TSMC เปิดเผยภาพรวมการประชุมผลประกอบการไตรมาส 2: ความต้องการชิป AI ยังสามารถหนุนการเติบโตสูงได้อีกหรือไม่?

เมื่อมองไปที่การประชุมสายรายได้ไตรมาส 2 ของ TSMC คำถามสำคัญไม่ได้มีเพียงแค่ว่ารายได้รายไตรมาสเติบโตหรือไม่เท่านั้น แต่คำถามที่สำคัญกว่าคือ ความต้องการชิป AI จะสามารถสนับสนุนการเติบโตสูง อัตรากำไรขั้นต้นสูง และการลงทุนด้านทุนที่อยู่ในระดับสูงได้อย่างต่อเนื่องหรือไม่ ก่อนการประชุมสายรายได้ไตรมาส 2 วันที่ 16 กรกฎาคมของ TSMC ตลาดจะจับตาสัญญาณสามประการ ได้แก่ แนวโน้มรายได้ไตรมาส 2 จะบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้หรือไม่ ความต้องการด้าน HPC และโหนดกระบวนการผลิตขั้นสูงจะยังคงแข็งแกร่งหรือไม่ และการขยายกำลังการผลิต CoWoS และ N2 จะยังคงเป็นไปตามแผนหรือไม่ หากสัญญาณเหล่านี้ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน ความต้องการ AI จะยังคงเป็นเครื่องยนต์หลักของการเติบโตของ TSMC ได้ แต่หากแรงกดดันด้านอัตรากำไรและความกังวลเรื่องการลงทุนด้านทุนเพิ่มสูงขึ้น ตลาดอาจต้องประเมินคุณภาพของการเติบโตนั้นใหม่อีกครั้ง

ประเด็นสำคัญ

• โฟกัสของ TSMC ในไตรมาส 2 คือการปฏิบัติตามคำแนะนำ, ดีมานด์ AI และคุณภาพของอัตรากำไร
• HPC, 3nm, N2 และ CoWoS เป็นสัญญาณหลักของคุณภาพการเติบโต
• ดีมานด์ AI ยังคงแข็งแกร่ง แต่ผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน CAPEX ยังคงเป็นตัวแปรด้านการประเมินมูลค่า
• อัตรากำไรขั้นต้นที่สูงยังคงมีแรงสนับสนุน แต่ฟาบริเคชันต่างประเทศและการขยายกำลังการผลิต N2 เพิ่มแรงกดดัน
• นักลงทุนควรติดตามสัญญาณจากรายได้ ข้อจำกัดของห่วงโซ่อุปทาน และต้นทุนการซื้อขายร่วมกัน

อะไรที่สำคัญจริงๆ ก่อนการประชุมรายได้ไตรมาส 2 ของ TSMC?

สิ่งแรกที่ต้องเฝ้าดูไม่ใช่ตัวเลขรายได้เพียงตัวเดียว แต่คือว่าผลประกอบการไตรมาส 2 จะสอดคล้องกับปลายบนของแนวทางการคาดการณ์ก่อนหน้าของ TSMC หรือไม่ อัตรากำไรขั้นต้นยังคงแข็งแกร่งหรือไม่ และผู้บริหารยังคงยืนยันถึงความต้องการด้าน AI และ HPC ต่อไปหรือไม่ สำหรับนักลงทุนทั่วโลก การประชุมผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC เป็นหน้าต่างสำคัญสู่สุขภาพของวงจรชิป AI เนื่องจากเชื่อมโยงกับ Nvidia, AMD, Broadcom, ชิปที่ผลิตเฉพาะของ hyperscaler, โหนดกระบวนการผลิตขั้นสูง และการบรรจุชิปขั้นสูง

ผลประกอบการไตรมาส 1 ของ TSMC (Q1 earnings release) ให้ฐานอ้างอิงสำหรับไตรมาส 2 ที่ชัดเจน: รายได้ถูกคาดการณ์ไว้ที่ 39.0 พันล้านดอลลาร์สหรัฐถึง 40.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ อัตรากำไรขั้นต้นที่ 65.5% ถึง 67.5% และอัตรากำไรจากการดำเนินงานที่ 56.5% ถึง 58.5% ช่วงตัวเลขเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงหลักในการตัดสินผลการดำเนินงานของไตรมาส 2 โดยรายได้ที่อยู่ใกล้ปลายบนจะบ่งชี้ถึงการตอบสนองความต้องการที่แข็งแกร่ง ส่วนอัตรากำไรขั้นต้นที่ยังคงอยู่ในระดับสูงจะแสดงให้เห็นว่าสัดส่วนของกระบวนการผลิตขั้นสูง อัตราการใช้กำลังการผลิต และการควบคุมต้นทุน ยังคงทำงานเพื่อเป็นประโยชน์ต่อ TSMC อยู่

แนวโน้มรายได้รายเดือนก็เป็นปัจจัยสำคัญเช่นกัน ข้อมูลรายได้รายเดือนปี 2026 ของ TSMC แสดงให้เห็นว่ารายได้ตั้งแต่เดือนมกราคมถึงพฤษภาคมเพิ่มขึ้น 30.0% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน โดยรายได้เดือนเมษายนและเดือนพฤษภาคมเพิ่มขึ้น 17.5% และ 30.1% ตามลำดับ แม้รายได้รายเดือนจะไม่สามารถทดแทนผลประกอบการประจำไตรมาสฉบับเต็มได้ แต่ก็ช่วยให้นักลงทุนติดตามแรงส่งที่อยู่เบื้องหลังคาดการณ์รายได้ไตรมาส 2 ได้ ในห่วงโซ่อุปทานชิป AI รายได้รายเดือนสามารถกำหนดความคาดหวังสำหรับไตรมาสนั้น ข้อคิดเห็นเกี่ยวกับการเติบโตทั้งปี และพฤติกรรมการเร่งรัดคำสั่งซื้อของลูกค้าได้

