AI เข้าสู่ช่วงพิสูจน์ศักยภาพแล้ว | หุ้น AI

​เทคโนโลยีนี้สามารถสร้าง และกำลังสร้าง ผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล นักลงทุนยังคงต้องพิจารณาว่าใครจะเป็นผู้คว้ากำไรเหล่านี้ไป - และควรจ่ายให้กับกำไรดังกล่าวมากเพียงใด

ปัญญาประดิษฐ์มาถึงจุดที่อาจส่งมอบทุกสิ่งตามที่ผู้สนับสนุนเคยให้คำมั่นไว้ได้ แต่ก็ยังอาจทำให้นักลงทุนที่จ่ายแพงเกินไปเพื่อซื้อหุ้นของบริษัทที่ไม่ถูกต้องผิดหวังได้

คำถามสำคัญสำหรับ AI คือ ผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นตามที่คาดหวังไว้จะเปลี่ยนเป็นรายได้ได้หรือไม่ และรายได้ดังกล่าวเพียงพอที่จะชดเชยเงินทุนมหาศาลที่กำลังทุ่มลงในดาต้าเซ็นเตอร์และชิปหรือไม่ และหากหุ้น AI มีมูลค่าสูงเกินไป เรามีแนวโน้มจะเห็นการโยกเงินลงทุนไปยังสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่ำกว่าหรือไม่?

ช่องว่างระหว่างการใช้จ่ายด้าน AI กับการเพิ่มขึ้นของผลิตภาพ

ในแนวโน้มเดือนมิถุนายน 2026 J.P. Morgan Asset Management ประเมินว่า ประมาณการรายจ่ายลงทุน (capex) โดยเฉลี่ยของตลาดสำหรับบริษัท hyperscaler สัญชาติสหรัฐฯ 5 แห่งอยู่ที่ $697 billion ในปีนี้ โดยคาดว่ารายจ่ายลงทุนจะใช้กระแสเงินสดจากการดำเนินงานของบริษัทเหล่านี้ถึง 93% เทียบกับ 33% ในปี 2023 แน่นอนว่านี่เป็นเพียงประมาณการ แต่ดูเหมือนว่าเงินทุนกำลังไล่ตามเป้าหมายเดียว ซึ่งชวนให้นึกถึงความคลั่งไคล้การลงทุนในกิจการรถไฟช่วงทศวรรษ 1800

เพื่อทำความเข้าใจว่าเงินจำนวนนี้ถูกใช้ไปอย่างคุ้มค่าหรือไม่ เราจำเป็นต้องวิเคราะห์ประโยชน์ด้านผลิตภาพที่มีการสัญญาไว้ ทั้งในปัจจุบันและอนาคต บริษัทแทบทุกแห่งบนโลกต่างมีส่วนเกี่ยวข้องกับ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง โดยหวังว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพด้านผลิตภาพได้ 

ประโยชน์เหล่านี้เกิดขึ้นอย่างไม่สม่ำเสมอและยังไม่น่าเชื่อถือมากนัก: National Bureau of Economic Research ได้สำรวจผู้บริหารเกือบ 6,000 คนในสหรัฐฯ สหราชอาณาจักร เยอรมนี และออสเตรเลีย ระหว่างเดือนพฤศจิกายน 2025 ถึงมกราคม 2026 โดย 89% รายงานว่า AI ไม่มีผลกระทบต่อผลิตภาพแรงงานในช่วง 3 ปีก่อนหน้า

นั่นไม่ได้หมายความว่า การลงทุน ใน AI ของพวกเขาจะไม่ก่อให้เกิดผลตอบแทน เพียงแต่สะท้อนว่ามีช่องว่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสิ่งที่บริษัทคาดหวังกับสิ่งที่วัดผลได้จริง

นอกจากนี้ยังไม่ได้หมายความว่า AI ถูกกำหนดให้ล้มเหลว การนำ AI มาใช้อาจใช้เวลานานขึ้น ขณะที่ราคาของ AI ลดลง อีกปัจจัยที่ถ่วงการนำ AI มาใช้ในองค์กรคือการแข่งขัน – หากทุกธุรกิจใช้เครื่องมือที่คล้ายกัน ความได้เปรียบทางการแข่งขันจะถูกทำให้เป็นกลาง ขณะที่ลูกค้าได้รับประโยชน์ผ่านราคาที่ลดลง

เรื่องนี้กระตุ้นให้เกิดบทวิเคราะห์ในตลาดเกี่ยวกับ “ฟองสบู่ AI” และการหดตัวลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

นักลงทุนอาจกำลังวัดตลาดผิดประเภท

Jordi Visser นักลงทุนอาวุโสแห่ง Wall Street มองเห็นโอกาสที่ใหญ่กว่ามากนอกเหนือจากการเพิ่มขึ้นของผลิตภาพที่ธุรกิจกำลังวัดอยู่ในปัจจุบัน เขาให้เหตุผลว่า ความต้องการ AI ไม่ควรถูกประเมินจากจำนวนผู้ที่จ่ายเงินเพื่อใช้แชตบอตเพียงอย่างเดียว แต่ควรพิจารณาถึงความเป็นไปได้ของการเกิดขึ้นของเศรษฐกิจที่เอเจนต์อัตโนมัติดำเนินธุรกิจระหว่างกัน

ในมุมมองของ Visser อนาคตนี้อาจรวมถึงหุ้นที่ถูกทำให้เป็นโทเคนซึ่งซื้อขายได้ตลอด 24/7 ควบคู่ไปกับคริปโตเคอร์เรนซีและ stablecoin ที่อำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมระหว่างเอเจนต์อัตโนมัติ เรายังไปไม่ถึงจุดนั้นเสียทีเดียว แต่ก็ใกล้เข้าไปทุกที ความสามารถของนักลงทุนในการสร้างดัชนีและ ETF ของตนเองโดยใช้เครื่องมือ AI เช่น Grokbot ชี้ให้เห็นอนาคตของการลงทุนที่น่าทึ่ง (และกระจายศูนย์)

Visser พัฒนาดัชนีคริปโต “46 Name” ซึ่งประกอบด้วยหุ้น 6 ตัวและโทเคน 40 รายการ โดยมีน้ำหนักเท่ากันทั้งหมด ได้แก่ Coinbase, Robinhood, Circle, PayPal, BTC, ETH, SOL, ZEC, TAO และ NEAR ดัชนีนี้ปรับตัวขึ้น 50% นับตั้งแต่ต้นปี แม้ Bitcoin จะลดลง 3.2% ซึ่งบ่งชี้ว่าความสนใจของนักลงทุนกำลังขยายออกไปนอกเหนือจาก Bitcoin

กราฟด้านล่างแสดงผลการดำเนินงานที่โดดเด่นกว่าของกองทุน AI & Technology (AIQ) ของ Global X เมื่อเทียบกับ S&P 500 ตลอด 3 ปีที่ผ่านมา โดย AIQ เพิ่มขึ้น 136% ในช่วง 3 ปี เทียบกับ 86% สำหรับ S&P 500 

เห็นได้ชัดว่านักลงทุนเชื่อว่าอนาคตกำลังมุ่งหน้าไปทางใด

พื้นที่พิสูจน์ของ AI 

หาก AI ช่วยให้ทีมขนาดเล็กสามารถทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้องค์กรขนาดใหญ่กว่ามากได้ มูลค่าทางเศรษฐกิจของ AI ก็จะขยายไปไกลกว่ารายได้จากค่าสมาชิกที่ผู้ให้บริการโมเดลได้รับ

มีหลักฐานบางส่วนที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์จาก AI ในบริบทเฉพาะ งานวิจัยของ Erik Brynjolfsson, Danielle Li และ Lindsey Raymond พบว่า ความช่วยเหลือจาก AI เพิ่มผลิตภาพของฝ่ายสนับสนุนลูกค้าได้เกือบ 14% โดยผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์น้อยและทักษะต่ำกว่าได้รับประโยชน์มากกว่า 

Microsoft รายงานว่ามีที่นั่ง Microsoft 365 Copilot แบบชำระเงินมากกว่า 30 million ที่นั่งในผลประกอบการเดือนกรกฎาคม 2026 รายได้จาก Azure เกิน $100 billion ในปีงบประมาณดังกล่าว แม้ Azure จะรวมบริการ คลาวด์ แบบทั่วไปไว้ด้วย ไม่ได้มีเฉพาะ AI

เห็นได้ชัดว่าลูกค้ายินดีจ่ายเงินเพื่อ AI แต่ยังต้องติดตามกันต่อไปว่าการลงทุนเหล่านี้จะสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืนได้หรือไม่

ประโยชน์ที่ได้รับจะไม่กระจายอย่างเท่าเทียมกัน Visser มองว่า ธุรกิจขนาดเล็กอาจเพิ่มประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นด้วย AI ขณะที่บริษัทที่ก่อตั้งมานานกว่าอาจประสบปัญหาจากต้นทุนเดิมและราคาที่ลดลง นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงว่าคอขวดด้านการประมวลผลอาจชะลอการนำ AI มาใช้ และส่งผลให้ผลตอบแทนจากเงินทุนลดลง

จะโยกเงินลงทุนไปที่ไหน?

สิ่งนี้นำไปสู่คำถามว่า หาก AI มีมูลค่าสูงเกินไป เงินทุนอัจฉริยะจะเคลื่อนย้ายไปที่ใด?

ธุรกิจที่เติบโตเต็มที่และมีรายได้สม่ำเสมออาจดูเป็นตัวเลือกที่ชัดเจน แต่รายได้เหล่านั้นอาจถูกคุกคามจากคู่แข่งที่ขณะนี้สามารถเข้าสู่ตลาดได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง

ซัพพลายเออร์ชิปอย่าง Micron และ AMD กำลังได้รับอานิสงส์จากกระแสความเชื่อมั่นอย่างล้นหลามในขณะนี้ แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะได้รับการยกเว้นจากการชะลอตัวที่อาจเกิดขึ้นในแผนการลงทุนของลูกค้า

ผลการดำเนินงานของหุ้นผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ - นับตั้งแต่ต้นปี

ตารางข้างต้นแสดงให้เห็นว่าอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์มีการแข่งขันหนาแน่นขึ้นเรื่อย ๆ โดย Nvidia ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นหุ้นขวัญใจของ Wall Street ให้ผลตอบแทนนับตั้งแต่ต้นปีเพียง 16.8% เมื่อเทียบกับคู่แข่งที่ทำผลงานได้อย่างโดดเด่น

Micron เป็นหุ้นที่โดดเด่นที่สุดในปีนี้ โดยให้ผลตอบแทนนับตั้งแต่ต้นปี 218% ซึ่งส่วนใหญ่ได้แรงหนุนจากอุปทานหน่วยความจำที่ตึงตัว โปรเซสเซอร์ AI ต้องเข้าถึงข้อมูลด้วยความเร็วสูง จึงทำให้เกิดความต้องการหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง หรือ HBM Micron ได้ประโยชน์ทั้งจากความต้องการดังกล่าวและอุปทานในตลาดหน่วยความจำที่ตึงตัวขึ้น ซึ่งช่วยหนุนราคาขายให้สูงขึ้น

AMD มีโปรเซสเซอร์สำหรับเซิร์ฟเวอร์แบรนด์ EPYC และตัวเร่งประมวลผล AI Instinct ของตนเอง ทำให้บริษัทอยู่ในตลาดศูนย์ข้อมูลที่กำลังขยายตัวอย่างเต็มตัว บริษัทรายงานรายได้จากธุรกิจศูนย์ข้อมูลในไตรมาส 2 ที่ 6.7 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 107% เมื่อเทียบกับปีก่อน โดยได้แรงหนุนจากความต้องการผลิตภัณฑ์ทั้งสองกลุ่ม นอกจากนี้ยังประกาศความร่วมมือกับ Anthropic เพื่อให้บริการกำลังประมวลผลของ AMD สูงสุด 2 กิกะวัตต์

Intel ได้จุดประกายความหวังของนักลงทุนขึ้นมาอีกครั้งภายใต้การพลิกฟื้นธุรกิจของ Lip-Bu Tan ซีอีโอ โดยรายได้ไตรมาส 2 เพิ่มขึ้น 25% เป็น 16.1 พันล้านดอลลาร์ แม้จะรายงานผลขาดทุนตามหลักการบัญชีมาตรฐาน ขณะที่รายได้จากธุรกิจศูนย์ข้อมูลและ AI เพิ่มขึ้น 59% 

Arm ออกแบบเทคโนโลยีโปรเซสเซอร์และให้สิทธิ์ใช้งานแก่ผู้ผลิตชิป โดยมีรายได้จากค่าธรรมเนียมการให้สิทธิ์ใช้งานและค่าลิขสิทธิ์สำหรับชิปที่ใช้การออกแบบของบริษัท เทคโนโลยีของ Arm ขับเคลื่อนสมาร์ตโฟนส่วนใหญ่ และกำลังขยายสู่ศูนย์ข้อมูลและ AI นอกจากนี้บริษัทยังเริ่มจำหน่ายโปรเซสเซอร์สำหรับศูนย์ข้อมูลของตนเอง โดยว่าจ้างผู้ผลิตภายนอกให้ดำเนินการผลิต Arm คาดการณ์ว่าโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่อาจสร้างรายได้ต่อปีประมาณ 15 พันล้านดอลลาร์ภายในปีงบประมาณ 2031

สิ่งที่นักลงทุนควรจับตา

หุ้นเหล่านี้ได้สะท้อนความคาดหวังต่อรายได้ในอนาคตไปล่วงหน้าอย่างชัดเจนแล้ว และการชะลอตัวของหุ้น AI ที่เติบโตเต็มที่มากขึ้น เช่น Nvidia ให้บทเรียนที่ชวนตระหนักว่า ระยะถัดไปของการลงทุนใน AI จำเป็นต้องใช้แนวทางที่คัดเลือกมากขึ้น

เพื่อรักษามูลค่าปัจจุบัน นักลงทุนควรจับตาความต้องการ ซึ่งรวมถึงการต่ออายุสัญญาและการใช้จ่ายของลูกค้าปัจจุบัน การเติบโตของรายได้เพียงอย่างเดียวไม่ได้หมายความว่าจะมีกำไร ดังนั้นคำถามที่สำคัญกว่าคือ การเติบโตดังกล่าวทำกำไรได้มากเพียงใด

หัวใจสำคัญคือประสบการณ์ของลูกค้า กล่าวคือ ลูกค้าธุรกิจรายงานว่าประหยัดต้นทุนหรือเพิ่มผลผลิตได้อย่างวัดผลได้หรือไม่ หลังหักต้นทุนการผสานระบบ การกำกับดูแล และข้อผิดพลาดแล้ว

การโยกย้ายเงินลงทุนไม่จำเป็นต้องหมายถึงการละทิ้ง AI โดยสิ้นเชิง เงินทุนอาจไหลจากซัพพลายเออร์ที่มีราคาสูงไปยังธุรกิจที่มีมูลค่าสมเหตุสมผลและใช้ AI เพื่อยกระดับการดำเนินงาน หรืออีกทางหนึ่ง นักลงทุนอาจเลือกบริษัทที่สร้างกระแสเงินสดได้สม่ำเสมอและมีความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีน้อยกว่า

ไม่มีผลลัพธ์ใดที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ทั้งสองแนวทางขึ้นอยู่กับสิ่งที่ตัวเลขกำไรและกระแสเงินสดเปิดเผย

บททดสอบที่แท้จริงสำหรับนักลงทุนใน AI

ระยะพิสูจน์ศักยภาพของ AI จะไม่ถูกตัดสินด้วยการสาธิตที่น่าประทับใจ แต่จะถูกตัดสินด้วยลูกค้าที่จ่ายเงินจริง อัตรากำไรที่ยั่งยืน และผลตอบแทนจากเงินลงทุน ความต้องการที่เพิ่มขึ้นเป็นสัญญาณที่น่ายินดี แต่นักลงทุนต้องดูว่ารายได้จะเติบโตเร็วพอที่จะรองรับการใช้จ่ายมหาศาลกับชิป ศูนย์ข้อมูล และพลังงานหรือไม่

ประโยชน์ที่เกิดขึ้นอาจขยายไปไกลกว่าบริษัทที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน ไปยังธุรกิจที่ใช้ AI เพื่อลดต้นทุน ยกระดับบริการ และขยายธุรกิจโดยไม่ต้องเพิ่มพนักงานจำนวนมาก ผู้ชนะในท้ายที่สุดบางรายอาจยังไม่ได้รับความสนใจมากนักในปัจจุบัน

Visser อาจพูดถูกเกี่ยวกับขนาดของโอกาสนี้ แต่เทคโนโลยีที่พลิกโฉมเศรษฐกิจไม่ได้ทำให้ทุกบริษัทที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีนั้นเป็นการลงทุนที่ดี นักลงทุนยังคงต้องเลือกบริษัท ราคา และจังหวะเวลาให้ถูกต้อง