หุ้นกูเกิลและเทสลาซบเซาหลังรายงานผลประกอบการฉุด Nasdaq ร่วง 2%: เหตุใดเอสเค ไฮนิกซ์, ไมครอน และหุ้นกลุ่มหน่วยความจำอื่นๆ ยังคงสวนกระแส?

TradingKey - ในวันที่ 23 กรกฎาคม ตามเวลาฝั่งตะวันออก ดัชนีหลักทั้งสามของตลาดหุ้นสหรัฐฯ ปรับตัวลดลงถ้วนหน้า โดยกูเกิล ( GOOGL) และเทสลา ( TSLA) ได้เปิดเผยผลประกอบการประจำไตรมาสที่ 2 ซึ่งทั้งสองบริษัทมีกระแสเงินสดอิสระติดลบ และการใช้จ่ายด้านทุนจำนวนมหาศาลได้สร้างแรงกดดันต่อราคาหุ้น อย่างไรก็ตาม ผลการดำเนินงานมีความแตกต่างกันในระดับกลุ่มอุตสาหกรรม โดยหุ้นกลุ่มชิปหน่วยความจำสวนทางตลาดปรับตัวเพิ่มขึ้นในวันนี้ ส่งผลให้ดัชนีเซมิคอนดักเตอร์ฟิลาเดลเฟียขยับขึ้น 0.09%

ณ เวลาที่รายงานข่าว ดัชนีเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ลดลง 1.02% ปิดที่ 51,683.54 จุด ดัชนี Nasdaq Composite ลดลง 1.95% ปิดที่ 25,189.19 จุด และดัชนี S&P 500 ลดลง 1.07% ปิดที่ 7,418.67 จุด

[แผนภูมิแนวโน้มดัชนีหลักทั้งสามของตลาดหุ้น, แหล่งที่มา: FutuBull]

ในระดับกลุ่มอุตสาหกรรม หุ้นเทคโนโลยีที่มีมูลค่าตลาดขนาดใหญ่พิเศษ (mega-cap) ปรับตัวลดลงถ้วนหน้า แต่หุ้นฮาร์ดแวร์ AI ที่ได้รับประโยชน์จากการใช้จ่ายด้านทุนที่เพิ่มขึ้นกลับสวนทางตลาดปรับตัวสูงขึ้น

ในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์: กูเกิล (GOOGL) ลดลง 6.79%, อเมซอน ( AMZN) ลดลง 4.14%, เมตา แพลตฟอร์มส์ ( META) ลดลง 3.40%, ไมโครซอฟท์ ( MSFT) ลดลง 1.64%

ในกลุ่มหุ้นชิปหน่วยความจำ: เอสเคไฮนิกซ์ ADR ( SKHY) บวก 6.3%, ไมครอน ( MU) บวก 3.3%, แซนดิสก์ ( SNDK) บวก 1.9%

ปัจจัยขับเคลื่อนที่อยู่เบื้องหลังการแยกตัวของราคาหุ้นระหว่างเซกเตอร์ต้นน้ำและปลายน้ำในห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI คือเส้นทางการส่งผ่านของการใช้จ่ายด้านทุน โดยตลาดเชื่อว่าการใช้จ่ายด้านทุนสำหรับ AI จำนวนมหาศาลของกูเกิลและเทสลาคือตรรกะหลักที่ผลักดันการปรับตัวขึ้นสวนทางตลาดของหุ้นฮาร์ดแวร์ AI

ก่อนหน้านี้ ตลาดมีความเห็นพ้องต้องกันว่า การติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ AI นั้นไม่สามารถแยกออกจากการสนับสนุนของหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM), DRAM, หน่วยความจำแฟลช NAND และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม มีความเห็นต่างอยู่เสมอว่ายักษ์ใหญ่ต้นน้ำ เช่น ผู้ให้บริการคลาวด์ จะยังคงเดินหน้าเพิ่มการใช้จ่ายด้านทุนต่อไปหรือไม่

