อากาศในปี 1998 กลับมาแล้วหรือ? อ่านตลาด AI จาก "ตลาดสินเชื่อ"

1) "ความร้อนแรงของ AI" คือการกลับมาของยุคดอทคอม? จุดที่ "คล้ายกัน"

เมื่อมองดูตลาด AI หลายคนจะนึกถึงช่วงปี 1999-2000 ของยุคดอทคอม การวิเคราะห์ของ WSJ (ที่ Seeking Alpha นำเสนอ) ยังชี้ให้เห็นถึง "ความร้อนแรง" ที่คล้ายคลึงกับช่วงนั้น ตัวอย่างที่เป็นสัญลักษณ์คือเรื่องของ Cisco ซึ่งเป็นผู้นำในยุคดอทคอม ที่ "กลับมาถึงระดับสูงสุดอีกครั้ง" ในเดือนมีนาคม 2000 ที่นี่ไม่ได้ต้องการบอกว่า Cisco เป็นบริษัทที่ไม่ดี แต่เป็นบทเรียนของตลาดที่ว่าแม้แต่บริษัทที่ดี หุ้นก็สามารถแยกออกจากความเป็นจริงได้ Motley Fool Community

ตัวชี้วัดที่แสดงถึงการประเมินมูลค่าสูงเกินไปก็ช่วยเสริมความเชื่อมโยง เช่น CAPE (Shiller P/E) อยู่ในระดับ 40 ซึ่งสูงในประวัติศาสตร์ (ทำให้นึกถึงยุคดอทคอมได้ง่าย) Multpl

นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลง "เปลือกโลก" ของการลงทุนก็คล้ายกัน ในยุคดอทคอม การลงทุนเกินจริงในโครงสร้างพื้นฐานการสื่อสาร (ไฟเบอร์ออปติก) เป็นที่พูดถึง ในการวิเคราะห์ของ WSJ มีการย้อนกลับไปดูว่าในตอนนั้นมีการลงทุน "มากกว่า 100 พันล้านดอลลาร์" ในเครือข่ายการสื่อสารใหม่ และมีส่วนที่ "หลับ" ไปเกือบสิบปีเพราะความต้องการไม่เพียงพอ และตอนนี้ บทบาทนั้นถูกแทนที่ด้วยศูนย์ข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณ (GPU/เซิร์ฟเวอร์) ซึ่งมีการลงทุนในระดับ "ล้านล้าน" และนักเศรษฐศาสตร์พูดถึงการมีส่วนร่วมในการเติบโตของ GDP Motley Fool Community

2) แต่ "ครั้งนี้ต่างออกไป" ก็เป็นความจริง ความบิดเบือนที่ใหญ่ที่สุดคือ "มีผลกำไร"

นี่คือเหตุผลที่ไม่สามารถสรุปตลาด AI ในปี 2025 ว่าเป็น "ดอทคอม 2.0" ได้ง่ายๆ ประธานเฟด พาวเวลล์ ได้ชี้ชัดในงานแถลงข่าวว่า "ต่างจากตอนนั้น" โดยไม่ระบุชื่อบริษัท บริษัทที่นำการลงทุน AI มี "รายได้" "โมเดลธุรกิจ" และ "กำไร" Multpl

คำพูดนี้แพร่กระจายได้ง่ายในโซเชียลมีเดีย เพราะเนื้อหาตรงกับ "จิตวิทยาตลาด" อย่างตรงจุด บน LinkedIn ก็มีการอ้างอิงถึงคำพูดของพาวเวลล์นี้ โดยบอกว่า "การใช้จ่าย AI ไม่เหมือนการเก็งกำไรในยุคดอทคอม" LinkedIn

กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ไม่ได้อยู่ในช่วงที่ถูกซื้อเพียงเพราะ "เรื่องราว" แต่บริษัทใหญ่ๆ มีความสามารถในการสร้างเงินสด เพียงแค่จุดนี้ก็ทำให้พื้นฐานต่างจากช่วงที่มีสตาร์ทอัพมากมายในปี 1999

3) แต่เหตุผลที่ความกังวลยังไม่หายไป: ความบิดเบือน① "การขยายตัวที่นำโดยอุปทาน"

ในทางกลับกัน ความกังวลเรื่องฟองสบู่ยังไม่หายไป ตัวอย่างเช่น นักลงทุนไมเคิล บาร์รี กล่าวว่า "ไม่สามารถทำนายได้ว่า AI ฟองสบู่จะแตกเมื่อไหร่" แต่แสดงความกังวลว่าการสร้างศูนย์ข้อมูลและการสั่งซื้อ GPU กำลังสะสมเป็น "ความร้อนแรงจากฝั่งอุปทาน" ไม่ใช่ "ความต้องการ" Business Insider

สิ่งที่น่ากลัวคือ "การลงทุนที่เพิ่มขึ้น = ความต้องการที่แข็งแกร่ง" เป็นภาพลวงตา การก่อสร้างดำเนินไป อุปกรณ์ถูกติดตั้ง ซัพพลายเชนเจริญเติบโต ถ้าดูแค่ตัวเลขก็ดูเหมือนเศรษฐกิจดี แต่หาก ไม่มีคำตอบว่า "ใคร" จะ "จ่ายเท่าไหร่" การลงทุนในอุปกรณ์อาจกลายเป็น "การกินล่วงหน้า"

4) ความบิดเบือน② "ตลาดเครดิต" กลับมาเป็นตัวเอก

อีกหนึ่ง "ความบิดเบือน" ในครั้งนี้คือ อุณหภูมิของตลาดพันธบัตรและเครดิต มีแนวโน้มที่จะมีผลต่อความยั่งยืนของการลงทุน AI มากกว่าหุ้น

เมื่อการลงทุน AI ขยายตัว ความต้องการเงินทุนก็เพิ่มขึ้น บริษัทที่สามารถจัดการด้วยเงินสดจะมีความแข็งแกร่ง แต่หากพึ่งพาเงินทุนภายนอกมากขึ้น มุมมองของตลาดก็จะเปลี่ยนไป ในความเป็นจริง Greg Jensen จาก Bridgewater เตือนว่าการที่บริษัทยักษ์ใหญ่พึ่งพา "ทุนภายนอก" ในการขยาย AI เป็นเรื่องที่อันตราย (โดย UBS ระบุว่าการระดมทุนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปี 2024 ถึง 2025) Reuters

นอกจากนี้ Mark Marek จาก Siebert CIO กล่าวว่า "คำมั่นสัญญามูลค่าล้านล้านดอลลาร์ของ AI" กำลังเผชิญกับ "คณิตศาสตร์ที่ไม่สะดวกของหนี้สินและ CAPEX (การลงทุนในอุปกรณ์)" และกล่าวว่า เรากำลังกลับไปสู่ยุคที่งบดุลมีความสำคัญมากกว่าเรื่องราว blog.siebert.com

"หุ้นสามารถซื้อความฝันได้ แต่พันธบัตรต้องการดอกเบี้ยและเงินต้นคืน" ด้วยโครงสร้างนี้ ยิ่งมุมมองของเครดิตเข้มงวดมากเท่าไหร่ การลงทุน AI ก็จะถูกผูกมัดด้วย "ราคาของเงินทุน" มากขึ้นเท่านั้น

เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง ในการวิเคราะห์ของ VC มีการจัดเรียงว่าการออกพันธบัตรของ hyperscalers ในปี 2025 เพิ่มขึ้นอย่างมาก (หมายเหตุ: นี่ไม่ใช่ข้อมูลหลัก แต่ควรอ่านเป็นการรวบรวมและตีความข้อมูลที่เปิดเผย) Tomasz Tunguz

5) ความบิดเบือน③ "การเก็งกำไรของบุคคล" กลับมาอีกครั้ง

หนึ่งใน "เชื้อเพลิงที่ผลักดันความร้อนแรง" ของยุคดอทคอมคือการเก็งกำไรของบุคคล ในโพสต์ที่อ้างอิงการวิเคราะห์ของ WSJ ในชุมชนนักลงทุน มีการกล่าวถึงปรากฏการณ์ที่ "บุคคลควบคุมการซื้อขายและเดิมพันในหุ้นขนาดเล็กที่ขาดทุน" ที่กลับมาเด่นอีกครั้ง Motley Fool Community

สิ่งที่น่าสนใจคือความแตกต่างของดัชนีหุ้นขนาดเล็ก เช่น S&P SmallCap 600 มีข้อกำหนดด้านรายได้ (เช่น "กำไรในไตรมาสล่าสุดและรวม 4 ไตรมาสล่าสุด") ในการรวมอยู่ในดัชนี ในขณะที่กลุ่มหุ้นขนาดเล็กที่กว้างกว่านั้นมีบริษัทที่ขาดทุนมากกว่า Schwab Brokerage

กล่าวคือ เมื่อมีแนวโน้มที่เงินทุนจะไหลเข้าสู่หุ้นที่ "ไม่มีกำไรแต่มีความฝัน" ตลาดจะยิ่งไม่เสถียรมากขึ้น

6) ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย: แบ่งออกเป็น "ครั้งนี้ต่างออกไป" vs "คัดลอกและวาง"

สิ่งที่น่าสนใจในครั้งนี้คือปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดียที่แบ่งออกอย่างชัดเจน (ด้านล่างคือตัวอย่างบางส่วนของโพสต์)

• กลุ่ม "ครั้งนี้ต่างออกไป"
  มีโพสต์มากมายที่อ้างถึงคำพูดของพาวเวลล์เกี่ยวกับ "มีผลกำไร" และ "มีโมเดลธุรกิจ" และมองว่าการลงทุน AI เป็น "การลงทุนในอุปกรณ์ของเศรษฐกิจจริง" LinkedIn

• กลุ่ม "ประวัติศาสตร์ซ้ำรอย"
  ในความคิดเห็นหนึ่งบน LinkedIn มีการเปรียบเทียบบรรยากาศ "ไม่สนใจการประเมินมูลค่า" ในปี 2000 กับความร้อนแรงของ AI ในปี 2025 และกล่าวว่า "History isn’t repeating. It’s copy-pasting." (ประวัติศาสตร์ไม่ได้ซ้ำรอย แต่คัดลอกและวาง) คำพูดที่แรงจะถูกแชร์ได้ง่ายในโซเชียลมีเดีย LinkedIn

• กลุ่ม "AI เป็นของจริง ตลาดเป็นสิ่งที่แยกต่างหาก" (กลาง)
  เช่นเดียวกับบาร์รีที่กล่าวว่า "ไม่สามารถอ่านช่วงเวลาของการล่มสลายได้" แต่มีเสียงเตือนเกี่ยวกับการขยายตัวที่นำโดยอุปทาน (การ "สะสม" ของศูนย์ข้อมูลและ GPU) Business Insider

• ใน SNS แบบชุมชน "ประเด็นเฉพาะ" ถูกขุดลึก
  ในชุมชนนักลงทุน การสนทนามักจะเน้นไปที่ (1) การประเมินมูลค่า, (2) การลงทุนเกินในโครงสร้างพื้นฐาน, (3) การเก็งกำไรของบุคคล, (4) กลไกของการล่มสลายเมื่อเกิดการหดตัวของเครดิต (เช่น การเรียกมาร์จิ้น) Motley Fool Community

7) บทสรุป: AI อาจ "ชนะ" แต่ตลาดอาจไม่ "ชนะ"

บทเรียนจากยุคดอทคอมเรียบง่าย แม้ว่าเทคโนโลยีจะชนะ แต่ราคาที่นักลงทุนซื้ออาจไม่ถูกช่วยเหลือ
และ "ความบิดเบือน" ของตลาด AI อยู่ที่นั่น

• ครั้งนี้บริษัทใหญ่มีผลกำไร (