ฟิทช์-มูดีส์ เตือนฟองสบู่ AI เสี่ยงกระทบเครดิตการเงินโลก หนี้พุ่ง-ผลผลิตไม่คุ้มทุน

2. Moody's: การใช้จ่ายด้าน AI บั่นทอนคุณภาพเครดิตของ Hyperscaler

• Moody's Ratings เตือนในเดือนกรกฎาคม 2569 ว่าการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI มูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ต่อปีนั้น กำลังกัดกร่อนกระแสเงินสดอิสระและเพิ่มความเสี่ยงในงบดุล ของบริษัท hyperscaler รายใหญ่ที่สุด ได้แก่ Amazon, Meta, Alphabet และ Microsoft ส่งผลให้แม้แต่บริษัทที่มีเงินสดมากที่สุดก็ต้องก่อหนี้เพิ่ม
• Moody's ระบุว่า "การปรับฐานของราคาหุ้น AI" เป็นหนึ่งใน "ความเสี่ยงเครดิต 6 ประการสำหรับปี 2569" โดยชี้ว่าจะกระทบสตาร์ทอัพ อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ สินทรัพย์ศูนย์ข้อมูล และอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์ในย่านเทคโนโลยี ซึ่งมีแนวโน้มจะทำให้เงื่อนไขทางการเงินตึงตัวขึ้นและเศรษฐกิจอ่อนแอลง
• สำนักจัดอันดับฯ ยังชี้ถึง "AI productivity shock" หรือภาวะช็อกจากการที่ AI เพิ่มผลผลิตอย่างรวดเร็ว นำไปสู่การตกงานของพนักงานออฟฟิศในวงกว้าง ฐานภาษีหดตัว และเพิ่มความเสี่ยงด้านเครดิตทางการคลังและสังคม
• ในเดือนเมษายน 2569 Moody's ได้ปรับแนวโน้มของบริษัทสินเชื่อเพื่อการพัฒนา (BDCs) ในตลาดสินเชื่อเอกชนเป็น เชิงลบ ท่ามกลางกระแสการไถ่ถอนที่เพิ่มขึ้นและภาระหนี้ที่สูง โดย BDCs ที่มีสัดส่วนการลงทุนในซอฟต์แวร์/IT มากกว่า 15% แสดงสัญญาณความเครียดทางเครดิตตั้งแต่เนิ่นๆ

3. การเทขายหุ้นเซมิคอนดักเตอร์และความเสี่ยงด้านมูลค่า

• หุ้นชิปทั่วโลกประสบภาวะตกต่ำอย่างรุนแรงในเดือนพฤศจิกายน 2568 จากการร่วงลงอย่างรวดเร็วของราคาหุ้น Nvidia ซึ่งจุดชนวนให้เกิดความกลัว "ฟองสบู่ AI" และนำไปสู่การประเมินตลาดครั้งใหญ่
• แนวโน้มภาคเซมิคอนดักเตอร์ในอเมริกาเหนือของ Fitch เมื่อเดือนธันวาคม 2568 อยู่ที่ เป็นกลาง โดยคาดว่าอุปสงค์ AI ที่แข็งแกร่งจะชดเชยแรงกดดันจากเศรษฐกิจมหภาค แต่ความสมดุลนี้กำลังถูกทดสอบในขณะที่มูลค่าหุ้นปรับฐาน

4. ช่องว่างระหว่างการลงทุน AI กับผลผลิตที่เพิ่มขึ้น

• การใช้จ่ายด้านทุนสำหรับพลังประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐาน AI แซงหน้ารายได้ที่เกิดจากแอปพลิเคชัน AI อย่างมาก ซึ่ง Moody's มองว่าเป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น
• งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยซิดนีย์ยืนยันว่า มีความสัมพันธ์เชิงลบโดยรวมระหว่างการลงทุน AI ที่มากเกินไปของแต่ละบริษัทกับความเสี่ยงด้านเครดิต — การลงทุนมากเกินไปจะกัดกร่อนความสามารถในการทำกำไรและสะท้อนถึงแรงกดดันในการรับความเสี่ยง
• ธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (BIS) ได้ชี้ว่า ความยั่งยืนของการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI เป็นจุดอ่อนทางการเงินที่เพิ่มขึ้นในรายงานประจำปี 2569

5. คลื่นหนี้ของบริษัท

• ภายในสิ้นปี 2568 การออกพันธบัตรองค์กรโดยรวมของบริษัท hyperscaler พุ่งสูงเกิน 100,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่งมากกว่าค่าเฉลี่ย 5 ปีถึงสามเท่า ปัจจุบันหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI คิดเป็น ประมาณ 30% ของอุปทานพันธบัตร investment grade ที่ออกใหม่สุทธิ ในตลาดดอลลาร์สหรัฐฯ
• นักวิเคราะห์ของ JPMorgan ประมาณการว่าหนี้ทั้งหมดที่ออกโดยบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI อยู่ที่ประมาณ 1.2 ล้านล้านดอลลาร์ ธนาคารขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ ถือครองวงเงินสินเชื่อเพื่อการพาณิชย์และอุตสาหกรรม (C&I) ที่เกี่ยวข้องกับ AI ประมาณ 450,000 ล้านดอลลาร์ (เบิกใช้แล้ว 150,000 ล้านดอลลาร์) ภายในปลายปี 2568
• ในเดือนพฤศจิกายน 2568 การกู้ยืมที่เพิ่มขึ้นเริ่มสร้างความกังวลให้กับผู้ให้กู้ในตลาดพันธบัตร โดย Reuters รายงานว่านักลงทุน เริ่มถอยห่างจากพันธบัตรองค์กร เนื่องจากความกังวลด้านอุปทาน ซึ่งอาจทำให้ต้นทุนทางการเงินสูงขึ้นและกดดันผลกำไร
• ภายในเดือนกรกฎาคม 2569 CNBC รายงานว่า ส่วนต่างเครดิต (credit spreads) สำหรับบริษัทเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังขยายตัว และคาดว่าจะขยายตัวต่อไปอีกเมื่อระดับหนี้สูงขึ้น สร้างแรงกดดันต่อทั้ง neoclouds และ hyperscalers

6. สินเชื่อเอกชนและความเสี่ยงทางการเงินที่เชื่อมโยงกัน

• Fitch ชี้ว่า ความไม่โปร่งใสของตลาดสินเชื่อเอกชน เป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น — การขยายตัวอย่างรวดเร็วของการให้กู้ยืมที่ไม่ใช่ธนาคารสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ขาดความโปร่งใสเมื่อเทียบกับตลาดพันธบัตรสาธารณะ ทำให้การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตทำได้ยากขึ้น
• Moody's อ้างถึง ภาระหนี้ที่สูงในสินเชื่อเอกชนที่ซื้อขายในตลาด และการแห่ถอนเงินจากกองทุนที่ไม่ได้ซื้อขายในตลาด (60% ของสินทรัพย์ในภาคส่วนนี้) เป็นจุดอ่อนสำคัญ
• Moody's Analytics ชี้ว่า BDCs ที่มีความเสี่ยงจาก AI กำลังแสดงสัญญาณเตือนทางเครดิตตั้งแต่เนิ่นๆ และการที่บริษัทประกันชีวิตสหรัฐฯ เพิ่มการลงทุนในสินเชื่อเอกชนอาจเป็นช่องทางให้วิกฤตลุกลาม
• ธนาคารกลางสหรัฐฯ สาขาชิคาโก (Chicago Fed) เน้นย้ำว่าแม้การเปิดรับความเสี่ยงโดยตรงของธนาคารขนาดใหญ่จะอยู่ในระดับที่จัดการได้ แต่การปรับฐานของ AI อาจก่อให้เกิด ความเสี่ยงส่วนปลาย (tail risk) ผ่านการเชื่อมโยงกันของระบบ เช่น ปัญหาในสินเชื่อเอกชน การด้อยค่าของสินทรัพย์ศูนย์ข้อมูล และการขาดทุนในอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์

7. ผลกระทบต่อตลาดโลกและอธิปไตยทางการคลัง

• Fitch ระบุว่าความเสี่ยง กระจุกตัวอยู่ในสหรัฐฯ แต่มีโอกาสลุกลามไปทั่วโลก โดยเฉพาะผ่านห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีและสินเชื่อเอกชนข้ามพรมแดน
• BIS เตือนว่าจุดอ่อนทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับ AI ประกอบกับ ความเสี่ยงจากเงินเฟ้อที่คงอยู่และฐานะการคลังที่อ่อนแอลง อาจขยายวงจรขาลงของเครดิตให้รุนแรงขึ้น
• Morgan Stanley ตั้งข้อสังเกตว่า แม้ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของบริษัทต่างๆ ในที่สุด แต่ ผลกระทบระยะสั้นต่อตลาดเครดิต คือค่าใช้จ่ายด้านทุนที่สูง ภาระหนี้ที่พุ่งขึ้น และความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างผู้ชนะและผู้แพ้ในเกม AI

สรุปคำเตือนจากสถาบันต่างๆ

ฉันทามติหลักจากสถาบันเหล่านี้คือ ขนาดมหาศาลของหนี้สะสมที่ขับเคลื่อนโดย AI การไม่มีรายได้หรือผลผลิตที่เพิ่มขึ้นมาชดเชย และความไม่โปร่งใสของช่องทางสินเชื่อเอกชน ได้สร้างสถานการณ์ที่เปราะบาง ซึ่งปัจจัยกระตุ้นใดๆ ก็ตาม ไม่ว่าจะเป็นการเทขายหุ้นเซมิคอนดักเตอร์ ผลประกอบการของ hyperscaler ที่ต่ำกว่าคาด หรือเหตุการณ์สภาพคล่องในสินเชื่อเอกชน ก็สามารถลุกลามเป็นลูกโซ่ไปทั่วตลาดเครดิตโลกได้