BIS เตือนบูมลงทุน AI: เทคโนโลยีอาจสร้างผลิตภาพ แต่รูปแบบการเงินอาจสร้างความเปราะบาง

AI อาจช่วยเพิ่มผลิตภาพทางเศรษฐกิจได้มาก ขณะเดียวกันก็อาจก่อความเสี่ยงต่อระบบการเงินได้ด้วย นี่คือสารหลักจาก ปาโบล เอร์นันเดซ เด กอส ผู้จัดการใหญ่ของธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ หรือ BIS (Bank for International Settlements) เขาชี้ว่า หากบริษัทเร่งลงทุน กู้ยืม และผูกพันทางธุรกิจระหว่างกันเร็วกว่าความสามารถในการสร้างรายได้อย่างยั่งยืน วงจรการลงทุน AI ก็อาจเปราะบางได้ แม้ตัวเทคโนโลยีจะมีศักยภาพจริงก็ตาม 17

เงินลงทุนระดับนี้ไม่ใช่เรื่องของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีอย่างเดียว

BIS ประเมินว่าบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่สุดของโลก 5 แห่งจะลงทุนด้าน AI รวมกันมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในช่วงปี 2025–2026 เมื่อเม็ดเงินมีขนาดมหาศาลเช่นนี้ การแข่งขันสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI จึงอาจกระทบการลงทุน ภาวะการเงิน และตลาดการเงินโลก ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงในกลุ่มบริษัทเทคโนโลยี 1

ประเด็นของ BIS ไม่ใช่การกล่าวว่าการใช้จ่ายด้าน AI ทุกดอลลาร์สูญเปล่า แต่การแข่งขันเพื่อให้ได้มาซึ่งกำลังประมวลผล ดาต้าเซ็นเตอร์ และปัจจัยการผลิตที่เกี่ยวข้อง อาจผลักให้บริษัทตัดสินใจลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก ก่อนจะเห็นชัดว่าบริการ AI จะสร้างรายได้ได้มากเพียงใด งานวิจัยของ BIS เรียกพลวัตนี้ว่าเป็น “การแข่งขันลงทุน” ที่โครงสร้างการระดมทุนเองสามารถเพิ่มความเปราะบางได้ 14

หนี้และสินเชื่อเอกชนทำให้ความเสี่ยงสูงขึ้นอย่างไร

เอร์นันเดซ เด กอสระบุว่า ช่วงแรกการลงทุน AI ส่วนใหญ่ใช้ทรัพยากรภายในบริษัทและเงินทุนจากหุ้น แต่ระยะหลังเริ่มพึ่งพาแหล่งเงินทุนภายนอกมากขึ้น โดยมักมาจากผู้ให้สินเชื่อเอกชน หรือ private credit 25

เมื่อมีหนี้เข้ามามากขึ้น ภาพขาลงจะแตกต่างออกไป หากรายได้หรือผลตอบแทนไม่ถึงเป้า ผู้กู้ยังคงต้องชำระหนี้ งานวิจัยของ BIS เตือนว่า การลงทุนที่อาศัยหนี้อาจบีบให้บริษัทต้องเร่งขายสินทรัพย์เฉพาะทางเมื่อวงจรพลิกลง ซึ่งเสี่ยงเป็นพิเศษสำหรับสินทรัพย์ต้นทุนสูงที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ และนำไปใช้ที่อื่นได้ยาก 14

สินเชื่อเอกชนช่วยขยายช่องทางเงินทุนได้ แต่การมีบทบาทเพิ่มขึ้นทำให้ผู้กำกับดูแลต้องมองเห็นให้ชัดว่า ความเสี่ยงสุดท้ายอยู่ในมือใคร ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่ว่าสินเชื่อเอกชนมีอยู่หรือไม่ แต่คือระดับหนี้ หลักประกัน และภาระผูกพันระหว่างบริษัทต่าง ๆ สามารถถูกประเมินได้หรือไม่ก่อนเกิดภาวะตึงเครียด

“การจัดหาเงินแบบวงจร” คืออะไร และทำไมความไม่โปร่งใสจึงสำคัญ

BIS เน้นความเสี่ยงจากการถือหุ้นไขว้และข้อตกลงอื่นที่เชื่อมผู้ผลิตชิป บริษัทคลาวด์รายใหญ่หรือไฮเปอร์สเกลเลอร์ (hyperscalers) บริษัท AI และผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานเข้าด้วยกัน ความเชื่อมโยงนี้อาจอยู่ในรูปเงินลงทุนในหุ้นและข้อตกลงผูกพันที่ช่วยหนุนการขยายตัวของกันและกัน 1425

