ทุกครั้งที่เทคโนโลยีมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว มักจะเกิดคำถามที่ไม่สบายใจเสมอ: ความกระตือรือร้นอยู่เหนือพื้นฐานจริงหรือไม่?
การเติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ดึง Nvidia เข้าสู่ศูนย์กลางของตลาดโลก ทำให้ชิปของบริษัทกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับเศรษฐกิจ AI ดังนั้น มูลค่าของ Nvidia จึงมีความไวต่อเหตุการณ์ใด ๆ ที่ท้าทายความเชื่อที่ว่าความอัจฉริยะมากขึ้นต้องการฮาร์ดแวร์มากขึ้น
DeepSeek เป็นตัวอย่างหนึ่งที่ท้าทายความเชื่อนี้
แทนที่จะหมายถึงจุดสิ้นสุดของการเติบโตที่ข driven โดยปัญญาประดิษฐ์ ความก้าวหน้าของ DeepSeek ทำให้ตลาดต้องเผชิญกับความเสี่ยงที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น: ไม่ใช่การทำลายความต้องการ แต่เป็นการปรับราคาใหม่ของความคาดหวังเกี่ยวกับผลกำไร อำนาจการตั้งราคา และการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ในระยะยาว
ความก้าวหน้าของ DeepSeek: ประสิทธิภาพภายใต้ข้อจำกัด
DeepSeek ดึงดูดความสนใจระดับโลกเป็นครั้งแรกด้วยการเปิดตัวโมเดล V3 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการแสดงผลระดับแนวหน้าเป็นไปได้ภายใต้ข้อจำกัดด้านการคำนวณที่เข้มงวด
โมเดลนี้มีพารามิเตอร์ถึง 671 พันล้านตัว แต่มีเพียงประมาณ 37 พันล้านตัวที่ทำงานได้ในเวลาเดียวกัน วิธีการนี้ลดความต้องการคอมพิวเตอร์ในเวลาจริงลงเหลือเพียงหนึ่งในสิบแปดของสิ่งที่โมเดลขนาดใหญ่ทั่วไปต้องการ
นอกจากนี้ DeepSeek ยังแนะนำสถาปัตยกรรม Mixture of Latent Attention (MLA) ซึ่งลดการใช้หน่วยความจำได้อย่างมาก — บางกรณีถึง 90% — ทำให้ GPU เดียวกันสามารถจัดการกับงานที่ใหญ่กว่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การออกแบบเหล่านี้ได้เปลี่ยนความเชื่อพื้นฐานในสงครามอาวุธ AI: ว่าการขยายความอัจฉริยะต้องการการขยายฮาร์ดแวร์อย่างสอดคล้องกัน แทนที่จะเป็นเช่นนั้น DeepSeek ได้แสดงให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์สามารถชดเชยข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ได้
จากการเปิดตัวโมเดลสู่ช็อกตลาด
ผลกระทบทางการตลาดจากความก้าวหน้านี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและรุนแรง Nvidia ประสบกับการลดลงในวันเดียวที่ใหญ่ที่สุด โดยราคาหุ้นตกลงประมาณ 17% ในเซสชั่นเดียว ทำให้สูญเสียมูลค่าตลาดเกือบ 600 พันล้านดอลลาร์
การตอบสนองนี้ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับ DeepSeek เท่านั้น แต่เกี่ยวกับความประหลาดใจ ตลาดถูกเตรียมสำหรับอนาคต AI ที่กำหนดโดยความต้องการ GPU ที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่สิ้นสุด การปรากฏตัวขึ้นของทางเลือกที่เชื่อถือได้ทันที — ที่ให้ประสิทธิภาพด้วยการคำนวณที่น้อยลงมาก — ทำให้เกิดการประเมินใหม่อย่างรวดเร็ว
อย่างสำคัญ ความตกใจเหล่านี้มักเบาลงเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อขีดความสามารถใหม่ถูกจับได้ การพัฒนาที่เกิดขึ้นในอนาคตมีแนวโน้มที่จะส่งผลให้เกิดการปรับราคา มากกว่าการขายหุ้นขับเคลื่อนด้วยความตื่นตระหนก
ทำไมประสิทธิภาพจึงสำคัญสำหรับการประเมินมูลค่า Nvidia
จากมุมมองแรก ประสิทธิภาพที่นำโดยนวัตกรรม AI ดูเหมือนจะส่งผลกระทบเชิงลบต่อผู้นำด้านฮาร์ดแวร์ หากโมเดลต้องการ GPU น้อยลง ความคิดบอกว่าความต้องการควรอ่อนแอลง
ในความเป็นจริง ผลกระทบมีความซับซ้อนมากขึ้น
การฝึกอบรมเทียบกับการคาดการณ์
การฝึกอบรม AI ที่ทันสมัยที่สุดยังคงต้องพึ่งพาฮาร์ดแวร์ที่ล้ำสมัย การเพิ่มประสิทธิภาพหลักส่วนใหญ่มีผลกระทบต่อการคาดการณ์ ซึ่งโมเดลถูกใช้งานในระดับใหญ่และความอ่อนไหวต่อราคาอยู่ในระดับสูง ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ: การเพิ่มประสิทธิภาพแบบ DeepSeek จะท้าทายผลกำไรและอำนาจการตั้งราคา ไม่ใช่ความสำคัญของชิประดับสูงสำหรับการวิจัยที่ก้าวหน้า
อำนาจการตั้งภายใต้แรงกดดัน
เมื่อประสิทธิภาพดีขึ้นและทางเลือกใหม่เกิดขึ้น โดยเฉพาะในตลาดที่ไวต่อราคา ความสามารถของ Nvidia ในการตั้งราคาจะอ่อนแอลง ความเสี่ยงที่นี่คือไม่ใช่รายได้ที่ลดลง แต่เป็นการขยายผลกำไรที่ช้ากว่าที่ตลาดอาจคาดหวังในปัจจุบัน
ภูมิศาสตร์การเมืองและระบบนิเวศ AI สองประเภท
ข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์การเมืองได้เร่งนวัตกรรมที่ข driven โดยประสิทธิภาพ ข้อจำกัดในการส่งออกชิปขั้นสูงบังคับให้บริษัทจีนต้องเพิ่มประสิทธิภาพภายในการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่จำกัด
แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ ระดับสูงสุดของการพัฒนา AI ยังคงต้องการเทคโนโลยีของ Nvidia การผ่อนคลายบางส่วนของข้อจำกัดในการส่งออกทำให้ชิประดับสูงบางตัวเข้าสู่จีนได้ แต่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมและอุปสรรคด้านกฎระเบียบ
นี่ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ขัดแย้ง: ลูกค้าที่เติบโตเร็วที่สุดของ Nvidia รวมถึงบริษัทที่พัฒนาซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia ในระยะยาว
ความท้าทายภายในจีนต่ออำนาจการตั้งราคาของ Nvidia
ในขณะที่ Nvidia ยังคงเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพสูงสุด ทางเลือกภายในประเทศไม่สามารถมองข้ามได้อีกต่อไป
โปรเซสเซอร์ Ascend 910C ของ Huawei ได้กลายเป็นทางเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับการคาดการณ์ในขนาดใหญ่ โดยในปี 2026 การทดสอบตามเกณฑ์ชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพในการทำงานบางอย่างอาจใกล้เคียงกับรุ่น H200 ของ Nvidia
ในเวลาเดียวกัน กลุ่มบริษัท AI ชั้นนำในจีน ซึ่งมักเรียกว่า “เสือหกตัว” ได้มีการปรับปรุงโมเดลโดยเฉพาะสำหรับระบบฮาร์ดแวร์ในประเทศแทนที่การใช้ CUDA ของ Nvidia
ผลที่ได้ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงอย่างทันที แต่เป็นเพดานโครงสร้างบนอำนาจการตั้งราคา เมื่อตัวเลือกที่มีอยู่ ผู้ใช้จะมีอำนาจ
สิ่งนี้เป็นฟอง AI หรือไม่?
