ลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI 10.3 ล้านล้านดอลลาร์ เครือข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวด

การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในสหรัฐฯ อาจสูงถึง 10.3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในช่วงปี 2025-2032 หรือประมาณ 14,060 ล้านล้านวอนเกาหลี โดยขอบเขตการลงทุนขยายจากการสร้างศูนย์ข้อมูลไปสู่การผลิตและส่งไฟฟ้า ระบบทำความเย็น เครือข่าย และการผลิตเซมิคอนดักเตอร์สำหรับ AI โดยเฉพาะ

สเตน ฟาน นอยเวอร์เบิร์ก (Stijn Van Nieuwerburgh) ศาสตราจารย์มหาวิทยาลัยโคลัมเบีย เปิดเผยในบทวิเคราะห์ของ Brookings ว่า การลงทุนเฉลี่ยต่อปีอาจคิดเป็น 3.63% ของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) ของสหรัฐฯ ขนาดการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่คาดการณ์ไว้อาจสูงกว่ายุคการลงทุนในคลอง รถไฟ ระบบไฟฟ้า ทางหลวง และโทรคมนาคมของสหรัฐฯ เมื่อเทียบกับขนาดเศรษฐกิจ

ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้รวมเพียงต้นทุนก่อสร้างศูนย์ข้อมูล แต่ยังรวมถึงการผลิตไฟฟ้าและโครงข่ายส่งไฟฟ้าที่จำเป็นต่อการเดินระบบศูนย์ข้อมูล ระบบทำความเย็น อุปกรณ์เครือข่าย ชิป AI และเซิร์ฟเวอร์

เมื่อเทียบกับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ในอดีตของสหรัฐฯ จุดเด่นของการลงทุน AI คือการใช้จ่ายด้านทุนกระจายไปพร้อมกันในหลายอุตสาหกรรม ไม่ได้เชื่อมโยงเฉพาะผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล แต่ยังรวมถึงบริษัทไฟฟ้า ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ บริษัทอุปกรณ์ไฟฟ้า และผู้ให้บริการเครือข่าย

ธนาคารกลางสหรัฐฯ ระบุว่า การใช้จ่ายด้านทุนรายไตรมาสของแอมะซอน($AMZN) อัลฟาเบท($GOOGL) เมตา($META) ไมโครซอฟท์($MSFT) และออราเคิล($ORCL) อยู่ที่ 131,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาส 4 ปี 2025 หรือประมาณ 179 ล้านล้านวอนเกาหลี ขณะที่การใช้จ่ายด้านทุนทั้งปีอยู่ที่ 412,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 562 ล้านล้านวอนเกาหลี คิดเป็นราว 1.31% ของ GDP สหรัฐฯ

ประมาณการการใช้จ่ายในปี 2026 แตกต่างกันตามแต่ละสถาบัน JP모건 ประเมินว่าการใช้จ่ายด้านทุนของบริษัทคลาวด์ขนาดใหญ่ 5 แห่งจะอยู่ที่ 697,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 951 ล้านล้านวอนเกาหลี ขณะที่การวิเคราะห์อีกชุดหนึ่งประเมินการใช้จ่ายด้านทุนของแอมะซอน ไมโครซอฟท์ อัลฟาเบท และเมตาไว้ที่ 720,000-745,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 983-1,017 ล้านล้านวอนเกาหลี

การเปรียบเทียบตัวเลขโดยตรงทำได้ยาก เนื่องจากขอบเขตของบริษัทและนิยามค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับ AI แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดสะท้อนตรงกันว่าแผนการใช้จ่ายของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เติบโตจนส่งผลต่อการผลิตและกระแสเงินทุนของสหรัฐฯ โดยรวม ไม่ใช่เพียงการลงทุนของบริษัทใดบริษัทหนึ่ง

รายงานเศรษฐกิจของทำเนียบขาวระบุว่า การลงทุนในอุปกรณ์ประมวลผลข้อมูลและซอฟต์แวร์ของสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 28% ในช่วงครึ่งแรกของปี 2025 เมื่อคำนวณเป็นอัตรารายปี ขณะที่มูลค่าการลงทุนในไตรมาส 2 ปี 2025 เพิ่มขึ้นจากช่วงปลายปี 2024 มากกว่า 125,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ หรือประมาณ 171 ล้านล้านวอนเกาหลี เมื่อคำนวณเป็นรายปี

รายงานดังกล่าวอธิบายว่า AI ส่งผลต่อการเติบโตของ GDP ผ่านการขยายการลงทุนมากกว่าการบริโภคหรือการใช้จ่ายภาครัฐ แม้การลงทุนและกิจกรรมก่อสร้างจะช่วยหนุนการเติบโตระยะสั้น แต่ผลกระทบทางเศรษฐกิจระยะยาวจะขึ้นอยู่กับความสามารถของศูนย์ข้อมูลและรายได้จากบริการ AI ในการคืนทุนการลงทุน

โครงสร้างการจัดหาเงินทุนกำลังเปลี่ยนแปลงเช่นกัน ธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (BIS) วิเคราะห์ว่า เมื่อขนาดการลงทุน AI เพิ่มขึ้น บริษัทต่าง ๆ อาจเปลี่ยนจากการพึ่งพากระแสเงินสดจากการดำเนินงานไปสู่หนี้และสินเชื่อภาคเอกชนมากขึ้น

บทวิเคราะห์ของ Brookings ระบุว่า ความเสี่ยงอาจถูกย้ายไปอยู่ในโครงสร้างนอกงบดุล เช่น การร่วมทุน สินเชื่อภาคเอกชน การแปลงสินทรัพย์เป็นหลักทรัพย์ นิติบุคคลเฉพาะกิจ และสัญญาเช่า โดยประเด็น การขยายตัวของการจัดหาเงินทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI และปัญหาหนี้นอกงบดุล กำลังได้รับความสนใจมากขึ้น

ภายใต้โครงสร้างดังกล่าว ขนาดความเสี่ยงทางการเงินไม่ได้ขึ้นอยู่เพียงกับอุปสงค์ AI และการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี แต่ยังรวมถึงการจัดหาไฟฟ้าและอุปกรณ์ ตลอดจนความน่าเชื่อถือทางเครดิตของผู้เช่าศูนย์ข้อมูล หากรายได้ตามสัญญาของผู้เช่ากลายเป็นเงินสดช้ากว่าคาด ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลและผู้จัดหาเงินทุนต่างอาจต้องรับภาระ

การจัดหาไฟฟ้าถือเป็นคอขวดที่เกิดขึ้นจริงมากที่สุด JP모건 ระบุว่า ความล่าช้าในการเชื่อมต่อโครงข่ายไฟฟ้า การขาดแคลนเซมิคอนดักเตอร์ อุปกรณ์ไฟฟ้า และแรงงานทักษะ รวมถึงระยะเวลาอนุญาตก่อสร้าง อาจทำให้การก่อสร้างศูนย์ข้อมูลล่าช้า

หากความต้องการประมวลผลแซงหน้าขีดความสามารถในการจ่ายไฟของโครงข่ายไฟฟ้าในพื้นที่ การเชื่อมต่อไฟฟ้าอาจใช้เวลาหลายปีหลังการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลเสร็จสิ้น ดังนั้น ความเร็วในการเดินหน้าการลงทุนอาจขึ้นอยู่กับกำหนดการเชื่อมต่อไฟฟ้าและการจัดหาโครงข่ายส่งไฟฟ้ามากกว่าช่วงเวลาสั่งซื้ออุปกรณ์

ความกังวลเรื่องการลงทุนเกินความจำเป็นยังคงอยู่ JP모건 อธิบายว่า การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจขยายตัวเร็วกว่าความเร็วในการสร้างรายได้ และยังไม่แน่ชัดว่าอุปสงค์ขั้นสุดท้ายจะเปลี่ยนเป็นรายได้เมื่อใดและในขนาดเท่าใด

ตัวชี้วัดที่จะใช้ประเมินผลลัพธ์ของการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคต ได้แก่ ความคืบหน้าการเชื่อมต่อไฟฟ้า อัตราการใช้งานศูนย์ข้อมูล การเปลี่ยนรายได้ตามสัญญาให้เป็นเงินสด และความเร็วในการเพิ่มขึ้นของหนี้กับภาระผูกพันตามสัญญาเช่า แม้มูลค่าการลงทุนจะเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง แต่หากตัวชี้วัดเหล่านี้ไม่ขยับตาม การถกเถียงเรื่องผลกระทบทางเศรษฐกิจและเสถียรภาพทางการเงินของการลงทุนขนาดใหญ่ก็มีแนวโน้มดำเนินต่อไป