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

ในช่วง 1 ปีที่ผ่านมา หุ้นเทคโนโลยีจีนพุ่งขึ้นราว 80% โดยส่วนใหญ่ได้แรงหนุนจากความเชื่อมั่นของนักลงทุนที่มีต่อเทรนด์ AI ซึ่งการปรับตัวขึ้นครั้งใหญ่นี้สะท้อนการประเมิน Valuation ของบริษัทเหล่านี้ใหม่ในระยะสั้น อย่างไรก็ตาม หากตลาดกระทิงจะดำเนินต่อไปอย่างยั่งยืนนั้น กำไรของบริษัทเหล่านี้ก็จะต้องเติบโตให้ทันราคาด้วย

ใน CIO Insights เดือนนี้ เราจะเจาะลึกว่าความก้าวหน้าด้าน AI ของจีนจะส่งผลต่อพอร์ตโดยรวมของนักลงทุนอย่างไร? และสะท้อนอะไรเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดหุ้นจีนในระยะข้างหน้า?

3 Key takeaways

• AI คือแกนหลักของธีมการลงทุนในจีน ด้วยกลุ่มเทคโนโลยีที่มีสัดส่วนมากกว่า 50% ของตลาดหุ้นจีนโดยรวม และการนำ AI ไปใช้งานที่กำลังเร่งตัวในหลายอุตสาหกรรม ทิศทางการพัฒนา AI ของจีนจึงมีความสำคัญต่อแนวโน้มการลงทุนระยะยาวในประเทศ นอกจากนี้ AI ของจีนยังมีความสำคัญต่อการลงทุนทั่วโลก เช่น เหตุการณ์เปิดตัว DeepSeek-R1 ที่สร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับหุ้นเทคโนโลยีทั่วโลก ในขณะที่ AI กลายเป็นการแข่งขันเชิงยุทธศาสตร์ครั้งใหม่ระหว่างสหรัฐกับจีน ความเร็วในการพัฒนาของ AI จึงยังคงมีบทบาทสำคัญต่อทิศทางตลาดในระยะข้างหน้าต่อไป
  
  
• ระบบนิเวศ AI ของจีนกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ไม่สม่ำเสมอ จีนกำลังพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะพลังงานและคลาวด์คอมพิวติ้ง อย่างไรก็ตาม การเข้าถึงชิปขั้นสูงยังถูกจำกัดจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐ แม้การพัฒนาชิปในประเทศกำลังเร่งตัวขึ้นก็ตาม ขณะที่ ‘เหตุการณ์ DeepSeek’ บ่งชี้ว่าจีนอาจตามหลังสหรัฐในด้านโมเดล AI เพียง 1-2 ปี และด้วยระบบนิเวศโมเดลแบบ Open Source ของจีนที่แข็งแกร่งขึ้น ทำให้ช่องว่างนี้เริ่มแคบลง ส่วนการใช้งานเชิงพาณิชย์เริ่มเห็นผลกำไรชัดเจนในกลุ่มธุรกิจโฆษณา เกมมิ่ง และคลาวด์ แต่กลุ่มอีคอมเมิร์ซและแพลตฟอร์มเพื่อผู้บริโภคยังอยู่ระยะเริ่มต้น
  
  
• การลงทุน AI ของจีนอาจสร้างกำไรในระยะสั้น แต่การสร้างรายได้ในระดับใหญ่กว่านี้ยังไม่ชัดเจนนัก การปรับตัวขึ้นของหุ้น AI ในสหรัฐถูกขับเคลื่อนโดยกลุ่มผู้นำที่ชัดเจน เช่น Magnificent Seven ที่สามารถทำกำไรได้อย่างชัดเจนแล้ว ขณะที่จีน กำไรที่แข็งแกร่งยังกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์ แต่บริษัทอื่นๆ ส่วนใหญ่ยังไม่สามารถแสดงให้เห็นว่า AI จะขับเคลื่อนการเติบโตของกำไรโดยรวมได้อย่างไร โดยขณะนี้ การลงทุนมหาศาลยังเป็นแรงขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐาน แต่ยังคงมีคำถามสำคัญว่าการลงทุนเหล่านี้จะสามารถเปลี่ยนเป็นกำไรที่จับต้องได้ในช่วง 6-12 เดือนข้างหน้าหรือไม่?

