ไม่แปลกใจที่บัฟเฟตต์เดิมพันกับกูเกิลในที่สุด

ผู้แต่ง: ม้าเหงื่อเหงื่อ

แหล่งที่มา: ช่องทางของอู๋เซียวโป CHANNELWU

วอร์เรน บัฟเฟตต์ เคยกล่าวไว้ว่า “อย่าลงทุนในธุรกิจที่คุณไม่เข้าใจ” อย่างไรก็ตามเมื่อ “ยุคแห่งเทพเจ้าแห่งหุ้น” กําลังจะสิ้นสุดลงบัฟเฟตต์ได้ตัดสินใจที่ละเมิด “กฎครอบครัว”: ซื้อหุ้น Google และด้วยกระแสเงินสดอิสระสูงประมาณ 40 เท่า

ใช่แล้ว Buffett ได้ซื้อหุ้น “AI” เป็นครั้งแรก ไม่ใช่ OpenAI และก็ไม่ใช่ NVIDIA นักลงทุนทุกคนกำลังตั้งคำถามว่า ทำไมต้องเป็น Google?

กลับไปที่ปลายปี 2022 ในขณะนั้น ChatGPT ได้เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน ผู้บริหารระดับสูงของ Google ได้ส่งสัญญาณ “เตือนภัยสีแดง” พวกเขาประชุมกันอย่างต่อเนื่อง และยังเรียกคืนสองผู้ก่อตั้งกลับมาอย่างเร่งด่วน แต่ในขณะนั้น Google ดูเหมือนจะเป็นไดโนเสาร์ที่เคลื่อนไหวช้าและเต็มไปด้วยลัทธิข้าราชการ.

มันได้เปิดตัวแชทบอท Bard อย่างเร่งรีบ แต่ทำผิดพลาดในข้อเท็จจริงระหว่างการสาธิต ทำให้ราคาหุ้นของบริษัทตกลงอย่างมาก และมูลค่าตลาดหายไปหลายพันล้านดอลลาร์ในวันเดียว จากนั้นมันได้รวมทีม AI ของบริษัทเข้าด้วยกันและเปิดตัว Gemini 1.5 แบบมัลติโหมด.

แต่ผลิตภัณฑ์ที่ถูกมองว่าเป็นอาวุธลับนี้ กลับได้รับความสนใจเพียงไม่กี่ชั่วโมงในวงการเทคโนโลยี ก่อนที่จะถูกโมเดลการสร้างวิดีโอ Sora ที่ OpenAI เปิดตัวตามมาแย่งชิงเสียงทั้งหมดไปอย่างรวดเร็ว จนกลายเป็นเรื่องที่ไม่มีใครสนใจอีกต่อไป.

ที่น่าอึดอัดเล็กน้อย ก็คือ นักวิจัยของกูเกิลคือผู้ที่ตีพิมพ์เอกสารทางวิชาการที่ก้าวล้ำในปี 2017 ซึ่งได้วางรากฐานทางทฤษฎีที่มั่นคงสำหรับการปฏิวัติ AI รอบนี้.

ความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการ

โมเดล Transformer ที่เสนอ

คู่แข่งเยาะเย้ยกูเกิล ซีอีโอของ OpenAI อัลทแมน ไม่เห็นด้วยกับรสนิยมของกูเกิล “ฉันไม่สามารถไม่คิดถึงความแตกต่างทางสุนทรียศาสตร์ระหว่าง OpenAI และกูเกิลได้”

อดีต CEO ของ Google ก็ไม่พอใจกับความขี้เกียจของบริษัท “Google มักจะคิดว่าการรักษาสมดุลระหว่างงานและชีวิต… สำคัญกว่าการชนะการแข่งขัน”

ชุดปัญหานี้ทำให้เกิดความสงสัยว่า Google ตกอยู่ในสถานการณ์ที่ล้าหลังในการแข่งขัน AI.

