สินทรัพย์กองทุนที่มีธีม AI ทั่วโลกเกิน 1 ล้านล้านดอลลาร์

ผู้สนับสนุน

แอนดรูว์ ลี ผู้สื่อข่าวอาวุโส ฝ่ายเทคโนโลยีและตลาดทุน

1. การวิเคราะห์ข้อมูล: กระแสเงินทุนเบื้องหลังระดับล้านล้านดอลลาร์

ในช่วงครึ่งแรกของปี 2568 กองทุน AI ทั่วโลกสามารถดึงดูดเงินทุนได้รวม 378 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ทำให้มูลค่ารวมสูงกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในแง่ของการแบ่งย่อย ผลิตภัณฑ์ดัชนีแบบพาสซีฟ (ETF และกองทุนที่ปรับปรุงด้วยดัชนี) มีส่วนสนับสนุน 55% ของเงินทุนที่เพิ่มขึ้น ส่วนที่เหลืออีก 45% มาจากกองทุนเฮดจ์ฟันด์แบบแอคทีฟและกองทุนไพรเวทอิควิตี้ ในแง่ของการกระจายตัวทางภูมิศาสตร์ สถาบันในอเมริกาเหนือยังคงเป็นกำลังหลัก คิดเป็น 48% ของเงินทุนทั้งหมด กองทุนบำเหน็จบำนาญในยุโรป อังกฤษ และนอร์ดิก คิดเป็น 24% เอเชีย (รวมถึงกองทุนอธิปไตยตะวันออกกลางและสำนักงานครอบครัวในสิงคโปร์) คิดเป็น 22% และอีก 6% มาจากกองทุนประกันภัยและกองทุนรวมในละตินอเมริกาและโอเชียเนีย ที่น่าสังเกตคือเอเชียมีอัตราการเติบโตสูงสุดของเงินทุน โดยมีเงินทุนไหลเข้าสุทธิ 82 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในช่วงครึ่งแรกของปี ซึ่งเพิ่มขึ้น 98% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า สะท้อนให้เห็นถึงการขับเคลื่อนสองล้อของ "การสร้างพลังการประมวลผลในท้องถิ่น + การลงจอดของ AI เชิงสร้างสรรค์"

2. ตรรกะของอุตสาหกรรม: การกำหนดราคาใหม่ของห่วงโซ่คุณค่าแบบเต็มรูปแบบของ AI

นับตั้งแต่ ChatGPT ปลุกพลัง AI เชิงสร้างสรรค์ในปี 2023 นักลงทุนก็ค่อยๆ เปลี่ยนจากการไล่ตามบริษัทต้นแบบเพียงอย่างเดียว ไปสู่รูปแบบห่วงโซ่คุณค่าแบบเต็มรูปแบบ ในส่วนของฮาร์ดแวร์ต้นน้ำ อัตราการเติบโตของรายได้ของ GPU, ASIC, HBM, ชิปสวิตชิ่งระดับไฮเอนด์ และโมดูลออปติคัลโดยทั่วไปสูงกว่า 50% ในขณะเดียวกัน ความสามารถในการบรรจุขั้นสูงอย่าง TSMC, ASE และ Samsung ก็หายาก โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังการประมวลผลระดับกลางน้ำได้เข้าสู่ยุค "GPU super node" และแนวทางการใช้จ่ายด้านทุนของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ 6 รายในอเมริกาเหนือในปี 2025 ได้รับการปรับเพิ่มเป็น 270,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 32% เมื่อเทียบเป็นรายปี แอปพลิเคชันปลายน้ำแสดงให้เห็นถึง "การแพร่กระจายแบบสามคลื่น" - หลังจากที่โมเดลข้อความขนาดใหญ่เติบโตเต็มที่ รูปภาพ วิดีโอ และโมเดลแบบหลายโหมดเข้าสู่ตลาดเชิงพาณิชย์ นอกจากนี้ เฟรมเวิร์ก RAG (retrieval enhanced generation) และ Agent ยังช่วยปรับปรุงอัตราการคงอยู่ของลูกค้า AI SaaS ได้อย่างมีนัยสำคัญ นักลงทุนค่อยๆ เปลี่ยนการประเมินมูลค่าจาก "ระดับพารามิเตอร์" ไปเป็น "ประสิทธิภาพการประมวลผลของหน่วย" และ "การรับรู้กำไรขั้นต้น"

3. การขับเคลื่อนนโยบาย: แรงจูงใจหลักสามประการจากสหรัฐอเมริกา จีน และยุโรปควบคู่กัน

สหรัฐอเมริกา : ระยะที่สองของกฎหมาย Chips and Science Act ในรัฐบาลของไบเดนได้เพิ่มเงินจูงใจมูลค่า 25,000 ล้านดอลลาร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การอุดหนุนการบรรจุภัณฑ์ GPU การเชื่อมต่อชิปเล็ต และการบูรณาการซิลิกอนโฟโตนิกส์ ในเวลาเดียวกัน ก็ได้ขยายอัตราการหักลดหย่อนภาษีการลงทุนด้านไอทีของกฎหมายลดเงินเฟ้อ และบริษัท AWS, Microsoft และบริษัทแม่ของ Google อย่าง Alphabet ก็ได้รับการหักลดหย่อนเพิ่มเติมทั้งหมด
จีน : กระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศและกระทรวงการคลังร่วมกันจัดตั้ง "สินเชื่อพิเศษสำหรับกำลังประมวลผลแบบจำลองขนาดใหญ่" วงเงิน 2 แสนล้านหยวน อัตราดอกเบี้ยต่ำเพียง 1.75% และหลายหน่วยงานได้เริ่มก่อสร้าง "ศูนย์ประมวลผลอัจฉริยะระดับ 1000P FLOPS" พร้อมกัน โดยมุ่งเน้นการสนับสนุน GPU เซิร์ฟเวอร์ AI และระบบนิเวศน์แบบจำลองขนาดใหญ่ขั้นพื้นฐานในประเทศ
สหภาพยุโรป : พระราชบัญญัติ AI ได้รับการผ่านอย่างเป็นทางการ และมีการจัดตั้งกองทุน "Trustworthy AI" มูลค่า 3 หมื่นล้านยูโร เพื่อเร่งการลงทุนของยุโรปในโมเดลขนาดใหญ่และเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ปลอดภัยและควบคุมได้ เยอรมนี ฝรั่งเศส และอิตาลี ตกลงที่จะขยายส่วนลดค่าไฟฟ้าส่วนเพิ่มไปจนถึงปี 2030 เพื่อลดต้นทุนการดำเนินงานศูนย์ข้อมูล การแข่งขันระหว่างประเทศเพื่อขอรับเงินอุดหนุนได้ก่อให้เกิด "ตัวขยายนโยบาย" ทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI กลายเป็นจุดศูนย์กลางใหม่สำหรับการใช้จ่ายด้านทุนสาธารณะ

IV. การประเมินมูลค่าและความเสี่ยง: ความท้าทายสามประการของฟองสบู่ ห่วงโซ่อุปทาน และกฎระเบียบ

ในช่วง 24 เดือนที่ผ่านมา อัตราส่วนราคาต่อกำไร (P/E) แบบไดนามิกของผู้ผลิต GPU ชั้นนำเพิ่มขึ้นจาก 35 เท่าเป็น 70 เท่า ซึ่งสูงกว่าค่ากลางของการประเมินมูลค่าของผู้นำด้านเซมิคอนดักเตอร์ในช่วงฟองสบู่อินเทอร์เน็ต อัตราส่วนราคาต่อยอดขายเฉลี่ยของดัชนี AI (รวมถึงฮาร์ดแวร์ คลาวด์ และแอปพลิเคชัน) อยู่ที่ 14 เท่า ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยในอดีต 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ขณะเดียวกัน การขาดแคลนบรรจุภัณฑ์ขั้นสูง หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง และอุปกรณ์จ่ายไฟแกลเลียมไนไตรด์ทำให้การขยายกำลังการผลิตมีความไม่แน่นอน หากการขยายตัวทางภูมิรัฐศาสตร์นำไปสู่ข้อจำกัดในการส่งออกอุปกรณ์ การผลิตกำลังการผลิตอาจต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ ในแง่ของการกำกับดูแล พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปกำหนดให้ "โมเดลที่มีความเสี่ยงสูง" ต้องเปิดเผยข้อมูลการฝึกอบรมและการใช้พลังงาน ซึ่งอาจเพิ่มต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ นอกจากนี้ สมาชิกสภานิติบัญญัติของสหรัฐฯ ยังกำลังส่งเสริมพระราชบัญญัติ SAFE AI ซึ่งมีเป้าหมายที่จะบังคับใช้สิทธิการใช้งานแบบบังคับสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 500 พันล้านพารามิเตอร์ แรงกดดันสามประการของนโยบาย กำลังการผลิต และการประเมินมูลค่า กำหนดว่ากองทุนที่ใช้ AI อาจประสบกับตลาดที่มีความผันผวนสูงแบบ "พุ่งสูง"

5. กลยุทธ์การลงทุน: เชิงรุกและเชิงรับ การจัดสรรแบบชั้น

1. การกำหนดค่า β : สำหรับกองทุนระยะยาวที่หวังจะแบ่งปันการเติบโตโดยรวมของอุตสาหกรรม คุณสามารถเลือก ETF ฮาร์ดแวร์ AI ระดับโลกที่มีต้นทุนต่ำและสภาพคล่องที่ดี (เช่น SMAL, AICI); หากคุณกังวลเกี่ยวกับการลดลงของมูลค่า คุณสามารถป้องกันความเสี่ยงด้านลบ 10-15% ได้โดยการซื้อออปชันขายเดลต้า 0.7-0.8

2. α Mining : มุ่งเน้นไปที่ซัพพลายเออร์เครื่องมือ IP และ EDA เซมิคอนดักเตอร์ที่มีการปรับปรุงอัตรากำไรขั้นต้นอย่างยั่งยืนและอำนาจการต่อรองที่แข็งแกร่ง หรือผู้จำหน่ายคลาวด์หน้าจอที่มี GPU/TPU ที่พัฒนาเองและเชี่ยวชาญสถานการณ์แนวตั้ง

3. การแพร่กระจายธีม : ในระยะกลาง เราจะมุ่งเน้นไปที่การกำกับดูแลข้อมูล พลังการประมวลผลที่ปลอดภัย และโมดูล AI ขอบ ในระยะยาว เราจะมองในแง่ดีเกี่ยวกับสาขาซอฟต์แวร์อัตโนมัติ โมเดลอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ และ AI สำหรับชีวภาพ (การพับโปรตีน การออกแบบโมเลกุล)

4. กลยุทธ์การป้องกันความเสี่ยง : ในขณะที่รักษาตำแหน่งเบต้าสูง ให้จัดทำชุดตัวเลือกซื้อ/ขายพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ 20 ปี หรือถือกลยุทธ์การรับรายได้จากสกุลเงินดิจิทัลที่มีเสถียรภาพที่เทียบเท่าเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากอัตราดอกเบี้ยมหภาคและการหดตัวของสภาพคล่อง

บทสรุป

กองทุน AI มีมูลค่าสูงถึงระดับล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งหมายความว่าตลาดทุนได้กำหนดให้ "ปัญญาประดิษฐ์" เป็นโอกาสเชิงโครงสร้างระยะยาว แต่ดังที่แอนดรูว์ หลี่ เน้นย้ำว่า เมื่อการอุดหนุนนโยบาย การพัฒนาเทคโนโลยี และความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกเกี่ยวพันกัน นักลงทุนจำเป็นต้องตั้งสติและมองโลกในแง่ดี และใช้การจัดสรรแบบหลายชั้น การป้องกันความเสี่ยงแบบไดนามิก และการคัดกรองปัจจัยพื้นฐานเพื่อข้ามผ่านวงจรความผันผวนที่อาจเกิดขึ้น ด้วยวิธีนี้เท่านั้นที่เราจะสามารถคว้าผลตอบแทนส่วนเกินจากการลงทุน AI ได้อย่างเต็มศักยภาพ แทนที่จะถูกกลืนหายไปกับความผันผวนสูงและมูลค่าที่ลดลง