Nvidia เข้าซื้อบริษัทที่พลาดเป้ารายได้ถึง 75% ด้วยมูลค่า 2 หมื่นล้านดอลลาร์

 (blog.drjoshcsimmons.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-12-29 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Nvidia จ่ายเงิน 2 หมื่นล้านดอลลาร์ เพื่อเข้าซื้อ Groq ที่ปรับลดคาดการณ์รายได้ลง 75%
  • Groq เป็นบริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่พัฒนา ชิปเฉพาะสำหรับการประมวลผลภาษา (LPU) โดยมีเป้าหมายด้าน AI inference ความเร็วสูงและใช้พลังงานต่ำ
  • ก่อนการเข้าซื้อ Groq ได้รับ เงินลงทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์จากซาอุดีอาระเบีย และ เงินทุน Series D มูลค่า 750 ล้านดอลลาร์ แต่ภายในเวลาไม่กี่เดือนก็ ลดคาดการณ์รายได้เหลือ 500 ล้านดอลลาร์
  • ผู้เขียนมองดีลนี้ว่าเป็น การซื้อแบบตื่นตระหนกในฟองสบู่ AI และวิเคราะห์ว่า Nvidia ดูดซับคู่แข่งเพื่อเสริมความผูกขาดในตลาด
  • บทความยังเตือนถึง ความเป็นไปได้ที่ฟองสบู่ AI จะแตกในปี 2026 โดยอ้างถึง วิกฤตพลังงาน, vendor financing, โครงสร้างขาดทุนของ OpenAI, การแทนที่แรงงาน, และการไม่มีผลตอบแทนจากการลงทุน AI

ภาพรวมของ Groq และการเข้าซื้อโดย Nvidia

  • Groq ที่ Nvidia เข้าซื้อ เป็นบริษัทฮาร์ดแวร์เร่งความเร็ว AI ที่เน้น Language Processing Unit (LPU)
    • LPU เป็น ชิป ASIC ที่ใช้ SRAM ซึ่งมี โครงสร้างที่เข้าถึงหน่วยความจำได้เร็วกว่า GPU
    • ขณะที่ GPU ต้องเข้าถึงหน่วยความจำภายนอกทุกครั้ง LPU จะเก็บข้อมูลที่จำเป็นไว้ภายในเพื่อลด latency
  • บริการหลักของ Groq คือ GroqCloud ที่ให้ผู้ใช้ใช้งาน บริการ inference บนคลาวด์ความเร็วสูงมาก โดยไม่ต้องซื้อชิปเอง
    • ชูจุดเด่นด้าน การตอบสนองเร็ว, ต้นทุนต่ำ, และใช้พลังงานต่ำ
    • ใช้โมเดลโอเพนซอร์สเป็นหลัก เช่น Llama, Mistral, GPT-OSS

สถานะการเงินของ Groq และความเปลี่ยนแปลงก่อน-หลังการเข้าซื้อ

  • หนึ่งปีก่อนหน้า Groq ได้รับ เงินลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน 1.5 พันล้านดอลลาร์จากซาอุดีอาระเบีย และ เงินทุน Series D มูลค่า 750 ล้านดอลลาร์
    • ตอนนั้นบริษัทถูกประเมินมูลค่าไว้ที่ 2 พันล้านดอลลาร์
  • แต่ 4 เดือนต่อมากลับ ปรับลดคาดการณ์รายได้จาก 2 พันล้านดอลลาร์เหลือ 500 ล้านดอลลาร์ หรือลดลง 75%
    • ผู้เขียนบอกว่านี่เป็น การร่วงลงอย่างรุนแรงที่แทบไม่เคยเห็นนับตั้งแต่วิกฤตการเงินปี 2008
  • ไม่นานหลังจากนั้น Nvidia ก็เข้าซื้อด้วยมูลค่า 2 หมื่นล้านดอลลาร์
    • เกิดความผันผวนของมูลค่าแบบ “2 พันล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์ → 500 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม → 2 หมื่นล้านดอลลาร์ในเดือนธันวาคม”
    • ผู้เขียนตีความว่านี่คือ การซื้อแบบตื่นตระหนกเพื่อรักษาความผูกขาดในตลาด

การเสริมความแข็งแกร่งของโครงสร้างผูกขาดของ Nvidia

  • ซาอุดีอาระเบียได้ จัดสรรเงินลงทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์ของ Groq ใหม่ไปยัง Nvidia และ AMD
  • คู่แข่งอย่าง Cerebras, Inflection ต้องยกเลิก IPO หรือเร่งระดมทุนฉุกเฉิน
  • แม้ Google, Microsoft และ Amazon กำลังพัฒนาชิปของตนเอง แต่ ตลาดฮาร์ดแวร์ AI กำลังถูกจัดระเบียบใหม่โดยมี Nvidia เป็นศูนย์กลาง
    • Nvidia เดินหน้า เข้าซื้อคู่แข่งซ้ำๆ เพื่อยึดส่วนแบ่งตลาด
    • เงิน 2 หมื่นล้านดอลลาร์ถูกอธิบายว่าสำหรับ Nvidia แล้วเป็นเพียง “ความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษ”

วิกฤตพลังงานและการผลักภาระต้นทุนของโครงสร้างพื้นฐาน AI

  • การขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน AI ถูกสร้างขึ้นบน สมมติฐานที่ผิดว่าไฟฟ้ามีราคาถูกและมีอย่างอุดมสมบูรณ์
    • ปัจจุบันดาต้าเซ็นเตอร์ในสหรัฐใช้ไฟฟ้า 4% ของทั้งหมด และคาดว่าจะเพิ่มเป็น 9% ภายใน 10 ปี
  • ในขณะที่ดาต้าเซ็นเตอร์ได้ประโยชน์จาก การชำระค่าไฟล่วงหน้าและอัตราพิเศษ
    ผู้บริโภคทั่วไปกลับต้องรับภาระค่าไฟที่สูงขึ้น
  • บางพื้นที่มี ต้นทุนไฟฟ้าเพิ่มขึ้น 250% ในช่วง 5 ปี และแม้ว่าสมาชิกวุฒิสภาฝั่งเดโมแครตกำลังตรวจสอบอยู่ แต่ ผลลัพธ์ยังไม่ชัดเจน

‘วงจรเงินไม่สิ้นสุด’ ของ Nvidia

  • Nvidia ปล่อยกู้ให้ลูกค้าเพื่อนำไปซื้อชิปของตนเอง ทำให้ อุปสงค์ถูกปั่นขึ้นอย่างไม่เป็นธรรมชาติ
    • ตัวอย่าง: ลงทุน 1 แสนล้านดอลลาร์ใน OpenAI ซึ่งส่วนใหญ่ ไหลกลับมาเป็นค่าเช่าชิป Nvidia
    • ยังลงทุนในดาต้าเซ็นเตอร์อย่าง CoreWeave, Lambda แล้วสร้างโครงสร้าง นำ GPU ของตนเองไปปล่อยเช่าต่อ
  • ในปี 2024 บริษัทใช้เงินลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ เพื่อสร้าง ยอดขายชิป 2.4 หมื่นล้านดอลลาร์
    • ผู้เขียนเรียกสิ่งนี้ว่า “มีอิทธิพลทางเศรษฐกิจมากกว่า Fed”
    • หากโครงสร้างนี้หยุดทำงาน ก็มีความเสี่ยงที่ อุตสาหกรรม AI ทั้งหมดจะหดตัวอย่างรวดเร็ว

ความไม่มั่นคงทางการเงินของ OpenAI

  • OpenAI ยังคงมี ภาวะขาดทุนมหาศาลภายใต้โครงสร้างองค์กรไม่แสวงหากำไร
    • ปี 2024 มี รายได้ 3.7 พันล้านดอลลาร์ และรายจ่าย 5 พันล้านดอลลาร์
    • คาดว่าในปี 2028 จะมี ผลขาดทุนต่อปี 7.4 หมื่นล้านดอลลาร์
    • ภายในปี 2029 จะมี ผลขาดทุนสะสม 1.43 แสนล้านดอลลาร์ และต้องมี รายได้ปีละ 2 แสนล้านดอลลาร์ จึงจะถึงจุดคุ้มทุน
  • ผู้เขียนอธิบายว่าสถานะนี้คือ “ล้มละลายในเชิงเศรษฐกิจ”

มุมมองว่าฟองสบู่ AI อาจแตกในปี 2026

  • การเข้าซื้อ Groq ถูกยกขึ้นมาเป็น สัญญาณล่วงหน้าของฟองสบู่ AI
    • คาดว่าตั้งแต่ปลายปี 2025 เป็นต้นไปจะเกิด การลดลงของมูลค่าบริษัทและความล้มเหลวในการระดมทุน ต่อเนื่อง
    • มีความเป็นไปได้ที่จะเกิด ภาวะสินเชื่อตึงตัว, แรงกดดันให้ปรับโครงสร้างหนี้, และการปรับประมาณการรายได้ของ Nvidia เป็นลูกโซ่

การแทนที่แรงงานและการปรับโครงสร้างองค์กร

  • บริษัทใหญ่หลายแห่งกำลัง ปลดพนักงานจำนวนมากโดยใช้นโยบายนำ AI มาใช้เป็นเหตุผล
    • Amazon 14,000 คน, Microsoft 15,000 คน, Salesforce 4,000 คน
    • หลังจากนั้น Salesforce ก็ยอมรับว่า “ปลดคนมากเกินไป”
  • บางบริษัท แทนที่ด้วยแรงงานวีซ่า H-1B และใช้ โครงสร้างแรงงานค่าจ้างต่ำ ชั่วโมงทำงานยาวนาน
  • ภายในองค์กรยังมีการ ใช้ปริมาณการใช้งาน AI เป็นตัวชี้วัดประเมินผลงาน ทำให้การเฝ้าติดตามพนักงานเข้มข้นขึ้น

การขาดหายไปของผลตอบแทนจากการลงทุน AI

  • ตาม งานวิจัยของ MIT ปี 2025 95% ของบริษัท รายงานว่า ROI (ผลตอบแทนจากการลงทุน) เป็น 0% หลังนำ AI มาใช้
    • บริษัทต่างๆ ใช้เงิน 3 หมื่นล้านถึง 4 หมื่นล้านดอลลาร์ ไปกับการนำ AI มาใช้
    • ทันทีหลังประกาศผล หุ้น Nvidia ลดลง 3.5%, Palantir 10%, Nasdaq 1.2%

แนวโน้มข้างหน้า

  • ช่วงต้นปี 2025 ตลาดมีแนวโน้มเข้าสู่ระยะ ชะงักงันหรือถูกปรับลดมูลค่า
    • หลังจากนั้นอาจเกิด การร่วงลงของมูลค่าบริษัท, ภาวะเงินทุนตึงตัว, และการปรับประมาณการรายได้ของ Nvidia ให้สอดคล้องความเป็นจริง
  • อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี AI เองจะยังดำเนินต่อไป เพียงแต่ มูลค่าบริษัทและความคาดหวังที่สูงเกินจริงจะเข้าสู่ช่วงปรับฐาน
    • มีการกล่าวถึงความเป็นไปได้ที่บริษัทหลักอย่าง OpenAI, Anthropic จะมี มูลค่าลดลงมากกว่าครึ่ง
    • หลังฟองสบู่แตก อาจได้เห็น การกลับสู่ภาวะปกติของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-12-29
ความคิดเห็นจาก Hacker News
  • มีบทความหนึ่งอ้างว่า มูลค่ากิจการของ Groq ลดลง 75% ภายใน 4 เดือน แต่ข้อมูลรอบการลงทุนจริงไม่ตรงกับแหล่งข้อมูลอื่น
    ตัวอย่างเช่น ในรอบ Series E Groq ถูกประเมินมูลค่าไว้ที่ 6.9 พันล้านดอลลาร์ แต่บทความไม่ได้กล่าวถึง
    • ขอบคุณที่ช่วยทักท้วง ฉันได้แก้ส่วนนั้นและเพิ่มเชิงอรรถแล้ว
      500 ล้านดอลลาร์ไม่ใช่มูลค่า แต่เป็น ตัวเลขคาดการณ์รายได้
      การประเมินมูลค่า 6.9 พันล้านดอลลาร์นั้นถูกต้อง และตรวจสอบได้จาก บทความของ PR Newswire และ รายงานของ Reuters
  • ฉันไม่ค่อยเข้าใจตรรกะหลักของบทความนี้ ผู้เขียนดูเหมือนจะสับสนระหว่าง มูลค่ากิจการกับตัวเลขคาดการณ์รายได้
    แม้ตัวเลขคาดการณ์รายได้จะถูกปรับลดลง แต่มูลค่ากิจการไม่ได้ลดลงตาม
    ประเด็นที่ว่าบริษัทไม่ได้รันโมเดลแบบปิดเองก็มีเหตุผล แต่ก็ไม่ได้แปลว่าไม่เข้ากับกลยุทธ์ของ Nvidia
    • ถ้าบริษัทนำเสนอตัวเลขคาดการณ์รายได้ที่มองโลกในแง่ดีเกินไปต่อนักลงทุน ก็อาจมองได้ว่าเป็น การฉ้อโกง
      แน่นอนว่าพิสูจน์ได้ยาก แต่ถ้าอธิบายเรื่องนี้กับนักลงทุนเป็นการส่วนตัวโดยไม่เปิดเผยสาธารณะ ก็อาจถือว่าไม่มีปัญหา
  • ทุกวันนี้ฉันรู้สึกว่าสตาร์ตอัปแทบจะทำงานเหมือน แผนก R&D ของบริษัทใหญ่
    บทความที่เกี่ยวข้อง: Startups are just Big Tech R&D now
    • โครงสร้างแบบนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ Cisco ก็ขึ้นชื่อเรื่อง กลยุทธ์การเข้าซื้อกิจการอย่างต่อเนื่อง มาตั้งแต่ยุค 90 แล้ว และผลิตภัณฑ์หลักของ Google ส่วนใหญ่ก็มาจากการซื้อกิจการ (เช่น Android, YouTube, Firebase)
      ในทางกลับกัน Microsoft มีหลายกรณีที่ล้มเหลวหลังการซื้อกิจการ (เช่น Skype, Nokia) โดยกรณีที่สำเร็จมักเป็นแบบที่ปล่อยให้มีอิสระ เช่น LinkedIn และ GitHub
    • ฉันไม่เข้าใจคำว่า “ความเสี่ยงต่ำ” เลย โอกาสที่สตาร์ตอัปจะล้มเหลวมีตั้ง 99% แบบนี้จะเรียกว่าความเสี่ยงต่ำได้อย่างไร
    • อุตสาหกรรมยา ก็ใช้รูปแบบนี้มานานมากแล้ว
    • จากประสบการณ์ที่เคยทำงานในหลายสตาร์ตอัป ฉันเห็นด้วยกับเรื่องนี้เต็มที่
  • Groq เป็นบริษัทนอกตลาดหลักทรัพย์ จึงไม่มีภาระต้องเปิดเผยข้อมูลตามกฎหมาย
    แม้ตัวเลขคาดการณ์รายได้จะลดจาก 2 พันล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์เหลือ 500 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม แต่ในรอบการลงทุนเดือนกันยายน มูลค่ากิจการกลับเพิ่มจาก 2.8 พันล้านดอลลาร์เป็น 6.9 พันล้านดอลลาร์
    รายได้ก็เพิ่มจาก 90 ล้านดอลลาร์เป็น 500 ล้านดอลลาร์ และยังได้รับเงินลงทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์จากซาอุดีอาระเบีย
    ดังนั้นฉันไม่คิดว่าจะมองเรื่องนี้เป็นแค่ ‘AI hype’ อย่างเดียวได้
    ที่มา: บทความ Reuters
  • Groq เคยเป็นบริษัทที่ยอดเยี่ยม แต่ตอนนี้ Nvidia กำลังกดทับนวัตกรรม
    ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมหน่วยงานกำกับดูแลตลาดถึงยอมให้เรื่องแบบนี้เกิดขึ้น
    • FTC ขอใช้งบประมาณปี FY2025 ที่ 535 ล้านดอลลาร์ แต่กลับถูกตัดงบลง 11%
      จำนวนพนักงานก็ลดจาก 1,315 คนเหลือ 1,221 คน และมีแผนจะลดลงไปแถว 1,100 คน
      ถ้าอยากรู้ว่าทำไมหน่วยงานกำกับดูแลถึงอ่อนแอลง ลองดู วิดีโอการไต่สวนกำกับดูแล
    • สถานการณ์แบบนี้สุดท้ายก็เป็นผลจาก โครงสร้างรัฐบาลที่คอร์รัปชัน
      หรือไม่ใช่คอร์รัปชันหรอก คงต้องเรียกว่า ‘ค่าที่ปรึกษา’ กับ ‘การเข้าซื้อหุ้นให้ทันเวลา’ มากกว่า
    • รัฐบาลสหรัฐโดยพื้นฐานแล้วเป็นระบบที่ ซื้อได้ด้วยเงิน
      บริษัทต่าง ๆ รู้ดีว่าช่วงเวลานี้จะอยู่ได้ไม่นาน และมองว่านี่คือโอกาส จึงเร่งใช้กลยุทธ์หลบเลี่ยงการผูกขาดอย่างจริงจัง
    • ทุกคนเอาแต่โจมตีการผูกขาดของ Nvidia แต่ การผูกขาดข้อมูลของ Google ก็ยังเป็นปัญหาเหมือนกัน
      ฉันสงสัยว่าทำไมการผูกขาดใน Android, Chrome และตลาดค้นหาถึงยังไม่ถูกกำกับดูแล
    • คำตอบง่ายมาก แค่ดูรายชื่อนักลงทุนของ Groq
      ตาม บทความ CNBC รอบลงทุนล่าสุดมี Blackrock, Samsung, Cisco, Altimeter และ 1789 Capital ที่ Donald Trump Jr. เป็นพาร์ตเนอร์ เข้าร่วม
      แค่ดูว่าใครถือหุ้นส่วนน้อยที่สำคัญอยู่ ก็ได้คำตอบแล้ว
  • มีประโยคหนึ่งว่า “ถ้ามองภาพ 1.5 พันล้านดอลลาร์เป็นกองเงินสด มันจะสูงเท่าตึก 5 ชั้น” ซึ่งฉันคิดว่าไม่จำเป็นเลย
    • การคำนวณดูแปลก ๆ ถ้าธนบัตร 100 ดอลลาร์หนึ่งปึกหนา 0.5 นิ้ว 1.5 พันล้านดอลลาร์จะสูงประมาณ ตึก 347 ชั้น
      น่าจะเป็นการแปลงหน่วยผิด
    • แต่ฉันกลับคิดว่าการทำภาพให้เห็นแบบนั้น ค่อนข้างสนุกดี
  • ฉันคิดว่าเหตุผลที่ Nvidia ซื้อ Groq ไม่ใช่เพราะ ผลงานจริงของบริษัท เท่าไรนัก แต่เป็นเพราะต้องการรักษากระแส AI เอาไว้
    เพราะดีลแบบนี้ช่วยพยุงราคาหุ้นของ Nvidia ได้
    • ถ้าเป็นแบบนั้นจริง ตลาดโดยรวมก็น่าจะรู้เรื่องนี้อยู่แล้ว แล้วทำไมถึงยังตอบสนองแบบเดิมอยู่
      ถ้าเป็นแค่ ‘การซื้อกิจการเพื่อปั่นกระแส’ ตลาดก็คงไม่โดนหลอกง่าย ๆ
  • โดยรวมแล้วบทความนี้ดี แต่ส่วนที่ โยนความผิดเรื่อง us-east-1 ล่มไปที่การลดคน ดูไม่แม่นยำเท่าไร
    • ขอบคุณที่อ่าน สาเหตุของเหตุขัดข้องอาจเป็นแค่ปัญหาเรื่องจำนวนคนหรือไม่ใช่ก็ได้
      ฉันยอมรับว่านั่นเป็นการตีความที่ มีความเห็นส่วนตัวปนอยู่พอสมควร
    • บทความนี้ให้ความรู้สึกเหมือน ตั้งธงข้อสรุปไว้ก่อนแล้วค่อยหาข้อมูลมารองรับ
    • นี่ดูเหมือนเป็นตัวอย่างคลาสสิกของ ผลกระทบแบบ Gell-Mann Amnesia
  • มีการพูดถึง SRAM ในบทความ สำหรับคนที่ไม่คุ้นเคย ฉันคิดว่าเอกสารนี้น่าจะช่วยได้
    PDF เกี่ยวกับโครงสร้างหน่วยความจำของ CPU
    • ตอนเขียนบทความ ฉันเพิ่งได้รู้จักแนวคิดนี้เป็นครั้งแรก เลยรู้สึกว่าน่าสนใจมาก ขอบคุณที่แชร์
  • A) มูลค่าตลาดของ Nvidia อยู่ที่ 4.64 ล้านล้านดอลลาร์ ดีลซื้อกิจการ 2 หมื่นล้านดอลลาร์นี่ถือว่าใหญ่จริงหรือเปล่า
    ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
    B) ข้อมูลที่ OP รู้ก็เป็น ข้อมูลที่ผู้เชี่ยวชาญในกระบวนการตรวจสอบสถานะก็น่าจะรู้กันหมดแล้ว
    ถ้าพวกเขาเห็นข้อมูลภายในแล้วตัดสินใจแบบนั้น ก็เป็นเรื่องธรรมดาที่จะมีเหตุผลบางอย่างที่พวกเราไม่รู้