.jpg)
by วิภาดา จิณณวาโส
เมื่อพูดถึงกระแส AI สิ่งที่คนส่วนใหญ่นึกถึงมักเป็นโมเดลอัจฉริยะ ChatGPT ชิปประมวลผล หรือ Data Center ขนาดมหึมา แต่เบื้องหลังการเติบโตของเทคโนโลยีเหล่านี้มีอีกสิ่งหนึ่งที่สำคัญไม่แพ้กัน คือ "เงินทุน" เพราะการสร้าง AI ไม่ได้ใช้แค่ความสามารถของนักพัฒนา แต่ต้องใช้เงินจำนวนมหาศาลในการซื้อชิป สร้าง Data Center วางระบบไฟฟ้า ระบบทำความเย็น และขยายโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลเพื่อรองรับการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
เมื่อเงินที่ต้องใช้มีขนาดใหญ่ขึ้น บริษัทก็ต้องหาแหล่งเงินทุนเพิ่ม และหนึ่งในช่องทางสำคัญ คือ การออก “พันธบัตรบริษัท” หรือ Corporate Bond เพื่อกู้เงินจากนักลงทุน ตรงนี้เองที่ AI เริ่มเชื่อมโยงกับเรื่องที่ดูไกลตัวอย่าง “Bond Yield”
Bond Yield หรือ ผลตอบแทนที่นักลงทุนคาดว่าจะได้รับจากการถือพันธบัตร ซึ่งในทางปฏิบัติจะเคลื่อนไหวสวนทางกับราคาพันธบัตร สมมติพันธบัตรรัฐบาลออกมาในราคา 100 บาท และจ่ายดอกเบี้ยปีละ 3 บาท หากนักลงทุนซื้อที่ราคา 100 บาท ผลตอบแทนจากดอกเบี้ยจะอยู่ที่ประมาณ 3% แต่ถ้าความต้องการพันธบัตรลดลง ราคาพันธบัตรในตลาดอาจลดลงเหลือ 90 บาท ขณะที่ยังจ่ายดอกเบี้ย 3 บาทเท่าเดิม ผลตอบแทนที่นักลงทุนได้รับเมื่อเทียบกับเงินที่จ่ายซื้อก็จะสูงขึ้น นี่คือเหตุผลว่าทำไมเวลาพูดว่า “Bond Yield สูงขึ้น” ไม่ได้หมายความว่ารัฐบาลหรือบริษัทประกาศขึ้นดอกเบี้ยพันธบัตรทุกครั้ง แต่หมายถึงนักลงทุนกำลังเรียกร้องผลตอบแทนที่สูงขึ้นเพื่อแลกกับการนำเงินไปลงทุนในพันธบัตร และเมื่อ Bond Yield สูงขึ้น ต้นทุนการกู้ยืมของบริษัทก็มีแนวโน้มสูงขึ้นตามไปด้วย
นี่คือจุดที่ AI เข้ามาเกี่ยวข้องโดยตรง เพราะ AI กำลังกลายเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องใช้เงินลงทุนมากที่สุดในโลก บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ หรือที่เรียกว่า “Hyperscalers” ไม่ว่าจะเป็น Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft และ Oracle ต่างเร่งลงทุนใน Data Center และโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อรองรับความต้องการ Compute ที่เพิ่มขึ้น การลงทุนเหล่านี้มีขนาดใหญ่จนกระแสเงินสดจากการดำเนินงานเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ บริษัทจึงต้องใช้ทั้งเงินสดของตัวเอง การออกหุ้น และการกู้เงินผ่านตลาดตราสารหนี้
สำนักข่าว Reuters รายงานว่า บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เหล่านี้ออกพันธบัตรรวมประมาณ 220,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา เพื่อสนับสนุนการขยาย Data Center และโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับ AI และการระดมทุนยังมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอีก โดย Reuters รายงานล่าสุดว่า การออกหนี้ของกลุ่ม Hyperscaler อาจเพิ่มขึ้นประมาณ 60% ในปีหน้า แตะราว 420,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่นักลงทุนเริ่มเลือกมากขึ้นว่าพันธบัตร AI ตัวไหนที่ต้องการถือ เพราะต้องประเมินว่าการลงทุนจำนวนมหาศาลเหล่านี้จะสร้างรายได้กลับมาได้เร็วแค่ไหน
เมื่อบริษัท AI ต้องการเงินจำนวนมากพร้อมกัน สิ่งที่เกิดขึ้นคือ “ความต้องการเงินทุน” เพิ่มขึ้น และเงินทุนไม่ได้มีราคาคงที่ ถ้านักลงทุนมองว่าการลงทุนมีความเสี่ยงมากขึ้น หรือบริษัทต้องออกพันธบัตรจำนวนมากในช่วงเวลาเดียวกัน นักลงทุนก็สามารถเรียกร้องผลตอบแทนที่สูงขึ้นได้ นั่นหมายถึงบริษัทต้องจ่ายต้นทุนในการกู้เงินมากขึ้น
ในตลาดพันธบัตร สิ่งนี้สะท้อนผ่านทั้ง Bond Yield และ “Credit Spread” ส่วนต่างระหว่างผลตอบแทนที่นักลงทุนต้องการจากพันธบัตรบริษัทกับพันธบัตรรัฐบาลที่มีอายุใกล้เคียงกัน ซึ่งใช้สะท้อนค่าตอบแทนเพิ่มเติมที่นักลงทุนต้องการเพื่อรับความเสี่ยงของบริษัท ข้อมูลล่าสุดจากสำนักข่าว Reuters ระบุว่า Spread ของพันธบัตรที่เกี่ยวข้องกับ AI อยู่ประมาณ 115 basis points เหนือพันธบัตรรัฐบาล ขณะที่ Spread ของตลาดโดยรวมอยู่ราว 78 basis points หมายความว่านักลงทุนกำลังเรียกร้องผลตอบแทนเพิ่มเติมจากหนี้ที่เกี่ยวข้องกับการลงทุน AI แม้ยังไม่ได้หมายความว่าบริษัทเหล่านี้กำลังมีปัญหาด้านเครดิตโดยตรง
เหตุผลหนึ่ง คือ ขนาดของการลงทุน การสร้าง Data Center ต้องใช้เงินก้อนใหญ่ตั้งแต่เริ่มต้น แต่รายได้ที่จะเกิดขึ้นจาก AI ต้องใช้เวลาในการพิสูจน์ บริษัทจึงต้องแบกรับต้นทุนทางการเงินก่อน ขณะที่ผลตอบแทนจากการลงทุนจะทยอยเกิดขึ้นในอนาคต ลองนึกภาพบริษัทแห่งหนึ่งกู้เงิน 10,000 ล้านบาท เพื่อสร้าง Data Center หากต้นทุนทางการเงินอยู่ที่ 4% บริษัทต้องมีภาระดอกเบี้ยประมาณ 400 ล้านบาทต่อปี ก่อนที่จะนับรวมต้นทุนอื่น ๆ เช่น ค่าไฟ ค่าบำรุงรักษา ค่าแรง และค่าเสื่อมราคาของอุปกรณ์ แต่ถ้าต้นทุนเงินเพิ่มขึ้นเป็น 6% ภาระดอกเบี้ยก็เพิ่มเป็นประมาณ 600 ล้านบาทต่อปี ยิ่งโครงการมีขนาดใหญ่ ความแตกต่างเพียงไม่กี่เปอร์เซ็นต์จึงกลายเป็นเงินจำนวนมหาศาล
ตรงนี้เอง คือ เหตุผลที่ Bond Yield ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับอุตสาหกรรม AI เมื่อ Bond Yield สูงขึ้น ต้นทุนในการระดมทุนระยะยาวก็มีแนวโน้มสูงขึ้น ทำให้บริษัทต้องคิดหนักขึ้นว่าจะลงทุนโครงการใด ลงทุนเร็วแค่ไหน และโครงการนั้นจะสร้างผลตอบแทนได้มากพอที่จะชดเชยต้นทุนเงินหรือไม่
แต่ Bond Yield ที่สูงไม่ได้เกิดจาก AI เพียงอย่างเดียว อีกแรงกดดันสำคัญมาจากรัฐบาลทั่วโลกที่ต้องการกู้เงินเพื่อรองรับการขาดดุลงบประมาณและภาระหนี้ที่เพิ่มขึ้น เมื่อรัฐบาลออกพันธบัตรจำนวนมาก ขณะเดียวกันบริษัทเอกชนก็ออกหุ้นกู้เพื่อระดมทุนสำหรับ AI ตลาดตราสารหนี้จึงต้องรองรับความต้องการเงินทุนจากทั้งสองฝั่งพร้อมกัน พูดง่าย ๆ คือ รัฐบาลกำลังต้องการเงิน ขณะที่บริษัท AI ก็ต้องการเงิน และทั้งคู่กำลังเข้ามาระดมทุนในตลาดเดียวกัน
SCB EIC ประเมินว่า แรงกดดันต่อ Bond Yield ระยะยาวมาจากทั้งความต้องการระดมทุนของภาคเอกชน โดยเฉพาะการลงทุน AI และความต้องการกู้ของรัฐบาลที่มีการขาดดุลสูง รวมถึงความกังวลเรื่องเงินเฟ้อและเสถียรภาพทางการคลัง โดยมองว่าความเสี่ยงระยะต่อไปอาจไม่ใช่การกลับเข้าสู่วงจรดอกเบี้ยขาขึ้นเต็มรูปแบบ แต่เป็นภาวะ Bond Yield ที่อยู่ในระดับสูงนานกว่าที่ตลาดเคยคาดไว้
กล่าวคือ ต้องแยกให้ออกระหว่าง “ดอกเบี้ยนโยบาย” กับ “Bond Yield” ดอกเบี้ยนโยบายเป็นอัตราที่ธนาคารกลางใช้เป็นเครื่องมือหลักในการดูแลเศรษฐกิจและเงินเฟ้อ โดยมีอิทธิพลอย่างมากต่ออัตราดอกเบี้ยระยะสั้นในระบบการเงิน ส่วน Bond Yield โดยเฉพาะพันธบัตรระยะยาว ถูกกำหนดโดยตลาดมากกว่า เพราะนักลงทุนมองไปข้างหน้าว่าเงินเฟ้อ เศรษฐกิจ การกู้เงินของรัฐบาล และความต้องการเงินทุนในอนาคตจะเป็นอย่างไร
ดังนั้น ต่อให้ธนาคารกลางลดดอกเบี้ยระยะสั้นลง Bond Yield ระยะยาวก็ไม่ได้จำเป็นต้องลดตามเสมอไป หากนักลงทุนยังมองว่าในอนาคตรัฐบาลต้องกู้เงินจำนวนมาก บริษัทต้องลงทุน AI ต่อเนื่อง และเงินเฟ้ออาจกลับมาได้ Bond Yield ก็สามารถอยู่ในระดับสูงต่อไปได้ นี่คือสิ่งที่ทำให้เกิดสถานการณ์ที่น่าสนใจในยุค AI โลกอาจไม่ได้อยู่ในช่วงที่ธนาคารกลางทุกแห่งกำลังขึ้นดอกเบี้ย แต่ต้นทุนเงินระยะยาวกลับยังสูง เพราะความต้องการใช้เงินทุนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
สำหรับไทย เรื่องนี้ไม่ได้อยู่ไกลตัว เพราะแม้ธนาคารแห่งประเทศไทยจะคงอัตราดอกเบี้ยนโยบายไว้ที่ 1% แต่อัตราผลตอบแทนพันธบัตรไทยยังได้รับอิทธิพลจากทิศทาง Bond Yield ของตลาดโลก SCB EIC ระบุว่า ภาวะการเงินไทยยังค่อนข้างตึงตัวส่วนหนึ่งจาก Bond Yield โลกที่สูงขึ้น ซึ่งสามารถส่งผลต่อต้นทุนการกู้ยืมของทั้งภาครัฐและภาคเอกชน แม้ดอกเบี้ยนโยบายไทยจะอยู่ในระดับต่ำก็ตาม
ผลกระทบจึงไม่ได้จำกัดอยู่แค่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ แต่สามารถไหลต่อไปยังธุรกิจอื่น ๆ เมื่อบริษัทต้องจ่ายต้นทุนทางการเงินสูงขึ้น การลงทุนบางโครงการอาจต้องใช้เวลาคืนทุนนานขึ้น ธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องกู้เงินเพื่อขยายกิจการอาจเผชิญต้นทุนทางการเงินสูงขึ้นตามตลาด ขณะที่รัฐบาลเองก็ต้องใช้งบประมาณมากขึ้นเพื่อจ่ายดอกเบี้ยจากหนี้ใหม่ ซึ่งอาจลดพื้นที่สำหรับการใช้จ่ายด้านอื่น
ในอีกด้านหนึ่ง การลงทุน AI ก็ยังสร้างประโยชน์ทางเศรษฐกิจจำนวนมาก เพราะการสร้าง Data Center และระบบโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลทำให้เกิดความต้องการชิป อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ระบบไฟฟ้า พลังงาน ก่อสร้าง และบริการด้านเทคโนโลยีเป็นลูกโซ่ สำหรับไทย วัฏจักรนี้กำลังสร้างแรงส่งผ่านการส่งออกสินค้าอิเล็กทรอนิกส์และการลงทุนโดยตรงจากต่างประเทศ รวมถึงการลงทุนใน Data Center โดย SCB EIC ประเมินว่าเศรษฐกิจไทยปี 2569 จะขยายตัว 2.2% จากแรงส่งของการลงทุนและการส่งออกที่เกี่ยวข้องกับวัฏจักร AI
แต่สิ่งที่ต้องจับตา คือ เงินลงทุนเหล่านี้สามารถสร้างผลต่อเนื่องเข้าสู่เศรษฐกิจไทยได้มากแค่ไหน เพราะการลงทุน AI บางส่วนมีลักษณะเป็นการนำเข้าเครื่องจักร ชิป และเทคโนโลยีจากต่างประเทศ หากไทยรับบทเพียงสถานที่ตั้งของ Data Center หรือฐานประกอบสินค้า ผลประโยชน์ที่ตกอยู่ในประเทศอาจแตกต่างจากกรณีที่ไทยสามารถพัฒนาซัพพลายเชน ผู้ผลิตชิ้นส่วน บุคลากร และบริการที่เกี่ยวข้องขึ้นมาเอง
ภาพใหญ่จึงไม่ใช่แค่ AI กำลังบูม แต่เป็นวงจรที่เชื่อมตั้งแต่เทคโนโลยีถึงตลาดการเงิน AI ต้องการ Compute มากขึ้น จึงต้องใช้ชิป Data Center พลังงาน และโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น ทั้งหมดต้องใช้เงินลงทุน และเมื่อบริษัทต้องระดมทุนพร้อมกัน ความต้องการเงินก็เพิ่มขึ้น นักลงทุนจึงอาจเรียกร้องผลตอบแทนที่สูงขึ้น นี่คือกลไกที่ทำให้ AI เชื่อมโยงกับ Bond Yield ได้
อย่างไรก็ตาม Bond Yield สูงนานไม่ได้แปลว่าการลงทุน AI จะหยุดลง แต่หมายความว่าบริษัทต้องให้ความสำคัญกับ “ความคุ้มค่า” มากขึ้น เมื่อเงินแพง โครงการลงทุนต้องสร้างผลตอบแทนให้มากพอที่จะชดเชยต้นทุนทางการเงิน นักลงทุนจึงเริ่มมองมากกว่าศักยภาพของ AI และหันมาพิจารณากระแสเงินสด รายได้ และผลตอบแทนจากการลงทุนมากขึ้น หาก AI เพิ่มผลิตภาพและสร้างรายได้ได้เร็ว ต้นทุนทางการเงินที่สูงขึ้นก็ยังรองรับได้ แต่หากเงินลงทุนโตเร็วกว่ารายได้ ต้นทุนเงินก็อาจกลายเป็นข้อจำกัดต่อการลงทุน
สำหรับไทย เรื่องนี้มีทั้งโอกาสและแรงกดดัน ด้านหนึ่งไทยสามารถรับประโยชน์จากห่วงโซ่การลงทุน AI ทั้งอิเล็กทรอนิกส์ Data Center พลังงาน และโครงสร้างพื้นฐาน แต่อีกด้าน หาก Bond Yield โลกยังอยู่ในระดับสูง ต้นทุนเงินของไทยก็มีโอกาสถูกกดดันตาม แม้ดอกเบี้ยนโยบายในประเทศจะอยู่ในระดับต่ำก็ตาม
ท้ายที่สุด AI จึงไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่กำลังกลายเป็นหนึ่งในแรงผลักดันสำคัญของความต้องการเงินทุนทั่วโลก เมื่อบริษัทเทคโนโลยี รัฐบาล และภาคธุรกิจต่างต้องการระดมทุนพร้อมกัน “ราคาของเงินระยะยาว” จึงกลายเป็นอีกตัวแปรที่ต้องจับตา และอาจเป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้โลกต้องอยู่กับ Bond Yield สูงนานกว่าที่เคยคาดไว้
ข่าวเด่น