简体中文

繁體中文

English

Tiếng Việt

한국어

日本語

ภาษาไทย

Türkçe

หวงเหรินซวิ่นให้การสนับสนุน รายได้ต่อปีเกินร้อยล้าน สถาบันเซมิคอนดักเตอร์ระดับท็อปที่เติบโตจากชุมชน SemiAnalysis

Jaleel加六

อ่านบทความนี้ใน 74 นาที

พอออกรายงานวิจัยก็ราคาตกทันที อุตสาหกรรม AI ก็ยังคงเจอกับ 'สถาบัน Muddy Waters' ของตัวเอง

ในช่วงเดือนที่ผ่านมา กลุ่มธุรกิจที่ร้อนแรงที่สุดในตลาด AI ของหุ้นสหรัฐฯ คือ โมดูลออปติคอล (Optical Module)

ศูนย์ข้อมูล AI ไม่ได้แค่เอา GPU มาวางเรียงกันเป็นแถวๆ เท่านั้น ระหว่าง GPU กับ GPU และเซิร์ฟเวอร์กับเซิร์ฟเวอร์ ก็ต้องมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลปริมาณมหาศาล ยิ่งโมเดลใหญ่ คลัสเตอร์ใหญ่ การ "ส่งข้อมูล" ระหว่างเครื่องก็ยิ่งกลายเป็นคอขวดได้ง่าย ดังนั้น ตลาดจึงเริ่มไล่ล่าห่วงโซ่การสื่อสารด้วยแสง ซึ่งแนวคิดที่ร้อนแรงที่สุดคือ CPO โดยคร่าวๆ CPO สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นการวางชิ้นส่วนสื่อสารด้วยแสงให้ใกล้กับชิปหลักมากขึ้น ยิ่งใกล้กัน การส่งข้อมูลก็เร็วขึ้น และใช้พลังงานน้อยลง เมื่อนำมาใช้ในศูนย์ข้อมูล AI ที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ เรื่องนี้ฟังดูเกือบจะสมบูรณ์แบบ

การเล่าเรื่องนี้ถูกจุดประกายขึ้นจริงๆ ก็ต้องยกความดีความชอบให้ Jensen Huang เมื่อ Nvidia ยังคงผลักดันเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน AI ต่อไป บริษัทในห่วงโซ่การสื่อสารด้วยแสงอย่าง Marvell, Coherent, Lumentum, Corning, AAOI ต่างก็ถูกขานรับว่ามีคำสั่งซื้อจำนวนมาก หรือไม่ราคาหุ้นก็วิ่งนำไปไกลแล้ว

แต่เมื่อสองสามวันที่ผ่านมา รายงานวิจัยที่มีข้อโต้แย้งอย่างมากกลับราดน้ำเย็นใส่กลุ่มธุรกิจที่ร้อนแรงนี้ หุ้นในห่วงโซ่การสื่อสารด้วยแสงปรับตัวลงพร้อมกัน หลายตัวลดลงถึงเลขหลักเดียวสูงๆ หรือแม้แต่เลขสองหลัก

แล้วคำถามก็ตามมา: รายงานวิจัยนี้พูดถึงอะไรกันแน่? SemiAnalysis ที่ออกรายงานนี้เป็นใคร? ทำไมรายงานฉบับเดียวของมันถึงทำให้ห่วงโซ่โมดูลออปติคอล AI ถูกตลาดประเมินราคาใหม่?

บทความนี้ BlockBeats จะมาขุดคุ้ยสถาบันนี้กัน

SemiAnalysis มีสิทธิ์อะไรถึงถูกมองว่าเป็น "คัมภีร์อุตสาหกรรม"

ในสายตาของสถาบันหลายแห่งในวงการ AI และวงการลงทุน SemiAnalysis ไม่ใช่ชื่อที่แปลกใหม่อีกต่อไป แต่สำหรับนักลงทุนรายย่อยทั่วไป มันยังคงมีความลึกลับอยู่บ้าง

SemiAnalysis เป็นหนึ่งในสถาบันวิจัยที่เติบโตเร็วที่สุดในวงการเซมิคอนดักเตอร์และโครงสร้างพื้นฐาน AI ในช่วงสองปีที่ผ่านมา แม้จะเป็นหน้าใหม่ในอุตสาหกรรม แต่ด้วยการวิเคราะห์เชิงลึกและมุมมองที่เฉียบคม ทำให้มีชื่อเสียงอย่างรวดเร็วในวงการ AI และการลงทุน ปัจจุบันมีพนักงานประมาณ 85 คน มุ่งเน้นการให้รายงานเชิงลึกและแบบจำลองข้อมูลสำหรับระบบนิเวศ AI ครอบคลุมหลายส่วน เช่น การก่อสร้างศูนย์ข้อมูล เศรษฐศาสตร์ห่วงโซ่อุปทาน การปรับใช้ชิป เครือข่าย ไฟฟ้า การบรรจุ อุปกรณ์ และอื่นๆ

คำแนะนำบนเว็บไซต์ของ SemiAnalysis

SemiAnalysis ที่ทำให้วงการต้องหันมามองอย่างจริงจัง อาจเป็นผลงานการคำนวณต้นทุนของ DeepSeek ใหม่

ในช่วงต้นปี 2025 DeepSeek สร้างกระแสไปทั่วโลกด้วยเรื่องเล่าที่มีพลังในการเผยแพร่: "ใช้เงินเพียง 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ก็ฝึกโมเดลที่เทียบชั้น OpenAI o1 ได้" ตัวเลขนี้เจาะทะลุตรรกะการลงทุนด้านพลังประมวลผล AI โดยตรง ตลาดเริ่มตั้งคำถามว่า ถ้าโมเดลสามารถถูกขนาดนี้ การลงทุนด้าน GPU มูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ที่ผ่านมา ก็สูญเปล่าหรือไม่?

ท่ามกลางความตื่นตระหนก มูลค่าตลาดของ NVIDIA หายไปประมาณ 6 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในวันเดียว สร้างสถิติการสูญเสียมูลค่าตลาดรายวันที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ตลาดหุ้นสหรัฐฯ

เมื่อทั้งโลกกำลังถกเถียงกันว่า 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐนี้จริงหรือเท็จ SemiAnalysis ก็ใช้รายงานวิจัยฉบับหนึ่งคำนวณบัญชีฮาร์ดแวร์ของ DeepSeek ใหม่ มันไม่ได้ปฏิเสธความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ DeepSeek อย่างง่ายๆ แต่แยก "ตำนานต้นทุนต่ำ" นี้ออกมาดู: 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐครอบคลุมอะไรบ้าง? และไม่ได้ครอบคลุมอะไร?

ข้อสรุปของ SemiAnalysis คือ 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐนี้ครอบคลุมเฉพาะต้นทุนที่แคบมากของการฝึก Pre-training บน GPU เท่านั้น ไม่ได้รวมถึงการวิจัยและพัฒนา โครงสร้างพื้นฐาน การสร้างคลัสเตอร์ และการดำเนินงานระยะยาว มันประเมินว่ารายจ่ายด้านเซิร์ฟเวอร์ที่แท้จริงของ DeepSeek อยู่ที่ประมาณ 1.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยต้นทุนการดำเนินงานคลัสเตอร์ใกล้เคียงกับ 944 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ข้อมูลการคำนวณต้นทุนของ DeepSeek โดย SemiAnalysis

ที่สำคัญกว่านั้นคือ มันแยกแยะปริมาณพลังประมวลผลที่ DeepSeek มีอยู่ SemiAnalysis ประเมินว่า DeepSeek มี GPU Hopper ประมาณ 50,000 ตัว แต่ไม่ได้หมายความว่าเป็น H100 ทั้งหมด 50,000 ตัว แต่เป็นส่วนผสมของ H800, H100 และ H20 รุ่นพิเศษสำหรับจีน การ์ดเหล่านี้ยังถูกใช้ร่วมกับกองทุน量化 High-Flyer ที่อยู่เบื้องหลัง กระจายอยู่ในหลายพื้นที่ สำหรับงานต่างๆ เช่น การเทรด การ Inference การฝึก และการวิจัย

นอกจาก DeepSeek แล้ว อีกกรณีที่ถูกพูดถึงคือรายงาน "Short" AMD ของ SemiAnalysis

ในขณะนั้น จุดสนใจของตลาดคือความเป็นไปได้ที่ AMD จะไล่ตาม NVIDIA ทัน คนส่วนใหญ่เปรียบเทียบพลังประมวลผลบนกระดาษของ GPU AMD และ NVIDIA แต่สิ่งที่ SemiAnalysis ย้ำซ้ำแล้วซ้ำเล่าคือ คูเมืองที่แท้จริงของ NVIDIA ไม่เคยเป็นแค่ชิป แต่เป็นระบบนิเวศซอฟต์แวร์ CUDA, เครือข่าย, การออกแบบระบบ, ความสามารถในห่วงโซ่อุปทาน และประสบการณ์การปรับใช้ที่ลูกค้าสะสมมาหลายปี สิ่งเหล่านี้ต่างหากที่เป็นคูเมืองของ NVIDIA

ในเดือนธันวาคม 2024 SemiAnalysis ได้เผยแพร่รายงานที่ใช้เวลาทดสอบ AMD MI300X จริงถึงห้าเดือน รายงานระบุตรงไปตรงมาว่า "เราเคยหวังว่า AMD จะเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งของ NVIDIA ในด้านการฝึกฝน แต่น่าเสียดายที่วันนั้นยังมาไม่ถึง" ข้อสรุปหลักคือ MI300X ในทางสเปกและต้นทุนรวมควรจะเหนือกว่า NVIDIA H100 และ H200 อย่างชัดเจน แต่ประสิทธิภาพจริงกลับไม่เป็นไปตามที่คาด ปัญหาอยู่ที่ฝั่งซอฟต์แวร์

เพียงหนึ่งวันหลังจากรายงานเผยแพร่ Lisa Su ซีอีโอของ AMD ได้ติดต่อ Dylan Patel ผู้ก่อตั้ง SemiAnalysis ด้วยตนเอง การสนทนาที่กำหนดไว้ 30 นาที กลับกลายเป็น 90 นาทีเต็ม

แน่นอนว่าสิ่งนี้ทำให้ชุมชนเคยสงสัยว่า SemiAnalysis เป็นสถาบันที่ได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA

อิทธิพลของ SemiAnalysis เริ่มล้นออกมาจากหน้ารายงานสู่ภาคสนามอุตสาหกรรม

Dylan (ซ้าย) กับ Charles Liang (ขวา) ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ SuperMicro

ปีที่แล้ว Dylan ได้รับเชิญให้เยี่ยมชมโรงงาน Supermicro โดย Charles Liang ซีอีโอพาเดินชมด้วยตัวเอง ตามคำบอกเล่าของนักข่าว The Information เมื่อไปสัมภาษณ์ Dylan ที่สำนักงานในซานฟรานซิสโก เขาเกือบชนกับผู้มาเยือนคนถัดไปของ Dylan ที่โถงทางเดิน: Shaun Maguire หุ้นส่วนของ Sequoia Capital กำลังนั่งรอพบเขาอยู่

ช่วงเวลาที่โดดเด่นที่สุดเกิดขึ้นที่งาน GTC ในเดือนมีนาคม 2026

ในการบรรยาย keynote กว่าสองชั่วโมงของ Jensen Huang เขากล่าวถึงชื่อเพียงสองคน หนึ่งในนั้นคือ Dylan Patel เขาไม่เพียงแต่อ้างถึง InferenceX ซึ่งเป็นชาร์ตประสิทธิภาพชิปที่ SemiAnalysis เพิ่งเผยแพร่ แต่ยังนำโลโก้ของ SemiAnalysis ขึ้นจอใหญ่ และใช้เวลาถึง 5 นาทีในการอธิบาย ระหว่างการบรรยาย Jensen Huang ถึงกับยอมรับต่อหน้าสาธารณะว่า "Dylan Patel (ผู้ก่อตั้ง SemiAnalysis) บอกว่าผมซ่อนความสามารถไว้ และบอกว่าประสิทธิภาพจริงคือ 50 เท่า เขาพูดไม่ผิด"

เจสัน หวง ซีอีโอของ NVIDIA ยกมือขึ้นแสดงความยินดีในงานประชุมนักพัฒนา GTC ล่าสุด พร้อมกล่าวถึง SemiAnalysis และรายงานประเมินผลชิปของ NVIDIA ที่เพิ่งเผยแพร่

สถานะดังกล่าวสะท้อนโดยตรงในรายได้เชิงพาณิชย์

รายได้ของ SemiAnalysis ในปีนี้คาดว่าจะพุ่งถึง 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่เมื่อปีก่อนอยู่ที่ประมาณ 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ลูกค้าของบริษัทครอบคลุมทั้งยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและสถาบันการลงทุนชั้นนำ แม้จะไม่เปิดเผยโลโก้ลูกค้าสาธารณะ แต่ประเภทลูกค้าที่เปิดเผยก็ชัดเจนพอ: ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่, ผู้ผลิตชิปรายใหญ่, นักลงทุนกองทุนรวมและกองทุนส่วนบุคคลรายใหญ่

กล่าวอีกนัยหนึ่ง รายได้หลักของ SemiAnalysis ไม่ได้มาจากสมาชิกจดหมายข่าวทั่วไป แต่มาจากการขายรายงานเหล่านี้ให้กับกลุ่มสตาร์ทอัพ นักลงทุน สถาบัน และเทรดเดอร์ที่สามารถตัดสินใจลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่าหลายพันล้านหรือหลายหมื่นล้านดอลลาร์

จากผู้ชื่นชอบฮาร์ดแวร์นิรนาม สู่สถาบันชั้นนำในวงการ AI

เช่นเดียวกับ "เทพหุ้นผมขาว" คนล่าสุด ดีแลน พาเทล ผู้ก่อตั้ง SemiAnalysis ก็มีพื้นเพที่เต็มไปด้วยกลิ่นอายอินเทอร์เน็ต

ดีแลน พาเทล

ตามที่ BlockBeats ค้นพบ ดร.เอียน คูเทรส เพื่อนของดีแลน พาเทล เคยเล่าในบทความว่า ก่อนก่อตั้ง SemiAnalysis ดีแลนเป็นผู้ดูแลฟอรัมฮาร์ดแวร์ยอดนิยม

ดีแลนเองก็เล่าในพอดแคสต์ว่า ก่อนก่อตั้งบริษัท เขาเคยดูแลบล็อกนิรนามใน "Twitter วงการซิลิคอนแวลลีย์" มาหลายปี ซึ่งเป็นกลุ่มคนที่ผู้ใช้ Twitter ทั่วไปอาจไม่คุ้นเคย แต่รวมถึงผู้เชี่ยวชาญด้านฮาร์ดแวร์ ชิป และซัพพลายเชนจำนวนมาก

ผู้ใช้ Reddit บางคนยังกล่าวว่า ดีแลน พาเทล ในช่วงแรกเป็นแค่ "nobody" หรือคนไร้ชื่อเสียงบน Reddit ข้อมูลสาธารณะจาก Reddit ที่เราพบแสดงให้เห็นว่า u/dylan522p และ u/SemiAnalysis เคยปรากฏในการอภิปรายเกี่ยวกับการจัดการฟอรัม r/hardware

เบาะแสเหล่านี้เมื่อนำมารวมกันแล้วชี้ไปที่ภาพเดียวกัน: ดิลันเคยเป็นผู้ที่ชื่นชอบการวิจัยฮาร์ดแวร์ในชุมชน Reddit และ WordPress ในช่วงแรกๆ ตอนนั้นเขายังไม่ได้มองการเขียนเป็นธุรกิจจริงจัง เขาทำงานที่ปรึกษาไปพร้อมกับดูแลบล็อกอิสระชื่อ "A thousand million" ซึ่งงานที่ปรึกษานี้ก็เกี่ยวข้องกับเนื้อหาบล็อกและอุตสาหกรรมนั้นๆ

นอกจากดิลันแล้ว ดั๊ก โอ'ลาฟลิน หุ้นส่วนของเขา ก็เป็นบุคคลสำคัญของ SemiAnalysis และเป็นจุดเปลี่ยนที่ผลักดันให้บล็อกนี้กลายเป็นเชิงพาณิชย์

หลังจากดั๊กเริ่มโพสต์ในฟอรัม ดิลันคิดว่าคนนี้ "น่าสนใจ" ทั้งสองจึงเริ่มติดต่อกันมากขึ้น ต่อมา ดั๊กก็ชักชวนเขาซ้ำแล้วซ้ำเล่า: คุณควรทำภายใต้ชื่อจริง ย้ายไปที่ Substack และเริ่มเก็บค่าสมาชิก ไม่กี่ปีต่อมา ดั๊กก็เข้าร่วมบริษัทโดยตรง

ปัจจุบัน SemiAnalysis เป็นจดหมายข่าวเทคโนโลยีที่มีสมาชิกมากที่สุดบน Substack โดยมีผู้ติดตามกว่า 285,000 ราย นอกจากบทความบน Substack แล้ว ยังมีพอดแคสต์ชื่อ Transistor Radio อีกด้วย

ตามที่ดิลันกล่าว พอดแคสต์ใช้เพื่อรองรับมุมมองอุตสาหกรรมที่ไม่สามารถใส่ในบทความทางการได้ บทความจะนำเสนอเรื่องราวเชิงลึกที่สมบูรณ์ ในขณะที่พอดแคสต์จะรับหน้าที่วิจารณ์ข่าวแบบกระจัดกระจาย ความเห็นคร่าวๆ เกี่ยวกับตลาดรวม และการอภิปรายอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นทันทีในแต่ละสัปดาห์ โดยจะออกอากาศประมาณทุกสองสัปดาห์ พูดคุยเกี่ยวกับข่าวสารเซมิคอนดักเตอร์ในช่วงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา

เมื่อพัฒนามาถึงตอนนี้ พอดแคสต์นี้ดำเนินการอย่างสม่ำเสมอแล้ว ไม่ได้พึ่งพาแค่ผู้ก่อตั้งสองคนอีกต่อไป แต่สมาชิกทีมผลัดกันขึ้นรายการ ตัวอย่างเช่น ในตอนหนึ่งของเดือนมีนาคม 2026 Sravan Kundojjala, Ivan Chiam และ Jordan Nanos ร่วมกันวิเคราะห์ปัญหาการขาดแคลนชิป AI ตั้งแต่ TSMC, CPO ของ NVIDIA ไปจนถึงวิกฤตหน่วยความจำที่ส่งผลต่อราคา GPU และสมาร์ทโฟนรุ่นถัดไป

นอกจากช่องของตัวเองแล้ว ดิลันเองก็เป็นแขกประจำในพอดแคสต์ด้านเทคโนโลยีและการลงทุนต่างๆ จนเกือบกลายเป็นแขกมาตรฐานในหัวข้อฮาร์ดแวร์ AI เขาเคยออกรายการ No Priors, Invest Like the Best, Unsupervised Learning และรายการของ Dwarkesh Patel รวมถึงเคยสนทนาเชิงลึกกับ Jon Y จาก Asianometry ซึ่งหลายคนมองว่าเป็นหนึ่งในช่อง YouTube ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับเซมิคอนดักเตอร์และประวัติศาสตร์ธุรกิจ

เหมือนหน่วยข่าวกรอง แต่กลับเป็นกองทุน Muddy Waters มากกว่า

รายงานของ The Information มีรายละเอียดหนึ่งที่สามารถอธิบายแนวทางของ Dylan Patel ได้เป็นอย่างดี

ในช่วงเริ่มต้นธุรกิจ Dylan Patel ต้องการเสริมความรู้ด้านเซมิคอนดักเตอร์ เขาจึงเข้าร่วมการประชุมอุตสาหกรรมแทบทุกครั้งที่ทำได้ เมื่อถึงที่เกิดเหตุ เขาจะคว้าคนมาถามคำถาม ไม่ใช่แค่การทักทายสองสามประโยค แต่เป็นการซักถามต่อเนื่อง จนกระทั่งวิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านซัพพลายเชน และผู้บริหารระดับสูงของบริษัท กลายเป็นแหล่งข่าวของเขาทีละคน

เมื่อ SemiAnalysis เติบโตขึ้น วิธีการนี้ก็ยังไม่เปลี่ยนแปลง เพียงแต่กลายเป็นระบบอุตสาหกรรมมากขึ้น

The Information ระบุว่าบริษัทมีพนักงาน 85 คน กระจายอยู่ใน 11 ประเทศ ทุกวันจันทร์ Dylan จะดูรายงานสรุปประจำสัปดาห์ที่ผู้จัดการทีมแต่ละทีมส่งมา แต่ละทีมจะจับตาดูส่วนหนึ่งของเศรษฐกิจ AI และบีบอัดข่าวสาร เบาะแส ความเคลื่อนไหวผิดปกติ และผลการวิเคราะห์ทั้งหมดที่เห็นในสัปดาห์ก่อน

