ตลาดผันผวน ทำไมเขาถึงยัง "อยู่ในตลาด"? 5 ข้อตัดสินสำคัญของการลงทุน AI

เขียนและดำเนินรายการโดย Mr. Z (@168MrZ), 168X

Frontier AI กำลังเปลี่ยนจากการขาย Subscription, API และ Token ไปสู่การขายผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์และธุรกิจโดยตรง การแข่งขันสะสมอาวุธด้านกำลังประมวลผลจะไม่หยุดเพียงเพราะ ARR ระยะสั้นชะลอตัว แต่ Alpha กำลังแคบลงจาก "AI ทุกตัวขึ้น" ไปสู่ Storage, Fab, Equipment และ Bio

วันที่ 28 ตุลาคม 2026, 168X เชิญ Rick (@rickawsb) อีกครั้ง เริ่มจาก Anthropic IPO ไปจนถึง Frontier Model, AI for Science, Recursive Self-Improvement, Hyperscaler CapEx, เซมิคอนดักเตอร์, Memory, Neocloud และความเสี่ยงใหม่ที่ Crypto กำลังเผชิญ

ข้อตัดสินที่สำคัญที่สุดของ Rick ครั้งนี้ ก้าวไปไกลกว่าแค่ "Long AI ต่อไป": ตลาดกำลังใช้กรอบการประเมินมูลค่าซอฟต์แวร์แบบเก่า ในการตั้งราคาสินค้าที่อาจแตกต่างไปอย่างสิ้นเชิง หากโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดในที่สุดไม่ต้องพึ่งรายได้จาก Subscription $200 ต่อเดือนหรือ API Token อีกต่อไป แต่สร้างยาใหม่ วัสดุใหม่ การออกแบบชิป หรือแม้แต่การค้นพบทางวิทยาศาสตร์โดยตรง ARR ที่ตลาดให้ความสนใจอย่างมากในวันนี้ อาจไม่ใช่คุณค่าหลักสุดท้ายของ Frontier AI เลย

นี่ก็เปลี่ยนการเลือกสินทรัพย์ของเขาด้วย Rick ได้ลดหุ้น NVIDIA ส่วนใหญ่ลงแล้ว และชอบบริษัทที่มีกำแพงด้านการผลิต การรับรอง อุปกรณ์ และเวลาที่ไม่สามารถบีบอัดได้มากกว่า Storage ยังคงเป็นสัดส่วนการลงทุนที่ใหญ่ที่สุด ตามด้วย Chip, Bio และ Equipment ส่วน Crypto ตรงกันข้าม เขามองบวกต่อ Agentic Economy on Crypto ในระยะยาวมากกว่าที่เคย แต่เพราะ AI เร่งความเร็วด้านคณิตศาสตร์ Cryptography และ Quantum เขาจึงเลือกที่จะขาย BTC เกือบทั้งหมดก่อน

หนึ่ง Anthropic IPO ถูกประเมินต่ำเกินไปอย่างรุนแรง: สิ่งที่น่าทึ่งจริงๆ ไม่ใช่รายได้ แต่เป็น Capital Efficiency

Mr. Z: หลังจาก Anthropic IPO ออกมา คุณรู้สึกอย่างไรที่สุด?

Rick: ผมมองบวกต่อ Anthropic มาก ถ้ามันเข้าตลาดตามการประเมินมูลค่าที่ตลาดพูดถึงจริงๆ ผมคิดว่ามันถูกประเมินต่ำเกินไปอย่างรุนแรง และผมจะซื้อ

Rick: สิ่งแรกที่ทุกคนเห็นคือรายได้เติบโตเร็วมาก แต่ GAAP ยังขาดทุน แล้วก็คิดว่าต้นทุนสูงมาก แต่ในนั้นมีส่วนหนึ่งที่เป็น Liability จากการระดมทุนในอดีต การแปลงหนี้เป็นทุน และ Equity Appreciation ซึ่งไม่เท่ากับ Operating Spending ที่แท้จริงทั้งหมด

Rick: สิ่งที่ควรดูจริงๆ คือเงินที่ลงไปจริง เทียบกับ Revenue, ARR และอัตราการเติบโตในปัจจุบันว่ามากน้อยแค่ไหน จากมุมมองของ Startup ผมคิดว่า Growth แบบ Capital Efficiency เช่นนี้ไม่เคยมีมาก่อน

Rick: ดังนั้นผมจะไม่ดูแค่ "มันยังขาดทุนเท่าไหร่" คำถามที่แท้จริงควรเป็น: เพื่อสร้าง Intelligence, Revenue และ Earnings ในอนาคตเพิ่มขึ้น 1 ดอลลาร์ มันต้องเผาเงินเท่าไหร่?

สอง ARR อาจเริ่มใช้ไม่ได้: ก้าวต่อไปของ Frontier AI ไม่ใช่การขาย Token แต่เป็นการขายผลลัพธ์

Mr. Z: หลังจาก Anthropic เข้าตลาด ตลาดจะได้เห็นรายได้ กำไร และกระแสเงินสดจริง คุณจะให้ความสำคัญกับตัวชี้วัดใดมากที่สุด?

