เมื่อไม่นานมานี้ ในงานประชุมการลงทุนที่มีชื่อเสียงของวอลล์สตรีท — งาน Sohn Conference 2026 ผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนด้านเทคโนโลยีและหัวหน้านักลงทุนของ Atreides Management คือ Gavin Baker ได้รับการสัมภาษณ์พิเศษ

เบเกอร์เคยจัดการสินทรัพย์มากกว่า 17 พันล้านดอลลาร์สหรัฐที่ฟิเดลิตี้ และเป็นนักลงทุนผู้เชี่ยวชาญในสาขาเซมิคอนดักเตอร์

เขาได้เสนอข้อสรุปบางประการที่ท้าทายความเห็นที่แพร่หลายในตลาดในการสัมภาษณ์: ชิป AI ที่ถูกประเมินต่ำเกินไปที่สุดในขณะนี้คือ Trainium ของ亚马逊; กลยุทธ์การขยายกำลังการผลิตที่ระมัดระวังของ TSMC กำลังช่วยป้องกันฟองสบู่ในอุตสาหกรรม; และพลังการประมวลผลในวงโคจรอวกาศจะพิสูจน์ความเป็นไปได้ภายในสองปีข้างหน้า และเริ่มกระทบต่ออุตสาหกรรมสนับสนุนศูนย์ข้อมูลบนพื้นดินภายในสิ้นทศวรรษนี้

เขาแสดงความเห็นว่า เขาจะไม่มีวันขายสั้น Google หรือ Broadcom แต่เขาเชื่อว่า Trainium ตอนนี้ถูกประเมินค่าต่ำเกินไป

Trainium ถูกประเมินค่าต่ำกว่าความเป็นจริงมากกว่าสิ่งอื่นใด Trainium มีความหมายต่อปี 2026 โดยเฉพาะหลังจาก Trainium 3 เริ่มผลิตจำนวนมากในช่วงครึ่งหลังของปีนี้ คล้ายกับที่ TPU มีความหมายต่อปี 2025 หากใครตอนนี้มองว่า TPU น่าสนใจ ลองตรวจสอบรายงาน 13F ของพวกเขาดูว่าพวกเขามีการถือหุ้น Lumentum หรือ Celestica หรือไม่—นี่คือสินทรัพย์ที่ดีที่สุดสองตัวสำหรับการลงทุนใน TPU ผมถือหุ้นหนึ่งในนั้น จึงรู้สึกมั่นใจในการพูดเรื่องนี้

เขายังกล่าวว่า TSMC ไม่ยอมขยายกำลังการผลิตเร็วเท่าที่ Huang Renxun ต้องการ “Huang Renxun ไปเยือน TSMC ทุกสามเดือน และพวกเขาขยายกำลังการผลิตประมาณ 5% Huang Renxun ต้องการให้พวกเขาเพิ่มกำลังการผลิตเป็นสองหรือสามเท่า หากกำลังการผลิตจริงๆ เพิ่มเป็นสองหรือสามเท่า NVIDIA อาจขายชิปได้ประมาณ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปีหน้า—ฉันพูดอย่างจริงจัง”

เกี่ยวกับวัฏจักรหน่วยความจำ Baker กล่าวว่า จากการพิจารณาวัฏจักรหน่วยความจำทุกช่วงในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา ตอนนี้เป็นเวลาที่ควรขายหน่วยความจำ 100%

ฉันเคยเป็นนักวิเคราะห์ของ Micron ในปี 2000 จำได้ว่าเคยไปเข้าร่วมวันนักวิเคราะห์ที่ Sun Valley และเคยผ่านวัฏจักรหน่วยความจำหลายรอบแล้ว จากแนวโน้มในอดีต ตอนนี้ถึงเวลาที่ควรขายแล้ว

อย่างไรก็ตาม มีหนึ่งวัฏจักรที่ไม่ควรขายเลย—นั่นคือช่วงกลางทศวรรษ 1990 ซึ่งเป็นวัฏจักรการผลิตครั้งสุดท้ายที่แท้จริงตามที่ฉันคิด ถ้าเทียบกับวัฏจักรนั้น ตอนนี้เราอาจยังอยู่ในระยะเริ่มต้นอย่างมาก

เกี่ยวกับรายได้จาก AI Baker กล่าวว่า โครงสร้างแรงงานของบริษัทใน S&P 500 จะเผชิญกับ “การปรับเปลี่ยนครั้งใหญ่” แต่รูปแบบการตั้งราคาของ AI ที่เปลี่ยนจากแบบ “รายเดือน” เป็นแบบ “คิดตามการใช้งาน” จะทำให้รายได้เติบโตเร็วกว่าที่ตลาดคาดไว้—เขาเปรียบเทียบกับรูปแบบการทำกำไรของอุตสาหกรรมการโทรทางโทรศัพท์มือถือในอดีตที่คิดค่าบริการตามนาทีเมื่อเกินแพ็กเกจ

เขายังกล่าวว่า การอ่านหนังสือมีความสำคัญอย่างยิ่ง และเน้นย้ำว่าเขาแทบไม่ได้นัดพบผู้บริหารของบริษัทจดทะเบียนอีกต่อไป—ผู้บริหารเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนอย่างเข้มงวดมาก และคำพูดของพวกเขาจะไม่เกินขอบเขตของการประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับงบการเงินหรือเอกสาร 10-Q

และฉันอ่านเอกสารเหล่านี้เร็วกว่าการพูดของพวกเขามาก นี่คือเนื้อหาที่สรุปโดยตัวแทนการบ้านการลงทุน (WeChat ID: touzizuoyeben) ที่ได้จัดทำไว้เพื่อแบ่งปันให้ทุกคน:

Amazon Trainium: ชิป AI ที่ถูกตลาดประเมินต่ำเกินไป

ในระหว่างการสัมภาษณ์เบเกอร์ แจส คาอิรา หุ้นส่วนอาวุโสของแบล็คสโตน กรุ๊ป ถามว่า ในบรรดาคู่แข่งของนิวเดีย — TPU ของกูเกิล, Trainium ของอะเมซอน, Gaudi ของอินเทล — ตัวใดที่ตลาดประเมินค่าต่ำที่สุด? เบเกอร์ตอบว่า: “Trainium ไม่ต้องสงสัยเลย”

เขาได้ให้ตรรกะทางเทคนิคที่ชัดเจน โมเดล AI ชั้นนำในปัจจุบันทั้งหมดใช้สถาปัตยกรรมที่เรียกว่า “Mixture of Experts” (MoE) เพื่อทำการอนุมานโมเดลเหล่านี้ จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่เรียกว่า “Switched Scaleup Network”

เบเกอร์กล่าวว่า: "ขณะนี้ทั่วโลกมีเพียงสองบริษัทที่มีเครือข่ายขยายแบบสวิตช์ที่ใช้งานอยู่ — หนึ่งคือที่ขับเคลื่อน GPU ของ NVIDIA อีกหนึ่งคือ Amazon Trainium"

นี่คืออุปสรรคทางเทคนิคที่มักถูกมองข้าม ซีพียูของกูเกิลไม่มีความสามารถเทียบเท่าในด้านนี้—เบเกอร์ชี้ให้เห็นรายละเอียดหนึ่งว่า: “กูเกิลเป็นผู้สร้างการทดสอบมาตรฐาน ML Perf แต่พวกเขาก็ไม่ส่งผลลัพธ์ของ TPU ไปยังการทดสอบมาตรฐานของตัวเอง คุณสามารถเห็นได้ว่าเรื่องนี้ทำให้เจนสัน (ฮวง เหรินซวน) หงุดหงิด”

เบเกอร์ยังประเมินว่า หลังจาก Trainium 3 ผลิตจำนวนมากในครึ่งหลังของปีนี้ ตำแหน่งของ Trainium ในปี 2026 จะเทียบเท่ากับตำแหน่งของ TPU ในปี 2025 เขาบอกว่าเขาเคยลงทุนในบริษัทซัพพลายเชน TPU เช่น Celestica 「ฉันรู้สึกว่าฉันมีสิทธิ์ที่จะพูดแบบนี้」

เขาเสริมว่า: “ฉันจะไม่มีวันขายสั้น Google หรือ Broadcom แต่ฉันเชื่อว่า Trainium ตอนนี้ถูกประเมินค่าต่ำเกินไป”

ศูนย์ข้อมูลอวกาศ: จะเห็นผลภายใน 2 ปี แย่งส่วนแบ่งตลาดก่อนสิ้นสุดทศวรรษนี้

หัวข้ออีกประเด็นหนึ่งที่ได้รับความสนใจในบทสนทนานี้คือ “Orbital Compute” — แนวคิดในการตั้งศูนย์ข้อมูลในอวกาศ

Khaira ถาม Baker: งานนี้จะสามารถเชิงพาณิชย์ได้จริงเมื่อไหร่?

คำตอบของเบเกอร์ให้ระยะเวลาที่ชัดเจน: “ฉันคิดว่าในอีกสองปีข้างหน้า ความเป็นไปได้และประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของมันจะได้รับการพิสูจน์ ภายในสิ้นทศวรรษนี้ มันจะเริ่มครองส่วนแบ่งตลาดที่มีนัยสำคัญ”

เหตุผลอยู่ที่ศูนย์ข้อมูลบนพื้นดินเผชิญกับข้อจำกัดหลักสองประการ: ไฟฟ้าและการระบายความร้อน ในขณะที่ในอวกาศ ไฟฟ้ามาจากการรับแสงอาทิตย์ และการระบายความร้อนมาจากร่องเงาของดาวเทียม

เบเกอร์อธิบายภาพการออกแบบดาวเทียมของผู้ให้บริการคำนวณวงโคจรที่เป็นไปได้แห่งหนึ่ง: แผ่นระบายความร้อนยาวสามถึงสี่ร้อยฟุต ตัวดาวเทียมเป็นเพียงชั้นวางอุปกรณ์—สูง 8 ฟุต กว้าง 2.5 ฟุต และลึก 4 ฟุต—ชั้นวางหลายชั้นเชื่อมต่อกันด้วยเลเซอร์เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลเสมือน แผ่นระบายความร้อนถูกวางไว้ด้านหลังเงาของชั้นวาง

เขาชี้ให้เห็นว่า เมื่อเส้นทางนี้สามารถดำเนินการได้ ผู้ผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าและระบบระบายความร้อนสำหรับศูนย์ข้อมูลภาคพื้นดินจะได้รับผลกระทบมากที่สุด: “บริษัทอุตสาหกรรมที่ขยายการผลิตอย่างมหาศาลเพื่อสนับสนุนการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล อาจต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ความต้องการหยุดลงทันที”

เขายังเน้นว่าศูนย์ข้อมูลบนพื้นดินที่สร้างเสร็จแล้วยังคงมีคุณค่า การฝึกอบรมและการเรียนรู้แบบเสริมแรงยังจะดำเนินการบนพื้นดินต่อไป “ฉันไม่สามารถจินตนาการได้ว่าในอีกเจ็ดปีข้างหน้าเราจะไม่สร้างศูนย์ข้อมูลบนพื้นดินอีกเลย” แต่ทิศทางของความต้องการเพิ่มเติมกำลังถูกกำหนดใหม่

“ผู้สูงอายุผู้ดื้อดึง” ของ TSMC: กำลังช่วยป้องกันฟองสบู่ของตลาดโลก

มีคำถามทั่วไปในตลาดว่า: การลงทุนใน AI จะกลายเป็นการฟองสบู่อินเทอร์เน็ตอีกครั้งหรือไม่?

คำตอบของเบเกอร์คือ: ครั้งนี้อาจแตกต่างออกไป และเหตุผลนั้นไม่คาดคิด—การบริหารของ TSMC ที่ระมัดระวัง

เขาบอกว่า ในประวัติศาสตร์ ทุกครั้งที่มีเทคโนโลยีใหม่สำคัญเกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นรถไฟ คลอง คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล อินเทอร์เน็ต หรือ AI แทบจะไม่มีข้อยกเว้นเลยที่จะเกิดฟองสบู่ นักลงทุนตื่นเต้นกับเทคโนโลยีใหม่ ความเห็นพ้องต้องกันในตลาดเกิดขึ้น ฟองสบู่ถูกเป่าขึ้น และในที่สุดก็ใช้เงินจากฟองสบู่เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน—อินเทอร์เน็ตก็เดินทางมาถึงจุดนี้เช่นกัน

เราไม่ต้องการฟองสบู่ ฟองสบู่นั้นแย่ การผ่านช่วงฟองสบู่นั้นเจ็บปวด และยิ่งเจ็บปวดกว่าเมื่อฟองสบู่ระเบิด

แต่ครั้งนี้เขา “มองในแง่ดี” ว่าเราอาจหลีกเลี่ยงฟองสบู่ได้ เนื่องจากข้อจำกัดทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริง—การขาดแคลนวัตต์ (พลังงานไฟฟ้า) และวีเฟอร์ (Wafer)

วิกฤตการขาดแคลนวีเฟอร์อยู่ที่ท่าทีของ TSMC เบเกอร์กล่าวว่า: “TSMC ถูกบริหารโดยผู้สูงอายุที่ดื้อรั้นซึ่งมีอายุมากกว่า 70 ปี” (เขาตามด้วยการล้อเล่นว่า 70 ปีคืออายุใหม่ของ 50 ปี ในขณะที่เขาเองอายุ 50 ปี)

กลุ่มคนเหล่านี้เคยผ่านช่วงเวลาที่เซมิคอนดักเตอร์ของไต้หวันตามรอยอินเทล ซึ่งถูกมองว่าเป็น “ความฝันที่เป็นไปไม่ได้ในชีวิตนี้” จนสามารถทำสำเร็จด้วยเวลาทั้งชีวิตของพวกเขา พวกเขาเข้าใจดีว่าฟองสบู่และการล่มสลายครั้งใดครั้งหนึ่งหมายถึงอะไรต่อ TSMC

ดังนั้น พวกเขาจึงไม่ยอมผลิตเพิ่มอย่างรวดเร็วตามที่ฮวง เหรินซว่ันต้องการ

ฮวง เหรินซวินไปที่ TSMC ทุกสามเดือน พวกเขาเพิ่มกำลังการผลิตประมาณ 5% ฮวง เหรินซวินต้องการให้กำลังการผลิตเพิ่มเป็นสองเท่าหรือสามเท่า หากกำลังการผลิตจริงๆ เพิ่มเป็นสองเท่าหรือสามเท่า NVIDIA อาจขายชิปได้ประมาณ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปีหน้า—ฉันพูดอย่างจริงจัง แต่อีกด้านหนึ่งของเรื่องนี้อาจเจ็บปวดมากสำหรับทุกคน

ข้อสรุปของเบเกอร์คือ: ผู้สูงอายุเหล่านี้ ผ่านการบังคับใช้ข้อจำกัดทางกายภาพที่มีอยู่จริงในโลกแห่งความเป็นจริง ได้ช่วยทุกคนหลีกเลี่ยงฟองสบู่อย่างเป็นรูปธรรม—และข้อจำกัดเช่นนี้ไม่เคยมีมาก่อนในปฏิวัติเทคโนโลยีครั้งใดมาก่อน

Memory cycle and AI revenue surge

ในบทสนทนา Baker ยังได้กล่าวถึงการวิเคราะห์สองข้อที่น่าสนใจ

เกี่ยวกับวงจรหน่วยความจำ: ราคาหน่วยความจำได้เพิ่มขึ้น 60% ถึง 70% ในปีนี้ กำไรขั้นต้นของ Micron อาจสูงกว่า 60% ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยในอดีตอย่างมาก (ประมาณ 16%)

