ตลาดหุ้นสหรัฐฯ ระเหยมูลค่า 8 แสนล้านดอลลาร์ — แต่นี่อาจจะเป็นโอกาสที่ตลาดยังไม่ได้ให้ราคาหรือไม่ ??

บทความนี้อ้างอิงจากจดหมายข่าวของ The Kobeissi Letter ซึ่งให้ความเห็นเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ว่ากันว่าจะมาทำลายบริษัทเทคจำนวนมากที่อยู่ในตลาดหลักทรัพย์ จนส่งผลให้เกิดการเทขายอย่างหนักในช่วงที่ผ่านมา โดยความเห็นนี้มีความเห็นที่ค่อนข้างแตกต่าง ว่าการพัฒนาเทคโนโลยี AI ไม่ได้น่ากลัวขนาดนั้น และอันที่จริง การหวาดกลัวในช่วงเวลานี้อาจเป็นโอกาสในการสะสมหุ้นที่ถูกเทขายออกมาด้วย

อย่างไรก็ตาม บทความนี้ไม่ใช่คำแนะนำในการลงทุน เป็นเพียงความคิดเห็นจาก The Kobeissi Letter เพื่อให้มุมมองของนักลงทุนมีความหลากหลายมากขึ้นเท่านั้น

ตลาดหุ้นเพิ่งถูกลบมูลค่าไปกว่า 8 แสนล้านดอลลาร์ เพราะนักลงทุนทั่วโลกเริ่มเชื่อพร้อมกันว่า AI กำลังจะ "ครองโลก" แต่ในเชิงการลงทุน เมื่อคนส่วนใหญ่เห็นตรงกันมากเกินไป มักหมายความว่า ราคาหุ้นได้สะท้อนสถานการณ์นั้นไปหมดแล้ว และโอกาสที่แท้จริงมักซ่อนอยู่ในมุมที่คนอื่นมองข้าม

เรื่องราวที่กำลังขับเคลื่อนตลาด

ภาพของหายนะจากการพัฒนาเทคโนโลยี AI ต่อโครงสร้างเศรษฐกิจในอนาคตที่จะเปลี่ยนแปลง ได้แพร่กระจายรวดเร็วเพราะกระทบจิตใจผู้คนได้รุนแรง มันได้วาดภาพการพัฒนาเทคโนโลยี  AI ให้กลายเป็นตัวทำลายเสถียรภาพเศรษฐกิจ ที่จุดชนวนวงจรหายนะได้ดังนี้:

>> ปลดพนักงาน → การบริโภคลดลง → ลงทุนระบบอัตโนมัติเพิ่ม → ปลดพนักงานเพิ่มขึ้นอีก

วงจรนี้ฟังดูน่ากลัว และมีส่วนที่เป็นความจริง AI ไม่ใช่แค่การอัปเดตซอฟต์แวร์ทั่วไป มันคือแรงกระแทกเชิงขีดความสามารถที่ส่งผลต่อกระบวนการทำงานในสำนักงานทุกประเภทพร้อมกัน และต่างจากการปฏิวัติเทคโนโลยีในอดีต AI พัฒนาตัวเองในทุกด้านพร้อมกัน

แต่ทฤษฎีหายนะนี้มีรูรั่วสำคัญ คือมันตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าความต้องการของตลาด (Demand) ไม่เปลี่ยนแปลง, ผลิตภาพ (Productivity) ที่สูงขึ้นไม่ได้ขยายขนาดตลาด และระบบเศรษฐกิจปรับตัวได้ช้ากว่าความเปลี่ยนแปลง

เราประเมินว่า สถานการณ์ในแง่ดีถูกตลาดมองข้ามอย่างมีนัยสำคัญ และสิ่งที่ดูเหมือนสัญญาณการล่มสลายอาจเป็นจุดเริ่มต้นของ การขยายตัวด้านผลิตภาพที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สมัยใหม่

การปฏิวัติอุตสาหกรรม Software โดยบริษัท Anthropic เจ้าของ Cluade AI เกิดขึ้นจริง และตลาดกำลังพยายามหาราคาใหม่ที่เหมาะสม

ก่อนอื่นต้องยอมรับความจริงของตลาด เราเห็นความผันผวนบนตลาดหุ้นอย่างชัดเจนในหลายๆ ครั้งที่บริษัท Anthropic ปล่อยฟีเจอร์ใหม่ของ Claude แล้วกระทบกลุ่มอุตสาหกรรมที่มีความเชื่อมโยง จนทำให้บริษัทเหล่านั้นราคาหุ้นทิ้งดิ่งภายในไม่กี่ชั่วโมง

ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด:

• IBM ($IBM) ร่วงหนักสุดในรอบ 25 ปี หลัง Claude ประกาศความสามารถ ในการอ่านโค้ด COBOL ซึ่งเป็นโค้ดที่มีความเก่าแก่ เขียนยาก อ่านยาก จัดการยาก แต่เป็นโค้ดที่ใช้ในบริษัทใหญ่ที่อยู่มานาน ทิ้งไม่ได้ ซึ่ง IBM ครอบครองตลาดนี้อยู่ แถม Cluade ไม่ใช่แค่อ่านได้ แต่ยังสามารถปรับปรุง แก้ไขได้อัตโนมัติอีกด้วย ทำให้หุ้น IBM ถูกเทหลังการประกาศนี้

• CrowdStrike ($CRWD) หาย 2 หมื่นล้านดอลลาร์ในสองวันทำการ หลัง Claude Code Security เปิดตัว

ปฏิกิริยาเหล่านี้ไม่ใช่ Panic Sell ที่ไร้เหตุผล ตลาดกำลังหาราคาใหม่อันสืบเนื่องจากกำไรของบริษัทถูกกดดันจากเทคโนโลยี AI แบบเรียลไทม์ จากการที่ในวันนี้ AI สามารถลอกเลียนการทำงานของแรงงานจริงได้ ทำให้อำนาจบนโครงสร้างราคา เกิดการเคลื่อนย้าย จากผู้ขาย ไปอยู่ในมือของ ผู้ซื้อ  — นั่นคือผลกระทบแรกที่เกิดขึ้นจริงที่เราเห็นได้ในวันนี้

อย่างไรก็ตาม เราต้องแยกให้ออกระหว่าง Commoditization หรือการที่สินค้าซึ่งเคยมีความพิเศษและแตกต่าง ค่อยๆ กลายเป็นสินค้าสามัญที่ใครๆ ก็ทำได้ กับ Collapse ที่หมายถึงการล่มสลายของสินค้านั้นๆ  

เพราะ 2 สิ่งนี้เป็นเป็นคนละเรื่องโดยสิ้นเชิง ยกตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์ PC ทำให้การ Computing เป็น Commodity, อินเทอร์เน็ตทำให้ Distribution เป็น Commodity, Cloud ทำให้ Infrastructure เป็น Commodity — และทั้งหมดนั้นนำมาซึ่งการขยายตัวของตลาด ไม่ใช่การหดตัว

Bear Case มีจุดที่วิเคราะห์บนพื้นฐานพลาด นั่นคือการกำหนดสมมติฐานว่าความต้องการซื้อ (Demand) ไม่มีการขยายตัว 

Bear thesis วาด Linear Model ไว้ว่า: AI ดีขึ้น → Headcount ลด → ค่าจ้างหด → การบริโภคร่วง → ธุรกิจลงทุน AI เพิ่มเพื่อปกป้องผลกำไร  → วนซ้ำไปเรื่อยๆ 

แต่ Model นี้มีข้อผิดพลาดพื้นฐาน นั่นคือการตั้งสมมติฐานว่าเศรษฐกิจนั้นมีขนาดคงที่

ประวัติศาสตร์ไม่สนับสนุน Thesis นี้ เมื่อต้นทุนในการประมวณผลข้อมูล (Compute Cost) พังทลาย เราไม่ได้แค่ใช้การประมวณผลเท่าเดิมในราคาถูกลง แต่เราบริโภคการประมวณผลมากขึ้นเป็นเท่าทวีคูณและสร้างอุตสาหกรรมใหม่ทั้งหมดบนรากฐานนั้น ราคาคอมพิวเตอร์ PC ลดลง 99.9% นับตั้งแต่ปี 1980 แต่ตลาด PC และ Ecosystem รอบข้างกลับใหญ่ขึ้นมหาศาล

