พลังประมวลผล AI จุดชนวนซูเปอร์ไซเคิลกลุ่มอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล Wedbush เผยราคาสินค้าพุ่งสูงกว่า 100%
พอดแคสต์ AI
การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกทำให้เกิดการขาดแคลนชิปหน่วยความจำ โดยราคา DRAM และ NAND คาดว่าจะเพิ่มขึ้น "เลขสามหลัก" ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ซึ่งบ่งชี้ถึงการเข้าสู่ซูเปอร์ไซเคิลใหม่ เซิร์ฟเวอร์ AI ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากกว่าเซิร์ฟเวอร์ทั่วไป 8-10 เท่า ทำให้ความต้องการชิปหน่วยความจำเพิ่มสูงขึ้น ผู้ผลิตชั้นนำกำลังเปลี่ยนการผลิตไปที่ชิป AI ระดับไฮเอนด์ ส่งผลให้กำลังการผลิตชิปทั่วไปตึงตัว คาดว่าอุปทานจะตึงตัวต่อเนื่องถึงปี 2027 บริษัทอย่าง Micron, Samsung, และ SK Hynix ได้รับการปรับเพิ่มประมาณการกำไรอย่างมีนัยสำคัญ UBS ชี้ว่า AI ได้เปลี่ยนตรรกะพื้นฐานของอุตสาหกรรมหน่วยความจำ ทำให้ตัวบ่งชี้วัฏจักรแบบดั้งเดิมล้าสมัย และกำไรจากการดำเนินงาน (OP) จะเป็นตัวชี้วัดสุขภาพอุตสาหกรรมที่น่าเชื่อถือที่สุด
TradingKey - รายงานอุตสาหกรรมล่าสุดจาก Wedbush ธนาคารเพื่อการลงทุนชั้นนำแห่ง Wall Street ระบุว่า การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกกำลังส่งผลให้เกิดความไม่สมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานในตลาดชิปหน่วยความจำ โดยราคา DRAM และ NAND มีแนวโน้มที่จะปรับตัวขึ้นในระดับ "เลขสามหลัก" ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ซึ่งคาดว่า DRAM จะพุ่งสูงขึ้น 130%-150% ขณะที่ NAND คาดว่าจะปรับตัวขึ้นในระดับที่ใกล้เคียงกัน ซึ่งถือเป็นการเข้าสู่ช่วงซูเปอร์ไซเคิลรอบใหม่อย่างเป็นทางการของอุตสาหกรรมหน่วยความจำ
Wedbush ตั้งข้อสังเกตว่า ระดับการพุ่งขึ้นของราคาในตลาดหน่วยความจำครั้งนี้ได้สูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าความเร็วและความแข็งแกร่งของการฟื้นตัวของอุปสงค์ในอุตสาหกรรมนั้นสูงกว่าที่เคยคาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้อย่างมาก
ขณะเดียวกัน ภาวะอุปทานขาดแคลนในตลาดหน่วยความจำยังเริ่มลุกลามไปยังส่วนอื่นๆ ของห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ โดย Wedbush คาดว่าผู้ผลิตฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDD) จะใช้กลยุทธ์เชิงรุกมากขึ้นในการกำหนดราคาล่วงหน้าตามสัญญา ซึ่งสะท้อนถึงช่องว่างของอุปสงค์ที่ขยายตัวกว้างขึ้นทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทานของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล
พลังประมวลผล AI จุดชนวนซูเปอร์ไซเคิลในกลุ่มอุตสาหกรรมสตอเรจ
ตรรกะพื้นฐานเบื้องหลังการพุ่งขึ้นของราคาชิปหน่วยความจำในปัจจุบันคือความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ซึ่งได้รับแรงหนุนจากการขยายตัวอย่างก้าวกระโดดของพลังประมวลผล AI ซึ่งได้เข้ามาทำลายสมดุลอุปสงค์และอุปทานเดิมของอุตสาหกรรมโดยตรง ทั้งนี้ เซิร์ฟเวอร์ AI ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากกว่าเซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิมถึง 8 ถึง 10 เท่า ขณะที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทั่วโลกกำลังเปลี่ยนผ่านจากขั้นตอนการฝึกฝนไปสู่การปรับใช้จริงในสถานการณ์ต่าง ๆ ในวงกว้าง ส่งผลให้ยอดจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ AI เติบโตอย่างก้าวกระโดดและกำลังดึงดูดความจุของหน่วยความจำในตลาดไปอย่างรวดเร็ว
