ทำไม Geo Chen จึงมองว่าตลาดหุ้น AI อาจผ่านจุดพีกแล้ว

กรอบวิเคราะห์ของ Chen ไม่ได้อาศัยปัจจัยเดียว แต่เป็นแรงกดดัน 4 ด้านที่อาจเสริมกันจนทำให้โครงสร้างเดิมของตลาด AI เปลี่ยนไป

1. แรงเก็งกำไรด้วยเลเวอเรจในเกาหลีใต้เริ่มแตกตัว

Chen มองว่านักลงทุนรายย่อยในเกาหลีใต้เป็นตัวแทนของ “เงินทุนคุณภาพต่ำ” ที่เร่งให้ตลาด AI ขึ้นร้อนแรงเกินพื้นฐาน นักลงทุนจำนวนมากเข้าซื้อ ETF ที่มีเลเวอเรจ 2 เท่าและ 3 เท่า ซึ่งอ้างอิงหุ้น SK Hynix, Samsung และดัชนี KOSPI จนเกิดกำลังซื้อเทียมจำนวนมหาศาล

กลไกป้องกันความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ยังทำให้ผู้ดูแลสภาพคล่องมีสถานะ negative gamma จำนวนมาก กล่าวโดยง่ายคือ ต้องเข้าซื้อเมื่อราคาขึ้นและเทขายเมื่อราคาลง จึงยิ่งขยายความผันผวนและเพิ่มโอกาสเกิดการเรียกหลักประกันต่อเนื่อง

Citi ประเมินว่าการคลายสถานะของผลิตภัณฑ์ที่มีเลเวอเรจทำให้มูลค่าหายไป 38,700 ล้านดอลลาร์ และมีบัญชีประมาณ 1.2 ล้านบัญชี ถูกบังคับขาย ซึ่งคิดเป็นราว 1 ใน 30 ของผู้ใหญ่ในเกาหลีใต้ ขณะเดียวกัน KOSPI ร่วงลงเกือบ 30% จากจุดสูงสุดในเดือนมิถุนายน จนตลาดต้องระงับการซื้อขายหลายครั้งหลังการขาดทุนทะลุ 10%

มุมมองของ Chen คือเงินทุนที่เสียหายจากการถูกบังคับขายอาจไม่กลับเข้าสู่ตลาดในเร็ว ๆ นี้ และตลาดกระทิงที่พุ่งขึ้นแบบพาราโบลาจากเลเวอเรจมักลงเอยด้วยตลาดหมีที่ยืดเยื้อ

2. โมเดล AI จากจีนกำลังกดดันข้อได้เปรียบของโมเดลปิด

อีกแรงสั่นสะเทือนสำคัญมาจากการแข่งขันของโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สและโอเพนเวตจากจีน ซึ่งอาจกระทบตรรกะทางธุรกิจของบริษัท AI ชั้นนำที่พึ่งพาโมเดลปิดและการตั้งราคาพรีเมียม

• Kimi K3 ของ Moonshot AI ทำคะแนนใน Code Arena ได้ 1,679 คะแนน สูงกว่า Claude Fable 5 ที่ทำได้ 1,631 คะแนน
• Alibaba เปิดตัว Qwen 3.8 ซึ่งเป็นโมเดลแบบโอเพนเวตที่มีพารามิเตอร์ 2.4 ล้านล้านรายการ
• GLM-5 ของ Zai และระบบหลายเอเจนต์ Fugu ของ Sakana AI แสดงให้เห็นว่าคู่แข่งที่มีขนาดเล็กกว่าและคล่องตัวกว่า สามารถลดช่องว่างด้านคุณภาพได้ด้วยวิธีเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ ๆ เช่น DeepSeek Sparse Attention และ Recursive Self-Improvement โดยใช้ต้นทุนต่ำกว่ามาก

ประเด็นหลักที่ Chen ต้องการชี้คือ หากการประมวลผลโทเคน 80–90% ย้ายไปใช้โมเดลราคาถูกกว่าหรือโมเดลโอเพนซอร์ส รายได้ที่กระจุกอยู่บนสุดของตลาดคุณภาพจะหดตัวลงอย่างมาก

สถานการณ์ดังกล่าวอาจทำลาย “วงจรการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน” ที่เคยหนุนมูลค่าหุ้น AI เพราะสมมติฐานเดิมคือโมเดลแนวหน้าจะเรียกเก็บค่าบริการพรีเมียมได้ และรายได้เหล่านั้นจะเพียงพอรองรับการลงทุนด้านศูนย์ข้อมูลและชิปจำนวนมหาศาล แต่การแข่งขันจากด้านล่างกำลังทำให้สมมติฐานนี้ถูกท้าทาย

3. กำลังประมวลผลอาจเปลี่ยนจากของขาดแคลนเป็นของล้นตลาด

Chen ยังตั้งคำถามกับเรื่องเล่าที่ว่า “กำลังประมวลผล AI จะขาดแคลนในเชิงโครงสร้าง” โดยมองว่าตลาดกำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนจากภาวะคอขวดไปสู่ภาวะอุปทานส่วนเกิน ปัจจัยที่เขาจับตา ได้แก่

• Meta กำลังสร้างธุรกิจคลาวด์ เพื่อให้เช่ากำลังประมวลผล ซึ่งจะเพิ่มอุปทานโดยรวมในตลาด
• ห้องปฏิบัติการ AI กำลังลดต้นทุนการประมวลผลคำตอบอย่างรวดเร็ว ขณะที่ดัชนีการใช้จ่ายโทเคนจาก Silicon Data ลดลงนับตั้งแต่แตะจุดสูงสุดในเดือนมิถุนายน สะท้อนว่าประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์อาจพัฒนาเร็วกว่าการเติบโตของอุปสงค์
• OpenAI อาจเลื่อนการเสนอขายหุ้นต่อประชาชนเป็นครั้งแรก หรือ IPO และกำลังประสบความยากลำบากในการระดมทุน ซึ่งอาจส่งผลต่อห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์
• Google เพิ่มประมาณการงบลงทุนด้าน AI ปี 2026 เป็น 205,000 ล้านดอลลาร์ แต่ราคาหุ้นกลับลดลง 7% หลังข่าวดังกล่าว สะท้อนว่าตลาดอาจไม่ให้รางวัลกับการขยายงบลงทุนอีกต่อไป
• ส่วนต่างผลตอบแทนของตราสารหนี้ศูนย์ข้อมูลกว้างขึ้น ซึ่งเป็นสัญญาณว่าความเสี่ยงด้านเครดิตในธุรกิจโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวต์กำลังเพิ่มขึ้น

ข้อสังเกตสำคัญของ Chen คือ การลงทุนเพื่อแก้ปัญหาคอขวดจะทำลายเรื่องเล่าที่ทำให้คอขวดนั้นมีมูลค่าในสายตานักลงทุนตั้งแต่แรก ยิ่งผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สร้างกำลังประมวลผลเพิ่มมากเท่าไร ความขาดแคลนก็ยิ่งลดลง และผลตอบแทนจากเงินลงทุนก็อาจลดลงตามไปด้วย

4. นโยบาย Fed และความเสี่ยงภาวะเศรษฐกิจชะงักงันพร้อมเงินเฟ้อ

ความเสี่ยงเฉพาะตัวของตลาด AI ยังถูกซ้ำเติมด้วยปัจจัยมหภาค 2 ด้าน

อย่างแรกคือ สงครามอิหร่านและแรงกดดันจากราคาน้ำมัน หลังข้อตกลงหยุดยิงล่มในเดือนกรกฎาคม 2026 สงครามดังกล่าวสร้างต้นทุนให้สหรัฐฯ แล้ว 37,500 ล้านดอลลาร์ ราคาน้ำมันดิบ Brent ปรับขึ้นจาก 70 ดอลลาร์เป็น 85 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล และ Chen เตือนว่าอาจเกิดความขัดแย้งแบบ “ปะทุเป็นระยะแล้วสงบลงชั่วคราว” ซึ่งทำให้ราคาน้ำมันพุ่งขึ้นซ้ำ ๆ

เมื่อรวมกับแรงกระแทกด้านเงินเฟ้อ 4 ระลอก Chen เรียกสถานการณ์นี้ว่าเป็น “แรงกดดันแบบเศรษฐกิจชะงักงันพร้อมเงินเฟ้อที่รุนแรงและต่อเนื่องที่สุดในรอบหลายปี”

อย่างที่สองคือ ความน่าเชื่อถือของธนาคารกลางสหรัฐฯ หรือ Fed กำลังถูกตั้งคำถาม อัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ อายุ 30 ปีทะลุ 5.2% และแตะระดับสูงสุดในรอบ 2 ปี การปรับตัวแบบ bearish steepening ในตลาดพันธบัตรสะท้อนมุมมองว่าตลาดกังวลว่า Fed ภายใต้การนำของ Christopher Waller กำลังควบคุมเงินเฟ้อได้ยากขึ้น ขณะที่การที่คณะกรรมการ FOMC ไม่ขึ้นดอกเบี้ยอาจทำให้ความคาดหวังเงินเฟ้อหลุดจากกรอบ

หากตัวเลขเงินเฟ้อ PCE ออกมาสูงกว่าคาด Fed อัตราผลตอบแทนพันธบัตรระยะสั้น และดอลลาร์สหรัฐฯ อาจกลับมาเป็นแรงกดดันโดยตรงต่อการลงทุนในหุ้น AI ที่มีผู้ถือครองหนาแน่น หุ้นกลุ่ม AI ซึ่งกำลังสั่นคลอนจากการเก็งกำไรเกินตัวอยู่แล้ว อาจต้องเผชิญสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจที่ไม่เอื้อต่อสินทรัพย์ระยะยาวและหุ้นเก็งกำไรสูง

บทสรุปของ Chen: ถือเงินสด ทยอยสะสมทองคำ และหมุนเงินไปยังกลุ่มอื่น

Chen เปรียบเทียบสถานการณ์ปัจจุบันกับเดือนมีนาคม 2000 มีนาคม 2008 มกราคม 2020 และธันวาคม 2022 ซึ่งล้วนเป็นช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อก่อนตลาดเผชิญความปั่นป่วนรุนแรง

ปัจจุบันเขาถือเงินสด สะสมทองคำเมื่อราคาอ่อนตัว และมองเห็นการหมุนเงินออกจาก AI ไปยังกลุ่มเฮลธ์แคร์ การเงิน ซอฟต์แวร์ และไบโอเทค กรณีฐานของเขาคือ ตลาดอาจใช้เวลาหลายเดือนในการก่อตัวเป็นยอดสูงสุด ขณะที่การคลายแรงเก็งกำไรยังคงสร้างความผันผวนต่อไป

อย่างไรก็ตาม นี่คือ มุมมองขาลงของนักวิเคราะห์รายหนึ่ง ไม่ใช่ข้อสรุปว่าตลาดจะปรับตัวลงอย่างแน่นอน จุดสำคัญของกรอบวิเคราะห์นี้อยู่ที่การชี้ว่า ปัจจัยเดียวกับที่เคยผลักดันหุ้น AI ให้พุ่งขึ้นอย่างร้อนแรง ไม่ว่าจะเป็นเลเวอเรจ ความขาดแคลนกำลังประมวลผล และความเชื่อว่าโมเดลแนวหน้าจะตั้งราคาพรีเมียมได้ อาจกำลังพลิกทิศทางพร้อมกัน นักลงทุนที่ยังถือสินทรัพย์เกี่ยวกับ AI จึงอาจใช้กรอบนี้เป็นจุดเริ่มต้นในการประเมินว่า ขาขึ้นยังมีแรงส่งเหลืออยู่ หรือกำลังเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนผ่านแล้ว