ทรัมป์คุยโวว่าลงทุนใน Intel (อินเทล) พลิกเพิ่มขึ้น 4 เท่า: ฉันทำให้สหรัฐฯ กำไร 45 พันล้านใน 8 เดือน

ประธานาธิบดีสหรัฐฯ โดนัลด์ ทรัมป์ โพสต์บน Truth Social ระบุว่า: “ผมทำเงินให้สหรัฐฯ 45 พันล้านดอลลาร์ภายใน 8 เดือน!” ภาพประกอบที่แนบมากับโพสต์มีข้อความว่า “การลงทุนของทรัมป์ใน Intel ตอนนี้มีกำไรเพิ่มขึ้น 45 พันล้านดอลลาร์!” ในภาพระบุว่าทรัมป์ซื้อ Intel ที่ราคาประมาณ 20 ดอลลาร์ ขณะที่ราคาหุ้นของ Intel ปรับขึ้นไปอยู่ราว 97 ดอลลาร์ และตรงกลางภาพยังเน้นด้วยตัวอักษรขนาดใหญ่ “45B” เพื่อย้ำว่าการลงทุนนี้สร้างกำไรตามบัญชี 45 พันล้านดอลลาร์แล้ว

เหตุที่โพสต์นี้ได้รับความสนใจ ไม่ใช่แค่เพราะทรัมป์ให้เครดิตกับตัวเองโดยตรงว่าเป็นคนทำให้ราคาหุ้นของ Intel พุ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังเพราะ Intel ซึ่งในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเคยถูกมองในตลาดว่าเป็น “ยักษ์เซมิคอนดักเตอร์ที่พลาดคลื่น AI” กลับมาอยู่ในโฟกัสอีกครั้งท่ามกลางการประเมินมูลค่าใหม่ของห่วงโซ่อุปทาน AI ความต้องการ CPU ที่กลับมาฟื้นตัว และความตึงตัวของกำลังการผลิตสำหรับการแพคเกจขั้นสูงหลายปัจจัยร่วมกัน

การเติบโตของ AI แบบตัวแทน (Agentic AI) ทำให้ CPU กลับมาเป็นแกนหลักของดาต้าเซ็นเตอร์

ในอดีต เนื้อหาเชิงเล่าเรื่องของ AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) มักโฟกัสไปที่ GPU เป็นหลัก แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ใช้การคำนวณขนานจำนวนมากทั้งตอนฝึกและตอนอนุมาน ทำให้ Nvidia กลายเป็นผู้ได้รับประโยชน์ที่เด่นที่สุดในยุค AI และทำให้ตลาดมองว่า บทบาทของ CPU ในโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังถูกผลักให้ถอยห่างออกไป

แต่เมื่อแอปพลิเคชัน AI ก้าวจากการสร้างข้อความและภาพ ไปสู่ “AI แบบตัวแทน” (Agentic AI) ความต้องการด้านการประมวลผลก็เริ่มเปลี่ยนไป ระบบตัวแทนไม่ได้แค่ตอบคำถามครั้งเดียว แต่ต้องแยกงาน เรียกใช้เครื่องมือ อ่านข้อมูล ทำการอนุมานซ้ำ ๆ และดำเนินกระบวนการหลายขั้นตอน งานโหลดลักษณะนี้เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมาก การประสานงานหลายงาน การจัดตารางระบบ และการคำนวณแบบเป็นลำดับ ซึ่งเป็นขอบเขตที่ CPU ถนัดมานาน

Nvidia เคยชี้ด้วยว่า ในการทำงานของระบบ AI แบบตัวแทน จำนวน Token จะเติบโตแบบก้าวกระโดด (เชิงเส้นระดับเอ็กซ์โปเนนเชียล) ทำให้ “ประสิทธิภาพต่อวัตต์” กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างฮาร์ดแวร์ของดาต้าเซ็นเตอร์ เมื่อองค์กรเริ่มนำ AI agent ที่สามารถทำงานได้ต่อเนื่องเป็นเวลานานและรันงานอย่างไม่หยุดยั้งมาใช้ ดาต้าเซ็นเตอร์ไม่ได้ต้องการแค่ GPU เพิ่มเติม แต่ยังต้องการ CPU ประสิทธิภาพสูงมากขึ้นเพื่อรับภาระงานประสานและการรันส่วนที่อยู่หลังเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

นี่ทำให้ CPU กลับมาเป็นสิ่งที่ตลาดให้ราคาสูงขึ้น Bank of America ประเมินว่า ขนาดตลาด CPU มีแนวโน้มจาก 27 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพิ่มเป็น 60 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 ปัจจุบันทั้ง AMD และ Intel เผชิญความตึงตัวด้านซัพพลาย และบางสินค้าอาจมีระยะเวลาส่งมอบยาวนานถึง 6 เดือน รวมถึงราคาที่ปรับขึ้นมากกว่า 10% นักวิเคราะห์ระบุว่าสาเหตุหลักของวิกฤตซัพพลายครั้งนี้คือข้อจำกัดกำลังการผลิตเวเฟอร์ ขณะที่อุปสงค์และอุปทานโดยรวมอาจต้องรอจนถึงปี 2026 ถึงจะมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างชัดเจน

นี่คือพื้นหลังชั้นแรกของการดีดตัวของหุ้น Intel ด้วย: AI ไม่ใช่แค่เรื่องของ GPU เมื่อ AI infra จากเดิมที่เน้นฝึกโมเดล กำลังก้าวไปสู่การติดตั้งใช้งานแบบตัวแทน ความต้องการ CPU กำลังถูกเปิดกลับมาอีกครั้ง

การแพคเกจขั้นสูงคือเส้นทางหลักที่สอง: Intel EMIB ถูกมองเห็นอีกครั้ง

เส้นทางหลักที่สองของ “เรื่องเล่า Intel ที่ฟื้นคืนชีพ” คือการแพคเกจขั้นสูง

EMIB ซึ่งย่อมาจาก Embedded Multi-die Interconnect Bridge คือเทคโนโลยีสะพานเชื่อมต่อแบบฝังตัวหลายได (multi-die) ของ Intel ต่างจากการทำแพคเกจ 2.5D แบบดั้งเดิมที่ต้องใช้ชั้นตัวกลางซิลิกอนขนาดใหญ่ EMIB เชื่อมต่อหลาย die หรือ chiplet ด้วย “สะพานซิลิกอน” ขนาดเล็กที่ฝังอยู่ในแผ่นรองแพคเกจ Intel ระบุว่าแนวทางดังกล่าวช่วยลดการใช้พื้นที่ซิลิกอนเพิ่ม ทำให้อัตราผลตอบแทน (yield) ดีขึ้น ลดการใช้พลังงานและต้นทุน และยังทำให้การรวมชิปจากโหนดการผลิตที่ต่างกันและจาก IP ที่ต่างกันเข้าไว้ในแพคเกจเดียวกันทำได้ง่ายขึ้น

นักวิเคราะห์ Jeff Pu ระบุว่า yield ของ Intel EMIB อยู่ที่ 90% ซึ่งเป็นข่าวดีสำคัญสำหรับ Intel Foundry และช่วยอธิบายว่าทำไมความเชื่อมั่นของตลาดต่อ Intel Foundry จึงกลับมาดีขึ้นในช่วงที่ผ่านมา รายงานยังกล่าวด้วยว่า มีข่าวว่า TPU รุ่นถัดไปของ Google จะใช้การแพคเกจขั้นสูงของ Intel ขณะที่ชิป Feynman รุ่นถัดไปของ NVIDIA ก็มีข่าวลือว่าถูกเชื่อมโยงกับเทคโนโลยี EMIB และ Meta ถูกระบุว่าอาจนำ EMIB ไปใช้ในแผน CPU ช่วงปลายปี 2028

ทั้งหมดนี้หมายความว่า “โอกาสของ Intel” อาจไม่ได้อยู่ที่การสู้เพื่อแย่งความเป็นผู้นำในกระบวนการผลิตขั้นล้ำสมัยทันทีเทียบกับ TSMC แต่เป็นการกลับไปยึดตำแหน่งในส่วนของห่วงโซ่อุปทาน AI ที่ขาดแคลนที่สุด นั่นคือขั้นตอนการแพคเกจ

เหตุผลหลักที่ Citrini Research เคยมองบวกต่อ Intel ก็เป็นเรื่องการแพคเกจขั้นสูงเช่นกัน Citrini เชื่อว่าที่ผ่านมา ตลาดมักย่อการแข่งขันเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI ให้เหลือแค่ Nvidia เทียบ ASIC, TSMC เทียบ Intel หรือ Blackwell เทียบ TPU แต่กรอบแบบนี้มองข้ามคอขวดที่ลึกกว่านั้น: ไม่ว่าชิป AI ตัวสุดท้ายจะชนะด้วยรูปแบบใด ก็ยังจำเป็นต้องพึ่งการแพคเกจขั้นสูงอยู่ดี

TPU ของ Google, Trainium ของ Amazon, MTIA ของ Meta และแม้กระทั่งชิปที่ OpenAI อาจพัฒนาเองในอนาคต ต่างก็มีแนวโน้มจะเดินไปสู่สถาปัตยกรรมแบบหลาย die, หลาย chiplet และใช้ HBM จำนวนมาก ชิปเหล่านี้ไม่ได้มาแทนกัน 100% แต่กลับเป็น “ทุกฝ่าย” ที่ต้องใช้กำลังการผลิตการแพคเกจขั้นสูงซึ่งมีอยู่จำกัดร่วมกัน

ดังนั้น Citrini จึงมองว่า โอกาสของ Intel ไม่ได้อยู่ที่การกลับมายึดความเป็นใหญ่ในกระบวนการผลิตขั้นล้ำสมัยในระยะสั้น แต่คือการใช้ EMIB และ Foveros เพื่อรับดีมานด์การแพคเกจ AI ที่ไหลล้นออกมาหลังจากที่ความต้องการล้นมือของ CoWoS ที่ TSMC ไม่สามารถรองรับได้ กล่าวคือ ช่วงการผลิตส่วนหน้าตามกระบวนการอาจยังให้ TSMC หรือ Samsung รับผิดชอบ แต่ขั้นตอนการแพคเกจขั้นสูงขั้นสุดท้ายที่เข้าสู่กระบวนการของ Intel จะทำให้ Intel กลับมาอยู่ในตำแหน่งสำคัญในห่วงโซ่อุปทาน AI อีกครั้ง

yield 90% เป็นข่าวดี แต่ยังห่างจากมาตรฐานการผลิตเพื่อปริมาณถึง 8 จุดเปอร์เซ็นต์

อย่างไรก็ตาม เรื่องเล่าการฟื้นคืนของการแพคเกจขั้นสูงของ Intel ก็ยังไม่ใช่ว่าไม่มีความเสี่ยง นักวิเคราะห์ กั๋ว หมิงช์ชิง ชี้ว่า Intel มีประสบการณ์ในการผลิต EMIB อย่างเสถียรอยู่แล้ว ดังนั้น yield ของการยืนยันเทคโนโลยีของ EMIB-T ที่กำลังพัฒนาได้ 90% จึงเป็นสัญญาณ “เชิงบวกแต่สมเหตุสมผล” อย่างไรก็ตาม ภายใน Intel ใช้ FCBGA เป็นเกณฑ์เปรียบเทียบสำหรับ yield การผลิต EMIB และปัจจุบัน yield การผลิต FCBGA ในอุตสาหกรรมอยู่ราว 98% ขึ้นไป

นี่หมายความว่า ถึงแม้ EMIB-T ของ Intel จะผ่านเกณฑ์สำคัญของการยืนยันเทคโนโลยีไปแล้ว แต่การขยับจาก 90% ไปสู่ 98% อาจทำได้ยากกว่าจากขั้นเริ่มโครงการจนมาถึง 90%

บนพื้นผิว ความต่างระหว่าง 90% และ 98% มีแค่ 8 จุดเปอร์เซ็นต์ แต่สำหรับผลิตภัณฑ์แพคเกจแบบหลายไดของชิป AI ที่มีราคาต่อหน่วยสูง พื้นที่ขนาดใหญ่ และมีหลายชิปในแพคเกจ ระยะห่างของ yield จะสะท้อนเป็นต้นทุน ระยะเวลาในการส่งมอบ (lead time) และผลผลิตที่ได้จริงทันที โดยเฉพาะกรณี TPU Humufish รุ่นถัดไปของ Google ที่ยังมีสเปกบางส่วนซึ่งไม่ได้ข้อสรุป และ yield จากการยืนยันเทคโนโลยีก็ไม่เท่ากับ yield ของการผลิตผลิตภัณฑ์จริงในปริมาณ ดังนั้นแม้กั๋ว หมิงช์ชิงจะมองการเติบโตระยะยาวของการแพคเกจขั้นสูงของ Intel ในเชิงบวก แต่ก็เตือนว่าระยะกลางและระยะสั้นยังต้องติดตามว่า Intel จะเอาชนะความท้าทายด้านการผลิตเพื่อปริมาณได้อย่างไร

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เรื่องราวการฟื้นคืนของ Intel เริ่มได้รับการ “ซื้อด้วยเงิน” จากตลาดแล้ว แต่ความท้าทายตัวจริงไม่ใช่ว่าจะทำ EMIB-T ได้หรือไม่ ทว่าเป็นว่าจะสามารถผลิตในปริมาณได้อย่างเสถียรภายใต้ต้นทุน yield ระยะเวลาส่งมอบ และขนาดปริมาณที่ลูกค้า AI ต้องการหรือไม่

บทความนี้ 川普自誇投資英特爾 (Intel) 翻了四倍：我 8 個月幫美國賺了 450 億 ถูกเผยแพร่ครั้งแรกที่ 鏈新聞 ABMedia