ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อหุ้น SaaS: การวิเคราะห์ Salesforce, ServiceNow และ Snowflake

การแปลและจัดระเบียบ: Shenchao TechFlow

แขก: Nico

หุ้นซอฟต์แวร์ SaaS ภายใต้ความฝันร้ายของ AI: CRM vs NOW vs SNOW ใครคือโอกาสที่ถูกมองข้ามและสามารถเพิ่มเป็นสองเท่า? วิเคราะห์เชิงลึกกว่า 10,000 คำเกี่ยวกับโอกาสซอฟต์แวร์ชุดต่อไป

แหล่งพอดี: Nico Frontier Alpha

เวลาออกอากาศ: 21 พฤษภาคม 2026

ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา วอลล์สตรีทได้ใช้คำว่า “วันสิ้นสุดของ SaaS” เพื่ออธิบายการตกหนักอย่างรุนแรง โดย Salesforce, ServiceNow และ Snowflake ร่วงลงกว่าครึ่งหนึ่งจากจุดสูงสุด ขณะที่แบบจำลองความแออัดของ JPMorgan แสดงให้เห็นว่าการถือครองโดยสถาบันในภาคเซมิคอนดักเตอร์พุ่งขึ้นถึง 99.3% ในขณะที่ภาคซอฟต์แวร์อยู่ที่เพียง 22.8% ซึ่งสะท้อนถึงความแตกแยกทางอารมณ์ในระดับประวัติศาสตร์ นักลงทุน Nico ได้ให้การตัดสินใจที่ขัดแย้งกับเรื่องเล่าหลักในจุดนี้ โดยชี้ว่า AI ไม่ได้ตั้งใจจะฆ่าอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ แต่กำลังกำจัดบริษัทที่ขายเพียงอินเทอร์เฟซฟังก์ชัน และให้รางวัลกับแพลตฟอร์มที่ขายโครงสร้างพื้นฐานและการจัดการ; แม้ว่าในขณะนี้ภาคซอฟต์แวร์จะมีความสดใสทางอุตสาหกรรมน้อยกว่าภาคฮาร์ดแวร์ แต่ก็มีอัตราผลตอบแทนและคุ้มค่ามากกว่า

ส่วนที่มีคุณค่าที่สุดของรายการนี้คือการวิเคราะห์บริษัททั้งสามแห่งภายใต้กรอบการประเมินเดียวกัน โดย Salesforce (หลายเท่าของ PE ล่วงหน้า 13–14, เงินสดไหลเวียนเสรี 14.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ, อนุญาตให้ซื้อคืนหุ้น 50 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) เป็นฝ่าย “ความปลอดภัยทางการลงทุน” ServiceNow (เรื่องราว AI Control Tower และ Jensen Huang สนับสนุนต่อเนื่องสามปีซ้อน) เป็นฝ่าย “เรื่องราว AI ชัดเจนที่สุด” และ Snowflake (เรียกเก็บเงินตามการใช้งาน, RPO เพิ่มขึ้น 42% เมื่อเทียบปีก่อน แต่ยังขาดทุนตาม GAAP) เป็นฝ่าย “ความยืดหยุ่นสูงแต่เสี่ยงสูง” Salesforce และ Snowflake จะเปิดเผยผลการดำเนินงานในวันที่ 27 พฤษภาคม และตามด้วยการประชุมประจำปีของ Snowflake และงาน Microsoft Build ซึ่งตัวกระตุ้นเหล่านี้จะสร้างหน้าต่างการสังเกตการณ์ระยะสั้นที่ตรงที่สุด

“SaaS วันสิ้นโลก” กับความรู้สึกของตลาดที่ cựcขั้ว

• ภาคซอฟต์แวร์ถูกขายทิ้งอย่างหนัก ไม่ใช่แค่บริษัทเดียวที่มีปัญหา แต่ทั้งภาคซอฟต์แวร์ถูกตลาดตัดสินว่าจบแล้ว
• โมเดลความหนาแน่นของโจนส์ แอนด์ โจนส์ แสดงว่าระดับการถือครองโดยสถาบันในภาคเซมิคอนดักเตอร์พุ่งขึ้นไปถึง 99.3% ในขณะที่ภาคซอฟต์แวร์มีระดับความหนาแน่นเพียง 22.8% ซึ่งเป็นการแยกแยะอารมณ์ในระดับประวัติศาสตร์
• ข่าวดีสำหรับภาคฮาร์ดแวร์คือทุกคนได้ซื้อเข้าไปหมดแล้ว และถูกกำหนดราคาโดยตลาดแล้ว; ข่าวร้ายสำหรับภาคซอฟต์แวร์คือทุกคนก็ขายออกเกือบหมดแล้ว จึงมีพื้นที่สำหรับการฟื้นตัวขึ้น ถ้ามองเพียงระดับความฟื้นตัวของอุตสาหกรรมในอีก 3 เดือนข้างหน้า ฮาร์ดแวร์จะแข็งแกร่งกว่าแน่นอน; แต่ถ้ามองที่พื้นที่การเพิ่มขึ้น อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน และความคุ้มค่า ซอฟต์แวร์อาจดีกว่าจริงๆ

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อรูปแบบธุรกิจ SaaS

• ฟีเจอร์ต่างๆ ที่บริษัท SaaS เคยใช้ในการเรียกเก็บเงิน ตอนนี้สามารถสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ในเวลาอันสั้นด้วย AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมเลย ความกังวลที่แท้จริงของตลาดคือความหายากและกำแพงกันชนของชั้นฟีเจอร์ SaaS กำลังพังทลาย
• หาก AI Agent สามารถทำงานแทนคน 10 คนได้ บริษัทที่เดิมต้องซื้อบัญชี 1,000 บัญชี ตอนนี้แค่ต้องซื้อ 100 บัญชีก็เพียงพอแล้ว นี่คือสิ่งที่วอลล์สตรีทพูดกันบ่อยในช่วงนี้ว่า Seat compression หรือการบีบอัดที่นั่ง
• เอเจนต์ไม่ต้องการอินเตอร์เฟซผู้ใช้ ไม่ต้องการแดชบอร์ด ไม่ต้องการอินเตอร์เฟซที่สวยงาม มันต้องการเพียงข้อมูลและ API ซึ่งหมายความว่าซอฟต์แวร์ SaaS ถูก AI โจมตีอย่างถล่มทลาย ตกจากตำแหน่งจุดเริ่มต้นหลักของกระบวนการทำงานขององค์กร กลายเป็นเพียงแบ็กเอนด์สำหรับการจัดเก็บข้อมูล

การเปลี่ยนแปลงและการประเมินมูลค่าของ Salesforce

• การซื้อ Salesforce ไม่ได้เป็นการเดิมพันด้วยการประเมินมูลค่าหลายสิบเท่าเพื่อคาดหวังเรื่องราวการเติบโตสูงหรือการเปลี่ยนผ่านสู่ AI สำเร็จ แต่เป็นการพิจารณาเปรียบเทียบมูลค่าภายในกับราคาจริง โดยปัจจุบันมันอยู่ในตำแหน่งที่ถูกประเมินต่ำกว่าความเป็นจริง
• Agentforce เปลี่ยนตรรกะการคิดค่าบริการจาก [จำนวนบุคคล] เป็น [งาน] รายได้ในอดีตขึ้นอยู่กับจำนวนพนักงาน ขณะที่รายได้ในอนาคตจะขึ้นอยู่กับปริมาณงานโดยรวม หากดำเนินการตามตรรกะการคิดค่าบริการตามงานได้อย่างราบรื่น Salesforce จะสามารถเปลี่ยนผ่านจากเศรษฐกิจแบบที่นั่งไปสู่เศรษฐกิจแบบงานได้อย่างราบรื่น
• Dynamics 365 ของ Microsoft ร่วมกับ Copilot เป็นภัยคุกคามที่ใหญ่ที่สุดในระยะยาวสำหรับ Salesforce หากในอนาคตพนักงานขายไม่เปิด Salesforce อีกต่อไป แต่ให้ Copilot อัปเดตบันทึกลูกค้าอัตโนมัติผ่าน Outlook หรือ Teams Salesforce อาจลดสถานะจากจุดเข้าใช้งานหลักเหลือเพียงฐานข้อมูลพื้นหลัง

กลยุทธ์ AI Control Tower ของ ServiceNow

• ServiceNow ไม่ได้ต้องการสร้าง ChatGPT ใหม่ แต่ต้องการเป็นชั้นการจัดการ ชั้นการจัดเรียง และชั้นการดำเนินการสำหรับ AI Agent ระดับองค์กร ไม่ว่าองค์กรจะใช้ AI จากผู้ให้บริการใดก็ตาม หาก AI นั้นเข้าสู่กระบวนการขององค์กร เรียกใช้ระบบขององค์กร หรือดำเนินงานตามภารกิจขององค์กร จะต้องผ่าน ServiceNow เพื่อการจัดการและการจัดเรียง
• การจัดตำแหน่งนี้คล้ายกับ iOS ของ Apple ซึ่ง Apple จะไม่พัฒนาแอปทุกตัวด้วยตัวเอง แต่แอปทั้งหมดจะทำงานบน iOS ServiceNow ก็ต้องการเดินตามเส้นทางนี้ในอนาคต
• ฮวง เหรินซวิน กล่าวว่า: ServiceNow 本质上就是 AI 时代的企业操作系统。

ความขัดแย้งของรูปแบบการใช้จ่ายของ Snowflake

• สิ่งที่ Snowflake กลัวที่สุดไม่ใช่ลูกค้าไม่ใช้งาน มันคือลูกค้าใช้งานเก่งเกินไป เมื่อบริษัทพบว่าใบแจ้งหนี้ของ Snowflake สูงเกินไป พวกเขาจะผลักดันทีมวิศวกรรมให้ปรับปรุงการสอบถาม บีบอัดพื้นที่จัดเก็บ หรือแม้แต่ใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สแทนงานบางส่วนที่มีมูลค่าต่ำ นี่คือดาบสองคมของรูปแบบการบริโภค
• อัตราการคงอยู่ของรายได้สุทธิของ Snowflake ลดลงจาก 131% เป็น 126% และล่าสุดเหลือ 125% ซึ่งยังถือว่าแข็งแกร่ง แต่แนวโน้มที่ลดลงบ่งชี้ว่าความเร็วในการขยายฐานลูกค้าเก่าไม่เหมือนเมื่อก่อน
• “Snowflake เป็นบริษัทที่เติบโตเร็วที่สุดในสามบริษัทนี้ มีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล AI ที่ตรงที่สุด และไม่ได้รับผลกระทบจากโมเดลธุรกิจ SaaS แบบดั้งเดิมโดยธรรมชาติ แต่ในขณะเดียวกันก็เป็นบริษัทที่มีมูลค่าสูงที่สุด มีการแข่งขันรุนแรงที่สุด และคุณภาพการสร้างกำไรต่ำที่สุด ผลตอบแทนสูง แต่ความเสี่ยงก็สูง”

การเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์และการตัดสินใจสุดท้าย

• การเล่าเรื่องที่ว่า “AI กำลังฆ่าซอฟต์แวร์” ถูกลดทอนเกินไป สิ่งที่เกิดขึ้นจริงคือ AI กำลังแทนที่ซอฟต์แวร์ที่ขายแค่อินเทอร์เฟซฟังก์ชัน แต่ในขณะเดียวกันก็ให้รางวัลกับแพลตฟอร์มที่ขายโครงสร้างพื้นฐานและการกำกับดูแล ไม่ใช่ซอฟต์แวร์ทั้งหมดที่จะถูกพลิกฟื้น
• เมื่อฟองสบู่อินเทอร์เน็ตปี 2000 ระเบิด แนวโน้มหลักของตลาดคือ [อินเทอร์เน็ตจะทำลายบริษัทดั้งเดิมทั้งหมด] แต่สุดท้ายแล้วบริษัทที่รอดชีวิตไม่ได้มีแค่บริษัทอินเทอร์เน็ตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทดั้งเดิมที่รับเอาอินเทอร์เน็ตมาใช้และผสานเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับธุรกิจของตนตั้งแต่แรกเริ่ม หลังจากผ่านไป 20 ปี ตรรกะของคลื่น AI ครั้งนี้ก็เช่นเดียวกัน

ในช่วงต้นปี 2026 แนวคิดเรื่อง “AI ฆ่าอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์” ได้ระเบิดแรงไปทั่วตลาดหุ้นสหรัฐฯ นับตั้งแต่นั้นมา ภาคซอฟต์แวร์ทั้งหมดก็ถูกครอบคลุมด้วยความกลัวว่าจะถูก AI ล้มล้าง แม้แต่ผู้นำภาคซอฟต์แวร์อย่าง Microsoft ก็ไม่อาจรอดพ้น ราคาหุ้นลดลงกว่า 25% ภายในปีนี้ และหากคำนวณจากจุดสูงสุดในประวัติศาสตร์ การลดลงสูงสุดเข้าใกล้ 40% เกือบเท่ากับการลดลงในช่วงตลาดหมีของสหรัฐฯ ในปี 2022 ส่วนหุ้นซอฟต์แวร์ที่เป็นที่นิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เช่น Salesforce, ServiceNow, Snowflake มูลค่าตลาดได้หายไปมากกว่าครึ่งหนึ่งแล้ว นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาของบริษัทเดียว แต่เป็นการตัดสินประหารชีวิตของทั้งภาคซอฟต์แวร์โดยตลาด วอลล์สตรีทตั้งชื่อเหตุการณ์นี้ว่า “SaaS Apocalypse”

ในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา ไม่ว่าจะเป็นนักลงทุนรายย่อยหรือสถาบัน ต่างก็ทำสิ่งเดียวกันคือซื้อหุ้นฮาร์ดแวร์และขายสั้นหุ้นซอฟต์แวร์ ทำให้กลุ่มซอฟต์แวร์ถูกขายทิ้งอย่างหนัก อย่างไรก็ตาม ล่าสุดนี้ มีสัญญาณผิดปกติไม่กี่ประการปรากฏขึ้นอย่างเงียบๆ แบบจำลองความแออัดของโจนส์ แอนด์ แม็กซ์ แสดงให้เห็นว่าระดับความแออัดของการถือครองของสถาบันในกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์พุ่งขึ้นถึง 99.3% ในขณะที่ความแออัดของกลุ่มซอฟต์แวร์อยู่ที่เพียง 22.8% ซึ่งเป็นการแตกแยกของอารมณ์ในระดับประวัติศาสตร์ และในขณะเดียวกัน ประธานาธิบดีสหรัฐฯ โดนัลด์ ทรัมป์ ก็ได้ใช้เงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อซื้อเข้ามาในหุ้นซอฟต์แวร์; ผู้จัดการกองทุนฮีดจ์ฟันด์ที่เก่งที่สุดในการซื้อเข้าช่วงต่ำบนวอลล์สตรีท บิล อักแมน ก็ได้ถือหุ้นบริษัทซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ที่สุดอย่างไมโครซอฟท์ในเวลาเดียวกัน; และซีอีโอของบริษัทที่มีมูลค่าตลาดสูงสุดในโลกอย่างนิเวดียา ฮวง เจินซวน ก็เดินทางไปยังลาสเวกัสเป็นปีที่สามติดต่อกัน เพื่อสนับสนุนบริษัทซอฟต์แวร์แห่งหนึ่ง

แล้ว AI ที่แท้จริงคือการฆ่าอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ทั้งหมด หรือเป็นโอกาสในการซื้อต่ำที่เกิดขึ้นทุกสิบปี? ในวิดีโอวันนี้ ผมจะวิเคราะห์บริษัทซอฟต์แวร์สามแห่งที่มีความเป็นตัวแทนมากที่สุด: Salesforce, ServiceNow, Snowflake ตั้งแต่ต้นจนจบ

เกี่ยวกับปัญหา AI ที่ทำลายอุตสาหกรรม SaaS และหุ้นซอฟต์แวร์ร่วงลง ต้องย้อนกลับไปตั้งแต่เดือนมกราคมปีนี้ เมื่อวันที่ 30 มกราคม Anthropic (บริษัทที่อยู่เบื้องหลังโมเดล Claude) ได้เผยแพร่ปลั๊กอิน 11 ตัวบน GitHub โดยมีชื่อว่า Claude Cowork ซึ่งเป็นเพียงรีโพสิทอรีโค้ดง่ายๆ พร้อมบทความบล็อกหนึ่งบทความ อย่างไรก็ตาม ภายใน 48 ชั่วโมงหลังการเปิดตัว หุ้นซอฟต์แวร์ทั่วโลกตกลงอย่างหนัก โดยตามการประมาณการของตลาด ภาคซอฟต์แวร์สูญเสียมูลค่าตลาดไปรวมกัน 285,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ทำไมทุกคนถึงตื่นตระหนกขนาดนี้? ผู้รายงานข่าวจาก CNBC ได้ทำการทดลองที่ทำให้ผู้บริหารบริษัท SaaS ทุกคนนอนไม่หลับ เขาใช้ Claude Code ใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงในการสร้างเว็บไซต์ที่มีชื่อว่า Monday.com ด้วยต้นทุนเพียง 5–15 ดอลลาร์สหรัฐฯ Monday.com เป็นบริษัทซอฟต์แวร์จัดการโครงการที่จดทะเบียนในตลาดหุ้นสหรัฐฯ มีมูลค่าตลาดหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ผู้รายงานข่าวเพียงคนเดียวใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงและต้นทุนไม่กี่ดอลลาร์ ก็สามารถสร้างเดโม่การจัดการโครงการที่ดูเหมือน Monday.com ได้

แน่นอน นี่ไม่ได้หมายความว่ามันคัดลอกบริษัทจดทะเบียนจริงๆ เพราะ Monday.com ที่แท้จริงมีสิทธิ์ขององค์กร ความปลอดภัยของข้อมูล ระบบนิเวศการผสานรวม และช่องทางการขาย ซึ่งทั้งหมดนี้ไม่สามารถสร้างขึ้นได้ในหนึ่งชั่วโมงด้วย AI แต่ต้องใช้เวลาในการสะสมและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่จุดที่น่าตกใจที่สุดของการทดลองนี้คือ อินเทอร์เฟซฟีเจอร์จำนวนมากที่บริษัท SaaS ใช้เป็นฐานในการเรียกเก็บเงินในอดีต ตอนนี้สามารถสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ภายในเวลาอันสั้นด้วย AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมใดๆ เลย ด้านหลังเรื่องนี้ ตลาดกำลังกังวลอย่างแท้จริงว่า ความหายากและแนวป้องกันของฟีเจอร์ SaaS กำลังพังทลาย รูปแบบการเรียกเก็บเงินตามจำนวนผู้ใช้แบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถอยู่รอดได้ภายใต้แรงกระแทกของ AI ซึ่งสะท้อนถึงความทะเยอทะยานของผู้ผลิตโมเดล AI ระดับพื้นฐาน ที่ไม่ได้จำกัดแค่การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังลงสนามโดยตรงในการพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อแย่งส่วนแบ่งตลาดขนาดใหญ่นี้

SaaS ย่อมาจาก Software as a Service (ซอฟต์แวร์เป็นบริการ) แก่นแท้ของมันคือการย้ายซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมที่ติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรไปยังคลาวด์ ลูกค้าจ่ายค่าบริการรายเดือนหรือรายปีเพื่อรับสิทธิ์ในการใช้งานซอฟต์แวร์ ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา รูปแบบนี้ถือเป็นเครื่องจักรสร้างความมั่งคั่งที่ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์

แกนหลักของโมเดลการเรียกเก็บเงินของบริษัท SaaS ทุกแห่งเกือบทั้งหมดคือการคิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้ หากบริษัทหนึ่งมีพนักงาน 1,000 คนที่ต้องใช้ซอฟต์แวร์นี้ พวกเขาจำเป็นต้องซื้อบัญชี 1,000 บัญชี และจ่ายค่าสมัครรายปีอย่างต่อเนื่อง โดยค่าใช้จ่ายต่อบัญชีอยู่ที่หลายสิบถึงหลายร้อยดอลลาร์สหรัฐต่อปี ยิ่งผู้ใช้งานใช้งานบ่อยและใช้งานนานเท่าใด ความผูกพันของลูกค้าก็ยิ่งสูงขึ้น เนื่องจากกระบวนการดำเนินงานและข้อมูลทั้งหมดของบริษัทได้ถูกเก็บสะสมไว้ในซอฟต์แวร์ SaaS นี้แล้ว ทำให้ต้นทุนในการเปลี่ยนไปใช้ระบบอื่นในระยะสั้นมีค่าใช้จ่ายสูงมาก นี่คือแกนหลักที่ทำให้อุตสาหกรรม SaaS ที่มีสินทรัพย์เบาสามารถทำกำไรได้อย่างง่ายดาย และเป็นเหตุผลหลักที่วอลล์สตรีทเคยให้ค่าประเมินมูลค่าบริษัท SaaS สูงถึงหลายสิบถึงหลายร้อยเท่าของกำไรในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา

แต่คลื่นปัญญาประดิษฐ์ระเบิดขึ้น โดยเฉพาะเมื่อเข้าสู่ยุค Agent หลักการนี้เริ่มสั่นคลอน ความกังวลของตลาดต่ออุตสาหกรรม SaaS มีอยู่สองระดับหลัก

ระดับที่หนึ่ง: การบีบอัดที่นั่ง (Seat compression)

ความกลัวที่ตรงที่สุดคือตัวแทน AI แทนที่พนักงาน ทำให้จำนวนการสมัครใช้งาน SaaS ลดลงอย่างมากและรายได้กำไรลดลงอย่างรุนแรง SaaS บริษัทคิดค่าบริการตามจำนวนบุคคล บริษัทจะซื้อจำนวนที่นั่งเท่ากับจำนวนพนักงานที่ใช้งาน แต่เมื่อเข้าสู่ยุคตัวแทน AI ตรรกะนี้ถูกพลิกคว่ำอย่างสิ้นเชิง หากตัวแทน AI หนึ่งตัวสามารถทำงานแทนคน 10 คน บริษัทที่เคยต้องซื้อที่นั่ง 1,000 ที่นั่ง ตอนนี้แค่ต้องซื้อ 100 ที่นั่งเท่านั้น นี่คือสิ่งที่วอลล์สตรีทพูดกันบ่อยในช่วงนี้ว่า “Seat compression (การบีบอัดที่นั่ง)”

สูตรรายได้ของบริษัท SaaS คือ “จำนวนลูกค้า × จำนวนที่นั่งต่อคน × ราคาต่อหน่วย” ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ตัวแปรทั้งสามนี้ต่างก็เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ภายใต้ผลกระทบของตัวแทน AI ตัวแปร “จำนวนที่นั่งต่อคน” ครั้งแรกได้รับความเสี่ยงทางโครงสร้างที่ลดลง ตลาดกังวลว่ารูปแบบธุรกิจของบริษัท SaaS อาจถูก AI ทำลาย

ชั้นที่สอง: งาน流程ของตัวแทนข้ามอินเทอร์เฟซ SaaS

ความตื่นตระหนกในระดับลึกกว่าคือภายใต้กระบวนการทำงานของตัวแทน (Agent) ซอฟต์แวร์ SaaS ถูกข้ามไปโดยตรงและกลายเป็นตัวรอง นี่คือจุดสำคัญที่ทำให้ตลาดตื่นตัวอย่างแท้จริง แบบจำลองธุรกิจของ SaaS แบบดั้งเดิมมีสมมติฐานแฝงว่า ซอฟต์แวร์ถูกออกแบบให้คนใช้งาน Salesforce ออกแบบอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ออกแบบแดชบอร์ดที่สวยงาม และออกแบบกระบวนการทำงาน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วมีเป้าหมายเพื่อสร้างนิสัยการใช้งานของผู้ใช้และเพิ่มความผูกพันของผู้ใช้ แต่ตัวแทนไม่ต้องการอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ไม่ต้องการแดชบอร์ด และไม่ต้องการอินเทอร์เฟซที่สวยงาม มันต้องการเพียงข้อมูลและ API

เมื่อ Claude สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับปลั๊กอินของ Salesforce, Notion, Google Drive และ Slack กระบวนการทำงานจึงเปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง ในอดีต นักขายต้องเปิด Salesforce โดยตรง เพื่อค้นหาข้อมูลลูกค้า ติดตามสัญญา และตรวจสอบสถานะหลังการขาย โดยกิจวัตรประจำวันแทบไม่สามารถแยกออกจากอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์ Salesforce ได้ แต่ในปัจจุบัน นักขายสามารถเปิด Claude โดยตรงเพื่อทำภารกิจซ้ำๆ เหล่านั้น โดย Claude จะเรียกใช้ข้อมูลอ่านและเขียนผ่าน API ไปยัง Salesforce ทำให้นักขายไม่จำเป็นต้องสัมผัสอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์ Salesforce เลย

นี่หมายความว่าซอฟต์แวร์ SaaS ถูก AI โจมตีอย่างถล่มทลาย ตกลงจากตำแหน่งจุดเริ่มต้นหลักของกระบวนการทำงานในองค์กร กลายเป็นเพียงระบบหลังบ้านสำหรับการจัดเก็บข้อมูล จุดที่น่ากลัวคือ มันเปลี่ยนห่วงโซ่การกระจายมูลค่าโดยตรง อดีตผู้ใช้ส่วนใหญ่โต้ตอบกับซอฟต์แวร์ SaaS แต่ปัจจุบันผู้ใช้ใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการโต้ตอบกับตัวแทน AI ผู้ใช้ใช้เวลาที่ไหนมากที่สุด ที่นั่นจะครองอำนาจการกำหนดราคาสูงสุด ในสถานการณ์เช่นนี้ ซอฟต์แวร์ SaaS จึงกลายเป็นตัวประกอบรองของ AI Agent ข้อได้เปรียบหลักของ SaaS ในอดีตคือพฤติกรรมการใช้งานและกระบวนการทำงานที่สะสมมาอย่างยาวนาน ซึ่งอิงอยู่บนสมมติฐานว่า “มนุษย์จะใช้งานอินเทอร์เฟซผู้ใช้อย่างหนัก” แต่ Agent กำลังเปลี่ยนจุดนี้ไปแล้ว สิ่งนี้เพียงพอที่จะก่อให้เกิดความตื่นตระหนกในตลาดอย่างกว้างขวาง

ในขณะเดียวกัน สภาพแวดล้อมอัตราดอกเบี้ยระดับมหภาคตึงตัว และการใช้จ่ายด้านทุนของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เกือบทั้งหมดไหลเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ทำให้งบประมาณการซื้อซอฟต์แวร์ของบริษัทถูกบีบอัดอย่างต่อเนื่อง โดยหุ้นเติบโตของซอฟต์แวร์ที่มีระยะเวลาสัญญายาวถูกบีบอัดค่าประเมินมากที่สุด ตั้งแต่ต้นปีจนถึงปัจจุบัน ภาคซอฟต์แวร์โดยรวมทำผลงานแย่กว่าดัชนี S&P และ Nasdaq ในช่วงเวลาเดียวกันอย่างมาก และตลาดก็เกิดการแบ่งขั้วอย่างชัดเจน โดยนักลงทุนทั้งหมดต่างพากันซื้อหุ้นฮาร์ดแวร์โดยไม่ไตร่ตรองและขายช็อตหุ้นซอฟต์แวร์

การวิเคราะห์ข้อมูลระดับความแออัดของโกลด์แมน แซคส์ แสดงให้เห็นว่าระดับความแออัดของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ได้แตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 99.3% ซึ่งหมายความว่าการถือครองของนักลงทุนเกือบทั้งหมดอยู่ในทิศทางเดียวกัน ยิ่งไปกว่านั้น ตำแหน่งสั้นในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์กำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และตัวชี้วัดความเสี่ยงจากการบีบอัดได้แตะระดับสุดขั้วที่ 100% เมื่อความตื่นตระหนกถึงจุดสูงสุด จุดวิกฤตของตลาดและสัญญาณกลับตัวมักจะเริ่มปรากฏขึ้น

ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้หมายความว่าเงินทุนจะรีบถอนออกจากภาคฮาร์ดแวร์เพื่อเปลี่ยนไปยังภาคซอฟต์แวร์ทันที แต่เป็นสัญญาณความเสี่ยงมากกว่า นั่นคือ ภาคฮาร์ดแวร์ได้กลายเป็นภาคที่มีการซื้อขายหนาแน่นที่สุดจากทั้งนักลงทุนรายย่อยและสถาบัน ผลตอบแทนจากการซื้อฮาร์ดแวร์แบบไม่พิจารณาอย่างรอบคอบกำลังลดลง จึงเป็นธรรมชาติที่เงินทุนจะต้องการเปลี่ยนไปยังภาคอื่นๆ; การย้ายจากฮาร์ดแวร์ที่อยู่ในระดับสูงไปยังซอฟต์แวร์ที่อยู่ในระดับต่ำ หมายถึงการเปลี่ยนจากภาคที่มีการซื้อขายหนาแน่นมากและถูกกำหนดราคาอย่างเต็มที่ในระยะสั้น ไปยังภาคที่ยังถูกกดดันโดยเรื่องเล่าลือ แต่มีโอกาสพื้นฐานอาจปรับตัวดีขึ้น

ข่าวดีสำหรับภาคฮาร์ดแวร์คือทุกคนได้ซื้อเข้าไปหมดแล้ว และถูกกำหนดราคาโดยตลาดแล้ว; ส่วนข่าวร้ายสำหรับภาคซอฟต์แวร์คือทุกคนก็ขายออกเกือบหมดแล้ว จึงมีพื้นที่สำหรับการฟื้นตัวขึ้น ฉันมีความเห็นชัดเจนเกี่ยวกับประเด็นนี้: ในช่วง 3 เดือนข้างหน้า หากพิจารณาจากความฟื้นตัวของอุตสาหกรรม ฮาร์ดแวร์จะแข็งแกร่งกว่าแน่นอน; แต่หากพิจารณาจากพื้นที่การเพิ่มขึ้น อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน และความคุ้มค่า ซอฟต์แวร์อาจดีกว่าในทางกลับกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฮาร์ดแวร์ยังคงเป็นแนวหลักที่ใหญ่ที่สุดของ AI แต่ในระยะสั้นได้รับความนิยมมากเกินไปแล้ว; ส่วนซอฟต์แวร์เป็นทิศทางที่กำลังตามคืนค่า และมีความยืดหยุ่นและอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนที่สูงกว่าในอีก 3 เดือนข้างหน้า

ส่วนใหญ่เป็นเพราะภาคซอฟต์แวร์ถูกขายทิ้งอย่างหนักในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา พร้อมกับความกลัวเรื่อง AI หุ้นซอฟต์แวร์ประสบกับการขายออกอย่างกว้างขวางและไม่เลือกหน้า ตลาดจึงขายก่อนแล้วค่อยถามทีหลัง ซึ่งทำให้บริษัทซอฟต์แวร์คุณภาพดีหลายแห่งที่มีอุปสรรคทางธุรกิจ มีข้อมูลสะสม และยังคงต้อนรับ AI อย่างกระตือรือร้น ถูกขายทิ้งโดยไม่เป็นธรรม

นอกจากนี้ ในอีกหลายสิบวันข้างหน้า ภาคซอฟต์แวร์จะมีตัวเร่งหลายปัจจัย เช่น วันที่ 27 พฤษภาคม Salesforce และ Snowflake จะเปิดเผยผลการดำเนินงานล่าสุดในวันเดียวกัน รายงานทั้งสองฉบับนี้จะตอบคำถามหลักว่า AI กำลังกลืนกิน SaaS หรือกำลังกำหนดราคาใหม่ให้กับ SaaS? ตามด้วยงานประชุมประจำปีของ Snowflake ที่ซานฟรานซิสโกระหว่างวันที่ 1–4 มิถุนายน โดยมีหัวข้อหลักคือโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและการประยุกต์ใช้ AI ขององค์กร; ระหว่างวันที่ 2–3 มิถุนายน Microsoft จะจัดงาน Build โดยมีหัวข้อหลักคือ AI Agent, Copilot, กระบวนการทำงานของนักพัฒนา และการประยุกต์ใช้ AI ขององค์กร การรวมตัวของตัวเร่งเหล่านี้อาจเสริมแนวโน้มการฟื้นตัวของหุ้นซอฟต์แวร์ หากตลาดเริ่มเชื่อว่า AI Agent ไม่ได้ต้องการฆ่าซอฟต์แวร์ แต่ต้องการใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์เป็นช่องทางในการประยุกต์ใช้ หุ้นซอฟต์แวร์อย่าง ServiceNow, Salesforce และ Snowflake อาจได้รับประโยชน์จากแนวโน้มนี้

พื้นหลังของบริษัท

รหัสของ Salesforce คือ CRM ซึ่งตรงกับชื่อธุรกิจที่มันทำ มันเป็นบริษัทซอฟต์แวร์การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ใหญ่ที่สุดในโลก และเป็นหนึ่งในบริษัทที่มีความหมายเป็นสัญลักษณ์ในยุค SaaS กล่าวอย่างง่ายๆ มันช่วยให้องค์กรจัดการลูกค้า แต่คำว่า “จัดการลูกค้า” ที่นี่ไม่ได้หมายถึงการให้พนักงานขายเปิดเว็บไซต์แล้วป้อนข้อมูลลูกค้าเพียงไม่กี่รายการ คุณค่าที่แท้จริงของมันคือการเป็นระบบบันทึกข้อมูลลูกค้าหลักขององค์กร

ข้อมูลที่สำคัญที่สุดในวงจรชีวิตลูกค้า เช่น ลูกค้าคือใคร มีพนักงานคนใดติดตามบ้าง ซื้อผลิตภัณฑ์อะไร สัญญาอยู่ขั้นตอนไหน มีการร้องเรียนด้านบริการหลังการขายหรือไม่ และได้รับการสื่อสารทางการตลาดกี่ครั้ง ล้วนถูกเก็บไว้ใน Salesforce ซึ่งเป็นทรัพย์สินลูกค้าที่สำคัญที่สุดขององค์กร AI สามารถช่วยคุณสร้างอีเมล สรุปการประชุม และเขียนสคริปต์การขายอัตโนมัติได้ แต่หากไม่มีฐานข้อมูลลูกค้าที่เชื่อถือได้ AI ก็ไม่สามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้ นี่คือตำแหน่งที่สำคัญที่สุดของ Salesforce AI อาจกระทบต่อฟังก์ชันด้านหน้าของ Salesforce แต่ไม่จำเป็นต้องทำลายแก่นหลักของมัน

Salesforce ทั้งเป็นบริษัท SaaS แบบดั้งเดิมที่เด่นชัดที่สุด ซึ่งกำลังรับผลกระทบโดยตรงจากแรงกดดันในการลดจำนวนตำแหน่งของตัวแทน แต่ในอีกทางหนึ่ง มันก็เป็นฐานข้อมูลหลักสำหรับลูกค้าองค์กรจำนวนมาก ไม่ใช่เครื่องมือเล็กๆ ที่สามารถแทนที่ได้ง่ายๆ นี่คือจุดเริ่มต้นหลักในการวิเคราะห์ Salesforce: มันคือบริษัทซอฟต์แวร์ยุคเก่าที่กำลังจะถูก AI ล้มล้าง หรือเป็นเครื่องจักรสร้างกระแสเงินสดที่ตลาดประเมินค่าต่ำเกินไป?

Salesforce ปัจจุบันมีลูกค้าองค์กรมากกว่า 150,000 ราย ตั้งแต่สตาร์ทอัพจนถึงบริษัทในรายชื่อฟอร์จูน 500 บริษัทก่อตั้งโดย Marc Benioff ในปี 1999 Benioff เคยทำงานที่ Oracle และเคยเป็นรองประธานที่อายุน้อยที่สุดของ Oracle รวมถึงเป็นหนึ่งในศิษย์รุ่นแรกที่ Larry Ellison ผู้ก่อตั้ง Oracle ให้ความสำคัญอย่างยิ่ง ต่อมาเขาได้ก่อตั้งบริษัทของตนเองและเสนอแนวคิดที่ก้าวหน้ามากในยุคนั้น โดยเขาเชื่อว่าซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรไม่ควรขายในรูปแบบดิสก์เพื่อติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ของลูกค้า แต่ควรทำงานบนคลาวด์และให้บริการแบบสมัครสมาชิกรายเดือนหรือรายปี

แนวคิดนี้ถือว่าก้าวหน้ามากในปี 1999 ในขณะนั้น บริษัทขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมอย่าง Microsoft, Oracle และ SAP มีรูปแบบหลักคือการขายซอฟต์แวร์ให้กับบริษัทต่างๆ เพื่อให้พวกเขาติดตั้งเองบนเซิร์ฟเวอร์ภายใน แต่ในเวลานั้น เบนิออฟเพียงคนเดียวได้ตะโกน口号ว่า “No Software” และในที่สุด โมเดลธุรกิจ SaaS ก็ประสบความสำเร็จ โดย Salesforce ได้กลายเป็นคำที่ใช้เรียกอุตสาหกรรม SaaS

คุณเบนิออฟมีจุดเด่นที่มีสัมผัสไวมากและเก่งในการเดาทิศทาง ปีที่แล้วเมื่อเขาพูดถึง Agentforce เป็นครั้งแรก ตลาดทั้งหมดคิดว่านี่เป็นแค่กลยุทธ์การตลาด แต่ในหลายไตรมาสที่ผ่านมา Agentforce กลับแสดงตัวเลขที่ยอดเยี่ยมจริงๆ ล่าสุดเปิดเผยว่า ARR ของ Agentforce อยู่ที่ 800 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 169% เมื่อเทียบปีก่อน ดังนั้น คุณจะเชื่อหรือไม่ว่า Salesforce จะสามารถเปลี่ยนผ่านสู่ AI ได้สำเร็จ ขึ้นอยู่กับว่าคุณเชื่อในตัวคุณเบนิออฟหรือไม่

ผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย

หลายคนคิดว่า Salesforce เป็นเพียงเครื่องมือ CRM แต่จริงๆ แล้วหลังจากเติบโตและเข้าซื้อกิจการมานานกว่า 20 ปี มันได้กลายเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์องค์กรที่ใหญ่โตมาก

ที่สำคัญที่สุดคือ Sales Cloud ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์เริ่มต้นของมัน ช่วยให้ทีมขายจัดการลูกค้า โอกาสทางการขาย และกระบวนการขาย ระบบการขายขององค์กรจำนวนมากทั่วโลกถูกสร้างขึ้นบนผลิตภัณฑ์นี้ หลังจาก Sales Cloud Salesforce ได้ขยายไปสู่ Service Cloud ซึ่งเน้นเฉพาะด้านบริการลูกค้าและการสนับสนุนหลังการขาย โดยการโทรบ่น การส่งอีเมลสอบถาม การแชทออนไลน์ การจัดสรรและกระบวนการจัดการตั๋วสนับสนุนทั้งหมดทำงานบน Service Cloud ต่อมาคือ Marketing Cloud ซึ่งรับผิดชอบด้านการตลาดดิจิทัล ช่วยองค์กรในการส่งข้อมูลแบบเฉพาะเจาะจง การตลาดทางอีเมล และการติดตามผลการโฆษณา รวมถึง Commerce Cloud ที่รับผิดชอบด้านอีคอมเมิร์ซ ช่วยองค์กรขายสินค้าออนไลน์

โดยรวมกันทั้งสี่ส่วนนี้ Salesforce ครอบคลุมทุกขั้นตอนการติดต่อกับลูกค้าขององค์กร ตั้งแต่การได้รับลูกค้า การปิดการขาย บริการหลังการขาย จนถึงการซื้อซ้ำ ทุกขั้นตอนมีผลิตภัณฑ์ที่รองรับ

แต่ความทะเยอทะยานของ Salesforce ไม่ได้หยุดเพียงเท่านี้ ในหลายปีที่ผ่านมา เขาใช้เงินจำนวนมากในการซื้อกิจการ เช่น MuleSoft (ซึ่งเชื่อมต่อระบบ บริษัทอาจใช้ซอฟต์แวร์หลายสิบระบบพร้อมกัน MuleSoft รับผิดชอบเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบเหล่านี้) Tableau (สร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ทางธุรกิจ แปลงข้อมูลลูกค้าจาก CRM เป็นกราฟและข้อมูลเชิงลึก) Slack (สำหรับการสื่อสารและการประสานงานภายในองค์กร คล้ายกับซอฟต์แวร์สำนักงานในประเทศอย่าง Feishu หรือ DingTalk) และเมื่อปีที่แล้วได้ซื้อ Informatica (ซึ่งจัดการข้อมูลระดับองค์กร ช่วยให้องค์กรทำความสะอาด รวม และจัดการข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ทั่วทุกที่)

การเข้าซื้อเหล่านี้เมื่อเชื่อมต่อกัน ทำให้ Salesforce ได้สร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์รอบข้อมูลลูกค้า โดย CRM เป็นแกนหลัก ล้อมรอบด้วยชั้นต่างๆ ได้แก่ การบูรณาการ การวิเคราะห์ การร่วมมือ และการจัดการข้อมูล ในขณะที่ธุรกิจที่เพิ่งเติบโตขึ้นและเป็นชิ้นส่วนที่สำคัญที่สุดของ Salesforce คือ Agentforce ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI Agent ที่ Salesforce เปิดตัวเมื่อปีที่แล้ว และเป็นใบสำคัญที่สุดในการรับมือกับผลกระทบจาก AI

รูปแบบธุรกิจ: จากเศรษฐกิจที่นั่งไปสู่เศรษฐกิจงาน

แบบจำลองธุรกิจของ Salesforce เป็น SaaS แบบคลาสสิกที่คิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้ บริษัทจะซื้อจำนวนบัญชีเท่ากับจำนวนพนักงานขายที่ต้องใช้ CRM โดยแต่ละบัญชีมีค่าใช้จ่ายประมาณ 100 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน และชำระตามสัญญาปี ดูเหมือนว่าค่าใช้จ่ายต่อบัญชีจะไม่สูงมาก แต่หากบริษัทขนาดใหญ่มีพนักงานขาย บริการลูกค้า และเจ้าหน้าที่ดูแลระบบหลายพันถึงหลายหมื่นคน ค่าใช้จ่ายเหล่านี้เมื่อรวมกันจะกลายเป็นรายได้ประจำที่มั่นคงอย่างมาก นี่คือแหล่งที่มาของรายได้ที่ทำให้ Salesforce ทำกำไรได้อย่างง่ายดายตลอดกว่า 20 ปีที่ผ่านมา

แต่หลังจากที่ AI เกิดขึ้น ตรรกะการหารายได้แบบสบายๆ ก็เริ่มสั่นคลอน หากตัวแทน AI สามารถทำการวิจัยลูกค้าอัตโนมัติ ส่งอีเมล จัดการฟันเฟืองการขาย และติดตามลูกค้าได้ บริษัทยังจำเป็นต้องมีพนักงานขายจำนวนมากอยู่หรือ? นี่คือสิ่งที่ตลาดกังวลที่สุด — การบีบอัดตำแหน่งงาน Salesforce เป็นหนึ่งในบริษัทตัวแทนที่ตลาดมักนำมาพูดถึงและ炒作อย่างกว้างขวาง

เบนิออฟฟ์เองก็ตระหนักถึงปัญหานี้ ตั้งแต่ปีที่แล้ว Salesforce ได้เริ่มการเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจที่กล้าหาญแต่มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยยังคงค่าธรรมเนียมการครองที่นั่งไว้ แต่เพิ่มผลิตภัณฑ์ใหม่ที่คิดค่าบริการตามการใช้งาน ซึ่งสอดคล้องกับยุค AI ชื่อว่า Agentforce โดยสรุปแล้ว รูปแบบดั้งเดิมคือ “คุณซื้อบัญชีกี่บัญชีก็จ่ายเงินตามจำนวนนั้น” ในขณะที่รูปแบบใหม่คือ “คุณจ่ายตามจำนวนงานที่ AI Agent ของคุณดำเนินการ” Salesforce เรียกปริมาณการใช้งานนี้ว่า Agentic Work Units (หน่วยวัดงานที่ AI Agent ดำเนินการ)

ตรรกะเบื้องหลังรูปแบบใหม่นี้ชาญฉลาดมาก หาก AI สามารถแทนที่งานบางส่วนของมนุษย์ได้ จำนวนตำแหน่งแบบดั้งเดิมอาจลดลง แต่ในขณะเดียวกัน จำนวนงานที่ AI Agent ดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในอดีต พนักงานขายหนึ่งคนอาจติดตามลูกค้าได้ 20 คนต่อวัน แต่ในอนาคต AI Agent หนึ่งตัวสามารถติดตามลูกค้าได้พร้อมกันถึง 200 คน จำนวนตำแหน่งของมนุษย์ลดลง แต่จำนวนงานที่ AI ดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าหรือแม้แต่สิบเท่า หากสามารถดำเนินการตามหลักการคิดค่าบริการตามงานได้สำเร็จ Salesforce จะสามารถเปลี่ยนผ่านจากเศรษฐกิจแบบตำแหน่งไปสู่เศรษฐกิจแบบงานได้อย่างราบรื่น และรายได้ต่อลูกค้าอาจเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในอดีต รายได้ขึ้นอยู่กับจำนวนพนักงาน ในอนาคต รายได้จะขึ้นอยู่กับปริมาณงานรวมทั้งหมด นี่คือความหมายสำคัญที่สุดของ Agentforce ซึ่งอาจรีโครงสร้างตรรกะการคิดค่าบริการและรูปแบบธุรกิจทั้งหมดของ Salesforce

แน่นอนว่าเรื่องนี้ยังไม่ได้รับการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด แม้ว่า ARR ของ Agentforce จะแตะระดับ 8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐและมีอัตราการเติบโตที่รวดเร็วมาก แต่เมื่อเทียบกับรายได้ทั้งปี 41.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐของ Salesforce ก็ยังคงมีสัดส่วนน้อยกว่า 2% และผลกระทบจากการลดจำนวนผู้ใช้งานที่ Salesforce ต้องเผชิญอาจรุนแรงกว่าบริษัท SaaS ใดๆ เพราะ Salesforce ขายใบอนุญาตให้กับพนักงานขาย พนักงานบริการลูกค้า และพนักงานการตลาด บริษัทที่มีพนักงาน 10,000 คนอาจต้องซื้อบัญชี Salesforce ระหว่าง 3,000 ถึง 5,000 บัญชี แต่ตำแหน่งเหล่านี้กลับเป็นงานที่ AI Agent จะแทนที่ก่อนเป็นอันดับแรก: การเขียนอีเมล การติดตามลูกค้า การสร้างข้อความขาย และการตอบคำถามของลูกค้า ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นสิ่งที่โมเดล AI ขนาดใหญ่เชี่ยวชาญที่สุด การพึ่งพาธุรกิจใหม่เพียง 2% เพื่อเอาชนะการลดลงของใบอนุญาตแบบดั้งเดิมจึงเป็นเรื่องที่ยากมาก

ด้วยเหตุนี้ ทำไมฉันจึงยังกล่าวว่า Salesforce ยังคงน่าจับตามองอยู่ล่ะ? ไม่ใช่เพราะฉันเชื่อว่าเรื่องราวของ Agentforce ใหม่นี้จะสามารถทำรายได้ vượtกว่ารูปแบบ SaaS แบบเดิม แต่เพราะ Salesforce ปัจจุบันมี PER ล่วงหน้าเพียง 13–14 เท่า ซึ่งราคาประเมินนี้ได้รวมความคาดหวังเชิงลบไว้แล้ว มันยังมีกระแสเงินสดอิสระ 14.4 พันล้านดอลลาร์ และใบอนุญาตซื้อคืนหุ้น 500 พันล้านดอลลาร์

ดังนั้น การซื้อ Salesforce จึงไม่ใช่การเดิมพันด้วยการประเมินมูลค่าหลายสิบเท่าบนเรื่องราวการเติบโตสูงหรือการเดิมพันว่ามันจะประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนผ่านสู่ AI แต่เป็นการพิจารณาสมดุลระหว่างมูลค่าภายในกับราคาจริง โดย Salesforce ปัจจุบันอยู่ในตำแหน่งที่ถูกประเมินต่ำกว่าค่าจริงอย่างสัมพัทธ์ อย่างไรก็ตาม ขอบเขตความปลอดภัยนี้ไม่ได้เป็นเงื่อนไขที่ไม่มีข้อแม้ หาก AI ทำให้รายได้จากธุรกิจแบบดั้งเดิมลดลงอย่างชัดเจน และ Agentforce ไม่สามารถชดเชยได้ มูลค่าของ Salesforce อาจยังคงถูกบีบอัดต่อไป แต่ตราบใดที่ธุรกิจหลักยังคงมั่นคงและการซื้อคืนหุ้นยังดำเนินการต่อไป แม้เพียงบางส่วนของ Agentforce จะสำเร็จตามเป้าหมาย ตลาดก็อาจให้มูลค่าใหม่กับมันอีกครั้ง และราคาหุ้นจะฟื้นตัว

moat

ความได้เปรียบหลักของ Salesforce คือข้อมูลจำนวนมากที่ลูกค้าสะสมไว้ตลอดกว่า 20 ปีที่ผ่านมา บริษัทที่ใช้ CRM มาเป็นเวลา 10 ปีอาจมีบันทึกลูกค้าหลายล้านรายการ กระบวนการขายหลายแสนรายการ และฟิลด์ที่กำหนดเองหลายหมื่นฟิลด์ การย้ายข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดเท่ากับการรื้อถอนฐานรากดิจิทัลขององค์กรทั้งหมดแล้วสร้างใหม่ทั้งหมด ต้นทุนการย้ายจึงสูงกว่าต้นทุนการจ่ายค่าบริการต่อไปอย่างมาก

จุดอ่อนของ Salesforce อยู่ที่ไหน? Dynamics 365 ของ Microsoft ร่วมกับ Copilot เป็นภัยคุกคามที่ใหญ่ที่สุดในระยะยาวต่อ Salesforce Microsoft ซึ่งเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ผลิตภัณฑ์สำหรับธุรกิจของบริษัทได้แทรกซึมเข้าไปในองค์กรขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ทั่วโลก Dynamics 365 เป็นผลิตภัณฑ์ CRM ของ Microsoft ซึ่งตรงกับธุรกิจหลักของ Salesforce โดยตรง และอัตราการเติบโตในช่วงหลายปีที่ผ่านมาอยู่ที่มากกว่า 20% ที่สำคัญที่สุดคือ Dynamics 365 ผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับชุดเครื่องมือสำนักงานอื่นๆ เช่น Copilot, Teams และ Outlook ช่องทางเข้าใช้งานซอฟต์แวร์ที่พนักงานในองค์กรใช้บ่อยที่สุดทุกวันล้วนอยู่ที่ Microsoft หากในอนาคตพนักงานขายไม่เปิด Salesforce อีกเลย แต่ใช้ Outlook หรือ Teams เพื่อให้ Copilot อัปเดตข้อมูลลูกค้าให้อัตโนมัติ Salesforce อาจถูกลดสถานะจากจุดเริ่มต้นของการทำงานให้กลายเป็นฐานข้อมูลด้านหลังเท่านั้น นี่คือสิ่งที่ Benioff กังวลมากที่สุด และเป็นความไม่แน่นอนที่ใหญ่ที่สุดของ Salesforce ในระยะยาว

ข้อมูลงบการเงินล่าสุด

ข้อมูลของไตรมาสสุดท้ายของปีงบการเงินที่ผ่านมาคือ: รายได้ทั้งปีอยู่ที่ 41.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 10% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า; ยอดรวม RPO อยู่ที่ 72 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 14% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า; เงินสดไหลเวียนเสรีอยู่ที่ 14.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า; คืนผลตอบแทนให้ผู้ถือหุ้นทั้งปี 14.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยใช้ 12.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐสำหรับการซื้อคืนหุ้นและ 1.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐสำหรับการจ่ายเงินปันผล และ Salesforce เพิ่งอนุมัติแผนซื้อคืนหุ้นสูงสุดถึง 50 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ รายได้ประจำปี (ARR) จากธุรกิจใหม่ Agentforce อยู่ที่ 8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 169% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า และมีการลงนามในสัญญาแล้ว 29,000 ราย

อย่างไรก็ตาม ต้องระบุข้อสังเกตว่า 29,000 รายการธุรกรรมไม่ได้หมายถึง 29,000 ลูกค้ารายใหญ่ หรือเท่ากับว่าทั้งหมดเป็นสัญญาขนาดใหญ่ ข้อมูลนี้แสดงเพียงว่าผลิตภัณฑ์กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว แต่สิ่งที่กำหนดมูลค่าที่แท้จริงคือความสามารถในการเพิ่มรายได้ต่อผู้ใช้และอัตราการคงอยู่ของรายได้สุทธิในอนาคต ในที่ประชุมรายงานผลครั้งนี้ บริษัทยังได้ปรับเป้าหมายรายได้สำหรับปีงบประมาณ 2030 เป็น 63 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

โดยรวมแล้ว พื้นฐานของ Salesforce แน่นอนแข็งแกร่งมาก และในครั้งที่ผ่านมาในการประชุมรายงานผลการดำเนินงาน ซีอีโอ Benioff ยังได้กล่าวเองว่า นี่คือปีที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของบริษัท และเป็นปีที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุดในประวัติศาสตร์อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ พร้อมกับระบุว่าขณะนี้เป็นโอกาสทางการตลาดและการซื้อที่ดี จึงได้เพิ่มอำนาจในการซื้อหุ้นคืนเป็น 50,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ น้ำเสียงนี้ชัดเจนมากว่าผู้บริหารพึงพอใจกับผลการดำเนินงานอย่างยิ่ง และยังตอบโต้ตลาดโดยตรง โดยเชื่อว่าตลาดมองโลกในแง่ร้ายเกินไป และหุ้นของ Salesforce ถูกประเมินต่ำเกินไป

ขณะที่ฉันทำวิดีโอ ราคาหุ้นของ Salesforce อยู่ที่เพียง 180 ดอลลาร์สหรัฐ โดยมี PER ล่วงหน้าอยู่ที่ 13–14 เท่า เมื่อเทียบกับช่วงฟองสบู่ซอฟต์แวร์ในหลายปีที่ผ่านมาที่มักมีมูลค่าอยู่ที่ 30–40 เท่าขึ้นไป ถือว่าลดลงอย่างมาก และเป็นระดับมูลค่าต่ำสุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

Catalysts and Risks

เหตุผลที่มองเชิงบวกนั้นง่ายมาก คือมูลค่าของมันถูก กระแสเงินสดมีความเสถียร การซื้อคืนหุ้นในปัจจุบันมีขนาดใหญ่มาก และธุรกิจใหม่ Agentforce กำลังเร่งการเติบโตอย่างรวดเร็ว รายงานผลการดำเนินงานของ Salesforce ในวันที่ 27 พฤษภาคมมีความน่าสนใจมาก และเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาโดยตรงในระยะสั้น

เหตุผลที่มองเชิงลบคือ อัตราการเติบโตของมันมีเพียง 10% ซึ่งไม่ถือว่าเร็วในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์; ข้อสงสัยเกี่ยวกับโมเดลธุรกิจที่ถูก AI ทำลายยังไม่ได้รับการแก้ไข; ความไม่แน่นอนของธุรกิจใหม่ Agentforce ยังคงสูงมาก ข้อสงสัยใหญ่ที่สุดของตลาดคือ Agentforce จะเติบโตใหญ่พอที่จะขับเคลื่อนรายได้และกำไรของบริษัททั้งหมด เพื่อช่วยให้บริษัทเปลี่ยนผ่านสู่ AI อย่างสมบูรณ์ได้หรือไม่? สิ่งเหล่านี้ยังต้องรอเวลาพิสูจน์

สำหรับรายงานผลการดำเนินงานวันที่ 27 พฤษภาคม ผู้ใช้งานควรให้ความสนใจกับประเด็นต่อไปนี้: ประการแรก ดูว่า ARR ของ Agentforce ยังคงรักษาอัตราการเติบโตแบบปีต่อปีเกิน 100% หรือไม่ หากอัตราการเติบโตลดลง นั่นหมายความว่าการเปลี่ยนผ่านสู่ AI มีความเสี่ยงบางประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องดูว่าทีมผู้บริหารจะตอบสนองต่อเรื่องนี้อย่างไร

ข้อที่สอง ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับค่าธรรมเนียมตำแหน่ง SaaS มีการหดตัวอย่างชัดเจนหรือไม่ หากเกิดสถานการณ์เช่นนี้ ทุกคนควรระมัดระวัง เพราะตลาดอาจยังคงให้ความสนใจกับเรื่องราวที่ว่า “AI กลืนกิน SaaS”

นอกจากนี้ยังมีประเด็นที่น่าสนใจว่าบริษัทจะยังคงมีทัศนคติเชิงบวกต่อแนวโน้มในอนาคตหรือไม่ และผู้บริหารจะยังตอบสนองในเชิงบวกต่อผลกระทบของ AI ต่อรูปแบบธุรกิจ SaaS หรือไม่

หากพิจารณาจากงบการเงินไตรมาสที่ผ่านมาเพียงอย่างเดียว ฉันรู้สึกว่าทีมผู้บริหารมีความชัดเจนและมองโลกในแง่ดีอย่างมาก พวกเขาไม่เชื่อว่า AI จะทำลาย Salesforce แต่กลับมองว่า AI จะช่วยให้ Salesforce ก้าวขึ้นจากบริษัทซอฟต์แวร์แบบ SaaS ไปเป็นแพลตฟอร์มสำหรับตัวแทนองค์กร อย่างไรก็ตาม จากข้อมูลที่มี นิทานนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของการยืนยัน สำหรับตัวฉันเอง ฉันคิดว่าไม่จำเป็นต้องสรุปเร็วเกินไปว่าบริษัทนี้ถูก AI ทำลายหรือยัง หรือได้เปลี่ยนผ่านสู่ธุรกิจ AI แล้วหรือยัง สิ่งที่ฉันให้ความสำคัญมากกว่าคือ การประเมินมูลค่าของบริษัทอยู่ในระดับต่ำที่สุดในรอบหลายปีที่ผ่านมา ร่วมกับพื้นฐานธุรกิจที่มั่นคงของบริษัทเอง ทำให้โอกาสในการซื้อในขณะนี้มีความคุ้มค่าและอัตราการได้เปรียบสูง แต่นิทานหลักในระยะยาวยังคงเป็นเรื่องของ AI และว่า Salesforce จะผ่านการทดสอบของ AI ได้หรือไม่ ยังต้องใช้เวลาในการยืนยัน

พื้นหลังของบริษัท

บริษัท ServiceNow คือบริษัทซอฟต์แวร์ที่ฉันพูดถึงตอนต้น ซึ่ง Huang Renxun บินไปยังลาสเวกัสเองถึง 3 ปีติดต่อกันเพื่อสนับสนุน หาก Salesforce จัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าภายนอกองค์กร ServiceNow จะดูแลพนักงานและกระบวนการภายในองค์กร สรุปสั้นๆ มันคือระบบประสาทกลางที่ขับเคลื่อนการดำเนินงานภายในองค์กร

กระบวนการจำนวนมากภายในองค์กรที่ต้องการการอนุมัติ การส่งต่อ การดำเนินการ และการบันทึก สามารถดำเนินการผ่าน ServiceNow ได้ทั้งหมด เช่น เมื่อคอมพิวเตอร์เสียต้องสร้างตั๋วแจ้งปัญหาให้ฝ่าย IT; พนักงานใหม่ต้องเปิดบัญชี จัดเตรียมคอมพิวเตอร์ และดำเนินกระบวนการของฝ่ายทรัพยากรบุคคล; เมื่อระบบเกิดข้อผิดพลาดต้องตอบสนองต่อเหตุการณ์; เมื่อมีการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยต้องส่งต่อ ยกเลิก และแก้ไข ดังนั้น มันจึงไม่ใช่เพียงระบบตั๋วแจ้งปัญหาของฝ่าย IT เท่านั้น แต่ยังเป็นแพลตฟอร์มรวมสำหรับกระบวนการทำงานต่างๆ ภายในองค์กร

ServiceNow ก่อตั้งขึ้นในปี 2004 มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่ซานคลารา รัฐแคลิฟอร์เนีย ซีอีโอปัจจุบันคือ Bill McDermott ซึ่งเคยเป็นซีอีโอระดับโลกของ SAP มากว่าหลายทศวรรษในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์องค์กร หลังจากเข้ารับตำแหน่งซีอีโอของ ServiceNow อย่างเป็นทางการในปี 2019 McDermott ได้ผลักดันบริษัทให้เติบโตจากบริษัทซอฟต์แวร์ตั๋วงานไอทีไปสู่การเป็น “แพลตฟอร์มงานไหลเวียนสำหรับองค์กรทั้งหมด” รูปแบบการนำของเขามีความชัดเจน คือเชี่ยวชาญในการเล่าเรื่องใหญ่ การทำธุรกรรมขนาดใหญ่ และการดึงดูดลูกค้ารายใหญ่ รูปแบบนี้กลับกลายเป็นข้อได้เปรียบในยุคปัญญาประดิษฐ์

ผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย

ธุรกิจหลักที่สุดคือ ITSM ซึ่งฝ่าย IT ขององค์กรใช้จัดการตั๋ว ตอบสนองเหตุการณ์ การเปลี่ยนแปลงและการเผยแพร่ ทรัพย์สินและคำขอบริการด้าน IT ในตลาด ITSM ServiceNow เป็นผู้นำระดับโลกอย่างไม่ต้องสงสัย จากจุดนี้ มันได้ขยายไปสู่ ITOM (การจัดการการดำเนินงานด้าน IT) โดย ITSM มุ่งเน้นที่การจัดการเมื่อเกิดปัญหาขึ้นแล้ว ในขณะที่ ITOM ใช้การตรวจสอบระบบล่วงหน้า ค้นหาปัญหา และพยายามแก้ไขอัตโนมัติ

การขยายขอบเขตธุรกิจออกไปอีกคือ HR Service Delivery ซึ่งครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การรับเข้า ปลดออก การลา และการเปลี่ยนตำแหน่ง ไปจนถึงคำขอต่างๆ ของพนักงาน ทั้งหมดสามารถดำเนินการได้บน ServiceNow นอกจากนี้ยังมี Customer Service Management สำหรับการให้บริการลูกค้าระดับองค์กร ซึ่งมีความซ้ำซ้อนบางส่วนกับ Salesforce Service Cloud แต่ ServiceNow มุ่งเน้นไปที่สถานการณ์ B2B ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น อุปกรณ์ขนาดใหญ่ ลูกค้าองค์กร และตั๋วบริการหลังการขายข้ามแผนก; Security Operations สำหรับการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย; และ Strategic Portfolio Management ที่ช่วยให้ CIO จัดการพอร์ตโฟลิโอโครงการ ตัดสินใจว่าโครงการไอทีใดควรลงทุนและโครงการใดควรตัดออก

เมื่อมองทั้งหมดนี้ร่วมกัน ServiceNow ได้ขยายตัวจากซอฟต์แวร์จัดการบริการไอทีที่เรียบง่าย กลายเป็นแพลตฟอร์มกระบวนการทำงานภายในองค์กร นี่คือเหตุผลพื้นฐานที่ทำให้อัตราการต่อสัญญาของมันสูงถึง 97% เพราะเมื่อองค์กรใดองค์กรหนึ่งย้ายกระบวนการไอที ทรัพยากรบุคคล ความปลอดภัย และบริการลูกค้าไปไว้บน ServiceNow แล้ว การเปลี่ยนไปใช้ระบบอื่นจะไม่ใช่แค่การเปลี่ยนซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียว แต่หมายถึงการสร้างระบบการทำงานภายในองค์กรใหม่ทั้งหมด ซึ่งมีต้นทุนสูงมาก

การเข้าซื้อกิจการที่สำคัญล่าสุด

นอกจากผลิตภัณฑ์หลักของตนเองแล้ว ServiceNow ยังได้ทำการเข้าซื้อกิจการสำคัญหลายครั้งในช่วงปีที่ผ่านมา

รายการแรกคือ Moveworks ซึ่งพัฒนาผู้ช่วยบริการพนักงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI พนักงานไม่จำเป็นต้องตามหาช่องทางต่างๆ อีกต่อไป แต่สามารถถาม AI โดยตรง เพื่อตรวจสอบนโยบาย ยื่นคำร้องขอ ดูสถานะ หรือแม้แต่แก้ไขปัญหาบางประการอัตโนมัติ หลังจากการซื้อกิจการเสร็จสิ้น ความสามารถของ Moveworks ถูกผสานเข้ากับ ServiceNow EmployeeWorks

รายการที่สองคือ Veza ซึ่งเน้นการจัดการตัวตนและสิทธิ์การเข้าถึง ในยุคของ AI Agent การที่ “ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลใด” กลายเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง ไม่เพียงแต่บุคคลที่ต้องถูกควบคุม แต่สิทธิ์ของ Agent ก็เช่นกัน Veza แก้ปัญหานี้

รายการที่สามคือการซื้อ Armis ซึ่งเชี่ยวชาญในการแสดงผลทรัพย์สินแบบเรียลไทม์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ Armis สามารถมองเห็นได้ว่าในเครือข่ายองค์กรมีอุปกรณ์กี่เครื่อง อุปกรณ์ใดมีช่องโหว่ และอุปกรณ์ใดกำลังสื่อสาร

การซื้อทั้งสามครั้งนี้มีจุดร่วมเดียวกัน คือ การเตรียมความพร้อมสำหรับการนำ AI Agent เข้าสู่องค์กรในระดับใหญ่ ตัว Agent ต้องสามารถทำงานภายในองค์กรได้ จึงต้องรู้ว่าพนักงานถามอะไร รู้ว่าใครมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลใด และรู้ว่ามีทรัพย์สินใดบ้างในเครือข่าย การซื้อทั้งสามครั้งนี้ช่วยเติมเต็มความสามารถสามด้านนี้ อย่างไรก็ตาม การดำเนินการซื้อหลายครั้งในช่วงเวลาสั้นๆ ย่อมก่อให้เกิดความเสี่ยงในการผสานรวม โดยเฉพาะการซื้อ Armis ซึ่งมีมูลค่า 7,750 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเราจะอธิบายความเสี่ยงเหล่านี้อย่างละเอียดในภายหลัง

กลยุทธ์ AI หลัก: AI Control Tower

กลยุทธ์ AI ที่สำคัญที่สุดของ ServiceNow คือ AI Control Tower (AI คอนโทรลทาวเวอร์) แนวคิดนี้เริ่มต้นจากปัญหาที่แท้จริงอย่างหนึ่ง อนาคตองค์กรจะไม่ใช้ AI จากผู้ให้บริการเพียงรายเดียว แต่อาจใช้ GPT ของ OpenAI สำหรับบริการลูกค้า, Claude ของ Anthropic สำหรับการทบทวนสัญญา, Copilot ของ Microsoft สำหรับการทำงานร่วมกันกับเอกสาร และ Gemini ของ Google สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมทั้งพัฒนา AI Agent ภายในเองอีกมากมาย

ในเวลานี้ คำถามก็เกิดขึ้น: เมื่อ AI Agent จำนวนมากทำงานพร้อมกันภายในองค์กร ใครจะเป็นผู้จัดการพวกเขา? ใครจะตัดสินใจว่าพวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูลอะไรและห้ามเข้าถึงข้อมูลอะไร? ใครจะรับประกันว่าพวกเขาจะไม่กระทำการเกินขอบเขตอำนาจ? และถ้าเกิดเหตุการณ์ไม่คาดคิดขึ้น จะต้องติดตามความรับผิดอย่างไร? นี่คือปัญหาที่ AI Control Tower จะแก้ไข

ServiceNow ไม่ได้ต้องการสร้าง ChatGPT ใหม่ แต่ต้องการเป็นชั้นการจัดการ ชั้นการจัดเรียง และชั้นการดำเนินการสำหรับ AI Agent ระดับองค์กร เพื่อให้แน่ใจว่า AI เหล่านี้สามารถดำเนินการภายในองค์กรได้อย่างปลอดภัย ปฏิบัติตามกฎระเบียบ และสามารถตรวจสอบได้ นี่คือจุดที่แตกต่างจากบริษัทซอฟต์แวร์ SaaS อื่นๆ หลายแห่ง ซึ่งกำลังพิจารณาว่า “เราสามารถสร้าง AI Agent ของตัวเองเพื่อแข่งขันกับ ChatGPT, Claude, Gemini ในแง่ของการเข้าถึงชั้นแอปพลิเคชันได้หรือไม่” แต่ ServiceNow ฉลาดเลือกเส้นทางอีกเส้นทางหนึ่ง นั่นคือ “เราไม่แข่งขันกับคุณในเรื่องโมเดลพื้นฐาน แต่จะจัดการกระบวนการดำเนินการของโมเดลเหล่านี้เมื่อเข้าสู่องค์กร”

เป้าหมายของ ServiceNow คือการจัดการและเรียงลำดับทุก AI ที่เข้าสู่กระบวนการขององค์กร เรียกใช้ระบบขององค์กร และดำเนินงานขององค์กร ไม่ว่า AI นั้นจะมาจากผู้ให้บริการรายใด

ทำไมต้องเป็น ServiceNow?

สิ่งนี้ต้องย้อนกลับไปที่ความสามารถพื้นฐานที่ ServiceNow สะสมมาตลอดกว่า 20 ปี มันมีสิ่งหนึ่งที่เรียกว่า CMDB (Configuration Management Database) กล่าวอย่างง่ายคือ แผนที่ที่สมบูรณ์ของทรัพยากรและระบบไอทีขององค์กร ซึ่งบันทึกไว้ว่ามีเซิร์ฟเวอร์ใดบ้าง แอปพลิเคชันใดกำลังทำงานอยู่ และผู้ใช้งานมีสิทธิ์การเข้าถึงอย่างไร รวมถึงมีเครื่องจักรกระบวนการที่ทำงานมาหลายสิบปี กระบวนการทั้งหมดขององค์กร เช่น การอนุมัติ การดำเนินการ และการประสานงาน ล้วนทำงานผ่าน ServiceNow นอกจากนี้ยังมีบันทึกการตรวจสอบอย่างสมบูรณ์ ระบบสามารถบันทึกได้ว่าใครทำอะไร เมื่อใด และเปลี่ยนแปลงเนื้อหาใดบ้างในแต่ละขั้นตอน

หลังจาก AI Agent เข้าสู่องค์กร สิ่งที่จำเป็นที่สุดสามอย่างคือ ต้องรู้ว่ามีระบบใดบ้างที่สามารถเรียกใช้งานได้ ต้องดำเนินงานตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ และทุกขั้นตอนที่ Agent ดำเนินการต้องมีบันทึกการตรวจสอบ นอกจากนี้ ServiceNow ยังเสริมการยืนยันตัวตนและสิทธิ์ผ่าน Veza และการมองเห็นทรัพย์สินแบบเรียลไทม์ผ่าน Armis

ในงาน Knowledge ปีนี้ ความคิดนี้ได้ก้าวไปอีกขั้นหนึ่ง โดย ServiceNow ได้เปิดตัว Action Fabric ซึ่งสามารถให้ AI Agent ของบุคคลที่สาม ไม่ว่าจะเป็น Claude, GPT, Gemini หรือ Copilot สามารถเรียกใช้งานระบบการจัดการของ ServiceNow เพื่อดำเนินงานระดับองค์กรได้ “ฉันไม่สนใจว่าคุณใช้โมเดล AI ตัวไหน แต่การดำเนินการและการจัดการต้องผ่านชั้นของฉัน” แนวคิดนี้คล้ายกับ iOS ของ Apple ซึ่ง Apple ไม่ได้สร้างแอปทุกตัวด้วยตัวเอง แต่แอปทั้งหมดต้องทำงานบน iOS ServiceNow ก็มีแผนจะเดินตามเส้นทางนี้เช่นกัน

ฮuang Renxun รับรอง

การรับรองที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับตำแหน่งนี้มาจากการพูดของ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ซึ่งได้เข้าร่วมการประชุมประจำปีของ ServiceNow เป็นปีที่สามติดต่อกัน ไม่ใช่แค่การสนับสนุนซึ่งกันและกันระหว่างพันธมิตร แต่ NVIDIA เองก็ยังเป็นลูกค้าของ ServiceNow ด้วย ระบบเสนอราคาซูเปอร์คอมพิวเตอร์ภายใน NVIDIA ทำงานบนแพลตฟอร์ม ServiceNow โดยก่อนหน้านี้ใช้เวลา 5 วันในการสร้างเอกสารเสนอราคาที่สมบูรณ์ แต่หลังจากนำกระบวนการ AI มาใช้ สามารถทำเสร็จได้ภายใน 5 นาที

ฮวน เรินซุน กล่าวว่า: “ServiceNow 本质上就是 AI 时代的企业操作系统。” ปีนี้ ทั้งสองบริษัทยังร่วมกันเปิดตัว Project Arc โดย NVIDIA ให้ระบบ sandbox สำหรับการคำนวณ AI ที่ปลอดภัย ส่วน ServiceNow ให้การจัดการระดับองค์กร ทั้งสองบริษัทมีความผูกพันอย่างลึกซึ้ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI Control Tower ของ ServiceNow ไม่ใช่เพียงแนวคิดซอฟต์แวร์ที่โดดเดี่ยว แต่เริ่มเข้าสู่เรื่องราวการนำไปใช้งานจริงในองค์กรของพันธมิตรในระบบนิเวศ AI เช่น NVIDIA, OpenAI, Google, Anthropic

ข้อมูลการเงินล่าสุด

ในไตรมาสแรกของปีนี้ รายได้รวมอยู่ที่ 3.77 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 22% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน; รายได้จากสมาชิกภาพอยู่ที่ 3.671 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เช่นกันเพิ่มขึ้น 22% และเกินกว่าขอบเขตที่คาดการณ์ไว้; รายได้ที่รับรองในอนาคต (RPO) รวมอยู่ที่ 27.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 25% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน; อัตราการต่ออายุของลูกค้าอยู่ที่ 97% ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าพื้นฐานของ ServiceNow ไม่มีปัญหา และยังคงเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่มีอัตราการเติบโตประมาณ 20% อัตราการต่ออายุ 97% กำไรสูง และกระแสเงินสดสูง

ด้าน AI แสดงผลลัพธ์ที่โดดเด่นยิ่งขึ้น บริษัทได้ปรับเป้าหมาย ACV (มูลค่าสัญญาประจำปี) ที่เกี่ยวข้องกับ AI สำหรับปีนี้ จาก 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อต้นปี เป็น 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โปรดสังเกตว่านี่คือมูลค่าสัญญา ไม่ใช่รายได้ในช่วงเวลาปัจจุบัน ซึ่งจะค่อยๆ เปลี่ยนเป็นรายได้จริงในอนาคต แต่การปรับเป้าหมายขึ้น 50% ภายในหนึ่งไตรมาส บ่งชี้ว่าผลิตภัณฑ์ AI ของบริษัทนี้มีลูกค้าจริงๆ กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

ราคาหุ้นของมันได้ลดลงมากกว่า 50% จากจุดสูงสุดทางประวัติศาสตร์ และอัตราส่วนราคาต่อรายได้ล่วงหน้าตอนนี้อยู่ที่ประมาณ 21–24 เท่า ซึ่งสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีสินทรัพย์เบาและเติบโตอย่างรวดเร็ว ถือว่าอยู่ในช่วงที่ถูกประเมินค่าต่ำกว่าความเป็นจริงแล้ว

Catalysts and Risks

เหตุผลที่มองเชิงบวกต่อ ServiceNow ชัดเจนมาก ประการแรก นิยายด้าน AI ของมันมีความชัดเจนมาก โดย AI Control Tower เป็นระบบปฏิบัติการขององค์กรในยุค AI ยิ่งความต้องการ AI เพิ่มขึ้น องค์กรก็ยิ่งต้องการแพลตฟอร์มสำหรับการจัดการ การตรวจสอบ การควบคุมสิทธิ์ และการดำเนินการ ประการที่สอง ธุรกิจ AI ใหม่ของมันกำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดย AI ACV เพิ่มจาก 1 พันล้านดอลลาร์เป็น 1.5 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเรื่องราวกำลังเป็นจริง ประการที่สาม กลุ่มพันธมิตรในระบบนิเวศของมันแข็งแกร่งมาก โดย OpenAI, Google Gemini, Claude และ NVIDIA ต่างกำลังบูรณาการหรือร่วมมืออย่างลึกซึ้งกับ ServiceNow ซึ่งจะเสริมสร้างตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ของมันในฐานะ “ศูนย์ควบคุม AI ขององค์กร”

แต่ก็ต้องชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่ ServiceNow ต้องเผชิญ หลังจากเปิดเผยผลการดำเนินงานในไตรมาสล่าสุด แม้จะเกินความคาดหมายของตลาด แต่ราคาหุ้นยังร่วงลงสองหลักหลังตลาดปิด แสดงว่าอารมณ์ของตลาดยังคงเป็นลบอย่างรุนแรง และบ่งชี้ว่าแนวโน้มของตลาดยังไม่เปลี่ยนแปลง ผู้ลงทุนยังคงตั้งคำถามต่อรูปแบบธุรกิจของบริษัท SaaS และการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ต่อมาคือการเข้าซื้อกิจการสามครั้งของ ServiceNow ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะการซื้อ Armis มูลค่า 7.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งต้องใช้เวลาในการปรับตัว ตลาดจะพิจารณาอย่างละเอียดว่าการปรับเพิ่มคำแนะนำรายได้ครั้งนี้ มีสัดส่วนใดบ้างที่มาจากกิจการที่เข้าซื้อ และมีสัดส่วนใดบ้างที่มาจากการเติบโตแบบอินทรีย์ ส่วนความเสี่ยงจากภายนอกคือปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์ในตะวันออกกลาง ซึ่งในไตรมาสที่แล้วมีโครงการขนาดใหญ่บางโครงการล่าช้า ส่งผลให้รายได้จากใบสมัครลดลงประมาณ 75 จุดพื้นฐาน

สำหรับ ServiceNow ฉันยังคงมองโลกในแง่ดีอยู่ค่อนข้างมาก มันเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีเรื่องราวเกี่ยวกับ AI ชัดเจน ตรงไปตรงมา และเข้าใจง่ายที่สุดในบรรดาสามบริษัท ทำให้ตลาดยอมรับได้ง่าย การกำหนดตำแหน่งของ AI Control Tower ไม่เพียงแต่ไม่ได้รับผลกระทบจาก AI แต่ยังได้รับประโยชน์จากการแพร่กระจายของ AI และมีโอกาสกลายเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่สำคัญที่สุดในกระบวนการนำ AI ไปใช้งานในระดับองค์กร ในแง่ของมูลค่าทางการตลาด ราคาหุ้นของมันได้ลดลงครึ่งหนึ่งจากจุดสูงสุดในช่วงปีที่ผ่านมา อัตราส่วนราคาต่อรายได้ในปัจจุบันต่ำมาก และเหมือนกับ Salesforce ที่ตอนนี้อยู่ในระดับราคาที่ค่อนข้างถูก จึงมีความคุ้มค่าและอัตราการตอบแทนที่ดีมากสำหรับการซื้อในขณะนี้

พื้นหลังของบริษัท

สรุปสั้นๆ คือ คลังข้อมูลระดับซูเปอร์สำหรับข้อมูลองค์กร หาก Salesforce จัดการลูกค้า และ ServiceNow จัดการกระบวนการ Snowflake จัดการข้อมูล ข้อมูลทั้งหมดในองค์กร เช่น ข้อมูลการขาย พฤติกรรมผู้ใช้ งบการเงิน และบันทึกระบบ ทั้งหมดจะถูกส่งเข้าไปใน Snowflake จากนั้นสามารถวิเคราะห์ สร้างแบบจำลอง และรันงานโหลด AI ได้บนคลังข้อมูลซูเปอร์นี้

ผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย

รากฐานที่สำคัญที่สุดของ Snowflake ยังคงเป็นคลังข้อมูลและดาต้าลาก บริษัทต่างๆ นำข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างทั้งหมดเข้ามา และรันการสอบถาม SQL รวมถึงวิเคราะห์ข้อมูลบนพื้นฐานนี้ ซึ่งเป็นรากฐานของ Snowflake และเป็นแหล่งรายได้หลักส่วนใหญ่ บนรากฐานนี้ Snowflake ยังได้สร้าง Snowpark ให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดโดยตรงภายใน Snowflake ด้วย Python, Java และ Scala เพื่อสร้างท่อข้อมูลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลออกไป สามารถดำเนินการทั้งหมดตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการฝึกโมเดลภายในแพลตฟอร์มได้

ขึ้นไปอีกคือชุด Cortex AI ที่ Snowflake ให้ความสำคัญเป็นพิเศษในช่วงกว่าหนึ่งปีที่ผ่านมา ซึ่งมีผลิตภัณฑ์หลักสองตัว ได้แก่ Snowflake Intelligence ที่ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้งานด้านธุรกิจ สามารถพูดคุยกับข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติได้โดยตรง โดยจะทำการค้นหา วิเคราะห์ และสร้างข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติจากข้อมูลโครงสร้างและไม่เป็นโครงสร้างใน Snowflake พร้อมดำเนินการหลายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ จึงคล้ายกับ AI Agent ระดับองค์กร ส่วน Cortex Code ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา ซึ่งแตกต่างจากผู้ช่วยเขียนโปรแกรมทั่วไป เพราะเป็น AI Coding Agent แบบเนทีฟของ Snowflake ที่สามารถเข้าใจโครงสร้างข้อมูล การตั้งค่าสิทธิ์ และสภาพแวดล้อมการคำนวณใน Snowflake สามารถช่วยคุณเขียนท่อข้อมูล ดีบักคำสั่งค้นหา และสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้โดยตรง ฟังก์ชันนี้ทรงพลังมาก

ดังนั้น หน้าที่ของผลิตภัณฑ์ทั้งสองนี้จึงชัดเจน: Snowflake Intelligence ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้งานทางธุรกิจ ทำให้ผู้ที่ไม่เข้าใจคำสั่ง SQL สามารถถามข้อมูล ใช้ข้อมูล และให้ AI ดำเนินการตามข้อมูลได้โดยตรง; ส่วน Cortex Code ออกแบบมาสำหรับทีมเทคนิค เพื่อให้นักพัฒนาและวิศวกรข้อมูลสามารถสร้างแอปพลิเคชันข้อมูล ท่อข้อมูล และแอปพลิเคชัน AI ได้เร็วขึ้น

นอกจากผลิตภัณฑ์ AI แล้ว Snowflake ยังมีความสามารถพิเศษอีกสองด้าน ได้แก่ Snowflake Marketplace ซึ่งเป็นตลาดสำหรับการแชร์และซื้อขายข้อมูล โดยองค์กรสามารถซื้อขายชุดข้อมูลได้โดยตรง รวมถึงเรียกใช้ข้อมูลจากบุคคลที่สามเพื่อการวิเคราะห์ได้ทันที ส่วน Data Clean Rooms ช่วยให้เกิดความร่วมมือด้านข้อมูลข้ามองค์กรภายใต้การปกป้องความเป็นส่วนตัว บริษัทสองแห่งสามารถทำการวิเคราะห์ร่วมกันได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบของตนเอง ภาคการโฆษณาสามารถใช้เพื่อการติดตามผลข้ามแพลตฟอร์ม ภาคการแพทย์สามารถใช้สำหรับการวิจัยทางคลินิกร่วมกัน และภาคการเงินสามารถใช้สำหรับความร่วมมือในการป้องกันการฉ้อโกง ความสามารถทั้งสองด้านนี้เป็นข้อได้เปรียบเชิงความแตกต่างที่ยากต่อการเลียนแบบ

เมื่อมองภาพรวมเหล่านี้ ซนฟลักเกิลกำลังเปลี่ยนแปลงจากเครื่องมือคลังข้อมูลไปสู่การเป็นแพลตฟอร์มข้อมูล AI โดยมีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเป็นพื้นฐาน กลางคือเครื่องมือพัฒนาและเครื่องยนต์ AI และด้านบนคือผู้ช่วยอัจฉริยะและตลาดข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อผู้ใช้งานทางธุรกิจ ซนฟลักเกิลไม่ได้ต้องการแค่ช่วยองค์กรจัดเก็บและค้นหาข้อมูล แต่ต้องการให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูล แชร์ข้อมูล พัฒนาแอปพลิเคชัน และผสาน AI เข้ากับข้อมูลทางธุรกิจของตนเองบนแพลตฟอร์มข้อมูลที่มีการกำกับดูแลเดียวกัน ในด้านขนาดลูกค้า ปัจจุบันซนฟลักเกิลมีลูกค้าองค์กรมากกว่า 13,300 ราย และแพลตฟอร์มประมวลผลการค้นหาข้อมูลถึง 6.3 พันล้านครั้งต่อวัน

ธุรกิจโมเดล

นี่คือความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดของ Snowflake เมื่อเทียบกับสองบริษัทก่อนหน้า Salesforce และ ServiceNow มีธุรกิจหลักที่คิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้ ผู้ใช้จ่ายค่าสมัครรายปีแบบคงที่ ในขณะที่ Snowflake ต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง เพราะมันคิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งานจริง เช่น จำนวนการสอบถามที่รัน ปริมาณทรัพยากรการประมวลผลที่ใช้ และปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บ โดยผู้ใช้จะจ่ายตามสูตรคำนวณของแพลตฟอร์ม

รูปแบบนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสีย ด้านบวกคือ ในยุคปัญญาประดิษฐ์ ปริมาณข้อมูลที่องค์กรใช้กำลังเติบโตแบบก้าวกระโดด โดยทุกงานปัญญาประดิษฐ์ที่รันต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลและการสอบถามข้อมูล ทำให้รายได้ของ Snowflake เพิ่มขึ้นตามธรรมชาติเมื่อภาระงานปัญญาประดิษฐ์พุ่งสูงขึ้น แต่ด้านลบคือ หากองค์กรลดงบประมาณหรือปรับปรุงภาระงาน รายได้ของ Snowflake ก็จะลดลงตามไปด้วย

อย่างไรก็ตาม ในสองปีที่ผ่านมา Snowflake ก็เริ่มโปรโมตสัญญาการรับรองการใช้จ่ายในระยะยาวอย่างแข็งขัน RPO ในรายงานผลการดำเนินงานล่าสุดอยู่ที่ 9.77 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 42% เมื่อเทียบปีต่อปี ซึ่งแสดงให้เห็นว่าลูกค้ารายใหญ่เริ่มผูกมัดงบประมาณพลังการประมวลผลในอนาคตหลายปีให้กับ Snowflake ไม่ใช่ความสัมพันธ์ที่สามารถเลิกได้ทันที

Moat and Competitive Landscape

จุดแข็งของมันอยู่ที่ความยึดติดของข้อมูล เมื่อข้อมูลถูกนำเข้าสู่ Snowflake โมเดลการวิเคราะห์ คำสั่งสอบถาม และท่อข้อมูลทั้งหมดที่เชื่อมโยงกันจะถูกสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มนี้ ทำให้ต้นทุนการย้ายข้อมูลสูงมาก นี่คือกำแพงป้องกันที่สำคัญที่สุดของ Snowflake นอกจากนี้ ฟีเจอร์ Data Clean Rooms ของมันยังพัฒนาอย่างสุกงอมในด้านการปกป้องความเป็นส่วนตัวและการร่วมมือข้ามองค์กร ทำให้ยากต่อการเลียนแบบ

จุดอ่อนคือสภาพการแข่งขันรุนแรงเกินไป คู่แข่งรายใหญ่ที่สุดคือ Databricks ซึ่งอัตราการดำเนินรายได้ต่อปีล่าสุดอยู่ที่ 5.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีอัตราการเติบโตปีต่อปีที่ 65% ซึ่งเร็วกว่า Snowflake ที่ 29% มากกว่าสองเท่า และมูลค่าการประเมินล่าสุดอยู่ที่มากกว่า 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ Databricks มีจุดแข็งในด้านงานโหลดการเรียนรู้ของเครื่องและ AI หาก Databricks เข้าตลาดหุ้นในอนาคต มันมีแนวโน้มสูงที่จะกลายเป็นหนึ่งใน IPO ที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในตลาดซอฟต์แวร์องค์กร ซึ่งในเวลานั้น Snowflake จะต้องเผชิญกับการเปรียบเทียบโดยตรงบนตลาดเปิด

นอกจาก Databricks แล้ว ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สามรายก็เป็นภัยคุกคามที่ไม่น้อยเช่นกัน AWS Redshift, Google BigQuery และ Azure Synapse ต่างก็พัฒนาอย่างต่อเนื่อง และผูกพันกับระบบนิเวศคลาวด์ของตนเองอย่างเป็นธรรมชาติ พวกเขาทั้งเป็นพันธมิตรของ Snowflake และยังเป็นผู้แทนที่อาจเกิดขึ้นได้ ยิ่งไปกว่านั้นยังมีเครื่องมือแบบโอเพนซอร์สหรือใหม่ๆ เช่น DuckDB และ ClickHouse ที่ค่อยๆ แย่งส่วนแบ่งตลาดในบริบทเฉพาะ เช่น การวิเคราะห์แบบโลคัล การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และการสอบถามด้วยต้นทุนต่ำ ดังนั้น สถานการณ์การแข่งขันของ Snowflake จึงซับซ้อนกว่า Salesforce และ ServiceNow บาง

ความเสี่ยงที่ไม่สอดคล้องกับสัญชาตญาณของรูปแบบการใช้จ่าย

อีกสิ่งหนึ่งที่ขัดกับสัญชาตญาณคือ สิ่งที่ Snowflake กลัวที่สุดไม่ใช่ลูกค้าไม่ใช้งาน มันคือลูกค้าใช้งานเก่งเกินไป เพราะ Snowflake ใช้รูปแบบการจ่ายตามการใช้งาน ยิ่งลูกค้าสอบถาม คำนวณ หรือจัดเก็บข้อมูลมากเท่าไหร่ รายได้ของ Snowflake ก็ยิ่งสูงขึ้น; แต่ในทางกลับกัน เมื่อบริษัทพบว่าใบแจ้งหนี้ของ Snowflake สูงเกินไป จะผลักดันทีมวิศวกรรมให้ปรับปรุงการสอบถาม บีบอัดพื้นที่จัดเก็บ หรือแม้แต่ใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สแทนงานบางส่วนที่มีมูลค่าต่ำ

นี่คือดาบสองคมของรูปแบบการใช้จ่าย: เมื่อเติบโตเร็ว รายได้จะเพิ่มขึ้นตามปริมาณการใช้งานของลูกค้าโดยอัตโนมัติ แต่เมื่อลูกค้าเริ่มปรับปรุงการใช้งาน ความเร็วในการเติบโตของรายได้ก็จะชะลอตัวลง แนวโน้มนี้ปรากฏชัดในข้อมูล โดยอัตราการคงอยู่ของรายได้สุทธิของ Snowflake ลดลงจาก 131% เป็น 126% และล่าสุดเหลือเพียง 125% ตัวเลขนี้ยังคงอยู่ในระดับที่แข็งแกร่ง แสดงว่าลูกค้าเดิมยังคงเพิ่มการใช้จ่ายทุกปี แต่แนวโน้มที่ลดลงก็บ่งชี้ว่าอัตราการขยายตัวของลูกค้าเดิมไม่เร็วเท่าแต่ก่อน ทั้งนี้เกิดจากปัจจัยสองประการ ได้แก่ การลดลงตามธรรมชาติเมื่อฐานขนาดใหญ่ขยายตัวขึ้น และผลกระทบจากการที่ลูกค้าปรับปรุงต้นทุนและชะลอจังหวะการใช้จ่าย

ดังนั้น Snowflake จึงดูเหมือนเป็นแพลตฟอร์มข้อมูล AI ที่มีการเติบโตสูงและยืดหยุ่นสูง แต่มีการแข่งขันอย่างรุนแรง นี่คือจุดดึงดูดที่ใหญ่ที่สุดของ Snowflake รวมถึงความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดของมัน

ข้อมูลการเงินล่าสุด

รายได้จากผลิตภัณฑ์ทั้งปีอยู่ที่ 4.47 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 29% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ซึ่งเป็นอัตราการเติบโตที่เร็วที่สุดในบรรดาบริษัททั้งสามแห่ง รายได้จากผลิตภัณฑ์ในไตรมาสล่าสุดอยู่ที่ 1.23 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 30% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ซึ่งสูงกว่าอัตราการเติบโตทั้งปีเล็กน้อย RPO อยู่ที่ 9.77 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 42% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ไตรมาสล่าสุดมีลูกค้าใหม่สุทธิเพิ่มขึ้น 740 ราย เพิ่มขึ้น 40% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า นอกจากนี้ บริษัทยังได้ลงนามในสัญญาเดียวที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยมีมูลค่าเกินกว่า 400 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ข้อมูลเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าความต้องการของ Snowflake ไม่ได้ชะลอตัวลง แต่กลับมีลูกค้าขนาดใหญ่ยังคงลงนามในสัญญาระยะยาวที่มีมูลค่าสูงขึ้น

แต่ปัญหาก็ชัดเจนเช่นกัน ภายใต้มาตรฐาน GAAP Snowflake ยังขาดทุนประมาณ 1.33 พันล้านดอลลาร์สหรัฐตลอดทั้งปี และเป็นบริษัทเดียวในสามบริษัทนี้ที่ยังไม่ทำกำไรตาม GAAP ค่าตอบแทนด้วยหุ้นแต่ละไตรมาสยังคงอยู่ที่กว่า 400 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ทั้งปีเกิน 1.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ จึงมีแรงกดดันจากการเจือจางของผู้ถือหุ้นไม่น้อย

แต่ Snowflake ยังคงเป็นบริษัทที่มีราคาแพงที่สุดในสามบริษัท โดยอัตราส่วน EV/Sales ภายใต้รายได้ในอนาคตอยู่ที่ประมาณ 9 เท่า ซึ่งสูงกว่า Salesforce อย่างชัดเจน

Catalysts and Risks

ในแง่บวก Snowflake มีจุดน่าสนใจหลายประการ ประการแรก Snowflake ไม่ใช่รูปแบบ SaaS แบบดั้งเดิม แต่เป็นรูปแบบการใช้งานตามปริมาณ จึงได้รับประโยชน์โดยตรงจากการเติบโตของภาระงาน AI ในระยะสั้น ยิ่ง AI ทำงานมากเท่าใด Snowflake ก็ยิ่งทำรายได้มากขึ้นเท่านั้น จุดน่าสนใจที่สองคือ RPO เพิ่มขึ้น 42% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อนหน้า ซึ่งแสดงว่าลูกค้ารายใหญ่ยังคงลงนามในสัญญาระยะยาวที่มีมูลค่ามากขึ้น สะท้อนถึงความชัดเจนของรายได้ในอนาคต จุดน่าสนใจที่สามคือ Snowflake Intelligence และ Cortex Code กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยมีบัญชีมากกว่า 9,100 บัญชีที่ใช้งานฟีเจอร์ AI แล้ว

นอกจากนี้ Snowflake ยังมีเหตุการณ์สำคัญสองเหตุการณ์ในช่วงนี้ คือวันที่ 27 พฤษภาคมจะเปิดเผยผลการดำเนินงาน ตามด้วยการจัดการประชุมประจำปีของ Snowflake ระหว่างวันที่ 1 ถึง 4 มิถุนายนที่ซานฟรานซิสโก เหตุการณ์กระตุ้นสองอย่างนี้เกิดขึ้นใกล้กัน ฉันคิดว่าผลกระทบในเชิงบวกมีมากกว่าเชิงลบ ในช่วงเวลานั้น ราคาหุ้นน่าจะผันผวนอย่างมาก

ในด้านความเสี่ยง เราต้องเข้าใจล่วงหน้าบางประเด็น ประการแรก ความสูญเสียอย่างต่อเนื่องตาม GAAP เป็นจุดอ่อนที่ใหญ่ที่สุด ในสภาพแวดล้อมตลาดที่ให้ความสำคัญกับกำไรและกระแสเงินสด Snowflake จะเผชิญกับแรงกดดันด้านการประเมินมูลค่าที่รุนแรงกว่า Salesforce และ ServiceNow ประการที่สอง Databricks เป็นคู่แข่งที่รุนแรงที่สุดของ Snowflake ณ ขณะนี้ การเข้าตลาดของ Databricks ในอนาคตอาจเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการแข่งขันในอุตสาหกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลทั้งหมด หากหลังจากเข้าตลาดแล้ว Databricks มีอัตราการเติบโตเร็วกว่า มีเรื่องราวด้าน AI ที่แข็งแกร่งกว่า และมีมูลค่าที่น่าดึงดูดกว่า เงินทุนอาจไหลจาก Snowflake ไปยัง Databricks นอกจากนี้ยังมีคดีฟ้องร้องจากผู้ถือหุ้นและการลดการถือหุ้นโดยผู้ภายใน ซึ่งเสียงรบกวนในระดับการจัดการบริษัทเหล่านี้ก็สามารถส่งผลต่ออารมณ์ของตลาด แต่สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ประเด็นหลักในขณะนี้

Snowflake คือบริษัทที่เติบโตเร็วที่สุด มีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล AI ที่ตรงที่สุด และไม่ถูกจำกัดโดยโมเดลธุรกิจ SaaS แบบดั้งเดิม แต่ก็มีมูลค่าสูงที่สุด แข่งขันรุนแรงที่สุด และมีคุณภาพกำไรต่ำที่สุด — เสี่ยงสูง แต่ผลตอบแทนสูง

หลังจากวิเคราะห์บริษัททั้งสามแห่งนี้แล้ว ฉันจะมาแบ่งปันความคิดเห็นส่วนตัวของฉันให้ทุกคนฟัง

หากคุณให้ความสำคัญกับขอบเขตความปลอดภัยและชอบตรรกะการลงทุนตามมูลค่า Salesforce เป็นหุ้นที่มั่นคงที่สุดในแง่นี้ โดยมีอัตราส่วนราคาต่อรายได้ระยะหน้ากว่าสิบเท่า กระแสเงินสดเสรี 14.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ อนุญาตให้ซื้อคืนหุ้น 50 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และผลกำไรที่มั่นคง ทำให้มีขอบเขตความปลอดภัยที่ใหญ่ในการถือครอง อย่างไรก็ตาม อัตราการเติบโตของมันอยู่ที่เพียง 10% จึงอาจไม่มีศักยภาพในการเพิ่มราคาอย่างรุนแรง

หากคุณเห็นด้วยกับตรรกะของชั้นการกำกับดูแล AI Control Tower ServiceNow อาจเป็นบริษัทที่มีเรื่องราวเกี่ยวกับ AI ชัดเจนที่สุดในสามบริษัทนี้ ด้วยอัตราการเติบโตมากกว่า 20% อัตราการต่อสัญญา 97% หลายเท่าของราคาหุ้นล่วงหน้า 22 เท่า พร้อมการสนับสนุนจาก Jensen Huang ที่ออกมายืนยันต่อเนื่องสามปีซ้อน ราคาปัจจุบันยังคงมีมูลค่าที่คุ้มค่าในการซื้อ แต่เงื่อนไขคือคุณต้องยอมรับความเสี่ยงจากการรวมกิจการที่เข้มข้น และต้องรับผิดชอบต่อความผันผวนของราคาหุ้นในระยะสั้น

หากคุณต้องการความยืดหยุ่นสูงสุดและสามารถรับมือกับความผันผวนที่รุนแรงที่สุด Snowflake เป็นการเดิมพันที่ให้ผลตอบแทนสูง โดยความเสี่ยงหลักคือบริษัทยังไม่ทำกำไร ยังคงขาดทุนต่อเนื่อง อัตราการรักษารายได้สุทธิลดลง และคู่แข่ง Databricks อาจเข้าสู่ตลาดผ่านการระดมทุน IPO ในอนาคต ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงจุดอ้างอิงด้านมูลค่าของตลาดแพลตฟอร์มข้อมูลทั้งหมด ความผันผวนของความเสี่ยงนี้ค่อนข้างสูง

นอกเหนือจากสามบริษัทนี้ หากคุณต้องการหินถ่วงที่มั่นคงที่สุดในภาคซอฟต์แวร์ ไมโครซอฟต์ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด เพราะเป็นสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ที่ถูกขายทิ้งอย่างรุนแรงที่สุดในรอบนี้ แต่ที่นี่ฉันยังคงต้องเน้นอีกครั้งว่า นี่เป็นเพียงกรอบการตัดสินใจส่วนตัวของฉัน และไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุนใดๆ ผู้ลงทุนควรพิจารณาจากสถานะพอร์ตของตนเองอย่างรอบคอบ และตัดสินใจลงทุนตามการวิเคราะห์อย่างมีเหตุผล

สุดท้ายนี้ เรามาพิจารณาคำถามที่เราตั้งไว้ตั้งแต่ต้น: AI จะฆ่าอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ทั้งหมด หรือมอบโอกาสในการซื้อเข้าต่ำที่เกิดขึ้นทุกสิบปีให้กับเรา?

ความเห็นของฉันคือ แนวคิดที่ว่า AI กำลังฆ่าซอฟต์แวร์นั้นถูกลดทอนเกินไป สิ่งที่เกิดขึ้นจริงคือ AI กำลังแทนที่ซอฟต์แวร์ที่ขายแค่อินเทอร์เฟซฟังก์ชัน แต่ในขณะเดียวกันก็ให้รางวัลแก่แพลตฟอร์มที่ขายโครงสร้างพื้นฐานและการกำกับดูแล ไม่ใช่ซอฟต์แวร์ทั้งหมดจะถูกพลิกฟื้น

มันเหมือนกับตอนฟองสบู่อินเทอร์เน็ตระเบิดในปี 2000 เมื่อแนวโน้มหลักของตลาดคือ “อินเทอร์เน็ตจะทำลายบริษัทดั้งเดิมทั้งหมด” แต่สุดท้ายแล้ว บริษัทที่รอดชีวิตไม่ใช่แค่บริษัทอินเทอร์เน็ตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทดั้งเดิมที่รับเอาอินเทอร์เน็ตมาใช้เป็นรายแรกๆ และผสานเครื่องมืออินเทอร์เน็ตเหล่านี้เข้ากับธุรกิจของตน พวกเขาจึงสามารถเปลี่ยนผ่านสู่ยุคอินเทอร์เน็ตได้อย่างราบรื่น 20 ปีต่อมา เมื่อเรามองดูคลื่น AI ครั้งนี้ หลักการก็เหมือนกัน บริษัทซอฟต์แวร์ที่มีกำแพงกั้นที่แข็งแกร่ง มีข้อมูลสะสม และสามารถทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานของ AI สุดท้ายจะยังคงเป็นผู้ชนะรายใหญ่ที่สุด และในขณะนี้ พวกเขาอาจกำลังยืนอยู่ที่จุดเริ่มต้นของวัฏจักรการเติบโตรอบใหม่