เผยแพร่เมื่อ: 2025-11-26
อัปเดตเมื่อ: 2025-12-02
Nvidia ยังคงเป็นศูนย์กลางของเรื่องราวฮาร์ดแวร์ AI แต่ไม่ได้ทำงานเพียงลำพังอีกต่อไป
ในศูนย์ข้อมูล GPU ของ Nvidia ขับเคลื่อนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน นักวิเคราะห์ประเมินว่าบริษัทยังคงครองส่วนแบ่งตลาดตัวเร่งความเร็ว AI ประมาณ 80 ถึง 90 เปอร์เซ็นต์ โดยมีชิป H100 และ H200 เป็นแกนหลักของโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรม AI ทั่วโลก
ในขณะเดียวกัน คู่แข่งก็เคลื่อนไหวเร็วขึ้น ลูกค้ารายใหญ่กำลังมองหาซัพพลายเออร์รายที่สอง และชิปที่ออกแบบเองจากแพลตฟอร์มคลาวด์ก็เริ่มได้รับความนิยม ส่วนผสมเหล่านี้กำลังกำหนดเส้นทางการเติบโตของ Nvidia และรูปแบบการซื้อขายในตลาดชิป AI ทั้งหมด
ความคิดเห็นนี้เป็นเพียงเพื่อให้ข้อมูลเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการลงทุน
เศรษฐศาสตร์ของ AI กำลังดึงดูดเงินทุนจำนวนมหาศาลเข้าสู่ชิปและศูนย์ข้อมูล Bloomberg Intelligence ประเมินว่า AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้างรายได้ประมาณ 2 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2032
การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลทั่วโลกที่เชื่อมโยงกับ AI มีมูลค่าเกือบ 290,000 ถึง 300,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2024-2025 โดยที่ Alphabet, Microsoft, Amazon และ Meta รับผิดชอบเกือบ 200,000 ล้านดอลลาร์จากจำนวนดังกล่าว
ในด้านอุปทาน AMD คาดการณ์ว่าตลาดชิป AI ที่กว้างขึ้น รวมถึงตัวเร่งความเร็ว ซีพียู และระบบเครือข่าย อาจเติบโตถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030
การคาดการณ์ดังกล่าวถือว่าการผูกขาดตัวเร่งความเร็ว AI ของ Nvidia ในปัจจุบันจะค่อยๆ ลดน้อยลง เนื่องจากคู่แข่งนำเสนอฮาร์ดแวร์ที่มีขีดความสามารถในการแข่งขันได้มากขึ้น
สำหรับผู้ค้า เรื่องนี้มีความสำคัญอยู่สองประการ:
มันสร้างแหล่งรายได้ที่มีศักยภาพมหาศาลให้กับ Nvidia และบริษัทอื่นๆ ในกลุ่มเดียวกัน
ทำให้ความเสี่ยงที่อัตรากำไรและส่วนแบ่งการตลาดปัจจุบันของ Nvidia จะต้องเผชิญกับแรงกดดันจากชิปและราคาใหม่เพิ่มมากขึ้น
ด้านล่างนี้เป็นรายชื่อสำคัญที่มีเทคโนโลยีและประสิทธิภาพของหุ้นที่ส่งผลโดยตรงต่อความคิดของนักลงทุนเกี่ยวกับ Nvidia มากที่สุด
Advanced Micro Devices (AMD) คือคู่แข่งโดยตรงที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุดของ Nvidia ในด้าน GPU สำหรับศูนย์ข้อมูล
ซีรีส์ Instinct MI300 กำลังถูกจัดส่งไปยังผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ และฝ่ายบริหารได้คาดการณ์รายได้ GPU ของศูนย์ข้อมูล AI ไว้ที่ราว 4.5 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ โดยมองในระยะยาวว่าตลาดชิป AI จะมีมูลค่า 1 ล้านล้านดอลลาร์
รายได้ไตรมาส 3 ปี 2568 อยู่ที่ประมาณ 9.2 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นร้อยละ 36 เมื่อเทียบกับปีก่อน โดย EPS สูงกว่าที่คาดไว้ และบริษัทคาดว่าจะเติบโตต่อไปในไตรมาส 4 โดยขับเคลื่อนโดยผลิตภัณฑ์ AI
ลูกค้ารายใหญ่อย่าง Microsoft, Meta และ OpenAI ต่างต้องการหลีกเลี่ยงการพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียว แม้แต่การนำ GPU ของ AMD มาใช้บางส่วนก็ช่วยให้พวกเขามีอำนาจต่อรองด้านราคาในการเจรจากับ Nvidia
เมื่อพาดหัวข่าวเน้นย้ำถึงชัยชนะของ AMD หรือคำแนะนำด้าน AI ที่แข็งแกร่ง นักลงทุนมักจะหมุนเวียนระหว่างสองหุ้นนี้แทนที่จะเพิ่มเงินทุนใหม่ให้กับกลุ่มนี้ ซึ่งอาจจำกัดโอกาสเติบโตระยะสั้นของ Nvidia โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมูลค่าหุ้นเทคโนโลยีดูเหมือนจะตึงตัว
Intel กำลังพยายามกลับเข้าสู่การแข่งขันการประมวลผลประสิทธิภาพสูงอีกครั้งด้วยผลิตภัณฑ์ Gaudi ซึ่งเป็นตัวเร่งความเร็ว AI และ GPU Arc Pro ใหม่สำหรับ AI และเวิร์กโหลดเวิร์กสเตชัน
ในงาน Computex 2025 บริษัทได้ประกาศเปิดตัว Gaudi 3 ในรูปแบบแร็คสเกลและ PCIe ที่กว้างขึ้น โดยมุ่งเป้าไปที่ผู้ให้บริการคลาวด์และ AI สำหรับองค์กร
แม้ว่าฐานรายได้ด้าน AI ของ Intel จะยังเล็กเมื่อเทียบกับ Nvidia แต่การติดตั้ง Gaudi ทุกครั้งอย่างน่าเชื่อถือจะทำให้ hyperscaler มีตัวเลือกที่สองหรือสามสำหรับการเทรนและอนุมาน เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะบั่นทอนความสามารถของ Nvidia ในการตั้งราคาที่สูงเกินจริงต่อ GPU
ปัจจุบัน Alphabet เป็นหนึ่งในคู่แข่งระยะยาวที่สำคัญที่สุดของ Nvidia แม้ว่าชิป AI ส่วนใหญ่ของบริษัทจะถูกใช้ภายในบริษัทหรือขายผ่าน Google Cloud ก็ตาม
หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ของ Google เป็นตัวเร่งความเร็ว AI แบบกำหนดเองที่รันโมเดลของตัวเองและเวิร์กโหลดของลูกค้า
เอกสารประกอบระบบคลาวด์แนะนำว่าอินสแตนซ์ TPU v5e และ v6e ใหม่กว่าสามารถมอบประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ที่ดีกว่าหลายเท่าสำหรับงานอนุมานบางอย่างเมื่อเทียบกับการตั้งค่า GPU ที่เทียบเคียงได้ และกรณีศึกษาบางกรณีแสดงให้เห็นว่าต้นทุนการอนุมานลดลง 50 ถึง 65 เปอร์เซ็นต์เมื่อเวิร์กโหลดย้ายจากคลัสเตอร์ GPU ของ Nvidia ไปยัง TPU
รายงานระบุว่า Meta กำลังเจรจาเพื่อใช้จ่ายเงินหลายพันล้านดอลลาร์สำหรับ TPU ของ Google ตั้งแต่ปี 2027 และอาจเช่า TPU ผ่าน Google Cloud ได้เร็วที่สุดในปีหน้า
ปฏิกิริยาของตลาดรุนแรงมาก หลังจากข่าวพาดหัวเหล่านี้ มูลค่าตลาดของ Nvidia ลดลงมากกว่า 1 แสนล้านดอลลาร์ภายในวันเดียว ขณะที่ราคาหุ้นของ Alphabet พุ่งขึ้นแตะระดับสูงสุดอีกครั้ง
หากแม้แต่ไฮเปอร์สเกลเลอร์เพียงหนึ่งหรือสองรายย้ายเงินลงทุนในอนาคตด้าน AI ร้อยละ 10 จาก Nvidia ไปสู่ TPU ก็อาจทำให้การเติบโตของศูนย์ข้อมูลของ Nvidia ช้าลงและบีบอัดมูลค่าตัวคูณของบริษัทลงได้
Broadcom ไม่ใช่ผู้จำหน่าย GPU แต่เป็นผู้ออกแบบตัวเร่งความเร็ว AI และชิปเครือข่ายร่วมกับไฮเปอร์สเกลเลอร์ รวมถึงส่วนประกอบที่เชื่อมโยงกับแพลตฟอร์ม TPU ของ Google
ตำแหน่งของบริษัทในฐานะซัพพลายเออร์ซิลิคอนแบบกำหนดเองและเครือข่ายความเร็วสูงทำให้ลูกค้าคลาวด์ขนาดใหญ่มีทางเลือกอื่น: แทนที่จะซื้อระบบ Nvidia แบบครบวงจร พวกเขาสามารถออกแบบ ASIC ของตัวเองร่วมกับ Broadcom และพึ่งพาสวิตช์และการเชื่อมต่อเพื่อปรับขนาดคลัสเตอร์ได้
ซึ่งจะลดโอกาสที่ Nvidia จะเก็บทุกดอลลาร์จากการใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ AI ได้ แม้ว่า GPU จะยังคงเป็นแกนหลักของระบบต่างๆ มากมายก็ตาม
Marvell มุ่งเน้นไปที่การวางระบบท่อของศูนย์ข้อมูล AI: อินเตอร์คอนเนคต์แบบออปติคัล ASIC แบบกำหนดเอง และซิลิกอนเครือข่ายที่เชื่อมโยง GPU หรือ XPU หลายพันตัว
ข้อมูลบริษัทและการวิเคราะห์ล่าสุดเน้นย้ำถึงตลาดรวมที่สามารถระบุตำแหน่งของ AI ที่กำลังเติบโตซึ่งมีมูลค่าราว 55,000 ล้านดอลลาร์สำหรับซิลิคอนที่กำหนดเองและการเชื่อมต่อ และสังเกตว่าธุรกิจ ASIC ของ Marvell เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าเนื่องจากผู้ใช้ไฮเปอร์สเกลเลอร์เพิ่มจำนวน AI
สำหรับ Nvidia แล้ว Marvell ไม่ใช่คู่แข่งโดยตรง แต่มันช่วยให้ผู้ให้บริการคลาวด์สามารถสร้างระบบที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการได้ง่ายขึ้น ในขณะที่ Nvidia เป็นเพียงหนึ่งในองค์ประกอบมากมาย ซึ่งอาจจำกัดความสามารถของ Nvidia ในการล็อกการออกแบบแบบฟูลสแต็กบนเครือข่าย สวิตช์ และตัวเร่งความเร็ว
แพลตฟอร์ม Snapdragon ของ Qualcomm รวมถึงชิป PC 8 Gen 5 และ X-series ล่าสุดผสานรวม NPU อันทรงพลังสำหรับ AI บนอุปกรณ์
เนื่องจากเวิร์กโหลด AI จำนวนมากทำงานโดยตรงบนโทรศัพท์และพีซี งานระดับเบาถึงปานกลางจึงอาจต้องถูกใช้งานบน GPU บนคลาวด์น้อยลง เมื่อเวลาผ่านไป ความต้องการใช้งานระหว่างตัวเร่งความเร็วของศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลแบบเอจจึงถูกแบ่งออก
ซึ่งจะไม่ลบความจำเป็นในการใช้ GPU ของ Nvidia แต่สามารถชะลออัตราการเติบโตของข้อกำหนดการอนุมานคลาวด์ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลขนาดเล็กหรือที่ไวต่อความหน่วง
Arm ไม่ได้ขายชิปสำเร็จรูปตามขนาด แต่อนุญาตให้ใช้สถาปัตยกรรม CPU และ NPU ที่ใช้ในโปรเซสเซอร์ที่รองรับ AI จำนวนมาก
แพลตฟอร์มใหม่ เช่น ระบบย่อยการคำนวณ Lumex ของ Arm และ Armv9.7-A มุ่งเน้นไปที่ปริมาณงาน AI ที่สูงขึ้น การดำเนินการเมทริกซ์ที่ดีขึ้น และการรักษาความปลอดภัย ครอบคลุมอุปกรณ์ ยานพาหนะ และศูนย์ข้อมูล
ยิ่งคอร์ที่ปรับให้เหมาะสมกับ AI ของ Arm แพร่หลายมากขึ้นเท่าใด OEM ก็ยิ่งสามารถออกแบบซิลิกอน AI ของตัวเองได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แทนที่จะต้องพึ่งพาระบบนิเวศของ Nvidia ทั้งหมด
Taiwan Semiconductor Manufacturing ไม่ใช่คู่แข่งโดยตรง แต่เป็นผู้ผลิต GPU ขั้นสูงของ Nvidia ส่วนใหญ่ รวมถึงชิปสำหรับ AMD, Apple และอื่นๆ
ผลิตชิปที่ล้ำหน้าที่สุดในโลกมากกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ และคาดว่าจะมียอดขายสูงสุดเป็นประวัติการณ์จากความต้องการ AI
ความคิดเห็นล่าสุดจากซีอีโอของ Nvidia และ TSMC ชี้ให้เห็นว่า Nvidia กำลังผลักดันให้มีการผลิตเวเฟอร์เพิ่มขึ้นเพื่อให้ทันกับคำสั่งซื้อ AI วิธีที่ TSMC จัดสรรกำลังการผลิตที่ล้ำสมัยให้กับคู่แข่งส่งผลโดยตรงต่อความสามารถของ Nvidia ในการเพิ่มปริมาณการจัดส่ง
Micron เป็นศูนย์กลางของฮาร์ดแวร์ AI ด้วยหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) ซึ่งวางซ้อนอยู่ติดกับตัวเร่งความเร็ว AI โดยตรง ผลิตภัณฑ์ HBM3E มอบแบนด์วิดท์มากกว่า 1.2 TB/s ต่อคิวบ์ และได้รับการออกแบบให้ใช้งานร่วมกับแพลตฟอร์ม AMD Instinct ชั้นนำแล้ว
SK Hynix และ Micron ครองส่วนแบ่งตลาด HBM ระดับ AI ร่วมกัน และการวิเคราะห์ล่าสุดชี้ให้เห็นถึงการเติบโตของหน่วยความจำ AI ประจำปีที่เกือบ 30 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2030 โดยมีสัญญาณของอุปทานที่ตึงตัวและราคาที่สูงขึ้น
ต้นทุนหน่วยความจำที่สูงขึ้นอาจทำให้ระบบของ Nvidia มีกำไรลดลง หรือทำให้ลูกค้าหันไปพิจารณาสถาปัตยกรรมทางเลือกอื่นที่ใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
จากมุมมองทางการตลาด Nvidia ยังคงเป็นชื่ออ้างอิงที่กำหนดโทนสำหรับชิป AI
สถิติราคาและช่วงราคาล่าสุด ณ ปลายเดือนพฤศจิกายน 2568:
| คลังสินค้า | ราคาปิดล่าสุด (USD) | ช่วง 52 สัปดาห์ (USD) | ระยะทางจากจุดสูงสุดในรอบ 52 สัปดาห์ | ประสิทธิภาพประมาณ 1 ปี |
|---|---|---|---|---|
| เอ็นวีดีเอ (NVDA) | 177.82 | 86.62 – 212.19 | ~16% ต่ำกว่าระดับสูง | ~+31% |
| เอเอ็มดี (AMD) | 206.13 | 76.48 – 267.08 | ~23% ต่ำกว่าระดับสูง | ~+51% |
| ทีเอสเอ็มซี (TSM) | 284.68 | 134.25 – 311.37 | ~9% ต่ำกว่าระดับสูง | ~+57% |
| ไมครอน (MU) | 224.53 | 61.54 – 260.58 | ~14% ต่ำกว่าระดับสูง | ~+115% |
Nvidia ยังคงอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นในภาพรวมเมื่อมองในมุมมอง 1 ปี แต่ราคาหุ้นกำลังปรับตัวลดลงต่ำกว่าระดับสูงสุดในรอบ 52 สัปดาห์ ซึ่งสะท้อนทั้งกำไรมหาศาลก่อนหน้านี้และความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการแข่งขันและมูลค่า
AMD และ Micron มีผลการดำเนินงานด้านราคาที่แข็งแกร่งกว่าในช่วง 12 เดือน ซึ่งทำให้ผู้ซื้อขายมีทางเลือกที่มีสภาพคล่องเมื่อความรู้สึกต่อ Nvidia แย่ลง
การประเมินมูลค่าล่วงหน้ายังคงสูงทั่วทั้งกลุ่ม ข้อมูลล่าสุดแสดงให้เห็นว่า Nvidia และ AMD ซื้อขายกันที่อัตราส่วนราคาต่อกำไรล่วงหน้าที่สูงกว่า TSMC และ Micron ซึ่งอยู่ที่ประมาณ 20 ต้นๆ และ 14 กลางๆ ตามลำดับ
เมื่อมีข่าวเกี่ยวกับ TPU ของ Google หรือตัวเลือกชิปที่เป็นไปได้ของ Meta ตลาดมักจะตอบสนองต่อ Nvidia ก่อน จากนั้นจึงกำหนดราคาใหม่สำหรับ AMD, Broadcom, TSMC และ Micron ขึ้นอยู่กับว่าฝ่ายใดของการค้าจะมีความเสี่ยงมากกว่ากัน
สำหรับผู้ซื้อขาย เรื่องราวนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการเลือกผู้ชนะเพียงรายเดียว แต่เป็นเรื่องของการทำความเข้าใจว่าเงินทุนอาจหมุนเวียนไปที่ใดต่อไป
ด้วย EBC Financial Group ลูกค้าสามารถ:
ซื้อขาย Nvidia และคู่แข่งหลักควบคู่ไปกับดัชนีหลัก คู่เงิน FX และสินค้าโภคภัณฑ์
ใช้เครื่องมือสร้างแผนภูมิขั้นสูงเพื่อติดตามช่วงราคา การทะลุ และความแข็งแกร่งที่สัมพันธ์กันในชื่อชิป AI
จัดการความเสี่ยงด้วยคำสั่งหยุดการขาดทุนและรับกำไรเมื่อทำการซื้อขายหุ้นเซมิคอนดักเตอร์ที่มีความผันผวน
รวมหุ้นและ CFD ดัชนีเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากพอร์ตโฟลิโอในภาคเทคโนโลยีที่กว้างขึ้น
การซื้อขายผลิตภัณฑ์ที่มีเลเวอเรจมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกคน คุณอาจขาดทุนมากกว่าเงินลงทุนเริ่มต้น โปรดพิจารณาวัตถุประสงค์ของคุณและขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญหากจำเป็น
ในด้าน GPU สำหรับศูนย์ข้อมูล AMD ถือเป็นคู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุด ผ่านกลุ่มผลิตภัณฑ์ตัวเร่งความเร็ว Instinct ซึ่งปัจจุบันมีการจัดส่งไปยังผู้ให้บริการคลาวด์เป็นจำนวนมากแล้ว ตัวเร่งความเร็ว Gaudi ของ Intel และ TPU ของ Google ก็มีความสำคัญเช่นกัน แต่ปัจจุบันมีเป้าหมายที่เวิร์กโหลดที่แคบลง