ข้อตกลงลักษณะนี้อาจช่วยระดมทุนเพื่อสร้างระบบได้รวดเร็ว แต่ก็ทำให้ติดตามเส้นทางการส่งผ่านความเสี่ยงได้ยากขึ้น เมื่อบริษัทเดียวกันเป็นทั้งผู้ขาย ผู้ลงทุน ลูกค้า และผู้ให้เงินทุน หากความคาดหวังต่ออุปสงค์ AI ลดลง งบดุลของหลายฝ่ายอาจได้รับผลกระทบพร้อมกัน BIS เตือนว่าหนี้และการถือหุ้นแบบวนเชื่อมกันสร้างความเปราะบางทางการเงิน และอาจทำให้โอกาสเกิดภาวะขาลงรุนแรงเพิ่มขึ้น 14

สำหรับนักลงทุนและผู้กำกับดูแล คำถามเชิงปฏิบัติคือ ใครจะรับผลขาดทุน หากกระแสเงินสดจาก AI ไม่เกิดขึ้นตามที่คาดไว้ โครงสร้างที่ไม่โปร่งใสอาจทำให้คำตอบของคำถามนี้ล่าช้า และเพิ่มโอกาสที่การปรับมูลค่าสินทรัพย์จะเกิดอย่างไร้ระเบียบ

มูลค่าสูงไม่เท่ากับฟองสบู่ แต่ทำให้ตลาดอ่อนไหว

มูลค่าหุ้นที่สูงไม่ใช่หลักฐานว่าเกิดฟองสบู่ และไม่ได้ลบล้างคุณค่าทางเศรษฐกิจที่ AI อาจสร้างได้ แต่ยิ่งมูลค่าสูง ตลาดก็ยิ่งไวต่อการปรับลดความคาดหวัง BIS ชี้ถึงระดับมูลค่าที่สูง และความเป็นไปได้ที่การแข่งขันลงทุนอาจนำไปสู่การผูกมัดเงินทุนเกินพอดี หากบริษัทและนักลงทุนคาดการณ์กำไรในอนาคตไกลเกินจริง 114

จุดเทียบเคียงกับกระแสเทคโนโลยีในอดีตจึงไม่ใช่การบอกว่า AI เหมือนกับความคลั่งไคล้ครั้งใดครั้งหนึ่ง แต่เป็นข้อสังเกตว่า เทคโนโลยีที่เปลี่ยนโลกเคยเกิดควบคู่กับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเกินความจำเป็น การใช้หนี้ และความสูญเสียทางการเงิน ก่อนที่ประโยชน์ระยะยาวจะปรากฏชัด ความเสี่ยงที่ต้องจับตาคือจังหวะเงินลงทุนในวันนี้อาจไม่สอดคล้องกับเวลาและขนาดของกระแสเงินสดในอนาคต

ผลิตภาพเพิ่มขึ้นเป็นไปได้ แต่ไม่เกิดขึ้นเอง

BIS ยังคงมองว่า AI มีศักยภาพสูงในการเพิ่มผลิตภาพ แต่ผลลัพธ์ดังกล่าวไม่ได้ขึ้นอยู่กับโมเดลที่เก่งขึ้นเพียงอย่างเดียว ธุรกิจต้องปรับกระบวนการทำงาน ลงทุนในระบบเสริม และทำให้เทคโนโลยีแพร่ไปไกลกว่าบริษัทชั้นนำเพียงไม่กี่แห่ง 17

ผลตอบแทนต่อเศรษฐกิจในวงกว้างยังขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและพลังงานที่เชื่อถือได้ แรงงานที่มีทักษะตรงความต้องการ ตลอดจนความสามารถของธุรกิจและภาครัฐในการนำ AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ กล่าวอีกนัยหนึ่ง การทุ่มเงินสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพียงอย่างเดียวไม่ได้รับประกันว่าผลิตภาพจะเพิ่มขึ้นทั่วทั้งเศรษฐกิจ

งาน การกระจายประโยชน์ และความมั่นคงไซเบอร์

BIS ยังย้ำถึงต้นทุนของการปรับตัวสู่เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อเครื่องมือมีความสามารถมากขึ้นและถูกใช้กับงานหรืออาชีพมากขึ้น การแทนที่แรงงานอาจรุนแรงขึ้น ส่วนงานใหม่และอุปสงค์ที่เพิ่มขึ้นจะชดเชยการสูญเสียได้มากแค่ไหนนั้นยังไม่แน่นอน 3

