDIA ซึ่งครอบครองตลาดชิป AI ถึง 90% พบว่าการเติบโตของรายได้ชะลอลงจากอัตราการเติบโตแบบสามหลักในปี 2024 เหลือ 78% ภายในไตรมาสที่ 4 ของปี 2025 Morgan Stanley ระบุว่าการเติบโตในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์มักจะเป็นแบบสูงหรือเป็นลบ แทบจะไม่อยู่ในระดับปานกลาง
   
3. ผลกระทบจาก DeepSeek
   โมเดล DeepSeek ของจีนกำลังท้าทาย “กำแพง” ของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ ด้วยแนวทางแบบโอเพนซอร์ส ราคาถูก ต้องการฮาร์ดแวร์น้อย และมีประสิทธิภาพสูง นักวิเคราะห์กล่าวว่า “เราไม่ต้องการชิป NVIDIA เพิ่มอีก เราต้องการแอปพลิเคชัน”
   

ข้อจำกัดการส่งออกและภาษีนำเข้า
ในขณะเดียวกัน การควบคุมการส่งออกชิปขั้นสูงของสหรัฐฯ ไปยังจีน รัสเซีย และอิสราเอล พร้อมกับความเป็นไปได้ของมาตรการที่เข้มงวดขึ้นภายใต้การบริหาร Trump 2.0 ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อ NVIDIA (ซึ่งมีรายได้ 50% มาจากต่างประเทศ โดยจีนคิดเป็น 20%) และ Broadcom

ในขณะที่บูมฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เริ่มเย็นลง Wall Street กำลังมองเห็นแนวโน้มบวกในซอฟต์แวร์ในปี 2025 Wedbush กล่าวไว้ว่า “ยุคซอฟต์แวร์ AI ได้มาถึงแล้ว”

Bank of America ระบุห้าแนวโน้มที่ขับเคลื่อนการเติบโตของซอฟต์แวร์:

• การนำ AI เข้ามาใช้ในองค์กรเพื่อเพิ่มผลผลิต
• การเพิ่มศักยภาพในการทำเงินจาก AI โดยบริษัทซอฟต์แวร์
• การใช้งบประมาณด้าน AI แทนที่โครงการ IT ที่มีความสำคัญน้อยกว่า
• การเพิ่มขึ้นของ AI ที่ทำงานอัตโนมัติและโมเดลภาษาขนาดเล็ก
• การแพร่กระจายของแอปพลิเคชันที่ใช้ low-code/no-code

Goldman Sachs สรุปสี่ขั้นตอนของการเทรด AI:

• ผู้นำชิป (เช่น NVIDIA)
• โครงสร้างพื้นฐาน AI
• รายได้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• การเพิ่มผลผลิตจาก AI

ภายในปี 2025 Goldman Sachs คาดว่าขั้นตอนที่ 1–2 จะเผชิญกับแรงกดดัน ในขณะที่ขั้นตอนที่ 3 (24 บริษัทซอฟต์แวร์ในบรรดา 40 บริษัทที่คัดเลือก รวมถึง Palantir และ Cloudflare) มีศักยภาพในการเติบโต

1. วัฏจักรคู่: การทับซ้อนกันของการใช้จ่ายด้านซอฟต์แวร์และวัฏจักรนวัตกรรม AI แบบเจเนอเรทีฟ
2. แอปพลิเคชัน AI ในฐานะจุดจบ: ทุนจะไหลเข้ามาธรรมชาติเพื่อไปยังซอฟต์แวร์ ที่ซึ่งกรณีการใช้งาน AI จะปรากฏขึ้น
3. DeepSeek ทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย: โมเดลโอเพนซอร์สช่วยลดอุปสรรคในการนำไปใช้ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อชั้นแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์ม
4. AI Agents: โมเดล AI ที่ทำงานอัตโนมัติ (เช่น สำหรับบริการลูกค้า, เทคโนโลยีชีวภาพ และการศึกษา) อาจปฏิวัติภาคส่วนที่ใช้แรงงานจำนวนมาก Gartner คาดว่า 33% ของซอฟต์แวร์ในองค์กรจะผนวก AI agents ภายในปี 2028

1. บริการคลาวด์:

• Microsoft (MSFT): ความครอบครองของ Azure ในการพัฒนาโมเดล AI
• Amazon (AMZN): โครงสร้างพื้นฐานของ AWS และกรณีการใช้งาน AI ที่หลากหลาย
• Google (GOOG): ระบบนิเวศ AI ที่ขยายตัวของ Google Cloud
• Salesforce (CRM): ผู้นำ CRM ที่ผนวก AI อย่างเข้มแข็ง

2. บริษัทด้านข้อมูล:

• Palantir (PLTR): เปลี่ยนจากการให้บริการกับรัฐบาลสู่การใช้ AI ในเชิงพาณิชย์
• Snowflake (SNOW): การเติบโตอย่างมั่นคงในด้านโซลูชันข้อมูล

3. แอปพลิเคชัน AI:

• Home Depot (HD) และ Spotify (SPOT): มีอำนาจการตั้งราคาสูงในการนำ AI ไปใช้

4. บริษัทการเงิน:

• Evercore (EVR), MSCI (MSCI), Fiserv (FI), Toast (TOST): ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและการจัดการความเสี่ยง