เหนือกว่า Mag 7 สู่ Mag 10 ในยุค AI

เหนือกว่า Mag 7 สู่ Mag 10 ในยุค AI

การเปลี่ยนโครงสร้างตลาดจาก “แพลตฟอร์มผู้ใช้” สู่ “โครงสร้างเศรษฐกิจเครื่องจักร”

ตลอดทศวรรษที่ผ่านมา Mag 7 คือหัวใจของตลาดหุ้นโลก เพราะเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มที่มนุษย์ใช้งานทุกวัน แต่เมื่อ AI กำลังก้าวจาก “เครื่องมือช่วยงาน” ไปสู่ “ผู้ปฏิบัติงานแทนมนุษย์” โครงสร้างรายได้ของโลกกำลังเปลี่ยนจาก Consumer Platform ไปสู่ AI Infrastructure และ Autonomous System อย่างเต็มรูปแบบ

นั่นคือจุดที่ Mag 10 ถือกำเนิดขึ้น

ไม่ใช่เพราะบริษัทเพิ่ม

แต่เพราะ “บทบาทในระบบเศรษฐกิจ” ถูกยกระดับ

..

ในยุคที่ทุกคนยังติดกับคำว่า “Mag 7”

ตลาดโลกจริง ๆ กำลังเลื่อนเกมไปไกลกว่านั้นแล้ว

ตอนนี้สิ่งที่ขับเคลื่อน S&P 500 ไม่ใช่แค่แพลตฟอร์มโซเชียลหรือมือถือ

แต่คือ “โครงสร้างพื้นฐานของเศรษฐกิจยุค AI”

และมันถูกประกอบขึ้นจากหุ้น 10 ตัว ที่ผมเรียกรวม ๆ ว่า Mag 10 ในยุค AI

Mag 10 คืออะไร ทำไมสำคัญกว่าการท่องชื่อ Big Tech

Mag 7 เดิม คือชุดหุ้นที่รวยจาก “เวลาของมนุษย์”

คนใช้ Facebook ดู YouTube เสิร์ช Google ซื้อของ Amazon

รายได้วิ่งตามจำนวนผู้ใช้และโฆษณา

แต่ Mag 10 คืออีกระดับหนึ่ง

เป็นกลุ่มหุ้นที่ เศรษฐกิจยุค AI ทำงานไม่ได้เลย ถ้าไม่มีพวกเขา

ลองมองเศรษฐกิจ AI เป็น 5 ชั้นใหญ่ ๆ

1.ชั้น Compute – พลังงานประมวลผล AI

2.ชั้น Network – ระบบท่อข้อมูลระหว่างศูนย์ Data Center

3.ชั้น Data – การเก็บ จัดระเบียบ และปกป้องข้อมูล

4.ชั้น Platform – ระบบที่องค์กรใช้สร้าง AI ของตัวเอง

5.ชั้น Autonomous Application – แอป/หุ่นยนต์/ระบบตัดสินใจอัตโนมัติ

Mag 10 กระจายตัวอยู่ครบทุกชั้น

และนี่คือเหตุผลที่ “น้ำหนักเชิงระบบ” ของพวกเขา สูงกว่าแค่คำว่า Big Tech

แกะทีละตัว Mag 10 ทำหน้าที่อะไรบนแผนที่เศรษฐกิจ AI

..

1. NVIDIA – ผู้ออกแบบ “ราคาเวลา” ของโลก AI

NVIDIA ไม่ได้ขายแค่ GPU

แต่กำลังขาย “เวลาในการเทรนโมเดล” ให้ทั้งโลก

ทุกการออกสถาปัตยกรรมใหม่

ทุกการปรับราคาชิป

จะสั่นสะเทือนงบลงทุนของ Hyperscaler ทั้งฝั่งอเมริกาและจีน

ยิ่งโลกต้องการโมเดลใหญ่ขึ้น ซับซ้อนขึ้น

“เวลาในการเทรน” ยิ่งกลายเป็นต้นทุนสำคัญ

และผู้ที่กำหนดสมการนี้อยู่เงียบ ๆ ก็คือ NVIDIA

ในชุด Mag 10

NVIDIA จึงเป็นเหมือน “ธนาคารกลางของ Compute”

2. Microsoft – OS ของโลกการทำงานยุค Copilot

Microsoft ครองทั้ง Windows, Office, Azure, GitHub

ตอนนี้กำลังเอา Copilot แทรกเข้าไปในทุก workflow

แต่ละองค์กรไม่ได้แค่ “ใช้ AI ช่วยพิมพ์”

แต่กำลังเขียนงาน ประชุม ส่งอีเมล วิเคราะห์ข้อมูล ผ่าน Copilot เป็นหลัก

ผลลัพธ์คือ

ลูกค้าเดิมจ่ายแพงขึ้น

ลูกค้า Cloud ย้าย workload ที่สำคัญขึ้นมาบน Azure มากขึ้น

Microsoft จึงไม่ได้โตเพราะขาย AI เพิ่ม

แต่โตเพราะ “รีแพ็คเกจโลกการทำงานใหม่ทั้งก้อน”

3. Apple – ผู้ครองปลายทางของ AI (Device Layer)

Apple อาจไม่ได้นำหน้าสงครามโมเดล

แต่ Apple คือเจ้าของ “ช่องทางสุดท้ายก่อนถึงผู้ใช้”

ถ้า Day 1 ของ AI คืออยู่ใน Data Center

Day N ที่ AI ต้องลงมาวิ่งบนมือถือ แว่น และอุปกรณ์ IoT

คนที่จะเก็บมูลค่าในปลายทาง คือคนที่ถือ Ecosystem ของ Device อยู่แล้ว

นั่นหมายความว่า ถ้า AI กลายเป็นฟังก์ชันพื้นฐานแบบอินเทอร์เน็ต

Apple คือปลั๊กไฟมาตรฐานที่ทุกคนต้องเสียบ

4. Alphabet (Google) – เส้นเลือดข้อมูลของโลก + Stack TPU

Google เป็นทั้ง Search, YouTube, Maps, Gmail, Android, Chrome

และยังมี Cloud + TPU + Data Center เป็นหลังบ้าน

AI สำหรับ Google จึงเป็น “ตัวคูณประสิทธิภาพของธุรกิจเดิม” มากกว่าจะเป็นธุรกิจใหม่

ยิ่ง AI ทำให้ผลลัพธ์โฆษณาแม่นขึ้น

Conversion Rate สูงขึ้น

งบโฆษณาย้ายจากทีวี/สื่อเดิมมาลง Search+YouTube หนักขึ้น

ในขณะที่ TPU และ Cloud กลายเป็นอีกขา

ที่ให้คนอื่นมาเช่าใช้พลัง AI ของ Google

Google จึงอยู่ทั้งฝั่ง “กินค่าโฆษณา” และ “เก็บค่าไฟจาก AI” พร้อมกัน

5. Amazon – จาก E-commerce สู่ระบบโลจิสติกส์อัตโนมัติ

Amazon รวม 3 โครงสร้างไว้ในบริษัทเดียว

AWS – สมองของโลกดิจิทัล

Marketplace + Logistics – โครงข่ายขนส่งแบบเรียลไทม์

Automation/Robotics – หุ่นยนต์คลังสินค้า และอนาคตของการส่งของแบบไม่ใช้คน

เมื่อ AI เข้ามา ฝั่งที่เปลี่ยนหนักที่สุดคือ “หลังบ้าน”

ทั้งการวางสต๊อก การจัดเส้นทาง การตั้งราคาแบบ Dynamic

จุดแข็งของ Amazon ไม่ใช่แค่ Cloud ใหญ่

แต่คือ “เม็ดเงินหมุนเวียนจริง” บนระบบที่ตนควบคุมตั้งแต่หน้าร้านถึงโกดัง

6. Meta – Content Engine + Ad Engine ในยุค AI

Meta เคยถูกมองว่าโตเต็มที่แล้ว

แต่ AI กำลังทำให้บริษัทกลับมาเป็น Growth Story อีกรอบ

Reels + AI Recommendation ทำให้คนดูคอนเทนต์นานขึ้น

AI Ad Targeting ทำให้โฆษณาแม่นขึ้นอย่างชัดเจน

แม้จำนวนผู้ใช้ไม่ได้เพิ่มแบบระเบิด

แต่รายได้โฆษณา “ต่อคน” สูงขึ้นเรื่อย ๆ

Meta จึงเป็นหุ้นที่ AI ทำหน้าที่ “อัพเกรดธุรกิจเดิมทั้งก้อน”

ไม่ต้องสร้างธุรกิจใหม่ ก็ขยายกำไรได้มาก

7. Broadcom (AVGO) – ระบบท่อข้อมูลของ Data Center โลก

เวลาเราพูดถึง AI ส่วนใหญ่จะโฟกัสที่ GPU

แต่จริง ๆ แล้วข้อมูลทุกบิต

ต้องไหลผ่าน Switch, Router, Network Chip, Storage Controller

Broadcom คือหัวใจในชั้นนี้

ลูกค้าคือ Hyperscaler, Telco, ผู้ผลิตอุปกรณ์เครือข่ายระดับโลก

รายได้ผูกกับ “ปริมาณข้อมูลที่ไหลในระบบ” มากกว่าราคาโมเดล

ยิ่งโลกเข้าสู่ยุค AI ที่ทุกอย่างเป็นการคุยกันระหว่าง Machine

Bandwidth จะกลายเป็นสินทรัพย์ที่ต้องขยายต่อเนื่อง

และ Broadcom คือหนึ่งในผู้รับอานิสงส์โดยตรง

8. Palantir (PLTR) – ชั้นเหตุผลขององค์กร (Reasoning Layer)

องค์กรใหญ่ไม่มีทางเอาโมเดลดิบ ๆ ไปให้ทีมงานใช้ตรง ๆ

สิ่งที่ต้องการจริง ๆ คือ “ระบบเหตุผลที่คุมทั้งกระบวนการ”

AIP ของ Palantir กำลังกลายเป็น Operating Layer

ที่องค์กรเอาโมเดลมาวางบน Data ของตัวเอง

แล้วให้ AI รันเวิร์กโฟลว์แทนคน

ทุกครั้งที่องค์กรเพิ่ม Use case ใหม่

มูลค่า Platform จะทบต้นขึ้นเรื่อย ๆ

Palantir จึงไม่ใช่บริษัทขายซอฟต์แวร์ครั้งเดียว

แต่คือ “หุ้นค่าเช่าเหตุผล” ของโลกธุรกิจ

9. AMD – Challenger ที่บังคับให้สมรภูมิ AI แข่งกันจริงจัง

AMD เคยเด่นในตลาด CPU และ Gaming

วันนี้กำลังใช้จังหวะ AI ผลักตัวเองเข้ามาใน Compute Tier แถวหน้า

MI Series + ROCm Ecosystem

ทำให้ Hyperscaler มีทางเลือกนอกจาก NVIDIA

ข้อดีของ AMD คือ

ราคาต่อประสิทธิภาพแข่งขันได้

เปิด Ecosystem ให้ลูกค้าปรับแต่งได้มาก

ได้ประโยชน์ทันทีเมื่อองค์กรอยาก “ลดการพึ่งพิงผู้เล่นรายเดียว”

ถ้า AI คือสงครามอาวุธ

AMD คือโรงงานผลิตอาวุธรายที่สอง ที่ทุกกองทัพอยากมีสำรอง

10. Tesla – จาก EV ไปสู่หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

Tesla วันนี้รายได้หลักยังมาจากรถไฟฟ้า

แต่ Story ระยะยาวอยู่ที่

FSD – ระบบขับขี่อัตโนมัติ

Dojo – Supercomputer สำหรับ AI Vision

Optimus – หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์

ถ้าโลกเข้าสู่ยุค “แรงงานหุ่นยนต์”

Tesla มีทั้งฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และข้อมูลการเคลื่อนไหวจริงจำนวนมหาศาล

นี่คือหุ้นที่ผูกอนาคตกับ “Physical AI” โดยตรง

ไม่ใช่แค่โมเดลอยู่ในจอคอมพิวเตอร์

มุมมองโครงสร้างรายได้: จากคนทำงานสู่เครื่องทำงาน

ยุค Mag 7

รายได้โตตาม

– จำนวนผู้ใช้

– เวลาอยู่บนแพลตฟอร์ม

– งบโฆษณาและการขายอุปกรณ์

ยุค Mag 10

รายได้โตตาม

– จำนวน GPU / Accelerator ในระบบ

– ปริมาณข้อมูลที่ถูกเก็บและส่งผ่าน Network

– จำนวน Workflow ที่เปลี่ยนจากคนทำ เป็น AI ทำ

– การใช้ AI ในระดับ “ระบบงาน” ไม่ใช่ระดับฟีเจอร์

พูดง่าย ๆ คือ

ยิ่งโลกปล่อยให้ Machine ทำงานแทนมนุษย์มากเท่าไหร่

รายได้ของ Mag 10 ยิ่งทบต้นตามชั้นโครงสร้างที่ตัวเองยืนอยู่

ความเสี่ยงสำคัญที่ต้องเฝ้าดู

Valuation – หลายตัวถูกตีราคาเผื่ออนาคตไปไกลแล้ว

ข่าวดีที่ “ดีแต่ไม่สุด” สามารถกดราคาลงแรงได้

Capex Cycle – รอบลงทุน Data Center ถ้าเริ่มชะลอ

รายได้ของ NVIDIA, AMD, AVGO, Hyperscaler จะสะเทือนพร้อมกัน

Regulation & Geopolitics – การแบนชิป การควบคุม AI

สามารถเปลี่ยนแผนลงทุนทั้งภูมิภาคได้ภายในไม่กี่เดือน

Systemic Risk – เมื่อทุกอย่างเชื่อมกันหมด

ความผิดพลาดในชั้นหนึ่ง สามารถลามไปได้ทั้ง Stack

Mag 10 จึงเป็นทั้ง “โอกาสมหาศาล” และ “จุดศูนย์กลางของความผันผวน”

PRB INSIGHT – มอง Mag 10 ให้เหมือนมองโครงสร้างเศรษฐกิจใหม่

ถ้ามองแค่รายตัว

Mag 10 คือหุ้นเทคที่ดูแพงและวิ่งแรง

แต่ถ้ามองเป็นระบบ

Mag 10 คือ

– เสาไฟของยุค AI (NVIDIA, AMD, AVGO)

– ถนนสายหลักของข้อมูล (Amazon, Google, Microsoft, Meta)

– อาคารปลายทางและหุ่นยนต์ในโลกจริง (Apple, Tesla)

– ศูนย์ควบคุมเหตุผลขององค์กร (Palantir)

Mag 7 เคยรวยจาก Attention ของมนุษย์

Mag 10 กำลังรวยจาก Automation ของเครื่องจักร

ถ้าเชื่อว่าเศรษฐกิจโลกกำลังเปลี่ยนจาก

“คนทำงานให้ระบบ” ไปสู่ “ระบบทำงานให้คน”

การศึกษาว่าแต่ละตัวใน Mag 10 ยืนอยู่ตรงไหนใน Stack

และจัดพอร์ตให้บาลานซ์ระหว่าง “เสาหลัก” กับ “ตัวเร่งเติบโต”

จะสำคัญกว่าการถามแค่คำสั้น ๆ ว่า

“ตัวไหนจะวิ่งแรงสุดในปีหน้า”

นี่คือยุคที่เราไม่ได้เลือกแค่หุ้นเทค

แต่กำลังเลือก “โครงสร้างรายได้ของโลกอนาคต” ที่อยากเป็นเจ้าของอยู่ในพอร์ตครับ

..

ที่มาเนื้อหาจาก.. หุ้นพอร์ทระเบิด