ความก้าวหน้าด้าน AI ของจีนกำลังกำหนดทิศทางตลาดทั้งในและต่างประเทศ

สำหรับนักลงทุน ความก้าวหน้าด้าน AI ของจีน มีความสำคัญใน 2 มิติ คือ 1) เป็นแรงขับเคลื่อนตลาดหุ้นภายในประเทศ และ 2) มีอิทธิพลต่อตลาดโลกมากขึ้นเรื่อยๆ

เริ่มกันที่ตลาดหุ้นจีน ตามที่เห็นในกราฟ 1 ว่า บริษัทที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีคิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 50% ของดัชนีหุ้นจีนโดยรวม ยิ่งไปกว่านั้น 2 บริษัทจีนที่มี Market Cap ใหญ่ที่สุดอย่าง Tencent และ Alibaba ก็เป็นผู้นำด้าน AI ด้วย

ด้วยสัดส่วนที่ใหญ่ขนาดนี้ แนวโน้มการพัฒนา AI ย่อมส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลตอบแทนของดัชนีโดยรวมของจีน ทำให้ AI ไม่ใช่แค่การลงทุนตามธีมเพียงอย่างเดียวเท่านั้น แต่กลายเป็นแรงขับเคลื่อนเชิงโครงสร้างของผลตอบแทนระดับดัชนี เนื่องจาก AI ได้ถูกนำไปใช้ในกลุ่มธุรกิจต่างๆ นับตั้งแต่อีคอมเมิร์ซไปจนถึงภาคธนาคาร ทำให้อิทธิพลของ AI ที่มีต่อหุ้นจีน มีแนวโน้มขยายวงกว้างมากขึ้น เมื่อบริษัทต่างๆ เริ่มส่งสัญญาณว่า AI ได้เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน รวมถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์

ในขณะเดียวกัน ความก้าวหน้าด้าน AI ของจีนก็กำลังมีอิทธิพลต่อตลาดโลกมากขึ้น โดยเมื่อต้นปีที่ผ่านมา การเปิดตัว DeepSeek-R1 ซึ่งเป็น Large-language Model (LLM) แบบ Open-source คือสัญญาณที่ชัดเจนว่าความสามารถด้าน AI ของจีนกำลังไล่ตามสหรัฐอย่างรวดเร็ว และอาจทำได้บนต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก ทำให้การเปิดตัว Deepseek สามารถสร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับหุ้นเทคโนโลยีทั่วโลก โดยเฉพาะผู้นำกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์อย่าง NVIDIA และ Broadcom ที่ราคาหุ้นปรับตัวลงถึงสองหลักในช่วงเวลานั้น และยังเป็นการตอกย้ำว่าความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีของจีนสามารถสร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่วโลก

ในระยะข้างหน้า การนำ AI ไปใช้งานจริง มีแนวโน้มที่จะเร่งตัวขึ้นอย่างมาก ดังที่เราเคยกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ว่า มาตรการกีดกันทางเทคโนโลยีจะกลายเป็นแรงผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเร็วขึ้น โดยรัฐบาลจีนและสหรัฐต่างเพิ่มการลงทุนในระบบนิเวศ AI อย่างจริงจัง และถือเป็นวาระเชิงยุทธศาสตร์ในระดับประเทศ (อ่านเพิ่มเติมได้ใน CIO Insights: มุมมองระยะยาวหลัง Trump ประกาศ ‘Liberation Day’)

คำถามถัดมาคือ จีนก้าวหน้าไปไกลแค่ไหนในการสร้างระบบนิเวศดังกล่าว ไล่ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงโมเดลภาษาและการใช้งานเชิงพาณิชย์?

การพัฒนาอย่างรวดเร็วแต่ไม่สม่ำเสมอของ ‘AI Stack’ ในจีน

แม้ AI ของจีนกำลังพัฒนาเร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แต่ ‘AI Stack’ หรือโครงสร้างของระบบนิเวศ AI นับตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน โมเดลภาษาไปจนถึงการใช้งานเชิงพาณิชย์ ยังมีความก้าวหน้าไม่เท่ากัน 

ชิป: Supply ยังคงตึงตัว แต่ช่องว่างเริ่มแคบลง

มาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐ ยังคงจำกัดจีนไม่ให้เข้าถึงชิปประมวลผลขั้นสูงของ NVIDIA ซึ่งเป็นหัวใจในการเทรนโมเดล AI ระดับสูง อย่างไรก็ตาม รัฐบาลและบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของจีนก็กำลังเร่งปิดช่องว่างนี้

• ชิปในประเทศได้รับความนิยมมากขึ้น ปัจจุบัน Alibaba และ Baidu กำลังใช้ชิปของตัวเองในการเทรนโมเดลภาษา และเมื่อโมเดลถูกเทรนเสร็จแล้ว การใช้งานจริง (Inference) ก็จะกลายเป็นหน้าที่หลัก ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้ชิปขั้นสูง ทำให้ข้อจำกัดของการใช้ชิปที่ผลิตในประเทศลดลงตามไปด้วย (1) ขณะที่ฝั่งการออกแบบและการผลิตชิป Huawei และ SMIC ก็กำลังไล่ตาม NVIDIA และ TSMC อย่างไม่ลดละเช่นกัน
  

• ต้นทุนการเปลี่ยนชิปลดลง ในอดีต การเปลี่ยนระบบนิเวศของ NVIDIA มาใช้ชิปของจีน จำเป็นต้องยกเครื่องซอฟท์แวร์ใหม่ทั้งหมด ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากระบบ CUDA เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะของ NVIDIA แต่ปัจจุบัน ชิปของ Alibaba สามารถรองรับโค้ดส่วนใหญ่ของ CUDA ได้ (2) บริษัทต่างๆ จึงสามารถเปลี่ยนมาใช้ชิปของจีนได้ง่ายขึ้นหาก Supply เริ่มตึงตัว

พลังงาน: ความได้เปรียบของจีนที่มักถูกมองข้าม

เวลาพูดถึง AI นักลงทุนมักโฟกัสไปที่ชิปประมวลผล แต่พลังงานก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) รุ่นใหม่ๆ ใช้พลังงานไฟฟ้ามากขึ้น ทำให้กำลังการผลิตไฟฟ้ากลายเป็นข้อจำกัดหลักในการขยายการใช้งาน AI (Scaling)

ก่อนหน้านี้ จีนได้ลงทุนมหาศาลเพื่อเพิ่มกำลังการผลิตไฟฟ้า จนเติบโตกว่า 10 เท่านับตั้งแต่ปี 2000 (แตะระดับ 3,218 กิกะวัตต์ (GW) ไปเมื่อปี 2024) และปัจจุบันมากกว่าสหรัฐถึง 2.5 เท่า ดังที่เห็นในกราฟ 2

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น McKinsey คาดว่าความต้องการใช้ไฟฟ้าของ Data Centre ทั่วโลกจะพุ่งขึ้นจากราว 70 GW ในปัจจุบัน มาอยู่ที่ 220 GW ภายใน 5 ปี (3) โดยมี AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก ซึ่งการขยายตัวดังกล่าวทำให้จีนได้เปรียบสำหรับการรองรับโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลที่ใช้พลังงานค่อนข้างสูง

โมเดลพื้นฐาน: การลดช่องว่างด้วย Open Source

ปัจจุบัน จีนยังตามหลังสหรัฐในด้านโมเดลพื้นฐานขั้นสูง (Cutting-edge Foundation Model) แต่ช่องว่างนี้เริ่มแคบลง โดยมีการประเมินว่าจีนอาจตามหลังสหรัฐน้อยกว่า 1 ปีแล้วในขณะนี้

ตาราง 1 ด้านล่างแสดงให้เห็นว่าโมเดลของจีนสามารถแข่งขันกับสหรัฐได้ในหลายๆ Benchmark แม้ว่า OpenAI จะยังคงเป็นผู้นำ แต่ผลงานที่โดดเด่นจาก ByteDance, Alibaba, DeepSeek รวมถึง Startup อีกหลายราย แสดงให้เห็นการพัฒนาที่รวดเร็วของจีน

จุดที่แตกต่างชัดเจนคือ จีนให้การยอมรับและสนับสนุน Open Source ส่งผลให้มีการเปิดตัวโมเดลใหม่ๆ เป็นจำนวนมาก ซึ่งนโยบายที่ส่งเสริมความเปิดกว้างและการแข่งขันเช่นนี้ คล้ายกับวัฏจักรการเติบโตของอุตสาหกรรมรถยนต์ไฟฟ้าของจีน และกำลังช่วยเร่งนวัตกรรมและกระจายความก้าวหน้าไปทั่วระบบนิเวศ AI ของจีน

การใช้งานเชิงพาณิชย์: การสร้างรายได้ยังไม่สม่ำเสมอ

จากการประชุม Earnings Calls ล่าสุดของบรรดาบริษัทยักษ์ใหญ่ในจีน สะท้อนว่า AI เริ่มเข้ามาช่วยสร้างรายได้แล้ว แต่ตัวเลขกำไรสุทธิยังถูกกดดันจากการลงทุนขนาดใหญ่ การพึ่งพาเงินอุดหนุน และการแข่งขันที่รุนแรง ทำให้ขณะนี้มีเพียงบางกลุ่มธุรกิจเท่านั้นที่เริ่มเห็นผลกำไรที่ชัดเจน ในขณะที่หลายภาคส่วนยังอยู่ในช่วงลงทุนและทดลอง

• กำไรที่ชัดเจนในกลุ่มโฆษณา เกมมิ่ง และคลาวด์ กลุ่มธุรกิจเหล่านี้เห็นผลลัพธ์ด้านรายได้ชัดเจนที่สุด เพราะ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานเฉพาะบุคคล (Personalisation) และการมีส่วนร่วม (Engagement) ที่ส่งผลต่อยอดขายโดยตรง โดยรายงานผลประกอบการล่าสุด บริษัทอย่าง Tencent, NetEase, Alibaba และ Baidu ต่างชี้ว่า AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลักในธุรกิจเหล่านี้
  
  
• กลุ่มธุรกิจอื่นๆ อยู่ในช่วงเริ่มใช้งานระยะแรก กลุ่มธุรกิจอีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์มที่ให้บริการผู้บริโภคโดยตรง และบริษัทท่องเที่ยว เช่น Meituan, PDD, JD.com และ Trip.com กำลังใช้ AI เพื่อพัฒนาการจัดการโลจิสติกส์ แนะนำสินค้า และการให้บริการลูกค้า ซึ่งแม้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขัน แต่การลงทุนจำนวนมหาศาล ทำให้กำไรสุทธิยังค่อนข้างจำกัดในขณะนี้
  
  
• การขยายตัวเชิงกลยุทธ์ แต่ยังไม่มีกำไรที่ชัดเจน ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อย่าง Xiaomi กำลังใส่ฟีเจอร์ AI ลงในอุปกรณ์ต่างๆ ขณะที่ภาคธนาคารและบริษัทประกันภัยก็เน้นใช้ AI ในการบริหารความเสี่ยงและการบริการลูกค้า อย่างไรก็ตาม การใช้จ่ายด้าน R&D โครงสร้างพื้นฐาน และการพึ่งพาเงินอุดหนุนจำนวนมาก บ่งชี้ว่าบริษัทต่างๆ ยังให้ความสำคัญกับการ Scaling และขีดความสามารถมากกว่าการทำกำไรในระยะสั้น

คำอธิบายจากบริษัทจีน (ตาราง 2 ด้านล่าง) แสดงให้เห็นว่า AI เริ่มเข้ามาสนับสนุนรายได้และประสิทธิภาพในการทำงาน แต่ยังไม่ถึงขั้นทำให้กำไรเติบโตขึ้นในภาพรวม ซึ่งแตกต่างจากสหรัฐที่กลุ่ม Magnificent Seven สามารถเปลี่ยนการใช้งาน AI ให้กลายเป็นกำไรที่ชัดเจนแล้ว

(อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน Appendix ท้ายบทความ)

คำถามสำคัญสำหรับจีน: จะทำเงินจาก AI ได้อย่างไร?

การลงทุนสร้างระบบนิเวศ AI ของจีน จะสามารถสร้างกำไรในระยะสั้นได้จริงหรือไม่? หรือเป็นเพียงการปูทางเพื่อผลตอบแทนในระยะยาวเท่านั้น ซึ่งปัจจุบัน ดูเหมือนว่าแนวโน้มกำไรที่จับต้องได้จะเห็นชัดเจนที่สุดในบางกลุ่มธุรกิจย่อย เช่น ฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์เทคโนโลยี ขณะที่บริษัทส่วนใหญ่ยังให้ความสำคัญกับการ Scaling และโครงสร้างพื้นฐาน มากกว่าผลกำไรสุทธิ

กำไรที่โดดเด่นในกลุ่มฮาร์ดแวร์ ขณะที่ชิปและซอฟต์แวร์ยังตามหลัง

หากมองลึกลงไปที่ระดับกลุ่มธุรกิจ จะพบว่าคาดการณ์กำไรล่วงหน้าเพิ่มขึ้นมากที่สุดในกลุ่ม IT โดยกราฟ 3 ด้านล่าง แสดงให้เห็นว่า คาดการณ์กำไรต่อหุ้น (EPS) ของกลุ่ม IT เพิ่มขึ้นถึง 35% YoY ในขณะที่หุ้นจีนโดยรวมเพิ่มขึ้นเพียง 3% บ่งชี้ว่าอิทธิพลของ AI ปรากฏชัดเจนที่สุดในกลุ่มโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการใช้งาน AI

อย่างไรก็ตาม หากมองลึกลงไปในกลุ่ม IT เอง ก็ไม่ได้เติบโตสม่ำเสมอเท่ากันทั้งหมด โดยกลุ่มฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์เป็นแรงขับเคลื่อนหลักด้วยคาดการณ์ EPS ที่ราว 58% YoY ในทางกลับกัน กลุ่มเซมิคอนดักเตอร์ รวมถึงซอฟต์แวร์และบริการ กลับมีการหดตัวในระดับเลขสองหลัก

ความแตกต่างนี้สะท้อนให้เห็นสถานะของจีนในปัจจุบัน คือ ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ที่จัดหาเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายกำลังได้อานิสงส์จากความต้องการ AI ขณะที่ผู้ผลิตชิปยังถูกกดดันจากข้อจำกัดการส่งออกและการแข่งขันที่รุนแรง ส่วนผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ยังขาดการใช้งานเชิงพาณิชย์ที่สามารถทำกำไรได้ กล่าวโดยสรุปคือ จีนกำลังอยู่ในช่วงสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ทำให้กลุ่มฮาร์ดแวร์ถูกคาดหวังมากที่สุด ไม่ใช่กลุ่มชิปหรือซอฟต์แวร์ แต่ในภาพรวม การกำไรก็ยังไม่ได้เกิดขึ้นอย่างเต็มรูปแบบ