แต่การเปลี่ยนแปลงในที่สุดก็มาถึง ในเดือนพฤศจิกายน Google ได้เปิดตัว Gemini 3 ซึ่งแซงหน้าคู่แข่งในเกณฑ์การทดสอบส่วนใหญ่รวมถึง OpenAI ด้วย จุดที่สำคัญยิ่งกว่า คือ Gemini 3 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชิป TPU ที่พัฒนาโดย Google เอง และชิปเหล่านี้ได้ถูก Google ตำหนิว่าเป็นทางเลือกที่มีราคาถูกกว่า GPU ของ NVIDIA และได้เริ่มขายให้กับลูกค้าภายนอกอย่างเป็นทางการ

Google แสดงความสามารถในสองแนวรบ โดยตอบโต้สายซอฟต์แวร์ของ OpenAI อย่างชัดเจนด้วยซีรีส์ Gemini 3; อีกเส้นหนึ่งคือการท้าทายสถานะการครองราชย์ของ NVIDIA ในด้านฮาร์ดแวร์ด้วยชิป TPU.

เตะ OpenAI และต่อย NVIDIA.

ออทแมนรู้สึกถึงความกดดันมาตั้งแต่เดือนที่แล้ว เขาได้กล่าวในจดหมายภายในว่า Google “อาจทำให้บริษัทของเราประสบปัญหาทางเศรษฐกิจชั่วคราว” และในสัปดาห์นี้ได้ยินข่าวว่าบริษัทใหญ่ซื้อชิป TPU ทำให้ราคาหุ้นของ NVIDIA ร่วงลงไปถึง 7% ในระหว่างการซื้อขาย NVIDIA จึงต้องส่งจดหมายเพื่อปลอบใจตลาด.

ซันดาร์ พิชัย CEO ของกูเกิลได้กล่าวในพอดแคสต์ล่าสุดว่า พนักงานของกูเกิลควรพักผ่อนให้เพียงพอ “หากมองจากมุมมองภายนอก เราอาจดูเงียบหรืออยู่ข้างหลังในช่วงเวลานั้น แต่ในความเป็นจริง เรากำลังเสริมสร้างทุกส่วนพื้นฐานและผลักดันอย่างเต็มที่บนพื้นฐานนั้น”

ตอนนี้สถานการณ์ได้เปลี่ยนไปแล้ว ปิชไฮกล่าวว่า: “ตอนนี้เรามาถึงจุดเปลี่ยนแล้ว”.

ในขณะนี้ ChatGPT ได้เผยแพร่เป็นเวลาครบสามปีพอดี ในช่วงสามปีนี้ AI ได้เปิดฉากงานเลี้ยงของทุนในซิลิคอนวัลเลย์และการรวมตัวกันอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ภายใต้ความหรูหรา ความกังวลเกี่ยวกับฟองสบู่ได้ปรากฏขึ้น อุตสาหกรรมนี้ได้ถึงจุดเปลี่ยนหรือยัง?

แซง

เมื่อวันที่ 19 พฤศจิกายน Google ได้เปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ล่าสุด Gemini 3.

ผลการทดสอบชิ้นหนึ่งแสดงให้เห็นว่า ในการทดสอบส่วนใหญ่ที่ครอบคลุมความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ คณิตศาสตร์ และการรู้จำภาพ Gemini 3 มีคะแนนนำหน้ารุ่นล่าสุดของบริษัทอื่น ๆ รวมถึง ChatGPT อย่างชัดเจน ในการทดสอบความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมเพียงครั้งเดียว ผลสัมฤทธิ์ของมันอยู่ในอันดับที่สองเล็กน้อย

“วอลล์สตรีทเจอร์นัล” กล่าวว่า “ไม่เป็นไรที่จะเรียกมันว่าโมเดลชั้นนำรุ่นถัดไปของอเมริกา”. บลูมเบิร์กกล่าวว่า กูเกิลในที่สุดก็ได้ตื่นขึ้นมา. มัสก์และออทแมนต่างชื่นชมมัน. บางคนในโลกออนไลน์ล้อเลียนว่า นี่คือ GPT-5 ที่ออทแมนฝันถึง.

CEO ของบริษัท Box ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดการเนื้อหาในคลาวด์ ได้แสดงความคิดเห็นหลังจากทดลองใช้ Gemini 3 ล่วงหน้า ว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นนั้นมหาศาลจนไม่น่าเชื่อ จนทำให้พวกเขาเคยสงสัยว่ากระบวนการประเมินผลของตนมีข้อผิดพลาด แต่หลังจากการทดสอบซ้ำหลายครั้ง ยืนยันได้ว่ารุ่นนี้ชนะในการประเมินภายในทั้งหมดด้วยคะแนนที่สูงเป็นสองหลัก.

CEO ของ Salesforce กล่าวว่า เขาใช้ ChatGPT มาสามปี แต่ Gemini 3 ทำให้เขาเปลี่ยนแปลงความคิดในเวลาเพียงสองชั่วโมงว่า “Holy shit……ไม่สามารถกลับไปได้อีกแล้ว นี่มันคือการก้าวกระโดดอย่างแท้จริง การวิเคราะห์ ความเร็ว การจัดการภาพและวิดีโอ……ทั้งหมดนี้คมชัดและรวดเร็วยิ่งขึ้น รู้สึกว่าโลกกลับมาพลิกผันอีกครั้ง”

ราศีเมถุน 3

ทำไม Gemini 3 ถึงมีผลการดำเนินงานที่โดดเด่นเช่นนี้ และ Google ได้ทำอะไรบ้าง?

ผู้รับผิดชอบโครงการ Gemini โพสต์ว่า “ง่าย: ปรับปรุงการฝึกก่อนและหลังการฝึก” มีการวิเคราะห์ว่า การฝึกก่อนของโมเดลยังคงปฏิบัติตามหลักการ Scaling Law - โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกก่อน (เช่น ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้น วิธีการฝึกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น พารามิเตอร์มากขึ้น ฯลฯ) ทำให้ความสามารถของโมเดลเพิ่มขึ้น.

คนที่อยากรู้ความลับของ Gemini 3 มากที่สุด คือ อัลตี้แมน.

เมื่อเดือนที่แล้ว ก่อนการเปิดตัว Gemini 3 เขาได้ส่งจดหมายภายในไปยังพนักงาน OpenAI และได้เตือนว่า “ไม่ว่าจะมองจากด้านใด งานล่าสุดของ Google นั้นยอดเยี่ยมมาก” โดยเฉพาะในด้านการฝึกอบรมล่วงหน้า ความก้าวหน้าที่ Google ได้ทำ อาจนำมาซึ่ง “ลมตรงที่ชั่วคราว” สำหรับบริษัท “ในช่วงเวลาถัดไป บรรยากาศจากภายนอกจะค่อนข้างเข้มงวด”.

แม้ว่าจำนวนผู้ใช้ของ ChatGPT จะยังมีความได้เปรียบอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับ Gemini แต่ช่องว่างระหว่างกันกำลังแคบลง.

ในสามปีนี้ จำนวนผู้ใช้ ChatGPT เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ จำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานเป็นประจำในสัปดาห์อยู่ที่ 400 ล้าน และในเดือนนี้เพิ่มขึ้นเป็น 800 ล้าน ส่วน Gemini ได้ประกาศข้อมูลการใช้งานรายเดือน ในเดือนกรกฎาคม จำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือนของ Gemini อยู่ที่ 450 ล้าน และในเดือนนี้เพิ่มขึ้นเป็น 650 ล้าน

ด้วยส่วนแบ่งตลาดการค้นหาในเครือข่ายทั่วโลกประมาณ 90% กูเกิลจึงมีช่องทางหลักในการโปรโมตโมเดล AI ของตนเองโดยตรงถึงผู้ใช้จำนวนมาก

OpenAI ปัจจุบันมีมูลค่า 5000 พันล้านดอลลาร์ เป็นสตาร์ทอัพที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในบริษัทที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ รายได้จากเกือบเป็น 0 ในปี 2022 พุ่งสูงขึ้นไปที่ประมาณ 13 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ แต่พวกเขายังคาดว่าจะใช้เงินมากกว่า 1000 พันล้านดอลลาร์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป และยังต้องใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์ในการเช่าเซิร์ฟเวอร์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง พวกเขายังต้องมองหาการระดมทุน.

Google มีข้อได้เปรียบที่ไม่อาจมองข้าม: กระเป๋าเงินหนากว่า.

รายงานผลประกอบการไตรมาสล่าสุดของ Google แสดงให้เห็นว่ารายได้ของบริษัททะลุ 100,000 ล้านดอลลาร์เป็นครั้งแรก โดยมีมูลค่า 102.3 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบเป็นรายปี กำไรอยู่ที่ 35,000 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 33% เมื่อเทียบเป็นรายปี กระแสเงินสดเสรีของบริษัทอยู่ที่ 73,000 ล้านดอลลาร์ โดยการใช้จ่ายด้านทุนที่เกี่ยวกับ AI ในปีนี้จะสูงถึง 90,000 ล้านดอลลาร์.

มันไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับธุรกิจการค้นหาที่จะถูก AI แทรกซึมในระยะสั้น โดยธุรกิจค้นหาและโฆษณายังคงแสดงการเติบโตในระดับสองหลัก ธุรกิจคลาวด์ของมันกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด แม้แต่ OpenAI ก็ยังเช่าบริการเซิร์ฟเวอร์ของมัน.

นอกจากกระแสเงินสดที่มีความสามารถในการสร้างเลือดเองแล้ว Google ยังมีชิปที่ OpenAI ไม่สามารถเข้าถึงได้ เช่น ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่พร้อมใช้สำหรับการฝึกฝนและปรับแต่งโมเดล รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานในการประมวลผลที่สร้างขึ้นเอง

เมื่อวันที่ 14 พฤศจิกายน Google ประกาศลงทุน 40,000 ล้านดอลลาร์ในการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่

OpenAI มีความสามารถที่โดดเด่น และได้ลงนามในข้อตกลงการซื้อขายพลังงานคอมพิวเตอร์มูลค่ามากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ดังนั้น เมื่อ Google เข้ามาใกล้กับ Gemini อย่างรวดเร็ว ความสงสัยของนักลงทุนจึงมีมากขึ้น: ข้อเสนอการเติบโตที่ OpenAI วาดขึ้น จะสามารถเติมเต็มช่องว่างได้จริงหรือ?

รอยแตก

เมื่อหนึ่งเดือนที่แล้ว มูลค่าตลาดของเอ็นวิเดียทะลุ 5 ล้านล้านดอลลาร์ ความกระตือรือร้นของตลาดต่อปัญญาประดิษฐ์ทำให้ “ผู้ค้าอาวุธ AI” รายนี้ขึ้นสู่จุดสูงสุดใหม่ แต่ชิป TPU ที่กูเกิลใช้ใน Gemini 3 ได้ทำให้เกิดรอยแตกในป้อมปราการที่แข็งแกร่งของเอ็นวิเดีย.

“The Economist” อ้างอิงข้อมูลจากบริษัทวิจัยการลงทุน Bernstein ระบุว่า GPU ของ Nvidia คิดเป็นมากกว่า 2 ใน 3 ของต้นทุนรวมของเซิร์ฟเวอร์ AI แบบทั่วไป ในขณะเดียวกัน ชิป TPU ของ Google มีราคาเพียง 10% ถึง 50% ของชิป Nvidia ที่มีประสิทธิภาพเท่ากัน การประหยัดเหล่านี้สะสมกันจนมีมูลค่าค่อนข้างมาก ธนาคารเพื่อการลงทุน Jefferies ประเมินว่า Google จะผลิตชิปประเภทนี้ประมาณ 3 ล้านชิ้นในปีหน้า ซึ่งเกือบจะเท่ากับครึ่งหนึ่งของปริมาณการผลิตของ Nvidia.

