7.89 แสนล้านดอลลาร์ทุ่มลงทุน AI ปี 2026 กดดันกระแสเงินสดบิ๊กเทค

บริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์ (Hyperscaler) ของสหรัฐฯ ซึ่งรวมถึงกลุ่มบิ๊กเทครายใหญ่ มีแนวโน้มทุ่มงบลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน (Capex) ในปี 2026 สูงถึง 789,000 ล้านดอลลาร์ ตามตัวเลขประมาณการของตลาด ขณะที่ความต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ส่งผลให้แรงกดดันด้านกระแสเงินสดของบริษัทเหล่านี้ขยายตัวตามไปด้วย

เว็บไซต์ข่าวคริปโตบรีฟฟิ่ง(CryptoBriefing) รายงานว่า ตัวเลขคาดการณ์งบลงทุนของกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ในปี 2026 ปรับสูงขึ้นแตะระดับ 789,000 ล้านดอลลาร์ ทั้งนี้ ตัวเลขดังกล่าวไม่ใช่ตัวเลขที่บริษัทใดบริษัทหนึ่งประกาศอย่างเป็นทางการ แต่เป็นตัวเลขประมาณการของตลาดที่รวบรวมจากแนวโน้ม (Guidance) ของแต่ละบริษัทและการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์

ไฮเปอร์สเกลเลอร์ หมายถึงบริษัทที่ดำเนินธุรกิจโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ โดยทั่วไปงบลงทุนด้าน AI จะครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ เซิร์ฟเวอร์ ชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) ระบบเครือข่าย รวมถึงระบบไฟฟ้าและความเย็น

แอลฟาเบท(Alphabet·GOOGL) ปรับเพิ่มคาดการณ์งบลงทุนปี 2026 เมื่อวันที่ 22 กรกฎาคม เป็นช่วง 195,000-205,000 ล้านดอลลาร์ ขณะที่ยอดค้างส่งมอบงาน (Backlog) ของกูเกิล คลาวด์(Google Cloud) เพิ่มขึ้นเป็น 514,000 ล้านดอลลาร์ โดยบริษัทระบุว่าความต้องการยังมากกว่ากำลังการผลิตที่มีอยู่

ไมโครซอฟท์(MSFT) เปิดเผยเมื่อวันที่ 29 เมษายนว่า งบลงทุนปี 2026 จะอยู่ที่ราว 190,000 ล้านดอลลาร์ พร้อมระบุว่าความต้องการใช้งานแพลตฟอร์มคลาวด์อาซัวร์(Azure) ยังสูงกว่ากำลังการผลิต และข้อจำกัดด้านกำลังการผลิตอาจต่อเนื่องไปจนถึงปี 2026 ทั้งนี้ ในจำนวนเงินลงทุนที่เพิ่มขึ้น 25,000 ล้านดอลลาร์เป็นผลจากราคาชิ้นส่วนที่ปรับสูงขึ้น

อเมซอน(AMZN) ประเมินงบลงทุนปี 2026 ไว้ที่ราว 200,000 ล้านดอลลาร์ โดยแอนดี เจสซี(Andy Jassy) ซีอีโอของอเมซอน ระบุในจดหมายถึงผู้ถือหุ้นประจำปี 2025 ว่า ข้อตกลงที่ทำไว้กับลูกค้าช่วยให้คาดการณ์การลงทุนได้แม่นยำขึ้น

รายได้ของ Amazon Web Services (AWS) ในไตรมาส 2 เพิ่มขึ้น 37% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน อย่างไรก็ตาม กระแสเงินสดอิสระ (Free Cash Flow) ในรอบ 12 เดือนล่าสุดพลิกกลับมาติดลบ 7,600 ล้านดอลลาร์ สะท้อนภาระด้านเงินทุนจากการลงทุน AI

เมตา(Meta·META) คาดการณ์งบลงทุนปี 2026 ไว้ที่ 130,000-145,000 ล้านดอลลาร์ ขณะที่งบลงทุนในไตรมาส 2 อยู่ที่ 31,080 ล้านดอลลาร์ และกระแสเงินสดอิสระอยู่ที่ 784 ล้านดอลลาร์

การนำตัวเลขลงทุนของแต่ละบริษัทมารวมกันแบบง่ายๆ ต้องระวังความแตกต่างของบริษัทที่นับรวมและมาตรฐานบัญชีที่ใช้ เครดิตไซต์ส(CreditSights) ประเมินงบลงทุนปี 2026 ของ 5 ไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่ไว้ที่ราว 750,000 ล้านดอลลาร์ ขณะที่เอสแอนด์พี โกลบอล เรทติ้งส์(S&P Global Ratings) ประเมินไว้ที่มากกว่า 700,000 ล้านดอลลาร์ ด้านโกลด์แมน แซคส์(Goldman Sachs) ประเมินไว้ที่ราว 800,000 ล้านดอลลาร์

สาเหตุที่ตัวเลขประมาณการแตกต่างกัน มาจากทั้งแนวทาง (Guidance) ของแต่ละบริษัท และวิธีบันทึกบัญชีค่าเช่าดาต้าเซ็นเตอร์กับค่าซื้ออุปกรณ์ที่ต่างกัน หากราคาชิ้นส่วนและช่วงเวลาการเบิกจ่ายเงินลงทุนเปลี่ยนไป ขนาดงบลงทุนรายปีก็อาจเปลี่ยนแปลงตามไปด้วย

การแข่งขันด้านงบลงทุน AI เป็นโครงสร้างที่ทำให้รายได้จากธุรกิจคลาวด์เพิ่มขึ้น ขณะเดียวกันก็สร้างแรงกดดันต่อกระแสเงินสด ก่อนหน้านี้ TokenPost เคยรายงานเรื่องการขยายงบลงทุน AI ของแอลฟาเบทและภาระด้านกระแสเงินสดที่ตามมา ซึ่งขณะนั้นประเด็นสำคัญคือ ภาระทางการเงินของแต่ละบริษัทจะแตกต่างกันไปตามแหล่งรายได้และความเร็วในการคืนทุนจากการลงทุน

กระแสดังกล่าวยังส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานในวงกว้าง ทั้งเซมิคอนดักเตอร์ ระบบไฟฟ้า ระบบความเย็น และธุรกิจการเงินสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ เมื่อความต้องการ AI นำไปสู่การขยายดาต้าเซ็นเตอร์ ความต้องการเงินทุนก็จะเพิ่มขึ้นทั้งในส่วนของ GPU หน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) อุปกรณ์สื่อสารด้วยแสง รวมถึงการจัดหาพลังงานไฟฟ้าและระบบความเย็น

จุดเชื่อมโยงกับตลาดคริปโตอยู่ที่การขุดบิตคอยน์(BTC) และบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใช้ต้นทุนด้านไฟฟ้าและการเงินดาต้าเซ็นเตอร์ร่วมกัน อย่างไรก็ตาม งบลงทุนดังกล่าวไม่ได้ถูกระบุว่าเป็นปัจจัยโดยตรงที่ส่งผลต่อราคาเหรียญใดเหรียญหนึ่ง

มูดี้ส์(Moody's) วิเคราะห์ในรายงานแนวโน้มความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI ปี 2026 ว่า การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเติบโตเร็วกว่ารายได้จากแอปพลิเคชัน AI ซึ่งหมายความว่า หากความเร็วในการคืนทุนช้าลง ค่าเสื่อมราคา ค่าเช่า และต้นทุนการกู้ยืม อาจส่งผลกระทบต่อฐานะการเงินของบริษัทมากขึ้น

ที. โรว์ ไพรซ์(T. Rowe Price) ระบุในบทวิเคราะห์ไตรมาส 2 ปี 2026 ว่า กระแสเงินสดอิสระในรอบ 12 เดือนของกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ อาจเข้าใกล้ระดับศูนย์หรือพลิกเป็นลบได้ในช่วงต้นปี 2027 ตัวเลขที่ยืนยันได้ในขณะนี้ของแต่ละบริษัท สะท้อนว่าจุดโฟกัสของการแข่งขันโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังเปลี่ยนจากขนาดของเงินลงทุน ไปสู่ความเร็วในการสร้างรายได้และกระแสเงินสด