สงครามชิป AI จีนพัฒนาถึงไหนแล้ว หลังถูกอเมริกาแบน

สรุปจบ: สงครามชิป AI จีนพัฒนาถึงไหนแล้ว หลังถูกอเมริกาแบน หมัดเด็ดใครจะน็อกในสงครามชิป AI? | Exclusive Content

สวัสดีค่ะ แฟนเพจทุกท่าน วันนี้เราจะมาคุยกันในเรื่องที่ร้อนแรงที่สุดในแวดวงเทคโนโลยีและการลงทุนตอนนี้ นั่นก็คือเรื่อง "สงครามชิป AI" ระหว่างจีนกับสหรัฐอเมริกาค่ะ หลายคนอาจจะคิดว่าพอสหรัฐฯ ตั้งกำแพงกีดกันทางเทคโนโลยีแล้ว จีนน่าจะไปต่อลำบาก แต่ภาพที่เห็นกลับตรงกันข้าม

บริษัทจีนอย่าง Cambricon ที่เป็นดาวรุ่งด้านชิป AI กลับเติบโตแบบก้าวกระโดด หรือแม้แต่ Huawei ก็พัฒนาชิปของตัวเองได้ดีขึ้นอย่างน่าตกใจ ในขณะที่ยักษ์ใหญ่ฝั่ง Cloud อย่าง Baidu, Alibaba, และ Tencent (BAT) ก็ทุ่มงบลงทุนมหาศาลไปกับ AI คำถามสำคัญก็คือ ท่ามกลางการปิดกั้นของสหรัฐฯ... ตอนนี้จีนพัฒนาไปถึงไหนแล้ว?

ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกกันในประเด็นสำคัญๆ ค่ะ

ชิป AI สัญชาติจีนกำลังเข้ามาแย่งส่วนแบ่งตลาดจากบริษัทอเมริกันในบ้านตัวเองได้อย่างไร?

อะไรคือแรงผลักดันที่ทำให้จีนต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีประมวลผลของตัวเองให้ได้?

ชิปจีนไล่ทันชิปอเมริกาแล้วหรือยัง? และยังมีจุดอ่อนตรงไหนที่ต้องก้าวข้าม?

ในสมรภูมินี้ สหรัฐฯ มี "พลังประมวลผล" ส่วนจีนมี "พลังงานไฟฟ้า" สินทรัพย์ด้านพลังงานจะช่วยให้จีนพลิกเกมได้อย่างไร?

ในช่วงเดือนกรกฎาคมและสิงหาคมที่ผ่านมา ตลาดหุ้นจีนกลับมาคึกคักอีกครั้ง ดัชนี Shanghai Composite พุ่งขึ้นทำจุดสูงสุดใหม่ในรอบเกือบ 10 ปี ในช่วงเวลาเดียวกันนั้นเอง Cambricon บริษัทหน้าใหม่ด้านชิป AI ของจีน ก็ได้ประกาศผลประกอบการไตรมาส 2 ที่เติบโตอย่างถล่มทลาย รายได้พุ่งขึ้นกว่า 4 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อน

หน้า กำไรสุทธิเป็นบวกติดต่อกัน 3 ไตรมาส และราคาหุ้นก็ทะยานขึ้นเกือบ 3 เท่าตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม

ในขณะเดียวกัน เมื่อวันที่ 29 สิงหาคม Alibaba ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดของจีน ก็รายงานการลงทุนในไตรมาส 2 ที่สูงเป็นประวัติการณ์ สะท้อนให้เห็นถึงการทุ่มเงินมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างต่อเนื่อง โดยรายได้จากธุรกิจคลาวด์ของบริษัทก็เติบโตถึง 26% เมื่อเทียบกับปีก่อน ซึ่งเร่งตัวขึ้นอย่างชัดเจนจากไตรมาสก่อนๆ

ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา ปัจจัยหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็นผลประกอบการของบริษัทชิป AI จีนที่ดีเกินคาด การลงทุนที่เพิ่มขึ้นของผู้ให้บริการคลาวด์ และการเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models) ของจีนเองอย่าง DeepSeek ทำให้ตลาดต้องหันกลับมาประเมินความสามารถทางเทคโนโลยีของจีนใหม่อยู่ตลอดเวลา หลังจากที่ถูกสหรัฐฯ ปิดกั้นมานานหลายปี วันนี้เรามาดูกันค่ะว่าการทะลวงฝ่าวงล้อมของจีนนั้นก้าวหน้าไปถึงไหนแล้ว

ตลาดจีน: การผงาดขึ้นของชิป AI สัญชาติมังกร

ในปีนี้ ชิป AI ที่ผลิตในจีนมีการพัฒนาด้านประสิทธิภาพอย่างก้าวกระโดด ประกอบกับการที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของจีนเองอย่าง DeepSeek และ Tongyi Qianwen ของ Alibaba ถูกนำไปใช้งานอย่างรวดเร็ว ทำให้ความต้องการ "พลังประมวลผล" ภายในประเทศ ทั้งจากฝั่งองค์กรธุรกิจ หน่วยงานรัฐ และสถาบันวิจัย เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล เราสามารถเห็นแนวโน้มการไล่ตามของจีนได้จาก 3 มิติสำคัญดังนี้ค่ะ

1. ประสิทธิภาพชิปในประเทศพัฒนาแบบก้าวกระโดด แย่งส่วนแบ่งตลาดจากสหรัฐฯ

ชิป AI ของจีนในปัจจุบันอาจแบ่งได้เป็นสองระดับค่ะ ระดับบนสุด (Tier 1) นำโดย Ascend 910C ของ Huawei ซึ่งตอนนี้มีความแรงประมาณ 65% ของชิปเรือธงอย่าง H100 ของ Nvidia และประมาณ 28% ของรุ่นล่าสุดอย่าง GB200 แม้จะยังตามหลัง แต่ก็แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่รวดเร็วอย่างน่าทึ่ง ที่สำคัญคือ ชิปของ Huawei รุ่นนี้มีประสิทธิภาพสูงกว่าชิปที่ Nvidia ถูกบังคับให้ลดสเปกลงเพื่อส่งออกมาขายในจีนอย่าง A100 (รุ่นลดสเปกเวอร์ชันแรกที่ตอนนี้ถูกแบนไปแล้ว) และ H20 (รุ่นลดสเปกเวอร์ชันล่าสุด) เสียอีก

ส่วนชิประดับรองลงมา (Tier 2) เช่น Siyuan 590 ของ Cambricon หรือ BW1000 ของ Hygon ก็มีประสิทธิภาพโดยรวมเทียบเท่ากับ A100 ของ NVIDIA และแน่นอนว่าดีกว่า H20 ที่ถูกลดทอนประสิทธิภาพลงไปมาก

สรุปง่ายๆ ก็คือ แม้ว่าชิปของจีนจะยังสู้ชิปตัวท็อปสุดที่บริษัทอเมริกันอย่าง NVIDIA และ AMD ที่ขายในตลาดโลกไม่ได้ แต่การที่บริษัทเหล่านั้นถูกบังคับให้ลดสเปกสินค้าของตัวเองลงอย่างมากเพื่อส่งเข้ามาขายในจีนตามมาตรการคว่ำบาตรของรัฐบาลสหรัฐฯ กลับกลายเป็นโอกาสให้ชิปของจีนมีความได้เปรียบทั้งในด้านประสิทธิภาพและราคา จนสามารถสร้างฐานที่มั่นในตลาดของตัวเองได้สำเร็จ

หากเราดูกราฟแท่งที่คาดการณ์ส่วนแบ่งตลาดจากบริษัทวิจัย Bernstein จะเห็นภาพชัดขึ้นค่ะ พวกเขาคาดว่าส่วนแบ่งตลาดของชิป AI ที่ผลิตในจีนจะเพิ่มขึ้นจาก 29% ในปี 2024 เป็น 42% ในปี 2025 และขยับไปถึง 55% ในปี 2027 ซึ่งหมายความว่าชิปจีนกำลังค่อยๆ แย่งชิงพื้นที่จากผู้ผลิตอเมริกันในบ้านของตัวเองอย่างต่อเนื่อง

