แนวโน้มหุ้นเอสเคไฮนิกซ์: อุปสงค์การประมวลผล AI (AI Inference) ที่เติบโตอย่างก้าวกระโดดจะสามารถขับเคลื่อนการเติบโตอย่างยั่งยืนไปจนถึงปี 2030 ได้หรือไม่?

TradingKey - เอสเคไฮนิกซ์ (SKHY) อัน ฮยอน หัวหน้าฝ่ายวิจัยและพัฒนา เปิดเผยเมื่อวันที่ 14 ตุลาคม ในงานนิทรรศการเซมิคอนดักเตอร์ประจำปี 2026 ที่กรุงโซลว่า เมื่ออุปสงค์การประมวลผลอินเฟอเรนซ์ AI เติบโตขึ้น ขนาดประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจขยายตัวขึ้นประมาณ 20 เท่าภายในปี 2030

อัน ฮยอน ชี้ให้เห็นว่ากำลังเกิดการเปลี่ยนแปลง 3 ประการขึ้นพร้อมกันในตลาดการประมวลผลอินเฟอเรนซ์ AI ได้แก่ งานมีความซับซ้อนมากขึ้น ปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลต่อคำขอเพิ่มสูงขึ้น และคำขอประมวลผลอินเฟอเรนซ์ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ความเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะยกระดับความต้องการของศูนย์ข้อมูลในด้านพลังการคำนวณ แบนด์วิดท์หน่วยความจำ และความจุของระบบจัดเก็บข้อมูล

AI Inference ขับเคลื่อนการอัปเกรดสถาปัตยกรรมหน่วยความจำ

KV cache ใช้สำหรับจัดเก็บและนำข้อมูล key-value กลับมาใช้ใหม่ในระหว่างการประมวลผลอินเฟอเรนซ์ของโมเดล โดยข้อมูลที่มีการใช้งานความถี่สูงมักจะจัดเก็บไว้ใน HBM ของ GPU ข้อมูลบางส่วนสามารถถ่ายโอนไปยัง DRAM ของระบบได้ และข้อมูลที่มีการใช้งานความถี่ต่ำอาจถูกถ่ายโอนไปยัง SSD ผ่านการจัดเก็บข้อมูลแบบแบ่งชั้น

เมื่อขนาดของโมเดลและความยาวบริบทเพิ่มขึ้น เซิร์ฟเวอร์ AI จึงต้องการหน่วยความจำที่มีแบนด์วิธสูงขึ้น ความจุใหญ่ขึ้น และมีต้นทุนต่ำลง

เอสเคไฮนิกซ์กำลังพัฒนา DRAM แบบซ้อนทับ 3 มิติ และ High Bandwidth Flash (HBF) ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความจุ แบนด์วิธ และประสิทธิภาพพลังงานของ HBM อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเหล่านี้จะสามารถสร้างรายได้ได้หรือไม่นั้น ยังคงขึ้นอยู่กับอัตราผลตอบแทนจากการผลิตในปริมาณมากและการยอมรับของลูกค้า

สามผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่ปรับทัพรับหน่วยความจำ AI

ซัมซุง อิเล็กทรอนิกส์ ได้เปิดตัวโรดแมปเทคโนโลยีเพื่อแก้ไขปัญหาคอขวดด้านแบนด์วิธและความจุของหน่วยความจำ AI ซึ่งครอบคลุมถึงหน่วยความจำ 3D, zHBM และ zNAND-O แม้ว่าความพยายามเหล่านี้ในปัจจุบันจะยังคงเน้นไปที่การสาธิตแนวคิดและการวางแผนการวิจัยและพัฒนาก็ตาม

ไมครอน (MU) ระบุเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่า การก่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI กำลังผลักดันอุปสงค์ HBM และ DRAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์ให้สูงขึ้น โดยสถาบันบางแห่งคาดว่าภาวะอุปทานหน่วยความจำตึงตัวจะยืดเยื้อไปจนถึงปี 2027 ถึง 2028 อย่างไรก็ตาม อุปสงค์และอุปทานที่แท้จริงจะยังคงขึ้นอยู่กับรายจ่ายลงทุนด้าน AI การขยายกำลังการผลิตของผู้ผลิต และการเปลี่ยนแปลงในการจัดซื้อของลูกค้า