วงจรหายนะจะกลายเป็นจริงก็ต่อเมื่อ AI แทนที่แรงงานโดยไม่ขยาย Demand ส่วน Bullish Scenario จะเกิดขึ้นหากต้นทุนการประมวณผลลดลงและ Productivity สูงขึ้น สามารถสร้างตลาดใหม่และความต้องการใหม่ให้เกิดขึ้นได้ 

การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่แท้จริง: Price Collapse ในภาคการบริการ

นักลงทุนส่วนใหญ่ Focus ที่การพาดหัวข่าวในเรื่องการเอาคนออก (Headline Layoffs) เพราะเป็นเรื่องที่ขายง่าย แต่การที่โครงสร้างกำไรในภาคบริการที่ถูกกดดันต่างหากที่เป็น Macro Story ที่ใหญ่กว่า

เมื่อลองมองไปที่ผลกระทบจาก AI ในแต่ละอุตสาหกรรม

ภาคบริการคิดเป็น ~80% ของ GDP สหรัฐฯ เมื่อต้นทุนของงานลดน้อยลง มันทำหน้าที่เหมือน "Invisible Tax Cut" หรือการลดลงของภาษีที่มองไม่เห็น ซึ่งกระจายไปทั่วทั้งระบบเศรษฐกิจ

บริษัทที่กำไรต้องพึ่งพาแรงงานทางปัญญาต้นทุนสูง จะได้รับผลกระทบ แต่ภาพรวมของเศรษฐกิจได้ประโยชน์จากเงินเฟ้อในฟากอุตสาหกรรมบริการที่ต่ำลง และกำลังการซื้อที่แท้จริงซึ่งจะเพิ่มสูงขึ้นเพราะเงินเฟ้อที่ลดลง

กรอบความคิดใหม่สำหรับนักลงทุน: "Abundance GDP"

Bear Case อาศัย "Ghost GDP" หรือผลผลิตที่ปรากฏในข้อมูลแต่ไม่ได้สร้างประโยชน์ให้กับประชาชนสหรัฐ 

เราเสนอ Framework ตรงข้ามที่เรียกว่า "Abundance GDP"  หรือผลผลิตจากการเติบโตที่เพิ่มขึ้นพร้อมๆ กับค่าใช้จ่ายเพื่อการดำรงชีวิตที่ลดน้อยลง 

หัวใจของ Framework นี้คือ: Abundance GDP ไม่ต้องการให้ Nominal Income (รายได้ก่อนหักเงินเฟ้อ) เพิ่มขึ้น แต่ต้องการให้ราคาสินค้าลดลงเร็วกว่าการลดลงของรายได้ 

หาก AI ลดต้นทุนบริการที่จำเป็นลง ประชาชนก็มีรายได้ที่แท้จริงเพิ่มขึ้นได้แม้การเติบโตของรายได้จะชะลอตัว — การเพิ่มขึ้นของผลิตผล (Productivity Gains) ไม่หายไป แต่ถูกเคลื่อนย้ายไปสู่ผลลัพธ์ของการที่ราคาลดลงแทน

ประวัติศาสตร์รองรับทฤษฎีนี้ ไม่ว่าจะเป็นการมาของการกำเนิดไฟฟ้า การเกิดขึ้นของสายพานการผลิตและโรงงานผลิตสินค้าขนาดใหญ่ การเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ต หรือแม้แต่การพัฒนายาปฏิชีวนะ ล้วนดูเป็นภัยต่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจในช่วงเริ่มต้น แต่เมื่อมองย้อนหลังแล้ว การปฏิวัติบนเทคโนโลยีล้วนทำให้มาตรฐานการดำรงชีวิตดีขึ้นอย่างถาวร 

เกิดการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงานเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่การหดตัวของตลาดแรงงาน 

ความกังวลว่า AI จะกระทบแรงงานกลุ่ม White-collar (พนักงานทำงานในออฟฟิต) นั้นมีน้ำหนักแท้จริง โดยเฉพาะเมื่อ Wealth Gap กว้างอยู่แล้ว

แต่มีปัจจัยทดแทนสองประการที่สำคัญ:

ประการแรก AI ยังมีข้อจำกัดด้านการใช้แรงงานและใช้ความเป็นตัวตนของความเป็นมนุษย์ อย่างเช่น ช่างฝีมือ การดูแลคนป่วย การผลิตระดับสูง ไปจนถึงอุตสาหกรรมที่ยังต้องการความเชื่อมั่นจากประสบการณ์จริงของมนุษย์ เหล่านี้ล่วนเป็นตลาดแรงงานที่ยังมีโครงสร้างความต้องการมนุษย์ที่แข็งแรง 

