CIO Insights: ส่องงบบริษัทจดทะเบียน เมื่อ AI กลายเป็นแรงขับเคลื่อนหลัก

ดัชนี S&P 500 กำลังปิดฉากฤดูประกาศผลประกอบการที่แข็งแกร่งที่สุดในรอบหลายปี โดยมีกลุ่มเทคโนโลยีเป็นผู้นำและขับเคลื่อนด้วยเทรนด์ AI คำถามสำคัญในตอนนี้คือ เรื่องราวของ AI จะสามารถไปต่อได้อีกไกลแค่ไหน และสิ่งนี้กำลังส่งสัญญาณอย่างไรต่อความเป็นผู้นำของ AI ทั้งในสหรัฐและตลาดหุ้นโลก

ใน CIO Insights เดือนนี้ เราจะวิเคราะห์รายงานผลประกอบการของตลาดหุ้นหลักๆ ทั่วโลก เพื่อทำความเข้าใจว่า AI ส่งผลต่อตัวเลขผลประกอบการตรงจุดใดบ้าง ทีมผู้บริหารมีมุมมองต่อไตรมาสข้างหน้าอย่างไร และปัจจุบัน AI กำลังช่วยตอกย้ำความแข็งแกร่งของเศรษฐกิจและตลาดหุ้นสหรัฐ (US Exceptionalism) อยู่หรือไม่?

4 Key takeaways

• Q1/2026 คือไตรมาสที่โดดเด่นสำหรับตลาดหุ้น โดยมีกลุ่มเทคโนโลยีเป็นผู้นำ กำไรของดัชนี S&P 500 เติบโตถึง 27.5% YoY ซึ่งถือเป็นไตรมาสที่แข็งแกร่งที่สุดนับตั้งแต่ปลายปี 2021 และสูงกว่าค่าเฉลี่ย 10 ปีที่ 10% ค่อนข้างมาก โดยความแข็งแกร่งนี้กระจายตัวอยู่ในวงกว้าง เห็นได้จากกลุ่มธุรกิจส่วนใหญ่ที่รายงานกำไรเติบโตในระดับเลขสองหลัก แต่กลุ่มที่เป็นผู้นำ คือ กลุ่มธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้แก่ กลุ่มสินค้าฟุ่มเฟือยที่พุ่งเกิน 40% ส่วนกลุ่มบริการการสื่อสารและเทคโนโลยีสารสนเทศ ต่างทะยานขึ้นราว 50%
  
  
• AI ยังคงเป็นเรื่องราวของกลุ่มเทคโนโลยี ส่วนกลุ่มธุรกิจอื่นยังไม่สะท้อนในตัวเลขผลประกอบการ กลุ่มธุรกิจนอกกลุ่มเทคโนโลยีที่ได้รับประโยชน์ชัดเจนที่สุดในตอนนี้ คือ ภาคอุตสาหกรรมที่เป็น Supplier ป้อนสินค้าให้กับการสร้าง Data Centre ซึ่งมียอดคำสั่งซื้อลากยาวไปถึงปี 2027 และ 2028 ส่วนบริษัทนอก Supply Chain ที่นำ AI มาประยุกต์ใช้ภายในองค์กร แม้จะเริ่มพูดถึง Productivity ที่ดีขึ้น แต่ยังไม่ได้ส่งผลต่อ Margin กำไรอย่างมีนัยสำคัญ
  
  
• Guidance ของกลุ่ม AI และเทคโนโลยียังคงแข็งแกร่ง บรรดา Hyperscalers ต่างปรับเพิ่มงบลงทุน (CapEx) สำหรับปี 2026 ขึ้นอีกครั้งในไตรมาสนี้ ขณะที่บริษัทชิปและระบบเครือข่าย AI ต่างปรับเพิ่มมุมมองการเติบโตขึ้นไปอีก ส่วน Supplier ผู้ผลิตชิปหน่วยความจำ ก็กำลังเบนเข็มไปทำสัญญาระยะยาวหลายปีกับลูกค้า ซึ่งในภาพรวม บริษัทในดัชนี S&P 500 ส่วนใหญ่ต่างปรับเพิ่มเป้าหมายกำไร (Positive Guidance) มากกว่าปรับลด ซึ่งตามสถิติในอดีตมักจะกลับข้างกัน
  
  
• ตลาดหุ้นสหรัฐยังเป็นแหล่งรวมธุรกิจ AI ที่ใหญ่ที่สุด แต่ก็ไม่ควรมองข้ามตลาดอื่นๆ ที่ได้รับประโยชน์เช่นเดียวกัน กลุ่มธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีมีสัดส่วนเกินครึ่งหนึ่งของดัชนี S&P 500 ซึ่งสูงกว่าตลาดพัฒนาแล้วในภูมิภาคอื่นค่อนข้างมาก ดังนั้นการถือหุ้นสหรัฐโดยรวมจึงเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการลงทุนธีม AI อย่างไรก็ตาม ตลาดอื่นๆ ของโลก โดยเฉพาะเกาหลีใต้และไต้หวันก็เป็นตัวเลือกเสริมที่น่าสนใจ เพราะมีสัดส่วนของหุ้นชิปหน่วยความจำและเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI ในระดับสูงมาก ส่วนประเทศจีนถือเป็นกรณีที่แปลก แม้ดัชนีหุ้นจะมีสัดส่วนของกลุ่มเทคโนโลยีสูงพอๆ กับสหรัฐ แต่ผู้นำกลุ่มเทคโนโลยีของจีนยังไม่สามารถสร้างรายได้จาก AI ได้หมือนกับคู่แข่งจากฝั่งสหรัฐ

