นักวิเคราะห์ Goldman Sachs เตือน: AI ยังห่างไกลผลกำไรกว่าที่คิด และนี่คือจุดเปลี่ยนการลงทุนครั้งใหม่

หลังจากหลายปีแห่งการทุ่มงบลงทุนมหาศาล ปัญหาเรื่องผลกำไรของอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้ลดลง แต่กลับทวีความรุนแรงขึ้น นี่คือคำกล่าวอ้างหลักของ Jim Covello หัวหน้าฝ่ายวิจัยหุ้นโลก (Head of Global Equity Research) ของ Goldman Sachs ซึ่งกลายเป็นหนึ่งในผู้คลางแคลงใจต่อ AI ที่โด่งดังที่สุดแห่ง Wall Street นับตั้งแต่ร่วมเขียนรายงานจุดประเด็นเมื่อเดือนมิถุนายน 2024 ในหัวข้อ “Gen AI: ทุ่มเงินมากเกินไป แต่ได้ประโยชน์น้อยเกินไปหรือเปล่า?” (Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?)

ท่ามกลางกระแสเงินลงทุนที่ถาโถมอย่างไม่เคยมีมาก่อน Covello โต้แย้งว่าเศรษฐศาสตร์ของ AI ในวันนี้ กลับมีความน่ากังขามากกว่าเมื่อสองปีก่อนเสียอีก โดยเขากล่าวผ่านพอดแคสต์ Exchanges ของ Goldman Sachs ว่า "เราได้ถอยห่างจากจุดนั้น [การทำกำไร] มากขึ้นเรื่อยๆ ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา แทนที่จะเข้าใกล้มัน" ในฐานะอดีตนักวิเคราะห์เซมิคอนดักเตอร์ชื่อดัง ข้อโต้แย้งหลักของเขาคือ ในขณะที่การใช้จ่ายยังคงพุ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ เส้นทางสู่ผลตอบแทนจากการลงทุนนั้นกลับยิ่งเลือนรางลงไปทุกที

ช่องว่างที่ถ่างกว้างระหว่าง 'ต้นทุน' และ 'ผลตอบแทน'

ปัญหาเชิงโครงสร้างที่ Covello มองเห็น คือรอยแยกที่ลึกลงเรื่อยๆ ระหว่างเงินหลายล้านล้านดอลลาร์ที่ไหลเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI กับผลกำไรที่เกิดขึ้นจริงจากมัน ปัจจัยหลายประการที่ทำให้ช่องว่างนี้เลวร้ายลง ได้แก่:

• ผลตอบแทนจากการลงทุนภาคธุรกิจเกือบเป็นศูนย์: ข้อมูลที่น่าสะเทือนใจที่สุดในบทวิเคราะห์ของ Covello คือการประมาณการว่าองค์กรมากถึง 95% ที่ลงทุนใน Generative AI ไม่เห็นผลตอบแทนใดๆ เลย และหลายแห่งกำลังเผชิญกับภาวะขาดทุนโดยเฉลี่ยถึง 4.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในระดับองค์กร โมเดลธุรกิจของ AI ไม่เพียงไม่ได้รับการพิสูจน์ แต่ยังทำให้ขาดทุนอย่างจริงจัง
• การใช้งานที่ "น่าทึ่ง" แต่ไม่สร้างรายได้: แม้ Covello จะยอมรับว่าการใช้งาน AI ในกลุ่มผู้บริโภค เช่น ChatGPT นั้น "น่าทึ่ง" แต่เขาก็รีบชี้ว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่ใช้บริการเวอร์ชันฟรี ซึ่งสร้างปริมาณการใช้งานมหาศาลโดยไม่มีรายได้ใดๆ ตอบแทนกลับมาสู่บริษัทผู้ให้บริการ การใช้งานฟรีนี้ไม่ได้แปลเป็นโมเดลธุรกิจที่ยั่งยืนสำหรับผู้ให้บริการ AI
• ความเฟื่องฟูทางเศรษฐกิจแบบขาเดียว: ในอดีตเมื่อคลื่นเทคโนโลยีลูกใหม่เริ่มต้นขึ้น ซัพพลายเออร์ที่เป็น "ผู้ขายจอบและเสียม" มักจะเติบโตไปพร้อมกับลูกค้า แต่ Covello โต้แย้งว่าสิ่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้น ตรงกันข้าม มูลค่าทางเศรษฐกิจเกือบทั้งหมดจากกระแส AI ถูกดูดซับไปโดยกลุ่มธุรกิจเพียงหนึ่งเดียว นั่นคือผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์อย่าง Nvidia พวกยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีและผู้ให้บริการคลาวด์ซึ่งเป็นลูกค้าหลักของชิปเหล่านี้ ยังไม่สามารถแสดงผลตอบแทนใดๆ จากการลงทุนมหาศาลของพวกเขาได้เลย Covello เคยเขียนไว้ว่า "บริษัทชิปควรจะเติบโตเมื่อลูกค้าของพวกเขาเติบโต พวกเขาไม่ควรจะเติบโตได้บนความเสียหายของลูกค้า"
• การใช้จ่ายที่ขับเคลื่อนด้วยความกลัว (FOMO) ไม่ใช่อุปสงค์ที่แท้จริง: รายจ่ายด้านทุนจำนวนมหาศาล ซึ่ง Goldman Sachs คาดการณ์ว่าจะทะลุ 5.27 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐจากกลุ่มผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกล (Hyperscalers) ภายในปี 2026 ไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยอุปสงค์ที่มีกำไรและพิสูจน์ได้ แต่มันคือการ "จับจองพื้นที่" ที่ถูกเติมเชื้อเพลิงด้วยความกลัวที่จะพลาดโอกาส (Fear of Missing Out) บริษัทต่างๆ ยังคงลงทุนต่อไป เพราะความเสี่ยงที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังหาก AI ทำเงินได้จริงในที่สุด ดูน่ากลัวกว่าความเสี่ยงที่จะต้องผลาญเงินทุนไปเฉยๆ ในตอนนี้ สิ่งนี้สร้างวัฏจักรการใช้จ่ายที่ตัดขาดจากความเป็นจริงทางเศรษฐกิจในปัจจุบัน
• เทคโนโลยีที่ไม่เข้ากับราคาที่ต้องจ่าย: แก่นกลางของความกังขาของ Covello คือการวิจารณ์เชิงโครงสร้างของตัวเทคโนโลยีเอง เพื่อที่จะสร้างผลตอบแทนที่คุ้มค่าต่อการลงทุนในการพัฒนาและโครงสร้างพื้นฐานเกือบ 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ AI จะต้องสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและมีมูลค่าสูงได้ Covello โต้แย้งว่า AI ในปัจจุบันไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้โดยพื้นฐาน มันต้องทนทุกข์กับความย้อนแย้ง: AI ไม่น่าเชื่อถือพอ (เพราะอาการประสาทหลอนหรือ Hallucinations) ที่จะแก้ปัญหาที่ซับซ้อน แต่ในขณะเดียวกันก็แพงเกินกว่าจะมาแทนที่เวิร์กโฟลว์ง่ายๆ ที่มีมูลค่าต่ำได้อย่างคุ้มค่า เขาอธิบายว่ามันเหมือนกับการ "สร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์เพื่อจ่ายไฟให้เครื่องปิ้งขนมปัง"

เฟสถัดไป: ทำไม Hyperscalers ถึงดูน่าสนใจกว่าหุ้นชิป

หากเม็ดเงินก้อนแรกที่หาง่ายในกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์ถูกตักตวงไปหมดแล้ว Covello มองเห็นโอกาสที่ไหน? บริษัทของเขากำลังแนะนำการเทรดแบบ Relative-Value Trade: ปรับพอร์ตออกจากหุ้นเซมิคอนดักเตอร์ และหันไปหาผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลคลาวด์รายใหญ่ 3 ราย — Amazon, Microsoft, และ Alphabet (Google)

ตรรกะนั้นตรงไปตรงมา ดัชนีฟิลาเดลเฟียเซมิคอนดักเตอร์ (Philadelphia Semiconductor Index) พุ่งขึ้นราว 150% ในปีที่ผ่านมา โดยผู้ผลิตชิปมีราคาที่สะท้อนถึงอนาคตที่สมบูรณ์แบบ ซึ่งเป็นสิ่งที่ลูกค้าของพวกเขากำลังดิ้นรนเพื่อให้บรรลุ ในทางกลับกัน ความกังขาของตลาดต่อผลตอบแทนจากการลงทุนด้าน AI ได้กดทับมูลค่าหุ้นของบริษัทไฮเปอร์สเกลคลาวด์เหล่านี้ สร้างสิ่งที่ Goldman มองว่าเป็นจุดเข้าลงทุนที่มีศักยภาพ

วิทยานิพนธ์การลงทุนของ Covello ในกลุ่ม Hyperscalers มีความยืดหยุ่นอย่างเป็นเอกลักษณ์ เพราะมันระบุเส้นทางแห่งชัยชนะสำหรับนักลงทุนได้ถึงสองทางแยกกัน :

1. กรณีขาขึ้น (Bull Case): หากในที่สุด AI สามารถทำตามคำสัญญาได้ Hyperscalers จะแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการลงทุนที่เป็นบวก ซึ่งจะช่วยคลายความกังวลของนักลงทุนและนำไปสู่การปรับมูลค่าหุ้นให้สูงขึ้น (Re-rating)
2. กรณีเชิงปฏิบัติ (Pragmatic Case): หาก AI ล้มเหลวในการสร้างผลตอบแทนที่เพียงพอ Hyperscalers จะถูกบีบบังคับให้ต้องลดรายจ่ายด้านทุนมหาศาลลง การลดค่าใช้จ่ายทันทีนี้จะช่วยเพิ่มกระแสเงินสดอิสระ (Free Cash Flow) อย่างมหาศาล ซึ่งก็เป็นประโยชน์ต่อผู้ถือหุ้นเช่นกัน

ความเสี่ยงหลักของการเทรดนี้คือสถานการณ์ที่สามที่เจ็บปวดกว่า นั่นคือ Hyperscalers ยังคงใช้จ่ายอย่างหนักต่อไป โดยไม่เคยแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนที่ชัดเจน ได้แต่ผลาญเงินสดไปในการแข่งขันที่ไม่มีวันจบสิ้น

นอกเหนือจากชิปและคลาวด์: ผลกระทบระลอกคลื่นสู่โครงสร้างพื้นฐาน

ในขณะที่เรื่องราวการลงทุนในหุ้นหลักคือการหมุนกลุ่มจากชิปไปสู่คลาวด์ งานวิจัยในวงกว้างของ Goldman Sachs บ่งชี้ว่าวัฏจักรการลงทุนมหาศาล (Capex Super-Cycle) ของ AI กำลังปรับเปลี่ยนโอกาสการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมด้วยเช่นกัน ขนาดความต้องการพลังงานและการเชื่อมต่อของ AI ที่มหาศาลกำลังบีบให้อุตสาหกรรมพื้นฐานต้องขยายตัวอย่างรวดเร็ว ซึ่งสร้างโอกาสในกลุ่มพลังงาน, ระบบส่งไฟฟ้า, และโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล (Data Center) วิทยานิพนธ์ในส่วนนี้มีความขัดแย้งน้อยกว่า เนื่องจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพเพื่อป้อนพลังงานและเป็นที่ตั้งของ AI นั้นเป็นผลลัพธ์โดยตรงที่คำนวณได้จากการก่อสร้างที่กำลังดำเนินอยู่

ข้อความสำคัญของ Jim Covello คือนักลงทุนต้องมองให้ทะลุกระแสความตื่นเต้น (Hype) และทำตามแรงโน้มถ่วงทางการเงิน เป็นเวลาหลายปีที่แรงโน้มถ่วงทั้งหมดนั้นดึงผลกำไรไปที่ซิลิคอน (ชิป) การเดิมพันของเขาในตอนนี้คือ ในเฟสถัดไปของวัฏจักร มูลค่าจะเริ่มถูกดึงกลับไปยังแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นผู้ที่จะต้องทำให้เทคโนโลยีนี้ทำเงินได้จริงในท้ายที่สุด