ประการที่สอง และสำคัญกว่า  AI ลด Barrier to Entry ของการเป็นผู้ประกอบการอย่างมหาศาล เมื่อคนคนเดียวสามารถ Automate งานได้หลายอย่างผ่าน AI ทั้งงานบัญชี งานการตลาด งานด้านกฏหมาย Customer Support ไปจนถึงงานด้านการโค้ดดิ้ง ทำเว็บไซต์ ทั้งหมดนี้ทำให้ธุรกิจขนาดเล็กเกิดขึ้นได้ง่ายมาก เราเชื่อว่าบนโครงสร้างนี้ ธุรกิจขนาดเล็กจะเป็นกลุ่มที่ได้รับประโยชน์อย่างมาก

ยิ่งไปกว่านั้น การลด Barrier to Entry ผ่าน AI อาจเป็นกลไกที่สามารถลดการถ่างของช่องว่างทางเศรษฐกิจ อย่างที่นโยบายดั้งเดิมไม่อาจทำได้ 

Software as a Service is dead ? : ความตายของซอร์ฟแวร์แบบป้อนคำสั่ง และการเกิดใหม่ของซอร์ฟแวร์เพื่อการได้มาซึ่งผลลัพธ์ 

AI กดดัน Traditional SaaS Model อย่างชัดเจน ทีมจัดซื้อมีอำนาจในการต่อรองที่มากขึ้นเพราะการพัฒนาของเทคโนโลยี AI  บริษัทซอร์ฟแวร์ต้องเผชิญกับแรงต้านเพราะโครงสร้างของอุตสาหกรรมที่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ต้องเข้าใจว่า SaaS คือ เครื่องมือ ตัวกลางจัดหาเครื่องมือเพื่อส่งมอบ (Delivery Mechanism) ไม่ได้เป็นสินค้าที่ให้กำเนิดคุณค่าด้วยตัวของมันเอง เพราะตัว Software คือการเพิ่มความสามารถให้คนสามารถทำ หรือ สร้างสรรค์ แต่ไม่ได้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ถูกสร้างสรรค์

เช่น SaaS หรือซอฟต์แวร์แบบสมัครสมาชิกรายเดือนอย่าง Adobe หรือ Salesforce คือ Delivery Mechanism คุณค่าที่แท้จริงคือสิ่งที่ซอฟต์แวร์นั้นช่วยให้ผู้ใช้ทำได้ เช่น การตัดต่อภาพ การจัดการลูกค้า ไม่ใช่ตัวซอฟต์แวร์เอง

ซึ่ง Software รุ่นถัดไปจะมีลักษณะดังนี้

• Adaptive — ปรับตัวตาม Context แบบ Real-time

• Agent-driven — ทำงานแทนมนุษย์ในวงจรที่ซับซ้อน

• Outcome-based Pricing — จ่ายตามผลลัพธ์ ไม่ใช่ Seat License

• Deeply Integrated — Embedded ใน Workflow ไม่ใช่แค่ Tool แยก

ผู้ชนะจะเป็นบริษัทที่ถือ Data, Trust, Compute, Energy และ Verification — ไม่ใช่เครื่องมือที่ทำได้เพียงรับการป้อนคำสั่ง ไม่สามารถเรียนรู้เรื่องใหม่ได้ อ่าน context ไม่ออก อย่างที่ซอร์ฟแวร์แบบเก่าเป็น 

การกดดันบนโครงสร้างกำไรของอุตสาหกรรม SaaS ไม่ใช่สัญญาณการล่มสลายของ Digital Economy แต่เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนผ่าน 

Productivity คือ ตัวแปรที่สำคัญที่สุดซึ่งยึดโยงทุกอย่างเข้าด้วยกัน 

ตัวแปรที่กำหนดผลลัพธ์ สุดท้ายแล้วคือ การเติบโตของผลิตผล หรือ Productivity Growth ที่ยั่งยืน

ข่าวดี: US Labor Productivity เร่งตัวขึ้นใน Q3/2025 สู่ระดับสูงสุดในรอบสองปี และยังไม่มีสัญญาณชะลอตัว

แม้ผลิตผลจะเพิ่มขึ้นแค่ 1–2% ต่อปี แต่เมื่อสะสมทบกันไป 10 ปี ก็จะมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจอย่างมหาศาล 

Bear Case สมมติว่าผู้ที่ได้ผลประโยชน์จากการที่ผลิตผลเพิ่มขึ้นนั้นมีเพียงผู้สร้าง AI Model เท่านั้น แต่ Bull Case จะสมมติให้การกดดันเชิงราคาและตลาดใหม่ที่จะเกิดขึ้น สามารถสร้างผลประโยชน์ให้กับผู้คนในระบบเศรษฐกิจกว้างขวางกว่านั้นมาก

Geopolitical Alpha: Abundance ลด Zero-sum Game

นี่คือทฤษฎีที่แทบไม่ถูกถกเถียงเลยในตลาด

ตลอดประวัติศาสตร์สมัยใหม่ สงครามถูกต่อสู้เพราะผลกระทบจากความขาดแคลน (Scarcity) ไม่ว่าจะเป็นการสู้เพื่อพลังงาน อาหาร เส้นทางการค้า กำลังการผลิต แรงงาน และเทคโนโลยี ชาติต่างๆ ต้องแข่งขันกันเมื่อทรัพยากรถูกจำกัดและการเติบโตให้ความรู้สึกที่เป็น Zero-Sum game 

ความเหลือเฟือที่ถูกขับดันผ่าน AI (AI-driven Abundance) กำลังจะเปลี่ยน Dynamic นั้นทั้งหมด

หาก AI ลดต้นทุนการผลิต ในด้าน พลังงาน โครงสร้างการผลิต การขนส่ง และการบริการ ทั้งหมดนี้ทำให้ขนาดของความต้องการบนโลกใบนี้ถูกขยายใหญ่เพิ่มมากขึ้น และขนาดเศรษฐกิจก็จะใหญ่มากขึ้น ส่งผลให้แนวโน้มการเอารัดเอาเปรียบชาติอื่นเพื่อประโยชน์ของตนนั้นเกิดขึ้นน้อยลง  

นัยยะทางการลงทุนบนโลกที่มีทรัพยากรล้นเหลือนี้ สภาวะการปกป้องตัวเองที่ไร้ประสิทธิภาพในเชิงเศรษฐกิจจะหายไป สงครามทางการค้าจะค่อยๆ หมดความจำเป็น และความเสี่ยงบนนโยบายการค้าที่วันนี้ตลาดมีการ price in อาจเป็นสิ่งที่ตลาดหวาดกลัวกันมากเกินไป

สรุป: Positioning สำหรับนักลงทุน

AI ขยายผลลัพธ์ทุกอย่าง ทั้งขยายความเปราะบางถ้าผู้นำประเทศในเชิงนโยบายปรับตัวไม่ทัน และขยายความเจริญรุ่งเรืองถ้าสามารถทำให้ผลิตผลนั้นเติบโตแซงหน้าความปั่นป่วนที่สืบเนื่องจากการพัฒนาของ AI 

สิ่งที่ตลาดให้ราคาต่ำกว่าความเป็นจริงมากที่สุดในปัจจุบันไม่ใช่เรื่องราวของหายนะ แต่คือ เรื่องราวของทรัพยากรที่จะมีความเหลือเฟือต่างหาก

ความแตกต่างระหว่างหายนะโลก และ การเบ่งบานของโลก ไม่ได้อยู่ที่ความสามารถของ AI แต่อยู่ที่ความสามารถในการปรับตัวเชิงนโยบายของผู้นำประเทศ รวมไปถึงผู้เล่นที่อยู่ในเศรษฐกิจทั้งหมด 

สำหรับนักลงทุนที่ยังยึดอยู่กับ Bear Thesis โดยไม่ทบทวนกระบวนการทำงานของโลกใบนี้ — นี่คือช่วงเวลาที่ต้องถามตัวเองว่า คุณกำลังลงทุนบนความหวาดกลัว หรือคุณกำลังลงทุนบนความเป็นจริง?

บทความนี้ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน การวิเคราะห์ข้างต้นเป็นมุมมองเชิงมหภาคและไม่รับประกันผลตอบแทนใดๆ นักลงทุนควรทำ Due Diligence ของตัวเองก่อนตัดสินใจลงทุน