ไตรมาสที่โดดเด่นของตลาดหุ้น โดยมีกลุ่มเทคโนโลยีเป็นแรงขับเคลื่อนหลัก

ดัชนี S&P 500 กำลังปิดฉากฤดูประกาศผลประกอบการที่แข็งแกร่งที่สุดในรอบหลายปี โดยข้อมูล ณ ช่วงกลางเดือน พ.ค. 2026 (บริษัทมากกว่า 90% รายงานผลประกอบการไปแล้ว) พบว่ากำไรใน Q1/2026 เติบโตขึ้นประมาณ 27.5% YoY (ดูกราฟ 1 ด้านล่าง) ซึ่งนับเป็นอัตราการเติบโตที่สูงที่สุดนับตั้งแต่ปลายปี 2021 และสูงกว่าค่าเฉลี่ย 10 ปีซึ่งอยู่ที่ราว 10% ค่อนข้างมาก

ภายใต้ตัวเลขที่แข็งแกร่งนี้ บริษัทต่างๆ ยังทำผลงานได้ดีกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้มากกว่าปกติอีกด้วย โดยมีกำไรโดยรวมสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ไว้ถึง 16%  ซึ่งมากกว่าค่าเฉลี่ย 2 ปี (ที่ราว 7%) กว่า 2 เท่า ขณะที่ การเติบโตของรายได้ก็สะท้อนภาพความแข็งแกร่งในทิศทางเดียวกัน โดยรายได้รวมของบริษัทในดัชนี S&P 500 เติบโตขึ้นประมาณ 11% ซึ่งเป็นการเติบโตสูงที่สุดนับตั้งแต่ปี 2022 และเป็นการเติบโตในทุกๆ กลุ่มธุรกิจ ขณะที่ Margin กำไรก็พุ่งขึ้นไปที่ประมาณ 14% ซึ่งสูงสุดเป็นประวัติการณ์นับตั้งแต่เริ่มมีการเก็บข้อมูลในปี 1990

ความแข็งแกร่งนี้เกิดขึ้นในวงกว้าง (ดูกราฟ 2) โดยกลุ่มธุรกิจส่วนใหญ่ต่างรายงานกำไรเติบโตในระดับเลขสองหลัก เช่น กลุ่มการเงินที่เติบโตมากกว่า 20% ขณะที่กลุ่มวัสดุและสินค้าฟุ่มเฟือยพุ่งขึ้นราว 40% ส่วนกลุ่มธุรกิจที่โดดเด่นที่สุดคือ เทคโนโลยีสารสนเทศและบริการการสื่อสารที่มีกำไรเติบโตสูงถึงราว 50%

ทั้งนี้ บรรดา Hyperscalers ที่ขับเคลื่อนการเติบโตของ AI ล้วนกระจายตัวอยู่ใน 3 กลุ่มธุรกิจที่ทำผลงานได้ดีที่สุด ได้แก่ Microsoft ในกลุ่มเทคโนโลยีสารสนเทศ Alphabet และ Meta ในกลุ่มบริการการสื่อสาร และ Amazon ในกลุ่มสินค้าฟุ่มเฟือย ส่วนบริษัทผู้ผลิตชิปและอุปกรณ์ที่ป้อนสินค้าให้ Hyperscalers เช่น NVIDIA, Broadcom, Micron, Applied Materials และ Lam Research ล้วนอยู่ในกลุ่มเทคโนโลยีสารสนเทศ นอกจากนี้ กลุ่มวัสดุก็ได้รับอานิสงส์จากการขยายตัวของ AI ด้วยเช่นกัน ผ่านความต้องการใช้ปูนซีเมนต์ เหล็ก ทองแดง และวัตถุดิบอื่นๆ ที่จำเป็นในการสร้าง Data Centre และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน

(อ่านบทวิเคราะห์เพิ่มเติมเกี่ยวกับสินค้าโภคภัณฑ์ได้ใน CIO Insights: เจาะลึกโอกาสในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์)

ที่กล่าวมาข้างต้นแสดงให้เห็นว่า ผลกระทบจาก AI ปรากฏชัดเจนที่สุดในกลุ่มเทคโนโลยี ซึ่ง AI กำลังขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้และกำไรอย่างเป็นรูปธรรม ส่วนความสำเร็จนี้จะขยายวงกว้างออกไปนอกกลุ่มเทคโนโลยีได้หรือไม่? และจะเกิดขึ้นในกลุ่มไหนบ้าง? ล้วนเป็นคำถามที่ยากกว่าในการหาคำตอบหากดูแค่ข้อมูลโดยรวมเพียงอย่างเดียว

นอกเหนือจากกลุ่มเทคโนโลยี: ผลกระทบของ AI ยังคงเกิดขึ้นไม่เท่ากันในแต่ละกลุ่มธุรกิจ

เพื่อให้เห็นภาพเชิงลึกว่า AI เริ่มเข้ามาส่งผลต่อผลประกอบการของบริษัทต่างๆ ในมิติใดบ้าง เราจึงทำการวิเคราะห์บันทึกการประชุมผลประกอบการ (Earnings Transcripts) Q1/2026 ของประมาณ 50 บริษัท โดยตัวอย่างที่นำมาวิเคราะห์นี้ครอบคลุมทั้งบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่และบริษัทนอกกลุ่มเทคโนโลยีของสหรัฐ ยุโรป และเอเชีย โดยเน้นหนักไปที่กลุ่ม Value Chain ของ AI และอุตสาหกรรมนอกกลุ่มเทคโนโลยีที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ AI โดยตรงที่สุด พร้อมด้วยกลุ่มธุรกิจอื่นๆ อีกจำนวนหนึ่ง เพื่อเปรียบเทียบให้เห็นความแตกต่าง

ตารางที่ 1 ด้านล่างเป็นการสรุปรูปแบบที่เราพบ โดยหากไม่นับบริษัทในกลุ่มเทคโนโลยีแล้ว เราสามารถจัดกลุ่มบริษัทต่างๆ ออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่ๆ ได้ดังนี้ 1) AI Suppliers: บริษัทที่ป้อนสินค้าเพื่อตอบสนอง Demand ของโครงสร้างพื้นฐาน AI 2) AI Adopters: บริษัทที่นำ AI มาใช้เพื่อปรับกระบวนการดำเนินงานขนาดใหญ่ให้เป็นระบบอัตโนมัติ และ 3) AI Aware: บริษัทที่พูดถึง AI ในแง่ทั่วไป แต่ยังไม่ได้มีการเชื่อมโยงนวัตกรรมนี้เข้ากับตัวเลขชี้วัดทางการเงินที่จับต้องได้

1. AI Suppliers: ผลกระทบที่ชัดเจนที่สุดอยู่ใน Supply Chain ภาคอุตสาหกรรม

งบลงทุน (CapEx) ที่เกี่ยวข้องกับ AI กำลังไหลเข้าสู่บริษัทในภาคอุตสาหกรรมที่ให้บริการด้านการผลิตไฟฟ้า อุปกรณ์ไฟฟ้า ระบบอัตโนมัติ อุปกรณ์ก่อสร้าง และโครงสร้างพื้นฐานของระบบโครงข่ายไฟฟ้า (Grid) ซึ่งจากรายชื่อบริษัทอุตสาหกรรมในกลุ่มตัวอย่างของเรา เช่น Caterpillar, Siemens และ Schneider Electric ต่างชี้ให้เห็นถึงยอดคำสั่งซื้อที่แข็งแกร่งขึ้น ยอดคำสั่งซื้อคงค้าง (Backlog) ที่ยาวนานขึ้น รวมถึงแผนขยายกำลังการผลิตที่เชื่อมโยงกับการเติบโตของ Data Centre

ทั้งนี้ Data Centre จำเป็นต้องมีระบบไฟฟ้า ระบบปั่นไฟสำรอง การเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า ระบบทำความเย็น และอุปกรณ์ไฟฟ้าที่มีความเสถียร ซึ่ง Demand เหล่านี้เริ่มสะท้อนให้เห็นในยอดคำสั่งซื้อของภาคอุตสาหกรรม ยกตัวอย่างเช่น Siemens ที่มียอดคำสั่งซื้อคงค้างยาวไปจนถึงปี 2027 ขณะที่ Caterpillar ระบุว่าคำสั่งซื้อบางส่วนในตอนนี้ลากยาวไปถึงปี 2028 และบริษัทก็กำลังขยายกำลังการผลิตอุปกรณ์ผลิตไฟฟ้าเพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่า ดังนั้น ภาพรวมที่เกิดขึ้นในตอนนี้ คือ งบลงทุน AI กำลังไหลเข้าสู่ชั้นโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ (Physical Infrastructure Layer) เพื่อรองรับการเติบโตของ Data Centre

2. AI Adopters: มีการลงทุนเพิ่มขึ้นนอกกลุ่มเทคโนโลยี แต่ผลกระทบต่อ Margin กำไรยังเห็นไม่ชัด

สำหรับบริษัทที่นำ AI มาใช้ภายในองค์กร กลุ่มที่สามารถแสดงผลการใช้งาน AI ได้อย่างเป็นรูปธรรมมากที่สุด คือ ธุรกิจที่เน้นระบบปฏิบัติการและงานบริการขนาดใหญ่ ได้แก่ ธนาคาร ประกันภัย ระบบชำระเงิน และค้าปลีก โดยพวกเขาได้นำ AI เข้ามาช่วยจัดการตั้งแต่งานบริการลูกค้า การตรวจจับทุจริต การเคลมประกัน การตรวจสอบกฎระเบียบ ไปจนถึงระบบชำระเงินและกระบวนการทำงานหลังบ้าน ซึ่งบริษัทชั้นนำอย่าง UnitedHealth, Bank of America, JPMorgan, Visa, Mastercard และ Walmart ล้วนชี้ไปในทิศทางเดียวกันนี้ แม้การเปิดเผยรายละเอียดข้อมูลจะแตกต่างกันออกไปก็ตาม

อย่างไรก็ดี ผลกระทบในแง่ตัวเลขทางการเงินยังคงไม่เท่ากัน บริษัทบางแห่งรายงาน Productivity ที่ดีขึ้น ประมวลผลได้เร็วขึ้น ใช้แรงงานคนน้อยลง หรือมีการใช้งานระบบดิจิทัลสูงขึ้น แต่มีบริษัทจำนวนน้อยมากที่แสดงให้เห็น Margin กำไรที่ดีขึ้นจนสามารถระบุได้ว่าเป็นผลมาจาก AI โดยหลักฐานในระยะแรกนี้ชี้ให้เห็นแค่ว่า ระดับ Productivity กำลังค่อยๆ ไต่ระดับขึ้นในธุรกิจบริการที่มีปริมาณธุรกรรมสูง แต่ผลกำไรบางส่วนมีแนวโน้มที่จะถูกนำไปลงทุนต่อ ส่งผ่านต่อไปยังลูกค้า หรือถูกหักลบด้วยค่าใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีที่ยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

3. AI Aware: ในกลุ่มธุรกิจอื่นๆ มีการพูดถึง AI แต่ยังไม่ส่งผลต่อตัวเลขผลประกอบการ 

สำหรับบริษัทที่เหลือในกลุ่มตัวอย่างของเรา AI ไม่ใช่ประเด็นหลักในรายงานผลประกอบการ โดยในกลุ่มเภสัชกรรมและสินค้าอุปโภคบริโภคที่จำเป็น (Consumer Staples) ทีมผู้บริหารมุ่งเน้นไปที่การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การตั้งราคา ปริมาณยอดขาย กฎระเบียบข้อบังคับ Supply Chain และ Demand ของผู้บริโภค ยกตัวอย่างเช่น Eli Lilly และ Novo Nordisk ที่ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการประชุมไปกับเรื่องยากลุ่ม GLP-1 (ลดน้ำหนัก/เบาหวาน) ขณะที่ Nestlé มีการพูดถึงเรื่องข้อมูล เครื่องมือดิจิทัล ระบบอัตโนมัติ และการลดความซับซ้อนในองค์กร โดยไม่ได้ให้ตัวเลขตัวชี้วัดการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยตรง

บริษัทที่แสดงตัวเลขการใช้ AI ได้ชัดเจนที่สุด มักมาจากบริษัทที่มีระบบดิจิทัลหรืองานหลังบ้านจำนวนมาก เพราะเห็นภาพการเข้ามาแทนที่คนของระบบอัตโนมัติได้ง่ายที่สุด ส่วนในกลุ่มธุรกิจอื่นๆ บริษัทต่างๆ อาจกำลังใช้งาน AI อยู่เช่นกัน แต่ก็ยังไม่ได้รายงานว่า AI มีส่วนช่วยเพิ่มยอดขาย Margin กำไร หรือการคาดการณ์ผลประกอบการ (Guidance) ของบริษัท

เมื่อมองไปข้างหน้า Guidance ของบริษัทต่างๆ ชี้ให้เห็นว่า ความร้อนแรงของ AI ยังไม่มีวี่แววว่าจะชะลอตัว

ฤดูกาลประกาศผลประกอบการล่าสุดนี้ยังคงตอกย้ำรูปแบบเดิมที่เกิดขึ้นต่อเนื่องมาหลายไตรมาส (ดูกราฟ 3) โดยกลุ่ม Hyperscalers ได้ขยับเพิ่มแผนลงทุนขึ้นอีกครั้ง ส่งผลให้ยอดรวมเม็ดเงินลงทุนในปี 2026 ของกลุ่ม Hyperscalers รายใหญ่ที่สุดของสหรัฐพุ่งทะลุ 7 แสนล้านดอลลาร์ฯ ซึ่งเกือบจะเป็น 2 เท่าของปี 2025 ยิ่งไปกว่านั้น ตัวเลขคาดการณ์เหล่านี้ยังถูกปรับเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดดในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา โดยสูงกว่าตัวเลขที่เคยประเมินไว้เมื่อปีที่แล้วกว่า 2 เท่า และสูงกว่าเมื่อ 6 เดือนก่อนถึง 40%

Supplier ของกลุ่ม Hyperscalers ส่งสัญญาณ Demand ลากยาวหลายปี

Guidance เชิงบวกนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กลุ่ม Hyperscalers เท่านั้น แต่ฝั่ง Supplier เองก็เริ่มเห็น Demand สินค้าที่ชัดเจนและยาวนานขึ้น ผ่านการเซ็นสัญญาระยะยาวกับลูกค้า ยอดคำสั่งซื้อคงค้าง และแผนขยายกำลังการผลิตที่ครอบคลุมกรอบเวลาในลักษณะเดียวกัน

ในกลุ่มชิปหน่วยความจำ (Memory) บริษัท SK Hynix ระบุว่า ลูกค้าพยายามอย่างยิ่งที่จะรักษาปริมาณ Supply ในระยะกลางถึงระยะยาว เนื่องจากภาวะสินค้าขาดตลาดยังคงดำเนินต่อไป ขณะที่ Micron ก็ชี้ให้เห็นแนวโน้มที่คล้ายกันหลังจากเพิ่งเซ็นสัญญาเชิงยุทธศาสตร์ระยะเวลา 5 ปีกับลูกค้าเป็นครั้งแรก

นอกเหนือจากกลุ่ม Memory บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าและระบบพลังงานสำหรับ Data Centre อย่าง Caterpillar มียอดคำสั่งซื้อลากยาวไปจนถึงปี 2027 และ 2028 ส่วนผู้จำหน่ายระบบเครือข่าย AI และอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ต่างก็ระบุว่า มี Demand ลากยาวไปอีกหลายปีข้างหน้า ดังนั้น เมื่อพิจารณาภาพทั้งหมดร่วมกันก็อาจสรุปได้ว่า วัฏจักรโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังขยายวงกว้างออกไปทั่วทั้ง Supply Chain มากกว่าที่จะเป็นเพียงแค่กระแสที่พุ่งขึ้นมาสั้นๆ แล้วหายไป

ธุรกิจนอกกลุ่ม AI ก็ปรับ Guidance สูงขึ้นเช่นกัน

นอกเหนือจากกลุ่มเทคโนโลยี การคาดการณ์กำไร (Guidance) ของบริษัทในดัชนี S&P 500 โดยรวม ก็มีแนวโน้มในเชิงบวกมากกว่าปกติ (ดูกราฟ 4) โดยบริษัทใน S&P 500 จำนวน 267 แห่งที่ได้ประกาศ Guidance เต็มปีสำหรับปีงบประมาณปัจจุบัน (2026 หรือ 2027) พบว่า 58% มีการตั้งเป้าหมายกำไรต่อหุ้น (EPS) สูงกว่าที่นักวิเคราะห์ประเมินไว้ (Guidance เชิงบวก) ขณะที่ 42% ตั้งไว้ต่ำกว่าคาด (Guidance เชิงลบ) (1) ซึ่งโดยปกติแล้ว จำนวนบริษัทที่ส่งสัญญาณเชิงลบมักจะมีมากกว่าเชิงบวก

หากดูในแง่ของสัดส่วน กลุ่มธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี มีแนวโน้มเชิงบวกมากที่สุด โดยมีบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI ในกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์ ระบบเครือข่าย และกลุ่ม Hyperscalers ติดโผอยู่เป็นจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม หากวัดกันที่ปริมาณ (จำนวนบริษัท) บริษัทที่ส่งสัญญาณเชิงบวกส่วนใหญ่กลับมาจากนอกกลุ่มเทคโนโลยี ซึ่งไม่ได้มี AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก

เมื่อพิจารณาบริษัทในกลุ่มตัวอย่างของเรา จะพบว่าแรงขับเคลื่อนนั้นแตกต่างกันไปในแต่ละกลุ่มธุรกิจ เช่น กลุ่ม Healthcare ซึ่งมีจำนวนบริษัทที่ให้ Guidance เชิงบวกมากที่สุด มีปัจจัยหนุนมาจากผลิตภัณฑ์ยาใหม่ๆ ที่กำลังอยู่ในช่วงพัฒนา รวมถึง Margin กำไรที่แข็งแกร่งขึ้นของบริษัทประกันสุขภาพรายใหญ่ ส่วนในกลุ่มการเงิน บริษัทต่างๆ ชี้ไปที่วัฏจักรตลาดทุนที่แข็งแกร่ง โดยธนาคารและบริษัทบริหารสินทรัพย์ยักษ์ใหญ่ของสหรัฐ ต่างรายงานผลประกอบการรายไตรมาสที่สูงเป็นประวัติการณ์หรือใกล้เคียงสถิติเดิม โดยได้รับแรงสนับสนุนจากรายได้ของการซื้อขายหลักทรัพย์ งานที่ปรึกษาทางการเงิน และเม็ดเงินที่ไหลเข้าสู่สินทรัพย์ภายใต้การบริหาร ขณะที่ กลุ่มสินค้าอุปโภคบริโภคที่จำเป็น มุ่งเน้นไปที่การควบคุมต้นทุนและอำนาจในการต่อรองราคา

Guidance เชิงบวกที่กระจายตัวอย่างทั่วถึงในกลุ่มธุรกิจเหล่านี้ แสดงให้เห็นว่า ภาพรวมที่สดใสของแนวโน้มตลาดในอนาคต ไม่ได้พึ่งพาแค่กระแส AI เพียงอย่างเดียว เพราะต่อให้ตัดเรื่อง AI ออกไป บริษัทจดทะเบียนในสหรัฐ ก็ยังคงส่งสัญญาณเชิงบวกมากกว่าช่วงเวลาเดียวกันของปีที่ผ่านๆ มา

หุ้นสหรัฐนำโด่งเรื่อง AI แต่ตลาดอื่นๆ ก็มีจุดที่น่าสนใจ

ภาพรวมผลประกอบการข้างต้น นำมาสู่คำถามสำคัญสำหรับนักลงทุนว่า จากนี้ไป ตลาดไหนคือตัวเลือกที่ดีที่สุดในการลงทุนธีม AI และการถือดัชนีหุ้นสหรัฐโดยรวมนั้นช่วยตอบโจทย์นี้ได้ครบถ้วนแล้วหรือยัง? ซึ่งคำตอบอาจเริ่มต้นจากการดูสัดส่วนหุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI ในดัชนีหุ้นหลักๆ และในโครงสร้างของแต่ละกลุ่มธุรกิจ

