กระจาย AI ทั้ง US และจีน / Q2 แข็ง ตลาดกว้างกว่า AI / ศึกชิงกำไร AI | TSL 30 July 26

Investment, The Shortlist / / 2 minutes of reading
ประเด็นวันนี้สะท้อนว่า ธีม AI ยังไม่จบ แต่เกมกำลังซับซ้อนขึ้น ฝั่ง Wellington ชี้ว่าโมเดล AI จากจีน เช่น Kimi K3 และ GLM 5.2 กำลังท้าทายสมมติฐานเดิมของตลาด ทั้งเรื่องต้นทุน โมเดลแบบ Open-source และอำนาจตั้งราคาของผู้ให้บริการ AI สหรัฐฯ ขณะที่ UBS มองว่าแรงขายหุ้นเซมิคอนดักเตอร์ไม่ใช่สัญญาณว่าตลาดหมดโอกาส แต่เป็นจังหวะที่โอกาสเริ่มกระจายไปยัง Sector และภูมิภาคอื่นมากขึ้น ส่วน BlackRock มองว่า AI ที่ถูกลงอาจไม่ทำลายธีม AI แต่จะเปลี่ยนว่า “ใครคือผู้ชนะ” โดยให้น้ำหนักกับ AI Infrastructure มากกว่าการแข่งขันในชั้นโมเดลเพียงอย่างเดียว

สรุปอัปเดตสภาวะตลาดวันนี้

  • Fed คงดอกเบี้ยเป็นครั้งที่ 5 ติดต่อกัน และยังไม่รีบลด เพราะเศรษฐกิจสหรัฐฯ กับตลาดแรงงานยังแข็งแกร่ง ขณะที่เงินเฟ้อยังสูงกว่าเป้าหมาย 2% ทำให้ตลาดต้องจับตาเงินเฟ้อและตัวเลขแรงงานรอบถัดไป
  • Microsoft งบเด่นสุดในกลุ่ม Big Tech โดย Azure โตแรงและมีรายได้ต่อปีทะลุ 100,000 ล้านดอลลาร์ครั้งแรก สะท้อนว่า Cloud และ AI Demand ยังแข็งแรง แม้บริษัทเดินหน้าลงทุน Data Center และ AI Infrastructure สูงต่อเนื่อง
  • Meta และหุ้น AI ถูกกดดันจากคำถามเรื่อง AI CapEx แม้ธุรกิจโฆษณายังแข็งแรง แต่ตลาดกังวลว่าเงินลงทุน AI สูงมากจะกด Free Cash Flow และกำไร ขณะที่หุ้น Nvidia, AMD, Micron ก็ถูกขาย เพราะนักลงทุนเริ่มเลือกเฉพาะบริษัทที่เปลี่ยน AI CapEx เป็นกำไรได้จริง
  • SK Hynix ทำกำไรสูงสุดเป็นประวัติการณ์ แต่หุ้นยังถูกขาย สะท้อนว่าตลาดไม่ได้ดูแค่งบย้อนหลัง แต่เริ่มกังวลว่าความต้องการ AI Memory และการลงทุนของลูกค้ารายใหญ่อาจชะลอในปีหน้า
  • ภาพรวมงบรายบริษัทเริ่มแยกผู้ชนะชัดเจน: Microsoft, Lam Research, Fortinet และ Starbucks เด่นจากตัวเลขและ Guidance แข็งแรง ส่วน Meta และ Qualcomm งบยังมีจุดดีแต่ตลาดกังวลอนาคต โดยภาพรวมตลาดไม่ได้ต่อต้าน Growth หรือ CapEx แต่ต้องการเห็นว่าเงินลงทุนเปลี่ยนเป็นรายได้ กำไร และกระแสเงินสดได้เร็วแค่ไหน

สรุปเนื้อหา Paper วันนี้

Paper 1: AI จีนมาแรง หุ้นชิพแดงเดือด! | Wellington

WHAT HAPPEN

  • AI จีนกำลังพัฒนาเร็ว โดยเฉพาะโมเดลราคาถูกและ Open-source เช่น Kimi K3 และ GLM 5.2
  • โมเดลจากจีนเริ่มท้าทายโมเดลธุรกิจ AI สหรัฐฯ ที่พึ่งพาการคิดค่าบริการตาม Token
  • นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่า AI CapEx ของ Hyperscalers สหรัฐฯ สูงเกินไปหรือไม่

WHY SHOULD I KNOW

  • หากโมเดลต้นทุนต่ำทำงานได้ใกล้เคียงกัน อำนาจตั้งราคาของผู้ให้บริการ AI สหรัฐฯ อาจลดลง
  • มูลค่าอาจย้ายจาก “เจ้าของโมเดล” ไปสู่ข้อมูลเฉพาะ Distribution, Workflow และการใช้งานจริง
  • กฎระเบียบ ภูมิรัฐศาสตร์ และมาตรการควบคุมการส่งออกจะมีผลต่อกำไรและโครงสร้างตลาด AI มากขึ้น

WHAT TO DO NEXT

  • ลดความเชื่อแบบ Over-optimistic ต่อ AI สหรัฐฯ ที่ราคาแพงและต้องลงทุนสูง
  • กระจายการลงทุนไปยัง AI Ecosystem อื่น รวมถึงจีนและบริษัทที่มีข้อมูลเฉพาะหรือช่องทางเข้าถึงลูกค้าจริง
  • จับตา Regulation, Export Control และการแข่งขันด้าน Open-source AI เพราะอาจเปลี่ยนผู้ชนะในระยะยาว

Paper 2: เมื่อเซมิพัก…โอกาสทั้งตลาดเริ่มตื่น | UBS

WHAT HAPPEN

  • หุ้นเซมิคอนดักเตอร์ปรับฐานจากความกังวลเรื่อง AI CapEx, การแข่งขันจากจีน และความยั่งยืนของ Cloud Growth
  • ดัชนี Philadelphia Semiconductor อ่อนตัวแรง ขณะที่ Sector อื่น เช่น การเงิน สุขภาพ และอุตสาหกรรมเริ่มฟื้น
  • UBS ยังมองบวกต่อ Semis ระยะยาว แต่ชี้ว่าโอกาสลงทุนเริ่มกว้างกว่าหุ้น AI เพียงกลุ่มเดียว

WHY SHOULD I KNOW

  • ตลาดกำลังเปลี่ยนจาก AI-led rally ไปสู่ Broader Market Rally ที่หลาย Sector มีส่วนร่วมมากขึ้น
  • ผลประกอบการสหรัฐฯ ยังแข็งแรง โดยหลายบริษัททำ EPS ดีกว่าคาด
  • เอเชียและยุโรปเริ่มมีสัญญาณฟื้นตัว ทั้งจากกำไรบริษัท เศรษฐกิจ และวัฏจักรอุตสาหกรรม

WHAT TO DO NEXT

  • ลดการกระจุกตัวในหุ้น AI / Semiconductor แล้วกระจายไป Sector และภูมิภาคอื่น
  • จับตากลุ่ม Financials, Healthcare, Industrials, Asia และ Europe ที่อาจได้ Upside จากการฟื้นตัวกว้างขึ้น
  • ยังถือธีม AI ได้ แต่ควรบาลานซ์ด้วยหุ้นที่กำไรแข็งแรงและไม่ได้พึ่ง AI เพียงอย่างเดียว

Paper 3: AI ราคาถูกลง กับคำถามใหม่ต่อกำไรบริษัท | BlackRock

WHAT HAPPEN

  • AI ราคาถูกลงและการแข่งขันสูงขึ้น โดยเฉพาะจากโมเดลจีนที่มีต้นทุนต่ำ
  • บริษัทเริ่มหันมาใช้ Model Routing และโมเดลต้นทุนต่ำ เพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย AI
  • ความสนใจของตลาดเริ่มย้ายจาก Model Layer ไปสู่ AI Infrastructure ที่ยังมี Scarcity และ Pricing Power

WHY SHOULD I KNOW

  • AI ที่ถูกลงอาจทำให้การใช้งานแพร่หลายขึ้น แต่กดดันกำไรของผู้พัฒนาโมเดล
  • ผู้ชนะอาจไม่ใช่เจ้าของโมเดลที่ดีที่สุด แต่เป็นบริษัทที่ถือทรัพยากรขาดแคลน เช่น Compute, Data Center, Power และ Infrastructure
  • Earnings Calls จะเป็นจุดสำคัญในการดูว่า Hyperscalers ยังลงทุนต่อไหม และ CapEx สร้างผลตอบแทนได้จริงหรือไม่

WHAT TO DO NEXT

  • เน้นลงทุนใน AI Infrastructure มากกว่าการไล่หาผู้ชนะในชั้นโมเดลที่แข่งขันสูง
  • จับตา CapEx, Free Cash Flow, Cloud Demand และการใช้โมเดลต้นทุนต่ำของ Hyperscalers
  • คัดเลือกหุ้นมากขึ้น โดยเน้นบริษัทที่มี Scarcity, Pricing Power และเปลี่ยนการใช้งาน AI เป็นกำไรได้จริง

สรุปภาพรวมรายการวันนี้

ภาพรวมวันนี้คือ AI ยังเป็นธีมหลักของตลาด แต่ผู้ชนะรอบต่อไปอาจไม่ใช่กลุ่มเดิมทั้งหมด Wellington ชี้ว่า AI จีนกำลังท้าทายสมมติฐานของตลาด ทั้งเรื่องต้นทุน โมเดล Open-source และอำนาจตั้งราคาของ AI สหรัฐฯ ขณะที่ UBS มองว่าแรงขายหุ้นเซมิคอนดักเตอร์อาจเป็นจังหวะที่โอกาสเริ่มกระจายไปยัง Sector และภูมิภาคอื่นมากขึ้น ส่วน BlackRock มองว่า AI ที่ถูกลงจะไม่ทำลายธีม AI แต่จะเปลี่ยนจุดที่กำไรถูกเก็บเกี่ยวจาก Model Layer ไปยัง Infrastructure Layer มากขึ้น กลยุทธ์ที่เหมาะสมคือยังลงทุนใน AI ได้ แต่ต้องลดการซื้อแบบเหมารวม กระจายพอร์ต และเน้นบริษัทที่มีรายได้จริง กระแสเงินสดจริง และอำนาจทำกำไรจากการใช้งาน AI จริง

อ่าน The Shortlist ของรอบที่แล้ว ได้ตรงนี้เลย !

กระจาย AI ทั้ง US และจีน / Q2 แข็ง ตลาดกว้างกว่า AI / ศึกชิงกำไร AI | TSL 30 July 26 Read More »