นักลงทุนและสถาบันการเงินหลายฝ่ายเตือนความเสี่ยง ฟองสบู่ AI จากการลงทุนมหาศาลที่พึ่งพาหนี้สินและกองทุนลงทุนซึ่งเชื่อมโยงกันซับซ้อน จนถูกเปรียบเทียบกับวิกฤตการเงินโลกปี 2551 ขณะที่นักวิเคราะห์บางสำนักคาดตลาดหุ้นสหรัฐฯ อาจร่วง 20-35% ตั้งแต่ปี 2570 หากผลตอบแทนจาก AI ไม่เป็นไปตามคาด
การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว กำลังเผชิญคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐกิจและการเงินหลายฝ่าย ท่ามกลางการทุ่มเงินหลายแสนล้านดอลลาร์ของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล (Data Center) จัดซื้อชิปประมวลผล และพัฒนาระบบ AI รองรับความต้องการใช้งานในอนาคต
ขณะเดียวกัน การขยายธุรกิจเริ่มพึ่งพาเงินกู้และสัญญาทางการเงินระยะยาวมากขึ้น ในช่วงที่ต้นทุนการกู้ยืมยังอยู่ในระดับสูง ทำให้เกิดความกังวลว่า หากรายได้จาก AI เติบโตไม่ทันเงินลงทุน ความเสียหายอาจไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะบริษัทเทคโนโลยี แต่สามารถส่งต่อไปยังตลาดหุ้น ธนาคาร และกองทุนลงทุนที่เกี่ยวข้องได้
เมื่อช่วงเดือนกันยายนที่ผ่านมา ปาโบล เอร์นันเดซ เด กอส ผู้จัดการทั่วไปของธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (Bank for International Settlements: BIS) เปิดเผยว่า บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่สุด 5 แห่งของโลกมีแนวโน้มใช้เงินลงทุนด้าน AI รวมกันมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงปี 2568-2569 โดยเตือนว่า การเติบโตอย่างรวดเร็วกำลังสร้างความเสี่ยงใหม่ต่อเสถียรภาพทางการเงิน เนื่องจากบริษัทจำนวนมากเริ่มใช้เงินกู้และสินเชื่อจากสถาบันการเงินนอกระบบธนาคาร แทนการใช้กำไรจากธุรกิจเพียงอย่างเดียว หากผลตอบแทนไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง อาจสร้างปัญหาให้กับบริษัทและผู้ให้กู้ที่เกี่ยวข้อง
คำเตือนดังกล่าวสอดคล้องกับมุมมองของ เรย์ ดาลิโอ ผู้ก่อตั้งบริษัทบริหารการลงทุนบริดจ์วอเตอร์ แอสโซซิเอตส์ (Bridgewater Associates) ซึ่งเคยเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยดาลิโอมีประสบการณ์ในตลาดการเงินมากกว่า 50 ปี และเป็นที่รู้จักจากการศึกษาวัฏจักรหนี้สินและวิกฤตเศรษฐกิจในอดีต ทั้งนี้ ระหว่างการประชุม Forbes Global CEO Conference ที่ประเทศสิงคโปร์ เมื่อวันที่ 7 ตุลาคม 2569 ดาลิโอเตือนว่า การลงทุนใน AI มีลักษณะคล้ายฟองสบู่ทางการเงินแบบคลาสสิก และกำลังเข้าใกล้จุดที่อาจแตกตัว โดยเฉพาะเมื่อบริษัทต่างๆ เร่งก่อหนี้เพื่อขยายการลงทุน ท่ามกลางอัตราดอกเบี้ยที่ยังอยู่ในระดับสูง
ข้อมูลจากบริษัทข้อมูลตลาดการเงินแอลเอสอีจี (London Stock Exchange Group: LSEG) ที่สำนักข่าว Reuters รวบรวม พบว่า บริษัทแอมะซอน (Amazon) แอลฟาเบต (Alphabet) เมตา แพลตฟอร์มส์ (Meta Platforms) และออราเคิล (Oracle) ออกหุ้นกู้รวมประมาณ 194,000 ล้านดอลลาร์ตั้งแต่ต้นปี 2569 ถึงวันที่ 7 กรกฎาคม เพิ่มขึ้น 79% จากยอดรวมตลอดปี 2568 ขณะที่โกลด์แมน แซคส์ (Goldman Sachs) ประเมินว่าบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ 5 แห่ง ซึ่งรวมไมโครซอฟท์ (Microsoft) อาจออกหุ้นกู้รวม 250,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2569 และเพิ่มเป็น 400,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2570 โดยการออกหุ้นกู้เป็นการกู้เงินจากนักลงทุนที่บริษัทต้องจ่ายดอกเบี้ยและคืนเงินต้นตามกำหนด ทำให้มีภาระทางการเงินเพิ่มขึ้นแม้รายได้จาก AI ยังไม่เป็นไปตามเป้าหมาย
อย่างไรก็ตาม การขยายธุรกิจ AI ไม่ได้ใช้เฉพาะเงินสดหรือเงินกู้ในนามบริษัทเทคโนโลยีเท่านั้น โดยนักวิชาการจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย (Columbia University) ระบุว่า การจัดหาเงินทุนกำลังเปลี่ยนไปสู่รูปแบบที่ซับซ้อนขึ้น ทั้งการระดมทุนผ่าน กองทุนสินเชื่อเอกชน (Private Credit) การนำสินทรัพย์มาค้ำประกันเงินกู้ และการจัดตั้ง บริษัทเฉพาะกิจ (Special Purpose Vehicle: SPV) ซึ่งเป็นนิติบุคคลที่ใช้ดำเนินโครงการหรือถือครองสินทรัพย์แยกจากบริษัทหลัก วิธีนี้ช่วยให้บริษัทเข้าถึงเงินทุนจำนวนมากโดยไม่ต้องกู้เงินทั้งหมดในนามตัวเอง แต่ภาระหนี้และความเสี่ยงจะกระจายไปยังผู้ให้กู้และนักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วมโครงการ
ตัวอย่างสำคัญคือกรณีบริษัทแอนโทรปิก (Anthropic) ผู้พัฒนา AI Claude โดยเมื่อวันที่ 9 มิถุนายน 2569 บริษัทบริหารการลงทุนอะพอลโล (Apollo) ประกาศร่วมกับแบล็กสโตน (Blackstone) และธนาคารรายใหญ่ จัดหาเงินทุนระยะแรกมูลค่า 35,000 ล้านดอลลาร์ เพื่อสนับสนุนโครงการโครงสร้างพื้นฐาน AI ของบรอดคอม (Broadcom) สำหรับเพิ่มกำลังประมวลผลให้ Anthropic
ขณะที่รายงานของธนาคารยูบีเอส (UBS) อธิบายว่า เงินทุนดังกล่าวถูกนำไปใช้ผ่านบริษัทเฉพาะกิจเพื่อซื้อชิป AI ที่กูเกิล (Google) พัฒนาขึ้นประมาณหนึ่งล้านตัว แล้วนำมาให้ Anthropic เช่าใช้งาน โดยเงินไม่ได้ถูกส่งให้ Anthropic กู้ยืมโดยตรง แต่บริษัทมีภาระจ่ายค่าเช่าตามสัญญา ซึ่งจะถูกนำไปใช้ชำระหนี้ให้กับผู้จัดหาเงินทุน
ล่าสุดเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2569 หนังสือพิมพ์ Financial Times รายงานว่า ธนาคารวอลล์สตรีทเริ่มกระบวนการกระจายสินเชื่อ วงเงิน 60,000 ล้านดอลลาร์ที่เกี่ยวข้องกับการเช่าชิป AI ของ Anthropic ไปยังธนาคารและนักลงทุนรายอื่น โดยแบ่งเป็นสินเชื่อที่มีสิทธิได้รับชำระหนี้ก่อน 42,000 ล้านดอลลาร์ และหนี้ที่มีสิทธิได้รับชำระภายหลัง 18,000 ล้านดอลลาร์ ซึ่ง Blackstone มีข้อตกลงลงทุนในส่วนหลัง 9,000 ล้านดอลลาร์ ธุรกรรมนี้เป็นโครงสร้างจัดหาเงินทุนที่มีรายงานเพิ่มเติมจากข้อตกลงในเดือนมิถุนายน และยังอยู่ระหว่างกระบวนการจัดสรรสินเชื่อ จึงไม่ควรนำวงเงินทั้งสองมาบวกกันแล้วสรุปว่าเป็นหนี้ที่ Anthropic กู้ยืมโดยตรงทั้งหมด
โครงสร้างดังกล่าวทำให้เกิดความเสี่ยงทางการเงินที่เชื่อมโยงกันหลายฝ่าย โดย UBS อธิบายว่า แม้บริษัทเฉพาะกิจจะเป็นผู้กู้เงินและถือครองชิป แต่รายได้สำคัญสำหรับชำระหนี้กลับมาจากค่าเช่าที่ Anthropic ต้องจ่าย ขณะที่บรอดคอมมีบทบาทค้ำประกันหนี้บางส่วน และกูเกิลสนับสนุนภาระสัญญาเช่าบางรายการ หากผู้เช่าไม่สามารถจ่ายเงินตามสัญญาได้ บริษัทเฉพาะกิจอาจประสบปัญหาชำระหนี้ ส่งผลให้เจ้าหนี้และผู้ค้ำประกันได้รับความเสียหายตามเงื่อนไขของแต่ละสัญญา ความเสี่ยงจึงอาจกระจายไปยังธนาคารและกองทุนที่เป็นผู้ลงทุนในโครงการ แม้แต่ละฝ่ายจะมีหลักประกันและระดับความเสี่ยงแตกต่างกันก็ตาม
ประเด็นนี้สอดคล้องกับคำเตือนของ โรเบิร์ต รูบิน อดีตรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลังสหรัฐฯ ซึ่งกล่าวระหว่างการประชุม Greenwich Economic Forum เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2569 ว่า อุตสาหกรรม AI กำลังเผชิญความเสี่ยงจากความสัมพันธ์ทางการเงินที่เชื่อมโยงกันเป็นวงจร (Circularity Risk) เนื่องจากผู้ผลิตชิป บริษัทพัฒนา AI ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล และนักลงทุน มีข้อตกลงทางธุรกิจระหว่างกันจำนวนมาก ขณะที่ผู้ผลิตอุปกรณ์และผู้ให้บริการบางรายนำสัญญาที่คาดว่าจะได้รับรายได้ในอนาคตไปใช้เป็นฐานในการกู้ยืมเงิน หากบริษัท AI รายใหญ่ไม่สามารถจ่ายเงินตามสัญญาได้ อาจทำให้ผู้ให้บริการที่ลงทุนล่วงหน้าและเจ้าหนี้ที่เกี่ยวข้องประสบปัญหาทางการเงินต่อเนื่องกัน
รายงานวิจัยที่เผยแพร่ผ่าน BIS เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2569 ยังพบว่า ในช่วงปี 2564-2568 เงินลงทุนที่บริษัท AI ได้รับถึง 55.2% ในชุดข้อมูลที่ศึกษามาจากบริษัท AI ด้วยกันเอง ขณะที่ 46.4% ของมูลค่าการลงทุนระหว่างบริษัท AI ยังมีความสัมพันธ์ทางการค้าระหว่างผู้ลงทุนกับบริษัทที่ได้รับเงินทุนด้วย เช่น บริษัทผู้ผลิตชิปลงทุนในบริษัทพัฒนา AI ก่อนที่บริษัทผู้พัฒนาจะนำเงินไปซื้อชิปหรือเช่าบริการจากบริษัทผู้ลงทุน แม้รูปแบบดังกล่าวช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงทรัพยากรและขยายตัวได้เร็วขึ้น แต่คณะผู้วิจัยเตือนว่าอาจเพิ่มความซับซ้อนในการประเมินความเสี่ยง เนื่องจากบริษัทหลายแห่งมีบทบาทเป็นทั้งนักลงทุน ผู้ขาย และลูกค้าระหว่างกัน
อีกกรณีที่ได้รับความสนใจคือบริษัทออราเคิล ซึ่งเร่งลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยรายงานประจำปีงบประมาณที่สิ้นสุดวันที่ 31 พฤษภาคม 2569 ระบุว่า บริษัทมีภาระผูกพันตามสัญญาเช่าเพิ่มเติมประมาณ 260,000 ล้านดอลลาร์ ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับศูนย์ข้อมูลที่จะเริ่มเช่าในอนาคต จึงยังไม่ปรากฏเป็นหนี้สินตามสัญญาเช่าในงบดุล ณ วันดังกล่าว ขณะที่สถาบันจัดอันดับความน่าเชื่อถือเอสแอนด์พี โกลบอล เรทติ้งส์ (S&P Global Ratings) ปรับลดอันดับเครดิตของออราเคิลลงมาอยู่ที่ BBB- เมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2569 ซึ่งสูงกว่าระดับตราสารหนี้ที่มีความเสี่ยงสูง (Junk Bond) เพียงหนึ่งขั้น เนื่องจากการลงทุนด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นสร้างแรงกดดันต่อฐานะการเงินของบริษัท
ความเสี่ยงจากหนี้สินและความเชื่อมโยงระหว่างผู้ลงทุนเหล่านี้ ทำให้นักวิชาการบางรายเริ่มเปรียบเทียบกับวิกฤตการเงินโลกปี 2551 ซึ่งมีต้นตอจากตลาดอสังหาริมทรัพย์สหรัฐฯ โดยก่อนเกิดวิกฤต ธนาคารจำนวนมากปล่อยสินเชื่อซื้อบ้านให้ผู้กู้ที่มีความเสี่ยงสูง แล้วนำสินเชื่อเหล่านั้นมารวมเป็นผลิตภัณฑ์ทางการเงินเพื่อขายต่อให้นักลงทุนและสถาบันการเงิน เมื่อราคาบ้านลดลงและผู้กู้จำนวนมากไม่สามารถผ่อนชำระได้ สินทรัพย์ทางการเงินที่เกี่ยวข้องจึงสูญเสียมูลค่า ทำให้ความเสียหายไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะผู้กู้ซื้อบ้าน แต่ลุกลามไปถึงธนาคาร กองทุน และสถาบันการเงินทั่วโลก ก่อนนำไปสู่วิกฤตเศรษฐกิจครั้งใหญ่
สไตน์ ฟาน นิวเวอร์บูร์ก ศาสตราจารย์ด้านการเงินและอสังหาริมทรัพย์จากมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย เตือนในงานวิจัยที่เผยแพร่เมื่อเดือนกันยายน 2569 ว่า โครงสร้างการจัดหาเงินทุนสร้างศูนย์ข้อมูล AI มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นคล้ายช่วงก่อนวิกฤตสินเชื่อที่อยู่อาศัยความเสี่ยงสูง เนื่องจากมีทั้งธนาคาร กองทุนสินเชื่อเอกชน บริษัทอสังหาริมทรัพย์ และบริษัทเฉพาะกิจเข้ามาเกี่ยวข้อง ขณะที่การลงทุนจำนวนมหาศาลยังต้องพึ่งพารายได้จาก AI ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยโคลัมเบียระบุว่า รูปแบบดังกล่าวอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อระบบการเงินหากความต้องการใช้บริการ AI ไม่เติบโตตามที่คาดการณ์ แต่ไม่ได้หมายความว่าวิกฤตการเงินจะเกิดขึ้นในเร็วๆ นี้
ด้าน แดเนียล เจ. เฮเบิร์ต ผู้เขียนบทวิเคราะห์เผยแพร่ผ่านสถาบันเศรษฐศาสตร์และรัฐศาสตร์แห่งลอนดอน (London School of Economics and Political Science: LSE) เมื่อวันที่ 25 กันยายน 2569 ระบุว่า ชิป AI กำลังเปลี่ยนจากอุปกรณ์เทคโนโลยีไปเป็นสินทรัพย์ที่นำมาค้ำประกันเงินกู้ รวมถึงใช้สร้างผลิตภัณฑ์ทางการเงินเพื่อซื้อขายในตลาดได้ โดยเปรียบเทียบกับการนำสินเชื่อบ้านมาสร้างเป็นหลักทรัพย์ก่อนวิกฤตปี 2551 แต่ความเสี่ยงเฉพาะของ AI อยู่ที่ชิปประมวลผลอาจล้าสมัยภายในเวลาเพียงไม่กี่ปี ขณะที่สัญญาเงินกู้หรือการเช่าบางประเภทอาจมีระยะเวลายาว 7-10 ปี หากราคาชิปและค่าเช่ากำลังประมวลผลลดลงเร็วกว่าที่คาด อาจทำให้มูลค่าหลักประกันลดลงทั้งที่ยังมีหนี้ต้องชำระอีกจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม เฮเบิร์ตระบุว่าตลาดชิป AI ยังมีความแตกต่างจากตลาดสินเชื่อบ้านในอดีต ทั้งขนาดของตลาดและระบบกำกับดูแลผลิตภัณฑ์ทางการเงิน
ความกังวลเกี่ยวกับภาระหนี้และผลตอบแทนจาก AI ยังนำไปสู่การคาดการณ์ว่าตลาดหุ้นสหรัฐฯ อาจเผชิญการปรับฐานรุนแรง โดยเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2569 โยอาคิม เคลเมนต์ หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ตลาดของแพนเมอร์ ลิเบอรัม (Panmure Liberum) ประเมินว่า ฟองสบู่ AI อาจแตกในปี 2570 หรือ 2571 และทำให้ดัชนีเอสแอนด์พี 500 (S&P 500) ลดลงประมาณ 36% จากระดับที่ใช้อ้างอิงในการประเมิน ขณะที่บริษัทวิจัยเศรษฐกิจแคปิตอล อีโคโนมิกส์ (Capital Economics) คาดว่าดัชนีเดียวกันอาจเพิ่มขึ้นแตะ 8,250 จุดในสิ้นปี 2569 ก่อนลดลงเหลือ 6,500 จุดภายในสิ้นปี 2570 หรือประมาณ 21% จากระดับที่บริษัทคาดการณ์ไว้สำหรับสิ้นปีนี้ ทั้งนี้ ตัวเลขดังกล่าวเป็นการประเมินความเป็นไปได้ของแต่ละสำนัก ไม่ใช่ข้อยืนยันว่าฟองสบู่ AI จะแตกตามช่วงเวลาที่ระบุ
อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญไม่ได้มีความเห็นตรงกันทั้งหมดเกี่ยวกับโอกาสเกิดวิกฤตการเงิน โดยกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (International Monetary Fund: IMF) ระบุในรายงานเสถียรภาพการเงินโลกเดือนเมษายน 2569 ว่า แม้การลงทุน AI จะมีความเสี่ยงจากหนี้สินและความสัมพันธ์ทางการเงินที่เชื่อมโยงกัน แต่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่หลายแห่งยังมีฐานะการเงินแข็งแกร่งและสามารถสร้างกระแสเงินสดได้ ทำให้ความเสี่ยงต่อเสถียรภาพระบบการเงินในขณะนั้นยังอยู่ในระดับที่ควบคุมได้
ขณะที่รายงาน Reuters เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2569 ระบุว่า การลงทุน AI ยังคงสนับสนุนผลกำไรของบริษัทสหรัฐฯ และการเติบโตทางเศรษฐกิจ ดังนั้น การเปรียบเทียบกับวิกฤตปี 2551 จึงเป็นการเตือนถึงความเสี่ยงจากโครงสร้างหนี้และความเชื่อมโยงของสถาบันการเงิน ไม่ใช่ข้อสรุปว่าจะเกิดวิกฤตซ้ำรอย โดยประเด็นที่ต้องติดตามต่อไปคือรายได้จาก AI จะเพียงพอรองรับเงินลงทุนและหนี้สินที่เพิ่มขึ้นหรือไม่ รวมถึงหากผลตอบแทนต่ำกว่าคาด ความเสียหายจะส่งต่อไปยังบริษัทเทคโนโลยี ตลาดหุ้น และผู้ลงทุนในระบบการเงินมากเพียงใด
อ้างอิง:
Reuters: AI boom poses new financial stability risks, BIS head says
Apollo: Apollo Leads $35 Billion Capital Solution for Broadcom AI XPV Platform
Bank for International Settlements (BIS): Circular relationships among AI firms
Reuters: Financing of historic AI buildout raises systemic risks in US, researcher says
LSE Business Review: The financialisation of compute may reshape how the AI industry itself operates
Bloomberg: AI Bubble Risks Worst S&P 500 Crash Since 2008, Strategist Says
