ตามประมาณการของ UBS Global Research ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม 2026 การใช้จ่ายด้าน AI ของไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่ 6 รายอาจรวมกันอยู่ที่ 7.7 ล้านล้านดอลลาร์ระหว่างปี 2026 ถึง 2030 คำถามสำคัญคือการลงทุนดังกล่าวจะสร้างกำไรได้เพียงพอหรือไม่ โดย UBS คำนวณว่าการสร้างผลตอบแทนจากเงินลงทุน 15% ภายในปี 2031 จะต้องมีกำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษีเพิ่มเติมราว 1 ล้านล้านดอลลาร์

ประเด็นสำคัญ

  • UBS ประเมินว่าเงินลงทุนที่คาดการณ์ไว้ 6.8 ล้านล้านดอลลาร์จะสูงกว่าระดับรายจ่ายฝ่ายทุนตามปกติก่อนยุค AI ของบริษัทเหล่านี้
  • หากอัตรากำไรจากคลาวด์ยังอยู่ในระดับปัจจุบัน จะต้องมีรายได้เพิ่มขึ้นราว 3.4 ล้านล้านดอลลาร์เพื่อให้ได้กำไรเพิ่มเติมตามเป้าหมาย
  • การเพิ่มผลิตภาพอาจช่วยหนุนอุปสงค์ แต่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานต้องสามารถคว้าส่วนแบ่งมูลค่าทางเศรษฐกิจจากการเพิ่มผลิตภาพได้มากพอที่จะรองรับการลงทุน

สารบัญ

การใช้จ่ายด้าน AI เปลี่ยนสมการผลตอบแทน

ประมาณการนี้เป็นฉากทัศน์การลงทุน ไม่ใช่รายจ่ายที่เกิดขึ้นแล้วหรือพันธสัญญาร่วมกันที่บริษัททั้ง 6 แห่งประกาศไว้ ในทำนองเดียวกัน ข้อกำหนดด้านกำไร 1 ล้านล้านดอลลาร์เป็นการคำนวณที่อิงสมมติฐานผลตอบแทน 15% ไม่ใช่กำไรที่รายงานหรือแนวทางคาดการณ์จากบริษัท

ในอดีต ไฮเปอร์สเกลเลอร์ทำผลตอบแทนก่อนหักภาษีได้สูงกว่า 40% จากธุรกิจซอฟต์แวร์ โซเชียลมีเดีย และอีคอมเมิร์ซ ซึ่งใช้สินทรัพย์ค่อนข้างน้อย การสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ทำให้ธุรกิจของพวกเขาต้องใช้เงินลงทุนมากขึ้น UBS คาดว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะทำให้ผลตอบแทนจากเงินลงทุนลดลง 20–25 จุดเปอร์เซ็นต์

แม้จะคำนึงถึงผลตอบแทนที่ลดลงแล้ว เกณฑ์กำไรที่ต้องทำให้ได้ก็ยังสูงมาก EBIT เพิ่มเติมที่ประเมินไว้ต่ำกว่า EBIT รวมกันในปัจจุบันของกลุ่มบริษัทนี้เล็กน้อย และข้อกำหนดด้านรายได้ 3.4 ล้านล้านดอลลาร์ยังขึ้นอยู่กับอัตรากำไรจากคลาวด์ในปัจจุบัน จึงไม่ใช่เป้ายอดขายที่ตายตัวโดยไม่คำนึงถึงความสามารถในการทำกำไรในอนาคต

ในบทวิเคราะห์อีกฉบับ เมื่อวันที่ 21 ตุลาคมว่าด้วยความสามารถในการทำกำไรของ AI และความเสี่ยงจากการขยายโครงสร้างพื้นฐานUBS ระบุว่าตลาดจะประเมินผลตอบแทนจากการลงทุนของไฮเปอร์สเกลเลอร์ควบคู่ไปกับความเสี่ยงด้านการจัดหาเงินทุนและการดำเนินงาน บทวิเคราะห์ดังกล่าวให้กรอบการพิจารณาในภาพกว้าง แต่ไม่ได้เป็นที่มาของประมาณการการใช้จ่ายและกำไรเหล่านี้

รายการรายละเอียด
เศรษฐกิจโลกกรณีฐานในปี 2031ประมาณ 136 ล้านล้านดอลลาร์ โดยไม่มีแรงหนุนจาก AI ตามสมมติฐานการเติบโตในอดีตของ UBS
ผลิตภาพเพิ่มขึ้น 0.5% ต่อปีฉากทัศน์ของ UBS: GDP โลกสูงกว่ากรณีฐานราว 3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2031
ผลิตภาพเพิ่มขึ้น 1% ต่อปีฉากทัศน์ของ UBS: GDP โลกสูงกว่ากรณีฐานราว 7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2031
ผลิตภาพเพิ่มขึ้น 1.5% ต่อปีฉากทัศน์ของ UBS: GDP โลกสูงกว่ากรณีฐานราว 10 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2031

ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจไม่ได้รับประกันว่าจะกลายเป็นกำไรของบริษัท

UBS ระบุเงื่อนไขสองข้อที่จะทำให้ได้รับผลตอบแทนในระดับที่ยอมรับได้ ได้แก่ AI ต้องช่วยเพิ่มผลิตภาพได้จริง และบริษัทที่จัดหาเทคโนโลยีต้องสร้างรายได้จากผลประโยชน์ดังกล่าวได้เป็นสัดส่วนที่มีนัยสำคัญ

ธนาคารประเมินว่าเศรษฐกิจโลกในรูปตัวเงิน ซึ่งปัจจุบันมีมูลค่าราว 110 ล้านล้านดอลลาร์ อาจขยายเป็นประมาณ 136 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2031 หากเติบโตในอัตราเดียวกับช่วงทศวรรษที่ผ่านมาและไม่มีแรงหนุนเพิ่มเติมจาก AI ฉากทัศน์ด้านผลิตภาพของ UBS แสดงให้เห็นว่า AI อาจช่วยขยายฐานเศรษฐกิจดังกล่าวได้มากขึ้นเพียงใด

อย่างไรก็ตาม ผลผลิตทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้นไม่ได้กลายเป็นรายได้ของเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานโดยอัตโนมัติ UBS เปรียบเทียบกับการลงทุนด้านโทรคมนาคมและเคเบิลทีวีในยุคดอตคอม ซึ่งผลประโยชน์จำนวนมากตกแก่ธุรกิจที่สร้างขึ้นบนเครือข่าย มากกว่าจะตกแก่บริษัทที่เป็นผู้จัดหาเงินทุนเพียงฝ่ายเดียว

UBS มองว่าไฮเปอร์สเกลเลอร์มีช่องทางสร้างมูลค่าจากธุรกิจของตนได้หลากหลายกว่าผู้ให้บริการโทรคมนาคมที่อยู่ภายใต้กฎระเบียบหรือจำเป็นต้องมีใบอนุญาต นี่เป็นข้อได้เปรียบที่อาจเกิดขึ้น ไม่ใช่หลักฐานว่ารายได้ที่ต้องการเกิดขึ้นแล้ว

แรงกดดันด้านสินเชื่อและการจัดหาไฟฟ้ายังคงเป็นข้อจำกัด

Sunil Tirumalai นักกลยุทธ์ตลาดเกิดใหม่ของ UBS เตือนไม่ให้มองแรงกดดันต่อผู้กู้ยืมในกลุ่มนีโอคลาวด์ เช่น CoreWeave ว่าเป็นหลักฐานว่าวงจรการลงทุนในภาพรวมกำลังล้มเหลว UBS ประเมินว่านีโอคลาวด์คิดเป็นเพียง 5%–7% ของรายจ่ายฝ่ายทุนด้านศูนย์ข้อมูล AI ที่คาดไว้ในช่วง 4 ถึง 5 ปีข้างหน้า

ธนาคารระบุว่าอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สูงขึ้นอธิบายการเพิ่มขึ้นของอัตราผลตอบแทนพันธบัตรของไฮเปอร์สเกลเลอร์ในปี 2026 ได้เกือบทั้งหมด โดยมองว่าความตึงเครียดด้านสินเชื่อกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มผู้ออกตราสารที่ตลาดมองว่ามีงบดุลอ่อนแอกว่าหรือมีหนี้สินที่อาจเกิดขึ้นจำนวนมาก ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างทั่วถึงทั้งภาคธุรกิจ

ไฟฟ้าเป็นความเสี่ยงด้านการดำเนินงานอีกประการหนึ่ง ทีมเซมิคอนดักเตอร์ระดับโลกของ UBS เชื่อว่าจะสามารถจัดหาไฟฟ้าได้เพียงพอสำหรับศูนย์ข้อมูลที่วางแผนไว้ แต่การประเมินดังกล่าวขึ้นอยู่กับการออกกฎหมายที่เอื้ออำนวย การดำเนินงานที่ราบรื่น และการไม่มีความล่าช้าในการเพิ่มกำลังการผลิตไฟฟ้าจากโครงข่ายหรือแหล่งนอกโครงข่าย

บทสรุป

บททดสอบของการใช้จ่ายด้าน AI ไม่ได้อยู่ที่ว่าเทคโนโลยีช่วยเพิ่มผลผลิตทางเศรษฐกิจได้หรือไม่เท่านั้น แต่อยู่ที่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานจะคว้ารายได้และกำไรได้มากพอหรือไม่ ขณะที่ฤดูรายงานผลประกอบการไตรมาส 3 กำลังดำเนินอยู่ การเปิดเผยข้อมูลของไฮเปอร์สเกลเลอร์เกี่ยวกับการลงทุน การสร้างรายได้ และการจัดหาเงินทุน จะเป็นจุดตรวจสอบถัดไปเพื่อประเมินช่องว่างดังกล่าว

อ่านข่าวเพิ่มเติม

ข่าวเพิ่มเติมจาก FinanceVelix

ข้อจำกัดความรับผิด

บทความนี้จาก FinanceVelix ให้ข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำด้านการเงิน การลงทุน กฎหมาย หรือภาษีที่จัดทำขึ้นเฉพาะบุคคล ราคาตลาด อัตราดอกเบี้ย และภาวะเศรษฐกิจอาจเปลี่ยนแปลงได้ การลงทุนมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน ข้อเท็จจริงสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ ณ เวลาที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดตรวจสอบข้อมูลสำคัญด้วยตนเอง และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเมื่อจำเป็น การกล่าวถึงสินทรัพย์ บริษัท หรือบริการใด ๆ ไม่ถือเป็นการรับรอง