โครงสร้างการเงินแบบวนรอบของกระแส GPU บูมที่ NVIDIA, CoreWeave และ Nebius สร้างขึ้น

 (io-fund.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 4 시간 전 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • CoreWeave และ Nebius จัดหา NVIDIA GPU รุ่นล่าสุดได้อย่างรวดเร็วและคว้าสัญญาระยะยาวขนาดใหญ่ได้ แต่การเปลี่ยนพลังงานไฟฟ้าตามสัญญาให้เป็นความจุศูนย์ข้อมูลจริง จำเป็นต้องรับภาระ รายจ่ายลงทุนที่สูงกว่ากระแสเงินสดอย่างมาก
  • สัญญา neocloud ของ Microsoft และ Meta มีมูลค่าสูงสุด 122.2 พันล้านดอลลาร์ และหากรวมข้อตกลงที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับ OpenAI และ Anthropic จะเกิน 145 พันล้านดอลลาร์ แต่รายได้คาดการณ์ปี 2026 ของ CoreWeave และ Nebius อยู่ที่เพียง 12.6 พันล้านดอลลาร์และ 3.4 พันล้านดอลลาร์ตามลำดับ
  • Hyperscaler เร่งจัดหาความจุ GPU พร้อมกระจายรายจ่ายลงทุนล่วงหน้าที่ต้องใช้ในการสร้างเองให้กลายเป็นค่าใช้จ่ายดำเนินงานระยะยาว และย้ายภาระ การลงทุนในสิ่งปลูกสร้างและการจัดหาเงินทุน ดังกล่าวไปยัง neocloud
  • NVIDIA ลงทุนในทั้งสองบริษัทแห่งละ 2 พันล้านดอลลาร์ และรับประกันว่าจะซื้อความจุที่ CoreWeave ขายไม่ได้จนถึงปี 2032 ขณะที่ทั้งสองบริษัทก็กลับไปซื้อ NVIDIA GPU จำนวนมาก เกิดเป็น ความสัมพันธ์ทางการเงินแบบวนรอบ
  • CoreWeave และ Nebius จำเป็นต้องก่อหนี้เพิ่มหรือออกหุ้นเพื่อรองรับแผนลงทุนปี 2026 และการเพิ่มขึ้นของดอกเบี้ยกับต้นทุนดอกเบี้ยกำลังกดดัน ความสามารถทำกำไรและความเป็นไปได้ในการพึ่งพาตนเองทางการเงิน แม้รายได้และ backlog จะเติบโตอย่างรวดเร็ว

ความจุมูลค่ากว่า 120 พันล้านดอลลาร์ที่ hyperscaler ทำสัญญาไว้

  • Microsoft ทำสัญญามูลค่าประมาณ 60 พันล้านดอลลาร์ กับ CoreWeave, Nebius, Nscale และรายอื่น ๆ
  • ข้อตกลงที่เป็นไปได้ของ Meta มีมูลค่าสูงสุด 62.2 พันล้านดอลลาร์
  • ข้อตกลงรวมของ Microsoft และ Meta มีมูลค่าสูงสุด 122.2 พันล้านดอลลาร์ คิดเป็นประมาณ 90% ของรายได้ 12 เดือนล่าสุดของ AWS
  • หากรวมสัญญาที่มี OpenAI และ Anthropic หนุนหลัง ข้อตกลงที่เป็นไปได้จะเพิ่มเป็น มากกว่า 145 พันล้านดอลลาร์
    • OpenAI เป็นหนึ่งในสองลูกค้ารายใหญ่ของ CoreWeave ร่วมกับ Meta
    • CoreWeave ทำสัญญา compute หลายปีกับ Anthropic
    • ไม่มีการเปิดเผยมูลค่าที่แน่ชัดของสัญญาที่เกี่ยวข้องกับ OpenAI และ Anthropic
  • ขนาดสัญญาสูงกว่ารายได้ปัจจุบันของทั้งสองบริษัทอย่างมาก
    • รายได้คาดการณ์สำหรับปีงบประมาณ 2026 ของ CoreWeave อยู่ที่ 12.6 พันล้านดอลลาร์
    • รายได้คาดการณ์ปี 2026 ของ Nebius อยู่ที่ 3.4 พันล้านดอลลาร์
  • เหตุผลที่ hyperscaler จัดสรรเงินทุนให้ neocloud มีสามประการ ได้แก่ การจัดหา GPU รุ่นล่าสุดได้อย่างรวดเร็ว อัตราการใช้งาน compute สูง และไม่ต้องรับรู้รายจ่ายลงทุนจากการสร้างเองไว้ในงบดุล

ความเร็วในการติดตั้ง GPU รุ่นล่าสุดก่อนใคร

  • Neocloud สามารถเพิ่มความจุ compute ได้เร็วกว่าศูนย์ข้อมูลของ hyperscaler เอง จึงลดช่วงเวลาระหว่างการใช้จ่ายกับการเกิดรายได้ได้
  • JLL ประเมินว่า ต่างจากการสร้างศูนย์ข้อมูล hyperscale ที่ใช้เวลาหลายปี neocloud สามารถติดตั้งโครงสร้างพื้นฐาน GPU ความหนาแน่นสูงได้ภายในไม่กี่เดือน
  • CoreWeave ระบุว่าเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการรายแรกที่จัดหา NVIDIA H100, H200 และ GH200 cluster ให้กับสภาพแวดล้อม production ระดับ AI scale และเป็นผู้ให้บริการคลาวด์รายแรกที่เปิดให้ใช้ GB200 NVL72 instances เป็นการทั่วไป
    • หลังได้รับชิปรุ่นใหม่ สามารถติดตั้งในโครงสร้างพื้นฐานและมอบความจุให้ลูกค้าได้เร็วที่สุดภายใน 2 สัปดาห์
    • ต้นเดือนมิถุนายน ระบุว่าเปิดใช้งานระบบ Vera Rubin เป็นรายแรก
  • Nebius ก็เน้นผลงานว่าเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการรายแรกที่ติดตั้ง NVIDIA GPU รุ่นล่าสุด
  • NVIDIA ลงทุนใน CoreWeave และ Nebius แห่งละ 2 พันล้านดอลลาร์ และทั้งสองบริษัทต่างผลักดันการติดตั้งความจุศูนย์ข้อมูลมากกว่า 5GW ภายในปี 2030
  • ความร่วมมือกับ NVIDIA นำไปสู่ความสามารถในการแข่งขันด้านอุปทานของ neocloud ในการสร้างแพลตฟอร์มรุ่นถัดไปอย่าง Blackwell Ultra และ Rubin ก่อนผู้ให้บริการรายอื่น

การยกระดับอัตราใช้งาน GPU ด้วยซอฟต์แวร์

  • CoreWeave ผสานการจัดหาฮาร์ดแวร์เข้ากับซอฟต์แวร์และความสามารถด้านปฏิบัติการ เพื่อลดเวลาว่างของ GPU และการสิ้นเปลือง compute
    • CoreWeave Kubernetes Service(CKS) จัดสรร workload ระหว่าง GPU หลายพันตัว
    • SUNK รัน workload สำหรับ training และ inference บน cluster เดียวกันเพื่อปรับอัตราใช้งานให้เหมาะสม
    • CoreWeave Tensorizer ลดเวลาโหลดโมเดล จึงลดเวลาว่างของ GPU
    • มีฟังก์ชันตรวจจับและกู้คืนจากความผิดพลาดอย่างรวดเร็วควบคู่กัน
  • Model FLOPs Utilization (MFU) วัดว่าใช้ความสามารถคำนวณจริงมากเพียงใด ไม่ใช่แค่ว่า GPU กำลังทำงานอยู่หรือไม่
    • อัตราใช้งาน GPU ทั่วไปวัดเพียงว่า kernel กำลังรันอยู่ ณ เวลาหนึ่งหรือไม่ จึงไม่แสดงว่าใช้ทุกคอร์หรือทำ parallelization ได้ถึงระดับสูงสุดหรือไม่
    • ช่องว่าง MFU ระหว่างการใช้งานจริงกับความสามารถคำนวณเชิงทฤษฎีมักอยู่ที่ 30~40%
  • CoreWeave เปิดเผยตอนเข้าตลาดหลักทรัพย์ว่า MFU อยู่ที่ 35~45% และสูงกว่าคู่แข่ง 20%
    • ตัวเลขนี้อิงจากการเปรียบเทียบว่า MFU ของศูนย์ข้อมูล AI รายอื่นอยู่ในช่วง 30%
    • ในเดือนมีนาคม 2025 บริษัทระบุว่าทำ MFU ได้มากกว่า 50% บน Hopper GPU
  • การผสานความรวดเร็วในการติดตั้ง GPU รุ่นล่าสุดเข้ากับอัตราใช้งานสูงคือ ความสามารถแข่งขันหลักของ neocloud

เปลี่ยนรายจ่ายลงทุนของ hyperscaler เป็นค่าใช้จ่ายดำเนินงาน

  • Hyperscaler สามารถเช่าความจุ neocloud เพื่อเปลี่ยน รายจ่ายลงทุน(capex) ล่วงหน้าขนาดใหญ่ให้เป็นค่าใช้จ่ายดำเนินงานที่กระจายตลอดอายุสัญญาระยะยาว
  • เมื่อพิจารณาว่า hyperscaler เองก็มีความสามารถด้านการปรับแต่งซอฟต์แวร์และการปรับปรุงอัตราใช้งาน GPU อยู่แล้ว โครงสร้างบัญชีเช่นนี้เองจึงเป็นเหตุผลเชิงขาลงที่อธิบายอุปสงค์ต่อ neocloud
  • กระแสเงินสดจากการดำเนินงานคาดการณ์ปี 2026 ของ Meta อยู่ที่ 136 พันล้านดอลลาร์ และกรอบรายจ่ายลงทุนอยู่ที่ 125~145 พันล้านดอลลาร์
    • หากรายจ่ายลงทุนแตะกรอบบน free cash flow อาจกลายเป็นลบ
    • หากสร้างความจุ neocloud มูลค่าสูงสุด 62.2 พันล้านดอลลาร์เองโดยตรง จำนวนดังกล่าวจะถูกสะท้อนเป็นรายจ่ายลงทุนและกดดัน free cash flow เพิ่มขึ้น
    • สัญญา CoreWeave·Nebius ยาวไปจนถึงปี 2031~2032 จึงสามารถกระจายการจ่ายค่าใช้จ่ายดำเนินงานให้ต่ำกว่า 10 พันล้านดอลลาร์ต่อปีโดยเฉลี่ยได้
  • กรอบรายจ่ายลงทุนปี 2026 ของ Microsoft อยู่ที่ 190 พันล้านดอลลาร์ และกระแสเงินสดจากการดำเนินงานคาดการณ์อยู่ที่ 200 พันล้านดอลลาร์
    • หากตัวเลขคาดการณ์เป็นจริง บริษัทจะใช้ 95% ของกระแสเงินสดจากการดำเนินงานไปกับรายจ่ายลงทุน
    • สัญญา neocloud มูลค่า 60 พันล้านดอลลาร์เป็นวิธีขยายความจุ compute โดยบันทึกเป็นค่าใช้จ่ายดำเนินงานตลอดหลายปี
  • รายจ่ายลงทุนที่ hyperscaler นำออกจากงบดุลจะย้ายไปยัง CoreWeave และ Nebius ก่อให้เกิด ความต้องการเงินทุนภายนอกขนาดใหญ่ ของทั้งสองบริษัท

โครงสร้างวนรอบที่เกิดจากการลงทุน อุปทาน และการรับประกันอุปสงค์ของ NVIDIA

  • NVIDIA เป็นทั้งผู้จัดหา GPU ให้ neocloud นักลงทุน และผู้รับประกันอุปสงค์
  • Free cash flow ช่วง 12 เดือนล่าสุดของ NVIDIA อยู่ที่ 119 พันล้านดอลลาร์ สูงเป็นอันดับสองของบริษัททั่วโลกรองจาก Apple
    • การสนับสนุนจาก NVIDIA ซึ่งมีฐานะการเงินและกระแสเงินสดแข็งแกร่ง อาจมีผลให้ CoreWeave และ Nebius ระดมทุนได้ด้วยเงื่อนไขที่ดีขึ้น
  • NVIDIA ให้กลไกคุ้มกันทางการเงินมูลค่า 6.3 พันล้านดอลลาร์ สำหรับความจุ GPU ที่ CoreWeave ยังขายไม่ได้
    • หากลูกค้า CoreWeave ใช้ความจุศูนย์ข้อมูลไม่หมด NVIDIA ต้องซื้อความจุที่เหลือจนถึง 13 เมษายน 2032
    • 6.3 พันล้านดอลลาร์เป็นมูลค่าสัญญาเริ่มต้น จึงอาจเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
  • เมื่อ NVIDIA จัดหาเงินทุนในรูปหุ้น CoreWeave และ Nebius จะใช้เงินนั้นซื้อ NVIDIA GPU จำนวนมาก
    • NVIDIA ทำให้มั่นใจว่าจะมีความสัมพันธ์กับลูกค้าที่จะซื้อ GPU มูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ได้ด้วยการลงทุนถือหุ้นที่ค่อนข้างเล็ก
    • หากทั้งสองบริษัทพึ่งพาตนเองได้ NVIDIA ก็จะรักษาลูกค้ารายใหญ่สองรายสำหรับการขายระบบรุ่นล่าสุดอย่างต่อเนื่อง
  • ขณะที่รายได้ของ neocloud ตามหลังรายจ่ายลงทุนในอัตรา 2 ต่อ 1 คำถามสำคัญที่ยังคงอยู่คือจะต้องระดมเงินสดเพื่อโครงสร้างพื้นฐานใหม่ไปถึงเมื่อใด

ภาระเงินทุนในการเปลี่ยนพลังงานตามสัญญาให้เป็นความจุจริง

  • CoreWeave และ Nebius ต่างมี พลังงานไฟฟ้าตามสัญญา 3.5GW แต่ส่วนใหญ่ยังไม่เปิดใช้งาน
  • CoreWeave ปัจจุบันใช้งานอยู่ 1GW และตั้งเป้าเปลี่ยนเป็นความจุใช้งานจริง 1.7GW ภายในสิ้นปี 2026 และเปลี่ยนพลังงานตามสัญญาส่วนใหญ่ให้เป็นความจุที่ active ภายในสิ้นปี 2027
  • Nebius ตั้งเป้า พลังงานที่เชื่อมต่อแล้ว 800MW~1GW ภายในสิ้นปี 2026 รวมถึงความจุที่พร้อมเปิดใช้งานทันทีเมื่อติดตั้ง GPU
  • แม้ลงทุนครบในปี 2026 พลังงานที่ active ของ CoreWeave จะอยู่ที่ 1.7GW ซึ่งต่ำกว่า 50% ของปริมาณตามสัญญา และเป้าหมายกรอบบน 1GW ของ Nebius ก็ต่ำกว่า 30% ของปริมาณตามสัญญา
  • ในสถานการณ์ที่ข้อจำกัดด้านไฟฟ้าจำกัดการขยายศูนย์ข้อมูล ต้องเปลี่ยนพลังงานตามสัญญาให้เป็นพลังงานที่ active จึงจะเปลี่ยน backlog เป็นรายได้ได้ แต่กระบวนการนี้ต้องใช้ การลงทุนในสิ่งปลูกสร้างและเงินทุนภายนอกอย่างต่อเนื่อง

กระแสเงินสดและหนี้ที่พุ่งขึ้นของ CoreWeave

  • รายได้ไตรมาสล่าสุดเพิ่มขึ้น 112% เมื่อเทียบปีก่อน เป็น 2.08 พันล้านดอลลาร์
    • กระแสเงินสดจากการดำเนินงานอยู่ที่ 2.98 พันล้านดอลลาร์ แต่รายจ่ายลงทุนสูงถึง 7.7 พันล้านดอลลาร์
    • Free cash flow ติดลบ 4.71 พันล้านดอลลาร์
  • เงินสดลดลง 890 ล้านดอลลาร์ หรือ 28.3% จากไตรมาสก่อน เหลือ 2.27 พันล้านดอลลาร์
  • หนี้เพิ่มขึ้นประมาณ 3.5 พันล้านดอลลาร์ หรือ 16.1% จากไตรมาสก่อน เป็น 24.86 พันล้านดอลลาร์
  • กรอบรายจ่ายลงทุนรายปีอยู่ที่ 31~35 พันล้านดอลลาร์ และค่ากลางคือ 33 พันล้านดอลลาร์
    • รายจ่ายลงทุนที่ต้องใช้ในช่วงเวลาที่เหลืออยู่คือ 25.3 พันล้านดอลลาร์
    • กระแสเงินสดจากการดำเนินงานคาดการณ์ปี 2026 อยู่ที่ 8.68 พันล้านดอลลาร์ และยอดคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาที่เหลืออยู่คือ 5.7 พันล้านดอลลาร์
    • แม้รวมเงินสด 2.27 พันล้านดอลลาร์แล้ว ก็ยังขาดเงินทุน 17.33 พันล้านดอลลาร์
  • ในช่วงการประกาศผลประกอบการ 5 ครั้งแรกหลังเข้าตลาด มูลค่าการออกหุ้นอยู่ที่ 3.5 พันล้านดอลลาร์ แต่การออกหนี้สูงกว่านั้นมากกว่า 5 เท่า อยู่ที่ 18.81 พันล้านดอลลาร์
  • แม้สถานะเงินสดสุทธิติดลบ 22.6 พันล้านดอลลาร์ หนี้ก็มีแนวโน้มสูงที่จะยังถูกใช้เป็นช่องทางหลักในการระดมทุนสำหรับรายจ่ายลงทุนต่อไป

ฐานะการเงินที่ค่อนข้างดีกว่าและการระดมทุนเพิ่มของ Nebius

  • Nebius มีเงินสด 9.37 พันล้านดอลลาร์ หนี้ 8.45 พันล้านดอลลาร์ และมีเงินสดสุทธิ 920 ล้านดอลลาร์
  • รายได้ไตรมาสล่าสุดเพิ่มขึ้น 684% เมื่อเทียบปีก่อน เป็น 339 ล้านดอลลาร์
    • จากเงินรับล่วงหน้าจำนวนมากจากลูกค้ารายใหญ่ กระแสเงินสดจากการดำเนินงานเพิ่มขึ้น 170.7% จากไตรมาสก่อน เป็น 2.26 พันล้านดอลลาร์
    • รายจ่ายลงทุนอยู่ที่ 2.47 พันล้านดอลลาร์ และ free cash flow ติดลบ 214.9 ล้านดอลลาร์
  • ค่ากลางของกรอบรายจ่ายลงทุนรายปีคือ 22.5 พันล้านดอลลาร์ และต้องใช้จ่ายอีกประมาณ 20 พันล้านดอลลาร์ในช่วงเวลาที่เหลือ
    • แม้รวมเงินสดและข้อตกลงผูกพันตามสัญญาประมาณ 6.9 พันล้านดอลลาร์แล้ว ก็ยังต้องใช้เงินทุนเพิ่ม 6.3 พันล้านดอลลาร์เพื่อรองรับค่ากลาง
  • นับตั้งแต่ไตรมาส 4 ปี 2024 มูลค่าการออกหุ้นอยู่ที่ประมาณ 3.92 พันล้านดอลลาร์ รวมถึง warrant แบบชำระเงินล่วงหน้า 2 พันล้านดอลลาร์ที่ NVIDIA ซื้อ และมูลค่าการออกหนี้อยู่ที่ 8.32 พันล้านดอลลาร์
  • มีทางเลือกในการระดมทุนเป็นสินเชื่อที่มีสินทรัพย์ค้ำประกัน หุ้นกู้ และการออกหุ้น
    • ยังมีโปรแกรมออกหุ้นตามราคาตลาดจำนวน 25 ล้านหุ้นที่ยังไม่ได้ใช้
    • หากออกทั้งหมดที่ราคา 200 ดอลลาร์ต่อหุ้น จะระดมทุนได้รวม 5 พันล้านดอลลาร์ แต่สัดส่วนถือหุ้นของผู้ถือหุ้นเดิมจะถูก dilute ประมาณ 8%
  • แม้ฐานะการเงินดีกว่า CoreWeave แต่เมื่อพิจารณากระแสในอดีต สินเชื่อที่มีสินทรัพย์ค้ำประกันและหุ้นกู้มีแนวโน้มจะเป็นเส้นทางระดมทุนหลัก

เงินกู้ค้ำประกันด้วย GPU และอันดับเครดิตของลูกค้า

  • CoreWeave พึ่งพา เงินกู้ term loan แบบ delayed-draw ที่ค้ำประกันด้วย GPU (DDTL) อย่างมาก โดยเบิกเงินเป็นช่วง ๆ ตามแต่ละขั้นของการสร้างศูนย์ข้อมูล และทำ facilities รวม 6 รายการ
  • DDTL 4.0 มูลค่า 8.5 พันล้านดอลลาร์ที่ทำในเดือนมีนาคม 2026 เป็นเงินกู้ประเภทเดียวกันรายการแรกที่ได้รับอันดับเครดิตระดับ investment grade
    • จนถึงไตรมาส 1 ปี 2026 มีการเบิกเงินเพียง 1.26 พันล้านดอลลาร์
    • ปัจจุบันหนี้รวมรวมเฉพาะยอดที่เบิกแล้ว ดังนั้นหากในอนาคตเบิก DDTL 4.0 เพิ่ม หนี้ก็จะเพิ่มขึ้นด้วย
  • ในการประเมินระดับ investment grade สัญญาลูกค้าระยะยาวและมูลค่า GPU ที่ซื้อทำหน้าที่เป็นหลักประกัน
    • CoreWeave ระบุว่าสัญญาระยะยาวกับบริษัท AI ระดับ investment grade ช่วยหนุนการประเมิน ซึ่งคาดว่าเชื่อมโยงกับสัญญาล่าสุดของ Meta
    • บริษัทได้อัตราดอกเบี้ยที่เอื้อประโยชน์ซึ่งยากจะได้จากฐานะการเงินของตนเองเพียงอย่างเดียว ผ่านความน่าเชื่อถือของลูกค้าและหลักประกัน GPU
  • DDTL 5.0 มูลค่า 3.1 พันล้านดอลลาร์ที่ทำในเดือนพฤษภาคม อิงจากสัญญาลูกค้าระดับ non-investment grade สองรายการ
    • เพราะไม่ได้รับ investment grade จึงต้องรับภาระดอกเบี้ยสูงกว่า DDTL 4.0
  • ต้นทุนระดมทุนของ CoreWeave ขึ้นอยู่ไม่เพียงฐานะการเงินของตนเอง แต่ยังขึ้นกับ อันดับเครดิตของสัญญาลูกค้า ด้วย

แรงกดดันต่อความสามารถทำกำไรที่เพิ่มขึ้นจากดอกเบี้ยสูงขึ้น

  • ส่วนดอกเบี้ยคงที่ของ DDTL 4.0 กำหนดโดยบวก premium 2 percentage points เข้ากับอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ที่มีอายุเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 3.14 ปี
  • อัตราผลตอบแทนพันธบัตรในช่วงอายุดังกล่าวเพิ่มจากต่ำกว่า 3.6% ช่วงต้นปี 2026 เป็นประมาณ 4.2% ในเดือนมิถุนายน ทำให้ต้นทุนระดมทุนในอนาคตสูงขึ้น
  • ดอกเบี้ยจ่ายไตรมาส 1 ของ CoreWeave อยู่ที่ 536 ล้านดอลลาร์
    • คิดเป็น 25.8% ของรายได้ 2.08 พันล้านดอลลาร์
    • คิดเป็น 46.3% ของ adjusted EBITDA 1.157 พันล้านดอลลาร์
  • ค่ากลางของ guidance ไตรมาสถัดไปคือรายได้ 2.525 พันล้านดอลลาร์และดอกเบี้ยจ่าย 690 ล้านดอลลาร์
    • สัดส่วนดอกเบี้ยจ่ายต่อรายได้คาดว่าจะสูงขึ้นเป็น 27.3%
  • ตราบใดที่ช่องว่างระหว่างกระแสเงินสดจากการดำเนินงานกับรายจ่ายลงทุนยังคงอยู่ การเพิ่มหนี้หรือการ dilute สัดส่วนผู้ถือหุ้นอาจดำเนินต่อไปอีกหลายปี และดอกเบี้ยสูงจะกดดันความสามารถทำกำไรมากขึ้นผ่านดอกเบี้ยจ่ายที่เพิ่มขึ้น
  • ความต่อเนื่องของการเติบโตของ neocloud ขึ้นอยู่กับว่าต้องพึ่งพาการสนับสนุนเงินทุนจาก NVIDIA มากเพียงใด อุปสงค์ GPU ของ NVIDIA ผูกกับโมเดล neocloud ในระดับใด และ กระแสเงินสดจากการดำเนินงานจะมาบรรจบกับรายจ่ายลงทุนเมื่อใด

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 4 시간 전
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ไม่เข้าใจว่าทำไมเรื่องนี้ถึงเป็นปัญหาใหญ่ขนาดนั้น Nvidia ซื้อหุ้น CoreWeave 9% ด้วยเงิน 2 พันล้านดอลลาร์ แต่รายจ่ายลงทุนของ CoreWeave ในปี 2026 อยู่ที่ 3.5 หมื่นล้านดอลลาร์ ดังนั้นเงินลงทุนของ Nvidia จึงเป็นเพียง 5.7% ของรายจ่ายทั้งปีเท่านั้น ส่วนที่เหลืออีก 3.2 หมื่นล้านดอลลาร์ก็ระดมทุนจากที่อื่น จึงมองว่าเป็นการเงินแบบวนรอบได้ยาก
    เหตุผลที่ Nvidia ลงทุนในนีโอคลาวด์คือเพื่อเตรียมรับสถานการณ์ที่ไฮเปอร์สเกลเลอร์ให้ความสำคัญกับชิปและการออกแบบแร็กของตัวเองและมีอำนาจมากเกินไป รวมถึงเพื่อสร้างคู่แข่งขึ้นมา นีโอคลาวด์เมื่อได้รับการลงทุนจาก Nvidia ก็จะเข้าถึงชิปรุ่นใหม่ได้ก่อน ซึ่งชิป Nvidia รุ่นใหม่นั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นเก่าประมาณ 5–20 เท่า จึงกลายเป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน
    เดิมที Nvidia เคยพยายามแข่งขันกับไฮเปอร์สเกลเลอร์โดยตรงผ่าน DGX Cloud แต่เมื่อสามารถบรรลุเป้าหมายเดียวกันได้โดยไม่ต้องปะทะกับลูกค้ารายใหญ่ที่สุด จึงหยุดแนวทางแบบสาธารณะและหันไปลงทุนในนีโอคลาวด์แทน นีโอคลาวด์ที่ Nvidia ถือหุ้นอยู่จะนำ สแต็กทั้งหมดของ Nvidia มาใช้ ตั้งแต่ GPU ไปจนถึงเครือข่ายและแร็กสตอเรจ พร้อมให้ข้อมูลการใช้งาน แต่ไฮเปอร์สเกลเลอร์มักชอบการออกแบบของตนเองและไม่อยากเปิดเผยข้อมูล ดังนั้นในมุมของ Nvidia นี่จึงเป็นกลยุทธ์ที่สมเหตุสมผล

    • กระแสใหญ่ในวงการเทคโนโลยีช่วงก่อนอย่าง คริปโทเคอร์เรนซี เต็มไปด้วยการโกง การหลอกลวง และการลงทุนที่ไม่มีแก่นสาร อีกทั้งยังต้องใช้ดาต้าเซ็นเตอร์กินไฟที่อัดแน่นไปด้วย GPU ด้วย ดังนั้นดูเหมือนว่าหลายคนจึงมองบูม AI จากมุมเดียวกัน
    • ผมเข้าใจว่าปัญหาไม่ใช่ตัวเงินเอง แต่เป็น โครงสร้างธุรกิจ เมื่อให้เงินทุนแก่บริษัทใหม่และทำสัญญาระยะยาว บริษัทนั้นก็ใช้เงินที่ได้รับและหนี้ก้อนโตที่ค้ำด้วยสัญญาระยะยาวไปสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และซื้อ GPU จำนวนมาก ผลลัพธ์คือผลประกอบการของนักลงทุนก็ดูดีขึ้นด้วย
      ถ้าทำกำไรได้ก็ไม่เป็นไร แต่ปัญหาจะเกิดเมื่อหนี้หรือเงินทุนหมด หากต้องซื้อความจุที่ยังไม่ได้ใช้งานคืน ก็ต้องดูด้วยว่าผลประกอบการจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อต้องรับซื้อ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานจำนวนมากกลับมา
    • เหมือนตอบสนองแค่กับชื่อบทความเท่านั้น ผู้เขียนเป็น ผู้มอง AI ในแง่ดี และไม่ได้อ้างว่านี่เป็นปัญหาใหญ่ แต่กำลังวิเคราะห์โครงสร้างอย่างละเอียด
    • Nvidia ไม่ได้แค่จัดหา GPU ให้แก่นีโอคลาวด์ก่อนเท่านั้น แต่ดูเหมือนว่าหากขายต่อไม่ได้ก็แทบจะรับภาระแทนด้วย ตามสัญญาของ CoreWeave หากลูกค้าของ CoreWeave เองใช้ความจุดาต้าเซ็นเตอร์ได้ไม่หมด Nvidia ต้อง ซื้อความจุที่เหลือที่ยังขายไม่ได้ภายในวันที่ 13 เมษายน 2032 โดยสัญญาแรกมีมูลค่า 6.3 พันล้านดอลลาร์ และอาจใหญ่ขึ้นได้อีก
      ไม่รู้ว่า Nvidia บันทึกรายได้จากการขาย GPU ให้ CoreWeave อย่างไร แต่ควรมีหมายเหตุประกอบจำนวนมาก มันใกล้เคียงกับการขายฝากมากกว่าการขายจริง และถ้า CoreWeave ไม่ต้องจ่ายเงินสดล่วงหน้า ก็จะมีแรงจูงใจอย่างมากให้สั่ง GPU เกินความจำเป็นโดยแทบไม่มีความเสี่ยง
    • เพราะตั้งชื่อให้ดึงดูดได้ง่ายไง

  • ไม่ได้เกี่ยวกับเนื้อหาโดยตรง แต่ CoreWeave ให้ความรู้สึกแบบ YC มากๆ ผมสมัครผ่านการแนะนำและสัมภาษณ์กับคนสัมภาษณ์ที่รู้จักเพื่อนร่วมงานของผมหลายคน แต่กลับถูกถามแต่คำถามแบบตำราที่ดูเหมือนต้องเรียนบทบาทนั้นอย่างเป็นทางการจากโรงเรียนเท่านั้นถึงจะรู้
    ในแทบทุกแง่อื่นผมรู้สึกว่าตัวเองรู้ดีกว่า แต่คำตอบคงไม่ตรงกับที่เขาคาดหวังไว้ ผมยังรู้สึกขมขื่นอยู่ เพราะสัมภาษณ์ถึงสามครั้งในสองตำแหน่ง

    • อาจเป็นแค่ว่าบางคนในบริษัทไม่รู้สึกว่าเข้ากันกับผู้สมัครก็ได้ ผมเองก็เคยแนะนำคนหนึ่งถึงสามครั้งสำหรับตำแหน่งเดียวกัน เพราะมั่นใจจากงานจริงว่าเขาเหมาะมาก แต่ผู้จัดการระดับสูงในกระบวนการจ้างงานก็ปัดตกซ้ำๆ ด้วยเหตุผลเล็กน้อยอย่าง ดูเหมือนไม่มีแพสชันพอ หรือผู้สมัครอีกคนขายตัวเองได้ดีกว่า
      สุดท้ายคนนั้นก็เลิกสมัคร และผมรู้สึกผิดที่ไปแนะนำเขา

  • ประเด็นถกเถียงเรื่อง การเงินแบบวนรอบ ถูกพูดถึงพอแล้ว สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์เหล่านี้มีเส้นทางไปสู่ความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจหรือไม่ ควรดูผลตอบแทนต่อการลงทุนของโทเค็นต่อดอลลาร์และงบประมาณโทเค็นขององค์กร แล้วประเมินว่าจากจุดไหนเป็นต้นไปที่มีการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเกินความจำเป็นเมื่อเทียบกับ ROI ของโทเค็น นอกจากนี้ยังต้องพิจารณาแรงกดดันขาลงต่อราคาโทเค็นจากโมเดล open weights และอื่นๆ ด้วย

    • ไม่รู้ว่าจะวัด ผลตอบแทนต่อการลงทุน ของโทเค็นได้อย่างไร โทเค็นไม่ใช่สินค้าที่ทดแทนกันได้หมด คุณอาจใช้เงินหลายล้านดอลลาร์กับโทเค็นโดยไม่ช่วยสร้างรายได้เลย หรืออาจใช้แค่ 10 ดอลลาร์กับงานที่ให้ผลลัพธ์จริงก็ได้
    • การเปลี่ยนแปลงเร็วเกินไป ตอนนี้จึงตอบคำถามแบบนี้ได้ยาก เพราะอย่างนั้นคนจึงดูเหมือนเกาะประเด็นอย่าง การเงินแบบวนรอบ ที่พิสูจน์ได้ทันที แม้ตรรกะจะค่อนข้างอ่อนก็ตาม
    • ในระดับองค์กร อาจทำกำไรได้ บริษัทที่มีนักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากอาจรับค่าบริการแพงๆ ได้ แต่ส่วนใหญ่อื่นๆ คงไม่ยอมจ่ายต้นทุนดำเนินงานจริง
      สุดท้ายทั้งอุตสาหกรรมต้องหดตัวลงอย่างมากจากขนาดปัจจุบัน เหลือเพียง ตลาดแกนกลางที่เล็กกว่ามาก ซึ่งทำกำไรได้

  • เป็นคำถามมือใหม่ แต่ถ้าแดชบอร์ดความจุของ Nebius แสดงว่ามี B200 แบบไม่สามารถ preempt ได้ประมาณ 3 ตัว นั่นหมายความว่ามีทั้งหมด 3 ตัว หรือหมายความว่าผมสามารถเช่าแบบ on-demand ได้ 3 ตัวกันแน่
    แกนหนึ่งของความสามารถทำกำไรคืออัตราการใช้งานและราคาของฮาร์ดแวร์รุ่นเก่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ตอนนี้ H100 หรือ A100 ก็เริ่มไม่น่าสนใจมากแล้วเมื่อเทียบกับ throughput และราคาของอุปกรณ์รุ่นใหม่ โดยส่วนตัวผมพอใจที่ใช้ H200 แบบ on-demand ได้ แต่สำหรับซอฟต์แวร์และโมเดลที่ปรับแต่งมาอย่างดี B200 หรือ B300 ทำงานได้มากกว่ามากโดยมีต้นทุนเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย ดังนั้นถ้าเป็นองค์กร ก็ย่อมต้องเลือกรุ่นใหม่ตราบใดที่รักษาอัตราการใช้งานได้
    หาก Vera Rubin มีประสิทธิภาพดีขึ้นราว 3 เท่า การเสื่อมมูลค่าแบบค่อยเป็นค่อยไป ก็จะยิ่งหนักขึ้น ประเด็นสำคัญคือจะรักษาราคาของอุปกรณ์รุ่นเก่าให้สูงพอและเติมเต็มดีมานด์ได้จนกว่าจะสิ้นสุดระยะเวลาคืนทุนที่คาดไว้หรือไม่
    สำหรับนีโอคลาวด์ที่ลงทุนขนาดใหญ่ในฮาร์ดแวร์ Nvidia ราคาแพง ภัยคุกคามที่แท้จริงอาจเป็นสถานการณ์ที่สตาร์ทอัพอย่าง Mythic AI หรือ d-Matrix ขยายผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่ามากได้อย่างรวดเร็ว จนกดราคาฮาร์ดแวร์ Nvidia โดยรวมลง อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาคอขวดด้านการผลิตและพลังงาน ยังไม่เห็นสตาร์ทอัพที่ชูประสิทธิภาพแบบก้าวกระโดดรายใดจะขยายได้เหมือน Nvidia และผมสงสัยว่าส่วนหนึ่งเบื้องหลังเรื่องนี้มี อคติและแรงกดดันเพื่อปกป้องการลงทุนเดิม มากกว่าระบบนิเวศที่เสรีและเป็นธรรม

    • ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องคงไม่ได้คาดว่าราคาจะคงอยู่ตลอด และน่าจะสะท้อนเรื่องนี้ไว้ในแผนแล้ว ราคา GPU สูงที่สุดเมื่อเป็นรุ่นใหม่สุดระดับท็อป และจะลดลงทุกปีเมื่อรุ่นใหม่ทำงานเดียวกันได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า ดังนั้นการที่นีโอคลาวด์ได้ฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ก่อนจึงสำคัญ
      จาก ข้อมูลราคา GPU H100 ลดลงเกือบเป็นเส้นตรงจาก 3 ดอลลาร์ต่อชั่วโมงในปี 2023 เหลือ 1.75 ดอลลาร์ในปี 2025 อย่างไรก็ดี ปีนี้เป็นกรณียกเว้นที่ราคาขึ้นเพราะ อุปทานขาดแคลน

  • ในสถานการณ์ที่ราคา RAM กำลังขึ้น ผมรู้สึกว่าบริษัทเหล่านี้ โดยเฉพาะ NVIDIA เป็นหนี้เงินพวกเรา ตอนนี้ที่มีบริษัทผูกขาดโดยพฤตินัยอยู่ ตลาดเสรีจึงทำงานได้ไม่ดี และการระเบิดของ AI ก็ทำให้ปัญหานั้นเผยออกมา สงสัยเหมือนกันว่านักการเมืองไม่ทำอะไรเลยเพราะถูกซื้อไปมากเกินแล้วหรือเปล่า

  • ไม่แน่ใจว่าการเงินแบบวนรอบเป็นปัญหาหรือไม่ NVIDIA เป็นชื่อที่แข็งแกร่งที่สุดในตลาดคอมพิวต์ ดังนั้นไม่ว่าบริษัทไหนก็ต้องใช้เงินกับสินทรัพย์ของ NVIDIA และด้วยเหตุนี้จึงร่ำรวยจนไม่รู้จะเอาเงินไปใช้ที่ไหน มันใกล้เคียงกับการ ใช้เงินค้ำจุน บริษัทที่พวกเขาเห็นว่าน่าสนใจเท่านั้น

  • การที่บริษัทต่างๆ สร้างดาต้าเซ็นเตอร์ได้ไม่เร็วเท่าที่ต้องการเพราะการจัดหาเงินทุน ไฟฟ้า ความล่าช้าด้านใบอนุญาต ฯลฯ อาจกลับกลายเป็น โชคดีในเคราะห์ร้าย เพราะช่วยลดเพดานของความจุดาต้าเซ็นเตอร์ที่อาจไม่ได้ใช้งานซึ่งจะเหลืออยู่เมื่อฟองสบู่ AI แตก

    • ไม่รู้ว่าเป็นโชคดีในเคราะห์ร้ายสำหรับใคร ความจุที่เหลือหลังฟองสบู่แตกจะถูกขายตามราคาตลาด และนั่นจะเพิ่ม ผู้ให้บริการคลาวด์และตัวเลือกโคโลเคชัน รายใหม่ๆ

  • ทุกอย่างดูดีจนกว่าจะไม่ดี แต่ทันทีที่เกิดปัญหา บ้านไพ่ทางการเงิน ขนาดยักษ์จะถล่มลงมา

  • ถ้าฟองสบู่นี้แตก พวกเราทุกคนจะจนลง

    • ผมก็รู้สึกแบบเดียวกัน แต่หลังจากอ่านรายงานนี้แล้ว ดูเหมือนไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่จะรอดได้แม้ฟองสบู่แตก
      หากพวกเขาเช่า GPU จำนวนมหาศาลในดาต้าเซ็นเตอร์แบบค่าใช้จ่ายดำเนินงาน แทนที่จะถือครองเองโดยตรง หลังฟองสบู่แตกก็สามารถซื้อเป็นสินทรัพย์ทุนได้ในราคาลด เหมือนเส้นทางที่ Amazon ซื้อ dark fiber หลังฟองสบู่ดอตคอม

  • สงสัยว่าผู้เขียนอยากให้ Nvidia ซื้อหุ้นโดยตรงด้วย GPU แทนเงินสดหรือเปล่า ดีลนี้ยากจะถือว่าเป็น โครงสร้างแบบวนรอบ จริงๆ

    • เป็นโครงสร้างแบบวนรอบจริง เพราะเอา GPU ไปค้ำเงินกู้ แล้วใช้เงินกู้นั้นกลับไป ซื้อ GPU เพิ่ม อีกที