ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ในสหรัฐฯ กำลังส่งแรงกดดันไปยังฝั่งอุปทานของตลาดหุ้นกู้ เม็ดเงินที่ต้องใช้ลงทุนศูนย์ข้อมูล ชิปประสิทธิภาพสูง และระบบไฟฟ้ากำลังพุ่งขึ้น จนมีการประเมินว่าการออกหุ้นกู้ระดับลงทุน (investment grade) ของสหรัฐฯ ในเดือนกันยายนอาจกลายเป็น 'บททดสอบ' สำคัญของตลาดตราสารหนี้
บล็อกบีตส์(Blockbeats) รายงานเมื่อวันที่ 20 ว่า แม้กระทรวงการคลังสหรัฐฯ จะขยายโครงการซื้อคืนพันธบัตรรัฐบาลระยะยาวเพื่อลดแรงกดดันในตลาดพันธบัตรรัฐบาล แต่การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI กลับเพิ่มความต้องการระดมทุนผ่านหนี้ของภาคเอกชนมากขึ้น ตลาดประเมินว่าหลังวันแรงงานสหรัฐฯ (Labor Day) ยอดออกหุ้นกู้ระดับลงทุนอาจแตะระดับ 2 แสนล้านดอลลาร์ (ประมาณ 278.2 ล้านล้านวอนเกาหลีใต้)
นับตั้งแต่ต้นปี 2026 ยอดออกหุ้นกู้ระดับลงทุนของสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 38% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า และคาดว่าทั้งปีจะมียอดออกรวมสูงถึง 2.1 ล้านล้านดอลลาร์ (ประมาณ 2,921.1 ล้านล้านวอนเกาหลีใต้) โดยอุปทานใหม่ส่วนใหญ่เชื่อมโยงกับการลงทุนด้านอุปกรณ์ AI โดยตรง
บริษัทที่ถูกกล่าวถึงในฐานะผู้ออกหุ้นกู้รายใหญ่ ได้แก่ ไมโครซอฟท์(MSFT) อัลฟาเบท(GOOGL) อเมซอน(AMZN) เมตา(META) และออราเคิล(ORCL) ซึ่งล้วนเร่งลงทุนศูนย์ข้อมูล ระบบไฟฟ้า และอุปกรณ์ประมวลผล เพื่อแข่งขันในตลาดบริการ AI
ที่ผ่านมาการลงทุน AI ของบิ๊กเทคส่วนใหญ่ใช้กระแสเงินสดภายในบริษัทเป็นหลัก แต่เมื่อการแข่งขันรุนแรงขึ้นและขนาดการลงทุนระยะยาวใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ สัดส่วนการระดมทุนผ่านตลาดตราสารหนี้จึงเพิ่มขึ้นตามไปด้วย
หุ้นกู้ระดับลงทุนคือตราสารหนี้ของบริษัทที่สถาบันจัดอันดับความน่าเชื่อถือประเมินว่ามีความเสี่ยงผิดนัดชำระค่อนข้างต่ำ สำหรับบริษัทผู้ออก การออกหุ้นกู้ช่วยให้ระดมทุนก้อนใหญ่ระยะยาวได้ในคราวเดียว แต่หากอุปทานในตลาดเพิ่มขึ้นเร็วเกินไป ก็อาจสร้างแรงกดดันต่ออัตราดอกเบี้ยและส่วนต่างผลตอบแทน (spread) ของหุ้นกู้ระดับเดียวกันได้
อันเจย์ สกีบา(Andrzej Skiba) หัวหน้าฝ่ายตราสารหนี้ของอาร์บีซี โกลบอล แอสเซท เมเนจเมนท์(RBC Global Asset Management) ระบุว่าปริมาณการออกหุ้นกู้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ในขณะนี้ 'ใกล้แตะขีดจำกัดที่ตลาดจะยังไม่ปั่นป่วนได้แล้ว' คำกล่าวนี้สะท้อนว่าประเด็นสำคัญได้เปลี่ยนไปสู่คำถามว่าตลาดตราสารหนี้จะมีแรงรองรับเพียงพอหรือไม่ เมื่อเทียบกับความเร็วที่ความต้องการเงินทุนด้าน AI ขยายตัว
นักวิเคราะห์บางส่วนชี้ว่า หากรายได้จาก AI เติบโตไม่ทันกับขนาดการลงทุนศูนย์ข้อมูลและการจัดซื้อชิปที่มหาศาล การลงทุนบางส่วนอาจเผชิญความเสี่ยงด้านผลตอบแทนที่ไม่คุ้มทุน นี่คือเหตุผลที่ตลาดบางส่วนเริ่มเปรียบเทียบกระแสการระดมทุน AI ในปัจจุบันกับ 'ฟองสบู่อินเทอร์เน็ต' ช่วงปี 2000
ความสนใจของตลาดกำลังเปลี่ยนจากคำถามที่ว่า 'AI จะทำกำไรได้หรือไม่' ไปสู่คำถามที่ว่า 'การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่จะสร้างกระแสเงินสดได้เพียงพอหรือไม่' เมื่อค่าใช้จ่ายในการซื้อศูนย์ข้อมูลและชิปเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การออกหุ้นกู้ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้เงินทุนของนักลงทุนถูกแบ่งระหว่างพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ กับหุ้นกู้คุณภาพดีของภาคเอกชน
นักลงทุนบางรายกังวลว่าหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่ขยายตัวอาจเปลี่ยนโครงสร้างการจัดสรรเงินทุนในตลาดตราสารหนี้ (fixed income) เพราะหุ้นกู้ของบริษัทเทคโนโลยีกับพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ อาจกลายเป็นคู่แข่งกันในการแย่งชิงเงินทุนระยะยาวจากแหล่งเดียวกัน
ประเด็นเรื่องการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กลายเป็นแรงกดดันไม่เพียงต่อตลาดหุ้น แต่ยังลามไปถึงตลาดตราสารหนี้ ถูกจับตามาก่อนหน้านี้แล้ว โดยโตเกนโพสต์เคยรายงานว่า อัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ อายุ 30 ปี ขึ้นไปแตะระดับสูงสุดนับตั้งแต่ปี 2007 โดยระบุว่าหนี้ภาครัฐที่เพิ่มขึ้นและการออกหุ้นกู้ของบิ๊กเทคเพื่อลงทุน AI เป็นหนึ่งในสาเหตุที่ผลักดันให้อัตราดอกเบี้ยระยะยาวปรับตัวสูงขึ้น
แนวโน้มราคาพันธบัตรรัฐบาลระยะยาวที่อ่อนตัวก็อยู่ในบริบทเดียวกัน ก่อนหน้านี้โตเกนโพสต์รายงานว่า ราคากองทุน ETF พันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ระยะยาวปรับตัวลงแตะระดับต่ำสุดในรอบ 22 ปี โดยชี้ว่าเป็นผลจากอุปทานพันธบัตรรัฐบาลที่เพิ่มขึ้น ผนวกกับการกู้ยืมของบิ๊กเทคเพื่อใช้ลงทุน AI
โครงการซื้อคืนพันธบัตรรัฐบาลระยะยาวของกระทรวงการคลังสหรัฐฯ มีเป้าหมายเพื่อบรรเทาแรงกดดันด้านสภาพคล่องในตลาดพันธบัตรรัฐบาล แต่ไม่สามารถเปลี่ยนโครงสร้างที่ทั้งหนี้ภาครัฐและความต้องการระดมทุนของภาคเอกชนขยายตัวไปพร้อมกันได้
หากยอดออกหุ้นกู้ในเดือนกันยายนขยายตัวขึ้นไปแตะระดับ 2 แสนล้านดอลลาร์ตามที่มีการประเมินไว้จริง การลงทุน AI อาจได้รับการยืนยันว่าเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการจัดสรรเงินทุนทั้งในตลาดหุ้นและตลาดตราสารหนี้ไปพร้อมกัน ตลาดจึงจับตาดูทั้งอุปทานหุ้นกู้ระดับลงทุนและความต้องการพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ หลังวันแรงงานอย่างใกล้ชิด
ความคิดเห็น 0