Moody’s ชี้ศึก AI ไม่ได้วัดกันแค่โมเดล: จีนเร่งลงทุน แต่กำลังทุนยังตามสหรัฐฯ ห่าง

การแข่งขัน AI กำลังไม่ใช่แค่เรื่องว่าใครสร้างโมเดลเก่งกว่า แต่เป็นเรื่องว่าใครหาเงินมาสร้างและเดินระบบคอมพิวต์ขนาดมหาศาลได้มากกว่า Moody’s ประเมินว่าผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลของจีนกำลังเร่งลงทุน แต่จะยังตามหลังคู่แข่งรายใหญ่ในสหรัฐฯ อยู่มาก เนื่องจากฝ่ายสหรัฐฯ มีแหล่งเงินทุน ธุรกิจทั่วโลก และโครงสร้างพื้นฐานที่กำลังขยายตัวในระดับใหญ่กว่ามาก 28

คอขวดคือเงินทุน ไม่ใช่แค่ความสามารถของโมเดล

แม้โมเดล AI ของจีนและสหรัฐฯ จะมีช่องว่างด้านผลทดสอบบางด้านแคบลง การฝึกและให้บริการโมเดลในระดับใหญ่ยังต้องใช้เงินลงทุนสูงมาก ทั้งชิป เซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย ดาต้าเซ็นเตอร์ ที่ดิน ระบบไฟฟ้า และสัญญาระยะยาว โดยค่าใช้จ่ายจำนวนมากเกิดขึ้นก่อนที่รายได้จากบริการจะพิสูจน์ตัวเองได้

Moody’s ระบุว่าบริษัทเทคโนโลยีจีนกำลังเพิ่มการลงทุนด้าน AI แต่มีฐานรายได้และความยืดหยุ่นทางการเงินน้อยกว่าบริษัทสหรัฐฯ ข้อจำกัดนี้ทำให้การเร่งรายจ่ายลงทุนเพื่อไล่ตามคู่แข่ง พร้อมกับรักษาการดำเนินงานและงบดุลให้แข็งแรง เป็นเรื่องยากกว่า 2

ขณะที่แพลตฟอร์มสหรัฐฯ รายใหญ่สามารถนำกระแสเงินสดจากธุรกิจหลายขามาหนุนการลงทุนได้ ไม่ว่าจะเป็นคลาวด์ โฆษณา ซอฟต์แวร์ หรือแพลตฟอร์มผู้บริโภค อย่างไรก็ดี นี่ไม่ใช่การลงทุนที่ไร้ความเสี่ยง: Moody’s เตือนเช่นกันว่า การเปลี่ยนผ่านสู่ธุรกิจ AI ที่ใช้สินทรัพย์และเงินลงทุนสูง อาจกดดันกระแสเงินสดอิสระและคุณภาพเครดิตของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลได้ 8

เมื่อบริการ AI คิดค่าบริการตามโทเคน ต้นทุนคอมพิวต์ยิ่งสำคัญ

บริการ AI ที่ออกแบบมาเป็นบริการหลักมักคิดค่าบริการตามจำนวนโทเคนหรือปริมาณการใช้งาน นั่นทำให้กำลังประมวลผลเป็นต้นทุนโดยตรงของทุกครั้งที่ลูกค้าใช้งาน ไม่ว่าผู้ให้บริการจะขายผ่าน API ผลิตภัณฑ์องค์กร หรือบริการผู้บริโภค

สำหรับบริษัทที่มีโครงสร้างพื้นฐานมากพอและใช้งานเครื่องได้เต็มประสิทธิภาพ การเป็นเจ้าของหรือจองกำลังประมวลผลขนาดใหญ่ช่วยควบคุมทั้งต้นทุนและความพร้อมให้บริการได้ดีขึ้น แต่สำหรับผู้ให้บริการที่สร้างเงินสดภายในได้น้อยกว่า การขยายกำลังผลิตแบบเดียวกันจะบีบให้ต้องเลือกระหว่างการตั้งราคาต่ำ การเพิ่มความจุ และผลตอบแทนจากการลงทุน

แนวโน้มของ Alibaba สะท้อนระยะเวลาคืนทุนที่ยาวนาน ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของบริษัทระบุว่ารายจ่ายลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI น่าจะถึงจุดคุ้มทุนภายในราว 3 ปี โดยอิงอัตรากำไรขั้นต้นเฉลี่ยในปัจจุบัน 1 นั่นตอกย้ำว่า ความต้องการ AI ที่เพิ่มขึ้นไม่ได้แปลว่าโครงสร้างพื้นฐานจะทำกำไรได้ทันที

ช่องว่างของเม็ดเงินยังใหญ่มาก

Moody’s ระบุว่าผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลของจีนจะยังลงทุน AI อย่างหนักในอีก 2 ปีข้างหน้า แต่รายจ่ายลงทุนจะยังต่ำกว่าคู่แข่งสหรัฐฯ อย่างมาก 2

ขนาดการลงทุนฝั่งสหรัฐฯ ช่วยอธิบายภาพนี้ได้ชัดเจน ตามบทวิเคราะห์ของ Moody’s ที่ Forbes รายงาน ผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลสหรัฐฯ 6 ราย ได้แก่ Alphabet, Amazon, CoreWeave, Meta, Microsoft และ Oracle มีรายจ่ายลงทุนรวมในปี 2026 ราว 785,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และอาจเพิ่มขึ้นแตะเกือบ 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2027 8

ประมาณการอื่นก็ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน MUFG อ้างคาดการณ์ว่ากลุ่มไฮเปอร์สเกล “บิ๊กไฟว์” จะมีรายจ่ายลงทุนเกิน 600,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2026 โดยราว 450,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เกี่ยวข้องโดยตรงกับโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่น เซิร์ฟเวอร์ GPU ดาต้าเซ็นเตอร์ และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง 3

ตัวเลขเปรียบเทียบอาจต่างกันตามรายชื่อบริษัทและหมวดค่าใช้จ่ายที่นับรวม แต่ทิศทางชัดเจน: บริษัทจีนลงทุนเชิงรุก ขณะที่ผู้นำสหรัฐฯ ใช้เงินทุนในระดับที่ยากจะตามให้ทันแบบดอลลาร์ต่อดอลลาร์

หนี้ช่วยสร้างได้เร็วขึ้น แต่เพิ่มความเสี่ยงด้วย

การระดมทุนจากภายนอกช่วยให้บริษัทสร้างกำลังการผลิตได้เร็วกว่าการพึ่งกระแสเงินสดจากการดำเนินงานเพียงอย่างเดียว แต่หนี้ การออกหุ้น สัญญาเช่า และข้อผูกพันระยะยาวเพื่อจองกำลังประมวลผล ก็โยกความเสี่ยงเข้ามาอยู่ในงบดุลเช่นกัน

ประเด็นนี้เกิดขึ้นทั่วทั้งอุตสาหกรรม ไม่ได้จำกัดอยู่ที่จีน Moody’s อธิบายว่าการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังผลักบริษัทเทคโนโลยีจากธุรกิจที่ใช้สินทรัพย์ไม่มาก ไปสู่ผู้ดำเนินธุรกิจที่ใช้เงินลงทุนเข้มข้นและต้องการเงินทุนเพิ่มขึ้น 8

สำหรับแพลตฟอร์มคลาวด์จีนที่มีฐานเงินทุนภายในเล็กกว่า การเปลี่ยนผ่านนี้จึงมีนัยสำคัญมากขึ้น การพึ่งพาเงินกู้หรือเงินทุนภายนอกมากขึ้นอาจเพิ่มดอกเบี้ย ความเสี่ยงในการรีไฟแนนซ์ และแรงกดดันต่อกระแสเงินสดอิสระ ในช่วงเวลาเดียวกับที่ต้องจ่ายค่าโครงสร้างพื้นฐาน AI ล่วงหน้า Moody’s ระบุโดยตรงว่ากระแสเงินสดและภาระหนี้ของบริษัทจีนจะถูกกดดันจากการเพิ่มการใช้จ่ายด้าน AI 2

ผลต่อการแข่งขัน AI ระดับโลก

ช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดเยื้ออาจทำให้ผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลสหรัฐฯ ได้เปรียบในการฝึกโมเดลแนวหน้าขนาดใหญ่ การให้บริการอนุมาน AI ในวงกว้าง และการกระจายบริการผ่านคลาวด์ทั่วโลก ธนาคารกลางสหรัฐฯ ก็ประเมินว่าสหรัฐฯ ยังมีจุดแข็งสำคัญด้านกำลังประมวลผล โครงสร้างพื้นฐาน และเงื่อนไขการลงทุน 17

อย่างไรก็ตาม ไม่ได้หมายความว่าบริษัทจีนจะแข่งขันไม่ได้ จุดแข็งที่เป็นไปได้อาจอยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพ การเจาะความต้องการในประเทศ การผลักดันโมเดลผ่านระบบนิเวศแบบเปิด และการเน้นแอปพลิเคชันที่ต้นทุนกับความเร็วมีความสำคัญมากกว่าการถือครองกำลังคอมพิวต์ที่ใหญ่ที่สุด

ผลลัพธ์อาจเป็นตลาด AI ที่แยกขั้วมากขึ้น: บริษัทสหรัฐฯ มีศักยภาพพิเศษในการระดมทุนเพื่อโครงสร้างพื้นฐานระดับแนวหน้า ส่วนบริษัทจีนแข่งขันด้วยโมเดลที่มีประสิทธิภาพ การลงทุนแบบเลือกจุด และระบบนิเวศคลาวด์ที่ขยายตามตลาดภายในประเทศ การเข้าถึงเซมิคอนดักเตอร์เป็นอีกองค์ประกอบสำคัญของการแข่งขันนี้ แต่หลักฐานของ Moody’s ที่ให้มาไม่ได้มีตัวเลขประเมินผลกระทบของมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ต่อรายจ่ายลงทุนของจีนจนถึงปี 2028

ข้อควรระวังเรื่องตัวเลขปี 2028

รายงานที่มีอยู่กล่าวถึงมุมมองของ Moody’s สำหรับ 2 ปีข้างหน้า และมีประมาณการการใช้จ่ายของสหรัฐฯ สำหรับปี 2026 กับ 2027 จึงสนับสนุนข้อสรุปว่าแนวโน้มช่องว่างน่าจะคงอยู่ แต่ ยังไม่ได้ยืนยันตัวเลขคาดการณ์เฉพาะของ Moody’s สำหรับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ของจีนหรือสหรัฐฯ ในปี 2028 28