MSX ข้อสังเกตหุ้นสหรัฐประจำวัน: Nasdaq ทำสถิติสูงสุดใหม่เป็นวันที่สองติดต่อกัน การซื้อขาย AI เข้าสู่ "การแข่งขันแบบ Full-Stack"! Alibaba เปิดตัวชิปพัฒนเอง Meta และ Qualcomm แข่งขันชิงประตูใหม่

【MSX Research Institute · US Stock RWA Daily Observation】 เป็นรายงานประจำวันอันเป็นเอกลักษณ์ที่ผลิตโดย MSX 麦通 แพลตฟอร์มซื้อขาย RWA ชั้นนำ เราอาศัยความสามารถในการวิจัย macroeconomic ที่แข็งแกร่ง เพื่อจับชีพจรหลักของตลาดหุ้นสหรัฐฯ แบบดั้งเดิม การเปลี่ยนแปลงของสภาพคล่อง และตลาดโทเค็น RWA ทั่วโลก ช่วยให้คุณวางแผนล่วงหน้าเพื่อลงทุนในสินทรัพย์คุณภาพสูง

การสังเกตวันนี้：

ดัชนี Nasdaq ทำสถิติสูงสุดเป็นประวัติการณ์อีกครั้ง

ตามเวลาท้องถิ่นเมื่อวันที่ 22 กันยายน ดัชนี Nasdaq Composite เพิ่มขึ้น 0.45% ปิดที่ 27,244.28 จุด ทำสถิติปิดสูงสุดเป็นประวัติการณ์เป็นวันที่สองติดต่อกัน ในวันซื้อขายก่อนหน้า Nasdaq เพิ่งพุ่งขึ้น 2.26% ทะลุ 27,000 จุดเป็นครั้งแรก

อย่างไรก็ตาม แตกต่างจากวันก่อนที่หุ้น AI อย่าง Meta, AMD และ Arm ปรับตัวขึ้นพร้อมกัน ผลตอบแทนตลาดเมื่อวันอังคารมีความแตกต่างอย่างชัดเจนมากกว่า

ดัชนี S&P 500 แทบไม่เปลี่ยนแปลงตลอดทั้งวัน ลดลงเล็กน้อย 0.06 จุดสู่ 7,764.64 จุด ขณะที่ดัชนี Dow Jones Industrial Average ลดลง 0.36% ปิดที่ 51,863.69 จุด ในขณะเดียวกัน ดัชนี Russell 2000 สำหรับหุ้นขนาดเล็กเพิ่มขึ้นประมาณ 0.5%

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าในวันนั้นไม่ใช่หุ้นทั้งหมดที่ปรับตัวขึ้นพร้อมกัน แต่หุ้นเทคโนโลยี หุ้นชิป และหุ้นขนาดเล็กบางส่วนยังคงแข็งแกร่ง ชดเชยการลดลงของธนาคาร พลังงาน และกลุ่มดั้งเดิมอื่นๆ

ภายในกลุ่มเทคโนโลยี เงินทุนในตลาดยังคงไหลไปยังบริษัทที่เกี่ยวข้องกับเซมิคอนดักเตอร์ เครื่องมือออกแบบชิป และโครงสร้างพื้นฐาน AI Qualcomm เพิ่มขึ้น 9.3% Cadence เพิ่มขึ้น 6.4% Intel เพิ่มขึ้น 6.3% Synopsys เพิ่มขึ้น 5.8% Lam Research เพิ่มขึ้น 5.7% Meta หลังจากเพิ่มขึ้น 11.4% ในวันก่อนหน้า ยังคงเพิ่มขึ้นต่ออีก 5.3% ขณะที่ Apple และ Microsoft เพิ่มขึ้นประมาณ 1.9% และ 1.1% ตามลำดับ

ในขณะเดียวกัน สัญญาณที่ Alibaba, AMD, Meta และ Qualcomm ปล่อยออกมาเมื่อเร็วๆ นี้ เป็นตัวแทนของตำแหน่งที่แตกต่างกันในห่วงโซ่อุตสาหกรรมนี้: Alibaba ต้องการควบคุมทั้งชิป คลาวด์ โมเดล และแอปพลิเคชันไปพร้อมกัน; AMD กำลังก้าวจากซัพพลายเออร์ชิปเพียงอย่างเดียวไปสู่แพลตฟอร์มระบบ AI ที่สมบูรณ์; Meta สร้างพลังการประมวลผลไปพร้อมกับใช้ Muse แย่งชิงประตูสู่ผู้บริโภค AI; ส่วน Qualcomm พยายามนำความสามารถในการประมวลผลที่ใช้พลังงานต่ำและการเชื่อมต่อจากมือถือเข้าสู่ศูนย์ข้อมูล

