Nvidia ใช้เวที GTC Berlin ยืนยันความต้องการ AI ยังแข็งแกร่ง พร้อมเปิดตัว DSX Pod ลดเวลาติดตั้งศูนย์ข้อมูลเหลือ 14 วัน และเพิ่มข้อตกลงกับ Amkor อีก $1.3 พันล้าน รวมเป็น $3 พันล้าน เพื่อขยายกำลังผลิต Advanced Packaging มากกว่า 300% ภายในปี 2028 INVX มองบวกต่อกลุ่ม AI Supply Chain โดยเฉพาะ NVDA และ AMKR ที่ได้รับประโยชน์โดยตรง รวมถึง Ibiden, Samsung Electro-Mechanics, Unimicron และ ASE จากการขยายกำลังผลิตชิ้นส่วนชิป ขณะที่ VRT ได้ประโยชน์จากการเร่งติดตั้งศูนย์ข้อมูล AI
Nvidia GTC Berlin ตอกย้ำการเติบโต AI พร้อมจับมือ Amkor ขยายกำลังผลิตชิป

ประเด็นสำคัญจากงาน GTC Berlin วันที่ 21 ตุลาคม 2026: Nvidia ยืนยันว่าความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังแข็งแกร่ง โดยข้อจำกัดสำคัญอยู่ที่กำลังการผลิตชิปและการติดตั้งศูนย์ข้อมูล บริษัทจึงเร่งขยายห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก ควบคู่กับการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยลดต้นทุนและระยะเวลาติดตั้งศูนย์ข้อมูล ขณะที่ความร่วมมือกับ Amkor และผู้ผลิตชิ้นส่วนในญี่ปุ่น เกาหลีใต้ และไต้หวัน สะท้อนโอกาสการเติบโตของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในระยะยาว
1. GTC Berlin ยืนยันความต้องการ AI ยังแข็งแกร่ง แม้ตลาดกังวลเรื่องผลตอบแทนการลงทุน
Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ระบุว่าอุตสาหกรรม AI กำลังอยู่ในช่วงขยายโครงสร้างพื้นฐานครั้งสำคัญ โดยความต้องการระบบประมวลผลยังสูงกว่ากำลังการผลิตที่มีอยู่ แม้ตลาดหุ้นเทคโนโลยีเผชิญแรงขายจากความกังวลเรื่องต้นทุนเงินทุนและความคุ้มค่าของการลงทุนศูนย์ข้อมูล AI แต่บริษัทมองว่าการนำ AI ไปใช้งานจริงในภาคธุรกิจยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยเฉพาะยุโรปซึ่งมีสัดส่วนกำลังประมวลผล AI เพียงประมาณ 5% ของโลก เทียบกับสหรัฐฯ ที่ 75%
Nvidia จึงผลักดันให้ภาคอุตสาหกรรมยุโรปนำ AI มาใช้มากขึ้น ทั้งการผลิต ยานยนต์ การเงิน และการแพทย์ พร้อมขยายความร่วมมือกับบริษัทชั้นนำ เช่น Siemens, Mercedes-Benz, Volkswagen และ Volvo สะท้อนว่าการเติบโตของ AI ในระยะถัดไปจะไม่ได้จำกัดอยู่เพียงบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ แต่จะขยายไปสู่ธุรกิจที่นำ AI มาเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
2. DSX Pod ลดเวลาติดตั้งศูนย์ข้อมูลจาก 6 เดือนเหลือ 14 วัน
หนึ่งในผลิตภัณฑ์สำคัญของงานคือ DSX Pod ซึ่งเป็นศูนย์ข้อมูล AI แบบสำเร็จรูปที่รองรับระบบ Vera Rubin โดยรวมอุปกรณ์ประมวลผล ระบบเชื่อมต่อ และโครงสร้างพื้นฐานที่ผ่านการทดสอบไว้ล่วงหน้า ทำให้สามารถลดระยะเวลาติดตั้งจากประมาณ 6 เดือนเหลือเพียง 14 วัน และคาดว่าจะเริ่มนำมาใช้งานในช่วงต้นปี 2027
นอกจากนี้ Nvidia ร่วมมือกับ Vertiv เพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบและทดสอบล่วงหน้า ซึ่งภายใต้สมมติฐานที่บริษัทกำหนด สามารถลดระยะเวลาตรวจสอบแบบระบบจาก 30 วันเหลือ 3 วัน และลดระยะเวลาติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานจาก 90 วันเหลือ 45 วัน ส่งผลให้ปริมาณการประมวลผล AI สะสมในปีแรกอาจเพิ่มขึ้นสูงสุด 30% จากการเริ่มใช้งานระบบได้เร็วขึ้น
3. Nvidia ลงทุนขยาย Supply Chain ครั้งใหญ่ โดย Amkor เป็นผู้ได้รับประโยชน์สำคัญ
Nvidia ประกาศขยายความร่วมมือกับผู้ผลิตชิ้นส่วนและผู้ให้บริการบรรจุภัณฑ์ชิปทั่วโลก เพื่อแก้ไขข้อจำกัดด้านกำลังการผลิต โดยเฉพาะ Advanced Packaging, Substrate และการทดสอบชิป ซึ่งมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อชิป AI รุ่นใหม่ต้องเชื่อมต่อหน่วยประมวลผลและหน่วยความจำประสิทธิภาพสูงเข้าด้วยกัน
ประเด็นสำคัญคือ Nvidia ทำข้อตกลงเพิ่มเติมกับ Amkor มูลค่า $1.3 พันล้าน เพื่อขยายกำลังการผลิต Advanced Packaging ในเกาหลีใต้ ต่อเนื่องจากข้อตกลงในรัฐแอริโซนา ส่งผลให้มูลค่าความร่วมมือรวมเพิ่มขึ้นเป็น $3 พันล้าน โดยตั้งเป้าเพิ่มกำลังการผลิต Interposer Wafer มากกว่า 300% ภายในสิ้นปี 2028 และใช้เงินจ่ายล่วงหน้าจาก Nvidia เพื่อสนับสนุนการลงทุน
การขยายกำลังผลิตดังกล่าวเพิ่มความชัดเจนของความต้องการในระยะยาว และ Bloomberg Intelligence มองว่าจะช่วยสนับสนุนการเติบโตของรายได้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ของ Amkor ในระดับเลขสองหลักต่อเนื่องหลังปี 2027 อย่างไรก็ตาม การลงทุนจำนวนมากอาจทำให้กระแสเงินสดอิสระยังติดลบถึงปี 2027 แม้เงินจ่ายล่วงหน้าจาก Nvidia จะช่วยลดภาระเงินทุนบางส่วน
4. Nvidia เร่งเพิ่มกำลังผลิตตั้งแต่ชิ้นส่วนชิปจนถึงระบบเชื่อมต่อด้วยแสง
การขยายกำลังผลิตไม่ได้จำกัดอยู่ที่ Amkor แต่ครอบคลุมบริษัทสำคัญในญี่ปุ่น เกาหลีใต้ และไต้หวัน โดยมีรายละเอียดดังนี้
บริษัท | แผนขยายกำลังผลิต | เป้าหมาย |
|---|---|---|
Amkor (AMKR US) | Advanced Packaging / Interposer | เพิ่มมากกว่า 300% ภายในปี 2028 |
Ibiden (4062 JP) | Substrate ในญี่ปุ่น | โรงงาน Ono เพิ่มกำลังผลิตเป็น 3 เท่า |
Samsung Electro-Mechanics (009150 KS) | Substrate ในเกาหลีใต้ | เพิ่มกำลังผลิตผ่านโรงงานเดิมและโรงงานใหม่ |
Unimicron (3037 TT) | Substrate ในไต้หวัน | เริ่มเพิ่มกำลังผลิต 2Q27 และเต็มกำลังกลางปี 2028 |
KYEC (2449 TT) | ทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ | Nvidia จ่ายล่วงหน้า $1.1 พันล้าน สนับสนุนโรงงานสหรัฐฯ |
SPIL / ASE (3711 TT) | Optical Engine สำหรับ CPO | เพิ่มกำลังผลิต 15 เท่าภายในกลางปี 2027 และตั้งเป้าเพิ่มอีก 2 เท่าภายในสิ้นปี 2028 |
