เผยแพร่เมื่อ: 2026-02-19
ถ้าพูดถึงหุ้น NVIDIA หลายคนนึกถึงกราฟที่พุ่งขึ้นแบบไม่มีหยุด แต่ถ้าถามว่าตัวเลขเหล่านั้นยืนอยู่บนรากฐานที่แข็งแกร่งแค่ไหน คำตอบที่ได้จากปากวิศวกรฝั่ง AMD อาจทำให้คุณมองตลาดชิป AI ด้วยสายตาที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง
9ARM วิศวกรอาวุโสจาก AMD ได้แชร์มุมมองจากสนามรบจริงที่หลายคนไม่เคยได้ยิน ทั้งเรื่องที่ว่าทำไม NVIDIA ถึงครองตลาดได้ขนาดนี้ AMD กำลังไล่ตามทันแค่ไหน และที่สำคัญที่สุดสำหรับนักลงทุน คือสัญญาณอะไรบ้างที่บ่งบอกว่าตลาด AI อาจกำลังเป่าฟองสบู่อยู่โดยไม่รู้ตัว
บทความนี้จะพาคุณเดินทางผ่านทั้ง 3 มิติ ได้แก่ มิติของเทคโนโลยี มิติของการแข่งขัน และมิติของความเสี่ยงการลงทุน เพื่อให้คุณมีภาพรวมที่ครบถ้วนก่อนตัดสินใจใดๆ กับหุ้น NVIDIA หรือหุ้นกลุ่ม AI ในพอร์ตของคุณ
NVIDIA คือบริษัทผู้ผลิตชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) สัญชาติอเมริกัน ที่ก่อตั้งในปี 1993 แต่ก้าวกระโดดสู่ความยิ่งใหญ่ระดับโลกอย่างรวดเร็วในช่วงกระแส AI ระหว่างปี 2022-2024 จนกลายเป็นหนึ่งในบริษัทที่มีมูลค่าตลาดสูงที่สุดในโลก
ก่อนจะเข้าใจว่าทำไม NVIDIA ถึงสำคัญขนาดนี้ ต้องเข้าใจก่อนว่า GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก CPU (Central Processing Unit) อย่างไร
จินตนาการว่า CPU คือ "อัจฉริยะรอบด้าน" ที่คิดเร็วมาก แก้โจทย์ซับซ้อนได้ แต่ทำได้ครั้งละอย่าง ส่วน GPU เปรียบเหมือน "ทีมคณิตศาสตร์หมื่นคน" ที่แต่ละคนอาจทำได้แค่บวกลบเลข แต่ทำพร้อมกันทีละล้านๆ ชุดในเวลาเดียวกัน
งานด้าน AI และการประมวลผลภาพต้องการการคำนวณแบบขนาน (Parallel Processing) มหาศาล GPU จึงเหมาะกับงานประเภทนี้แบบไม่มีคู่แข่ง และ NVIDIA คือผู้ที่พัฒนา GPU มาได้ดีที่สุดในโลก
ปัจจุบัน NVIDIA ครองส่วนแบ่งตลาด GPU สำหรับ AI สูงถึงกว่า 90% ซึ่งเป็นตัวเลขที่น่าตกใจมาก เพราะในโลกธุรกิจปกติ การผูกขาดขนาดนี้แทบไม่เกิดขึ้น
สิ่งที่ทำให้ NVIDIA แตกต่างจากคู่แข่งไม่ใช่แค่ตัวฮาร์ดแวร์ที่ดีกว่า แต่คือ "ซอฟต์แวร์" ชื่อ CUDA (Compute Unified Device Architecture) ที่ NVIDIA พัฒนาขึ้นมากว่า 15 ปี
CUDA คือภาษากลางที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้เขียนโค้ดให้ GPU ทำงาน เหมือน iOS ในโลกสมาร์ตโฟน ที่ถึงจะแพงกว่าก็ยังมีคนซื้อ เพราะ App และ Ecosystem รอบตัวมันทำให้ย้ายออกยากมาก
นักพัฒนาทั่วโลกต่างเรียนรู้ CUDA มาหลายปี Framework (โครงสร้างการพัฒนา AI) ยอดนิยมอย่าง PyTorch และ TensorFlow ล้วน Optimize (ปรับให้ทำงานได้ดีที่สุด) สำหรับชิป NVIDIA ทำให้การย้ายไปใช้คู่แข่งมีต้นทุนที่สูงมากทั้งด้านเวลาและเงิน
นี่คือเหตุผลที่แม้คู่แข่งจะผลิตชิปที่แรงพอๆ กันออกมา ลูกค้าก็ยังไม่รีบเปลี่ยน
AMD (Advanced Micro Devices) คือคู่แข่งตัวจริงของ NVIDIA ที่มีส่วนแบ่งตลาดราว 10% ในตลาด GPU สำหรับ AI แต่กำลังไล่ตามอย่างดุเดือด
