ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
อัลฟาเบท(Alphabet, GOOGL) ปรับเพิ่มประมาณการรายจ่ายลงทุน (capex) ปี 2026 ขึ้นสูงสุดเป็น 2.05 แสนล้านดอลลาร์ ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของกูเกิล คลาวด์(Google Cloud) แต่รายจ่ายมหาศาลด้านเซิร์ฟเวอร์และดาต้าเซ็นเตอร์ทำให้กระแสเงินสดอิสระ(free cash flow) พลิกติดลบ จุดกระแสถกเถียงเรื่องความคุ้มค่าของการลงทุน AI ในวงกว้าง
อัลฟาเบทเปิดเผยผลประกอบการไตรมาส 2 ปี 2026 เมื่อวันที่ 22 กรกฎาคม (เวลาท้องถิ่น) ระบุว่ารายได้รวมอยู่ที่ 119,800 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 24% จากปีก่อนหน้า ขณะที่รายได้จากกูเกิล คลาวด์อยู่ที่ 24,800 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 82% และมูลค่างานค้างส่งมอบ(backlog) ของฝั่งคลาวด์ขยายตัวแตะ 514,000 ล้านดอลลาร์
ซุนดาร์ พิชัย(Sundar Pichai) ซีอีโอกูเกิลและอัลฟาเบท กล่าวระหว่างการแถลงผลประกอบการว่า “การลงทุน AI กำลังนิยามความเป็นไปได้ใหม่ให้กับทุกส่วนของธุรกิจ” สะท้อนความเชื่อมั่นของผู้บริหารต่อทิศทางการลงทุนที่เดินหน้าอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ แอปเจมินี(Gemini) มีผู้ใช้งานต่อเดือน(MAU) 950 ล้านคน ส่วนโมเดล AI ของบริษัทเองประมวลผลผ่าน API ได้ราว 22,000 ล้านโทเคนต่อนาที
รายจ่ายลงทุนในไตรมาส 2 ของอัลฟาเบทอยู่ที่ 44,900 ล้านดอลลาร์ โดยบริษัทระบุว่าราว 60% ใช้ไปกับเซิร์ฟเวอร์ และอีก 40% ใช้กับดาต้าเซ็นเตอร์และอุปกรณ์เครือข่าย ขณะที่กระแสเงินสดอิสระในช่วงเดียวกันติดลบ 5,900 ล้านดอลลาร์
อนาต แอชเคนาซี(Anat Ashkenazi) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน(CFO) อัลฟาเบท ปรับเพิ่มประมาณการรายจ่ายลงทุนปี 2026 จากเดิม 180,000-190,000 ล้านดอลลาร์ เป็น 195,000-205,000 ล้านดอลลาร์ พร้อมระบุว่ารายจ่ายลงทุนในปี 2027 จะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน เมื่อการลงทุนด้านเซิร์ฟเวอร์และดาต้าเซ็นเตอร์ขยายตัวเร็วกว่าการเติบโตของธุรกิจคลาวด์ คำถามที่ว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI จะแปลงเป็นผลกำไรจริงได้หรือไม่จึงกลายเป็นประเด็นหลักที่ตลาดจับตา
ก่อนหน้านี้เมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา อัลฟาเบทประกาศแผนระดมทุนมูลค่า 80,000 ล้านดอลลาร์ เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI และกำลังประมวลผล(compute) ทั่วโลก ซึ่งรวมถึงดีลร่วมทุนแบบไพรเวทที่เบิร์กเชียร์ แฮทาเวย์(Berkshire Hathaway) เข้าลงทุน 10,000 ล้านดอลลาร์ โดยบริษัทระบุว่าความต้องการโซลูชันและบริการ AI สูงกว่ากำลังการผลิตที่มีอยู่ จึงจำเป็นต้องขยายโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม
อัลฟาเบทเน้นย้ำการเชื่อมโยงเจมินี โมเดล API คลาวด์ TPU และโครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์เข้าด้วยกัน เพื่อให้ AI ช่วยดันการใช้งานทั้งฝั่งค้นหาและคลาวด์ให้เติบโตไปพร้อมกัน อย่างไรก็ตาม บริษัทยังไม่มีประกาศอย่างเป็นทางการว่า 'การพัฒนาตัวเองซ้ำ(recursive self-improvement)' ซึ่งหมายถึง AI ที่เข้าไปมีส่วนร่วมพัฒนาและปรับปรุง AI รุ่นถัดไป ถูกนำมาใช้ในระดับพาณิชย์แล้ว ก่อนหน้านี้กูเกิล ดีปมายด์(Google DeepMind) เคยเสนอแนวคิดเรื่องความจำเป็นของระบบความปลอดภัยเพื่อรองรับการที่ AI เข้ามาช่วยงานวิจัยและพัฒนาด้าน Machine Learning โดยอัตโนมัติ
จัสจีต เซคอน(Jasjeet Sekhon) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์(CSO) กูเกิล ดีปมายด์ ระบุผ่านโพสต์ LinkedIn เมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมาว่า เขาจะเป็นผู้นำภารกิจเชิงกลยุทธ์ที่ครอบคลุมทั้งงานวิจัย การนำไปใช้เชิงพาณิชย์ และนโยบาย ขณะที่เดมิส ฮาสซาบิส(Demis Hassabis) ซีอีโอกูเกิล ดีปมายด์ ระบุว่าเซคอนเคยดำรงตำแหน่งหัวหน้านักวิทยาศาสตร์และหัวหน้าฝ่าย AI ของบริดจ์วอเตอร์ แอสโซซิเอทส์(Bridgewater Associates)
มุมมองต่อการลงทุนครั้งนี้ในตลาดยังแบ่งเป็นสองฝ่าย ฝั่งอัลฟาเบทมองว่าอุปทานที่ตึงตัวสะท้อนความต้องการที่แข็งแกร่ง จึงให้ความสำคัญกับการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลเป็นอันดับแรก ขณะที่สำนักข่าวรอยเตอร์(Reuters) รายงานว่า รายจ่ายลงทุนที่พุ่งขึ้นสูงสุดถึง 2.05 แสนล้านดอลลาร์ ประกอบกับกระแสเงินสดอิสระที่ติดลบ ทำให้นักลงทุนเริ่มระมัดระวังต่อการใช้จ่ายด้าน AI ของกลุ่มบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่โดยรวมมากขึ้น
การลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ AI เชื่อมโยงกับห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ TPU เซิร์ฟเวอร์ และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน ซึ่งรวมถึงเอ็นวิเดีย(NVDA) ด้วย แต่ยังไม่มีข้อมูลยืนยันว่าการลงทุนดังกล่าวส่งผลโดยตรงต่อคริปโทเคอร์เรนซีหรือโครงการบล็อกเชนใดเป็นการเฉพาะ
แหล่งอ้างอิงที่ตรวจสอบแล้ว: คำแถลงผลประกอบการของกูเกิล, เอกสารยื่นต่อ ก.ล.ต. สหรัฐฯ(SEC) ของอัลฟาเบท, บันทึกการประชุมแถลงผลประกอบการของอัลฟาเบท, รายงานของรอยเตอร์
ความคิดเห็น 0