บางความคิดก่อน Nvidia คืนนี้
ผู้เขียนต้นฉบับ: @GavinSBaker
แปลโดย: Peggy, BlockBeats
บรรณาธิการ: หลังจากที่ NVIDIA เปิดเผยผลการดำเนินงาน ความสนใจของตลาดมักจะมุ่งไปที่รายได้ กำไร และช่วงคำแนะนำ แต่ผู้เขียนบทความนี้ @GavinSBaker พยายามนำการอภิปรายกลับไปสู่มุมมองระยะยาว: สิ่งที่กำหนดมูลค่าของ NVIDIA ไม่ใช่ข้อมูลในแต่ละไตรมาส แต่คือความยั่งยืนของความต้องการ AI และการลงทุนด้านกำลังการประมวลผลนั้นสร้างผลตอบแทนที่ยั่งยืนจริงหรือไม่
บทความนี้อ้างอิงจากประสบการณ์ทางประวัติศาสตร์ของวัฏจักรเทคโนโลยี เพื่อหารือว่า “ฟองสบู่และการก่อสร้างเกินความจำเป็น” จะกลับมาเกิดขึ้นอีกหรือไม่ พร้อมชี้ให้เห็นว่าวัฏจักร AI ครั้งนี้มีข้อจำกัดด้านพลังงานและอุปทานวัสดุซิลิคอน ซึ่งอาจทำให้จังหวะการขยายตัวมีความระมัดระวังมากขึ้น ในทางกลับกัน ราคาการเช่า GPU และการใช้งานชิปรุ่นเก่าในระดับสูง ก็ให้การยืนยันเชิงประจักษ์ต่อ “ผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI”
以下为原文：
นี่คือข้อสังเกตส่วนตัวบางประการที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่ติดตาม NVIDIA ในมุมมองของฉัน มีตัวแปรหลักสองตัวที่ควรพิจารณาเกี่ยวกับบริษัทนี้: หนึ่งคือความต่อเนื่องของความต้องการ และสองคือผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI (ROI) ซึ่งเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับอายุการใช้งานที่มีประสิทธิภาพของ GPU
ความต่อเนื่องของความต้องการ: ประวัติศาสตร์จะซ้ำรอยอีกหรือไม่?
จากประสบการณ์ทางประวัติศาสตร์ของคลื่นเทคโนโลยี วงจรที่คล้ายกันแทบทุกวงจรเคยผ่านช่วงฟองสบู่ทางการเงินและการขยายกำลังการผลิตเกินความจำเป็น คาร์โลตา เปเรซ ได้กล่าวถึงเรื่องนี้อย่างเป็นระบบในหนังสือ “Technological Revolutions and Financial Capital” เธอชี้ให้เห็นว่า ในทุกการปฏิวัติทางเทคโนโลยี ไม่ว่าจะเป็นรถไฟ วิทยุ หรืออินเทอร์เน็ต ตลาดการเงินมักจะระบุศักยภาพระยะยาวได้เร็วกว่า ขณะที่ความบ้าคลั่งด้านทุนที่ตามมา มักจะก่อให้เกิดฟองสบู่ (ซึ่งสามารถอธิบายได้ด้วยแนวคิดของ Mauboussin ว่า “การล่มสลายของความหลากหลายทางมุมมอง”) ฟองสบู่นำไปสู่การก่อสร้างเกินความจำเป็น การก่อสร้างเกินความจำเป็นทำให้ความต้องการลดลงในระยะสั้น ซึ่งส่งผลให้ตลาดล่มสลาย ในขณะเดียวกัน การมีอุปทานเทคโนโลยีพื้นฐานเกินความต้องการ สุดท้ายก็สร้างรากฐานสำหรับ “ยุคทอง” เส้นทางการพัฒนาของอินเทอร์เน็ตเป็นตัวอย่างที่ชัดเจน
ดังนั้นสำหรับนิวเดีย ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่ที่ผลการดำเนินงานในไตรมาสนี้ หรือคำแนะนำสำหรับไตรมาสหน้า ซึ่งมักถูกคาดการณ์ไว้ล่วงหน้าโดยสถาบันผู้ซื้ออย่างเต็มที่ สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือความยั่งยืนของกำไรต่อหุ้น (EPS) ไม่ใช่อัตราการเติบโตในปีนี้
จากความคาดหวังที่สะท้อนในมูลค่าปัจจุบัน ตลาดดูเหมือนกำลังสื่อถึงการตัดสินว่า กำไรของ NVIDIA อาจใกล้ถึงจุดสูงสุดชั่วคราว ซึ่งสะท้อนความกังวลเกี่ยวกับการขยายการใช้ทุนอย่างเกินไป ควรเน้นว่า ความกังวลของตลาดไม่ใช่ “ฟองสบู่ด้านมูลค่า” แต่เป็น “ฟองสบู่ด้านพื้นฐาน” นั่นคือความเสี่ยงจากการก่อสร้างเกินจริงที่ขับเคลื่อนโดย capex หากตลาดสามารถสร้างความมั่นใจว่า NVIDIA จะรักษาอัตราการเติบโตของรายได้แบบทบต้น (CAGR) ในระดับหลักเดียวหลังปีงบประมาณ 2027 มูลค่ากลางอาจได้รับการสนับสนุน
ครั้งนี้แตกต่างจริงๆ หรือไม่?
“ครั้งนี้แตกต่าง” มักเป็นการตัดสินที่อันตราย แต่รอบวัฏจักร AI นี้มีจุดที่แตกต่างจริง: ทั่วโลกกำลังเผชิญกับข้อจำกัดที่สำคัญในสองมิติหลัก ได้แก่ ไฟฟ้า (watts) และวัฟเฟอร์กระบวนการขั้นสูง (wafers) และการบรรเทาข้อจำกัดเหล่านี้อาจใช้เวลาหลายปี
ข้อจำกัดด้านอุปทานเช่นนี้ อาจช่วยยับยั้งการขยายกำลังการผลิตเกินความจำเป็นได้ ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่พิเศษ หากมีเงื่อนไขที่เอื้ออำนวย theoretically จะยังคงเพิ่มการขยายตัวต่อไป แต่ในความเป็นจริง ปริมาณไฟฟ้าและวัฟเฟิลซิลิคอนได้จำกัดจังหวะการขยายตัวของพวกเขา ต่างจากปฏิวัติเทคโนโลยีในอดีตที่ Perez อธิบายไว้ในหนังสือ ซึ่งไม่มีข้อจำกัดด้านอุปทานแบบนี้มาขัดขวางความเร็วในการปรับใช้
ไม่มีการก่อสร้างเกินจริง การล่มสลายก็ยากที่จะเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มูลค่าโดยรวมของหุ้นเทคโนโลยีในปัจจุบันยังไม่อยู่ในระดับสูงสุดอย่างรุนแรง
ในสองข้อจำกัดนี้ วุ้นซิลิคอนอาจสำคัญกว่าพลังงาน การควบคุมจังหวะการผลิตวุ้นซิลิคอนอาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ยืดระยะเวลาของวงจร AI ผู้บริหารของ TSMC มีชื่อเสียงในด้านความระมัดระวัง พวกเขาเน้นย้ำถึงความมั่นคงของอุตสาหกรรมและคุณค่าระยะยาว มากกว่าการขยายตัวอย่างก้าวร้าวในระยะสั้น หากไม่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและวุ้นซิลิคอน การเติบโตของ NVIDIA ในอีก 24 เดือนข้างหน้าอาจเร็วขึ้น แต่ความเสี่ยงจากการก่อสร้างเกินความจำเป็นก็จะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
ในบางแง่มุม ข้อจำกัดด้านอุปทานอาจกำลังทำให้ทั้งวัฏจักร AI ชะลอตัวลงสู่ภาวะสมดุล การที่ AI พึ่งพาเวเฟอร์กระบวนการขั้นสูงอย่างมาก กลับอาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยหลีกเลี่ยงความผันผวนรุนแรงในวัฏจักรนี้
หากต้องการบรรลุสถานการณ์สมมติที่รุนแรงบางประการ ขนาดของพลังการคำนวณอาจต้องเพิ่มขึ้นเป็นหลายร้อยหรือหลายพันเท่าของปัจจุบัน และระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการขยายตัวนี้เอง ก็ให้เวลาสำหรับสังคมในการปรับตัวและการปรับให้เข้ากับระบบ
ประสบการณ์ในอดีตยังให้ข้อมูลอ้างอิง: หลังจากเจมส์ วัตต์ประดิษฐ์เครื่องจักรไอน้ำแบบหมุนได้ ระบบรถไฟจึงใช้เวลาหลายทศวรรษจึงแทนที่ม้าได้อย่างสมบูรณ์ ความเร็วในการพัฒนาของ AI อาจเร็วกว่านั้น แต่ก็ยังไม่สามารถเปลี่ยนโครงสร้างทางสังคมได้ภายในระยะเวลาอันสั้น
更重要的是，人类实现「通用智能」仅需 20–30 瓦功率。在一个电力受限的世界中，这种效率优势将长期存在。因此，一个更平滑、更持久的 AI 周期，对社会本身未必是坏事。
อายุการใช้งานของ GPU กับ ROI ที่แท้จริงของ AI
ราคาการเช่า GPU สะท้อนถึงมูลค่าทางเศรษฐกิจของโทเค็น โดยเป็นตัวชี้วัดหลักของ “AI ROI” ทฤษฎีแล้ว ราคาการเช่า GPU รุ่นเก่าควรลดลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปเมื่อมีการเปิดตัวชิปประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าอัตราผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI จะยังเป็นบวก
อย่างไรก็ตาม ราคาการเช่า H100 ซึ่งให้บริการมาใกล้เคียงสี่ปี ได้เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในสองเดือนที่ผ่านมา ซึ่งหมายความว่า โดยเฉพาะในบริบทของ agentic AI และการสร้างโค้ด กำลังประมวลผลกำลังสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจที่แท้จริงและน่าประทับใจ
ในขณะเดียวกัน แม้ว่าจะมีการเปิดตัว Blackwell แต่ A100 ที่มีอายุ 6 ปียังคงมีการใช้งานสูง และราคาการเช่าไม่ได้ลดลงอย่างชัดเจน สิ่งนี้บ่งชี้อย่างแรงว่าอายุการใช้งานที่แท้จริงของ GPU อาจยาวนานกว่า 6 ปี หรือแม้แต่เกินกว่าระยะเวลาคิดค่าเสื่อมราคาของลูกค้าส่วนใหญ่
สิ่งนี้ส่งผลกระทบในเชิงโครงสร้าง: หากมูลค่าเหลือใช้สูงกว่าที่คาดไว้ก่อนหน้านี้ ต้นทุนการระดมทุนสำหรับ GPU จะลดลงเพิ่มเติม ในทางตรงกันข้าม ASIC ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับโมเดลเดียวหรือการใช้งานเฉพาะทางนั้น ยากที่จะมีข้อได้เปรียบด้านอายุการใช้งานในลักษณะเดียวกัน ในสภาพแวดล้อมที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ต้นทุนทุนของชิปเฉพาะทางจะสูงกว่า และยากต่อการระดมทุน
ในระดับหนึ่ง ความหลากหลายคือแนวป้องกันของ GPU เมื่อฟังก์ชัน prefill และ decode ถูกแยกออก และระบบชิปที่เกี่ยวข้องค่อยๆ ก่อตัวขึ้น สถาปัตยกรรมการประมวลผลกำลังวิวัฒนาการจาก “ตรรกะชิปเดียว” เป็น “ระบบที่ทำงานร่วมกันหลายชิป” โครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ไม่ได้พึ่งพาอุปกรณ์เดียวอีกต่อไป แต่เป็นโครงการระบบแบบเชื่อมโยงอย่างสูง
การแยกการ prefill และ decode อาจทำให้ระบบนิเวศของ NVIDIA ปรับโครงสร้างก่อนระบบนิเวศของ TPU มากกว่า การรวมกันของความแตกต่างในการตัดสินใจด้านการออกแบบของผู้ผลิตต่างๆ ทำให้ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนการให้บริการของลูกค้ากำลังเปลี่ยนแปลง
หากผู้ผลิตบางรายก่อนหน้านี้พึ่งพาข้อได้เปรียบด้านต้นทุนในการกดดันราคาโทเค็นเพื่อแย่งส่วนแบ่งตลาด แล้วข้อได้เปรียบนี้ลดลง พฤติกรรมของตลาดจะมีแนวโน้มเป็นเหตุเป็นผลมากขึ้น ในระยะยาว สิ่งนี้จะส่งผลกระทบในทางบวกต่อ ROI ของ AI โดยเฉพาะในช่วงที่ความต้องการพลังการประมวลผลเปลี่ยนจากฝึกฝนไปสู่การอนุมาน
การเปลี่ยนแปลงนี้ อาจน่าสนใจมากกว่าผลประกอบการรายไตรมาสใดๆ
ความปรารถนาสุดท้ายที่เบาสบาย: หวังว่า NVIDIA จะกลับมาใช้ชื่อซูเปอร์ฮีโร่เป็นรหัสสำหรับชิปอีกครั้งในอนาคต น่าประหลาดใจที่ “ทีมสีเขียว” ยังไม่เคยใช้ชื่อ “Banner” (ชื่อจริงของตัวละครมาร์เวล เดอะฮัลค์) เลย
คลิกเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับตำแหน่งที่律动BlockBeats กำลังรับสมัคร
ยินดีเข้าร่วมชุมชนอย่างเป็นทางการของ律动 BlockBeats:
กลุ่มสมัครรับข้อมูลบน Telegram: https://t.me/theblockbeats
กลุ่ม Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
บัญชีทางการบน Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia