AI โทเคนร่วง 20% หลังพีคเดือนพ.ค. สัญญาณฟองสบู่ AI ใกล้แตก? Meta เร่งขายกำลังประมวลผลส่วนเกิน

2. ราคาโทเคนถดถอย ~90%+ ตั้งแต่ปี 2023

• Torsten Slok จาก Apollo Global Management รายงานว่าราคาต่อโทเคน ลดลงประมาณ 90% ตั้งแต่ปี 2023 ^L
• การวัดการใช้จ่ายโทเคนของ Silicon/Silo Data เพิ่มขึ้นประมาณสองเท่าตั้งแต่ปลายปี 2025 ในขณะที่ราคาต่อโทเคนลดลงประมาณ 90% ตั้งแต่ปี 2023 ^L
• Bain & Co. ยังตั้งข้อสังเกตว่าราคาโมเดลกำลังลดลง ในขณะที่การใช้จ่ายโทเคนยังคงเป็นส่วนเล็กๆ แต่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นของต้นทุนการดำเนินงาน ^B

ดังนั้น รูปแบบที่เกิดขึ้นคือ: ราคาต่อหน่วยลดลงอย่างรุนแรง การใช้จ่ายโทเคนโดยรวมยังคงเพิ่มขึ้นได้ แต่อัตราการเติบโตของการใช้จ่ายดูเหมือนจะชะลอตัวลงหลังจากจุดสูงสุดในเดือนพฤษภาคม ^KL

3. ช่องว่างระหว่าง Capex กับรายได้กำลังขยายตัวอย่างน่าตกใจ

• Allianz Research รายงานว่าแผนการใช้จ่ายด้าน AI ที่สูงขึ้นของ Hyperscalers อยู่ที่ประมาณ 5.75 แสนล้านดอลลาร์ โดยคาดว่าการใช้จ่ายด้าน AI จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องและความกังวลของนักลงทุนก็เพิ่มขึ้น ^A
• Allianz ยังตั้งข้อสังเกตว่าหลังจากเพิ่มขึ้นประมาณ 60% ในปี 2025 การลงทุนของ Big Tech สหรัฐฯ คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีก 50% ซึ่งทะลุ 6 แสนล้านดอลลาร์ และเพิ่มความเข้มข้นของการใช้จ่ายด้านทุนในระดับที่สูงผิดปกติ ^A
• รายงาน Stanford AI Index 2026 ยืนยันถึงความตึงเครียดในวงกว้าง: รายได้ของบริษัท AI เพิ่มขึ้นในอัตราที่เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ แต่ต้นทุนการประมวลผลและการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็เพิ่มขึ้นถึงระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เช่นกัน ^H

ตัวเลขช่องว่างรายได้ที่แน่นอนในต้นฉบับไม่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาที่ให้มา แต่มุมมองโดยรวมได้รับการสนับสนุน: การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เร่งตัวขึ้นสู่ระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ในขณะที่ฐานรายได้ยังคงอยู่ภายใต้แรงกดดันเพื่อพิสูจน์การลงทุนนั้น ^HA

4. Meta วางแผนขายกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกิน

• เมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 รอยเตอร์รายงานว่า Meta กำลังสร้างธุรกิจคลาวด์เพื่อขายกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกิน โดยอ้างอิงจาก Bloomberg News ^R
• Bloomberg รายงานว่า Meta กำลังพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานธุรกิจคลาวด์เพื่อขายการเข้าถึงพลังการประมวลผล AI และโมเดล ซึ่งจะทำให้เกิดการแข่งขันโดยตรงกับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Amazon Web Services, Microsoft Azure และ Google Cloud ^B
• รอยเตอร์กล่าวถึงการเคลื่อนไหวนี้ว่าเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในวงกว้างของบริษัทเทคโนโลยีในการแสวงหาผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ที่มีต้นทุนสูง ท่ามกลางความกังวลเกี่ยวกับการใช้จ่ายที่มากเกินไป ^R

นี่เป็นสัญญาณที่เป็นรูปธรรมว่า Meta อาจมีกำลังการประมวลผลมากเกินกว่าที่จำเป็นสำหรับการใช้งานภายใน และกำลังมองหาวิธีสร้างรายได้จากกำลังการผลิตส่วนเกินนั้นจากภายนอก ^RB

5. อำนาจในการกำหนดราคาลดลงอย่างรวดเร็ว

แหล่งข้อมูลที่มีอยู่สนับสนุนความกังวลหลักเกี่ยวกับอำนาจในการกำหนดราคา: ราคาโทเคนลดลงประมาณ 90% ตั้งแต่ปี 2023 ในขณะที่ดัชนีการใช้จ่ายโทเคนอ่อนตัวลงหลังจากจุดสูงสุดในเดือนพฤษภาคม ^KL Bain & Co. ตอกย้ำประเด็นนี้จากด้านต้นทุนของลูกค้า: ต้นทุนโทเคนสำหรับบริษัทที่ใช้ AI ในปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 1-2% ของต้นทุนบุคลากร เท่านั้น โดยบางสถานการณ์จำลองว่าอาจเพิ่มขึ้นเป็น 20-30% ^B

นั่นหมายความว่าผู้ให้บริการ AI จำเป็นต้องมีการใช้งานที่สูงขึ้นมาก อำนาจในการกำหนดราคาที่แข็งแกร่งขึ้น หรือทั้งสองอย่าง เพื่อเปลี่ยนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ให้เป็นการเติบโตของรายได้ที่ยั่งยืน ^AB

6. การเทขายหุ้นกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์และหน่วยความจำ

แหล่งข้อมูลที่ให้มาไม่ได้ยืนยันโดยตรงถึงการเทขายหุ้นกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์และหน่วยความจำโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม เรื่องราวที่กว้างขึ้นซึ่งอยู่เบื้องหลังการเทขายดังกล่าวได้รับการสนับสนุน:

• Allianz Research ระบุถึง ความกังวลของนักลงทุน เกี่ยวกับความยั่งยืนของการลงทุนด้าน AI โดยการลงทุนของ Big Tech สหรัฐฯ คาดว่าจะเกิน 6 แสนล้านดอลลาร์ ^A
• รอยเตอร์รายงานว่า Meta กำลังมองหาวิธีสร้างรายได้จากกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกิน ท่ามกลางความกังวลเกี่ยวกับการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มากเกินไป ^R
• รายงาน Stanford AI Index 2026 ระบุว่ารายได้จาก AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ต้นทุนการประมวลผลและการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็เพิ่มขึ้นถึงระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์เช่นกัน ^H

นัยยะต่อหุ้นเซมิคอนดักเตอร์จึงเป็นเพียงการอนุมาน: หากนักลงทุนสรุปว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ถูกสร้างเกินความต้องการหรืออำนาจในการกำหนดราคาโทเคนกำลังลดลง พวกเขาอาจประเมินมูลค่าหุ้นของผู้ผลิตชิปและหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนนั้นใหม่

ภาพรวมของสถานการณ์

กลไกหลัก คือ: บริษัท AI ใช้เงินมหาศาลไปกับโครงสร้างพื้นฐานโดยสันนิษฐานว่าการใช้งานและรายได้จะเติบโตเร็วพอที่จะพิสูจน์การลงทุน แต่กลับกลายเป็นว่าการแข่งขันและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นได้ผลักดันให้ราคาโทเคนลดลงประมาณ 90% ดัชนีการใช้จ่ายโทเคนได้ลดลงจากจุดสูงสุดในเดือนพฤษภาคม และ Meta กำลังสำรวจวิธีการขายกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกินภายนอก ^RBKL ตลาดจึงกำลังประเมินใหม่ว่าการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI สามารถแปลงเป็นรายได้ที่ยั่งยืนและมีอัตรากำไรสูงได้หรือไม่ ^HA