โดยบริษัทดาวเด่นอย่าง Huawei และ Cambricon จะมียอดส่งมอบชิปในปี 2025 เพิ่มขึ้นจากปี 2024 ถึง 2.2 เท่า และ 7.4 เท่าตาม

ลำดับ แสดงให้เห็นถึงขีดความสามารถในการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

2. โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในประเทศผุดขึ้นเป็นดอกเห็ด ไล่ตามสหรัฐฯ อย่างรวดเร็ว

นอกจากการพัฒนาฮาร์ดแวร์อย่างชิปประมวลผลแล้ว ฝั่งซอฟต์แวร์อย่างโมเดล AI ของจีนก็พัฒนาตามมาติดๆ ค่ะ จากสถิติถึงเดือนสิงหาคม 2025 พบว่าจำนวนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของจีนนั้นมีจำนวนใกล้เคียงกับของสหรัฐฯ แล้ว แต่แน่นอนว่าปริมาณอย่างเดียวไม่พอ ต้องดูที่คุณภาพด้วย

ซึ่งข้อมูลจากดัชนี AI Analysis ของสถาบันวิจัย Artificial Analysis ชี้ให้เห็นว่าตั้งแต่ที่ OpenAI เปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลตัวท็อปของสหรัฐฯ และจีนนั้นมีอยู่จริง แต่การปรากฏตัวของโมเดล DeepSeek ในเดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา ได้ช่วยลดช่องว่างดังกล่าวลงอย่างมีนัยสำคัญ และด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลจีนรุ่นอื่นๆ อย่าง Tongyi Qianwen ของ Alibaba ก็ยิ่งทำให้ช่องว่างนี้แคบลงจนถึงระดับที่น้อยที่สุดในประวัติศาสตร์เลยทีเดียวค่ะ

หากเราดูเป็นกราฟเส้นที่แสดงประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เราจะเห็นเส้นกราฟของสหรัฐฯ อยู่สูงกว่าของจีนมาโดยตลอด แต่ตั้งแต่ต้นปี 2025 เป็นต้นมา เส้นกราฟของจีนก็ชันขึ้นอย่างรวดเร็วและเข้าใกล้เส้นของสหรัฐฯ มากขึ้นเรื่อยๆ

3. ความกังวลด้านความมั่นคงไซเบอร์ กลายเป็นแรงหนุนให้ต้องใช้ของในประเทศ

การพัฒนาของโมเดล AI ในประเทศยังช่วยเร่งให้เกิดการนำไปใช้งานในภาคส่วนต่างๆ ของจีนเร็วขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้ให้

บริการโทรคมนาคมของรัฐ (China Mobile, China Telecom, China Unicom) รวมถึงบริษัทเทคโนโลยีและสถาบันวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาล ซึ่งกำลังกลายเป็นอีกหนึ่งกำลังสำคัญที่ลงทุนในศูนย์ข้อมูล (Data Center) และพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ สำหรับหน่วยงานเหล่านี้แล้ว "ความมั่นคงของข้อมูล" มีความสำคัญมากกว่าประสิทธิภาพหรือความแรงของชิปเสียอีก

หลังจากที่ชิป H20 ของ NVIDIA ได้รับอนุญาตจากรัฐบาลทรัมป์ให้กลับมาขายในจีนได้เมื่อเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา กลับกลายเป็นว่าหน่วยงานด้านไซเบอร์ของจีน (Cyberspace Administration of China) ออกมาตั้งข้อสงสัยว่าชิป H20 อาจมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ทำให้ข้อมูลรั่วไหลได้ และเรียกร้องให้บริษัทจีนหันไปจัดซื้อชิป AI ที่ผลิตในประเทศแทน

แม้แต่ Tencent หนึ่งในผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ที่สุดของจีน ก็ออกมาบอกว่าบริษัทมีชิป AI เพียงพอสำหรับฝึกโมเดลแล้ว และไม่มีความจำเป็นต้องซื้อ H20 เพิ่มเติม โดยความต้องการในอนาคตจะหันไปใช้ชิปที่ไม่ใช่ของผู้ผลิตจากโลกตะวันตกแทน

สถานการณ์นี้เปรียบเสมือนการปิดประตูใส่หน้า NVIDIA, AMD และบริษัทอเมริกันอื่นๆ ไม่ให้เข้าถึงตลาดกลุ่มลูกค้าภาครัฐและรัฐวิสาหกิจของจีนซึ่งเป็นตลาดขนาดใหญ่ไปโดยปริยาย ทำให้ชิปจากผู้ผลิตอย่าง Huawei และ Cambricon ยิ่งได้เปรียบ และกลายเป็นอีกหนึ่งแรงผลักดันสำคัญที่ทำให้จีนต้องเร่งพัฒนาชิป AI ของตัวเองให้สำเร็จ

ชิปจีนจะไล่ทันอเมริกาได้จริงหรือ? และยังมีจุดอ่อนอะไรที่ต้องก้าวข้าม?

เห็นแบบนี้แล้ว หลายคนอาจจะคิดว่าสถานการณ์สงครามเทคโนโลยีเริ่มจะพลิกกลับมาเป็นใจให้จีนแล้วหรือยัง? ในมุมมองของเรา แม้ว่าการพัฒนา AI ของจีนจะกำลังไล่ตามมาอย่างรวดเร็ว แต่ก็ยังมีจุด

อ่อนอีกหลายอย่างที่ต้องเอาชนะให้ได้ในอนาคต และสงครามเทคโนโลยีระหว่างสองมหาอำนาจนี้กำลังจะเข้าสู่ช่วงที่ดุเดือดยิ่งขึ้นค่ะ เรามองว่าตอนนี้จีนยังมีความท้าทายหลักๆ อยู่ 2 เรื่องด้วยกัน

1. "ความแรง" ไม่ใช่ทุกอย่าง

แม้ว่าประสิทธิภาพโดยรวมของชิป AI จีนจะพัฒนาขึ้นมาก แต่ก็ยังมีช่องว่างกับผู้ผลิตฝั่งสหรัฐฯ ในมิติเชิงโครงสร้างและการทำงานอีกหลายด้าน ซึ่งหลักๆ มีอยู่ 4 ประเด็นค่ะ เดี๋ยวจะอธิบายเป็นภาษาบ้านๆ ให้เข้าใจง่ายๆ นะคะ

ความหลากหลายในการใช้งาน (Architectural versatility):

สถาปัตยกรรมของชิปจีนส่วนใหญ่มักถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานเฉพาะทาง สำหรับบริษัทใดบริษัทหนึ่ง หรือสำหรับความต้องการแบบใดแบบหนึ่งโดยเฉพาะ ทำให้ขอบเขตการทำงานและความยืดหยุ่นมีจำกัด ถ้าเปรียบเทียบง่ายๆ ชิปอเมริกันก็เหมือน "มีดพับสวิส" ที่ทำได้หลายอย่าง ส่วนชิปจีนจะเหมือน "มีดผ่าตัด" ที่เก่งเฉพาะทางค่ะ

ความแม่นยำและความเร็วในการคำนวณ (Computational precision and speed):

ชิปของสหรัฐฯ สามารถสลับโหมดการทำงานระหว่างความแม่นยำสูง (คำนวณช้าแต่เป๊ะ) กับความเร็วสูง (คำนวณเร็วแต่อาจไม่เป๊ะเท่า) ได้อย่างยืดหยุ่นตามลักษณะงาน ในขณะที่ชิปของจีนยังรองรับระดับความแม่นยำได้จำกัด และความเร็วในการคำนวณในบางระดับก็ยังด้อยกว่า

หน่วยความจำ (Memory):