คุณสามารถนึกถึงมันเป็นรายงานข่าวกรองโครงสร้างพื้นฐาน AI ประจำสัปดาห์ GPU, HBM, การบรรจุ, ศูนย์ข้อมูล, ไฟฟ้า, ผู้ให้บริการคลาวด์, โมดูลออปติก, อุปกรณ์ผลิตชิป แต่ละสายมีคนคอยจับตา ซึ่งรวมถึงอดีตวิศวกรของ ASML อย่าง Jeffrey Koch ที่เชี่ยวชาญด้านห่วงโซ่อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์โดยเฉพาะ เมื่อเขามองหาคอขวดในซัพพลายเชน AI สิ่งที่เขาสนใจไม่ได้มีแค่ไฟฟ้า แต่รวมถึงว่าอุปกรณ์ผลิตชิปจะติดขัดก่อนหรือไม่

SemiAnalysis ยังเชี่ยวชาญในการขุดข้อมูลจากพื้นที่สีเทา

บทความกล่าวว่า Dylan เคยเห็นบันทึกภายในของ Google ที่แพร่กระจายบน Discord เขาดาวน์โหลดมันมา จากนั้นก็หาคนภายในของ Google เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง

นอกจากนี้ ชุมชน Reddit ยังชี้ให้เห็นว่า SemiAnalysis ในช่วงเริ่มต้นประมาณปี 2020 หรือ 2021 เนื้อหาที่เผยแพร่ไม่ได้มีอะไรโดดเด่นเป็นพิเศษ แต่เมื่อถึงปลายปี 2022 เมื่อกระแส AI ร้อนแรงขึ้น มันก็เริ่มขยายตัวอย่างรวดเร็ว ผู้ใช้รายนี้เชื่อว่า SemiAnalysis รวบรวมข้อมูลที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะหรือกึ่งเปิดเผยจำนวนมาก ซึ่งส่วนใหญ่มาจากบริษัทในไต้หวัน และข้อมูลเหล่านี้หมุนเวียนอยู่ในกลุ่มนักวิเคราะห์และนักข่าวไต้หวันบางส่วน

"ในระดับหนึ่ง SemiAnalysis ก็เหมือนกับ郭明錤 (Ming-Chi Kuo) ที่มีชื่อเสียงเพียงเพราะสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับซัพพลายเชนของ Apple"

และคดีความล่าสุดระหว่าง SemiAnalysis กับอดีตพนักงาน ก็ได้นำ "ความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลสีเทา" นี้มาสู่ความสนใจของสาธารณชน

ตามเอกสารของศาลชั้นสูงเทศมณฑลซานฟรานซิสโก Wei Zhou อดีตพนักงานของ SemiAnalysis กล่าวหา Dylan Patel ว่าดำเนินธุรกิจ SemiAnalysis ไปพร้อมกับการลงทุนส่วนตัวใน Fluidstack และใช้ข้อมูลที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะที่ได้จากความสัมพันธ์นี้ในการทำวิจัย เมื่อ Zhou ปฏิเสธที่จะนำข้อมูลเหล่านี้ไปใส่ในผลิตภัณฑ์ของ SemiAnalysis เขาก็ถูกตอบโต้และถูกไล่ออก (ทั้งนี้ ข้อกล่าวหาทั้งหมดนี้เป็นเพียงข้อกล่าวหาจากฝ่ายหนึ่งในเอกสารคดี ยังไม่ผ่านการตัดสินขั้นสุดท้ายของศาล)

อดีตพนักงาน SemiAnalysis กล่าวหา Dylan Patel ว่าหาข้อมูลอย่างไม่เหมาะสม

คำฟ้องระบุว่า ลูกค้าของ SemiAnalysis ไม่ทราบว่า Patel กำลังลงทุนส่วนตัวใน Fluidstack Fluidstack เป็นบริษัทบริการคลาวด์ส่วนตัวที่มีมูลค่าประมาณหลายพันล้านดอลลาร์ Zhou กล่าวหา Patel ว่าลงทุนใน Fluidstack ผ่าน SPV มูลค่า 50 ล้านดอลลาร์ หรือ Special Purpose Vehicle (ยานพาหนะเพื่อวัตถุประสงค์พิเศษ) Patel ยังสามารถเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการจัดการ 2% จาก SPV นี้ และแบ่งปันผลกำไรจากการเพิ่มมูลค่าการลงทุน รวมถึงอาจได้รับผลตอบแทนเพิ่มเติมจากการแนะนำนักลงทุนรายอื่น

ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น คำฟ้องอ้างว่า Patel ใช้ความสัมพันธ์ในการลงทุนส่วนตัวนี้เพื่อเข้าถึงสเปรดชีต Excel ที่เป็นความลับของ Fluidstack ซึ่งประกอบด้วยรายได้ ข้อมูลการขาย และการคาดการณ์เกี่ยวกับการปรับใช้ TPU และโครงสร้างพื้นฐาน AI อื่นๆ โดยลูกค้าปลายทางรวมถึง Anthropic, OpenAI, Meta และลูกค้าที่มีศักยภาพรายอื่น

ความหมายของ Zhou คือ ข้อมูลความต้องการและการปรับใช้ของลูกค้าเหล่านี้ไม่ใช่แค่ความลับทางการค้าของ Fluidstack เท่านั้น แต่อาจส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจของบริษัทจดทะเบียนหลายแห่ง เช่น Amazon, Nvidia, Google, Broadcom, Microsoft เป็นต้น เนื่องจากบริษัทเหล่านี้ล้วนอยู่ในห่วงโซ่อุตสาหกรรมของ AI Cloud, GPU/TPU, เครือข่าย และโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล

จากรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ เราสามารถมองเห็นภาพรวมของวิธีการวิจัยของ SemiAnalysis ซึ่งเบื้องหลังคือเครื่องจักรการรวบรวมข่าวกรองที่สมบูรณ์แบบ ได้แก่ ฟอรั่ม, Discord, การประชุมอุตสาหกรรม, เครือข่ายบุคคล, บันทึกการขนส่ง, เอกสารของรัฐบาล, ข้อมูลห่วงโซ่อุปทาน, ภาพถ่ายสถานที่ศูนย์ข้อมูล, Benchmark, โมเดล รวมถึงรายงานสรุปภายในรายสัปดาห์

ตามคำอธิบายของ Dr. Ian Cutress หน่วยงานอย่าง SemiAnalysis มีแหล่งข้อมูลที่ซับซ้อนกว่าที่คนทั่วไปคิดมากในการวิจัย ตัวอย่างเช่น การยื่นคำร้องขอข้อมูลสาธารณะ การตรวจสอบใบตราส่งสินค้าทางทะเล การขุดค้นเอกสารห่วงโซ่อุปทานและเอกสารของรัฐบาล และในส่วนของศูนย์ข้อมูล พวกเขายังขออนุญาต ส่งโดรนบินเหนือพื้นที่ก่อสร้าง เพื่อถ่ายภาพความละเอียดสูงว่ามีการติดตั้งอุปกรณ์อะไรบ้าง

หน้าผลิตภัณฑ์ของ SemiAnalysis เองก็เขียนไว้อย่างตรงไปตรงมา โมเดลศูนย์ข้อมูล AI ของมันติดตามศูนย์ข้อมูลมากกว่า 5,000 แห่งทั่วโลก แหล่งข้อมูลรวมถึงบันทึกอสังหาริมทรัพย์ ใบอนุญาตก่อสร้าง ปริมาณการใช้ไฟฟ้า คำร้องขอข้อมูลตาม FOIA และภาพถ่ายดาวเทียม เพื่อจัดการกับภาพถ่ายดาวเทียมจำนวนมหาศาล พวกเขายังฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ หรือ CNN โดยเฉพาะ เพื่อระบุขนาด ความจุ และความคืบหน้าการก่อสร้างของศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่งโดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือขยายขอบเขตการติดตามไปยังศูนย์ข้อมูลทุกแห่งในทุกประเทศ

กลยุทธ์นี้ มากกว่าที่จะเป็นหน่วยงานวิเคราะห์ กลับคล้ายกับบริษัทข่าวกรองโอเพนซอร์สมากกว่า

ที่น่าสนใจคือ มันทำให้บรรณาธิการ BlockBeats นึกถึงวิธีการสืบสวนของสถาบันวิจัยการชอร์ตชื่อดังอย่าง Muddy Waters การต่อสู้ที่สร้างชื่อเสียงของ Muddy Waters ก็มุ่งเป้าไปที่บริษัทจีนบางแห่งเช่นกัน

ตัวอย่างเช่น การสืบสวนของ Muddy Waters ต่อ Oriental Paper รวมถึงการเดินทางไปยังโรงงานจริง สังเกตสภาพแวดล้อมของโรงงาน เครื่องจักรและสินค้าคงคลัง พูดคุยกับคนงานและชาวบ้านรอบโรงงาน แม้กระทั่งแอบนั่งอยู่ด้านนอกโรงงาน บันทึกปริมาณการขนส่งของรถที่เข้า-ออก และถ่ายภาพเป็นหลักฐาน สุดท้ายพบว่าสินค้าคงคลังที่อ้างว่าเป็นกระดาษส่วนใหญ่เป็นเศษกระดาษ

และในการสืบสวน China Media Express (CME) Muddy Waters ตรวจสอบการเล่นโฆษณาบนเทอร์มินัลในรถบัสกว่า 50 คัน พบว่าคนขับชอบเล่นดีวีดีของตัวเอง ทำให้ CME ควบคุมเทอร์มินัลได้น้อย เมื่อสืบสวน Duoyuan Global Water พบว่าสำนักงานแห่งหนึ่งแทบไม่มีประโยชน์ พนักงานไม่มีสภาพการทำงาน เรียกติดตลกว่า "ศูนย์รับเลี้ยงเด็กสำหรับผู้ใหญ่"

การชอร์ตครั้งล่าสุดที่สร้างความฮือฮาคือการมุ่งเป้าไปที่ Luckin Coffee ซึ่งบรรณาธิการดื่มทุกวัน Muddy Waters ระดมนักสืบเต็มเวลา 92 คนและนักสืบ兼职 1,418 คน ไปประจำการที่ร้านค้ากว่า 620 แห่งใน 38 เมืองทั่วประเทศ บันทึกวิดีโอวงจรปิดของร้านค้าเป็นเวลา 11,260 ชั่วโมง ครอบคลุมวันทำการ 981 วันและเวลาทำการ 100% ของร้านค้า และรวบรวมใบเสร็จรับเงิน 25,843 ใบในฐานะลูกค้าทั่วไป พร้อมกับบันทึกการสนทนาทาง WeChat ภายในจำนวนมาก

ด้วยข้อมูลมือหนึ่งเหล่านี้ Muddy Waters คำนวณว่ายอดขายต่อร้านต่อวันของ Luckin Coffee ในไตรมาสที่สามและสี่ของปี 2019 ถูกกล่าวเกินจริงอย่างน้อย 69% และ 88% ตามลำดับ ในขณะที่ราคาต่อหน่วยจริงก็ต่ำกว่าที่เปิดเผยไว้มาก หลังจากรายงานเผยแพร่ Luckin Coffee ก็เปิดเผยการปลอมแปลงทางการเงินมูลค่า 2.2 พันล้านหยวนอย่างรวดเร็ว และราคาหุ้นก็พังทลาย

แน่นอนว่า ขณะนี้เราไม่มีหลักฐานใดๆ ที่จะพิสูจน์ว่า SemiAnalysis ได้ทำการชอร์ตหุ้นกลุ่มออปติคัลโมดูลก่อนที่จะเผยแพร่รายงาน จากข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบัน โมเดลธุรกิจหลักของพวกเขายังคงเป็นการนำผลการวิจัยมาทำเป็นผลิตภัณฑ์ แล้วขายให้กับกองทุนเฮดจ์ฟันด์ บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ และทีมงานภายในของบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่

แต่เราสามารถสังเกตเห็นได้ว่า วิธีการสืบสวนของ SemiAnalysis มีความคล้ายคลึงกับ Muddy Waters อยู่หลายประการ เพียงแต่ว่าพวกเขาอยู่ในยุคของ AI และในสายงานฮาร์ดแวร์ เครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลก็มีความละเอียดมากขึ้น: จากเดิมที่ใช้การเฝ้าจุด การสัมภาษณ์ และใบเสร็จ ได้ถูกยกระดับเป็นภาพถ่ายดาวเทียม ฐานข้อมูลห่วงโซ่อุปทาน การทดสอบทางวิศวกรรม และโมเดลอัลกอริทึม

Token ที่มีมูลค่า 7 ล้านดอลลาร์ต่อปี

Dylan กล่าวในบทสัมภาษณ์ว่า SemiAnalysis ได้เซ็นสัญญาองค์กรโดยตรงกับ Anthropic ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงถึง 7 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่ค่าใช้จ่ายเงินเดือนพนักงานทั้งปีของพวกเขาอยู่ที่ 2.2 ล้านดอลลาร์

SemiAnalysis ใช้ AI เป็นเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลและผลิตข้อมูล การตัดสินใจของ Dylan นั้นตรงไปตรงมา: พวกเขาทำธุรกิจข้อมูล ขายบทวิเคราะห์ ให้คำปรึกษา และสร้างชุดข้อมูล หากพวกเขาไม่ยกระดับมาตรฐานอย่างต่อเนื่อง AI ก็จะทำให้สิ่งเหล่านี้กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ในไม่ช้า ผลิตภัณฑ์ข้อมูลชุดแรกที่พวกเขาขายในปี 2023 ปัจจุบันมีคนจำนวนมากขึ้นที่สามารถสร้างสิ่งที่คล้ายกันได้ หาก SemiAnalysis ไม่ก้าวต่อไป คนอื่นก็จะตามทันด้วยเครื่องมือเดียวกันในที่สุด

สิ่งที่ชี้ให้เห็นถึงประเด็นนี้ได้ดีที่สุดคือตัวอย่างการเข้าสู่ธุรกิจบริการข้อมูลด้านพลังงาน ในปีที่ผ่านมา SemiAnalysis พยายามสร้างโมเดลด้านพลังงานมาโดยตลอด เนื่องจากศูนย์ข้อมูล AI ถูกจำกัดด้วยไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อยๆ โครงข่ายไฟฟ้า สถานีไฟฟ้าย่อย สายส่ง และช่องว่างด้านพลังงานในแต่ละภูมิภาค ล้วนเป็นปัจจัยที่กำหนดว่าศูนย์ข้อมูลจะถูกสร้างที่ไหน สร้างได้ใหญ่แค่ไหน และจะเปิดใช้งานเมื่อใด บริการข้อมูลด้านพลังงานเองก็เป็นตลาดที่มีมูลค่าเกือบ 900 ล้านดอลลาร์ SemiAnalysis พยายามจะเจาะตลาดนี้มาโดยตลอด แต่ทีมงานใช้เวลาหนึ่งปีในการปรับแต่ง ความคืบหน้าก็ยังไม่เร็วเท่าที่ควร

ต่อมา Jeremy ซึ่งรับผิดชอบด้านพลังงานและธุรกิจอุตสาหกรรมของศูนย์ข้อมูล เริ่มใช้ Claude Code อย่างจริงจัง Dylan กล่าวว่า ในเวลาเพียงสามสัปดาห์ เขาใช้จ่ายประมาณ 6,000 ดอลลาร์ต่อวันในการเรียกใช้เครื่องมือ AI ซึ่งเป็นต้นทุนที่สูงเกินจริง แต่ผลลัพธ์ก็เกินจริงเช่นกัน: Jeremy ดึงข้อมูลโรงไฟฟ้าทุกแห่งในสหรัฐอเมริกา สายส่งไฟฟ้าทุกเส้นที่เกินระดับแรงดันไฟฟ้าที่กำหนด และเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลด้านอุปสงค์จำนวนมาก ซึ่งทั้งหมดมาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ ในที่สุดก็สร้างแผนที่และแดชบอร์ดของโครงข่ายไฟฟ้าสหรัฐฯ ที่สมบูรณ์

ระบบนี้สามารถแสดงสถานการณ์การขาดแคลนและส่วนเกินของพลังงานในไมโครรีเจียนต่างๆ ของสหรัฐอเมริกาได้

SemiAnalysis นำเสนอข้อมูลนี้ให้กับลูกค้าบางรายที่ทั้งซื้อข้อมูลศูนย์ข้อมูลของพวกเขาและทำการซื้อขายพลังงาน ปฏิกิริยาแรกของพวกเขาคือความประหลาดใจ: คุณใช้เวลานานแค่ไหนในการทำสิ่งนี้? มันดีกว่าบริษัทข้อมูลพลังงานมืออาชีพบางแห่งเสียอีก เมื่อถามลึกลงไป บริษัทเหล่านั้นอาจมีพนักงานหลายร้อยคนและทำมานานถึงสิบปีแล้ว

Dylan ก็ยอมรับว่า ระบบของ SemiAnalysis ยังไม่成熟หรือเสถียรเท่าผลิตภัณฑ์ของบริษัทข้อมูลพลังงานแบบดั้งเดิม แต่ในบางมิติ มันกลับเร็วกว่า ละเอียดกว่า และดีกว่าเสียอีก นี่คือรูปแบบใหม่ของวิธีการสืบสวนของ SemiAnalysis: ไม่ใช่แค่นักวิเคราะห์คนเดียวที่วิ่งไปประชุม สอบถามผู้คน หรือค้นหาเอกสาร แต่เป็นการรวมข้อมูลสาธารณะ การตัดสินใจทางวิศวกรรม เครือข่ายในอุตสาหกรรม และความสามารถในการเขียนโปรแกรม AI เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างสิ่งที่บริษัทข้อมูลแบบดั้งเดิมต้องใช้เวลาหลายปีในการสร้างขึ้นมาได้ในเวลาอันสั้น

พูดให้ถึงที่สุด สิ่งที่น่าหลงใหลที่สุดของ SemiAnalysis อาจอยู่ในลักษณะผสมผสานนี้

ด้านหนึ่ง มันเหมือนหน่วยข่าวกรองที่จริงจังจนเกือบจะเย็นชา ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม ใบอนุญาตก่อสร้าง ใบตราส่งสินค้า การสัมภาษณ์ห่วงโซ่อุปทาน การเขียนโปรแกรม AI และการทดสอบทางวิศวกรรม เพื่อประกอบแผนที่จริงของโลกโครงสร้างพื้นฐาน AI อีกด้านหนึ่ง Dylan Patel ผู้ก่อตั้ง ก็ยังคงมีความขี้เล่นแบบชาวเน็ตดั้งเดิมอยู่เสมอ

เมื่อนักข่าวจาก The Information ไปสัมภาษณ์ที่สำนักงานของ Dylan ในซานฟรานซิสโก Dylan กล่าวว่าเขาใช้สำนักงานร่วมกับ Dwarkesh Patel Dwarkesh เป็นพิธีกรของพอดแคสต์ยอดนิยม《Dwarkesh Podcast》 ทั้งคู่เป็นเพื่อน เป็นเพื่อนร่วมห้อง และเป็นเพื่อนร่วมสำนักงาน พวกเขายังอาศัยอยู่ร่วมกับ Sholto Douglas นักวิจัยของ Anthropic ในย่าน Noe Valley ของซานฟรานซิสโก

แต่แล้ว Dylan ก็เปลี่ยนเรื่อง บอกว่าในสำนักงานไม่ได้มีแค่เขากับ Dwarkesh แต่ยังมีบุคคลที่สามอีกด้วย นักข่าวถามว่าเป็นใคร แต่เขาปฏิเสธที่จะบอก "มาเล่นเกมกันเถอะ คุณไปสืบหาเอง"

นักข่าวจาก The Information เพื่อจะหาข้อมูล ต้องเล่นเกมนักสืบนี้กับ Dylan และคำตอบสุดท้ายก็ไม่ทำให้ผิดหวัง

คนที่ใช้สำนักงานร่วมกับ Dylan ก็คือ Leopold Aschenbrenner อดีตนักวิจัยของ OpenAI ที่ต่อมาก่อตั้งกองทุนเพื่อการลงทุน AGI ของตัวเองชื่อ Situational Awareness ซึ่งเปลี่ยนเงิน 200 ล้านดอลลาร์ให้เป็น 5.5 พันล้านดอลลาร์ภายในหนึ่งปี จนได้รับฉายาว่า "เทพเจ้าแห่งหุ้น AI"

ต้องบอกว่าวงการ AI ระดับบนสุดยังคงเล็กเกินไป