โดยรวม Nvidia ตั้งเป้าเพิ่มกำลังผลิต Substrate 2.5 เท่าภายใน 3 ปี และเพิ่มกำลังทดสอบชิปโดยรวมเป็น 2 เท่าในปี 2027 การลงทุนล่วงหน้าขนาดใหญ่สะท้อนว่าบริษัทกำลังเตรียมรองรับการผลิตชิป AI รุ่นใหม่ในปริมาณที่สูงขึ้น โดยเฉพาะระบบ Vera Rubin และการขยายสถาปัตยกรรมการประมวลผลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
ทั้งนี้ การเพิ่มกำลังผลิต Optical Engine อย่างมีนัยสำคัญยังสะท้อนบทบาทที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยี Co-Packaged Optics (CPO) ซึ่งใช้การเชื่อมต่อด้วยแสงเพื่อลดข้อจำกัดด้านความเร็วและการใช้พลังงานของระบบ AI ขนาดใหญ่
5. Physical AI เป็นแหล่งรายได้ใหม่ ขณะที่ OpenShell ช่วยผลักดันการใช้งาน AI ในองค์กร
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญจาก GTC คือการขยายธุรกิจ Physical AI ซึ่งครอบคลุมหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และยานยนต์ไร้คนขับ โดย Nvidia เปิดเผยว่ารายได้กลุ่มนี้ในครึ่งแรกของปีงบประมาณ 2027 อยู่ที่ประมาณ $1.1 หมื่นล้าน สูงกว่ารายได้ตลอดปีงบประมาณ 2026 ประมาณ 30% สะท้อนว่าธุรกิจ AI กำลังขยายจากการฝึกและประมวลผลโมเดลไปสู่การใช้งานในโลกจริง
Nvidia ยังประกาศความร่วมมือกับ Agile Robots ในการพัฒนาระบบหุ่นยนต์ humanoid รวมถึงขยายความร่วมมือด้านยานยนต์กับ Volvo, Volkswagen และ Bolt ขณะเดียวกัน บริษัทเปิดตัว OpenShell เพื่อควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลและการทำงานของ AI Agent ซึ่งช่วยลดข้อจำกัดด้านความปลอดภัย และมีโอกาสสนับสนุนการใช้งาน AI ในองค์กรขนาดใหญ่
6. มุมมองของ INVX
เรามองบวกต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และโครงสร้างพื้นฐาน AI เนื่องจากการลงทุนขยายกำลังผลิตของ Nvidia ช่วยยืนยันว่าความต้องการชิปขั้นสูงยังแข็งแกร่ง และเพิ่มความชัดเจนของรายได้ให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนในระยะ 2–3 ปีข้างหน้า โดยเฉพาะ Advanced Packaging, Substrate, การทดสอบชิป และ Optical Interconnect ซึ่งยังมีข้อจำกัดด้านกำลังการผลิต
ในเชิงหุ้นรายตัว ให้น้ำหนักเชิงบวกกับ NVDA, AMKR, Ibiden และ Samsung Electro-Mechanics โดย NVDA ได้ประโยชน์จากการขยายตลาด AI และการลดข้อจำกัดด้านกำลังผลิต ขณะที่ AMKR มีปัจจัยสนับสนุนชัดเจนจากข้อตกลงระยะยาวมูลค่า $3 พันล้าน ส่วน Ibiden และ Samsung Electro-Mechanics ได้ประโยชน์จากการขยายกำลังผลิต Substrate สำหรับชิป AI รุ่นใหม่ นอกจากนี้ มองบวกต่อ ASE และ Unimicron จากการขยายกำลังผลิตระบบเชื่อมต่อและบรรจุภัณฑ์ชิป รวมถึง VRT จากการเพิ่มประสิทธิภาพการติดตั้งศูนย์ข้อมูล
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

