2ปี Nvidia ลงทุนอะไรไปบ้าง? Nvidia กำลังจะเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI

ในปี 2025 เป็นช่วงของการวางรากฐาน AI ด้วยมูลค่ารวม 2.5 หมื่นล้านเหรียญ

เป็นช่วงที่ Nvidia กำลังสร้างระบบนิเวศน์ AI stack (ชุดของเทคโนโลยี เครื่องมือ ระบบการทำงาน และโครงสร้างพื้นฐานที่นำมาทำงานร่วมกันตั้งแต่ต้นจนจบ เพื่อสร้าง, ฝึกฝน, ใช้งาน และบริหารจัดการแอปพลิเคชันหรือโมเดล AI) โดยเฉพาะในส่วนของระบบประมวลผล และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM - Large Language Model) นอกจากนั้นยังมีการลงทุน ใน AI startup มากกว่า 50 บริษัท

 

บริษัท	มูลค่า	ประเภท	ช่วงเวลา	รายละเอียด
UK Ecosystem	£2.0B (~$2.7B)	AV, Fintech, AI, Data Center	มิ.ย.-25	สร้างพันธมิตรในยุโรป Wayve ($500M), Nscale (£500M), Revolut, PolyAI, Synthesia
Intel	$5.0B equity	Semiconductor / CPU / Foundry	ก.ย.-25	NVLink CPU integration กับ CPU x86 ของ INTC
PsiQuantum	ส่วนหนึ่งของ $1B	Quantum Computing	ก.ย.-25	บูรณาการการทำงานระหว่าง GPU-quantum ร่วมกันและเป็นพันธมิตรในการทำ algorithm
Quantinuum (Honeywell)	ไม่เปิดเผย (ใน $600M)	Quantum Computing	ก.ย.-25	เร่งในการทำสถาบันวิจัยที่เกี่ยวกับ Quantum และ GB200 stack
Nokia	$1.0B equity	Telecom / AI-RAN	ต.ค.-25	โครงสร้างพื้นฐาน AI-Ran (Radio Access Network) บน 5G-6G
Poolside	สูงสุด $1.0B	AI Coding / AGI Startup	ต.ค.-25	ได้คำสั่งซื้อชิป GB300 และการสร้างระบบนิเวศน์ของการเขียน Code ของ AI
Anthropic	สูงสุด $10.0B	AI Model Developer	พ.ย.-25	คำสั่งซื้อชิป 1GW (Grace Blackwell/Vera Rubin) และต้องการจะไปกับ Anthropic ไม่ใช่แค่ OpenAI
Synopsys	$2.0B	EDA / Chip Design Software	ธ.ค.-25	เพื่อเร่งความเร็วในการออกแบบชิปรุ่นถัดไปให้เร็วขึ้นด้วย AI และต้องการเข้าสู่การออกแบบชิป

 

ในปี 2026 เป็นช่วงของการลงทุนในคอขวดและขยายตลาดที่มีความต้องการสูง

การลงทุนในปี 2026 แสดงให้เห็นว่า Nvidia มองเห็นว่าคอขวดของ AI ไม่ใช่แค่ตัวชิป แต่คือความเร็วในการส่งผ่านข้อมูลระหว่างชิปจำนวนมาก และการเพิ่มขึ้นของ Data Center และระบบประมวลผลจะใช้การส่งผ่านข้อมูลมหาศาลที่ต้องใช้ความเร็วเช่นกัน รวมถึงลงทุนในผู้ผลิตชิปเฉพาะทางและ Neocloud (ผู้ให้บริการคลาวด์ที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรองรับงานด้าน AI และ การประมวลผลประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะ

 

บริษัท	มูลค่า	ประเภท	ช่วงเวลา	รายละเอียด
Nebius	$2.0B equity	Neocloud / Data Center	มี.ค.-26	สัญญาในการใช้ระบบของ Nvidia ราว 5GW ในปี 2030
Lumentum	$2.0B equity	Optical / Photonics	มี.ค.-26	เข้าถึงSilicon Photonics และ Optical Transceivers ของชิป Rubin ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง และคำสั่งซื้อ ของ InP lasers
Coherent	$2.0B equity	Optical / Photonics	มี.ค.-26	เข้าถึงSilicon Photonics และ Optical Transceivers ของชิป Rubin ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง และคำสั่งซื้อ ของ InP lasers
Marvell	$2.0B equity	ASIC / Networking Chip	เม.ย.-26	เน้นความร่วมมือด้าน Custom Silicon และระบบการเชื่อมต่อแบบพิเศษผ่าน NVLink Fusion
IREN	สูงสุด $2.1B (warrants)	Data Center / Neocloud	พ.ค.-26	ทำสัญญามูลค่า $3.4B / 5GW AI data center ที่อยู่ในแผน
Corning	$500M (warrants)	Fiber Optic Manufacturing	พ.ค.-26	ขยายโครงข่าย Fiber ใน US ประมาณ 50% และระบบเชื่อมต่อใยแก้นำแสงสำหรับ Data center

 

เหตุผลที่ Nvidia ในการเข้าไปลงทุน

• ต้องการการสร้างระบบนิเวศที่ทุกอย่างทำงานบนสถาปัตยกรรมของ Nvidia ตั้งแต่เครื่องมือออกแบบ (Synopsys), การเชื่อมต่อ (Corning/Marvell), จนถึงซอฟต์แวร์และโมเดล AI (OpenAI/Anthropic)
• ต้องการแสดงให้รัฐบาลสหรัฐเห็นว่า Nvidia จะสนับสนุนการผลิตในสหรัฐและน่าจะใช้จุดนนี้เป็นเกราะป้องกันทางธุรกิจและกำแพงภาษีและกฎระเบียบการส่งออก รวมถึงสร้างแต้มต่อเหนือคู่แข่งอย่าง AMD
• ต้องการลดความเสี่ยงจากการพึ่งพา TSMC โดยการช่วยพยุง Intel เพื่อเป็นทางเลือกในการผลิตในอนาคต
• ต้องการลดความเสี่ยงจากการขาดแคลนชิ้นส่วนสำคัญ โดยการลงทุนในชิ้นส่วนสำคัญอย่าง Optics และ Fiber เพื่อไม่ให้เกิดคอขวดในการขยายศูนย์ข้อมูล และเมื่อเทคโนโลยี co-packaged optics (CPO - เทคโนโลยีการบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง ที่รวมเอาชิปประมวลผล (ASIC/GPU) และชิปแสง (Optical Engine/Photonic IC) ไว้ในชิปเดียวกัน) กลายเป็นมาตรฐานของอุตสาหกรรม ดังนั้น Nvidia จะมีสิทธิ์เข้าถึง supply ก่อนคู่แข่ง
• ต้องการป้องกันความเสี่ยงไว้ก่อนที่ quantum จะเข้ามาทดแทนความโดดเด่นของ GPU โดยต้องการที่วางตำแหน่งของตัวเองเป็นผู้ผลิตของ quantum-classical hybrid computing เหมือนอย่างที่ทำในชิป GPU

 

สิ่งที่ Nvidia จะได้ก็มองว่าคุ้มค่า

• การให้เงินทุนแก่บริษัทที่เป็นผู้ซื้อชิปของตนเอง เช่น Anthropic, IREN, Nebiusเพื่อสร้างอุปสงค์ในอนาคตและทำสัญญาการใช้งานชิปตระกูล Blackwell และ Vera Rubin ในระยะยาว ซึ่งบ่งชี้ถึงการรับประกันว่าเทคโนโลยีรุ่นใหม่จะถูกนำไปปรับใช้ทันที เช่น สัญญาเช่าคลาวด์ระยะยาวกับ IREN และ Anthropic ซึ่งจะทำให้ความชัดเจนของรายได้ Nvidia ยาวไปจนถึงปี 2028-2030
• การลงทุนทั้งหมดเป็นมูลไม่สูงมากเมื่อเทียบกับขนาดงบดุลและกระแสเงินสดของบริษัท และการลงทุนทั้งหมดเป็นการลงทุนเพื่อไม่ให้เป็นที่จับจ้องของผู้ดูแลบังคับใช้กฎหมายในการควบรวมกิจการหรือป้องกันการผูกขาด ทำให้ไม่เจอปัญหาด้านกฎหมาย
• การเข้าถึงสิทธิบัตรและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น เทคโนโลยีบรรจุภัณฑ์ Foveros 3D ของ Intel หรือระบบเครือข่ายของ Nokia และ Marvell ซึ่งจะทำให้ Nvidia มีชิป CPU และชิปเฉพาะทางครบวงจร แบบ System on Chip (ชิปประมวลผลที่รวมวงจรทุกอย่างไว้บนแผ่นเดียว)
• เรามองว่า Nvidia อาจจะคิดว่า Quantum Computing จะมาเร็วภายใน 3-5 ปีข้างหน้า ซึ่งเร็วกว่าที่ตลาดคาดการณ์ที่ 8-10 ปี Quantum แต่ก็ยังเร็วเกินไปสำหรับการประเมินผู้ชนะแต่ใช้เป็นตัวชี้วัดในเบื้องต้นเท่านั้น
• การลงทุนทั้งหมดที่เห็นครอบคลุมทุกส่วนของห่วงโซ่อุปทานมูลค่าของ AI อย่างครบถ้วน ทำให้ตัวเองได้เปรียบกับคู่แข่งในระยะยาว
• บริษัทอื่นก็อยากจะให้ Nvidia เข้ามาลงทุนเพื่อจะไปกับกระแสโลกและได้เงินทุนมาพัฒนาเทคโนโลยีด้วยเช่นกัน จึงมองว่าการลงทุนเป็นภาพ Win-win
• การที่ราคาหุ้นของบริษัทที่ลงทุนมีการปรับตัวเพิ่มขึ้นจะทำให้มีกำไรจากการลงทุนเช่นกันแม้จะเป็นทางบัญชีก็ตาม

 

บริษัทเป้าหมายถัดไปคืออะไรในมุมมองของ INVX? 

• Power/cooling infrastructure เมื่อการกระจายความร้อนของ GPU คือคอขวดที่สำคัญที่สุด บริษัทอย่าง Vertiv Holdings (VRT) หรือ Modine Manufacturing (MOD) ที่เชี่ยวชาญด้าน liquid cooling สำหรับ data center ก็น่าจะเป็นเป้าหมาย
• HBM / Advanced Memory โดย Nvidia พึ่งพา HBM จาก SK Hynix และ Samsung แต่ยังไม่มีการลงทุน เลยทำให้ Micron Technology (MU) เป็นผู้ผลิต HMB ของสหรัฐก็น่าจะเป็นเป้าหมาย
• Power / Energy Management สำหรับ Data Center ด้วย AI data center ที่ใช้ไฟฟ้าหลาย gigawatt บริษัทอย่าง Eaton (ETN) หรือ GE Vernova (GEV) ในส่วนส่งไฟฟ้าและเทคโนโลยีสาย เป็นเป้าหมายเพราะ Jensen Huang พูดถึงบ่อย
• Drug Discovery Nvidia มี BioNeMo สำหรับการพยาการณ์โครงสร้างโปรตีนและยังไม่มีการลงทุนใหญ่ในกลุ่ม biotech AI บริษัทอย่าง Recursion Pharmaceuticals (RXRX) หรือ Schrödinger (SDGR) ที่ใช้การประมวลผล GPU สำหรับการหายาใหม่ ซึ่งมองว่าสอดคล้องกับระบบของ CUDA
• Nuclear Energy / SMR ด้วยความต้องการในการใช้ไฟฟ้าและพลังงาน ของ AI data center ที่สูงมาก บริษัท Small Modular Reactor อย่าง Oklo (OKLO) หรือ NuScale (SMR) ที่อาจเป็นโครงสร้างพื้นฐานจากพลังงานสะอาดระยะยาว ที่ Jensen Huang พูดถึงบ่อยซึ่งไม่ต่างจาก Microsoft ที่ลงทุนใน Helion Energy
• Physical AI ถือเป็นอีกกลุ่มเป้าหมาย Nvidia มีแนวโน้มลงทุนในบริษัท robotics เพิ่มเติม โดยเฉพาะในกลุ่ม industrial automation ที่ใช้ Nvidia Jetson และ Isaac Sim เช่น ABB Robotics หรือ startup ด้าน warehouse แบบล้ำสมัยที่กำลังเพิ่มขนาดและกำลังการผลิต

 

มุมมองของ INVX

• เรามองว่าการลงทุนของ Nvidia ในช่วงปี 2025-2026 ไม่ใช่ Circular Financing หรือเล่นแร่แปรธาตุ แต่เป็นการลงทุนที่ไม่เยอะแต่ได้ผลทางธุรกิจสูง
• Nvidia กำลังใช้กลยุทธ์การลงทุนแนวดิ่ง (Vertical Integration) โดยอาจจะมองว่าขายชิปอย่างเดียวอาจจะเสี่ยงเกินไป แต่ยังเข้าลงทุนในกิจการ Data Centers, ควบคุมกลุ่ม Optics และ Networking และเป็นพาร์ทเนอร์กับผู้คนทำ AI และบ่งชี้ว่า Nvidia ต้องการเป็นผู้ผลิตโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบครบวงจร
• การควบคุมห่วงโซ่อุปทานแบบครบวงจร หากสำเร็จจะทำให้อัตราการทำกำไรของ Nvidia สูงกว่าภาพอุตสาหกรรมมาก เหมือนอย่างที่ Apple ทำกับ iPhone
• สิ่งนี้ทำให้การเปลี่ยนไปใช้ชิปค่ายอื่น ในปี 2026 เป็นเรื่องที่ทำได้ยากขึ้นมากสำหรับองค์กรขนาดใหญ่และทำให้คู่แข่งเข้าใหม่เข้าสู่ตลาดได้ยาก ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของความสามารถในการแข่งขันระยะยาวที่จะทำให้การเติบโตของ Nvidia ยังอยู่ในระดับสูงและทำ Valuation สูงกว่าคู่แข่งในอุตสาหกรรมเดียวกัน
• จากผลประกอบการของ Nvidia พบว่า Nvidia มีสถานะทางการเงินแข็งแกร่งมาก โดยมีรายได้ต่อไตรมาส 6 หมื่นล้านดอลลาร์ กำไรสุทธิปี 2025 อยู่ที่ 2 แสนล้านดอลลาร์ และมีกระแสเงินสดสุทธิ 2-3 หมื่นล้านดอลลาร์ต่อไตรมาส ซึ่งเพียงพอสำหรับการเข้าทำดีลเชิงรุกเช่นนี้ต่อเนื่อง
• เรายังมีมุมมองเชิงบวกต่อ NVDA ทั้งในระยะสั้นและในระยะยาว นักลงทุนที่มีหุ้นอยู่แล้วถือต่อได้ นักลงทุนที่ไม่มีหุ้นสามารถซื้อลงทุนได้ ปัจจุบัน P/E ปี 2027-2028 อยู่ที่ 20-25x เทียบกับการเติบโตของกำไรที่ 20-25% ต่อปี

 

ห่วงโซ่อุปทานของ Nvidia

• Suppliers หลัก ได้แก่ TSMC (19% ของรายได้), SK Hynix (27%), Wistron (16%), Micron Technology (17%), Teradyne (10%), Hon Hai Precision (2%), Fabrinet (28%), ASE Technology (8%), Keysight Technologies (5%), Ibiden (21%), Amkor Technology (8%), King Yuan Electronics (36%), Monolithic Power Systems (12%), Kinsus Interconnect (9%), Tower Semiconductor (6%), Astera Labs (13%), FormFactor (10%) ถ้า Nvidia ดีบริษัทเหล่านี้ก็จะดี
• ลูกค้าหลัก ได้แก่ Microsoft (22% ของรายได้ NVDA), Amazon (14%), SMCI (10%), Alphabet (5%), Meta Platform (5%), Foxconn Industrial Internet (4%), Dell (3%), Wiwynn (3%), Oracle (2%), Coreweave (2%) ถ้าบริษัทเหล่านี้ลดงบลงทุนหรือแนวโน้มธุรกิจไม่ดีจะกระทบกับ NVDA