การแข่งขันระหว่าง TSMC, Samsung และ Intel Foundry: ลูกค้าชิป AI จะกระจายคำสั่งซื้อหรือไม่?

ลูกค้าชิป AI จะพยายามกระจายคำสั่งผลิตเวเฟอร์ไปยังหลายโรงงาน แต่จะเป็นเรื่องยากที่พวกเขาจะย้ายออกจาก TSMC ในวงกว้างในระยะสั้น เหตุผลคือเมื่อ GPU ระดับไฮเอนด์ ชิป AI ASIC และชิปเครือข่ายความเร็วสูงเลือกโรงงานผลิตแบบ Foundry ลูกค้าไม่ได้มองเพียงชื่อโหนดกระบวนการผลิตระดับ 2 นาโนเมตรหรือ 3 นาโนเมตรเท่านั้น แต่ยังมองไปที่อัตราผลผลิต (yield) การบรรจุชิปขั้นสูง การประสานงานกับ HBM ระบบนิเวศการออกแบบ และความแน่นอนในการส่งมอบ Samsung และ Intel ต่างมีโอกาสเข้าสู่ตลาดนี้ แต่โอกาสของพวกเขามีแนวโน้มที่จะเริ่มต้นจากชิปรอง การบรรจุชิป กำลังการผลิตสำรองในระดับภูมิภาค และการผลิตนำร่องสำหรับโหนดในอนาคต มากกว่าที่จะทดแทนบทบาทของ TSMC ในการผลิตไดหลักระดับไฮเอนด์ได้ทันที

สรุปประเด็นสำคัญ

• ลูกค้าชิป AI จะกระจายคำสั่งซื้อ แต่ TSMC ยังคงเป็นตัวเลือกหลักในระยะสั้น
• การเลือกผู้ผลิตแบบ Fabless หรือ Foundry ไม่ได้ขึ้นอยู่กับโหนดการผลิตเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงอัตราผลผลิต (Yield), การบรรจุชิป และระบบนิเวศ
• จุดแข็งของ Samsung คือเทคโนโลยี GAA, หน่วยความจำ, การบรรจุชิป และโซลูชันแบบ Turnkey
• Intel เดิมพันกับเทคโนโลยี 18A, 14A, PowerVia และการผลิตในสหรัฐอเมริกา
• การกระจายคำสั่งซื้อมีแนวโน้มเริ่มต้นจากการบรรจุชิป, ไดร์ I/O และชิปรอง
• การวิเคราะห์การลงทุนควรมุ่งเน้นไปที่การยอมรับของลูกค้า การดำเนินงานด้านการผลิต และช่องว่างด้านมูลค่าหลักทรัพย์

ทำไมลูกค้าชิป AI จึงต้องการกระจายคำสั่งซื้อไปยัง Foundry หลายแห่ง

ลูกค้าชิป AI ต้องการกระจายคำสั่งผลิต (foundry) ออกไปเป็นหลักเพื่อลดความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ของห่วงโซ่อุปทาน ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ คิวความจุกระบวนการขั้นสูง และความเสี่ยงด้านการต่อรองราคา GPU ระดับไฮเอนด์, AI ASIC, CPU และชิปเครือข่าย ล้วนต้องใช้เทคโนโลยีกระบวนการผลิตขั้นสูงและการบรรจุชิปขั้นสูง หากลูกค้าพึ่งพาผู้ผลิตแบบ foundry เพียงรายเดียวมากเกินไป ความไม่เพียงพอของความจุการผลิต ข้อจำกัดด้านการบรรจุชิป ความล่าช้าของโหนดกระบวนการ หรือความเสี่ยงในระดับภูมิภาคใดๆ ก็สามารถส่งผลกระทบต่อการเปิดตัวชิป การส่งมอบเซิร์ฟเวอร์ และการใช้งานคลาวด์คอมพิวติ้งได้

การกระจายคำสั่งซื้อไม่ได้เป็นเพียงเรื่องการกดดันราคาเวเฟอร์ให้ต่ำลงเท่านั้น สำหรับ Nvidia, AMD, Broadcom, Marvell หรือชิป ASIC ที่พัฒนาเองของผู้ให้บริการคลาวด์ ลำดับความสำคัญที่แท้จริงคือความยืดหยุ่นทางเลือกในห่วงโซ่อุปทาน ลูกค้าสามารถประเมิน Samsung, Intel หรือห่วงโซ่การบรรจุชิปอื่น ๆ เพื่อสร้างอำนาจต่อรองในอนาคต และสร้างกำลังการผลิตสำรองในภูมิภาคเฉพาะ เนื่องจากการลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI เติบโตอย่างรวดเร็ว ความเสี่ยงจากจุดเดียวในห่วงโซ่อุปทานใด ๆ ย่อมถูกขยายให้ใหญ่ขึ้นตามไปด้วย

อย่างไรก็ตาม ชิป AI มีความยากในการกระจายความเสี่ยงมากกว่าชิปทั่วไป เนื่องจากไดท์คอมพิวเตชันขนาดใหญ่มีความอ่อนไหวอย่างมากต่ออัตราผลผลิต (yield) ในขณะที่ HBM, การบรรจุแบบ 2.5D, การเชื่อมต่อความเร็วสูง และความเสถียรภาพของกำลังไฟฟ้า ล้วนต้องการการประสานงานในระยะยาวระหว่างผู้ผลิตเวเฟอร์ ผู้ให้บริการบรรจุชิป ผู้จำหน่ายหน่วยความจำ และทีมออกแบบ ซึ่ง PDK, กฎการออกแบบ, IP และกระบวนการ EDA ของผู้ผลิตเวเฟอร์แต่ละรายไม่สามารถใช้แทนกันได้อย่างสมบูรณ์ การย้ายการออกแบบไปยังผู้ผลิตรายอื่นมีต้นทุนสูง และอาจส่งผลกระทบต่อกำหนดเวลาการตรวจสอบความถูกต้อง (validation) และตารางการเปิดตัวผลิตภัณฑ์อีกด้วย

เส้นทางการกระจายความเสี่ยงที่สมจริงยิ่งขึ้นมักไม่ใช่การ “ย้าย GPU ระดับแฟลกชิปไปยังโรงหล่ออื่นในชั่วข้ามคืน” แต่มีแนวโน้มที่จะเริ่มต้นจากชิปส่วนประกอบรอบนอก, ชิป I/O die, ชิปกระบวนการผลิตที่เป็น mature node, กำลังการผลิตบรรจุภัณฑ์บางส่วน, การผลิตในระดับภูมิภาค และการทดลองผลิต node ในอนาคต ลูกค้าจะแบ่งผลิตภัณฑ์ตามระดับความเสี่ยง: main compute die ที่สำคัญที่สุดจะยังคงใช้ผู้จัดหาที่เชื่อถือได้มากที่สุด ขณะที่โมดูลรองจะถูกใช้เพื่อทดสอบแหล่งผลิตที่สอง

สรุป: ลูกค้าชิป AI ย่อมมีเหตุผลที่จะกระจายคำสั่งผลิต (foundry) แต่แรงจูงใจไม่เท่ากับการย้ายคำสั่งผลิตขนาดใหญ่ในทันที ชิป AI ขั้นสูงไม่ใช่ส่วนประกอบมาตรฐาน การเลือก foundry เกี่ยวข้องกับอัตราผลผลิตที่ใช้งานได้ (yield), การบรรจุชิป, HBM, การทดสอบและรับรอง, รอบการส่งมอบ และระบบนิเวศของลูกค้า มุมมองที่สมเหตุสมผลกว่าคือ ลูกค้าจะค่อยๆ สร้างทางเลือกแหล่งผลิตสำรอง (second-source) ในขณะที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงมากเกินไปในผลิตภัณฑ์ที่สำคัญที่สุด โอกาสของ Samsung และ Intel มีแนวโน้มที่จะปรากฏขึ้นก่อนในคำสั่งผลิตสำรอง การทดสอบและรับรองเทคโนโลยีโหนดในอนาคต กำลังการผลิตระดับภูมิภาค และโครงการเฉพาะของลูกค้ารายใดรายหนึ่ง มากกว่าที่จะแทนที่ TSMC ได้อย่างสมบูรณ์ในระยะสั้น

เหตุใด TSMC จึงยังคงเป็นศูนย์กลางหลักด้านการผลิตชิป (Foundry) สำหรับชิป AI

TSMC ยังคงเป็นศูนย์กลางหลักในการรับจ้างผลิตชิป AI เนื่องจากบริษัทได้สร้างข้อได้เปรียบแบบผสมผสานในด้านการผลิตจำนวนมากด้วยกระบวนการขั้นสูง ระบบนิเวศลูกค้า ขนาดกำลังการผลิต เทคโนโลยีการบรรจุชิปขั้นสูง และความน่าเชื่อถือในการส่งมอบ ลูกค้าด้าน AI เลือก TSMC ไม่ใช่เพียงเพราะกระบวนการ 3 นาโนเมตรและ 2 นาโนเมตรของบริษัทนำหน้าคู่แข่ง แต่ยังเพราะ TSMC สามารถเชื่อมโยงงานตรรกะขั้นสูง การบรรจุชิป CoWoS ห่วงโซ่อุปทาน HBM และแผนการผลิตขนาดใหญ่เข้าด้วยกันได้

จากมุมมองของโครงสร้างรายได้ จุดแข็งด้านกระบวนการผลิตขั้นสูงของ TSMC ได้แปลงเป็นผลลัพธ์ทางการเงินแล้ว TSMC เปิดเผยในปี 2025 ว่าบริษัทนิยามเทคโนโลยีขั้นสูงว่าเป็นกระบวนการ 7 นาโนเมตรและต่ำกว่า โดยชิป 3 นาโนเมตรคิดเป็น 24% ของรายได้จากเวเฟอร์ตลอดทั้งปี ซึ่งแสดงให้เห็นว่า 3 นาโนเมตรได้เปลี่ยนจากช่วงเริ่มต้นการใช้งานไปสู่การเป็นเสาหลักด้านรายได้แล้ว ในไตรมาสที่สองของปี 2026 รายได้ของ TSMC เพิ่มขึ้น 36% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้าเป็น 1.27 ล้านล้านดอลลาร์ไต้หวัน โดยรายงานตลาดระบุว่าการเติบโตนี้มาจากความต้องการด้านการใช้งาน AI เป็นหลัก

