กระบวนการฝึกโมเดล AI ต้องการหน่วยความจำและทรัพยากในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น GPT-4 ต้องใช้ GPU หลายพันตัวทำงานร่วมกัน แต่แต่ละ GPU ต้องการ DRAM จำนวนมากเพื่อจัดเก็บข้อมูลระหว่างดำเนินการ จากการประมาณการ การฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์หนึ่งล้านล้านตัวต้องใช้ DRAM ประมาณ 1.5TB และ NAND Flash 10TB เมื่อบริษัทต่างๆ ลงทุนในการวิจัยและพัฒนา AI มากขึ้น ความต้องการในการฝึก AI ก็เพิ่มขึ้น ซึ่งขับเคลื่อนความต้องการ DRAM และ NAND Flash
นอกจากนี้ แม้ว่าความต้องการหน่วยความจำในขั้นตอนการอนุมาน (inference) จะไม่สูงเท่าขั้นตอนการฝึก แต่ความต้องการความเร็วในการตอบสนองในการจัดเก็บข้อมูลนั้นสูงกว่า การอนุมานต้องการเข้าถึงข้อมูลโมเดลที่ฝึกไว้แล้วอย่างรวดเร็ว ดังนั้นความต้องการ NAND Flash ความเร็วสูง (เช่น SSD PCIe 5.0) จึงเพิ่มขึ้น สิ่งนี้ทำให้โครงสร้างความต้องการชิปจัดเก็บข้อมูลเปลี่ยนแปลง จากความต้องการอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อการบริโภคที่มีปริมาณมากในราคาต่ำ ไปสู่ความต้องการ AI ที่มีคุณภาพสูงในราคาที่สูงขึ้น
2. การขยายศูนย์ข้อมูลเร่งความเร็ว ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลยังคงอยู่
ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทั่วโลก (เช่น Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) กำลังเร่งการสร้างศูนย์ข้อมูลเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI จากข้อมูลการวิจัยตลาดของบริษัท Synergy Research Group ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 การลงทุนด้านทุนสำหรับศูนย์ข้อมูลทั่วโลกเพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบกับปีก่อน ซึ่งสัดส่วนค่าใช้จ่ายสำหรับอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลสูงถึง 25% ซึ่งสูงกว่า 15% ในปี 2024 ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ต้องการชิปจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อรองรับภาระงานของ AI ซึ่งขับเคลื่อนความต้องการชิปจัดเก็บข้อมูลให้เพิ่มขึ้น
ตัวอย่างเช่น Amazon ประกาศลงทุน 10 พันล้านดอลลาร์เพื่อขยายศูนย์ข้อมูล ซึ่งยอดซื้ออุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลสูงถึง 2.5 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ Google Cloud วางแผนที่จะเพิ่มความจุในการจัดเก็บข้อมูล 30% ในปี 2026 เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า AI การดำเนินการโครงการขนาดใหญ่นี้ทำให้ความต้องการชิปจัดเก็บข้อมูลถูกปล่อยออกมาอย่างต่อเนื่องในช่วงครึ่งหลังปี 2026
สาม การปรับสมดุลอุปสงค์และอุปทาน: การหดตัวของอุปทานและการเติบโตของอุปสงค์สร้างแรงร่วมกัน
1. อุปทาน: ผู้ผลิตลดกำลังการผลิต อุปทานเข้าสู่สมดุล
ในช่วงปี 2024-2025 ผู้ผลิตชิปจัดเก็บข้อมูลต่างลดกำลังการผลิตเพื่อรับมือกับแรงกดดันด้านสินค้าคงคลัง Samsung Electronics ลดกำลังการผลิต DRAM ลง 10% SK Hynix ลดลง 8% และ Micron ลดลง 12% มาตรการเหล่านี้ทำให้ปริมาณอุปทานของชิปจัดเก็บข้อมูลลดลงในปี 2026 ซึ่งสร้างเงื่อนไขสำหรับการฟื้นตัวของราคา
เมื่อเข้าสู่ปี 2026 ผู้ผลิตเริ่มปรับกลยุทธ์กำลังการผลิต Samsung Electronics ประกาศเพิ่มอัตราการใช้กำลังการผลิต DRAM จาก 75% เป็น 85% ในไตรมาสที่ 2 ปี 2026 ในขณะที่ SK Hynix วางแผนที่จะเพิ่มอัตราการใช้กำลังการผลิต NAND Flash เป็น 90% ในช่วงครึ่งหลังปี 2026 การปรับเปลี่ยนเหล่านี้ทำให้ปริมาณอุปทานของชิปจัดเก็บข้อมูลค่อยๆ สอดคล้องกับความต้องการ ทำให้โครงสร้างอุปทานและอุปทานเปลี่ยนจากภาวะมีมากเกินไปสู่ภาวะสมดุลที่ตึงตัว
2. อุปสงค์: การเติบโตของความต้องการ AI ชดเชดความต้องการที่ลดลงของความต้องการแบบดั้งเดิม
แม้ว่าความต้องการอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เพื่อการบริโภคและสมาร์ทโฟนจะยังคงที่อ่อนแอ แต่การเติบโตของความต้องการศูนย์ข้อมูล AI นั้นเพียงพอที่จะชดเชดการลดลงส่วนนี้ จากข้อมูลของ IDC ในปี 2026 ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลศูนย์ข้อมูล AI ทั่วโลกจะสูงถึง 150 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 35% เมื่อเทียบกับปีที่แล้ว ในขณะที่ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมเพิ่มขึ้นเพียง 5% สิ่งนี้ทำให้ความต้องการโดยรวมของชิปจัดเก็บข้อมูลยังคงเติบโต ซึ่งสนับสนุนการฟื้นตัวของราคา
สี่ โอกาสสำหรับบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ในประเทศไทย: การห่อหุ้มและการวางแผนห่วงโซ่อุปทาน
ประเทศไทยเป็นฐานการทดสอบและบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์ที่สำคัญระดับโลก มีบทบาทสำคัญในห่วงโซ่ออุตสาหกรรมชิปหน่วยความจำ ในประเทศไทยมีโรงงานทดสอบและบรรจุภัณฑ์หลายแห่งของบริษัทไมกาวา เทคโนโลยี ผลิตผลิตภัณฑ์ DRAM และ NAND Flash นอกจากนี้ บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ในประเทศก็กำลังขยายธุรกิจการทดสอบและบรรจุภัณฑ์ชิปหน่วยความจำ เช่น ผู้ผลิตส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทย (เช่น Delta Electronics) กำลังขยายกำลังการผลิตชิปหน่วยความจำ
เมื่อความต้องการชิปหน่วยความจำเพิ่มขึ้น บริษัททดสอบและบรรจุภัณฑ์ในประเทศไทยจะได้รับประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของคำสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่น โรงงานของไมกาวาในประเทศไทยมีอัตราการใช้กำลังการผลิตเพิ่มขึ้น 10% ในไตรมาสที่ 3 ปี 2026 และปริมาณคำสั่งซื้อเพิ่มขึ้น 20% เมื่อผลประกอบการของบริษัทเหล่านี้ดีขึ้นจะสะท้อนในราคาหุ้น และกลายเป็นจุดสนใจของนักลงทุน
นอกจากนี้ รัฐบาลไทยกำลังผลักดันการพัฒนาอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ โดยใช้มาตรการของ BOI (คณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน) เพื่อดึงดูการลงทุนจากต่างชาติ และส่งเสริมการลงทุนในโครงการที่เกี่ยวข้องกับชิปหน่วยความจำ ตัวอย่างเช่น รัฐบาลไทยได้เปิดตัว "แผนการยกระดับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์" ในปี 2026 เพื่อมอบสิทธิประโยชน์ทางภาษีและการสนับสนุนที่ดินให้กับบริษัททดสอบและบรรจุภัณฑ์ชิปหน่วยความจำ ซึ่งช่วยเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันของบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ในประเทศไทย
อนาคต:แนวโน้มปี 2026 ครึ่งหลัง และปี 2027
สำหรับครึ่งหลังปี 2026 ตลาดชิปหน่วยความจำจะยังคงอยู่ในภาวะฟื้นตัว ความต้องการศูนย์ข้อมูล AI จะยังคงเติบโต ซึ่งจะขับเคลื่อนให้ราคา DRAM และ NAND Flash ปรับราคาเพิ่มขึ้น คาดว่าราคา DRAM จะเพิ่มขึ้น 15% ในปี 2026 และราคา NAND Flash จะเพิ่มขึ้น 12%
ในปี 2027 เมื่อการประยุกต์ใช้ AI แพร่หลายมากขึ้น ความต้องการชิปหน่วยความจำจะยังคงเพิ่มขึ้น ในขณะที่เทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ๆ (เช่น HBM ความจุแบนด์วิดสูง) จะเริ่มแพร่หลาย ซึ่งจะเป็นจุดเติบโตใหม่ของตลาดชิปหน่วยความจำ HBM ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการฝึก AI คาดว่าความต้องการจะสูงถึง 10,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2027 เพิ่มขึ้น 50% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า
<สำหรับนักลงทุน การฟื้นตัวของอุตสาหกรรมชิปหน่วยความจำนี้เป็นโอกาสในการลงทุนที่ดี ควรให้ความสนใจกับบริษัทผู้ผลิตชิปหน่วยความจำ (เช่น Samsung Electronics, SK Hynix, ไมกาวา เทคโนโลยี) และบริษัททดสอบและบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์ในประเทศไทย (เช่น ไมกาวา ประเทศไทย, Delta Electronics) บริษัทเหล่านี้จะประสบความสำเร็จทั้งด้านผลประกอบการและราคาหุ้นภายใต้แรงขับเคลื่อนจากการเติบโตของความต้องการ AI
