กระแสการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์กำลังพัดพาไปทั่วโลก ทว่าตลาดกำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนครั้งใหม่ สถาบันวิจัยตลาด Citrini Research ระบุไว้ในรายงานฉบับล่าสุดเรื่อง《Semis Memo: Supply Chain Inheritance》ว่า ตรรกะการลงทุนของโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้วิวัฒนาการจากความคิดเชิงตรงไปตรงมา “ซื้อ GPU” ไปสู่ขั้น “การประเมินราคาใหม่ของโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและห่วงโซ่อุปทาน” ที่ซับซ้อนกว่า บทความนี้จะเจาะลึกมุมมองหลักของ Citrini และอธิบายว่านักลงทุนควรสร้างพอร์ตการลงทุนอย่างไรโดยอาศัยแนวคิดดังกล่าว
จากคลื่นลูกแรกสู่คลื่นลูกที่สอง: ตรรกะการลงทุนห่วงโซ่อุปทาน AI เปลี่ยนอย่างไร?
Citrini ทบทวนตรรกะของดีลโครงสร้างพื้นฐาน AI ในคลื่นลูกแรกก่อน ได้แก่ LLM ต้องใช้ GPU ความต้องการการเชื่อมต่อแบบออปติคอลที่เพิ่มขึ้นจากการเติบโตของพลังประมวลผล และสุดท้ายความต้องการด้าน AI จะไหลไปยังผู้จำหน่ายหน่วยความจำ ตรรกะชุดนี้ดูเข้าใจง่ายและเป็นสัญชาตญาณ แต่ Citrini เห็นว่าตลาดกำลังเปลี่ยนแปลงอย่าง “มีนัยสำคัญเชิงโครงสร้าง”
เพื่อเอาชนะตลาดอย่างแท้จริงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า นักลงทุนต้องเข้าใจไม่ใช่ “ผู้ได้รับประโยชน์รายแรกที่เห็นได้ชัด” แต่คือคอขวดระยะที่สองของห่วงโซ่อุปทาน (second-order bottlenecks) ได้แก่:
โครงสร้างพลังงานต้องอัปเกรดอย่างไร? ชิ้นส่วนใดจะกลายเป็นจุดที่อุปสงค์-อุปทาน “ตึงตัว” แห่งใหม่? และกำลังการผลิตหรือห่วงโซ่อุปทานที่อุตสาหกรรมอื่นปูมาจนเต็มแล้ว แท้จริงกำลังรอให้ AI เข้ามารับช่วงอยู่หรือไม่?
Supply Chain Inheritance คืออะไร?
ส่วนที่สำคัญที่สุดของรายงานฉบับนี้อยู่ที่แนวคิดหลัก “Supply Chain Inheritance” โดยตรรกะและมุมมองของ Citrini มีดังนี้:
ศูนย์ข้อมูล AI กำลังมุ่งสู่ตู้ระบบไฟฟ้ากระแสตรง 800V DC เพื่อรับมือกับความต้องการด้านความหนาแน่นกำลัง (power density) ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
วัสดุสำคัญที่โครงสร้างดังกล่าวพึ่งพา “เซมิคอนดักเตอร์แถบกว้าง (Wide-bandgap Semiconductors)” โดยหลักคือ ซิลิคอนคาร์ไบด์ (SiC) และแกลเลียมไนไตรด์ (GaN) ทั้งกำลังการผลิตและห่วงโซ่อุปทานถูกผลักดันอย่างมากโดยอุตสาหกรรมรถยนต์ไฟฟ้าและพลังงานแสงอาทิตย์ และมีความค่อนข้าง成熟แล้ว
ดังนั้นเมื่อ CapEx ของ AI กลายเป็นดีมานด์รอบใหม่ มันไม่จำเป็นต้องรอให้ EV หรือพลังงานแสงอาทิตย์ฟื้นตัวไปพร้อมกัน—AI สามารถ “สืบทอด” ระบบการผลิตที่มีอยู่และข้อได้เปรียบด้านเส้นต้นทุนได้โดยตรง
Citrini เน้นย้ำว่า ความอ่อนแรงของอุปสงค์จากรถยนต์ไฟฟ้าและพลังงานแสงอาทิตย์ไม่ได้หมายความว่า ห่วงโซ่อุปทาน SiC และ GaN จะสูญเสียมูลค่า AI อาจมอบดีมานด์ในคลื่นลูกที่สองที่แข็งแกร่งกว่า ทำให้ผู้จำหน่ายวัตถุดิบสำคัญเหล่านี้ถูก “ประเมินราคาใหม่” ได้ เช่นเดียวกับผู้ผลิตวัตถุดิบปรุงรสและผู้จำหน่ายฟิล์มเคลือบ ABF ชั้นนำระดับโลก Ajinomoto และแบรนด์สุขภัณฑ์ชื่อดัง TOTO เป็นต้น
(กำลังจะมา! กระแสขึ้นราคาชิป ABF อจิโนโมะโตะเล็งปรับขึ้น 30% กลุ่มผู้ผลิตแผ่น (載板) สัญชาติไต้หวัน 3 ราย ยอดขายเดือนเมษายนทำสถิติสูงสุดก่อน)
คอขวดฝั่งต้นน้ำ: วงจรจ่ายไฟหม้อแปลงแบบดั้งเดิมส่งมอบนานเกินไป โซลูชันคือ Solid-State Transformer (SST)
Citrini ชี้ว่า ขณะที่การก่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI เร่งตัวขึ้น ระยะเวลาส่งมอบหม้อแปลงแกนเหล็กแบบดั้งเดิมได้กลายเป็นหนึ่งในคอขวดสำคัญสำหรับการขยายขนาดของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ระดับมหาศาล
เขาเสนอ “Solid-State Transformer, SST” เป็นอีกหนึ่งจุดเปลี่ยนทางเทคโนโลยีที่เป็นไปได้: SST ใช้สวิตช์ความถี่สูงของ SiC แปลงไฟ AC แรงดันกลางโดยตรงเป็น 800V DC เมื่อเทียบกับอุปกรณ์แบบดั้งเดิมแล้ว มีข้อได้เปรียบด้านระยะส่งมอบที่สั้นกว่า ขนาดเล็กกว่า และสามารถส่งพลังงานได้ทั้งสองทิศทาง บริษัทใหญ่ในสหรัฐฯ อย่าง Eaton (NYSE: ETN) รวมถึง ABB ของสวีเดน (SWX: ABBN) และ Siemens เยอรมนี (ETR: SIE) ต่างก็ผลักดันในสาขานี้เช่นกัน
อย่างไรก็ดี Citrini ยังระบุว่า ตัวชี้วัดที่ “ได้ประโยชน์อย่างบริสุทธิ์” ในตอนนี้ ส่วนใหญ่ยังอยู่ในรูปแบบ private หรือสตาร์ทอัพ และยังไม่สะท้อนอยู่ในราคาตลาดแบบเปิดอย่างเต็มที่
คอขวดฝั่งปลายน้ำ: VRM กำลังเผชิญ “ปัญหาแอมป์พันตัว” มูลค่าใน GPU ต่อเครื่องจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
ภายในตู้ ระบบที่ Citrini โฟกัสคือ “Voltage Regulator Module, VRM” เมื่อกำลังของ GPU เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่แรงดันไฟหลักกลับลดลงเรื่อย ๆ VRM ต้องจ่ายกระแสไฟฟ้าจำนวนมากภายใต้แรงดันต่ำมาก พร้อมทั้งรักษาความเสถียรและความสมบูรณ์ของระบบไว้
ลักษณะนี้คล้ายกับ “ปัญหาแอมป์พันตัว (thousand-amp problem)” ทางด้านแม่เหล็กไฟฟ้า และเขาคาดการณ์ว่า ในปี 2027 มันจะพัฒนาไปสู่ “ปัญหาแอมป์สามพันตัว”
วิธีที่ Citrini มองว่าเป็นคำตอบคือการใช้การจ่ายไฟแบบหลายเฟส (multi-phase) เพื่อทำงานแบบขนาน แต่ก็หมายความว่าจำนวนชิ้นส่วนต่อ AI server จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก รวมถึงคอนโทรลเลอร์ ตัวเหนี่ยวนำ (inductor) และอุปกรณ์พาสซีฟต่าง ๆ ซึ่งจะยกระดับ “มูลค่าที่ซ่อนอยู่” ใน GPU หรือเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง
(บทนำรายงานอุตสาหกรรม Fusion: วัสดุพาสซีฟในปี 2026 จะคัดลอกพายุขาดแคลนหน่วยความจำ AI หรือไม่?)
จะหาโอกาสลงทุนได้อย่างไร? Citrini เปิดเผยการแบ่งชั้นห่วงโซ่อุปทาน 4 ระดับ
Citrini แบ่งโอกาสการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานพลังงานของ AI ออกเป็น 4 ระดับ เพื่อให้นักลงทุนมีกรอบการคัดเลือกหุ้นแบบเป็นระบบดังนี้:
Tier 1 (แกนหลัก): วัสดุเซมิคอนดักเตอร์แถบกว้าง (SiC/GaN) และเครื่องจักร/อุปกรณ์ทุนที่เกี่ยวข้อง Citrini มองว่าพื้นที่นี้ยังไม่ได้ถูกตลาดประเมินราคาใหม่ด้วย “การส่งผ่านมูลค่าแบบ AI” อย่างเพียงพอ จึงมีโอกาสสร้างผลตอบแทนที่มากกว่าปกติ (excess return) ได้สูง
Tier 2: ผู้จำหน่ายเซมิคอนดักเตอร์ด้านพลังงานและผู้เชี่ยวชาญด้าน VRM ในมุมกว้าง การอัปเกรดแต่ละเจนของ AI server จะเพิ่มความต้องการของชิ้นส่วนเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง
Tier 3: องค์ประกอบของระบบจ่ายไฟ รวมถึงแหล่งจ่ายไฟ (PSU), บัสบาร์ (busbar), โมดูลการเชื่อมต่อ (interconnect module) เป็นต้น Citrini มองว่าในระดับนี้ตลาดค่อนข้างค้นพบแล้ว แต่ดีมานด์ยังคงอยู่และเดินหน้าต่อ
Tier 4: ระบบพลังงานของศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานแรงดันกลาง รวมถึงโมดูลการจ่ายไฟ อุปกรณ์สวิตช์ และหัวข้อการทดแทนด้วย SST
จะคัดกรองหุ้นอย่างไร? หาคำใบ้จากรายงานของ Citrini
ในรายงาน Citrini ยังกล่าวถึงหุ้นและเคสตัวอย่างบางส่วน หากจัดประเภทตามการแบ่งชั้นของห่วงโซ่อุปทานและเลือกเฉพาะ Tier 1 และ 2 จะได้รายการดังต่อไปนี้:
Wolfspeed (NYSE：WOLF): ในฐานะเคสตัวอย่างการส่งผ่านมูลค่าห่วงโซ่อุปทาน AI ของ Tier 1 บริษัทพยายามขยายกำลังการผลิต SiC อย่างแข็งขันในช่วงเทรนด์รถยนต์ไฟฟ้า แต่ความต้องการไม่เป็นไปตามคาด ส่งผลให้เกิดการปรับโครงสร้างเพื่อฟื้นฟูกิจการ Citrini มองว่า กำลังการผลิตทางกายภาพที่มีอยู่เดิม อาจกลับมามีคุณค่าอีกครั้งภายใต้ดีมานด์โครงสร้างพื้นฐาน AI และตรรกะการตั้งราคาอาจเปลี่ยนไปเป็น “ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ทดแทนไม่ได้”
Monolithic Power Systems（NASDAQ：MPWR）：หนึ่งในผู้จำหน่ายหลักในตลาด Tier 2 VRM ถูกมองว่าเป็นผู้ได้ประโยชน์หลักของโมดูลจ่ายไฟใน AI server
Vicor（NASDAQ：VICR）：ให้โซลูชันโครงสร้างพลังงานแบบแยกเป็นส่วน (factorized) และแบบแนวตั้ง (vertical) ถือเป็นอีกเส้นทางทางเทคนิคของ VRM มีความยืดหยุ่นมากกว่า แต่ต้องเฝ้าดูระดับการเจาะตลาด
STMicroelectronics（NYSE：STM）/ Onsemi（NASDAQ：ON）/ Infineon（ETR：IFX）：เป็นผู้จำหน่ายหลักทั้งชิปเวเฟอร์ SiC/GaN และเซมิคอนดักเตอร์ด้านพลังงานเช่นกัน ซึ่งสอดคล้องกับตรรกะเล่าเรื่องที่ว่า “ห่วงโซ่อุปทานรถยนต์ไฟฟ้าหันมารับดีมานด์จาก AI”
นักลงทุนจะสร้างพอร์ตการลงทุนจากรายงานนี้ได้อย่างไร?
ท้ายบท Citrini ยังให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติและหลักการตรรกะต่อไปนี้กับนักลงทุน:
อย่าลงทุนแค่ในชิป AI—ให้มองหาผู้ได้รับประโยชน์ของระบบท่อ/สายส่งไฟฟ้า 800V โอกาสเชิงโครงสร้างที่แท้จริงอยู่ที่เส้นทางการแปลงพลังงาน ไม่ใช่แค่ความสามารถด้านการประมวลผล
ให้ความสำคัญกับเซมิคอนดักเตอร์แถบกว้างและห่วงโซ่การส่งผ่านพลังงาน (SiC/GaN, VRM, โครงสร้างพื้นฐานการแปลงพลังงาน): ในประวัติการทำงาน ตำแหน่งของผู้ผลิตเหล่านี้ถูกผูกติดอยู่กับดีมานด์จากรถยนต์ไฟฟ้าและอุตสาหกรรม แต่ CapEx ของ AI กำลังกลายเป็นแหล่งดีมานด์แห่งที่สอง
คุมความเสี่ยงด้วยการแบ่ง Tier: Tier 1 ยังมีพื้นที่ในการ “ประเมินราคาใหม่” มากที่สุด แต่ความผันผวนก็สูงเช่นกัน; Tier 3 และ 4 ค่อนข้างถูกตลาดกำหนดราคาแล้ว เหมาะกับการจัดวางระยะยาวแบบเน้นความมั่นคงมากกว่า
แผนที่ห่วงโซ่อุปทานของโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังถูกเขียนใหม่
บทเรียนที่สำคัญที่สุดของรายงาน Citrini คือ: ทิศทางการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้เปลี่ยนจาก “ใครมีพลังประมวลผลมากที่สุด” ไปสู่ “ใครสามารถแก้คอขวดจริงของการส่งและการแปลงพลังงาน” ที่เกิดขึ้นในโลกความจริง รถยนต์ไฟฟ้ายุคก่อนทิ้งกำลังการผลิตและห่วงโซ่อุปทานครบชุดไว้ และมีแนวโน้มว่าจะถูกอุตสาหกรรม AI เข้ามารับช่วงและนำกลับมาใช้ใหม่ในรูปแบบที่ตลาดยังไม่เคยกำหนดราคา
สำหรับนักลงทุนแล้ว โอกาสในการสร้างผลตอบแทนที่มากกว่าปกติ บางทีอาจต้องวางมือจากหุ้นกลุ่มผู้นำ AI ที่กำลังร้อนแรงชั่วคราว แล้วไปหาผู้จัดหาวัสดุสำคัญด้านโครงสร้างพื้นฐานพลังงานและเซมิคอนดักเตอร์ ที่กำลังรออย่างเงียบ ๆ ให้ “กระแสส่งผ่านมูลค่าในห่วงโซ่อุปทาน AI” มาถึง
(บทความนี้เรียบเรียงจากรายงานของ Citrini Research ไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการลงทุน)
บทความนี้ ถัดไป! กระแสคลื่นลูกใหม่ของโครงสร้างพื้นฐาน AI อยู่ที่ไหน? รายงาน Citrini เผย “SiC, GaN และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน” คือทิศทางการลงทุนแนวใหม่ เผยแพร่ครั้งแรกที่ Chain News ABMedia
