Noirneer

Humble Investor

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ช่วงนี้ผมเริ่มเห็นหลายคนกลัวว่า Hyperscaler อาจจะสร้าง Data Center เยอะเกินไป จนสุดท้ายจะเหลือเครื่องว่าง แล้วกลายเป็นเหมือนฟองสบู่ Dot-com

แต่ผมมองว่าต้องแยกระวัง Noise (ระยะสั้น) กับ Sognal (ระยะยาว) ออกจากกันครับ

Noise (ระยะสั้น) ข่าวล่าสุดที่ออกมาว่า $META อาจจะเอา Compute ที่เหลือออกมาปล่อยให้คนอื่นเช่า ตลาดเลยตกใจ แล้วเริ่มคิดว่า Compute อาจจะเริ่มล้น และหุ้นใน Supply Chain หลายๆ ตัวก็โดนขายแรง...

แต่ถ้ามองลึกๆ ผมว่านี่เป็นแค่ asset management ให้คุ้มมากกว่า ไม่ได้แปลว่า AI ไม่ต้องการ data center แล้ว

แต่!! สิ่งที่ผมระวังจริงๆ คือหุ้นที่ขึ้นแรงๆ หลายวันติด ทั้งที่ยังไม่มีข่าวหรือปัจจัยพื้นฐานใหม่ๆ มารองรับ เพราะช่วงที่ Narrative เริ่มเปลี่ยน เงินมัยจะไหลไปเก็งกำไรหุ้นเล็กๆ ก่อน แล้วก็จะลงแรงเหมือนกัน

ส่วนตรีม AI ระยะยาว ผมยังไม่เปลี่ยนมุมมอง

สิ่งที่ผมยังสนใจคือ “คอขวด” เหมือนเดิม ตฝหาตัวที่แก้สิ่งที่แก้ยากจริงๆ เช่น
- Power Management
- Optical Networking / CPO
- Advanced Packaging
- Testing
- Glass Substrate
เพราะต่อให้ GPU เยอะแค่ไหน ถ้าพวกนี้ตามไม่ทัน AI ก็โตต่อไม่ได้อยู่ดี...

สำหรับผม ช่วงนี้ไม่ใช่ช่วงที่เราจะมาไล่ซื้อหุ้นที่กำลังวิ่ง แต่จะเป็นช่วงที่เราควรค่อยๆ ทำการบ้าน และรอเก็บหุ้นพื้นฐานดีๆ ตอนตลาดร่วงมากกว่า (ทำ watchlist +แนวรับไว้ ลึกๆ หน่อย)

สุดท้ายแล้ว ตลาดอาจจะเหวี่ยงแรงได้อีกพักใหญ่เลยนะ แต่ถ้า megatrend ยังไม่เปลี่ยน การปรับฐานก็อาจจะเป็นจังหวะให้คนที่ตั้งใจลงทุนระยะยาวได้เลือกของดีๆ ในราคาที่ดี ในเวลาที่เหมาะสม

[Chayanon Rakkanjanan @MrMessenger]

สวัสดีครับทุกคน เมื่อกี้นั่งบนรถ มีเวลาฟัง youtube ที่น่าสนใจคลิปหนึ่ง เลยคิดว่า เขียนถึงไว้เลยแล้วกัน

คลิปที่ว่านี้ คือ การสัมภาษณ์ชายที่ได้ฉายาว่าเป็น “นักทำนายวิกฤต” ที่มีชื่อเสียงที่สุดคนหนึ่งใน Wall Street

เขาคือ Jeremy Grantham - ชายผู้เคยเตือนวิกฤตดอตคอมปี 2000 และวิกฤตซับไพรม์ปี 2008 ได้อย่างแม่นยำล่วงหน้า และตอนนี้เขากำลังส่งสัญญาณเตือนดัง ๆ อีกครั้ง

“ฟองสบู่ AI ที่เกิดขึ้นตอนนี้ คือ ฟองสบู่ที่ใหญ่และอันตรายที่สุดในประวัติศาสตร์อเมริกา”

---

เริ่มกันที่ ใครคือ Jeremy Grantham?

Jeremy Grantham คือผู้ร่วมก่อตั้ง GMO ซึ่งเป็นบริษัทจัดการกองทุนชั้นนำของโลกที่ดูแลเงินลงทุนนับแสนล้านดอลลาร์

เขามีฉายา “The Bubble Forecaster” เพราะมีประวัติการคาดการณ์วิกฤตครั้งใหญ่ได้ถูกต้องหลายครั้ง

- ปี 1989 → เตือนฟองสบู่ตลาดหุ้นและอสังหาฯ ญี่ปุ่น
- ปี 2000 → เตือนฟองสบู่ดอตคอม (และตลาดพังจริง)
- ปี 2007-2008 → เตือนวิกฤตซับไพรม์และวิกฤตการเงินโลก

Grantham เชื่อในหลักการ Reversion to the Mean (การกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย) คือ ถ้าสินทรัพย์ใดราคาพุ่งสูงเกินกว่าพื้นฐานมาก ๆ สุดท้ายมันก็ต้องถูกดึงกลับลงมา

ซึ่งเอาจริงๆ ย้อนกลับไปดูประวัติศาสตร์การลงทุนโลก มันก็เป็นแบบนั้นจริงๆ

---

มุมมองล่าสุดของ Grantham: “Super Bubble”

ในคลิปช่อง The Diary Of A CEO ทาง Grantham มองว่าตลาดหุ้นสหรัฐฯ โดยเฉพาะกลุ่ม AI กำลังอยู่ในภาวะ Super Bubble หรือ แปลตรงๆว่า ฟองสบู่ระดับซูเปอร์ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์

Grantham เริ่มด้วยการอ้างคำพูดของนักเศรษฐศาสตร์ Kenneth Boulding ที่ว่า "มีเพียงคนบ้าและนักเศรษฐศาสตร์เท่านั้นที่เชื่อว่าการเติบโตแบบไร้ขีดจำกัดสามารถเกิดขึ้นได้บนโลกที่มีทรัพยากรจำกัด" เพื่อชี้ให้เห็นว่าวัฏจักรขาขึ้นของตลาดหุ้นต้องมีวันสิ้นสุด

ในคลิป เขาอ้างอีก 2 ปัจจัยที่สะสมเป็นฟองสบู่ตอนนี้ครับ:
- มูลค่าตลาดหุ้นเทคพุ่งสูงเกินจริง (Priced for Perfection)
- ความคาดหวังใน AI ที่สูงลิ่ว จนลืมคิดถึงความเสี่ยง

รวมถึง เขายังเปรียบเทียบสถานการณ์ปัจจุบันกับฟองสบู่ญี่ปุ่นปี 1989 ที่ทุกคนเชื่อว่า “ญี่ปุ่นจะครองโลก” แต่สุดท้ายกลับนำไปสู่ “Lost Decades” ทศวรรษที่หายไป

ที่น่าสนใจอีกผประเด็นคือ ในคลิปนี้มีการพาดพิงถึงสถาบันการเงินโดยตรงด้วย

Grantham บอกว่า "สถาบันการเงินอย่าง Goldman Sachs จะไม่มีวันบอกให้คุณเทขายหุ้นและออกจากตลาด" เพราะมันขัดต่อผลประโยชน์ทางธุรกิจของสถาบัน

---

มุมมอง Mr.Messenger

ผมเคารพมมุมองของ Grantham นะ เพราะเขามีประวัติศาสตร์ที่พิสูจน์ตัวเองมาแล้วหลายครั้ง
คำเตือนของเขาคือ เครื่องเตือนสติที่มีคุณค่ามาก โดยเฉพาะในช่วงที่ตลาดทุกคนกำลังมองโลกในแง่ดีเกินไป

แต่ผมก็ต้องพูดตรง ๆ ว่า Grantham มักถูกจัดอยู่ในกลุ่ม *Permabear คือ มองหมีตลอดเวลา

ถ้าเราเชื่อและเทขายหุ้นทุกครั้งที่เขาออกมาพูด เราอาจพลาดโอกาสครั้งใหญ่ในช่วง Bull Market ได้เช่นกัน

ข้อสรุปของผม

- ใช่ ตลาด AI มีการประเมินมูลค่าสูงและมีความเสี่ยงปรับฐาน
- แต่ บริษัทเทคชั้นนำในยุคนี้มีรายได้ กำไร และกระแสเงินสดที่แข็งแกร่งกว่ายุค Dot-com มาก
- การปรับฐาน 20-30% อาจเกิดขึ้นได้ แต่การพังทลาย 80% จนตลาดล่มสลายนั้น ยังมีโอกาสต่ำ ถ้าพื้นฐานยังดี

ดังนั้น ก็อย่าตื่นตระหนกเทขายหมดพอร์ต แต่ควร Rebalance พอร์ตให้สมดุล ลดน้ำหนักหุ้นที่ Valuation สูงเกินไป เพิ่มความหลากหลาย (Diversification) และถือ Cash บางส่วนเพื่อรอจังหวะซื้อในราคาที่ดีกว่า

---

ผมแปะคลิปสัมภาษณ์ของแกในคอมเม้นต์นะครับ เผื่อใครอยากไปฟังตัวเต็มๆกัน

Mr.Messenger รายงาน

[nox @brandnewnox]

นักลงทุนวัย 24 ปี อดีตพนักงาน OpenAI ที่เคยปั้นพอร์ตจาก 200 ล้านดอลลาร์ ไปแตะระดับ 15,000 ล้านดอลลาร์ ภายใน 2 ปี

ตอนนี้กำลังทำสิ่งที่ตลาดไม่ค่อยอยากได้ยิน

คือ “ลดฝั่งชิป AI” และหันไปเดิมพันกับ “พลังงาน”

เขาคือ Leo Aschenbrenner ผู้ก่อตั้ง Situational Awareness Fund

ที่ผ่านมาเขาทำเงินมหาศาลจากการ Long หุ้นกลุ่ม AI / Semiconductor ตั้งแต่ปี 2024

แต่เอกสาร 13F ล่าสุดทำให้หลายคนเริ่มหันมามองใหม่

เพราะกองทุนของเขาไม่ได้แค่ขายทำกำไร

แต่เริ่มเปิด Short ในกลุ่ม Semiconductor แบบจริงจัง ทั้ง ETF กลุ่มชิป, Intel รวมถึง NVIDIA

ประเด็นสำคัญคือ

ถ้ามองให้ลึกลงไป AI data center ไม่ได้ต้องการแค่ GPU

> แต่มันต้องการไฟฟ้ามหาศาล
> ต้องการ land
> ต้องการ cooling
> ต้องการ grid connection
> ต้องการสัญญาซื้อไฟระยะยาว
> ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมใช้งาน

คอขวดของ AI อาจกำลังขยับจาก chip bottleneck ไปเป็น power bottleneck

นี่เลยเป็นเหตุผลที่เขาเริ่มโยกเงินไปหากลุ่มที่มีไฟฟ้าอยู่ในมืออยู่แล้ว

เช่น Nebius ($NBIS)ในฝั่ง cloud / AI infrastructure

และ $IREN ในฝั่ง Bitcoin mining

เพราะบริษัทเหมืองขุด Bitcoin หลายเจ้ามีสิ่งที่ AI data center ต้องการอยู่แล้ว

คือ
> ไฟฟ้า
> พื้นที่
> ระบบระบายความร้อน
> infrastructure ที่สามารถเปลี่ยนจากขุดเหรียญ มาเป็นรับงาน compute ได้

รอบแรกของ AI ตลาดให้ค่ากับ GPU
รอบสองให้ค่ากับ data center
แต่รอบถัดไป อาจให้ค่ากับไฟฟ้า

เพราะสุดท้ายแล้ว

AI ไม่ได้รันด้วย narrative อย่างเดียว

"มันรันด้วยไฟ ⚡️"

[P Equity Research 📰 @pequityresearch]

BERNSTEIN: Global Memory

> Analysts forecast a 2-2.5x increase in HBM Average ASP year-over-year (YoY) heading into 2027. This price hike is expected across all generations of HBM (HBM3, HBM3E, HBM4, etc.).

> DRAM industry prices are forecasted to continue rising after 2QCY26 (though at a slowing quarter-over-quarter rate) and are expected to hit their cyclical peak in CY2027.

> Conventional DRAM currently generates considerably more revenue per wafer capacity than HBM.

> The gross margin gap between conventional DRAM and HBM is expected to significantly contract by 2027, with conventional DRAM GM approaching the mid-90% range and HBM GM climbing near 90%.

> Samsung is projected to gain HBM market share by bit shipment (climbing from 28% in CY2025 to 46% by CY2027E), driven by better HBM4 performance and increased capacity.

> Due to the massive expected price increases, HBM's contribution to total DRAM revenue is forecasted to experience a sharp, V-shaped rebound for all major players starting next year, hitting an industry total of nearly 40% by CY2027E and up to ~45% by CY2028E.

> Across all three major memory makers, earnings are modeled to reach a peak in the second half of calendar year 2027 (2HCY27). Samsung's EPS is expected to spike just past 20,000 KRW. SK hynix's EPS is projected to max out near 150,000 KRW. Micron's Non-GAAP quarterly EPS is forecasted to push close to $47.00–$50.00 USD.

[Milk Road AI @MilkRoadAI]

Memory is about to become the most important line item in every device you own and one company is set to capture most of it (Save this).

Apple's cost to build an iPhone 17 Pro is $582 and the estimated cost for the iPhone 18 Pro jumps to $726 driven almost entirely by memory going from $39 to $145 and storage going from $13 to $51.

The AI memory demand permanently repricing the cost of every piece of consumer electronics on the planet.

Apple’s most recent earnings were strong with $111.2B in revenue, up 17% YoY, iPhone revenue up nearly 22%, and gross margins at an iPhone-era record.

But underneath all of that, Apple is currently absorbing a 230% jump in DRAM costs and deliberately not passing it to consumers to protect its upgrade cycle.

Apple's long-term supply agreements with Samsung and SK Hynix only run through mid-2026 meaning iPhone 18 launch season opens directly into spot pricing.

When the world's most disciplined supply chain manager is paying 230% more for memory and still cannot pass it on to buyers, you know exactly how tight the supply side is and who wins on the other end of that transaction.

This is not an Apple-specific problem, AI data centers are consuming roughly 70% of all high-end DRAM in 2026, a complete flip from prior cycles when consumer devices drove demand.

Goldman Sachs calls it the most severe memory shortage in fifteen years while TrendForce puts Q1 2026 DRAM contract prices up 90 to 95% quarter over quarter revised upward from 55 to 60% just months earlier.

UBS sees shortages persisting at least until Q2 2028.

The memory market is a three-player oligopoly, SK Hynix, Samsung, and Micron and right now Micron is the most interesting name in the group.

SK Hynix got to Nvidia first on H100 and H200 and still leads with 62% HBM share.

Samsung has been losing ground due to HBM3E qualification delays while Micron, at 21% and rising, has already displaced Samsung on key customer allocations, a competitive outcome almost nobody expected two years ago.

Micron’s entire 2026 HBM supply is already sold out, and revenue estimates just jumped to $13.2B from $11.7B.

Micron also operates at its 1-gamma node, producing more bits per wafer than either competitor meaning its margins expand faster as prices rise.

The HBM total addressable market is projected to grow at a 40% CAGR and hit $100 billion by 2028.

Every new generation of Nvidia's architecture requires more HBM per chip.

Every expansion in AI inference and context windows drives more DDR demand and Micron benefits on both simultaneously and as the only US domiciled, CHIPS Act-backed, fully vertically integrated memory company in the path of this spending, it sits in an unusually protected structural position.

Come join Milk Road Pro for our full breakdown, what Micron's HBM roadmap looks like over the next two years our entire AI thesis.

Link below!

[Andrej Karpathy @karpathy]

LLM Knowledge Bases

Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So:

Data ingest:
I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them.

IDE:
I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides).

Q&A:
Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale.

Output:
Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base.

Linting:
I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into.

Extra tools:
I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries.

Further explorations:
As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows.

TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

[Chayanon Rakkanjanan @MrMessenger]

กำไร
ไม่ได้พิสูจน์ว่าคุณเก่ง
เหมือนขาดทุน
ก็ไม่ได้พิสูจน์ว่าคุณโง่

นักลงทุนส่วนใหญ่
ตัดสินตัวเองจากผลลัพธ์
ทั้งที่ควรตัดสิน
จากคุณภาพของการตัดสินใจ

คนสองคน
ซื้อหุ้นตัวเดียวกัน
ด้วยข้อมูลเดียวกัน
แต่ผลลัพธ์
อาจต่างกันลิบลับ

Same Decision
Different Outcome
คุณทอยลูกเต๋าได้
แต่คุณเลือกหน้าเต๋าไม่ได้

สิ่งที่ไม่มีใครพูดถึง:
โชค
มีบทบาทในการลงทุน
มากกว่าที่คนส่วนใหญ่ยอมรับ

เวลาคนอื่นกำไรหนัก
เราเห็นแค่ผลลัพธ์
แต่ไม่เห็นความเสี่ยง
ที่เขาเคยรับ

อย่าเปรียบเทียบ
เบื้องหลังของคุณ
กับ Highlight ของคนอื่น
คุณเห็นกำไร
แต่ไม่เห็นคืนที่เขานอนไม่หลับ

การลงทุนที่ดี
ไม่ใช่การชนะทุกครั้ง
แต่คือ
การอยู่รอดได้นานพอ

นักลงทุนที่อยู่รอด 20 ปี
มักไม่ใช่คนที่เสี่ยงที่สุด
แต่เป็นคนที่
ไม่ตายกลางทาง

Nothing is as good
or as bad
as it seems.
วันที่กำไร
อย่าหลงตัวเอง
วันที่ขาดทุน
อย่าเกลียดตัวเอง
จงประเมิน "การตัดสินใจ"
ไม่ใช่ "ผลลัพธ์"

Save ไว้อ่านเตือนใจ

ไม่โทษตัวเอง ในวันที่พลาด
ไม่ประมาท ในวันที่มีกำไร

Mr.Messenger รายงาน

[Milk Road AI @MilkRoadAI]

Micron's CEO just dropped the most bullish forward guidance in the company's history and the earnings report is 8 trading days away (Save this).

In Q2 FY2026, Micron reported revenue of $23.86 billion, up 196% year-over-year, with a non-GAAP gross margin of 75% and free cash flow of $6.9 billion, a figure that exceeds Micron's entire annual revenue as recently as fiscal 2024.

That was the fourth consecutive quarterly revenue record, and the $10.2 billion sequential increase was the largest in the company's history.

Then management guided Q3 FY2026 to $33.5 billion in revenue with 81% gross margins and EPS of $19.15, a figure so far above Wall Street's prior consensus of $24.29 billion that analysts had to rewrite their models entirely.

If achieved, that Q3 print would imply Micron generating over $27 billion in gross profit in a single quarter, marking one of the most profitable quarters for any memory company in history.

The bull case for understanding why this is possible and potentially sustainable starts with one product, high-bandwidth memory.

HBM is the critical bottleneck in every AI accelerator supply chain, Nvidia's Blackwell and Rubin architectures require it in substantial volumes, and the global HBM market is controlled by exactly three companies, SK Hynix, Samsung, and Micron.

Micron is the only American HBM supplier, which gives it a geopolitical moat that no amount of capital can quickly replicate.

More importantly, Micron's entire 2026 HBM capacity is already sold out and contracted at fixed prices, meaning the $33.5 billion Q3 guidance is not a forecast built on hope, it is largely revenue that has already been booked.

The demand side of this equation is equally extraordinary.

Hyperscaler capital expenditure commitments for 2026 alone exceed $500 billion, including Microsoft at $190 billion and Meta between $125 billion and $145 billion, and every AI server requires roughly six times more DRAM than a conventional server.

Micron's CEO Sanjay Mehrotra stated on the earnings call that the company can only fulfill 50% to two-thirds of key customer demand in the medium term meaning the constraint right now is not demand, it is how fast Micron can build.

To address that, Micron raised its capital expenditure guidance by $5 billion to over $25 billion for fiscal 2026, with spending expected to rise further into 2027 as it accelerates construction of new fabrication facilities in Idaho and Taiwan.

The board also approved a 30% increase in the quarterly dividend, a signal from management that they believe the cash generation is durable, not cyclical.

The HBM market itself is projected to grow at a 41% compound annual growth rate, expanding from $35 billion to over $100 billion by 2028, and Mizuho analyst Vijay Rakesh has projected DRAM contract pricing could see a 355% increase through 2026 while NAND prices could rise 510%.

The Q3 earnings report on June 24-25 is not just a quarterly print but rather the verdict on whether AI memory demand has permanently broken the boom and bust commodity cycle that defined Micron for decades.

Come join Milk Road Pro for our full breakdown, how to size MU ahead of the June 24-25 earnings, what the $33.5 billion guidance implies for full year estimates, and our entire AI thesis.

Link below.

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ณ วันนี้พอร์ตผมมี "7 หลัก" (ATH ที่ 270% ในเวลา 3 ปี ทบต้นปีละ 54.65%) ซึ่งอาจจะไม่ได้ใหญ่มากสำหรับหลายๆ คน

แต่สำหรับมือใหม่ ผมบอกเลยสร้างยากนะครับ

และวันนี้ผมจะมาบอก "ถ้าผมกลับมามีเงินเดือนละ 3000-5000 บาท" ผมจะลงทุนยังไงให้ได้เงินล้าน

***Disclaimer ในแบบฉบับของผมนะครับ***

มาเริ่ม!

1. ผมจะเริ่มจากการดู Megatrend ของโลกก่อนที่มันจะอยู่ไปได้ 5-10 ปี และที่สำคัญ TAM ต้องใหญ่ ตัวอย่างเช่น Ai

2. ลงทุนหุ้นที่อยู่ใน sector นั้น คัดเฉพาะตัวที่ Large Market Cap ไม่เอาเล็ก และไม่เอาใหญ่เกินไป เอากลาง-ใหญ่ ที่รายด้ชัดเจน มี backlog ในอนาคตชัดเจน และหนี้ไม่เยอะ (ถ้ามีหนี้ต้องเป็นหนี้ที่ดี กู้มาเพื่อพัฒนาธุรกิจ)

3. ถือหุั้นไม่เยอะ กระจายไปตาม Megatrend เอา เช่น
- หุ้น A เกาะเทรนด์ A
- หุ้น B เกาะเทรนด์ B
- หุ้น B เกาะเทรนด์ C
หุ้นที่ถืออย่าเกิน 10 ตัว แต่ต้องกระจาย sector อย่างที่บอก ถ้าซื้อเยอะเวลามันโตมันไม่เห็นอะไรหรอกครับ บวกเยอะแต่เงินต้นน้อยก็เท่านั้น

4. มาถึงเทคนิคกันบ้าง เวลาผมจะ DCA หุ้น ผมจะใช้ EMA50 (week) เป็นหลัก ตัวอย่างวิธีออกไม้ คือ
-> หุ้นลงมาแตะเส้น EMA50 แบ่ง 4 ไม้ เข้า 1 ไม้ ถ้าลงให้ซื้อต่อ ถ้าซื้อพอหยุด เก็บเงินเข้าเป๋า จริงๆ มี EMA100 ด้วย แต่เอาง่ายๆ แบบนี้ก่อน อย่าไปเล่นท่ายากมากปวดหัว

5. จิตใจต้องแข็ง ตลาดหุ้นไม่ได้ใจดีกับทุกคน อย่า FOMO อย่า Panic sell ถ้าถือไม่ไหวมันเอาตายแน่ อย่าคิดว่าตัวเองเก่งตอนตลาดเป็นขาขึ้น เพราะหันไปรอบๆ ตัวสิ ทุกคนแม่งกำไรหมด และวันนึงตลาดมันพร้อมจะตายเราเสมอ และการถือหุ้นที่พื้นฐานดีๆ จะทำให้ทนตลาดและลงทุนได้ระยะยาว (ใครอยู่ได้นานกว่าคนนั้นชนะ) ที่ผมได้หุ้นมา 10 เด้ง ผมเพราะถือไม่ได้เข้าก่อนชาวบ้านอะไรเลย ผมไม่ได้เก่งขนาดนั้น ผมก็แค่กล้าที่จะถือจนมันบวกหนัก (แต่อยู่บนพื้นฐานของการศึกษามาอย่างหนัก)

6. วินัย! โคตรสำคัญ ลงทุนให้ได้สม่ำเสมอ ออกแบบแผนที่เข้ากับตัวเอง เช่น จะ DCA เดือนละ 3000-5000 บาท ให้ได้ตลอด เพิ่มเงินลงทุนปีละ 10% และซื้อหุ้น A, B, C, D, E, F กี่บาท ซื้อแม้ในตอนที่มันขึ้น และซื้อในตอนที่มันลงในจำนวนเท่าๆ กันไปเรื่อยๆ ทำแบบนี้ให้ได้นานที่สุด และส่วนที่ผมบอกไปในข้อ 4. คือเงินส่วนที่จะแนะนำให้แบ่งออกมาสัก 10-15% ของเงินลงทุน เอาไว้ช้อนเวลาหุ้นมันลงมาราคาดีๆ

7. สำหรับผม ผมจะไม่ตั้งเป้าหมายเป็นเวลา เพราะมันไม่ยืดยุ่น มันกดดันตัวเอง ผมจะตั้งเป้าหมายเป็นตัวเงินมากกว่า เอาจริงผมใช้เวลา 2 ปี ในการสร้างเงินล้าน แต่ผมสุดโต่งเกิน เอาเงินเดือน 80% มาลงหุ้นหมดเลย ตอนนั้นได้ 20K เองเพิ่งจบใหม่ๆ แล้วก็มีหาเงินเพิ่มจากที่อื่นๆ ด้วย หลังๆ ก็เติมได้มากขึ้นๆ รู้สึกตอนนั้นพอร์ตโต 187% ก็เด้งเป็นล้านนึงเลย แต่ไม่แนะนำให้ทำตามครับ มันลำบากเกิน และปวดหัวหาหุ้นครับ มันไม่เซฟเท่าไหร่ด้วย เสี่ยงสุด

8. เป็นกำลังใจให้มือใหม่ทุกคนที่กำลังสร้างพอร์ตในฝันของตัวเองนะครับ ผมเองก็กำลังเดินเส้นทางนั้นเช่นกัน ไปด้วยกันฮะ ผมเชื่อว่าเรารายย่อยก็ไม่ได้ด้อยกว่าสถาบันหรอก ถ้าเรามีความตั้งใจ มีอะไรที่มนุษย์คนนึงจะทำไม่ได้ ยังไงก็ลุยต่อไปฮะ ความสม่ำเสมอ วินัย และความตั้งใจ มันจะนำพาเราไปถึงเป้าหมายแน่นอน

✌️

[Milk Road AI @MilkRoadAI]

This is WILD!

Goldman Sachs says Wall Street consensus 2027 hyperscaler Capex estimates are too conservative (Save this).

The consensus lands at $920 billion but Goldman thinks it could reach $1.4 trillion.

Here is how they get there.

Hyperscaler capex, the combined AI infrastructure spending of Amazon, Google, Meta, Microsoft, and Oracle went from $261 billion in 2024 to an estimated $805 billion in 2026, a 3x increase in two years.

The consensus for 2027 assumes growth decelerates sharply to just 22%, which is where Goldman pushes back.

Goldman economists compared that assumption against every major infrastructure buildout in history, railroads, highways, electrification, the internet and found they consistently consumed 2 to 3% of GDP at their peak.

At 2% of US GDP, hyperscaler capex reaches $950 billion in 2027 and at 3%, it reaches $1.25 trillion.

In the most aggressive scenario where hyperscalers deploy every dollar of operating cash flow plus the full capacity of the investment grade credit market, the number reaches $1.43 trillion.

The fourth chart is what makes the Goldman case feel earned rather than aggressive.

Hyperscalers are expected to reinvest 98% of operating cash flows directly back into capex in 2026, a ratio only ever matched during the telecom bubble of 2001.

The critical difference is that these companies are actually generating the cash flows that are being reinvested, Amazon, Google, Meta, and Microsoft combined are printing hundreds of billions in operating cash every year and putting nearly all of it back into infrastructure.

A buildout this large creates supply chain pressure and earnings volatility in the names most exposed, and Goldman is not dismissing that risk but the direction of spending is not in question, the only debate is whether 2027 comes in at $920 billion or $1.4 trillion.

The companies sitting directly in the path of that spending are the ones worth owning.

Nvidia captures the largest share of every hyperscaler capex dollar, owning 80%+ of AI training compute, and Morgan Stanley raised its 2026 capex estimate specifically because of continued Nvidia demand.

Oracle is the fastest growing capex spender among the five hyperscalers on a percentage basis up 116% from 2024 to 2027 with the smallest absolute base, giving it the most runway remaining.

CoreWeave and Nebius sit between the hyperscalers and frontier AI companies, renting GPU capacity to anyone who cannot get on the hyperscaler queue fast enough and as that capex number grows, so does their total addressable market.

Milk Road subscribers already up massively on these names, come join Milk Road Pro for our full breakdown and what other names we are watching for just a dollar.

Link below!

[Chayanon Rakkanjanan @MrMessenger]

ผมคิดว่า ถ้าเรื่องนี้เกิดขึ้นจริง มีสิทธิจะเปลี่ยนระบบเศรษฐกิจโลกไปตลอดกาลครับ

ลุงทรัมป์เพิ่งพูดบน Air Force One ว่า "อยากให้รัฐบาลถือหุ้น AI Labs ใหญ่ๆ"

... นั่นรวมถึง OpenAI ของ Sam Altman ด้วย?

ผมว่าทุกคนคงสงสัย - ทำไมประธานาธิบดีของประเทศ Capitalism เบอร์ 1 ของโลก จะเอารัฐบาลไปถือหุ้นบริษัทเอกชน?

งั้นเพิ่มความน่าสนใจของเรื่องนี้เข้าไปอีก ลุง Bernie Sanders เสนอ "American AI Sovereign Wealth Fund Act" ขอ 50% หุ้น AI Labs!

แถมฝั่งเกาหลีใต้ ก็มีแผน "Citizen Dividend" ในช่วงเวลาไล่เลี่ยกันด้วย

นี่คือ "การเปลี่ยนโฉมหน้า Capitalism" ที่ใหญ่ที่สุดในรอบ 80 ปี เลยทีเดียว

ไปดูรายละเอียดกัน

--------------------------------

เรามาเริ่มกันที่ ลุงทรัมป์พูดอะไร บน Air Force One เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา?

"There are concepts where pieces could be given to the American public, where the American public essentially becomes a partner with the companies"
= "คนอเมริกันควรกลายเป็น 'หุ้นส่วน' กับบริษัท AI"
ลุงทรัมป์ยังพูดต่อ —

"It would be a beautiful thing. And it would make them rich."
= "มันจะทำให้คนอเมริกัน 'รวย' ขึ้น"

ที่สำคัญ: ลุงทรัมป์จะเจอผู้บริหาร AI Labs "สัปดาห์หน้า" เพื่อหารือความเป็นไปได้

อีกด้าน Bernie Sanders วุฒิสมาชิกสหรัฐฯ จากรัฐ Vermont เสนออะไรที่โหดกว่าทรัมป์เยอะเลยครับ

Bernie Sanders เสนอกฎหมายชื่อ "American AI Sovereign Wealth Fund Act" คือ ขอให้บริษัท AI ใหญ่ๆ ทุกแห่ง "โอน 50% ของหุ้นให้รัฐบาล" เข้า Sovereign Wealth Fund!

โดย Sanders เขียนข้อเสนอนี้ใน New York Times โดยบอกว่า "AI สร้างขึ้นจาก 'ความรู้รวม' ของมนุษยชาติ ดังนั้นความมั่งคั่งที่ AI สร้าง ต้องเป็นประโยชน์ของมนุษยชาติ"

(โดยเมื่อวันพุธที่ผ่านมานี้เอง Sanders เพิ่งเจอ Sam Altman ที่ Capitol Hill)

OpenAI เห็นด้วย? เรื่องบ้าที่สุด ก็คือ ใช่ครับ OpenAI เห็นด้วย!

ใช่ครับ คุณอ่านไม่ผิด!

Sam Altman เป็นคนเสนอแนวคิดนี้กับ Trump Admin ก่อน Sanders ด้วยซ้ำ

เมษายน 2026: OpenAI ออกเอกสารทางการเสนอ "Public Wealth Fund" บอกแนวคิดว่าจะ "ให้คนทั่วไปได้รับ Upside จาก AI Growth โดยตรง"

หมายความว่า OpenAI ยินดีแบ่งหุ้นเข้ากองทุน?

คำถามคือ ทำไม OpenAI ยอม?

ผมมองว่า 3 เหตุผลครับ คือ
1. เพื่อหลีกเลี่ยงการกำกับดูแลที่อาจจะรุนแรงมากขึ้นในอนาคต
2. เพื่อ PR Goodwill ก่อน IPO $850B
3. เพื่อลดความเสี่ยงจากการที่ภาคการเมืองเข้ามาโจมตี จากการที่ AI มีสิทธิมาแย่งงานมนุษย์เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้น ก็ให้รัฐบาลได้ประโยชน์ และไปทำสวัสดิการให้ประชาชนต่ออีกทีไปเลย

--------------------------------

เป็นไปได้แค่ไหน?

จะบอกว่า Trump Admin เข้าไปถือหุ้นแล้วบางบริษัทครับ นี่ไม่ใช่ครั้งแรก:

Intel มากสุด 10%
IBM รัฐเข้าไปถือ แต่ไม่เปิดเผยตัวเลข
Critical Minerals ประมาณ 12 บริษัท
Quantum Computing ก็มีหลายราย

= Trump Admin "Quasi-Nationalize" หรือ กึ่งแปรรูปเป็นของรัฐ บริษัท Tech แล้วหลายบริษัทที่เขามองว่าเป็นอุตสาหกรรมยุทธศาสตร์ ตั้งแต่กลับมารับตำแหน่ง

--------------------------------

อีกฝากหนึ่งของโลก

เกาหลีใต้ ก็มีการเคลื่อนไหว ด้วยแนวคิด "Citizen Dividend"
คนที่เสนอแนวคิดนี้ คือ Kim Yong-beom (ที่ปรึกษานโยบายประธานาธิบดีเกาหลี) ด้วยการโพสต์ Facebook

"โอกาสประวัติศาสตร์ที่หายาก... เกาหลีอาจเป็นประเทศแรกที่ 'คืนกำไรส่วนเกินยุค AI สู่ชีวิตมนุษย์'"

แผนของเกาหลีใต้ คือใช้ ภาษีจาก AI Growth จ่ายเป็น Citizen Dividend ให้ประชาชน

(จากปัญหา Samsung Union Lawsuit ที่ผมเคยเขียนไว้ก่อนหน้านี้ ว่าพนักงาน Memory ได้โบนัส $416K, แต่พนักงาน Smartphone ในบริษัทเดียวกัน กลับได้โบนัสน้อยกว่าเป็นสิบเท่า → รัฐต้องเข้ามาแก้ Inequality!)

--------------------------------

จะเกิดอะไรขึ้นต่อ ถ้าข่าวข้างบนนี้เป็นจริงขึ้นมา?

มุมมองส่วนตัวนะครับ

1. นี่คือ "End of Pure Capitalism" - รุนแรงที่สุดตั้งแต่สมัยของ Roosevelt

โดยครั้งสุดท้ายที่ US Government ถือหุ้นบริษัทเอกชนแบบนี้คือ:

1933 New Deal (Roosevelt) - สร้างหน่วยงานรัฐทำธุรกิจ
2008 Global Financial Crisis - รัฐบาลอุ้ม GM + AIG (แต่ขายคืนหมดในไม่กี่ปี)
2026 AI Boom? - กำลังจะเกิด Permanent Government Equity Stakes!

แปลว่า Capitalism กำลังเปลี่ยนหน้าเข้าสู่ "State Capitalism" เหมือนปี 1933?

2. ลุง David Sacks หนึ่งใน PayPal Mafia สายอนุรักษ์นิยมที่ทรัมป์เลยตั้งเป็นที่ปรึกษาด้าน AI & Crypto เตือนดังๆถึงท่านผู้นำครับ

"การควบรวมระหว่างบริษัท + รัฐบาล" ในอานคต มันจะทำให้เราแยกไม่ออกว่าใครคือใคร

พร้อมเตือนว่า อเมริกาอาจจบลงด้วย "Social Credit System" ของจีน

ขยายความแบบนี้ครับ ที่จีน เขามี "ระบบให้คะแนนพฤติกรรมประชาชน" เริ่มปี 2014

วิธีทำงานคือ ทุกคนได้คะแนน 600-1300 จาก:

การใช้จ่าย ชำระเงินกู้ (จ่ายตรงเวลาไหม?)
การโพสต์ Social Media (พูดดีเกี่ยวกับรัฐบาลไหม?)
การข้ามถนน (มี Camera AI ดู)
การจ่ายภาษี (จ่ายไหม ตรงเวลาแค่ไหน?)
ใครเป็นเพื่อน (มีความเสี่ยงไหม เพื่อทำผิดกฎหมายไหม?)

ถ้าได้ Score สูง (>950) จะได้สิทธิขึ้น VIP Lounge ที่สนามบิน, กู้ง่าย, ลูกเข้าโรงเรียนดี

ถ้าได้ Score กลางๆ (601 ถึง 949) ก็เข้าถึงสิทธิสวัสดิการรัฐปกติ

ถ้าได้ Score ต่ำกว่า 600 อาจถึงขั้น ห้ามขึ้นเครื่องบิน + รถไฟ + กู้เงิน + หมดสิทธิส่งลูกเข้าโรงเรียนดีๆ

โดยมีคนเก็บข้อมูล ก็คือ Big Tech ของจีน
WeChat (Tencent) = Chat + Payment
Alipay (Alibaba) = Payment
Baidu = Search Engine

Sacks เลยเตือนว่า ถ้าจะเลือกทางนี้ สหรัฐมีความเสี่ยงจะกลายเป็น "China 2.0" ผ่านการควบรวมรัฐ + บริษัท

มองไปแล้ว มุมที่ Sacks พูดถูกคือ
รัฐที่ใหญ่เกินไป = อันตรายต่อเสรีภาพ
ประวัติศาสตร์ยืนยัน (โซเวียต, คิวบา, หรือ จีนยุคเหมา เจ๋อตุง)

แต่ Sanders ก็พูดถูกตรงที่
AI Inequality จะรุนแรงเกินกว่าที่ Free Market จะจัดการได้
และถ้าปล่อยไว้ = Revolution แน่นอน

ผมว่า "Norway Model" น่าสนใจที่สุดครับ

รัฐบอลนอร์เวย์ถือ Sovereign Wealth Fund (Equinor + อื่นๆ) = $1.7T
แต่บริษัทยัง Operate แบบอิสระ 100% เพราะรัฐ แค่ "ถือ" แต่ "ไม่ Control" นั่นคือ "Quasi-Nationalize แบบไม่ควบรวมและยึดอำนาจ"

ถ้า Trump + แนวคิด Sanders + แนวคิดของ Sacks หาจุดร่วมตรงนี้ได้ ผลที่ตามมา มันอาจจะเป็นโมเดลที่ดีของโลกยุคใหม่ก็ได้นะ

แต่ถ้าทำผิด จะเกิด "China 2.0 ในอเมริกา" ที่ Sacks เตือนจริงๆ

นี่คือเหตุผลที่ผมว่าเรื่อง AI Public Wealth Fund ใหญ่กว่าที่ตลาด Price ในตอนนี้ เพราะมันเป็น "การตัดสินใจอนาคตอีก 100 ปี" ของประเทศที่มีบทบาทในการกำหนดทิศทางโลกครับ

--------------------------------

เรื่องนี้ จะมีผลต่อ IPO ของ OpenAI และ Anthropic ในปีนี้ไหม?

สมมตินะครับ
ถ้า OpenAI/Anthropic ต้องโอนหุ้น 50% ให้รัฐ นั่นแปลว่า Valuation ของ Private Round อาจปรับลง เพราะนักลงทุนเอกชนจะถูก Dilute

และ Mega IPO ในปีนี้ มีความเสี่ยงอาจเลื่อนหรือเปลี่ยนเงื่อนไข

OpenAI + Anthropic อาจต้อง Restructure เพื่อรองรับ Public Wealth Fund (ไม่แน่ใจรวม SpaceX ด้วยรึเล่า เพราะจะ IPO ในสัปดาห์ที่จะถึงนี้แล้ว)

--------------------------------

มาถึงช่วงสุดท้ายของบทความแล้วครับ

คำสัมภาษณ์ของ Bill Winters ซึ่งเป็น CEO, Standard Chartered Bank น่าสนใจมาก เขาบอกว่า "ผมจะเลิกจ้างพนักงานที่ 'มีคุณค่าต่ำ' (เขาใช้คำว่า Lower-Value Human Capital) แล้วเอา AI มาทำแทน"

"Lower-Value" เนี่ย คือ คนนะครับ พวกเขาคือ พนักงานระดับล่าง-กลาง ที่มีลูกเมียต้องเลี้ยง!

ซึ่งจริงๆ บริษัททั้งโลกก็ทำกันอยู่ เพียงแต่ Bill Winters แกพูดตรงๆ

มันคือ ความคิดของ CEO ที่บอกว่า
"ตัดคนที่ไม่จำเป็น"
"ปรับโครงสร้างองค์กร" (= เลิกจ้าง)
"Optimize ต้นทุน" (= ลดคน)
"Smart Workforce" (= AI แทนคน)
"Digital Transformation" (ซึ่งมันก็คือ การเลิกจ้าง)

คำเหล่านี้มันก็คือ = "Lower-Value Human Capital" ครับ

CEO ธนาคารอื่นๆ ที่ "คิดเหมือนกันแต่ไม่พูด" ก็มี

Jamie Dimon (JPMorgan) - ลด HR + Trading Floor
David Solomon (Goldman) - AI Underwriting แทน Analyst
Brian Moynihan (BofA) - AI Customer Service
Charlie Scharf (Wells Fargo) - Branch ปิดเยอะ

ถ้าคุณทำงาน "ที่ AI ทำได้" ผมขอให้เริ่ม Reskill ทันที ไม่ต้องรอ

เพราะ AI Inequality คือ เรื่องจริง และ อัตราเร่ง มันแรงขึ้นเรื่อยๆ

สรุปครับ

AI ไม่ใช่แค่ Technology Story แต่เป็น Political Economy Story ที่ใหญ่ที่สุดในรอบ 80 ปี

ในอีก 5 ปีข้างหน้า เราอาจอยู่ในโลกที่ รัฐบาลเป็นผู้ถือหุ้นใหญ่ของ Tech Giant หลายแห่ง .... หรือ ทุกแห่ง ก็เป็นไปได้!

Mr.Messenger รายงาน

[Jack @jackcoder0]

Two economists just published a mathematical proof that AI will destroy the economy.

Not might. Not could. Will — if nothing changes.

The paper is called "The AI Layoff Trap." Published March 2, 2026. Wharton School, University of Pennsylvania. Boston University. Peer reviewed. Mathematically modeled.
The conclusion is one sentence.
"At the limit, firms automate their way to boundless productivity and zero demand."

An economy that produces everything. And sells it to nobody.
Here is how you get there.
A company fires 500 workers and replaces them with AI. A competitor fires 700 to keep up. Another fires 1,000. Every company is behaving rationally. Every company is following the incentives correctly. And every company is building a trap for itself.

Because the workers who were fired were also customers.
When they lose their jobs faster than the economy can absorb them, they stop spending. Consumer demand falls. Companies respond by cutting costs — which means automating more workers — which means less spending — which means more falling demand — which means more automation.

The loop has no natural exit.
The researchers tested every proposed solution. Universal basic income. Capital income taxes. Worker equity participation. Upskilling programs. Corporate coordination agreements.
Every single one failed in the model.
The only intervention that worked: a Pigouvian automation tax — a per-task levy charged every time a company replaces a human with AI, forcing them to price in the demand they are destroying before they pull the trigger.

No government has implemented this. No major economy is seriously discussing it.
Meanwhile the numbers are already tracking the curve. 100,000 tech workers laid off in 2025. 92,000 more in the first months of 2026. Jack Dorsey fired half of Block's workforce and said publicly: "Within the next year, the majority of companies will reach the same conclusion."
Nobody is doing anything wrong. Companies are following their incentives perfectly. That is exactly the problem.

Rational behavior. At scale. Simultaneously. With no mechanism to stop it.
Two economists built the math. The math leads to one place.

Source: Falk & Tsoukalas · Wharton School + Boston University ·

[Eugene Ng @EugeneNg]

MercadoLibre $MELI 1Q26 Earnings
- Rev $8.8b +49% ↗️🟢
- GP $3.9b +39% ↗️🟢 margin 43.7% -303 bps ↘️🔴
- Adj EBITDA $857m -8% ↘️🔴 margin 9.7% -606 bps ↘️🔴
- EBIT $611m -20% ↘️🔴 margin 6.9% -595 bps ↘️🔴
- Net Inc $417m -16% ↘️🔴 margin 4.7% -361 bps ↘️🔴
- OCF $2.1b +101% ⤴️🟢 margin 23.5% +609 bps ✅
- FCF $1.8b +138% ⤴️🟢 margin 20.4% +761 bps ✅

Total
- Service Rev $7.7b +45% ↗️🟢
- Product Rev $1.1b +84% ⤴️🟢
- Commerce $4.9b +47% ↗️🟢
- Fintech $4.0b +51% ↗️🟢

Brazil
- GMV +30% FXN ↗️🟢
- Sold Items +45% ↗️🟢
- Total Rev $4.8b +55% ↗️🟢
- Service Rev $4.0b +49% ↗️🟢
- Product Rev $787m +92% ⤴️🟢
- Commerce $2.8b +51% ↗️🟢
- Fintech $1.9b +61% ↗️🟢
- Contribution $389m -28% ↘️🔴 margin 8.1% -944 bps ↘️🔴

Mexico
- GMV +23% FXN ↗️🟢
- Total Rev $2.0n +62% ↗️🟢
- Service Rev $1.8b +60% ↗️🟢
- Product Rev $202m +76% ⤴️🟢
- Commerce $1.2b +54% ↗️🟢
- Fintech $781m +76% ⤴️🟢
- Contribution $344m +59% ↗️🟢 margin 17.4% -35 bps ✅

Argentina
- GMV +126% FXN ↗️🟢
- Total Rev $1.7b +23% ↗️🟢
- Service Rev $1.6b +22% ↗️🟢
- Product Rev $91m +32% ↗️🟢
- Commerce $573m +21% ↗️🟢
- Fintech $1.1b +24% ↗️🟢
- Contribution $607m -6% ↘️🔴 margin 36% -1114 bps ↘️🔴

Others
- Total Rev $397m +59% ↗️🟢
- Service Rev $347m +53% ↗️🟢
- Product Rev $50m +127% ⤴️🟢
Commerce $274m +54% ↗️🟢
- Fintech $123m +73% ⤴️🟢
- Contribution $64m +42% ↗️🟢 margin 16% -195 bps ↘️🔴

Biz Metrics
- Unique Active Buyers 84.1m +26% ↗️🟢
- Fintech MAU 82.9m +29% ↗️🟢
- GMV $19b +42% ↗️🟢
- Items Sold 722m +47% ↗️🟢
- Items Sold per Unique Active Buyer 8.6 units +16% ↗️🟢
- Live Listings 773m +62% ↗️🟢
- Managed Network Penetration 95.5% +70bps ↗️🟢
- Same & Next Shipments 199m +39% ↗️🟢
- TPV $87.2b +50% ↗️🟢
- TPV Acquiring $56b +39% ↗️🟢
- TPV Acquiring (off) $36.2b +39% ↗️🟢
- TPV Acquiring (on) $19.8b +39% ↗️🟢
- TPV Fintech Svcs $31.2b +73% ⤴️🟢
- TPN 4.6b +39% ↗️🟢
- Monthly Active Sellers with Credit 36.0% total ↗️🟢
- AUM $19.9b +77% ⤴️🟢
- Credit Portfolio (CP) $14.6b +87% ⤴️🟢
- CP (Credit Card) $6.6b +104% ⤴️🟢
- CP (Consumer) $5.3b +79% ⤴️🟢
- CP (Merchant) $2.3b +64% ↗️🟢
- CP (Asset Backed) $0.3b +85% ⤴️🟢
- NIMAL 17.8% -980bps ↘️🔴
- Past Due 15-90 days 8.0% of NPLs/Total Portfolio ➡️🟢
- Past Due 90+ days 17.6% of NPLs/Total Portfolio ➡️🟢
- % Allowance of Doubtful Accts / NPLs >15 days past due 103% ➡️🟢
- % Allowance of Doubtful Accts / NPLs >90 days past due 149% ➡️🟢

1 | Q1 saw very strong growth as MELI heavily reinvested in its commerce and fintech business.

I'm pleased to report that we ended 2025 with robust operating trends that reinforce the strength of the MercadoLibre ecosystem. Our relentless focus on customer experience translated directly into strong financial performance with fourth quarter net revenues growth of 45% year-over-year. Our performance is supported by 2 primary growth drivers: the acceleration of our commerce business, and the rapid adoption and structural expansion of our fintech services.

2 | Near-term investments in Brazil lowering of shipping threshold, credit card in Brazil, Mexico, and Argentina, 1P commerce and cross-border trade (CBT) with China and US, pressured margins by 500-600bps.

We talked a lot about the results of those investments, but we wanted to give a sense of what those investments were in terms of margin compression….lowering of the shipping threshold that we did last year in Brazil. The credit card, we are investing in Brazil, Mexico and now Argentina, and the 1P, which is continuous its path to profitability, but still not profitable on its own. The same thing with CBT, which we are expanding now to the China and the U.S. corridor and then we also added the smaller countries where we continue to invest as we reach scale in those countries. So when we put all that together, we wanted to give you a sense of the pressure that, that generated on our margins and that gives you a range of between 5 and 6 points.

3 | Continued to enhanced the free shipping value proposition in Brazil commerce, lower free shipping thresholds, driving higher purchase frequency, new buyers, larger volumes, higher revenues, and improving efficiency.

Turning to commerce. In Brazil, our largest market, GMV grew an impressive 35% YoY alongside a 45% increase in sold items. This acceleration is the result of our strategic investments to enhance the value proposition, most notably the decision to lower the free shipping threshold. More free shipping is driving higher purchase frequency and bringing new buyers into the ecosystem. This volume is translating directly into efficiency. Our logistics network absorbed the increase in volumes while driving productivity gains, proving our ability to scale effectively.

4 | Confident of strong underlying unit economics that CBT, 1P and credit card when scaled will be profitable.

In terms of the trajectory, I think it's in line with what we have been talking about this in the past. CBT is a business that when it's locally fulfilled, is profitable, international fulfillment needs to continue scaling and moving in the right direction, but it will continue to scale and it will put some pressure on margins because of that.

When you look at our 1P, I think we talked a lot about 1P. It continues to be profitable on a variable basis level before allocating central cost, direct indirect cost is profitable. So the scale will play in our favor in terms of continuing to improve profitability.

I think the credit card, Osvaldo will talk about this, I'm sure, in some of the questions, but the credit card continues to improve its profitability, in particular in Brazil, where we're seeing already a significant part of the portfolio, the other cohorts being profitable….if you look at Brazil, which is the oldest cohort we have been issued credit cards in Brazil since 2021, cohorts that are older than 2 years are already profitable at a NIMAL level. So that gives us a lot of encouragement to continue expanding the user base.

5 | While NPLs decline slightly QoQ, NIMALs actually improved, more important to focus on what the risk was priced

regarding NPLs and the impact of a little bit -- a slight deterioration in NPLs from the third quarter to the fourth quarter. And that is -- so that is -- I would say that in general, NPLs of the credit card book fell to an all-time low of 4.4% in Q4. Nonetheless, the increase in NPL was mostly related to the consumer and merchant books. But having said that, I think that more important than NPLs are NIMALs and those improve, meaning we are more profitable than we were a quarter before. Therefore, what we did was we increased the number of people and the riskier number of people we give credit to, but we price that risk accordingly. And therefore, we ended up having a significant -- a larger spread than we did on the prior quarter. So I think this was a calculated risk and it worked out well.

6 | MELI remains focused to grow the credit book only if it stays healthy, confident about the quality and health of the credit portfolio with their models and collection.

I think the philosophy on credit has always been that we will grow our credit books as long as we have a healthy book. And as Osvaldo mentioned, you're seeing only part of it -- part of the equation on the NPLs. But obviously, we are pricing those ahead of time. And the margins in Argentina and Mexico are extremely high.

So we feel very, very comfortable about the quality and the health of our portfolio. And that's the reason why you see our credit book growing at 90% because we are confident in our models and our collection.

7 | However in the near-term given the mix of different growth rates and profitability, it is more unclear but confident of the long-term path.

So I think a lot of moving parts, right? The individual businesses are growing and moving in the right direction. Then you have a shift issue because some of these are growing at a faster pace. But the bottom line is that we're very confident that the investments that we're making in our platform and addressing the long-term opportunities that we see ahead of us, and we're also improving user experience in our platform.

This particular quarter, we mentioned that we have the highest NPS level in commerce and fintech in Argentina, Brazil and Mexico. So that's a consequence of investments that we have been doing, and we're very comfortable with these levels of investments in our ecosystem.

8 | Argentina saw margin compression largely due to the opening of new fulfilment centers, and higher bad debt provisions from the credit card launch last year, combined with higher funding costs.

We see, as you mentioned, some compression in Argentina. Keep in mind, Argentina continues to be the highest profitability market in terms of margins. But we did see some compression mostly coming from fulfillment. As you know, we opened couple of new fulfillment centers recently, so that generated some year-on-year compression on COGS. Also, provisions for bad debt because of the credit card. We launched the credit card in the middle of last year. So we're still -- we're seeing some compression because of that. As you know, the credit card requires investments upfront. And there is some year-on-year increase on funding costs. It's true what you said. Sequentially, QoQ, the funding cost of our credit portfolio was lower in Q4 relative to Q3, but it still was higher relative to a year ago. So those are the main reasons for the compression that we saw in this quarter.

9 | In agentic commerce, focusing most of efforts of developing with MELI instead, because they have the first-party data to create the best search, recommendation, discovery.

to complement this comment, I would say that the part where we're putting most of our efforts is in developing our own agentic experience inside MercadoLibre. We think and we are convinced that we have the first-party data to create the best search, best recommendation, best discovery engine on which we can personalize and lay over the agentic experience that the new technology drives.

So -- and by the way, if you believe that there is a world of agentic commerce, that could mean that retail will move even faster from the offline to the online world. So all this to say that I do think that we are well-positioned to actually capturing ad revenues in the future because we still think that MercadoLibre will be go-to place for demand to do shopping online.
10 | Because they don’t know which hardware, which model people will use, and customers look for value and for the best end-to-end experience, it makes sense to take the risk and focus all of their efforts to build their own agents and shopping assistant within MELI instead.

Let me try to rephrase what I meant earlier as I try to address your point. I think there are things that we know and there are things that we don't know. So we don't know which hardware people will use in 10 years to buy. We don't know whether the winning model will be X, Y or Z and so on. We do know that consumers do value or do look for the best end-to-end experience. We do know -- and that means not only searching for products, but also getting products fast, having the widest selection, pricing, the best financing alternatives, post-purchase support and so on.

We also know there's a technology today that can dramatically improve the product discovery process. And for that reason, we are putting all of our efforts and deploying lots of engineers in building our own agents and our own shopping assistant within MercadoLibre. It's early to know what will happen with other shopping assistant. I take your point that it might present a risk. I understand where you're coming from. But we are confident that we are playing this one from a position of strength that we have the relationship with consumers. We have a brand that Latin America loves.

11 | Advertising should benefit if MELI can capture more agentic commerce traffic.

So we eventually what I'm trying to convey is that on the one hand, we are confident on MercadoLibre's own ability to capture traffic through its own agentic experience. And on top of that, we do think that advertising represents an additional revenue opportunity in a world in which there is agentic commerce.

And by the way, the agentic world can also imply a faster shift of advertising dollars moving from traditional offline channels into digital advertising, which generates the opportunity to be even bigger. So we remain positive, we remain focused. The only thing that we know for sure is that we need to put our developers to work to have the best tech stack for advertising and the best agentic experience inside MercadoLibre.

12 | Advertising revenue grew 67% in 1Q26 on broad base strength, driven by higher adoption and tech-stack improvement, excited about the long-term opportunity.

we are very pleased with the performance we had in ads this quarter. Revenue accelerated to 67% on an FX neutral with higher adoption and spend basically driven by improvements in our tech stack. It's broad-based. So there's no one silver bullet driving that growth.
But basically, we are attaching our product in the different parts of the value chain, right, auction bidding, placement optimization, demand generating initiatives and all that powered by an improved an easy-to-use platform in terms of front end for our customers. So extremely, extremely satisfied with that.

So penetration of ads with revenues as a percentage of GMV is still small compared to its potential. So very happy with the results so far, but even more encouraged with the potential looking ahead.

13 | Mercado Pago's AI assistant is solving 87% of interactions without the need for human support, right now it is largely servicing, but excited with it cross-selling and recommending services.

We are very excited by Mercado Pago's AI assistant it is already helping mostly with solving questions and concerns from our users. We have built a lot of functionality into our agent. Basically you can do pretty much everything you do with Mercado Pago with the agent.
Our Mercado Pago AI assistant is solving 87% of interactions without the need of human support. Millions of users already adopt this conversational tool to manage their credit card, make transfers and understand their credit offerings.

And beyond cross-sell, it will also become more proactive in terms of acting like a personal banker. So helping you, I don't know, allocate your portfolio or make the recommendations of what kind of credit is better for you. So we believe here that the opportunity is significant.

14 | AI seller assistant is currently already helping sellers with 20% of GMV

Just to complement Osvaldo here on the marketplace side, while we have many, many features that are powered by AI, starting with our search algorithm, our recommendation and so on, I think it's worth highlighting the fact that we have a seller assistant today running in our platform, basically 20% of our GMV is somehow advised by our assistant. It's actually proving to be pretty successful in helping sellers improve their live listing, reduce their lead times to get better reputation in our platform, capture some of their questions and requirements in terms of customer support.

15 | MELI’s lower margins comes not from weakness but from deliberate decisions to pursue growth opportunities that will gradually become more profitable over time. It is already showing up in improved customer metrics, NPS, higher revenue growth.

first, it's important to put in context when we talk about margins, the growth that we're delivering. Most of the margin pressure comes from deliberate decisions that we're making in terms of pursuing investments that are generating tremendous growth and improving user experience. As you mentioned, in Brazil, in particular, we have been growing our GMV and gaining market share, mainly because of these investments. Our top line grew by 45% year-on-year. As I mentioned earlier, our NPS is at record levels, and that's because of the investments that we have been doing. You mentioned CBT, 1P, the lower shipping presold, expanding more free shipping, increasing booking capacity. So we feel very comfortable with these investments and the current margin levels because we are seeing the results in terms of growth, market share gains and improvements in user experience and engagement.

16 | MELI will not hesitate to invest to capture these opportunities even if there will be short-term margin pressure, because they are not optimising for short-term profitability, but seeking to grow the business for the long-term.

As I said in the past, our main focus is on capturing the large opportunities in front of us in commerce, fintech and advertising. And we will not hesitate to invest and to order to capture those opportunities as we have done in the past, even if that puts some short-term margin pressure, we're not trying to optimize short-term margin. We manage the business for long term -- from a long-term perspective, we believe these investments are creating a foundation for future growth, and we remain confident in our long-term margin trajectory.

➡️ Key takeaways for MercadoLibre $MELI

MELI continues to grow as LATAM’s dominant e-commerce and fintech platform with a long growth runway with still low penetration. Unsurprisingly, the market in the near term often does not like companies who reinvest heavily and profitability falls. The difference is that the reinvestment is already showing up in strong growth and the underlying profitable unit economics are there, all MELI needs is time to grow and scale each opportunity. Confident in management taking the long-term to grow the business rather than to manage short-term profitability which is what we are not interested in.

[zerohedge @zerohedge]

DRAM price update

[Nobinob | Aptos🌐 @nobipinkboop]

อันนี้คือเรื่องจริงเลยครับ คนต่างประเทศกำลังย้ายมาไทย 🔥🔥

ถามว่าทำไมถึงย้าย ?!

1.ประเทศไทยค่าครองชีพต่ำ กระเพราจานนึงแบบหมูกรอบเยอะๆยังแค่ 60-70บาท ~ $2

2.เทคโนโลยีเช่น internet ที่แรงมาก แถมจ่ายไม่แพง

3.Condo ที่ภูเก็ตเอาที่อยู่สบายเลย ~2,000,000 บาท หรือประมาณ $70,000
ถ้าเทียบกับบ้านที่USA เท่ารูหนู เกือบ $1M หรือ 30ล้านบาท

4.บ้าน30ล้านที่เมกา = คฤหาสน์ที่ไทย

5.มีเงินในไทย = ซื้อทุกอย่างได้ในไทย เช่น ความถูกต้อง🙄

6.คนไทยเป็นมิตร มากกว่ามิจ

7.ไวน์อร่อย เบียร์อร่อย (จากที่ถามเพื่อนที่อยู่ในวงการณ์คริปโตมา)

มันมีอีกหลายข้อที่คนต่างประเทศชอบมาไทยเป็นอย่างมาก

ปล. ประเทศไทยดีทุกอย่าง ยกเว้นนักการเมือง******

[Chayanon Rakkanjanan @MrMessenger]

วันนี้ อยากชวนคุยเรื่องนี้ครับทุกคน

ที่ผ่านมา เราได้ยินเสียงเตือนเหล่านี้บ่อยมาก
"อเมริกาจะล่มเพราะหนี้!"
"USD จะหมดความเป็นสกุลเงินสำรอง!"
"ทองคำและ Bitcoin คืออนาคต เพราะ Fiat กำลังตาย"

มองอีกด้านนะ ถ้าหนี้รัฐบาลแย่ขนาดนั้นจริง ทำไมญี่ปุ่นที่หนี้ 260% ของ GDP (และไม่มีสถานะ Reserve Currency เลยด้วยซ้ำ) ถึงยังอยู่รอดมาตั้ง 30 ปี?

ตกลงเรื่องนี้ เราควรมองยังไง ไปดูกันจ้า

---------------------------------

หนี้รัฐบาล ≠ หนี้ครัวเรือน

นักเศรษฐศาสตร์ Wynne Godley เคยนำเสนอแนวคิดที่เรียกว่า "Sectoral Balances Identity" เป็นกฎทางบัญชี (ไม่ใช่ทฤษฎีนะครับ)

หลักการง่ายๆ คือ ในระบบเศรษฐกิจแบบปิด การขาดดุลของภาคหนึ่ง = การเกินดุลของอีกภาค

แปลว่า ทุกๆ ดอลลาร์ที่รัฐบาลใช้เกินภาษี จะวิ่งไปอยู่ใน Balance Sheet ของใครซักคน ซึ่งก็คือ ภาคเอกชน (ครัวเรือน + บริษัท) หรือต่างประเทศ

ตัวอย่างเช่น

ปีงบประมาณ 2024 รัฐบาลสหรัฐฯ ขาดดุล $1.8 ล้านล้าน
เงินก้อนนี้ (หักส่วนที่ไหลออกต่างประเทศ) สุดท้าย ก็กลายเป็น ทรัพย์สินทางการเงินสุทธิ ของครัวเรือน ของบริษัท และของกองทุนบำนาญอเมริกา

ถ้ายกเลิกหนี้รัฐบาลสหรัฐฯ ทั้งหมดในวันพรุ่งนี้ มันอาจจะแปลว่า มูลค่าทรัพย์สินทางการเงินกว่า $28 ล้านล้าน ที่ถือโดยกองทุนบำนาญ ผู้ออม ธนาคาร และ Fed จะหายวับไปทันที

ถ้าเป็นแบบนั้นจริง นั่นแหละคือ วิกฤตการเงินครับ

---------------------------------

หนี้ vs ทรัพย์สิน

ยกตัวอย่างนะ สมมติ ผมได้เงินเดือน $100,000 มีบ้านมูลค่า $360,000 + กู้ Mortgage $300,000

ถ้าใช้ตรรกะหนี้ท่วม คนจะคิดแบบนี้ว่า "หนี้สูงถึง 3 เท่าของรายได้! ล้มละลายแน่!"

แต่ธนาคารไหนในโลกก็จะบอกว่า เขาไม่ได้ล้มละลายเลย เพราะหนี้มีทรัพย์สิน (คือบ้าน) + รายได้ที่มั่นคงค้ำอยู่

หนี้สหรัฐฯ ก็เหมือนกันครับ สามารถคิดในมุมนี้ได้

ตัวเลขทางการ FY 2024:
ทรัพย์สินตามบัญชี: $5.7 ล้านล้าน
หนี้สินรวม: $45.5 ล้านล้าน
"Net Position" ติดลบ

แต่บัญชีนี้ ไม่รวม "Stewardship Assets" ที่เรียกว่า Off-Balance-Sheet เลย

ที่ดิน 640 ล้านเอเคอร์ ของรัฐบาลกลาง (ประเมินมูลค่า $1.8-$5 ล้านล้าน)
สิทธิแร่ธาตุและคลื่นความถี่ทั่วประเทศ
โครงสร้างพื้นฐาน + อุทยานแห่งชาติ + ฐานทัพทั่วโลก
อำนาจการเก็บภาษีจากเศรษฐกิจที่ใหญ่ที่สุดในโลก (สำคัญที่สุด)

รัฐบาลสหรัฐฯ เก็บภาษีได้ปีละ $5 ล้านล้าน (คิดเป็น 17% ของ GDP ที่ $30 ล้านล้าน) นี่คือ Cash Flow ที่เยอะที่สุดในโลก

อัตราส่วนหนี้/รายได้ของสหรัฐฯ คือ $37.6T / $5.1T ประมาณ 7.4 เท่า

ฟังดูแย่? เทียบกับคนเงินเดือน $100K ถือ Mortgage $300K (3 เท่า) ก็แย่กว่า

แต่อย่าลืมว่ารัฐบาลสหรัฐฯ มี "ที่ดิน 640 ล้านเอเคอร์ + Pentagon + Hollywood + Wall Street + Silicon Valley" ค้ำอยู่ด้วย

---------------------------------

แต่กรุงโรมก็เคยสูญสลายเพราะหนี้สินล้นพ้นตัวไม่ใช่หรอ?

ยุคนั้น อาณาจักรโรมใช้เหรียญเงินจริง (Denarius → Antoninianus)
ยุค Gallienus (253–268 AD) เหรียญถูกลดเนื้อเงินจาก 50% เหลือ ต่ำสุด 2.5% ในเวลา 2 รุ่นเท่านั้นครับ เพราะทนต้นทุนผลิตไม่ไหว

แต่นี่คือการ "Debasement" ของจริง ผูกกับโลหะ ทำได้แค่ลดเนื้อแร่
ไม่มีทาง "พิมพ์เงิน" ใหม่ เพราะข้อจำกัดทางวัตถุที่หายากในสมัยนั้น

แต่สหรัฐฯในวันนี้

หนี้ทุกบาททุกสตางค์อยู่ใน USD ที่ Fed สร้างได้ไม่จำกัด
ไม่มีหนี้ในสกุลเงินต่างประเทศแม้แต่ดอลลาร์เดียว
Mechanism ที่ทำลายกรุงโรม ไม่มีอยู่ในระบบสหรัฐฯ เลย

ดังนั้น ความเสี่ยงของสหรัฐฯ ไม่ใช่ Default (ผิดนัดชำระหนี้) แต่เป็น Inflation หรือเงินเฟ้อครับ

และ 2 ปัญหานี้ต้องการ "ยา" ที่คนละแบบกันเลย ดังนั้น อย่าเปรียบเทียบสหรัฐฯ กับกรุงโรมในอดีตกันแบบตรงๆครับ

---------------------------------

แต่ก็ไม่ใช่ว่าหนี้ไม่มีต้นทุนนะครับ เพราะมันมีต้นทุนจริงๆ

ต้นทุนจริงของสหรัฐฯที่ต้องระวังก็คือ

ดอกเบี้ยจ่ายสุทธิ FY 2025 = $1.2 ล้านล้าน (~4% ของ GDP)
กลายเป็นรายจ่ายอันดับ 2 ของรัฐบาลกลาง รองจาก Social Security และสูงกว่างบกลาโหมแล้วไปแล้ว

และมีงานวิจัยจาก Jones & De Rugy พบว่า "การใช้จ่ายของรัฐที่มากเกินไป มี Multiplier ติดลบ" - หมายถึง ยิ่งรัฐใช้เยอะ ภาคเอกชนยิ่งหดตัว

ความเสี่ยงจริง ก็คือ Disinflation/Stagflation มากกว่า Default ครับ

สรุปคือ หนี้เยอะๆ มันจะดูดเงินเราไปจ่ายดอกเบี้ยหมด แทนที่จะลงทุนใน Productive Asset

ผลที่ตามมาคือ เศรษฐกิจค่อยๆ ฝืดในระยะยาว

---------------------------------

พอมองในมุมนี้ ผมตีความยังไงกับค่าเงินดอลล่าร์ในปัจจุบัน?

1. อย่าเทขาย USD เพราะกลัว "อเมริกาล่ม" ครับ

USD ยังเป็น Reserve Currency อันดับ 1 และ Mechanism ที่ทำลาย กรุงโรม ไม่มีอยู่ในสหรัฐฯ การถือ USD ผ่านพันธบัตร/หุ้นยังเป็นการกระจายความเสี่ยงที่ดี

2. ทอง + Bitcoin คือ Hedge ไม่ใช่ Replacement ของ USD

ถือไว้บางส่วนเป็นประกัน Inflation ก็ดี แต่อย่าทุ่มหมดหน้าตักเพราะเชื่อว่า Fiat จะตาย เพราะตามที่ผมเขียนข้างบน Fiat USD ไม่ได้กำลังตายแบบที่เล่ากัน

3. ระวังหุ้นสหรัฐฯ ที่พึ่ง Government Spending สูง

ถ้ารัฐบาลสหรัฐฯ ตัดงบจริง (เพื่อแก้ปัญหาดอกเบี้ยจ่าย $1.2T) — Defense Contractor, Healthcare ที่พึ่ง Medicare, บริษัทรับจ้างรัฐ จะกระทบหนัก

4. ติดตาม Inflation มากกว่า Debt-to-GDP

ถ้า CPI สหรัฐฯ พุ่งเกิน 4-5% ต่อเนื่อง → เฟดไม่มีทางเลือกนอกจากขึ้นดอกเบี้ย → รัฐต้องดอกเบี้ยจ่ายเพิ่ม ... นั่นคือสัญญาณว่าระบบเริ่มสะดุดจริง

แต่ถ้า CPI ยังอยู่ 2-3% หนี้ที่สูงขึ้นยังจัดการได้ครับ

---------------------------------

โลกการลงทุนมีการเล่าเรื่องที่ดราม่ามากเกินไปครับ

"อเมริกาจะล่มสลาย" เป็นเรื่องเล่าที่ขายดีมากบน Social Media (และผมเองก็เคยหลงเชื่อไปด้วย)

แต่พอเจาะตัวเลขจริงๆ แล้ว เราต้องระวังการตัดสินใจลงทุนบนเรื่องเล่าที่ฟังง่ายแต่ผิดในรายละเอียด

ผมไม่ได้บอกว่า "หนี้สหรัฐฯ ไม่มีปัญหา" นะ ปัญหามีจริง (ดอกเบี้ยจ่ายปีละ $1.2T เป็นเรื่องใหญ่) แต่ปัญหาจริงคือ Inflation และการใช้จ่ายของรัฐบาลที่มากเกินจนไปเบียดเบียนภาคเอกชน

ส่วนตัวผมว่า ใน 5-10 ปีข้างหน้า สหรัฐฯ จะต้องเผชิญกับการเลือกที่ยากมากๆ

1. ตัดงบ Social Security/Medicare (ผู้สูงอายุซวย + พรรคที่ทำเรื่องนี้ เลือกตั้งแพ้แน่นอน)

2. ปล่อยให้เงินเฟ้อกัดกินค่าเงินช้าๆ (คนออมเงินเแยๆคือซวย + เคนถือ Bond ก็ขาดทุน เพราะดอกเบี้ยขึ้นเอาๆ)

ทั้ง 2 ทางเจ็บคนละแบบ และนั่นแหละคือเรื่องที่นักลงทุนต้องดูกันต่อครับ

Mr.Messenger รายงาน

[Eugene Ng @EugeneNg]

Sharing my observations from Momentum Work's latest E-commerce in Southeast Asia 2026 report:

Despite ID being the largest at 36.6%, it is growing the slowest.

TH, VN, MY, and PH are smaller but the 4 fastest-growing markets.

Shopee continues to grow and remains the dominant player in SEA with a ~52.8% share.

Shopee gained share in ID, held in SG and TH, and lost in VN, PH, and MY.

TikTok Shop is rapidly gaining market share across SEA ex-SG, now at 28.3%.

Lazada remains in decline in SEA, down to 11.9%, losing share across all ex-SG markets.

Tokopedia continues to lose market share in Indonesia, down to 15.6%.

PS: One of my favorite reports to track is Sea Limited's Shopee's continued dominance and competition, especially from TikTok Shop.

[Gab @GabGrowth]

$SE

SEA E-Commerce Market Share changes in SEA over the past 2 years.

A few observations and thoughts:

1. Shopee lost share in each market except Indonesia (going from an average of 55.3% to 52.7%)

This represents a 2.6% drop in market share, which in my view, is a minor loss considering TTS saw a 7.5% increase in market share 22.8% to 30.3%. Lazada, along with other single-country players were hit hardest.

Obviously, this is not an ideal scenario, but it is also not unexpected. TTS is a fantastic product and has been very aggressively subsidising growth across SEA. Shopee maintaining >50% market share in the region, while GMV grows 22.8% remains remarkable.

2. Shopee saw an 8% increase in market share within Indonesia, with TTS' gains limited to just 4% in the country.

Indonesia is the largest market in SEA, accounting for ~40% of the population. Shopee's focus in the country and rollout of the VIP programme appears to be paying dividends.

3. Single-country players are fading out as expected. Players like Blibli, Amazon and Tiki stand no chance in the region, accounting for <2% of total market share.

4. Lazada has continued to struggle across all markets, with MW reporting huge share losses and flat GMV growth year over year.

While it continues to be a three-player market today, Lazada has notably lost market share in several consecutive years since TTS' arrival. In 2025, Lazada again saw a drop in market share from 14% to 11.5%. I continue to believe that Southeast Asia will effectively be a two-player market in the foreseeable future.

Disclaimer: These figures are all reported by Momentum Works, that have confirmed these are estimations combining on-the-ground sources including platforms, merchants/brands, logistics players, enablers and other stakeholders.

[Chayanon Rakkanjanan @MrMessenger]

นับตั้งแต่สงครามอิหร่านเริ่มต้นขึ้น ไม่มีใครรู้ว่า มันจะจบลงอย่างไร ยืดเยื้อแค่ไหน (เพราะแม้แต่คนเริ่มต้นสงคราม ก็ยังคาดการณ์ผิดเลย)

ผู้นำบางประเทศ บอกกับประชาชนว่า เอาอยู่ สบายๆ ไม่ต้องคิดมาก

ในขณะที่ผู้นำบางประเทศ อาจจะเลือกที่จะนิ่ง รอดูสถานการณ์ เพราะไม่อยากส่งสัญญาณผิดๆออกไป

แต่ก็มีผู้นำอีกกลุ่ม เลือกที่จะสื่อสารถึงประชาชน เพื่อให้เตรียมรับมือกับความยากลำบากที่มีโอกาสจะเกิดขึ้นจากสงครามครั้งนี้

-----------------------------

🇸🇬 ลี เซียน ลุง (รัฐมนตรีอาวุโสของสิงคโปร์) เป็นหนึ่งในผู้นำประเทศคนแรกๆที่ออกมาเตือนประชาชนตั้งแต่ช่วงต้นเดือนมีนาคม โดยระบุว่า “เราควบคุมสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกไม่ได้ แต่เราสามารถเตรียมตัวและรับมือได้ดีที่สุด”

18 มีนาคม 2569
นายกรัฐมนตรีของสิงคโปร์ ลอเรนซ์ หว่อง แถลงว่า สิงคโปร์ “deeply concerned” กับความขัดแย้งที่เกิดขึ้น และอาจส่งผลกระทบต่อราคาพลังงาน โลจิสติกส์ และเศรษฐกิจของประเทศ

และบอกว่า รัฐบาลพร้อมที่จะออกมาตรการช่วยเหลือเพิ่มเติมหากสถานการณ์เลวร้ายลง

2 เมษายน 2569 (Video Message)
ลอเรนซ์ หว่อง อธิบายสถานการณ์ชัดเจนขึ้น โดยระบุว่าสงครามกำลังลุกลามหลายแนวรบ และอิหร่านกำลังขัดขวางการขนส่งผ่านช่องแคบฮอร์มุซอย่างรุนแรง

เขาเตือนถึงความเสี่ยงของ “global energy crunch” และประกาศตั้ง Homefront Crisis Ministerial Committee เพื่อเตรียมแผนรับมือสถานการณ์เลวร้ายที่สุด พร้อมเรียกร้องให้ประชาชน “face it as one people, one nation”

7 เมษายน 2569 (แถลงในรัฐสภา)
แถลงเปิดเผยมาตรการช่วยเหลือที่รัฐบาลจะดำเนินการ (เช่น มาตรการลดภาระค่าไฟฟ้า, ช่วยเหลือธุรกิจที่ได้รับผลกระทบ, CDC Vouchers, Cost-of-Living Special Payment ฯลฯ)

เตือนว่าแม้จะมี ceasefire ตามมาเร็วๆนี้ แต่ผลกระทบจากความเสียหายของโครงสร้างพื้นฐานพลังงานอาจยืดเยื้อหลายเดือน

พร้อมย้ำว่า รัฐบาลจะอัปเดตแผนรับมือและมาตรการช่วยเหลือเพิ่มเติมตามสถานการณ์

-----------------------------

💰 ตอนนี้ สิงคโปร์อัดฉีดงบ 1 พันล้านดอลลาร์สิงคโปร์ เพื่อรับแรงกระแทกแล้วครับ

รัฐบาลได้ออกมาตรการช่วยเหลือเพื่อบรรเทาผลกระทบต่อเศรษฐกิจ เช่น

เพิ่มอัตราการคืนภาษีเงินได้นิติบุคคล (Corporate income tax rebate) ให้ภาคธุรกิจเป็น 50% (จากเดิม 40%)

แจกเงินช่วยเหลือค่าครองชีพเพิ่ม 200 ดอลลาร์สิงคโปร์ให้ประชาชนที่เข้าเกณฑ์

เลื่อนการแจกคูปองอาหารและของใช้เร็วขึ้นมาเป็นเดือนมิถุนายนนี้ (จากเดิมมกราคมปีหน้า)

ช่วยเหลือเงินอุดหนุนค่าน้ำมัน 200 ดอลลาร์สิงคโปร์ให้กลุ่มคนขับแท็กซี่

รองนายกรัฐมนตรี กัน คิม ยอง คาดว่าการเติบโตทางเศรษฐกิจจะได้รับผลกระทบในไตรมาสถัดๆ ไปอย่างแน่นอน

โดยเฉพาะกลุ่มการผลิตที่พึ่งพาก๊าซธรรมชาติและน้ำมันดิบเป็นวัตถุดิบ ซึ่งขณะนี้กลุ่มโรงกลั่นได้เริ่มลดกำลังการผลิตลงแล้ว

ที่สำคัญคือ ลอเรนซ์ หว่อง ได้กล่าวเตือนอย่างตรงไปตรงมาว่า "ตลาดยังไม่ได้ซึมซับ (Price-in) สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด" ของสงครามรอบนี้ที่อาจทวีความรุนแรงขึ้นได้อีก

-----------------------------

🎗️ สำหรับผม คำเตือนจากรัฐมนตรีสิงคโปร์สอดคล้องกับ ที่นักวิเคราะห์หลายคนที่มองว่า ตลาดหุ้นโลกอาจกำลังประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป

เพราะมัวแต่คาดหวังว่าการระบายคลังน้ำมันสำรองของสหรัฐฯ หรือ "Trump Put" จะช่วยพยุงสถานการณ์ได้

แต่ถ้าปัญหาลากยาว แรงเทขายอาจเกิดขึ้นอย่างรุนแรงทันทีที่นักลงทุนตระหนักถึงความเป็นจริงข้อนี้นะครับ

ย้ำว่า เราต้องไม่ประมาท รักษาวินัยในการลงทุน จัดพอร์ตการลงทุน กระจายความเสี่ยงอย่างเหมาะสม และพร้อมปรับเปลีี่ยน ถ้าหากสถานการณ์รุนแรงขึ้นอีกระดับ

ส่วนเรื่องการใช้ชีวิต และผลกระทบต่อการใช้ชีวิตประจำวันเราจะเป็นอย่างไร?

ให้ฟังจากผู้นำสิงคโปร์ครับ อย่ารอคำปลอบใจง่ายๆ หรือ อย่าหวังว่า จะมีใครช่วยเรา

เราต้องช่วยเหลือตัวเอง และคนรอบข้าง ประหยัดเงินในกระเป๋าให้มากขึ้น ใช้จ่ายให้น้อยลงตั้งแต่วันนี้ มีเงินสำรองฉุกเฉินอย่างน้อยๆ 3-6 เดือน ของค่าใช้จ่ายรายเดือน

เราเคยผ่านวิกฤตโควิดกันมาแล้ว รอบนี้เราก็ต้องผ่านมันได้

🙏แล้วมาภาวนากัน ให้เหตุการณ์มันไม่เลยเถิดไปมากกว่านี้

Mr.Messenger รายงาน

[Thierry from arvy 🇨🇭 @ThierryBorgeat]

SpaceX IPO valuation: $2 trillion.

P/E ratio: ~1,000x.

For reference:

At 1,000x earnings, if SpaceX grew earnings 30% per year — every year — it would take 27 years to grow into its valuation.

At 50% earnings growth per year?
Still 18 years.

This isn't investing.
It's a pledge of faith.

SpaceX is extraordinary.
The technology is real.
Starlink is a genuine monopoly.

But at these multiples, you are not buying the company.
You are buying the dream.

And dreams don't always compound.