การทุ่มเงินลงทุน AI ของ Big Tech อาจกลายเป็นวิกฤตสินเชื่อได้หรือไม่?

คำถามสำคัญไม่ใช่ Big Tech จะล้มทันทีหรือไม่

การเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นประเด็นของตลาดสินเชื่อ เพราะเม็ดเงินลงทุนเพิ่มขึ้นเร็วกว่ากระแสเงินสดที่ต้องใช้รองรับการลงทุนเหล่านั้น

Alphabet, Amazon, Meta และ Microsoft ถูกคาดหมายว่าจะใช้งบลงทุนรวมประมาณ 730,000–760,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2026 ตามประมาณการที่ Janus Henderson อ้างถึง ตัวเลขจากแต่ละสำนักอาจแตกต่างกันตามช่วงเวลาบัญชีและวิธีนับค่าใช้จ่าย ดังนั้นช่วงประมาณการจึงมีประโยชน์มากกว่าการยึดตัวเลขเดียว

อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ได้หมายความว่าบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ทั้ง 4 แห่งกำลังเป็นผู้กู้ที่มีแนวโน้มผิดนัดชำระหนี้ในระยะใกล้ Moody’s ระบุว่าบริษัทเหล่านี้ยังมีงบดุลที่แข็งแกร่งที่สุดกลุ่มหนึ่งในโลก แม้การลงทุน AI จะเริ่มกดดันกระแสเงินสดอิสระและเพิ่มความเสี่ยงด้านงบดุล

ประเด็นที่ตลาดต้องจับตาคือ หากรายได้จากคลาวด์และ AI ไม่คุ้มกับโครงสร้างพื้นฐานที่กำลังก่อสร้าง ความเสียหายจะตกอยู่กับใคร และจะส่งผ่านไปยังระบบการเงินได้เร็วเพียงใด

กันชนกระแสเงินสดกำลังบางลง

โครงการลงทุนขนาดใหญ่ย่อมยั่งยืนได้ หากสร้างผลตอบแทนในอนาคตสูงเพียงพอ แต่ต้นทุนก้อนแรกเกิดขึ้นทันที ขณะที่อัตราการใช้งาน อำนาจในการกำหนดราคา และรายได้จาก AI ยังมีความไม่แน่นอน

Alphabet เป็นตัวอย่างที่เห็นแรงกดดันได้ชัด บริษัทปรับกรอบคาดการณ์งบลงทุนปี 2026 ขึ้นเป็น 195,000–205,000 ล้านดอลลาร์ และการลงทุนที่หนักขึ้นทำให้กระแสเงินสดอิสระรายไตรมาสพลิกเป็นลบ ตามรายงานของ CNBC Reuters ก็รายงานว่า แม้บริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่เริ่มเห็นผลตอบแทนจากการลงทุน AI แต่ต้นทุนการขยายโครงสร้างพื้นฐานกำลังกัดกินกระแสเงินสดอิสระ

กระแสเงินสดติดลบเพียงไตรมาสเดียวไม่ได้แปลว่าบริษัทกำลังล้มละลาย แต่หากเกิดซ้ำอย่างต่อเนื่อง บริษัทจะพึ่งพาเงินสดคงเหลือ การออกพันธบัตร การเพิ่มทุน สัญญาเช่า และภาระผูกพันระยะยาวมากขึ้น ความเสี่ยงจึงเปลี่ยนจากเพียงวัฏจักรการลงทุนด้านเทคโนโลยี ไปเป็นวัฏจักรการระดมทุน

โครงสร้างพื้นฐาน AI มีอายุทางเศรษฐกิจไม่เท่ากัน

การลงทุนครั้งนี้ประกอบด้วยสินทรัพย์หลายประเภทที่มีความเสี่ยงต่างกัน

• GPU และอุปกรณ์ประมวลผลอาจเสื่อมมูลค่าเร็ว หากชิปรุ่นใหม่ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นหรือต้นทุนต่อหน่วยต่ำลง
• ศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานด้านไฟฟ้ามีอายุใช้งานยาวนาน ใช้เงินลงทุนสูง และนำไปใช้กับโครงการอื่นได้ยาก
• ราคาบริการคลาวด์อาจแข่งขันกันรุนแรงขึ้น เมื่อผู้ให้บริการหลายรายเพิ่มกำลังการผลิตพร้อมกัน
• ภาระก่อสร้าง การจัดซื้ออุปกรณ์ และสัญญาไฟฟ้าอาจยกเลิกได้ยาก แม้ลูกค้าจะชะลอการขยายตัว

หากความต้องการ AI ต่ำกว่าคาด บริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่สามารถลดงบลงทุนในโครงการใหม่ได้ แต่การลดงบดังกล่าวไม่ได้ยกเลิกศูนย์ข้อมูลที่กำลังก่อสร้าง อุปกรณ์ที่สั่งซื้อไปแล้ว สัญญาเช่าที่ลงนามแล้ว หรือหนี้โครงการที่ระดมทุนไปแล้วเสมอไป

ดังนั้น ความเสียหายระยะแรกอาจเกิดกับเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานและผู้ให้เงินทุน มากกว่าบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่โดยตรง

การเงินนอกงบดุลอาจย้ายความเสี่ยง ไม่ได้กำจัดความเสี่ยง

การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ใช้ทั้งหนี้บริษัท สัญญาเช่า กิจการร่วมค้า นิติบุคคลโครงการ การค้ำประกัน และเงินทุนจากบุคคลที่สาม นอกเหนือจากการออกพันธบัตรแบบเดิม

ธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ หรือ BIS อธิบายโครงสร้างหนึ่งที่พบบ่อยว่า นิติบุคคลเฉพาะกิจจะพัฒนาหรือซื้อศูนย์ข้อมูล จากนั้นระดมทุนด้วยหนี้และพึ่งพาสัญญาเช่าระยะยาวหรือภาระผูกพันด้านกำลังการใช้งานจากบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่

แม้หนี้ดังกล่าวอาจไม่ปรากฏเป็นหนี้บริษัททั่วไปในงบการเงิน แต่ในเชิงเศรษฐกิจยังเชื่อมโยงกับบริษัทคลาวด์อย่างใกล้ชิด Moody’s รายงานในเดือนกรกฎาคมว่า Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft, Oracle และ CoreWeave มีภาระสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลรวมประมาณ 1.2 ล้านล้านดอลลาร์ โดยมากกว่า 820,000 ล้านดอลลาร์เป็นสัญญาเช่าสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ยังอยู่ระหว่างการก่อสร้าง

ตัวเลขภาระ AI “นอกงบดุล” ที่สูงถึง 3 ล้านล้านดอลลาร์จึงต้องอ่านอย่างระมัดระวัง เพราะอาจรวมสัญญาเช่า ภาระผูกพันในการซื้อ การค้ำประกัน และความเสี่ยงตามสัญญาประเภทต่าง ๆ ซึ่งไม่สามารถนำไปเทียบกับหนี้ที่รายงานในงบดุลได้โดยตรง แต่ข้อสรุปที่ชัดเจนกว่าคือ หนี้ที่เห็นบนงบดุลไม่ได้สะท้อนสิทธิเรียกร้องทั้งหมดที่เกิดจากการเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI

Private credit อาจเป็นด่านแรกที่ถูกทดสอบ

ผู้ให้กู้ในตลาดสินเชื่อเอกชนมีบทบาทเพิ่มขึ้นในการจัดหาเงินทุนสำหรับศูนย์ข้อมูล การก่อสร้าง ที่ดิน อุปกรณ์ไฟฟ้า และโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง

งานวิจัยจาก Columbia Business School ซึ่งอ้างประมาณการของ Morgan Stanley ระบุว่า มากกว่าครึ่งหนึ่งของเงินลงทุนราว 2.9 ล้านล้านดอลลาร์ที่จำเป็นต่อความต้องการกำลังประมวลผลเพิ่มเติมของบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ในช่วงปี 2025–2028 อาจต้องมาจากเงินทุนภายนอก โดย private credit มีแนวโน้มเป็นแหล่งหนี้ก้อนสำคัญ

ความเปราะบางอาจเกิดขึ้นเป็นลูกโซ่ ศูนย์ข้อมูลเปิดดำเนินการล่าช้าอาจทำให้รายได้เลื่อนออกไป แต่ดอกเบี้ยยังเดินต่อ ความต้องการเช่าที่ลดลงอาจทำให้อัตราส่วนความสามารถชำระหนี้อ่อนแอลง ขณะเดียวกันมูลค่า GPU หรืออุปกรณ์ที่ลดลงก็ทำให้หลักประกันมีมูลค่าน้อยลง

หากกองทุนสินเชื่อเอกชนต้องรองรับคำขอไถ่ถอนในช่วงที่สินทรัพย์ขายต่อได้ยาก การปรับลดมูลค่าสินทรัพย์อาจกลายเป็นแรงกดดันด้านสภาพคล่อง แม้บริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่จะยังไม่ผิดนัดชำระหนี้ก็ตาม

ตราสารหนี้บริษัทและต้นทุนเงินกู้อาจแพงขึ้น

บริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ยังสามารถระดมทุนได้ในต้นทุนที่ต่ำกว่าผู้กู้ที่อ่อนแอกว่า แต่การออกตราสารหนี้จำนวนมากย่อมแย่งพื้นที่ในพอร์ตของนักลงทุนกับผู้กู้รายอื่น

ธนาคารกลางสหรัฐฯ สาขาดัลลัสชี้ว่า การออกพันธบัตรบริษัทเกรดลงทุนระยะยาว การรีไฟแนนซ์สินเชื่อ private credit และความเป็นไปได้ที่ผู้ออกตราสารในภาคการเงินจะถูกเบียดออกจากตลาด ล้วนเป็นช่องทางที่การระดมทุนเพื่อ AI อาจเพิ่มอุปทานตราสารอายุยาวและกดดันอัตราดอกเบี้ย

หากกระแสเงินสดอิสระลดลง ขณะที่หนี้และภาระสัญญาเช่าเพิ่มขึ้น นักวิเคราะห์จัดอันดับเครดิตอาจประเมินระดับหนี้และนโยบายการเงินของบริษัทอย่างระมัดระวังมากขึ้น Moody’s เตือนว่าการลงทุน AI การขายหุ้น และการจัดหาเงินทุนนอกงบดุลอาจกระทบคุณภาพเครดิต แม้จะยังย้ำว่าพื้นฐานของบริษัทเหล่านี้แข็งแกร่ง

ผลกระทบอาจขยายไปไกลกว่ากลุ่มเทคโนโลยี ผู้ประกอบการศูนย์ข้อมูล บริษัทสาธารณูปโภค โทรคมนาคม ผู้รับเหมาก่อสร้าง ผู้ผลิตชิป และผู้กู้ภาคอุตสาหกรรมอื่น ๆ อาจต้องจ่ายสเปรดสูงขึ้น หากนักลงทุนเริ่มเรียกร้องผลตอบแทนเพิ่มเพื่อชดเชยความเสี่ยง AI ที่เชื่อมโยงกัน

Structured finance อาจทำให้ความเสียหายขยายตัว

กระแสเงินสดจากศูนย์ข้อมูล ลูกหนี้ค่าเช่า สินเชื่ออุปกรณ์ และหนี้โครงการสามารถนำไปจัดหาเงินทุนหรือบรรจุไว้ในนิติบุคคลการเงินแบบมีโครงสร้างได้ โครงสร้างเหล่านี้อาจดูแข็งแกร่งเมื่อพึ่งพาผู้เช่าระยะยาวที่มีอันดับเครดิตสูง

แต่การคุ้มครองดังกล่าวอาจไม่เพียงพอ หากหลายโครงการพึ่งพาบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่กลุ่มเดียวกัน และใช้สมมติฐานเดียวกันเกี่ยวกับการเติบโตของความต้องการ AI

การลดงบลงทุนพร้อมกันอาจทำให้เกิดหลายปัญหาในเวลาเดียวกัน ทั้งการเจรจาสัญญาเช่าใหม่ การผิดเงื่อนไขสัญญา มูลค่าหลักประกันที่ลดลง และการปรับลดสมมติฐานมูลค่าขายต่อของอุปกรณ์ นักลงทุนในตราสารอาวุโสอาจยังมีเกราะป้องกันบางส่วน แต่ผู้ถือหลักทรัพย์ชั้นรอง ผู้ให้กู้ระหว่างรอจัดโครงสร้าง และผู้ถือหุ้นของโครงการจะรับความเสียหายได้มากกว่า

ความเสี่ยงสำคัญคือ “ความสัมพันธ์กัน” ของสินทรัพย์ สินทรัพย์แต่ละรายการอาจดูเหมือนกระจายความเสี่ยง แต่กลับอาจแย่ลงพร้อมกันเพราะสาเหตุเดียวกัน นั่นคือรายได้ AI ไม่เป็นไปตามคาด

ตลาดพันธบัตรรัฐบาลได้รับผลกระทบทางอ้อม

การใช้จ่ายด้าน AI เพียงอย่างเดียวไม่น่าจะก่อให้เกิดวิกฤตหนี้รัฐบาล แต่ผลกระทบต่อตลาดพันธบัตรรัฐบาลอาจเกิดผ่านการแข่งขันแย่งเงินทุนและการเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนชดเชยความเสี่ยงระยะยาว หรือ term premium

การออกตราสารหนี้บริษัทและหนี้โครงการจำนวนมากเกิดขึ้นในช่วงเดียวกับที่รัฐบาลต้องรีไฟแนนซ์หนี้ก้อนใหญ่ หากนักลงทุนต้องการผลตอบแทนเพิ่มสำหรับตราสารอายุยาวหรือความเสี่ยงเครดิต อัตราผลตอบแทนอาจสูงขึ้นทั้งในตลาดภาครัฐและเอกชน

อัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นจะทำให้การจัดหาเงินทุนสำหรับศูนย์ข้อมูล สาธารณูปโภค และโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ แพงขึ้นอีก ซึ่งอาจซ้ำเติมโครงการที่มีผลตอบแทนคุ้มทุนเพียงเล็กน้อย

ความเสี่ยงเชิงระบบอยู่ที่การกระจุกตัวและการเคลื่อนไหวตามวัฏจักร

สิ่งที่นักลงทุนกังวลไม่ใช่การคาดการณ์ว่า Alphabet, Amazon, Meta หรือ Microsoft จะล้มในทันที แต่เป็นสถานการณ์ที่บริษัทเหล่านี้เผชิญแรงกระแทกเดียวกันและลดการลงทุนพร้อมกัน

ผลสำรวจผู้จัดการกองทุนของ Bank of America พบว่า 38% มองว่าการใช้จ่ายด้านเงินลงทุนของบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ด้าน AI เป็นแหล่งที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะก่อให้เกิดเหตุการณ์สินเชื่อเชิงระบบ

บริษัทกลุ่มเดียวกันนี้เป็นผู้ขับเคลื่อนความต้องการชิปขั้นสูง ไฟฟ้า การก่อสร้าง พื้นที่ศูนย์ข้อมูล และเงินทุนสำหรับ AI หากผลตอบแทนยังดี ความกระจุกตัวดังกล่าวจะเร่งให้เกิดการลงทุนเพิ่ม แต่หากผลตอบแทนผิดหวัง บริษัทเหล่านี้ก็อาจลดงบพร้อมกัน และส่งแรงกระแทกไปยังผู้ให้กู้ เจ้าของอสังหาริมทรัพย์ สาธารณูปโภค ซัพพลายเออร์ และธุรกรรมแปลงสินทรัพย์เป็นหลักทรัพย์ในเวลาเดียวกัน

ต้องดูตัวชี้วัดใดต่อไป

ตัวเลขงบลงทุนเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ นักลงทุนควรติดตามตัวชี้วัดต่อไปนี้

1. การเติบโตของรายได้ AI และคลาวด์ เมื่อเทียบกับค่าเสื่อมราคา ค่าไฟ ค่าเช่า และต้นทุนทางการเงิน
2. กระแสเงินสดอิสระ หลังหักงบลงทุนและสัญญาเช่าทางการเงิน
3. อัตราการใช้งานและราคาบริการศูนย์ข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อผู้ให้บริการหลายรายเพิ่มกำลังการผลิตพร้อมกัน
4. การเริ่มต้นและการยกเลิกสัญญาเช่า สำหรับศูนย์ข้อมูลที่ยังอยู่ระหว่างการก่อสร้าง
5. มาตรฐานการปล่อยสินเชื่อและสภาพคล่องของกองทุน private credit รวมถึงการพึ่งพาผู้เช่าหรือภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งมากเกินไป
6. การออกพันธบัตร แนวโน้มอันดับเครดิต และสเปรด ของบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่และผู้กู้ในโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง
7. ราคาขายต่อของ GPU และอุปกรณ์ ซึ่งมีผลต่อมูลค่าหลักประกันและอัตราการกู้คืนหนี้

ความเสี่ยงยังอยู่ในระดับที่บริหารจัดการได้ หากรายได้จาก AI และกระแสเงินสดจากการดำเนินงานเติบโตแซงหน้าการเพิ่มขึ้นของงบลงทุนในที่สุด ประมาณการตลาดหนึ่งคาดว่าการเติบโตของกำไรและกระแสเงินสดของบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่อาจเริ่มสูงกว่าการเติบโตของงบลงทุนส่วนเพิ่มในช่วงปลายปี 2027 ถึงปี 2028 แต่ทั้งหมดนี้ยังเป็นเพียงการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ยืนยันแล้ว

เงื่อนไขที่จะทำให้สถานการณ์เปลี่ยนเป็นวิกฤต คือรายได้จากคลาวด์และ AI เติบโตต่ำกว่าระดับที่จำเป็นต่อการครอบคลุมค่าเสื่อมราคา ค่าไฟ ค่าเช่า ต้นทุนทางการเงิน และการลงทุนใหม่อย่างต่อเนื่อง

หากเป็นเช่นนั้น การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจเปลี่ยนจากการขยายกำลังการผลิตที่สร้างกำไร ไปเป็นวัฏจักรกำลังการผลิตส่วนเกิน บริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่อาจต้องยอมรับผลตอบแทนที่ลดลง ขณะที่ตัวกลางซึ่งมีหนี้สูงกว่าจะเผชิญการผิดนัดชำระหนี้ มูลค่าหลักประกันลดลง ความเสี่ยงด้านรีไฟแนนซ์ และสเปรดสินเชื่อที่กว้างขึ้นทั่วตลาด