การซื้อขาย AGI ที่น่าทึ่งของดานิเอล กรอส
ผู้เขียนต้นฉบับ: @johncoogan
แปลโดย: Peggy, BlockBeats

บรรณาธิการ: ต้นปี 2024 AI ยังคงอยู่ในช่วงที่มีทั้งความคลั่งไคล้และความไม่แน่นอน ในเวลานั้น Daniel Gross ได้เสนอคำถาม 18 ข้อบนหน้าเดียว: คุณค่าจะไหลไปที่ไหน? พลังงานจะกลายเป็นข้อจำกัดหรือไม่? วิศวกรซอฟต์แวร์จะถูกแทนที่หรือไม่? โครงสร้างการแข่งขันระหว่างประเทศจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร?

สองปีต่อมาเมื่อมองย้อนกลับ ปัญหาเหล่านี้เองกลับมีความหมายเชิงให้แรงบันดาลใจมากกว่าการพยากรณ์ใดๆ ที่เฉพาะเจาะจง ผลกำไรของ AI นั้นกระจุกตัวอยู่ที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน—NVIDIA กลายเป็นผู้ชนะรายใหญ่ที่สุด; พลังงานและไฟฟ้ากลายเป็นข้อจำกัดเชิงยุทธศาสตร์ใหม่อย่างรวดเร็ว; ต้นทุน API ลดลงอย่างเฉียบพลัน ในขณะเดียวกัน กำลังการประมวลผล ทุน และความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์กลับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

บทความนี้ทบทวนคำถามสำคัญที่ Gross ได้เสนอไว้ในขณะนั้น และตรวจสอบทีละข้อตามวิวัฒนาการจริงในสองปีที่ผ่านมา ไม่เพียงแต่เป็นการทบทวนตรรกะการลงทุนใน AI เท่านั้น แต่ยังเป็นแผนที่ทางเดินในการสังเกตว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีจะเปลี่ยนโครงสร้างตลาด ห่วงโซ่อุตสาหกรรม และโครงสร้างอำนาจระดับโลกอย่างไร

以下为原文：

ในเดือนมกราคม 2024 แดเนียล กรอส ซึ่งในขณะนั้นยังเป็นซีอีโอของ Safe Superintelligence และปัจจุบันเป็นหัวหน้าผลิตภัณฑ์ของ Meta AI ได้เผยแพร่บทความชื่อว่า “AGI Trades”

บทความนี้มีเพียงหน้าเดียว ซึ่งระบุรายการคำถามเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากความก้าวหน้าของ AI เมื่อมองย้อนกลับไปหลังจากผ่านไปกว่าสองปีครึ่ง คำถามเหล่านี้ดูมีความ前瞻เป็นพิเศษ แม้ว่าในเวลานั้นแต่ละคำถามจะไม่มีข้อสรุปที่ชัดเจน ด้านล่างนี้คือการทบทวนคำถามทั้ง 18 ข้อที่เขาเสนอ

ตลาด

ในโลกหลัง AGI คุณค่าจะไหลไปที่ไหน?

ในปัจจุบัน คุณค่ามักมุ่งเน้นอยู่ที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน—เช่น ชิป การห่อหุ้ม และพลังงาน นิวเดียเกือบได้รับกำไรเกิน 100% จากความนิยมด้าน AI เนื่องจากบริษัทหลายแห่งยังคงขาดทุน จุดนี้สะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงมูลค่าตลาด: มูลค่าตลาดของนิวเดียเพิ่มขึ้น 3.2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ จาก 1.2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่การเติบโตของแพลตฟอร์มคลาวด์มีความอ่อนโยนกว่ามาก (ไมโครซอฟท์เพิ่มขึ้น 4% และอะเมซอนเพิ่มขึ้น 30%)

ในตลาดเอกชน ค่าประเมินของ OpenAI, Anthropic และ xAI ก็เติบโตอย่างน่าทึ่งเช่นกัน แต่การเพิ่มขึ้นของมูลค่ารวม 1.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐของทั้งสามรายยังคงต่ำกว่ามูลค่าตลาดที่ NVIDIA เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน

นี่คือคำถามที่สำคัญมากในช่วงต้นปี 2024

อะไรจะเกิดขึ้นกับ NVIDIA และ Microsoft?

NVIDIA แสดงผลงานที่แข็งแกร่งมาก โดยรายได้เพิ่มจาก 60.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบประมาณ 2024 เป็น 215.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบประมาณ 2026 ซึ่งเพิ่มขึ้นเกือบสามเท่า

Microsoft ไม่มีข้อได้เปรียบเท่ากัน Azure มีการเติบโตเร่งขึ้นเป็น 40% เมื่อเทียบปีต่อปี แต่จากเดือนมกราคม 2024 ถึงมีนาคม 2026 หุ้นของ Microsoft เพิ่มขึ้นเพียง 4% ตลาดตั้งคำถามเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายทุนด้าน AI ที่เกิน 80,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี — ยังไม่ชัดเจนว่าการลงทุนจะกลับคืนมาเมื่อใด

ในทองคำ AI ครั้งนี้ที่ผู้คนกำลังขายจอบและพลั่ว นิวเดียถือเป็นผู้ชนะรายใหญ่ที่สุด ขณะที่การลงทุนของไมโครซอฟต์ในโครงสร้างพื้นฐานยังไม่ได้สร้างผลตอบแทนที่ชัดเจนให้กับผู้ถือหุ้น

ทองแดงถูกกำหนดราคาผิดหรือไม่?

ถูกประเมินต่ำเกินไปอย่างมาก ในเดือนมกราคม 2024 ราคาทองแดงอยู่ที่ 3.75 ดอลลาร์สหรัฐต่อปอนด์ และเพิ่มขึ้นเป็นระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 6.61 ดอลลาร์สหรัฐต่อปอนด์หลังจากสองปี

ความต้องการทองแดงจาก AI มีปริมาณมหาศาล ตัวอย่างเช่น เครื่องเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA GB200 NVL72 ใช้สายทองแดงมากกว่า 5,000 เส้น หากยืดออกให้ตรงทั้งหมด ความยาวรวมจะเกิน 2 ไมล์ เซ็นเตอร์ข้อมูลขนาด 100MW จะต้องการทองแดงประมาณ 3,000 ตัน

โดยรวมแล้ว ศูนย์ข้อมูลอาจใช้ทองแดงประมาณ 500,000 ตันต่อปี จึงมีผู้กล่าวว่า “ทองแดงคือปิโตรเลียมยุคใหม่” อย่างไรก็ตาม มีสิ่งอื่นๆ อีกหลายอย่างที่ถูกเรียกว่า “ปิโตรเลียมยุคใหม่” เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานของ AI มีความซับซ้อนอย่างมาก และแทบทุกขั้นตอนล้วนมีจุดคอขวด ดังนั้น คำพูดนี้ควรได้รับการพิจารณาอย่างระมัดระวัง

อสังหาริมทรัพย์ (Real Estate)

ถ้า AI สามารถเขียนซอฟต์แวร์ทั้งหมดได้ ซานฟรานซิสโกจะกลายเป็นดีทรอยต์แห่งใหม่ไหม?

ขึ้นอยู่กับว่า “ดีทรอยต์แห่งใหม่” หมายถึงอะไร

AI จริงๆ แล้วช่วยชีวิตซานฟรานซิสโก ป้องกันไม่ให้มันเสื่อมถอยเหมือนดีทรอยต์ ตอนนี้ซานฟรานซิสโกยังคงเติบโตอย่างรุ่งเรือง:

· อัตราการว่างของสำนักงานลดลงจาก 36.9% เป็น 33.5%

·OpenAI มีพื้นที่สำนักงาน 1 ล้านตารางฟุต

·Anthropic มีอาคารสำนักงาน 25 ชั้น

·เซียร์ราลงนามเช่าพื้นที่สำนักงาน 300,000 ตารางฟุต

ในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 78% ของทุนระดมทุนด้าน AI ของสหรัฐฯ ไหลเข้าสู่พื้นที่อ่าว แน่นอนว่ามีอีกด้านหนึ่ง: จำนวนแรงงานโดยรวมในซานฟรานซิสโกยังคงต่ำกว่าระดับก่อนเกิดการระบาด แต่ราคาอสังหาริมทรัพย์ยังคงแข็งแกร่ง ดังนั้น มันจึงไม่สามารถเรียกได้ว่าเป็น “เมืองร้าง” สภาพแวดล้อมของเมืองยังสะอาดขึ้นอีกด้วย

AI จะส่งผลกระทบต่อความไม่เท่าเทียมทางความมั่งคั่งอย่างไร?

