รายได้ 1 แสนล้านดอลลาร์ของเอนวิเดียยังคงเร่งตัวขึ้น: เจนเซิน หวง ออกโรงปกป้องด้วยตนเอง สยบข่าวลือเรื่องความล่าช้าของผลิตภัณฑ์ใหม่และการรุกคืบของ ASIC

ก่อนการทำโรดโชว์ มีข่าวลือสะพัดในตลาดว่า สถาปัตยกรรม รูบิน อัลตรา (Rubin Ultra) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมเรือธงรุ่นถัดไปของเอ็นวิเดีย (Nvidia) อาจถูกเลื่อนการส่งมอบออกไปจนถึงปี 2028 ซึ่งสร้างความวิตกกังวลให้กับอุตสาหกรรมเกี่ยวกับช่องว่างในการพัฒนาผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่

เจนเซน หวง ได้ปฏิเสธข่าวลือเหล่านี้โดยตรงในงาน พร้อมทั้งยืนยันอย่างชัดเจนถึงกำหนดการส่งมอบตามปกติของ รูบิน อัลตรา (Rubin Ultra) ในปีหน้า ขณะเดียวกัน มัวร์ (Moore) ได้กล่าวเสริมว่า แม้ระบบสนับสนุนของรูบินจะมีการปรับเปลี่ยนการออกแบบแร็ก (rack) จริง โดยเปลี่ยนจากแร็ก ไคเบอร์ (Kyber) รุ่นเดิม มาเป็นโซลูชันที่ปรับปรุงประสิทธิภาพเพื่อรองรับคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ขึ้น แต่นี่เป็นเพียงการเพิ่มประสิทธิภาพในระดับสถาปัตยกรรมระบบเท่านั้น ส่วนเทคโนโลยีสำคัญอย่างระบบจ่ายไฟแรงดันสูง 800V และการเชื่อมต่อทางแสงระหว่างแร็ก (inter-rack optical interconnects) นั้นยังคงมีความคืบหน้าตามแผนงานทุกประการ และกำหนดการส่งมอบผลิตภัณฑ์จะไม่ได้รับผลกระทบ

ถ้อยแถลงนี้ช่วยขจัดความเคลือบแคลงสงสัยของตลาดเกี่ยวกับจังหวะเวลาในการพัฒนาผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ของเอ็นวิเดียได้โดยตรง โดยในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เอ็นวิเดียได้ตอกย้ำสถานะความเป็นผู้นำในด้านการประมวลผล AI ผ่านการส่งมอบผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ เช่น ฮอปเปอร์ (Hopper) และ แบล็กเวลล์ (Blackwell) ได้ตรงตามกำหนดการ และในฐานะที่เป็นแพลตฟอร์มหลักซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับยุคของเอเจนต์ AI การส่งมอบ รูบิน อัลตรา (Rubin Ultra) ได้ตรงเวลาจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความเชื่อมั่นของตลาด

สำหรับความกังวลของตลาดเกี่ยวกับการที่ชิป ASIC ซึ่งผู้ให้บริการคลาวด์พัฒนาขึ้นเองกำลังกัดเซาะส่วนแบ่งตลาดของเอ็นวิเดีย ข้อมูลลูกค้าที่เปิดเผยในระหว่างการโรดโชว์ได้ให้คำตอบที่ชัดเจนแล้ว

ในรายงานดังกล่าว มัวร์ระบุว่าสำหรับลูกค้าผู้พัฒนาโมเดลระดับแนวหน้ารายหนึ่ง ซึ่งเดิมทีพึ่งพาการพัฒนาชิป ASIC เป็นหลักและแทบไม่ได้มีส่วนเกี่ยวข้องกับเอ็นวิเดียเลยนั้น ปัจจุบันส่วนแบ่งของเอ็นวิเดียในกำลังการประมวลผลของลูกค้ารายนี้ได้เพิ่มขึ้นจนเกือบถึง 50% แล้ว แม้ว่ารายงานจะไม่ได้ระบุชื่อลูกค้า แต่เมื่อพิจารณาจากคุณลักษณะของ "โมเดลขนาดใหญ่ระดับแนวหน้า + การพึ่งพาชิป ASIC ที่พัฒนาขึ้นเองอย่างมาก" ตลาดจึงคาดการณ์โดยทั่วไปว่านี่หมายถึงแอนโทรปิก สตาร์ทอัพ AI ยักษ์ใหญ่ ซึ่งมีอะเมซอนเป็นผู้สนับสนุนและเป็นแรงผลักดันหลักที่อยู่เบื้องหลังชิป Trainium ที่พัฒนาขึ้นเอง

ในระหว่างการโรดโชว์ ผู้บริหารเน้นย้ำว่าชิป ASIC ที่ผู้ให้บริการคลาวด์พัฒนาขึ้นเองและการเติบโตทางธุรกิจของเอ็นวิเดียไม่ใช่เกมที่มีผลลัพธ์เป็นศูนย์ (zero-sum game) และทั้งสองส่วนสามารถเติบโตควบคู่กันไปได้

เกณฑ์หลักสำหรับลูกค้าในการซื้อกำลังการประมวลผลคือต้นทุนรวมต่อโทเคนตลอดกระบวนการฝึกอบรม (training) และการประมวลผลอนุมาน (inference) ทั้งหมด แทนที่จะเป็นราคาของชิปเดี่ยว ๆ

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบของสแต็กฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ครบวงจร โซลูชันของเอ็นวิเดียจึงเสนอต้นทุนต่อโทเคนที่ต่ำกว่าในสถานการณ์เชิงพาณิชย์ส่วนใหญ่ ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถรักษาความสามารถในการแข่งขันได้ทั้งในด้านการฝึกอบรมและการประมวลผลอนุมาน ขณะเดียวกัน ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าตั้งแต่ปี 2024 ถึง 2026 ส่วนแบ่งโดยรวมของเอ็นวิเดียในตลาดการประมวลผล AI ทั่วโลกกลับเพิ่มขึ้นแทนที่จะลดลง

ก่อนหน้านี้ตลาดมีความกังวลเกี่ยวกับการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ชั้นนำมากเกินไปของอินวิเดีย (Nvidia) ในการสร้างผลประกอบการ อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการโรดโชว์ ผู้บริหารได้จำแนกแนวทางการเติบโตที่แตกต่างกัน 3 เส้นทาง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการกระจายความเสี่ยงของโครงสร้างกลุ่มลูกค้า

เส้นทางหลักแรกคือห้องปฏิบัติการ AI ซึ่งปัจจุบันคิดเป็นสัดส่วนประมาณ 20% ของความต้องการทั้งหมด นอกเหนือจากองค์กรวิจัยและพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ชั้นนำที่ยังคงบูรณาการการทำงานอย่างลึกซึ้งกับอินวิเดีย (Nvidia) แล้ว ลูกค้าอย่างแอนโทรปิก (Anthropic) ซึ่งก่อนหน้านี้ให้ความสำคัญกับการพัฒนาชิปเองภายในองค์กร ก็กำลังเร่งจัดซื้อ GPU เพิ่มขึ้นเช่นกัน

เส้นทางหลักที่สองประกอบด้วยผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลแบบดั้งเดิม ได้แก่ ไมโครซอฟท์ (Microsoft), เมตา (Meta), อะเมซอน (Amazon) และกูเกิล (Google) ซึ่งสร้างรายได้รวมกันคิดเป็นครึ่งหนึ่งของรายได้ของอินวิเดีย (Nvidia) โดยอินวิเดีย (Nvidia) กำลังเปลี่ยนผ่านจากการเป็นเพียงผู้จำหน่าย GPU ไปสู่การเป็นผู้ให้บริการโซลูชันแบบครบวงจร (Full-Stack) รวมถึง CPU และอุปกรณ์เครือข่าย ซึ่งช่วยขยายขอบเขตการสร้างรายได้ให้กว้างขึ้น

เส้นทางหลักที่สามเป็นเซกเมนต์ที่เติบโตเร็วที่สุด ได้แก่ โซเวอเรน เอไอ (Sovereign AI), คลาวด์ AI เกิดใหม่ และองค์กรอุตสาหกรรม โดยมีแรงผลักดันจากความต้องการด้านความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นอิสระทางอุตสาหกรรม ทำให้ประเทศต่าง ๆ กำลังเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลในท้องถิ่นอย่างจริงจัง ซึ่งโครงการเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความพึงพอใจต่อโซลูชันแบบบูรณาการของอินวิเดีย (Nvidia) มากกว่า และได้รับผลกระทบจากชิปเฉพาะทาง (ASICs) ที่สั่งทำพิเศษน้อยกว่า

ที่น่าสังเกตคือ อินวิเดีย (Nvidia) ได้ย้ำในระหว่างการโรดโชว์ถึงเป้าหมายรายได้ 2 หมื่นล้านดอลลาร์สำหรับธุรกิจ CPU ในปีงบประมาณนี้ โดยเกือบครึ่งหนึ่งของรายได้ดังกล่าวมาจากแร็ค CPU แบบสแตนด์อโลน ซึ่งสิ่งนี้บ่งชี้ว่า Vera CPU ไม่ได้เป็นเพียงชิปจัดการที่ใช้ร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ GPU อีกต่อไป แต่ด้วยสถาปัตยกรรมเฉพาะตัวที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับภาระงานแบบเธรดเดียว (Single-Threaded Workloads) ทำให้สามารถเจาะเข้าสู่ตลาดเซิร์ฟเวอร์ใช้งานทั่วไปได้อย่างเป็นทางการแล้ว

เมื่อประกอบกับความต้องการด้านการเชื่อมต่อที่ขับเคลื่อนโดยการขยายตัวของคลัสเตอร์ AI ทำให้อินวิเดีย (Nvidia) ได้เปลี่ยนผ่านจากผู้จำหน่าย GPU เพียงอย่างเดียว ไปสู่การเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบครบวงจร (Full-Stack) ที่ครอบคลุมทั้ง GPU, CPU, ระบบเครือข่าย และระบบที่สมบูรณ์แบบ

เนื่องจากมูลค่าตลาดของเอ็นวิเดียใกล้จะแตะระดับ 5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ กองทุนเพื่อการเติบโตที่มีอยู่เดิมจึงเริ่มใกล้ถึงขีดจำกัดในการถือครองหุ้น ส่งผลให้เหลือพื้นที่จำกัดในการเพิ่มสถานะการลงทุน นอกจากนี้ การทำโรดโชว์ในครั้งนี้ยังส่งสัญญาณถึงการยกระดับครั้งสำคัญในกลยุทธ์ด้านเงินทุนของเอ็นวิเดีย โดยเป็นการปรับเปลี่ยนจุดเน้นย้ำด้านการสื่อสารเชิงรุกเพื่อดึงดูดนักลงทุนเน้นคุณค่าและขยายฐานผู้ถือหุ้นให้กว้างขึ้น

ผู้บริหารเปิดเผยว่า บริษัทจะจัดสรรกระแสเงินสดในอนาคตมากกว่า 50% เพื่อนำไปซื้อหุ้นคืนและจ่ายเงินปันผล การดำเนินการในครั้งนี้ทำให้เอ็นวิเดียมีทั้งคุณลักษณะของการเติบโตสูงและคุณลักษณะของกระแสเงินสดที่มั่นคงของหุ้นคุณค่า ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการของนักลงทุนประเภทต่าง ๆ ได้

มอร์แกน สแตนลีย์ ประเมินว่า รายได้ของเอ็นวิเดียจะเติบโตขึ้น 82% ในปีงบประมาณ 2026 และ 52.4% ในปีงบประมาณ 2027 และคาดว่าจะแตะระดับ 5.988 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบประมาณ 2028

อย่างไรก็ตาม รายงานดังกล่าวยังระบุถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึงการปล่อยอุปทานฮาร์ดแวร์ที่รวดเร็วเกินไป การลดลงอย่างรวดเร็วของต้นทุนการวิจัยและพัฒนา (R&D) ด้าน AI การที่คู่แข่งเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่สร้างความพลิกผัน และการที่ผู้ให้บริการคลาวด์เร่งพัฒนาชิปของตนเอง

อย่างไรก็ดี มัวร์เน้นย้ำว่า ความท้าทายหลักของเอ็นวิเดียในปัจจุบันไม่ใช่การขาดแคลนความต้องการด้าน AI แต่คือวิธีการเอาชนะข้อจำกัดต่าง ๆ เช่น หน่วยความจำ ระบบเครือข่าย พลังงาน และพื้นที่ดาต้าเซ็นเตอร์ เพื่อเปลี่ยนยอดสั่งซื้อจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นรายได้ที่แท้จริง

การโรดโชว์ในครั้งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยขจัดข้อสงสัยต่าง ๆ ของตลาดที่มีต่อเอ็นวิเดียเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นถึงขีดความสามารถแบบฟูลสแต็ก (full-stack) ของบริษัทในภาคส่วนโครงสร้างพื้นฐาน AI และศักยภาพการเติบโตที่หลากหลาย สัญญาณ "การเติบโตที่เร่งตัวขึ้น" ที่ส่งตรงจาก เจนเซน หวง จะช่วยปรับเปลี่ยนความคาดหวังของตลาดที่มีต่อผลการดำเนินงานในระยะกลางถึงระยะยาวของเอ็นวิเดียอย่างแน่นอน และตอกย้ำสถานะหลักของบริษัทในกลุ่มอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์

เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด