การทะยานขึ้นของ Nvidia สู่มูลค่า 4 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ซึ่งตอกย้ำสถานะของบริษัทในฐานะผู้นำในการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) อย่างไรก็ตาม การเติบโตที่รวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้ กำลังกระตุ้นให้นักลงทุนและนักวิเคราะห์พิจารณาถึงแนวโน้มในอนาคตและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นของบริษัทอย่างละเอียด
การปฏิวัติอุตสาหกรรม AI: Nvidia ก้าวสู่ 4 ล้านล้านเหรียญ
เส้นทางของ Nvidia สอดคล้องกับการระเบิดของ AI โดยได้รับการสนับสนุนจากความเชื่อมั่นใน AI ใน Wall Street บริษัทได้แตะระดับมูลค่าตลาด 4 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ เป็นการชั่วคราว นำหน้าบริษัทอื่นๆ การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้เปลี่ยน Nvidia จากผู้ผลิตชิปสำหรับเล่นเกมไปสู่สถาปนิกหลักของยุค AI มูลค่าตลาดของบริษัทขยายตัวอย่างรวดเร็ว แซงหน้าบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple และ Microsoft
การเติบโตอย่างก้าวกระโดดนี้เป็นผลมาจากความต้องการชิปเฉพาะทางของ Nvidia จากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Microsoft, Meta, Amazon และ Google ซึ่งต่างเร่งรีบที่จะสร้างศูนย์ข้อมูล AI ชั้นนำ Nvidia กลายเป็นซัพพลายเออร์ที่สำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยผลการดำเนินงานของบริษัทสะท้อนถึงภาคเทคโนโลยีในวงกว้าง
ตัวเลขทางการเงินล่าสุดตอกย้ำความเป็นผู้นำตลาดของ Nvidia สำหรับปีงบประมาณ 2025 (สิ้นสุดมกราคม 2025) Nvidia รายงานรายได้ประจำปีสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 130.5 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 114% เมื่อเทียบเป็นรายปี โดยมีกำไรจากการดำเนินงานที่ไม่ใช่ GAAP ที่ 86.8 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ การเติบโตนี้ส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยธุรกิจศูนย์ข้อมูล ซึ่งมีรายได้เพิ่มขึ้น 142% เป็น 115.2 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ
ไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2026 ยังคงรักษาโมเมนตัมนี้ไว้ โดยมีรายได้แตะ 44.1 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 69% เมื่อเทียบเป็นรายปี ผลลัพธ์ที่ได้ถูกบดบังด้วยผลกระทบของการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ไปยังประเทศจีน ซึ่งก่อให้เกิดค่าใช้จ่าย 4.5 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ซึ่งเน้นย้ำถึงความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์
การรักษาการเติบโตในระดับสูง: กลไกหลักที่เหนือกว่ากระแส
ศูนย์ข้อมูลและ Blackwell Supercycle
ธุรกิจศูนย์ข้อมูลเป็นกลไกขับเคลื่อนการเติบโตของ Nvidia ในไตรมาสที่ 1 ปีงบประมาณ 2026 มีส่วนร่วม 39.1 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ จากรายได้รวม 44.1 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้น 73% ระยะการเติบโตที่กำลังจะมาถึงคาดการณ์ถึงแพลตฟอร์ม Blackwell (B200/GB200) ซึ่งเป็นความก้าวหน้าจากสถาปัตยกรรม Hopper (H100/H200)
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของสถาปัตยกรรม Blackwell เป็นแหล่งที่มาของความต้องการ ด้วยการใช้การออกแบบ multi-die ทำให้รวมทรานซิสเตอร์ 208 พันล้านตัวบนกระบวนการ TSMC 4NP ที่กำหนดเอง เมื่อเทียบกับ 80 พันล้านตัวของ Hopper dies ที่เป็นอิสระสองตัวเชื่อมต่อกันผ่านอินเทอร์เฟซ NV-HBI ความเร็วสูงที่มีแบนด์วิดท์สูงสุด 10 TB/s ทำให้สามารถเชื่อมโยงหน่วยความจำแคชได้อย่างสอดคล้องกัน Blackwell ปรับปรุงในหลายด้าน:
