JPMorgan: AI จะมีต้นทุน 5.5 ล้านล้านดอลลาร์ และต้องสร้างรายได้ปีละ 6.5 แสนล้านดอลลาร์ถึงจะคุ้มทุน

วอลล์สตรีทกำลังเขียนกฎใหม่ของการเงินเพื่อโครงสร้างพื้นฐาน AI เมื่อ JPMorgan ปรับเพิ่มคาดการณ์ค่าใช้จ่ายด้านทุน (Capital Expenditure) โดยรวมของภาคส่วนนี้ ไม่ใช่เพราะการค้นพบแอปพลิเคชันที่ปฏิวัติวงการใหม่ แต่เพราะต้นทุนทางกายภาพล้วนๆ ไม่ว่าจะเป็นศูนย์ข้อมูล แหล่งจ่ายพลังงาน และชิปประมวลผล กำลังเพิ่มสูงขึ้นเร็วกว่าที่แม้แต่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่สุดจะสามารถจ่ายด้วยเงินสดได้ ผลลัพธ์ที่ตามมาคือ วงจรหนี้ที่ไม่เคยปรากฏมาก่อนในตลาดตราสารหนี้ และตัวเลขล่าสุดจาก Morgan Stanley แสดงให้เห็นว่าอัตราการก่อหนี้กำลังเพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดดถึงสี่เท่าตัว

การลงทุน 5.5 ล้านล้านดอลลาร์ (ประมาณ 198 ล้านล้านบาท) เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน

JPMorgan คาดการณ์ว่าเม็ดเงินลงทุนทั่วโลกในระบบ AI และศูนย์ข้อมูลจะแตะระดับ 5.5 ล้านล้านดอลลาร์ ภายในปี 2030 ซึ่งปรับเพิ่มขึ้นจากประมาณการก่อนหน้านี้ที่ 5.1 ล้านล้านดอลลาร์ นักวิเคราะห์ของธนาคารเชื่อว่าตัวเลขสุดท้ายอาจสูงถึง 7 ล้านล้านดอลลาร์ เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ธนาคารยังคาดว่าจะมีกำลังการผลิตไฟฟ้าสำหรับศูนย์ข้อมูลใหม่ถึง 122 กิกะวัตต์ที่ถูกนำมาใช้งานระหว่างปี 2026 ถึง 2030

นี่ไม่ใช่แค่การขยายแนวโน้มเดิมที่มีอยู่ บริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์ (Hyperscalers) ซึ่งก็คือยักษ์ใหญ่ผู้ให้บริการคลาวด์รายหลักอย่าง Alphabet (บริษัทแม่ของ Google), Amazon, Meta (บริษัทแม่ของ Facebook), Microsoft และ Oracle ได้ให้คำมั่นสัญญาที่จะลงทุนในศูนย์ข้อมูลและชิปไปแล้วประมาณ 969 พันล้านดอลลาร์ และการใช้จ่ายด้านทุนโดยรวมของพวกเขากำลังอยู่ในเส้นทางที่จะแตะ 805 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ก่อนที่จะทะลุ 1.1 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2027

เครื่องจักรหนี้ขนาด 4.1 ล้านล้านดอลลาร์ (ประมาณ 148 ล้านล้านบาท)

การปรับแก้ประมาณการที่โดดเด่นที่สุดของ JPMorgan อยู่ที่ด้านการจัดหาเงินทุน ธนาคารคาดการณ์ว่าการระดมทุนผ่านตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะรวมเป็นเงินทั้งสิ้น 4.1 ล้านล้านดอลลาร์ ภายในปี 2030 การสร้างทุกสิ่งเหล่านี้มีต้นทุนสูงกว่ากระแสเงินสดที่เหล่าไฮเปอร์สเกลเลอร์ผลิตได้ บังคับให้พวกเขาต้องก้าวเข้าสู่ตลาดตราสารหนี้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน

เงินกู้เหล่านี้จะมีที่มาจากทุกมุมของตลาดทุน :

• หุ้นกู้ระดับ Investment Grade (ตราสารหนี้คุณภาพสูง): ประมาณ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงห้าปีข้างหน้า
• สินเชื่อแบบ Leveraged Finance และ Private Credit (สินเชื่อที่มีความเสี่ยงสูงกว่า): ประมาณ 1.5 แสนล้านดอลลาร์
• การแปลงสินทรัพย์ศูนย์ข้อมูลเป็นหลักทรัพย์ (Securitization): มากถึง 4 หมื่นล้านดอลลาร์ต่อปี

แม้จะใช้ทุกแหล่งเงินทุนแล้ว JPMorgan ยังคงระบุว่า มีช่องว่างทางการเงินที่สำคัญประมาณ 1.4 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งจะต้องอาศัยสินเชื่อภาคเอกชน (Private Credit) และอาจรวมถึงเงินทุนจากรัฐบาล สำหรับปี 2026 เพียงปีเดียว ธนาคารคาดการณ์ว่าจะมีการออกหุ้นกู้ระดับ Investment Grade ในสหรัฐฯ มูลค่ารวมสูงเป็นประวัติการณ์ที่ 1.81 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งจะทำลายสถิติเดิมที่ 1.76 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2020 โดยการใช้จ่ายด้านทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก ควบคู่ไปกับการรีไฟแนนซ์หนี้ที่จะครบกำหนดมูลค่ากว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ และการฟื้นตัวของกิจกรรมควบรวมกิจการ (M&A)

