Belanja AI AS$5.3 Trilion: Mengapa S&P Global Melihat Ujian Kredit untuk ‘Hyper 5’

Lonjakan pembinaan infrastruktur kecerdasan buatan (AI) bukan semata-mata persoalan sama ada syarikat teknologi terbesar dunia mampu membiayainya. Menurut analisis S&P Global, persoalan yang lebih genting ialah sama ada pulangan daripada AI akan tiba cukup pantas untuk menampung perbelanjaan dan komitmen kewangan yang dibuat hari ini.

Lima syarikat yang digelar “Hyper 5” — Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta dan Oracle — telah melaburkan kira-kira AS$1.1 trilion dalam perbelanjaan modal (capital expenditure atau capex) sepanjang lima tahun lalu. Konsensus Visible Alpha pula mengunjurkan tambahan AS$5.3 trilion bagi tempoh 2026 hingga 2030. 116

S&P Global tidak menyifatkan ini sebagai bukti bahawa AI pasti gagal atau bahawa syarikat berkenaan tidak menguntungkan. Sebaliknya, ia melihat kitaran ini sebagai ujian terhadap kualiti kredit: aliran tunai bebas, kecairan, tahap hutang dan keupayaan pasaran kredit menyerap komitmen besar sebelum pulangan AI terbukti pada skala yang sama.

Masalah utama: berbelanja dahulu, jana pulangan kemudian

Membina kapasiti AI memerlukan perbelanjaan awal yang sangat besar untuk pusat data, cip pemprosesan, rangkaian, bekalan kuasa dan infrastruktur berkaitan. Pulangannya pula bergantung pada penggunaan pusat data yang tinggi, permintaan pelanggan yang berterusan dan keupayaan menukar perkhidmatan AI kepada hasil berulang dengan margin yang kukuh.

Menurut S&P Global, intensiti capex Hyper 5 — diukur berbanding susut nilai — telah melepasi paras puncak yang dilihat ketika era dot-com dan Krisis Kewangan Global. Menjelang 2028, lima syarikat ini dijangka menyumbang lebih separuh daripada keseluruhan capex dalam indeks S&P 500, berbanding 13% pada 2020 dan 30% pada 2025. 1

Perbandingan itu ialah amaran tentang skala dan tumpuan pelaburan, bukannya dakwaan bahawa ledakan AI sama seperti gelembung dot-com. Intinya, sebilangan kecil syarikat sedang membuat pertaruhan kapasiti secara serentak pada tahap yang luar biasa besar, ketika kelajuan penerimaan dan ekonomi penggunaan AI masih belum pasti.

Aliran tunai bebas menjadi titik tekanan

Syarikat-syarikat ini masih mempunyai perniagaan teras yang menjana keuntungan operasi besar dan akses luas kepada pasaran modal. Namun, capex boleh menggunakan tunai lebih cepat daripada tunai baharu dijana oleh operasi.

S&P Global Ratings menjangkakan gabungan capex oleh enam hyperscaler utama AS — Hyper 5 serta SpaceX — akan melepasi AS$1.3 trilion menjelang 2027. Keenam-enam syarikat itu dijangka mencatat aliran tunai operasi bebas negatif pada 2026 dan 2027, dengan pemulihan hanya diunjurkan pada 2029. 3

Perbezaan ini penting:

• Keuntungan menunjukkan sama ada perniagaan teras memperoleh lebih banyak daripada kos operasinya.
• Aliran tunai bebas menunjukkan baki tunai selepas perbelanjaan pelaburan dibuat.
• Sesebuah syarikat boleh kekal menguntungkan, tetapi aliran tunai bebasnya susut tajam atau menjadi negatif apabila ia membina aset pada kadar luar biasa tinggi.

Alphabet menjadi contoh corak tersebut. Capexnya mencecah AS$44.9 bilion dalam tempoh yang dianalisis S&P Global — lebih dua kali ganda berbanding setahun sebelumnya — manakala aliran tunai bebasnya jatuh 74.1% tahun ke tahun. Alphabet kemudian menaikkan panduan capex 2026 kepada AS$195 bilion hingga AS$205 bilion. 4

Komitmen pembiayaan juga perlu diperhatikan, bukan hutang semata-mata

Apabila tunai yang dijana sendiri semakin banyak diserap oleh capex, hyperscaler semakin menggunakan hutang, penerbitan ekuiti, komitmen pajakan dan pengaturan pembiayaan lain untuk menyokong infrastruktur AI. 3

Ini tidak semestinya petanda kesukaran kewangan. Syarikat besar lazimnya menggunakan pelbagai sumber pembiayaan, manakala pajakan atau perkongsian boleh disesuaikan dengan jangka hayat aset. Namun, dari sudut kredit, pengaturan tersebut boleh mewujudkan obligasi tetap atau bersifat seperti hutang yang tidak jelas jika pelabur hanya melihat angka pinjaman konvensional.

Justeru, pelabur dan pemberi pinjaman perlu menilai beberapa persoalan lebih luas:

• Berapa banyak kapasiti AI disokong oleh pajakan jangka panjang atau komitmen pembiayaan?
• Secepat mana kapasiti baharu perlu digunakan untuk mencapai pulangan yang disasarkan?
• Berapa banyak tunai kekal tersedia jika hasil AI berkembang lebih perlahan daripada jangkaan?
• Adakah komitmen hasil cukup kukuh untuk menyokong obligasi infrastruktur tersebut?

Semakin besar bahagian pembinaan yang dibiayai melalui obligasi berterusan, semakin tinggi risikonya jika penggunaan kapasiti atau pengewangan AI mengecewakan.

Oracle ialah amaran awal paling ketara

Oracle menunjukkan betapa pantas dorongan infrastruktur AI boleh mengubah profil aliran tunai dan kredit sesebuah syarikat.

Syarikat itu melaporkan aliran tunai bebas negatif sebanyak AS$23.7 bilion bagi tahun fiskal 2026 apabila pelaburan pusat data mengatasi penjanaan tunai operasi. S&P Global Ratings menurunkan penarafan penerbit jangka panjang Oracle daripada BBB kepada BBB-, iaitu satu anak tangga sahaja di atas gred spekulatif. 17

Kes Oracle tidak membuktikan bahawa pelaburan AInya akan gagal. Sebaliknya, ia memperlihatkan mekanisme yang dibimbangi S&P: syarikat dengan operasi yang berkembang juga boleh berdepan tekanan penarafan apabila capex, keperluan pembiayaan dan obligasi jangka panjang meningkat lebih cepat daripada penjanaan tunai.

Apakah yang boleh mencetuskan masalah kredit lebih meluas?

Risiko menjadi lebih serius jika beberapa keadaan berlaku serentak:

1. Hasil AI tiba lebih lambat daripada dijangka. Kapasiti mungkin telah dibina sebelum pelanggan bersedia membayar pada skala memadai.
2. Kadar penggunaan kapasiti mengecewakan. Pusat data dan peralatan pengkomputeran yang kurang digunakan akan melemahkan pulangan pelaburan.
3. Capex kekal tinggi lebih lama. Kelewatan dalam memperlahankan perbelanjaan akan memanjangkan tempoh aliran tunai bebas yang lemah atau negatif.
4. Obligasi pembiayaan terus bertambah. Lebih banyak hutang, pajakan dan komitmen seumpamanya mengurangkan fleksibiliti ketika keadaan merosot.
5. Pemotongan pelaburan berlaku serentak. Oleh sebab perbelanjaan tertumpu pada beberapa syarikat, pengunduran serentak boleh memberi kesan lebih luas kepada pembekal, pemberi pinjaman dan pasaran kredit.

Kebimbangan S&P bukan hanya sama ada AI mempunyai nilai ekonomi. Isunya ialah sama ada sistem kredit sedang membiayai pembinaan berskala amat besar sebelum pulangannya terbukti setanding dengan jumlah wang yang dibelanjakan.

Potensi AI masih nyata — tetapi pulangannya perlu dibuktikan

Senario positif tetap kukuh: AI berpotensi mencipta hasil baharu dalam perisian, awan dan perkhidmatan perusahaan, di samping meningkatkan produktiviti sehingga dapat menyokong kos infrastruktur hari ini. AI Monitor S&P Global mengunjurkan jumlah hasil yang terdedah kepada AI meningkat daripada AS$468 bilion pada akhir 2023 kepada AS$1.354 trilion pada akhir 2026. 2

Jika permintaan kekal teguh dan hasil AI bermargin tinggi berkembang pantas, kitaran capex semasa mungkin akhirnya dilihat sebagai fasa pelaburan yang perlu, bukannya keterlaluan kewangan. Jangkaan S&P Global Ratings bahawa aliran tunai operasi bebas akan pulih pada 2029 mencerminkan kemungkinan itu. 3

Namun, unjuran tersebut bersyarat. Petunjuk utama yang perlu diperhatikan ialah realisasi hasil AI, kadar penggunaan kapasiti baharu, tempoh capex kekal tinggi, serta jumlah sebenar komitmen yang bersifat seperti hutang. Selagi faktor-faktor ini belum menunjukkan penambahbaikan yang jelas, perlumbaan AI kekal sebagai pertaruhan besar terhadap keupayaan gergasi teknologi menjana pulangan sebelum tunai yang semakin ketat dan obligasi kewangan yang meningkat mula mengehadkan langkah mereka.