การเจรจาลงทุนใน Reflection AI ของ Nvidia และการเจรจาซื้อ Decart AI ของ Amazon สะท้อนการขยายการแข่งขัน AI จากการพัฒนาชิปและศูนย์ข้อมูลไปสู่การควบคุมโมเดลและซอฟต์แวร์ โดย Nvidia ต้องการสร้างระบบนิเวศโมเดล AI แบบเปิดเพื่อสนับสนุนความต้องการ GPU ขณะที่ Amazon ต้องการเพิ่มความสามารถของ AWS และลดการพึ่งพาชิป Nvidia ผ่านเทคโนโลยีของ Decart เรามองว่าแนวโน้มดังกล่าวเป็นบวกต่อการใช้งาน AI โดยรวม แต่เพิ่มการแข่งขันด้านชิปและต้นทุน โดยให้น้ำหนักการลงทุนใน NVDA และ AMZN เป็นหลัก พร้อมติดตามโอกาสของ NBIS และ AMD ที่ได้รับประโยชน์ทางอ้อมจากการขยายตัวของระบบนิเวศ AI

Nvidia–Amazon เร่งลงทุน AI ขยายการแข่งขันจากชิปสู่โมเดล

1. Nvidia เจรจาซื้อหรือเพิ่มลงทุน Reflection AI มูลค่าประเมิน $25bn

· Nvidia (NVDA US) อยู่ระหว่างเจรจาเข้าซื้อกิจการหรือเพิ่มการลงทุนใน Reflection AI บริษัทพัฒนาโมเดล AI สัญชาติสหรัฐฯ ซึ่งมีมูลค่าประเมินราว $25bn โดย Nvidia เคยลงทุนในบริษัทแห่งนี้แล้วประมาณ $800mn ทั้งนี้ การเจรจายังอยู่ในระยะเริ่มต้นและยังไม่มีข้อสรุป โดยทางเลือกครอบคลุมการซื้อกิจการ การเพิ่มเงินลงทุน การสนับสนุนกำลังประมวลผล หรือการเข้าถึงบุคลากรและเทคโนโลยีของ Reflection AI

· Reflection AI ก่อตั้งโดยอดีตนักวิจัย Google DeepMind และเพิ่งเปิดตัวโมเดล Beam ซึ่งเป็น AI แบบเปิดเผยค่าน้ำหนัก (Open-weight) ที่เปิดให้นักพัฒนานำไปใช้งานและปรับแต่งได้ โดยเน้นการเขียนโปรแกรมและระบบ AI ที่สามารถดำเนินงานได้ด้วยตนเอง (AI Agent) บริษัทระบุว่า Beam มีความสามารถด้านการใช้เหตุผลใกล้เคียง GLM-5.2 ของ Z.AI จากจีนในบางการทดสอบ แต่ใช้ทรัพยากรประมวลผลต่ำกว่าประมาณ 3–4 เท่า

· เรามองว่าการลงทุนดังกล่าวสะท้อนกลยุทธ์ของ Nvidia ที่ต้องการขยายธุรกิจจากการจำหน่ายชิปไปสู่การสนับสนุนระบบนิเวศโมเดล AI แบบเปิด โดยเฉพาะการสร้างทางเลือกของสหรัฐฯ เพื่อแข่งขันกับโมเดลต้นทุนต่ำจากจีน เช่น DeepSeek และ Qwen ซึ่งอาจช่วยเพิ่มความต้องการใช้ชิป Nvidia ในระยะยาว

2. Amazon เจรจาซื้อ Decart AI ราว $7bn เสริมธุรกิจชิปและ AWS

Amazon (AMZN US) อยู่ระหว่างเจรจาซื้อกิจการ Decart AI บริษัทพัฒนาเทคโนโลยี AI สัญชาติอิสราเอลที่มีฐานดำเนินงานในสหรัฐฯ ด้วยมูลค่าประมาณ $7bn เพิ่มขึ้นจากมูลค่าประเมินเกือบ $4bn ในเดือน พ.ค. 2026 หรือคิดเป็นการเพิ่มขึ้นประมาณ 75% ภายในไม่กี่เดือน โดย Decart ระดมทุนจากนักลงทุนมาแล้วมากกว่า $400mn ทั้งนี้ การเจรจายังไม่มีข้อสรุป และอาจเปลี่ยนแปลงได้หากมีผู้เสนอซื้อรายอื่น

Decart AI มีเทคโนโลยีสำคัญสองด้าน ได้แก่

· ซอฟต์แวร์รองรับชิป AI หลายประเภท: ช่วยให้นักพัฒนาสามารถย้ายการประมวลผลระหว่างชิปจากผู้ผลิตต่างรายได้สะดวกขึ้น ลดข้อจำกัดในการพึ่งพาชิป Nvidia และเพิ่มทางเลือกในการบริหารต้นทุน

· World Models: โมเดล AI ที่สามารถสร้างและจำลองสภาพแวดล้อมสามมิติ โดยบริษัทกำลังพัฒนาโมเดล Lucy และ Oasis ซึ่งอาจนำไปประยุกต์ใช้กับเกม หุ่นยนต์ การจำลองสถานการณ์ และระบบ AI ที่ต้องเข้าใจสภาพแวดล้อมจริง

ประเด็นสำคัญคือ Decart มีความสัมพันธ์กับ Amazon อยู่ก่อนแล้ว โดย AWS เคยให้บริษัททดลองใช้ชิป Trainium3 ตั้งแต่ปี 2025 สะท้อนว่าการเข้าซื้อกิจการมีโอกาสเชื่อมโยงกับกลยุทธ์การพัฒนาชิป AI ของ Amazon โดยตรง

เรามองว่าหากดีลสำเร็จ Amazon จะสามารถนำเทคโนโลยี Decart มาช่วยเพิ่มความสามารถของ AWS ในการรองรับชิปหลายประเภท และอาจเร่งให้ลูกค้าเปลี่ยนมาใช้ชิป Trainium ซึ่ง Amazon พัฒนาขึ้นเอง เพื่อแข่งขันกับ Nvidia ในตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI

3. Nvidia และ Amazon ลงทุน AI ด้วยเป้าหมายต่างกัน แต่แข่งขันกันมากขึ้น

ทั้งสองดีลสะท้อนว่าบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่กำลังขยายการลงทุนจากโครงสร้างพื้นฐาน AI ไปสู่การควบคุมเทคโนโลยีต้นน้ำและซอฟต์แวร์ เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันและลดการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอก อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์ของทั้งสองบริษัทมีความแตกต่างกันชัดเจน

ประเด็น	Nvidia–Reflection AI	Amazon–Decart AI
มูลค่าประเมินกิจการ	$25bn	$7bn (มูลค่าดีลที่เจรจา)
เทคโนโลยีหลัก	โมเดล AI แบบเปิด Beam	ซอฟต์แวร์รองรับชิปหลายประเภท และ World Models
เป้าหมายหลัก	ขยายระบบนิเวศโมเดล AI	เพิ่มความสามารถของ AWS และ Trainium
การแข่งขัน	โมเดลแบบเปิดจากจีนและโมเดลแบบปิด	Nvidia และผู้ให้บริการชิป AI
ผลระยะยาว	เพิ่มความต้องการใช้ GPU	ลดการพึ่งพาชิป Nvidia ในบางงาน
ความเสี่ยง	ต้นทุนลงทุนและความไม่แน่นอนของผลตอบแทน	ราคาซื้อกิจการและการนำเทคโนโลยีไปใช้จริง

เรามองว่าประเด็นสำคัญคือ Nvidia ต้องการทำให้โมเดล AI จำนวนมากใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง ขณะที่ Amazon ต้องการให้ลูกค้ามีทางเลือกใช้ชิปอื่นได้มากขึ้น โดยเฉพาะ Trainium จึงสะท้อนการแข่งขันเพื่อควบคุมระบบนิเวศ AI มากกว่าการแข่งขันด้านประสิทธิภาพชิปเพียงอย่างเดียว

อย่างไรก็ตาม การขยายตัวของโมเดลแบบเปิดและซอฟต์แวร์รองรับชิปหลายประเภทอาจเป็นผลบวกต่ออุตสาหกรรมโดยรวม เนื่องจากช่วยลดต้นทุนการพัฒนา AI และเพิ่มจำนวนผู้ใช้งาน ซึ่งมีโอกาสชดเชยผลกระทบจากความต้องการใช้ชิปต่อหน่วยที่ลดลง