ผู้ผลิตฝั่งสหรัฐฯ สามารถเข้าถึงหน่วยความจำที่ล้ำสมัยอย่าง HBM3 และ HBM3e ได้ ซึ่งเปรียบเสมือนการมี "ท่อส่งข้อมูล" ขนาดมหึมาที่สามารถส่งข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ในพริบตา ทำให้ชิปประมวลผลไม่ต้องนั่งรอข้อมูลให้เสียเวลา ในขณะที่ชิปจีนยังเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ไม่ได้

ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ (Software ecosystem):

ระบบนิเวศของฝั่งสหรัฐฯ อย่าง CUDA ของ NVIDIA นั้นเปรียบได้กับ "เว็บบอร์ดของเหล่าเชฟมือโปร" ที่เมื่อเราอยากทำอาหารจานใหม่ (พัฒนาฟังก์ชันใหม่) ก็สามารถเข้าไปหา "สูตรอาหาร" (โค้ดสำเร็จรูป) ได้ทันที หรือถ้าเจอปัญหาก็สามารถหาเชฟผู้มีประสบการณ์มาถามได้ง่ายๆ ในขณะที่ซอฟต์แวร์ของจีนเปรียบเหมือน "ครัวปิด" ที่เราต้องลองผิดลองถูกด้วยตัวเอง ทำให้มีต้นทุนในการเรียนรู้สูงกว่ามาก

จากข้อจำกัดเหล่านี้ ทำให้ชิป AI ของจีนยังไม่สามารถใช้ "ฝึก" โมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับโลกจากศูนย์ได้เทียบเท่ากับชิปของ NVIDIA ทำให้ความต้องการในฝั่งการฝึกโมเดลจึงยังต้องพึ่งพาชิปจากสหรัฐฯ อยู่

ส่วนชิปจีนจะถูกนำไปใช้ในฝั่ง "การอนุมาน" (Inference) หรือการนำโมเดลที่ฝึกเสร็จแล้วไปใช้งาน และการปรับจูนโมเดลที่มีอยู่แล้วมากกว่า

2. คอขวดด้านกำลังการผลิต

นอกจากข้อจำกัดด้านการออกแบบแล้ว จุดอ่อนที่สุดของจีนในการแข่งขันด้านเทคโนโลยี AI ก็ยังคงเป็นเรื่อง "อัตราการพึ่งพาตนเองด้านเซมิคอนดักเตอร์" ค่ะ

อุปกรณ์การผลิตเวเฟอร์: Morgan Stanley ประเมินว่าในระยะกลาง อัตราการผลิต CPU และ GPU ของจีนเองอาจเพิ่มขึ้นจาก 10% และ 34% ในปี 2024 เป็น 18% และ 39% ในปี 2027 แต่นั่นคือการพึ่งพาเครื่องจักร DUV ที่บริษัท SMIC มีอยู่ในสต็อกเท่านั้น

ภายใต้มาตรการแบนของสหรัฐฯ เมื่อสต็อกหมดลง หรือชิ้นส่วนเสียหายจนหามาเปลี่ยนไม่ได้ กำลังการผลิตก็จะถึงทางตัน ไม่สามารถรองรับความต้องการพลังประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างยั่งยืนได้

กำลังการผลิตหน่วยความจำ: อัตราการพึ่งพาตนเองด้านหน่วยความจำ DRAM ของจีนยังพัฒนาได้ช้า ส่วนหน่วยความจำแบนด์วิธสูง (HBM) ที่จำเป็นสำหรับ AI นั้น ปัจจุบันจีนยังผลิตเองไม่ได้เลย คิดเป็นสัดส่วนเกือบ 0% และยังตามหลังผู้นำระดับโลกอยู่ 3-4 ปี

ซอฟต์แวร์ออกแบบ (EDA): นี่คืออีกหนึ่งคอขวดสำคัญ คาดว่าแม้จะถึงปี 2027 จีนก็จะยังพึ่งพาตัวเองด้านซอฟต์แวร์ออกแบบชิปได้เพียง 22% เท่านั้น

อัตราการผลิตที่ใช้งานได้ (Yield): ปัญหานี้เข้าใจง่ายที่สุดค่ะ "Yield" คือสัดส่วนของชิปที่ดีและใช้งานได้จริงจากเวเฟอร์หนึ่งแผ่น

ข้อมูลจากหลายสถาบันชี้ว่า ชิประดับกลางอย่าง Ascend 910B ของ Huawei มี Yield เฉลี่ยเพียง 30% ส่วนรุ่นท็อปอย่าง Ascend 910C ยิ่งลดลงเหลือแค่ 15% เท่านั้น ในขณะที่มาตรฐานของผู้นำในอุตสาหกรรมนั้นเข้าใกล้ 60% แล้ว นั่นหมายความว่าจีนต้องผลิตชิปจำนวนมากเพื่อให้ได้ชิปที่ใช้งานได้ในจำนวนที่ต้องการ ซึ่งทำให้ต้นทุนสูงขึ้นมหาศาล

อเมริกาพึ่ง ‘พลังประมวลผล’ ส่วนจีนสู้ด้วย ‘พลังไฟฟ้า’

อย่างที่เล่าไปตอนต้นค่ะว่า ในสมรภูมิ AI นี้ จีนไม่สามารถเข้าถึงอุปกรณ์การผลิตชิปที่ล้ำสมัย และไม่สามารถซื้อชิป AI ตัวท็อปสุด

(อย่าง H100 หรือ GB200 ของ Nvidia) ได้โดยตรง ทำให้ "การขาดแคลนพลังประมวลผล" ยังคงเป็นจุดอ่อนสำคัญของจีน แล้วจีนจะสู้ต่ออย่างไร?

เราเชื่อว่าความได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของจีนอยู่ที่ "ทรัพยากรไฟฟ้า" ซึ่งจะนำการแข่งขันนี้ไปสู่สมการใหม่

จากสถิติของ Epoch AI แม้ว่าจีนจะมีประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ GPU ใหญ่เป็นอันดับสองของโลก (ครองส่วนแบ่ง 15% ของทั้งโลก) แต่ก็ยังห่างไกลจากสหรัฐฯ ที่ครองอันดับหนึ่งอย่างทิ้งห่าง (75% ของทั้งโลก) อย่างไรก็ตาม ด้วยการมีพลังงานไฟฟ้าสำรองมหาศาล ผู้ผลิตจีนได้ใช้วิธีชดเชยประสิทธิภาพของชิปแต่ละตัวที่ด้อยกว่า ด้วยการนำชิปจำนวนมากมาต่อกันเป็นคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่

ยกตัวอย่างเคสของ Huawei Ascend 910C ที่แม้ประสิทธิภาพของชิปเดี่ยวๆ ทั้งด้านการคำนวณ ความจุหน่วยความจำ และแบนด์วิธ จะเป็นแค่ 30%, 70% และ 40% ของ NVIDIA GB200 ตามลำดับ

แต่ Huawei ใช้วิธีนำชิปจำนวนมากกว่า NVIDIA ถึง 5 เท่า มาเชื่อมต่อกันในระบบ Cloud Matrix 384 ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้คือประสิทธิภาพโดยรวมของทั้งระบบกลับแซงหน้าไปเลยค่ะ

โดยพลังการคำนวณสูงกว่า 1.7 เท่า ความจุหน่วยความจำรวมสูงกว่า 3.6 เท่า และแบนด์วิธหน่วยความจำสูงกว่า 2.1 เท่า แต่ก็ต้องแลกมาด้วยการใช้พลังงานไฟฟ้าที่สูงกว่าถึง 4.1 เท่า

นี่จึงเป็นที่มาของคำกล่าวที่ว่า ในสมรภูมิแห่งการแข่งขันครั้งนี้ อเมริกาใช้พลังประมวลผล (Computing Power) ส่วนจีนใช้พลังไฟฟ้า (Electrical Power) เข้าสู้

"ยุคฟื้นฟูนิวเคลียร์" ของสหรัฐฯ ปะทะ "การพึ่งพาตนเองด้านการประมวลผล" ของจีน

เนื่องจากต้นทุนในการฝึกและใช้งาน AI ที่สูงขึ้นเรื่อยๆ คาดการณ์ว่า generative AI จะทำให้ความต้องการใช้ไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายใน 5 ปีข้างหน้า

แนวคิดที่ว่า "พลังของชาติ = พลังประมวลผล = พลังไฟฟ้า" จะกลายเป็นหัวใจสำคัญของการแข่งขันระหว่างสหรัฐฯ และจีน ซึ่งในเกมนี้ สหรัฐฯ ไม่ได้ขาดแคลนพลังประมวลผล แต่จีนก็ไม่ได้ขาดแคลนพลังไฟฟ้าเช่นกัน

ในปี 2024 จีนผลิตไฟฟ้าได้ทั้งหมด 10,073 TWh ซึ่งมากกว่าอันดับสองอย่างสหรัฐฯ ถึง 2.3 เท่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านพลังงานหมุนเวียน ที่การผลิตไฟฟ้าจากลม น้ำ และแสงอาทิตย์ของจีนรวมกันมากกว่าของสหรัฐฯ ถึง 3.2 เท่า และเมื่อมองไปที่การลงทุนในอนาคต องค์การพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) คาดว่าในปี 2025 การลงทุนด้านพลังงานของจีนจะสูงถึง 885 พันล้านดอลลาร์ (สูงกว่าของสหรัฐฯ ที่ 589 พันล้านดอลลาร์)

ในขณะเดียวกัน สหรัฐฯ ก็เริ่มดำเนินนโยบาย "ยุคฟื้นฟูนิวเคลียร์" (Nuclear Renaissance) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านไฟฟ้า ส่วนจีนก็เดินหน้าผลักดัน "การพึ่งพาตนเองด้านการประมวลผล" อย่างต่อเนื่อง เรียกได้ว่าทั้งสองฝ่ายต่างเร่งเสริมทัพในจุดที่ตัวเองยังเป็นรองอยู่

บทสรุปและมุมมองจาก MM Research

โดยรวมแล้ว การที่ตลาดกลับมาประเมินขีดความสามารถด้านเทคโนโลยี AI ของจีนใหม่ ถือเป็นเหตุผลสำคัญที่ผลักดันให้ตลาดหุ้นจีนทำผลงานได้อย่างโดดเด่นค่ะ เมื่อพิจารณาจากความต้องการพลังประมวลผล AI ขนาดมหึมาของจีน ประกอบกับข้อจำกัดด้าน

ประสิทธิภาพและกำลังการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ในประเทศแล้ว คาดว่าภายใน 1-2 ปีข้างหน้า การเลิกใช้ชิปสหรัฐฯ แบบ 100% ยังเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นได้ยาก

อย่างไรก็ตาม ในมุมมองของตลาด ช่วงสองปีที่ผ่านมา ตลาดได้ซึมซับข่าวร้ายเรื่องการปิดกั้นทางเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ไปจนหมดแล้ว ดังนั้น ในปีนี้ ทุกๆ ก้าวเล็กๆ ที่จีนทำได้สำเร็จในการพัฒนาเทคโนโลยีของตัวเอง กลับกลายเป็นปัจจัยบวกที่ทำให้ตลาดต้องหันกลับมาประเมินมูลค่าของบริษัทเทคโนโลยีจีนใหม่

ซึ่งปัจจัยนี้ก็ได้เริ่มสะท้อนให้เห็นผ่านการเปลี่ยนแปลงของมูลค่าหุ้น (PE ratio) ระหว่างตลาดหุ้นสหรัฐฯ และจีนแล้วค่ะ หากดูในกราฟเปรียบเทียบค่า PE ของหุ้นเทคฯ สองประเทศ เราจะเห็นว่าช่องว่างเริ่มแคบลง ซึ่งบ่งบอกว่านักลงทุนเริ่มให้มูลค่ากับศักยภาพของเทคโนโลยีจีนมากขึ้นนั่นเองค่ะ

ที่มาเนื้อหาจาก .. เพจ Beauty Investor