- หน่วยความจำ: หน่วยความจำ HBM3e แบนด์วิดท์สูงสูงสุด 192 GB โดยมีแบนด์วิดท์รวม 8 TB/s เหนือกว่าความจุ 80 GB และแบนด์วิดท์ 3.2 TB/s ของ H100
- การคำนวณ: Transformer Engine รุ่นที่สองรองรับรูปแบบ floating-point ที่มีความแม่นยำต่ำกว่า (FP4 และ FP8) ปรับปรุง throughput ขึ้น 2.3 เท่า ปรับปรุงประสิทธิภาพการอนุมานสำหรับ large language models (LLM) สูงสุด 15 เท่าเมื่อเทียบกับ H100
การตอบสนองของตลาดเป็นการยืนยันถึงความน่าสนใจของ Blackwell Morgan Stanley รายงานว่าการผลิต Blackwell ในอีก 12 เดือนข้างหน้าถูกจองเต็มแล้ว โดยคาดว่าจะมีการส่งมอบคำสั่งซื้อใหม่ในปลายปีหน้า ความต้องการขยายออกไปนอกเหนือจากบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ ไปจนถึง computer-aided engineering (CAE) ซึ่งผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์เช่น Ansys, Siemens และ Cadence กำลังนำแพลตฟอร์มไปใช้สำหรับการจำลองสถานการณ์ด้วยความเร่งประสิทธิภาพสูงสุด 50 เท่า
The Unbreachable Moat: CUDA, AI Enterprise และ Full-Stack Platform
ข้อได้เปรียบของ Nvidia คือแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ CUDA (Compute Unified Device Architecture) ด้วยการนำเสนอ CUDA ได้อย่างอิสระ Nvidia ได้ลดอุปสรรคในการเข้าสู่การประมวลผลแบบขนาน สร้างระบบนิเวศนักพัฒนาขนาดใหญ่ สิ่งนี้ส่งเสริมผลกระทบเครือข่าย เมื่อมีนักพัฒนาจำนวนมากขึ้นนำไลบรารีและแอปที่ปรับให้เหมาะสมกับ CUDA (เช่น PyTorch, TensorFlow) มาใช้ ทำให้แพลตฟอร์ม Nvidia ขาดไม่ได้สำหรับการวิจัยและพัฒนา AI และสร้างต้นทุนในการเปลี่ยน
เพื่อสร้างรายได้จากข้อได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์นี้ Nvidia ได้เปิดตัว NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือและเฟรมเวิร์กแบบคลาวด์เนทีฟที่ให้การรักษาความปลอดภัยและการสนับสนุนระดับองค์กร NVAIE ได้รับอนุญาตตามจำนวน GPU โดยมีใบอนุญาตถาวรหรือการสมัครสมาชิกรายปี โดยมีราคาต่อชั่วโมงในตลาดคลาวด์ (เช่น 8.00 เหรียญสหรัฐฯ ต่อชั่วโมงบนอินสแตนซ์ p5.48xlarge) รวมถึงการสนับสนุน เวอร์ชัน และ NVIDIA NIM microservices
Nvidia ได้พัฒนาไปสู่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบ full-stack กลยุทธ์ “AI factory” ของบริษัท นำเสนอโซลูชันศูนย์ข้อมูลที่สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้าง intelligence ซึ่งรวมถึง turnkey on-premises solutions ผ่าน DGX SuperPOD และ managed AI infrastructure services ผ่าน DGX Cloud บนแพลตฟอร์มคลาวด์หลัก กลยุทธ์นี้ครอบครองผลกำไรในห่วงโซ่คุณค่ามากขึ้น และควบคุมกระบวนการพัฒนา AI
ภายในกลยุทธ์ full-stack นี้ เครือข่ายมีบทบาทสำคัญ ด้วยการเข้าซื้อกิจการและนวัตกรรม NVLink, NVSwitch, Spectrum-X Ethernet และ BlueField DPU ของ Nvidia ช่วยขจัดปัญหาคอขวดในคลัสเตอร์ AI NVLink รุ่นที่ห้าให้แบนด์วิดท์ GPU-to-GPU 1.8 TB/s ซึ่งมากกว่า PCIe 5.0 ถึง 14 เท่า ซึ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรม multi-GPU BlueField DPU ช่วยลดภาระงานจาก CPU ปลดปล่อยทรัพยากร CPU เพิ่มประสิทธิภาพของระบบ