หากพิจารณาจากมุมมองวัฏจักรของอุตสาหกรรม ชิปหน่วยความจำกำลังเข้าสู่วัฏจักรขาขึ้นรอบใหม่ ซึ่งตอกย้ำถึงมูลค่าการลงทุนในระยะยาว โดยในด้านอุปสงค์ การขยายตัวอย่างเต็มตัวของอุตสาหกรรม AI ตลอดจนการสร้างเซิร์ฟเวอร์ AI และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์คอมพิวติ้ง ได้สร้างความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมหาศาล ทำให้ชิปหน่วยความจำเป็นสินค้าที่มีความจำเป็นหลัก นอกจากนี้ เมื่อประกอบกับการฟื้นตัวอย่างค่อยเป็นค่อยไปของความต้องการในกลุ่มอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิม จึงกลายเป็นปัจจัยขับเคลื่อนอุปสงค์แบบคู่
ในด้านอุปทาน ยักษ์ใหญ่ด้านหน่วยความจำระดับโลกต่างกำลังปรับเปลี่ยนกำลังการผลิตไปสู่การผลิตหน่วยความจำสำหรับ AI ระดับไฮเอนด์ ขณะที่อุปทานของชิปหน่วยความจำทั่วไปยังคงตึงตัว ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างอุปสงค์และอุปทานของอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น วัฏจักรขาขึ้นของราคาจึงมีความต่อเนื่องและแข็งแกร่ง
ข้อมูลตลาดได้ยืนยันถึงแรงส่งที่แข็งแกร่งของอุปสงค์ AI โดยจากคาดการณ์ของ Gartner ระบุว่า ยอดจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ AI ทั่วโลกจะเติบโตมากกว่า 180% เมื่อเทียบรายปีในปี 2569 โดยมียอดจัดส่งต่อปีเกิน 1.5 ล้านเครื่อง ซึ่งสอดคล้องกับความต้องการรวมของชิปหน่วยความจำ AI ที่สูงกว่า 12 ล้านหน่วย ขณะที่ความจุรวมทั่วโลกในปี 2568 อยู่ที่เพียง 8 ล้านหน่วย ซึ่งสะท้อนถึงช่องว่างระหว่างอุปสงค์และอุปทานที่มากกว่า 30%
ข้อมูลจาก SEMI ระบุว่า ยอดขายชิปที่เกี่ยวข้องกับเซิร์ฟเวอร์ AI จะสูงถึง 1.69 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2569 เพิ่มขึ้น 55% เมื่อเทียบรายปี โดยการเติบโตของความต้องการ HBM (High Bandwidth Memory) นั้นมีความโดดเด่นอย่างมาก
ที่น่าสังเกตคือ ข้อจำกัดด้านอุปทานถือเป็นปัจจัยขับเคลื่อนสำคัญของการปรับขึ้นราคาชิปหน่วยความจำในปัจจุบัน โดยรอบสินค้าคงคลังในอุตสาหกรรมหน่วยความจำทั่วโลกได้ลดลงสู่ระดับต่ำสุดเป็นประวัติการณ์ ซึ่ง SK Hynix เปิดเผยว่าสินค้าคงคลังโดยรวมของบริษัทลดลงเหลือเพียงประมาณสี่สัปดาห์ นอกจากนี้ ผู้ผลิตชั้นนำต่างให้ความสำคัญกับการจัดสรรกำลังการผลิตขั้นสูงให้กับผลิตภัณฑ์ที่มีอัตรากำไรสูงซึ่งจำเป็นสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ซึ่งส่งผลกระทบต่อความจุของหน่วยความจำเกรดผู้บริโภค โดยทั้ง Kioxia และ SK Hynix ระบุว่ากำลังการผลิต NAND flash และ HBM สำหรับปี 2569 ถูกจองเต็มล่วงหน้าหมดแล้ว และคาดว่าภาวะอุปทานตึงตัวจะลากยาวไปจนถึงปี 2570
ยักษ์ใหญ่กลุ่มจัดเก็บข้อมูลรับอานิสงส์จากกระแสขาขึ้น
ด้วยแรงขับเคลื่อนสองประการจากความต้องการพลังประมวลผล AI ที่พุ่งสูงขึ้นและราคาอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่ทะยานสูงขึ้น ส่งผลให้ผู้ผลิตรายหลักในห่วงโซ่อุปทานอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลกำลังเห็นโอกาสในการพัฒนาอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยเฉพาะบริษัทชั้นนำที่มีเทคโนโลยีหลัก มีความได้เปรียบด้านกำลังการผลิต และมีการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ AI ที่ดี ซึ่งมีความพร้อมในการเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากอุตสาหกรรมได้อย่างเต็มที่
Micron ( MU ) ผลประกอบการล่าสุดที่ยอดเยี่ยมของบริษัทช่วยยืนยันแนวโน้มการฟื้นตัวที่แข็งแกร่งนี้ โดยรายได้ในไตรมาสที่ 2 ของปีงบประมาณ 2026 ของ Micron เติบโตขึ้นเกือบสามเท่าเมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อนหน้าสู่ระดับ 2.386 หมื่นล้านดอลลาร์ และมีกำไรต่อหุ้นปรับลดอยู่ที่ 12.20 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้อย่างมาก นอกจากนี้ บริษัทยังได้ให้แนวทางเชิงรุกโดยคาดการณ์ว่ารายได้ในไตรมาสที่ 3 จะทะยานขึ้นสู่ 3.35 หมื่นล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นกว่า 200% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า พร้อมทั้งคาดการณ์กำไรที่สูงกว่าที่นักวิเคราะห์ประเมินไว้อย่างมีนัยสำคัญ
จากปัจจัยดังกล่าว UBS ( UBS) ได้ปรับเพิ่มประมาณการกำไรต่อหุ้น (EPS) ของ Micron ในปีงบประมาณ 2026 จากประมาณ 41 ดอลลาร์ เป็นประมาณ 45 ดอลลาร์ และปรับเพิ่มประมาณการ EPS ในปีงบประมาณ 2027 จาก 42 ดอลลาร์ เป็นประมาณ 60 ดอลลาร์
นอกเหนือจาก Micron แล้ว ประมาณการกำไรของยักษ์ใหญ่ด้านอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลระดับสากลรายอื่น ๆ ก็ได้รับการปรับเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน โดยรายงานวิจัยล่าสุดของ Goldman Sachs ได้ปรับเพิ่มคาดการณ์กำไรจากการดำเนินงานในปี 2026 ของ Samsung อย่างก้าวกระโดดจาก 181 ล้านล้านวอน เป็น 239 ล้านล้านวอน หรือประมาณ 1.7 แสนล้านดอลลาร์ ซึ่งคิดเป็นการเติบโตถึงห้าเท่าเมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อนหน้า ขณะที่คาดการณ์กำไรจากการดำเนินงานปี 2026 ของ SK Hynix ก็ถูกปรับเพิ่มขึ้นเป็น 202 ล้านล้านวอน หรือประมาณ 1.3 แสนล้านดอลลาร์
โมเมนตัมที่แข็งแกร่งในอุตสาหกรรมอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลยังได้รับการยืนยันจากผู้เล่นรายหลักในด้านพลังประมวลผล AI อย่าง NVIDIA ( NVDA) โดย Jensen Huang ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ NVIDIA ได้ระบุในงานประชุม GTC เมื่อเร็ว ๆ นี้ว่า ปริมาณคำสั่งซื้อที่มีศักยภาพสำหรับระบบ AI รุ่น Blackwell และ Rubin เพียงอย่างเดียวก็สูงถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์ ความร่วมมืออย่างลึกซึ้งของ NVIDIA กับบริษัทต่าง ๆ อย่าง Amazon ประกอบกับขีดความสามารถในการรักษาความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทานในระดับลำดับความสำคัญ ช่วยเป็นฐานสนับสนุนที่มั่นคงสำหรับการเติบโตของความต้องการอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลในช่วงสองปีข้างหน้า
AI พลิกโฉมตรรกะพื้นฐานของอุตสาหกรรมอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล
รายงานฉบับใหม่จากทีมวิจัยระดับโลกของ UBS ระบุว่าการประมวลผลด้วย AI กำลังปรับเปลี่ยนโครงสร้างตรรกะพื้นฐานของอุตสาหกรรมหน่วยความจำ ส่งผลให้ตัวบ่งชี้วัฏจักรแบบดั้งเดิมล้าสมัยไปแล้ว
ในรายงาน 'Global I/O Memory Semiconductors' ฉบับล่าสุด UBS ได้ทบทวนวัฏจักรของอุตสาหกรรมหน่วยความจำในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา และประเมินตัวบ่งชี้ชั้นนำในปัจจุบันใหม่อีกครั้ง
รายงานระบุว่าจุดเริ่มต้นของยุคการประมวลผลด้วย AI กำลังผลักดันให้อุตสาหกรรมหน่วยความจำก้าวไปสู่สมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานรูปแบบใหม่ โดย HBM (High Bandwidth Memory) กำลังใช้กำลังการผลิตเวเฟอร์ DRAM มากขึ้น และขนาดได (die) ของ HBM DRAM ก็มีขนาดใหญ่กว่า DDR อย่างต่อเนื่อง ข้อจำกัดด้านอุปทานทั้งสองประการนี้ซึ่งเพิ่ม 'การบริโภคเวเฟอร์' ต่อหน่วย HBM กำลังผลักดันให้ค่ากลางของอัตราส่วนผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้นของอุตสาหกรรมสูงขึ้น
UBS คาดการณ์ว่าอัตราส่วนผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (ROE) เฉลี่ยสำหรับ Samsung, SK Hynix และ Micron จะแตะระดับ 36% ระหว่างปี 2026 ถึง 2030 ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ย 15% ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพาตัวแบบวัฏจักรเดิมในการระบุจุดสูงสุดของอุตสาหกรรมอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดบ่อยครั้ง
ก่อนหน้านี้ นักลงทุนมักใช้การเปลี่ยนแปลงของราคาตามสัญญาหน่วยความจำ (ASP) แบบไตรมาสต่อไตรมาสเป็นตัวบ่งชี้ 'อนุพันธ์อันดับสอง' (second-derivative) สำหรับจุดเปลี่ยนของอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม การทบทวนจุดสูงสุดของราคาหุ้น 10 ครั้งในช่วง 20 ปีที่ผ่านมาของ UBS พบว่ามีอัตราความแม่นยำเพียง 50% ทำให้ยากต่อการคาดการณ์จุดสูงสุดของราคาในวัฏจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างแม่นยำ
UBS เสนอว่ากำไรจากการดำเนินงาน (OP) จะทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้สุขภาพของอุตสาหกรรมที่น่าเชื่อถือมากกว่า เนื่องจากเป็นการรวมเอาการเปลี่ยนแปลงของราคา การขยายกำลังการผลิต และการบริหารจัดการต้นทุนเข้าไว้ด้วยกัน ซึ่งสะท้อนถึงความสามารถในการทำกำไรที่แท้จริงได้ใกล้เคียงยิ่งขึ้น
ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าใน 90% ของกรณีในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ราคาหุ้นกลุ่มหน่วยความจำแตะระดับสูงสุดพร้อมกับหรือก่อนหน้ากำไรจากการดำเนินงาน โดยตั้งแต่ปี 2012 ราคาหุ้นมักจะแตะจุดสูงสุดก่อนกำไรจากการดำเนินงาน 1-2 ไตรมาส อย่างไรก็ตาม UBS เตือนว่าการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างอุปสงค์และอุปทานที่เกิดจาก AI อาจทำให้การคาดการณ์เวลาของผลกำไรทำได้ยากขึ้น แม้ว่ากำไรจากการดำเนินงานจะเป็นตัวชี้วัดสำคัญ แต่ก็ไม่ใช่ 'สูตรสำเร็จ' (silver bullet) เสมอไป
เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด
บทความแนะนำ
ความคิดเห็น (0)
คลิกปุ่ม $ ป้อนสัญลักษณ์ และเลือกเพื่อเชื่อมโยงหุ้น, กองทุน ETF หรือสัญลักษณ์หลักทรัพย์อื่น ๆ