ความสัมพันธ์แบบ ‘frenemy’ ระหว่าง Nvidia, OpenAI และ Oracle

 (philippeoger.com)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2025-12-10 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • ผลประกอบการไตรมาส 3 ปีงบประมาณ 2026 ของ Nvidia แม้จะทำรายได้ 62 พันล้านดอลลาร์ได้ดี แต่มีสัญญาณกังวลจาก กระแสเงินสด สต็อกสินค้า และลูกหนี้การค้า
  • เมื่อเปรียบเทียบ กำไรสุทธิ 31.9 พันล้านดอลลาร์ กับ กระแสเงินสดจากการดำเนินงาน 23.8 พันล้านดอลลาร์ มีความต่างถึง 8 พันล้านดอลลาร์ และ สต็อกสินค้าอยู่ที่ 198 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า
  • โครงสร้างการเงินหมุนเวียนระหว่าง OpenAI, Oracle และ Nvidia กลายเป็นจุดสนใจในข้อหาว่าเป็น round-tripping และ Michael Burry ได้ออกมาเตือนเรื่องนี้อย่างเปิดเผย
  • OpenAI กำลังลดการพึ่งพา Nvidia โดยดำเนินมาตรการทั้งการซื้อโดยตรงจาก Samsung และ SK hynix, ร่วมมือกับ Broadcom, และรับนักพัฒนาฮาร์ดแวร์รายสำคัญ
  • Oracle มองหาหนทางหลีกเลี่ยงการขาดแคลน HBM และลดการพึ่งพา Nvidia ผ่าน ความเป็นไปได้ในการเข้าซื้อ Groq ขณะโครงสร้างการแข่งขันในตลาดฮาร์ดแวร์ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ผลกำไรและความเสี่ยงของ Nvidia: ความไม่มั่นคงภายใต้ความสำเร็จ

  • ภาค Data Center ของ Nvidia ยังคงเป็นศูนย์กลางของบริษัทในยุค AI โดยคิดเป็นรายได้ราว 90% ของทั้งหมด
    • รายได้อยู่ที่ 62 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 62% จากปีก่อน
  • อย่างไรก็ตามพบ สัญญาณเตือน 3 อย่าง ในด้าน กระแสเงินสด สต็อกสินค้า และลูกหนี้การค้า
    • กำไรสุทธิ 31.9 พันล้านดอลลาร์ เทียบกับ กระแสเงินสดจากการดำเนินงาน 23.8 พันล้านดอลลาร์ ทำให้เกิดส่วนต่างถึง 8 พันล้านดอลลาร์
    • สต็อกสินค้าปัจจุบันอยู่ที่ 198 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า และระดับนี้เท่ากับสต็อกราว 120 วัน
    • ระยะเวลาการรับชำระลูกหนี้ (DSO) เพิ่มเป็น 53 วัน สะท้อนถึงความเป็นไปได้ที่จะให้เครดิตระยะยาวกับลูกค้าหลัก
  • บริษัทกำลังสะสมสต็อกในปริมาณสูงล่วงหน้าก่อนการเปิดตัว สถาปัตยกรรม Blackwell

ข้อถกเถียงเรื่องการเงินหมุนเวียน

  • ข้อกล่าวหาที่ Michael Burry เสนอเรื่อง Circular Financing ในฐานะ round-tripping ได้รับความสนใจจากตลาด
    • ขั้นที่ 1: Nvidia สัญญาจะลงทุนมากกว่าหลายพันล้านดอลลาร์ให้กับ OpenAI (เป็นหนึ่งส่วนของแผนลงทุนรวม 100 พันล้านดอลลาร์)
    • ขั้นที่ 2: OpenAI ทำสัญญาคลาวด์กับ Oracle มูลค่า 300 พันล้านดอลลาร์ ภายใต้โครงการ Project Stargate
    • ขั้นที่ 3: Oracle สั่งซื้อ GPU Nvidia GB200 มูลค่า 40 พันล้านดอลลาร์ เพื่อรองรับสัญญาดังกล่าว
  • โครงสร้างนี้ถูกมองว่าอาจเป็น โครงสร้างที่ทำรายได้หมุนเวียน และมีการรายงานข่าวว่าหน่วยงานกระทรวงยุติธรรมสหรัฐอาจมีการสอบสวน
  • มีการตั้งข้อสังเกตว่าหากการลงทุนของ Nvidia หยุดลง ความต่อเนื่องของความสัมพันธ์ทางธุรกิจกับ OpenAI และ Oracle จะไม่ชัดเจน

ความพยายามของ OpenAI ในการลดการพึ่งพา Nvidia

  • ในขณะเดียวกัน OpenAI สร้างโครงสร้างพื้นฐาน 10GW สำหรับการฝึก GPT-6 โดยยังใช้ GPU ของ Nvidia แต่ก็พยายามสร้าง ระบบนิเวศฮาร์ดแวร์ของตนเอง ควบคู่กันไป
  • โดยผ่านการซื้อ HBM wafer โดยตรงจาก Samsung และ SK hynix, ร่วมมือกับ Broadcom, และการรับ Richard Ho อดีตผู้นำทีม TPU ของ Google มาเป็นกำลังเสริม รวมถึงรับวิศวกรฮาร์ดแวร์จาก Apple ราว 40 คน
  • ดูเหมือนว่า OpenAI มุ่งลดต้นทุนการ inference ด้วยการพัฒนา ชิปของบริษัทเอง (คล้ายกับ Edge TPU)
  • รายงานระบุว่า แผนลงทุน 100 พันล้านดอลลาร์ ของ Nvidia ยังคงไม่เป็นที่ยืนยันอย่างเป็นทางการ

ความเป็นไปได้ที่ Oracle จะเข้าซื้อ Groq

  • ประเด็นสำคัญที่ก่อตัวขึ้นคือการลดต้นทุนการ inference
  • Groq ใช้สถาปัตยกรรมแบบ SRAM ซึ่งหลีกเลี่ยงการขาดแคลน HBM ได้ และอ้างว่ามีประสิทธิภาพการ inference ที่เร็วขึ้นและต้นทุนต่ำกว่า Nvidia
  • ส่วนต่างกำไรจากการให้เช่า GPU ของ Oracle จาก Nvidia อยู่ที่ราว 14% ต่ำ จึงต้องการเพิ่มความสามารถทำกำไรผ่านการควบคุม ชิปของตนเอง
  • มูลค่าบริษัท Groq ประมาณ 6.9 พันล้านดอลลาร์ (ตามข้อมูลเดือนกันยายน 2025) จึงเป็นขนาดที่ Oracle เข้าซื้อได้
  • หากเกิดการเข้าซื้อ จะช่วยลดความเสี่ยงห่วงโซ่อุปทาน และเสริมการสนับสนุน OpenAI
  • อย่างไรก็ตาม ว่าประเด็นที่ Nvidia จะยอมให้เกิดการเข้าซื้อหรือไม่ จะเป็นสัญญาณสำคัญในการยืนยันสาระแท้ของข้อกล่าวหาโครงสร้างเงินทุนหมุนเวียน

สรุปและมุมมองตลาด

  • ใกล้เข้าสู่ปี 2026 ความสัมพันธ์ระหว่าง Nvidia, OpenAI และ Oracle เข้าสู่สภาวะตึงเครียดที่ผสาน ความร่วมมือและการแข่งขัน
  • ความไม่แน่นอนจาก การขาดแคลน HBM, การพัฒนาชิปเอง และความเป็นไปได้ของ ข้อตกลงผูกขาด กำลังรุนแรงขึ้น
  • มีรายงานว่า Michael Burry ถือสถานะ short-sell ทั้งระบบโครงสร้างนี้
  • การแข่งขันและการปรับโฉมตลาด AI hardware จะกลายเป็นจุดสนใจหลักในอีกหลายไตรมาสข้างหน้า
  • ขณะเดียวกัน Google ได้ทำสัญญาจัดหาวาฟเฟอร์หน่วยความจำกับ Samsung สำหรับปี 2026 เพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์นี้

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-12-10
ความเห็นจาก Hacker News
  • สถาปัตยกรรมแบบใช้ SRAM ของ Groq อาจไม่เจอคอขวดด้านซัพพลายเชนแบบ HBM
    แต่เพราะ ข้อจำกัดด้านความจุ ของ SRAM สุดท้ายก็ยังต้องเสริมด้วยหน่วยความจำภายนอกอย่าง DRAM, LPDDR หรือ GDDR
    การที่ Groq เลือกแนวทาง SRAM ล้วนเป็นเรื่องน่าสนใจ แต่ถ้าต้นทุนฝั่งเงินลงทุนสูงกว่า DRAM มาก ก็ไม่น่าใช่ทางเลือกที่ทดแทนกันได้แบบง่ายๆ
    • เพราะข้อจำกัดเรื่อง การเพิ่มความหนาแน่นของ SRAM ปรากฏชัดแล้ว ความก้าวหน้าของกระบวนการผลิตในอนาคตจึงน่าจะเปลี่ยนอะไรได้ไม่มาก
      ในระยะยาว DRAM กับลอจิกอาจพัฒนาต่อไปเรื่อยๆ แต่ SRAM มีโอกาสสูงที่จะคงอยู่ใกล้ระดับเดิม
    • สับสนว่า Groq กับ Grok เป็นบริษัทเดียวกันหรือเปล่า
  • ยังไม่ค่อยเข้าใจคำวิจารณ์เรื่อง 'การระดมทุนแบบวนลูป (circular funding)'
    ถ้าลงทุน 2 หมื่นล้านแล้วได้เงินกลับมา 2 หมื่นล้าน กำไรก็ยังเท่าเดิม
    Michael Burry ดูจะสงสัยเรื่องความสามารถในการทำกำไรจริงของการเติบโตสาย AI มากกว่า ไม่ได้มองว่าโครงสร้างแบบวนลูปเป็นปัญหาในตัวมันเอง
    • ประเด็นคือราคาหุ้นเคลื่อนไหวตาม อัตราการเติบโตของรายได้
      การลงทุนแบบวนลูปสามารถปั่น ฟองสบู่ ได้ด้วยการทำให้รายได้ดูพองขึ้นทั้งที่ไม่ได้สร้างมูลค่าจริง
      เช่น บริษัทอย่าง PagerDuty ที่กำไรดีแต่รายได้โตช้าอาจถูกประเมินมูลค่าต่ำ ขณะที่กรณีตรงข้ามกลับถูกประเมินมูลค่าสูงเกินจริง
    • ประเด็นของ Burry คือ Nvidia เอาเงินไปให้บริษัทที่ตัวเองลงทุน แล้วให้บริษัทนั้นเอาเงินไปซื้อชิปของตัวเอง ทำให้ พองรายได้ขึ้นแบบเทียม
      เพราะเงินลงทุนไม่ได้ถูกบันทึกเป็นต้นทุน จึงดูเผินๆ เหมือนรายได้เพิ่มขึ้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย
    • ในความเป็นจริงมันไม่ใช่โครงสร้างที่มีเงิน 4 หมื่นล้านไหลไปทางหนึ่ง แล้วอีกฝั่ง 3 แสนล้านไหลกลับมาแบบหักล้างกันง่ายๆ
      Nvidia รับหุ้นของลูกค้า แล้วพูดทำนองว่า “ถ้าไม่มีเงินสด ก็จ่ายเป็น หุ้นแทนการซื้อชิปของเรา”
      คล้ายกับกลโกงเครื่องขุดบิตคอยน์ในอดีต ที่แทนที่จะขายอุปกรณ์ ก็เอาไปเดินระบบเอง
    • อุตสาหกรรมอื่นก็มีกรณีแบบนี้เหมือนกัน
      ตัวอย่างเช่นทีมกีฬาให้สัญญางานกับพาร์ตเนอร์ แต่ในเวลาเดียวกันก็เรียกร้องให้ซื้อโฆษณาหรือห้องสวีต ทำให้ แทบไม่เหลือกำไรจริง
    • แค่ลงทุน 2 หมื่นล้านแล้วได้เงินกลับมา 2 หมื่นล้านไม่ใช่ปัญหา
      แต่โครงสร้างแบบนี้อาจ ปั่น valuation ของ Nvidia ให้สูงเกินจริง ได้
      Cisco ก็เคยทำอะไรคล้ายๆ กันในยุคดอทคอมบูม และถ้า OpenAI พังลงมาก็มีความเสี่ยงแบบเดียวกัน
      สุดท้ายแล้วนี่คือ การเดิมพันความเสี่ยงสูง
  • สำนวนของบทความแปลกๆ
    มีทั้ง คำแรกของแต่ละย่อหน้าที่ทำเป็นตัวหนา, มีมอย่าง “It’s not just X; it’s Y” และสำนวนแบบ “My personal read?”
    มีร่องรอยเหมือน AI เขียน แต่ก็มีทั้งคำพิมพ์ผิดและประโยคที่ฟังดูแปลก
    ข้อสรุปอาจถูกก็ได้ แต่ลำดับเหตุผลไม่ค่อยสม่ำเสมอ
    ถึงอย่างนั้นก็ชอบที่ผู้เขียนเปิดเผยตรงๆ ว่าใช้เครื่องมือ AI อย่าง Gemini
    สรุปให้เกรดรวม: D+
    • บางประโยคก็เรียบร้อยดี แต่ประโยคอย่าง “they are squeezing each other balls” ดูยังไงก็ไม่น่าใช่สิ่งที่ LLM เขียน
      น่าจะเป็นการเอา LLM มาช่วยเกลาแค่บางส่วน
    • มันก็น่าขันดีที่ไม่วิจารณ์ตรรกะของบทความ แต่กลับ โจมตีแค่สไตล์การเขียน
    • ในบทความอีกชิ้น(Why Google’s TPU could beat Nvidia’s GPU in the long run) ก็เขียนเหมือนปี 2026 ผ่านไปแล้ว เลยอาจเป็น ความผิดพลาดจาก AI
    • สงสัยว่าทำไมถึงต้องเอาคำวิจารณ์แบบนี้ไปโพสต์ด้วย แอ็กเคานต์ทิ้ง
    • นี่ดูไม่ใช่ ad-hominem แบบใหม่ แต่เหมือนเป็นการโจมตีแบบ ad-AI มากกว่า
  • การวิเคราะห์การเงินในบทความนี้ฟังไม่ขึ้นเลย
    เพราะ กำไรสุทธิ (Net Income) กับ กระแสเงินสดจากการดำเนินงาน (Operating Cash Flow) เป็นคนละอย่างกัน การที่ตัวเลขต่างกันจึงเป็นเรื่องปกติ
    ส่วน DSO ของ Nvidia ก็อยู่ระหว่าง 41~57 มาตลอด 5 ปีที่ผ่านมา จึงไม่มีอะไรผิดสังเกต
    • ช่วงหลังบน HN มักเห็นบทความที่สับสนแนวคิดพื้นฐานแบบนี้บ่อย
      โดยเฉพาะกรณีคนสายวิศวกรหรือสายพัฒนาเข้าใจความรู้บัญชีผิด
      บัญชีและการเงินเป็นสาขาที่ เฉพาะทางและซับซ้อนมาก จึงควรมีความถ่อมตัว
      ก่อนหน้านี้ก็เคยมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมองยอดขายของ Samsung ในหน่วยวอนแล้วเข้าใจผิดว่าเป็น “บริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลก”
  • ทั้งโรงงานผลิต DRAM และลอจิกต่างก็ เดินเครื่องเต็มกำลัง อยู่แล้ว ต่อให้แทนที่ด้วย SRAM ก็ไม่ได้แก้ปัญหาซัพพลายเชน
    SRAM ใช้ พื้นที่ซิลิคอนมากกว่า DRAM เกิน 6 เท่า
    Groq อาจถูกประเมินค่าต่ำก็ได้ แต่เหตุผลนั้นไม่ใช่เรื่องซัพพลายเชน
    • Groq เป็น บริษัทเอกชนที่ยังไม่เข้าตลาดหุ้น เลยยากจะรู้มูลค่าประเมินที่แท้จริง
  • ในโลกความเป็นจริง ต้นทุนการดำเนินงานสูงกว่ารายได้มาก และต่อให้มองกระแสเงินสดในอนาคตก็ยังชดเชยได้ยาก
    แน่นอนว่าด้วยธรรมชาติของวงการเทคโนโลยี ถ้ามี จุดเปลี่ยนเชิงนวัตกรรม เกิดขึ้น เรื่องก็อาจเปลี่ยนได้
    ยินดีรับข้อโต้แย้งที่อิงข้อเท็จจริงเสมอ
  • คิดว่าคำวิจารณ์เรื่อง ‘โครงสร้างแบบวนลูป’ ถูกพูดเกินจริง
    ถ้าคนทำขนมปังกับร้านขายเนื้อค้าขายกันโดยมี มูลค่าจริง แลกเปลี่ยนกัน ทั้งสองฝ่ายก็ได้ประโยชน์
    ถ้าไม่ใช่การปล่อยกู้หมุนเวียนแบบประดิษฐ์ขึ้นมา ก็ไม่น่ามีปัญหาอะไร
    Oracle เองก็น่าจะคาดหวังการส่งมอบสินค้าจริงจาก Nvidia จึงเป็น ธุรกรรมจริง
    • แต่การเปรียบเทียบนี้ผิด
      ที่เกิดขึ้นจริงคือคนทำขนมปังเอาเงินให้ร้านขายเนื้อ แล้วให้ร้านนั้นเอาเงินไปซื้อขนมปังของตัวเอง
      ถ้าไม่มีเงินก้อนนั้น ร้านขายเนื้อก็ซื้อขนมปังไม่ได้
    • ถ้าคนทำขนมปัง ปล่อยกู้ให้ร้านขายเนื้อ แล้วให้เอาเงินกู้นั้นไปซื้อขนมปังของตัวเอง
      คนทำขนมปังจะได้กำไรจริงก็ต่อเมื่อร้านขายเนื้อมีความสามารถในการชำระหนี้
      Nvidia เองก็ยังไม่ได้รับมูลค่าจริงจาก OpenAI
      พูดแบบสุดโต่ง ถ้า Nvidia ให้ผม 1 แสนล้านดอลลาร์เพื่อไปซื้อ GPU
      บริษัทก็จะมีทั้งรายได้และสินทรัพย์จากการลงทุนเพิ่มขึ้นพร้อมกัน แต่ ไม่ได้มีการแลกเปลี่ยนมูลค่าจริง
  • ‘การลงทุนแบบวนลูป’ แบบนี้คล้าย การแลกเปลี่ยนสิ่งของ (bartering) อยู่เหมือนกัน
    ท้ายที่สุดคน ขายพลั่ว (Nvidia) ก็มาถึงจุดที่อยากเข้าไปร่วมธุรกิจเหมืองทองเองโดยตรง
    วันหนึ่งเราอาจได้เห็น Nvidia ไม่ได้ขายชิป แต่ ใช้มันเองโดยตรง
  • น่าเสียดายที่หลายคนไม่ได้อ่าน Stratechery ของ Ben Thompson
  • การใช ้ Nano Banana เป็นตัวอย่างในการอธิบายโครงสร้างการเงินของ OpenAI นั้นเป็น การเสียดสี ที่เฉียบแหลมมาก