ASIC กลายเป็นสมรภูมิใหม่ของ AI: จาก OpenAI–Broadcom ถึง Anthropic–Samsung และ Google–MediaTek

กระแสการพัฒนา ชิป AI แบบเฉพาะทาง หรือ ASIC กำลังชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ หลังบริษัท AI รายใหญ่เริ่มลดการพึ่งพา GPU มาตรฐานเพียงอย่างเดียว และหันมาออกแบบชิปให้เหมาะกับงานของตัวเองมากขึ้น โดย OpenAI เปิดตัวชิป Jalapeño ร่วมกับ Broadcom ซึ่งเน้นงานประมวลผลคำตอบของโมเดล AI และตั้งเป้าช่วยลดต้นทุนราว 50% เมื่อเทียบกับ GPU ทั่วไป ขณะที่ Anthropic มีรายงานว่าเริ่มเจรจากับ Samsung เพื่อเป็นพันธมิตรผลิตชิป AI ของตัวเอง แม้ยังอยู่ในช่วงต้นและยังไม่ได้กำหนดชัดเจนว่าชิปจะทำหน้าที่ใดหรือมีความแรงระดับไหน

ภาพใหญ่สะท้อนว่า บริษัท AI ไม่ได้ต้องการเลิกใช้ Nvidia แต่ต้องการ เพิ่มทางเลือก ลดต้นทุน และควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองมากขึ้น โดย Anthropic ยังยืนยันว่า Trainium ของ Amazon, TPU ของ Google และ GPU ของ Nvidia จะยังเป็นแกนหลักของกลยุทธ์ด้านคอมพิวต์ ขณะที่ OpenAI ก็ยังพึ่งพา Nvidia อย่างมาก เพียงแต่เพิ่ม Broadcom เข้ามาช่วยสร้างชิปเฉพาะสำหรับงานของตัวเอง

1) ทำไมบริษัท AI ต้องทำ ASIC เอง

เหตุผลหลักคือ ต้นทุนของ AI กำลังกลายเป็นตัวแปรสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะเมื่อการใช้งานย้ายจากช่วงฝึกโมเดล ไปสู่ช่วงให้บริการผู้ใช้จำนวนมาก เช่น ChatGPT, Claude, Codex, API และบริการผู้ช่วย AI ต่างๆ งานลักษณะนี้ต้องตอบเร็ว ใช้พลังงานต่ำ และมีต้นทุนต่อคำตอบที่ถูกลง ดังนั้นชิปที่ออกแบบมาเฉพาะกับรูปแบบการใช้งานของแต่ละบริษัทจะมีความได้เปรียบกว่า GPU ทั่วไปในบางงาน

OpenAI ระบุว่าชิป Jalapeño ถูกออกแบบตั้งแต่ต้นเพื่อรองรับงานประมวลผลของโมเดลภาษา โดยลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล และจัดสมดุลระหว่างการประมวลผล หน่วยความจำ และเครือข่ายให้เหมาะกับงานจริงมากขึ้น ขณะที่ Broadcom ช่วยด้านการนำแบบไปผลิต ระบบเครือข่าย และการขยายสู่การผลิตระดับใหญ่

2) เปรียบเทียบดีลสำคัญ: ใครเป็นพาร์ทเนอร์กันและกระทบอย่างไร

บริษัท AI / Cloud	พันธมิตรชิป	สถานะล่าสุด	เป้าหมายหลัก	ผู้ได้ประโยชน์เด่น
OpenAI	Broadcom	เปิดตัว Jalapeño แล้ว อยู่ระหว่างทดสอบ และมีแผนใช้งานในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่	ลดต้นทุนการประมวลผล AI และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง	Broadcom, Celestica, ระบบเครือข่าย, ผู้ผลิตขั้นสูง
Anthropic	Samsung	อยู่ระหว่างเจรจาเบื้องต้น ยังไม่ได้เข้าสู่การออกแบบละเอียด	เพิ่มทางเลือกด้านชิป และควบคุมโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้น	Samsung Foundry, Samsung Memory, พันธมิตรออกแบบชิป
Google	MediaTek	MediaTek ถูกเชื่อมโยงกับ TPU v9 หลังช่วยด้าน SerDes 336G	เพิ่มทางเลือกในห่วงโซ่ TPU และลดข้อจำกัดด้านเทคนิค	MediaTek, TSMC, Intel advanced packaging, ผู้เกี่ยวข้อง HBM/SerDes
Amazon	Trainium	เป็นชิปหลักที่ Anthropic ยังใช้	ลดต้นทุนคอมพิวต์ของ AWS และผูกลูกค้า AI เข้ากับระบบคลาวด์	Amazon/AWS, ซัพพลายเชน Trainium
Nvidia	GPU	ยังเป็นแกนหลัก โดยเฉพาะงานฝึกโมเดลระดับใหญ่	ประสิทธิภาพสูง ระบบนิเวศครบ	Nvidia, HBM, networking, server supply chain

3) ผลกระทบต่อหุ้นและห่วงโซ่อุปทาน

Broadcom ยังเป็นผู้ได้ประโยชน์เชิงโครงสร้างมากที่สุดในธีม ASIC เพราะไม่ได้แข่งแบบขาย GPU สำเร็จรูปเหมือน Nvidia แต่ทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วยออกแบบและผลิตชิปเฉพาะทาง” ให้ลูกค้ารายใหญ่ การที่ OpenAI เลือก Broadcom ทำให้เห็นว่าบริษัทมีบทบาททั้งด้านชิป เครือข่าย และการผลิตระดับใหญ่ ซึ่งเป็นหัวใจของ AI data center รุ่นใหม่

Samsung ได้ sentiment บวกจากโอกาสเข้าสู่ AI ASIC ผ่าน Anthropic โดยเฉพาะหากบทบาทไม่ได้หยุดแค่ foundry แต่เชื่อมโยงไปยังหน่วยความจำขั้นสูง เช่น HBM หรือการผลิตขั้นสูง อย่างไรก็ตามข่าวนี้ยังอยู่ในช่วงต้นมาก Anthropic ยังไม่ได้ตัดสินใจรายละเอียดของชิป และยังมีความเป็นไปได้ที่จะไม่เดินหน้าต่อ จึงควรมองเป็น upside option มากกว่ารายได้ที่ยืนยันแล้ว

MediaTek เป็นตัวอย่างของบริษัทที่กำลังเปลี่ยนภาพจากชิปมือถือไปสู่ AI ASIC โดยรายงานระบุว่า MediaTek ได้แรงหนุนจากโครงการ TPU v9 ของ Google และนักวิเคราะห์บางส่วนปรับเพิ่มประมาณการรายได้ AI ASIC อย่างมีนัยสำคัญ โดยมีมุมมองว่าธุรกิจ AI ASIC จะเริ่มมีน้ำหนักมากขึ้นตั้งแต่ปี 2027 เป็นต้นไป ขณะที่ธุรกิจสมาร์ตโฟนจะมีสัดส่วนลดลง

Nvidia อาจถูกกดดันด้านมุมมองระยะสั้น แต่ผลกระทบเชิงพื้นฐานยังจำกัด เพราะ ASIC ส่วนใหญ่เริ่มจากงานเฉพาะ เช่น inference หรือ workload ที่มีรูปแบบชัดเจน ขณะที่ GPU ของ Nvidia ยังจำเป็นมากในงานฝึกโมเดลขนาดใหญ่ การทดลองโมเดลใหม่ และระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ดังนั้นภาพที่เหมาะสมคือ “ตลาด AI chip ขยายและแยกชั้นมากขึ้น” มากกว่าการแทนที่ Nvidia โดยตรง

4) ใครเสี่ยงเสียประโยชน์

กลุ่มที่มีความเสี่ยงเชิง sentiment คือหุ้นที่ตลาดมองว่าได้ประโยชน์จาก AI GPU แบบเดิม หากนักลงทุนเริ่มเชื่อว่าบริษัท AI รายใหญ่จะลดการพึ่งพา GPU ในระยะยาว ซึ่งสะท้อนจากแรงขายในหุ้นชิปหลายตัวหลังข่าว Anthropic–Samsung เช่น Micron, Western Digital, Seagate, Intel, Nvidia, AMD และ Broadcom รวมถึงหุ้นยุโรปอย่าง ASML, ASMI, BE Semiconductor และ Aixtron ที่ปรับลงในวันเดียวกัน

อย่างไรก็ตาม การปรับลงของหุ้นชิปทั้งกลุ่มอาจสะท้อนความกังวลที่กว้างเกินไป เพราะการทำ ASIC ไม่ได้ทำให้ความต้องการหน่วยความจำ ขั้นตอนการผลิตขั้นสูง การบรรจุชิปขั้นสูง และเครือข่ายลดลง ตรงกันข้าม หาก ASIC ของ OpenAI, Anthropic และ Google ขยายจริง จะยิ่งเพิ่มความต้องการในห่วงโซ่เหล่านี้

5) กลุ่มหุ้นที่ควรได้ประโยชน์

กลุ่ม	หุ้น/บริษัทที่เกี่ยวข้อง	ผลกระทบ
ASIC design / custom silicon	Broadcom, MediaTek, Marvell, Alchip, GUC	ได้ประโยชน์จากความต้องการชิปเฉพาะทางของบริษัท AI และ Cloud
Foundry	TSMC, Samsung Foundry, Intel Foundry	ได้คำสั่งผลิตชิปขั้นสูงเพิ่ม แต่ต้องแข่งขันด้านกำลังการผลิตและเทคโนโลยี
Advanced packaging	TSMC, Intel, ASE, Amkor	ได้ประโยชน์จากชิปแบบ chiplet และการรวมหน่วยความจำความเร็วสูง
Memory / HBM	SK Hynix, Samsung, Micron	ได้แรงหนุนจากความต้องการ HBM และหน่วยความจำสำหรับ AI server
Networking / SerDes	Broadcom, Marvell, MediaTek, Astera Labs	สำคัญขึ้นเพราะ AI cluster ต้องการเชื่อมต่อความเร็วสูง
Server / Rack integration	Celestica, Foxconn, Quanta, Wiwynn, Supermicro	ได้ประโยชน์หาก ASIC ถูกนำไปใช้งานในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่
GPU incumbent	Nvidia, AMD	ยังได้ประโยชน์จากตลาด AI ที่โต แต่ถูกตั้งคำถามเรื่องส่วนแบ่งใน inference ระยะยาว

มุมมองของ InnovestX

ธีม ASIC เป็นสัญญาณว่า AI กำลังเข้าสู่ช่วงสร้างโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะตัวมากขึ้น โดยบริษัท AI และกลุ่มเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีแนวโน้มไม่พึ่งพาชิปจากค่ายเดียว แต่จะผสมผสาน GPU, TPU, Trainium และ ASIC ของตัวเอง เพื่อลดต้นทุนต่อการประมวลผล เพิ่มประสิทธิภาพให้ตรงกับงานเฉพาะทาง และควบคุมโครงสร้างพื้นฐานได้มากขึ้น โดยเฉพาะในงาน inference ที่ต้องรองรับผู้ใช้งานจำนวนมากและมีแรงกดดันด้านต้นทุนสูง

• ภาพดังกล่าวเป็นบวกต่อหุ้นกลุ่มผู้เล่นที่มีความสามารถด้าน custom silicon, networking และโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลังของ AI ASIC เช่น Broadcom (AVGO) และ Marvell (MRVL) รวมถึง MediaTek, Samsung, TSMC, กลุ่ม HBM, advanced packaging และ networking ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการช่วยลูกค้าออกแบบ ผลิต และขยายระบบชิป AI เฉพาะทางในระดับดาต้าเซ็นเตอร์
• สำหรับ Nvidia (NVDA) แม้กระแส ASIC อาจถูกมองเป็น sentiment ลบระยะสั้น เพราะสะท้อนความพยายามของลูกค้ารายใหญ่ในการลดการพึ่งพา GPU บางส่วน แต่เรามองว่าผลกระทบต่อความสามารถในการแข่งขันของบริษัทยังจำกัด เนื่องจาก Nvidia ยังเป็นเจ้าตลาด GPU สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะการฝึกโมเดล การทดลองโมเดลใหม่ และงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง อีกทั้งฐานลูกค้าของ GPU และ ASIC ยังไม่ได้ทับซ้อนกันทั้งหมด จึงมองว่าธีมนี้เป็นการขยายตลาด AI chip ให้หลากหลายขึ้นมากกว่าการแทนที่ Nvidia โดยตรง

 

ข้อสงวนสิทธิ์
ข้อมูล ความเห็น บทวิเคราะห์ ราคา การคาดการณ์ และ/หรือ ข้อมูลอื่นใด (“ข้อมูล”) ที่ปรากฏ จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยมีที่มาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ จำกัด (“INVX”) ไม่รับรองความถูกต้อง ครบถ้วน หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลดังกล่าว โดยเป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นการรับประกันราคาหรือผลตอบแทน คำแนะนำการลงทุน การเสนอซื้อหรือขายหลักทรัพย์ หรือชักชวนให้เสนอซื้อหรือเสนอขายหลักทรัพย์ใด INVX และ/หรือ กรรมการ พนักงาน และลูกจ้างของ INVX ไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายอันเป็นผลมาจากหรือเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลดังกล่าว

INVX และธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) (“ธนาคารฯ”) เป็นบริษัทย่อยที่บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) (SCBX) เป็นผู้ถือหุ้นรายใหญ่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธนาคารฯ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในการเปรียบเทียบเท่านั้น INVX และ/หรือ บริษัทในเครือ SCBX อาจเป็นที่ปรึกษาทางการเงิน ผู้จัดจำหน่ายหลักทรัพย์ ผู้ออกและเสนอขายหุ้นกู้ที่มีอนุพันธ์แฝง หรือ ตราสารแสดงสิทธิการฝากหลักทรัพย์ต่างประเทศ บนหลักทรัพย์ที่ปรากฏอยู่ในรายงานฉบับนี้ รวมถึงอาจมีการทำธุรกรรมอื่นใดในหลักทรัพย์ที่ถูกกล่าวถึง อันอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งทางผลประโยชน์ได้ ผู้ลงทุนควรทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน