Goldman Sachs ชี้หนี้ AI กำลังเป็นแรงกดดันด้านอุปทานหลักของตลาดหุ้นกู้เกรดลงทุน

AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของตลาดหุ้นอีกต่อไป Goldman Sachs มองว่าการจัดหาเงินทุนสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้กลายเป็นแหล่งอุปทานหุ้นกู้ใหม่ขนาดใหญ่ในตลาดเครดิต นักลงทุนจึงควรแยกให้ออกระหว่างการฟื้นตัวของส่วนต่างผลตอบแทน หรือ credit spread ในระยะสั้น กับการคลี่คลายของแรงกดดันด้านอุปทานอย่างยั่งยืน 24

AI กำลังครองวาระตลาดเครดิต

Goldman ปรับเพิ่มคาดการณ์การออกหุ้นกู้เกรดลงทุนสกุลดอลลาร์สหรัฐขั้นต้นในปี 2026 เป็น 2.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ จากเดิม 2.1 ล้านล้านดอลลาร์ และเพิ่มคาดการณ์อุปทานสุทธิเป็น 1 ล้านล้านดอลลาร์ จาก 850,000 ล้านดอลลาร์ ส่วนสำคัญของการปรับขึ้นมาจากการจัดหาเงินทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยผู้ออกตราสารกลุ่มนี้คิดเป็นราว 24% ของการออกหุ้นกู้เกรดลงทุนสหรัฐสะสมตั้งแต่ต้นปี 4

มุมมองจากฝ่ายเทรดของ Goldman ระบุว่า ในปี 2026 มีการออกหุ้นกู้ที่เกี่ยวโยงกับ AI แล้วราว 300,000 ล้านดอลลาร์ และทำให้ AI เป็นธีมหลักของตลาดเครดิต อย่างไรก็ดี ตัวเลขนี้เป็นการวัด ณ ช่วงเวลาหนึ่งและอยู่ภายใต้ขอบเขตนิยามเฉพาะ ไม่ใช่ยอดรวมหนี้ที่เชื่อมโยงกับ AI ทุกประเภท ขณะที่ Goldman Sachs Research เคยประเมินในกรอบที่กว้างกว่าซึ่งรวมการเงินสำหรับศูนย์ข้อมูลและธุรกิจในระบบนิเวศ AI ว่ามีการออกหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI เกือบ 500,000 ล้านดอลลาร์ ในปี 2026 212

ข้อสรุปที่ตรงกันคือ การลงทุนสร้าง AI กำลังเปลี่ยนทั้งปริมาณ องค์ประกอบ และโครงสร้างอายุของอุปทานตราสารหนี้ภาคเอกชนอย่างมีนัยสำคัญ

เหตุใดปี 2027 อาจเห็นคลื่นระดมทุนระลอกใหม่

สถานการณ์ที่ฝ่ายเทรด Goldman รายงานในเดือนกันยายนคาดว่า บริษัทคลาวด์ขนาดใหญ่มาก หรือ hyperscaler และผู้ผลิตชิป อาจออกหุ้นกู้ราว 340,000 ล้านดอลลาร์ ในปี 2027 เพิ่มขึ้นประมาณ 40% จากปีก่อน สมมติฐานคือรายจ่ายฝ่ายทุน (capex) ราว 930,000 ล้านดอลลาร์ และสัดส่วนการใช้หนี้จะเพิ่มจากราว 30% เป็น 37.5% ของรายจ่ายดังกล่าว 2

กลไกเบื้องหลังไม่ซับซ้อน: หากรายจ่ายลงทุนขยายเร็วกว่ากระแสเงินสดที่บริษัทสร้างได้เอง ผู้ออกตราสารย่อมต้องพึ่งพาแหล่งเงินทุนภายนอกมากขึ้น สำหรับแพลตฟอร์มคลาวด์รายใหญ่และบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่กำลังสร้างศูนย์ข้อมูล กำลังประมวลผล และโครงสร้างพื้นฐานสนับสนุน การออกหุ้นกู้คือหนึ่งในช่องทางหลักเพื่ออุดช่องว่างเงินทุน

Goldman ยังมีประมาณการในกรอบที่กว้างกว่าว่า hyperscaler อาจใช้หนี้รองรับ 35% ของ capex ปี 2027 ซึ่งเทียบเท่าการออกหนี้ทั่วโลกราว 400,000 ล้านดอลลาร์ ความแตกต่างระหว่างตัวเลข 340,000 ล้านดอลลาร์กับ 400,000 ล้านดอลลาร์สะท้อนคนละสถานการณ์สมมติและนิยามการออกตราสาร แต่ทั้งสองกรณีชี้ไปในทิศทางเดียวกัน คือการกู้เงินในระดับสูงจะยังดำเนินต่อไป ไม่ใช่กลับสู่ภาวะปกติอย่างรวดเร็ว 67

ประเด็นไม่ได้อยู่ที่การรีไฟแนนซ์เพียงอย่างเดียว

ตลาดเครดิตมักรองรับการกู้ใหม่ได้ง่ายกว่า หากเป็นการออกหุ้นกู้เพื่อทดแทนหุ้นกู้เดิมที่ครบกำหนด เพราะนักลงทุนได้รับเงินต้นคืนและนำไปลงทุนในดีลใหม่ได้

แต่บทวิเคราะห์จากฝ่ายเทรด Goldman ประเมินว่า หนี้ของกลุ่ม hyperscaler และผู้ผลิตชิปที่เกี่ยวข้องซึ่งจะครบกำหนดในปี 2027–2028 มีเพียงราว 45,000 ล้านดอลลาร์ ดังนั้น เงินกู้ในอนาคตส่วนใหญ่จึงเป็น อุปทานสุทธิที่เพิ่มขึ้น ไม่ใช่การทดแทนหนี้เดิม 2

นั่นหมายความว่าตลาดต้องหากำลังซื้อเพิ่ม ไม่ว่าจะจากเงินไหลเข้ากองทุน การปรับพอร์ตของนักลงทุน หรือการขายสินทรัพย์อื่นเพื่อนำเงินมาซื้อหุ้นกู้ใหม่ ปัจจัยนี้อาจกดดัน credit spread ได้ แม้ผู้ออกตราสารยังมีอันดับเครดิตสูงและฐานะการเงินแข็งแกร่ง

การออกหุ้นกู้ไตรมาส 4 ที่ลดลงอาจเป็นแค่จังหวะพัก

Goldman มองว่าการออกหุ้นกู้ที่โยงกับ AI อาจลดลงราว 50% ในไตรมาส 4 ทำให้ปฏิทินดีลระยะใกล้เบาบางลง เมื่อ spread ของ AI Credit Basket อยู่ใกล้ระดับกว้างที่สุด การลดลงของอุปทานเฉพาะหน้าอาจช่วยให้ spread แคบลงในระยะสั้น 2

อย่างไรก็ดี Goldman เรียกจังหวะดังกล่าวว่าเป็น “ตาพายุ” ไม่ใช่หลักฐานว่าปัญหาด้านอุปทานได้สิ้นสุดลง หลัง spread ของเครดิตกลุ่ม AI ขยายกว้างกว่า 50 เบสิสพอยต์ มุมมองที่รายงานคือ นักลงทุนควรใช้การฟื้นตัวเพื่อลดการถือครอง แทนที่จะตีความว่าเป็นการฟื้นตัวถาวร 2

กล่าวอีกแบบหนึ่ง คือเป็นความแตกต่างระหว่างภาพระยะสั้นกับความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง

• ระยะสั้น: ดีลใหม่ที่ลดลงอาจทำให้สภาพเทคนิคของตลาดดีขึ้นและหนุนให้ spread แคบลง
• เชิงโครงสร้าง: ความต้องการเงินทุนที่คาดไว้ในปี 2027 อาจนำหุ้นกู้ระลอกใหญ่ออกสู่ตลาดอีกครั้ง

ความเสี่ยงจากอายุหนี้และการกระจุกตัว

ประเด็นไม่ได้มีแค่มูลค่าหนี้รวม แต่รวมถึงหนี้อยู่ในช่วงอายุใด และกระจุกตัวอยู่กับผู้ออกรายใดบ้าง

JPMorgan ประเมินว่า hyperscaler รายใหญ่ 5 รายร่วมกับ Nvidia ออกหนี้ไปแล้วราว 320,000 ล้านดอลลาร์ ในปี 2026 ซึ่งรวมโครงสร้างที่บริษัทเป็นผู้สนับสนุนภาระสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลในท้ายที่สุด หากคำนวณเทียบเท่าหุ้นกู้อายุ 10 ปี ส่วนของหนี้ระยะยาวอยู่ที่ราว 303,000 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 68% ของการกู้ใหม่ระยะยาวของกระทรวงการคลังสหรัฐในปีนี้ 5

การเปรียบเทียบนี้ไม่ได้หมายความว่าหนี้บริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI ใช้แทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐได้ แต่สะท้อนการแข่งขันเพื่อดึงดูดนักลงทุนที่พร้อมถือสินทรัพย์ตราสารหนี้อายุยาว เมื่ออุปทานพันธบัตรรัฐบาลระยะยาว ความผันผวนของอัตราดอกเบี้ย และหุ้นกู้บริษัทที่เกี่ยวกับ AI เพิ่มขึ้นพร้อมกัน ผู้ซื้ออาจต้องการผลตอบแทนสูงขึ้น หรือ spread ที่กว้างขึ้น เพื่อรับความเสี่ยงด้านอายุหนี้ที่เพิ่มขึ้น

ตลาดเกรดลงทุนจะรับหนี้ก้อนนี้ได้โดยไม่ต้องเห็น spread กว้างขึ้นหรือไม่

เป็นไปได้ แต่ไม่ใช่เรื่องที่จะเกิดขึ้นเอง Goldman เคยระบุว่า แม้หนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะออกในปริมาณมากช่วงต้นปี 2026 แต่ credit spread ยังแคบมาก และความผันผวนในตลาดเครดิตยังอยู่ในระดับต่ำมาก 42 การรองรับอุปทานมีแนวโน้มดีขึ้นหากรายได้และกระแสเงินสดจากการดำเนินงานของผู้ออกตราสารยืนยันความคุ้มค่าของ capex อัตราดอกเบี้ยทรงตัวหรือลดลง และอุปทานหุ้นกู้จากบริษัทนอกกลุ่ม AI ไม่สูงเกินไป

ในทางกลับกัน spread มีโอกาสกว้างขึ้น หากดีลขนาดใหญ่ออกมาอย่างรวดเร็ว อัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐเพิ่มขึ้น นักลงทุนลดความต้องการสินทรัพย์อายุยาว หรือผลตอบแทนจากโครงสร้างพื้นฐาน AI ใช้เวลานานกว่าคาดจึงจะเกิดขึ้น การเพิ่มอุปทานเพียงอย่างเดียวไม่ได้แปลว่าจะเกิดเหตุเสี่ยงต่อเสถียรภาพการเงิน แต่สร้างความเสี่ยงด้านมูลค่าและปัจจัยเทคนิคของตลาด ซึ่งอาจทำให้แม้แต่ผู้ออกตราสารที่แข็งแกร่งถูกประเมินต่างกันได้

ตัวเลขระยะยาวควรอ่านพร้อมที่มา

ตัวเลขที่ถูกอ้างถึงบ่อยสองชุดจำเป็นต้องแยกแหล่งที่มาให้ชัดเจน

• ประมาณการการออกหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั่วโลกเกือบ 570,000 ล้านดอลลาร์ ในปี 2026 เป็นของ Morgan Stanley ไม่ใช่ Goldman Sachs 19
• ตัวเลข 31.6 ล้านล้านดอลลาร์ ของ PwC เป็นประมาณการกรณีกลางของรายจ่ายฝ่ายทุนศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจนถึงปี 2050 ไม่ใช่แผนจัดหาเงินทุนที่ผูกพันแล้ว และไม่ใช่ประมาณการของ Goldman 24

ตัวเลขเหล่านี้ช่วยสะท้อนขนาดที่เป็นไปได้ของวัฏจักรลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน แต่ไม่ได้ชี้ขาดผลลัพธ์ของตลาดเครดิตในระยะใกล้ Jan Hatzius หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของ Goldman เตือนเช่นกันว่า การลงทุน AI จะไม่ดำเนินต่อไปตลอดกาล และการลงทุนบางส่วนอาจไม่ก่อให้เกิดผลิตภาพตามคาด 26

สำหรับนักลงทุนตราสารหนี้ นี่คือบททดสอบสำคัญ: ตลาดอาจรองรับหนี้ได้ ตราบใดที่การขยายโครงสร้างพื้นฐานยังมีอุปสงค์และกระแสเงินสดที่น่าเชื่อถือรองรับ แต่หากการใช้จ่ายเปลี่ยนจากช่วงก่อสร้างไปสู่ช่วงสร้างรายได้ ก่อนที่เศรษฐศาสตร์ของโครงการจะพิสูจน์ได้ ตลาดมีแนวโน้มจะคัดเลือกมากขึ้นว่าใครยังสามารถกู้ได้ในต้นทุนต่ำ และกู้ได้ในอายุหนี้เท่าใด