ในขณะที่ปาร์ตี้หุ้น AI ยังคงดำเนินต่อไป หลักฐานเชิงประจักษ์เริ่มชี้ให้เห็นว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีมีขีดจำกัดของมัน ตอนนี้ตลาดกำลังตั้งราคาตามสถานการณ์ที่ดีที่สุด แต่ความเสี่ยงก็สูงขึ้นเรื่อยๆ หากคุณมีการลงทุนใน AI คุณต้องเตรียมพร้อม
ทุกคนเชื่อว่าอนาคตของการลงทุนจะถูกกำหนดโดยปัญญาประดิษฐ์ โมเดลใหม่ๆ สัญญาว่าจะตัดสินใจได้ดีขึ้นและทำเงินได้อย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตาม การทดลองล่าสุดให้ผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจอย่างแท้จริง
ในช่วงปลายปีที่แล้ว มีการทดลองที่ควรจะขึ้นหน้าแรกของหนังสือพิมพ์การเงินทุกฉบับ แต่กลับแทบไม่มีใครสังเกตเห็น และข้อสรุปของมันเพิ่งจะเริ่มถูกพูดถึงอย่างจริงจัง ห้องปฏิบัติการวิจัยชื่อ "Nof1" จัด "Alpha Arena": มอบเงินทุนจริง 10,000 ดอลลาร์ให้กับโมเดล AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก 6 ตัว ได้แก่ ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek และ Qwen และปล่อยให้พวกมันทำงานในตลาด crypto เพียงลำพังเป็นเวลาสองสัปดาห์ โดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ การดำเนินการทั้งหมดเปิดเผยต่อสาธารณะและตรวจสอบได้
ผลลัพธ์: สี่ในหกตัวขาดทุน GPT-5 โมเดลเรือธงของ OpenAI สูญเสียเงินทุนไปมากกว่า 60% Gemini โมเดลของ Google สูญเสียไปมากกว่าครึ่ง อัตราความสำเร็จของทุกรุ่นอยู่ที่ประมาณ 25% ถึง 30% เท่านั้น และส่วนใหญ่ของการขาดทุนมาจากสิ่งที่มนุษย์เราทำกัน: การเทรดมากเกินไป การจ่ายค่าคอมมิชชั่นที่สูงเกินไป และการใช้เลเวอเรจโดยไม่มีการควบคุมความเสี่ยง
แล้วสองตัวที่ชนะล่ะ? นี่คือรายละเอียดที่น่าสนใจที่สุด เมื่อพวกเขาทำการทดลองซ้ำอีกครั้งในอีกไม่กี่สัปดาห์ต่อมา คราวนี้กับหุ้นสหรัฐฯ อย่าง Tesla, NVIDIA และ Microsoft ผู้ชนะในรอบแรกไม่สามารถทำผลงานซ้ำได้อีก: พวกเขาติดลบ พร้อมกับโมเดลอื่นๆ เกือบทั้งหมด ในทางสถิติ สิ่งนี้มีชื่อเรียก: เมื่อคนที่ชนะในรอบหนึ่งไม่สามารถชนะในรอบถัดไปได้ สิ่งที่คุณกำลังวัดไม่ใช่ทักษะ มันคือโชค
ในขณะเดียวกัน บนโซเชียลเน็ตเวิร์ก X มีบัญชีมากมายที่บอกคุณว่า "คนนั้นคนนี้สร้างบอทด้วย ChatGPT ในห้านาทีและกำลังทำเงินเป็นล้าน" แต่ข้อมูลบอกเป็นอย่างอื่น และการทำความเข้าใจว่าทำไมจึงเป็นกุญแจสำคัญอย่างหนึ่งในการคิดถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้นกับหุ้นในภาคส่วนที่ร้อนแรงที่สุดของตลาด
คำสัญญาโดยนัยของ AI ที่นำมาใช้กับการเทรดคือ: เครื่องจักรที่ประมวลผลข้อมูลได้มากกว่ามนุษย์คนใดควรจะสามารถหาโอกาสที่มนุษย์มองไม่เห็น การทดลองชี้ให้เห็นว่า อย่างน้อยในวันนี้ สิ่งนั้นไม่ได้เกิดขึ้น
กำแพงที่มองไม่เห็น: ข้อมูลไม่ใช่การตัดสินใจ
ทำไมมันถึงล้มเหลว? นี่คือข้อค้นพบที่น่าสนใจที่สุด และมันมาจากการศึกษาอีกชิ้นหนึ่ง ทีมนักวิจัยจาก Princeton และมหาวิทยาลัยอื่นๆ ได้ตั้ง CryptoBench ซึ่งเป็นข้อสอบที่ออกแบบโดยนักวิเคราะห์มืออาชีพเพื่อวัดว่าโมเดลเหล่านี้ทำงานได้ดีเพียงใดในตลาดจริง พวกเขาแบ่งงานออกเป็นสองกลุ่ม: "การดึงข้อมูล" (ราคาของ X เท่าไหร่? โปรโตคอลนั้นมีเงินทุนเท่าไหร่?) และ "การคาดการณ์" (จะเกิดอะไรขึ้นกับสิ่งนี้?)
ความแตกต่างนั้นรุนแรงมาก GPT-5 ตอบคำถามการดึงข้อมูลได้ถูกต้องเกือบ 6 ใน 10 ข้อ ส่วนคำถามการคาดการณ์ ได้น้อยกว่า 1 ใน 10 ข้อ โมเดลเดียวกันที่เก่งในการค้นหาข้อมูลกลับล้มเหลวเมื่อต้องตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน
นั่นคือกำแพงที่มองไม่เห็น โมเดลภาษานั้นยอดเยี่ยมสำหรับการดึงข้อมูล สรุป และจัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่แล้ว แต่การลงทุนไม่ใช่ปัญหาด้านข้อมูล: มันเป็นปัญหา "การตัดสินใจ" มันคือการตัดสินใจว่าจะเสี่ยงมากแค่ไหนเมื่อข้อมูลไม่ชัดเจน มันคือการไม่เทรดมากเกินไป มันคือการยอมรับว่าคุณไม่รู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้น และปรับขนาดสถานะให้เหมาะสม สิ่งที่นักลงทุนมืออาชีพเรียกว่าการบริหารความเสี่ยง—และสิ่งที่แยกนักลงทุนออกจากนักพนัน—คือจุดที่โมเดลล้มเหลวอย่างแท้จริง
"แต่ครั้งนี้มีกำไร"
ตรงนี้เราเชื่อมโยงกับคำถามที่สำคัญต่อพอร์ตการลงทุนของคุณ ข้อโต้แย้งที่ถูกพูดซ้ำบ่อยที่สุดเพื่อปรับมูลค่าภาคส่วนเทคโนโลยีคือ: "นี่ไม่ใช่ฟองสบู่ดอทคอม เพราะตอนนี้มีกำไรจริง" และมันก็จริง—แต่เพียงบางส่วนเท่านั้น ควรดูว่ากำไรเหล่านั้นมาจากไหน
ส่วนใหญ่มาจากรายจ่ายฝ่ายทุน (capex) ของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี Microsoft, Amazon, Google และ Meta วางแผนลงทุนมากกว่า 600,000 ล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปี 2026 เทียบกับประมาณ 380,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพื่อให้เห็นภาพ: มันเป็นจำนวนเงินที่เทียบได้กับ GDP ของอาร์เจนตินา ใช้จ่ายในปีเดียว โดยส่วนใหญ่ไปที่ศูนย์ข้อมูลและชิป
และมีรายละเอียดที่สอง: เงินจำนวนมากหมุนเวียนอยู่ในวงจรปิด NVIDIA ลงทุนหลายร้อยล้านดอลลาร์ใน OpenAI; OpenAI เซ็นสัญญากับ Oracle เพื่อใช้ศูนย์ข้อมูลของมัน; และ Oracle ก็เติมศูนย์ข้อมูลเหล่านั้นด้วยชิปของ NVIDIA เงินก้อนเดียวกันหมุนเวียนไปในกลุ่มผู้เล่นเดียวกัน และในแต่ละรอบ มันถูกบันทึกเป็นรายได้ของใครบางคน ในศัพท์เฉพาะ เรียกว่า "เศรษฐกิจหมุนเวียนของ AI" และนักวิเคราะห์จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ สงสัยว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากจุดเชื่อมต่อหนึ่งในห่วงโซ่นั้นขาด
ประเด็นไม่ใช่การที่กำไรเป็นของปลอม มันคือการที่กำไรขึ้นอยู่กับยักษ์ใหญ่ที่ยังคงใช้จ่ายในอัตรานี้ และนี่คือจุดที่สิ่งที่เราเห็นข้างต้นเข้ามา: การใช้จ่ายนั้นมีเหตุผลจากความคาดหวังว่า AI จะเปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง หากข้อจำกัดที่แสดงโดยการทดลองเหล่านี้—เก่งในการประมวลผลข้อมูล อ่อนแอในการตัดสินใจ—กลายเป็นการรับรู้ของตลาด คณะกรรมการของบริษัทเหล่านั้นจะเผชิญกับแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นให้ลด capex ลง และหาก capex ลดลง ห่วงโซ่รายได้ที่ค้ำจุนมูลค่าของภาคส่วนในวันนี้ก็จะอ่อนแอลงอย่างรวดเร็ว
เราจะทำอย่างไรกับเรื่องนี้?
สามแนวคิดที่เป็นรูปธรรม ประการแรก หากคุณมีพอร์ตการลงทุนส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในเทคโนโลยีสหรัฐฯ—และถ้าคุณลงทุนใน S&P 500 คุณก็เป็นเช่นนั้น เพราะบริษัทไม่กี่แห่งอธิบายส่วนใหญ่ของดัชนี—นี่เป็นเวลาที่ดีที่จะทบทวนการกระจุกตัวนั้น
ประการที่สอง ตัวชี้วัดที่ต้องติดตามไม่ใช่ราคาของ NVIDIA: มันคือ "แนวทาง capex" ของ Microsoft, Amazon, Google และ Meta ในแต่ละการนำเสนอผลประกอบการ วันที่หนึ่งในนั้นลดแผนการลงทุน ตลาดจะอ่านข้อความนั้นทันที นั่นคือข้อมูลที่คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของวัฏจักร ไม่ใช่ข้อมูลที่ยืนยันมัน
ประการที่สาม อย่าไว้ใจผลิตภัณฑ์ใดๆ ที่สัญญาว่าจะให้ผลตอบแทนอัตโนมัติด้วย AI หากโมเดลที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก ซึ่งมีทีมวิจัยระดับแนวหน้าอยู่เบื้องหลัง ยังขาดทุนเมื่อทำงานเพียงลำพัง บอทที่พวกเขาขายให้คุณทาง Telegram ก็จะไม่ใช่ข้อยกเว้น เทคโนโลยีสามารถเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการประมวลผลข้อมูล—ส่วนการตัดสินใจ สำหรับตอนนี้ ยังคงมาจากคุณหรือมืออาชีพ
โดยสรุป การทดลองที่นำไปใช้กับสาขาการเทรดเป็นตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของสิ่งที่ชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ: ข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ พวกเราที่ใช้มันทุกวันสังเกตเห็นว่ามันขาด "การตัดสินใจ" และ "ความคิดสร้างสรรค์" ที่มนุษย์มีสำหรับงานใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการคิดเชิงวิพากษ์
การปฏิวัติทางเทคโนโลยีเป็นเรื่องจริง และงานหลายอย่างที่ทำด้วยตนเองในวันนี้จะถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ
แต่บางที ท้ายที่สุดแล้ว วันที่ AI จะมาแทนที่เราทุกคนอาจจะไกลเกินกว่าที่เราคิด และสิ่งที่สำคัญคือตลาดไม่ได้ตั้งราคาตามสถานการณ์นั้น
เผยแพร่ที่ @InversoresClub: https://clubdeinversores.com/se-viene-la-noche-para-la-ia-lo-que-un-experimento-con-plata-real-revelo-sobre-sus-limites/
