AI เซมิคอนดักเตอร์ "พระเอกที่ซ่อนอยู่" คืออุปกรณ์ตรวจสอบ - ตลาดการเติบโตถัดไปที่ Advantest ของญี่ปุ่นถือครอง

เมื่อพูดถึงบริษัทที่เป็นสัญลักษณ์ของกระแส AI ที่เกิดขึ้นใหม่ นักลงทุนหลายคนอาจนึกถึง NVIDIA เป็นอันดับแรก

รอบๆ นั้นยังมี TSMC, SK hynix, Micron Technology, Broadcom และในด้านอุปกรณ์การผลิตเซมิคอนดักเตอร์ก็มีบริษัทอย่าง ASML และ Tokyo Electron

แต่เมื่อเราติดตามห่วงโซ่อุปทานของเซมิคอนดักเตอร์ AI ไปอีกขั้นหนึ่ง เราจะพบกระบวนการที่สำคัญอย่างยิ่งที่ยังไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในหมู่นักลงทุนทั่วไป

นั่นคือ "การทดสอบ"

เซมิคอนดักเตอร์ไม่สามารถกลายเป็นสินค้าได้เพียงแค่ผลิตขึ้นมา

มันทำงานตามการออกแบบหรือไม่ มีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นในระหว่างการคำนวณความเร็วสูงหรือไม่ ทำงานได้ปกติในช่วงแรงดันไฟฟ้าและอุณหภูมิที่คาดการณ์ไว้หรือไม่ สามารถกำจัดชิ้นส่วนที่มีข้อบกพร่องออกจากชิปที่ผลิตจำนวนมากได้อย่างแน่นอนหรือไม่

การตรวจสอบเหล่านี้จะต้องทำก่อนที่จะสามารถส่งชิป AI ที่มีราคาแพงไปยังลูกค้าได้

บทความจาก Aktiencheck ที่นำเสนอบทความจากสื่อการลงทุนของเยอรมัน DER AKTIONÄR ก็ได้กล่าวถึง "ส่วนที่ไม่โดดเด่นของห่วงโซ่อุปทาน AI" นี้

และมีเหตุผลที่ทำให้หัวข้อนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับนักลงทุนญี่ปุ่น

หนึ่งในบริษัทที่มีความโดดเด่นในตลาดอุปกรณ์ทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ระดับโลกคือ Advantest ของญี่ปุ่น

ยิ่งชิป AI มีราคาแพงขึ้นเท่าไร ต้นทุนในการ "ทิ้งหลังจากล้มเหลว" ก็ยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

เพื่อให้เข้าใจถึงความสำคัญของการทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ จำเป็นต้องพิจารณาว่าชิป AI ในปัจจุบันกำลังกลายเป็นสินค้าที่แตกต่างจากเซมิคอนดักเตอร์แบบเดิมอย่างมาก

ตัวเร่ง AI ล่าสุดไม่ใช่เซมิคอนดักเตอร์แผ่นเดียวที่เรียบง่าย

การจัดวาง HBM (หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง) รอบๆ GPU หรือโปรเซสเซอร์ AI เฉพาะทาง และการรวมเซมิคอนดักเตอร์หลายตัวเข้าด้วยกันเป็นระบบคำนวณขนาดใหญ่ด้วยเทคโนโลยีการบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงได้กลายเป็นโครงสร้างที่แพร่หลาย

นั่นหมายความว่าจำนวนชิ้นส่วนที่ติดตั้งในผลิตภัณฑ์หนึ่งชิ้นเพิ่มขึ้น จำนวนจุดเชื่อมต่อเพิ่มขึ้น การใช้พลังงานเพิ่มขึ้น และความเร็วของสัญญาณที่จัดการก็สูงขึ้นด้วย

แน่นอนว่ารายการที่ต้องตรวจสอบก็เพิ่มขึ้นด้วย

สิ่งที่สำคัญคือ ยิ่งผลิตภัณฑ์มีราคาแพงขึ้นเท่าไร การพบข้อบกพร่องหลังจากผลิตเสร็จแล้วจะทำให้เกิดการสูญเสียมากขึ้นเท่านั้น

ในกรณีของเซมิคอนดักเตอร์ราคาถูก อาจเพียงแค่ทิ้งชิ้นส่วนที่มีข้อบกพร่อง แต่ในแพ็คเกจสำหรับ AI ที่รวมชิปที่มีราคาแพงหลายตัวและ HBM เรื่องราวจะแตกต่างออกไป

หากมีปัญหาเพียงชิ้นเดียวในส่วนประกอบทั้งหมด ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปทั้งหมดอาจไม่สามารถใช้งานได้ ซึ่งอาจทำให้วัสดุที่มีมูลค่าหลายพันดอลลาร์หรือมากกว่านั้นสูญเปล่า

ดังนั้นผู้ผลิตจึงพยายามระบุ "ชิปที่ปกติ" ตั้งแต่ขั้นตอนการผลิตในระยะเริ่มต้น

ยิ่งเซมิคอนดักเตอร์ AI มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเท่าไร กระบวนการทดสอบก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นมากกว่าที่จะลดลง

ตัวเลขของ Advantest ที่แสดงถึงความต้องการ "การทดสอบ AI" ที่มีขนาดใหญ่

การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างนี้ถูกแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนในผลประกอบการของ Advantest

ยอดขายในไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2026 ซึ่งประกาศเมื่อวันที่ 29 กรกฎาคม 2026 หรือก็คือช่วงเดือนเมษายนถึงมิถุนายน 2026 อยู่ที่ 3,675 พันล้านเยน

เพิ่มขึ้น 39.3% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน

กำไรจากการดำเนินงานอยู่ที่ 1,900 พันล้านเยน เพิ่มขึ้น 53.3% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน

กำไรสุทธิอยู่ที่ 1,748 พันล้านเยน เพิ่มขึ้น 93.8% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน

ไม่ใช่เพียงแค่การฟื้นตัวของตลาดเซมิคอนดักเตอร์ทั่วไป แต่การขยายตัวของความต้องการเซมิคอนดักเตอร์ทดสอบประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI มีขนาดใหญ่มาก

บริษัทเองก็อธิบายว่าเซมิคอนดักเตอร์ HPC ที่เกี่ยวข้องกับ AI และหน่วยความจำประสิทธิภาพสูงสำหรับศูนย์ข้อมูลกำลังขับเคลื่อนตลาดเซมิคอนดักเตอร์ และการเพิ่มขึ้นของปริมาณการผลิตและความซับซ้อนของอุปกรณ์ทำให้การลงทุนในเครื่องทดสอบมีความคึกคัก

นอกจากนี้บริษัทได้ปรับเพิ่มการคาดการณ์ผลประกอบการสำหรับปีงบประมาณสิ้นสุดเดือนมีนาคม 2027 อย่างมาก

การคาดการณ์ยอดขายอยู่ที่ 1.714 ล้านล้านเยน

คาดว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณ 52% เมื่อเทียบกับปีก่อน

การคาดการณ์กำไรจากการดำเนินงานก็ถูกปรับเพิ่มขึ้นเป็น 8,460 พันล้านเยน โดยคาดว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณ 70% เมื่อเทียบกับปีก่อน

แม้ว่าจะมีบริษัทที่ใช้คำว่า AI อยู่ทั่วโลก แต่ก็มีไม่มากที่สะท้อนให้เห็นในผลกำไรอย่างชัดเจนเช่นนี้

นี่คือเหตุผลที่ทำให้ Advantest ในปัจจุบันไม่สามารถถูกจัดเป็นเพียง "หุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI" ได้ง่ายๆ

คู่แข่ง Teradyne ก็ทำสถิติสูงสุดในอดีตเช่นกัน ซึ่งหมายความว่าตลาดเองก็กำลังขยายตัว

สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่ Advantest เท่านั้นที่มีผลประกอบการดี

บริษัทคู่แข่งรายใหญ่ที่สุดอย่าง Teradyne ของสหรัฐฯ ก็ทำสถิติสูงสุดในไตรมาสที่สองของปี 2026

ยอดขายอยู่ที่ 1.329 พันล้านดอลลาร์

เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าจาก 652 ล้านดอลลาร์ในช่วงเดียวกันของปีก่อน

ในจำนวนนี้เพียงแค่แผนกทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ก็มีมูลค่า 1.122 พันล้านดอลลาร์

บริษัทอธิบายว่าความต้องการที่เกี่ยวข้องกับ AI ยังคงแข็งแกร่งไม่เพียงแค่ในด้านเซมิคอนดักเตอร์สำหรับการคำนวณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงในด้านหน่วยความจำด้วย

ความต้องการทดสอบสำหรับ HBM และ DRAM มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษ โดยยอดขายจากการทดสอบหน่วยความจำเกิน 200 ล้านดอลลาร์ต่อไตรมาสเป็นเวลา 3 ไตรมาสติดต่อกัน

ดังนั้นจึงไม่ใช่เพียงแค่ "Advantest ที่เติบโตขึ้นเพราะแย่งชิงส่วนแบ่งจาก Teradyne"

ในขั้นตอนนี้ การเติบโตของตลาดเซมิคอนดักเตอร์ AI ทำให้ตลาดทดสอบเองก็ขยายตัวขึ้นอย่างมาก

การลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI ยังคงดำเนินต่อไป และหากมีการเพิ่มขึ้นของ GPU, ASIC ที่กำหนดเอง, HBM, เซมิคอนดักเตอร์เครือข่าย, และอุปกรณ์สื่อสารด้วยแสง ทั้งหมดนี้จะต้องมีการรับประกันคุณภาพ

การเพิ่มขึ้นของยอดขายของ NVIDIA ไม่ได้เป็นเพียงผลประโยชน์ของผู้ผลิต GPU เท่านั้น

การผลิตของ TSMC เพิ่มขึ้น

การผลิตของผู้ผลิต HBM เพิ่มขึ้น

ความต้องการบรรจุภัณฑ์เพิ่มขึ้น

และในที่สุด จำนวนเซมิคอนดักเตอร์ที่ต้องทดสอบก็เพิ่มขึ้น

บริษัททดสอบเซมิคอนดักเตอร์กำลังเข้าใกล้ตำแหน่งที่สามารถเก็บ "ค่าผ่านทาง" ของการลงทุนในอุปกรณ์ AI

จากมุมมองของญี่ปุ่น ห่วงโซ่อุปทานที่น่าสนใจยิ่งขึ้นกำลังปรากฏขึ้น

สิ่งที่สำคัญสำหรับนักลงทุนญี่ปุ่นคือหัวข้อการทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ไม่ได้จบลงที่ Advantest เพียงบริษัทเดียว

ในกระบวนการทดสอบ จำเป็นต้องมีอุปกรณ์รอบข้างจำนวนมาก เช่น การ์ดโพรบและซ็อกเก็ตทดสอบสำหรับเชื่อมต่อเซมิคอนดักเตอร์กับอุปกรณ์ทดสอบ, โปรบสำหรับการจัดตำแหน่งเวเฟอร์อย่างแม่นยำ, และอุปกรณ์ควบคุมอุณหภูมิ

กล่าวคือ ยิ่งเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI มีความซับซ้อนมากขึ้นเท่าไร ผลประโยชน์ก็ยิ่งแพร่กระจายไปยังอุปกรณ์และชิ้นส่วนรอบข้างมากขึ้นเท่านั้น

ในเดือนมิถุนายน 2026 Teradyne ได้ประกาศโซลูชันการทดสอบอุปกรณ์แบบบูรณาการสำหรับ AI และศูนย์ข้อมูลร่วมกับ Tokyo Electron

แม้จะเป็นบริษัทคู่แข่งกัน แต่บริษัทญี่ปุ่นก็ปรากฏตัวในระบบนิเวศรอบๆ ผลิตภัณฑ์เหล่านั้น

นี่คือคุณลักษณะของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในปัจจุบัน

ไม่ใช่อุตสาหกรรมที่แบ่งแยกตามสัญชาติอย่างชัดเจน

บริษัทสหรัฐฯ ออกแบบ บริษัทไต้หวันผลิต ตรวจสอบด้วยอุปกรณ์ของบริษัทญี่ปุ่นหรือสหรัฐฯ และรวมกับหน่วยความจำของบริษัทเกาหลี จากนั้นส่งออกไปยังศูนย์ข้อมูลทั่วโลก

ในกระบวนการนี้ บริษัทญี่ปุ่นอาจไม่โดดเด่นในชื่อแบรนด์ของผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป แต่พวกเขามีตำแหน่งที่จำเป็นในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์หลายแห่ง

นี่คือเหตุผลที่บริษัทญี่ปุ่นยังคงแข็งแกร่งในด้านวัสดุเซมิคอนดักเตอร์, อุปกรณ์การผลิต, อุปกรณ์การทดสอบ, และชิ้นส่วนที่มีความแม่นยำ

เหตุผลที่นักลงทุนที่มองหา "NVIDIA ถัดไป" หันไปหาการทดสอบอุปกรณ์

ในช่วงเริ่มต้นของตลาด AI เงินทุนของนักลงทุนมักจะมุ่งไปที่ NVIDIA ก่อน

หลังจากนั้น ขยายไปยังบริษัทที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำ เช่น SK hynix และ Micron โดยมีความต้องการ HBM เป็นพื้นฐาน

จากนั้นธีมการลงทุนก็ขยายไปยังอุปกรณ์ไฟฟ้า, การระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูล, การสื่อสารด้วยแสง, และอุปกรณ์เครือข่าย

นี่เป็นการเคลื่อนไหวที่พบบ่อยในตลาดหุ้น

เมื่อเกิดนวัตกรรมทางเทคโนโลยีครั้งใหญ่ บริษัทที่เป็นตัวหลักที่เข้าใจง่ายจะถูกซื้อก่อน จากนั้นเงินทุนจะมุ่งไปที่ "สิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการเติบโตของบริษัทหลัก"

การทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ก็เป็นหนึ่งในนั้น

สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับตลาดการทดสอบคือ ความซับซ้อนของชิป AI อาจนำไปสู่การขยายตัวของตลาดโดยตรง

ไม่ใช่แค่จำนวนการผลิตชิปที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น

เวลาที่ใช้ในการตรวจสอบชิปหนึ่งชิ้นเพิ่มขึ้น

รายการตรวจสอบเพิ่มขึ้น

จำนวนครั้งที่ทำการทดสอบทั้งในระหว่างการผลิตและหลังจากเสร็จสิ้นก็เพิ่มขึ้น

ยิ่งไปกว่านั้น เซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI มีราคาแพงมาก

หากชิปที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงพอหรือมีโอกาสเสียหายถูกนำไปใช้ในศูนย์ข้อมูล จะเกิดค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนและการสูญเสียจากการหยุดทำงานของเซิร์ฟเวอร์

ผลลัพธ์คือ จำนวนเงินที่สามารถจ่ายเพื่อการรับประกันคุณภาพก็เพิ่มขึ้น

ไม่ใช่แค่ "จำนวนเซมิคอนดักเตอร์ × ราคาทดสอบ" แต่ "ปริมาณการทดสอบต่อเซมิคอนดักเตอร์หนึ่งชิ้น" ที่เพิ่มขึ้นคือจุดสำคัญของตลาดนี้

ใน SNS มีกลุ่มที่มองในแง่ดีและกลุ่มที่ระมัดระวังแบ่งออกเป็นสองฝ่าย##HTML_TAG_