นอกเหนือจากเทคโนโลยีกระบวนการผลิตขั้นสูงแล้ว บรรจุภัณฑ์ขั้นสูง (advanced packaging) ยังเป็นส่วนที่ยากจะทดแทนตำแหน่งของ TSMC ยิ่งกว่า CoWoS-S ของ TSMC มุ่งเป้าไปที่แอปพลิเคชัน AI และการประมวลผลสมรรถนะสูงพิเศษ โดยผสานชิปเล็ตลอจิกและ HBM เข้าไว้บนซิลิกอนอินเทอร์โพเซอร์ สำหรับตัวเร่งปฏิกิริยา AI บรรจุภัณฑ์ขั้นสูงไม่ใช่แค่ขั้นตอนเสริม แต่เป็นความสามารถหลักที่กำหนดว่า GPU, HBM, I/O และอินเทอร์โพเซอร์จะสามารถเชื่อมต่อกันได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ Reuters ยังรายงานด้วยว่า TSMC จะ เพิ่มโรงงานบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงอีกสองแห่ง ในนิคมวิทยาศาสตร์เจียอี้ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่ากำลังการผลิตด้านการบรรจุชิปกลายเป็นหนึ่งในคอขวดหลักของห่วงโซ่อุปทานสำหรับชิป AI

TSMC ก็ไม่ได้รอดพ้นจากแรงกดดันด้านการแข่งขัน ลูกค้ากังวลเรื่องการกระจุกตัวตามภูมิภาค อำนาจการกำหนดราคา คิวของบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง และลำดับความสำคัญของกำลังการผลิต แต่สำหรับหลักชิปหลัก AI ระดับไฮเอนด์ ลูกค้าให้ความสำคัญกับความแน่นอนเป็นอันดับแรก หาก GPU ระดับแฟลกชิปหรือ AI ASIC ล่าช้า ความสูญเสียจะไม่จำกัดอยู่เพียงรายได้จากชิปหนึ่งล็อตเท่านั้น แต่ยังสามารถส่งผลกระทบต่อการวางระบบศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์ การส่งมอบของผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ OEM กำหนดการฝึกโมเดล และสัญญากับลูกค้าอีกด้วย

สรุป: TSMC ยังคงเป็นศูนย์กลางรีด้วย (foundry) ขั้นสูงหลักสำหรับชิป AI ในระยะสั้น เนื่องจากคูเมืองทางการแข่งขันของบริษัทไม่ใช่แค่ชื่อโหนดเดียว แต่เป็นการผสมผสานระหว่างประสบการณ์การผลิต, การบรรจุชิปขั้นสูง, ความไว้วางใจของลูกค้า, การเพิ่มอัตราผลผลิต (yield ramp-up) และการประสานงานห่วงโซ่อุปทาน ลูกค้าชิป AI ต้องการกระจายความเสี่ยง แต่สำหรับชิปประมวลผลระดับไฮเอนด์ที่สำคัญที่สุด การส่งมอบที่เชื่อถือได้สำคัญกว่าราคาในระยะสั้น เว้นแต่ Samsung และ Intel จะพิสูจน์ตัวเองต่อไปในด้านอัตราผลผลิตโหนดขั้นสูง กำลังการผลิตบรรจุชิป ระบบนิเวศการออกแบบ และกรณีศึกษาการผลิตสำหรับลูกค้ารายใหญ่ ตำแหน่งผู้นำของ TSMC จะยากที่จะถูกท้าทายในระยะใกล้

Samsung จะสามารถชนะใจลูกค้า AI ผ่านเทคโนโลยี 2nm GAA และการบรรจุชิปแบบบูรณาการได้หรือไม่?

ซัมซุงมีโอกาสที่จะคว้าลูกค้าชิป AI บางรายมาได้ แต่ในการท้าทาย TSMC ในวงกว้าง บริษัทยังคงต้องแก้ไขปัญหาด้านอัตราผลผลิต (yield) ความเชื่อมั่นของลูกค้า และขนาดของระบบนิเวศ จุดแข็งของซัมซุง ได้แก่ การบุกเบิก GAA ก่อนใคร ทรัพยากร DRAM และ HBM ความสามารถด้านบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง ตลอดจนความสามารถในการนำเสนอโซลูชันแบบครบวงจรทั้งฟาวด์รี หน่วยความจำ และบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง สำหรับชิป ASIC ที่พัฒนาเองของผู้ให้บริการคลาวด์บางรายและลูกค้าสำรองระดับภูมิภาค โมเดล turnkey แบบนี้อาจมีเสน่ห์ดึงดูดได้

ที่งาน Samsung Foundry Forum 2024 Samsung ได้เน้นย้ำว่ายุค AI ต้องการเซมิคอนดักเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำ พร้อมทั้งนำเสนอแผนงานด้านเทคโนโลยีที่เน้น AI/HPC เช่น SF2 และ SF2Z SF2 ของ Samsung Foundry เริ่มเข้าสู่การผลิตจริงในปี 2025 ถือเป็นโหนด MBCFET GAA รุ่นที่สองที่กำหนดเป้าหมายสำหรับการใช้งานด้านมือถือ HPC AI และยานยนต์ ส่วน SF2P มุ่งตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพต่อวัตต์ของ HPC และมีกำหนดเริ่มการผลิตจริงภายในสิ้นปี 2026

กรณีศึกษาลูกค้า AI ที่เป็นตัวแทนที่โดดเด่นที่สุดของซัมซุงคือ Preferred Networks บริษัท AI สัญชาติญี่ปุ่น ซึ่งซัมซุงจะจัดหากระบวนการ 2nm GAA และบรรจุภัณฑ์ 2.5D I-Cube S ให้ ซัมซุงประกาศว่าจะใช้ 2nm GAA และ I-Cube S เพื่อสนับสนุน Preferred Networks ในการพัฒนาตัวเร่ง AI (AI accelerator) Reuters ยังได้บรรยายคำสั่งซื้อนี้ว่าเป็น คำสั่งซื้อที่เปิดเผยต่อสาธารณะเป็นครั้งแรก สำหรับเทคโนโลยี 2nm รุ่นล้ำหน้าของซัมซุงสิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า Samsung กำลังพยายามพิสูจน์ตัวเองผ่านกลยุทธ์ "กระบวนการผลิตขั้นสูง + การบรรจุชิปขั้นสูง + ลูกค้า AI"

กลยุทธ์การแข่งขันของ Samsung จะไม่เพียงแค่ลอกเลียน TSMC แต่มีแนวโน้มที่จะบรรจุ GAA, HBM, การแพ็กเกจ 2.5D/3D และบริการ turnkey เข้าด้วยกันเพื่อชนะใจลูกค้า สำหรับผู้ให้บริการคลาวด์ บริษัท AI ASIC และลูกค้าที่ต้องการกระจายความเสี่ยงตามภูมิภาคซึ่งต้องการจัดตั้งแหล่งผลิตที่สอง Samsung สามารถเป็นทางเลือกที่สำคัญได้ แต่ว่าลูกค้าจะยอมมอบชิป AI ที่สำคัญที่สุดของตนให้แก่ Samsung ในปริมาณมาหรือไม่นั้น ยังคงขึ้นอยู่กับอัตราผลผลิต ความจุการผลิต ประวัติการส่งมอบ และความพร้อมของระบบนิเวศ

สรุป: Samsung เป็นหนึ่งในตัวเลือก Foundry อันดับสองที่สมจริงที่สุด โดยเฉพาะในด้าน AI ASIC, การสำรองแบบภูมิภาค, การบรรจุแบบบูรณาการ และโครงการ HPC บางส่วน กรณีของ Preferred Networks แสดงให้เห็นว่า Samsung ได้รับคำสั่งซื้อ AI จากภาครัฐ แต่คำสั่งซื้อเพียงรายการเดียวไม่ได้เท่ากับการทดแทน TSMC อย่างแพร่หลาย สิ่งที่ Samsung จำเป็นต้องพิสูจน์อย่างแท้จริงคือความสามารถในการผลิตที่ต่อเนื่อง ความเสถียรของอัตราผลผลิต การขยายฐานลูกค้า และความแน่นอนในการส่งมอบ ในระยะสั้น Samsung มีแนวโน้มที่จะได้รับคำสั่งซื้อบางส่วน คำสั่งซื้อสำรอง และโครงการจากลูกค้าเฉพาะราย มากกว่าที่จะเข้ามายึดการผลิตหน่วยประมวลผลหลักของ GPU ระดับไฮเอนด์ในปริมาณมากอย่างรวดเร็ว

Intel Foundry จะสามารถเข้าสู่กลุ่มลูกค้าระดับไฮเอนด์ผ่าน 18A และการผลิตในสหรัฐอเมริกาได้หรือไม่?

Intel Foundry มีโอกาสเข้าถึงลูกค้าระดับไฮเอนด์บางรายผ่านเทคโนโลยี 18A, PowerVia, RibbonFET, การบรรจุชิปขั้นสูง และการผลิตในสหรัฐอเมริกา แต่ในระยะสั้นยังอยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์หลักฐาน ลูกค้ายินดีประเมิน Intel เพราะอุปทานของโรงหล่อชิปขั้นสูงต้องการแหล่งผลิตสำรอง และการผลิตในสหรัฐอเมริกามีคุณค่าเชิงกลยุทธ์ อย่างไรก็ตาม ลูกค้ายังคงระมัดระวัง เนื่องจาก Intel ยังต้องพิสูจน์ความสามารถในการให้บริการลูกค้าภายนอก ความเสถียรของอัตราผลผลิตที่ได้ การส่งมอบตรงเวลา และความพร้อมของระบบนิเวศ

Intel Foundry วางตำแหน่งตัวเองเป็นคอนทรแฟกเจอริ่งแบบระบบสำหรับยุค AI โดยเน้นเทคโนโลยีกระบวนการผลิต การบรรจุชิป IP EDA และความร่วมมือระดับระบบ Intel ประกาศว่า Microsoft เลือกการออกแบบชิปที่วางแผนจะผลิตบนกระบวนการ Intel 18A และเปิดเผย มูลค่าสัญญาตลอดอายุที่คาดการณ์ไว้มากกว่า 15 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ จากเวเฟอร์และการบรรจุชิปขั้นสูง กรณีนี้มีความสำคัญต่อความมั่นใจของ Intel Foundry แต่ไม่ได้หมายความว่าผู้ให้บริการคลาวด์ทุกรายจะเปลี่ยนมาใช้ Intel ทันที

ในแผนงานด้านเทคโนโลยี Intel Foundry ใช้ 18A เป็นโหนดหลัก ในการอัปเดตที่งาน VLSI Symposium ปี 2026 Intel กล่าวว่า Intel 18A เข้าสู่กระบวนการผลิตในปี 2025 โดยผสมผสาน RibbonFET เข้ากับ PowerVia ส่วน 18A-P ได้เข้าสู่กระบวนการผลิตขั้นเสี่ยง (risk production) ในฐานะเวอร์ชันที่เพิ่มประสิทธิภาพของตระกูล 18A สำหรับลูกค้าชิป AI นั้น เทคโนโลยีจ่ายไฟด้านหลังชิป (backside power delivery), GAA, การบรรจุชิปขั้นสูง และการผลิตในสหรัฐอเมริกา ร่วมกันก่อตัวเป็นจุดขายที่แตกต่างของ Intel

โอกาสที่ใหญ่ที่สุดของ Intel คือคุณค่าเชิงกลยุทธ์ ผู้ให้บริการคลาวด์ของสหรัฐฯ ลูกค้าที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันประเทศ และองค์กรที่ต้องการฐานการผลิตสำรองในระดับภูมิภาค อาจยอมรับต้นทุนบางส่วนเพื่อความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน เมื่อเปรียบเทียบกับ Samsung Intel ยังมีข้อได้เปรียบแบบผสมผสานจากการผลิตที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ และการบรรจุชิปขั้นสูง แต่ธุรกิจกึ่งตัวนำแบบ FAB รับผลิต (foundry) ขั้นสูงไม่ใช่ธุรกิจที่จะสำเร็จได้ด้วยนโยบายสนับสนุนและแผนงานเพียงอย่างเดียว ลูกค้าในที่สุดจำเป็นต้องเห็นอัตราความสำเร็จของการส่งออกแบบวงจร (tape-out) อัตราผลผลิตที่ใช้งานได้ (yield) การส่งมอบ ต้นทุน และการสนับสนุนระบบนิเวศ

หากคุณติดตามหุ้นในห่วงโซ่อุปทาน AI อย่าง TSM, INTC, NVDA, AMD, ASML, AVGO และ MRVL คุณก็จำเป็นต้องใส่ใจต้นทุนการซื้อขายจริงควบคู่ไปกับการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นด้วย ค่าธรรมเนียมการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ มักรวมถึงมากกว่าแค่ค่าคอมมิชชัน โดยอาจรวมถึงค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมสถาบันภายนอก และค่าธรรมเนียมกิจกรรมการซื้อขายด้วย ตัวอย่างเช่น Biya ไม่เก็บค่าคอมมิชชันในการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ ส่วนค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมสถาบันภายนอก และค่าธรรมเนียมอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับโครงสร้างค่าธรรมเนียมการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ และหน้าคำสั่งซื้อขาย ความพร้อมใช้งานของบริการขึ้นอยู่กับที่ตั้งของผู้ใช้ ผลการยืนยันตัวตน กฎระเบียบของแพลตฟอร์ม ตลอดจนกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง

สรุป: Intel คือคู่แข่งด้านกิจการรับจ้างผลิตชิป (foundry) ที่มีตัวแปรที่อาจเกิดขึ้นได้มากที่สุด หากกระบวนการ 18A, 18A-P และ 14A ในเวลาต่อมาดำเนินไปตามแผนและสามารถคว้าลูกค้าเพิ่มเติมจากผู้ให้บริการคลาวด์ บริษัทออกแบบชิป และลูกค้าด้านการบรรจุชิปขั้นสูง การแข่งขันด้านกิจการรับจ้างผลิตชิป AI อาจกลายเป็นเรื่องที่หลากหลายมากขึ้น แต่ก่อนที่กรณีการผลิตจริง ความสามารถในการให้บริการลูกค้าภายนอก โครงสร้างต้นทุน และความเสถียรของอัตราผลผลิต (yield) จะได้รับการพิสูจน์อย่างครบถ้วน Intel ยังคงเป็นเพียงทางเลือกสำรองเชิงกลยุทธ์และทางเลือกในอนาคต มากกว่าที่จะเป็นตัวแทนหลักระยะสั้นทดแทน TSMC

ลูกค้าชิป AI จะกระจายคำสั่งซื้อไปยังที่ใดก่อน?

ลูกค้าชิป AI มีแนวโน้มจะกระจายคำสั่งซื้อไปยังแหล่งอื่นก่อนในส่วนของ die ที่ไม่ใช่แกนหลัก ชิปกระบวนการผลิตรุ่นเก่า (mature-node) บรรจุภัณฑ์ขั้นสูง (advanced packaging) กำลังการผลิตในระดับภูมิภาค และการผลิตนำร่องสำหรับโหนดในอนาคต มากกว่าที่จะย้าย GPU หรือ AI ASIC ที่สำคัญที่สุดไปที่อื่นทันที เนื่องจาก die หลักต้องการอัตราผลผลิตที่สูงที่สุดและการประสานงานด้านบรรจุภัณฑ์ ลูกค้าจึงมักจะระมัดระวังมากกว่า ในขณะที่ชิปประกอบข้างเคียง I/O ชิปเครือข่าย chiplets บรรจุภัณฑ์ และการทดสอบโหนดถัดไป ล้วนเหมาะสมกว่าสำหรับการทดลองใช้ผู้ผลิตหลายราย

สถานที่ที่ง่ายที่สุดในการกระจายความเสี่ยงคือชิปรอบข้างโหนดที่โตเต็มวัย ชิปจัดการพลังงาน ชิปควบคุม ชิป I/O บางตัว ส่วนประกอบเครือข่ายบางประเภท และชิปเล็ตเฉพาะบางชนิดสามารถใช้กระบวนการผลิตที่แตกต่างกันได้ และไม่จำเป็นต้องพึ่งพาโหนดที่ทันสมัยที่สุดทั้งหมด ลูกค้าสามารถมอบหมายส่วนเหล่านี้ให้กับผู้รับจ้างผลิตที่แตกต่างกันเพื่อลดความเข้มข้นของห่วงโซ่อุปทานและทดสอบความสามารถในการให้บริการของซัพพลายเออร์ที่แตกต่างกัน

การบรรจุขั้นสูง (Advanced packaging) ยังเป็นจุดเข้าสู่ที่สำคัญสำหรับการกระจายความหลากหลายของคำสั่งซื้ออีกด้วย คอขวดในการส่งมอบตัวเร่งปฏิกิริยา AI ไม่ได้อยู่แค่ที่เวเฟอร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงกำลังการผลิตการบรรจุอย่าง CoWoS, I-Cube, Foveros, EMIB และอื่น ๆ ลูกค้าอาจประเมินภูมิภาคและโซลูชันการบรรจุที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องย้ายชิปคำนวณหลัก สำหรับ Samsung และ Intel ความสามารถด้านการบรรจุเป็นทั้งจุดเข้าสู่ที่แตกต่างและสมรภูมิระยะยาวในการต่อสู้กับ TSMC

ASIC ที่ผลิตขึ้นเองของผู้ให้บริการคลาวด์ถือเป็นจุดเข้าสู่ตลาดที่เป็นไปได้มากกว่าสำหรับ Samsung และ Intel เมื่อเปรียบเทียบกับ GPU ระดับแนวหน้าของ Nvidia ชิปคลาวด์ที่ผลิตขึ้นเองจะเน้นไปที่การปรับแต่งเพื่องานภายในองค์กรมากกว่า และอาจมีความเต็มใจที่จะลองใช้กลยุทธ์ผู้ขายหลายรายในผลิตภัณฑ์รุ่นที่สองหรือรุ่นที่สามมากกว่า แม้กระนั้น ลูกค้าจะเป็นผู้ควบคุมความเสี่ยง และมักเริ่มต้นด้วยการสั่งผลิตจำนวนน้อย การใช้งานเฉพาะด้าน หรือการทดสอบเทคโนโลยีโหนดการผลิตในอนาคต

สรุป: ลูกค้าจะกระจายคำสั่งซื้อให้หลากหลายขึ้น แต่จะไม่ย้ายชิปหลักระดับไฮเอนด์ออกไปอย่างง่ายดาย เส้นทางที่เป็นจริงมากกว่าจะเริ่มจากชิปรอบนอก ดาย I/O ชิปเล็ต การแพ็กเกจ กำลังการผลิตในแต่ละภูมิภาค และการผลิตนำร่องในโหนดเทคโนโลยีใหม่ โอกาสของ Samsung และ Intel ก็มีแนวโน้มจะปรากฏในด้านเหล่านี้ก่อน แล้วจึงค่อยๆ ขยับเข้าสู่ชิปคอมพิวเตชันแกนหลัก สำหรับลูกค้าชิป AI เป้าหมายที่แท้จริงไม่ใช่การแทนที่ TSMC อย่างสมบูรณ์ แต่คือการสร้างทางเลือกในห่วงโซ่อุปทานให้มากขึ้นโดยไม่ต้องแลกกับความแน่นอนในการส่งมอบ

การแข่งขันของธุรกิจฟาวดรีจะส่งผลต่อห่วงโซ่อุปทานและความคาดหวังด้านการลงทุนอย่างไร

การแข่งขันด้าน Foundry ระหว่าง TSMC, Samsung และ Intel จะส่งผลกระทบต่อบริษัทชิป AI ผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ บรรจุภัณฑ์ขั้นสูง หน่วยความจำ และความคาดหวังของนักลงทุน หากการกระจายคำสั่งซื้อประสบความสำเร็จ ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานลูกค้าจะดีขึ้น และเรื่องราวด้านมูลค่าหลักทรัพย์ของ Samsung และ Intel ก็จะแข็งแกร่งขึ้น หากการกระจายความเสี่ยงก้าวหน้าอย่างช้า ๆ TSMC จะยังคงรักษาอำนาจการตั้งราคาที่เหนือกว่าในเทคโนโลยีกระบวนการผลิตขั้นสูงต่อไป ประเด็นสำคัญไม่ใช่ว่าใครเปิดตัวแผนงานที่ก้าวรุ่นที่สุด แต่อยู่ที่ว่าใครสามารถเปลี่ยนการทำ tape-out ของลูกค้าให้กลายเป็นการผลิตที่มั่นคงและรายได้ทางการเงินได้จริง

สำหรับบริษัทชิป AI และผู้ให้บริการคลาวด์ การมีความสัมพันธ์กับผู้ผลิตเวเฟอร์หลายรายสามารถเพิ่มอำนาจต่อรองและความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน Nvidia, AMD, Broadcom, Marvell, Amazon, Google, Microsoft และบริษัทอื่น ๆ จะยังคงประเมินความมั่นคงของแหล่งอุปทานต่อไป แต่ผลิตภัณฑ์หลักจะยังคงเอนเอียงไปที่ผู้จัดหาที่เชื่อถือได้ที่สุด ASIC ที่ผลิตขึ้นเองของผู้ให้บริการคลาวด์มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับ Samsung และ Intel มากกว่า เนื่องจากต้องการการปรับแต่งเฉพาะและสร้างแรงจูงใจที่แข็งแกร่งกว่าในการสร้างแหล่งจัดหาที่สอง

สำหรับห่วงโซ่อุปกรณ์ บรรจุภัณฑ์ และหน่วยความจำ การแข่งขันด้านฟาบริเวชัน (foundry) อาจเพิ่มการลงทุนด้านสินทรัพย์ถาวรทั่วโลก หาก Samsung และ Intel ขยายสายการผลิตโหนดขั้นสูง บริษัทอุปกรณ์อย่าง ASML, Applied Materials, Lam Research, KLA และ Tokyo Electron อาจได้รับประโยชน์ การบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง (advanced packaging) จะกลายเป็นจุดแข่งขันเชิงแข่งขันเช่นกัน และการประสานงานระหว่างผู้ผลิต HBM กับฟาบริเวชันจะมีความสำคัญมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การขยายไปยังหลายภูมิภาคยังสร้างความเสี่ยงจากการลงทุนที่ซ้ำซ้อน ต้นทุนที่สูงขึ้น และความเสี่ยงจากวงจรกำลังการผลิต

สำหรับนักลงทุน มีตัวชี้วัดห้าประการในการตัดสินว่าการแข่งขันด้านโรงงานรับผลิตฟ้าวเซมิคอนดักเตอร์ (foundry) กำลังเปลี่ยนแปลงจริงหรือไม่ ได้แก่ การทำ tape-out ของลูกค้าอย่างแท้จริง อัตราผลผลิตและกำลังการผลิต การขยายตัวของบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง (advanced packaging) การบริหารจัดการทางการเงิน และการพัฒนาระบบนิเวศ แผนงาน (roadmap) และข่าวลือในตลาดไม่ควรถูกใช้เป็นหลักฐานเพียงลำพังในการตัดสินใจซื้อขาย เมื่อลูกค้าประกาศว่าจะใช้เทคโนโลยีโหนด (node) หนึ่ง นั่นหมายความเพียงว่าการตรวจสอบความถูกต้องหรือความร่วมมือได้เริ่มต้นขึ้นเท่านั้น จะถือว่าภูมิทัศน์การแข่งขันเปลี่ยนแปลงจริงก็ต่อเมื่อเข้าสู่การผลิตอย่างมีเสถียรภาพ และปรากฏในรายได้ อัตรากำไรขั้นต้น และคำสั่งซื้อเท่านั้น

คุณสามารถใช้ข้อมูลตลาดหุ้นสหรัฐฯ เพื่อติดตามหุ้นห่วงโซ่อุปทาน AI เช่น TSM, INTC, NVDA, AMD, AVGO, MRVL และ ASML จากนั้นประกอบกับงบกำไรขาดทุน คำสั่งซื้อจากลูกค้า การลงทุนด้านทุน (Capex) และมูลค่าหลักทรัพย์ เพื่อประเมินช่องว่างของความคาดหวัง Biya เป็นกระเป๋าเงินดิจิทัลสำหรับซื้อขายสินทรัพย์หลากหลายประเภททั่วโลก ที่รองรับการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ หุ้นฮ่องกง และคริปโต พร้อมทั้งครอบคลุมข้อมูลตลาดและสถานการณ์การซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภท ข้อมูลตลาดสาธารณะสามารถสนับสนุนการวิจัยได้ แต่ไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน

สรุป: ผลลัพธ์ของการแข่งขันในธุรกิจกิจการผลิตเวเฟอร์ (foundry) จะไม่ใช่สถานการณ์สุดขั้วแบบ "TSMC สูญเสียออร์เดอร์ทั้งหมด" หรือ "ซัมซุงและอินเทลฟื้นตัวขึ้นมาทันที" แต่การแบ่งงานกันหลายระดับเป็นสิ่งที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นมากกว่า: TSMC ยังคงควบคุมการผลิตชิปหลักไฮเอนด์ที่สำคัญที่สุด, ซัมซุงแข่งขันเพื่อชิงลูกค้า AI แบบ turnkey และลูกค้าบางส่วนด้าน 2nm/GAA และอินเทลแข่งขันเพื่อชิงการผลิตในสหรัฐฯ และลูกค้าเชิงกลยุทธ์ด้าน 18A/14A นักลงทุนควรมุ่งเน้นที่ลูกค้าจริง การผลิตจริง และผลการดำเนินงานทางการเงินที่เป็นจริง แทนที่จะมองเพียงแผนงาน (roadmap) และข่าวลือในตลาดเท่านั้น

หากคุณติดตามการแข่งขันด้านโรงหล่อชิป AI คุณสามารถแบ่งกรอบการวิจัยของคุณออกเป็นสามชั้น ชั้นแรกคือโหนดกระบวนการขั้นสูงและอัตราผลผลิตของ TSMC, Samsung และ Intel ชั้นที่สองคือ CoWoS, I-Cube, Foveros, HBM และห่วงโซ่อุปกรณ์ ชั้นที่สามคือแนวทางการทำกำไร, มูลค่าหลักทรัพย์ตามบัญชี, คำสั่งซื้อ และต้นทุนการซื้อขาย สำหรับผู้ใช้ที่ตรงตามเงื่อนไขการให้บริการที่เกี่ยวข้อง สามารถใช้ Biya เพื่อสังเกตการณ์และซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภท รวมถึงหุ้นสหรัฐฯ, หุ้นฮ่องกง และคริปโต Biya ไม่เก็บค่าธรรมเนียมสำหรับการซื้อขายหุ้นสหรัฐฯ ส่วนค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ค่าธรรมเนียมสถาบันภายนอก และค่าใช้จ่ายอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับศูนย์ค่าธรรมเนียมและหน้าคำสั่งซื้อ ก่อนทำการซื้อขาย ผู้ใช้ควรยืนยันประเภทคำสั่งซื้อ โครงสร้างค่าธรรมเนียม ความผันผวนของตลาด และข้อกำหนดด้านกำกับดูแลในท้องถิ่น

คำถามที่พบบ่อย

ทำไมลูกค้าชิป AI จึงต้องการกระจายคำสั่งซื้อ Foundry?

ลูกค้าชิป AI ต้องการกระจายคำสั่งซื้อ foundry เพื่อลดความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ของห่วงโซ่อุปทาน ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ คิวความจุการผลิต และความเสี่ยงในการเจรจาต่อรองด้านต้นทุน แต่การกระจายคำสั่งซื้อไม่สามารถตัดสินได้จากชื่อโหนดกระบวนการผลิตเพียงอย่างเดียว อัตราผลผลิตที่ดี (yield), การบรรจุชิปขั้นสูง, การประสานงานกับ HBM, ต้นทุนในการย้ายการออกแบบ และความเสถียรในการส่งมอบ ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญทั้งหมด

TSMC จะสูญเสียลูกค้ารายใหญ่ด้าน AI อย่าง Nvidia หรือไม่?

ในระยะสั้น TSMC มีแนวโน้มที่จะสูญเสียลูกค้าหลักด้าน AI เป็นจำนวนมากได้ยาก เนื่องจากยังคงมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนด้านเทคโนโลยีกระบวนการผลิตขั้นสูง การบรรจุชิป CoWoS อัตราผลผลิตที่ดี และระบบนิเวศลูกค้า อย่างไรก็ตาม ลูกค้ารายใหญ่อย่าง Nvidia จะยังคงประเมินทางเลือกจาก Samsung, Intel และแผนสำรองระดับภูมิภาคต่อไป

ทำไม Samsung 2nm GAA จึงน่าสนใจสำหรับลูกค้า AI?

Samsung 2nm GAA นั้นน่าสนใจเพราะมอบโอกาสในการปรับปรุงประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน, ประสบการณ์ด้าน GAA, ทรัพยากรหน่วยความจำ และการบรรจุขั้นสูงแบบบูรณาการ แต่จะสามารถคว้าลูกค้ารายใหญ่ได้จริงหรือไม่ยังขึ้นอยู่กับอัตราผลผลิต (yield), กำลังการผลิต, ประวัติการส่งมอบ, ความเชื่อมั่นของลูกค้า และความพร้อมของระบบนิเวศ

Intel 18A จะเปลี่ยนภูมิทัศน์ของธุรกิจก้านหลังขั้นสูงได้หรือไม่?

Intel 18A มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนภูมิทัศน์ของธุรกิจก้านหลังขั้นสูง แต่ยังต้องการการพิสูจน์การผลิตจากลูกค้าภายนอกเพิ่มเติม PowerVia, RibbonFET, การผลิตในสหรัฐอเมริกา และการบรรจุขั้นสูงถือเป็นจุดแข็ง ขณะที่อัตราผลผลิต ต้นทุน การส่งมอบตรงเวลา และการบริการลูกค้าคือบททดสอบสำคัญ

การกระจายความเสี่ยงของออร์เดอร์ชิป AI จะเกิดขึ้นก่อนที่ใด?

การกระจายความเสี่ยงของคำสั่งซื้อชิป AI มีแนวโน้มจะเริ่มต้นจาก I/O dies ชิปรอบข้างที่ใช้กระบวนการผลิตรุ่นเก่า (mature-node) การบรรจุชิปขั้นสูง ASIC ที่ผลิตขึ้นเองโดยผู้ให้บริการคลาวด์ และการผลิตนำร่องในโหนดกระบวนการผลิตรุ่นอนาคต ส่วน die หลักของ GPU ระดับไฮเอนด์จะยากที่จะย้ายฐานการผลิตในปริมาณมากในระยะสั้น เนื่องจากความเสี่ยงด้านอัตราผลผลิต การบรรจุชิป และการส่งมอบ

นักลงทุนจะตัดสินได้อย่างไรว่าการแข่งขันด้านฟาวดรี (Foundry) กำลังเปลี่ยนแปลงไปจริงหรือไม่?

นักลงทุนควรพิจารณาจากการ tape-out ของลูกค้าจริง ความคืบหน้าของการผลิต อัตราผลผลิต การลงทุนด้านทุน (capex) กำลังการผลิตด้านการบรรจุชิป และรายได้ทางการเงิน โดยไม่ควรใช้โรดแมปหรือข่าวลือเป็นหลักฐานประกอบการซื้อขายเพียงอย่างเดียว ในการซื้อขาย นักลงทุนควรพิจารณามูลค่าหุ้น (valuation) โครงสร้างค่าธรรมเนียม และระดับความเสี่ยงที่ตนเองยอมรับได้ด้วย