Rick: ผมมีความเห็นที่ค่อนข้างสุดโต่ง ผมพูดตั้งแต่เดือนสิงหาคมว่า ARR ในอนาคตอาจไม่สำคัญอย่างที่ทุกคนคิด แม้แต่ Subscription เองก็อาจไม่สำคัญ

Rick: เหตุผลง่ายมาก เมื่อความสามารถของโมเดลยังไม่แข็งแกร่งพอ OpenAI และ Anthropic ทำได้แค่ขาย Subscription $20 หรือ $200 ต่อเดือน หรือขาย API Token แต่ถ้าโมเดลเริ่มแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ วัสดุ และชีววิทยาที่ล้ำสมัยได้จริง ทำไมบริษัทเหล่านี้ต้องสนใจค่าสมาชิกรายเดือนเล็กน้อยของผู้ใช้ทั่วไป?

Rick: สมมติว่ามันสร้างยาต้านมะเร็งใหม่ โมเลกุลยืดอายุ วัสดุใหม่ หรือแม้แต่ตัวนำยวดยิ่งอุณหภูมิห้องได้จริง เงินที่คุณยอมจ่ายเพื่อผลลัพธ์เหล่านี้ ไม่ใช่ $200 ต่อเดือนแน่นอน

Rick: ในยุคแรกของการปฏิวัติไฟฟ้า สิ่งที่บริษัทไฟฟ้าขายให้ผู้บริโภคจริงๆ ไม่ใช่ "กระแสไฟฟ้า" แต่เป็นแสงสว่าง AI ก็เช่นกันในที่สุด มันจะไม่ขาย Token ตลอดไป แต่มันจะเริ่มขาย Outcome

Rick: อาจอีกครึ่งปีหรือหนึ่งปี บริษัทโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดจะพูดถึงราคา Token น้อยลงเรื่อยๆ และส่งมอบผลลัพธ์โดยตรงมากขึ้น สูตรยาใหม่ขายให้บริษัทยา วัสดุใหม่ขายให้ผู้ผลิต การค้นพบทางวิทยาศาสตร์เองก็สร้างรายได้โดยตรง

Rick: หากทิศทางนี้เป็นจริง การที่ตลาดใช้ SaaS ARR Multiple ในการตั้งราคา Frontier Intelligence ในวันนี้ อาจผิดพลาดตั้งแต่แรก

สาม โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดอาจไม่เปิดให้ใช้เลย: ช่องว่างระหว่าง Closed Source และ Open Source กำลังกว้างขึ้น

Mr. Z: แต่ในอีกด้านหนึ่ง Open Source ของจีนตามมาเร็วมาก ความนำของ Closed Source จะยั่งยืนจริงหรือ?

Rick: ตอนนี้ผมกลับคิดว่าช่องว่างระหว่าง Frontier Closed Source และ Open Source อาจกำลังกว้างขึ้น

Rick: โมเดลสาธารณะที่ทุกคนเห็น เป็นเพียงสิ่งที่ใช้ได้ภายนอก โมเดลภายในของ OpenAI ที่แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ล้ำสมัย ตลาดยังไม่เห็นแม้แต่เงา ทำไมต้องปล่อยออกมา? ถ้าโมเดลนี้สร้างมูลค่าสูงมากได้โดยตรง มันไม่จำเป็นต้องเปิด API ให้คู่แข่งนำไปกลั่นและเรียนรู้เลย

Rick: Open Source ตอนนี้ยังแข็งแกร่งอยู่แน่นอน แต่คุณจะเห็นว่าโมเดลโอเพนซอร์สจำนวนมากยังแข่งขันกันที่ Benchmark, Coding, SWE-bench ในขณะที่โมเดลปิดที่แข็งแกร่งที่สุดเริ่มไปแตะปัญหาล้ำสมัยที่สุดในคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ วัสดุ และวิทยาศาสตร์ชีวภาพแล้ว

Rick: ดังนั้นสิ่งที่เรียกว่า "Pacing the Frontier" ผมยอมตีความแบบร้ายๆ ได้ว่า: Frontier Labs ภายในยังคงวิ่งไปข้างหน้าอย่างเต็มที่ แต่ทุกคนสร้างความเข้าใจร่วมกันบางอย่าง โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดจริงๆ อาจไม่เปิดให้ภายนอกใช้

Rick: หากในอนาคตโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดไม่ขายแม้แต่ API การแย่งรายได้จาก Open Source อาจไม่ตรงไปตรงมาอย่างที่ทุกคนคิด เพราะสิ่งที่ทั้งสองฝ่ายขายไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เดียวกันอีกต่อไป

สี่ จุดจบที่แท้จริงของ RSI: หลังจากโมเดลวนซ้ำโมเดล ชิป Fab และพลังงาน ผู้ที่นำอยู่แล้วอาจนำตลอดไป

Mr. Z: ช่วงนี้คุณพูดถึง Recursive Self-Improvement อยู่เรื่อย อะไรถึงเรียกว่าเข้าสู่ RSI อย่างแท้จริง?

Rick: กรอบของผมมี 3 ชั้นเสมอ

Rick: หนึ่ง โมเดลกินแอปพลิเคชัน เมื่อความสามารถของโมเดลแข็งแกร่งขึ้นเรื่อยๆ สิ่งที่เรียกว่า AI Application จำนวนมากอาจกลายเป็น Model Feature ในที่สุด

Rick: สอง กำลังประมวลผลกินโมเดล บริษัทโมเดลที่ไม่มีกำลังประมวลผลเพียงพอ ยากที่จะอยู่ที่ Frontier ได้อย่างต่อเนื่อง เพราะโมเดลจะทำ Recursive Self-Improvement ได้ ต้องใช้ Compute มากขึ้นเรื่อยๆ

Rick: สาม สำคัญที่สุด คือการเกิดวงจรปิดทั้งหมด: โมเดลเริ่มวนซ้ำโมเดลรุ่นถัดไป ขณะเดียวกันโมเดลเริ่มช่วยออกแบบ Chip และต่อไปช่วยปรับ Fab และ Energy Infrastructure ให้เหมาะสม

Rick: เมื่อวงจรนี้เกิดขึ้น จะเกิด Feedback เชิงบวกที่น่ากลัวมาก ความนำด้านกำลังประมวลผลนำมาซึ่งความนำด้านโมเดล ความนำด้านโมเดลทำให้คุณออกแบบชิปได้เร็วขึ้น สร้างกำลังประมวลผลได้เร็วขึ้น กำลังประมวลผลใหม่ก็ยิ่งขยายช่องว่างของโมเดล ความนำจะสร้างความนำมากขึ้น

Rick: หลังจากจุดนั้น ผู้ตามอาจไม่ใช่ "ช้ากว่า 12 เดือน" แต่แทบจะตามไม่ทันตลอดกาล

Rick: ตอนนี้ Musk พยายามอย่างหนักกับ Compute, Chip, Energy, Model โดยพื้นฐานแล้วก็คือหวังจะแซงโค้งให้สำเร็จก่อนที่วงจรปิดสมบูรณ์นี้จะเกิดขึ้น

ห้า ทำไม Microsoft ปลดพนักงาน 6 ครั้งในสองปี: Hyperscaler กำลังตัดต้นทุนทุกอย่าง เพื่อรักษา AI Capacity เท่านั้น

Mr. Z: แต่ตลาดตอนนี้กังวลเรื่อง CapEx มาก บริษัทอย่าง Microsoft ปลดพนักงานไปด้วย แต่ยังเผาเงินกับกำลังประมวลผลต่อไป คุณมองเรื่องนี้อย่างไร?

Rick: ผมกลับคิดว่าเรื่องนี้น่าดูเป็นพิเศษ Microsoft สองปีที่ผ่านมาปลดพนักงานหลายรอบแล้ว บริษัทใหญ่ปกติถ้ารู้ว่าอีก 3 ปีจะปลด 20% มักจะทำทีเดียวให้จบ เพราะการปลดทีละน้อยหลายครั้งทำลายขวัญกำลังใจมากกว่า

Rick: ทำไม Microsoft ถึงปลดซ้ำๆ? ความเข้าใจแบบไม่มืออาชีพของผมคือ: ความต้องการ Capacity เติบโตเร็วจน Budget เดิมตามการเปลี่ยนแปลงไม่ทัน

Rick: ดังนั้นสิ่งที่ CFO ต้องทำคือตัดพนักงาน ตัด Business Expense อื่นๆ เพื่อเก็บทรัพยากรไว้ให้ AI Datacenter และ Compute มากขึ้น

Rick: นี่คือเหตุผลที่ผมไม่ค่อยกังวลว่า ARR ระยะสั้นชะลอตัว แล้วจะทำให้ Hyperscaler หยุด CapEx นี่คือการแข่งขันสะสมอาวุธที่ไม่มีใครกล้าแพ้ คุณทุ่มสุดตัวแล้วอาจยังแพ้ แต่ถ้าไม่ทุ่มสุดตัว มีโอกาสสูงที่จะตกรอบทันที

Rick: ความท้าทายที่แท้จริงของ Hyperscaler ต่อไป คือการรักษาสมดุลระหว่าง Debt, Equity Dilution, Cost Cutting และ Capacity Expansion พร้อมกับ Aggressive ให้มากที่สุด

หก Anthropic เข้าตลาดจะดูดเงินจากเซมิคอนดักเตอร์หรือไม่? ระยะสั้นอาจใช่ แต่ระยะยาวเงินจาก IPO จะไหลกลับไปที่กำลังประมวลผล

Mr. Z: Anthropic ในฐานะหุ้น Pure-play Frontier Model ตัวแรกที่เข้าตลาดอย่างแท้จริง จะดูด AI Premium จาก Semiconductor ไปโดยตรงหรือไม่?

Rick: เป็นไปได้ หลายปีที่ผ่านมา ทำไมทุกคนถึงซื้อ Memory, Optical, GPU, Equipment? เพราะตลาดสาธารณะไม่มีหุ้น Frontier Model ที่บริสุทธิ์จริงๆ ทุกคนจึงซื้อ AI Exposure ผ่าน Supply Chain ได้เท่านั้น

Rick: ถ้า Anthropic เข้าตลาด มันอาจกลายเป็น AI Asset ที่บริสุทธิ์ที่สุด ระยะสั้นก็อาจดูดเงินส่วนหนึ่งจาก Hardware ไปจริง

Rick: แต่ต้องมองอีกด้านด้วย เงินที่ Anthropic ระดมได้จาก IPO จะเอาไปทำอะไร? ก็ยังซื้อกำลังประมวลผลอยู่ดี

Rick: ดังนั้นนี่คือความสัมพันธ์สองทางที่น่าสนใจมาก ด้านหนึ่งอาจดูด Valuation Premium จาก Supply Chain อีกด้านหนึ่งเงินที่ระดมได้ก็กลับไปเป็นคำสั่งซื้อ GPU, Memory, Networking, Datacenter อีกครั้ง

Rick: เงินระยะสั้นจะไหลไปทางไหนผมไม่รู้ แต่จากภาพรวมของอุตสาหกรรมต้นน้ำถึงปลายน้ำ ผมไม่คิดว่าการเข้าตลาดของ Anthropic เป็นลบต่อ Hardware ล้วนๆ

เจ็ด ไม้ผลัดถัดไปของ AI ไม่ใช่ Chatbot: Bio, Materials, Energy คือจุดที่ Earnings ระเบิดจริงๆ

Mr. Z: ถ้าหุ้น AI รอบหน้าไม่ได้ขึ้นด้วย Narrative แต่ต้องขึ้นด้วย Earnings กำไรจะออกมาจากไหนเร็วที่สุด?

Rick: ผมคิดว่าทิศทางที่ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ คือ Bio

Rick: ทำไม OpenAI และ Anthropic ถึงเริ่มร่วมมือกับบริษัทวิทยาศาสตร์ชีวภาพ? เพราะเมื่อโมเดลเข้าสู่การวิจัยคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ และวิทยาศาสตร์ มูลค่าทางเศรษฐกิจโดยตรงปลายน้ำไม่ใช่แค่ "ช่วยเขียน Email" แต่คือการช่วยออกแบบโปรตีน ยา โมเลกุล และการทดลอง

Rick: สองสามเดือนที่ผ่านมา หุ้นเติบโต Bio หลายตัวปรับตัวขึ้นรอบหนึ่งแล้ว ไม่ใช่ไม่มีเหตุผล

Rick: ความหมายของ AI for Science อยู่ตรงนี้ คุณไม่ได้ทำให้คนทำงานเร็วขึ้น 20% แต่เริ่มสร้างการค้นพบที่ไม่เคยมีมาก่อน

Rick: และมันจะไม่หยุดแค่ Bio ต่อไปยังมี Materials, Energy, Nuclear Fusion, Quantum, Superconductors สิ่งที่ AI นำมาในที่สุดไม่ใช่การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งเดียว แต่เป็นเครื่องจักรที่ผลิตการปฏิวัติอุตสาหกรรมใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

Rick: เมื่อก่อนวัฏจักรเทคโนโลยีหนึ่งอาจใช้เวลาหลายสิบปี ตอนนี้เมื่อ Intelligence เร่งความเร็วขึ้น เส้นโค้งการเติบโตของเทคโนโลยีทั้งหมดจะถูกบีบอัด ตลาดในอนาคตจะเจอการปรับฐานมากขึ้น แต่ทุกครั้งที่การปฏิวัติเทคโนโลยีรอบใหม่เริ่มต้นขึ้น การขึ้นก็อาจมาเร็วกว่าอดีต

แปด ผลข้างเคียงที่ใหญ่ที่สุดของ AI อาจเป็นอัตราดอกเบี้ย: 10Y ไปเกิน 6% อสังหาริมทรัพย์และตลาดเกิดใหม่รับแรงกดดันก่อน

Mr. Z: มุมมองเรื่องอัตราดอกเบี้ยในอนาคตของคุณสุดโต่งกว่าตลาด?

Rick: ใช่ ผมคิดว่าหลายคนแค่ถกเถียงว่า AI จะสร้าง Earnings เท่าไหร่ แต่ไม่คิดจริงจังว่า AI Infrastructure ต้องใช้เงินเท่าไหร่

Rick: Hyperscaler, Neocloud, Datacenter, Energy, Semiconductor ล้วนต้องระดมทุนจำนวนมาก นี่คือความต้องการเงินทุนใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน

Rick: หากอุตสาหกรรม AI ขยายการออกตราสารหนี้ต่อไป อัตราดอกเบี้ยระยะยาวอาจไม่ใช่แค่ Higher for Longer แต่เป็น Much Higher for Longer

Rick: ผมจะไม่แปลกใจถ้าผลตอบแทนพันธบัตรสหรัฐ 10 ปีไปถึง 6% และ 7%, 8% ผมก็ไม่คิดว่าเป็นไปไม่ได้เลย แน่นอนว่านี่คือการประเมินสถานการณ์ที่สุดโต่งมาก แต่ตรรกะเบื้องหลังง่ายมาก: ความต้องการเงินทุนใหม่มากกว่าอดีตอย่างมาก

Rick: สิ่งนี้จะนำมาซึ่งผลลัพธ์สำคัญสองอย่าง หนึ่ง ตลาดเกิดใหม่จะเผชิญแรงกดดันมหาศาล เมื่อสินทรัพย์ไร้ความเสี่ยงของสหรัฐให้ผลตอบแทนสูงมากได้เอง ทำไมเงินดอลลาร์ทั่วโลกต้องอยู่ในตลาดที่เสี่ยงกว่า? ในอดีตเมื่อ 10Y อยู่ระดับสูง เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ลาตินอเมริกา และตลาดรอบนอกยุโรปต่างเคยเจอแรงกดดันด้านเงินทุนมหาศาล

Rick: สอง อสังหาริมทรัพย์อาจเป็นผู้แพ้รายใหญ่ที่สุด ด้านหนึ่งคือดอกเบี้ยสูง อีกด้านหนึ่ง AI Agent ในอนาคตอาจกระทบการจ้างงานพนักงานออฟฟิศจำนวนมาก ต้นทุนการเงินสูงบวกการว่างงานสูง คือแรงกดดันสองเท่าต่ออสังหาริมทรัพย์

เก้า ตลาดจากรูปตัว K เข้าสู่รูปตัว I: ต่อไปแม้แต่ภายใน AI ก็มีเพียงสินทรัพย์ที่แข็งแกร่งที่สุดเท่านั้นที่ควรถือ

Mr. Z: ดังนั้นถ้าอัตราดอกเบี้ยระยะยาวสูงต่อเนื่อง สุดท้ายแล้วหุ้นยังซื้ออะไรได้?

Rick: ก่อนหน้านี้ผมพูดถึงตลาดรูปตัว K มาตลอด แต่ตอนนี้มุมมองของผมอาจสุดโต่งกว่าเดิม ต่อไปอาจไม่ใช่รูปตัว K แต่เป็นรูปตัว I

Rick: หมายความว่าอย่างไร? ไม่ใช่แค่ AI กับไม่ใช่ AI แยกจากกัน แต่แม้แต่ภายใน AI เองก็แบ่งชั้นต่อไปอีก

Rick: สินทรัพย์ที่แข็งแกร่งที่สุดจริงๆ ยังถือได้ แต่ถ้าบริษัท AI ตัวหนึ่งมี Moat ไม่แข็งแกร่งพอ ต่อให้ติดป้าย AI ผมก็ไม่อยากแตะ

Rick: อนาคตคุณใช้ตรรกะ "แค่อยู่ใน AI Supply Chain ก็ขึ้นหมด" ในการซื้อหุ้นไม่ได้อีกต่อไป

Rick: เมื่อ Intelligence แข็งแกร่งขึ้นเรื่อยๆ มันเริ่มกิน Software กิน Application ต่อไปก็จะเริ่มกิน Chip Design ทุกชั้นของห่วงโซ่มูลค่าต้องถามใหม่: Moat ของคุณใช่สิ่งที่ AI เลียนแบบไม่ได้อย่างรวดเร็วหรือไม่?

สิบ ทำไม Rick ถึงขาย NVIDIA ไป大半แล้ว: Moat ของ CUDA แคบลง สิ่งที่แทนที่ยากจริงๆ คือ Fab กับอุปกรณ์

Mr. Z: แม้แต่ NVIDIA ตอนนี้คุณก็เริ่มคิดว่า Moat ไม่กว้างเหมือนเมื่อก่อน?

Rick: ผมขาย NVIDIA ไป大半ตั้งแต่สองเดือนก่อน เหลืออยู่บ้าง ส่วนใหญ่เพราะหุ้นบางส่วนถือมาไม่ถึงปี เรื่องภาษียังไม่จำเป็นต้องขยับตอนนี้

Rick: ผมไม่ได้บอกว่า NVIDIA ไม่ดี แต่ผมคิดว่ามันไม่ใช่ Risk / Reward ที่ดีที่สุดแล้ว

Rick: ในอดีต Moat ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของ NVIDIA คือ CUDA แต่วันนี้คุณเห็นทีมทำ CUDA Alternative อยู่เรื่อยๆ Google, Amazon, OpenAI หรือแม้แต่ Frontier Labs เองก็ทำ Chip

Rick: สำคัญกว่านั้น เมื่อโมเดลเริ่มช่วยออกแบบชิปรุ่นถัดไปได้ วงจรการพัฒนาของ Chip Design เองก็จะสั้นลงอีก

Rick: ดังนั้นผมจะถามว่า: ถ้าบริษัท Frontier Model ในอนาคตออกแบบชิปได้เร็วขึ้นเรื่อยๆ ด้วยตัวเอง Moat ของบริษัท Chip Design ล้วนๆ ยังกว้างแค่ไหน?

Rick: เมื่อเทียบกันแล้ว ผมชอบ Fab อุปกรณ์หลัก และกระบวนการผลิตมากกว่า

Rick: Moat ของ TSMC, Intel, ASML และบริษัทอุปกรณ์การผลิตและทดสอบจำนวนมาก ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นเวลาที่ไม่สามารถบีบอัดได้

Rick: เมื่อคุณผ่านการรับรองในสายการผลิตปริมาณมากแล้ว ลูกค้าจะไม่เปลี่ยนคุณเพียงเพราะพรุ่งนี้มีคนถูกกว่า 5% เพราะต้นทุนการรับรองใหม่และการตรวจสอบใหม่สูงเกินไป **AI บีบอัดเวลาของ Software ได้ แต่ยังบีบอัดเวลาของ Fab Qualification ไม่ได้** นี่คือ Moat ที่ผมคิดว่าน่าเชื่อถือกว่า

สิบเอ็ด ซื้อ Optical / Equipment อย่างไร: COHR, VECO, AMAT, KLAC, FORM, TER เริ่มเข้า Watchlist

Mr. Z: ถ้าแยกจาก Fab ขึ้นไปต้นน้ำและลงไปปลายน้ำ ตอนนี้คุณดูตัวไหนอยู่บ้าง?

Rick: Optical ช่วงนี้ผมซื้อ Coherent (COHR)

Rick: ผมก็ซื้อ Veeco (VECO) ซึ่งทำอุปกรณ์ MOCVD เป็นต้น เข้าใจได้ว่าเป็นส่วนหนึ่งของอุปกรณ์การผลิตต้นน้ำของ Optical ตรรกะที่ผมมองบริษัทแบบนี้ไม่ใช่พรุ่งนี้จะพุ่ง 50% แต่คือกำลังการผลิตไม่พอ จำนวนซัพพลายเออร์จำกัด และเมื่อลูกค้านำเข้าอุปกรณ์แล้วจะไม่เปลี่ยนง่ายๆ

Rick: ด้าน Testing, Packaging, Semicap ผมดู Applied Materials, KLA, Amkor, FormFactor, Teradyne พวกนี้

Rick: ข้อดีที่สุดของบริษัทเหล่านี้คือ Process, Qualification, Equipment จำนวนมากต้องใช้การตรวจสอบระยะยาว ต่อให้โมเดลฉลาดแค่ไหน ก็ไม่ใช่วันนี้ออกแบบ พรุ่งนี้เปลี่ยนสายการผลิตที่กำลังเดินอยู่ได้ทันที

Rick: ดังนั้นตอนนี้ผมชอบ Time Moat แบบนี้มากขึ้นเรื่อยๆ ตลาดกำลังหา "AI ทำอะไรได้" แต่ผมอยากหา "AI ยังบีบอัดเวลาอะไรไม่ได้" มากกว่า

สิบสอง Storage ยังคงเป็นสัดส่วนการลงทุนที่ใหญ่ที่สุด: MU, SK Hynix, Samsung คือ Bet ที่ไม่สมมาตรที่สุดในสายตา Rick

Mr. Z: รอบนี้ Storage ลงมา คุณขาดทุนไม่น้อย แต่คุณก็ยังไม่ขยับ?

Rick: Storage เป็นสัดส่วนการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดของผมมาตลอด หุ้นสามัญแทบไม่ขยับ ออปชันรอบนี้ขาดทุนไปไม่น้อยจริงๆ ตอนนี้ผมกลับค่อยๆ หาโอกาสใหม่

Rick: ข้อตัดสินหลักของผมไม่เปลี่ยน Micron, SK Hynix, Samsung ผมมีหมด

Rick: Bear Case ที่ตลาดพูดกันบ่อยที่สุดคือ "Memory เป็น Cycle ขึ้นมามากแล้วเดี๋ยวก็ต้องลง" แต่ปัญหาคือ Demand Curve วันนี้ไม่เหมือนอดีต

Rick: สิ่งที่คุณเห็นตอนนี้คือ Capacity ปี 2028, 2029 จำนวนมากถูกจองล่วงหน้าไปแล้ว ราคาจริงของ Memory และ GPU ในตลาดก็ยังปรับขึ้น

Rick: สำคัญกว่านั้น เมื่อความสามารถของโมเดลสูงขึ้น Compute หนึ่งหน่วยเท่าเดิมสามารถสร้าง Intelligence ได้มากขึ้น และ Intelligence ที่มากขึ้นก็สร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้มากขึ้น

Rick: ถ้าการ์ดใบเดียวกันหลังจากโมเดลอัปเกรดแล้ว ช่วยคุณทำ Coding ได้มากขึ้น ทำ Video ได้มากขึ้น ทำ Drug Discovery ได้มากขึ้น แล้วทำไมการ์ดใบนี้ต้องถูกลง?

Rick: ดังนั้นผมคิดว่าตลาดตอนนี้ประเมินมูลค่า Memory แบบ Commodity Cycle ดั้งเดิม อาจทำผิดพลาดครั้งใหญ่

Rick: สำหรับผม นี่คือ Bet ที่ไม่สมมาตรมาก ถ้าตลาดถูก สิ่งที่ผมเสียคือสัดส่วนการลงทุน แต่ถ้าตลาดผิดและมูลค่าของ Intelligence เร่งตัวต่อ สิ่งที่ผมได้อาจมากกว่ามาก

สิบสาม Neocloud ถูกฆ่าผิดหรือไม่? ตลาดมองแค่หนี้ แต่ไม่ให้ราคากับ Power Contract

Mr. Z: ช่วงนี้ Neocloud ถูกกังวลมากที่สุดเรื่องหนี้สูง ดอกเบี้ยสูง บางคนเริ่มพูดถึงการล้มละลาย คุณมองอย่างไร?

