ห่วงโซ่อุปทาน Photonics ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ


สรุปให้เข้าใจง่ายแบบ “เล่าเป็นภาพ” ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำของห่วงโซ่อุปทาน Photonics

จาก https://x.com/i/status/2025323778474164601


ภาพใหญ่ก่อนเริ่ม

โลก AI กำลังดันความต้องการ “การส่งข้อมูลด้วยแสง” ให้พุ่งสูง


โครงสร้างทั้งหมดนี้คือเบื้องหลังของบริษัทอย่าง

AXT Inc.

Lumentum Holdings

Coherent Corp.

Corning Inc.

POET Technologies

ถ้าเข้าใจ “แต่ละชั้นของห่วงโซ่” คุณจะรู้ทันทีว่าใครได้ประโยชน์เมื่อดีมานด์ AI พุ่ง


The Photonics Supply Chain: จากเหมือง indium สู่ดาต้าเซ็นเตอร์

Step 0: จุดเริ่มต้นที่คนไม่ค่อยพูดถึง – Indium

ทุกอย่างเริ่มจากโลหะชื่อ Indium

ไม่มีเหมืองเฉพาะ

เป็นของพลอยได้จากการถลุงสังกะสี

ถ้าโรงถลุงไม่ลงทุนระบบดักจับ → supply หายทันที

นี่คือ “คอขวดแรก” ของระบบ

ถ้า Indium ขาด → ทั้งห่วงโซ่สะดุด

นักลงทุนที่มองลึก จะเริ่มดู upstream เสมอ


Step 1: Substrate – แผ่นฐานของทุกอย่าง (InP Wafer)

Indium ถูกผสมกับฟอสฟอรัส กลายเป็น Indium Phosphide (InP)

จุดเด่น:

เปลี่ยนไฟฟ้าเป็นแสงได้โดยตรง

Silicon ทำแบบนี้ไม่ได้

จากนั้นทำเป็น “wafer” แผ่นกลมบาง ๆ

ปัญหา:

เปราะ

แพง

ขนาดยังเล็ก (เพิ่งขยับไป 6 นิ้ว ในขณะที่ silicon ใช้ 12 นิ้ว)

นี่คือเหตุผลที่การขยายกำลังผลิตทำได้ยากมาก


Step 2: Epitaxy – ศิลปะระดับนาโน

เอา wafer เปล่า ๆ ไป “ปลูกชั้นวัสดุ” บางระดับนาโนเมตร

ความแม่นยำระดับ:

เส้นผมคน ≈ 80,000 นาโนเมตร

ชั้นที่ปลูกบางแค่ไม่กี่นาโนเมตร

ผิดนิดเดียว = ทิ้งทั้งแผ่น

โรงงานที่ทำขั้นตอนนี้ได้มีน้อยมาก

นี่คือ “คอขวดเงียบ” ที่ตลาดไม่ค่อยพูดถึง


Step 3: Wafer Fabrication – แกะสลักทางเดินแสง

ใช้เทคนิคคล้ายการผลิตชิป:

สร้าง waveguide (ทางเดินแสง)

สร้าง laser cavity

สร้างสวิตช์ควบคุม

สำคัญมาก: ทำใน fab ปกติไม่ได้

ต้องเป็น photonics fab โดยเฉพาะ

สร้างทีใช้เวลาหลายปี

Capacity ขยายช้า = รายได้โตแรงเมื่อ demand พุ่ง


Step 4: Dicing & Yield – ตัวเลขลับที่กำไรซ่อนอยู่

ตัด wafer ออกเป็น chip

ไม่ใช่ทุกตัวจะผ่านการทดสอบ

เปอร์เซ็นต์ที่ผ่าน = Yield

Yield ต่ำ → ต้นทุนต่อชิ้นสูง

Yield สูง → กำไรดีขึ้นแบบก้าวกระโดด

เวลาคุณดูงบ:

Gross margin ดีขึ้นเรื่อย ๆ ?

นั่นอาจสะท้อน yield ที่ดีขึ้น

นักเทรดที่เข้าใจจุดนี้ จะอ่านงบ “ลึกกว่า headline”


Step 5: Component Assembly – งานประกอบระดับไมครอน

Laser chip ต้อง:

จัดตำแหน่งเข้ากับไฟเบอร์ (คลาดได้แค่เสี้ยวไมครอน)

รวมกับ detector และ modulator

ซีลแบบ hermetic ป้องกันความชื้น

ดาต้าเซ็นเตอร์ร้อนมาก

ถ้าซีลไม่ดี → เสื่อมเร็ว

แพ็กเกจแบบนี้มี supplier ไม่กี่ราย

และมักกลายเป็น bottleneck ตอนดีมานด์พุ่ง


Step 6: Transceiver Module – สินค้าขายจริง

ประกอบรวมกับ:

DSP chip (แปลสัญญาณแสง)

แผงวงจร

ตัว housing

กลายเป็น “pluggable transceiver”

ชิ้นนี้คือของที่ขายเข้าดาต้าเซ็นเตอร์

ทุกชิ้นต้องผ่านการทดสอบ

ขั้นตอน test ช้าและแพง

นี่คือข้อจำกัดที่หลายคนมองข้ามเวลา forecast รายได้


Step 7: เข้า Data Center

สุดท้ายมันเสียบเข้า network switch

ภายในดาต้าเซ็นเตอร์

และทั้งหมดนี้จะไม่มีค่าอะไรเลยถ้าไม่มีไฟเบอร์คุณภาพสูง

จุดนี้บริษัทอย่าง Corning โดดเด่นมาก เพราะเขาทำใยแก้ว ultra-pure


มุมมองนักลงทุน: ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

เมื่อ AI โต:

ต้องการ bandwidth สูงขึ้น

ต้องใช้ optical interconnect มากขึ้น

ต้องใช้ laser มากขึ้น

ต้องใช้ InP มากขึ้น

แต่นี่ไม่ใช่อุตสาหกรรมที่ขยายกำลังผลิตได้เร็ว

มันมี bottleneck ซ่อนอยู่ทุกชั้น


และนั่นคือที่มาของ:

Margin expansion

Pricing power

Supply constraint cycle


บทเรียนสำหรับนักเทรด

อย่ามองแค่ยอดขายปลายน้ำ

เข้าใจห่วงโซ่ทั้งหมด

หา “คอขวด” ให้เจอ

ดูว่าใครควบคุมคอขวดนั้น

คนที่เข้าใจ supply chain จะไม่ตกใจเวลา earnings ผันผวน

เขาจะรู้ว่า cycle อยู่ตรงไหน

ตลาดให้รางวัลกับคนที่เข้าใจโครงสร้าง

ไม่ใช่แค่ตามข่าว

7 บทความยอดนิยมในรอบ 30 วันที่ผ่านมา

ชมฟรี! คอร์สหุ้น ออนไลน์ 170 คลิป จัดเต็ม ไม่มีกั๊ก Free Full Trading Course by Zyo

รวมแนวทางการนับคลื่นจากเซียน Elliott Wave

กราฟหุ้น GFPT ล่าสุด

One Stop Systems ($OSS) — หุ้นเล็กที่อาจกลายเป็นยักษ์ใหญ่แห่งยุค Edge AI

(มือใหม่เล่นหุ้น) Wyckoff Logic ของดีที่เม่ามือใหม่เอาไปใช้ได้ง่ายๆ

ย้อนรอยหุ้น PTT ตั้งแต่ IPO ตามเสี่ยยักษ์

อธิบาย Wyckoff Accumulation Phase แบบละเอียดยิบ