รายงานทางการเงินจากกูเกิลและเทสลาได้ทำลายความไม่แน่นอนนี้โดยสิ้นเชิง โดยการใช้จ่ายด้านทุนจำนวนมหาศาลของทั้งสองบริษัทนั้น แท้จริงแล้วคือการวางเดิมพันล่วงหน้าในโครงสร้างพื้นฐานด้านกำลังการคำนวณของ AI ซึ่งการลงทุนนี้จะถูกส่งผ่านไปทีละขั้นตามห่วงโซ่อุตสาหกรรมไปยังเซกเมนต์ต้นน้ำ เช่น ชิปหน่วยความจำและฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์ ข้อมูลทางการเงินเผยให้เห็นว่า การใช้จ่ายด้านทุนในไตรมาสที่ 2 ของกูเกิลแตะระดับ 44.9 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวจากช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้ว โดยส่วนใหญ่ได้รับการจัดสรรให้กับเซิร์ฟเวอร์ ศูนย์ข้อมูล และการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย

ภายใต้สถานการณ์ปัจจุบันที่อุปทานชิปหน่วยความจำตึงตัวและทรัพยากรการคำนวณที่ขาดแคลน ยิ่งมีการใช้จ่ายด้านทุนมากเท่าใด ยอดสั่งซื้อของผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ก็จะยิ่งแข็งแกร่งมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งนี่คือตรรกะพื้นฐานเบื้องหลังความแตกต่างของภาวะ 'หุ้นเทคโนโลยีร่วง หุ้นฮาร์ดแวร์ AI พุ่ง' และในขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ระดับไฮเปอร์สเกลยังคงเดินหน้าขยายศูนย์ข้อมูล ตลาดคาดว่าผู้ผลิตชิปหน่วยความจำจะได้รับประโยชน์โดยตรงจากความสามารถในการกำหนดราคาที่แข็งแกร่งขึ้นและความต้องการที่อยู่ในระดับสูงอย่างต่อเนื่อง

แอนดรูว์ สลิมมอน จากมอร์แกน สแตนลีย์ กล่าวเมื่อวันพุธว่า ชิปหน่วยความจำและกำลังการคำนวณจะยังคงอยู่ในภาวะขาดแคลนในอนาคตอันใกล้ ซึ่งตอกย้ำมุมมองเชิงบวกของเขาต่อการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI แม้ว่าตลาดยังคงมีความกังขาเกี่ยวกับการใช้จ่ายด้านทุนในศูนย์ข้อมูลจำนวนมหาศาลก็ตาม

สลิมมอนกล่าวว่า ขณะนี้วอลล์สตรีทยังคงมุ่งเน้นไปที่ต้นทุนการลงทุนระยะสั้นของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีกำลังลงทุนอย่างจริงจังเพื่อรองรับอุปสงค์ในระยะยาว โดยสลิมมอนกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า "ชิปหน่วยความจำขาดแคลน และกำลังการคำนวณก็ขาดแคลน ผมไม่คิดว่าภาวะขาดแคลนนี้จะคลี่คลายลงได้ในเร็ว ๆ นี้"

เขายังแนะนำเพิ่มเติมว่า นักลงทุนควรให้ความสนใจไปยังพื้นที่ที่ขาดแคลน โดยเชื่อว่าฝั่งอุปทานยังไล่ไม่ทันอุปสงค์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง แม้เขาจะยอมรับว่าหุ้นกลุ่มชิปหน่วยความจำบางตัวมีสัญญาณที่ร้อนแรงเกินไปในช่วงต้นปีนี้ แต่การปรับฐานเมื่อเร็ว ๆ นี้ทำให้มูลค่าหุ้นมีความน่าสนใจมากขึ้น

ขณะเดียวกัน สลิมมอนได้ปฏิเสธการเปรียบเทียบวงจรการใช้จ่ายด้านทุนของ AI ในปัจจุบันกับฟองสบู่ดอทคอม หรือช่วงขาลงของวงจรสินค้าโภคภัณฑ์ โดยชี้ให้เห็นว่าจุดสิ้นสุดของฟองสบู่ดอทคอมเกิดขึ้นหลังจากที่อุปทานไล่ทันอุปสงค์แล้วเท่านั้น และเงื่อนไขของอุตสาหกรรมในปัจจุบันบ่งชี้ว่าคลื่นการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น