ทั้งสามบริษัทมีจุดเน้นที่แตกต่างกัน โดยเอสเคไฮนิกซ์มุ่งเน้นไปที่อุปสงค์สำหรับ HBM, DRAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์ และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยการประมวลผลผลลัพธ์ AI ขณะที่ซัมซุงพึ่งพาไลน์ผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี HBM, DRAM และ NAND ส่วนไมครอนกำลังเพิ่มความชัดเจนของคำสั่งซื้อผ่านการขยายกำลังการผลิต HBM และข้อตกลงการจัดหาในระยะยาว

เจพีมอร์แกน (JPM) เชื่อว่าอุปสงค์การประมวลผลผลลัพธ์ AI จะยังคงขับเคลื่อนการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลต่อไป โดยรายจ่ายลงทุนที่เกี่ยวข้องมีแนวโน้มจะส่งผลให้เกิดวัฏจักรยาวนานหลายปี ขณะที่มอร์แกน สแตนลีย์ (MS) คาดการณ์ว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลกจะเข้าใกล้ 3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2028 โดยค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้ การคาดการณ์นี้ครอบคลุมการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานหลายประเภท และไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกับขนาดตลาดชิปหน่วยความจำโดยตรงได้

เอเอสเอ็มแอล (ASML) ระบุว่า อุปสงค์สำหรับอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI อาจแซงหน้ากำลังการผลิตอุปทานไปจนถึงอย่างน้อยปี 2028 โดยมีลูกค้าบางรายเริ่มสอบถามเกี่ยวกับคำสั่งซื้อระบบถ่ายภาพพิมพ์ลวดลายวงจร (lithography system) สำหรับปี 2029 และ 2030 แล้ว

การประเมินเหล่านี้บ่งชี้ว่า การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจคงแนวโน้มเติบโตต่อเนื่องนานหลายปี ทว่าขนาดในท้ายที่สุดจะขึ้นอยู่กับอุปสงค์พลังการประมวลผล ผลตอบแทนจากรายจ่ายลงทุน อุปทานเครื่องจักรและอุปกรณ์ ตลอดจนจังหวะการขยายกำลังการผลิตหน่วยความจำ

แนวโน้มเอสเคไฮนิกซ์: ความต้องการด้าน AI Inference เติบโตอย่างก้าวกระโดด, ราคาหุ้นจะสามารถทำสถิติสูงสุดใหม่ได้ก่อนปี 2030 หรือไม่?

การที่อุปสงค์การประมวลผล AI (AI inference) จะสามารถสนับสนุนผลประกอบการทางการเงินของเอสเคไฮนิกซ์ (SK Hynix) ได้หรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับคำสั่งซื้อ HBM4 ปริมาณการจัดส่ง อัตราผลตอบแทนจากการผลิตเชิงปริมาณ การกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ และอุปสงค์ DRAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์

หากการลงทุนในเซิร์ฟเวอร์ AI ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง และราคาของ HBM รวมถึง DRAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์ยังคงมีเสถียรภาพ คาดว่าบริษัทจะได้รับประโยชน์จากสัดส่วนการจำหน่ายผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม หากซัมซุง อิเลคโทรนิคส์ และไมครอน ขยายอุปทาน หรือหากฉางซิน เมมโมรี เทคโนโลยี (CXMT) เพิ่มปริมาณการจัดส่ง DDR5 ราคาและอัตรากำไรของ DRAM รุ่นเก่าก็อาจตกอยู่ภายใต้แรงกดดัน

เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม หุ้นเอสเคไฮนิกซ์ปิดลดลง 11.06% อยู่ที่ 1.262 ล้านวอน (ประมาณ 941 ดอลลาร์) โดยหุ้นกลุ่มชิปของเกาหลีใต้ปรับตัวลดลงอย่างหนักในวันดังกล่าว ซึ่งมีปัจจัยหนุนหลักมาจากข้อมูลเงินเฟ้อของสหรัฐฯ ที่ดันความคาดหวังเรื่องอัตราดอกเบี้ยให้สูงขึ้น ประกอบกับการที่ตลาดกลับมาประเมินผลตอบแทนจากการใช้จ่ายลงทุนด้าน AI ใหม่

การก้าวเข้าสู่ตลาด DRAM แบบ 4F² ของ CXMT ถือเป็นปัจจัยการแข่งขันในระยะกลาง ซึ่งปัจจุบันส่งผลกระทบต่อตลาด DRAM รุ่นเก่าเป็นหลัก ส่วนผลกระทบที่เกิดขึ้นจริงต่อธุรกิจ HBM ของเอสเคไฮนิกซ์นั้น จะขึ้นอยู่กับการรับรองคุณสมบัติจากลูกค้าและการจัดส่งในเชิงพาณิชย์

บทวิเคราะห์ทางเทคนิคระยะยาวของเอสเคไฮนิกซ์: 1.39 ล้านวอนคือระดับฟื้นตัวสำคัญในระยะกลาง

[ที่มา: TradingView]

เมื่อพิจารณาจากกราฟรายวันที่ปรับตามการแตกหุ้นแล้ว จากจุดต่ำสุดในรอบ 52 สัปดาห์ที่ 403,000 วอน ไปยังจุดสูงสุดที่ 2.987 ล้านวอน ระดับย่อตัว Fibonacci ที่ 0.382, 0.500, 0.618 และ 0.786 จะอยู่ที่ประมาณ 2.00 ล้านวอน, 1.695 ล้านวอน, 1.39 ล้านวอน และ 969,000 วอนตามลำดับ

ณ ราคาปิดเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม ราคาหุ้นได้ร่วงลงหลุดระดับย่อตัว 0.618 ที่ 1.39 ล้านวอน ในระยะสั้น ควรมุ่งเน้นไปที่โซน 1.20 ล้าน–1.26 ล้านวอนเป็นอันดับแรก หากราคาหุ้นสามารถกลับขึ้นมาเหนือ 1.39 ล้านวอนได้ สามารถเฝ้าระวังแนวต้านที่ 1.695 ล้านวอน และ 2.00 ล้านวอน แต่หากปรับตัวหลุด 1.20 ล้านวอน แนวรับถัดไปจะอยู่ที่ 969,000 วอน

จากการคำนวณการแกว่งตัวของราคาที่ปรับตามการแตกหุ้นแล้ว 2.987 ล้านวอน ถือเป็นจุดสูงสุดเดิม หากอุปสงค์ HBM ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ความสามารถในการทำกำไรปรับตัวดีขึ้น และราคาหุ้นทะลุผ่านพร้อมทั้งสร้างฐานเหนือระดับดังกล่าวได้ ระดับขยายตัว Fibonacci ที่ 1.272 และ 1.618 จะอยู่ที่ประมาณ 3.69 ล้านวอน และ 4.58 ล้านวอนตามลำดับ

แนวโน้มระยะยาวจนถึงปี 2030 ยังคงขึ้นอยู่กับปริมาณการจัดส่ง HBM4 ราคา DRAM อัตรากำไร และการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และอุปทานในอุตสาหกรรม

โดยรวมแล้ว ผลประกอบการระยะยาวของเอสเคไฮนิกซ์จะยังคงได้รับแรงขับเคลื่อนจากอุปสงค์หน่วยความจำระดับไฮเอนด์ โดยระดับ 1.39 ล้านวอนทำหน้าที่เป็นระดับฟื้นตัวสำคัญในระยะกลาง ขณะที่ 1.20 ล้านวอนเป็นระดับความเสี่ยงในระยะสั้น หากการเติบโตของอุปทานโตเร็วกว่าอุปสงค์ หรือการใช้จ่ายลงทุนด้าน AI ชะลอตัวลง ราคาหุ้นก็อาจมีการปรับฐานเพิ่มเติมได้