Integrated mode ให้ประสิทธิภาพ แต่แนะนำความเสี่ยง ประสิทธิภาพของ Nvidia ผูกติดอยู่กับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งฮาร์ดแวร์เครือข่าย ประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดต้องใช้โซลูชันเครือข่ายของ Nvidia การ “bundling” นี้กำลังดึงดูดความสนใจจากการตรวจสอบต่อต้านการผูกขาดของสหรัฐฯ และสหภาพยุโรป ทำให้ความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีของบริษัทเป็นจุดสนใจด้านกฎระเบียบ
การฟื้นฟูตลาดหลักที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล
ในขณะที่ศูนย์ข้อมูลมีความสำคัญ Nvidia’s markets ยังคงแข็งแกร่ง โดยได้รับการฟื้นฟูโดย AI ธุรกิจเกมบันทึกรายได้ 3.8 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ในไตรมาสที่ 1 ปีงบประมาณ 2026 เพิ่มขึ้น 42% ขับเคลื่อนโดย Blackwell-based GeForce RTX 50 series GPU และคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น DLSS Professional visualization ก็เติบโตขึ้นเช่นกัน โดยมีรายได้ 509 ล้านเหรียญสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 19%
อัตรากำไรที่ผันผวนของ Nvidia เป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์มากกว่าความอ่อนแอ ผู้บริหารตั้งข้อสังเกตว่าอัตรากำไรเริ่มต้นที่ต่ำกว่าของ Blackwell (ในช่วง 70% ต้นๆ) เป็นผลมาจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น และคาดว่าอัตรากำไรจะกลับมาอยู่ที่ช่วง 70% กลางๆ การบีบอัดอัตรากำไรแบบวนรอบนี้ช่วยให้ Nvidia สามารถคว้าส่วนแบ่งการตลาด โดยใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์มากกว่าผลกำไรในระยะสั้น
Trillion-Dollar Frontiers: New Vectors for Expansion
Sovereign AI: Meeting Geopolitical Demands
เมื่อเผชิญหน้ากับการแข่งขันด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นระหว่างสหรัฐฯ-จีน และการควบคุมการส่งออก Nvidia กำลังสำรวจตลาด “Sovereign AI” ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกับรัฐบาลเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ควบคุมในท้องถิ่น แก้ไขปัญหาความปลอดภัยของข้อมูลและความต้องการด้านนวัตกรรม ในขณะเดียวกันก็เปิดช่องทางรายได้เพื่อชดเชยการพึ่งพา hyperscalers และความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ในประเทศจีน
ตลาดนี้มีขนาดใหญ่ Nvidia มีส่วนร่วมในโครงการต่างๆ รวมถึง AI factories 20 แห่งในยุโรป, ระบบ Grace Blackwell 18,000 แห่งในฝรั่งเศสกับ Mistral AI, และ AI cloud อุตสาหกรรม Blackwell GPU 10,000 แห่งกับ Deutsche Telekom ในเยอรมนี โครงการต่างๆ ยังรวมถึงการส่งมอบชิป AI 18,000 ชิ้นไปยังซาอุดีอาระเบีย และความร่วมมือด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ในไต้หวันและสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ผู้บริหารคาดการณ์ว่าจะมีรายได้ “หลายหมื่นล้านดอลลาร์” จากโครงการ Sovereign AI เพียงอย่างเดียว
Sovereign AI เป็นดาบสองคม โดยนำเสนอการเติบโตใหม่ๆ ในขณะเดียวกันก็หว่านเมล็ดพันธุ์สำหรับความท้าทายในอนาคต แนวคิดหลักของการควบคุมข้อมูลในระดับชาติจะทำให้ “strategic fragmentation” หรือ “AI technology Balkanization” รุนแรงขึ้น ภูมิภาคต่างๆ เช่น EU, สหรัฐฯ และจีน จะบังคับใช้กฎระเบียบ ทำให้ Nvidia ต้องพัฒนากลุ่มผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองสำหรับแต่ละกฎระเบียบ เพิ่มต้นทุน R&D และกัดกร่อนผลกระทบเครือข่ายแพลตฟอร์ม CUDA ระดับโลก
Automotive and Robotics: Embodied AI
