IBM ร่วงหนัก ขณะที่ ASML ปรับตัวขึ้น: เงินทุนกำลังหมุนจากซอฟต์แวร์ไปสู่ฮาร์ดแวร์ AI หรือไม่?

การร่วงลงอย่างหนักของ IBM และการปรับตัวขึ้นของ ASML ไม่ได้หมายความว่า “ซอฟต์แวร์จบแล้ว และฮาร์ดแวร์ต้องเป็นผู้ชนะ” ข้อสรุปที่แม่นยำกว่าคือ งบประมาณ AI ขององค์กรกำลังถูกจัดลำดับใหม่ เมื่อความสามารถในการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล หน่วยความจำ เครือข่าย และศักยภาพของศูนย์ข้อมูลกลายเป็นคอขวด ตลาดจึงเต็มใจมากขึ้นที่จะให้พรีเมียมด้านมูลค่ากับบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI คำเตือนของ IBM บ่งชี้ว่าดีลบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์และเมนเฟรมกำลังได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงงบประมาณ ขณะที่การปรับเพิ่มคาดการณ์ของ ASML แสดงให้เห็นว่าวัฏจักรการขยายตัวของชิปขั้นสูงยังคงมีคำสั่งซื้อรองรับ สำหรับนักลงทุน คำถามสำคัญคือ นี่เป็นเพียงการซื้อขายตามผลประกอบการระยะสั้น หรือเป็นการหมุนเวียนเงินทุนที่ยั่งยืนมากขึ้น จากเรื่องเล่าด้านแอปพลิเคชัน AI ไปสู่การสร้างรายได้จากฮาร์ดแวร์

ประเด็นสำคัญ

• การดิ่งลงของ IBM สะท้อนการโยกย้ายงบประมาณ แต่ยังรวมถึงปัญหาเฉพาะของบริษัทด้านการดำเนินงานและจังหวะเวลาของดีลด้วย
• การปรับตัวขึ้นของ ASML ได้รับแรงหนุนจากความชัดเจนของคำสั่งซื้อ การปรับเพิ่มคาดการณ์ และการขยายกำลังการผลิตชิป AI
• การใช้จ่ายด้าน AI ขององค์กรกำลังให้ความสำคัญกับคอขวดด้านการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และพลังงาน
• ซอฟต์แวร์ไม่ได้สูญเสียมูลค่า แต่ตลาดกำลังตรวจสอบความเร็วในการสร้างรายได้อย่างเข้มงวดมากขึ้น
• ในการประเมินการหมุนเวียนเงินทุน นักลงทุนจำเป็นต้องดูความครอบคลุมของตลาด กระแสเงินทุน และการปรับประมาณการกำไร
• หลังจากมูลค่าขยายตัวอย่างรวดเร็ว ฮาร์ดแวร์ AI ยังคงเผชิญความเสี่ยงด้านวัฏจักรและนโยบาย

เหตุใด IBM จึงร่วงลง ขณะที่ ASML ปรับตัวขึ้น?

ความเคลื่อนไหวที่สวนทางกันของ IBM และ ASML สะท้อนถึงความแตกต่างในการส่งมอบผลประกอบการเป็นอันดับแรก และสะท้อนมุมมองของตลาดต่อการย้ายงบประมาณด้าน AI เป็นอันดับรอง IBM ปรับตัวลงเพราะรายได้ โครงสร้างพื้นฐาน และดีลที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ออกมาต่ำกว่าคาด ASML ปรับตัวขึ้นเพราะอุปสงค์ชิปที่เกี่ยวข้องกับ AI หนุนคำสั่งซื้ออุปกรณ์และแนวโน้มทั้งปีที่สูงขึ้น คุณไม่ควรสรุปจากความเคลื่อนไหวของหุ้นเพียงสองตัวว่าทุนกำลังหมุนออกจากซอฟต์แวร์ไปสู่ฮาร์ดแวร์อย่างเต็มที่ แต่ความเคลื่อนไหวของหุ้นคู่นี้บ่งชี้ว่าตลาดกำลังประเมินลำดับความสำคัญใหม่ตลอดห่วงโซ่มูลค่า AI

ในข้อมูลเบื้องต้นของไตรมาสที่สองที่เผยแพร่ในเดือนกรกฎาคม 2026 IBM คาดว่า รายได้จะอยู่ที่ 17.2 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 1% เมื่อเทียบกับปีก่อน แต่การเติบโตของซอฟต์แวร์ รายได้จากโครงสร้างพื้นฐาน และจังหวะเวลาของธุรกรรมขนาดใหญ่ ล้วนทำให้ตลาดเกิดความกังวล ที่สำคัญกว่านั้น ผู้บริหารของ IBM ระบุว่าในช่วงสัปดาห์สุดท้ายของเดือนมิถุนายน ลูกค้าได้โยกการใช้จ่ายด้านทุนรายไตรมาสไปยังเซิร์ฟเวอร์ สตอเรจ และหน่วยความจำ เพื่อจัดหาโครงสร้างพื้นฐานไว้ก่อนที่อุปทานจะตึงตัวมากขึ้นและราคาอาจปรับสูงขึ้น คำกล่าวดังกล่าวทำให้ตลาดตีความอย่างรวดเร็วว่าผลประกอบการที่ต่ำกว่าคาดของ IBM เป็นสัญญาณว่างบประมาณ AI ขององค์กรกำลังกดดันการใช้จ่ายด้านซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมและที่เกี่ยวข้องกับเมนเฟรม

อย่างไรก็ตาม การร่วงลงของ IBM ไม่ได้เป็นเพียงปัญหาในระดับอุตสาหกรรมเท่านั้น บริษัทยังยอมรับด้วยว่าไม่ได้ดำเนินการได้รวดเร็วเพียงพอเพื่อตอบสนองต่อสภาวะภายนอกที่เปลี่ยนแปลงไป และธุรกรรมขนาดใหญ่หลายรายการไม่สามารถปิดดีลได้ภายในกรอบเวลาที่คาดไว้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง IBM ถูกกดดันพร้อมกันถึงสามชั้น: ลูกค้าเปลี่ยนทิศทางงบประมาณชั่วคราว รายได้ที่เกี่ยวข้องกับเมนเฟรมและการประมวลผลธุรกรรมต่ำกว่าคาด และการดำเนินงานด้านการขายภายในปรับตัวได้ไม่รวดเร็วพอ ปฏิกิริยาของตลาดต่อหุ้นประเภทนี้อาจถูกขยายให้รุนแรงขึ้นได้ เพราะก่อนหน้านี้นักลงทุนเคยเต็มใจให้การสนับสนุนด้านมูลค่าที่มีเสถียรภาพแก่ธุรกิจไฮบริดคลาวด์ของ IBM, Red Hat, ซอฟต์แวร์ AI สำหรับองค์กร และกระแสเงินสดอิสระ เมื่อคุณภาพของการเติบโตถูกตั้งคำถาม มูลค่าหุ้นก็สามารถถูกบีบอัดลงได้อย่างรวดเร็ว

สถานการณ์ของ ASML ตรงกันข้าม ในผลประกอบการไตรมาสสอง ASML รายงาน ยอดขายสุทธิ 9.3 พันล้านยูโร และกำไรสุทธิ 2.9 พันล้านยูโร พร้อมทั้งปรับเพิ่มคาดการณ์ยอดขายสุทธิรวมปี 2026 เป็น 43 พันล้าน–45 พันล้านยูโร ผู้บริหารของ ASML กล่าวว่า การลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI และความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI กำลังผลักดันความต้องการชิปตรรกะและชิปหน่วยความจำขั้นสูง และลูกค้ากำลังเร่งแผนขยายกำลังการผลิต เนื่องจาก ASML ควบคุมส่วนสำคัญของห่วงโซ่อุปกรณ์ลิโธกราฟีสำหรับกระบวนการผลิตขั้นสูง การปรับตัวดีขึ้นของคำสั่งซื้อจึงถูกตลาดตีความโดยตรงว่าเป็นสัญญาณของผู้ได้รับประโยชน์จากการขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน AI

มิติการเปรียบเทียบIBMASMLปัจจัยกระตุ้นโดยตรงผลประกอบการเบื้องต้นต่ำกว่าความคาดหมายของตลาดผลประกอบการไตรมาส 2 สูงกว่าคาด และมีการปรับเพิ่มคาดการณ์ทั้งปีลักษณะธุรกิจผสมผสานระหว่างซอฟต์แวร์ ที่ปรึกษา เมนเฟรม และโครงสร้างพื้นฐานอุปกรณ์และบริการลิโธกราฟีเซมิคอนดักเตอร์เส้นทางผลกระทบของ AIงบประมาณองค์กรบางส่วนเปลี่ยนจากโครงการซอฟต์แวร์ไปสู่ฮาร์ดแวร์การขยายกำลังการผลิตชิป AI ผลักดันความต้องการอุปกรณ์จุดเน้นของตลาดคุณภาพการเติบโต ข้อตกลงที่ล่าช้า ความสามารถในการดำเนินการความชัดเจนของคำสั่งซื้อ การขยายกำลังการผลิต อัตรากำไรขั้นต้นความเสี่ยงหลักการเติบโตของซอฟต์แวร์ที่ช้าลงและธุรกรรมขนาดใหญ่ที่ล่าช้าวัฏจักรอุปกรณ์ ข้อจำกัดการส่งออก มูลค่าหุ้นที่สูง

จากปฏิกิริยาของตลาด การดิ่งลงของราคาหุ้นราว 25% ของ IBM แสดงให้เห็นว่านักลงทุนมีความอ่อนไหวอย่างมากต่อเรื่องเล่าที่ว่างบประมาณซอฟต์แวร์กำลังถูกโครงสร้างพื้นฐาน AI เบียดออกไป ขณะที่การปรับขึ้นของ ASML แสดงให้เห็นว่าตลาดเต็มใจมากขึ้นที่จะจ่ายพรีเมียมให้กับบริษัทที่มีคำสั่งซื้อชัดเจน กำลังการผลิตที่ขาดแคลน และอุปสงค์จากลูกค้าที่มองเห็นได้ เมื่อนำทั้งสองความเคลื่อนไหวมารวมกัน จึงส่งสัญญาณสำคัญว่า ธีม AI กำลังเปลี่ยนจาก “ใครเล่าเรื่องแอปพลิเคชันได้ดีที่สุด” ไปสู่ “ใครสามารถเปลี่ยนงบประมาณให้เป็นคำสั่งซื้อและรายได้ก่อน”

สรุป: การดิ่งลงของ IBM และการปรับขึ้นของ ASML ไม่ใช่กรณีง่าย ๆ ว่า “ซอฟต์แวร์แพ้ ฮาร์ดแวร์ชนะ” แต่สะท้อนตำแหน่งที่แตกต่างกันภายในการจัดสรรงบประมาณ AI ใหม่ IBM เผยให้เห็นความเปราะบางของโครงการซอฟต์แวร์ เมนเฟรม และที่ปรึกษาในการอนุมัติงบประมาณขององค์กร ขณะเดียวกันก็เผชิญปัญหาการดำเนินการด้านข้อตกลง ส่วน ASML แสดงให้เห็นมูลค่าจากความขาดแคลนของอุปกรณ์ผลิตชิปขั้นสูงในช่วงวัฏจักรการขยายกำลังการผลิต AI สำหรับนักลงทุน คำถามที่แท้จริงไม่ใช่การเคลื่อนไหวของราคาในวันเดียว แต่คือว่างบประมาณองค์กรยังคงเคลื่อนย้ายไปสู่เซิร์ฟเวอร์ สตอเรจ หน่วยความจำ GPU เครือข่าย และอุปกรณ์ลิโธกราฟีต่อไปหรือไม่ และบริษัทซอฟต์แวร์จะพิสูจน์มูลค่าของตนผ่านรายได้จาก AI อัตราการต่ออายุสัญญา และกระแสเงินสดอิสระได้หรือไม่

เหตุใดงบประมาณ AI ขององค์กรจึงเริ่มย้ายไปสู่โครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ก่อน?

งบประมาณ AI ขององค์กรกำลังย้ายไปสู่ฮาร์ดแวร์ก่อน เพราะการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บข้อมูล หน่วยความจำ เครือข่าย และพลังงาน ได้กลายเป็นสิ่งจำเป็นเบื้องต้นสำหรับการปรับใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ หากไม่มีความจุของศูนย์ข้อมูลที่เพียงพอ บริษัทต่าง ๆ จะไม่สามารถฝึกโมเดล รันการอนุมาน หรือสนับสนุนเอเจนต์ AI ภายในได้อย่างน่าเชื่อถือ แม้ว่าจะซื้อซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันแล้วก็ตาม ดังนั้น เมื่องบประมาณมีจำกัดหรืออุปทานตึงตัว องค์กรมักจะจัดหาฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานก่อน จากนั้นจึงค่อย ๆ เพิ่มการใช้จ่ายในซอฟต์แวร์ระดับแอปพลิเคชัน ระดับข้อมูล และความปลอดภัย

การลงทุนใน AI ไม่ได้เริ่มต้นที่ซอฟต์แวร์ และไม่ได้หยุดอยู่ที่ซอฟต์แวร์เช่นกัน เส้นทางที่พบได้บ่อยกว่าคือการสร้างความจุของศูนย์ข้อมูลและพลังงานก่อน จากนั้นจึงซื้อ GPU, ASIC, CPU, HBM, เครือข่ายความเร็วสูง และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร ก่อนจะเชื่อมต่อแพลตฟอร์มคลาวด์ เฟรมเวิร์กโมเดล ฐานข้อมูล เครื่องมือความปลอดภัย ระบบสังเกตการณ์ และแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ลำดับนี้อธิบายได้ว่าทำไมบริษัทฮาร์ดแวร์จึงเห็นคำสั่งซื้อได้เร็วกว่าในวัฏจักร AI ขณะที่บริษัทซอฟต์แวร์องค์กรโดยมากต้องรอจนกว่าลูกค้าจะปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานเสร็จสิ้น ก่อนที่จะพิสูจน์ได้ว่าฟีเจอร์ AI ช่วยเพิ่มผลิตภาพ ลดต้นทุน หรือสร้างรายได้ใหม่ได้

เบาะแสสำคัญในคำเตือนของ IBM คือ ลูกค้าได้โยกย้ายการใช้จ่ายด้านทุนไปยังเซิร์ฟเวอร์ สตอเรจ และหน่วยความจำในช่วงปลายไตรมาส รายจ่ายฝ่ายทุนแตกต่างจากการสมัครใช้งานซอฟต์แวร์ เซิร์ฟเวอร์ ชิป และอุปกรณ์ศูนย์ข้อมูลมักเป็นสินทรัพย์ระยะยาว และการตัดสินใจจัดซื้อมักเกี่ยวข้องกับการรับประกันกำลังการผลิต การล็อกอุปทาน และการติดตั้งใช้งานล่วงหน้าก่อนความต้องการ การสมัครใช้งานซอฟต์แวร์และโครงการที่ปรึกษาพึ่งพางบประมาณดำเนินงาน การใช้จำนวนที่นั่ง อัตราการต่ออายุ และผลตอบแทนของโครงการมากกว่า หากทีมผู้บริหารเชื่อว่าอุปทานฮาร์ดแวร์จะตึงตัวมากขึ้น หรือราคาหน่วยความจำและสตอเรจอาจปรับขึ้น การซื้อฮาร์ดแวร์อาจได้รับความสำคัญชั่วคราวเหนือสัญญาซอฟต์แวร์บางรายการ

ชั้นการลงทุน AIรายการใช้จ่ายทั่วไปประเภทงบประมาณผลกระทบต่อหุ้นศูนย์ข้อมูลที่ดิน ไฟฟ้า ระบบทำความเย็น สิ่งอำนวยความสะดวกรายจ่ายฝ่ายทุนระยะยาวหนุนห่วงโซ่อุปกรณ์ไฟฟ้าและวิศวกรรมชิปประมวลผลGPU, ASIC, CPUรายจ่ายฝ่ายทุนความเข้มข้นสูงหนุนบริษัทชิปและเซิร์ฟเวอร์สตอเรจและหน่วยความจำHBM, DRAM, SSDการใช้จ่ายที่อ่อนไหวต่ออุปทานหนุนวัฏจักรสตอเรจและหน่วยความจำอุปกรณ์เครือข่ายสวิตช์ โมดูลออปติคัล การเชื่อมต่อระหว่างกันการใช้จ่ายเพื่อขยายคลัสเตอร์หนุนโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ข้อมูล ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ เอเจนต์ค่าใช้จ่ายดำเนินงานหรือการสมัครใช้งานขึ้นอยู่กับการต่ออายุและหลักฐาน ROI

การใช้จ่ายที่ให้ความสำคัญกับฮาร์ดแวร์เป็นอันดับแรกไม่ได้หมายความว่าซอฟต์แวร์สูญเสียมูลค่าไปแล้ว ตรงกันข้าม เมื่อโครงสร้างพื้นฐาน AI ถูกสร้างขึ้นแล้ว องค์กรต่าง ๆ ยังคงต้องการฐานข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การจัดการตัวตน การติดตามตรวจสอบโมเดล ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ และแอปพลิเคชันเฉพาะอุตสาหกรรม ประเด็นคือ ตลาดไม่เต็มใจที่จะจ่ายเพียงเพื่อ “การเปิดตัวฟีเจอร์ AI” อีกต่อไป ตอนนี้ตลาดคาดหวังให้บริษัทซอฟต์แวร์เปิดเผยรายได้จาก AI ที่ชัดเจนขึ้น การรักษาลูกค้า การขยายสัญญา และผลกำไรด้านผลิตภาพ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนจาก “พรีเมียมจากเรื่องเล่า” ไปสู่ “การประเมินการดำเนินงาน”

คุณยังต้องแยกแยะความเร็วของการส่งผ่านคำสั่งซื้อตลอดห่วงโซ่มูลค่า การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานมักสร้างการส่งผ่านคำสั่งซื้อที่ตรงกว่า เมื่อผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เพิ่มรายจ่ายฝ่ายทุน ผู้ได้รับประโยชน์กลุ่มแรกมักเป็นซัพพลายเออร์เซิร์ฟเวอร์ GPU หน่วยความจำ เครือข่าย และอุปกรณ์ต่าง ๆ บริษัทซอฟต์แวร์มักได้รับประโยชน์ในภายหลัง หลังจากลูกค้าดำเนินการติดตั้งใช้งานเสร็จ พนักงานสร้างนิสัยการใช้งาน และเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจได้รับการออกแบบใหม่ นั่นคือเหตุผลที่ตลาดชอบความแน่นอนของฮาร์ดแวร์ในช่วงต้นของวัฏจักร AI และต่อมาจึงคัดกรองผู้ชนะในชั้นแอปพลิเคชันอีกครั้ง

ลำดับความสำคัญของงบประมาณองค์กรสามารถติดตามได้ผ่านตัวชี้วัดต่อไปนี้:

• ผู้ให้บริการคลาวด์ยังคงเพิ่มรายจ่ายฝ่ายทุนหรือไม่;
• GPU, HBM, SSD สำหรับองค์กร และอุปกรณ์เครือข่ายยังคงอยู่ในภาวะอุปทานตึงตัวหรือไม่;
• คำสั่งซื้อและยอดค้างส่งของอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ยังคงเติบโตต่อไปหรือไม่;
• โครงการพลังงานและระบบทำความเย็นของศูนย์ข้อมูลยังคงขยายตัวหรือไม่;
• ภาระผูกพันด้านผลการดำเนินงานที่เหลืออยู่ของบริษัทซอฟต์แวร์ชะลอตัวลงหรือไม่;
• แอปพลิเคชัน AI เปิดเผยสัดส่วนรายได้ที่วัดผลได้หรือไม่

สรุป: การใช้จ่ายด้าน AI ขององค์กรกำลังเอนเอียงไปทางฮาร์ดแวร์ เนื่องจากลำดับการนำไปใช้งานและข้อจำกัดด้านอุปทานเป็นตัวกำหนด คอมพิวต์ พื้นที่จัดเก็บข้อมูล หน่วยความจำ เครือข่าย และพลังงานคือรากฐานสำหรับการขยายโครงการ AI ดังนั้นองค์กรจะให้ความสำคัญกับทรัพยากรที่ไม่สามารถทดแทนได้ง่ายในเวลาอันสั้น ในทางตรงกันข้าม โครงการซอฟต์แวร์และที่ปรึกษาสามารถเจรจาใหม่ เลื่อนออกไป หรือทยอยนำมาใช้ได้ง่ายกว่า คุณไม่ควรตีความการเปลี่ยนแปลงนี้ว่าเป็นการหายไปอย่างถาวรของความต้องการซอฟต์แวร์ การตีความที่ดีกว่าคือ วัฏจักรการลงทุนด้าน AI กำลังเติมเต็มชั้นโครงสร้างพื้นฐานก่อน จากนั้นจึงคัดกรอง ROI ในชั้นแอปพลิเคชัน เฉพาะในกรณีที่การต่ออายุซอฟต์แวร์ยังไม่ดีขึ้นหลังจากการสร้างฮาร์ดแวร์เสร็จสิ้น จึงจะบ่งชี้ถึงแรงกดดันที่ลึกซึ้งขึ้นต่อภาคซอฟต์แวร์

เงินทุนกำลังหมุนเวียนจากซอฟต์แวร์ไปสู่ฮาร์ดแวร์ AI จริงหรือ?

มีสัญญาณว่าตลาดกำลังเอนเอียงไปทางฮาร์ดแวร์ AI และอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ แต่ IBM และ ASML เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะพิสูจน์ว่ามีการหมุนเวียนของเงินทุนอย่างเต็มรูปแบบ มุมมองที่แม่นยำกว่าคือ เงินทุนกำลังประเมินใหม่ว่าส่วนใดของห่วงโซ่คุณค่า AI สามารถสร้างรายได้ก่อน บริษัทฮาร์ดแวร์ได้รับพรีเมียมด้านมูลค่าในระยะสั้น เพราะคำสั่งซื้อ ภาวะอุปทานตึงตัว และความเชื่อมโยงกับรายจ่ายฝ่ายทุนของพวกเขาระบุได้ง่ายกว่า ขณะเดียวกัน บริษัทซอฟต์แวร์จำเป็นต้องพิสูจน์ว่าฟีเจอร์ AI สามารถกลายเป็นการต่ออายุสัญญาจริง การขายต่อยอด และการปรับปรุงอัตรากำไรได้

ในการตัดสินการหมุนเวียนของเงินทุน คุณไม่สามารถดูเพียงสองบริษัทได้ IBM เป็นหุ้นเทคโนโลยีองค์กรรายใหญ่ แต่ไม่ใช่บริษัทซอฟต์แวร์ล้วน ๆ ASML เป็นบริษัทอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ชั้นนำ แต่ไม่สามารถเป็นตัวแทนของบริษัทฮาร์ดแวร์ทั้งหมดได้ การหมุนเวียนที่แท้จริงต้องมีเงื่อนไขสี่ข้อเกิดขึ้นพร้อมกัน: กลุ่มฮาร์ดแวร์ยังคงทำผลงานได้ดีกว่ากลุ่มซอฟต์แวร์, ETF โครงสร้างพื้นฐานเซมิคอนดักเตอร์และ AI มีเงินไหลเข้าอย่างต่อเนื่อง, บริษัทฮาร์ดแวร์ได้รับการปรับเพิ่มประมาณการกำไร และบริษัทซอฟต์แวร์ถูกปรับลดประมาณการกำไรหรือมูลค่าตัวคูณการประเมินมูลค่า เมื่อทั้งสี่ข้อปรากฏพร้อมกันเท่านั้น จึงจะกล่าวได้ว่าแนวโน้มระดับการจัดสรรสินทรัพย์กำลังก่อตัวขึ้น

การซื้อขายตามผลประกอบการระยะสั้นสามารถสร้างภาพลวงตาได้ง่าย การร่วงลงอย่างหนักของ IBM อาจกดดันหุ้นซอฟต์แวร์ เพราะตลาดกังวลว่าการลดงบประมาณขององค์กรจะแพร่ไปยัง SaaS, บริการ IT และที่ปรึกษา การปรับขึ้นของ ASML อาจหนุนหุ้นอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ แต่หากบริษัทชิป หน่วยความจำ เครือข่าย และศูนย์ข้อมูลอื่น ๆ ไม่ได้ปรับตัวดีขึ้นพร้อมกัน การเคลื่อนไหวนั้นอาจเป็นเพียงแรงส่งจากผลประกอบการเฉพาะบริษัท คุณต้องประเมินว่าการปรับขึ้นมีความกว้างในระดับอุตสาหกรรมหรือไม่ ไม่ใช่ดูเพียงว่าเหตุการณ์ข่าวหนึ่งหรือสองเหตุการณ์ดูทรงพลังหรือไม่

ชั้นของหลักฐานตัวชี้วัดที่ต้องติดตามความหมายผลการดำเนินงานของหุ้นดัชนีเซมิคอนดักเตอร์ยังคงทำผลงานได้ดีกว่าดัชนีซอฟต์แวร์ทดสอบว่าความแข็งแกร่งเชิงสัมพัทธ์ยังคงดำเนินต่อไปหรือไม่กระแสเงินทุนETF ฮาร์ดแวร์ AI และเซมิคอนดักเตอร์มีเงินไหลเข้าสุทธิต่อเนื่องทดสอบว่าการจัดสรรเงินทุนของสถาบันกำลังเปลี่ยนแปลงหรือไม่ประมาณการกำไรประมาณการ EPS ของบริษัทชิป อุปกรณ์ และสตอเรจถูกปรับเพิ่มขึ้นทดสอบว่าปัจจัยพื้นฐานสนับสนุนการเคลื่อนไหวของราคาหรือไม่งบประมาณองค์กรรายจ่ายลงทุนด้านคลาวด์และองค์กรยังคงเพิ่มขึ้นทดสอบว่าความต้องการฮาร์ดแวร์ยั่งยืนหรือไม่คุณภาพซอฟต์แวร์อัตราการต่ออายุซอฟต์แวร์, RPO และการเปิดเผยรายได้จาก AIทดสอบว่าซอฟต์แวร์อยู่ภายใต้แรงกดดันระยะสั้นเท่านั้นหรือไม่

จากมุมมองการจัดสรรเงินทุนที่กว้างขึ้น รายจ่ายฝ่ายทุนด้าน AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ตลาดประเมินมูลค่าหุ้นเทคโนโลยีอย่างแท้จริง การวิเคราะห์ของ Reuters ระบุว่าความคาดหวังด้านรายจ่ายฝ่ายทุนของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกล ซึ่งรวมถึง Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta และ Oracle ได้ เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว นั่นหมายความว่าบริษัทที่ครั้งหนึ่งเคยถูกมองว่าเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้สินทรัพย์น้อย กำลังมีลักษณะคล้ายโมเดลผสมของ “รายได้จากซอฟต์แวร์บวกสินทรัพย์โครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่” มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้จะปรับโครงสร้างการจัดสรรมูลค่าใหม่: บริษัทที่ควบคุมทรัพยากรคอขวดมีแนวโน้มมากกว่าที่จะได้รับความนิยมจากตลาดในระยะสั้น

อย่างไรก็ตาม ซอฟต์แวร์เองก็จะแตกต่างกันมากขึ้นภายในกลุ่ม ความปลอดภัย ฐานข้อมูล การจัดการคลาวด์ ธรรมาภิบาลข้อมูล และระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์อาจยังคงได้รับประโยชน์จากการใช้งาน AI บริษัทซอฟต์แวร์ที่มีความแตกต่างอ่อนแอ ขยายจำนวนผู้ใช้ได้ยาก หรือมีอำนาจในการกำหนดราคาสำหรับฟีเจอร์ AI น้อยกว่า จะเปราะบางต่อการลดงบประมาณมากกว่า กล่าวอีกนัยหนึ่ง เงินทุนไม่ได้เพียงแค่ย้ายจาก “ซอฟต์แวร์” ไปสู่ “ฮาร์ดแวร์”; แต่กำลังย้ายออกจากเรื่องเล่าเกี่ยวกับ AI ที่ไม่แน่นอน และมุ่งไปยังกลุ่มที่สามารถเปลี่ยนอุปสงค์ให้เป็นคำสั่งซื้อ กระแสเงินสด และแรงตึงตัวระหว่างอุปสงค์กับอุปทานได้เร็วกว่า

คุณสามารถใช้รายการตรวจสอบต่อไปนี้เพื่อตัดสินว่าการหมุนเวียนนี้เป็นเรื่องจริงหรือไม่:

• บริษัทอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์กำลังเพิ่มคำสั่งซื้อหรือปรับเพิ่มคาดการณ์อย่างกว้างขวางหรือไม่?
• บริษัทด้านสตอเรจ หน่วยความจำ และเครือข่ายกำลังเห็นอุปสงค์และราคาปรับดีขึ้นหรือไม่?
• ผู้ให้บริการคลาวด์กำลังเพิ่มรายจ่ายฝ่ายทุนอย่างน้อยสองไตรมาสติดต่อกันหรือไม่?
• บริษัทซอฟต์แวร์กำลังปรับลดคาดการณ์รายได้หรือ RPO อย่างกว้างขวางหรือไม่?
• ETF รายกลุ่มกำลังเห็นเงินไหลเข้าหรือไหลออกอย่างต่อเนื่องหรือไม่?
• นักวิเคราะห์กำลังปรับเพิ่มประมาณการกำไรของฮาร์ดแวร์และปรับลดประมาณการของซอฟต์แวร์หรือไม่?

สรุป: ตลาดปัจจุบันดูเหมือนการปรับราคาภายในห่วงโซ่มูลค่า AI มากกว่าการละทิ้งซอฟต์แวร์โดยสิ้นเชิง การร่วงลงของ IBM และการปรับตัวขึ้นของ ASML เป็นจุดสังเกตที่ทรงพลัง: งบประมาณขององค์กรกำลังให้ความสำคัญกับการประมวลผล หน่วยความจำ พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และศูนย์ข้อมูลจริง แต่การหมุนเวียนอย่างแท้จริงต้องได้รับการยืนยันจากความครอบคลุมของอุตสาหกรรม กระแสเงินทุน ประมาณการกำไร และรายจ่ายลงทุนของบริษัท คุณควรหลีกเลี่ยงการตีความแรงกระแทกจากผลประกอบการระยะสั้นผิดว่าเป็นแนวโน้มระยะยาว ขณะเดียวกันก็ไม่ควรมองข้ามแรงหนุนด้านมูลค่าที่แท้จริงซึ่งเกิดจากคำสั่งซื้อโครงสร้างพื้นฐาน AI ข้อสรุปที่สมดุลกว่าคือ ฮาร์ดแวร์มีทัศนวิสัยระยะสั้นที่แข็งแกร่งกว่า ขณะที่ซอฟต์แวร์ได้เข้าสู่ช่วงที่ถูกคัดกรองด้านการดำเนินงานอย่างเข้มงวดมากขึ้น

ความแตกต่างด้านมูลค่าระหว่าง IBM และ ASML เผยให้เห็นอะไรเกี่ยวกับความคาดหวังของตลาด?

ช่องว่างด้านมูลค่าระหว่าง IBM และ ASML สะท้อนให้เห็นว่าตลาดกำหนดราคาความแน่นอนของรายได้และความขาดแคลนทางเทคโนโลยีอย่างไร ASML อยู่ในชั้นอุปกรณ์สำคัญสำหรับการขยายกำลังการผลิตกระบวนการขั้นสูง ดังนั้นความต้องการชิป AI จึงสามารถแปลงเป็นคำสั่งซื้อได้โดยตรงมากกว่า IBM มีการเปิดรับไฮบริดคลาวด์ Red Hat และซอฟต์แวร์ AI สำหรับองค์กร แต่ส่วนผสมทางธุรกิจของบริษัทซับซ้อนกว่า ขณะที่รายได้ที่เกี่ยวข้องกับการให้คำปรึกษาและเมนเฟรมมีความอ่อนไหวต่อจังหวะงบประมาณของลูกค้ามากกว่า ดังนั้นไม่ควรเปรียบเทียบทั้งสองบริษัทด้วยอัตราส่วนราคาต่อกำไรเท่านั้น ควรประเมินผ่านคำสั่งซื้อ กระแสเงินสด อัตรากำไรขั้นต้น และอำนาจต่อรองของลูกค้า

ความขาดแคลนของ ASML มาจากอุปกรณ์ลิโธกราฟี โดยเฉพาะ EUV ในเอกสารผลิตภัณฑ์ของบริษัท ASML อธิบายว่า ระบบลิโธกราฟี EUV ช่วยให้สามารถสร้างลวดลายที่มีความละเอียดสูงสุดในการผลิตปริมาณมาก ช่วยให้ผู้ผลิตชิปวางทรานซิสเตอร์ได้มากขึ้นบนชิปตัวเดียว สำหรับชิป AI ยิ่งกระบวนการขั้นสูงมีความสำคัญมากขึ้นเท่าใด อุปกรณ์ลิโธกราฟีก็ยิ่งมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในห่วงโซ่อุปทาน ราคาของอุปกรณ์ที่สูง รอบการส่งมอบที่ยาวนาน และห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อน ยังทำให้คำสั่งซื้อและกำลังการผลิตของ ASML มีมูลค่าความขาดแคลนที่แข็งแกร่งขึ้นด้วย

ASML ยังกล่าวในไตรมาส 2 ว่าลูกค้ากำลังเร่งขยายกำลังการผลิต และบริษัทวางแผนเพิ่มกำลังการผลิต EUV แบบ low-NA ในปี 2027 ขึ้น 30% จากระดับปี 2026 ที่ประมาณ 65 ระบบ พร้อมกับศึกษาการเพิ่มอีก 30% ในปี 2028 ตลาดตีความแผนกำลังการผลิตประเภทนี้ว่าเป็นสัญญาณความชัดเจนของอุปสงค์ระยะยาวที่แข็งแกร่งขึ้น ขณะเดียวกัน Reuters Breakingviews ระบุว่า หุ้นของ ASML เพิ่มขึ้นราว 4% หลังประกาศผลประกอบการ ซึ่งบ่งชี้ว่านักลงทุนมีความมั่นใจมากขึ้นว่ากระแสรายจ่ายลงทุนด้าน AI อาจยังคงดำเนินต่อไปได้

ตรรกะด้านมูลค่าของ IBM แตกต่างออกไป IBM ไม่ใช่บริษัท SaaS ล้วน ๆ และไม่ใช่บริษัทที่ปรึกษาล้วน ๆ แต่เป็นการผสมผสานระหว่างซอฟต์แวร์ ที่ปรึกษา โครงสร้างพื้นฐาน การเงิน Red Hat ระบบนิเวศเมนเฟรม และโครงการ AI ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ โครงสร้างดังกล่าวให้กระแสเงินสดที่มั่นคง แต่ก็สร้างส่วนลดด้านมูลค่าด้วย ตลาดมีความยากลำบากในการใช้ตัวคูณซอฟต์แวร์ที่เติบโตสูงเพียงตัวเดียวกับทั้งบริษัท IBM เปิดเผยว่ารายได้ของ Red Hat ยังคงเติบโตต่อเนื่อง แต่รายได้โครงสร้างพื้นฐานที่ลดลง การขาดแคลนซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลธุรกรรม และธุรกรรมขนาดใหญ่ที่ล่าช้า ยังคงทำให้นักลงทุนตั้งคำถามต่อคุณภาพของการเติบโต

รายการประเมินมูลค่าจุดเน้นของ IBMจุดเน้นของ ASMLคุณภาพรายได้รายได้ซอฟต์แวร์แบบเกิดซ้ำ การลงนามสัญญาที่ปรึกษา การเติบโตของ Red Hatยอดขายระบบ รายได้จากบริการ ยอดคำสั่งซื้อคงค้างปัจจัยขับเคลื่อนการเติบโตคลาวด์ไฮบริด ระบบอัตโนมัติ ซอฟต์แวร์ AI สัญญาองค์กรขนาดใหญ่EUV, DUV, การขยายตัวของหน่วยความจำและลอจิกขั้นสูงกระแสเงินสดกระแสเงินสดอิสระ การผสานรวมกิจการที่เข้าซื้อ อัตรากำไรอัตรากำไรขั้นต้น เงินชำระล่วงหน้า การใช้กำลังการผลิตคูเมืองความสัมพันธ์กับลูกค้า ระบบนิเวศซอฟต์แวร์องค์กร ฐานการติดตั้งเมนเฟรมเทคโนโลยีลิโทกราฟี ห่วงโซ่อุปทาน รอบการรับรองจากลูกค้าความเสี่ยงหลักความล่าช้าของงบประมาณ การเลื่อนข้อตกลง การเปลี่ยนผ่านที่ช้ากว่าคาดวัฏจักรอุปกรณ์ ข้อจำกัดการส่งออก มูลค่าประเมินที่สะท้อนการเติบโตไว้แล้ว

สิ่งนี้ยังอธิบายได้ว่าทำไมตลาดจึงตอบสนองโดยตรงมากกว่าต่อข่าวเชิงบวกของ ASML ความเชื่อมโยงระหว่างการปรับตัวดีขึ้นของคำสั่งซื้อ ASML กับการขยายตัวของชิป AI ค่อนข้างสั้น เรื่องราวซอฟต์แวร์ AI ของ IBM ต้องผ่านการขาย การติดตั้งใช้งาน การใช้งานของลูกค้า การต่ออายุ และการรับรู้กำไร ห่วงโซ่นั้นยาวกว่าและเผชิญกับการอนุมัติงบประมาณมากกว่า ในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน นักลงทุนชอบบริษัทที่มี “คำสั่งซื้ออยู่ในมือแล้ว” มากกว่าบริษัทที่ “มูลค่าซอฟต์แวร์อาจปรากฏขึ้นในภายหลัง”

อย่างไรก็ตาม ส่วนเพิ่มมูลค่าประเมินของ ASML ไม่ได้ปราศจากความเสี่ยง อุตสาหกรรมอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์มีลักษณะเป็นวัฏจักร ลูกค้าโรงหล่ออาจสั่งซื้อล่วงหน้า แต่ก็อาจเลื่อนการส่งมอบได้เช่นกันหากสินค้าคงคลัง อุปสงค์ปลายทาง หรือเงื่อนไขด้านนโยบายเปลี่ยนแปลง การเปิดเผยความเสี่ยงของ ASML ระบุว่าความผันผวนของคำสั่งซื้อ การควบคุมการส่งออก กำลังการผลิตของห่วงโซ่อุปทาน และจังหวะการขยายกำลังการผลิตของลูกค้า ล้วนสามารถส่งผลต่อผลการดำเนินงานจริงได้ นั่นหมายความว่าผู้นำด้านฮาร์ดแวร์อาจหาได้ยาก แต่ไม่ใช่สินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่ำ

สรุป: ช่องว่างด้านมูลค่าระหว่าง IBM และ ASML ไม่ใช่ชัยชนะอย่างง่ายของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมเหนือฮาร์ดแวร์ AI หรือในทางกลับกัน แต่สะท้อนถึงการกำหนดราคาของตลาดที่แตกต่างกันต่อรายได้ที่มองเห็นได้ อุปสรรคทางเทคโนโลยี และความแน่นอนของคำสั่งซื้อ ASML อยู่ใกล้กับชั้นคอขวดของการขยายตัวของชิป AI มากกว่า ดังนั้นคำสั่งซื้อและแผนกำลังการผลิตของบริษัทจึงง่ายกว่าสำหรับตลาดที่จะนำไปคำนวณเป็นมูลค่า IBM จำเป็นต้องพิสูจน์ว่าซอฟต์แวร์ ที่ปรึกษา เมนเฟรม และ AI สามารถรวมกันเป็นเครื่องยนต์การเติบโตที่มั่นคงได้ เมื่อเปรียบเทียบบริษัททั้งสองประเภท คุณไม่ควรพึ่งพาเฉพาะอัตราส่วนราคาต่อกำไรเท่านั้น การมองเห็นคำสั่งซื้อ กระแสเงินสดอิสระ วงจรงบประมาณของลูกค้า อัตรากำไรขั้นต้น และความเสี่ยงด้านนโยบาย ล้วนจำเป็นต้องได้รับการประเมินภายในกรอบเดียวกัน

นักลงทุนจะประเมินได้อย่างไรว่าการหมุนเวียนเข้าสู่ฮาร์ดแวร์ AI อาจยาวนานเพียงใด?

การหมุนเวียนเข้าสู่ฮาร์ดแวร์ AI จะดำเนินต่อไปได้หรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับสามปัจจัย ได้แก่ ผู้ให้บริการคลาวด์ยังคงเพิ่มรายจ่ายฝ่ายทุนหรือไม่ คำสั่งซื้อฮาร์ดแวร์เปลี่ยนเป็นรายได้และกำไรหรือไม่ และชั้นซอฟต์แวร์เริ่มแสดงผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI อย่างชัดเจนหรือไม่ หากรายจ่ายฝ่ายทุนยังคงขยายตัว คำสั่งซื้ออุปกรณ์ยังแข็งแกร่ง และความต้องการด้านสตอเรจและเครือข่ายปรับตัวดีขึ้นพร้อมกัน ฮาร์ดแวร์อาจยังคงทำผลงานได้ดีกว่า หากมูลค่าฮาร์ดแวร์สะท้อนการเติบโตหลายปีไว้แล้ว หรือผู้ให้บริการคลาวด์เริ่มลดงบประมาณ เงินทุนอาจหมุนกลับไปยังบริษัทซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มที่มีกระแสเงินสดมั่นคง

ในการประเมินการลงทุนในฮาร์ดแวร์ คุณไม่ควรมองเพียงความแข็งแกร่งของราคาเท่านั้น คุณต้องดูว่าประมาณการกำไรตามทันหรือไม่ ช่วงที่อันตรายที่สุดสำหรับหุ้นฮาร์ดแวร์มักไม่ใช่ตอนที่คำสั่งซื้อยังคงเติบโต แต่เป็นตอนที่ราคาหุ้นสะท้อนการขยายตัวหลายปีไว้แล้ว ขณะที่ลูกค้าเริ่มชะลอการใช้จ่ายทุนเพิ่มเติม อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ หน่วยความจำ สตอเรจ และเซิร์ฟเวอร์ ล้วนเป็นวัฏจักร ภาวะอุปทานตึงตัวช่วยขยายโอกาสขาขึ้น ขณะที่การสะสมสินค้าคงคลังและความล่าช้าของคำสั่งซื้อก็สามารถขยายความเสี่ยงขาลงได้เช่นกัน

สัญญาณที่สนับสนุนการทำผลงานเหนือกว่าอย่างต่อเนื่องของฮาร์ดแวร์ AI ได้แก่:

• ผู้ให้บริการคลาวด์ยังคงเพิ่มรายจ่ายลงทุนสำหรับศูนย์ข้อมูล;
• บริษัทอุปกรณ์ เช่น ASML, Applied Materials และ Lam Research ยังคงมีคำสั่งซื้อที่แข็งแกร่ง;
• ประมาณการกำไรเพิ่มขึ้นสำหรับบริษัทชิปประมวลผล เช่น Nvidia, AMD และ Broadcom;
• ความต้องการ HBM, DRAM, SSD ระดับองค์กร และอุปกรณ์เครือข่ายความเร็วสูงปรับตัวดีขึ้นพร้อมกัน;
• บริษัทด้านพลังงาน ระบบระบายความร้อน และวิศวกรรมศูนย์ข้อมูลยังคงรายงานการเติบโตของคำสั่งซื้อ;
• ความต้องการฝึกฝนและใช้งานแบบจำลอง AI เพื่อการอนุมานยังคงผลักดันให้อัตราการใช้งานฮาร์ดแวร์สูงขึ้น

สัญญาณที่อาจทำให้เงินทุนไหลกลับไปสู่ซอฟต์แวร์ก็ชัดเจนเช่นกัน ประการแรก อุปทานด้านการประมวลผลปรับตัวดีขึ้น รอบเวลาการส่งมอบฮาร์ดแวร์สั้นลง และลูกค้าไม่จำเป็นต้องเร่งซื้อเซิร์ฟเวอร์ หน่วยความจำ และสตอเรจอีกต่อไป ประการที่สอง องค์กรต่าง ๆ เปลี่ยนจาก “การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน” ไปสู่ “การใช้ AI เพื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์ใหม่” ซึ่งสนับสนุนการเติบโตของสัญญาที่กลับมาใหม่ในด้านธรรมาภิบาลข้อมูล ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และซอฟต์แวร์เฉพาะอุตสาหกรรม ประการที่สาม บริษัทซอฟต์แวร์เริ่มรายงานการมีส่วนร่วมของรายได้จาก AI อย่างชัดเจน แทนที่จะเพียงประกาศฟีเจอร์ใหม่ ๆ ประการที่สี่ มูลค่าประเมินของซอฟต์แวร์ลดลงสู่ระดับที่ดึงดูดเงินทุนระยะยาว

คุณยังจำเป็นต้องรวมต้นทุนการซื้อขายไว้ในการวิเคราะห์ของคุณด้วย หุ้นฮาร์ดแวร์ AI ยอดนิยม, ADR ของบริษัทเซมิคอนดักเตอร์, ETF เทคโนโลยี และหุ้นซอฟต์แวร์องค์กรอาจมีความผันผวน และสเปรดราคาเสนอซื้อ-เสนอขาย ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมหน่วยงานภายนอก อัตราแลกเปลี่ยน และประเภทคำสั่งซื้อขาย ล้วนสามารถส่งผลต่อผลตอบแทนจริงได้ หากคุณใช้ Biya เพื่อติดตามโอกาสในหุ้นสหรัฐฯ และฮ่องกง คุณสามารถใช้ การค้นหาหุ้นสหรัฐฯ เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลของ IBM, ADR ของ ASML, บริษัทชิป พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และซอฟต์แวร์ Biya คิดค่าคอมมิชชัน $0 สำหรับการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ ขณะที่ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมหน่วยงานภายนอก และค่าใช้จ่ายอื่น ๆ จะเป็นไปตาม ค่าธรรมเนียมการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ และการแสดงผลคำสั่งซื้อ ก่อนทำการซื้อขาย คุณยังควรยืนยันความพร้อมให้บริการตามตำแหน่งที่ตั้งของคุณ ผลการยืนยันตัวตน กฎของแพลตฟอร์ม และกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง

มิติการติดตามสัญญาณว่าฮาร์ดแวร์อาจยังคงทำผลงานได้ดีกว่าสัญญาณว่าการหมุนเวียนเริ่มเย็นลงรายจ่ายลงทุนของคลาวด์งบประมาณศูนย์ข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นคำแนะนำมีเสถียรภาพหรือลดลงคำสั่งซื้ออุปกรณ์คำสั่งซื้อสุทธิและยอดค้างส่งเพิ่มขึ้นคำสั่งซื้อถูกเลื่อนหรือยกเลิกพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและหน่วยความจำราคาสูงขึ้นและการส่งมอบยังคงตึงตัวสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้นและราคาผ่อนคลายลงความต้องการซอฟต์แวร์รายได้จากซอฟต์แวร์ AI ยังไม่ได้ประกาศการต่ออายุซอฟต์แวร์และการขายเพิ่มฟื้นตัวมูลค่าประมาณการกำไรไล่ทันราคาหุ้นตัวคูณมูลค่าขยายตัวเร็วกว่ากำไรความต้องการรับความเสี่ยงตลาดเต็มใจซื้อการเติบโตสูงเงินทุนย้ายไปยังสินทรัพย์กระแสเงินสดที่มั่นคง

จากมุมมองของการตัดสินใจลงทุน การหมุนเวียนเข้าสู่ฮาร์ดแวร์ AI ไม่ได้ปลอดภัยขึ้นเพียงเพราะราคายังคงปรับตัวสูงขึ้น อัพไซด์ของฮาร์ดแวร์มาจากความแน่นอนของคำสั่งซื้อ ความตึงตัวของอุปทาน และการขยายตัวของรายจ่ายฝ่ายทุน แต่ดาวน์ไซด์ก็อาจมาจากห่วงโซ่เดียวกันได้เช่นกัน: หากลูกค้าชะลอการขยายตัว สินค้าคงคลังเพิ่มขึ้น หรือข้อจำกัดด้านนโยบายเข้มงวดขึ้น มูลค่าประเมินอาจหดตัวอย่างรวดเร็ว บริษัทซอฟต์แวร์อาจเผชิญแรงกดดันในระยะสั้น แต่หากองค์กรเริ่มซื้อข้อมูล ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และเครื่องมือเอเจนต์ในวงกว้างหลังจากโครงสร้างพื้นฐานถูกสร้างขึ้นแล้ว ซอฟต์แวร์อาจกลับมาได้รับความสนใจจากนักลงทุนอีกครั้ง

สรุป: การหมุนเวียนเข้าสู่ฮาร์ดแวร์ AI จะดำเนินต่อไปได้หรือไม่นั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวของราคาในวันเดียว แต่ขึ้นอยู่กับว่ารายจ่ายฝ่ายทุน คำสั่งซื้อ ประมาณการกำไร และมูลค่าประเมินยังคงสอดคล้องกันหรือไม่ ตราบใดที่ผู้ให้บริการคลาวด์ยังคงขยายศูนย์ข้อมูล อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ ชิป สตอเรจ ระบบเครือข่าย และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานอาจยังคงมีทัศนวิสัยด้านรายได้ที่แข็งแกร่ง แต่เมื่อมูลค่าประเมินสะท้อนการเติบโตมากเกินไป ลูกค้าชะลอการขยายตัว หรือคำสั่งซื้อเริ่มลดลง ความผันผวนของหุ้นฮาร์ดแวร์อาจเพิ่มขึ้นอย่างรุนแรง แนวทางที่ดีกว่าคือการติดตามข้อมูลรายไตรมาส แทนที่จะสรุปจากการร่วงลงของ IBM หรือการปรับขึ้นของ ASML เพียงอย่างเดียว

คุณควรสร้างกรอบการติดตามซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ AI อย่างไร?

คุณควรวาง IBM และ ASML ไว้ในห่วงโซ่งบประมาณ AI เดียวกัน แทนที่จะมองว่าเป็นหุ้นที่แยกขาดจากกัน ต้นน้ำคือศูนย์ข้อมูล พลังงาน ชิป อุปกรณ์ลิโธกราฟี สตอเรจ และระบบเครือข่าย ตรงกลางคือแพลตฟอร์มคลาวด์ โมเดล ฐานข้อมูล และความปลอดภัย ปลายน้ำคือแอปพลิเคชันสำหรับองค์กร เอเจนต์ AI และบริการที่ปรึกษา ความชอบระยะสั้นของเงินทุนต่อฮาร์ดแวร์ไม่ได้หมายความว่าซอฟต์แวร์มีความเสียหายเชิงโครงสร้าง แต่หมายความว่าการลงทุน AI กำลังเคลื่อนจากเรื่องเล่าเชิงพิสูจน์แนวคิดไปสู่การก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน

กรอบการทำงานที่ใช้ได้จริงคือให้ดูงบประมาณก่อน จากนั้นดูคำสั่งซื้อ และสุดท้ายดูผลตอบแทน งบประมาณแสดงให้เห็นว่าบริษัทและผู้ให้บริการคลาวด์ยังเต็มใจที่จะใช้จ่ายต่อไปหรือไม่ คำสั่งซื้อแสดงให้เห็นว่าบริษัทฮาร์ดแวร์สามารถเปลี่ยนอุปสงค์ให้เป็นรายได้ได้หรือไม่ ผลตอบแทนแสดงให้เห็นว่าซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันสามารถฟื้นแรงสนับสนุนด้านมูลค่าได้หรือไม่ ความเสี่ยงของ IBM คือโครงการซอฟต์แวร์และที่ปรึกษาขึ้นอยู่กับการประเมิน ROI ของลูกค้ามากกว่า โอกาสของ ASML คือแผนการขยายกำลังการผลิตของลูกค้าสะท้อนออกมาโดยตรงมากกว่าในอุปสงค์ต่ออุปกรณ์

คุณสามารถสร้างรายการติดตามของคุณตามลำดับต่อไปนี้:

1. เริ่มจากรายจ่ายลงทุนของผู้ให้บริการคลาวด์: Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta และ Oracle ยังเพิ่มงบประมาณศูนย์ข้อมูลอยู่หรือไม่?
2. จากนั้นติดตามคำสั่งซื้ออุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์: ASML, Applied Materials, Lam Research และ KLA กำลังเพิ่มคำสั่งซื้อหรือยอดคำสั่งซื้อค้างส่งหรือไม่?
3. จากนั้นติดตามสตอเรจและเครือข่าย: Micron, SK Hynix, Arista และ Broadcom เห็นทั้งราคาและอุปสงค์ปรับตัวดีขึ้นหรือไม่?
4. จากนั้นติดตามการสร้างรายได้จากซอฟต์แวร์: Microsoft, Oracle, ServiceNow, Salesforce และ Adobe เปิดเผยรายได้จาก AI หรือการต่ออายุที่ดีขึ้นอย่างชัดเจนหรือไม่?
5. สุดท้าย ติดตามความเสี่ยงด้านมูลค่า: ประมาณการกำไรของฮาร์ดแวร์ไล่ทันมูลค่าหุ้นแล้วหรือไม่ และกระแสเงินสดอิสระของซอฟต์แวร์เพียงพอที่จะสนับสนุนการซื้อหุ้นคืนและเงินปันผลหรือไม่?

เป้าหมายการสังเกตคำถามตัวอย่างเหตุใดจึงสำคัญIBMอุปสงค์ด้านซอฟต์แวร์และที่ปรึกษากำลังถูกเลื่อนออกไปหรือไม่?ช่วยประเมินแรงกดดันต่องบประมาณ IT ขององค์กรASMLคำสั่งซื้ออุปกรณ์และกำลังการผลิตยังคงขยายตัวอยู่หรือไม่?ช่วยประเมินความเข้มข้นของการขยายกำลังการผลิตชิป AIผู้ให้บริการคลาวด์รายจ่ายลงทุนเติบโตเร็วกว่ากระแสเงินสดหรือไม่?ช่วยประเมินแรงกดดันด้านการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AIสตอเรจและหน่วยความจำHBM, DRAM และ SSD ยังขาดแคลนอยู่หรือไม่?ช่วยประเมินวัฏจักรอุปสงค์-อุปทานของฮาร์ดแวร์บริษัทซอฟต์แวร์ฟีเจอร์ AI กำลังสร้างการใช้งานแบบชำระเงินและการต่ออายุหรือไม่?ช่วยประเมินว่าเลเยอร์แอปพลิเคชันกำลังฟื้นตัวหรือไม่พอร์ตโฟลิโอการกระจุกตัวของภาคส่วนและมูลค่าประเมินสูงเกินไปหรือไม่?ช่วยประเมินว่าการเปิดรับความเสี่ยงอยู่ภายใต้การควบคุมหรือไม่

สำหรับนักลงทุนทั่วไป สิ่งสำคัญเช่นกันคืออย่าสับสนระหว่าง “แนวโน้มอุตสาหกรรมถูกต้อง” กับ “การซื้อใด ๆ ก็สมเหตุสมผล” ห่วงโซ่ฮาร์ดแวร์ AI มีความยาว และแต่ละส่วนมีวัฏจักรและการกระจายกำไรที่แตกต่างกันมาก อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ขึ้นอยู่กับการขยายตัวของโรงหล่อชิป GPU ขึ้นอยู่กับความต้องการในการฝึกโมเดลและการอนุมาน พื้นที่จัดเก็บข้อมูลขึ้นอยู่กับวัฏจักรราคา อุปกรณ์ไฟฟ้าขึ้นอยู่กับกำหนดเวลาการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล ซอฟต์แวร์ขึ้นอยู่กับการต่ออายุของลูกค้าและความเร็วในการนำไปใช้งาน แม้ว่าทิศทางโดยรวมจะเหมือนกัน แต่ผลการดำเนินงานของหุ้นอาจแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

หากคุณกำลังติดตามการหมุนเวียนระหว่าง IBM, ADR ของ ASML, อุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์, ชิป AI, พื้นที่จัดเก็บข้อมูล, เครือข่าย และซอฟต์แวร์องค์กร คุณสามารถใช้ Biya เพื่อดูข้อมูลตลาดในสินทรัพย์ประเภทต่าง ๆ พร้อมทั้งยืนยันค่าธรรมเนียม ประเภทคำสั่งซื้อ สภาพคล่อง และระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้ก่อนทำการซื้อขาย สำหรับสินทรัพย์ข้ามตลาด คุณควรพิจารณาชั่วโมงการซื้อขาย สกุลเงินที่ใช้เสนอราคา โครงสร้าง ADR อัตราแลกเปลี่ยน และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบท้องถิ่นด้วย การหมุนเวียนของภาคส่วนอาจเป็นสัญญาณในการสังเกต แต่ไม่ควรแทนที่การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและการควบคุมความเสี่ยง

สรุป: ในการสร้างกรอบสำหรับติดตามซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ AI สิ่งสำคัญคือการนำกระแสเงินทุนกลับมาไว้ในห่วงโซ่งบประมาณขององค์กร: เริ่มจากรายจ่ายฝ่ายทุนของผู้ให้บริการคลาวด์ ตามด้วยคำสั่งซื้ออุปกรณ์และฮาร์ดแวร์ แล้วจึงเป็นการสร้างรายได้จากซอฟต์แวร์ การร่วงลงของ IBM แสดงให้เห็นว่างบประมาณ IT ขององค์กรสามารถถูกจัดลำดับใหม่ได้ในระยะสั้น การปรับตัวขึ้นของ ASML แสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์ที่เป็นคอขวดสามารถได้รับพรีเมียมจากคำสั่งซื้อที่ตรงกว่า แต่คุณค่าในระยะยาวจะไม่ได้ถูกกำหนดโดยป้ายกำกับว่า “ซอฟต์แวร์” หรือ “ฮาร์ดแวร์” แต่จะขึ้นอยู่กับว่าบริษัทสามารถเปลี่ยนการใช้จ่ายด้าน AI ให้เป็นรายได้ กำไร กระแสเงินสด และความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนได้หรือไม่

หากคุณต้องการเปลี่ยนความเคลื่อนไหวของตลาดประเภทนี้ให้เป็นรายการหุ้นที่ติดตามได้จริง คุณสามารถสร้างกลุ่มหุ้นแบบสองคอลัมน์: ทางซ้ายติดตามชื่อในกลุ่มฮาร์ดแวร์และศูนย์ข้อมูล เช่น ASML, Nvidia, AMD, Broadcom, Micron, Arista และ Vertiv; ทางขวาติดตามชื่อในกลุ่มซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์ม เช่น IBM, Microsoft, Oracle, ServiceNow, Salesforce และ Adobe หลังจากที่คุณ ลงทะเบียนบัญชี แล้ว คุณสามารถเปรียบเทียบต้นทุนการซื้อขายควบคู่กับข้อมูลตลาด โครงสร้างค่าธรรมเนียม และการแสดงคำสั่งซื้อได้ Biya เป็นกระเป๋าเงินซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภทระดับโลกที่รองรับการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ หุ้นฮ่องกง และคริปโตเคอร์เรนซี ความพร้อมให้บริการขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้งของคุณ ผลการยืนยันตัวตน กฎของแพลตฟอร์ม และกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลตลาดสาธารณะและโครงสร้างค่าธรรมเนียมสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจได้ แต่ไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน

คำถามที่พบบ่อย

การร่วงลงของ IBM หมายความว่าหุ้นซอฟต์แวร์องค์กรโดยรวมกำลังอ่อนแอลงหรือไม่?

ไม่จำเป็นเสมอไป IBM มีธุรกิจซอฟต์แวร์ ที่ปรึกษา เมนเฟรม และโครงสร้างพื้นฐาน ดังนั้นการร่วงลงของบริษัทจึงสะท้อนไม่เพียงการเปลี่ยนแปลงงบประมาณองค์กรไปสู่ฮาร์ดแวร์ AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงปัจจัยเฉพาะของบริษัทในด้านการดำเนินงานและธุรกรรมขนาดใหญ่ที่ล่าช้า หากต้องการประเมินว่าหุ้นซอฟต์แวร์โดยรวมกำลังอ่อนตัวลงหรือไม่ คุณยังต้องติดตามอัตราการต่ออายุ สัญญารายได้คงค้าง หรือ RPO รายได้จาก AI และการปรับประมาณการกำไรของบริษัท SaaS ฐานข้อมูล ความปลอดภัย และแพลตฟอร์มคลาวด์

การปรับขึ้นของ ASML หมายความว่าหุ้นฮาร์ดแวร์ AI ทั้งหมดคุ้มค่าที่จะซื้อหรือไม่?

ไม่ใช่ การปรับขึ้นของ ASML ได้รับแรงหนุนจากความขาดแคลนเทคโนโลยีลิโทกราฟีขั้นสูง การปรับเพิ่มคาดการณ์ และแผนขยายกำลังการผลิตของลูกค้า แต่บริษัทฮาร์ดแวร์ AI อื่น ๆ ยังต้องได้รับการประเมินแยกกันตามมูลค่า คำสั่งซื้อ อัตรากำไรขั้นต้น สินค้าคงคลัง การกระจุกตัวของลูกค้า และความเสี่ยงด้านนโยบาย ฮาร์ดแวร์ AI อาจได้ประโยชน์จากการเติบโตของรายจ่ายลงทุน แต่โปรไฟล์ความเสี่ยงและผลตอบแทนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในหุ้นแต่ละตัว

รายจ่ายลงทุนด้าน AI ขององค์กรจะยังคงบีบงบประมาณซอฟต์แวร์ต่อไปหรือไม่?

ไม่จำเป็นเสมอไป ในช่วงแรกของการสร้างระบบ รายจ่ายลงทุนด้าน AI มักให้ความสำคัญกับเซิร์ฟเวอร์ ชิป พื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และศูนย์ข้อมูล แต่เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อมแล้ว องค์กรยังคงต้องการข้อมูล ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และซอฟต์แวร์เฉพาะอุตสาหกรรม คำถามสำคัญคือบริษัทซอฟต์แวร์สามารถเปลี่ยนฟีเจอร์ AI ให้เป็นการต่ออายุ การขายเพิ่ม และผลตอบแทนจากการลงทุนที่วัดผลได้หรือไม่

ADR ของ ASML แตกต่างจากหุ้น ASML ในยุโรปอย่างไร?

ADR ของ ASML และหุ้น ASML ในยุโรปแตกต่างกันหลัก ๆ ในด้านตลาดซื้อขาย เวลาซื้อขาย สกุลเงินที่เสนอราคา สภาพคล่อง โครงสร้าง ADR และความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน ก่อนลงทุน คุณควรตรวจสอบกฎ ค่าธรรมเนียม การปฏิบัติทางภาษี และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบท้องถิ่นเฉพาะของโบรกเกอร์ของคุณ คุณไม่ควรสันนิษฐานว่าต้นทุนและความเสี่ยงในการซื้อขายเหมือนกันเพียงเพราะบริษัทอ้างอิงเป็นบริษัทเดียวกัน

มือใหม่ควรติดตามตัวชี้วัดใดสำหรับการหมุนเวียนเข้าสู่หุ้นฮาร์ดแวร์ AI?

ผู้เริ่มต้นสามารถเริ่มจากรายจ่ายลงทุนของผู้ให้บริการคลาวด์ คำสั่งซื้ออุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ สภาวะอุปสงค์-อุปทานของ GPU และ HBM ราคาสตอเรจ ความคืบหน้าในการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล และการปรับประมาณการกำไรของทั้งบริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ อย่าพึ่งพาเพียงการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นเท่านั้น การหมุนเวียนกลุ่มอุตสาหกรรมต้องได้รับการยืนยันจากกระแสเงินทุน คำสั่งซื้อ และความคาดหวังด้านกำไร

นักลงทุนควรจับตาต้นทุนใดบ้างก่อนซื้อขาย IBM, ASML และหุ้นสหรัฐฯ อื่น ๆ?

นักลงทุนควรจับตาค่าคอมมิชชัน ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมหน่วยงานภายนอก ค่าธรรมเนียมกิจกรรมการทำธุรกรรม อัตราแลกเปลี่ยน ส่วนต่างราคาเสนอซื้อ-เสนอขาย และประเภทคำสั่งซื้อ โครงสร้างค่าธรรมเนียมแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์ม และต้นทุนสุดท้ายควรอ้างอิงจากกฎของแพลตฟอร์ม รายการเดินบัญชี และหน้าจอแสดงคำสั่งซื้อ หุ้นเทคโนโลยียอดนิยมอาจมีความผันผวน ดังนั้นค่าธรรมเนียมจึงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ การประเมินมูลค่า สภาพคล่อง และความสามารถในการรับความเสี่ยงก็มีความสำคัญเช่นกัน