นโยบายยกระดับทักษะ การเรียนรู้ตลอดชีวิต และการช่วยให้แรงงานย้ายงานได้ จึงเป็นหัวใจของนโยบายเศรษฐกิจ ไม่ใช่เรื่องรอง อีกคำถามคือการกระจายประโยชน์ เพราะผลผลิตที่เพิ่มขึ้นอาจกระจุกอยู่กับบริษัท แรงงาน และประเทศที่เข้าถึงเงินทุน กำลังประมวลผล ข้อมูล และทักษะได้ดีกว่าอยู่แล้ว

AI ยังเพิ่มความเสี่ยงด้านการดำเนินงานและไซเบอร์ เอร์นันเดซ เด กอสเคยระบุว่า AI สามารถขยายความเสี่ยงจากโมเดล พฤติกรรมที่เคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน และสายการตัดสินใจที่ไม่โปร่งใสในภาคการเงินได้ 18 การพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ โมเดล และชิปเพียงไม่กี่รายมากขึ้น อาจสร้างจุดล้มเหลวร่วมของระบบได้เช่นกัน ดังนั้น การกำกับดูแล การทดสอบความทนทานของระบบ และการมีมนุษย์กำกับอย่างมีความหมาย จึงสำคัญพอ ๆ กับการติดตามความเสี่ยงทางการเงิน

สิ่งที่ผู้กำหนดนโยบายและธนาคารกลางต้องเฝ้าดู

ข้อเสนอของ BIS คือให้เฝ้าระวัง ไม่ใช่ตัดสินว่าการลงทุน AI เป็นสิ่งไม่ดีโดยตัวมันเอง ผู้กำหนดนโยบายควรสนับสนุนเงื่อนไขที่ทำให้ผลิตภาพเพิ่มขึ้นจริง เช่น ทักษะ การแข่งขัน โครงสร้างพื้นฐาน และการเข้าถึงอย่างทั่วถึง ควบคู่กับการติดตามหนี้ มูลค่าสินทรัพย์ และความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ในระบบการเงิน 1725

ความร่วมมือระหว่างประเทศมีความจำเป็น เพราะห่วงโซ่อุปทาน AI ตลาดทุน และภัยไซเบอร์ล้วนข้ามพรมแดน BIS มองว่าเสถียรภาพการเงินเป็นสินค้าสาธารณะระดับโลก การแลกเปลี่ยนข้อมูลและแนวทางวิเคราะห์ร่วมกันระหว่างธนาคารกลาง หน่วยงานกำกับดูแล และผู้กำหนดกฎจึงมีความสำคัญมาก 21

ระยะต่อไปอาจเปลี่ยนว่าใครได้ประโยชน์

การเปลี่ยนผ่านของวงจรลงทุน AI ก็เป็นความเสี่ยงอีกแบบหนึ่ง Goldman Sachs ระบุว่าการนำ AI ไปใช้ในองค์กรเพิ่มขึ้น และการลงทุนเริ่มขยับสู่การประมวลผลเพื่อใช้งานจริง หรือ inference รวมถึงการนำไปใช้ หลังช่วงเริ่มต้นที่ดำเนินไปช้า 32 นั่นไม่ได้หมายความว่าการใช้จ่ายสร้างโครงสร้างพื้นฐานต้องหดตัวทันที แต่ผลตอบแทนอาจเปลี่ยนมือเมื่อ AI เปลี่ยนจากช่วงสร้างกำลังการผลิต ไปสู่ช่วงใช้งานกำลังการผลิตนั้น

สำหรับโครงการที่มีหนี้สูงและผู้จัดหาโครงสร้างพื้นฐานในช่วงปลายของวงจรลงทุน ความแตกต่างนี้มีความหมาย เศรษฐกิจ AI อาจทำกำไรได้โดยรวม แต่ยังมีผู้แพ้ได้ หากอุปสงค์ ราคา หรืออัตราการลงทุนเพิ่มเติมไม่เป็นไปตามสมมติฐานที่ฝังอยู่ในโครงสร้างเงินทุนปัจจุบัน คำเตือนของ BIS จึงควรถูกอ่านว่าเป็นการแยก “ศักยภาพระยะยาวของ AI” ออกจาก “ความแข็งแรงของเส้นทางการเงินที่ใช้สร้างมัน” 1417