เมื่อเดือนที่แล้ว บริษัทสตาร์ทอัพ AI ที่มีชื่อเสียงอย่าง Anthropic ได้วางแผนที่จะใช้ชิป TPU ของ Google อย่างกว้างขวาง โดยมีข่าวว่ามูลธุรกรรมอาจสูงถึงหลายร้อยพันล้านดอลลาร์ รายงานเมื่อวันที่ 25 พฤศจิกายนระบุว่า บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ Meta ก็กำลังเจรจาเพื่อที่จะนำชิป TPU ไปใช้ในศูนย์ข้อมูลของตนก่อนปี 2027 ด้วยมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์

ซันดาร์ พิชัย CEO ของกูเกิล แนะนำชิป TPU

บริษัทใหญ่ในซิลิคอนวัลเลย์ต่างก็เดิมพันกับชิป โดยจะพัฒนาด้วยตนเองหรือร่วมมือกับบริษัทชิป แต่ไม่มีบริษัทไหนที่ก้าวหน้าได้เท่ากับกูเกิล.

ประวัติของ TPU สามารถย้อนกลับไปได้กว่า 10 ปีที่แล้ว ในขณะนั้น Google ได้เริ่มพัฒนาเร่งความเร็วเฉพาะสำหรับการใช้งานภายในบริษัทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหา แผนที่ และการแปล ตั้งแต่ปี 2018 เป็นต้นมา บริษัทได้เริ่มขาย TPU ให้กับลูกค้าคลาวด์คอมพิวติ้ง

หลังจากนั้น TPU ก็ถูกนำมาใช้สนับสนุนการพัฒนา AI ภายในของ Google ในกระบวนการพัฒนารูปแบบต่าง ๆ เช่น Gemini ทีม AI และทีมชิปได้มีการโต้ตอบกัน: ทีมแรก提供ความต้องการและข้อเสนอแนะแบบจริง ทีมหลังจึงปรับแต่ง TPU ตามนั้น ซึ่งกลับช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนา AI ขึ้นมาอีกด้วย.

NVIDIA ขณะนี้ครองตลาดชิป AI มากกว่า 90% GPU ของมันถูกใช้ในตอนแรกสำหรับการเรนเดอร์ภาพเกมที่สมจริง โดยอิงจากคอร์คอมพิวเตอร์หลายพันตัวที่ประมวลผลงานพร้อมกัน สถาปัตยกรรมนี้ยังทำให้มันนำหน้าคู่แข่งในการดำเนินการด้านปัญญาประดิษฐ์อย่างมาก.

TPU ที่สร้างโดย Google เป็นที่รู้จักกันในชื่อวงจรรวมเฉพาะทาง (ASIC) ซึ่งเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานคอมพิวเตอร์เฉพาะเจาะจง โดยเสียสละความยืดหยุ่นและความสามารถในการใช้งานบางอย่าง ทำให้มีประสิทธิภาพพลังงานที่สูงขึ้น ในขณะที่ GPU ของ NVIDIA คล้ายกับ “ผู้มีความรู้ทั่วไป” ที่มีความยืดหยุ่นและสามารถโปรแกรมได้ง่าย แต่มีต้นทุนที่สูงขึ้น

อย่างไรก็ตาม ในระยะนี้ ไม่มีบริษัทใด รวมถึงกูเกิล ที่มีความสามารถในการแทนที่ NVIDIA ได้อย่างสมบูรณ์ แม้ว่าชิป TPU ได้พัฒนาถึงรุ่นที่เจ็ดแล้ว แต่กูเกิลยังคงเป็นลูกค้ารายใหญ่ของ NVIDIA สาเหตุที่ชัดเจนคือ ธุรกิจคลาวด์ของกูเกิลต้องให้บริการลูกค้าหมื่นรายทั่วโลก การใช้พลังการประมวลผลของ GPU จะช่วยรับประกันความน่าสนใจต่อลูกค้า

แม้แต่บริษัทที่ซื้อ TPU ก็ต้องยอมรับกับ NVIDIA หลังจากที่ Anthropic ประกาศความร่วมมือกับ Google TPU ไม่นาน ก็ประกาศการทำธุรกรรมที่สำคัญกับ NVIDIA.

วอลล์สตรีทเจอร์นัลรายงานว่า “นักลงทุน ผู้วิเคราะห์ และผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลระบุว่า TPU ของ Google เป็นหนึ่งในภัยคุกคามที่ใหญ่ที่สุดต่อการครอบงำของ NVIDIA ในตลาดการคำนวณ AI แต่เพื่อที่จะท้าทาย NVIDIA Google ต้องเริ่มขายชิปเหล่านี้ให้กับลูกค้าภายนอกในวงกว้างมากขึ้น”.

ชิป AI ของ Google กลายเป็นหนึ่งในทางเลือกที่น้อยนิดสำหรับชิปของ Nvidia ซึ่งส่งผลให้ราคาหุ้นของ Nvidia ลดลงโดยตรง Nvidia ได้โพสต์ข้อความเพื่อบรรเทาความวิตกกังวลในตลาดที่เกิดจาก TPU มันรู้สึก “ดีใจ” กับ “ความสำเร็จที่ Google ประสบ” แต่เน้นย้ำว่า Nvidia ได้ก้าวนำหน้าอุตสาหกรรมไปอีกหนึ่งยุค โดยฮาร์ดแวร์ของมันมีความหลากหลายมากกว่าชิปประเภท TPU และชิปอื่น ๆ ที่ออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะโดยเฉพาะ.

แรงกดดันของ Nvidia ยังมาจากความกังวลของตลาดเกี่ยวกับฟองสบู่ นักลงทุนกลัวว่าการลงทุนขนาดใหญ่จะไม่ตรงกับแนวโน้มการทำกำไร อารมณ์การลงทุนมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ทั้งกลัวว่าธุรกิจของ Nvidia จะถูกแย่งชิง และวิตกกังวลว่า AI ชิปจะไม่สามารถขายได้

ไมเคิล เบอร์รี “ชอร์ตเซลล์” ชื่อดังของอเมริกากล่าวว่า เขาได้เดิมพันมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ในการชอร์ตหุ้นบริษัทเทคโนโลยีอย่างเอ็นVIDIA บุคคลนี้เป็นที่รู้จักจากการชอร์ตตลาดอสังหาริมทรัพย์ของอเมริกาในปี 2008 และเรื่องราวของเขาถูกนำมาสร้างเป็นภาพยนตร์ที่ได้รับคะแนนสูงเรื่อง “The Big Short” เขากล่าวว่า ความตื่นเต้นใน AI ในปัจจุบันคล้ายคลึงกับฟองสบู่ของอินเทอร์เน็ตในช่วงต้นศตวรรษที่ 21.

ไมเคิล บอรี

NVIDIA ได้แจกจ่ายเอกสารความยาวเจ็ดหน้าให้กับนักวิเคราะห์เพื่อตอบโต้การวิจารณ์จาก Berli และคนอื่นๆ แต่เอกสารนี้ไม่ได้ทำให้ข้อถกเถียงสงบลง.

โหมด

กูเกิลกำลังเผชิญกับช่วงเวลาที่หวานหอม โดยราคาหุ้นของมันปรับตัวสูงขึ้นในช่วงฟองสบู่ AI บริษัทของบัฟเฟตได้ซื้อหุ้นของมันในไตรมาสที่สาม Gemini 3 ได้รับการตอบรับในเชิงบวก และชิป TPU ทำให้นักลงทุนเกิดความคาดหวัง สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดผลักดันกูเกิลไปสู่จุดสูงสุด.

ในช่วงเดือนที่ผ่านมา หุ้นแนวคิด AI เช่น NVIDIA และ Microsoft ตกลงมากกว่า 10% ขณะที่ราคาหุ้นของ Google ได้เพิ่มขึ้นประมาณ 16% ขณะนี้ มีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 3.86 ล้านล้านดอลลาร์ ติดอันดับที่สามของโลก รองจาก NVIDIA และ Apple.

นักวิเคราะห์เรียกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ของกูเกิลว่าเป็นการรวมแนวตั้ง

ในฐานะที่เป็นผู้เล่น “สร้างเองแบบครบวงจร” ที่หาได้ยากในวงการเทคโนโลยี Google ได้ควบคุมทุกขั้นตอนด้วยตนเอง: การปรับใช้ชิป TPU ที่พัฒนาขึ้นเองบน Google Cloud, การฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่ของ Google เอง และโมเดลเหล่านี้ยังสามารถฝังตัวได้อย่างไร้รอยต่อในบริการหลักต่างๆ เช่น การค้นหา YouTube เป็นต้น ข้อได้เปรียบของรูปแบบนี้ก็เห็นได้ชัดเจน ไม่ต้องพึ่งพา Nvidia และมีอำนาจในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ.

อีกหนึ่งรูปแบบคือรูปแบบพันธมิตรที่หลวมซึ่งค่อนข้างพบได้บ่อย ผู้ยิ่งใหญ่แต่ละคนทำหน้าที่ของตนเอง NVIDIA รับผิดชอบ GPU, OpenAI, Anthropic และอื่นๆ รับผิดชอบการพัฒนาโมเดล AI, Microsoft และยักษ์ใหญ่คลาวด์อื่นๆ ซื้อ GPU จากผู้ผลิตชิปเพื่อนำไปใช้ในการจัดเก็บโมเดลของห้องทดลอง AI เหล่านี้ ในเครือข่ายนี้ไม่มีพันธมิตรหรือคู่ต่อสู้ที่เด็ดขาด: เมื่อสามารถร่วมมือได้ก็จะมีชัยชนะร่วมกัน และเมื่อถึงเวลาที่ต้องเผชิญหน้าก็จะไม่อ่อนข้อ.

ผู้เล่นได้สร้าง “โครงสร้างวงจร” ที่เงินทุนหมุนเวียนอยู่ระหว่างบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีไม่กี่แห่งในลักษณะวงปิด.

โดยทั่วไปแล้ว รูปแบบการ融循นี้เป็นเช่นนี้: บริษัท A จะจ่ายเงินจำนวนหนึ่งให้กับบริษัท B (เช่น การลงทุน เงินกู้ หรือการเช่า) จากนั้นบริษัท B จะนำเงินจำนวนนี้กลับมาซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการของบริษัท A หากไม่มี “เงินทุนเริ่มต้น” นี้ บริษัท B อาจจะไม่สามารถซื้อได้เลย.

ตัวอย่างหนึ่งคือ OpenAI ใช้เงิน 3000 พันล้านดอลลาร์ในการซื้อพลังการประมวลผลจาก Oracle ซึ่ง Oracle ใช้เงินหลายพันล้านในการซื้อชิป NVIDIA เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล และ NVIDIA จะลงทุนคืนสูงสุด 1000 พันล้านดอลลาร์ให้กับ OpenAI โดยมีเงื่อนไขว่าต้องใช้ชิปของพวกเขา (OpenAI จ่าย 3000 พันล้านดอลลาร์ให้กับ Oracle → Oracle ใช้เงินนี้ซื้อชิป NVIDIA → NVIDIA ใช้เงินที่ได้ลงทุนคืนให้กับ OpenAI.)

กรณีเช่นนี้สร้างแผนภูมิการเงินที่ซับซ้อนเหมือนเขาวงกต นักวิเคราะห์ของมอร์แกน สแตนลีย์ในรายงานเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม ใช้ภาพถ่ายเพื่อแสดงการไหลของทุนในระบบนิเวศ AI ของซิลิคอนวัลลีย์ นักวิเคราะห์เตือนว่าข้อมูลที่ไม่โปร่งใสทำให้นักลงทุนยากที่จะเข้าใจความเสี่ยงและผลตอบแทนที่แท้จริง

วอลล์สตรีทเจอร์นัลได้ประเมินว่า “ลูกศรที่เชื่อมโยงพวกมันดูซับซ้อนเหมือนจานพาสต้า”

ภายใต้การสนับสนุนของทุน รูปร่างของสิ่งที่ยิ่งใหญ่กำลังรอที่จะก่อรูป ไม่มีใครรู้จักรูปลักษณ์ที่แท้จริงของมัน บางคนตกใจ บางคนรู้สึกดีใจ.