กลุ่มธุรกิจหลักที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี ได้แก่ เทคโนโลยีสารสนเทศ บริการการสื่อสาร และสินค้าฟุ่มเฟือย เมื่อรวมกันแล้วคิดเป็นสัดส่วนสูงถึงประมาณ 56% ของดัชนี S&P 500 (ดูกราฟ 5) ขณะที่ 3 กลุ่มธุรกิจเดียวกันนี้คิดเป็นประมาณ 38% ของดัชนีหุ้นญี่ปุ่น และมีเพียง 18% เท่านั้นในยุโรป ส่วนเกาหลีใต้และไต้หวันนั้นถือว่าอยู่ในระดับที่สูงมาก โดย 3 กลุ่มธุรกิจเหล่านี้คิดเป็น 69% และ 89% ของดัชนีตามลำดับ

ตลาดสหรัฐครอบคลุม AI ในทุกมิติ ส่วนเกาหลีใต้และไต้หวันค่อนข้างกระจุกตัว

จุดเด่นของหุ้นสหรัฐ คือ ครอบคลุมระบบนิเวศของ AI (AI Stack) ครบทุกมิติ ตั้งแต่กลุ่ม Hyperscalers ที่เป็นผู้ทุ่มเงินก้อนโตในการวางระบบโครงสร้างพื้นฐาน บริษัทชิปที่เป็นผู้จัดหาอุปกรณ์ ไปจนถึงแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรที่เริ่มเปลี่ยน AI ให้เป็นรายได้จริง ขณะที่ ตลาดพัฒนาแล้วอื่นๆ สัดส่วนเหล่านี้มีน้อยกว่ามาก และ Supply Chain ของ AI ยังมักจะกระจุกตัวอยู่กับบริษัทดังๆ เพียงไม่กี่ราย เช่น ASML ในยุโรป หรือ Tokyo Electron ในญี่ปุ่น

ขณะที่ ดัชนีหุ้นของเกาหลีใต้และไต้หวัน ถูกขับเคลื่อนด้วยกลุ่มเทคโนโลยีสารสนเทศเป็นหลัก ซึ่งน้ำหนักของกลุ่มธุรกิจนี้เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ตามการพุ่งทะยานของหุ้นกลุ่มชิปและหน่วยความจำ โดยน้ำหนักส่วนใหญ่ไปกระจุกตัวอยู่กับ 3 บริษัทที่เชื่อมโยงกับ Value Chain ของ AI โดยตรง เช่น ในเกาหลีใต้ SK Hynix และ Samsung คือ Supplier ชิปหน่วยความจำความเร็วสูง (High-Bandwidth Memory) รายใหญ่ที่สุดของโลก ส่วนในไต้หวัน TSMC คือ โรงงานรับจ้างผลิตชิป (Foundry) ให้กับชิป AI ล้ำสมัยเกือบทุกตัวในโลก ซึ่งสำหรับนักลงทุนที่มีหุ้นสหรัฐอยู่ในพอร์ตแล้ว ตลาดเหล่านี้จึงเป็นทางเลือกที่ดีในการเพิ่มสัดส่วนการลงทุนในธีม AI นอกเหนือจากสหรัฐ

ข้อสังเกตเพิ่มเติม คือ กลุ่มสินค้าฟุ่มเฟือย อาจทำให้เราเข้าใจผิดว่ายุโรปและญี่ปุ่นมีสัดส่วน AI สูงเกินความเป็นจริง เพราะในแต่ละตลาดมีประเภทธุรกิจที่ต่างกันมาก อย่างในสหรัฐ บริษัทในกลุ่มสินค้าฟุ่มเฟือย คือ Amazon และ Tesla ซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีอย่างชัดเจน แต่ในยุโรป หุ้นกลุ่มนี้จะถูกครอบงำด้วยธุรกิจสินค้าหรูหรา (เช่น LVMH, Richemont) ส่วนในญี่ปุ่นจะเป็นกลุ่มยานยนต์ (เช่น Toyota) ซึ่งหากปรับสัดส่วนตรงนี้ออกไป จะเห็นได้ชัดว่าสหรัฐมีสัดส่วนของกลุ่มธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ AI มากกว่าที่ตัวเลขรวมแสดงให้เห็นเสียอีก

กรณีที่น่าสนใจของประเทศจีน

จีนเป็นตลาดที่กลุ่มธุรกิจสินค้าฟุ่มเฟือยสะท้อนภาพ AI ได้ตรงจุด เพราะประกอบไปด้วยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Alibaba, JD, PDD และ Meituan ส่งผลให้สัดส่วนรวมของหุ้นเทคโนโลยีในจีนอยู่ที่ราว 55% ซึ่งเทียบเท่ากับ S&P 500 ดังนั้น ในเชิงโครงสร้างแล้ว ดัชนีของจีนมีความเชื่อมโยงกับ AI ค่อนข้างมาก แต่ดัชนีหุ้นจีนโดยรวมกลับปรับตัวลดลง 7% YTD ในสกุลเงินดอลลาร์ฯ และดัชนี Hang Seng Tech ก็ปรับตัวลดลงถึง 12% ในขณะที่ดัชนีหุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI ในประเทศอื่น ๆ ต่างพากันพุ่งทะยาน

คำถามคือ ทำไมการมีส่วนร่วมใน AI เชิงโครงสร้างนี้ ถึงไม่ช่วยดันราคาหุ้นจีนเหมือนตลาดอื่นๆ? ซึ่งจากการประชุมผลประกอบการล่าสุดของ 2 ยักษ์ใหญ่ในกลุ่มเทคโนโลยีจีนอย่าง Alibaba และ Tencent พบว่ามีอุปสรรคสำคัญ 2 ประการ ได้แก่

1. การเข้าถึงชิป: มาตรการคว่ำบาตรการส่งออกของสหรัฐที่สกัดไม่ให้บริษัทจีนเข้าถึงชิปที่ล้ำสมัยที่สุดของ NVIDIA ทำให้บริษัทจีนต้องควักกระเป๋าจ่ายเงินมหาศาลเพื่อพัฒนาและจัดหาชิปของตัวเอง สิ่งนี้กลายเป็นภาระด้านงบลงทุนและกดดัน Margin กำไรในระยะสั้น แม้รายได้จาก AI จะยังเติบโตก็ตาม (เช่น ธุรกิจคลาวด์ของ Alibaba ในไตรมาสนี้เร่งตัวขึ้นถึง 40% YoY)
2. การสร้างรายได้จากผู้บริโภค: Martin Lau ประธานบริษัท Tencent กล่าวในการประชุมล่าสุดว่า ราคาค่าบริการ (Subscription) และอัตราการยอมจ่ายเงินเพื่อซื้อบริการดิจิทัลในจีนยังต่ำกว่ากลุ่มประเทศตะวันตกมาก พร้อมทั้งลดความคาดหวังเกี่ยวกับโอกาสของโมเดลธุรกิจ AI แบบเก็บค่าบริการในตลาดจีน

สรุปสั้นๆ คือ การลงทุนในธีม AI ของจีนมีข้อจำกัดและแรงเสียดทานมากกว่าฝั่งสหรัฐ โดยตลาดสหรัฐประกอบไปด้วยบริษัทที่เป็น Supplier และบริษัทสามารถทำเงินจาก AI ได้แล้วจริงๆ ขณะที่ ตลาดจีนยังกระจุกตัวอยู่ในแพลตฟอร์มที่ต้องดิ้นรนแก้ปัญหาเรื่องการกีดกันชิป ต้องลงทุนมหาศาลเพื่อสร้างชิปของตัวเอง และยังต้องเผชิญกับพฤติกรรมผู้บริโภคที่ยอมควักเงินจ่ายค่าบริการยากกว่าตลาดตะวันตก

(อ่านบทวิเคราะห์เกี่ยวกับ AI ของจีนได้ใน CIO Insights: AI จีน – กำลังสร้าง โปรดมองข้าม (กำไร) ไปก่อน)

มุมมองของเรา: AI ยังช่วยรักษาตำแหน่งผู้นำตลาดหุ้นโลกของสหรัฐเอาไว้ได้อย่างเหนียวแน่น

ประเด็นเรื่อง ‘ความแข็งแกร่งเป็นพิเศษของสินทรัพย์สหรัฐ’ (US Exceptionalism) เป็นหัวข้อที่ตลาดถกเถียงกันอย่างต่อเนื่องในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งหากมองผ่านมุมมองของ AI แล้ว ฤดูประกาศผลประกอบการล่าสุดนี้ถือเป็นแรงสนับสนุนที่ดีสำหรับฝั่งขาขึ้นของตลาดหุ้นสหรัฐ เนื่องจากบริษัทที่เป็นแรงขับเคลื่อนหลักทั้งในแง่ของรายได้ เม็ดเงินลงทุน และ Guidance ที่เกิดขึ้นจาก AI ทั่วโลก ส่วนใหญ่เป็นบริษัทของสหรัฐ ยิ่งไปกว่านั้น กลุ่มธุรกิจที่เป็นแหล่งรวมของบริษัทเหล่านี้ยังมีน้ำหนักรวมกันเกินครึ่งหนึ่งของดัชนี S&P 500 

ตราบใดที่ AI ยังคงเป็นเครื่องยนต์หลักในการขับเคลื่อนกำไรของบริษัทจดทะเบียน ลำพังแค่น้ำหนักของหุ้นกลุ่มนี้ก็ช่วยให้ดัชนีหุ้นโดยรวมของสหรัฐ มีความได้เปรียบเชิงโครงสร้างเหนือภูมิภาคอื่นๆ แล้ว ซึ่งสิ่งที่สนับสนุนมุมมองนี้คือ วัฏจักรเชิงบวกของ AI (Virtuous Cycle of AI) ที่เราเคยนำเสนอไว้ใน Outlook ปี 2026 โดยวัฏจักรนี้เริ่มต้นจากการที่ AI สามารถสร้างผลตอบแทนได้จริง ซึ่งผลตอบแทนเหล่านี้ก็จะช่วยดึงดูดเม็ดเงินลงทุนใหม่ๆ เข้ามา จากนั้นเม็ดเงินลงทุนใหม่ๆ ก็จะวนกลับไปเป็นทุนในการพัฒนาเทคโนโลยีขั้นต่อไป ซึ่งผลประกอบการในไตรมาสนี้ แสดงให้เห็นแล้วว่า 2 ส่วนแรกของวัฏจักรยังคงดำเนินไปอย่างแข็งแกร่ง และในปัจจุบัน สภาพแวดล้อมทางการเงินก็ยังคงเอื้ออำนวยต่อส่วนที่ 3 เช่นกัน

