Microsoft เปิดตัวชิป Maia 300 ลดพึ่งพา Nvidia เร่งขยาย AI

Microsoft เปิดตัวชิป AI Maia 300 เตรียมติดตั้งในศูนย์ข้อมูลตั้งแต่ปี 2027 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล AI และลดการพึ่งพา Nvidia โดยคาดว่าจะประมวลผลได้มากขึ้น 40% ต่อหน่วยไฟฟ้าเมื่อเทียบกับระบบ GPU ชั้นนำ การพัฒนาชิปเองช่วยลดต้นทุนและสนับสนุนอัตรากำไรของ Azure และ Copilot ขณะที่บริษัทยังลงทุนขยายศูนย์ข้อมูลเพื่อรองรับความต้องการ AI ที่แข็งแกร่ง INVX มองบวกต่อ Microsoft, TSMC และ Marvell จากแนวโน้มดังกล่าว ส่วน Nvidia เผชิญการแข่งขันระยะยาวมากขึ้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในตลาด AI โดยเฉพาะการฝึกแบบจำลองขนาดใหญ่

1. Microsoft เปิดตัว Maia 300 เตรียมใช้ชิป AI ของตนเองในปี 2027

Microsoft (MSFT US) เปิดตัวชิป AI รุ่นใหม่ Maia 300 ซึ่งเป็นชิปรุ่นที่ 3 ที่บริษัทพัฒนาขึ้นเอง โดยมีเป้าหมายลดการพึ่งพาชิปจาก Nvidia (NVDA US) และเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล AI ในศูนย์ข้อมูล บริษัทเตรียมเริ่มติดตั้ง Maia 300 ในปี 2027 ด้วยกำลังไฟฟ้ารวมหลายกิกะวัตต์ และอาจใช้ชิปมากกว่า 1 ล้านตัว เพื่อรองรับการขยายตัวของบริการ AI เช่น Microsoft Copilot, Teams และ GitHub Copilot

· เน้นการใช้งาน AI (Inference): ชิปถูกออกแบบสำหรับการนำ AI ที่ผ่านการฝึกแล้วมาใช้งานจริง เช่น การตอบคำถาม เขียนโปรแกรม สรุปข้อมูล และทำงานหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ

· เพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน: Microsoft คาดว่า Maia 300 จะประมวลผลข้อมูลได้มากกว่าระบบ GPU ชั้นนำประมาณ 40% เมื่อใช้ไฟฟ้าเท่ากัน

· รองรับการใช้งานขนาดใหญ่: ระบบหนึ่งตู้ประกอบด้วยชิป 96 ตัว ใช้กำลังไฟฟ้าประมาณ 167 กิโลวัตต์ และสามารถประมวลผลได้สูงสุด 7 เท่าของ Maia 200 ในระดับตู้เซิร์ฟเวอร์

· ใช้ภายในบริษัทเป็นหลัก: Microsoft ยังไม่มีแผนให้ลูกค้าเช่ากำลังประมวลผลของ Maia โดยตรง แต่จะนำมาใช้กับผลิตภัณฑ์ AI ของตนเองก่อน

2. Maia 300 ช่วยลดต้นทุน AI และเพิ่มโอกาสทำกำไรของ Microsoft

การพัฒนาชิปเองมีความสำคัญต่อ Microsoft เนื่องจากต้นทุนการประมวลผล AI และค่าไฟฟ้าเป็นค่าใช้จ่ายหลักในการขยายธุรกิจ โดย Maia 300 ใช้เทคโนโลยีการผลิต 2 นาโนเมตรของ TSMC และหน่วยความจำความเร็วสูง HBM4 จำนวน 8 ชุด ซึ่งช่วยรองรับแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และงานที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก

· ลดต้นทุนต่อการใช้งาน AI: การใช้ชิปที่ออกแบบสำหรับบริการของตนเองช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร และมีโอกาสลดต้นทุนในการประมวลผลแต่ละครั้ง

· สนับสนุนอัตรากำไร: หาก Maia 300 ทำงานได้ตามเป้าหมาย Microsoft จะสามารถให้บริการ Copilot และผลิตภัณฑ์ AI ในต้นทุนที่ต่ำลง ซึ่งเป็นบวกต่ออัตรากำไรขั้นต้นในระยะกลาง

· ลดการพึ่งพา Nvidia: บริษัทจะมีทางเลือกในการจัดหาชิปมากขึ้น แต่ยังจำเป็นต้องใช้ GPU จาก Nvidia สำหรับการฝึก AI ขั้นสูงและรองรับลูกค้าที่ต้องการใช้ชิปดังกล่าว

ทั้งนี้ Bloomberg Intelligence ประเมินว่าการใช้ Maia อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนในระยะยาว แต่ยังไม่ส่งผลต่อประมาณการเงินลงทุนปี 2026–2027 อย่างมีนัยสำคัญ โดยประโยชน์ด้านต้นทุนอาจเริ่มชัดเจนมากขึ้นตั้งแต่ปี 2028 หากการติดตั้งเป็นไปตามแผน

3. Microsoft เร่งขยายศูนย์ข้อมูล หลังกำลังประมวลผลไม่เพียงพอต่อความต้องการ

นอกจากการพัฒนาชิป Microsoft ยังเดินหน้าขยายศูนย์ข้อมูลเพื่อรองรับความต้องการ AI และบริการ Azure ที่เติบโตต่อเนื่อง หลังบริษัทประสบปัญหากำลังประมวลผลไม่เพียงพอ ส่งผลให้ต้องจำกัดการรับลูกค้าใหม่ในบางพื้นที่ และสูญเสียโอกาสทางธุรกิจให้คู่แข่ง

· แผนขยายกำลังไฟฟ้า: Bloomberg รายงานว่า Microsoft มีแผนเพิ่มกำลังไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลจากประมาณ 12 กิกะวัตต์ในปัจจุบัน เป็นมากกว่า 38 กิกะวัตต์ภายในปี 2032 หรือมากกว่า 3 เท่า อย่างไรก็ตาม บริษัทระบุว่าตัวเลขดังกล่าวไม่ถูกต้องและยังไม่ได้ยืนยันเป้าหมายใหม่

· ความต้องการ AI ยังแข็งแกร่ง: นักวิเคราะห์คาดรายได้ Azure เติบโตประมาณ 43% ใน FY2027 สะท้อนความต้องการใช้บริการคลาวด์และ AI ของภาคธุรกิจ

· เงินลงทุนยังอยู่ในระดับสูง: Microsoft ใช้เงินลงทุนประมาณ $145bn ใน FY2026 และยังมีแนวโน้มลงทุนต่อเนื่องเพื่อเพิ่มศูนย์ข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ และระบบไฟฟ้า

· ข้อจำกัดสำคัญ: การขาดแคลนไฟฟ้า ความล่าช้าในการก่อสร้าง และต้นทุนอุปกรณ์ที่สูงขึ้น ยังเป็นความเสี่ยงต่อการขยายกำลังประมวลผล

การพัฒนาชิป Maia จึงเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์เพิ่มประสิทธิภาพศูนย์ข้อมูล โดย Microsoft ต้องการให้กำลังไฟฟ้าแต่ละหน่วยสามารถรองรับงาน AI ได้มากขึ้น แทนที่จะพึ่งพาการขยายศูนย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว

4. ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมชิป: Nvidia เผชิญการแข่งขัน แต่ห่วงโซ่อุปทานยังได้ประโยชน์

การเปิดตัว Maia 300 สะท้อนแนวโน้มที่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Microsoft, Amazon และ Google พัฒนาชิป AI ของตนเองมากขึ้น เพื่อลดต้นทุนและควบคุมเทคโนโลยีหลัก ซึ่งอาจทำให้ตลาดชิป AI แบ่งออกเป็นสองกลุ่ม ได้แก่ ชิปที่พัฒนาขึ้นเฉพาะสำหรับบริการภายในบริษัท และ GPU ที่รองรับการใช้งานหลากหลาย

หุ้น	ผลกระทบ	ประเด็นสำคัญ
Microsoft (MSFT)	บวก	ลดต้นทุน AI และเพิ่มโอกาสขยายอัตรากำไร
Nvidia (NVDA)	ลบระยะยาวบางส่วน	เสี่ยงสูญเสียคำสั่งซื้อชิปสำหรับการใช้งาน AI จากลูกค้ารายใหญ่ แต่ยังแข็งแกร่งด้านการฝึก AI
AMD (AMD)	แข่งขันสูงขึ้น	เผชิญการแข่งขันจากชิปที่ลูกค้าพัฒนาเอง
Marvell (MRVL)	บวก	มีโอกาสได้รับประโยชน์จากธุรกิจชิปออกแบบเฉพาะ โดยเชื่อมโยง Maia 300 กับโครงการสำคัญของบริษัท แต่ยังไม่ได้รับการยืนยัน
TSMC (TSM)	บวก	ได้รับประโยชน์จากการผลิตชิป Maia 300 ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูง
Micron (MU), SK hynix, Samsung	บวกต่ออุตสาหกรรม	ความต้องการหน่วยความจำ HBM4 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ยังไม่มีการยืนยันผู้จัดหาให้ Maia 300

อย่างไรก็ตาม การพัฒนาชิปเองไม่ได้หมายความว่า Microsoft จะยุติการซื้อชิป Nvidia เนื่องจากตลาด AI ยังต้องการ GPU สำหรับการฝึกแบบจำลองขนาดใหญ่และบริการคลาวด์ที่ลูกค้าต้องการเลือกใช้ชิปเอง

5. แนวโน้ม Microsoft: Azure และ Copilot ยังเป็นแรงขับเคลื่อนหลัก

การลงทุนใน Maia 300 สอดคล้องกับแนวโน้มผลประกอบการ Microsoft ที่ได้รับแรงหนุนจาก Azure และ Microsoft 365 Copilot โดยบทวิเคราะห์ของ Deutsche Bank คาดว่ารายได้ FY1Q27 จะเติบโตประมาณ 18–19% YoY เมื่อใช้อัตราแลกเปลี่ยนคงที่ สูงกว่ากรอบแนวโน้มของบริษัทเล็กน้อย ขณะที่รายได้ Azure มีโอกาสเติบโตประมาณ 46% YoY จากความต้องการ AI ที่แข็งแกร่ง

นอกจากนี้ การใช้งาน Copilot ที่เพิ่มขึ้น การปรับราคาผลิตภัณฑ์ Microsoft 365 และการขยายบริการ AI สำหรับองค์กร จะช่วยสนับสนุนรายได้และอัตรากำไรในระยะกลาง แม้เงินลงทุนในศูนย์ข้อมูลยังอยู่ในระดับสูง ทั้งนี้ Deutsche Bank ปรับเพิ่มราคาเป้าหมาย Microsoft จาก $550 เป็น $600 พร้อมคงคำแนะนำซื้อ โดยมองว่าบริษัทสามารถสร้างรายได้จาก AI ได้อย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น

มุมมองของ InnovestX

INVX มองบวกต่อ Microsoft (MSFT) จากการพัฒนา Maia 300 ซึ่งช่วยลดการพึ่งพา Nvidia และเพิ่มโอกาสปรับปรุงอัตรากำไรของธุรกิจ AI ในระยะกลาง โดยเฉพาะเมื่อการใช้งาน Copilot และ Azure ขยายตัว ขณะที่ TSMC (TSM) และ Marvell (MRVL) มีโอกาสได้รับประโยชน์จากแนวโน้มการพัฒนาชิปเฉพาะทางของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่
ส่วน Nvidia (NVDA) อาจเผชิญแรงกดดันด้านส่วนแบ่งตลาดชิปสำหรับการใช้งาน AI ในระยะยาว แต่ยังคงมีความได้เปรียบด้านการฝึก AI และระบบนิเวศ GPU เราจึงมองว่าประเด็นนี้เป็นการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการแข่งขัน มากกว่าการสิ้นสุดการเติบโตของ Nvidia โดยปัจจัยที่ต้องติดตามคือประสิทธิภาพจริงของ Maia 300 หลังเริ่มติดตั้งในปี 2027 และผลต่ออัตรากำไรของ Microsoft ในปี 2028

ข้อสงวนสิทธิ์
ข้อมูล ความเห็น บทวิเคราะห์ ราคา การคาดการณ์ และ/หรือ ข้อมูลอื่นใด (“ข้อมูล”) ที่ปรากฏ จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยมีที่มาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ จำกัด (“INVX”) ไม่รับรองความถูกต้อง ครบถ้วน หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลดังกล่าว โดยเป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นการรับประกันราคาหรือผลตอบแทน คำแนะนำการลงทุน การเสนอซื้อหรือขายหลักทรัพย์ หรือชักชวนให้เสนอซื้อหรือเสนอขายหลักทรัพย์ใด INVX และ/หรือ กรรมการ พนักงาน และลูกจ้างของ INVX ไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายอันเป็นผลมาจากหรือเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลดังกล่าว

INVX และธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) (“ธนาคารฯ”) เป็นบริษัทย่อยที่บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) (SCBX) เป็นผู้ถือหุ้นรายใหญ่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธนาคารฯ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในการเปรียบเทียบเท่านั้น INVX และ/หรือ บริษัทในเครือ SCBX อาจเป็นที่ปรึกษาทางการเงิน ผู้จัดจำหน่ายหลักทรัพย์ ผู้ออกและเสนอขายหุ้นกู้ที่มีอนุพันธ์แฝง หรือ ตราสารแสดงสิทธิการฝากหลักทรัพย์ต่างประเทศ บนหลักทรัพย์ที่ปรากฏอยู่ในรายงานฉบับนี้ รวมถึงอาจมีการทำธุรกรรมอื่นใดในหลักทรัพย์ที่ถูกกล่าวถึง อันอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งทางผลประโยชน์ได้ ผู้ลงทุนควรทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน