หุ้นกลุ่มชิปในเอเชียร่วงลง หลัง OpenAI หยุดการฝึกอบรมชั่วคราว ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับภาวะชะลอตัวของ AI

หุ้นกลุ่มผู้ผลิตชิปในเอเชียปรับตัวลดลงอย่างกว้างขวางในวันจันทร์ เนื่องจาก OpenAI ตัดสินใจระงับการฝึกฝนโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ทำให้เกิดความกังวลอีกครั้งเกี่ยวกับความเร็วในการพัฒนา AI และผลกระทบต่อความต้องการฮาร์ดแวร์

การเทขายในวงกว้าง

ปฏิกิริยาของตลาดเกิดขึ้นหลังจาก OpenAI ประกาศระงับการฝึกฝน การประเมิน และการอนุมานสำหรับโมเดลระดับสูง เพื่อเสริมสร้างการควบคุมความปลอดภัย หลังจากเกิดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับโมเดลวิจัยภายใน ข่าวนี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ ซึ่งเป็นซัพพลายเออร์หลักสำหรับเซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนการเติบโตของ AI

การเคลื่อนไหวของหุ้นที่สำคัญ ได้แก่:

• SK Hynix ของเกาหลีใต้ลดลง 4.8% และ Samsung Electronics ลดลง 4.6%
• ในจีน Cambricon Technologies ลดลง 5.7%, SMIC ลดลง 3.6% และ NAURA Technology ลดลง 3.3%
• Kioxia Holdings ของญี่ปุ่นลดลง 2.3%

ความอ่อนแอสะท้อนให้เห็นในดัชนีระดับภูมิภาค โดยดัชนี KOSPI ของเกาหลีใต้ลดลง 2.3% และดัชนี CSI 300 ของจีนลดลง 2% ตลาดหุ้นไต้หวัน ซึ่งเป็นที่ตั้งของบริษัทยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมอย่าง TSMC ปิดทำการเนื่องจากเป็นวันหยุดราชการ

การถกเถียงเรื่องการลงทุนใน AI กลับมาอีกครั้ง

Ad

การหยุดชะงักของ OpenAI ได้ทำให้การถกเถียงในหมู่นักลงทุนเกี่ยวกับการลงทุนมหาศาลที่สนับสนุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ทวีความรุนแรงขึ้น ความกังวลคือ การชะลอตัวในการพัฒนาโมเดล AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยหรือทางเทคนิค อาจทำให้การลงทุนในฮาร์ดแวร์พื้นฐานลดลง

นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ความกังวลเช่นนี้ทำให้ตลาดสั่นคลอน ก่อนหน้านี้ ผู้นำในอุตสาหกรรม รวมถึง Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ได้เรียกร้องให้มีแนวทางที่รอบคอบมากขึ้นในการพัฒนา AI ซึ่งเคยทำให้เกิดการเทขายหุ้นในกลุ่มชิปมาแล้ว

บริบทและแนวโน้มระยะยาว

แม้ว่าปฏิกิริยาของตลาดในทันทีจะเป็นไปในทางลบ แต่แนวโน้มการใช้จ่ายในระยะยาวสำหรับ AI ยังคงซับซ้อน ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีของจีนยังคงขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในประเทศอย่างต่อเนื่อง

นอกจากนี้ ผู้เล่นรายใหญ่เช่น Alibaba ได้ประกาศแผนการพัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่ขึ้นและชิป AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ใหม่ ซึ่งบ่งชี้ว่ายังคงมีการลงทุนอย่างมากในภาคส่วนนี้ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าแม้ว่าความเร็วในการพัฒนาอาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล แต่แรงผลักดันพื้นฐานไปสู่ความสามารถด้าน AI ที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้นยังคงดำเนินต่อไป