ความกังวลเกี่ยวกับฟอง AI มักเปรียบเทียบกับการล่มสลายของดอทคอมในช่วงต้นปี 2000 อย่างไรก็ตาม พื้นฐานที่เป็นต้นตอมีความแตกต่างอย่างมาก
ในช่วงที่ฟองดอทคอมกำลังไปถึงจุดสูงสุด บริษัทเช่น Cisco มีการซื้อขายที่ 100–200 เท่าของกำไร โดยมีอัตรากำไรจากการดำเนินงานในช่วง 15–18% เมื่อเงินทุนหมดลง การประเมินมูลค่าหล่นลง
ในทางกลับกัน มูลค่าของ Nvidia อยู่ใกล้เคียงกับ 45–46 เท่าของกำไร ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากอัตรากำไรสุทธิที่สูงกว่า 50% และรายได้ที่ใกล้เคียงกับ 370 พันล้านดอลลาร์ต่อปี — เกือบยี่สิบเท่าของรายได้สูงสุดของ Cisco ในปี 2000
การใช้จ่ายใน AI ในปัจจุบันมีความเชื่อมโยงอย่างมากกับการทำเงินจริงในด้านการโฆษณา ซอฟต์แวร์เพื่อธุรกิจ อัตโนมัติ และโครงสร้างพื้นฐาน แทนที่จะเป็นความต้องการในอนาคตที่เก็งกำไร
ข้อมูลที่ผู้ค้า ต้องรู้
สำหรับผู้ค้าการพัฒนาต่างๆ เช่น DeepSeek ควรถูกมองว่าเป็นตัวกระตุ้นความผันผวนที่ส่งผลข้ามสินทรัพย์ ไม่ใช่เหตุการณ์ในหุ้นเดียว
1. ตลาดเคลื่อนไหวตามช่องว่างความคาดหวัง
การตอบสนองของราคาไม่ได้เกิดจากนวัตกรรมโดยตรง แต่เกิดจากข้อมูลใหม่ที่ท้าทายสมมติฐานที่มีอยู่ ความก้าวหน้าด้านประสิทธิภาพมีความสำคัญเมื่อมันทำให้ตลาดต้องคิดใหม่เกี่ยวกับต้นทุนและผลกำไรในอนาคต
2. อารมณ์เสี่ยงส่งผลเร็วกว่ากำไร
การเปลี่ยนแปลงในเรื่องราว AI มีอิทธิพลต่อความเต็มใจในการรับความเสี่ยงในวงกว้าง โดยปกติการเคลื่อนไหวในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราและสินค้าโภคภัณฑ์จะเกิดขึ้นก่อนที่พื้นฐานของหุ้นจะมีการปรับราคาขึ้นอย่างเป็นทางการ
3. ความผันผวนคือผลลัพธ์ที่สามารถซื้อขายได้
ข่าวที่เกี่ยวข้องกับ AI ส่วนใหญ่มักสร้างกลุ่มความผันผวนมากกว่าที่จะเกิดแนวโน้มทิศทางที่ชัดเจน จึงเหมาะกับการวางกลยุทธ์ในตลาด FX ดัชนี และทองคำ
4. การปรับราคาไม่ได้หมายถึงการล่มสลาย
ความเสี่ยงที่สำคัญคือการลดค่าไม่ใช่รายได้ที่ลดลง การเข้าใจความแตกต่างนี้ช่วยให้ผู้ค้าไม่โต้ตอบกับหัวข้อข่าวอย่างเกินความจำเป็นในขณะที่วางตำแหน่งสำหรับความผันผวน
เริ่มซื้อขายทันที – คลิกที่นี่ เพื่อสร้างบัญชีจริงของ VT Markets
