พรีวิวผลประกอบการ Arm: เมื่อ Agentic AI เปลี่ยนจุดคอขวดไปยัง CPU, คุณควรซื้อหุ้น ARM ตอนนี้หรือไม่?

ในช่วงการเติบโตของแชตบอตระหว่างปี 2023–2025 กำลังการประมวลผลส่วนใหญ่มาจาก GPU โดยมีสัดส่วนจาก CPU เพียงเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม Agentic AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบการกระจายภาระงาน แม้ว่า GPU จะยังคงทำหน้าที่ประมวลผลการอนุมาน (inference) แต่เวลาส่วนใหญ่ระหว่างขั้นตอนการอนุมานจะถูกใช้ไปกับการจัดการระบบ (orchestration) ในฝั่ง CPU เช่น การเรียกใช้เครื่องมือ การเรียกใช้ API การอัปเดตหน่วยความจำ การประสานการทำงานของเธรด และการจัดการกิจกรรมของเอเจนต์หลายตัว ซึ่งการจัดการระบบนี้จะคิดเป็นสัดส่วน 50%–90% ของความหน่วงโดยรวม (end-to-end latency) หมายความว่าหาก CPU ไม่สามารถประมวลผลได้ทัน จะส่งผลให้ประสิทธิภาพการใช้งาน GPU ลดลงตามไปด้วย ดังนั้น อัตราส่วน CPU ต่อ GPU ต่อคลัสเตอร์ AI จะเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับจำนวนคอร์ของ CPU ต่อเมกะวัตต์ของพลังงานที่ใช้ ซึ่งหมายความว่าแร็ค CPU จะถูกจัดวางให้เชื่อมต่อกับแร็คอุปกรณ์เร่งความเร็วอย่างใกล้ชิดในพื้นที่เดียวกัน

ระบบมัลติเอเจนต์ (Multi-agent systems หรือ MASs) คาดว่าจะส่งผลให้จำนวนโทเคนที่ผู้ใช้แต่ละรายสร้างขึ้นเพิ่มสูงขึ้นอีก เนื่องจากการเรียกใช้ API และเครื่องมือต่าง ๆ ผ่านห่วงโซ่กิจกรรมที่ซับซ้อน โดย Arm ระบุว่าการเพิ่มขึ้นดังกล่าวอาจสูงถึง 15 เท่าของจำนวนโทเคนต่อผู้ใช้ ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ถึงความเข้มข้นของการจัดการระบบที่เพิ่มขึ้นและการใช้รอบการประมวลผลของ CPU ที่สูงขึ้น ขณะนี้สัญญาณของแรงกดดันด้านอุปสงค์ได้เริ่มปรากฏให้เห็นแล้วในซัพพลายเชนของ x86 โดยในปี 2026 จนถึงปัจจุบัน ราคาเฉลี่ยของ CPU เพิ่มขึ้นระหว่าง 10% ถึง 15% และมีรายงานข่าวระบุถึงระยะเวลารอคอยสินค้า (lead times) ที่ยาวนานขึ้น เช่น Intel ที่มีรายงานยอดค้างส่งนาน 6 เดือน และ AMD ที่ใช้เวลาจัดส่ง 8 ถึง 10 สัปดาห์ ด้วยเหตุนี้ ประสิทธิภาพต่อวัตต์รวมถึงคุณลักษณะการประมวลผลที่มีความหนาแน่นสูงและเป็นแบบโมดูลาร์ของ Arm จึงเปลี่ยนจากการจำกัดอยู่เพียงในอุปกรณ์เคลื่อนที่ มาสู่การนำไปปรับใช้เพื่อตอบโจทย์ข้อจำกัดใหม่ ๆ ในดาต้าเซ็นเตอร์ AI

Arm เป็นสถาปัตยกรรมเบื้องหลัง CPU ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก และมีการส่งมอบชิปผ่านผู้รับสิทธิ์ไปแล้วถึง 3.5 แสนล้านชิ้น โดยครองส่วนแบ่งตลาด CPU มือถือถึง 99% ความสำเร็จนี้เกิดจากการออกแบบโครงสร้างแบบผสมผสานตามปรัชญา RISC ที่แบ่งงานไปยังคอร์ประสิทธิภาพสูงและคอร์ประหยัดพลังงานเพื่อลดการใช้พลังงานในขณะที่ยังรักษาประสิทธิภาพการประมวลผลไว้ได้ ซึ่งกลยุทธ์เดียวกันนี้ได้ถูกนำมาปรับใช้ในศูนย์ข้อมูลแล้ว

ปัจจุบันคอร์ของ Arm ได้เข้าไปอยู่ใน CPU ของศูนย์ข้อมูลที่สำคัญหลายแห่ง ตั้งแต่ชิปของ Nvidia (NVDA) รุ่น Grace และ Vera ไปจนถึง CPU ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับ Amazon (AMZN), Alphabet (GOOGL) (GOOG), และ Microsoft (MSFT). ทั้งนี้ Alphabet ระบุว่า CPU รุ่น Axion ของบริษัทมีอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพดีขึ้นราว 65% และประหยัดพลังงานมากขึ้น 60% เมื่อเทียบกับชิป x86 ที่ใกล้เคียงกัน ขณะที่ Cobalt 100 ของ Microsoft และ Graviton4 ของ Amazon ก็แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและข้อได้เปรียบด้านต้นทุนในระดับที่ใกล้เคียงกัน

เมื่อคลัสเตอร์ AI มีแนวโน้มใช้ CPU มากขึ้น ความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพดังกล่าวจึงกลายเป็นปัจจัยหลักในการออกแบบ แทนที่จะเป็นเพียงคุณสมบัติเสริม ในงาน “Arm Everywhere” ครั้งล่าสุด นาย Rene Haas ซีอีโอของ Arm ได้อธิบายถึงแนวทางการเพิ่มจำนวนคอร์ CPU จาก 30 ล้านคอร์ต่อกิกะวัตต์ในศูนย์ข้อมูล AI ปัจจุบัน เป็นสูงสุดถึง 120 ล้านคอร์ต่อกิกะวัตต์ เพื่อลดปัญหาคอขวดด้านการประมวลผลของเอเจนต์ ซึ่งเป็นการเพิ่มความหนาแน่นของคอร์ขึ้นถึง 4 เท่าอย่างชัดเจน

การแข่งขันในตลาดกำลังเปลี่ยนไปเช่นกัน โดย Nvidia กำลังทำตลาด Vera CPU ในฐานะโฮสต์ของ GPU และแพลตฟอร์มประมวลผลเอเจนต์แบบอิสระ อย่างไรก็ตาม Arm ไม่ได้เป็นเพียงผู้ให้สิทธิ์การใช้ IP ในการแข่งขันนี้อีกต่อไป เนื่องจากบริษัทได้เปิดตัวระบบ CPU ระดับแร็คของตนเอง ซึ่งเป็นการรุกเข้าสู่ตลาดแพลตฟอร์ม CPU แบบสแตนด์อโลนด้วยรุ่นที่ระบายความร้อนด้วยอากาศและของเหลว สิ่งนี้ช่วยเปิดช่องทางการจัดซื้อใหม่ให้แก่ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกล เพื่อให้สามารถปรับสัดส่วนระหว่าง CPU ต่อ GPU ได้อย่างอิสระ พร้อมทั้งลดการยึดติดกับระบบนิเวศเดิม

สำหรับไตรมาสปัจจุบันและไตรมาสที่คาดการณ์ไว้ ผลลัพธ์ที่ออกมาควรแสดงให้เห็นถึงความคืบหน้าที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับซีพียู AGI ที่ออกแบบเองของ Arm โดยสัญญาณที่จะขับเคลื่อนข้อสรุปดังกล่าวจะมาจากกระบวนการรับรองการผลิตหรือการอัปเดตความคืบหน้าร่วมกับ Meta ในฐานะลูกค้ารายหลัก ความชัดเจนเกี่ยวกับการคว้าสัญญาจากผู้ให้บริการคลาวด์ระดับยักษ์ (hyperscaler) เพิ่มเติม และความเห็นใดๆ เกี่ยวกับยอดคำสั่งซื้อตู้แร็คระบบระบายความร้อนด้วยอากาศและของเหลว ทั้งนี้ บริษัทได้ให้แนวทางรายได้จากซีพียู AGI ไว้ที่ประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์สำหรับปีงบประมาณ 2027-2028 และนักลงทุนจะต้องการเห็นการเริ่มใช้งานจริงที่มากกว่าเพียงแค่การเป็นโครงการต้นแบบ รวมถึงความพร้อมของห่วงโซ่อุปทานในการขยายกำลังการผลิตภายในช่วงครึ่งหลังของปี 2026

นอกจากนี้ จะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการสิ้นสุดการออกแบบ (Tape Out) รุ่นที่ 2 และความพร้อมของระบบนิเวศซอฟต์แวร์สำหรับภาระงานการจัดการแบบเอเจนต์ (agentic orchestration) เพื่อสนับสนุนเป้าหมายระยะยาวที่ 1.5 หมื่นล้านดอลลาร์

ปัจจุบันพบการใช้งาน CPU สถาปัตยกรรม Arm ร่วมกับตัวเร่งความเร็ว AI แบบสั่งทำพิเศษจากกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (hyperscalers) และอื่นๆ เพิ่มมากขึ้น โดยนักวิเคราะห์เชื่อว่า CPU ที่ใช้ไลเซนส์ของ Arm จะครองส่วนแบ่งตั้งแต่ระดับส่วนใหญ่ไปจนถึงร้อยละ 90 ของเซิร์ฟเวอร์ AI ASIC แบบสั่งทำพิเศษภายในปี 2029 ซึ่งช่วงครึ่งหลังของปี 2026 จะเป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญ

ข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับสัดส่วนของการออกแบบที่ใช้ Armv9 และ CSS ในแพลตฟอร์มสั่งทำเหล่านี้จะมีความสำคัญไม่เพียงแต่ในแง่ของปริมาณยูนิตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับเพิ่มขึ้นของอัตราค่ารอยัลตี้ด้วย เนื่องจาก CSS สามารถเพิ่มค่ารอยัลตี้ที่มีผลบังคับจริงสู่ระดับที่ใกล้เคียง 10% ของมูลค่าชิป ดังนั้นการยืนยันการเซ็นสัญญา CSS เพิ่มเติมเพียงไม่กี่รายจะส่งผลบวกต่อกำไรอย่างมหาศาลเมื่อเทียบกับการเติบโตของปริมาณยูนิตเพียงอย่างเดียว

ถึงคราวที่ระบบนิเวศของ Windows จะเปลี่ยนผ่านไปสู่หน่วยประมวลผลที่ใช้สถาปัตยกรรม Arm ซึ่งถือเป็นธีมเชิงโครงสร้างที่แยกส่วนออกจากศูนย์ข้อมูล (data center) ขณะที่ AI PC ยังคงอยู่ในช่วงเร่งพัฒนาเพื่อยืดอายุการใช้งานแบตเตอรี่ เพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลของ NPU และยกระดับการทำงานร่วมกันระหว่าง CPU, NPU และ GPU ซึ่งทั้งหมดนี้สอดคล้องกับปรัชญาการออกแบบของ Arm ที่เน้นประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นหลัก ในระยะสั้น ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือ Arm จะสามารถช่วงชิงส่วนแบ่งการตลาดในกลุ่ม PC จากผู้เล่นเดิมที่ใช้สถาปัตยกรรม x86 ได้รวดเร็วเพียงใด โดยไม่สูญเสียความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์หรือประสิทธิภาพในการประมวลผลงานรูปแบบเดิม (legacy workloads) ดังนั้น นักลงทุนควรติดตามความคืบหน้าในการขยายฐานลูกค้ากลุ่ม OEM ความพร้อมของ Windows on Arm และประเด็นที่ว่าการนำ Armv9 มาใช้รวมถึงการสนับสนุน CSS อย่างต่อเนื่อง จะส่งผลให้รายได้ค่าสิทธิต่อเครื่องสูงขึ้นเพื่อลดผลกระทบจากวัฏจักรของตลาดสมาร์ทโฟนหรือไม่

Arm มีโอกาสเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม บริษัทยังคงต้องเผชิญกับอุปสรรคจากการแข่งขันที่รุนแรง โดย Nvidia กำลังผลักดันโปรเซสเซอร์ Vera ให้เป็นทั้ง CPU หลักและแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบสแตนด์อโลน นอกจากนี้ Arm ยังต้องเผชิญหน้ากับระบบที่ใช้สถาปัตยกรรม x86 ซึ่งครองตลาดอยู่เดิมในกลุ่มระดับองค์กรและตลาดการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) ขณะเดียวกัน ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (Hyperscalers) หลายรายได้พัฒนาโปรเซสเซอร์ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arm เป็นของตนเอง เช่น Graviton ของ Amazon, Axion ของ Alphabet และ Cobalt ของ Microsoft ซึ่งความสำเร็จอย่างล้นหลามของการออกแบบ CPU ภายในองค์กรเหล่านี้ช่วยยืนยันความแข็งแกร่งของสถาปัตยกรรม Arm ได้เป็นอย่างดี แต่ในทางกลับกัน ก็ส่งผลกระทบต่อความสามารถของ Arm ในการสร้างรายได้จากการขยายตัวของการใช้งาน Arm (CSS) และการเติบโตของยอดขายผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าสูง ยิ่งไปกว่านั้น แม้ว่าสภาพแวดล้อมของสถาปัตยกรรม x86 ในปัจจุบันจะช่วยบรรเทาข้อจำกัดด้านอุปทานได้ในระยะสั้น แต่ปัจจัยนี้จะส่งผลให้ราคาตลาดโดยรวมของ CPU ลดลงด้วยเช่นกัน ท้ายที่สุด ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุดต่อการประเมินมูลค่าของ Arm คือความล่าช้าในการดำเนินงานและโอกาสทางการตลาดที่คาดการณ์ไว้ เนื่องจากการขยายตัวที่ล่าช้าของ AGI หรือการเปลี่ยนไปใช้ Armv9 CSS และเทคโนโลยี PC รุ่นใหม่ที่เป็นไปอย่างเชื่องช้า ซึ่งมีแนวโน้มจะส่งผลกระทบเชิงลบต่อราคาหุ้นของ Arm เนื่องจากขาดแรงสนับสนุนจากนักลงทุนในการพยุงค่าระดับทวีคูณ (Multiple) ของการประเมินมูลค่าหุ้น

เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด