การแข่งขัน AI ของบริษัทใหญ่ ก้าวจากวงจรเทคโนโลยีเข้าสู่วงจรทุน

หัวข้อต้นฉบับ: 《การแข่งขัน AI ของบริษัทใหญ่ จากวัฏจักรเทคโนโลยีเข้าสู่วัฏจักรทุน》
ผู้เขียนต้นฉบับ: 動察Beating

วันที่ 23 สิงหาคม อาลีบาบาเริ่มการเสนอขายหุ้นใหม่ในตลาดฮ่องกง โดยวางแผนออกหุ้น 710 ล้านหุ้นที่ราคาหุ้นละ 112.7 ดอลลาร์ฮ่องกง ระดมทุน 80,000 ล้านดอลลาร์ฮ่องกง คิดเป็นประมาณ 10,200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หากการทำธุรกรรมเสร็จสมบูรณ์ จะกลายเป็นการเสนอขายหุ้นเพิ่มทุนครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของบริษัทจดทะเบียนในฮ่องกง และเป็นการระดมทุนที่ใหญ่เป็นอันดับสามของโลกในปี 2026 รองจาก Alphabet และ Intel

คำสั่งซื้อเกินขนาดที่กำหนดไว้อย่างรวดเร็ว กองทุนอธิปไตยเข้าซื้อ วงเงินการออกหุ้นถูกปรับเพิ่มตามความต้องการ เงินที่ได้จะนำไปลงทุนใน AI ทั้งหมด ครอบคลุมชิป โครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนาและปรับใช้โมเดล

ผลประกอบการไตรมาสสองที่ประกาศเมื่อสามวันก่อนได้อธิบายการระดมทุนนี้แล้ว รายได้จากบริการ AI คลาวด์และคอมพิวติ้งเติบโต 45% เมื่อเทียบกับปีก่อน แตะ 48,440 ล้านหยวน ขณะที่รายจ่ายฝ่ายทุนในงวดเดียวกันเพิ่มขึ้นเป็น 67,680 ล้านหยวน เติบโต 75% เมื่อเทียบกับปีก่อน

ในไตรมาสเดียวกัน กระแสเงินสดจากการดำเนินงานมีเพียง 22,950 ล้านหยวน ขณะที่กระแสเงินสดอิสระไหลออกสุทธิ 44,670 ล้านหยวน แผนลงทุน 380,000 ล้านหยวนในสามปีดำเนินการไปแล้วเกือบครึ่งหนึ่ง อู๋หย่งหมิงยกเลิกเพดานการลงทุนเดิมในไตรมาสก่อนหน้า โดยระบุว่าจำนวนจริงจะเกินแผนเดิมอย่างมาก คำนวณคร่าวๆ ตามอัตรากำไรขั้นต้นปัจจุบัน โครงสร้างพื้นฐาน AI ชุดนี้ต้องใช้เวลาประมาณสามปีในการคืนทุน

อาลีบาบาไม่ได้ขาดเงิน บริษัทยังถือเงินสดและการลงทุนสภาพคล่องอื่นๆ มูลค่า 474,500 ล้านหยวน ณ สิ้นเดือนมิถุนายน การระดมทุนครั้งนี้แก้ปัญหาเรื่องการจัดสรรอายุของทุน กระแสเงินสดจากการดำเนินงานยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ศูนย์ข้อมูลต้องใช้เวลาหลายปีในการก่อสร้างและคืนทุน สัญญาไฟฟ้าระยะยาวและสัญญาเช่า 20 ปีจะยืดระยะเวลาการผูกพันเงินทุนออกไปอีก การใช้เงินสดระยะสั้นครอบคลุมสินทรัพย์ประเภทนี้จะลดความยืดหยุ่นทางการเงินอย่างต่อเนื่อง ทุนในส่วนของผู้ถือหุ้นไม่มีวันครบกำหนดที่แน่นอน เหมาะสมกว่าสำหรับการลงทุนที่มีระยะเวลาคืนทุนยาวนาน

รายจ่ายฝ่ายทุนด้าน AI เริ่มเปลี่ยนโครงสร้างเงินทุนของบริษัทอินเทอร์เน็ต ในอดีตเราพูดถึงว่ามีเงินเพียงพอหรือไม่ ตอนนี้ยังต้องพูดถึงว่าเงินจำนวนนี้ควรอยู่ในรูปแบบอายุเท่าใด

Alphabet ปรับผลตอบแทนผู้ถือหุ้นก่อนเป็นอันดับแรก รายได้ไตรมาสสองเติบโต 24% Google Search เติบโต 17% Google Cloud เติบโต 82% อัตรากำไรจากการดำเนินงานของกลุ่มยังอยู่ที่ 34% ธุรกิจหลักแทบไม่มีข้อบกพร่อง

ในงวดเดียวกัน กระแสเงินสดจากการดำเนินงานอยู่ที่ 39,100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่รายจ่ายฝ่ายทุนสูงถึง 44,900 ล้านดอลลาร์สหรัฐ กระแสเงินสดอิสระลดลงเป็นลบ 5,900 ล้านดอลลาร์สหรัฐเป็นครั้งแรก คณะกรรมการยังมีอำนาจซื้อหุ้นคืนที่ยังไม่ได้ใช้อีกเกือบ 70,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ไม่มีการซื้อหุ้นสามัญคืนแม้แต่หุ้นเดียว

หกปีก่อน ยักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตยังถกเถียงกันว่าจะคืนเงินสดส่วนเกินที่สะสมไว้ให้ผู้ถือหุ้นอย่างไร มาถึงปีนี้ Alphabet เก็บวงเงินซื้อหุ้นคืนไว้ในบัญชี แล้วกลับเข้าสู่ตลาดทุนเพื่อระดมทุนด้วยตัวเอง AI เริ่มเปลี่ยนลำดับการจัดสรรกำไรภายในบริษัท

เทนเซ็นต์เผชิญกับแรงกดดันอีกแบบหนึ่ง ในไตรมาสสองของปี 2026 รายจ่ายด้านทุนอยู่ที่ 5.27 หมื่นล้านหยวน ขณะที่ยอดชำระรายจ่ายด้านทุนจริงสูงถึง 5.93 หมื่นล้านหยวน ครึ่งปีแรกรวม 8.472 หมื่นล้านหยวน ครึ่งปีเดียวก็เกินทั้งปี 2025 แล้ว กระแสเงินสดอิสระในไตรมาสนั้นติดลบ 1.38 หมื่นล้านหยวน

เทนเซ็นต์เพิ่มเกณฑ์การคำนวณอีกแบบในรายงานทางการเงิน โดยระบุว่าหากตัดยอดชำระล่วงหน้าสำหรับการจัดซื้อพลังประมวลผล AI ออก กระแสเงินสดอิสระจริงจะอยู่ที่บวก 3.76 หมื่นล้านหยวน การเปลี่ยนแปลงของช่วงเวลาการชำระเงินเพียงอย่างเดียวก็สร้างส่วนต่างกระแสเงินสดกว่า 5 หมื่นล้านหยวนได้ ในสามเดือน เงินสดสุทธิของเทนเซ็นต์ลดลงจาก 1,468.6 พันล้านหยวนเหลือ 581.9 พันล้านหยวน

ปัญหาของไป่ตู้ตรงไปตรงมากว่า ในไตรมาสสอง กระแสเงินสดจากการดำเนินงานมีเพียง 3.44 พันล้านหยวน ขณะที่รายจ่ายด้านทุนสูงถึง 1.139 หมื่นล้านหยวน กระแสเงินสดอิสระไหลออก 7.95 พันล้านหยวน

รายได้จากการตลาดออนไลน์ลดลง 19% เมื่อเทียบกับปีก่อน แหล่งเงินสดที่สำคัญที่สุดในอดีตยังคงหดตัว ขณะที่รายได้จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ AI เติบโต 50% โดยคลาวด์ GPU เติบโต 283% ธุรกิจใหม่ที่ต้องใช้ทุนเข้าสู่ช่วงเร่งตัวแล้ว

โครงสร้างรายได้เริ่มเปลี่ยนผ่านแล้ว แต่โครงสร้างกระแสเงินสดยังติดอยู่ในอดีต ไป่ตู้ต้องใช้กระแสเงินสดจากธุรกิจเก่าที่หดตัวลงเรื่อยๆ เพื่อจ่ายค่าธุรกิจใหม่ที่เพิ่งเข้าสู่ช่วงใช้ทุนเข้มข้น

รายจ่ายด้านทุนเองก็แพงขึ้น TrendForce ปรับเพิ่มประมาณการรายจ่ายด้านทุนรวมของกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เก้ารายทั่วโลกในปี 2026 ขึ้นเป็นประมาณ 8.3 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในเดือนพฤษภาคม โดยอัตราการเติบโตเมื่อเทียบปีต่อปีเพิ่มขึ้นจาก 61% เป็น 79%

งบประมาณที่เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายถึงอุปกรณ์ที่มากขึ้นทั้งหมด ราคาชิ้นส่วนที่ปรับขึ้นได้กินส่วนแบ่งไปพอสมควรแล้ว ในรายจ่ายด้านทุนประมาณ 1.9 แสนล้านดอลลาร์ของไมโครซอฟท์ มี 2.5 หมื่นล้านดอลลาร์ที่ใช้เพียงเพื่อรองรับราคาชิ้นส่วนที่สูงขึ้น ส่วนไบต์แดนซ์ก็ปรับเพิ่มรายจ่ายด้านทุนทั้งปีจาก 1.6 แสนล้านหยวนเป็นกว่า 2 แสนล้านหยวน เนื่องจากราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูงขึ้น

ด้วยงบประมาณเท่าเดิม พลังประมวลผลที่ซื้อได้น้อยกว่าต้นปีแล้ว

บริษัทเหล่านี้ยังมีกำไรสูงและถือเงินสดมหาศาล แต่ทุนไม่ได้หลวมพอที่จะมองข้ามต้นทุนโอกาสได้อีกต่อไป กระแสเงินสดอิสระเริ่มเผชิญแรงกดดัน การซื้อหุ้นคืนเลื่อนได้ การระดมทุนต้องเพิ่มขึ้น เงิน一笔ที่投向พลังประมวลผล หมายความว่าเงินนั้นไม่สามารถ留给การควบรวมกิจการ ธุรกิจเก่า หรือเส้นทางการเติบโตอีกเส้นหนึ่งได้พร้อมกัน

กว่าสิบปีที่ผ่านมา กระแสเงินสดที่เพียงพอให้บริษัทอินเทอร์เน็ตมีรอบการลองผิดลองถูกที่ยาวนาน AI กำลัง缩短ความอดทนแบบนั้น

ทุนจากเงื่อนไขเริ่มต้นของบริษัทอินเทอร์เน็ต กลับกลายเป็นข้อจำกัดในการเติบโตอีกครั้ง

เกือบทุกบริษัทใหญ่เลือกที่จะลงทุนต่อเนื่อง เมื่อข้อจำกัดด้านทุนเกิดขึ้นจริง การแข่งขันรอบต่อไปจะเข้าสู่การจัดสรรทุน ธุรกิจที่เคยวางเดิมพันพร้อมกันได้ ตอนนี้ต้องจัดลำดับก่อนหลัง

ต้นทุนโอกาสของ AI เริ่มต้นขึ้น

เมื่อแยกงบการเงินของอาลีบาบา AI เองอยู่ในวงจรผลตอบแทนที่แตกต่างกัน

บริการคลาวด์ AI และการคำนวณมีกำไร EBITA ที่ปรับแล้วรายไตรมาสถึง 5.63 พันล้านหยวน เพิ่มขึ้น 133% เมื่อเทียบกับปีก่อน และเริ่มสร้างกำไรจากการดำเนินงานแล้ว โมเดลและแอปพลิเคชันระดับผู้บริโภคยังอยู่ในช่วงลงทุน รายได้ไตรมาสนั้นประมาณ 3.34 พันล้านหยวน ขาดทุน EBITA ที่ปรับแล้ว 1.386 หมื่นล้านหยวน ยอดขาดทุนมากกว่าสี่เท่าของช่วงเดียวกันปีก่อน การก่อสร้างกำลังการคำนวณในรอบถัดไปยังคงก่อตัวเป็นสินทรัพย์ ผลตอบแทนยังไม่เข้าสู่งบการเงิน

บวกกับการค้าปลีกทันทีและอีคอมเมิร์ซระหว่างประเทศ อาลีบาบากำลังผลักดันเส้นโค้งการเติบโตหลายเส้นพร้อมกัน เริ่มแย่งชิงงบดุลเดียวกัน

การแข่งขันนี้จะส่งผ่านไปยังธุรกิจเก่าอย่างรวดเร็ว ในสองปีที่ผ่านมา อาลีบาบาถอนตัวจากอินไทม์และซันอาร์ตตามลำดับ เมื่อวันที่ 17 สิงหาคม ยังบรรลุข้อตกลงขาย Lingxi Games ให้กับ Trustar รายงานว่ามูลค่าธุรกรรมเกิน 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ Lingxi ยังคงมีผลิตภัณฑ์成熟อย่าง "สามก๊ก กลยุทธ์" การขายมันยากที่จะอธิบายง่ายๆ ว่าเป็นการเคลียร์สินทรัพย์ขาดทุน

การจัดการของ ByteDance ต่อ Moonton ชัดเจนยิ่งขึ้น ในปี 2021 ByteDance ซื้อ Moonton ด้วยมูลค่าประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ปีนี้เมื่อขายให้กับ Savvy Games ภายใต้ PIF ของซาอุดีอาระเบีย มูลค่าธุรกรรมเกิน 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เกมเคยเป็นตลาดใหม่ที่ ByteDance ให้ความสำคัญ Moonton ยังคงเพิ่มมูลค่า แต่เมื่อลำดับความสำคัญภายในกลุ่มเปลี่ยนไป สินทรัพย์ที่ทำกำไรก็สามารถถอนออกได้เช่นกัน

ไมโครซอฟท์ถึงกับนำการจัดลำดับใหม่นี้เข้าสู่ธุรกิจหลัก หลังซื้อ Activision Blizzard ด้วยมูลค่า 6.9 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐยังไม่ถึงสามปี Xbox ก็เริ่มคำนวณต้นทุนและผลตอบแทนใหม่ ในเดือนกรกฎาคม ไมโครซอฟท์ประกาศเลิกจ้าง 4,800 คน โดยประมาณ 3,200 คนมาจากธุรกิจเกม สตูดิโอสี่แห่งจะถูกขายหรือแยกออก

ข้อมูลภายในที่ Bloomberg เปิดเผยแสดงให้เห็นว่า หลังหัก Activision Blizzard แล้ว Xbox ใช้เงินลงทุนในเนื้อหา แพลตฟอร์ม และการอุดหนุนฮาร์ดแวร์เกิน 2 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในห้าปีที่ผ่านมา อัตรากำไรภายใต้เกณฑ์การประเมินภายในลดลงเหลือ 3%

การเงินองค์กรเรียกสถานะนี้ว่าการปันส่วนทุน

เมื่อสภาพคล่องทางการเงินเพียงพอ ธุรกิจที่ยังไม่ถูกพิสูจน์ว่าผิดสามารถดำรงอยู่ได้ในระยะยาว คุณค่าเชิงกลยุทธ์ในตัวมันเองก็มีมูลค่า แต่เมื่อ AI ผลักดันรายจ่ายด้านทุนให้สูงขึ้น ทางเลือกนี้เริ่มมีต้นทุนที่ชัดเจน ทุกครั้งที่เก็บธุรกิจไว้เพิ่มหนึ่งรายการ เงินทุนที่สามารถจัดสรรให้กับพลังประมวลผลและเส้นทางการเติบโตใหม่ก็จะลดลง

รายได้จากการขายอาจไม่ไหลเข้าสู่ AI โดยตรง แต่มาตรฐานการเปรียบเทียบของทุนได้เปลี่ยนไปแล้ว

คุณค่าเชิงกลยุทธ์ไม่สามารถเป็นเหตุผลเพียงพอที่จะครอบครองทุนต่อไปได้อีกต่อไป

เงินสดลดลง แต่สินทรัพย์ยังเพิ่มมูลค่า

การลงทุนใน AI กำลังสร้างสถานะทางการเงินที่ดูขัดแย้งกัน เงินสดถูกใช้ไปกับศูนย์ข้อมูลและ GPU ก่อน จากนั้นโครงสร้างพื้นฐานที่เกิดขึ้นจะเข้าสู่งบดุล มูลค่าหุ้นที่เพิ่มขึ้นจากการลงทุนในบริษัท AI อาจผลักดันกำไรในงวดปัจจุบันให้สูงขึ้น

กระแสเงินสดอิสระที่แย่ลง การขยายสินทรัพย์ และการเติบโตของกำไร สามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้

Amazon เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด ในช่วงสิบสองเดือนที่ผ่านมาจนถึงเดือนมิถุนายนของปีนี้ กระแสเงินสดจากการดำเนินงานของบริษัทอยู่ที่ 161.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 33% เมื่อเทียบกับปีก่อน แต่การซื้อสุทธิของอุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น 66.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อเทียบกับปีก่อน ทำให้กระแสเงินสดอิสระเปลี่ยนจากที่ไหลเข้า 18.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อปีก่อน กลายเป็นไหลออก 7.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ในช่วงเวลาเดียวกัน กำไรสุทธิของ Amazon อยู่ที่ 62.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งรวมถึงกำไรก่อนภาษีที่ไม่ใช่จากการดำเนินงาน 53.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ส่วนใหญ่มาจากมูลค่าการลงทุนใน Anthropic ที่เพิ่มขึ้น เพียงการเปลี่ยนแปลงราคาของหุ้นบุริมสิทธิ์ที่ไม่มีสิทธิออกเสียงของ Anthropic ก็มีส่วนสนับสนุนประมาณ 50.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ด้านหนึ่ง โครงสร้างพื้นฐาน AI กลืนกินเงินสด อีกด้านหนึ่ง การประเมินมูลค่าหุ้น AI ใหม่ผลักดันกำไรให้สูงขึ้น กระแสเงินสดและงบกำไรขาดทุนเริ่มเล่าเรื่องราวที่แตกต่างกันสองเรื่อง

ความสัมพันธ์ระหว่าง Microsoft และ OpenAI ซับซ้อนยิ่งขึ้น จนถึงสิ้นปีงบประมาณ 2026 ภาระผูกพันในการลงทุนของ Microsoft ต่อ OpenAI อยู่ที่ 13 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยลงทุนไปแล้ว 11.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และถือสิทธิ์ประมาณ 25% ตามเกณฑ์ที่แปลงแล้ว ในปีงบประมาณเดียวกัน Microsoft รับรู้รายได้ 24.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจากข้อตกลงทางการค้าระหว่างทั้งสองฝ่าย และมีลูกหนี้คงค้าง 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ณ สิ้นปี

OpenAI เป็นทั้งบริษัทที่ Microsoft ลงทุนและเป็นลูกค้ารายใหญ่ของมัน มูลค่าหุ้นที่เพิ่มขึ้นทำให้มูลค่าสินทรัพย์สูงขึ้น ขณะที่การเรียกใช้โมเดล บริการ Azure และการแบ่งรายได้ก็สร้างรายได้จากการดำเนินงาน การลงทุนเชิงกลยุทธ์หนึ่งรายการเริ่มได้รับทั้งผลตอบแทนจากทุนและผลตอบแทนจากการดำเนินงานพร้อมกัน

ส่วน Tencent มีสินทรัพย์存量ที่หนากว่า ณ สิ้นเดือนมิถุนายน มูลค่ายุติธรรมของหุ้นในบริษัทที่ลงทุนและจดทะเบียนอยู่ที่ 487.2 พันล้านหยวน ขณะที่มูลค่าตามบัญชีของบริษัทที่ลงทุนแต่ไม่จดทะเบียนยังมีอีก 387.9 พันล้านหยวน รวมกันใกล้เคียง 875.1 พันล้านหยวน ในขณะเดียวกัน Tencent มีกระแสเงินสดอิสระติดลบ 13.8 พันล้านหยวนในไตรมาสนั้น แต่ยังคงใช้เงิน 16.9 พันล้านดอลลาร์ฮ่องกงเพื่อซื้อหุ้นคืน

กระแสเงินสดอิสระที่ลดลง ทำให้ความสามารถในการลงทุนด้วยตนเองในงวดนั้นลดลง แต่ไม่ได้ลบทรัพย์สินที่สะสมไว้ในอดีตและความสามารถในการทำกำไรระยะยาวไปพร้อมกัน

กระแสเงินสดเป็นตัวกำหนดว่าบริษัทมีเงินสดเท่าไรที่จะนำออกมาใช้ ขณะที่งบดุลเป็นตัวกำหนดว่าบริษัทยังสามารถกู้ยืมเงินได้อีกเท่าไร

เมื่อถึงปี 2026 ความสามารถทั้งสองอย่างนี้เริ่มมีความแตกต่างอย่างชัดเจน หลังจากการลงทุนใน AI ขยายตัวต่อเนื่อง ตลาดทุนไม่ได้มองแค่กำไรและเงินสดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงคุณภาพของสินทรัพย์ สัญญาระยะยาว และความสามารถในการชำระหนี้ในอนาคต

ต้นทุนการระดมทุนระหว่างบริษัทใหญ่ๆ จึงเริ่มมีช่องว่างที่กว้างขึ้น

ต้นทุนทุนเริ่มกำหนดกำลังการผลิต

การขยายตัวของ AI มาถึงระยะนี้แล้ว จำนวนศูนย์ข้อมูลที่บริษัทจะสร้างได้ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับชิปและไฟฟ้าเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าบริษัทสามารถระดมทุนได้ในราคาเท่าไรและมีระยะเวลานานแค่ไหน

ในเดือนมิถุนายนปีนี้ Alphabet ดำเนินการระดมทุนผ่านหุ้นสามัญแบบเสนอขายต่อสาธารณะและแบบเฉพาะเจาะจง รวมถึงหุ้นบุริมสิทธิแปลงสภาพแบบบังคับ ครบสามรายการติดต่อกัน รวมระดมทุนได้ 49,500 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในช่วงเดียวกันยังได้เงินทุนสุทธิ 20,300 ล้านดอลลาร์สหรัฐจากการออกหุ้นกู้ไม่มีหลักประกันระดับสูง โดยเฉพาะในไตรมาสที่สองเพียงไตรมาสเดียวมีการระดมทุนจากภายนอกเกือบ 70,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI และกำลังประมวลผลทั่วโลก

เมื่อวันที่ 19 สิงหาคม Alphabet เข้าสู่ตลาดพันธบัตรออสเตรเลียเป็นครั้งแรก ด้วยการออกพันธบัตรมูลค่า 5,500 ล้านดอลลาร์ออสเตรเลีย โดยรุ่นที่มีอายุยาวนานที่สุดถึง 20 ปี และมีคำสั่งซื้อจากนักลงทุนเกิน 18,000 ล้านดอลลาร์ออสเตรเลีย

บริษัทที่ในอดีตพึ่งพากระแสเงินสดจากการดำเนินงานเป็นหลักในการลงทุน เริ่มใช้ทั้งการระดมทุนผ่านหุ้นทุน หนี้ระยะยาว และตลาดทุนในสกุลเงินต่างๆ พร้อมกัน AI ไม่ได้ต้องการเพียงแค่ขนาดของการระดมทุนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงระยะเวลาของเงินทุนและความมั่นคงของแหล่งที่มาด้วย

ทั้งอุตสาหกรรมกำลังเกิดการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายคลึงกัน ณ วันที่ 7 กรกฎาคม Amazon, Alphabet, Meta และ Oracle ออกพันธบัตรไปแล้วประมาณ 194,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปีนี้ สูงกว่าทั้งปี 2025 ถึง 79% สัดส่วนหนี้ใหม่ของกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ห้ารายเทียบกับรายจ่ายฝ่ายทุน เพิ่มขึ้นจาก 9% ในปีงบการเงิน 2024 เป็น 32% ในเดือนมิถุนายนปีนี้

เมื่อเกือบหนึ่งในสามของรายจ่ายฝ่ายทุนใหม่ต้องพึ่งพาการกู้ยืม ความน่าเชื่อถือทางเครดิตจึงเริ่มกลายเป็นเงื่อนไขของการขยายตัว

ปัญหาอยู่ที่ว่า เงินจำนวนนี้ไม่ได้มีราคาเดียวกันสำหรับทุกบริษัท

Oracle มีกระแสเงินสดอิสระติดลบ 23,700 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปีงบการเงิน 2026 และแนวโน้มรายจ่ายฝ่ายทุนในปีงบการเงินถัดไปสูงสุดถึง 95,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แม้จะหักเงิน 25,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐที่ลูกค้าอาจคืนให้ ยังคงมีเงินประมาณ 70,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐที่ต้องรับผิดชอบด้วยตนเอง

ในเดือนกรกฎาคม S&P ได้ปรับลดอันดับเครดิตของ Oracle ลงเป็น BBB- ซึ่งห่างจากระดับขยะเพียงหนึ่งขั้น สเปรดของสวอปการผิดนัดชำระหนี้ (CDS) ระยะ 5 ปีพุ่งขึ้นถึง 215 จุดพื้นฐาน สูงสุดในรอบ 18 ปี ขณะที่อัตราผลตอบแทนพันธบัตรอยู่ที่ 7% ถึง 8% ในช่วงเวลาเดียวกัน อัตราผลตอบแทนพันธบัตรของ Alphabet และ Amazon อยู่ที่เพียงประมาณ 2.5% ถึง 3.5% เท่านั้น

เพื่อรักษาอันดับเครดิตระดับ investment grade Oracle ได้ออกพันธบัตรมูลค่า 43,000 ล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2026 และระดมทุนผ่านหุ้นสามัญอีก 5,000 ล้านดอลลาร์ โดยในปีงบประมาณถัดไปยังมีแผนรีไฟแนนซ์อีกประมาณ 40,000 ล้านดอลลาร์

GPU ชุดเดียวกัน ราคาจัดซื้ออุปกรณ์ไม่ต่างกันมากนัก แต่ต้นทุนเงินทุนระยะยาวที่รองรับอาจต่างกันหลายจุดเปอร์เซ็นต์

โครงสร้างเงินทุนเริ่มเป็นตัวกำหนดเพดานการขยายกำลังประมวลผลโดยตรงแล้ว

CoreWeave ชี้ให้เห็นว่าราคาของเงินทุนสามารถถูกกำหนดใหม่ได้ผ่านโครงสร้างการจัดหาเงินทุน ในปี 2023 เมื่อบริษัทใช้ GPU เป็นพื้นฐานเครดิตหลักในการระดมทุน สเปรดเคยพุ่งสูงถึงอัตราดอกเบี้ยอ้างอิงบวก 9.62 จุดเปอร์เซ็นต์ GPU มีรอบการอัปเดตที่รวดเร็วและมูลค่าซากยากต่อการประเมิน จึงไม่ใช่หลักประกันระยะยาวที่สถาบันการเงินชื่นชอบ

ในเดือนมีนาคมปีนี้ CoreWeave ระดมทุนได้ 8,500 ล้านดอลลาร์ผ่านบริษัทโครงการ โดยนำโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลประสิทธิภาพสูงและสัญญาลูกค้าระยะยาวเข้าอยู่ในโครงสร้างเครดิตเดียวกัน สินเชื่อได้รับอันดับเครดิตระดับ investment grade อัตราดอกเบี้ยลอยตัวลดลงเหลืออัตราดอกเบี้ยอ้างอิงบวก 2.25 จุดเปอร์เซ็นต์ ส่วนอัตราคงที่อยู่ที่ประมาณ 5.9%

สองเดือนต่อมา สินเชื่ออีกชุดมูลค่า 3,100 ล้านดอลลาร์ที่สนับสนุนโดยสัญญาลูกค้าที่มีเครดิตอ่อนแอกว่า ถูกปรับลดอันดับลงต่ำกว่าระดับ investment grade และอัตราดอกเบี้ยก็กลับขึ้นไปที่อัตราดอกเบี้ยอ้างอิงบวก 4.5 จุดเปอร์เซ็นต์

CoreWeave เดียวกัน สร้างกำลังประมวลผล AI แบบเดียวกัน เพียงเพราะความแตกต่างของเครดิตลูกค้า ระยะเวลาสัญญา และโครงสร้างการจัดหาเงินทุน ราคาของเงินทุนก็ต่างกันมากกว่าสองจุดเปอร์เซ็นต์

บริษัทหนึ่งสามารถใช้เงินทุนระยะยาวที่ 5% ในการสร้างศูนย์ข้อมูล อีกบริษัทหนึ่งต้องจ่าย 9% ดังนั้นความสามารถในการรองรับรอบการคืนทุน อัตราการใช้งาน และราคาบริการย่อมแตกต่างกันโดยธรรมชาติ ยิ่งเงินทุนถูกเท่าไร ก็ยิ่งมีความสามารถในการรองรับการเพิ่มกำลังการผลิตที่ใช้เวลานานขึ้น และมีพื้นที่มากขึ้นในการแข่งขันด้านราคา inference

ต้นทุนชิปกำหนดว่ากำลังประมวลผลจะขายได้ถูกแค่ไหน ต้นทุนเงินทุนกำหนดว่าราคานี้จะคงอยู่ได้นานแค่ไหน

ความสามารถในการลดราคากลายเป็นส่วนขยายของความสามารถในการระดมทุน

สิ่งที่ล็อกงบประมาณได้จริงคือสัญญาระยะยาว

รายจ่ายฝ่ายทุนบันทึกการลงทุนที่เกิดขึ้นแล้ว แต่สัญญาระยะยาวล็อกว่าอีกสิบกว่าปีข้างหน้าจะยังลดค่าใช้จ่ายได้หรือไม่

รายงานผลประกอบการของ Meta ได้เปิดช่องว่างระหว่างตัวเลขทั้งสองนี้แล้ว ณ สิ้นเดือนมิถุนายน ภาระผูกพันด้านสัญญาเช่าดำเนินงานและสัญญาเช่าการเงินที่บริษัทได้ลงนามแล้วแต่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการมีมูลค่าถึง 278.99 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยส่วนใหญ่ใช้สำหรับศูนย์ข้อมูล สิ่งอำนวยความสะดวก托管 และโครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย โดยมีระยะเวลาสูงสุดถึง 30 ปี ในเดือนกรกฎาคม Meta ได้เพิ่มสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลใหม่อีกประมาณ 68 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยระยะเวลาสัญญาส่วนใหญ่อยู่ที่ 18 ถึง 20 ปี

นอกจากนี้ บริษัทยังมีภาระผูกพันตามสัญญาที่ไม่สามารถยกเลิกได้มูลค่า 349.31 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งส่วนใหญ่ใช้สำหรับพลังประมวลผลคลาวด์จากบุคคลที่สามและโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี สัญญาจัดซื้อบางฉบับถึงกับกำหนดให้ต้องฝากเงินค้ำประกันล่วงหน้า ทำให้กองทุนตลาดเงินมูลค่า 10.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐถูกแปลงเป็นเงินสดที่มีข้อจำกัด ซึ่งจะไม่สามารถปล่อยออกมาได้จนกว่าภาระผูกพันที่เกี่ยวข้องจะเสร็จสิ้นในปี 2028 ถึง 2030

สัญญายังไม่ได้เริ่มดำเนินการจริง แต่ระดับความอิสระของเงินทุนได้ลดลงก่อนแล้ว

Microsoft มีขนาดใหญ่ยิ่งกว่า ณ สิ้นปีงบประมาณ 2026 บริษัทเปิดเผยภาระผูกพันตามสัญญามูลค่า 743.82 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งรวมถึงสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลที่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการมูลค่า 329.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีระยะเวลาสูงสุด 20 ปี Alphabet ก็มีสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลที่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการมูลค่า 85.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยยาวที่สุดถึง 26 ปี และสัญญาพลังงานระยะยาวบางฉบับก็มีระยะเวลาเกินกว่ายี่สิบปีเช่นกัน

Reuters คำนวณจากการเปิดเผยข้อมูลล่าสุดของห้าบริษัทพบว่า ยอดรวมการชำระค่าเช่าที่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการของ Microsoft, Meta, Oracle, Amazon และ Alphabet อยู่ที่ประมาณ 1.09 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ใกล้เคียงกับสี่เท่าของหนี้สินสัญญาเช่าที่รับรู้ในงบดุลแล้ว

สิ่งที่ล็อกบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เข้าสู่วงจร AI ในครั้งนี้อย่างแท้จริง ไม่ได้มีเพียงเงินที่ใช้จ่ายไปในปีนี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงงบประมาณที่เซ็นสัญญาแทนอนาคตในวันนี้ด้วย

สิ่งนี้ยัง改变了ต้นทุนในการถอนตัวอีกด้วย หากแอปพลิเคชันระดับผู้บริโภคให้ผลลัพธ์ไม่ดี ก็สามารถลดการลงทุน ลดขนาดทีม หรือแม้แต่ปิดตัวลงได้โดยตรง แต่เมื่อศูนย์ข้อมูลเข้าสู่ขั้นตอนการก่อสร้าง ไฟฟ้า ที่ดิน อุปกรณ์ และสัญญาเช่าจะไม่หายไปพร้อมกับการตัดสินใจทางธุรกิจในหนึ่งไตรมาส การสร้างอาคารเซิร์ฟเวอร์เพิ่มหนึ่งแห่งในวันนี้ อาจหมายถึงการต้องจ่ายเงินเพื่อการตัดสินใจนี้ไปอีกยี่สิบปีข้างหน้า

Martin Lau ได้อธิบายรายจ่ายด้านทุน AI ในการประชุมผลประกอบการไตรมาสที่สองของ Tencent ว่าเป็นการจัดซื้อแบบรวมศูนย์ โดยการลงทุนจำนวนมากเกิดขึ้น主要在ปีนี้และปีหน้า ไม่ควร extrapolate อย่างง่าย ๆ ว่าเป็นขนาดคงที่ที่เกิดขึ้นซ้ำทุกปี การประเมินนี้สมเหตุสมผลในระดับกระแสเงินสด แต่สัญญาระยะยาวมีตารางเวลาของตัวเอง การจัดซื้อสามารถทำแบบรวมศูนย์ได้ แต่ค่าเช่า ค่าไฟฟ้า และค่าเสื่อมราคาจะยังคงเข้าสู่งบการเงินในหลายปีต่อจากนี้

Microsoft เริ่มเห็นผลกระทบนี้แล้ว ในปีงบประมาณ 2026 มูลค่าตามบัญชีของเซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เครือข่าย และซอฟต์แวร์ของบริษัทอยู่ที่ 215.87 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เทียบกับปีงบประมาณก่อนหน้าที่ยังอยู่ที่ 132.84 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ค่าเสื่อมราคาของกลุ่มบริษัทก็เพิ่มขึ้นจาก 15.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2024 เป็น 22 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 และในปีนี้เพิ่มขึ้นอีกเป็น 34.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ที่นี่ยังมีชั้นความไม่ตรงกันของอายุสัญญาที่จัดการยากกว่าเดิมอีกชั้นหนึ่ง เซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายของไมโครซอฟท์มักจะคิดค่าเสื่อมราคาภายในสองถึงหกปี แต่สัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลบางฉบับยาวถึงยี่สิบปี ชิปมีการอัปเดตเร็วขึ้นเรื่อยๆ หากอายุการใช้งานทางเศรษฐกิจจริงยังคงสั้นลง บริษัทสามารถคิดค่าเสื่อมราคาล่วงหน้าหรือแม้แต่รับรู้การด้อยค่าได้ แต่ห้องเครื่อง ไฟฟ้า และสัญญาเช่าจะไม่สั้นลงตามไปด้วย

ชิปที่มีอายุไม่กี่ปี เริ่มถูกบรรจุเข้าไปในสัญญายี่สิบปี

พลังการคำนวณเริ่มกลายเป็นสินทรัพย์ประเภทหนึ่ง

สัญญาระยะยาวล็อกความต้องการในอนาคต แต่เงินทุนก่อสร้างต้องมาถึงในวันนี้

Morgan Stanley ประเมินว่า ในสี่ปีข้างหน้า ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกและฮาร์ดแวร์ที่เกี่ยวข้องต้องใช้เงินลงทุนประมาณ 2.9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สามารถครอบคลุมได้เพียงประมาณ 1.4 ล้านล้านดอลลาร์จากเงินทุนของตนเอง ส่วนที่เหลืออีก 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ต้องอาศัยเงินทุนภายนอก填补 โดยประมาณ 8000 พันล้านดอลลาร์คาดว่าจะมาจากสินเชื่อภาคเอกชน 2000 พันล้านดอลลาร์จากหุ้นกู้ระดับ investment grade 1500 พันล้านดอลลาร์จากการแปลงสินทรัพย์เป็นหลักทรัพย์ของศูนย์ข้อมูล และส่วนที่เหลือมาจากหุ้นทุนและเงินทุนของกองทุนอธิปไตย

เมื่อขนาดการก่อสร้างเกินกว่ากระแสเงินสดของบริษัทเอง กลุ่มผู้ให้ทุนก็เริ่มเปลี่ยนแปลงไป ทุนไม่ได้แค่ตัดสินว่าบริษัทหนึ่งสมควรกู้เงินหรือไม่ แต่ตัดสินแยกกันว่าศูนย์ข้อมูลหนึ่งแห่ง ชุด GPU หนึ่งชุด และสัญญาระยะยาวที่อยู่เบื้องหลังมีมูลค่าเท่าไร

วันที่ 10 สิงหาคม Nvidia ลงนามข้อตกลงความร่วมมือกับสถาบันการเงินหกแห่ง เช่น Apollo และ BlackRock เพื่อวางแผนจัดตั้งแพลตฟอร์มการเงินสำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังการคำนวณ โดยจะระดมทุนจากทุนบุคคลที่สามมากกว่า 5000 พันล้านดอลลาร์ในอนาคต Nvidia ยังเสนอให้เปลี่ยนพลังการคำนวณให้เป็นสินทรัพย์ที่สามารถจัดสรรโดยทุนระยะยาวได้

โครงสร้างนี้เริ่มนำไปใช้จริงแล้ว กองทุน VCI ที่บริหารโดย Valor ซื้ออุปกรณ์พลังการคำนวณรวมถึง Nvidia GB200 ด้วยมูลค่า 5.4 พันล้านดอลลาร์ แล้วให้เช่าระยะยาวแก่ xAI กองทุนที่บริหารโดย Apollo จัดหาแผนเงินทุน 3.5 พันล้านดอลลาร์ และ Nvidia เองก็ร่วมลงทุนด้วย อุปกรณ์ยังคงอยู่ในฝั่งสินทรัพย์ของกองทุน xAI เปลี่ยนการซื้อครั้งเดียวเป็นการจ่ายค่าเช่าระยะยาว และรายได้ค่าเช่าในอนาคตก็กลายเป็นพื้นฐานสำหรับการระดมทุนในวันนี้

โครงการ Hyperion ของ Meta มีขนาดใหญ่กว่า ต้นทุนการพัฒนาที่คาดไว้ประมาณ 27 พันล้านดอลลาร์ กองทุนที่บริหารโดย Blue Owl ถือสิทธิ์ 80% ในโครงการ Meta เก็บไว้ 20% และหลังจากสร้างเสร็จก็เช่าระยะยาว Meta ไม่ได้ถอนตัวจากความสัมพันธ์ด้านเครดิตโดยสิ้นเชิง ยังให้การรับประกันมูลค่าคงเหลือแบบมีเพดานสำหรับ 16 ปีแรกของการดำเนินงานโครงการด้วย

สินทรัพย์สามารถถูกย้ายออกจากงบดุลของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ได้ โดยความน่าเชื่อถือยังคงอยู่ในธุรกรรมผ่านสัญญาเช่า สัญญาลูกค้า และการรับประกันมูลค่าคงเหลือ ภาระเงินทุนถูกผลักออกไปจากปัจจุบันสู่อนาคต ขณะที่เงินทุนก่อสร้างได้รับการจัดสรรล่วงหน้า

ศูนย์ข้อมูลที่成熟แล้วยังสามารถเข้าสู่ตลาดหลักทรัพย์ (Securitization) ได้อีกขั้น มูลค่าคงค้างของผลิตภัณฑ์ Securitization ศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นจาก 4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2020 เป็น 6.1 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในปีนี้ คิดเป็นสัดส่วนในตลาด Securitization ที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมเพิ่มขึ้นจาก 3% เป็นประมาณ 12% ในเดือนกรกฎาคม หน่วยงานกำกับดูแลหลักทรัพย์ของสหรัฐฯ ได้ชี้แจงเพิ่มเติมเกี่ยวกับขอบเขตการกำกับดูแลหลักทรัพย์ศูนย์ข้อมูลบางประเภท โดยโครงสร้างที่เข้าเงื่อนไขสามารถได้รับการยกเว้นข้อกำหนดการถือครองความเสี่ยง 5% ของผลิตภัณฑ์ Securitization สินทรัพย์แบบดั้งเดิม

ตลาดการเงินอิสระกำลังก่อตัวขึ้น สัญญาเช่าระยะยาวของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ สัญญาจัดหาพลังประมวลผลของบริษัทโมเดล และตัวศูนย์ข้อมูลเอง ล้วนสามารถถูกแยกออกมาประเมินมูลค่า แล้วเข้าสู่พอร์ตการลงทุนของกองทุนประกันภัย สินเชื่อภาคเอกชน และกองทุนโครงสร้างพื้นฐาน

นี่หมายความว่า เงินทุนที่การก่อสร้างพลังประมวลผลสามารถเรียกใช้ได้ เริ่มเกินกว่ากระแสเงินสดจากการดำเนินงานของบริษัทเทคโนโลยีใดๆ

ความเสี่ยงไม่ได้หายไป เพียงแต่ถูกจัดสรรใหม่ หากความต้องการในอนาคตต่ำกว่าที่คาดการณ์ หรือมูลค่าคงเหลือของ GPU ลดลง ผลขาดทุนสุดท้ายตกอยู่กับใคร ขึ้นอยู่กับการจัดวางสัญญาเช่า การค้ำประกัน และสิทธิไล่เบี้ย

การแปลงพลังประมวลผลเป็นสินทรัพย์ทางการเงิน คือการเปลี่ยนกระแสเงินสดตามสัญญาในอีกสิบกว่าปีข้างหน้า ให้กลายเป็นเงินทุนก่อสร้างในวันนี้

การประเมินราคาความเสี่ยงใหม่

การระดมทุนด้านพลังประมวลผลยังไม่เกิดการผิดนัดชำระหนี้ในวงกว้าง แต่ตลาดสินเชื่อได้เริ่มประเมินราคาความเสี่ยงใหม่แล้ว

เงินกู้ 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐที่ CoreWeave ทำเสร็จในปีนี้เป็นกรณีศึกษาที่ชัดเจน ระยะเวลาเงินกู้ใกล้เคียงห้าปี แต่สัญญาลูกค้าพื้นฐานเฉลี่ยเพียงสามปี โดยสัญญาที่เกี่ยวข้องกับ Anthropic คิดเป็นประมาณ 40% สัญญาลูกค้าหมดอายุก่อน หนี้ยังชำระไม่เสร็จ ขณะที่สัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลอาจดำเนินต่อไปอีกกว่าสิบปี

นักลงทุนตอบรับการจองซื้อเริ่มแรกอย่างเย็นชา CoreWeave จึงปรับเพิ่มอัตราผลตอบแทนเป็นเกือบ 9.1% และเพิ่มกลไก Cash Lockbox โดยกำหนดให้รายได้ตามสัญญาที่เกี่ยวข้องเข้าสู่บัญชีควบคุมเพื่อชำระหนี้ก่อน เมื่อเงื่อนไขเข้มงวดขึ้น คำสั่งซื้อก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นประมาณ 9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

เงินยังคงหาได้ เพียงแต่ผู้ให้กู้เริ่มเรียกร้องผลตอบแทนที่สูงขึ้นและการควบคุมที่แข็งแกร่งขึ้น

สิ่งที่แพงจริงๆ คือช่วงหลายปีหลังจากสัญญาหมดอายุ ลูกค้าจะต่อสัญญาหรือไม่ GPU เก่าสามารถให้เช่าในราคาเท่าใด ล้วนส่งผลโดยตรงต่อมูลค่าเงินกู้ สิ่งที่เคยเป็นปัญหาทางเทคนิคและการดำเนินงาน เริ่มเข้าสู่การกำหนดราคาสินเชื่อ

ตามสถิติของ Reuters อัตราส่วนการจองซื้อพันธบัตรของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ลดลงจากเกือบ 5 เท่าในเดือนกุมภาพันธ์ เหลือไม่ถึง 2 เท่าในเดือนกรกฎาคม อัตราส่วนการจองซื้อพันธบัตรของ Amazon ในเดือนกรกฎาคมอยู่ที่เพียง 1.6 เท่า ขณะที่ในเดือนมีนาคมยังอยู่ที่ 3.4 เท่า

การคุมเข้มสินเชื่อมักไม่ได้เริ่มต้นจาก "การกู้ยืมไม่ได้" อันดับแรกคำสั่งซื้อจะลดลง หนี้ใหม่ต้องให้ผลตอบแทนที่สูงขึ้น เงื่อนไขสัญญาจะเข้มงวดขึ้นตามมา และผู้ริเริ่มโครงการต้องลงทุนด้วยเงินทุนของตัวเองมากขึ้น เฉพาะเมื่อเงื่อนไขเหล่านี้ยังไม่สามารถเทียบเคียงกับความเสี่ยงได้ โครงการใหม่จึงจะสูญเสียการเข้าถึงเงินทุนอย่างแท้จริง

เงินจะแพงขึ้นก่อน แล้วจึงอาจลดน้อยลง

เมื่อสินเชื่อเริ่มแพงขึ้น บริษัทอื่นๆ ในห่วงโซ่อุตสาหกรรมก็ถูกบังคับให้รับความเสี่ยงมากขึ้นเช่นกัน

เมื่อวันที่ 10 สิงหาคม เจนเซ่น หวง (Jensen Huang) กล่าวว่า Nvidia สามารถตัดสินใจให้การสนับสนุนด้านสินเชื่อตามแต่ละโครงการ โดยมีเพดานประมาณ 25% ของขนาดธุรกรรมที่อาจเกิดขึ้น หนึ่งสัปดาห์ต่อมา โครงการศูนย์ข้อมูลของ OpenAI ในรัฐโอไฮโอใช้การจัดเตรียมที่ใหญ่กว่า OpenAI เซ็นสัญญาเช่าระยะเวลา 20 ปี Nvidia ให้การสนับสนุนสินเชื่อแบบมีเงื่อนไขสูงสุด 105,000 ล้านดอลลาร์แก่โครงการ พร้อมลงทุน 1,500 ล้านดอลลาร์ใน SB Energy ผู้พัฒนาโครงการ

คำมั่นสัญญานี้ครอบคลุมค่าเช่าบางส่วน ค่าไฟฟ้า และมูลค่าซากของพื้นที่ แต่ไม่ได้หมายความว่า Nvidia จะนำเงินสดในจำนวนเท่ากันออกมาในงวดปัจจุบัน แต่มันเปลี่ยนการ归属ของความเสี่ยง รายได้จากการขาย GPU สามารถรับรู้ได้ในวันนี้ แต่ความเสี่ยงในการปฏิบัติตามสัญญาบางส่วนของโครงการปลายน้ำในอีกยี่สิบปีข้างหน้า เริ่มเข้าสู่เครดิตของ Nvidia เอง

สินทรัพย์สามารถโอนย้ายได้ แต่ท้ายที่สุดเครดิตต้องมีใครสักคนรับผิดชอบ

ตอนนี้การเปรียบเทียบการแปลงพลังประมวลผลเป็นสินทรัพย์ทางการเงินรอบนี้ว่าเป็น "ซับไพรม์ AI" ยังเร็วเกินไป โครงการหลักจำนวนมากถูกใช้งานโดยบริษัทที่มีเครดิตสูงอย่าง Microsoft, Meta, Google เป็นต้น คุณภาพเครดิตพื้นฐานแตกต่างอย่างมากจากตลาดสินเชื่อที่อยู่อาศัยในปี 2007 หนี้ศูนย์ข้อมูลจำนวนมากยังกำหนดให้ต้องชำระเงินต้น 20% ถึง 40% ภายในอายุสัญญา ซึ่งลดแรงกดดันจากการรีไฟแนนซ์ครั้งเดียวเมื่อครบกำหนด

สิ่งที่อ่อนไหวอย่างแท้จริงคือบริษัทคลาวด์พลังประมวลผลและบริษัทโครงการ พวกเขามักใช้สัญญาลูกค้าระยะเวลาสามถึงห้าปีเพื่อรองรับสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูลที่ยาวนานกว่าสิบปีหรือมากกว่านั้น ขณะเดียวกันก็พึ่งพาการระดมทุนอย่างต่อเนื่องเพื่อขยายกิจการ หากลูกค้าไม่ต่อสัญญา ค่าเช่า GPU ลดลง สิ่งแรกที่เปลี่ยนแปลงคือราคาและเงื่อนไขของเงินกู้ก้อนถัดไป

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา สัญญาระยะยาวจากลูกค้าที่มีเครดิตสูงเคยช่วยกดต้นทุนการระดมทุนด้านพลังประมวลผลให้ต่ำลง แม้กระทั่งช่วยให้บางโครงการได้รับอันดับเครดิตระดับ investment grade เมื่อถึงปี 2026 ขนาดสินทรัพย์ยังคงขยายตัว นักลงทุนเริ่มคำนวณระยะเวลาสัญญา เครดิตลูกค้า และมูลค่าซากของ GPU ใหม่ เงื่อนไขการคุ้มครองจึงเพิ่มขึ้นตามมา

การผิดนัดชำระหนี้ในเชิงระบบยังไม่เกิดขึ้น แต่วัฏจักรสินเชื่อได้เริ่มต้นแล้ว

ตลาดยังคงเต็มใจให้เงินทุนแก่ AI เพียงแต่เริ่มตัดสินใจใหม่ว่าสัญญาประเภทใดที่คุ้มค่าต่อการกู้ยืม และ GPU หนึ่งชุดสามารถใช้เป็นหลักประกันได้กี่ปี

ใครจะรอได้จนถึงที่สุด

บริษัทใหญ่ทั้งจีนและอเมริกาต่างกำลังมองหาเงินทุนระยะยาวสำหรับสินทรัพย์ AI ที่มีระยะเวลาคืนทุนยาวนาน แต่เครื่องมือทางการเงินที่ใช้ได้นั้นไม่เหมือนกัน

บริษัทอเมริกันมีตลาดตราสารหนี้บริษัทที่ลึกกว่า และสามารถนำศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ใส่เข้าไปในบริษัทโครงการ เพื่อระดมทุนด้วยสัญญาเช่าและสัญญาลูกค้า จากนั้นให้กองทุนประกันและกองทุนโครงสร้างพื้นฐานถือครองสินทรัพย์ที่มีอายุยาวนานกว่า

ตลาดสินเชื่อเอกชนระยะยาวและการเงินโครงการของบริษัทอินเทอร์เน็ตจีนยังไม่เติบโตถึงขนาดเดียวกัน การระดมทุนด้วยหุ้น การขายสินทรัพย์ที่ไม่ใช่ธุรกิจหลัก และการจัดสรรเงินสดภายในกลุ่มบริษัทจึงต้องรับบทบาทมากขึ้น

อาลีเลือกการจัดสรรหุ้นเพิ่มทุน ขณะที่ Meta และ CoreWeave ใช้การเงินโครงการมากกว่า สิ่งที่จัดการจริงๆ คือการจับคู่อายุของสินทรัพย์และหนี้สิน การลงทุนที่ต้องใช้เวลาสิบปีกว่าจะคืนทุน จำเป็นต้องมีเงินที่ยอมรอสิบปี

สิ่งที่สร้างความแตกต่างอย่างแท้จริงก็คือ เงินทุนประเภทนี้จะอยู่ได้นานแค่ไหน

นอกเหนือจาก AI แล้ว แต่ละบริษัทยังมีภาระทุนของตัวเอง อาลียังคงลงทุนในอีคอมเมิร์ซแบบทันทีและการค้าปลีกต่างประเทศ ไบด์ตู้ต้องทำการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ในขณะที่กระแสเงินสดจากโฆษณากำลังหดตัว และ Reality Labs ของ Meta ก็ยังต้องใช้การลงทุนระยะยาว

ยิ่งคอมพิวเตอร์มีราคาแพง กลยุทธ์ที่เดิมสามารถดำเนินการควบคู่กันได้ก็ยิ่งต้องถูกจัดลำดับความสำคัญใหม่

บริษัทที่มีกระแสเงินสดจากธุรกิจเดิมมั่นคงและมีสินทรัพย์สะสมหนาแน่น สามารถเข้าถึงเงินทุนระยะยาวในราคาที่ถูกลง และยอมรับผลตอบแทนที่ช้าลงและความล้มเหลวที่มากขึ้นได้ บริษัทที่พึ่งพาการรีไฟแนนซ์อย่างต่อเนื่องเพื่อขยายกิจการ จะมีพื้นที่สำหรับความผันผวนของอุปสงค์และความผิดพลาดในการตัดสินใจน้อยกว่ามาก

ความสามารถในการรองรับทุนโดยพื้นฐานคือการซื้อเวลาในการลองผิดลองถูก

อันดับโมเดลเปลี่ยนทุกวัน การเปิดตัวครั้งเดียวก็สามารถลดช่องว่างทางเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว แต่เรตติ้งเครดิต ต้นทุนการกู้ยืม และสัญญายี่สิบปีที่เซ็นไปแล้วนั้นยากที่จะเริ่มใหม่ภายในหนึ่งไตรมาส เทคโนโลยีที่ล้าหลังสามารถไล่ตามได้ แต่เวลาที่โครงสร้างทุนทิ้งไว้นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะตามคืน

Carlota Perez ในหนังสือ "การปฏิวัติเทคโนโลยีและทุนการเงิน" แบ่งการปฏิวัติเทคโนโลยีออกเป็นสองช่วง

ในช่วงครึ่งแรก ทุนการเงินไหลเข้าจำนวนมาก อุตสาหกรรมใหม่วางโครงสร้างพื้นฐานล่วงหน้าในขณะที่อุปสงค์ยังไม่成熟 หลังจากฟองสบู่ การปรับราคา และการกระจายความเสียหายใหม่ โครงสร้างพื้นฐานที่สร้างเสร็จแล้วจึงเข้าสู่การใช้งานในวงกว้างมากขึ้น

การลงทุนมากเกินไปจึงเป็นส่วนหนึ่งของวงจรเทคโนโลยีเช่นกัน มันสร้างโครงสร้างพื้นฐานล่วงหน้าให้เสร็จ ขณะเดียวกันก็ทิ้งการปรับมูลค่า การสูญเสียเครดิต และการตัดทิ้งทุนไว้ให้ช่วงถัดไป ปัญหาที่แท้จริงไม่เคยมีแค่ว่ามีฟองสบู่หรือไม่ แต่คือใครมีความสามารถที่จะผ่านช่วงปรับตัวไปได้

ภายในปี 2026 AI ได้เข้าใกล้ช่วงเวลานี้มากขึ้นเรื่อยๆ รายจ่ายด้านทุนเริ่มเกินกว่าที่กระแสเงินสดจากการดำเนินงานจะครอบคลุมได้อย่างสบายๆ ผู้ให้กู้เริ่มกำหนดราคาให้กับสัญญาลูกค้า มูลค่าซากของสินทรัพย์ และระยะเวลาการจัดหาเงินทุนแยกจากกัน การแข่งขันของบริษัทเทคโนโลยีก็ขยายจากความสามารถของโมเดลไปสู่ความแข็งแกร่งของงบดุล

อุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตเคยมองว่าทุนเป็นทรัพยากรที่แทบจะไม่มีขีดจำกัด AI ได้นำที่ดิน ไฟฟ้า ชิป ค่าเสื่อมราคา และสัญญาเช่าระยะยี่สิบปีกลับมาสู่ปัญหาหลักในการดำเนินธุรกิจของบริษัทเทคโนโลยีอีกครั้ง

โมเดลกำหนดขีดจำกัดทางเทคโนโลยีของบริษัทหนึ่งๆ ความสามารถในการรองรับทุนกำหนดว่าบริษัทมีเวลาเหลืออีกเท่าไรในการเข้าใกล้ขีดจำกัดนั้น

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia