โกลด์แมน แซคส์: การซื้อขาย AI เริ่มเกิดความแตกต่าง ตลาดเริ่มพิจารณาผลตอบแทนจากทุน

BlockBeats ข่าวสาร วันที่ 25 มิถุนายน นักวิเคราะห์ของ Goldman Sachs มองว่าการซื้อขาย AI บนวอลล์สตรีทกำลังเข้าสู่ช่วงที่ซับซ้อนมากขึ้น: ตลาดยังคงเชื่อในวัฏจักรการลงทุน AI แต่ไม่ได้จัดบริษัท AI ทั้งหมดไว้ในกรอบการประเมินมูลค่าเดียวกันอีกต่อไป

ในช่วงปีที่ผ่านมา นักลงทุนเต็มใจซื้อหุ้นของผู้ที่ได้รับประโยชน์โดยตรงจากห่วงโซ่โครงสร้างพื้นฐาน AI มากที่สุด เช่น NVIDIA, TSMC และซัพพลายเออร์อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์และเซิร์ฟเวอร์บางราย ซึ่งได้รับประโยชน์จากการเพิ่มรายจ่ายด้านทุนอย่างต่อเนื่องของบริษัทคลาวด์ขนาดใหญ่ ตราบใดที่ Amazon, Alphabet, Meta และ Microsoft ยังคงซื้อชิป เซิร์ฟเวอร์ และความจุศูนย์ข้อมูล ความคาดหวังรายได้ของบริษัทฮาร์ดแวร์ก็จะยังคงได้รับการสนับสนุน

แต่บรรดา hyperscaler ที่แบกรับค่าใช้จ่ายเหล่านี้ ราคาหุ้นของพวกเขากลับไม่ได้แข็งแกร่งเท่ากัน ตลาดกำลังให้รางวัลแก่ "ฝ่ายที่รับเงิน" แต่กลับระมัดระวังต่อ "ฝ่ายที่ใช้จ่ายเงิน" นักลงทุนเริ่มกังวลมากขึ้นว่าการลงทุน AI มูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์เหล่านี้จะเปลี่ยนเป็นกำไร กระแสเงินสดอิสระ และผลตอบแทนแก่ผู้ถือหุ้นได้ในที่สุดหรือไม่

นี่คือสิ่งที่ Goldman Sachs กล่าวว่าการซื้อขาย AI เปรียบเสมือน "หนังยางที่ถูกยืดออก" ด้านหนึ่งคือคำสั่งซื้อและความคาดหวังกำไรของซัพพลายเออร์ฮาร์ดแวร์ถูกดึงให้สูงขึ้นเรื่อยๆ อีกด้านหนึ่งคือแพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่承受แรงกดดันด้านรายจ่ายทุนที่หนักขึ้นเรื่อยๆ ตราบใดที่ความต้องการ AI ยังคงเติบโต โครงสร้างนี้ก็ยังคงอยู่ได้ แต่หากตลาดเริ่มสงสัยในอัตราผลตอบแทนจากการลงทุน หรือยักษ์ใหญ่คลาวด์ส่งสัญญาณว่าการเติบโตของรายจ่าย AI ถึงจุดสูงสุดแล้ว หุ้นที่เกี่ยวข้องก็อาจถูกประเมินราคาใหม่

Goldman Sachs ไม่ได้มองในแง่ลบต่อ AI แต่เชื่อว่าการซื้อขาย AI ได้เปลี่ยนจากการลงทุนตามธีมไปสู่ขั้นตอนการตรวจสอบอัตราผลตอบแทน ตลาดไม่ได้ถามอีกต่อไปว่า "ใครมีส่วนร่วมใน AI" แต่เริ่มถามว่า "ใครสามารถทำเงินจาก AI ได้จริง"

สำหรับ NVIDIA, TSMC และห่วงโซ่อุปกรณ์ AI ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่การหายไปของความต้องการ แต่เป็นการที่การเติบโตของความต้องการไม่สามารถเกินความคาดหมายได้อย่างต่อเนื่อง สำหรับ Amazon, Alphabet, Meta และ Microsoft แรงกดดันระยะสั้นมาจากรายจ่ายทุนที่หนักเกินไป แต่หากต้นทุน AI ลดลง หรือผลิตภัณฑ์ AI สร้างรายได้ที่ชัดเจน พวกเขากลับอาจกลายเป็นผู้ได้รับประโยชน์ในระยะถัดไป

ตัวแปรที่ใหญ่กว่าคือเส้นโค้งต้นทุน AI หากจีน ญี่ปุ่น หรือภูมิภาคอื่นๆ สามารถพัฒนาและรันโมเดลประสิทธิภาพสูงด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า เส้นทางรายจ่ายทุนสูงในปัจจุบันของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ ก็อาจถูกตั้งคำถาม ตลาดก่อนหน้านี้สันนิษฐานว่า AI ที่เป็นผู้นำจำเป็นต้องมีชิปมากขึ้นและศูนย์ข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น แต่การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและการพัฒนาชิปทางเลือกอาจทำให้ตรรกะนี้อ่อนแอลง

ดังนั้น ธีมหลักของ AI ยังไม่สิ้นสุด แต่ตรรกะการซื้อกำลังละเอียดอ่อนมากขึ้น ขั้นตอนถัดไปที่สำคัญไม่ใช่แค่ว่าความต้องการ AI มีอยู่หรือไม่ แต่เป็นว่าใครสามารถเปลี่ยนการลงทุน AI ให้เป็นกระแสเงินสดจริงได้