(อ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวัฏจักรเชิงบวกของ AI ได้ใน 2026 Macro Outlook: ว่ากันด้วย ‘FACTs’ ล้วนๆ)

สำหรับนักลงทุนที่ต้องการกระจายความเสี่ยงไปยังตลาดอื่นๆ นอกสหรัฐ เกาหลีใต้และไต้หวันถือเป็นตัวเลือกที่ชัดเจนที่สุด เนื่องจากโครงสร้างดัชนีหุ้นของทั้งสองประเทศนี้ มีสัดส่วนกระจุกตัวอยู่ใน Supply Chain ของ AI สูงยิ่งกว่าดัชนี S&P 500 อย่างไรก็ตาม ควรพิจารณาด้วยว่าตลาดเหล่านี้ได้ปรับตัวขึ้นมามากแล้วจากความคาดหวังเชิงบวกต่อเทรนด์ AI ในช่วงที่ผ่านมา ขณะที่ ตลาดจีนยังคงเป็นคำถามที่ต้องรอคำตอบ แม้รายได้จาก AI จะเริ่มสะท้อนให้เห็นในงบการเงินบ้างแล้ว แต่ราคาหุ้นจะวิ่งตามได้หรือไม่นั้น ยังคงขึ้นอยู่กับการที่สหรัฐจะยอมผ่อนปรนมาตรการจำกัดการส่งออกชิป รวมถึงการที่บริษัทจีนจะหาทางสร้างรายได้จาก AI ใน Scale ใหญ่กว่านี้ให้สำเร็จได้อย่างไร?

มุมมองเหล่านี้สอดคล้องกับสัดส่วนการลงทุนในพอร์ต General Investing ของเราที่ปัจจุบันเน้นน้ำหนักหุ้นสหรัฐอยู่แล้ว แต่สำหรับนักลงทุนที่ต้องการมีส่วนร่วมกับธีม AI โดยตรงมากขึ้น ก็สามารถพิจารณา Thematic Portfolio ของเราที่เน้นการลงทุนในกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีต่างๆ ได้ และสำหรับผู้ที่ต้องการเลือกกลุ่มธุรกิจหรือภูมิภาคแบบเจาะจงมากขึ้น ก็สามารถปรับแต่งสัดส่วนการลงทุนได้เองผ่าน Flexible Portfolio ของเราได้อีกช่องทาง

Authors

Stephanie Leung, Group Chief Investment Officer

ในฐานะ Group Chief Investment Officer คุณ Stephanie และทีมงานของเธอเป็นผู้ดูแลผลิตภัณฑ์และพอร์ตการลงทุนทั้งหมดของ StashAway โดยเธอมีประสบการณ์ด้านการลงทุนแบบ Multi-asset มากกว่า 20 ปี ซึ่งก่อนที่จะเข้าร่วมกับ StashAway ในปี 2020 เธอเคยบริหารพอร์ตการลงทุนให้กับสถาบันการเงินชั้นนำอย่าง Goldman Sachs และ Family Offices ขนาดหลายพันล้านดอลลาร์ฯ ภายในภูมิภาค

Justin Jimenez, Group Head of Macro and Investment Research

คุณ Justin มีประสบการณ์ด้านการวิจัยเศรษฐกิจและการลงทุนมากกว่าทศวรรษ และมีบทบาทสำคัญในการสร้างมุมมองเศรษฐกิจโลกและสินทรัพย์ต่างๆ ให้ทีมงานด้านการลงทุนของ StashAway โดยก่อนที่จะเข้าทำงานกับ StashAway ในปี 2022 คุณ Justin เคยเป็นนักเศรษฐศาสตร์อยู่ที่ Bloomberg 

References

1. Butters, J. (2026). Earnings Insight. FactSet. Retrieved from: https://advantage.factset.com/hubfs/Website/Resources%20Section/Research%20Desk/Earnings%20Insight/EarningsInsight_052126.pdf 

หมายเหตุ:

การลงทุนมีความเสี่ยง โปรดทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน; ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต; การลงทุนในหลักทรัพย์ต่างประเทศมีความเสี่ยงด้านอัตราแลกเปลี่ยน

ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นคำเสนอ คำแนะนำ คำเชื้อเชิญ หรือการชักชวนให้ท่านซื้อผลิตภัณฑ์ทางการเงิน หรือเข้าทำธุรกรรมใดๆ

ข้อมูลนี้ไม่ได้จัดเตรียมขึ้นโดยคำนึงถึงสถานการณ์ส่วนบุคคลของท่าน (เช่น วัตถุประสงค์การลงทุน สถานการณ์ทางการเงิน หรือความต้องการโดยเฉพาะ) ท่านควรขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาด้านการเงิน บัญชี ภาษี กฎหมาย และด้านอื่นๆ ของท่านเอง