CEO Jensen Huang ได้วางตำแหน่ง robotics (นำโดย autonomous vehicles) เป็นโอกาสในการเติบโตครั้งต่อไปของ Nvidia วิสัยทัศน์คือหุ่นยนต์และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติหลายพันล้านตัวจะขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี Nvidia
แผนกยานยนต์และหุ่นยนต์ยังคงมีขนาดเล็ก ที่ 567 ล้านเหรียญสหรัฐฯ เติบโต 72% ขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์ม NVIDIA DRIVE สำหรับ autonomous driving และ Cosmos AI model สำหรับ humanoid robots
การลงทุนในด้านนี้เป็นการใช้จ่ายเชิงกลยุทธ์ในระยะยาว โดยมีเป้าหมายเพื่อรักษาความเป็นผู้นำของ Nvidia ในกระบวนทัศน์ต่อไป หลังจาก AI ที่เน้นศูนย์ข้อมูลเป็นหลัก embodied AI เป็นสิ่งต่อไป การสร้างรากฐาน (hardware และ software) ช่วยให้ Nvidia สามารถทำซ้ำความสำเร็จของ CUDA ได้ สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงการใช้จ่าย R&D ที่สูง และวางตำแหน่งส่วนนี้เป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์มากกว่าศูนย์รวมผลกำไรในระยะสั้น
อย่างไรก็ตาม ความเป็นจริงนั้นช้า การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่ายานยนต์ autonomous ระดับ L4 จะไม่แพร่หลายจนถึงปี 2035 โดยระบบช่วยเหลือ L2/L2+ ยังคงเป็นกระแสหลัก Robotaxis คาดว่าจะเกิดขึ้นใน 40 ถึง 80 เมืองภายในปี 2035 ในขณะที่ hub-to-hub autonomous trucking เป็นไปได้ในเชิงพาณิชย์ General-purpose robots ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น Gartner คาดการณ์ว่าสิ่งเหล่านี้จะเป็นเพียง 10% ของหุ่นยนต์ smart logistics ภายในปี 2027 โดยยังคงเป็นแอปพลิเคชันเฉพาะ
Omniverse and Digital Twins: การสร้าง Industrial Metaverse
NVIDIA Omniverse เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาและเชื่อมต่อ 3D workflows และ digital twins โดยมีเทคโนโลยีสำหรับแนวคิด “AI factory” ช่วยให้ผู้ใช้สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนสำหรับการออกแบบ จำลอง และปรับปรุงทุกสิ่งตั้งแต่ผลิตภัณฑ์ใหม่ไปจนถึงโรงงานทั้งหมดและ robot clusters
Core applications รวมถึง
- Industrial Automation: Siemens และ BMW ใช้ Omniverse เพื่อสร้าง digital twins ลดรอบการพัฒนาและต้นทุน
- AI Training and Synthetic Data Generation: Omniverse สร้าง synthetic data เพื่อ train robot และ autonomous vehicle AI models แก้ไขปัญหาคอขวด
- AI Factory Design: Nvidia ใช้ Omniverse เพื่อช่วยออกแบบและปรับปรุง AI data centers โดยจำลองพลังงาน การระบายความร้อน และเครือข่าย เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสีย downtime มากกว่า 100 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ต่อวันสำหรับโรงงานขนาด 1GW
Valuation Analysis: Deconstructing the Path to $5 Trillion
Sizing the Opportunity: Total Addressable Market (TAM) การคาดการณ์
Valuation ของ Nvidia ได้รับการสนับสนุนจากการเติบโตอย่างมากของตลาดที่เข้าถึงได้ นักวิเคราะห์ระดับโลกคาดการณ์ขนาดตลาดระเบิด:
- Generative AI: Bloomberg Intelligence คาดการณ์ตลาดมูลค่า 1.3 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2032 โดยมี 471 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ สำหรับการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน
- AI Chips/Accelerators: Grand View Research คาดการณ์ว่าจะมีมูลค่า 257 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2033 (CAGR 29.3%) Next MSC คาดการณ์ว่าจะมีมูลค่า 296 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2030 (CAGR 33.2%) IDTechEx คาดการณ์ว่าจะมีมูลค่ามากกว่า 400 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2030 สำหรับ data center AI chips เพียงอย่างเดียว AMD ยังอ้างถึง data center AI accelerator TAM มูลค่า 400 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2027
- Enterprise AI Spending: Gartner คาดการณ์ว่าจะมีการใช้จ่าย 644 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ใน generative AI ในปี 2025 เติบโต 76.4% จากปี 2024 โดย hardware คิดเป็นเกือบ 80% ของการลงทุน
Wall Street Consensus และ Price Targets
Wall Street มองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับ Nvidia ในตัวอย่างขนาดใหญ่ของนักวิเคราะห์ที่สำรวจแล้ว เปอร์เซ็นต์ที่สูงให้คะแนนหุ้นเป็น “ซื้อ” หรือ “ซื้ออย่างแข็งแกร่ง”
Analyst price targets บ่งชี้ถึง upside potential Consensus average target prices อยู่ระหว่าง 177 ถึง 226 เหรียญสหรัฐฯ ซึ่งแสดงถึงการเพิ่มขึ้นจากราคาล่าสุด นักวิเคราะห์ที่มองโลกในแง่ดีมากขึ้นเชื่อว่า Nvidia จะมีมูลค่าตลาด 5 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายใน 18 เดือน
Earnings คาดว่าจะเติบโต โดยมี FY2026 EPS consensus อยู่ที่ประมาณ 4.00 ถึง 4.24 เหรียญสหรัฐฯ สูงกว่าปีก่อนหน้ามากกว่า 40% และ FY2027 EPS projections ที่ 5.29 ถึง 5.59 เหรียญสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 30% Revenue คาดว่าจะเติบโตประมาณ 51% ใน FY2026 เป็น 197 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ และเพิ่มขึ้นอีก 25% ใน FY2027 เป็น 247 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ
Intrinsic Value Assessment: Discounted Cash Flow (DCF) Model
A discounted cash flow (DCF) model ประเมิน intrinsic value โดยการ discounted cash flows ในอนาคตเป็น present value สำหรับ high-growth companies จะใช้ two-stage model: a forecast period (5-10 years), generating a terminal value Key variables รวมถึง revenue growth rate, operating profit margin, weighted average cost of capital และ terminal growth rate
Key Assumptions และ Sensitivity:
- Revenue Growth Rate: แม้ว่าการเติบโตจะสูง แต่ direct extrapolation ไม่สมจริง Analyst consensus คาดว่าจะชะลอตัว Models require gradually decreasing growth towards the terminal rate
- Operating Profit Margin: Nvidia’s margin ได้รับความนิยมอย่างสูง Market consensus เชื่อว่าการแข่งขันจะทำให้ลดลง Models should assume a profit margin decreasing to sustainable levels, a sensitive assumption
- WACC: The discount rate สะท้อนให้เห็นถึง investment risk Differing WACCs ทำให้เกิด variety ใน analysis Beta สะท้อนให้เห็นถึง price volatility
- Terminal Growth Rate: This cannot exceed the global economy long-term growth rate
Damodaran’s Perspective: Valuations expert Aswath Damodaran เห็นว่า Nvidia overvalued แม้ว่าจะมี optimistic assumptions เขาย้ำถึงความเสี่ยงจาก commoditization และ competition
The core valuation relies on the key assumptions Small variations ใน WACC หรือ perpetual growth rate ส่งผลกระทบต่อ implicit stock price สิ่งนี้เผยให้เห็นถึง current stock risk
Structural Risks: Navigating Competition and Geopolitics
The Competitive Landscape
Nvidia’s success กำลังดึงดูด competition Competitors คุกคามจาก multiple areas
Direct Competitors (AMD & Intel):
- AMD (Instinct MI300X): AMD is a credible threat The MI300X accelerator excels ใน memory capacity และ bandwidth ทำให้ appealing สำหรับ memory-bottlenecked tasks Benchmarks แนะนำว่า outperform ใน certain inference scenarios และ sometimes provides lower TCO AMD’s software ecosystem is a weakness, as ROCm มีแนวโน้มที่จะมี bugs และ affects training performance
- Intel (Gaudi 3): Intel positions Gaudi 3 เป็น cost-effective alternative และ claims เป็น faster กว่า H100 ใน LLM tasks, offering 128GB HBM2e memory Intel’s AI market share มีขนาดเล็ก และ software ecosystem มี less developed Intel projects low sales เมื่อเทียบกับ Nvidia
Hyperscalers’ Dilemma (Custom Silicon):
Strategic Motivation: Nvidia’s largest customers are competition To lower supplier dependence พวกเขากำลัง developing custom AI chips (Google TPU, Amazon Trainium/Inferentia) พวกเขา aim to deploy มากกว่า 1 million custom clusters ภายในปี 2027
Workload Differentiation: Not a complete Nvidia replacement Hyperscalers จะ use custom ASICs สำหรับ higher TCO และจะ depend on Nvidia chips สำหรับ complex tasks This คือ long-term risk สำหรับ inference market
Software Ecosystem Challenges:
CUDA Moat Hit: Although CUDA is dominant, its proprietary nature inspire efforts to hunt replacements
Mojo: Developed โดย Modular, Mojo สามารถ compile to run บน CPU, GPU, และ TPU hardware โดยไม่มี CUDA, threatening CUDA lock-in
Triton: An open-source designed สำหรับ coding GPU kernels, simplifying CUDA coding Nvidia กำลัง integrating เข้าสู่ ecosystem
Geopolitical และ Regulatory Headwinds
U.S.-China Tech War: U.S. export controls limit Nvidia’s contact กับ China The Q1 FY2026 financials แสดง charges, indicating an revenue loss These controls risk tightening as well ใน response, China กำลัง seeking to reduce chip demand
Antitrust Investigations: Nvidia faces many investigations
U.S. (DOJ): The DOJ กำลัง investigating Nvidia สำหรับ anticompetitive behavior โดย bundling Investigations รวมถึง Run:ai acquisition
EU (EC) & France: The EU investigates Nvidia สำหรับ violations The French also have their own investigation
China (SAMR): China’s SAMR กำลัง investigating Nvidia
Potential Remedies: Forced business split to allow competition is a risk
Supply Chain Vulnerabilities
As a fabless company, Nvidia relies on partners
Manufacturing และ Packaging Bottlenecks:
TSMC และ CoWoS: A TSMC disruption carries catastrophic risk These chips require high-end CoWoS packaging
High-Bandwidth Memory (HBM): SK Hynix เป็น Nvidia’s provider, followed โดย Samsung และ Micron
Upstream Material Risks:
- ABF Substrates: These substrates ถูก held โดย only a couple players, creating a known choke point