🧠 เบื้องลึกศึก $NVDA vs $AMD – ใครกันแน่จะเป็นเสาหลักของ AI ยุคใหม่? 🔥👊🏻
____________________
⚠️ วันนี้ทั้ง Nvidia ($NVDA) และ AMD ($AMD) เทรดกันที่ Forward P/E ใกล้เคียงกัน — 28 เท่าเทียบกับ 26 เท่า ซึ่งเป็นสิ่งที่ “ไม่น่าเชื่อ” ถ้าย้อนกลับไปต้นปี 2024 ตอนที่ Nvidia เทรดที่ 60+ เท่า และ AMD ยังอยู่ที่ 30 ต้นๆ
.
🤔 ในมุมหนึ่ง ตลาดเหมือนจะ “ให้ราคาใกล้กัน” แต่ในความจริง... ทั้งสองกำลังมุ่งหน้าไปคนละทาง — ไม่ใช่เส้นทางเดียวกัน
_____________________
( 🎮 Nvidia: ผู้นำแบบเบ็ดเสร็จของยุค AI Cluster )
.
ในช่วงแรกของ AI Boom — Nvidia ไม่ได้เป็นแค่ “ผู้เล่น” แต่มันคือ ศูนย์กลางของทุกสิ่ง
.
✨️ CUDA กลายเป็นระบบปฏิบัติการของ AI
.
✨️ Hopper กลายเป็นมาตรฐานในการฝึกโมเดล
.
✨️ บริษัทอย่าง Meta, Google, Microsoft และ Amazon ต่างปรับระบบเพื่อรองรับ DGX
.
>> Nvidia ขาย ecosystem ไม่ใช่แค่ hardware
.
👑 และวันนี้ Nvidia ก็ยัง “ผูกขาด” จุดสำคัญ 2 จุดของ AI Infrastructure:
.
1. Training Cluster – จุดกำเนิดของโมเดล ✅️
.
2. Software Layer – ที่ใช้ควบคุม/ฝึกโมเดล ✅️
.
🎯 Nvidia ยังเป็นศูนย์กลางของ AI ที่ “รวมศูนย์” อย่างแท้จริง
____________________
( 🌍 แต่โลกของ AI กำลังเปลี่ยน )
.
ตอนนี้เราเข้าสู่ ยุคของ Agentic AI ยุคที่:
.
มีโมเดลเล็กจำนวนมหาศาล แทนที่โมเดลใหญ่ไม่กี่ตัว
.
🤖 AI ถูก deploy ไปยังปลายทาง – ไม่ได้อยู่แค่ใน Data Center
.
🔥 Call center, รถยนต์, โรงงาน, Edge device ต่างๆ กลายเป็นพื้นที่หลักของ AI
.
🔄 Inference ไม่ใช่งานปลายทางอีกต่อไป — แต่มันคือจุดเริ่มต้นของ “การใช้งานจริง”
____________________
( 🔧 AMD: เลือกสร้าง “สนามใหม่” )
.
AMD ไม่ได้ออกแบบ MI300X เพื่อ “ล้ม Nvidia” แต่มันคือการเจาะช่องว่างที่ Nvidia ไม่ได้ออกแบบไว้แต่แรก:
.
🌟 ใช้ในสถานที่ที่ต้องการความเร็วต่ำ (low latency)
.
🌟 ใช้ในระบบปิด/รัฐบาลที่ต้องการ “ควบคุม” และ “ความยืดหยุ่น”
.
🌟 ไม่อยากติด ecosystem อย่าง CUDA
.
( 📌 การเคลื่อนไหวล่าสุดของ AMD เช่น: )
.
✅️ จับมือกับ ZT Systems เพื่อเร่งความเร็วการ Deploy
.
✅️ ซื้อกิจการ Humain เพื่อบุกตลาด AI ที่ local-first และปลอดภัย
.
🎯 ไม่ได้เกิดขึ้นเพราะ “อยากแข่ง” แต่เพราะโลกกำลังต้องการ “AI ที่กระจายตัว”
____________________
⚖️ Nvidia = ศูนย์กลางของ Training
.
✅️ AMD = เสียบปลั๊ก AI ไปทุกปลายทาง
.
✅️ Nvidia จะยังเป็นผู้นำในคลัสเตอร์ขนาดใหญ่
.
🔥 แต่ AMD กำลังกลายเป็นตัวเลือกแรกขององค์กรที่ต้องการ AI แบบกระจายตัว
.
สำหรับผู้ที่ต้องการ sovereignty, edge control และ deployment-first architecture
____________________
📉 AMD ยังไม่ได้ชนะ — และยังห่างจากคำว่า “ไล่ทัน”
.
⚠️ Revenue ฝั่ง Data Center ยังต่ำ
.
⚠️ ROCm ยังไม่แพร่หลาย
.
⚠️ Perception ยังเป็นแค่ “แผนสำรอง” ไม่ใช่ตัวจริง
.
Nvidia ยังได้เปรียบเรื่อง ecosystem และความต่อเนื่อง
.
แต่ถ้าโลกเปลี่ยนจาก “10 data center” เป็น “10 ล้านอุปกรณ์” เกมจะเปลี่ยนทันที และ AMD อาจจะกลายเป็น “เสาหลักอีกต้น” ของ AI Infrastructure
____________________
( ✅ บทสรุป )
.
👑 Nvidia = Mainframe ของโลก AI รวมศูนย์
.
🌎 AMD = Modem ที่กระจาย AI ไปทั่วโลก
.
นี่ไม่ใช่การแข่งขันว่าใครชนะแต่คือการเปิดสนามใหม่ ที่ AMD อาจครองแบบไร้คู่แข่งในอนาคต 🌍
____________________
📌 Disclaimer: ข้อมูลนี้จัดทำเพื่อให้ความรู้และการวิเคราะห์ ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุนโดยตรง ผู้ลงทุนควรศึกษาข้อมูลและใช้วิจารณญาณก่อนตัดสินใจลงทุน
เบื้องลึกศึก $NVDA vs $AMD – ใครกันแน่จะเป็นเสาหลักของ AI ยุคใหม่? 🔥👊🏻
____________________
⚠️ วันนี้ทั้ง Nvidia ($NVDA) และ AMD ($AMD) เทรดกันที่ Forward P/E ใกล้เคียงกัน — 28 เท่าเทียบกับ 26 เท่า ซึ่งเป็นสิ่งที่ “ไม่น่าเชื่อ” ถ้าย้อนกลับไปต้นปี 2024 ตอนที่ Nvidia เทรดที่ 60+ เท่า และ AMD ยังอยู่ที่ 30 ต้นๆ
.
🤔 ในมุมหนึ่ง ตลาดเหมือนจะ “ให้ราคาใกล้กัน” แต่ในความจริง... ทั้งสองกำลังมุ่งหน้าไปคนละทาง — ไม่ใช่เส้นทางเดียวกัน
_____________________
( 🎮 Nvidia: ผู้นำแบบเบ็ดเสร็จของยุค AI Cluster )
.
ในช่วงแรกของ AI Boom — Nvidia ไม่ได้เป็นแค่ “ผู้เล่น” แต่มันคือ ศูนย์กลางของทุกสิ่ง
.
✨️ CUDA กลายเป็นระบบปฏิบัติการของ AI
.
✨️ Hopper กลายเป็นมาตรฐานในการฝึกโมเดล
.
✨️ บริษัทอย่าง Meta, Google, Microsoft และ Amazon ต่างปรับระบบเพื่อรองรับ DGX
.
>> Nvidia ขาย ecosystem ไม่ใช่แค่ hardware
.
👑 และวันนี้ Nvidia ก็ยัง “ผูกขาด” จุดสำคัญ 2 จุดของ AI Infrastructure:
.
1. Training Cluster – จุดกำเนิดของโมเดล ✅️
.
2. Software Layer – ที่ใช้ควบคุม/ฝึกโมเดล ✅️
.
🎯 Nvidia ยังเป็นศูนย์กลางของ AI ที่ “รวมศูนย์” อย่างแท้จริง
____________________
( 🌍 แต่โลกของ AI กำลังเปลี่ยน )
.
ตอนนี้เราเข้าสู่ ยุคของ Agentic AI ยุคที่:
.
มีโมเดลเล็กจำนวนมหาศาล แทนที่โมเดลใหญ่ไม่กี่ตัว
.
🤖 AI ถูก deploy ไปยังปลายทาง – ไม่ได้อยู่แค่ใน Data Center
.
🔥 Call center, รถยนต์, โรงงาน, Edge device ต่างๆ กลายเป็นพื้นที่หลักของ AI
.
🔄 Inference ไม่ใช่งานปลายทางอีกต่อไป — แต่มันคือจุดเริ่มต้นของ “การใช้งานจริง”
____________________
( 🔧 AMD: เลือกสร้าง “สนามใหม่” )
.
AMD ไม่ได้ออกแบบ MI300X เพื่อ “ล้ม Nvidia” แต่มันคือการเจาะช่องว่างที่ Nvidia ไม่ได้ออกแบบไว้แต่แรก:
.
🌟 ใช้ในสถานที่ที่ต้องการความเร็วต่ำ (low latency)
.
🌟 ใช้ในระบบปิด/รัฐบาลที่ต้องการ “ควบคุม” และ “ความยืดหยุ่น”
.
🌟 ไม่อยากติด ecosystem อย่าง CUDA
.
( 📌 การเคลื่อนไหวล่าสุดของ AMD เช่น: )
.
✅️ จับมือกับ ZT Systems เพื่อเร่งความเร็วการ Deploy
.
✅️ ซื้อกิจการ Humain เพื่อบุกตลาด AI ที่ local-first และปลอดภัย
.
🎯 ไม่ได้เกิดขึ้นเพราะ “อยากแข่ง” แต่เพราะโลกกำลังต้องการ “AI ที่กระจายตัว”
____________________
⚖️ Nvidia = ศูนย์กลางของ Training
.
✅️ AMD = เสียบปลั๊ก AI ไปทุกปลายทาง
.
✅️ Nvidia จะยังเป็นผู้นำในคลัสเตอร์ขนาดใหญ่
.
🔥 แต่ AMD กำลังกลายเป็นตัวเลือกแรกขององค์กรที่ต้องการ AI แบบกระจายตัว
.
สำหรับผู้ที่ต้องการ sovereignty, edge control และ deployment-first architecture
____________________
📉 AMD ยังไม่ได้ชนะ — และยังห่างจากคำว่า “ไล่ทัน”
.
⚠️ Revenue ฝั่ง Data Center ยังต่ำ
.
⚠️ ROCm ยังไม่แพร่หลาย
.
⚠️ Perception ยังเป็นแค่ “แผนสำรอง” ไม่ใช่ตัวจริง
.
Nvidia ยังได้เปรียบเรื่อง ecosystem และความต่อเนื่อง
.
แต่ถ้าโลกเปลี่ยนจาก “10 data center” เป็น “10 ล้านอุปกรณ์” เกมจะเปลี่ยนทันที และ AMD อาจจะกลายเป็น “เสาหลักอีกต้น” ของ AI Infrastructure
____________________
( ✅ บทสรุป )
.
👑 Nvidia = Mainframe ของโลก AI รวมศูนย์
.
🌎 AMD = Modem ที่กระจาย AI ไปทั่วโลก
.
นี่ไม่ใช่การแข่งขันว่าใครชนะแต่คือการเปิดสนามใหม่ ที่ AMD อาจครองแบบไร้คู่แข่งในอนาคต 🌍
____________________
📌 Disclaimer: ข้อมูลนี้จัดทำเพื่อให้ความรู้และการวิเคราะห์ ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุนโดยตรง ผู้ลงทุนควรศึกษาข้อมูลและใช้วิจารณญาณก่อนตัดสินใจลงทุน