ข้ามไปเนื้อหาหลัก

หนี้ AI Hyperscaler ดันยีลด์ 10 ปีทะลุ 5% และสะเทือนต้นทุนทุน

ธนาคารกลางสหรัฐฯ เผยหนี้มหาศาลจาก AI Hyperscaler เป็นหนึ่งในสามปัจจัยที่ดันผลตอบแทนพันธบัตร 10 ปีพุ่งแตะระดับ 5% สูงสุดนับตั้งแต่ปี 2007

เรียบเรียงโดย AI
Inewgen
18 Sep 2026ที่มา: Dev.to4 นาทีอ่าน (0 ครั้ง)
แชร์
หนี้ AI Hyperscaler ดันยีลด์ 10 ปีทะลุ 5% และสะเทือนต้นทุนทุน

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง

ขนาดตัวอักษร
  • ธนาคารกลางสหรัฐฯ ระบุหนี้ AI Hyperscaler ดันผลตอบแทนพันธบัตร 10 ปีพุ่งทะลุ 5%
  • การออกหุ้นกู้ของ 5 บริษัทเทคยักษ์ใหญ่พุ่งจาก 2.8 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2024 สู่ 1.21 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2025
  • หนี้เกี่ยวกับ AI ทั่วโลกแตะ 2.36 แสนล้านดอลลาร์ในฤดูใบไม้ผลิ และพุ่งเป้าสู่ 5.7 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2026
  • ต้นทุนเงินทุนที่สูงขึ้นสร้างแรงกดดันรุนแรงต่อผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดกลางและรายย่อยที่กู้ยืมเงินด้วยอัตราดอกเบี้ยลอยตัว

เมื่อธนาคารกลางสหรัฐฯ ปรับอัตราดอกเบี้ยนโยบายขึ้นสู่ช่วง 3.75 ถึง 4.00 เปอร์เซ็นต์ ตลาดการเงินไม่ได้ประหลาดใจนัก แต่สิ่งที่สร้างความตกใจให้กับวอลล์สตรีทคือการพุ่งขึ้นของผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ อายุ 10 ปี ที่ทะยานขึ้นเหนือ 5 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นระดับสูงสุดนับตั้งแต่ช่วงฤดูร้อนปี 2007 โดยประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ เควิน วอร์ช ได้กล่าวในการแถลงข่าวหลังการประชุมถึงสามปัจจัยหลักที่ทำให้ต้นทุนการกู้ยืมระยะยาวยังคงอยู่ในระดับสูง ได้แก่ ผลผลิตทางเศรษฐกิจที่ยืดหยุ่น ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ด้านพลังงาน และความต้องการหนี้ที่ไม่เคยมีมาก่อนของกลุ่มผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์หรือ AI Hyperscalers

เควิน วอร์ช กล่าวกับผู้สื่อข่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า บรรดาบริษัท Hyperscalers กำลังระดมทุนในตลาด การแข่งขันด้านเงินทุนนั้นเกิดขึ้นจริง และส่วนหนึ่งก็อธิบายได้ถึงการเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนพันธบัตรอ้างอิง

การสังเกตการณ์ดังกล่าวสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงมุมมองของธนาคารกลางที่มีต่อภาคเทคโนโลยี เนื่องจากในอดีตช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมา แพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่ทำหน้าที่เสมือนตัวดูดซับสภาพคล่องมหภาค พวกเขาสร้างกระแสเงินสดอิสระจำนวนมาก สะสมเงินสดสำรองและพันธบัตรระยะสั้น และลงทุนโครงสร้างพื้นฐานภายในโดยไม่ต้องพึ่งพาตลาดสินเชื่อ โดยในช่วงปี 2020 ถึง 2024 ห้าบริษัท Hyperscalers รายใหญ่ที่สุดของสหรัฐฯ ออกหุ้นกู้ภาคเอกชนเฉลี่ย 2.8 หมื่นล้านดอลลาร์ต่อปี ก่อนที่ตัวเลขดังกล่าวจะพุ่งกระโดดเป็น 1.21 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2025 ตามข้อมูลจาก Bank of America Securities ขณะที่ Morgan Stanley ประเมินว่าหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั่วโลกแตะ 2.36 แสนล้านดอลลาร์ในช่วงปลายฤดูใบไม้ผลิ ซึ่งสูงกว่าปีก่อนหน้าถึงสี่เท่า และกำลังมุ่งหน้าสู่ 5.7 แสนล้านดอลลาร์ภายในปี 2026

$121Bหุ้นกู้ AI Hyperscalers ในปี 2025
$570Bคาดการณ์หนี้ AI ทั่วโลกปี 2026

สาเหตุเบื้องหลังการกู้ยืมครั้งนี้มีรากฐานมาจากโครงสร้างธุรกิจ เนื่องจากรายจ่ายฝ่ายทุนของผู้ให้บริการคลาวด์ชั้นนำในปัจจุบันกินพื้นที่เกือบทั้งหมดของกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน โดยผู้ให้บริการหลายรายเริ่มหลุดเข้าสู่เขตกระแสเงินสดอิสระติดลบ การขยายพื้นที่ศูนย์ข้อมูลหลายกิกะวัตต์ การรักษาความปลอดภัยสิทธิ์การเชื่อมต่อระบบไฟฟ้า และการจัดซื้อคลัสเตอร์ชิป Blackwell รวมถึงตัวเร่งความเร็วเฉพาะทาง ไม่สามารถ financ ตัวเองได้จากรายได้ซอฟต์แวร์สะสมรายเดือนเพียงอย่างเดียว

"บรรดาบริษัท Hyperscalers กำลังระดมทุนในตลาด การแข่งขันด้านเงินทุนนั้นเกิดขึ้นจริง และส่วนหนึ่งก็อธิบายได้ถึงการเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนพันธบัตรอ้างอิง"

เควิน วอร์ช ประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ
modern server room data center racks

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง

ไม่อยากพลาดข่าวใหม่?

สมัครรับสรุปข่าวสารใหม่ทางอีเมล ไม่บ่อยจนรำคาญ

โฆษณา

ในแง่ของเศรษฐศาสตร์มหภาค ปริมาณเงินออมสถาบันทั่วโลกที่มีความเต็มใจจะรับซื้อตราสารหนี้ระยะยาวนั้นมีจำกัด เมื่อกลุ่มเทคโนโลยีออกหุ้นกู้ระดับลงทุนมูลค่าครึ่งล้านล้านดอลลาร์ พวกเขาจึงต้องแข่งโดยตรงกับกระทรวงการคลังสหรัฐฯ และภาคธุรกิจเอกชนเพื่อแย่งชิงเงินออมกองเดียวกัน ทำให้นักลงทุนเรียกร้องผลตอบแทนส่วนเพิ่มที่สูงขึ้น และส่งแรงกดดันให้ผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลปรับตัวสูงขึ้นตามไปด้วย

ปรากฏการณ์นี้สร้างวงจรรีเฟล็กซิฟิตี (Reflexivity) ที่น่าสนใจ กล่าวคือ ภาคส่วนปัญญาประดิษฐ์กำลังเป็นตัวผลักดันอัตราผลตอบแทนขั้นต่ำ (Hurdle Rate) ให้สูงขึ้นเพื่อแลกกับการลงทุนของตนเอง ในขณะที่ชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูงมักล้าสมัยอย่างรวดเร็วภายใน 3 ถึง 4 ปี แต่อายุทางเศรษฐกิจของโมเดลธุรกิจกลับต้องอาศัยการคาดการณ์ในระยะยาว ทำให้ต้นทุนเงินทุนถ่วงน้ำหนัก (WACC) ที่เพิ่มขึ้น 150 เบซิสพอยต์ ลดมูลค่าปัจจุบันสุทธิของกระแสเงินสดในอนาคตลงถึง 20 ถึง 30 เปอร์เซ็นต์

ความเปราะบางที่แท้จริงไปตกอยู่ที่ผู้เล่นในระดับรองลงมา ได้แก่ ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดกลาง ยานพาหนะโครงสร้างพื้นฐานจากกองทุนหุ้นนอกตลาด และผู้พัฒนาศูนย์ข้อมูลอิสระ ซึ่งส่วนใหญ่จัดหาเงินทุนสำหรับการซื้อ GPU ผ่านสิ่งอำนวยความสะดวกด้านหนี้สินที่มีสินทรัพย์ค้ำประกันในอัตราดอกเบี้ยลอยตัว SOFR บวกด้วย 350 ถึง 500 เบซิสพอยต์ เมื่ออัตราดอกเบี้ยนโยบายทรงตัวใกล้ 4 เปอร์เซ็นต์และยีลด์ระยะยาวอยู่ที่ราว 5 เปอร์เซ็นต์ ต้นทุนการบริการหนี้ทั้งหมดจึงพุ่งทะยานสู่เลขสองหลัก

หากราคาอนุมานโทเค็นยังคงลดลงอย่างต่อเนื่องภายใต้แรงกดดันทางการแข่งขัน หรือหากวงจรการใช้งานขององค์กรดำเนินไปอย่างระมัดระวัง เจ้าของโครงสร้างพื้นฐานที่มีหนี้สินสูงเหล่านี้จะต้องเผชิญกับอุปสรรคในการรีไฟแนนซ์อย่างรุนแรง เนื่องจากตลาดทุนไม่เต็มใจที่จะจัดหาสภาพคล่องฟรีให้อีกต่อไปแล้ว

ที่มา: Dev.to

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น
0/2000

พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้