เบเกอร์ยอมรับว่า ตามรูปแบบวงจรหน่วยความจำในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา «ตอนนี้ควรขายหุ้นหน่วยความจำ 100%» แต่เขาเชื่อว่าครั้งนี้อาจคล้ายกับวัฏจักรกำลังการผลิตที่แท้จริงในช่วงกลางทศวรรษ 1990 «เราอาจยังอยู่ในช่วงต้น» และไม่ควรใช้แบบจำลองในอดีตอย่างง่ายๆ

เกี่ยวกับขนาดรายได้จาก AI: เบเกอร์ประเมินว่า ระยะเวลาที่ OpenAI และ Anthropic จะมีรายได้รวมถึง 200,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ไม่ได้อยู่ไกลอีกต่อไป

เขาอ้างคำพูดของฮวง เรินซวิน: ฮวง เรินซวินต้องการให้วิศวกรที่เก่งที่สุดของเขามีค่าใช้จ่ายบน AI token อย่างน้อยครึ่งหนึ่งของเงินเดือน

เบเกอร์เชื่อว่าแนวโน้มนี้หมายความว่าโครงสร้างแรงงานของบริษัทใน S&P 500 จะต้องเผชิญกับ “การปรับเปลี่ยนครั้งใหญ่” แต่รูปแบบการกำหนดราคาของ AI ที่เปลี่ยนจากแบบรายเดือนเป็นแบบคิดตามปริมาณจะทำให้รายได้เติบโตเร็วกว่าที่ตลาดคาดไว้ — เขาเปรียบเทียบกับรูปแบบการทำกำไรของอุตสาหกรรมการโทรทางโทรศัพท์เคลื่อนที่ในอดีตที่คิดค่าบริการตามนาทีเมื่อเกินแพ็กเกจ

หลักการลงทุน: การอ่านหนังสือ การรับรู้รูปแบบ และจดหมายฉบับหนึ่งที่เขียนผิด

ในการสัมภาษณ์ Khaira ยังถาม Baker ว่าข้อได้เปรียบในการลงทุนของเขามาจากที่ใด

คำตอบของเบเกอร์สั้นกระชับ: “อ่านหนังสือ สำคัญที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย” เขาบอกว่าแทบไม่ได้นัดพบผู้บริหารบริษัทจดทะเบียนอีกแล้ว — “พวกเขาได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีเยี่ยม ไม่เคยพูดอะไรที่ไม่ได้อยู่ในรายงานการประชุมทางโทรศัพท์หรือ 10-Q และฉันอ่านเร็วกว่าพวกเขาพูดมาก”

เขาเปิดเผยว่าหนึ่งในบทเรียนที่เจ็บปวดที่สุดในอาชีพของเขาคือการเขียนจดหมายถึงคณะกรรมการบริษัทเพื่อเรียกร้องให้ซื้อคืนหุ้น แต่บริษัทนั้นกลับล้มละลายหลังจาก 18 เดือน “นี่คือบทเรียนถาวรเกี่ยวกับเลเวอเรจสูง—บางครั้งไม่ใช่ทุกอย่างที่จะเป็นไปตามแผน”

เบเกอร์กล่าวว่า สิ่งที่เขาพยายามเอาชนะมาตลอดชีวิตการทำงานของเขา คือคำพูดของปีเตอร์ ลินช์ ที่ว่า “ถอดวัชพืชออกและรดน้ำดอกไม้” นั่นคือ ขายสินทรัพย์ที่ขาดทุนและถือครองสินทรัพย์ที่ทำกำไร แต่ด้วยเหตุผลบางอย่าง มันกลับยากมากสำหรับเขา

เบเกอร์ไวต่อการประเมินมูลค่าอย่างมาก และเป็นนักลงทุนแบบย้อนแย้งโดยธรรมชาติ รายการหุ้นที่อยู่ที่จุดต่ำสุดใน 52 สัปดาห์คือสถานที่ที่เขารู้สึกสบายใจที่สุด เขาเปิดเผยว่าเขาจับหุ้นหน่วยความจำไว้อย่างแน่นหนามาโดยตลอด แต่นี่คือการฝึกฝนตลอดชีวิต ทุกปีเขาพยายามก้าวหน้าเล็กน้อยในด้านนี้