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

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