เขียนโดย Chaoxiang Research
เมื่อวันที่ 4 มิถุนายนในช่วงเช้าตรู่ สถาบันวิจัยอิสระที่มีอิทธิพลมากที่สุดในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ SemiAnalysis ได้เผยแพร่รายงานเช้า
ข้อมูลหลักมีเพียงหนึ่งประโยค: ความจุ DRAM ของ SOCAMM ต่อชั้นของ NVIDIA Vera Rubin NVL72 อาจลดลงจากประมาณ 55TB ที่คาดไว้ก่อนหน้านี้ เหลือประมาณ 28TB โดยระบบ Rubin ส่วนใหญ่จะใช้โมดูล SOCAMM ขนาด 96GB แทนที่จะเป็น 192GB ซึ่งเป็นที่คาดการณ์กันทั่วไปในตลาด
หลังข่าวแพร่กระจาย ตลาดตอบสนองอย่างตรงไปตรงมา: ความต้องการหน่วยความจำลดลงครึ่งหนึ่ง ส่งผลลบต่อ Micron หุ้น MU ร่วงลงมากกว่า 10% ระหว่างวัน จากระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เมื่อวันก่อนที่ 1,089 ดอลลาร์สหรัฐ ร่วงลงเหลือ 971 ดอลลาร์สหรัฐ โดยมีมูลค่าตลาดหายไปเกิน 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในหนึ่งวัน
ความตื่นตระหนกนั้นเป็นเรื่องจริง แต่ปัญหาคือ ทิศทางของความตื่นตระหนกนั้นถูกต้องหรือไม่?
คำนวณบัญชีให้ชัดเจนก่อน
Vera Rubin NVL72 เป็นชั้นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI รุ่นแฟลกชิพรุ่นถัดไปของ NVIDIA แต่ละชั้นบรรจุ GPU Rubin 72 ตัวและ CPU Vera 36 ตัว ด้าน GPU ใช้ HBM4 ความจุ 288GB ต่อตัว ทั้งชั้นประมาณ 20.7TB ส่วนนี้ยังไม่เปลี่ยนแปลง สิ่งที่เปลี่ยนคือด้าน CPU
ทุก CPU Vera มีช่องเสียบ SOCAMM 8 ช่อง แต่ละช่องสามารถเสียบโมดูลที่มีความจุต่างกันได้ 仕仕ข้อมูลอย่างเป็นทางการจาก NVIDIA ที่เปิดเผยใน CES 2026 คือ “CPU Vera หนึ่งตัวรองรับสูงสุด 1.5TB LPDDR5X” ซึ่งสอดคล้องกับการเสียบโมดูล 192GB ครบ 8 ช่อง ดังนั้น 36 CPU จะได้รวมทั้งหมด 54TB
รายงานของ SemiAnalysis ระบุว่า: การตั้งค่าการส่งออกจริง มีแนวโน้มสูงที่จะไม่เต็มทั้งหมด ระบบส่วนใหญ่จะใช้โมดูล 96GB 8×96GB = 768GB ต่อ CPU 36 CPU จะได้ประมาณ 28TB
จาก 55TB ลดลงเหลือ 28TB ความจุลดลงเกือบครึ่งหนึ่ง ผู้เขียนหัวข้อหลอกจึงเขียนว่า “ความต้องการหน่วยความจำลดลงครึ่งหนึ่ง”
แต่การคำนวณนี้ ตลาดได้คำนวณตัวแปรสำคัญผิดพลาด
ช่องโหว่ของตรรกะความตื่นตระหนก
ประการแรก, SOCAMM ออกแบบมาเป็นแบบปลั๊กอิน ไม่ได้ถูกเชื่อมติดแน่น
นี่คือรายละเอียดทางเทคนิคที่ถูกละเลยมากที่สุดในเรื่องทั้งหมด ต่างจาก GB300 Blackwell Ultra ที่ใช้ LPDDR ที่เชื่อมติดกับเมนบอร์ด แพลตฟอร์ม Vera Rubin ใช้โมดูล SOCAMM2 ตามมาตรฐาน JEDEC ที่ถอดออกและเสียบเข้าได้ สามารถเปลี่ยนได้ขณะทำงาน และอัปเกรดในภายหลัง วันนี้ติดตั้ง 96GB พรุ่งนี้หากลูกค้าต้องการ สามารถถอดออกแล้วเปลี่ยนเป็น 192GB หรือแม้แต่ 256GB ได้ง่ายเหมือนการเปลี่ยนหน่วยความจำ
NVIDIA ได้เน้นการออกแบบนี้โดยเฉพาะใน CES 2026: เวลาการประกอบถาดการคำนวณทั้งหมดถูกลดจาก 2 ชั่วโมงเหลือเพียง 5 นาที การออกแบบแบบโมดูลาร์ สามารถบำรุงรักษา และอัปเกรดได้ เป็นหนึ่งในการพัฒนาสถาปัตยกรรมที่ใหญ่ที่สุดของ Vera Rubin เมื่อเทียบกับ Blackwell
การลดการตั้งค่าการขายเริ่มต้น ไม่ได้หมายถึงความต้องการที่หายไปชั่วคราว มันคล้ายกับกลยุทธ์ “ขึ้นรถก่อน แล้วค่อยซื้อตั๋ว”
ที่สอง เหตุผลที่ลดปริมาณไม่ใช่เพราะไม่ต้องการ แต่เป็นเพราะ “ไม่เพียงพอ”
ผู้ก่อตั้ง SemiAnalysis Dylan Patel กล่าวบนทวิตเตอร์ว่า: “ฉันชอบอย่างหนึ่ง นั่นคือคนที่แชร์รายงานของเรา มักจะตัดเนื้อหาส่วนใหญ่ในรายงานออกไป ซึ่งเกิดขึ้นบ่อยมาก”
ความคิดเห็นของผู้อ่านบน Digg เกี่ยวกับข่าวฉบับนี้ก็ชี้ให้เห็นอย่างชัดเจน: 77.8% ของความคิดเห็นเชื่อว่าการเผยแพร่ซ้ำเป็นการตัดตอนความหมายเพื่อดึงดูดความสนใจ
สิ่งที่ถูกละเลยคือพื้นหลัง
ปี 2026 การจัดหา LPDDR5X ทั่วโลกจะขาดแคลนอย่างรุนแรง เมมอรีได้ระบุอย่างชัดเจนในการประชุม Wolfe เมื่อปลายเดือนพฤษภาคมว่า ความต้องการหน่วยความจำสูงกว่าความสามารถในการผลิตอย่างมาก และสถานการณ์นี้คาดว่าจะยังคงดำเนินต่อไปหลังปี 2026 กำลังการผลิต HBM ทั้งหมดของเมมอรีสำหรับปีงบประมาณ 2026 ได้รับการขายหมดแล้ว ราคาเฉลี่ยของ DRAM เพิ่มขึ้นมากกว่า 110% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า และอัตรากำไรขั้นต้นพุ่งขึ้นไปแตะ 74% ซามซุงและ SK Hynix ก็ผลิตและขายได้เต็มกำลังการผลิตเช่นกัน
ในบริบทนี้ ปัญหาที่ NVIDIA เผชิญไม่ใช่ลูกค้าไม่ต้องการหน่วยความจำเพิ่มเติม แต่เป็น “ฉันไม่สามารถได้รับชิป LPDDR5X จำนวนมากพอที่จะเติมทุกสล็อต”
ลดค่าเริ่มต้นของ SOCAMM ต่อชั้นเรือนโดยพื้นฐานแล้วเป็นการจัดการซัพพลายเชนในเชิงวิศวกรรม: แทนที่จะทำให้การจัดส่งทั้งชั้นเรือนล่าช้าเนื่องจากหน่วยความจำไม่เพียงพอ ควรจัดส่งด้วยการตั้งค่าต่ำกว่าก่อน เพื่อให้พลังการคำนวณสามารถเปิดใช้งานได้เร็วที่สุด
นี่ไม่ใช่สัญญาณของการหดตัวของความต้องการ แต่ตรงกันข้าม นี่คือสัญญาณที่ความต้องการท่วมท้นอุปทาน
ثالثly, หน่วยความจำที่น้อยลง ≠ แร็คที่น้อยลง
ตลาดได้ทำการคูณง่ายๆ: หน่วยความจำต่อแร็กลดลงครึ่งหนึ่ง → ความต้องการทั้งหมดลดลงครึ่งหนึ่ง แต่โจทย์ข้อนี้ยังมีตัวแปรอีกตัวหนึ่ง: ปริมาณการขาย
หากแต่ละชั้น SOCAMM ลดจาก 55TB เป็น 28TB นิวเดียสามารถติดตั้งชั้นได้มากขึ้นภายใต้ข้อจำกัดของการจัดหา LPDDR5X เดียวกัน เดิมทีหน่วยความจำหนึ่งชุดเพียงพอสำหรับการติดตั้ง 100 ชั้น ขณะนี้เพียงพอสำหรับการติดตั้งใกล้เคียง 200 ชั้น
การใช้ LPDDR5X ทั้งหมดไม่ได้ลดลง แต่ถูกกระจายไปยังชั้นวางมากขึ้น สำหรับนิวเทียด นี่คือทางเลือกที่เป็นรูปธรรมเพื่อผลักดัน Rubin ออกสู่ตลาดให้เร็วขึ้น; สำหรับผู้ผลิตหน่วยความจำ ปริมาณคำสั่งซื้อรวมอาจไม่ลดลง
ยิ่งไปกว่านั้น ความต้องการหน่วยความจำด้าน CPU สำหรับฉากการให้เหตุผลมีความยืดหยุ่นสูงมาก ไม่ใช่ทุกงานโหลดที่ต้องการ LPDDR5X 1.5TB การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ใช้หน่วยความจำมากจริง แต่งานให้เหตุผลจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง agentic AI และการให้เหตุผลด้วยบริบทยาว หน่วยความจำ KV cache สามารถจัดสรรได้อย่างยืดหยุ่นระหว่าง HBM และ LPDDR ผ่าน NVLink-C2C สำหรับลูกค้าจำนวนมาก หน่วยความจำ 768GB ด้าน CPU ก็เพียงพอแล้ว
แล้วทำไม Micron ถึงลดลงอีก 10%?
เพราะ SemiAnalysis เป็นฟางก้านที่สองที่ทำให้อูฐล้ม
ฟางเส้นแรกคือ Broadcom ในช่วงก่อนเปิดตลาดหุ้นสหรัฐวันที่ 4 มิถุนายน Broadcom เปิดเผยผลการดำเนินงานไตรมาสที่ 2 ตัวเลขเองไม่เลว: รายได้ 22.19 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 48% เมื่อเทียบปีต่อปี และ Non-GAAP EPS อยู่ที่ 2.44 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเกินความคาดหมาย แต่ซีอีโอ Chen Fuyang ไม่ได้ปรับเพิ่มเป้าหมายรายได้ชิป AI ทั้งปีที่ 100,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ตลาดจึงรู้สึกว่า “ยังไม่พอ” หุ้น Broadcom ร่วงลง 15% และลากให้ภาคเซมิคอนดักเตอร์ทั้งหมดร่วงลงตามกัน
ในวันนั้น ไม่มีข่าวลบระดับบริษัทใดๆ เกี่ยวกับ Micron หลายสื่อ เช่น TipRanks, Motley Fool และ 24/7 Wall St. ต่างชี้ชัดว่า การลดลงครั้งนี้เป็นการตกเป็นเหยื่อของสถานการณ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง Micron ซึ่งเป็นสินทรัพย์หลักในห่วงโซ่หน่วยความจำ AI ได้รับผลกระทบจากอารมณ์การใช้จ่ายทุนด้าน AI คำแนะนำของ Broadcom ทำให้ตลาดทบทวนการคาดการณ์อัตราการเติบโตของทั้งห่วงโซ่อุปกรณ์ชิป AI
รายงานของ SemiAnalysis แพร่กระจายในวันเดียวกัน ให้ผู้ค้าที่กำลังมองหาเหตุผลในการขายอยู่แล้วมีเรื่องเล่าที่สมบูรณ์แบบ: ไม่เพียงแต่อารมณ์ด้าน AI โดยรวมจะอ่อนลง แต่ตัวเลขความต้องการหน่วยความจำยังลดลงด้วย
หุ้นที่มีมูลค่าตลาดหนึ่งล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 900% ในปีที่ผ่านมา และเพิ่งสร้างระดับสูงสุดใหม่เมื่อวานนี้ ในจุดนี้ หัวข้อข่าวเชิงลบใดๆ ก็เป็นตัวกระตุ้นให้ทำกำไรออกจากการถือครอง การปanic ไม่จำเป็นต้องถูกต้อง แค่มีข้ออ้างก็เพียงพอ
การวิเคราะห์แนวโน้มตลาด
สามการตัดสิน
ประการแรก รายงานของ SemiAnalysis นั้นถูกต้อง แต่ตลาดตีความผิด การตั้งค่า SOCAMM ค่าเริ่มต้นของ Rubin NVL72 น่าจะต่ำกว่าค่าสูงสุดทฤษฎีจริงๆ ซึ่งถูกกำหนดโดยความเป็นจริงของห่วงโซ่อุปทานและความยืดหยุ่นของความต้องการลูกค้า แต่ระหว่าง “การลดการตั้งค่าเริ่มต้น” กับ “ความต้องการหน่วยความจำลดลง” นั้นมีโครงสร้างแบบโมดูลาร์ที่สามารถอัปเกรดได้ และความเป็นจริงของอุตสาหกรรมที่ความต้องการสูงกว่าอุปทานอย่างมาก
ที่สอง ความเสี่ยงหลักของ Micron ในขณะนี้ไม่ได้อยู่ที่ SOCAMM แต่อยู่ที่ HBM4 SemiAnalysis รายงานเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ว่า ในคำสั่งซื้อ HBM4 สำหรับแพลตฟอร์ม Rubin ของ NVIDIA สัดส่วนของ Micron เป็นศูนย์ โดย SK Hynix ได้ 70% และ Samsung ได้ 30% แม้ว่า Micron จะประกาศว่าเริ่มผลิตและจัดส่ง HBM4 แล้วในเดือนมีนาคม แต่สัดส่วนตลาดที่คาดการณ์ไว้จะอยู่ที่เพียง 18% ในทางกลับกัน ตำแหน่งของ Micron ในด้าน SOCAMM ยังคงมั่นคงมาก: เป็นผู้ผลิตรายแรกที่เปิดตัว SOCAMM2 ขนาด 256GB และเป็นพันธมิตรหลักของ NVIDIA ในโซลูชัน SOCAMM มาตลอดห้าปีที่ผ่านมา การลดการใช้งาน SOCAMM จึงมีผลกระทบต่อ Micron น้อยกว่ามากเมื่อเทียบกับการถูกกีดกันออกจากตลาด HBM4
ที่สาม ลักษณะของการปรับตัวลดครั้งนี้คือการขายทำกำไรจากหุ้นที่มีมูลค่าตลาดล้านล้านดอลลาร์หลังจากแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ซึ่งถูกกระตุ้นโดยตัวเร่งสองปัจจัยอิสระ บริษัท Broadcom สร้างผลกระทบทางอารมณ์ ส่วน SemiAnalysis ให้ข้อมูลเชิงเรื่องราว ทั้งสองปัจจัยร่วมกันทำให้หุ้นที่พุ่งขึ้น 9 เท่าในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ปรับตัวลดลง 10% จากมุมมองการซื้อขาย นี่ไม่ใช่ “ความตื่นตระหนก” แต่เป็น “เรื่องปกติ”
ดีแลน แพเทล พูดถูก: คนส่วนใหญ่ที่แชร์รายงานของเขา แท้จริงแล้วมองข้ามส่วนที่สำคัญที่สุดของรายงาน
สิ่งที่อันตรายที่สุดในการลงทุนในเซมิคอนดักเตอร์ ไม่ใช่การคาดการณ์ผิดทิศทาง แต่คือการมองเห็นหัวข้อถูกต้อง แต่คำนวณสูตรผิด