สรุป: การประชุมผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC มีความสำคัญเพราะเป็นการเปลี่ยนเรื่องราว AI ให้กลายเป็นหลักฐานทางการเงินที่จับต้องได้ คุณจำเป็นต้องมองรายได้ อัตรากำไรขั้นต้น สัดส่วนของกลุ่ม HPC กระบวนการผลิตขั้นสูง กำลังการผลิต CoWoS และการลงทุนด้านทุนอสังหาริมทรัพย์เข้าด้วยกัน การเติบโตของรายได้เพียงอย่างเดียวแสดงให้เห็นว่าคำสั่งซื้อแข็งแกร่ง แต่ไม่สามารถพิสูจน์คุณภาพของการเติบโตได้อย่างเต็มที่ เมื่อบทวิเคราะห์เกี่ยวกับอัตรากำไร อัตราการใช้กำลังการผลิต และการลงทุนด้านทุนอสังหาริมทรัพย์ยังคงแข็งแกร่งเช่นกัน ข้อโต้แย้งก็จะชัดเจนขึ้นว่าดีมานด์ชิป AI กำลังแปลงเป็นผลประกอบการทางการเงินที่ยั่งยืน

ดีมานด์ชิป AI ยังคงหนุนการเติบโตสูงของ TSMC ได้หรือไม่?

ความต้องการชิป AI ยังคงเป็นแรงสนับสนุนหลักต่อการเติบโตสูงของ TSMC แต่คุณไม่ควรตัดสินมันอย่างง่าย ๆ ด้วยการพูดว่า "AI กำลังบูม" กรอบการวิเคราะห์ที่ดีกว่าคือการตั้งคำถามว่ารายได้จากกลุ่ม HPC ยังคงครองส่วนแบ่งหลักอยู่หรือไม่ รายได้จากระบบนาโนเทคโนโลยีขั้นสูงยังคงอยู่ในระดับสูงหรือไม่ การลงทุนด้าน capex ของ hyperscaler ยังคงดำเนินต่อไปหรือไม่ และความต้องการ custom ASIC ช่วยขยายฐานลูกค้าหรือไม่ ตราบใดที่สัญญาณเหล่านี้ยังไม่อ่อนแอลงอย่างมีนัยสำคัญ AI ก็ควรจะยังคงเป็นตัวแปรหลักในเส้นโค้งการเติบโตของ TSMC

ส่วนแบ่งรายได้จาก HPC คือเทอร์โมมิเตอร์ของความต้องการ

ในงานนำเสนอไตรมาส 1 ของ TSMC (Q1 presentation) บริษัทเปิดเผยว่ากลุ่ม HPC คิดเป็น 61% ของรายได้ไตรมาส 1 ขณะที่สมาร์ตโฟนคิดเป็น 26%, IoT 6% และยานยนต์ 4% ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า TSMC ได้เคลื่อนตัวออกห่างจากธุรกิจที่เคยผูกพันอย่างใกล้ชิดกับวงจรสมาร์ตโฟน ไปสู่โครงสร้างการเติบโตที่นำโดยการคำนวณประสิทธิภาพสูงและโครงสร้างพื้นฐาน AI แล้ว

ส่วนแบ่งกระบวนการผลิต (node mix) ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ในไตรมาสที่ 1 กระบวนการ 3nm, 5nm และ 7nm สร้างรายได้จากเวเฟอร์ 25%, 36% และ 13% ตามลำดับ ขณะที่กระบวนการ 7nm และที่ล้ำกว่าคิดเป็น 74% ของรายได้จากเวเฟอร์ ชิป GPU สำหรับ AI, ตัวเร่ง AI, ASIC ของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ (hyperscaler), เวเฟอร์ฐาน HBM และชิปเครือข่ายความเร็วสูง ล้วนมีแนวโน้มที่จะพึ่งพากระบวนการผลิตขั้นสูงและการบรรจุชิประดับสูง ยิ่งสัดส่วนของ HPC สูงเท่าไร โครงสร้างรายได้ของ TSMC ก็ยิ่งสะท้อนวงจรการลงทุนด้านศูนย์ข้อมูล AI มากขึ้นเท่านั้น

ความต้องการไม่ได้มีแค่เรื่อง GPU เท่านั้น

ตลาดมักมองว่าความต้องการชิป AI จำกัดอยู่แค่ GPU ของ Nvidia เท่านั้น แต่ฐานความต้องการของ TSMC นั้นกว้างกว่านั้น เซิร์ฟเวอร์ AI ยังใช้ตัวเร่งของ AMD ชิปสั่งผลิตพิเศษที่เชื่อมโยงกับ Broadcom, ASIC ของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ ชิปเครือข่าย CPU ชิป I/O และความต้องการ base die ที่เกี่ยวข้องกับ HBM อีกด้วย รายงานของ Reuters เกี่ยวกับ ห่วงโซ่การลงทุนด้าน AI ระบุว่าผู้ให้บริการคลาวด์พึ่งพานักออกแบบชิป AI อย่าง Nvidia, AMD และ Broadcom ในขณะที่ยังคงขยายการลงทุนด้านศูนย์ข้อมูลต่อไป

เรื่องนี้มีความสำคัญต่อ TSMC เพราะความต้องการจากลูกค้าหลายรายและหลายผลิตภัณฑ์ช่วยลดการพึ่งพาชิปรุ่นใดรุ่นหนึ่งเพียงรุ่นเดียว แม้ว่าสายการผลิต GPU เฉพาะรุ่นจะเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนผ่าน แต่ความต้องการ AI ASIC, ชิปอนุมาน (inference chips), ชิปเครือข่าย และความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ HBM ก็ยังสามารถใช้กำลังการผลิตกระบวนการโหนดขั้นสูงและบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงได้อยู่

การฝึกฝนและการอนุมานต่างก็ขับเคลื่อนกำลังการประมวลผล

การบริหารของ TSMC ระบุไว้ใน บันทึกการประชุมสายผลประกอบการไตรมาส 1 ว่าการเปลี่ยนผ่านจากโมเดลถาม-ตอบของ generative AI ไปสู่โมเดลสั่งการและลงมือปฏิบัติของ agentic AI อาจยังคงเพิ่มการใช้ token และความต้องการกำลังประมวลผลต่อไป แง่มุมการลงทุนคือความต้องการชิป AI ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการนำ inference ไปใช้งานอย่างกว้างขวางด้วย

คุณสามารถแบ่งความต้องการชิป AI ออกเป็นสี่กระแสได้ดังนี้:

• ความต้องการฝึกฝนโมเดล (Training): ขับเคลื่อนความต้องการ GPU ระดับไฮเอนด์, HBM และ CoWoS
• ความต้องการอนุมานผล (Inference): สนับสนุนการติดตั้งตัวเร่ง AI อย่างแพร่หลายในศูนย์ข้อมูล
• ASIC แบบสั่งทำพิเศษ: ขยายความต้องการโหนดกระบวนการผลิตขั้นสูงของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่
• ชิปสนับสนุน: เครือข่าย, ที่เก็บข้อมูล, I/O และการจัดการพลังงานก็ได้รับการอัปเกรดเช่นกัน

สรุป: ความต้องการชิป AI ยังคงสามารถหนุนการเติบโตอย่างสูงของ TSMC ได้ แต่ความแข็งแกร่งของแรงหนุนนั้นขึ้นอยู่กับว่าความต้องการได้ขยายจากกระแส GPU ที่เฟื่องฟูเพียงอย่างเดียวไปสู่ระบบนิเวศ HPC ที่กว้างขวางขึ้นหรือไม่ สัดส่วนรายได้จาก HPC รายได้จากกระบวนการผลิตขั้นสูง การลงทุนด้านทุนของ hyperscaler, AI ASIC และกำลังการผลิต CoWoS ถือเป็นสัญญาณสำคัญที่ต้องจับตา หากตัวชี้วัดเหล่านี้ยังคงเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน การเติบโตของ TSMC ก็ไม่ใช่เพียงการพุ่งสูงขึ้นของคำสั่งซื้อในระยะสั้น แต่เป็นประโยชน์เชิงโครงสร้างจากวงจรโครงสร้างพื้นฐาน AI

เหตุใด 3nm, N2 และ CoWoS จึงเป็นตัวขับเคลื่อนการพยากรณ์กำไรนี้

ประเด็นสำคัญในการพรีวิวผลประกอบการครั้งนี้ไม่ได้มีเพียงว่ารายได้ไตรมาส 2 จะเป็นไปตามแนวทางที่แนะนำหรือไม่ แต่ยังรวมถึงว่า 3 นาโนเมตร, N2 และ CoWoS จะสร้างเป็นแผนงานด้านกำลังการผลิตที่ต่อเนื่องกันหรือไม่ กระบวนการ 3 นาโนเมตรเป็นตัวแทนของการรับออร์เดอร์ AI และ HPC ในปัจจุบัน N2 เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนผ่านสู่โหนดเทคโนโลยีขั้นสูงรุ่นถัดไป และ CoWoS เป็นตัวกำหนดว่าชิป AI จะสามารถก้าวจากการผลิตเวเฟอร์ไปสู่การบรรจุระดับระบบได้หรือไม่ เมื่อรวมกันทั้งสามอย่างนี้ จะเป็นตัวกำหนดว่าวงจรการเติบโตสูงของ TSMC จะดำเนินต่อไปได้อีกนานเพียงใด

3 นาโนเมตรคือสมรภูมิหลักของออร์เดอร์ในปัจจุบัน

3nm ไม่ได้เป็นเพียงโหนดสำหรับสมาร์ตโฟนเท่านั้น แต่ยังกำลังกลายเป็นทรัพยากรกำลังการผลิตที่สำคัญสำหรับชิป AI และ HPC ด้วย ในการประชุมทางโทรศัพท์เปิดเผยผลประกอบการไตรมาส 1 ฝ่ายบริหารของ TSMC กล่าวว่าบริษัทกำลังเพิ่มกำลังการผลิต N3 เพื่อตอบสนองดีมานด์การใช้งาน AI ที่แข็งแกร่ง ซึ่งรวมถึงกำลังการผลิต 3nm แห่งใหม่ในเมืองทายหนาน แผนการ 3nm สำหรับโรงงานแห่งที่สองในรัฐแอริโซนา และแผนการ 3nm สำหรับโรงงานแห่งที่สองในญี่ปุ่น

นั่นหมายความว่าความตึงตัวของกำลังการผลิต 3nm ไม่ใช่แค่ปัญหาระยะสั้นเท่านั้น GPU สำหรับ AI, ASIC ของผู้ให้บริการ hyperscaler, ชิปสมาร์ตโฟนระดับ flagship และดีมานด์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับ HBM ล้วนต้องแย่งชิงกำลังการผลิตในโหนดขั้นสูงร่วมกัน หากฝ่ายบริหารยังคงเน้นย้ำถึงดีมานด์ N3 ที่แข็งแกร่ง กำลังการผลิตที่ตึงตัว และทัศนวิสัยลูกค้าที่สูง ตลาดจะมีแนวโน้มมองว่าการเติบโตของ AI มีมากกว่าแค่วัฏจักรการสั่งซื้อล่วงหน้า (pull-in) ครั้งเดียว

N2 คือเส้นโค้งการเติบโตถัดไปของโหนดขั้นสูง

N2 เป็นหัวใจสำคัญของเรื่องราวโหนดกระบวนการผลิตขั้นสูงรุ่นต่อไปของ TSMC ฝ่ายบริหารเคยระบุไว้ก่อนหน้านี้ว่า N2 เข้าสู่การผลิตปริมาณสูงในไตรมาสที่สี่ของปี 2025 โดยมีทั้งสมาร์ตโฟนและแอปพลิเคชัน HPC/AI เป็นตัวขับเคลื่อน ความสำคัญของ N2 ไม่ได้อยู่ที่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเพียงเท่านั้น แต่ยังเป็นหลักฐานว่าแผนงานของลูกค้ากำลังก้าวไปสู่ชิปรุ่นถัดไป

N2 ยังก่อให้เกิดแรงกดดันด้านต้นทุนในระยะสั้นอีกด้วย TSMC เคยคาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้ว่าการขยายการผลิต N2 ในช่วงแรกจะกดดันอัตรากำไรขั้นต้นทั้งปี 2026 ลงประมาณ 2 ถึง 3 เปอร์เซ็นต์จุดในช่วงครึ่งหลังของปี ระหว่างการประชุมสายผลกำไร คุณควรติดตามว่าฝ่ายบริหารพูดถึงอัตราผลผลิต (yield) ของ N2 กำลังการผลิต ความต้องการของลูกค้า และผลกระทบต่ออัตรากำไรอย่างไร หากความต้องการ N2 แข็งแกร่งและการกดดันต่ออัตรากำไรยังอยู่ในระดับที่จัดการได้ เรื่องราวการเติบโตในระยะยาวก็จะสมบูรณ์ยิ่งขึ้น

CoWoS คือคอขวดในการส่งมอบชิป AI

สำหรับชิป AI การผลิตเวเฟอร์เป็นเพียงขั้นตอนแรกเท่านั้น GPU ระดับไฮเอนด์และตัวเร่ง AI ยังต้องรวมชิปตรรกะ, HBM และส่วนประกอบอื่น ๆ เข้าด้วยกันในความหนาแน่นสูงอีกด้วย CoWoS® ของ TSMC เป็นเทคโนโลยีการบรรจุชิปที่สำคัญสำหรับ AI, HPC และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ เนื่องจากช่วยให้ชิปตรรกะและ HBM เชื่อมต่อกันผ่านอินเตอร์โพเซอร์และการเชื่อมต่อความหนาแน่นสูง

การวิเคราะห์ของ TrendForce เกี่ยวกับ คอขวดของการบรรจุขั้นสูง ระบุว่า การเติบโตของดีมานด์ AI ที่รวดเร็วได้สร้างแรงกดดันต่อเวเฟอร์ระดับ 3nm ถึง 2nm, การบรรจุขั้นสูงแบบ 2.5D/3D, CoWoS, ซับสเตรต, เครื่องจักร และวัสดุต่างๆ คอขวดเหล่านี้สามารถสนับสนุนอัตราการใช้งานและอำนาจการตั้งราคาของ TSMC ในระยะสั้น แต่ก็อาจจำกัดกำหนดการส่งมอบงานให้ลูกค้าได้เช่นกัน

สรุป: 3nm, N2 และ CoWoS คือประเด็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่ต้องติดตามในการประชุมผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC โดย 3nm กำหนดประสิทธิภาพรายได้ในปัจจุบัน, N2 กำหนดการอัปเกรดกระบวนการผลิตรอบถัดไป และ CoWoS กำหนดความสามารถในการส่งมอบชิป AI คุณสามารถมองสิ่งเหล่านี้เป็นห่วงโซ่ต่อเนื่องเดียวกัน: ความต้องการของลูกค้าเข้าสู่โหนดการผลิตขั้นสูงก่อน จากนั้นจึงเคลื่อนเข้าสู่การบรรจุชิปขั้นสูง และในที่สุดกลายเป็นระบบ AI ที่ส่งมอบได้ หากห่วงโซ่นี้ยังคงแน่นเป็นสายเดียว ตรรกะการเติบโตสูงของ TSMC ก็จะมีความแข็งแกร่งมากขึ้น

TSMC จะสามารถรักษาอัตรากำไรขั้นต้นไว้ในระดับสูงได้หรือไม่?

อัตรากำไรขั้นต้นของ TSMC ยังคงมีแรงสนับสนุนในระยะสั้น เนื่องจากสัดส่วนของกระบวนการผลิตขั้นสูงยังแข็งแกร่ง สัดส่วนของ HPC สูง และอัตราการใช้กำลังการผลิตยังคงอยู่ในระดับสูง แต่แรงกดดันในระยะกลางก็ชัดเจนเช่นกัน โดยมาจากการเริ่มต้นการเพิ่มกำลังการผลิตของ N2 การเจือจางจากฟาบริเคชันต่างประเทศ ต้นทุนวัสดุและก๊าซ และความเคลื่อนไหวของอัตราแลกเปลี่ยน คุณไม่ควรมองเพียงการเติบโตของรายได้เท่านั้น แต่ยังต้องประเมินด้วยว่าการเติบโตนั้นมาพร้อมกับคุณภาพของอัตรากำไรที่แข็งแรงหรือไม่

ในไตรมาสที่ 1 อัตรากำไรขั้นต้นของ TSMC แตะระดับ 66.2% และอัตรากำไรจากการดำเนินงานอยู่ที่ 58.1% ฝ่ายบริหารระบุว่าผลงานด้านอัตรากำไรขั้นต้นเกิดจากการปรับปรุงต้นทุน อัตราการใช้กำลังการผลิตที่สูงขึ้น และอัตราแลกเปลี่ยนที่เอื้ออำนวย สำหรับไตรมาสที่ 2 อัตรากำไรขั้นต้นถูกคาดการณ์ไว้ที่ 65.5% ถึง 67.5% โดยมีค่ากลางอยู่ที่ประมาณ 66.5% หากอัตรากำไรขั้นต้นของไตรมาสที่ 2 ออกมาใกล้กับระดับปลายบน จะบ่งชี้ว่าโหนดกระบวนการผลิตขั้นสูงและอัตราการใช้กำลังการผลิตยังคงแข็งแกร่ง หากอัตรากำไรขั้นต้นต่ำกว่าความคาดหวังของตลาด อาจสะท้อนถึงแรงกดดันด้านต้นทุน ค่าเงิน หรือผลกระทบจากการเจือจางของโรงงานผลิตในต่างประเทศ

การสนับสนุนอัตรากำไรแห่งแรกมาจากส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ ยิ่งสัดส่วนของรายได้จาก HPC และกระบวนการผลิตโหนดขั้นสูงสูงขึ้นเท่าไร TSMC ก็ยิ่งรักษาอัตราการใช้กำลังการผลิตสูงและโครงสร้างราคาที่เป็นผลให้ได้ง่ายขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้ ความตึงตัวของอุปทานในกระบวนการ 3nm, 5nm และ CoWoS ยังทำให้ลูกค้าเต็มใจที่จะจองความจุการผลิตล่วงหน้ามากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มความชัดเจนในการมองเห็นรายได้

แรงกดดันมาจากตัวการขยายกำลังการผลิตเอง การเร่งขยายกระบวนการผลิตโหนดขั้นสูงในช่วงต้นมักเกี่ยวข้องกับค่าเสื่อมราคาและต้นทุนในการเร่งสายการผลิตที่สูงขึ้น ในขณะที่ฟาบริคในต่างประเทศนำมาซึ่งต้นทุนการก่อสร้างและการดำเนินงานที่สูงกว่า ฝ่ายบริหารของ TSMC เคยกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ว่าผลกระทบจากการเจือจางของฟาบริคในต่างประเทศอยู่ที่ประมาณ 2 ถึง 3 เปอร์เซ็นต์พอยต์ในช่วงแรก และอาจขยายเป็น 3 ถึง 4 เปอร์เซ็นต์พอยต์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งหมายความว่าการขยายกำลังการผลิตระดับโลกสามารถเพิ่มความมั่นคงด้านอุปทานและความเชื่อมั่นของลูกค้าได้ แต่ในขณะเดียวกันก็เปลี่ยนโครงสร้างต้นทุนด้วยเช่นกัน

การส่งผ่านราคาเป็นอีกประเด็นสำคัญหนึ่ง Reuters รายงานว่าฝ่ายบริหารของ TSMC ยังคงมองในแง่ดีเกี่ยวกับการรักษาความร้อนแรงของ AI ต่อไป พร้อมทั้งชี้ให้เห็นข้อจำกัดต่าง ๆ ทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน สำหรับนักลงทุนแล้ว คำถามไม่ใช่ว่าการขึ้นราคาจะรับประกันได้หรือไม่ แต่คือลูกค้ายอมจ่ายเงินเพิ่มสำหรับโหนดการผลิตขั้นสูง บรรจุภัณฑ์ขั้นสูง และการส่งมอบที่เชื่อถือได้หรือไม่

สรุป: อัตรากำไรขั้นต้นที่สูงของ TSMC ไม่ได้รับการหนุนจากดีมานด์ AI เพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับสัดส่วนของกระบวนการผลิตระดับ advanced node อัตราการใช้กำลังการผลิต การควบคุมต้นทุน และอำนาจตั้งราคาที่ทำงานประสานกัน ดีมานด์ AI ที่แข็งแกร่งขึ้นสามารถช่วยชดเชยแรงกดดันจาก N2 ฟาบริกต่างประเทศ และต้นทุนวัสดุได้ แต่การขยายตัวที่รวดเร็วขึ้นก็นำมาซึ่งแรงกดดันด้านค่าเสื่อมราคาและต้นทุนดำเนินงานเช่นกัน แนวโน้มอัตรากำไรขั้นต้น การเจือจางจาก N2 ต้นทุนฟาบริกต่างประเทศ และการยอมรับราคาจากลูกค้า จะเป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินคุณภาพของการเติบโตสูงของ TSMC

ความเสี่ยงใดซ่อนอยู่เบื้องหลังการเติบโตสูงที่นำโดย AI?

เรื่องราวการเติบโตด้าน AI ของ TSMC ยังคงแข็งแกร่ง แต่ความเสี่ยงที่สำคัญไม่ใช่ว่าความต้องการ AI จะมีอยู่หรือไม่ คำถามที่แท้จริงคือความต้องการนั้นจะสามารถเปลี่ยนเป็นเงินลงทุนด้านทุน (capex) ของลูกค้า ศักยภาพในการผลิตที่ส่งมอบได้ และอัตรากำไรที่มั่นคงได้อย่างต่อเนื่องหรือไม่ คุณควรให้ความสำคัญกับความเสี่ยงสามประเภท ได้แก่ ผลตอบแทนจากเงินลงทุน capex ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ คอขวดในห่วงโซ่อุปทาน และมาตรการควบคุมการส่งออกรวมถึงการพึ่งพาลูกค้าเพียงไม่กี่ราย ตัวแปรเหล่านี้ส่งผลต่อจังหวะการสั่งซื้อและส่วนพรีเมียมของมูลค่าหุ้นที่นักลงทุนเต็มใจจะให้ราคา

ความเสี่ยงแรกคือผลตอบแทนจากการลงทุนสินทรัพย์ถาวร (capex) ของบริษัทผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ ศูนย์ข้อมูล AI ต้องการการลงทุนจำนวนมหาศาลในเซิร์ฟเวอร์ GPU ระบบเครือข่าย พลังงาน และระบบระบายความร้อน ตราบใดที่แอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์และ AI เชิงตัวแทน (agentic AI) ยังคงสร้างความต้องการที่แท้จริงอยู่ ผู้ให้บริการคลาวด์ก็จะมีเหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้นในการเพิ่มคำสั่งซื้อชิป AI แต่หากรายได้จากแอปพลิเคชันเติบโตช้ากว่าการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ตลาดอาจกังวลว่าระยะเวลาคืนทุนของการลงทุน capex กำลังยืดออกไป

ความเสี่ยงที่สองคือคอขวดในห่วงโซ่อุปทาน CoWoS, HBM, ซับสเตรต, เครื่องจักร และวัสดุ ล้วนส่งผลต่อการส่งมอบชิป AI ทั้งหมด คอขวดส่งผลสองทางต่อ TSMC ด้านหนึ่ง อุปทานที่ตึงตัวช่วยสนับสนุนอัตราการใช้กำลังการผลิตและอำนาจการกำหนดราคา ในทางกลับกัน หากลูกค้าปลายน้ำไม่สามารถประกอบและส่งมอบเซิร์ฟเวอร์ AI ได้อย่างราบรื่น จังหวะเวลาของคำสั่งซื้อก็อาจได้รับผลกระทบเช่นกัน

ความเสี่ยงประการที่สามคือมาตรการควบคุมการส่งออกและการกระจุกตัวของลูกค้า รายงานประจำปี [2025 ของ TSMC](https://investor.tsmc.com/sites/ir/annual-report/2025/2025 Annual Report_E.pdf) กล่าวถึงผลกระทบที่ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ การเปลี่ยนแปลงของลูกค้ารายใหญ่ วงจรอุตสาหกรรม และสภาวะตลาดอาจมีต่อการดำเนินธุรกิจ ข้อจำกัดการส่งออกชิป AI การเปลี่ยนแปลงโครงการของลูกค้า และการปรับนโยบายระดับภูมิภาค ล้วนสามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบอุปสงค์ได้ ไม่ควรมองภูมิรัฐศาสตร์ว่าเป็นเพียงข้อดีหรือข้อเสียอย่างง่าย แต่จะถือว่าเป็นแหล่งก่อความรบกวนต่อโครงสร้างคำสั่งซื้อ ลำดับความสำคัญของลูกค้า และการจัดวางโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานได้แม่นยำกว่ากว่า

สรุป: เรื่องราวการเติบโตด้าน AI ของ TSMC ทรงพลัง แต่การทดสอบที่แท้จริงคือบริษัทจะผ่านวงจรห่วงโซ่อุปทานและวงจรการลงทุนด้านทุน (capex) ได้หรือไม่ คุณควรเข้าใจความเสี่ยงผ่านมุมมองของคุณภาพของดีมานด์: ว่าลูกค้าจะยังคงสร้างศูนย์ข้อมูลต่อไปหรือไม่ กำลังการผลิต CoWoS และ HBM จะตอบสนองดีมานด์ได้หรือไม่ มาตรการควบคุมการส่งออกจะเปลี่ยนเส้นทางคำสั่งซื้อหรือไม่ และต้นทุนการก่อสร้างแฟบต่างประเทศจะกดดันอัตรากำไรหรือไม่ หากความเสี่ยงเหล่านี้ยังคงอยู่ในระดับที่จัดการได้ ดีมานด์ AI จะสร้างการสนับสนุนที่แข็งแกร่งให้แก่ TSMC แต่หากความเสี่ยงหลายด้านทรุดหนักพร้อมกัน ตลาดอาจประเมินค่าพรีเมียมในการประเมินมูลค่าของ TSMC ใหม่

นักลงทุนรายย่อยควรอ่านผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC อย่างไร?

คุณสามารถอ่านการประชุมหารายได้ไตรมาส 2 ของ TSMC ผ่านกรอบแนวคิดสามชั้น: ประการแรก คำแนะนำสำหรับไตรมาส 2 เป็นไปตามเป้าหมายหรือไม่ ประการที่สอง บทวิจารณ์เกี่ยวกับรายได้ทั้งปีและเงินลงทุนด้านทุน (capex) ยังคงแข็งแกร่งหรือไม่ และประการที่สาม ตลาดได้ปรับราคาคุณภาพของการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปแล้วหรือไม่ กรอบแนวคิดนี้มีประโยชน์มากกว่าการจับตาราคาหุ้นเพียงอย่างเดียว เนื่องจากมูลค่าหลักทรัพย์ของ TSMC ถูกกำหนดโดยรายได้ อัตรากำไร วัฏจักรกระบวนการผลิตขั้นสูง ความต้องการของลูกค้า และความรู้สึกของตลาดหุ้นเทคโนโลยีทั่วโลก

ชั้นแรกคือการปฏิบัติตามคำแนะนำ หากรายได้ไตรมาส 2 ใกล้เคียงกับปลายบนของ 40.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ การปฏิบัติด้านอุปสงค์จะดูแข็งแกร่ง หากอัตรากำไรขั้นต้นใกล้เคียงกับปลายบนของ 67.5% การใช้กำลังการผลิต การควบคุมต้นทุน และโครงสร้างผลิตภัณฑ์จะดูแข็งแรง หากอัตรากำไรจากการดำเนินงานยังคงแข็งแกร่ง จะแสดงให้เห็นว่ารายได้ที่สูงขึ้นไม่ได้ถูกชดเชยด้วยต้นทุนที่สูงขึ้นอย่างเต็มที่

ชั้นที่สองคือข้อความสำหรับทั้งปี ฝ่ายบริหารของ TSMC เคยคาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้ว่ารายได้ปี 2026 ในสกุลดอลลาร์สหรัฐจะเติบโตมากกว่า 30% และระบุว่าการลงทุนด้านทุนอาจใกล้เคียงกับระดับปลายสูงของช่วง 52,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐถึง 56,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ การลงทุนด้านทุนที่สูงขึ้นส่งสัญญาณถึงความมั่นใจในความต้องการในอนาคต แต่ก็ยังทำให้นักลงทุนให้ความสนใจมากขึ้นต่อค่าเสื่อมราคาในอนาคตและแรงกดดันต่อกระแสเงินสดอิสระ คุณจำเป็นต้องตัดสินใจว่าการลงทุนด้านทุนที่สูงนี้ถูกใช้เพื่อรักษาความต้องการที่แท้จริงหรือเพื่อไล่ตามวัฏจักรที่ร้อนแรงเกินไป

ชั้นที่สามคือต้นทุนการซื้อขายและการจัดสรร นักลงทุนจำนวนมากติดตามห่วงโซ่ชิป AI ผ่าน TSM ADR, หุ้นเซมิคอนดักเตอร์สหรัฐฯ, ETF เซมิคอนดักเตอร์ หรือหุ้นที่จดทะเบียนในตลาดหุ้นฮ่องกงที่เกี่ยวข้อง นอกเหนือจากปัจจัยพื้นฐานของบริษัทแล้ว ต้นทุนการซื้อขายจริงยังส่งผลต่อประสบการณ์การถือครองด้วย ค่าธรรมเนียมการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ มักรวมถึงมากกว่าค่าคอมมิชชัน ซึ่งอาจรวมถึงค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมตัวแทนภายนอก ค่าธรรมเนียมกิจกรรมการซื้อขาย และค่าธรรมเนียมอื่น ๆ ยกตัวอย่างเช่น ค่าธรรมเนียมการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ ของ Biya ค่าคอมมิชชันซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ เท่ากับ 0 ดอลลาร์สหรัฐ ส่วนค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมตัวแทนภายนอก และค่าธรรมเนียมอื่น ๆ ให้เป็นไปตามตารางค่าธรรมเนียมและหน้าคำสั่งซื้อขายข้อมูลนี้เป็นเพียงการแนะนำข้อมูลตลาดสาธารณะ กฎการซื้อขาย และโครงสร้างค่าธรรมเนียมเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุน

สรุป: นักลงทุนรายย่อยไม่ควรอ่านการประชุมสรุปผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC ในแง่ของ "กำไรดีหรือกำไรไม่ดี" เท่านั้น คำถามที่ดีกว่าคือการเติบโตนั้นมีคุณภาพหรือไม่ รายได้ใกล้ค่าสูงสุดของช่วงคาดการณ์ อัตรากำไรขั้นต้นที่สูง ความต้องการ AI และ HPC ที่แข็งแกร่ง ตลอดจนเส้นทางผลตอบแทนจากการลงทุนจ่าย (capex) ที่ชัดเจน จะเป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งกว่า ในทางกลับกัน หากรายได้เติบโตแต่เผชิญแรงกดดันด้านอัตรากำไร การลงทุนจ่ายที่เพิ่มขึ้น และความเห็นเชิงลบเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าที่อ่อนแอลง ก็ควรใช้ความระมัดระวังมากขึ้น ยิ่งคุณเชื่อมโยงตัวชี้วัดทางการเงินเข้ากับสัญญาณจากห่วงโซ่อุปทานได้มากเท่าไร โอกาสที่คุณจะถูกหลอกด้วยการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นในระยะสั้นก็ยิ่งน้อยลงเท่านั้น

หากคุณติดตาม TSMC, Nvidia, AMD, ASML, Broadcom, การจัดเก็บข้อมูล AI และห่วงโซ่อุปทานเซิร์ฟเวอร์ AI การติดตามการประชุมประกาศผลประกอบการ รายได้รายเดือน การเคลื่อนไหวของมูลค่าหุ้น และต้นทุนการซื้อขายในกรอบเดียวอาจมีประโยชน์ Biya เป็นกระเป๋าเงินสำหรับซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภททั่วโลกที่รองรับการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ หุ้นฮ่องกง และสินทรัพย์ดิจิทัล นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ค้นหาหุ้นสหรัฐฯ เพื่อติดตามหุ้นที่เกี่ยวข้องและตรวจสอบบริการที่มีให้ในแอป Biya ความพร้อมใช้งานขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้งของคุณ ผลการตรวจสอบยืนยันตัวตน กฎของแพลตฟอร์ม และกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง ก่อนการลงทุน คุณควรประเมินระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้ของตนเองและตรวจสอบรายละเอียดค่าธรรมเนียมอย่างรอบคอบ

คำถามที่พบบ่อย

ตัวชี้วัดใดสำคัญที่สุดในการประชุมผลประกอบการไตรมาส 2 ของ TSMC?

ตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดคือรายได้ อัตรากำไรขั้นต้น อัตรากำไรจากการดำเนินงาน สัดส่วนของ HPC รายได้จากระบวนการผลิตขั้นสูง กำลังการผลิต CoWoS การเพิ่มกำลังการผลิตของ N2 และแนวทางประมาณการรายได้ทั้งปี เมื่อรวมกันแล้ว ตัวชี้วัดเหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินได้ว่าความต้องการ AI ถูกแปลงเป็นทั้งรายได้และกำไรหรือไม่

ความต้องการชิป AI ส่งผลต่อรายได้ของ TSMC อย่างไร?

ความต้องการชิป AI ส่งผลต่อรายได้ของ TSMC ผ่าน GPU, ASIC ของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่, ชิปฐานของ HBM, ชิปเครือข่ายความเร็วสูง และชิปสำหรับการประมวลผล inference ผลิตภัณฑ์เหล่านี้มักต้องใช้กระบวนการผลิตขั้นสูงและการบรรจุชิปขั้นสูง ซึ่งเพิ่มความสำคัญของรายได้จาก HPC และกำลังการผลิตกระบวนการ 3nm/5nm

เหตุใดกำลังการผลิต CoWoS จึงมีความสำคัญต่อการส่งมอบชิป AI?

ความสามารถของ CoWoS มีความสำคัญเพราะตัวเร่ง AI ระดับไฮเอนด์ต้องการการรวมชิปตรรกะและ HBM เข้าด้วยกันอย่างหนาแน่น แม้ว่าการผลิตเวเฟอร์จะดำเนินไปอย่างราบรื่น แต่ความสามารถในการบรรจุขั้นสูงที่จำกัดก็ยังสามารถจำกัดการส่งมอบชิปเซิร์ฟเวอร์ AI ได้

ความเสี่ยงหลักต่ออัตรากำไรขั้นต้นสูงของ TSMC มีอะไรบ้าง?

ความเสี่ยงหลักคือ การเริ่มต้นการผลิต N2 รอบแรก การเจือจางจากแฟบต่างประเทศ ต้นทุนวัสดุและก๊าซ ความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน และการเจรจาต่อรองราคากับลูกค้า ความต้องการ AI ที่แข็งแกร่งสามารถบรรเทาแรงกดดันเหล่านี้ได้ แต่ไม่สามารถขจัดความเสี่ยงจากวงจรต้นทุนได้ทั้งหมด

นักลงทุนรายบุคคลจะติดตามความเสี่ยงของหุ้น ADR ของ TSMC ได้อย่างไร?

นักลงทุนรายย่อยควรติดตามการประชุมสายรายได้ของ TSMC การเคลื่อนไหวของดอลลาร์สหรัฐ ความต้องการจากลูกค้า AI ความรู้สึกนักลงทุนต่อมูลค่าหุ้นเทคโนโลยีสหรัฐ และต้นทุนการซื้อขาย ราคาหุ้น ADR ของ TSMC ยังอาจได้รับผลกระทบจากสภาพคล่องของตลาดสหรัฐและความเต็มใจเสี่ยงต่อหุ้นเทคโนโลยีทั่วโลก

หุ้นชิปใดบ้างที่อาจได้รับผลกระทบจากการประชุมสายรายได้ของ TSMC?

การประชุมสายรายได้ของ TSMC สามารถส่งผลกระทบต่อ Nvidia, AMD, Broadcom, ASML หุ้นหน่วยความจำ ผู้ขายบรรจุภัณฑ์ระดับสูง และหุ้นในห่วงโซ่อุปทานเซิร์ฟเวอร์ AI ทิศทางของผลกระทบขึ้นอยู่กับความเห็นของฝ่ายบริหารเกี่ยวกับความต้องการ AI โหนดกระบวนการผลิตขั้นสูง กำลังการผลิต CoWoS และค่าใช้จ่ายฝากทุน