Morgan Stanley ระบุยอดพุ่งสี่เท่าตัวในปี 2026

ขนาดของการเปลี่ยนแปลงนี้สามารถวัดผลได้แล้วในตอนนี้ Morgan Stanley ประมาณการว่า การออกตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั่วโลกสูงถึงเกือบ 2.36 แสนล้านดอลลาร์ ในช่วงห้าเดือนแรกของปี 2026 ซึ่งเพิ่มขึ้นถึงสี่เท่าเมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปี 2025 สำหรับทั้งปี ธนาคารคาดการณ์ว่ามูลค่าการออกตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะสูงถึงประมาณ 5.7 แสนล้านดอลลาร์ ซึ่งมากกว่าสองเท่าของยอดรวมในปี 2025

ภายในเดือนตุลาคม 2025 ตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้แซงหน้าธนาคารสหรัฐฯ ขึ้นเป็นส่วนที่ใหญ่ที่สุดในตลาด Investment Grade แล้ว โดยคิดเป็น 14% ของดัชนี J.P. Morgan US Liquid สำหรับนักลงทุนตราสารหนี้ทั่วไปที่ถือกองทุนรวมดัชนีและกองทุนตามปีเป้าหมาย (Target-Date Fund) ในบัญชีกองทุนสำรองเลี้ยงชีพ 401(k) การสร้าง AI ไม่ใช่แค่เรื่องของหุ้นเทคโนโลยีอีกต่อไป แต่มันกำลังกลายเป็นสัดส่วนการลงทุนที่ใหญ่ที่สุดในพอร์ตการลงทุนตราสารหนี้ของพวกเขา

อุปสรรครายได้ 6.5 แสนล้านดอลลาร์ (ประมาณ 23.4 ล้านล้านบาท) ต่อปี

คำถามที่ไม่สบายใจนักที่แขวนอยู่เหนือวงจรหนี้นี้คือ รายได้จะมาถึงหรือไม่ นักวิเคราะห์ของ JPMorgan ได้จำลองผลตอบแทนที่จำเป็นจากการลงทุนที่คาดการณ์ไว้ และสรุปว่าอุตสาหกรรม AI จะต้องสร้างรายได้ประมาณ 6.5 แสนล้านดอลลาร์ต่อปี ตลอดไป เพื่อให้ได้อัตราผลตอบแทนภายใน (IRR) เพียง 10%

ธนาคารได้แปลงตัวเลขดังกล่าวให้เป็นภาษาของผู้บริโภค: มันเทียบเท่ากับ 0.58% ของ GDP โลก หรือประมาณ 34.72 ดอลลาร์ต่อเดือน (ราว 1,250 บาท) จากผู้ใช้ iPhone ที่ใช้งานอยู่ทุกคน หรือ 180 ดอลลาร์ต่อเดือน (ราว 6,500 บาท) จากสมาชิก Netflix ทุกคน ทุกปี ไปอย่างไม่มีที่สิ้นสุด

การวิเคราะห์นี้ไม่ได้ทำนายความล้มเหลว แต่มันปักหมุดเกณฑ์วัดความสำเร็จเอาไว้ ทีมจัดการสินทรัพย์ของ JPMorgan เองได้แย้งว่า การใช้ตลาดตราสารหนี้เพื่อระดมทุนค่าใช้จ่าย AI ในระยะยาวนั้นเป็นการตัดสินใจที่สมเหตุสมผล ไม่ใช่สัญญาณของความตึงเครียดทางการเงิน โดยให้เหตุผลว่ามันทำให้บริษัทต่างๆ สามารถจับคู่สินทรัพย์ระยะยาวกับหนี้สินระยะยาวได้ นักวิเคราะห์สินเชื่อของ Morgan Stanley ก็เห็นพ้อง โดยอธิบายว่าการขยายตัวของอุปทานตราสารหนี้เป็นไปอย่างเป็นระบบ และมีแรงผลักดันหลักมาจากอุปสงค์เชิงโครงสร้างสำหรับพลังการประมวลผล

ตัวเลขเหล่านี้กำลังแบกรับการถกเถียงทั้งหมด เงินทุนได้ถูกทุ่มลงไปแล้ว พันธบัตรกำลังถูกขายออกไป และข้อกำหนดด้านรายได้ไม่ใช่แบบฝึกหัดทางทฤษฎีอีกต่อไปแล้ว แต่มันคือเกณฑ์มาตรฐานที่การสมัครสมาชิก AI ทุกประเภท ใบอนุญาตองค์กรทุกฉบับ และค่าโฆษณาทุกดอลลาร์ จะถูกนำมาวัดผลไปจนถึงสิ้นทศวรรษนี้