ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ด้าน AI (AI hyperscalers) อาจต้องเร่งยกระดับผลิตภาพให้เพิ่มขึ้นถึง 2.7 เท่าภายในปี 2030 เพื่อให้สมเหตุสมผลกับเงินลงทุนกว่า 1.1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงสร้างพื้นฐานที่คาดว่าจะทุ่มลงไปจนถึงปี 2027 ตามผลการศึกษาใหม่ล่าสุด
ประเด็นสำคัญ
- ผู้ให้บริการคลาวด์ AI เผชิญ “โจทย์ผลิตภาพ 2.7 เท่า” ภายในปี 2030 เพื่อให้คุ้มกับโครงการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่ประกาศไว้
- Morgan Stanley คาดว่าโลกจะใช้เงินราว 2.9 ล้านล้านดอลลาร์ สร้างศูนย์ข้อมูลระหว่างปี 2025–2028 โดยราว 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ต้องพึ่งเงินทุนภายนอก
- การพึ่งพาหนี้และเครดิตเอกชนมากขึ้น อาจทำให้ความเสี่ยงโครงสร้างพื้นฐาน AI แพร่ลึกสู่ตลาดตราสารหนี้และสินเชื่อโครงสร้างซับซ้อน นอกเหนือจากบริษัทยักษ์เทค
สมการ AI ของ Wachter
MIT Technology Review ได้วิเคราะห์ งานวิจัยของ เจสสิกา แวกเตอร์ (Jessica Wachter) ศาสตราจารย์การเงินแห่งวอร์ตัน และผู้ร่วมเขียน โจนาธาน แวกเตอร์ (Jonathan Wachter) ซึ่งอ้างอิงข้อมูลการลงทุนของ Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta และ Oracle
งานวิจัยดังกล่าวระบุ ว่า ภาค AI จำเป็นต้องเพิ่มผลิตภาพสุทธิ 2.7 เท่าภายในปี 2030 หลังหักต้นทุนเงินทุน ค่าเสื่อมราคา และผลตอบแทนที่ต้องการที่ระดับ 15% แล้ว พร้อมเตือนว่า หาก “คลื่นเติบโต” ที่ตลาดคาดหวังไม่เกิดขึ้นจริง การสร้างโครงสร้างพื้นฐานครั้งนี้อาจกลายเป็น “การจัดสรรทุนที่ผิดพลาดครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์”
สัญญาณแรงกดดันเริ่มสะท้อนชัดในกระแสเงินสดของบริษัทเทคขนาดใหญ่ Alphabet รายงานกระแสเงินสดอิสระ (free cash flow) ติดลบ 5.9 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาส 2 ปี 2026 ซึ่งเป็นไตรมาสแรกที่ตัวเลขติดลบนับตั้งแต่ Google เข้าจดทะเบียนในปี 2004 สาเหตุจากการเร่งเพิ่มงบลงทุน (capex) อย่างต่อเนื่อง
อ่านเพิ่มเติม: กระเป๋า Bitcoin เงียบตั้งแต่ปี 2012 ขยับตัว ย้ายเหรียญทั้งกอง
ความเสี่ยงเครดิตในสายตา Gensler
Morgan Stanley ประเมินว่า โลกจะทุ่มเงินราว 2.9 ล้านล้านดอลลาร์สร้างศูนย์ข้อมูลระหว่างปี 2025–2028 โดยประมาณ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์จะต้องมาจากเงินทุนภายนอกบริษัท การเปลี่ยนโครงสร้างเงินทุนเช่นนี้ เท่ากับผลักความเสี่ยงโครงสร้างพื้นฐาน AI จากงบดุลบริษัทยักษ์เทค ไปสู่ตลาดตราสารหนี้ ตลาดเครดิตที่มีการแปลงสินทรัพย์เป็นหลักทรัพย์ และตลาดเครดิตเอกชนมากขึ้น
ตัวอย่างหนึ่งคือโครงการ Hyperion ของ Meta ในรัฐลุยเซียนา ซึ่งสะท้อนรูปแบบการจัดหาเงินทุนยุคใหม่ กองทุนที่บริหารโดย Blue Owl Capital ถือหุ้น 80% ในบริษัทร่วมลงทุน (joint venture) ที่พัฒนาแคมปัสศูนย์ข้อมูลมูลค่าราว 2.7 หมื่นล้านดอลลาร์ ขณะที่ Meta ถือส่วนที่เหลือ 20%
สเทน แวน นีเวอร์เบิร์ก (Stijn Van Nieuwerburgh) ศาสตราจารย์จาก Columbia Business School ศึกษาว่าการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานชุดนี้กำลังกระจายภาระหนี้และเลเวอเรจไปทั่วทั้งผู้พัฒนา ผู้ให้กู้ และยานพาหนะทางการเงินเชิงโครงสร้างต่าง ๆ อย่างไร
ด้านอดีตประธาน ก.ล.ต. สหรัฐฯ และศาสตราจารย์ MIT Sloan อย่าง แกรี เกนสเลอร์ (Gary Gensler) เคยกล่าวถึงวัฏจักรการลงทุน AI ว่าเป็นเหมือน “การเดิมพันต่อเนื่อง (parlay bet) ของทั้งตลาดทุนและเศรษฐกิจ”
ขณะเดียวกัน นักกลยุทธ์คริปโต อาร์เทอร์ เฮย์ส (Arthur Hayes) มองว่า หากเกิดวิกฤตเครดิตจากการลงทุน AI ธนาคารกลางสหรัฐ (Fed) อาจต้องกลับมาผ่อนคลายนโยบายการเงิน ซึ่งในมุมมองของเขาอาจช่วยหนุนราคา Bitcoin (BTC) ให้พุ่งขึ้นแตะระดับ 1 ล้านดอลลาร์ได้ แม้มุมมองนี้ยังเป็นเพียงสมมติฐานเชิงเก็งกำไร ไม่ได้เป็นข้อสรุปหรือประมาณการตามกรอบวิจัยของวอร์ตัน
กระแสการใช้จ่ายเพื่อโครงสร้างพื้นฐาน AI สะสมตัวมาหลายปี จากการแข่งขันของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ในการสำรองชิป กำลังไฟฟ้า และพื้นที่ศูนย์ข้อมูล คำถามที่ยังไร้คำตอบคือ ผลิตภาพและรายได้จะเร่งตัวได้เร็วพอหรือไม่ เพื่อรองรับภาระการลงทุนขนาดมหาศาลที่พึ่งพาเงินทุนภายนอกมากขึ้นเรื่อย ๆ
อ่านต่อ: XRP ทะลุ 1.544 ดอลลาร์ ท่ามกลางเลเวอเรจและแรงซื้อจากวาฬที่เพิ่มขึ้น
