ข่าว Gate News: ราคาหุ้นของ NVIDIA (NVDA) ปิดที่มากกว่า 165 ดอลลาร์สหรัฐในวันที่ 30 มีนาคม ลดลงมากกว่า 9% จากวันที่ 25 มีนาคม โดยกราฟรายวันบ่งชี้ว่าได้เข้าใกล้ระดับเส้นคอของรูปแบบหัวไหล่คว่ำแล้ว หากมีการทะลุเส้นคอ ราคาอาจปรับลดลงเพิ่มเติม 11% โดยเผชิญกับความท้าทายด้านเทคนิคที่รุนแรงที่สุดนับตั้งแต่ต้นปี 2026
การปรับลดลงครั้งนี้มาจากวันที่ 24 มีนาคมที่ Google เปิดตัวอัลกอริทึมการบีบอัดหน่วยความจำ TurboQuant ซึ่งเทคโนโลยีนี้ช่วยลดความต้องการหน่วยความจำของโมเดล AI ลง 6 เท่า ส่งผลให้ผู้ผลิตหน่วยความจำสำหรับ AI มีการขายทิ้งครั้งใหญ่ Micron Technology และแซนดิสก์ (SanDisk) หุ้นร่วงลงประมาณ 20% และ 18% ตามลำดับ นอกจากนี้ OpenAI ยังลดค่าใช้จ่ายศูนย์ข้อมูล ซึ่งยิ่งกดดันแรงโน้มถ่วงขาลงของความต้องการหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง และส่งผลทางอ้อมต่อแนวโน้มการจัดส่ง GPU ของ NVIDIA
ตัวชี้วัดกระแสเงินทุนจาก Chaikin (CMF) แสดงให้เห็นว่าแรงซื้อจากสถาบันเคยฟื้นตัวขึ้นในช่วงหนึ่ง แต่สุดท้ายไม่สามารถดำรงต่อได้ ปัจจุบันอยู่เล็กน้อยเหนือ -0.25 หากหลุดระดับดังกล่าวจะยืนยันแนวโน้มการปรับลงของราคาที่ขับเคลื่อนโดยผู้ขายฝั่งสถาบัน ตลาดออปชันแสดงอัตราส่วน put/call ลดลงมาอยู่ที่ 0.74 ซึ่งหมายความว่าเทรดเดอร์เพิ่มการวางเดิมพันฝั่งขาขึ้นในระหว่างที่ราคาหุ้นกำลังปรับลง สอดคล้องกับเป้าหมายราคา 245 ดอลลาร์สหรัฐที่นักวิเคราะห์ของ UBS อย่าง Timothy Arcuri เสนอไว้
ด้านเทคนิคชี้ให้เห็นว่าราคาหุ้นของ NVIDIA อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของดัชนี 20 วัน, 50 วัน, 100 วัน และ 200 วัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 100 วันทำสัญญาณ dead cross เสร็จสิ้นเป็นแนวต้าน และแนวรับสำคัญอยู่ในช่วง 173-174 ดอลลาร์สหรัฐ หากราคาสามารถกลับขึ้นมายืนเหนือ 165 ดอลลาร์สหรัฐได้ จะช่วยบรรเทาความกดดันจากเส้นคอ แต่หากทะลุ 174 ดอลลาร์สหรัฐได้ ก็มีแนวโน้มที่จะเปิดพื้นที่ไปสู่ 183 ดอลลาร์สหรัฐและ 188 ดอลลาร์สหรัฐ ราคาปิดรายวันต่ำกว่า 165 ดอลลาร์สหรัฐ จะยืนยันรูปแบบหัวไหล่คว่ำ และเป้าหมายการปรับย่อลงที่อาจเกิดขึ้นอยู่ที่ 146 ดอลลาร์สหรัฐ
โดยรวมแล้ว การร่วงแรงของหน่วยความจำสำหรับ AI กดดันราคาหุ้นของ NVIDIA ในระยะสั้น แต่การเพิ่มขึ้นของสถานะฝั่งขาขึ้นในตลาดออปชัน และการดีดกลับของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำคัญ อาจเปิดโอกาสให้นักลงทุนเข้าซื้อเมื่อราคาย่อลง ทิศทางราคาหุ้นในอนาคตยังคงได้รับอิทธิพลจากการเปลี่ยนแปลงความต้องการหน่วยความจำสำหรับ AI กระแสเงินทุนของสถาบัน และรูปแบบกราฟทางเทคนิค
