AI Value Chain จากต้นน้ำถึงปลายน้ำ โอกาสและการลงทุนขององค์กรยุคใหม่
The Bangkok Insight
อัพเดต 02 ธ.ค. 2568 เวลา 00.33 น. • เผยแพร่ 02 ธ.ค. 2568 เวลา 00.44 น. • The Bangkok InsightAI Value Chain จากต้นน้ำถึงปลายน้ำ โอกาสและการลงทุนขององค์กรยุคใหม่
การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาใช้ในองค์กรไม่ได้สร้างประโยชน์เฉพาะในส่วนเดียว แต่เป็นลูกโซ่ต่อเนื่องตลอด Value Chain ของอุตสาหกรรม AI ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐาน ข้อมูล โมเดลพื้นฐาน จนถึงแอปพลิเคชันปลายทาง ข้อมูลจากทีม Wealth Research หลักทรัพย์บัวหลวง ระบุว่าแต่ละชั้นมีบทบาทสำคัญต่อการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจและโอกาสการลงทุน
กราฟแสดงสัดส่วนองค์กรที่ใช้ AI อย่างน้อย 1 หน่วยงาน
1. Hardware & Infrastructure-ต้นน้ำของระบบ AI
ชั้นต้นน้ำคือโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ AI สามารถทำงานได้จริง ทั้งการฝึกโมเดล (Training) และให้บริการแบบเรียลไทม์ (Inference) องค์ประกอบสำคัญประกอบด้วย ชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูง เช่น GPU, ASIC, NPU, ระบบเครือข่ายความเร็วสูง และ ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Hyperscale Data Centers) ที่รองรับพลังประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลมหาศาล ความต้องการของชั้นนี้เร่งตัวต่อเนื่องจากทั้ง Gen AI และ Agentic AI
ผู้เล่นหลัก ได้แก่ Nvidia, AMD, Intel, Broadcom, Marvell, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Super Micro, Dell Technologies ซึ่งทั้งหมดเป็นเสาหลักของระบบ AI Economy และเป็นจุดเริ่มต้นของการเติบโตเชิงโครงสร้างของอุตสาหกรรม AI ในอีกหลายปีข้างหน้า
2. Data & Labeling-หัวใจของ AI
ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของ AI ความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ของโมเดล ชั้นนี้ครอบคลุมกระบวนการ เก็บข้อมูล, ทำความสะอาด (Cleaning), จัดระเบียบข้อมูล และ Labeling เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างถูกต้อง
ความต้องการในชั้นนี้เติบโตเร็ว เนื่องจากองค์กรเริ่มตระหนักว่าปัญหา AI ส่วนใหญ่เกิดจากข้อมูลที่ไม่พร้อมใช้มากกว่าโมเดลไม่ดี จึงทำให้บริการด้าน Data Annotation, Synthetic Data, Data Platform และ Data Governance เข้ามามีบทบาทสำคัญ ผู้เล่นหลักได้แก่ Snowflake, Databricks, Scale AI, Appen, Labelbox, Fivetran, Informatica
ชั้นนี้ถือเป็นคอขวดสำคัญในการใช้ AI ให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง และเป็นจุดที่องค์กรต้องลงทุนต่อเนื่อง
3. Foundation Models-สมองของ AI
Foundation Models คือโมเดลพื้นฐานที่ถูกฝึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล และสามารถนำไปต่อยอดใช้ในหลากหลายยูสเคส เช่น LLM, Vision Model, Multimodal Model หรือโมเดลเฉพาะอุตสาหกรรม ความสำคัญของชั้นนี้เพิ่มขึ้นอย่างมากในยุค Gen AI เพราะองค์กรต้องการโมเดลที่ แม่นยำ, ปลอดภัย และปรับแต่งได้
ผู้เล่นสำคัญ ได้แก่ OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google DeepMind (Gemini), Meta (Llama), Mistral AI, Cohere และผู้พัฒนาโมเดลแบบ Open-Source Ecosystem โมเดลเหล่านี้กลายเป็น “ชั้นกลาง” ที่ขับเคลื่อนระบบเศรษฐกิจเชิงปัญญา (Intelligence Economy) ทำให้องค์กรสามารถเลือกใช้ผ่าน API, ปรับแต่งเฉพาะองค์กร หรือ On-Premise และค่าใช้จ่ายด้าน AI มีแนวโน้มขยายตัวต่อเนื่องใน 3-5 ปีข้างหน้า
4. Application-ปลายน้ำที่สร้างมูลค่าสูงสุด
ชั้นปลายน้ำคือส่วนที่ผู้ใช้สัมผัสโดยตรงและเป็นจุดที่เกิดมูลค่าทางเศรษฐกิจสูงที่สุด ได้แก่ ระบบอัตโนมัติ (Automation), AI Agent, Chatbot, Predictive Analytics, Productivity Tools และโซลูชันเฉพาะอุตสาหกรรม เช่น การเงิน, การแพทย์, โลจิสติกส์, การตลาด
ผู้เล่นหลัก เช่น Microsoft Copilot, Google Workspace AI, Salesforce Einstein, ServiceNow AI, Adobe Firefly, UiPath, Palantir รวมถึงสตาร์ทอัพด้าน AI Agent และ Industry AI อื่น ๆ แอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยลดต้นทุน เพิ่มความเร็ว ลดความผิดพลาด และเพิ่มยอดขาย เป็นตัวชี้วัดที่ชัดเจนของผลลัพธ์ทางธุรกิจ
มุมมองเชิงกลยุทธ์ทีม Wealth Research หลักทรัพย์บัวหลวง
การใช้ AI ทำให้ทุกชั้นใน Value Chain เติบโตพร้อมกัน ทั้งการลงทุนใน โครงสร้างพื้นฐาน, การเตรียมข้อมูล, โมเดลพื้นฐาน และแอปพลิเคชันเชิงธุรกิจ ซึ่งสะท้อนผ่านการลงทุนใน AI Software & Platform, Talent & Consulting, Infrastructure, Training และ Data Management ที่มีอัตราเติบโตสูงต่อเนื่อง
สำหรับนักลงทุนและองค์กร การเข้าใจ AI Value Chain ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ช่วยให้สามารถระบุโอกาสและความเสี่ยงได้ชัดเจน ทั้งในเชิงการลงทุนและการวางกลยุทธ์ด้านธุรกิจ
ที่มา : บทวิเคราะห์ BLS Research
อ่านข่าวเพิ่มเติม
วิเคราะห์หุ้น BH กำไรไตรมาส 3 แกร่ง หนุนโมเมนตัมเติบโตต่อถึงไตรมาส 4
วิเคราะห์หุ้น ADVANC : ผลประกอบการดีกว่าคาด ท้องฟ้าสดใสรออยู่ข้างหน้า
ติดตามเราได้ที่