4. การลงทุน AI เริ่มขยายจากโครงสร้างพื้นฐานสู่เทคโนโลยีที่สร้างความแตกต่าง

เราประเมินว่าการลงทุนใน AI กำลังเปลี่ยนจากระยะแรกที่เน้นซื้อชิปและสร้างศูนย์ข้อมูล ไปสู่ระยะที่บริษัทต้องการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีสำคัญเพื่อสร้างความได้เปรียบระยะยาว โดยมี 3 แนวโน้มสำคัญ

· การพัฒนาโมเดล AI ของตนเอง: บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ต้องการควบคุมความสามารถ ต้นทุน และทิศทางการพัฒนาโมเดล เพื่อลดการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอก

· การแข่งขันด้านชิปและซอฟต์แวร์: ผู้ให้บริการคลาวด์เร่งพัฒนาชิปของตนเอง รวมถึงเทคโนโลยีที่ช่วยให้ซอฟต์แวร์ทำงานบนชิปหลายประเภท เพื่อเพิ่มอำนาจต่อรองกับ Nvidia

· การขยายสู่ Physical AI: เทคโนโลยี World Models มีโอกาสสนับสนุนการพัฒนาหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และการจำลองสภาพแวดล้อม ซึ่งอาจเป็นแหล่งความต้องการประมวลผล AI ใหม่ในระยะยาว

เรามองว่าแนวโน้มดังกล่าวจะเพิ่มการแข่งขันระหว่าง Nvidia กับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ได้แก่ Amazon, Microsoft และ Google ซึ่งต่างต้องการควบคุมเทคโนโลยีสำคัญในระบบนิเวศ AI ของตนเอง แต่ไม่ได้หมายความว่าความต้องการชิป Nvidia จะลดลงทันที เนื่องจากบริษัทมีความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์และฐานผู้พัฒนาที่ใช้งานเทคโนโลยีอยู่แล้ว

5. มุมมอง InnovestX : บวกต่อ NVDA–AMZN แต่แข่งขันด้านชิปรุนแรงขึ้น

INVX มองว่าการลงทุนทั้งสองดีลเป็นปัจจัยบวกเชิงกลยุทธ์ต่อ Nvidia (NVDA US) และ Amazon (AMZN US) โดย Nvidia มีโอกาสขยายระบบนิเวศโมเดล AI และเพิ่มความต้องการใช้ GPU ในระยะยาว ขณะที่ Amazon สามารถเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของ AWS และสนับสนุนการใช้ชิป Trainium ของตนเอง อย่างไรก็ตาม การพัฒนาชิปทางเลือกและซอฟต์แวร์ที่ลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายเดียวอาจเพิ่มแรงกดดันต่อส่วนแบ่งตลาดและอำนาจกำหนดราคาของ Nvidia ในระยะยาว

หุ้น	มุมมอง	Implication การลงทุน
NVDA US	บวก	ขยายระบบนิเวศ AI แบบเปิด สนับสนุนความต้องการชิปและซอฟต์แวร์
AMZN US	บวก	เพิ่มความสามารถของ AWS และขยายการใช้ Trainium เพื่อลดต้นทุน
NBIS US	บวก	ได้ประโยชน์จากสัญญากำลังประมวลผลกับ Reflection AI และความต้องการ AI จากผู้พัฒนาอิสระ
AMD US	บวกทางอ้อม	ซอฟต์แวร์ที่รองรับชิปหลายประเภทอาจลดอุปสรรคในการเปลี่ยนมาใช้ชิป AMD
GOOGL US	ผสม	ได้ประโยชน์จากการพัฒนาโมเดลและชิป TPU แต่เผชิญการแข่งขันจาก AWS และ Nvidia
MSFT US	ผสม	ได้ประโยชน์จากความต้องการ AI Cloud ที่ขยายตัว แต่เผชิญการแข่งขันด้านบริการและต้นทุนประมวลผล

ในเชิงกลยุทธ์ เราให้น้ำหนัก NVDA และ AMZN เป็นหลัก เนื่องจากทั้งสองบริษัทมีฐานธุรกิจและระบบนิเวศรองรับการเติบโตของ AI โดยตรง ขณะที่มองบวกต่อ NBIS และ AMD ในฐานะผู้ได้รับประโยชน์ทางอ้อมจากการขยายตัวของโมเดล AI แบบเปิดและความต้องการใช้ชิปที่หลากหลายมากขึ้น แต่ยังต้องติดตามความสามารถในการสร้างผลตอบแทนจากเงินลงทุน รวมถึงความเสี่ยงจากการแข่งขันด้านราคา

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