โดย: ศุภกฤต พิทักษ์พรเกษม, CISA

         หัวหน้าส่วนงานกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์การลงทุน

         บลน. โรโบเวลธ์ จำกัด

หลังงบ NVIDIA ที่เพิ่งประกาศออกมาสด ๆ ร้อน ๆ คำถามสำคัญสำหรับนักลงทุนคงไม่ใช่ว่า “NVIDIA งบดีไหม?” เพราะคำตอบชัดเจนมาหลายไตรมาสว่า งบยังดีมาก แต่คำถามที่ผมว่าสำคัญกว่าคือ

AI Investment Cycle ที่ดันหุ้น Technology มาตลอดหลายปี ยังเหลือระยะทางอีกแค่ไหน?

เพราะวันนี้เราไม่ได้กำลังลงทุนใน NVIDIA ที่ Market Cap หลักแสนล้านดอลลาร์เหมือนช่วงเริ่มต้นของ ChatGPT อีกแล้ว แต่กำลังลงทุนในบริษัทที่มีขนาดใหญ่ระดับหลายล้านล้านดอลลาร์ ขณะที่ Hyperscaler อย่าง Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ก็ใช้เงินกับ AI Infrastructure ปีละหลายแสนล้านดอลลาร์

ดังนั้น ยิ่งหุ้นขึ้นมาไกล คำว่า “AI ยังโต” อย่างเดียวคงไม่พอแล้วครับ

สิ่งที่เราต้องการเห็นจากนี้คือ รายได้ต้องโตจริง กำไรต้องตามมา และเงินลงทุนมหาศาลที่บริษัทต่าง ๆ เทลงไป ต้องเริ่มสร้างผลตอบแทนกลับมาให้ผู้ถือหุ้นได้จริงด้วย

จากงบไตรมาส 2/2026 ที่ทยอยประกาศออกมาจนเกือบครบ รวมถึง NVIDIA ล่าสุด ผมมองว่าอย่างน้อยตอนนี้คำตอบยังอยู่ใน “ฝั่งบวก” ครับ

NVIDIA รายงานรายได้ไตรมาสล่าสุดที่ 96.22 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ Data Center Revenue อยู่ที่ประมาณ 89 พันล้านดอลลาร์ โต 117% YoY และบริษัทให้ Guidance ไตรมาสถัดไปที่ประมาณ 108 พันล้านดอลลาร์ สูงกว่าที่ตลาดคาด

สิ่งที่น่าสนใจมากกว่างบที่ดีกว่าคาด คือ NVIDIA ยังมองการเติบโตต่อเนื่องไปถึงปีงบประมาณ 2028 ทั้งที่ฐานรายได้วันนี้ใหญ่มากแล้ว ขณะที่ Vera Rubin ซึ่งเป็น AI Platform รุ่นถัดไปก็เริ่มเข้ามาเป็น Growth Driver ตัวใหม่ ตรงนี้ผมว่าเป็นสัญญาณที่ค่อนข้างสำคัญ เพราะถ้า AI Infrastructure กำลังเข้าสู่ปลาย Cycle จริง สิ่งที่เราควรเริ่มเห็นคือ NVIDIA ระมัดระวัง Guidance มากขึ้น ลูกค้าเริ่มชะลอ Order หรือกำลังการผลิตเริ่มมากกว่า Demand

แต่ภาพที่เราเห็นตอนนี้ยังไม่ใช่แบบนั้น ปัญหายังดูเหมือน “Supply วิ่งตาม Demand” มากกว่า “Demand เริ่มหาย” ซึ่งถ้าเราดูให้กว้างขึ้น งบ Q2 ของ S&P 500 โดยรวมยังออกมาแข็งแรง และหุ้น Technology เป็นหนึ่งในกลุ่มที่กำไรเติบโตโดดเด่นที่สุดโตประมาณ 75% YoY พูดง่าย ๆ คือ รอบนี้ไม่ได้มีแค่ Story ว่า“ราคาหุ้น Tech ขึ้นเพราะทุกคนเชื่อเรื่อง AI” แต่ กำไรจาก AI กำลังเริ่มวิ่งตาม Story ขึ้นมาจริง ๆ

ทำให้ AI Cycle รอบนี้ต่างจาก Bubble หลายครั้งในอดีต ที่ราคาหุ้นขึ้นไปไกลมาก แต่รายได้ กำไร หรือ Cash Flow ของบริษัทจำนวนมากยังตามไม่ทัน และ สิ่งที่ผมว่าน่าสนใจกว่างบของ NVIDIA เอง คือ พอเราเอางบและ Guidance ของหลายบริษัทมาต่อกัน ภาพมันเริ่มชัดว่า AI ไม่ได้ขาดแค่ GPU อีกต่อไปแล้ว

ถ้าช่วงแรกของ AI Boom คือยุค “Compute Shortage” ช่วงต่อไป ผมเรียกว่าเป็นยุค “Everything Shortage”

ไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างบนโลกจะขาด แต่หมายถึง ทุกครั้งที่อุตสาหกรรมแก้คอขวดหนึ่งได้ ปัญหาก็จะขยับไปอยู่ที่อีกส่วนหนึ่งของ Supply Chain

ช่วงแรกโลกต้องการ GPU มากกว่าที่ NVIDIA และผู้ผลิต Semiconductor จะผลิตได้ หุ้นที่ได้ประโยชน์มากที่สุดจึงเป็นกลุ่ม GPU, Foundry และ Advanced Semiconductor แต่พอ GPU เริ่มมีมากขึ้น ปัญหาคอขวดไม่ได้หาย แต่มันแค่ “ย้ายที่”

ถัดไปสิ่งที่เริ่มไม่พอก็คือ Memory เพราะ AI รุ่นใหม่ โดยเฉพาะ Reasoning Model, Long Context และ Agentic AI ต้องใช้ Memory มากขึ้นเรื่อย ๆ และต้องส่งข้อมูลเข้า GPU ให้เร็วขึ้นด้วย ทำให้ HBM ไม่ได้เป็นแค่ Component ประกอบชิ้นหนึ่งอีกต่อไป แต่กลายเป็นส่วนสำคัญที่กำหนดว่าชิปที่ราคาแพงมาก ๆ เหล่านั้นจะทำงานได้เต็มประสิทธิภาพแค่ไหน

Micron และ SK Hynix สองผู้เล่นรายใหญ่ของ Memory Industry ก็มองไปในทิศทางเดียวกันว่าตลาด HBM ยังมีโอกาสโตแรงต่อ และอาจมีขนาดใกล้ 1 แสนล้านดอลลาร์ภายในปี 2028 จึงยังมองว่า Memory Cycle รอบนี้มีโอกาสยาวกว่าวัฏจักร Memory ในอดีต

ไม่ใช่ว่าความเป็น Cyclical ของธุรกิจ Memory หายไปนะครับ แต่มันมี Structural Demand ชุดใหม่จาก AI เข้ามาเสริมอยู่ด้านบน แล้วพอเรามีทั้ง GPU และ Memory มากขึ้น ปัญหาก็ขยับไปอีกว่า

“แล้วจะให้ชิปหลายพันหรือหลายหมื่นตัวคุยกันยังไง?”

เลยเป็นเหตุผลที่ Networking เริ่มมีบทบาทมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะ AI Model ขนาดใหญ่ไม่ได้ใช้ GPU ตัวเดียวทำงาน แต่ใช้ GPU จำนวนมหาศาลทำงานร่วมกันเป็น Cluster เพราะฉะนั้นยิ่งเพิ่ม Compute เข้าไปใน Data Center มากเท่าไร Network ระหว่าง Chip, Server และ Rack ก็ยิ่งสำคัญมากขึ้นเท่านั้น

ต่อให้เรามี GPU ที่แรงที่สุดในโลก แต่ถ้าชิปส่งข้อมูลหากันไม่เร็วพอ สิ่งที่เราจ่ายเงินซื้อมาแพงมากก็ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพอยู่ดี

และพอมีทั้ง GPU, HBM และ Network พร้อม คอขวดถัดไปกลับเป็นเรื่องที่ฟังดูแทบไม่ใช่ Technology เลยครับ

นั่นคือ “ไฟฟ้า”  ข้อมูลจาก IEA ประเมินว่าความต้องการไฟฟ้าของ Data Center ทั่วโลกมีโอกาสเพิ่มขึ้นมากกว่าเท่าตัวไปแตะประมาณ 945 TWh ภายในปี 2030 ขณะที่การใช้ไฟของ Server ที่เกี่ยวข้องกับ AI มีแนวโน้มโตประมาณ 30% ต่อปี

ตรงนี้ทำให้ AI Theme เริ่มขยายจาก Semiconductor ออกไปถึง Power Grid, Cooling, Nuclear, และ Data Center Infrastructure มากขึ้นเรื่อย ๆ และอาจเป็นหนึ่งใน “คลื่นลูกถัดไป” ของ AI ที่ตลาดจะพูดถึงมากขึ้นในอีก 2–4 ปีข้างหน้า

เพราะสุดท้าย ต่อให้โลกผลิต GPU ได้เยอะแค่ไหน แต่ถ้าไม่มีไฟ ไม่มี Data Center หรือไม่มีระบบ Cooling มารองรับ เราก็เอา Compute เหล่านั้นมาใช้งานไม่ได้อยู่ดี

อย่างไรก็ตาม ถ้าเราจะสรุปภาพรวม คือ “AI ยังโต ทุกอย่างดีหมด” ก็อาจจะใช่ แต่ก็มีเรื่องนึงที่ต้องระวังมากขึ้น เป็นคอขวดเรื่องใหม่ที่กำลังเริ่มเห็นชัดขึ้น คือ “เงินทุน”

เพราะ Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta และ Oracle กำลังเร่งใช้ CAPEX กับ AI อย่างมหาศาล โดยประมาณการของ Reuters ชี้ว่า CAPEX ต่อปีของทั้ง 5 บริษัทในปี 2027 อาจเพิ่มขึ้นจากปี 2025 ราว 5.34 แสนล้านดอลลาร์ ขณะที่ Operating Cash Flow ต่อปีเพิ่มขึ้นประมาณ 3.40 แสนล้านดอลลาร์

หรือก็คือ ทุก ๆ Cash Flow ใหม่ 1 ดอลลาร์ บริษัทเหล่านี้ต้องเพิ่มเงินลงทุนประมาณ 1.6 ดอลลาร์

และเราเริ่มเห็นภาพนี้ไหลออกมานอกตลาดหุ้นแล้ว เพราะบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI เริ่มออกหุ้นกู้มากขึ้น เพื่อหาเงินมารองรับการลงทุน โดยช่วงแรกของ AI Boom ถูก Funding ด้วย Cash Flow ของบริษัท Technology ที่แข็งแรงมาก แต่ถ้าการลงทุนยังเร่งขึ้นแบบนี้ ในระยะต่อไปบริษัทอาจต้องเริ่มหาเงินจากการกู้มากขึ้น

และยิ่งถ้า Bond Yield สหรัฐฯยังสูงไปเรื่อย ๆ บริษัทก็ต้องหาเงินด้วยต้นทุนที่แพงขึ้น Project ใหม่ต้องสร้าง Return สูงขึ้นเพื่อให้คุ้ม ขณะเดียวกัน Valuation ของหุ้น Growth ก็ถูกกดดันจาก Discount Rate ที่สูงขึ้นด้วย

เพราะฉะนั้น จากนี้เราอาจเห็นภาพ “บริษัทดี งบดี แต่หุ้นไม่ขึ้น” บ่อยขึ้นครับ แต่ไม่ใช่เพราะธุรกิจแย่ แต่เพราะ Expectations ของตลาดสูงมาก กำไรดีอย่างเดียวเริ่มไม่พอ งบที่ออกมาจึงต้องทั้งดีกว่าคาด และให้มุมมองอนาคตที่ดีต่อ  ถึงจะทำให้ราคาหุ้นเดินหน้าต่อได้

ถ้าถามว่า AI Infrastructure Cycle ยังเหลืออีกกี่ปี?

จากข้อมูลปัจจุบัน ผมคิดว่าเรายังมี Visibility ค่อนข้างชัดอย่างน้อยถึง ปี 2028 และถ้านับการลงทุนที่ต่อเนื่องไปยัง Data Center, Memory, Power รวมถึงการนำ AI ไปใช้งานจริงในฝั่ง Enterprise ผมคิดว่า Cycle นี้มีโอกาสลากยาวไปถึง ปี 2030 หรือมากกว่านั้น

ถ้าถามว่าตอนนี้ “ในพอร์ตควรลด Tech. ไหม?” ผมยังไม่เห็นเหตุผลที่จะ Underweight หุ้น Technology ครับ

แต่สิ่งที่ผมคิดว่าต้องเปลี่ยน คือ วิธีการลงทุน เราไม่ควรฝากความหวังทั้งหมดไว้กับ NVIDIA หรือ Semiconductor เพียงอย่างเดียวเหมือนช่วงแรกของ AI Cycle เพราะโอกาสกำลังกระจายออกไปกว้างขึ้นเรื่อย ๆ

ถ้ามองง่าย ๆ แบ่งกลุ่มธุรกิจ AI ออกเป็นประมาณ 4 ชั้น

ชั้นแรก คือ บริษัทที่ “ขายพลั่ว” ให้ AI อย่าง Semiconductor, GPU, HBM, Networking และ Equipment

ชั้นที่สอง คือ บริษัทที่ “สร้างเหมือง” อย่าง Hyperscaler, Cloud และ Data Center

ชั้นที่สาม คือ บริษัทที่ “เอา AI ไปสร้างเงินจริง” อย่าง Software, Advertising, E-commerce และ Enterprise Application

ชั้นสุดท้าย คือ Infrastructure ที่ทำให้ทั้งหมดเกิดขึ้นได้ อย่าง Power, Cooling, Grid และ Energy

เมื่อมองแบบนี้ เราจะเห็นว่าไม่มีหุ้นกลุ่มไหนเป็น Winner เพียงกลุ่มเดียว แต่มันจะไปพร้อมกันทั้ง Supply Chain ส่วนกลุ่มไหนจะวิ่งแรงกว่าก็เป็นอีกเรื่องนึง

สำหรับนักลงทุนที่มีเงินในก้อน Technology 100 บาท แนะนำ ให้วางเงินก้อนใหญ่ที่สุดประมาณ 50–60 บาท อยู่ในหุ้น Technology ขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นบริษัทที่มี Balance Sheet แข็งแรง ธุรกิจเดิมสร้าง Cash Flow ได้ดี โดยเรา สามารถลงทุนในหุ้นเหล่านี้ผ่านกองทุน Global Technology ต่างๆในไทยได้หลายกองทุน

อีกประมาณ 25–35 บาท ผมมองว่าเหมาะกับ AI Infrastructure อย่าง Semiconductor, Memory, Networking และ Equipment ซึ่งมีแนวโน้มการเติบโตที่สูง แต่ก็มีความผันผวนที่สูงเช่นกัน ซึ่งก็มีกองทุนในไทยหลายกองทุนที่ลงทุนในธีมเหล่านี้โดยเฉพาะ

ส่วนอีก 10–20 บาท สามารถใช้เป็น Tactical Allocation กับ Theme ใหม่ ๆ อย่าง Custom Silicon, Data Center Power หรือ Cooling ซึ่งมีโอกาสได้ประโยชน์จากคอขวดรอบถัดไปของ AI

สุดท้าย จากงบ NVIDIA และ Earnings Season รอบนี้ ผมยังมองว่า “AI ยังไม่ได้หมดของให้ลงทุน แต่คอขวดกำลังย้ายไปเรื่อย ๆ” จาก GPU > Memory > Networking > Data Center > Power > Financing และทุกครั้งที่ Demand ขยับไปยังคอขวดใหม่ โอกาสการลงทุนก็ขยับตามไปด้วย นี่จึงเป็นเหตุผลที่ผมยังมองว่า Technology ควรเป็นหนึ่งใน Theme ที่ Overweight ต่ออย่างน้อยในช่วง 2–3 ปีข้างหน้าครับ