9ARM วิศวกรจาก AMD อธิบายว่าในแง่ Raw Power (พลังประมวลผลดิบ) ชิปรุ่นใหม่อย่าง Instinct MI300X ของ AMD แทบไม่ต่างกับ H100 ของ NVIDIA แล้ว แต่จุดที่ยังสู้ไม่ได้คือ Software Optimization (การปรับซอฟต์แวร์ให้ทำงานร่วมกับฮาร์ดแวร์ได้เต็มประสิทธิภาพ) ซึ่งเมื่อรันงานจริง NVIDIA ยังเร็วกว่าอยู่ประมาณ 10-20%
แต่ AMD แก้เกมด้วยสองวิธี:
วิธีแรกคือราคา AMD ตั้งราคาชิปต่ำกว่า NVIDIA อย่างมีนัยสำคัญ เพื่อดึงดูดลูกค้าที่ต้องการลดต้นทุน
วิธีที่สองคือ Open Standard (มาตรฐานเปิด) AMD ผลักดันมาตรฐานที่เปิดให้ฮาร์ดแวร์หลายค่ายทำงานร่วมกันได้ เหมือน Android ที่เปิดให้หลายยี่ห้อใช้ได้ ต่างจาก CUDA ที่ใช้ได้แค่กับ NVIDIA เหมือน iOS
กลยุทธ์นี้ได้รับการสนับสนุนจากยักษ์ใหญ่อย่าง Meta, Microsoft และ Google ที่ต้องการให้มีคู่แข่งของ NVIDIA เพื่อรักษาอำนาจต่อรองในการซื้อชิป หากมีเจ้าเดียวในตลาด โอกาสถูก "โขกราคา" ก็สูงขึ้นตามไปด้วย
ประวัติศาสตร์เคยซ้ำรอยแล้วครั้งหนึ่ง เมื่อ AMD พลิกกลับมาชนะ Intel ในตลาด CPU จนยึดส่วนแบ่งคืนมาได้ คำถามคือจะเกิดซ้ำอีกครั้งในตลาด AI หรือไม่
นี่คือส่วนที่สำคัญที่สุดสำหรับนักลงทุน และเป็นส่วนที่ไม่ค่อยถูกพูดถึงในสื่อกระแสหลัก
โครงสร้างการเงินในระบบนิเวศ AI ปัจจุบันมีความเปราะบางซ่อนอยู่ ตัวอย่างเช่น บริษัท AI อย่าง OpenAI รับเงินลงทุนจาก Microsoft หรือ VC (Venture Capital) แล้วนำเงินนั้นไปซื้อชิปหรือเช่า Cloud จากผู้ลงทุนรายเดิม รายได้ที่ปรากฏในงบการเงินจึงอาจไม่ได้สะท้อน Demand (ความต้องการ) จริงจากผู้บริโภคทั้งหมด
9ARM ชี้ว่าวิกฤตรอบนี้ถ้าเกิดขึ้น จะไม่รุนแรงเท่ายุค Dotcom ปี 2000 เพราะเงินที่ลงทุนไปกลายเป็น "สินทรัพย์จับต้องได้" อย่าง Data Center (ศูนย์ประมวลผลข้อมูล) และโครงสร้างพื้นฐานพลังงาน ซึ่งยังใช้งานต่อได้แม้กระแส AI จะซาลง แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าราคาหุ้นจะไม่ปรับลดลงหนัก
วิศวกรระดับนี้แนะนำให้ "ฟังหูไว้หู" กับกราฟพุ่งชันที่ CEO นำเสนอบนเวที ให้มองที่ Real Revenue (รายได้จริง) และการใช้งานจริงมากกว่ายอดจองหรือยอดผู้ใช้งานฟรี เพราะ Hype (การสร้างกระแส) คือส่วนหนึ่งของกลยุทธ์
พลังงานคือคอขวดที่แท้จริง ไม่ใช่จำนวนชิป
หนึ่งในข้อมูลที่ฟังแล้วต้องแปลกใจคือปัญหาที่กำลังทำให้การขยายตัวของ AI ชะลอตัวไม่ใช่การขาดแคลนชิป แต่เป็น "ไฟฟ้า"
มีกรณีที่ Data Center สร้างเสร็จแล้ว ชิปพร้อมแล้ว แต่เปิดเครื่องไม่ได้เพราะไฟฟ้าไม่พอจ่าย Tech Giant หลายเจ้าจึงต้องลงทุนในโรงไฟฟ้านิวเคลียร์หรือรื้อฟื้นโรงไฟฟ้าเก่ากลับมาใช้ใหม่
สิ่งนี้สร้างโอกาสให้นักลงทุนที่มองหุ้นกลุ่มพลังงานและโครงสร้างพื้นฐาน เพราะถึงแม้จะไม่ได้ลงทุนในบริษัท AI โดยตรง แต่ก็ได้รับผลจากการเติบโตของอุตสาหกรรมนี้เช่นกัน
ไม่ว่าสงครามชิป AI จะจบลงอย่างไร ว่า NVIDIA จะยังครองตลาดหรือ AMD จะพลิกเกม มีผู้เล่นกลุ่มหนึ่งที่กำไรแน่นอน นั่นคือ Cloud Provider (ผู้ให้บริการคลาวด์) อย่าง AWS (Amazon), Azure (Microsoft) และ Google Cloud
เพราะไม่ว่าโมเดล AI ไหนจะชนะ ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini หรือ Claude ทุกคนต้องจ่ายค่าเช่าเซิร์ฟเวอร์และค่าพลังประมวลผลให้กับ Cloud Provider อยู่ดี เปรียบเหมือนยุคตื่นทอง คนที่รวยที่สุดไม่ใช่คนขุดทอง แต่คือคนขายพลั่วและกางเกงยีนส์ให้คนขุด
สำหรับนักลงทุนที่ไม่อยากรับความเสี่ยงสูง กลุ่ม Cloud Provider อาจเป็น Play ที่น่าสนใจกว่าการเดิมพันกับบริษัทชิปหรือ AI Model โดยตรง
Google ดูเป็นผู้เล่นที่มีแต้มต่อครบครันที่สุดในระยะยาว ทั้งชิปของตัวเองอย่าง TPU (Tensor Processing Unit) ที่พัฒนามากว่าสิบปี บวกกับฐานข้อมูลมหาศาลจาก Search Engine และ YouTube ที่คู่แข่งเลียนแบบได้ยาก
Meta เลือกกลยุทธ์แจกโมเดล AI อย่าง Llama ให้ใช้ฟรีแบบ Open Source เพื่อบีบคู่แข่งที่ต้องพึ่งรายได้จากการขายโมเดล ในขณะที่ Meta เองมีรายได้หลักจากโฆษณาอยู่แล้ว จึงไม่กระทบจากการแจกของฟรี
จีน คือตัวแปรที่น่ากลัวที่สุด แม้จะถูกคว่ำบาตรเรื่องการเข้าถึงชิประดับสูง แต่ข้อจำกัดนี้กลับบีบให้วิศวกรจีนต้องพัฒนาทักษะ Software Optimization อย่างล้ำลึก ผลลัพธ์คือจีนสามารถสร้าง AI ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ซึ่งในระยะยาวอาจกลายเป็นความได้เปรียบที่น่ากลัว
เรื่อง AGI (Artificial General Intelligence หรือ AI ที่คิดได้เหมือนมนุษย์)
9ARM ระบุชัดว่าโมเดล AI ยุคปัจจุบันอย่าง LLM (Large Language Model) เช่น ChatGPT ทำงานโดยการ "เดาคำถัดไป" ที่แม่นยำมาก แต่ขาด "ความสงสัยใคร่รู้" และความสามารถในการเรียนรู้จากโลกจริง ดังนั้น AGI ที่แท้จริงยังไม่ใช่สิ่งที่จะเกิดขึ้นเร็วๆ นี้ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน
เรื่อง Tesla Full Self-Driving (รถขับขี่อัตโนมัติ)
Tesla กลับเป็นเรื่องที่น่าสนใจมาก เพราะการสะสมข้อมูลการขับขี่จากรถหลายล้านคันทั่วโลกคือ "Unfair Advantage" ที่ค่ายรถอื่นตามได้ยากมาก และคาดว่าเทคโนโลยีนี้จะพร้อมใช้งานจริงในวงกว้างภายใน 2 ปีข้างหน้า
การทำความเข้าใจสงครามชิป AI ไม่ใช่แค่เรื่องของคนที่ทำงานในวงการเทคโนโลยี แต่มีคุณค่าโดยตรงกับนักลงทุน ในหลายมิติดังนี้
มิติที่ 1: เลือกหุ้นได้แม่นขึ้น เมื่อเข้าใจว่า NVIDIA แข็งแกร่งตรงไหนและเปราะบางตรงไหน ก็สามารถประเมิน Valuation (มูลค่าที่เหมาะสม) ได้แม่นยำกว่าการดูแค่กราฟราคา
มิติที่ 2: กระจายความเสี่ยงได้ฉลาดขึ้น รู้ว่ากลุ่มไหน เช่น Cloud Provider และ กลุ่มพลังงาน ได้รับอานิสงส์ทางอ้อมโดยมีความเสี่ยงต่ำกว่าการลงทุนในหุ้น AI โดยตรง
มิติที่ 3: ไม่ตื่นตระหนกหรือโลภเกินไป เข้าใจสัญญาณฟองสบู่ที่ซ่อนอยู่ในโครงสร้างการเงิน ทำให้ตัดสินใจด้วยหัวใจเย็นมากขึ้น ไม่ตามกระแสตลาดโดยไม่มีเหตุผล
ความเข้าใจผิดที่ 1: "NVIDIA จะครองตลาดตลอดไป" การผูกขาดไม่มีความถาวร ประวัติศาสตร์ Intel พิสูจน์แล้ว กุญแจอยู่ที่ว่า AMD จะพัฒนา Software Ecosystem ได้เร็วแค่ไหน
ความเข้าใจผิดที่ 2: "ชิปเฉพาะทางอย่าง TPU ดีกว่า GPU" ชิปเฉพาะทางเร็วและประหยัดกว่าในงานที่ออกแบบมาสำหรับ แต่ขาดความยืดหยุ่น หากเทรนด์ AI เปลี่ยนทิศ ชิปเหล่านั้นอาจกลายเป็นภาระแทน
ความเข้าใจผิดที่ 3: "AI จะฉลาดเหมือนมนุษย์ได้เร็วๆ นี้" LLM ปัจจุบันเป็นแค่การเดาคำที่แม่นมาก ไม่ใช่การ "คิด" ที่แท้จริง การคาดหวัง AGI ในระยะสั้นจึงอาจนำไปสู่การประเมินมูลค่าบริษัท AI เกินความเป็นจริง
สงครามชิป AI ไม่ได้มีผู้ชนะเพียงคนเดียว NVIDIA แข็งแกร่งมาก แต่ไม่ได้ไร้ช่องว่าง AMD กำลังไล่ตาม Cloud Provider กำไรแน่นอน และกลุ่มพลังงานอาจได้รับอานิสงส์โดยไม่คาดคิด
สิ่งที่นักลงทุนต้องจำคือ ความเข้าใจเชิงลึกเรื่องเทคโนโลยีและโครงสร้างตลาด คือเกราะป้องกันที่ดีที่สุดจากการตัดสินใจตาม Hype
หากคุณต้องการยกระดับพอร์ตลงทุนในยุค AI ด้วยข้อมูลและเครื่องมือที่ถูกต้อง EBC Financial Group มีผู้เชี่ยวชาญและแพลตฟอร์มที่พร้อมช่วยให้คุณวิเคราะห์ตลาดได้ลึกและแม่นยำยิ่งขึ้น เปิดบัญชีและเริ่มต้นวางกลยุทธ์การลงทุนของคุณกับ EBC ได้วันนี้
NVIDIA คือบริษัทผู้ผลิตชิป GPU ที่ครองส่วนแบ่งตลาด AI กว่า 90% ความสำคัญต่อตลาดหุ้น US อยู่ที่การที่บริษัทกลายเป็นหนึ่งในหุ้นที่มีมูลค่าตลาดสูงที่สุดในโลก และเป็นตัวชี้วัดความเชื่อมั่นของนักลงทุนต่อกระแส AI โดยรวม
การประเมินต้องดูทั้งจุดแข็งอย่าง Ecosystem CUDA และความเสี่ยงอย่างสัญญาณฟองสบู่จาก Revenue Recycling ในระบบนิเวศ AI ไม่ควรตัดสินใจจากกราฟราคาเพียงอย่างเดียว ควรวิเคราะห์ Valuation และ Real Revenue อย่างรอบคอบ
ในแง่ฮาร์ดแวร์ AMD ไล่ตามทันแล้ว แต่อุปสรรคหลักคือ Software Ecosystem ที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการสร้างความเชื่อมั่น ประกอบกับการสนับสนุนจาก Hyperscaler (บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่) ทำให้มีโอกาสไม่น้อย แต่ต้องอาศัยเวลา
กลุ่ม Cloud Provider อย่าง AWS, Azure, Google Cloud และกลุ่มพลังงานที่รองรับการขยายตัวของ Data Center เป็นทางเลือกที่มีความเสี่ยงต่ำกว่าการลงทุนในหุ้น AI หรือชิปโดยตรง เพราะได้รับอานิสงส์ไม่ว่าฝั่งไหนจะชนะ
ข้อสงวนสิทธิ์: เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อเป็นข้อมูลทั่วไปเท่านั้น และไม่ได้มีเจตนาให้เป็น (และไม่ควรพิจารณาว่าเป็น) คำแนะนำทางการเงิน การลงทุน หรือคำแนะนำอื่นใดที่ควรนำไปใช้เป็นหลักในการตัดสินใจ ความเห็นใดๆ ที่ปรากฏในเนื้อหานี้ไม่ได้เป็นการแนะนำจาก EBC หรือผู้เขียนว่าการลงทุน หลักทรัพย์ ธุรกรรม หรือกลยุทธ์การลงทุนใดๆ เหมาะสมสำหรับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ เนื้อหามีดังนี้
