ยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีเผชิญการตรวจสอบความเป็นจริงของการลงทุน AI มูลค่า 560 พันล้านดอลลาร์ เมื่อรายได้ต่ำกว่าที่คาดหวัง

การเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ได้ครองพาดหัวข่าวและผลักดันมูลค่าหุ้นอย่างมหาศาล แต่เมื่อดูตัวเลขอย่างใกล้ชิด จะเห็นช่องว่างที่น่าวิตกระหว่างการลงทุนและผลตอบแทน บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่กำลังเทเงินจำนวนมหาศาลอย่างไม่เคยมีมาก่อนเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI ในขณะที่สร้างรายได้ที่ค่อนข้างน้อยจากการลงทุนเหล่านี้

ช่องว่างระหว่างการลงทุนและรายได้ขยายกว้างขึ้น

บริษัทเทคโนโลยี 7 ยักษ์ใหญ่ที่เรียกว่า Magnificent 7 ได้แก่ Amazon, Microsoft, Alphabet, Apple, Meta, Tesla และ NVIDIA คาดว่าจะใช้จ่ายเงินลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI มากกว่า 560 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในสิ้นปี 2025 อย่างไรก็ตาม รายได้รวมจาก AI ของพวกเขาคาดว่าจะอยู่ที่เพียง 35 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งสร้างอัตราส่วน 16 ต่อ 1 ที่รุนแรงระหว่างการลงทุนและผลตอบแทน

ความแตกต่างนี้ยิ่งน่าวิตกมากขึ้นเมื่อพิจารณาเป็นรายบริษัท Microsoft แม้จะสร้างรายได้จาก AI 6.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2024 แต่ใช้จ่ายเงินลงทุน 25 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในด้านที่เกี่ยวข้อง Amazon เผชิญความท้าทายที่สูงชันยิ่งกว่า โดยการคาดการณ์แสดงให้เห็นว่าจะมีการใช้จ่ายเงินลงทุน 105 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เทียบกับรายได้จาก AI เพียง 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2025

ชุมชนได้เปรียบเทียบกับฟองเทคโนโลยีในอดีต โดยสังเกตว่าแม้การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานในยุค dot-com จะพิสูจน์ให้เห็นคุณค่าในที่สุด แต่การใช้จ่าย AI ในปัจจุบันอาจเผชิญความท้าทายที่แตกต่างกัน ไม่เหมือนกับสายเคเบิลใยแก้วนำแสงที่ใช้ได้นานหลายทศวรรษ ฮาร์ดแวร์ GPU ในศูนย์ข้อมูลมักมีอายุการใช้งานที่สั้นกว่ามากเนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วและอัตราความเสียหายที่สูงภายใต้การใช้งานหนัก

การเปรียบเทียบการลงทุน AI กับรายได้ (การคาดการณ์ปี 2024-2025)

ความเข้มข้นของตลาดสร้างความเสี่ยงเชิงระบบ

บริษัท Magnificent 7 ในปัจจุบันคิดเป็นประมาณ 29% ของมูลค่าตลาดหุ้นทั้งหมด โดยการคาดการณ์ชี้ให้เห็นว่าอาจเพิ่มขึ้นเป็น 41% หากแนวโน้มปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป ความเข้มข้นนี้หมายความว่าการตกต่ำอย่างมีนัยสำคัญในการลงทุน AI อาจส่งผลกระทบต่อตลาดอย่างกว้างขวาง

Bank of America ได้ปรับลดเป้าหมายราคาสำหรับหลายบริษัทเหล่านี้ โดยอ้างถึงความเสี่ยงด้านลบที่อาจเกิดขึ้นได้ถึง 41% จากระดับการใช้จ่ายเงินลงทุน AI ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่าบริษัทอย่าง Meta จะต้องบรรลุอัตราส่วน 10 ต่อ 1 ในรายได้ AI เทียบกับการใช้จ่ายเงินลงทุน AI เพื่อตอบสนองความคาดหวังของนักลงทุนสำหรับผลตอบแทน

ความเสี่ยงจากการกระจุกตัวของตลาด

• บริษัท Magnificent 7 มีสัดส่วนคิดเป็น 29% ของมูลค่าตลาดหุ้นทั้งหมด
• คาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 41% หากแนวโน้มปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป
• Bank of America ประเมินความเสี่ยงด้านลบที่อาจเกิดขึ้นอยู่ที่ 41%
• รายได้รวมในปี 2024 ประมาณ 2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ จากทุกส่วนธุรกิจ

คำถามเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน

แม้จะมีตัวชี้วัดทางการเงินที่น่าวิตก แต่ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมบางคนยังคงมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับคุณค่าระยะยาวของการลงทุน AI ในปัจจุบัน พวกเขาโต้แย้งว่าแม้หลายบริษัทจะไม่สามารถบรรลุความสามารถในการทำกำไร แต่โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่กำลังสร้างขึ้นในปัจจุบันอาจใช้สำหรับการประยุกต์ใช้ในอนาคต คล้ายกับวิธีที่ความจุใยแก้วนำแสงส่วนเกินจากยุค dot-com ในที่สุดก็สนับสนุนการเติบโตของอินเทอร์เน็ต

ฉันอยากสร้างฟาร์มเรนเดอร์จาก GPU ที่ถูกปลดระวางราคาถูกจริงๆ...

อย่างไรก็ตาม นักวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่าฮาร์ดแวร์ GPU แตกต่างจากการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานก่อนหน้านี้อย่างมีนัยสำคัญ GPU ศูนย์ข้อมูลเผชิญอัตราความเสียหายที่สูงกว่าและอายุการใช้งานที่สั้นกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโครงสร้างพื้นฐานโทรคมนาคม ซึ่งอาจจำกัดคุณค่าระยะยาวของพวกมันในฐานะสินทรัพย์ที่ติดค้าง

มองเกินกว่าการโฆษณาชวนเชื่อ

สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความยั่งยืนของโมเดลธุรกิจ AI ในขณะที่บริษัทต่างๆ ยังคงปรับปรุงความสามารถ AI และลดต้นทุน ความท้าทายพื้นฐานยังคงอยู่ คือการแปลงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีให้เป็นกระแสรายได้ที่ทำกำไรได้ซึ่งสมเหตุสมผลกับการลงทุนเงินทุนจำนวนมหาศาล

นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมสังเกตว่าจังหวะการพัฒนา AI ที่รวดเร็วสร้างทั้งโอกาสและความเสี่ยง โมเดลต่างๆ กำลังปรับปรุงทุกเดือน และต้นทุนก็ลดลง แต่วิวัฒนาการที่รวดเร็วเดียวกันนี้อาจทำให้การลงทุนในปัจจุบันล้าสมัยเร็วกว่าที่คาดไว้

การอภิปรายเรื่องฟอง AI ไม่จำเป็นต้องเกี่ยวกับว่าเทคโนโลยีจะพิสูจน์ให้เห็นว่ามีประโยชน์หรือไม่ ผู้สังเกตการณ์ส่วนใหญ่เห็นด้วยว่าจะมีประโยชน์ แต่เป็นเรื่องของว่าการประเมินมูลค่าและระดับการลงทุนในปัจจุบันสามารถรักษาไว้ได้หรือไม่เมื่อพิจารณาจากความเป็นจริงของรายได้ เช่นเดียวกับฟองเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ ผลลัพธ์สุดท้ายอาจเกี่ยวข้องกับการปรับตัวของตลาดอย่างมีนัยสำคัญตามด้วยการเติบโตที่ยั่งยืนมากขึ้นโดยอิงจากโมเดลธุรกิจที่พิสูจน์แล้วมากกว่าศักยภาพเชิงการคาดเดา

อ้างอิง: The Hater's Guide To The AI Bubble