โครงสร้างห่วงโซ่อุปทานของ AI: จากต้นน้ำถึงปลายน้ำ
(ที่มา Dual Insight ข้อมูล ณ วันที่ 22 ส.ค. 2568)
การทำงานของ AI สามารถเปรียบเทียบกับการสร้างบ้านหนึ่งหลัง ซึ่งต้องอาศัยผู้เล่นหลายฝ่ายในกระบวนการทำงาน:
NVIDIA เสมือน สถาปนิก ออกแบบและวางโครงสร้างชิปประมวลผล (GPU) ที่เป็นหัวใจหลักของ AI
TSMC ทำหน้าที่ ผู้รับเหมาหลัก ผลิตชิปที่ซับซ้อนจากแบบของ NVIDIA ให้กลายเป็นจริง
ASML เปรียบเหมือน เครื่องจักรกลก่อสร้าง โดยใช้เทคโนโลยี EUV lithography ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่ขาดไม่ได้ในกระบวนการผลิต
Marvell เสมือน งานระบบ ทั้งท่อประปาและสายไฟ เชื่อมโยงการประมวลผล ระบบเครือข่าย และการเก็บข้อมูลเข้าด้วยกัน
Memory players เช่น
SK Hynix, Samsung และ Micron ทำหน้าที่เป็น ถังเก็บน้ำขนาดใหญ่ เก็บข้อมูลมหาศาลที่ AI ต้องใช้ พร้อม “ปั๊มน้ำแรงดันสูง” เพื่อให้ดึงข้อมูลออกมาใช้ได้รวดเร็ว
เมื่อบ้านถูกสร้างเสร็จแล้ว จึงจะมีการตกแต่งภายในและการใช้งานจริง ซึ่งก็คือ AI Applications ตั้งแต่ Search, Chatbot, Copilot ไปจนถึงระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ที่กำลังเริ่มทยอยขยายตัว
ที่ยกตัวอย่างข้างต้นเป็นเพียงบริษัทขนาดใหญ่ในกลุ่ม AI ที่หลายๆ คนน่าจะคุ้นชื่อ ยังมีอีกหลายบริษัทที่ดำเนินธุรกิจเช่นนี้ โดยแต่ละบริษัทมีความเชี่ยวชาญเฉพาะตัว ที่แตกต่างกันไป แต่ถือว่าเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI เช่นกัน
การประเมินมูลค่า (Valuation): ระดับราคาสูงแต่มีปัจจัยสนับสนุน
หลายคนกังวลว่า AI กำลังสร้างฟองสบู่เหมือนยุค Dot-com ในปี 2000 แต่ข้อมูลสะท้อนความแตกต่างสำคัญ:
(ที่มา JPMAM ข้อมูล ณ วันที่ 30 มิ.ย. 2568)
หุ้นกลุ่ม Top 10 ของดัชนี S&P500 ปัจจุบันซื้อขายที่ P/E ราว 28–29 เท่า เทียบกับหุ้นที่เหลือซึ่งอยู่ราว 20 เท่า แม้ซื้อขายที่ Premium สูง แต่ยังไม่ถึงระดับ Dot-com ที่เคยซื้อขายกันทะลุ 40–50 เท่า
ผู้นำในกลุ่ม AI ปัจจุบันมีกระแสเงินสดเป็นสัดส่วนสูง และนำมาลงทุนอย่างต่อเนื่อง (ปี 2025 Hyperscalers ยกตัวอย่างเช่น Amazon, Microsoft, Meta and Alphabet ใช้เงินลงทุนกว่า 3 แสนล้านดอลลาร์ มากกว่าหลายประเทศรวมกัน)
(ที่มา JPMAM ข้อมูล ณ วันที่ 30 มิ.ย. 2568)
การลงทุนเป็น Defensive move เพื่อปกป้องความเป็นผู้นำ ไม่ใช่การเก็งกำไร และส่วนใหญ่เป็นเงินลงทุนที่มาจาก Cash Flow หรือกระแสเงินสดภายในบริษัท ไม่ใช่การก่อหนี้มาลงทุน
ดังนั้นแม้ Valuation จะสูง แต่ยังมีฐานะการเงินและธุรกิจที่แข็งแรงรองรับ จึงควรมองเป็น “การลงทุนราคาแพงที่ยังคุ้มค่า” มากกว่า Bubble
บทสรุปและข้อเสนอแนะด้านการลงทุน
AI ไม่ใช่เพียงกระแสชั่วคราว แต่คือ “การสร้างบ้านหลังใหม่ของเศรษฐกิจดิจิทัล” ที่ยังอยู่ในช่วงวางฐานราก Value Chain ของกลุ่ม AI ยังมีโอกาสอีกมากตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ การลงทุนกระจุกแค่ในหุ้นกลุ่ม Magnificent 7 อาจเสี่ยงสูงจาก Valuation ที่ขึ้นมาเยอะ และ Concentration ในหุ้นเพียง 7 ตัว
คำแนะนำ: การย่อตัวควรมองเป็น Healthy Correction สร้างโอกาสสะสมแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยเน้นกระจายการลงทุนทั้งผู้นำและผู้เล่นในห่วงโซ่อุปทาน เพื่อจับศักยภาพการเติบโตระยะยาวของ AI โดยไม่ต้องกังวลกับคำว่า Bubble
กลยุทธ์การลงทุน: รอระดับ Valuation ปรับตัวลงมาที่ค่าเฉลี่ย
ปัจจุบันระดับราคาของดัชนีหุ้นกลุ่มเทคโนโลยี Nasdaq 100 อยู่ในระดับสูง โดย Fwd. P/E ล่าสุดอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ปีใกล้เคียง +1 S.D. ถือว่าค่อนข้างตึงตัว มีโอกาสที่จะย่อตัวกลับสู่ค่าเฉลี่ย ซึ่งคิดเป็นการย่อตัวราว 6.4% ซึ่งเป็นระดับที่น่าสนใจเข้าลงทุน ทาง K WEALTH ได้ติดตามกลุ่มนี้อย่างใกล้ชิด เพื่อให้คำแนะนำทันทีเมื่อโอกาสมาถึง แม้ Fed มีแนวโน้มลดดอกเบี้ยเดือนกันยายน แต่ความไม่แน่นอนทางการเมืองและนโยบายอาจสร้างความผันผวนได้
(ที่มา JPMAM ข้อมูล ณ วันที่ 30 มิ.ย. 2568)
(ที่มา Bloomberg ข้อมูล ณ วันที่ 22 ส.ค. 2568)
สำหรับผู้ต้องการความสมดุล
กระจายไปในหลายประเภทสินทรัพย์ โดยเลือกกองทุนผสม เช่น K WealthPLUS Series หรือ K All Road Series ที่ลงทุนได้ทั่วโลก ทั้งหุ้น ตราสารหนี้ และสินทรัพย์ทางเลือก ลดความเสี่ยงจากความผันผวน และหลีกเลี่ยงการลงทุนกระจุกตัว ทั้งยังสามารถกระจายไปตามภูมิภาคและธีม เช่น K-GSELECT หรือ K-GPIN
สำหรับนักลงทุนที่รับความเสี่ยงได้สูง
เน้นลงทุนในตลาดที่มีศักยภาพการเติบโต เช่น อินเดีย ผ่านกองทุน K-INDIA ที่ขับเคลื่อนโดยปัจจัยภายในประเทศ และกลุ่ม Healthcare ผ่านกองทุน K-GHEALTH ที่ Valuation ยังอยู่ในระดับต่ำ ขณะที่ปัจจัยลบส่วนใหญ่ถูกสะท้อนไปแล้ว ทำให้มี Upside ในระยะยาว
การย่อตัวควรมองเป็น โอกาสสะสมแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยใช้ทั้งการลงทุนผ่านกองทุนที่ช่วยกระจายความเสี่ยง เพื่อจับศักยภาพการเติบโตระยะยาวของ AI โดยไม่ต้องกังวลกับคำว่า Bubble