Broadcom ในงาน Goldman Sachs: การเติบโต AI ชนข้อจํากัดด้านอุปทาน

Broadcom (AVGO) ใช้โอกาสในวันอังคารที่ 8 ก.ย. 2026 ในงาน Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026 เพื่อนําเสนอวิสัยทัศน์ระยะยาวที่เป็นบวกสําหรับ AI พร้อมกับชี้ให้เห็นข้อจํากัดในโลกความเป็นจริง ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Hock Tan กล่าวว่าความต้องการชิป AI แบบกําหนดเองกําลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่การเติบโตกลับถูกฉุดรั้งด้วยพลังงานของศูนย์ข้อมูล ความพร้อมของสถานที่ และระยะเวลาการก่อสร้าง

แนวโน้มของบริษัทชี้ให้เห็นการเติบโตของรายได้อย่างรวดเร็วและการสร้างกระแสเงินสดที่แข็งแกร่ง แต่ก็สะท้อนให้เห็นฐานลูกค้าที่แคบและตลาดที่ยังคงพยายามพิสูจน์ว่าผลกําไรที่ใหญ่ที่สุดจะตกอยู่ที่ใด

ประเด็นสําคัญ

• Broadcom คาดว่ารายได้ AI จะแตะ 115,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2027 และ 230,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2028 ซึ่ง Tan อธิบายว่าเป็นเส้นทางที่ถูกจํากัดด้วยอุปทาน
• คอขวดหลักไม่ใช่การผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่เป็นความพร้อมของแหล่งพลังงาน ความจุของโครงข่ายไฟฟ้า และโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล
• Broadcom กําลังทํางานอย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาโมเดลชายขอบ 6 ราย รวมถึง OpenAI, Google และ Anthropic ในการพัฒนาตัวเร่งประมวลผล XPU แบบกําหนดเอง
• Tan กล่าวว่ามูลค่าใน AI มีแนวโน้มที่จะยังคงไหลไปยังนักพัฒนาโมเดลชายขอบต่อไป เนื่องจากโมเดลของพวกเขามีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
• บริษัทคาดว่าจะมีกระแสเงินสดอิสระที่แข็งแกร่ง และวางแผนที่จะหารือเรื่องการคืนทุนให้ผู้ถือหุ้น รวมถึงเงินปันผลและการซื้อหุ้นคืน ในการประชุมประจําปีเดือนธันวาคม

แนวโน้มทางการเงิน: การเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่ถูกจํากัดด้วยอุปทาน

Tan กล่าวว่า Broadcom คาดว่ารายได้ AI จะอยู่ที่ 115,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2027 และ 230,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2028 เขาอธิบายว่าตัวเลขเหล่านั้นเป็นเรื่องที่น่าทึ่งมาก แต่กล่าวว่าตัวเลขเหล่านั้นถูกจํากัดด้วยอุปทานมากกว่าความต้องการ

• ข้อจํากัดหลักไม่ใช่ผลผลิตชิป
• ปัญหาที่ใหญ่กว่าคือศูนย์ข้อมูลสามารถสร้างได้เร็วพอหรือไม่
• การเข้าถึงพลังงาน การขออนุญาตในพื้นที่ ความพร้อมของหม้อแปลงไฟฟ้า และอุปกรณ์กังหันก๊าซล้วนเป็นส่วนหนึ่งของคอขวด
• Tan กล่าวว่าอาจใช้เวลาประมาณสองปีในการเตรียมสถานที่พลังงานให้พร้อมใช้งานภายในปี 2028

เขากล่าวว่า Broadcom คาดว่าจะสร้างกระแสเงินสดอิสระในช่วงกลาง 40,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2027 และมากกว่านั้นในปี 2028 บริษัทยังคาดว่าจะสิ้นสุดปี 2026 ด้วยสถานะเงินสดที่สูงเป็นประวัติการณ์ และจะสะสมเงินสดต่อเนื่องตลอดปี 2027 เมื่อรายได้เพิ่มขึ้น

Broadcom มีหนี้สินประมาณ 56,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่ง Tan กล่าวว่าก่อขึ้นในช่วงที่อัตราดอกเบี้ยต่ํากว่ามาก เขาแนะว่าการชําระหนี้คืนก่อนกําหนดนั้นน่าสนใจน้อยกว่าการคืนผลตอบแทนให้ผู้ถือหุ้นในอัตราดอกเบี้ยปัจจุบัน

ซิลิคอนแบบกําหนดเองและกลยุทธ์ AI ของบริษัท

หัวใจสําคัญของแผน AI ของ Broadcom คือซิลิคอนแบบกําหนดเอง หรือตัวเร่งประมวลผล XPU ที่สร้างขึ้นโดยความร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาโมเดลชายขอบ Tan กล่าวว่า Broadcom ได้กลายเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์กับกลุ่มลูกค้าหลักจํานวน 6 ราย

• ลูกค้าเหล่านั้นรวมถึง OpenAI, Google และ Anthropic
• Broadcom ส่งมอบตัวอย่าง Jalapeño ASIC ให้กับ OpenAI ภายในเก้าเดือนหลังจากข้อตกลงเริ่มต้น
• บริษัทลงนามในสัญญาจัดหาสินค้ากับ OpenAI สําหรับความจุซิลิคอนแบบกําหนดเอง 10 กิกะวัตต์ในเดือนตุลาคม
• Broadcom ยังมีข้อตกลงระยะยาวกับ Google จนถึงปี 2031 สําหรับผลิตภัณฑ์ TPU และเครือข่าย

Tan กล่าวว่าความได้เปรียบของ Broadcom มาจากงานวิศวกรรมหลายปีและทรัพย์สินทางปัญญาที่คู่แข่งจะลอกเลียนแบบได้ยาก เขาชี้ให้เห็นเทคโนโลยีการเชื่อมต่อความเร็วสูงที่รู้จักกันในชื่อ SerDes รวมถึงการปรับให้เหมาะสมของความหนาแน่นตัวคูณ การรวมหลาย die และการบรรจุขั้นสูง

เขากล่าวว่าอุตสาหกรรมกําลังเผชิญกับข้อจํากัดของกฎของ Moore ซึ่งทําให้การขยายประสิทธิภาพบนชิปเดียวทําได้ยากขึ้น คําตอบของ Broadcom คือการรวม die หลายชิ้นเข้าไว้ในแพ็คเกจเดียว

• ชิปปัจจุบันใช้ 2 die ต่อชิป โดยมีพื้นที่รวมประมาณ 1,600 ตารางมิลลิเมตร
• การพัฒนาในปัจจุบันกําลังเปลี่ยนไปใช้ 4 die
• เวอร์ชันในอนาคตอาจถึง 8 die และมีพื้นที่เทียบเท่ามากกว่า 6,000 ตารางมิลลิเมตร
• Tan กล่าวว่า die เดี่ยวมีขนาดสูงสุดในทางปฏิบัติประมาณ 800 ตารางมิลลิเมตร

เขาโต้แย้งว่าประสบการณ์การออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ของ Broadcom และการแข่งขันมา 30 ปีสร้างอุปสรรคต่อการนํางานกลับเข้ามาทําเองของลูกค้า แม้แต่สําหรับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่

การจัดหาเงินทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI และปัญหาด้านพลังงาน

Broadcom ยังช่วยลูกค้าในการจัดหาเงินทุนสําหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI Tan อธิบายถึงยานพาหนะเพื่อวัตถุประสงค์พิเศษที่เรียกว่า XPV ซึ่งสร้างขึ้นร่วมกับ Apollo และ Blackstone เพื่อจัดหาเงินทุนเริ่มต้น 35,000 ล้านดอลลาร์ สําหรับความจุการประมวลผลมากกว่า 20 กิกะวัตต์

• Anthropic คาดว่าจะได้รับความจุ 1 กิกะวัตต์ในปี 2026
• ตัวเลขนั้นเพิ่มขึ้นเป็น 5 กิกะวัตต์ในปี 2027 ภายใต้การจัดการเงินทุน
• Broadcom ให้การค้ําประกันส่วนที่เหลือสําหรับอุปกรณ์
• โครงสร้างนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยนักพัฒนาโมเดลชายขอบที่ยังไม่สร้างกระแสเงินสดเพียงพอที่จะจัดหาเงินทุนสําหรับโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ด้วยตนเอง

Tan กล่าวว่าส่วนที่ยากที่สุดของการสร้าง AI ไม่ใช่การได้ชิป แต่เป็นการเตรียมสถานที่ทางกายภาพให้พร้อม เขาอ้างถึงความพร้อมของพลังงาน ความจุของโครงข่ายไฟฟ้า ตารางการก่อสร้าง การขออนุญาต และการจัดซื้ออุปกรณ์ว่าเป็นความท้าทายหลัก

ในมุมมองของเขา ตลาดสามารถผลิตชิปได้ แต่ไม่สามารถเร่งเวลาที่จําเป็นในการนําแหล่งพลังงานออนไลน์ได้อย่างง่ายดาย ทําให้ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานเป็นข้อจํากัดที่คาดเดาได้น้อยกว่าอุปทานเซมิคอนดักเตอร์

การนํา AI มาใช้ในองค์กร: ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่มีประโยชน์ในงานเฉพาะด้าน

Tan ยังได้พูดถึงวิธีที่ Broadcom ใช้ generative AI ภายในธุรกิจของตนเอง เขากล่าวว่าบริษัทได้ให้วิศวกร 15,000 คนจากทั้งหมด 30,000 คน หรือครึ่งหนึ่งของพนักงาน เข้าร่วมการประเมินเครื่องมือ AI เป็นเวลาหนึ่งปี

บทเรียนหลัก เขากล่าวว่า คือ AI ทํางานได้ดีที่สุดเมื่อเชื่อมโยงกับปัญหาทางธุรกิจที่ชัดเจน

• กรณีการใช้งานที่แข็งแกร่งที่สุดคือการเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่และเทคโนโลยี
• กรณีการใช้งานอีกอย่างหนึ่งคือการสแกนและป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์
• การใช้งานที่เป็นไปได้ที่สามคือการสร้างซอฟต์แวร์สแต็กใหม่ด้วยโมเดลขั้นสูงอย่าง Claude

Tan กล่าวว่าผลกําไรที่มีค่าที่สุดมาจากคุณภาพที่ดีขึ้นและการดําเนินการที่เร็วขึ้น ไม่ใช่แค่จากการเพิ่มผลผลิตแบบง่าย ๆ เขายกตัวอย่างจากการออกแบบชิป ซึ่งการออกแบบใหม่อาจมีค่าใช้จ่ายประมาณ 30 ล้านดอลลาร์ และทําให้โครงการล่าช้าไปหกเดือน

เขากล่าวว่าเครื่องมือ AI ช่วยได้มากที่สุดเมื่อใช้โดยวิศวกรอาวุโสและสถาปนิกที่เข้าใจงานอยู่แล้ว ในคําพูดของเขาว่า "มันช่วยให้คนที่ฉลาดมากกลายเป็นคนที่ฉลาดยิ่งขึ้น"

Tan เสริมว่าหลายบริษัทยังคงดิ้นรนเพื่อหาผลตอบแทนจากการลงทุนที่ชัดเจนจาก AI "ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการหากรณีการใช้งานที่สร้างสิ่งที่คุณเรียกว่าผลตอบแทนจากการลงทุนที่มีความหมายและสําคัญอย่างชัดเจน" เขากล่าว "นั่นไม่ใช่เรื่องง่าย และฉันสงสัยว่าบริษัทจํานวนมากที่นั่นก็เผชิญกับปัญหาเดียวกัน"

เศรษฐศาสตร์ตลาด AI: เงินไหลไปที่ไหน

Tan นําเสนอมุมมองโดยละเอียดเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ของ AI โดยโต้แย้งว่ามูลค่ากําลังกระจุกตัวอยู่ในนักพัฒนาโมเดลชายขอบมากกว่าทางเลือกแบบ open-weight

• เขากล่าวว่าการสร้าง inference token ทั่วโลกมีค่าใช้จ่ายประมาณ 200,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี
• รายได้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั้งหมดอยู่ที่ประมาณ 150,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี
• ผู้ให้บริการโมเดลชายขอบสร้าง token ประมาณ 50% แต่ได้รับรายได้ 75% หรือประมาณ 120,000 ล้านดอลลาร์
• ผู้ให้บริการโมเดลแบบ open-weight สร้าง token ประมาณ 50% แต่ได้รับรายได้เพียงประมาณ 30,000 ล้านดอลลาร์
• ทั้งสองกลุ่มใช้จ่ายประมาณ 100,000 ล้านดอลลาร์สําหรับโครงสร้างพื้นฐาน แต่ผลลัพธ์ด้านรายได้แตกต่างกันมาก

Tan กล่าวว่าเหตุผลนั้นง่ายมาก: ความฉลาดที่ดีกว่าดึงดูดมูลค่ามากกว่า "สําหรับ AI ตราบใดที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ฉันอยากจะพูดว่าการพัฒนาแบบทวีคูณใน LLM ที่ยังคงออกมาจากพวกนักพัฒนาโมเดลชายขอบ มูลค่าจะสะสมไปยังคนที่ทําโมเดลชายขอบที่ดีที่สุดเมื่อเวลาผ่านไป" เขากล่าว

เขาเสริมว่า "มูลค่าไปยังที่ที่ความฉลาดยังคงพัฒนาต่อไป"

มุมมองของ Broadcom คือโมเดลชายขอบและ open-weight สามารถอยู่ร่วมกันได้ แต่ห่วงโซ่มูลค่าน่าจะเอื้อประโยชน์ต่อโมเดลชายขอบมากกว่าในช่วงห้าปีข้างหน้า

Tan ยังกล่าวว่าความจุการประมวลผลโมเดลชายขอบ 1 กิกะวัตต์สามารถสร้างรายได้ประจําประมาณ 30,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี การดําเนินการความจุนั้นมีค่าใช้จ่ายประมาณ 10,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี เหลือประมาณ 20,000 ล้านดอลลาร์สําหรับนักพัฒนาโมเดลและผู้ให้บริการแอปพลิเคชัน ส่วนที่เหลืออีก 10,000 ล้านดอลลาร์จะถูกแบ่งระหว่างผู้ให้บริการพลังงาน ผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ผลิตชิป และซัพพลายเออร์หน่วยความจํา

การจัดสรรทุน: เงินสดสะสม การตัดสินใจรออยู่ข้างหน้า

ด้วยกระแสเงินสดที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว Broadcom กําลังเตรียมพร้อมสําหรับการตัดสินใจจัดสรรทุน Tan กล่าวว่าคณะกรรมการจะพิจารณาเรื่องนี้ในการประชุมประจําปีเดือนธันวาคม

• ตัวเลือกหลักคือเงินปันผลที่สูงขึ้นและการซื้อหุ้นคืน
• การชําระหนี้ล่วงหน้าดูเหมือนน่าสนใจน้อยกว่าเนื่องจากหนี้ถูกออกในอัตราดอกเบี้ยที่ต่ํากว่า
• Broadcom คาดว่าจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นเมื่อการสร้างเงินสดเพิ่มขึ้นในปี 2027 และ 2028

Tan ไม่ได้ประกาศการเปลี่ยนแปลงทันทีต่อแผนเงินปันผลหรือการซื้อหุ้นคืน แต่เขาทําให้ชัดเจนว่าบริษัทคาดว่าจะสร้างเงินสดจํานวนมาก

"เราจะสร้างเงินสดจํานวนมาก ตรงประเด็นของคุณเลย มากกว่านั้นในปี 2028" เขากล่าว

บริบทของตลาดและผลกระทบในวงกว้าง

ความเห็นของ Broadcom มาในช่วงที่นักลงทุนยังคงมองหาหลักฐานว่าการใช้จ่ายด้าน AI สามารถแปลงเป็นผลกําไรที่ยั่งยืนได้ ความเห็นของ Tan แนะว่าผู้ชนะที่ใหญ่ที่สุดอาจเป็นบริษัทที่ควบคุมโมเดลขั้นสูงที่สุดและโครงสร้างพื้นฐานรอบ ๆ โมเดลเหล่านั้น

ในขณะเดียวกัน การหารือดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าธุรกิจ AI ของ Broadcom มีความเข้มข้นมากเพียงใด บริษัทผูกพันอย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาชายขอบจํานวนน้อย และการเติบโตของบริษัทขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าเหล่านั้นสามารถรักษาพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพที่เพียงพอเพื่อขยายตัวต่อไปได้หรือไม่

หุ้นของ Broadcom ปิดในช่วงการซื้อขายปกติที่ $368.56 เพิ่มขึ้น 2.98% จากราคาปิดก่อนหน้าที่ $357.90 ในการซื้อขายหลังเวลาปิดทําการ หุ้นแทบไม่เปลี่ยนแปลงที่ $368.43

สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูบทถอดความฉบับเต็มด้านล่าง

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน