ฟองสบู่ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยหนี้สินกำลังเริ่มเกิดรอยร้าว

17-10-2026

    ดูเหมือนว่าวอลล์สตรีทกำลังก้าวมาถึงขีดจำกัดของตนเองในเรื่อง AI และบรรดานักการเงินก็เริ่มที่จะพูดความจริงที่เคยปิดบังเอาไว้ออกมาดัง ๆ: ยอดการใช้จ่ายด้าน AI ทั้งหมดนี้ ดูเหมือนจะไม่สามารถให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าได้ อย่างน้อยที่สุดก็ไม่ใช่สำหรับทุกคน

   ช่องว่างระหว่างต้นทุนในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI กับจำนวนเงินที่บริษัทต่าง ๆ จ่ายจริงเพื่อใช้งานมันกำลังขยายกว้างขึ้น ความหวั่นวิตกของวอลล์สตรีทกำลังพุ่งทะยาน เนื่องจากหนี้สินที่พอกพูนขึ้นเพื่อนำไปใช้เป็นทุนสำหรับศูนย์ข้อมูล (Data centers) และชิปประมวลผล ดูเหมือนจะหลุดลอยออกจากความเป็นจริงทางเศรษฐกิจมากขึ้นเรื่อย ๆ

   ช่องว่างขนาดมหาศาลกำลังเปิดตัวขึ้นระหว่างยอดใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI และผลตอบแทนที่คาดหวัง ในขณะที่กลุ่มผู้ให้บริการ AI ได้รับการคาดหมายว่าจะใช้เงินสูงถึง 7 ล้านล้านดอลลาร์ไปกับโครงสร้างพื้นฐานจนถึงปี 2030 ทว่าผลการวิจัยจาก Gartner คาดการณ์ว่าพวกเขาจะสามารถสร้างรายได้ที่เกี่ยวข้องได้ไม่เกิน 3.6 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงเวลาเดียวกันนั้น

   ยอดใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่ามากกว่า 4 ล้านล้านดอลลาร์ อาจตกอยู่ในความเสี่ยงที่จะต้องถูกตัดจำหน่าย (Write-downs) ภายในสิ้นปี 2032 หากบริษัทต่าง ๆ ยังคงรักษาความเร็วในการลงทุนในระดับปัจจุบันเอาไว้

   Gartner ยังคาดการณ์อีกว่า มากกว่า 80% ของผู้ให้บริการระบบคลาวด์ AI เฉพาะทาง หรือที่รู้จักกันในนาม นีโอคลาวด์ (Neoclouds) จะยุติการดำเนินงานอย่างเป็นอิสระภายในปี 2030

   CoreWeave หนึ่งในผู้ให้บริการนีโอคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดและมีความสัมพันธ์ใกล้ชิดที่สุดรายหนึ่งกับ Nvidia — ซึ่งเป็นรากฐานทางการเงินและจิตวิญญาณของความบูมในยุค AI — ได้เผชิญกับการเทขายหุ้นและหนี้สินของตนเองติดต่อกันหลายวัน

  อัตราผลตอบแทนถูกผลักดันให้พุ่งสูงเกินกว่า 15% และหุ้นของบริษัทดิ่งลงถึง 15.5% ก่อนที่จะดีดตัวกลับขึ้นมาหลังจากประธานาธิบดีเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) ของ Nvidia เจนเซน หวง (Jensen Huang) ออกมากล่าวถ้อยคำสนับสนุนในนามของบริษัท

  แหล่งข่าวในวอลล์สตรีทเคยบอกกับ Axios ว่า ตราบใดที่การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ถูกชำระด้วยเงินสด มันก็ไม่มีอะไรที่ต้องเป็นกังวล ทว่าในวันนี้ หนึ่งในสามของงบลงทุน (Capex) ที่ถูกใช้จ่ายไปกับ AI นั้นมาจากหนี้สิน และตลาดทุนกำลังแสดงสัญญาณของความอ่อนล้าอย่างรุนแรง

   มันกำลังกลายเป็นเรื่องที่ยากขึ้นในการจัดหาเงินทุน การออกตราสารหนี้ทั่วโลกที่เกี่ยวข้องกับ AI ดิ่งลงเหลือเพียง 2.3 หมื่นล้านดอลลาร์ในเดือนกันยายน 2026 ซึ่งลดลงอย่างรุนแรงจากระดับ 1.13 แสนล้านดอลลาร์ในเดือนมิถุนายน ตามรายงานของสำนักข่าว ไฟแนนเชียล ไทมส์ (Financial Times

   บรรดาธนาคารต่าง ๆ กำลังถอยร่นอย่างจริงจังเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการกระจุกตัวของสินทรัพย์ (Concentration risk) โดยประธานเจ้าหน้าที่บริหารของเจพีมอร์แกน (JPMorgan) เจมี ไดมอน (Jamie Dimon) ยืนยันว่าธนาคารของเขากำลังคุมเข้มในเรื่องของสินเชื่อ

  โครงการโครงสร้างพื้นฐานและผู้ให้บริการต่าง ๆ กำลังเผชิญความยากลำบาก: วงเงินกู้ยืมจากธนาคารมูลค่าประมาณ 1.8 หมื่นล้านดอลลาร์สำหรับวิทยาเขตศูนย์ข้อมูลของ Oracle เพิ่งจะขยับตัวเข้าสู่โซนตึงเครียด (Stressed territory) ขณะที่ Firmus ผู้ให้บริการคลาวด์ AI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia ได้พับแผนการเสนอขายหุ้น IPO ที่เคยเสาะหามูลค่าบริษัทสูงกว่า 3 หมื่นล้านดอลลาร์

   ยอดใช้จ่ายที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องนั้น พึ่งพาความเชื่อที่ว่าความต้องการด้านการคำนวณ (Compute demand) จะไม่มีวันลดละ — ซึ่งเป็นความเชื่อที่มีรอยร้าวเชิงโครงสร้างปรากฏขึ้นแล้ว

   ไอออนนิส แอนโตโนกลู (Ioannis Antonoglou) ผู้ร่วมก่อตั้ง Reflection AI เปิดเผยกับสำนักข่าว Semafor ว่า ภาคธุรกิจอาจจำเป็นต้องใช้เวลา "หนึ่งทศวรรษหรือสองทศวรรษ" ในการปรับเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานการดำเนินงานของตนเองรายล้อมตัว AI

  นั่นหมายถึงระยะเวลา 10 ถึง 20 ปีที่บริษัทต่าง ๆ จะค่อย ๆ เปิดรับเทคโนโลยีที่กำลังถูกสร้างขึ้น (ด้วยต้นทุนที่แพงมหาศาล) ในปัจจุบัน

    สิ่งนี้ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกัน (Mismatch): ศูนย์ข้อมูลและชิปประมวลผลต้องการการลงทุนจำนวนมหาศาลในปัจจุบัน ทว่าผลตอบแทนที่สามารถจะช่วยสร้างความชอบธรรมให้แก่ยอดใช้จ่ายนั้น จะต้องใช้เวลาอีกหลายปีในการผลักดันให้เกิดผลเป็นรูปธรรม

   พูดกันอย่างตรงไปตรงมา มีช่องว่างขนาดมหึมาระหว่างยอดใช้จ่ายด้าน AI และรายได้จาก AI ซึ่งเป็นช่องว่างที่จะไม่ปิดตัวลงในอีกหลาย ๆ ปีข้างหน้า

   ในเวลาเดียวกัน บริษัทต่าง ๆ ที่เปิดรับ AI อย่างรวดเร็ว ต่างก็เริ่มมีความฉลาดมากขึ้นในการใช้เครื่องมือต่าง ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ โดยหันไปพึ่งพาโมเดลประเภทโอเพนเวท (Open-weight models) ซึ่งใช้ทรัพยากรการคำนวณที่น้อยกว่าเพื่อตัดลดต้นทุนลง

   ความเป็นจริงบนพื้นฐาน: ลองหันมามองตัวเลขทางการเงินล่าสุดของ Anthropic เพื่อเป็นข้อมูลโต้แย้งฝั่งหมี (ผู้มองตลาดในแง่ลบ)

  บริษัทกำลังกวาดเงินสดเข้ากระเป๋าอย่างเป็นกอบเป็นกำ โดยมีกระแสเงินสดอิสระ (Free cash flow) พลิกกลับมาเป็นบวกได้ในไตรมาสที่สาม และมีรายได้เติบโตเกือบ 50% เมื่อเปรียบเทียบกับช่วงเวลาเดือนเมษายนถึงมิถุนายน

   ทว่าแม้แต่การเติบโตที่น่าทึ่งของ Anthropic ก็เริ่มชะลอตัวลงแล้ว ถึงแม้ว่ามันจะเป็นไปตามการคาดหมายก็ตาม เพราะต้นไม้ไม่สามารถเติบโตขึ้นไปจนทะลุฟ้าได้

    บทสรุปของเรื่องนี้: การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยหนี้สิน ไม่ใช่ปัญหาที่แยกตัวโดดเดี่ยวสำหรับบรรดานักลงทุนสายเทคโนโลยีที่จะต้องเป็นกังวลเพียงลำพังเท่านั้น ตลาดหุ้นและระบบเศรษฐกิจได้กลายสภาพมาเป็นสิ่งที่ผูกพันกันอย่างแนบแน่นมากขึ้นเรื่อย ๆ กับความบูมของยุค AI

    หากการวางเดิมพันในฝั่ง AI ไม่ได้ผลลัพธ์ ตลาดทุนและระบบเศรษฐกิจก็มีศักยภาพที่จะสะดุดล้มลงตามไปด้วยเช่นกัน

ที่มา Axios