ฟองสบู่ AI ใกล้ระเบิด? บริษัทยักษ์เทคฯ ขยายหนี้แสนล้านสร้างศูนย์ข้อมูล–ตลาดยังตั้งคำถามโมเดลรายได้

6-10-2025

   Bloomberg รายงานว่า ฟองสบู่ AI แสนล้านเหรียญ: ความวิตกทวีคูณ หลังการใช้จ่าย "ไม่สมเหตุสมผล" ปะทะโมเดลธุรกิจที่ยังไม่ทำกำไร นับตั้งแต่กระแสปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับความนิยมอย่างเต็มที่ นักลงทุนได้ทุ่มเงินจำนวนมหาศาลอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน เพื่อให้ AI บรรลุศักยภาพอันสูงส่งของมัน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีใครทราบแน่ชัดว่าการลงทุนทั้งหมดนี้จะก่อให้เกิดผลตอบแทนที่คุ้มค่าได้อย่างไร นำไปสู่การเตือนถึงความเป็นไปได้ของ "ฟองสบู่แห่งการเก็งกำไร" ที่อาจเทียบเคียงได้กับวิกฤตดอทคอม (dot-com crash) ในช่วงปลายทศวรรษ 1990

   บริษัทเทคโนโลยีกำลังใช้จ่ายเงินหลายแสนล้านดอลลาร์ไปกับ ชิปขั้นสูง และ ศูนย์ข้อมูล (Data Centers) ไม่เพียงแต่เพื่อรองรับการใช้งาน Chatbots เช่น ChatGPT, Gemini และ Claude ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเท่านั้น แต่ยังเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจที่พลิกผัน (disruptive shift) จากมนุษย์ไปสู่เครื่องจักร ซึ่งค่าใช้จ่ายสุดท้ายอาจสูงถึงหลักล้านล้านดอลลาร์ และแหล่งเงินทุนที่ใช้ในการจัดหาเหล่านี้ได้สร้างความประหลาดใจให้กับ Wall Street

  แม้แต่ผู้สนับสนุน AI รายใหญ่ที่สุดบางรายก็ยังยอมรับว่าตลาดกำลัง "ร้อนจัด" (frothy) แต่ก็ยังคงยืนยันในศักยภาพระยะยาวของเทคโนโลยี โดยกล่าวว่า AI พร้อมที่จะกำหนดทิศทางอุตสาหกรรมหลายประเภท รักษาโรค และเร่งรัดความก้าวหน้าของมนุษย์โดยทั่วไป

   อย่างไรก็ตาม ไม่เคยมีการใช้เงินจำนวนมากเช่นนี้อย่างรวดเร็วไปกับเทคโนโลยีที่แม้จะมีศักยภาพ แต่ก็ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ว่าเป็น โมเดลธุรกิจที่สร้างผลกำไร ที่ชัดเจน ผู้บริหารในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีหลายรายอาจรู้สึกว่าไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องก้าวตามการลงทุนของคู่แข่ง เพื่อไม่ให้ถูกทิ้งไว้ข้างหลังในตลาด AI แห่งอนาคต

สัญญาณเตือนและการใช้จ่ายที่ "ไม่สมเหตุสมผล"

สัญญาณเตือนที่ชัดเจนที่สุดคือ แผนการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ที่สูงเกินจริง เมื่อ แซม อัลต์แมน (Sam Altman) ซีอีโอของ OpenAI (ผู้สร้าง ChatGPT) ประกาศแผนโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์ที่เรียกว่า Stargate ตัวเลขดังกล่าวสร้างความไม่เชื่อในหมู่นักวิเคราะห์

ตั้งแต่นั้นมา คู่แข่งทางเทคโนโลยีรายอื่น ๆ ก็ได้เพิ่มการใช้จ่าย รวมถึง มาร์ค ซักเคอร์เบิร์ก (Mark Zuckerberg) แห่ง Meta ที่ให้คำมั่นว่าจะลงทุนหลายแสนล้านดอลลาร์ในศูนย์ข้อมูล และ อัลต์แมน (Altman) เองก็กล่าวในภายหลังว่า OpenAI คาดว่าจะใช้จ่าย "หลายล้านล้านดอลลาร์" (trillions) สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI

เพื่อเป็นเงินทุนสำหรับโครงการเหล่านี้ OpenAI กำลังเข้าสู่พื้นที่ใหม่ ๆ โดยมีการตกลงกับ Nvidia Corp. ผู้ผลิตชิป ให้ลงทุนสูงถึง 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลของ OpenAI ซึ่งบางนักวิเคราะห์มองว่าการระดมทุนในรูปแบบใหม่นี้ เป็นการตั้งคำถามว่า Nvidia กำลังพยายามสนับสนุนลูกค้าเพื่อให้พวกเขายังคงซื้อผลิตภัณฑ์ของตนเองต่อไปหรือไม่ นอกจากนี้ OpenAI คาดว่าจะต้องเผาผลาญเงินสด 115 พันล้านดอลลาร์จนถึงปี 2029

ความกังวลเกี่ยวกับผลตอบแทน (Payback) และ "Workslop"

รายงานจาก Bain & Co. เปิดเผยว่า ภายในปี 2030 บริษัท AI จะต้องการรายได้รวมกันถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี เพื่อเป็นเงินทุนในการประมวลผลตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้ แต่ Bain คาดการณ์ว่ารายได้ของพวกเขาอาจต่ำกว่าเป้าหมายนั้นถึง 800 พันล้านดอลลาร์

เดวิด ไอน์ฮอร์น (David Einhorn) ผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์ชื่อดังกล่าวว่า “ตัวเลขที่ถูกกล่าวถึงนั้นสุดโต่งมากจนยากที่จะเข้าใจจริงๆ” และเสริมว่า “มีความเป็นไปได้ที่เงินทุนจำนวนมหาศาลจะต้องถูกทำลาย (capital destruction) ผ่านวงจรนี้”

นอกจากความกังวลด้านการเงินแล้ว ยังมีความสงสัยเกี่ยวกับ ผลตอบแทนจากเทคโนโลยี AI เอง ในเดือนสิงหาคม นักลงทุนต่างกังวลเมื่อนักวิจัยจาก MIT พบว่า 95% ขององค์กรไม่มีผลตอบแทนจากการลงทุนในโครงการริเริ่ม AI เลย

นักวิจัยจาก Harvard และ Stanford ยังเสนอคำอธิบายที่เป็นไปได้ว่า เหตุใดพนักงานจึงใช้ AI เพื่อสร้าง "Workslop" ซึ่งหมายถึง "เนื้อหางานที่สร้างโดย AI ซึ่งดูเหมือนงานที่ดี แต่ขาดสาระสำคัญที่จะขับเคลื่อนงานที่ได้รับมอบหมายได้อย่างแท้จริง" นักวิจัยพบว่าความชุกของ Workslop อาจทำให้องค์กรขนาดใหญ่สูญเสียประสิทธิภาพการผลิตมูลค่าหลายล้านดอลลาร์ต่อปี

ความท้าทายทางเทคโนโลยีและการแข่งขันจากจีน

นักพัฒนา AI ยังเผชิญกับผลตอบแทนที่ลดลงจากความพยายามในการสร้าง AI ขั้นสูงที่มีค่าใช้จ่ายสูงในช่วงปีที่ผ่านมา แม้จะมีการกล่าวถึง GPT-5 ว่าเป็นการก้าวกระโดดที่สำคัญ แต่การเปิดตัวโมเดล AI ล่าสุดของ OpenAI ในเดือนสิงหาคมก็ได้รับความคิดเห็นที่หลากหลาย อัลต์แมน (Altman) เองก็ยอมรับว่า "เรายังขาดสิ่งที่สำคัญมากบางอย่าง" ในการเข้าถึง ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)

ความกังวลเหล่านี้ยิ่งทวีคูณจากการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจากจีน (China) ซึ่งบริษัทต่าง ๆ กำลังท่วมตลาดด้วยโมเดล AI ที่สามารถแข่งขันได้และมี ต้นทุนต่ำ แม้ว่าบริษัทในสหรัฐฯ จะยังคงถูกมองว่านำหน้าในการแข่งขัน แต่ทางเลือกของจีนอาจตัดราคาบริษัทใน Silicon Valley ในบางตลาด ทำให้ยากต่อการคืนทุนจากการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สำคัญ

มุมมองจากผู้นำอุตสาหกรรม: ฟองสบู่ที่ต้องแลกมา

แซม อัลต์แมน (Sam Altman) ยอมรับถึงความเสี่ยงของฟองสบู่ซ้ำแล้วซ้ำเล่า แต่ยังคงมองโลกในแง่ดีต่อเทคโนโลยี

“เราอยู่ในช่วงที่นักลงทุนตื่นเต้นกับ AI มากเกินไปหรือไม่? ในความเห็นของผมคือ ใช่” เขากล่าวในเดือนสิงหาคม “แต่ AI เป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ยาวนานหรือไม่? ความเห็นของผมก็คือ ใช่ เช่นกัน”

มาร์ค ซักเคอร์เบิร์ก (Mark Zuckerberg) กล่าวเมื่อเดือนกันยายนว่าฟองสบู่ AI นั้น "ค่อนข้างเป็นไปได้" แต่เน้นย้ำว่าความกังวลที่ใหญ่กว่าของเขาคือการใช้จ่ายไม่เพียงพอต่อโอกาสที่มี “หากเราใช้จ่ายผิดพลาดไปสองสามแสนล้านดอลลาร์ ผมคิดว่านั่นจะเป็นเรื่องโชคร้ายอย่างแน่นอน แต่สิ่งที่ผมจะบอกคือ ผมคิดว่าความเสี่ยงนั้นสูงกว่าในทางกลับกัน”

ผู้บริหาร AI หวังว่าในขณะที่โมเดล AI พัฒนาขึ้นและสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในนามของผู้ใช้ พวกเขาจะสามารถโน้มน้าวธุรกิจและบุคคลทั่วไปให้ใช้จ่ายมากขึ้นเพื่อเข้าถึงเทคโนโลยีนี้

ความคล้ายคลึงกับยุคดอทคอม

นักวิเคราะห์ทางการตลาดชี้ว่ามีความคล้ายคลึงกันหลายประการระหว่างยุค AI ในปัจจุบันกับความบ้าคลั่งของดอทคอม (dot-com frenzy) ในช่วงทศวรรษ 1990 เช่น:

การระดมทุนมหาศาล: บริษัทที่อยู่ในจุดศูนย์กลางของ AI ดึงดูดเงินทุนจำนวนมหาศาลจากนักลงทุน

การประเมินมูลค่าสูงเกินจริง: การใช้ตัวชี้วัดที่น่าสงสัยแทนที่จะเป็นความสามารถในการทำกำไรที่แท้จริง

โครงสร้างพื้นฐานล้นเกิน: เช่นเดียวกับที่บริษัทโทรคมนาคมเร่งสร้างเครือข่ายใยแก้วนำแสงแต่ไม่พบความต้องการที่เพียงพอในยุคนั้น ปัจจุบันก็มีการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่อย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน

เบรต เทย์เลอร์ (Bret Taylor) ประธานของ OpenAI กล่าวว่า “เป็นความจริงทั้งสองอย่างที่ AI จะเปลี่ยนโฉมเศรษฐกิจ และผมคิดว่ามันจะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจมหาศาลในอนาคต เช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ต” “ผมคิดว่า เราก็อยู่ในฟองสบู่เช่นกัน และผู้คนจำนวนมากจะสูญเสียเงินจำนวนมาก”

อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญคือ สุขภาพและความมั่นคงของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่สุด (∗∗MagnificentSeven∗∗) ในปัจจุบัน ซึ่งส่วนใหญ่เป็นบริษัทยักษ์ใหญ่ที่ก่อตั้งมายาวนาน มีกระแสรายได้มหาศาลและมีเงินสดสำรองจำนวนมาก ซึ่งแตกต่างจากบริษัทดอทคอมจำนวนมากในอดีต

---

IMCT NEWS

ที่มา https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-04/why-ai-bubble-concerns-loom-as-openai-microsoft-meta-ramp-up-spending?utm_source=website&utm_medium=share&utm_campaign=copy