AI เข้าสู่ยุค “โครงสร้างพื้นฐาน”

เมื่อการใช้งาน AI ขยายจากการพัฒนาโมเดลไปสู่การใช้งานจริง ความต้องการชิป พลังงาน และดาต้าเซ็นเตอร์กำลังเพิ่มขึ้นเร็วกว่าการสร้างอุปทานใหม่

จากการพัฒนาโมเดล สู่การใช้งานในวงกว้าง

ระยะต่อไปของ AI จะถูกขับเคลื่อนโดยการใช้งานจริงของผู้บริโภคและภาคธุรกิจ โดยเฉพาะระบบที่สามารถจัดการงานซับซ้อนหลายขั้นตอนได้เอง การใช้งานลักษณะนี้อาจเพิ่มความต้องการพลังประมวลผลต่อผู้ใช้ถึง 10-100 เท่า ส่งผลให้อุปทานเริ่มเผชิญข้อจำกัด

ข้อจำกัดไม่ได้มีเพียงชิป

• ชิปและหน่วยความจำ — ยอดคำสั่งซื้อ GPU ของ Nvidia จนถึงปี 2027 เพิ่มขึ้นเป็น 1 ล้านล้านดอลลาร์ ระยะเวลารอส่งมอบชิปบางประเภทเกือบหนึ่งปี และผู้ผลิตหน่วยความจำ HBM ทั้งสามรายขายกำลังการผลิตสำหรับปี 2026 หมดแล้ว
• พลังงาน — ดาต้าเซ็นเตอร์อาจก่อสร้างได้ภายใน 2-3 ปี แต่แหล่งพลังงานใหม่ใช้เวลานานกว่า ตั้งแต่ 2-4 ปีสำหรับพลังงานแสงอาทิตย์ 5-7 ปีสำหรับก๊าซธรรมชาติ และมากกว่า 10 ปีสำหรับนิวเคลียร์
• ดาต้าเซ็นเตอร์ — อัตราพื้นที่ว่างอยู่ที่ 1% เป็นปีที่สองติดต่อกัน และ 92% ของกำลังการรองรับที่อยู่ระหว่างก่อสร้างถูกเช่าล่วงหน้าแล้ว

ความขาดแคลนอาจเปลี่ยนโครงสร้างกำไร

เมื่ออุปสงค์สูงกว่าอุปทาน ผู้จัดหาทรัพยากรที่จำเป็นมีแนวโน้มต่อรองราคาและเงื่อนไขได้มากขึ้น ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และผู้พัฒนา AI จึงเร่งทำสัญญาพลังประมวลผลระยะยาว รวมถึงลงทุนต้นน้ำด้านพลังงาน เพื่อให้มั่นใจว่ามีทรัพยากรเพียงพอต่อการเติบโต

ในอีกด้านหนึ่ง ต้นทุนที่สูงขึ้นอาจกดดันผู้ให้บริการ AI และภาคธุรกิจที่นำ AI ไปใช้ ปัจจุบันบริการบางส่วนยังตั้งราคาต่ำกว่าต้นทุนเพื่อเร่งการใช้งาน หากต้นทุนเพิ่มต่อเนื่อง อาจเกิดการปรับราคา จำกัดปริมาณการใช้ หรือทำให้ผลผลิตที่คาดหวังเกิดช้ากว่าประมาณการ

มุมมองต่อการจัดพอร์ต

ผู้ได้ประโยชน์จาก AI กำลังขยายวงกว้าง จากผู้พัฒนาโมเดลและผู้ให้บริการคลาวด์ ไปยังกลุ่มชิป ฮาร์ดแวร์ ระบบไฟฟ้า ดาต้าเซ็นเตอร์ โลหะและเหมืองแร่ ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ AI เติบโตได้จริง

อย่างไรก็ดี การขยายโอกาสไม่ได้หมายความว่าควรเพิ่มความเสี่ยงในทุกกลุ่มพร้อมกัน นักลงทุนควรพิจารณาทั้งมูลค่าที่ซื้อขาย ความสามารถสร้างกระแสเงินสด ความได้เปรียบในการแข่งขัน และความสัมพันธ์กับสินทรัพย์เดิมในพอร์ต

แนวทางสำหรับนักลงทุน

• ทบทวนความกระจุกตัว — ประเมินว่าน้ำหนักหุ้นเทคโนโลยีสหรัฐฯ หรือหุ้น AI ขนาดใหญ่สูงเกินเป้าหมายความเสี่ยงหรือไม่
• กระจายสู่โครงสร้างพื้นฐานอย่างมีวินัย — พิจารณากลุ่มที่มีอุปสงค์รองรับระยะยาว แต่เลือกเฉพาะธุรกิจที่มีฐานะการเงินและอำนาจต่อรองเหมาะสม
• รักษาแกนหลักของพอร์ต — ใช้ธีม AI เป็นส่วนเสริมของพอร์ตที่กระจายหลายสินทรัพย์ ไม่ใช่แทนที่การจัดพอร์ตหลักทั้งหมด
• เตรียมรับหลายสถานการณ์ — เผื่อทั้งกรณีที่ AI เติบโตเร็วกว่าคาด และกรณีที่ต้นทุนสูงหรือผลผลิตเกิดช้ากว่าที่ตลาดประเมิน

ขอขอบคุณข้อมูลจาก : J.P. Morgan Asset Management