การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI คิดเป็นสัดส่วนเฉลี่ย 3.6% ของ GDP สหรัฐฯ ต่อปี โดยการระดมทุนนอกงบดุลแฝงความเสี่ยงหนี้สินมูลค่า 1.4 ล้านล้านดอลลาร์

动察 Beating ข่าวด่วน AI จากผลการศึกษาล่าสุดของสถาบันบรูกกิงส์ คาดว่าตั้งแต่ปี 2025 ถึง 2032 การลงทุนรวมในการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ของสหรัฐฯ จะสูงถึง 10.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ คิดเป็นการลงทุนเฉลี่ยต่อปีประมาณ 3.63% ของ GDP สหรัฐฯ ซึ่งมากกว่าช่วงสูงสุดของการก่อสร้างทางรถไฟในศตวรรษที่ 19 ประมาณ 1.6 เท่า และมากกว่าช่วงเฟื่องฟูของการก่อสร้างอินเทอร์เน็ตและไฟเบอร์ออปติกกว่า 3 เท่า

ศาสตราจารย์ Stijn Van Nieuwerburgh จากโรงเรียนธุรกิจมหาวิทยาลัยโคลัมเบียชี้ว่า ขนาดการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ครั้งนี้ไม่เคยมีมาก่อน โดยค่าใช้จ่ายด้านทุนของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Meta และ Microsoft ได้สูงเกินกระแสเงินสดจากการดำเนินงานแล้ว โครงการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ หันไปใช้การเช่า กิจการร่วมค้า ตัวแทนวัตถุประสงค์เฉพาะ และการระดมทุนผ่านสินเชื่อเอกชน หนี้บางส่วนจึงไม่ได้ปรากฏโดยตรงในงบดุลของบริษัทเทคโนโลยี

ยกตัวอย่างโครงการศูนย์ข้อมูล Hyperion ของ Meta สินทรัพย์ของโครงการมูลค่าประมาณ 3 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ มีหนี้สินรองรับ 2.7 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ อัตราส่วนหนี้ต่อสินทรัพย์ในระดับโครงการสูงถึง 90% Van Nieuwerburgh ประเมินว่าโครงสร้างการระดมทุนที่เกี่ยวข้องได้ออกหนี้ไปแล้วประมาณ 1.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยประมาณ 7 แสนล้านถึง 8 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐถือครองโดยธนาคาร

เขาเตือนว่า หากความต้องการ AI รายได้ หรือความคืบหน้าของโครงการต่ำกว่าที่คาด โครงการที่มีเลเวอเรจสูงอาจเผชิญความเสี่ยงที่มูลค่าส่วนทุนลดลงเหลือศูนย์ หรือแม้แต่ความเสียหายต่อเจ้าหนี้ และส่งผ่านความเสี่ยงไปยังระบบการเงินผ่านธนาคาร บริษัทประกันภัย และสถาบันสินเชื่อเอกชน อย่างไรก็ตาม เขาย้ำว่าในตอนนี้ยังไม่อาจสรุปได้ว่า AI ได้เกิดฟองสบู่แล้ว และในขั้นนี้ยังขาดกรอบการวัดที่สมบูรณ์สำหรับการกระจายความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องในระบบการเงิน

Van Nieuwerburgh แนะนำให้เสริมความแข็งแกร่งในการเปิดเผยหนี้นอกงบดุลและหนี้สินที่อาจเกิดขึ้น ติดตามความเป็นเจ้าของสินทรัพย์ของโครงการ ผู้รับภาระหนี้ ภาระตามสัญญาเช่าและภาระค้ำประกัน เพื่อเพิ่มความโปร่งใสในการระดมทุน เขาเห็นว่าจุดเน้นของการกำกับดูแลไม่ควรเป็นการหยุดยั้งการลงทุนใน AI แต่ควรเป็นการระบุจุดกระจุกตัวของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้กระแสการลงทุน AI กลายเป็นความเสี่ยงทางการเงินเชิงระบบในช่วงขาลง