ก้าวถัดไปของ “AI” โอกาสลงทุนอยู่ตรงไหน

ใช้แรงทำเงิน & ให้เงินทำงาน กด Subscribe รอเลย…

Youtube | Facebook | TikTok | Instagram | Line

 

…กระแส AI เกิดขึ้นมาได้อย่างไร?

 

…AI คือฟองสบู่ที่รอวันแตกหรือไม่?

 

…โอกาสของการลงทุนในยุค 2.0 อยู่ตรงไหน? (ที่ไม่ใช่ Nvidia)

 

จุดเริ่มต้นของ AI

 

AI ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ AI มีจุดเริ่มต้นมาตั้งแต่ช่วงทศวรรษที่ 1940s – 1950s ซึ่งนักวิทยาศาสตร์มีความฝันที่จะสร้าง ‘สมองกล’ ที่คิดและเรียนรู้ได้เหมือนมนุษย์ 

 

หนึ่งในนั้นคือ Alan Turing ผู้พัฒนาเครื่องคำนวณ ซึ่งเป็นต้นแบบของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ และเป็นรากฐานของแนวคิดเรื่อง AI ในเวลาเดียวกัน มีการพัฒนาคอมพิวเตอร์ ENIAC ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์เต็มรูปแบบเครื่องแรกของโลก

 

ถัดมาช่วงทศวรรษที่ 1950s – 1960s เรียกได้ว่าเป็นยุคทองของ AI ซึ่งนักวิจัยเริ่มพัฒนาโปรแกรมที่สามารถแก้ปัญหาทางตรรกศาสตร์และคณิตศาสตร์ได้ เช่น โปรแกรม Logic Theorist ที่สามารถพิสูจน์ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ได้ นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาโปรแกรมเล่นเกม เช่น โปรแกรมเล่นหมากฮอสที่สามารถเอาชนะมนุษย์ได้

 

แต่หลังจากนั้น ช่วงทศวรรษ 1970s – 1980s พัฒนาการของ AI ชะลอลง เนื่องจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยีและความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของสมองมนุษย์ ก่อนที่ AI จะเริ่มกลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งช่วงทศวรรษ 1990s – 2000s ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต มีการพัฒนา Machine Learning ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น Deep Learning ซึ่งทำให้ AI สามารถจดจำใบหน้า แปลภาษา และแม้กระทั่งขับรถได้ 

 

จนมาถึงยุคปัจจุบันที่ AI ก้าวไปอีกขั้น หรือที่เรียกว่า Generative AI ซึ่งมันสามารถเขียนบทความ ตอบคำถาม และแม้กระทั่งสร้างสรรค์งานศิลปะได้ นอกจากนี้ AI ยังถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์ การเงิน การผลิต และการขนส่ง

 

สิ่งที่ทำให้ AI พัฒนาอย่างก้าวกระโดดในเวลานี้ มาจาก 3 ปัจจัยหลัก ได้แก่

1. Big Data
2. พลังประมวลผลที่สูงขึ้น
3. อัลกอริทึมที่พัฒนามากขึ้น

 

‘กระแส AI vs ฟองสบู่ดอทคอม’ความเหมือนที่แตกต่าง

 

นับตั้งแต่ต้นปี 2023 หุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI ให้ผลตอบแทนดีกว่าดัชนีตลาดหุ้นสหรัฐฯ และทั่วโลกถึง 30%

 

นักลงทุนบางคนเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวที่เกินคาดนี้กับฟองสบู่ดอทคอมในช่วงปลายทศวรรษ 1990 ซึ่งในช่วงเวลาดังกล่าว หุ้นเทคโนโลยีมีผลประกอบการที่โดดเด่นเนื่องจากนักลงทุนเริ่มตระหนักถึงศักยภาพของอินเทอร์เน็ต 

 

แต่ท้ายที่สุดก็กลายเป็นฟองสบู่ลูกใหญ่ที่แตกออกในเดือนมีนาคม ปี 2000 ทำให้ดัชนี Nasdaq ร่วงลงเกือบ 80% ภายในเวลา 2 ปี จาก 5,000 จุด ไปเหลือ 1,000 จุด และต้องใช้เวลาอีกกว่า 13 ปี กว่าที่ดัชนีจะกลับมาสู่จุดเดิมในปี 2015

 

ฟองสบู่ในตลาดหุ้นมีลักษณะเฉพาะคือ หุ้นมีราคาแพงเกินจริงเนื่องจากการเก็งกำไรและการแห่เข้ามาซื้อหุ้นของนักลงทุนที่มากเกินไป ก่อนที่นักลงทุนจะตระหนักได้ว่าบริษัทต่างๆ จะไม่สามารถเติบโตได้มากเท่ากับความคาดหวัง ทำให้ฟองสบู่แตกออกมา ส่งผลให้ราคาหุ้นลดลงอย่างรวดเร็ว

 

ในเดือนมกราคม 2000 บริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุด 5 แห่งเวลานั้น ได้แก่ Microsoft, Cisco, Intel, Lucent และ IBM ซื้อขายกันที่อัตราส่วน P/E ล่วงหน้าโดยเฉลี่ย 59 เท่า ปัจจุบันหุ้นเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุด 5 แห่ง ได้แก่ Microsoft, Nvidia, Amazon, Meta และ Alphabet มีอัตราส่วน P/E ล่วงหน้าอยู่ที่ 34 เท่า 

 

ขณะที่ความคาดหวังของนักวิเคราะห์เมื่อปี 2000 คาดการณ์ว่ากำไรต่อหุ้นของผู้นำด้านเทคโนโลยีในยุคนั้นจะเติบโต 30% ส่วนปัจจุบันนักวิเคราะห์คาดหวังว่าจะกำไรของหุ้นเทคซึ่งเป็นผู้นำจะเติบโตเฉลี่ย 42%

 

‘โอกาสลงทุน’ AI กำลังเปลี่ยนผ่าน จากยุค 1.0 สู่ยุค 2.0

 

การลงทุนในธีม AI อาจดูเหมือนง่ายในตอนนี้ เนื่องจากหุ้นเทคโนโลยีขนาดใหญ่ให้ผลตอบแทนที่โดดเด่นมาก แต่ในช่วงเปลี่ยนผ่านที่ AI กำลังจะก้าวจากยุค 1.0 ไปสู่ยุค 2.0 โอกาสการลงทุนจะเป็นอย่างไร 

 

AI 1.0 คือโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับ AI เนื่องจากความสามารถ AI ที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้น ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และทรงพลังก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เทคโนโลยีนี้สร้างขึ้นบนพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล และเนื่องจากปริมาณงาน AI ส่วนใหญ่อยู่บนคลาวด์ AI จึงเป็นเชื้อเพลิงให้คลาวด์เติบโตต่อไป

 

บริษัทคลาวด์คอมพิวติ้งชั้นนำ รวมถึง Amazon, Microsoft, Alphabet และ Meta ต่างก็เปิดตัวแผนการลงทุนหลายปีอย่างรวดเร็วเพื่อรองรับความจุของคลาวด์ที่มากขึ้นซึ่งพวกเขาต้องการในยุค AI

 

อีกชั้นหนึ่งที่สำคัญในโครงสร้างพื้นฐาน AI และความก้าวหน้าของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT คือพลังการประมวลผลที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็ว ทำให้ความต้องการเซมิคอนดักเตอร์ที่เรียกว่าหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้ Nvidia เติบโตอย่างก้าวกระโดด

 

Nvidia ประเมินว่าความต้องการ GPU ทั้งหมด อาจคิดเป็นมูลค่ามากถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ ขณะที่ Data Center จะมีมูลค่าราว 1 ล้านล้านดอลลาร์ และอีกงานที่เชื่อมต่อกับ AI เช่น การเทรน LLM ใหม่ หรือ Machine Learning จะมีมูลค่าราว 1 ล้านล้านดอลลาร์

 

อย่างไรก็ตาม Software และ Application ด้าน AI ซึ่ง JPMorgan เรียกสิ่งนี้ว่าธีม AI 2.0 ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ “ผู้ใช้” อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การบริการลูกค้า การดูแลสุขภาพ การเงิน และโลจิสติกส์ พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญผ่าน AI ยังเป็นสิ่งที่ผู้คนยังไม่ได้ให้มูลค่ามากนัก

 

ตัวอย่างเช่น Klarna บริษัท Buy Now Pay Later เพิ่งเริ่มใช้ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย OpenAI โดยการสนทนากับลูกค้า 2.3 ล้านครั้งในเดือนแรก เป็นการสนทนาโดย AI ถึง 2 ใน 3 ซึ่งทำงานเทียบเท่ากับตัวแทน 700 คน

 

นอกจากนี้ ยังมีอีกหลายบริษัทที่เป็นตัวอย่างของการนำเทคโนโลยี AI ไปปรับใช้ เช่น 

• กลุ่ม Software บริษัทที่พัฒนาแพลตฟอร์ม AI, เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล, และซอฟต์แวร์ AI อื่นๆ เช่น C3.ai, Palantir
• กลุ่ม Applications บริษัทที่นำ AI ไปใช้ในธุรกิจต่างๆ เช่น UiPath ซึ่งเป็น AI ในการทำงานอัตโนมัติ หรือ Lemonade ซึ่งเป็น AI ในการประกันภัย
• กลุ่มอื่นๆ อาทิ บริษัทที่ใช้ AI ในด้าน Cybersecurity เช่น CrowdStrike รถยนต์ไร้คนขับ เช่น Tesla หุ่นยนต์ เช่น Boston Dynamics

 

โดยสรุปแล้ว AI 2.0 ไม่ได้จำกัดอยู่แค่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ทุกธุรกิจสามารถนำ AI มาปรับใช้ได้ ไม่ว่าจะเป็นร้านค้าปลีกขนาดเล็กที่ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า หรือโรงพยาบาลที่ใช้ AI ช่วยวินิจฉัยโรค กุญแจสำคัญคือ ใครจะสามารถเปิดรับและปรับใช้เทคโนโลยี AI ได้ดีมากกว่ากัน

 

#WealthMeUp