Rick: ผมคิดว่า FUD ของตลาดต่อกลุ่มนี้อาจมากเกินไป

Rick: ทุกคนมองแต่งบดุล บอกว่าบริษัทเหล่านี้หนี้สูง อัตราดอกเบี้ยกู้ยืมแพงขึ้นเรื่อยๆ แต่หนี้จำนวนมากที่กู้ไปแล้ว อัตราดอกเบี้ยถูกล็อกไว้แล้ว สัญญารายได้และการส่งผ่านค่าไฟก็ล็อกไว้แล้ว

Rick: ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่หนี้เก่า แต่คืออนาคตมันยังอยากขยายด้วยเงินทุนแพงๆ หรือไม่ ถ้าผู้บริหารของบริษัทหนึ่งที่ต้นทุนการเงิน 15% รู้ว่าผลตอบแทนโครงการไม่สูงพอแล้วยังฝืนกู้ แน่นอนว่าควรล้มละลาย แต่ผมไม่คิดว่าผู้บริหารปกติจะทำแบบนั้น

Rick: สิ่งที่ถูกมองข้ามง่ายกว่าคือ Power Contract ท่อส่งไฟฟ้าที่บริษัทเหล่านี้เซ็นสัญญาไว้แล้วแต่ยังไม่เริ่มผลิต อาจเป็นทรัพยากรหายากที่ไม่สะท้อนในสินทรัพย์ทางบัญชีอย่างเต็มที่ และราคาไฟฟ้าของ Datacenter ยังขึ้นต่อเนื่อง

Rick: ดังนั้นตลาดจ้องแต่ Debt แต่ไม่ให้ราคากับ Power Pipeline ผมคิดว่าอาจผิด สินทรัพย์ที่สำคัญที่สุดของ Neocloud อาจไม่ใช่ GPU แต่เป็นไฟฟ้าที่มันจองล่วงหน้าไว้

สิบสี่ ระยะยาว Bullish Crypto ที่สุด แต่ทำไมตอนนี้ถึงขาย BTC หมด: AI, P vs NP, Quantum และ Q-Day

Mr. Z: ฝั่ง Crypto ครั้งนี้คุณเปลี่ยนไปมาก ตอนนี้คุณจัดพอร์ตอย่างไร?

Rick: ในระยะยาว มุมมองของผมต่อ Crypto เป็นบวกมากกว่าที่เคย

Rick: ผมคิดว่า Agentic Economy ในอนาคตยากที่จะสร้างบนระบบเงิน fiat ในปัจจุบัน สุดท้ายมันน่าจะต้องใช้ Crypto-native Settlement, Ownership และ Machine-to-machine Economy จากมุมนี้ ผมคิดว่าผู้ได้ประโยชน์ระยะยาวอาจเป็น Ethereum มากกว่า ไม่จำเป็นต้องเป็น Bitcoin

Rick: แต่ปัญหาคือ ระยะสั้นความเสี่ยงที่ผมเห็นตอนนี้ใหญ่เกินไป ผมจึงขาย BTC ส่วนใหญ่ไปแล้ว ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ Fed แต่คือการเร่งความเร็วของ AI ต่อคณิตศาสตร์และ Cryptography

Rick: ความปลอดภัยของระบบเข้ารหัสสมัยใหม่จำนวนมาก โดยพื้นฐานแล้วตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าปัญหาคณิตศาสตร์บางอย่าง "ยากมากในเชิงคำนวณ" หาก AI เริ่มเร่งความเร็ว Complexity Theory, ปัญหา P vs NP หรือแม้แต่เร่ง Quantum Computing ต่อไป สมมติฐานความปลอดภัยที่ทุกคนเคยคิดว่ายังห่างไกล อาจถูกบีบอัดกรอบเวลาลงทันที

Rick: ผมไม่ได้บอกว่า Bitcoin จะถูกถอดรหัสในวันพรุ่งนี้ **สิ่งที่อันตรายจริงๆ คือตลาดเริ่มเชื่อว่ามัน "อาจถูกถอดรหัส"** มูลค่าตลาดของ BTC ใหญ่ แต่เมื่อเทียบกับมูลค่าตลาดแล้ว สภาพคล่องที่ซื้อขายได้จริงไม่มากนัก แค่ผู้ถือระยะยาวส่วนน้อยเริ่มขายเพราะ FUD เรื่อง Q-Day, Quantum หรือ Cryptography ก็เพียงพอจะสร้าง Drawdown ครั้งใหญ่ได้

Rick: ดังนั้นตรรกะของผมคือ ระยะยาวผมยังมองบวกต่อ Crypto มาก แต่ผมต้องหลีกเลี่ยงช่วงเวลาที่ไม่แน่นอนสูงนี้ก่อน อนาคตอาจสดใสมาก แต่ก่อนจะกระโดดขึ้น มันอาจย่อตัวลงลึกก่อน

สิบห้า Q4 2026 ถึง Q1 2027: อย่าเดาว่าเป็น V, U หรือ W ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือตอนกลับตัวคุณไม่อยู่ในตลาด

Mr. Z: สุดท้ายถามตรงๆ Q4 2026 ถึง Q1 2027 ตลาดจะไปทางไหน?

Rick: การคาดการณ์ระยะสั้นของผมผิดพลาดมาตลอด ครั้งก่อนผมยังเดาว่า Semiconductor จะฟื้นตัวเป็นรูป V หรือ U ตอนนี้ดูแล้วอาจเป็น W หรืออาจมี W หลายตัวก็ได้

Rick: แต่นั่นไม่สำคัญสำหรับผม กลยุทธ์ของผมคือ Time in the Market ไม่ใช่ Timing the Market

Rick: ตราบใดที่ Thesis พื้นฐานยังไม่กลับตัว ผมยอมเผชิญ Drawdown 20%, 30% ดีกว่ายอมเสียโอกาสทำกำไร 10%, 20% จากการเล่นรอบ แล้วสุดท้ายตอนกลับตัวจริงผมไม่อยู่ในตลาด

Rick: ปลายปีที่แล้วก็เกิดเรื่องคล้ายกันแล้ว ตอนนั้นทุกคนก็คิดว่า Hyperscaler CapEx สูงเกินไป AI ไม่มีแอปพลิเคชันนอกจาก Prompt ผลคือ Coding Agent ออกมา ตลาดทั้งตลาดเร่งตัวขึ้นใหม่

Rick: ตอนนี้ตลาดก็บอกอีกว่านอกจาก Coding แล้วไม่มี Use Case ที่สอง แต่เราเริ่มเห็น AI for Science แล้ว คราวนี้ความสามารถของโมเดลโตเร็วกว่าปีที่แล้วด้วยซ้ำ ผมจึงยิ่งไม่อยากเดิมพันว่าตัวเองจะจับจังหวะ Bottom ได้แม่น

Rick: ถ้าคุณพลาดเดือนที่รุนแรงที่สุดของ Semiconductor หนึ่งเดือน คุณอาจพลาดกำไร 70% Storage ก็เหมือนกัน สองเดือนที่บ้าที่สุดไม่อยู่ในตลาด กำไรส่วนใหญ่ของทั้งปีก็อาจหายไป

Rick: ดังนั้นผมจะใช้จิตวิญญาณแบบถือเหรียญในอดีตมาถือ AI ตอนนี้ลำดับสัดส่วนการลงทุนของผมง่ายมาก: หนึ่งคือ Storage สองคือ Chip สามคือ Bio สี่คือ Equipment

Rick: ตลาดอาจลงต่อ อาจเป็น V, U, W ก็ช่าง สิ่งที่ผมกลัวมากกว่าไม่ใช่การลงอีก 30% แต่คือตอนที่ Singularity Curve เร่งตัวอีกครั้ง ผมไม่มีสัดส่วนการลงทุนในมือ

Mr. Z: ท้ายตอนนี้ ผมสรุปกรอบของ Rick เป็น 5 ข้อตัดสิน หนึ่ง ความหมายที่ใหญ่ที่สุดของ Anthropic IPO ไม่ใช่การมีหุ้น AI เพิ่มหนึ่งตัว แต่คือตลาดได้ตั้งราคา Frontier Intelligence โดยตรงเป็นครั้งแรก แต่การวัดมูลค่าด้วย ARR, Subscription และ Token Revenue ในวันนี้ อาจยังประเมินมูลค่าสุดท้ายต่ำเกินไปอย่างรุนแรง สอง RSI ที่แท้จริงไม่ใช่โมเดลเขียนโค้ดเองไม่กี่บรรทัด แต่คือเมื่อ Model → Chip → Fab → Energy ปิดวงจรสมบูรณ์แล้ว ความนำเริ่มสร้างความนำมากขึ้นเรื่อยๆ สาม AI Trade เข้าสู่การแบ่งแยกรูปตัว I แล้ว Rick ลดสัดส่วน NVIDIA และให้น้ำหนักกับ Storage, Fab, Equipment, Optical และ Bio ซึ่งเป็นสินทรัพย์ที่มี Capacity, การรับรอง และ Time Moat จริง สี่ ความต้องการระดมทุนมหาศาลของ AI Infrastructure อาจผลักอัตราดอกเบี้ยระยะยาวไปสู่ Much Higher for Longer อสังหาริมทรัพย์ ตลาดเกิดใหม่ และสินทรัพย์อ่อนแอจะเผชิญแรงกดดันมากขึ้น ห้า Rick มองบวกต่อ Crypto และ Agentic Economy ในระยะยาวอย่างมาก แต่เพราะ AI กำลังเร่งคณิตศาสตร์ Cryptography และ Quantum เขาจึงเลือกขาย BTC หมดในระยะสั้น เพื่อหลบความไม่แน่นอนรอบ Q-Day นี้ก่อน ถึง Q4 2026 และ Q1 2027 เขาไม่เตรียมเดาว่าเป็น V, U หรือ W แต่จะ Time in the Market ต่อไป รอการเร่งตัวของ Intelligence รอบหน้าที่จะดัน Earnings และ Valuation ขึ้นไปด้วยกัน ขอบคุณ Rick ที่มา 168X อีกครั้ง!