จุดเปลี่ยนเกม AI: Goldman Sachs ยุติยุค 'ซื้อทุกอย่าง' จับตาผลตอบแทน 7 ล้านล้านดอลลาร์

การตื่นทองในโลกปัญญาประดิษฐ์กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ที่อันตรายยิ่งขึ้น หลังจากการลงทุนในหุ้น AI ที่ดันให้ราคาปรับตัวขึ้นถ้วนหน้ามาตลอดสองปี ล่าสุด Goldman Sachs ได้ออกคำเตือนอย่างตรงไปตรงมาถึงนักลงทุน: ยุคของการลงทุน AI แบบ 'ซื้อทุกอย่าง' โดยไม่เลือกหน้าได้สิ้นสุดลงแล้ว ตรรกะของการลงทุนได้เปลี่ยนจากการวิ่งแข่งทุ่มเงินกับโครงสร้างพื้นฐาน ไปสู่เดิมพันครั้งใหญ่ที่เรียกร้อง 'หลักฐานผลตอบแทน' และใบเรียกเก็บเงินกำลังเริ่มทยอยมาถึง

หัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้คือ ตัวเลขทางการเงินอันน่าตกตะลึง รายจ่ายลงทุน (CapEx) ของกลุ่มบริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์ (Hyperscalers) ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่มีทรัพยากรในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมา คาดว่าจะพุ่งทะยานขึ้นถึง 70% ในปี 2026 แตะระดับประมาณ 737 ถึง 770 พันล้านดอลลาร์ และนี่ไม่ใช่การทุ่มเงินแค่ช่วงสั้นๆ เพราะตัวเลขจากแบบจำลองพื้นฐานของทางธนาคารคาดการณ์ว่า CapEx ด้าน AI จะเติบโตแตะระดับ 1.6 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2031 นำไปสู่การใช้จ่ายสะสมสูงถึง 7 ถึง 8 ล้านล้านดอลลาร์ตลอดช่วงเวลาดังกล่าว ตลาดไม่สามารถยอมให้เงินทุกดอลลาร์ที่ใช้ไป เป็นเงินที่ใช้อย่างคุ้มค่าอีกต่อไป ดังที่ Lee Coppersmith เทรดเดอร์ของ Goldman Sachs ได้เตือนว่า "ตรรกะการเทรดที่เคยตรงไปตรงมาสำหรับสินทรัพย์ในธีม AI กำลังค่อยๆ แตกสลาย" ท่ามกลางความเปราะบางของโครงสร้างตลาดที่เพิ่มสูงขึ้น

จุดจบของ 'เช็คเปล่า'

เกือบสองปีที่ผ่านมา บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต่างดำเนินการภายใต้เฟส 'สร้างโดยไม่คิดถึงต้นทุน' และตลาดก็ปรบมือให้ ตอนนี้เฟสนั้นจบลงแล้ว แรงขับเคลื่อนสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้มาจากทั้งปัจจัยทางการเงินและกลยุทธ์ การทุ่มงบลงทุนมหาศาลไม่ได้มาจากเงินสดส่วนเกิน แต่มาจากการลดปริมาณการซื้อหุ้นคืน (Share Buybacks) และการเพิ่มภาระหนี้ขององค์กร นักกลยุทธ์ของ Goldman Sachs ชี้ให้เห็นว่า วิศวกรรมการเงินนี้เริ่มส่งผลกระทบแล้ว ทางธนาคารคาดการณ์ว่า อัตราผลตอบแทนต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (Return on Equity - ROE) สำหรับบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ อาจลดลงโดยเฉลี่ยถึงเจ็ดเปอร์เซ็นต์ในปีหน้า เนื่องจากเม็ดเงินลงทุนมหาศาลเหล่านี้กำลังสร้างแรงกดดันต่อความสามารถในการทำกำไรรายจ่ายลงทุนของกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์กำลังอยู่ในเส้นทางที่จะเกิน 90% ของกระแสเงินสด ซึ่งเป็นสัดส่วนที่สูงกว่าช่วงยุคฟองสบู่ดอตคอม (Dot Com Boom) นี่เป็นการจำกัดความยืดหยุ่นทางการเงินในช่วงเวลาที่ความจำเป็นในการพิสูจน์ความยั่งยืนของการลงทุนเหล่านี้ทวีความรุนแรงขึ้น

ต้นทุนของการอยู่ในสนามแข่ง AI กำลัง "กลายเป็นสิ่งที่เมินเฉยได้ยากขึ้น" ดังที่ทางธนาคารระบุ

ผลกำไรถูกกักไว้ที่ชั้นเซมิคอนดักเตอร์: เดิมพันที่ปลายทาง

หนึ่งในข้อค้นพบที่สำคัญที่สุดของ Goldman Sachs คือการที่กองกำไรมหาศาลจากการสร้าง AI นั้นถูกกักไว้ Jim Covello หัวหน้าฝ่ายวิจัยของ Goldman Sachs กล่าวว่า "เศรษฐศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์นั้นน่าตั้งคำถามมากกว่าเมื่อสองปีก่อน" เนื่องจากผู้ซื้อในภาคธุรกิจ, บริษัทผู้พัฒนาโมเดล, และกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ ยังไม่สามารถแสดงผลตอบแทนจากการใช้จ่ายของพวกเขาได้

งานวิจัยของทางธนาคารสรุปว่า ในตอนนี้ ผลตอบแทนจากกระแส AI ถูกจำกัดอยู่แค่ในชั้นของเซมิคอนดักเตอร์เป็นหลัก ซึ่งหมายถึงบริษัทอย่าง Nvidia ผลกำไรที่สัญญาไว้สำหรับบริษัทที่สร้างธุรกิจต่อยอดจากฮาร์ดแวร์เหล่านั้นยังไม่ได้รับการพิสูจน์ ด้วยเหตุนี้ Goldman Sachs จึงเชื่อว่าโอกาสการลงทุนกำลังย้ายลงไปยังปลายทางหรือ "ดาวน์สตรีม" ไปสู่ "ผู้เปิดทาง (Enablers) หน้าใหม่", หุ้นแพลตฟอร์ม, และผู้ได้รับประโยชน์จากผลิตภาพ (Productivity Beneficiaries) ข้อความที่ส่งออกมาชัดเจน: ตลาดจะเริ่มให้รางวัลอย่างงามก็ต่อเมื่อบริษัทเหล่านั้นสามารถแสดงให้เห็นถึงเส้นทางในการสร้างรายได้ (Monetization) ที่น่าเชื่อถือสำหรับผลิตภัณฑ์ AI ของตน ไม่ใช่แค่การมีขีดความสามารถในการสร้างมันขึ้นมา

ความย้อนแย้ง 8.32 แสนล้านดอลลาร์: อุปสงค์มหาศาล, กำไรที่ไม่แน่นอน

จุดเปลี่ยนที่มุ่งเรียกร้องผลตอบแทนนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเพราะอุปสงค์ AI กำลังถดถอย หากจะมีอะไรก็คือ หลักฐานของอุปสงค์นั้นแข็งแกร่งกว่าที่เคย มูลค่างานในมือ (Revenue Backlog) ของบริษัทยักษ์ใหญ่คลาวด์อย่าง Google Cloud และ AWS พุ่งสูงขึ้นอย่างน่าตกใจสู่ระดับ 8.32 แสนล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่าอุปสงค์สำหรับ AI นั้นมีมากเกินกว่าความสามารถในการประมวลผล (Compute) ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ตัวเลข Backlog นี้เป็นเครื่องยืนยันว่า AI ไม่ใช่ภาพลวงตาจากการเก็งกำไร แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างอย่างแท้จริงในเศรษฐกิจโลก

ความตึงเครียดที่เป็นตัวกำหนดภูมิทัศน์การลงทุนใหม่นี้ก็คือ ความย้อนแย้งประการนี้เอง: มีอุปสงค์มหาศาลที่ยืนยันได้ แต่ทว่าอุปสงค์นั้นไม่ได้แปรเปลี่ยนเป็นกำไรในสัดส่วนที่เหมาะสมสำหรับกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์หรือลูกค้าองค์กรของพวกเขา หลักการลงทุนในตอนนี้จึงขึ้นอยู่กับการคลายปมความไม่สอดคล้องนี้ ตลาดได้เปลี่ยนจากการถามว่า "มีเงินถูกเผาผลาญไปกับการประมวลผล (Compute) เท่าไหร่?" ไปสู่การเรียกร้องคำตอบที่เป็นจริงว่า "เม็ดเงินหลายล้านล้านนี้จะสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้เมื่อไหร่ และอัตรากำไร (Margin) จะเป็นอย่างไรเมื่อถึงจุดนั้น?"

ระบอบการลงทุนใหม่ไม่ได้ช่วยผลักดันให้เรือทุกลำลอยสูงขึ้นอีกต่อไป Goldman Sachs ชี้ให้เห็นถึง "การแยกตัวครั้งใหญ่" (Great Decoupling) ในตลาด ซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นที่มีความเกี่ยวข้องกับ AI ได้พังทลายลง ในขณะที่นักลงทุนกำลังแยกแยะอย่างดุเดือดระหว่างบริษัทที่มีเส้นทางผลตอบแทนจากการลงทุนที่ชัดเจนและน่าเชื่อถือ กับบริษัทที่ไม่มี ด้วยเม็ดเงินใช้จ่ายสะสมที่คาดว่าจะสูงถึง 7–8 ล้านล้านดอลลาร์ตลอดจนถึงปี 2031 และผลกำไรที่ยังคงไม่แน่นอนอย่างมาก ข้อความจากทางธนาคารจึงเป็นการ 'เช็กความจริง' ครั้งใหญ่ให้กับอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทั้งหมด: จงมองข้ามตัวเลขการใช้จ่ายที่พาดหัวข่าว และมุ่งความสนใจไปที่ใบเรียกเก็บเงินก้อนมหึมาที่กำลังจะถึงกำหนดชำระ