ในขณะที่ทุกคนกำลังขายหุ้นซอฟต์แวร์ HSBC กล่าวว่า คุณผิดแล้ว

ตลาดความตื่นตระหนก เป็นการเข้าใจผิดพลาด

เขียนโดย: ยูโซบะมิงุน, Deep Tide TechFlow

กุมภาพันธ์ 2026 ตลาดหุ้นเทคโนโลยีกำลังเผชิญกับภาวะล่มสลายเชิงระบบ ซึ่งบางสื่อเรียกว่า “SaaSpocalypse” (วันสิ้นสุดของ SaaS)

ราคาหุ้น Salesforce ร่วงเกือบ 40% จากจุดสูงสุดในปี 2025; รายงานผลประกอบการไตรมาสเดียวของ ServiceNow หลังจากเปิดตัวก็ร่วงกว่า 11% สาเหตุเพียงเพราะฝ่ายบริหารกล่าวในที่ประชุมทางโทรศัพท์ว่า “AI อัจฉริยะกำลังทำให้มองเห็นโอกาสในการเพิ่มตำแหน่งได้ซับซ้อนขึ้น”; Workday ร่วงกว่า 22%; ดัชนี S&P 500 กลุ่มซอฟต์แวร์และบริการในช่วงหกสัปดาห์แรกของปี 2026 สูญเสียมูลค่ากว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์

ตรรกะของตลาดเป็นไปอย่างตรงไปตรงมา: AI อัจฉริยะ (Agent) สามารถแทนที่การดำเนินงานด้วยคนจำนวนมากได้แล้ว บริษัทใช้ AI ทำงานแทนคนที่เคยต้องใช้ 100 คน จึงไม่จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์ 100 ที่นั่ง รูปแบบธุรกิจ SaaS ที่คิดค่าบริการตามที่นั่ง จึงถูกมองว่ามาถึงจุดสิ้นสุดของประวัติศาสตร์แล้ว

ในช่วงที่การเทรดความตื่นตระหนกนี้แพร่กระจายไปทั่วอุตสาหกรรม หงส์หยกแบงก์ สหรัฐอเมริกา หัวหน้าฝ่ายวิจัยเทคโนโลยี Stephen Bersey ได้ออกเอกสารวิจัยที่มีหัวข้อท้าทายอย่างมาก: “ซอฟต์แวร์จะกลืนกิน AI” (Software Will Eat AI)

แนวคิดหลักของเขาสรุปได้ในประโยคเดียว: ความตื่นตระหนกของตลาด เป็นการเข้าใจผิด

รายงานที่สวนทางกับแนวโน้ม

“ความกังวลของตลาดว่า AI จะแทนที่ซอฟต์แวร์ของบริษัท เป็นความกังวลที่ผิด”

เขาเขียนไว้ในตอนเปิดเอกสาร ในมุมมองของเขา AI จะไม่ทำลายซอฟต์แวร์ แต่จะถูกซอฟต์แวร์ดูดซับเข้าไป กลายเป็นชั้นความสามารถที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ขององค์กร ซอฟต์แวร์ไม่ใช่คู่แข่งของ AI แต่เป็นพาหนะที่ AI เข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง

ตรรกะนี้พลิกโฉมกรอบเรื่องราวของตลาดในปัจจุบัน การกลัวว่า “AI จะแทนที่ซอฟต์แวร์” ถูกแทนที่ด้วยความเชื่อว่า “ซอฟต์แวร์จะทำให้ AI ถูกฝึกฝนและควบคุมได้”

เขายกตัวอย่างเปรียบเทียบจากยุคอินเทอร์เน็ตในอดีต: ในช่วงแรกของการระเบิดของอินเทอร์เน็ต มูลค่าหลักอยู่ที่โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น เซิร์ฟเวอร์ สายไฟเบอร์ออปติก ศูนย์ข้อมูล เงินทุนจำนวนมากไหลเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ ขณะที่บริษัทอินเทอร์เน็ตยุคแรกที่ดิ้นรนอยู่ในช่วงนั้น กลับกลายเป็นผู้ที่ได้มูลค่าระยะยาวในที่สุด ซอฟต์แวร์คือจุดสิ้นสุดของคุณค่าของอินเทอร์เน็ต

Bersey เชื่อว่าการพัฒนา AI กำลังซ้ำรอยบทเดิมในเรื่องนี้ ปี 2024-2025 เป็นช่วงสร้างพื้นฐาน เช่น การเพิ่มพลังการคำนวณ โมเดล การบูรณาการโค้ด ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นการเตรียมพร้อมสำหรับการระเบิดของซอฟต์แวร์ และปี 2026 เป็นปีที่เครื่องยนต์จริงๆ จะติดไฟ

“ซอฟต์แวร์จะเป็นกลไกหลักในการแพร่กระจาย AI ในบริษัทขนาดใหญ่ระดับโลก เราเชื่อว่า 2026 จะเป็นปีเริ่มต้นของการทำเงินจากซอฟต์แวร์”

ทำไมโมเดลพื้นฐานถึงไม่สามารถแทนที่ซอฟต์แวร์ขององค์กรได้?

ข้อโต้แย้งที่มีน้ำหนักที่สุดในรายงาน คือการวิเคราะห์ทีละชั้นของแนวคิด “AI ท้าทายซอฟต์แวร์โดยตรง”

ผู้วิจารณ์อาจดูน่าเชื่อ: โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เขียนโค้ดได้แล้ว, การเขียนโค้ดด้วยภาษาธรรมชาติ (Vibe Coding) กำลังรุ่งเรือง, บริษัทโมเดล AI ก็ทดลองใช้งานในระดับแอปพลิเคชันมากขึ้นเรื่อยๆ แล้ว ทำไมบริษัทยังต้องการ Oracle, SAP, Salesforce ซึ่งเป็นระบบซอฟต์แวร์ดั้งเดิมที่ใช้งบประมาณมหาศาล?

Bersey ตอบในสามระดับ

ประการแรก โมเดลพื้นฐานมี “ข้อบกพร่องในตัว”

รายงานชี้ชัดว่า โมเดลพื้นฐาน “มีข้อบกพร่องในตัว” ไม่สามารถรับมือกับการ “แทนที่แพลตฟอร์มหลักขององค์กร” ได้อย่างสมบูรณ์ มันทำงานได้ดีในบริบทแคบ เช่น การสร้างภาพ การพัฒนาแอปพลิเคชันขนาดเล็ก การประมวลผลข้อความ แต่สำหรับแพลตฟอร์มระดับองค์กรที่ต้องการความแม่นยำสูงและความน่าเชื่อถือระดับองค์กร นี่เป็นไปไม่ได้

สาเหตุหลักคือข้อจำกัดของข้อมูลการฝึกฝน LLM ถูกฝึกบนข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตสาธารณะ ขณะที่ความรู้ด้านโครงสร้างส่วนตัว ลอจิกธุรกิจ มารยาทการดำเนินงาน ที่สะสมมาหลายสิบปีในระบบซอฟต์แวร์ขององค์กร เป็นข้อมูลลับที่ไม่ได้อยู่ในอินเทอร์เน็ต AI จึงไม่สามารถเรียนรู้หรือคัดลอกได้ ระบบของ Oracle, SAP มีรั้วป้องกันที่ไม่สามารถเอาชนะด้วยการเขียนโค้ด มันเป็นผลจากเวลาและการสะสมในบริบทธุรกิจ

ประการที่สอง ขอบเขตความสามารถของ Vibe Coding ถูกประเมินสูงเกินไป

รายงานชี้ตรงจุดจุดอ่อนร้ายแรงของ Vibe Coding: มันฝากภาระและความรับผิดชอบด้านการออกแบบไว้ที่นักพัฒนา คุณบอก AI “ฉันต้องการระบบจัดการซัพพลายเชนทั่วโลก” AI สามารถสร้างโค้ดได้ แต่ “จะกำหนดสถาปัตยกรรมของระบบนี้อย่างไร จัดการกับข้อผิดพลาดอย่างไร รับมือกับสถานการณ์ฉุกเฉินอย่างไร” การตัดสินใจเหล่านี้ยังคงต้องมนุษย์

ยิ่งไปกว่านั้น Bersey ชี้ว่า บริษัทโมเดล AI ชั้นนำ “แทบไม่มีประสบการณ์สร้างซอฟต์แวร์ระดับองค์กร” พวกเขาเข้าสู่สภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากจากศูนย์ และซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่ผ่านการพัฒนามาหลายสิบปี ได้วิวัฒนาการจนถึงระดับ “แทบไม่มีข้อผิดพลาด ความสามารถสูงในการรับภาระงาน และความน่าเชื่อถือสูง” ซึ่งเป็นมาตรฐานที่ AI รุ่นใหม่ในระยะสั้นไม่สามารถเทียบได้

ประการที่สาม ต้นทุนการเปลี่ยนแปลงขององค์กรเป็นกำแพงสูงจริง

แม้สมมุติว่า AI สามารถเขียนโค้ดระดับเทียบเท่าได้ การเปลี่ยนระบบหลักขององค์กรก็ยังมีต้นทุนสูงมาก ความเสี่ยงของการหยุดชะงักของรายได้ การสูญเสียประสิทธิภาพ การเข้ากันได้ของระบบในสภาพแวดล้อมไอทีที่ซับซ้อน ความเชื่อมั่นในแบรนด์และบริการของซัพพลายเออร์ ฯลฯ ล้วนเป็นต้นทุนที่แท้จริง ซึ่งจะไม่หายไปเพียงเพราะ AI เขียนโค้ดได้

ซอฟต์แวร์ระดับองค์กรต้องการความน่าเชื่อถือที่ผ่านการทดสอบและรับรองมาเป็นเวลาหลายปี การทำงานได้อย่างไม่มีข้อผิดพลาดในสภาพแวดล้อมไอทีที่ซับซ้อน ความเชื่อนี้ได้มาด้วยเวลา ไม่ใช่จากการเขียนโค้ด

ใครจะเป็นผู้ได้ประโยชน์จากการทำเงินจาก AI จริง?

ถ้าส่วนแรกเป็นการป้องกันตัว ส่วนหลังเป็นการวางแผนรุก

แนวคิดหลักของ Bersey คือ: มูลค่าที่สุดของ AI จะไหลเข้าสู่ชั้นซอฟต์แวร์ มากกว่าชั้นฮาร์ดแวร์และชิป

“เราเชื่อว่า AI เป็นแหล่งสร้างมูลค่าหลักในสแต็กซอฟต์แวร์ ระยะยาว มูลค่าที่ใหญ่ที่สุดจะเป็นของซอฟต์แวร์ ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์”

เขายังชี้ให้เห็นว่า ความขาดแคลนฮาร์ดแวร์ เช่น GPU ขาดแคลน ข้อจำกัดด้านไฟฟ้า คอขวดศูนย์ข้อมูล จะยังคงอยู่ในอีกหลายปีข้างหน้า ความขาดแคลนนี้ยิ่งเสริมความสำคัญของแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์: เฉพาะแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์เท่านั้น ที่จะสามารถเปลี่ยนความสามารถของ AI ให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่สามารถขยายได้และทำซ้ำได้

และตัวกลางในการทำเงิน รายงานชี้ไปที่ AI อัจฉริยะ (agentic AI)

Bersey คาดการณ์ว่า ในปี 2026 จะเห็นการใช้งาน AI อัจฉริยะในเชิงภารกิจและฝังในเวิร์กโฟลว์ในบริษัท Fortune 2000 และบริษัทขนาดกลางและเล็กจำนวนมาก แต่เขามีมุมมองที่แตกต่างจากแนวโน้มตลาดส่วนใหญ่ เขาไม่เชื่อว่า AI อัจฉริยะจะเป็นผู้แทนซอฟต์แวร์ที่มาทำลายซอฟต์แวร์เดิม แต่เชื่อว่า AI อัจฉริยะต้องทำงานภายในขอบเขตและสิทธิ์ที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์เท่านั้น “AI ที่มีขอบเขต” จึงสามารถตอบสนองความต้องการด้านการควบคุมความเสี่ยงขององค์กรได้

พูดอีกนัยหนึ่ง องค์กรไม่ต้องการ AI ที่ไร้ขอบเขตและอิสระในการทำงาน พวกเขาต้องการ AI ที่สามารถควบคุม ตรวจสอบ และดำเนินงานภายใต้กรอบกฎหมายและความสอดคล้อง ซึ่งเท่านั้นที่จะทำได้โดย AI ที่ฝังลึกในระบบซอฟต์แวร์ขององค์กร

“ซอฟต์แวร์คือกุญแจสำคัญในการควบคุม AI ขององค์กร” เป็นคำตัดสินใจที่สำคัญที่สุดของรายงานนี้

นอกจากนี้ รายงานยังคาดการณ์ว่า ความต้องการ inference จะค่อยๆ แซงความต้องการ training และกลายเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของการใช้พลังการคำนวณ ซึ่งหมายความว่า เมื่อ AI อัจฉริยะแพร่หลาย การใช้พลังการคำนวณจะไม่ลดลง แต่จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งสนับสนุนระบบนิเวศของซอฟต์แวร์และโครงสร้างพื้นฐานต่อไป

โอกาสหรือกับดัก?

เมื่อรายงานนี้เผยแพร่ มูลค่ารวมของกลุ่มซอฟต์แวร์อยู่ในระดับต่ำสุดในประวัติศาสตร์ Bersey มองว่า: การประเมินค่าต่ำเกินไปบวกกับปีแห่งการทำเงินที่กำลังจะมาถึง เป็นโอกาสเข้าลงทุน ไม่ใช่สัญญาณออกจากตลาด

“มูลค่าซอฟต์แวร์อยู่ในระดับต่ำสุดในประวัติศาสตร์ แม้ว่าอุตสาหกรรมนี้จะอยู่ในช่วงขยายตัวอย่างมหาศาลในอนาคตอันใกล้นี้”

สำหรับการแนะนำหุ้นเฉพาะเจาะจง HSBC มีแนวคิดชัดเจน: บริษัทซอฟต์แวร์ที่สร้างรั้วป้องกันข้อมูลที่แข็งแกร่ง มีความสามารถในการฝัง AI อัจฉริยะ และไม่พึ่งพาระบบคิดค่าบริการตามจำนวนคน จะเป็นผู้ได้ประโยชน์สูงสุดจากคลื่น AI นี้ รายชื่อหุ้นที่แนะนำได้แก่ Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet ซึ่งครอบคลุมผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์องค์กร

นอกจากนี้ HSBC ยังปรับลดอันดับของ IBM และ Asana และจัดอันดับ Palo Alto Networks เป็น “ลดความเสี่ยง” ซึ่งแสดงให้เห็นว่าไม่ใช่ทุกบริษัทซอฟต์แวร์จะปลอดภัยจากความผันผวน สำคัญอยู่ที่ว่า บริษัทเหล่านั้นสามารถเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI อัจฉริยะได้หรือไม่ ไม่ใช่เป็นเพียงอินเทอร์เฟซที่ถูก AI ละเลย

รายงานของ Bersey มีตรรกะแน่นหนา โอกาสดี และการออกนอกกระแสเองก็สร้างผลกระทบอย่างมาก แต่ก็มีคำถามหนึ่งที่รายงานไม่ได้ตอบตรงๆ นั่นคือ หาก AI อัจฉริยะสามารถทำงานในกรอบซอฟต์แวร์ขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความต้องการ “ที่นั่ง” ของซอฟต์แวร์จะลดลงอย่างเงียบๆ หรือไม่? มูลค่าของซอฟต์แวร์ในฐานะพาหนะของ AI อาจยังคงอยู่ แต่รูปแบบธุรกิจที่คิดค่าบริการตามจำนวนคน อาจยังไม่สามารถรองรับมูลค่าที่ประเมินไว้ได้เสมอไป ความขัดแย้งนี้ยังคงเป็นคำถามที่ต้องติดตามต่อไปในรายงานผลประกอบการปี 2026