TL;DR
· เบิร์นสไตน์คำนวณว่าในสถานการณ์ 50GW การสะสม WFE ที่เกี่ยวข้องในช่วงปี 2027-2029 จะอยู่ที่ประมาณ 736 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
· ทุกๆ การเพิ่มกำลังการผลิต AI 1GW/ปี จะต้องใช้กำลังการผลิตเวเฟอร์ประมาณ 46K-50K WSPM โดย DRAM และ HBM คิดเป็นสัดส่วนหลัก
· Applied Materials, Lam Research และ KLA มีความยืดหยุ่นด้านกำไรสูงกว่า แต่กำลังการผลิตในท่อส่งไม่เท่ากับคำสั่งซื้อจริง

รายงานล่าสุดของเบิร์นสไตน์แปลงการขยายตัวของศูนย์ข้อมูล AI เป็นคำสั่งซื้ออุปกรณ์ผลิตเซมิคอนดักเตอร์: หากภายในปี 2030 ศูนย์ข้อมูล AI เพิ่มกำลังการผลิต 50GW ต่อปี ค่าใช้จ่าย WFE ทั่วโลกที่เกี่ยวข้องในช่วงปี 2027-2029 อาจสะสมถึงประมาณ 736 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และในปี 2029 เพียงปีเดียวจะอยู่ที่ประมาณ 291 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

WFE หมายถึงค่าใช้จ่ายอุปกรณ์โรงงานเวเฟอร์ ซึ่งเป็นแหล่งความต้องการหลักของบริษัทอุปกรณ์ เช่น Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX), KLA (KLAC), ASML (ASML) และ Tokyo Electron สำหรับนักลงทุน คำถามที่ตรงที่สุดจากการคำนวณนี้คือ: การขยายตัวของกำลังการผลิต AI อย่างต่อเนื่องจะสร้างคำสั่งซื้อใหม่และความยืดหยุ่นด้านกำไรให้กับผู้ผลิตอุปกรณ์ได้มากเพียงใด

ในขณะที่รายงานเผยแพร่ หุ้นอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ได้ผ่านการพุ่งขึ้นรอบใหญ่แล้ว และเพิ่งปรับตัวลดลงอย่างชัดเจนจากจุดสูงสุด ในขณะเดียวกัน ท่อส่งการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ ยังคงขยายตัว ข้อมูลที่เปิดเผยแสดงให้เห็นว่า ณ เดือนมิถุนายน 2026 กำลังการผลิตในท่อส่งเพิ่มขึ้นเป็น 338GW เพิ่มขึ้น 217GW ใน 12 เดือนที่ผ่านมา ซึ่งสูงกว่าขนาดที่เปิดดำเนินการในปัจจุบันมาก

การเปลี่ยนแปลงของกำลังการผลิตที่ใช้งานและท่อส่งศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ กำลังการผลิตในท่อส่งเพิ่มขึ้นจาก 121GW เป็น 338GW

ทุกๆ 1GW ของกำลังการผลิต ต้องใช้กำลังการผลิตเวเฟอร์ประมาณ 50,000 แผ่น/เดือน

การคำนวณหลักของรายงานนี้คือ ทุกๆ การเพิ่มกำลังการผลิต AI 1GW/ปี จะต้องใช้กำลังการผลิตเวเฟอร์ใหม่ประมาณ 46K-50K WSPM WSPM หมายถึงจำนวนแผ่นเวเฟอร์ที่เริ่มผลิตต่อเดือน ซึ่งเป็นหน่วยวัดกำลังการผลิตของโรงงานเวเฟอร์ที่ใช้กันทั่วไป

กำลังการผลิตของศูนย์ข้อมูลจะไม่กลายเป็นคำสั่งซื้ออุปกรณ์โดยตรง เฉพาะเมื่อเซิร์ฟเวอร์ AI ต้องการ GPU, HBM, DRAM, NAND และชิปลอจิกขั้นสูงมากขึ้น โรงงานเวเฟอร์จึงต้องขยายกำลังการผลิต และบริษัทอุปกรณ์จะเห็นค่าใช้จ่าย WFE ใหม่

ในความต้องการใหม่ประมาณ 46K WSPM/GW นั้น DRAM มีสัดส่วนสูงที่สุดประมาณ 53% NAND ประมาณ 20% HBM ประมาณ 16% และลอจิกขั้นสูงประมาณ 11% กล่าวคือ การขยายตัวของศูนย์ข้อมูล AI ไม่เพียงแต่ดึงกระบวนการผลิตขั้นสูงของ GPU แต่ยังผลักดันความต้องการกำลังการผลิตหน่วยความจำ โดยเฉพาะ DRAM และ HBM

นี่คือเหตุผลที่ Applied Materials ได้รับความสนใจมากที่สุดในการคำนวณนี้ ความต้องการเวเฟอร์ที่เพิ่มขึ้นส่วนใหญ่มาจาก DRAM, HBM และ NAND โดย Applied Materials มีความเสี่ยงสูงกว่าในอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล การสะสม และการกัดเซาะ ทำให้ความยืดหยุ่นของกำไรตรงไปตรงมามากขึ้น

ทุกๆ 1GW ของกำลังการคำนวณที่เพิ่มขึ้น ต้องใช้ WSPM ประมาณ 46K โดย DRAM 53%, NAND 20%, HBM 16%, Logic 11%

ในปี 2029 WFE รายปีอาจใกล้ถึง 291 พันล้านดอลลาร์

ในสถานการณ์พื้นฐาน ศูนย์ข้อมูล AI จะเพิ่มกำลังการคำนวณ 50GW ต่อปีเมื่อเทียบกับเส้นฐานปี 2026 ภายในปี 2030 เพื่อรองรับเป้าหมายนี้ WFE ที่เกี่ยวข้องจะต้องทยอยติดตั้งภายในปี 2027-2029

การคำนวณสถานการณ์แสดงให้เห็นว่า เฉพาะค่าใช้จ่าย WFE ที่ขับเคลื่อนโดย AI ในปี 2027-2029 จะรวมประมาณ 376 พันล้านดอลลาร์ หากบวกค่าใช้จ่ายพื้นฐานที่ไม่ใช่ AI ประมาณ 120 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ค่าใช้จ่าย WFE รวมสามปีจะอยู่ที่ประมาณ 736 พันล้านดอลลาร์ เส้นทางรายปีคือประมาณ 200 พันล้านดอลลาร์ในปี 2027, 245 พันล้านดอลลาร์ในปี 2028 และ 291 พันล้านดอลลาร์ในปี 2029

ตัวเลขเหล่านี้สูงกว่าสมมติฐานค่าใช้จ่ายอุปกรณ์ในโมเดลที่อนุรักษ์นิยมกว่าในปัจจุบัน หากสถานการณ์ 50GW เป็นจริง ขนาด WFE ในปี 2029 จะเข้าใกล้ 300 พันล้านดอลลาร์ ในสถานการณ์ GW ที่สูงขึ้น ค่าใช้จ่ายอุปกรณ์ยังมีโอกาสปรับตัวเพิ่มขึ้นอีก

รายงานยังให้สถานการณ์ที่รุนแรงกว่า ในสถานการณ์ 75GW การปรับเพิ่มกำไรของบริษัทอุปกรณ์อาจเกิน 100% ในสถานการณ์ 100GW ศักยภาพค่าใช้จ่าย WFE ในปี 2029 จะขยายตัวมากขึ้น และอัตราส่วนมูลค่าของบางบริษัทอาจถูกกดลงต่ำกว่า 10 เท่า

แต่สิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นการคำนวณจากโมเดล ไม่ใช่คำสั่งซื้อที่เกิดขึ้นจริงแล้ว ขึ้นอยู่กับว่าท่อส่งการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลจะเปลี่ยนเป็นการดำเนินงานจริงหรือไม่ การจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ AI จะตามทันหรือไม่ โรงงานเวเฟอร์ยินดีขยายกำลังการผลิตล่วงหน้าหรือไม่ และห่วงโซ่อุปทานอุปกรณ์มีความสามารถในการส่งมอบเพียงพอหรือไม่

ในสถานการณ์ 50GW WFE รวมปี 2027-2029 ประมาณ 736 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2029 ประมาณ 291 พันล้านดอลลาร์ ในสถานการณ์ 100GW ในปี 2029 ประมาณ 542 พันล้านดอลลาร์

Applied Materials มีความยืดหยุ่นมากที่สุด Lam Research และ KLA ก็ได้รับประโยชน์เช่นกัน

ผลกระทบต่อหุ้นส่วนใหญ่จะ集中在 Applied Materials, Lam Research และ KLA

ภายใต้สถานการณ์ 50GW EPS ของทั้งสามบริษัทในปี 2029 อาจสูงกว่าความเห็นพ้องของวอลล์สตรีทในปัจจุบันประมาณ 37%-60% ซึ่งอาจทำให้ P/E ล่วงหน้าลดลงมาอยู่ในช่วง 15-20 เท่า ขณะที่หุ้นกลุ่มอุปกรณ์โดยทั่วไปยังคงซื้อขายในระดับที่สูงกว่า

ในจำนวนนี้ Applied Materials มีความยืดหยุ่นมากที่สุด ภายใต้สถานการณ์ 50GW EPS ในปี 2029 สูงกว่าความเห็นพ้องเกือบ 60% โดย P/E ล่วงหน้าอยู่ที่ประมาณ 14.9 เท่า EPS ของ Lam Research สูงขึ้นประมาณ 54% โดย P/E อยู่ที่ประมาณ 18.4 เท่า และ EPS ของ KLA สูงขึ้นประมาณ 37% โดย P/E อยู่ที่ประมาณ 21.2 เท่า

สาเหตุยังคงอยู่ที่องค์ประกอบของความต้องการเวเฟอร์ กำลังการผลิตใหม่ที่เกิดจากการขยายตัวของ AI ส่วนใหญ่เน้นไปที่ DRAM, HBM และ NAND ไม่ใช่แค่ลอจิกขั้นสูงเพียงอย่างเดียว Applied Materials มีความครอบคลุมในอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำมากกว่า ทำให้ได้รับประโยชน์จากปริมาณที่เพิ่มขึ้นได้ง่ายกว่าบริษัทที่ได้ประโยชน์จากบางส่วนของห่วงโซ่เท่านั้น

ตามรายงาน Bernstein ยังคงให้คะแนน outperform สำหรับหุ้นกลุ่มอุปกรณ์หลายตัว เช่น Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML และ Tokyo Electron โดย Applied Materials ยังคงเป็นตัวเลือกอันดับหนึ่ง ส่วน Screen ได้รับคะแนน neutral

ภายใต้สถานการณ์ 50GW EPS ของ AMAT/LRCX/KLAC ในปี 2029 สูงกว่าความเห็นพ้อง 59.5%/54.4%/37.1% โดย P/FE ลดลงเหลือ 14.9x/18.4x/21.2x

กำลังการผลิตในท่อส่งยังต้องผ่านอุปสรรคด้านไฟฟ้า การเงิน และการส่งมอบ

จุดที่การคำนวณนี้ถูกตีความผิดบ่อยที่สุดคือการนำกำลังการผลิตในท่อส่งของดาต้าเซ็นเตอร์มาเทียบเป็นคำสั่งซื้ออุปกรณ์ในอนาคตโดยตรง

กำลังการผลิตในท่อส่งของดาต้าเซ็นเตอร์ในสหรัฐฯ ขยายตัวอย่างมากในปีที่ผ่านมา แสดงให้เห็นว่าความตั้งใจในการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงแข็งแกร่ง แต่ระหว่างท่อส่งและการเริ่มดำเนินการจริงยังมีอุปสรรคหลายชั้น เช่น การเชื่อมต่อไฟฟ้า การอนุมัติที่ดิน ต้นทุนทางการเงิน อุปทาน GPU ความต้องการของลูกค้า โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายและระบบทำความเย็น ซึ่งทั้งหมดนี้ส่งผลต่อความเร็วในการดำเนินการจริง

ด้านอุปกรณ์ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน หาก WFE จะพุ่งขึ้นสู่ระดับ 3000 พันล้านดอลลาร์ภายในไม่กี่ปี บริษัทอุปกรณ์ ซัพพลายเออร์ชิ้นส่วน และโรงงานเวเฟอร์จะต้องขยายกำลังการผลิตพร้อมกัน อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ไม่ใช่อุตสาหกรรมที่สามารถเพิ่มปริมาณได้อย่างไม่จำกัด อุปกรณ์ขั้นสูง ชิ้นส่วนสำคัญ การติดตั้งและทดสอบ รวมถึงการรับรองจากลูกค้าจะทำให้รอบการส่งมอบยาวนานขึ้น

สมมติฐานของแบบจำลองก็มีขอบเขตเช่นกัน การคำนวณที่เกี่ยวข้องอิงตามสมมติฐานเฉพาะเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม GPU การใช้พลังงาน ขนาดชิป และความเข้มข้นของเงินทุน โดยสมมติว่า WFE จะต้องพร้อมภายในสิ้นปี 2029 เพื่อรองรับกำลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นในปี 2030 การเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม การลดการใช้พลังงานต่อหน่วยกำลังประมวลผล การเพิ่มขึ้นของอัตราผลผลิตชิป และการปรับความเข้มข้นของเงินทุน ล้วนสามารถเปลี่ยนแปลงความต้องการอุปกรณ์ขั้นสุดท้ายได้

ความคลาดเคลื่อนในอีกทิศทางหนึ่งก็มีอยู่เช่นกัน หากความต้องการเปลี่ยนทดแทนกำลังการประมวลผลรุ่นเก่าก่อนปี 2030 ไม่ถูกนำมาคิดอย่างเต็มที่ ความต้องการอุปกรณ์อาจมีพื้นที่ขาขึ้นอีก แต่หากอัตราการเปลี่ยน AI เป็นรายได้ต่ำกว่าที่คาด หรือผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ชะลอการใช้จ่ายด้านทุน สถานการณ์ที่ 50GW, 75GW หรือแม้แต่ 100GW ก็อาจมองโลกในแง่ดีเกินไป

รายงานนี้ไม่ได้ให้ตารางคำสั่งซื้อที่แน่นอน แต่เป็นการแปลงค่าที่ชัดเจนยิ่งขึ้น: ทุกๆ 1GW ที่เพิ่มขึ้นในศูนย์ข้อมูล AI อาจสอดคล้องกับกำลังการผลิตเวเฟอร์ประมาณ 50,000 ชิ้น/เดือน และความต้องการ WFE ที่เพิ่มขึ้นประมาณ 8 พันล้านดอลลาร์ หุ้นกลุ่มอุปกรณ์ได้สะท้อนความคาดหวัง AI ไปบางส่วนแล้ว จุดที่แตกต่างคือการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลจะสามารถบรรลุผลจนรองรับระดับความต้องการ WFE รายปีที่ 3 แสนล้านดอลลาร์ได้หรือไม่

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia