ฮวง เหรินซวิน กล่าวในการประชุมโทรคมนาคมรายงานผลล่าสุดว่า ค่าใช้จ่ายรายปีสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI จะพุ่งแตะ 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเป็นสี่เท่าของความเห็นร่วมของวอลล์สตรีท เงินจำนวนนี้ในที่สุดจะตกมาถึงคนทั่วไปในรูปแบบของค่าไฟฟ้า ค่าสมัครสมาชิก หรือแม้แต่ตำแหน่งงาน
ผู้เขียนบทความ แหล่งที่มา: ซินจื้อหยวน
NVIDIA ตอนนี้มีมูลค่า 5.7 ล้านล้านดอลลาร์
ตัวเลขนี้เกินกว่าการคาดการณ์ GDP ทั้งปีของเยอรมนีในปี 2026 ที่ 5.45 ล้านล้านดอลลาร์
บริษัทขายชิปแห่งหนึ่ง มีมูลค่าสูงกว่าเศรษฐกิจที่ใหญ่ที่สุดของยุโรป
ในคืนวันที่ 20 พฤษภาคม นิวเดียได้เปิดเผยรายงานผลการดำเนินงานไตรมาสที่ 1 ของปีงบประมาณ 2027 โดยมีรายได้ 81.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 85% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน และทำผลงานเหนือความคาดหวังของวอลล์สตรีทอย่างทั่วถึง
ธุรกิจศูนย์ข้อมูลมีส่วนร่วม 75.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 92% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน คิดเป็นสัดส่วนเกิน 90% ของรายได้รวม
กำไรสุทธิ 58.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าเมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน
ที่น่าประหลาดใจยิ่งกว่านั้นคือคำแนะนำสำหรับไตรมาสหน้าที่อยู่ที่ 91,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดการณ์กว่า 4,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
นอกจากนี้ NVIDIA ยังเพิ่มวงเงินซื้อคืนหุ้นอีก 80,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
บริษัทนี้ทำเงินจนไม่รู้จะใช้ยังไง
4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ เงินของใครกันแน่?
ตัวเลขรายงานผลการดำเนินงานเป็นเพียงของเริ่มต้นเท่านั้น
การวิเคราะห์ที่ Huang Renxun กล่าวออกมาในการประชุมทางโทรศัพท์ถัดมา จึงเป็นสิ่งที่น่าทึ่งอย่างยิ่ง
การใช้ทุนด้าน AI ของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่มาก hiện อยู่ที่ 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี และจะเพิ่มขึ้นเป็น 3 ถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ
ความคาดหวังของตลาดวอลล์สตรีทคืออะไร?
การสรุปของ Laura Martin นักวิเคราะห์จาก Needham แสดงว่า ผู้คนเชื่อว่าค่าใช้จ่ายด้านทุนของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่จะแตะระดับ 1.03 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2028
The number Huang Renxun mentioned is four times this consensus.
CFO ของ NVIDIA คือ Colette Kress ได้ให้เส้นเวลาว่า ค่าใช้จ่ายประจำปีสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI 有望สูงถึง 3 ถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐก่อนปี 2030
นักวิเคราะห์ของ Needham ลอรา มาร์ติน ให้ความเห็นในรายงานการวิจัยว่า วิสัยทัศน์ของฮวง เรินซุนแตกต่างจากภาพที่ผู้ให้บริการคลาวด์อธิบายไว้ และน่าสนใจยิ่งกว่า
เงินได้ถูกเผาไปแล้ว
ในไตรมาสแรก ค่าใช้จ่ายด้านทุนของกูเกิลอยู่ที่ 35.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า; แอมะซอนอยู่ที่ 44.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ สูงที่สุดในจำนวนสี่บริษัท; ไมโครซอฟท์อยู่ที่ 30.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 84% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า
Meta ปรับงบประมาณการใช้ทุนทั้งปีขึ้นเป็น 125,000 ถึง 145,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่ตลาดตอบกลับด้วยการลดราคาหุ้นลง 9.25% ในวันถัดไป
ทั้งสี่แห่งรวมกัน คาดว่าจะใช้จ่าย 725 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026
ธนาคารอเมริกาคาดการณ์ว่า ผู้ให้บริการคลาวด์จะออกหนี้รวมถึง 175 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปีนี้ ซึ่งเป็นหกเท่าของระดับเฉลี่ยรายปีในห้าปีที่ผ่านมา
4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐหมายถึงอะไร?
เท่ากับประมาณ GDP ของญี่ปุ่นในหนึ่งปี
เงินนี้สุดท้ายแล้วต้องหาผลตอบแทนกลับมาจากที่ใดที่หนึ่ง
ใบแจ้งค่าไฟของคุณกำลังจ่ายให้กับ AI
การพนันครั้งใหญ่นี้ฟังดูเหมือนห่างไกล แต่มันกำลังเปลี่ยนชีวิตของคนทั่วไปแล้ว ตั้งแต่ค่าไฟฟ้า
จอห์น สไตน์แบค ผู้อยู่อาศัยในรัฐเวอร์จิเนีย ได้รับใบแจ้งค่าไฟฟ้า 281 ดอลลาร์สหรัฐในเดือนมกราคม 2026 ขณะที่เขาจ่ายไปเพียงประมาณ 100 ดอลลาร์ในเดือนก่อนหน้า
เขาอยู่ในบ้านหลังนี้มากกว่า 40 ปี แต่ไม่เคยเห็นการเพิ่มขึ้นแบบนี้มาก่อน
เวอร์จิเนียเป็นพื้นที่ที่มีศูนย์ข้อมูลหนาแน่นที่สุดในสหรัฐอเมริกา โดยศูนย์ข้อมูลเพียงแห่งเดียวในปี 2024 ได้ใช้พลังงานใกล้เคียง 40% ของทั้งรัฐ
นี่ไม่ใช่กรณีเดียว
https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/
ตามการวิจัยของ SemiAnalysis พื้นที่เครือข่ายไฟฟ้า PJM ซึ่งครอบคลุมรัฐทางตะวันออกของสหรัฐอเมริกา 13 รัฐและประชากร 67 ล้านคน ค่าไฟฟ้าสำหรับครัวเรือนในปี 2026 เพิ่มขึ้นเฉลี่ยประมาณ 15% เมื่อเทียบกับก่อนยุคศูนย์ข้อมูล AI
ข้อมูลจากหน่วยงานพลังงานระหว่างประเทศแสดงว่า ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่พิเศษแห่งหนึ่งใช้ไฟฟ้าเทียบเท่ากับครัวเรือน 100,000 หลัง
โครงการ Hyperion ของ Meta ที่วางแผนไว้ในรัฐลุยเซียนาต้องการไฟฟ้าอย่างน้อย 5 กิกะวัตต์ ซึ่งมากกว่าการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดของเมืองนิวออร์ลีนส์สามเท่า
โดยคาดการณ์ว่าจนถึงปี 2028 การใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาจะคิดเป็น 12% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดในประเทศ
โดยคาดการณ์ว่าค่าไฟฟ้าทั่วสหรัฐอเมริกาจะเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 8% ภายในปี 2030
บัญชีนี้ง่ายมาก ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต้องสร้างโรงงาน AI โรงงานต้องใช้ไฟฟ้า ต้นทุนการขยายกำลังการผลิตไฟฟ้าจะถูกแบกรับโดยใคร?
คำตอบในขณะนี้คือ ทุกคน
พนักงาน AI 100 คนล้อมรอบคุณ
ค่าไฟฟ้าเป็นเพียงบทนำ
ฮวง เหรินซวิน อธิบายภาพที่ใหญ่กว่าในงานประชุมโทรศัพท์รายงานผลการดำเนินงาน: โลกมีผู้ใช้มนุษย์ 1 พันล้านคน และในอนาคต โลกจะมี Agent หลายพันล้านตัว โดยแต่ละ Agent จะสร้าง Agent ย่อยขึ้นมา
นี่ไม่ใช่การพูดเล่นๆ
เขาให้ตัวเลขที่ชัดเจนขึ้นในการประชุม GTC เมื่อเดือนมีนาคมปีนี้ โดยคาดการณ์ว่าในอีกสิบปีข้างหน้า NVIDIA จะมีพนักงานมนุษย์ 75,000 คน และมี Agent 7.5 ล้านตัว หรือประมาณ 100 ตัวต่อคน
การสำรวจของแมคกินซีย์เมื่อเดือนพฤศจิกายนปีที่แล้วพบว่า 62% ขององค์กรได้เริ่มทดลองใช้ Agent
แอนเดรย์ คาร์พาธี ได้ทำการทดลองโดยให้ตัวแทนปรับปรุงกระบวนการฝึกโมเดลภาษาขนาดเล็ก ตัวแทนได้รันการทดลอง 700 ครั้งภายในสองวัน และค้นพบแนวทางการปรับปรุง 20 วิธี
https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079
แต่ที่นี่มีความจริงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
ความน่าเชื่อถือของตัวแทนยังห่างไกลจากความพร้อมที่จะปล่อยให้มันทำงานเอง
ตัวแทนของบริษัทหนึ่งได้ลบฐานข้อมูลการผลิตทั้งหมดภายใน 9 วินาทีหลังจากได้รับสิทธิ์เพิ่มเติม ข้อมูลลูกค้า บันทึกการจอง และสำรองข้อมูลถูกลบหมด
ซีอีโอของ ServiceNow บิล แมคเดอร์ม็อตต์ กล่าวตรงๆ ว่า ความสามารถในการกำกับดูแลคือเส้นชีวิตหรือความตาย
ความต้องการด้านการคำนวณของเอเจนต์ยังเพิ่มความต้องการพลังการประมวลผลต่อไป
ฮวง เหรินซวน เปิดเผยว่า ปริมาณการคำนวณที่จำเป็นสำหรับ Agentic AI เพิ่มขึ้น 1,000% เมื่อเทียบกับ Generative AI เมื่อสองปีก่อน
แพลตฟอร์ม Vera Rubin รุ่นถัดไปของ NVIDIA ถูกออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้ โดยต้นทุนโทเค็นการให้บริการลดลงเหลือหนึ่งในสิบของ Blackwell และจำนวน GPU ที่ต้องใช้สำหรับการฝึกโมเดลขนาดเดียวกันลดลงเหลือหนึ่งในสี่
ห้องปฏิบัติการชั้นนำ เช่น Anthropic, Meta, OpenAI และ Mistral AI ได้ประกาศอย่างเป็นทางการแล้วว่าจะฝึกโมเดลรุ่นถัดไปบน Rubin
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform
ในมุมมองนี้ การคาดการณ์โครงสร้างพื้นฐาน 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐกลับไม่ถือว่าสูงเกินไป
ด่านเก็บค่าผ่านทางสู่ AGI
ตัวเลขทั้งหมด การลงทุนทั้งหมด ล้วนชี้ไปสู่จุดหมายเดียวกัน
เมื่อต้นทุนการประมวลผลลดลง 10 เท่า ขนาดของโมเดลยังคงขยายตัวต่อไป และตัวแทนนับพันล้านตัวทำงานอย่างอิสระและร่วมมือกัน จุดสิ้นสุดของเส้นโค้งเทคโนโลยีนี้มีชื่อเดียวเท่านั้น คือ AGI ไกลกว่านั้นอีกคือ ASI ปัญญาประดิษฐ์ siêu
การลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในที่สุดแล้วก็คือการสร้างทางด่วนที่นำไปสู่ AGI
ฮวน เหรินซว่อก วางเดิมพันว่า จุดหมายปลายทางของเส้นทางนี้มีมูลค่าสูงพอที่จะทำให้การลงทุนทั้งหมดตามทางกลายเป็นเศษเล็กเศษน้อย
หาก AGI จริงๆ แล้วมาถึงในช่วงสิ้นสุดทศวรรษนี้ การอภิปรายทั้งหมดเกี่ยวกับว่า “การลงทุนใน AI จะคืนทุนได้หรือไม่” จะกลายเป็นเรื่องไม่เกี่ยวข้อง
ระบบสามารถดำเนินการภารกิจทางปัญญาเกือบทั้งหมดด้วยตนเอง คุณค่าทางเศรษฐกิจของมันจะเปลี่ยนนิยามของ “อัตราผลตอบแทน” เอง
ในเวลานั้น ปัญหาเดียวคือ “ใครมีสิทธิ์นั่งอยู่ที่โต๊ะเกมของยุค AGI”
NVIDIA ได้ลงสนามแล้ว ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทั้งสี่รายกำลังเดิมพันด้วยเงินจริง
และทุกคนทั่วไปจะเป็นผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการพนันครั้งใหญ่นี้ ไม่ว่าคุณจะต้องการหรือไม่
ข้อมูลอ้างอิง：
NVIDIA เปิดเผยรายงานการเงินไตรมาสที่หนึ่งของปีงบประมาณ 2027
https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html