AI จีนกำลังเดินหน้าอย่างรวดเร็ว แต่ตัวเลขกำไรยังไม่ชัดเจน

ทั้งหมดนี้อาจสรุปได้ว่า ระบบนิเวศ AI ของจีนกำลังคึกคักด้วยเม็ดเงินลงทุนและการทดลองใช้งาน ไล่ตั้งแต่กลุ่ม Hyperscaler ที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงแพลตฟอร์มเพื่อผู้บริโภคที่นำ AI มาใช้ในการให้บริการ อย่างไรก็ตาม การสร้างรายได้จาก AI ยังคงมีข้อจำกัด ยกเว้นบางกลุ่มธุรกิจ เช่น คลาวด์และโฆษณา เนื่องจากบริษัทส่วนใหญ่ยังให้ความสำคัญกับการลงทุนมากกว่าการทำกำไร

อย่างไรก็ตาม ศักยภาพ AI ของจีนในระยะยาวถือว่าน่าจับตา โดย Morgan Stanley ประเมินว่า การลงทุนด้าน AI ของจีนอาจถึงจุดคุ้มทุนได้ในปี 2028 และอาจสร้างผลตอบแทนต่อเงินลงทุน (ROIC) ได้สูงถึง 52% ภายในปี 2030 ทำให้มูลค่าระบบนิเวศ AI โดยรวมอาจแตะ 1.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ (4)  นอกจากนี้ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า Morgan Stanley ยังคาดว่า AI จะช่วยเพิ่ม GDP จีนได้ราว 0.2-0.3% ต่อปี

สำหรับนักลงทุน ประเด็นที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ คือ เม็ดเงินลงทุนกำลังเติบโตเร็วกว่ารายได้ ทำให้เรื่องราว AI ในจีนขณะนี้ยังเป็นช่วง ‘สร้างความพร้อมและวางตำแหน่งเพื่ออนาคต’ มากกว่าการทำกำไรในระยะสั้น อย่างไรก็ตาม ด้วยมูลค่าหุ้นที่ยังถูกกว่าคู่แข่งในสหรัฐ ทำให้เรื่องราว AI ของจีนยังคงมีพลังในการขับเคลื่อนความเชื่อมั่นต่อไป อย่างไรก็ตาม หากหุ้นเทคโนโลยีของจีนจะฟื้นตัวอย่างยั่งยืนนั้น สิ่งสำคัญที่สุดก็คือการเปลี่ยนความเชื่อมั่นให้กลายเป็น ‘กำไร’ ที่จับต้องได้จริง

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 

Appendix

การวิเคราะห์ถ้อยคำรายงานผลประกอบการจากบริษัทจีนเกี่ยวกับผลกระทบของ AI

References

1. Reuters. (2025). Alibaba, Baidu begin using own chips to train AI models, The Information reports. Retrieved from: https://www.reuters.com/world/china/alibaba-baidu-begin-using-own-chips-train-ai-models-information-reports-2025-09-11
2. Reuters. (2025). China's Alibaba develops new AI chip to help fill Nvidia void, WSJ reports. Retrieved from: https://www.reuters.com/world/china/chinas-alibaba-develops-new-ai-chip-help-fill-nvidia-void-wsj-reports-2025-08-29
3. McKinsey & Company. (2025). Data centers: The race to power AI. Retrieved from: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/data-centers-the-race-to-power-ai
4. Morgan Stanley. (2025). AI in China: A sleeping giant awakens. Retrieved from: https://www.morganstanley.com/insights/articles/china-ai-becoming-global-leader

หมายเหตุ:

การลงทุนมีความเสี่ยง โปรดทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน; ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้เป็นสิ่งยืนยันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต

ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นคำเสนอ คำแนะนำ คำเชื้อเชิญ หรือการชักชวนให้ท่านซื้อผลิตภัณฑ์ทางการเงิน หรือเข้าทำธุรกรรมใดๆ

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