TPU ของ Google นำเสนอประสิทธิภาพที่ถูกกว่าสำหรับงาน AI บางอย่าง และผู้ซื้อรายใหญ่ เช่น Meta อาจนำ TPU เหล่านี้มาใช้ตั้งแต่ปี 2027 ซึ่งทำให้มีความเสี่ยงที่การใช้จ่ายด้าน AI ในอนาคตจะย้ายออกไปจาก Nvidia บ้าง
การวิเคราะห์ล่าสุดแสดงให้เห็นว่าส่วนแบ่งตลาดของหุ้นเทคโนโลยีในดัชนี S&P 500 เพิ่มขึ้นเร็วกว่าส่วนแบ่งกำไร และ Nasdaq มีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวของ P/E อย่างมาก Nvidia, AMD และบริษัทชั้นนำด้าน AI รายอื่นๆ ถือเป็นบริษัทที่มีราคาแพงที่สุด ซึ่งเพิ่มความอ่อนไหวต่อผลประกอบการที่น่าผิดหวังหรือสัญญาณของการแข่งขัน
พวกเขาเป็นพันธมิตรกันแต่ยังคงแข่งขันกันเพื่อชิงเงินทุนสำหรับฮาร์ดแวร์ AI TSMC ควบคุมกำลังการผลิตชิปขั้นสูง ขณะที่ Micron และ SK Hynix ครองตลาด HBM เป็นหลัก ดังนั้นราคาและผลผลิตของพวกเขาจึงกำหนดต้นทุนและการเติบโตของ Nvidia
ใช่ EBC Financial Group ให้บริการเข้าถึง Nvidia และคู่แข่งสำคัญหลายรายผ่าน ผลิตภัณฑ์หุ้นหรือ CFD ควบคู่ไปกับดัชนีหลักและ FX โปรดตรวจสอบข้อมูลจำเพาะของผลิตภัณฑ์สำหรับภูมิภาคของคุณเสมอ และโปรดจำไว้ว่าการซื้อขายโดยใช้มาร์จิ้นมีความเสี่ยงสูง
Nvidia ยังคงเป็นหุ้นชิป AI ที่เป็นเกณฑ์มาตรฐาน โดยมีส่วนแบ่งที่โดดเด่นของตัวเร่งความเร็ว AI และการเติบโตของรายได้ที่แข็งแกร่ง
ในเวลาเดียวกัน รายชื่อคู่แข่งที่มีความน่าเชื่อถือก็เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่ GPU ของ AMD และตัวเร่งความเร็ว Gaudi ของ Intel ไปจนถึง TPU ของ Google, Broadcom และ Marvell ในซิลิกอนที่กำหนดเอง และซัพพลายเออร์เช่น TSMC และ Micron ในการผลิตและหน่วยความจำ
สำหรับเทรดเดอร์ นั่นหมายความว่าเรื่องราวของชิป AI ไม่ใช่แค่การซื้อขายหุ้นตัวเดียวอีกต่อไป แต่เป็นภาคส่วนที่มีความเสี่ยงต่อการแข่งขัน ความเสี่ยงด้านมูลค่า และกระแสเงินทุนมหาศาล
การติดตามว่าชื่อเหล่านี้ซื้อขายกันอย่างไรสามารถช่วยระบุการหมุนเวียน ป้องกันความเสี่ยง และค้นหาโอกาสใหม่ๆ ได้ในขณะที่วงจรฮาร์ดแวร์ AI พัฒนาขึ้น
หากคุณกำลังพิจารณาซื้อขาย Nvidia หรือคู่แข่ง ควรใช้ขีดจำกัดความเสี่ยงที่ชัดเจน ติดตามข่าวสารอย่างใกล้ชิด และทำงานร่วมกับโบรกเกอร์ที่ได้รับการควบคุม เช่น EBC Financial Group
ข้อสงวนสิทธิ์: เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น และไม่ได้มีเจตนา (และไม่ควรพิจารณาว่าเป็น) คำแนะนำทางการเงิน การลงทุน หรือคำแนะนำอื่นใดที่ควรอ้างอิง ความคิดเห็นใดๆ ในเอกสารนี้ไม่ได้เป็นคำแนะนำจาก EBC หรือผู้เขียนว่ากลยุทธ์การลงทุน หลักทรัพย์ ธุรกรรม หรือการลงทุนใดๆ เหมาะสมกับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ
