AI กลายเป็นหนึ่งในเครื่องยนต์สำคัญของเศรษฐกิจสหรัฐฯ และมีบทบาทต่อเศรษฐกิจโลกมากขึ้น เพราะผลของ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ราคาหุ้นในกลุ่มเทคโนโลยี แต่ปัจจุบันสะท้อนเข้าสู่เศรษฐกิจระดับมหภาคแล้ว โดยมีการประเมินว่าการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI ในปัจจุบันมีสัดส่วนราว “ครึ่งหนึ่ง” ของการเติบโต GDP สหรัฐฯ ที่โตอยู่ในกรอบราว 2-3% และแรงขับเคลื่อนหลักมาจากทั้งการบริโภคและการลงทุน AI ในสัดส่วนที่ใกล้เคียงกัน แปลว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงธีมหุ้นเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจโลก
จุดที่ทำให้วงจรลงทุน AI รอบนี้ต่างจากวงจรลงทุนในอดีต คือมันเดินหน้าต่อได้แม้อยู่ในภาวะดอกเบี้ยสูงและเงินเฟ้อที่ยังไม่ลงมาเข้าเป้า เพราะเม็ดเงิน capex ส่วนใหญ่มาจากกลุ่ม hyperscaler อย่าง Google, Microsoft, Amazon และ Meta ที่มี balance sheet แข็งแรงและกระแสเงินสดจากธุรกิจหลักสูง จึงลงทุนด้วยเงินสดของตัวเองเป็นหลัก พึ่งพิง debt financing บางส่วน ทำให้ต้นทุนการเงินที่สูงขึ้นจากดอกเบี้ยกระทบการตัดสินใจลงทุนน้อยกว่าที่ควรจะเป็น นี่คือเหตุผลที่ธีม AI ยังวิ่งต่อได้สวนภาวะดอกเบี้ย แต่ก็เป็นดาบสองคม เพราะการลงทุนที่อิงกระแสเงินสดและความคาดหวังเรื่อง demand ในอนาคต หากวันหนึ่ง demand ไม่มาตามคาด การชะลอ capex จะเกิดได้เร็วกว่าโครงการที่ผูกด้วยสัญญาระยะยาว
ภาพดังกล่าวสะท้อนผ่านตลาดหุ้น โดยตลาดที่มีหุ้นเทคโนโลยีและ semiconductor เป็นสัดส่วนหลัก เช่น เกาหลีใต้ ไต้หวัน สหรัฐฯ และญี่ปุ่น ต่างทำผลตอบแทน YTD ได้โดดเด่นกว่าหลายตลาด เพราะนักลงทุนมองว่าประเทศเหล่านี้อยู่ในจุดสำคัญของห่วงโซ่ AI ไม่ว่าจะเป็นชิป หน่วยความจำ อุปกรณ์ผลิตชิป cloud infrastructure หรือบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่เป็นผู้ลงทุนหลักใน AI ทำให้กระแสเงินลงทุนยังไหลเข้าสู่ตลาดที่เชื่อมโยงกับ AI investment อย่างต่อเนื่อง
AI จึงเป็นทั้งโอกาสและความเสี่ยงในเวลาเดียวกัน โดยได้แรงส่งจากเม็ดเงินลงทุนของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ครอบคลุมทั้ง data center, software, R&D และอุปกรณ์ประมวลผล ซึ่งเป็นฐานสำคัญของการขยายตัวของ AI infrastructure หากการลงทุนกลุ่มนี้ชะลอลงหรือกลับไปใกล้เส้นแนวโน้มเดิม มีการประเมินว่า GDP สหรัฐฯ อาจโตต่ำกว่า 1% หรืออาจเข้าสู่ภาวะติดลบ และกลายเป็นตัวฉุดเศรษฐกิจโลกได้ ดังนั้น แม้ AI จะช่วยให้เศรษฐกิจสหรัฐฯ โตเด่นกว่าหลายประเทศ แต่ก็ทำให้เศรษฐกิจพึ่งพาวงจรการลงทุน AI มากขึ้น โดยเฉพาะ capex cycle ของกลุ่มเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่ต้องจับตาเป็นพิเศษ
ความต้องการใช้ AI ยังคงเร่งตัว ขณะที่กำลังรองรับโตช้ากว่า
ผู้ใช้งานทั่วโลกใช้ AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างที่ชัดคือ Google ประมวลผล token ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่โมเดล AI ใช้อ่านและสร้างคำตอบ อยู่ที่ราว 3.2 quadrillion tokens ต่อเดือน โตราว 7 เท่าจากปีก่อน ด้านผู้พัฒนาโมเดล ตามรายงานของ The Information OpenAI มีรายได้ 1Q26 ราว 5.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สูงกว่า Anthropic ที่ราว 4.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ อยู่ประมาณ 19% ขณะที่ Anthropic ตั้งเป้ารายได้ 2Q26 ไว้ที่ราว 10.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ หรือโตราว 130% QoQ สะท้อนว่า demand ฝั่งผู้ใช้ยังเร่งตัวแรง
ทั้งนี้ ตัวเลขรายได้ที่โตเร็วยังต้องอ่านคู่กับโครงสร้างต้นทุน เพราะผู้พัฒนาโมเดลส่วนใหญ่ยังขาดทุนหนัก โดยตามรายงานของ The Information OpenAI มี adjusted operating margin ติดลบราว 122% ใน 1Q26 แปลว่าทุก 1 ดอลลาร์สหรัฐฯ ของรายได้ยังแบกต้นทุนสูงกว่ารายได้หลายเท่า คำถามสำคัญของธีมนี้จึงไม่ใช่ว่า demand แรงหรือไม่ เพราะ demand แรงชัดเจนอยู่แล้ว แต่อยู่ที่ว่าผู้เล่นจะเปลี่ยน demand ให้กลายเป็น margin ที่เป็นบวกได้เมื่อไรและด้วยวิธีใด
ปัญหาคือฝั่ง supply หรือกำลังรองรับยังเพิ่มได้ช้ากว่า เพราะการให้บริการ AI ต้องใช้หลายปัจจัยพร้อมกัน ทั้งกำลังประมวลผล, inference หรือการนำโมเดลไปใช้งานจริง, data center, ระบบไฟฟ้า และบุคลากรด้าน AI ระดับสูง ซึ่งทั้งหมดยังเป็นข้อจำกัด
พอ demand โตเร็วกว่า supply ผู้ให้บริการ AI จึงเริ่มใช้โมเดลให้ลูกค้าจอง capacity ล่วงหน้า เช่น OpenAI เปิดระบบ guaranteed capacity ให้ลูกค้าทำสัญญาใช้กำลังประมวลผลล่วงหน้า 1-3 ปี เพื่อแลกกับส่วนลดค่า token รูปแบบนี้คล้ายการจองกำลังใช้งาน cloud ล่วงหน้าในธุรกิจ cloud เดิม แต่ในกรณี AI จะเข้มข้นกว่า เพราะ inference capacity กำลังกลายเป็นทรัพยากรที่มีจำกัดและมูลค่าสูง
ด้านค่าบริการ AI แยกเป็นสองรูปแบบหลัก รูปแบบแรกคือบริการที่เข้าถึงง่ายและแข่งด้านราคาได้ ส่วนอีกรูปแบบคือบริการ AI ระดับสูงที่ใช้โมเดลขั้นสูง ซึ่งยังเก็บค่าบริการแบบ premium ได้ เพราะลูกค้าองค์กรยอมจ่ายเพื่อคุณภาพงาน ความเร็ว และความแม่นยำที่สูงกว่า
ทองแดง: สินแร่ต้นน้ำของโลก AI รองรับโครงสร้างพื้นฐานพลังงานยุคใหม่
ทองแดงเป็นหนึ่งในแร่สำคัญที่รองรับการขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน AI เพราะการสร้าง data center ต้องใช้ระบบไฟฟ้าขนาดใหญ่ ตั้งแต่การเดินสายไฟ การขยาย grid ไปจนถึงอุปกรณ์แปลงและจ่ายไฟ ซึ่งทองแดงที่ใช้ในงานเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็น electrical-grade หรือทองแดงบริสุทธิ์สูง (Grade A cathode) ที่ทดแทนด้วยวัสดุอื่นได้ยากในงานนำไฟฟ้า ขณะเดียวกัน demand ทองแดงยังมาจากการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน ทั้งพลังงานสะอาด EV, battery storage และ power equipment ซึ่งล้วนใช้ทองแดงเข้มข้นกว่าระบบแบบเดิม จึงเป็น demand สองชั้นที่ซ้อนกัน คือทั้ง AI และ energy transition พร้อมกัน
ปัจจัยหนุนราคาทองแดงระยะสั้นมาจากความกังวลเรื่องภาษีนำเข้าทองแดงของสหรัฐฯ demand ที่เพิ่มจาก AI และ energy transition รวมถึงความเสี่ยงที่การผลิตทองแดงอาจโตไม่ทัน demand จุดที่ทำให้ฝั่ง supply ตอบสนองช้าคือเหมืองทองแดงใหม่ใช้เวลานานนับสิบปีกว่าจะเริ่มผลิตจริง ตั้งแต่การสำรวจ ขออนุญาต ไปจนถึงการก่อสร้าง อีกทั้งเหมืองเดิมหลายแห่งกำลังเจอปัญหา ore grade หรือความเข้มข้นของแร่ในสินแร่ที่ลดลง ทำให้ต้องขุดมากขึ้นเพื่อให้ได้ทองแดงปริมาณเท่าเดิม โดยมีการประเมินว่าทองแดงอาจขาดแคลนระดับหลายแสนตันต่อเนื่องไปถึงปี 2027 ซึ่งเป็นแรงหนุนราคาในช่วง 6-12 เดือนข้างหน้า และทำให้ทองแดงมีโอกาสกลายเป็นคอขวดสำคัญของ supply chain ระยะยาว
ในระยะสั้นราคาทองแดงยังผันผวนสูง เพราะอ่อนไหวต่อทิศทางดอกเบี้ยและความเสี่ยงภูมิรัฐศาสตร์ โดยเฉพาะสถานการณ์ช่องแคบฮอร์มุซ หากความเสี่ยงยืดเยื้อจนกดความเชื่อมั่นของตลาดสินทรัพย์เสี่ยง ราคาทองแดงก็อาจผันผวนตามได้ แม้พื้นฐานระยะกลางยังมีแรงหนุนจาก demand เชิงโครงสร้างที่ค่อนข้างชัดเจนก็ตาม
Space Tech & Drone: ธีมเล็กกว่า AI แต่มีโมเดลธุรกิจจริงมากขึ้น
อีกหนึ่งธีมที่น่าสนใจมากขึ้นคือ Space Technology และ Drone ซึ่งเดิมตลาดอาจมองว่ายังไกลตัว รายได้ยังไม่ชัด และพึ่งพา story มากกว่างบจริง แต่ในงบ 1Q26 เริ่มเปลี่ยนไปพอสมควร เพราะหลายบริษัทเริ่มมีรายได้จากสัญญาภาครัฐ งานกลาโหม ระบบดาวเทียม การสื่อสารข้อมูล โดรนอัตโนมัติ และโครงสร้างพื้นฐานอวกาศมากขึ้น ทำให้ธีมนี้ขยับจากธุรกิจในจินตนาการ ไปสู่ธุรกิจที่มี backlog รายได้ และบางบริษัทเริ่มเห็นเส้นทางสู่ profitability ชัดขึ้น
ธีม Space Tech และ Drone ไม่ได้จำกัดอยู่แค่บริษัทปล่อยจรวดหรือส่งยานไปดวงจันทร์ แต่ครอบคลุมหลายชั้นของห่วงโซ่ธุรกิจ ไปจนถึง Space defense technology คือธีมนี้อยู่ตรงจุดตัดระหว่างอวกาศ กลาโหม ระบบไร้คนขับ และ AI-enabled infrastructure โดยได้แรงหนุนทั้งจากภาครัฐที่ต้องการเทคโนโลยีด้าน national security และภาคเอกชนที่ต้องการ satellite connectivity, ฐานข้อมูล และระบบอัตโนมัติทางอวกาศมากขึ้น
ตัวอย่างคือหุ้น LUNR หรือ Intuitive Machines ที่เริ่มขยับจากบริษัทส่ง payload ไปดวงจันทร์ มาเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานอวกาศครบวงจร โดยงบ 1Q26 รายได้แตะ 186.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โตเกือบ 3 เท่าจากปีก่อนที่ 62.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ Adjusted EBITDA พลิกเป็นบวก 2.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และ backlog เพิ่มเป็น 1.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทั้งนี้ ต้องอ่านตัวเลขนี้อย่างระวัง เพราะรายได้ที่โต 3 เท่าและ backlog ที่พุ่งขึ้นมาจากการเข้าซื้อกิจการ Lanteris มูลค่าราว 800 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทำให้ Adjusted EBITDA ที่พลิกบวกจึงเป็นการบวกเล็กน้อยที่อิงดีลซื้อกิจการ
ในภาพรวม ETF อย่าง JEDI ที่จดทะเบียนในสหรัฐ หรือ Defiance Drone & Modern Warfare ETF สะท้อนธีมนี้ได้ค่อนข้างตรง ธีมนี้ยังเล็กกว่า AI และผันผวนสูงกว่า แต่เริ่มเห็นปัจจัยพื้นฐานรองรับมากขึ้น เพราะหลายบริษัทมีรายได้จริง backlog สูงขึ้น และมีลูกค้าภาครัฐหรือกลาโหมเป็นฐานรายได้สำคัญ ทั้งนี้ ความเสี่ยงยังสูง ทั้ง valuation ที่สะท้อนความคาดหวังไปมากในบางบริษัท การพึ่งพาสัญญาภาครัฐ ความล่าช้าของโครงการ และความสามารถในการเปลี่ยน backlog ให้เป็นรายได้และกำไรจริง จึงเหมาะมองเป็น satellite theme ที่มี upside และความเสี่ยงสูง โดยนักลงทุนยังต้องติดตาม execution ต่อเนื่องในหลายไตรมาสข้างหน้า
มุมมองการลงทุนสำหรับครึ่งปีหลัง 2026
ภาพรวมตลาด 2H26 ยังมี AI เป็นแกนหลักของเศรษฐกิจและตลาดทุน แต่โอกาสไม่ได้จำกัดอยู่แค่หุ้น AI platform เท่านั้น เพราะแรงขับเคลื่อนกระจายไปยัง semiconductor, data center, power grid, ทองแดง, space infrastructure และ defense-related technology ภาพงบ 1Q26 ที่ผ่านมายังสะท้อนว่าแรงส่งของ AI ยังดีอยู่ กลุ่มเทคโนโลยีหลายบริษัททำได้ดีกว่าที่ตลาดคาด และผู้บริหารยังให้ guidance ค่อนข้างสดใส โดยเฉพาะการลงทุนใน data center, cloud, semiconductor และ AI infrastructure ทำให้ระยะสั้นตลาดยังไม่น่ากังวลมากนัก เพราะ demand ของ AI ยังแข็งแรงและคำสั่งซื้อในหลายส่วนของห่วงโซ่อุปทานยังอยู่ระดับสูง
ทั้งนี้ AI ก็เป็นความเสี่ยงในเวลาเดียวกัน เพราะตลาดให้ความคาดหวังกับธีมนี้สูงขึ้นเรื่อยๆ และดันให้ valuation ของหลายบริษัทอยู่ในระดับตึงตัว หากบริษัทเหล่านี้เปลี่ยน demand ให้เป็นรายได้ กำไร และกระแสเงินสดได้ไม่ทันความคาดหวัง ราคาหุ้นก็มีความเสี่ยงปรับฐานลงได้แรง โดยรวมมุมมองต่อธีม AI ยังเป็นบวก แต่ควรติดตามงบรายไตรมาสต่อเนื่อง โดยเฉพาะรายได้ AI, ความสามารถในการทำกำไรและ margin, capex, backlog และ guidance ของผู้บริหาร เพื่อประเมินว่า AI ยังขับเคลื่อนกำไรได้จริงหรือไม่ และราคาหุ้นสะท้อนความคาดหวังไปมากเกินไปแล้วหรือยัง เพื่อให้การลงทุนในธีมนี้ยังอยู่บนพื้นฐานของงบจริง ไม่ใช่เพียงกระแสหรือความคาดหวังเพียงอย่างเดียว