ยังเร็วเกินไปที่จะสรุป ข้อมูลยังไม่มีการเปลี่ยนแปลงชัดเจน แต่มีการวิจัยบางชิ้นที่น่าสนใจ

การศึกษาของ IMF ปี 2025 ชี้ว่า AI อาจลดความไม่เท่าเทียมกันของรายได้ (เนื่องจากอัตโนมัติงานที่มีรายได้สูง) แต่อาจทำให้ความไม่เท่าเทียมกันของความมั่งคั่งรุนแรงขึ้น (ผลกำไรจากทุนกระจุกตัวอยู่ในมือของเจ้าของบริษัทเทคโนโลยี) การศึกษาของ OECD พบว่า: รายได้ของตำแหน่งที่ต้องทักษะต่ำเพิ่มขึ้นเร็วที่สุด (ผู้ประกอบการ +11.6%) ขณะที่ตำแหน่งที่ต้องทักษะสูงเพิ่มขึ้นช้าที่สุด (ซีอีโอ +2.7%) อย่างไรก็ตาม นี่อาจสะท้อนถึงนโยบายขั้นต่ำของค่าจ้างมากกว่าผลกระทบจาก AI โดยตรง

ในตลาดทุน ความเข้มข้นก็เพิ่มสูงขึ้น: “เจ็ดยักษ์ใหญ่” (Mag7) คิดเป็นสัดส่วนมูลค่าตลาดของดัชนี S&P 500 ประมาณ 32% และสร้างผลตอบแทนรวมประมาณ 42% ในปี 2025; ในขณะเดียวกัน การระดมทุนจำนวนมหาศาลของบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI (OpenAI 110,000 ล้านดอลลาร์, Anthropic 30,000 ล้านดอลลาร์) ก็ทำให้ผู้ก่อตั้งและนักลงทุนไม่กี่รายได้รับความมั่งคั่งส่วนตัวอย่างมหาศาล

พลังงานและศูนย์ข้อมูล (Energy & Data Centers)

หาก AI เปลี่ยนเป็นการแข่งขันด้านพลังงาน ควรลงทุนอย่างไร?

การตัดสินนี้ถูกต้องอย่างสมบูรณ์ ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นเกมพลังงานไปแล้ว

ผู้ที่จับโอกาสในการเทรดครั้งนี้ทำกำไรได้มากมาก ตัวอย่างเช่น:

·Vistra: +321% การเพิ่มขึ้นอันดับสองของปี 2024 ตามดัชนี S&P (รองจาก Palantir)

Constellation Energy: ราคาหุ้นเพิ่มขึ้นสามเท่าตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT

·NRG Energy: เพิ่มขึ้นประมาณ 95% ในปี 2025

·Oklo: เพิ่มขึ้นกว่า 700% ใน 12 เดือน

พลังงานนิวเคลียร์กำลังเข้าสู่ช่วงการระเบิด:

· ไมโครซอฟต์ลงนามใน PPA มูลค่า 16,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ระยะเวลา 20 ปี เพื่อเปิดใช้งานโรงไฟฟ้านิวเคลียร์สามไมล์ไอส์แลนด์อีกครั้ง

· Google ลงนามข้อตกลงกับ Kairos Power สำหรับโรงปฏิกรณ์นิวเคลียร์แบบโมดูลเล็ก (SMR) ขนาด 500MW

·เมตาลงนามสัญญาซื้อไฟฟ้า 6.6GW กับบริษัทพลังงานนิวเคลียร์หลายแห่ง

พลังงานกลายเป็นหนึ่งในหัวข้อการลงทุนที่ประสบความสำเร็จที่สุดในยุคปัญญาประดิษฐ์

ในซัพพลายเชนของศูนย์ข้อมูลทั้งหมด ขั้นตอนใดยากที่สุดในการขยายขนาดให้ใหญ่ขึ้น 10 เท่า?

ข้อจำกัดของอุตสาหกรรมชิปคือเทคโนโลยีการแพ็ค CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate ของ TSMC)

ในภาคสนามศูนย์ข้อมูล ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดอาจเป็นหม้อแปลงไฟฟ้า

·รอบการจัดส่งใกล้เคียงกับ 3 ปี

·ปี 2025 จะเกิดช่องว่างการจัดหา 30%

·ต้นทุนเพิ่มขึ้น 150% ตั้งแต่ปี 2020

เทคโนโลยีที่มีอายุ 100 ปีนี้กลับกลายเป็นข้อจำกัดหลักในการเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลเข้ากับโครงข่ายไฟฟ้า

ถ่านหินถูกประเมินต่ำเกินไปหรือไม่?

ในระดับหนึ่งใช่ แต่ไม่ได้มากเท่าทองแดง ราคาถ่านหินในปี 2025 ลดลงประมาณ 22% และเริ่มฟื้นตัวในต้นปี 2026

บริษัทถ่านหินแสดงผลลัพธ์ที่ดี:

·Peabody Energy: +34%

·CONSOL Energy: +37%

ในขณะเดียวกัน ปริมาณการผลิตไฟฟ้าจากถ่านหินของสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้น 13% จนถึงเดือนกันยายน 2025

รัฐที่มีการเติบโตของศูนย์ข้อมูลอย่างรวดเร็วแสดงผลชัดเจนเป็นพิเศษ:

·รัฐโอไฮโอ: +23%

·โอคลาโฮมา: +58%

ประเทศ (Nations)

ใครคือผู้ชนะ ใครคือผู้แพ้?

ผู้ชนะชัดเจนคือสหรัฐอเมริกา

ปี 2024 สหรัฐอเมริกาลงทุนใน AI ภาคเอกชน 109,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (จีนเพียง 9,300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) โดยรวมการลงทุนตั้งแต่ปี 2013 อยู่ที่ 470,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ มากกว่าประเทศอื่นๆ ทั้งหมดรวมกัน ในปี 2024 สหรัฐอเมริกาเปิดตัวโมเดล AI สำคัญ 40 โมเดล ขณะที่จีนมี 15 โมเดล

เกมยังไม่สิ้นสุด แต่ในขณะนี้ดูเหมือนว่าสหรัฐอเมริกาคือศูนย์กลางของการแข่งขันด้าน AI

อินเดียพึ่งพา GDP ในการส่งออก 2500 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อ GPT-4 token จะเกิดอะไรขึ้น?

สถานการณ์เริ่มปรากฏชัดแล้ว แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น การจ้างงานในอุตสาหกรรมให้บริการไอทีของอินเดียลดลงอย่างชัดเจน บริษัทไอทีขนาดใหญ่เลิกจ้างพนักงานประมาณ 58,000 คนระหว่างปี 2024–2025 ในขณะที่อุตสาหกรรมนี้เคยรับพนักงานเพิ่ม 360,000 คนระหว่างปี 2021–2023

จะมีวิศวกรซอฟต์แวร์ถูกแทนที่เหมือนผู้พิมพ์ดีดในอดีตหรือไม่

ในขณะนี้วิศวกรซอฟต์แวร์ยังไม่ได้ไปทำงานด้านแรงงานฝีมือ แต่โครงสร้างอาชีพได้เริ่มมีการแบ่งแยกแล้ว:

ความต้องการวิศวกร AI เพิ่มขึ้น 143%

·การรับสมัครตำแหน่งระดับเริ่มต้นของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ลดลง 25%

· ตำแหน่งฝึกงานลดลง 30%

ตัวเลือกในอนาคตอาจเป็น: Either ขึ้นไปเป็น “ผู้จัดการ AI agent” หรือเปลี่ยนไปสู่อุตสาหกรรมการผลิต等领域—เนื่องจากโรงงานหลายแห่งก็ต้องการคนที่เข้าใจซอฟต์แวร์เพื่อทำให้กระบวนการผลิตเป็นอัตโนมัติ

จะมีแผนการจ้างงานขนาดใหญ่ที่คล้ายกับ「นโยบายใหม่」ไหม?

ยังไม่มี

ในเดือนกรกฎาคม 2025 รัฐบาลทรัมป์ได้เปิดตัว “แผนการดำเนินการด้านปัญญาประดิษฐ์ของสหรัฐอเมริกา” ซึ่งรวมถึง:

·คำสั่งทางการบริหารด้าน AI

·แผนการฝึกทักษะ

· กระทรวงแรงงาน งบสนับสนุนโครงการฝึกงาน 84 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

แต่ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมแรงงานของสหรัฐอเมริกาคิดเป็นเพียง 0.1% ของ GDP ซึ่งต่ำที่สุดเกือบในประเทศสมาชิก OECD ขณะนี้ยังไม่มีแผนใดที่จะบรรลุขนาดของ WPA (โครงการจ้างงาน 8.5 ล้านคน)

การเรียนรู้ตลอดชีวิตคุ้มค่ากับการลงทุนไหม?

นี่เป็นคำถามที่เป็นนามธรรมมากและเป็นเรื่องส่วนตัวมาก แต่คำตอบของฉันคือ: คุ้มค่า

อัตราเงินเฟ้อ (Inflation)

หาก AI จริงๆ แล้วมีลักษณะการลดอุปทาน เราจะเห็นสัญญาณแรกเหล่านี้ได้อย่างไร

ตัวชี้วัดที่ดีที่สุดอาจเป็นราคา AI API

ต้นทุนการประมวลผลระดับ GPT-4:

·ปลายปี 2022: 20 ดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น

·ธันวาคม 2025: 0.40 ดอลลาร์

ลดลง 50 เท่าในสามปี ความเร็วนี้เร็วกว่าต้นทุนการคำนวณของ PC หรือต้นทุนแบนด์วิดธ์อินเทอร์เน็ตที่ลดลง อันนี้น่าจะเป็นตัวชี้วัดนำของการลดราคาบริการ

หากความต้องการผลิตภัณฑ์ความรู้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ต้นทุนการผลิตลดลง จะตีความภาวะเงินฝืดได้อย่างไร

แม้ราคา AI API จะร่วงลงอย่างหนัก แต่รายได้ของบริษัท AI กลับพุ่งสูงขึ้น ราคาลดลง → การใช้งานระเบิด → ค่าใช้จ่ายรวมเพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกัน บริษัท SaaS ยังคงเรียกเก็บค่า “ภาษี AI” เพิ่มอีก 20%–37% เมื่อต่ออายุบริการ ดังนั้น แม้ต้นทุนการผลิตซอฟต์แวร์จะใกล้ศูนย์ รายได้ของ SaaS ยังคงเติบโต

สิ่งนี้คล้ายกับอุตสาหกรรมการคำนวณในยุคของกฎของมัวร์: ผลิตภัณฑ์แต่ละชิ้นถูกลงเรื่อยๆ แต่ขนาดตลาดโดยรวมกลับขยายตัวอย่างต่อเนื่อง

ภูมิรัฐศาสตร์ (Geopolitics)

การเชื่อมต่อ (interconnect) สำคัญจริงๆ ไหม?

สำคัญยิ่ง

ในคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ 30%–50% ของเวลาการฝึกใช้ไปกับการสื่อสารระหว่าง GPU แทนที่จะเป็นการคำนวณ

ตัวอย่างเช่น Google TPUv7 Ironwood ใช้โทโพโลยี 3D torus เชื่อมต่อชิป 9,216 ตัว ในขณะที่ Nvidia NVL72 เชื่อมต่อ GPU 72 ตัว ดังนั้นเครือข่ายการเชื่อมต่อจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการขยายขนาด AI

หากประเทศหนึ่งมีพลังงานมากกว่า สามารถบรรลุ AGI ด้วยกระบวนการผลิตที่ล้าสมัยได้หรือไม่?

ดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้ในขณะนี้

ชิป AI ชั้นนำทั้งหมดใช้กระบวนการ 4nm หรือ 3nm เช่น Nvidia Blackwell, Google TPUv7, AWS Trainium3

จีน Huawei Ascend 910C (SMIC 7nm) มีความสามารถในการให้บริการแบบอินเฟอร์เรนซ์ที่แข่งขันได้ แต่ต้องการชิปมากขึ้นและพลังงานมากขึ้นสำหรับการฝึกอบรม การชดเชยช่องว่างทางเทคโนโลยีด้วยการเพิ่มการใช้พลังงานเพียงอย่างเดียวสุดท้ายจะพบข้อจำกัดด้านต้นทุนทางเศรษฐกิจ

เหตุการณ์ “ไต้หวัน” ที่เป็นไปได้มากที่สุดคืออะไร?

เป็นไปได้มากที่สุดคือการปิดกั้นช่องแคบไต้หวัน

และความตึงเครียดได้เริ่มเพิ่มขึ้นแล้ว:

·2024: จีนจัดการซ้อมรบ "ร่วมดาบ-2024B"

·2025: “Justice Mission 2025” ใช้เครื่องบินมากกว่า 100 ลำและเรือรบ 13 ลำ

·มีการยิงจรวด 27 ลูกจากฟูเจี้ยน โดย 10 ลูกตกในเขตต่อเนื่องของไต้หวัน

ในขณะเดียวกัน จีนเริ่มแยกการกล่าวถึง “การรวมชาติอย่างสันติ” และ “การรวมชาติ” ในแผนพัฒนาห้าปี 2026–2030

TSMC ก็กำลังเตรียมการล่วงหน้า: กำลังก่อสร้างโรงงานผลิตวุ้น 8 แห่งในรัฐแอริโซนา ซึ่งในอนาคตอาจรับผิดชอบกำลังการผลิตชิปขั้นสูงถึง 30%

แต่ระบบทั้งหมดยังคงอยู่บนสมดุลที่เปราะบางอย่างยิ่ง

[ลิงก์ต้นฉบับ]

คลิกเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับตำแหน่งที่律动BlockBeats กำลังรับสมัคร

ยินดีเข้าร่วมชุมชนอย่างเป็นทางการของ律动 BlockBeats:

กลุ่มสมัครรับข้อมูลบน Telegram: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter อย่างเป็นทางการ：https://twitter.com/BlockBeatsAsia