บทบาทโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Vertiv ดันรายได้พุ่ง แต่ค่า P/E 80 เท่า ตั้งคำถามด้านมูลค่า

บริษัท Vicor Corporation ได้อนุญาตสิทธิ์แบบไม่ผูกขาดให้กับผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิมรายใหญ่ในกลุ่ม AI สำหรับเทคโนโลยี Vertical Power Delivery ที่จดสิทธิบัตรไว้ ซึ่งจะทำให้ผู้ผลิตอุปกรณ์รายนี้สามารถจัดหาโมดูล VPD ได้ทั้งจาก Vicor และจากซัพพลายเออร์ที่ไม่ได้รับอนุญาต ดีลนี้เกี่ยวข้องกับปัจจัยหนุนระยะสั้นที่สำคัญของ Vicor ในเรื่องการสร้างรายได้จากทรัพย์สินทางปัญญา ขณะเดียวกันก็ตอกย้ำการพึ่งพาผลลัพธ์จากการอนุญาตสิทธิ์และการบังคับใช้สิทธิ์ แนวทางการอนุญาตสิทธิ์นี้ เมื่อผนวกกับสถาปัตยกรรม VPD ที่จดสิทธิบัตรของ Vicor ซึ่งแก้ปัญหาช่วงหนึ่งนิ้วสุดท้ายในการจ่ายไฟให้โปรเซสเซอร์ AI ประสิทธิภาพสูง อาจส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อวิธีที่บริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์จัดโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานการจ่ายไฟของตน แนวโน้มของ Vicor คาดการณ์รายได้ 1.4 พันล้านดอลลาร์ และกำไร 453.8 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2029 โดยมีมูลค่ายุติธรรมที่ 386.25 ดอลลาร์ ซึ่งบ่งชี้ถึงอัพไซด์ 73% ขณะที่นักวิเคราะห์ที่มองบวกที่สุดได้คาดการณ์ไว้แล้วว่าอัตราการเติบโตของรายได้ต่อปีจะอยู่ที่ราว 48.7% และกำไรจะใกล้ 486.1 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2029 การที่บริษัทซื้อที่ดินขนาดใหญ่ในเมืองเมอร์ริแม็กและฮุกเซตต์เพื่อสร้าง ChiP Fab 2 และ Fab 3 มีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับดีล VPD นี้ เนื่องจากการขยายกำลังการผลิตในสหรัฐฯ อาจช่วยรองรับความต้องการโมดูลและความซ้ำซ้อนของห่วงโซ่อุปทาน แม้ว่าความเสี่ยงจากการใช้กำลังการผลิตไม่เต็มที่และแรงกดดันด้านต้นทุนคงที่จะยังคงเป็นประเด็นสำคัญก็ตาม

ไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่ห้ารายของสหรัฐฯ คาดการณ์ว่าเงินลงทุนรวม (capex) ในปี 2026 จะอยู่ที่ 6.6 แสนล้านถึง 7.25 แสนล้านดอลลาร์ หรือเกือบสองเท่าของการใช้จ่ายในปี 2025 เนื่องจากการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเปลี่ยนจากซอฟต์แวร์มาสู่โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ ไมโครซอฟต์คาดการณ์เงินลงทุนปรับปรุง (adjusted capital expenditure) ประมาณ 1.75 แสนล้านดอลลาร์ทั้งในปีงบประมาณ 2026 และ 2027 โดยสองในสามของการใช้จ่ายรายไตรมาสจะไปที่สินทรัพย์อายุสั้นอย่างซีพียูและจีพียู ส่วนที่เหลือไปที่โครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลอายุยาว และบริษัทได้เพิ่มกำลังการผลิต 1 กิกะวัตต์ในไตรมาสที่ 3 ของปีงบประมาณ 2026 ซึ่งทำให้ขนาดโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกเป็นสองเท่าภายในสองปี ด้านอเมซอน เว็บ เซอร์วิส (AWS) ได้ปรับเพิ่มคาดการณ์เงินลงทุนปี 2026 ขึ้นเป็นประมาณ 2.2 แสนล้านดอลลาร์ โดยแอนดี แจสซี ซีอีโอ กล่าวว่ากำลังการผลิต AI คาดว่าจะยังคงตึงตัวไปจนถึงปี 2027 และอุปสงค์ที่มีสัญญารองรับจะขยายไปถึงปี 2028 ขณะที่เมตาเผชิญกำไรลดลง 14% ในไตรมาสที่ 2 ของปี 2026 แม้รายได้เพิ่มขึ้น 28% เนื่องจากการขยายโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งรวมถึงศูนย์ข้อมูลขนาด 1 กิกะวัตต์ในรัฐโอไฮโอและสิ่งอำนวยความสะดวกในรัฐลุยเซียนาที่อาจขยายได้ถึง 5 กิกะวัตต์ กดดันอัตรากำไร ขณะที่อัลฟาเบตปรับเพิ่มคาดการณ์เงินลงทุนปี 2026 ขึ้นเป็นสูงสุด 2.05 แสนล้านดอลลาร์ และงานในมือ (backlog) ของกูเกิล คลาวด์เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าเมื่อเทียบปีต่อปีเป็น 2.4 แสนล้านดอลลาร์ ส่วนกิจการร่วมค้าสตาร์เกตซึ่งประกอบด้วยออราเคิล โอเพนเอไอ และอื่น ๆ ตั้งเป้าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานสูงสุด 5 แสนล้านดอลลาร์ภายในปี 2029 และเงินลงทุนของออราเคิลในปีงบประมาณ 2026 อยู่ที่ 5.57 หมื่นล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าจากปีก่อนหน้า

ซิตี้ระบุว่า การต่อต้านทางการเมืองที่เพิ่มขึ้นต่อโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ก่อนการเลือกตั้งกลางเทอมของสหรัฐในเดือนพฤศจิกายน ยังไม่ได้ทำให้แผนการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลอ่อนแอลงอย่างมีนัยสำคัญ การพัฒนาศูนย์ข้อมูลได้กลายเป็นประเด็นร้อนที่ทั้งสองพรรคการเมืองให้ความสนใจ โดยรัฐบาลท้องถิ่นได้ออกมาตรการระงับการก่อสร้างชั่วคราว และมีสภานิติบัญญัติของรัฐอย่างน้อย 15 แห่งเสนอมาตรการกำกับดูแลที่เข้มงวดขึ้น แต่การใช้จ่ายยังคงแข็งแกร่ง เนื่องจากความต้องการโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ยังคงสนับสนุนการพัฒนา ผลกระทบส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในโครงการเก็งกำไรและโครงการระยะเริ่มต้น ซึ่งล่าช้าหรือถูกยกเลิกมากขึ้นในกระบวนการอนุมัติของท้องถิ่น ขณะที่โครงการระยะท้ายซึ่งมีที่ดินและเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้าแล้วยังคงเดินหน้าต่อไป บริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์กำลังหาทางเลี่ยงข้อจำกัดด้านพลังงานและกฎระเบียบท้องถิ่น โดยแอมะซอนมุ่งลงทุนโดยตรงในโครงการพัฒนาพลังงานนิวเคลียร์ร่วมกับโดมินเนียนเอเนอร์จี และเมต้าบรรลุข้อตกลงซื้อไฟฟ้านิวเคลียร์ฉบับใหญ่กับคอนสเตลเลชันเอเนอร์จี ซิตี้ไม่คาดว่าจะเกิดภาวะตลาดสั่นสะเทือนอีกครั้งเทียบเท่ากับการเกิดขึ้นของดีพซีค โดยให้เหตุผลว่านักลงทุนได้ปรับตัวต่อแนวโน้มโมเดลจีนที่มีประสิทธิภาพสูงแล้ว อย่างไรก็ตาม ซิตี้ชี้ว่าอาจมีความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าจากการที่รัฐบาลจำกัดโมเดลที่เห็นว่าอันตรายเกินไป ซึ่งอาจทำให้เกิดกำลังการประมวลผลส่วนเกินขึ้นอย่างฉับพลัน