ซึ่งหมายความว่าการลงทุนใน AI กำลังเปลี่ยนจากการแข่งขันแบบจุดเดียวไปสู่การแข่งขันแบบ full-stack เมื่อวันที่ 22 กันยายน Alibaba ประกาศแผนงาน AI รอบใหม่ที่งาน Yunqi Conference เปิดตัวชิปฝึกอบรมและอนุมาน Zhenwu V900 ที่พัฒนาขึ้นเอง และประกาศว่า Qwen 4 กำลังอยู่ระหว่างการฝึกอบรม แผนงาน Qwen 4.5 และ Qwen 5 ในอนาคตจะมีขนาดถึง 5 ล้านล้านถึง 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ บริษัทยังเสนอเป้าหมายที่จะเพิ่มความจุของศูนย์ข้อมูล Alibaba Cloud ทั่วโลกเป็นมากกว่า 20GW ภายในปี 2032 ตัวเลขเหล่านี้เพียงพอที่จะดึงดูดความสนใจ แต่สิ่งที่สำคัญจริงๆ ไม่ใช่ขนาดพารามิเตอร์ของโมเดล แต่คือ Alibaba กำลังเชื่อมต่อชิป เซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย ที่จัดเก็บข้อมูล โมเดล และแพลตฟอร์มเอเจนต์เข้าด้วยกัน

กลยุทธ์นี้คล้ายคลึงกับตรรกะของ Meta, Google, Amazon และ Microsoft ในการผลักดันชิปที่พัฒนาขึ้นเอง: เมื่อขนาดการประมวลผล AI ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ผู้ให้บริการคลาวด์ไม่สามารถพึ่งพาการจัดหา GPU จากภายนอกเพียงอย่างเดียว แต่ยังต้องลดต้นทุนการประมวลผลต่อหน่วย ควบคุมแผนงานผลิตภัณฑ์ และลดข้อจำกัดที่เกิดจากซัพพลายเออร์รายเดียวผ่านชิปที่พัฒนาขึ้นเอง

ในขณะเดียวกัน หลังจากที่มูลค่าตลาดของ AMD ทะลุ 1 ล้านล้านดอลลาร์เป็นครั้งแรก ปัจจัยที่ขับเคลื่อนการประเมินมูลค่าใหม่ได้เปลี่ยนจากแนวคิด AI ไปสู่รายได้จริงจากธุรกิจศูนย์ข้อมูล AMD มีรายได้ในไตรมาสที่สอง 11,536 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 50% เมื่อเทียบปีต่อปี; รายได้จากศูนย์ข้อมูลอยู่ที่ 6,700 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 107% เมื่อเทียบปีต่อปี คิดเป็นประมาณ 58% ของรายได้รวมของบริษัท

ดังนั้น ตลาด AI ในปัจจุบันไม่ใช่เพียงจินตนาการของนักลงทุนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ในอนาคตอีกต่อไป บางบริษัทได้เข้าสู่ระยะการเก็บเกี่ยวรายได้แล้ว ขณะที่บริษัทอื่นยังอยู่ในระยะการนำเสนอผลิตภัณฑ์และการสร้างกำลังการผลิต การแยกแยะบริษัททั้งสองประเภทนี้เป็นกุญแจสำคัญในการตัดสินว่าตลาดรอบนี้จะดำเนินต่อไปได้หรือไม่

ข้อมูลหนึ่งนาที：

• ดัชนี Nasdaq Composite วันที่ 21 กันยายน เพิ่มขึ้นประมาณ 2.3% ทำสถิติปิดสูงสุดใหม่ โดยบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และ AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก

• ณ จุดที่ทะลุ 1 ล้านล้านดอลลาร์ AMD มีผลตอบแทนสะสมในปี 2026 ประมาณ 185% สูงกว่าผลตอบแทนของ Nasdaq ในช่วงเดียวกันอย่างชัดเจน

• รายได้จากศูนย์ข้อมูล AMD ไตรมาสที่สอง 6,700 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 107% เมื่อเทียบปีต่อปี ขับเคลื่อนหลักจากความต้องการ EPYC เซิร์ฟเวอร์ CPU และ Instinct GPU

• AMD ลงนามข้อตกลงความร่วมมือหลายปีกับ Meta วางแผนติดตั้ง AMD Instinct GPU สูงสุด 6GW; ชุดแรก 1GW คาดว่าจะได้รับการสนับสนุนจาก GPU สถาปัตยกรรม MI450 แบบกำหนดเองและโปรเซสเซอร์ EPYC รุ่นที่หก ข้อตกลงนี้เป็นเป้าหมายการติดตั้งแบบเป็นระยะ ไม่เท่ากับว่า 6GW ได้ส่งมอบแล้ว

• Zhenwu V900 ของ Alibaba มีหน่วยความจำ 216GB และแบนด์วิดท์ระหว่างชิป 1,200GB/s; ตามมาตรฐานของบริษัท ประสิทธิภาพอยู่ที่ประมาณสามเท่าของ M890 รุ่นก่อน วางแผนผลิตจำนวนมากและเปิดตัวเชิงพาณิชย์ในไตรมาสแรกของปี 2027

• Alibaba ระบุว่าลูกค้าที่ใช้ชิปซีรีส์ Zhenwu มีมากกว่า 650 ราย; สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่สามารถรองรับคลัสเตอร์สูงสุด 500,000 การ์ด แต่นี่เป็นขีดจำกัดการออกแบบระบบ ไม่ใช่ขนาดคลัสเตอร์ที่ติดตั้งจริงแล้ว

• รายได้จากบริการ AI Cloud และการประมวลผลของ Alibaba ในไตรมาสล่าสุดอยู่ที่ประมาณ 7,100 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 45% เมื่อเทียบปีต่อปี; EBITA ปรับปรุงของธุรกิจคลาวด์เพิ่มขึ้น 133% เป็น 830 ล้านดอลลาร์ อัตรากำไรประมาณ 12% รายได้จากผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI ประมาณ 1,800 ล้านดอลลาร์ เติบโตสามหลักเป็นไตรมาสที่สิบสองติดต่อกัน

• รายจ่ายลงทุนของ Alibaba ในไตรมาสนี้ใกล้เคียง 10,000 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 75% เมื่อเทียบปีต่อปี แสดงให้เห็นว่าการเติบโตของรายได้คลาวด์ยังต้องมีการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานอย่างเข้มข้น

• สถาบันบุคคลที่สาม Apptopia ประเมินว่า Muse ของ Meta มีการติดตั้งสะสมประมาณ 2.8 ล้านครั้งใน 12 วันแรกก่อนเปิดตัว; ในตลาด iOS ของสหรัฐอเมริกาและแคนาดา มียอดดาวน์โหลดประมาณ 1.8 ล้านครั้งใน 12 วันแรก สูงกว่าช่วงเดียวกันของการเปิดตัว ChatGPT บนมือถือที่ประมาณ 1.3 ล้านครั้ง

• Qualcomm, Lumentum และ Corning นำเสนอโซลูชันการเชื่อมต่อระหว่างชิปแบบออปติคัลสำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI ต้นแบบใช้ช่องสัญญาณ NRZ 32Gb/s ความหนาแน่นแบนด์วิดท์ในการออกแบบปัจจุบันประมาณ 1Tb/s/mm เป้าหมายระยะยาวประมาณ 4Tb/s/mm

MSX View：

คอขวดของระบบ AI กำลังขยายจากชิปตัวเดียวไปสู่ศูนย์ข้อมูลทั้งหมด โมเดลต้องการ GPU เพื่อฝึกอบรมและอนุมาน ต้องการ CPU เพื่อประมวลผลข้อมูลและจัดตารางงาน ต้องการเครือข่ายความเร็วสูงเพื่อส่งข้อมูลระหว่างชิปนับหมื่นตัว และยังต้องการที่จัดเก็บข้อมูล ไฟฟ้า การระบายความร้อน และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์เพื่อให้ทรัพยากรเหล่านี้มีอัตราการใช้งานสูง

เมื่อ AI เปลี่ยนจากแชทบอทไปสู่เอเจนต์ที่สามารถทำงานต่อเนื่องได้ การเปลี่ยนแปลงนี้จะชัดเจนยิ่งขึ้น เอเจนต์ต้องเรียกใช้โมเดล เบราว์เซอร์ ฐานข้อมูล และซอฟต์แวร์ภายนอกอย่างต่อเนื่อง งานหนึ่งอย่างอาจกระตุ้นการอนุมานหลายรอบ ความต้องการในการประมวลผลไม่เพียงขึ้นอยู่กับจำนวนผู้ใช้ แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าแต่ละผู้ใช้ต้องใช้ Token เท่าใดในการทำงานหนึ่งอย่างให้สำเร็จ

นี่คือความหมายของการเปิดตัว Muse ของ Meta ผลการดาวน์โหลดช่วงแรกของ Muse แสดงให้เห็นว่า Meta อาจใช้ความสามารถในการกระจายของ Facebook, Instagram และ WhatsApp เพื่อสร้างประตูสู่ผู้บริโภค AI อย่างรวดเร็ว แต่ยอดดาวน์โหลดไม่เท่ากับรายได้ และไม่เท่ากับการรักษาผู้ใช้ระยะยาว สิ่งที่ Muse ต้องพิสูจน์ต่อไปคือผู้ใช้จะใช้งานต่อเนื่องหรือไม่ ยินดีจ่ายเงินหรือไม่ และต้นทุนการประมวลผลต่อผู้ใช้แต่ละรายต่ำกว่ารายได้จากการสมัครสมาชิกและรายได้เชิงพาณิชย์อื่นๆ หรือไม่

หาก Muse สามารถสร้างการใช้งานความถี่สูงได้ ความต้องการ GPU, CPU และความจุศูนย์ข้อมูลของ Meta จะยังคงเพิ่มขึ้น สิ่งนี้อธิบายว่าทำไม Meta จึงร่วมมือกับ AMD, Qualcomm และซัพพลายเออร์รายอื่นไปพร้อมกัน ไม่ใช่แค่ "ละทิ้ง NVIDIA" อย่างง่ายๆ แต่ต้องการสร้างระบบการจัดหาที่มีอำนาจต่อรองมากขึ้นระหว่าง GPU, CPU เซิร์ฟเวอร์, ชิปที่พัฒนาขึ้นเอง และอุปกรณ์เครือข่าย

AMD เป็นบริษัทที่มีระดับการเก็บเกี่ยวเชิงพาณิชย์สูงกว่าในตรรกะนี้ เมื่อเทียบกับแผนงานบางส่วนที่ Alibaba และ Qualcomm ประกาศ AMD มีรายได้จากศูนย์ข้อมูลรายไตรมาส 6,700 ล้านดอลลาร์แล้ว และได้ลงนามข้อตกลงการติดตั้งสูงสุด 6GW กับ Meta การเติบโตของทั้ง EPYC เซิร์ฟเวอร์ CPU และ Instinct GPU ยังทำให้ AMD สามารถรับรายได้สองประเภทจากระบบ AI ชุดเดียว ไม่ต้องพึ่งพาธุรกิจ CPU แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป

แต่หลังจากมูลค่าตลาดของ AMD ทะลุ 1 ล้านล้านดอลลาร์ ตลาดก็เรียกร้องจากบริษัทมากขึ้นอย่างชัดเจน ในอนาคตเพียงพิสูจน์ว่าผลิตภัณฑ์สามารถแข่งขันกับ NVIDIA ได้ก็ไม่เพียงพอ บริษัทยังต้องส่งมอบ MI450 และระบบ Helios ตามแผน ขยายระบบนิเวศซอฟต์แวร์ และเปลี่ยนข้อตกลงการติดตั้งขนาดใหญ่ให้เป็นรายได้ กำไร และกระแสเงินสดจริง

ตรรกะการลงทุนของ Alibaba แตกต่างออกไป ข้อได้เปรียบที่เป็นไปได้สูงสุดของ Alibaba ไม่ใช่การมีชิป AI เพียงตัวเดียว แต่คือการมีทั้งชิป, Alibaba Cloud, โมเดล Qwen, ลูกค้าองค์กร และสถานการณ์การใช้งานอย่าง Taobao, Tmall แม้ชิปที่พัฒนาขึ้นเองจะไม่จำหน่ายภายนอก หากสามารถลดต้นทุนการอนุมานของ Alibaba Cloud และเพิ่มความเสถียรของการจัดหา ก็อาจสร้างมูลค่าเชิงเศรษฐกิจได้

ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น การลงทุน AI ของ Alibaba ได้เริ่มสะท้อนในข้อมูลทางการเงินแล้ว รายได้คลาวด์คอมพิวติ้งในไตรมาสล่าสุดเติบโต 45% EBITA ปรับปรุงเติบโต 133% แสดงให้เห็นว่าความต้องการ AI ไม่เพียงขับเคลื่อนรายได้ แต่ยังไม่ขัดขวางการปรับปรุงอัตรากำไรของธุรกิจคลาวด์ในตอนนี้

แต่กลยุทธ์นี้ยังคงใช้เงินทุนเข้มข้นมาก รายจ่ายลงทุนของ Alibaba ในไตรมาสเดียวใกล้ 10,000 ล้านดอลลาร์ ความจุศูนย์ข้อมูล 20GW ในปี 2032 เป็นเพียงเป้าหมายระยะยาว ไม่ใช่ขนาดที่ดำเนินการอยู่จริงในปัจจุบัน ขนาดพารามิเตอร์ก็ไม่สามารถเทียบเท่ากับคุณภาพของโมเดลโดยตรง 5 ล้านล้านถึง 10 ล้านล้านพารามิเตอร์เป็นคำอธิบายแผนงานโมเดลในอนาคต ความสามารถสุดท้ายยังขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมโมเดล ข้อมูลฝึกอบรม ประสิทธิภาพการอนุมาน และวิธีการฝึกอบรมหลังการฝึก โมเดลที่ใหญ่ขึ้นยังหมายถึงต้นทุนการฝึกอบรมและการดำเนินการที่อาจสูงขึ้น

Qualcomm และ Lumentum เป็นตัวแทนของอีกสายย่อยหนึ่ง: การเชื่อมต่อระหว่างชิปประมวลผลกำลังขยายจากการเชื่อมต่อไฟฟ้าไปสู่การเชื่อมต่อแบบออปติคัล เมื่อแร็ค AI และคลัสเตอร์เดี่ยวมีตัวเร่งความเร็วมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าข้อมูลสามารถเคลื่อนที่ระหว่างชิปด้วยความหน่วงต่ำและแบนด์วิดท์สูงได้หรือไม่ จะส่งผลโดยตรงต่ออัตราการใช้งาน GPU โซลูชันการเชื่อมต่อระหว่างชิปแบบออปติคัลที่ Qualcomm, Lumentum และ Corning นำเสนอ แสดงให้เห็นว่าขอบเขตการใช้งานของการสื่อสารแบบออปติคัลอาจขยายจากระหว่างศูนย์ข้อมูลและระหว่างแร็ค ไปสู่ภายในแร็คหรือแม้กระทั่งใกล้ชิป

สิ่งนี้อาจขยายพื้นที่ตลาดระยะยาวของ Lumentum, Corning และบริษัทอุปกรณ์ออปติคัลอื่นๆ แต่ในปัจจุบันยังควรระมัดระวัง การสาธิตเทคโนโลยีพิสูจน์ความเป็นไปได้ ไม่ใช่คำสั่งซื้อจากลูกค้า; เป้าหมายแบนด์วิดท์พิสูจน์ศักยภาพการออกแบบ ไม่ใช่รายได้ที่เกิดขึ้นจริงแล้ว กำหนดเวลาการ商业化ของ CPU ศูนย์ข้อมูล Qualcomm ก็主要集中在ปีต่อๆ ไป ในตอนนี้ยังไม่สามารถนำตลาดใหม่ทั้งหมดนอกเหนือจากชิปมือถือมานับรวมในผลการดำเนินงานได้โดยตรง

ดังนั้น แกนหลักของตลาดรอบนี้คือมูลค่าของโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังขยายตัว NVIDIA ยังคงมีระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่成熟 ความสามารถของระบบ และฐานลูกค้าที่มั่นคง การเติบโตของชิปที่พัฒนาขึ้นเองของ Alibaba, ตัวเร่งความเร็ว AMD และผลิตภัณฑ์ศูนย์ข้อมูล Qualcomm มีแนวโน้มที่จะขยายขนาดตลาดการประมวลผล AI ทั้งหมดก่อน และช่วยให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สร้างระบบซัพพลายเออร์หลายราย มากกว่าจะเป็นการทดแทนแบบ zero-sum ทันที

ต่อไปในการวิเคราะห์บริษัทเหล่านี้ จำเป็นต้องแบ่งข่าวออกเป็นสามระดับ:

ระดับ