ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
ต้นทุนการระดมทุนสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์และเซมิคอนดักเตอร์อาจเพิ่มขึ้น หลังการขึ้นดอกเบี้ยของธนาคารกลางสหรัฐ (Fed) เกิดขึ้นพร้อมกับการกู้ยืมที่เพิ่มขึ้นของบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่มีมูลค่าการออกตราสารหนี้รวม 132,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 183 ล้านล้านวอน) ณ วันที่ 31 กรกฎาคม 2026
Fed ปรับกรอบเป้าหมายอัตราดอกเบี้ย Fed Funds ขึ้น 0.25 จุดเปอร์เซ็นต์ เป็น 3.75-4.00% เมื่อวันที่ 16 กันยายน (เวลาท้องถิ่น) โดยระบุใน แถลงการณ์อย่างเป็นทางการว่าเงินเฟ้อยังคงอยู่ในระดับสูง
เมื่ออัตราดอกเบี้ยเพิ่มขึ้น ต้นทุนการออกหุ้นกู้บริษัทชุดใหม่และภาระดอกเบี้ยของหนี้อัตราลอยตัวก็จะเพิ่มขึ้น บริษัทที่ต้องลงทุนล่วงหน้าจำนวนมากเพื่อก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และจัดหา GPU จึงอาจอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงของเงื่อนไขการกู้ยืมมากกว่า
มูลค่าการออกตราสารหนี้รายปีของไฮเปอร์สเกลเลอร์ 5 แห่ง ได้แก่ อัลฟาเบท($GOOGL), อะเมซอน($AMZN), เมตา($META), ไมโครซอฟท์($MSFT) และออราเคิล($ORCL) เพิ่มจากค่าเฉลี่ย 35,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 49 ล้านล้านวอน) ในช่วงปี 2020-2024 เป็น 93,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 129 ล้านล้านวอน) ในปี 2025 และแตะ 132,000 ล้านดอลลาร์ภายในวันที่ 31 กรกฎาคม 2026
แวนการ์ด (Vanguard) ประเมินใน บทวิเคราะห์ว่า การออกตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ตลอดปี 2026 อาจอยู่ที่ 300,000-570,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 416-790 ล้านล้านวอน) ตัวเลขดังกล่าวครอบคลุมบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ ผู้พัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์ และผู้ให้บริการไฟฟ้าและอุปกรณ์ นอกเหนือจากไฮเปอร์สเกลเลอร์
อย่างไรก็ตาม คริปโตบรีฟฟิงระบุว่าหนี้ของบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI อยู่ที่ 320,000 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 444 ล้านล้านวอน) แต่ยังไม่พบข้อมูลปฐมภูมิอิสระที่ยืนยันตัวเลขดังกล่าว จึงไม่ควรสรุปว่าเป็นมูลค่าหนี้ที่แน่นอนของทั้งอุตสาหกรรม
ลิซา คุก (Lisa D. Cook) กรรมการธนาคารกลางสหรัฐ กล่าวในสุนทรพจน์เมื่อวันที่ 27 พฤษภาคมถึงการออกหุ้นกู้ระดับลงทุนของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ รวมถึงการใช้หนี้ภาคเอกชนและสินเชื่อที่มีสินทรัพย์ค้ำประกันของผู้พัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์รายเล็ก โดยใน สุนทรพจน์ คุกประเมินว่าการเพิ่มเลเวอเรจในเทคโนโลยีเกิดใหม่อาจกลายเป็นข้อกังวลต่อเสถียรภาพทางการเงิน
เลเวอเรจคือโครงสร้างที่ใช้หนี้เมื่อเทียบกับเงินทุนของตัวเองเพื่อขยายขนาดการลงทุน ในช่วงดอกเบี้ยขาขึ้น ต้นทุนดอกเบี้ยจะเพิ่มขึ้นแม้ขนาดการลงทุนเท่าเดิม และภาระการชำระหนี้อาจสูงขึ้นหากกระแสเงินสดจากโครงการล่าช้า
การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ได้จำกัดอยู่ที่บริษัทพัฒนาโมเดลเท่านั้น บริษัทเทคโนโลยี ผู้พัฒนาโครงการ และผู้ผลิตอุปกรณ์ต่างต้องระดมทุนเพื่อจัดหา GPU ระบบไฟฟ้า ระบบทำความเย็น และอุปกรณ์เครือข่ายสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ ทำให้หนี้อาจสะสมกระจายอยู่ในหลายฝ่าย
ดังนั้น ความเสี่ยงที่ตลาดต้องติดตามจึงไม่ได้จำกัดอยู่ที่ยอดหนี้รวมของบริษัท แต่ยังรวมถึงอัตราดอกเบี้ยและอายุคงเหลือของหุ้นกู้ชุดใหม่ กระแสเงินสดของโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ และการกระจุกตัวของสินเชื่อภาคเอกชนกับโครงสร้างการเงินนอกงบดุล
แวนการ์ดประเมินว่าบริษัทผู้ออกตราสารหนี้รายใหญ่มีอันดับเครดิตและฐานะการเงินแข็งแกร่ง จึงยังไม่ควรมองการเพิ่มขึ้นของหนี้ในขณะนี้เป็นสัญญาณเตือนการผิดนัดชำระหนี้ อย่างไรก็ตาม หากตราสารหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI มีสัดส่วนเพิ่มขึ้นในดัชนีหุ้นกู้ หุ้นและพันธบัตรก็อาจเผชิญความเสี่ยงจากวัฏจักรการลงทุน AI เดียวกัน
ธนาคารกลางอังกฤษ (Bank of England) ประเมินว่าการจัดหาเงินทุนให้ดาต้าเซ็นเตอร์ผ่านสินเชื่อภาคเอกชนและโครงสร้างนอกงบดุลอาจทำให้ติดตามการกระจายตัวของความเสี่ยงได้ยากขึ้น รายงานเสถียรภาพทางการเงินของธนาคารกลางอังกฤษระบุว่าโครงสร้างหนี้ของบริษัท AI ที่ซับซ้อนและไม่โปร่งใสอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อเสถียรภาพทางการเงิน
การเงินนอกงบดุลคือการระดมทุนผ่านนิติบุคคลเฉพาะกิจหรือสัญญาเช่า ซึ่งไม่ปรากฏโดยตรงในงบการเงินของบริษัท หากโครงสร้างดังกล่าวขยายตัว งบการเงินของบริษัทแต่ละแห่งอาจไม่เพียงพอสำหรับประเมินขนาดหนี้และการกระจายความเสี่ยงของทั้งโครงการ
รายงานก่อนหน้านี้ของ TokenPostกล่าวถึงการออกหุ้นกู้ที่เกี่ยวข้องกับ AI และภาระการกู้ยืมของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ครั้งนี้ประเด็นที่ถูกจับตาเพิ่มขึ้นคือเงื่อนไขการออกตราสารหนี้ชุดใหม่และต้นทุนของหนี้อัตราลอยตัวหลังการขึ้นดอกเบี้ย
ยังไม่มีหลักฐานยืนยันว่าการขยายการลงทุน AI จะนำไปสู่แรงกระแทกต่อตลาดการเงินโดยทันที แต่ตลาดจะต้องติดตามเงื่อนไขการออกหุ้นกู้ชุดใหม่ กระแสเงินสดของโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ และการขยายตัวของสินเชื่อภาคเอกชนกับการเงินนอกงบดุลต่อไป
ความคิดเห็น 0