บิ๊กเทคใช้เงินกว่า 1 แสนล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในปี 2023

Lead: บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกสี่แห่ง ได้แก่ Amazon, Google, Meta และ Microsoft ได้ใช้จ่ายเงินลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI มากกว่า $1.1 trillion ตั้งแต่ปี 2023 ซึ่งรวมถึงศูนย์ข้อมูล ชิปประมวลผลและพลังงานที่จำเป็นตามรายงานของ *Financial Times* การเพิ่มการใช้จ่ายอีก $745 billion** ในปีหน้า ทำให้ภาคอุตสาหกรรมเทคโนโลยีต้องเผชิญกับแรงกดดันด้านค่าไฟฟ้า ความขาดแคลนชิปเมมโมรี และความเสี่ยงทางการเงินที่อาจไม่ปรากฏบนงบดุล

Overview

บริษัท “ไฮเปอร์สเกล” เหล่านี้ได้เน้นการขยายศูนย์ข้อมูลเพื่อรองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ ซึ่งต้องอาศัยเซิร์ฟเวอร์จำนวนมหาศาลและชิปประมวลผลที่ใช้พลังงานสูง การลงทุนดังกล่าวรวมถึงค่าใช้จ่ายในการก่อสร้าง ศึกษาเทคโนโลยีการระบายความร้อน และระบบส่งไฟฟ้าแบบต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังมีส่วนสำคัญของ photonics ที่กำลังจะกลายเป็นขอบเขตถัดไปของคอขวดด้าน AI เนื่องจากการเคลื่อนย้ายข้อมูลด้วยความเร็วสูงต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานที่ทันสมัย

ตามที่ *Financial Times* ระบุ รายงานผลประกอบการล่าสุดของบริษัทเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเงินลงทุนสะสมถึง $1.1 trillion และคาดว่าจะเพิ่มอีก $745 billion ในปี 2026‑​2027 ซึ่งเป็นสัญญาณว่าการขยายตัวของ CAPEX ยังคงดำเนินต่อไปโดยไม่มีขีดจำกัดชัดเจน

Investment Scale & Projections

การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Amazon, Google, Meta และ Microsoft แบ่งออกเป็นหลายส่วนสำคัญ ได้แก่

• ศูนย์ข้อมูลใหม่และการอัปเกรดศูนย์ข้อมูลเดิม
• ชิปประมวลผลชนิด High‑Bandwith Memory (HBM) สำหรับงาน AI ที่ต้องการแบนด์วิธสูง
• ระบบจ่ายไฟฟ้าและระบายความร้อนระดับมหากำลัง

นักวิเคราะห์จาก RBC Capital อย่าง *Rishi Jaluria* ให้เหตุผลว่า “ไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับการเติบโตของ CAPEX” เนื่องจากผู้ลงทุนคาดหวังให้บริษัทเหล่านี้รักษาความสมดุลระหว่างการขยาย AI กับการรักษาผลกำไรในธุรกิจหลัก

ส่วนประมาณการเพิ่มเติม $745 billion** มีพื้นฐานมาจากการวางแผนก่อสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ในหลายภูมิภาค ทั้งในสหรัฐอเมริกา ยุโรปและเอเชีย‑แปซิฟิก ซึ่งคาดว่าจะใช้เวลา 3‑5 ปีในการเปิดใช้งานเต็มรูปแบบ

Industry Ripple Effects

การเพิ่มขึ้นของความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลทำให้บริษัทสาธารณูปโภคในสหรัฐอเมริกาต้องลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อขยายเครือข่ายส่งกำลัง ซึ่งค่าใช้จ่ายเหล่านี้ต่อมาถูกถ่ายทอดให้กับผู้บริโภคทุกคน ตัวอย่างเช่น รัฐ Oregon ได้ออก POWER Act ในปี 2025 ที่ทำให้อัตราการใช้ไฟฟ้ากว่าที่ 20 MW เพิ่มขึ้น 30 % ขณะที่ค่าไฟของผู้อยู่อาศัยลดลงเพียง 1.3 %

ในด้านชิปเมมโมรี ความต้องการ HBM ของ AI hyperscalers ทำให้ผู้ผลิตอย่าง Micron, Samsung และ SK hynix ปรับเปลี่ยนสายการผลิตเพื่อให้บริการต่อบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกเป็นหลัก ส่งผลให้ตลาด DRAM ที่ใช้ในเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและอุปกรณ์มือถือประสบปัญหาขาดแคลนตั้งแต่ปี 2025 นอกจากนี้ Apple ซึ่งเคยมีอิทธิพลต่อซัพพลายเออร์ก็ต้องปรับราคาสินค้าเนื่องจากต้นทุนชิปที่สูงขึ้น

Financial Implications & Risks

แม้การใช้จ่ายระดับ $1.65 trillion ที่บันทึกเป็น “future obligations” บนรายงานไตรมาสจะดูเหมือนเป็นภาระหนี้แฝงก็ตาม มูลค่านี้เทียบกับหนี้สินจริงที่ปรากฏบนงบดุลอยู่ที่ 122 % ซึ่งอาจทำให้นักลงทุนประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป

อย่างไรก็ตาม รายได้ไตรมาสล่าสุดของบริษัทเหล่านี้ยังค่อนข้างสูง: Microsoft มีรายได้ $90 billion, Meta $60 billion, Alphabet (Google) เกือบ $120 billion, และ Amazon $200 billion รวมเป็นประมาณ $470 billion ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม การใช้จ่ายเกินรายได้เริ่มปรากฏชัดเมื่อ Google Cloud รายได้เพียง $11 billion แต่ค่าใช้จ่ายสูงกว่ารายได้ ทำให้หุ้นของบริษัทลดลงครั้งแรกในรอบ 20 ปี นอกจากนี้ Meta** ยังประกาศให้เช่าคอมพิวเตอร์ AI ซึ่งทำให้ราคาหุ้นตกตามมา

*Dec Mullarkey* จาก SLC Management ให้ความเห็นว่า “นักลงทุนไม่ต้องการการเติบโตโดยไม่มีผลลัพธ์ทางการเงิน” การเปลี่ยนโฟกัสจากการขยายตัวแบบไม่มีที่สิ้นสุดสู่การแสดงผลกำไรจริงกลายเป็นเกณฑ์ใหม่สำหรับบริษัทเทคโนโลยีระดับใหญ่

Outlook & Investor Sentiment

ในระยะต่อไป ความต้องการของตลาด AI คาดว่าจะยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่แรงกดดันจากด้านพลังงานและชิปเมมโมรีอาจทำให้ผู้กำกับนโยบายต้องมีมาตรการคุ้มครองผู้บริโภคมากขึ้น เช่น “ratepayer protection pledge” ของทำเนียบขาวที่ยังไม่ได้รับการบังคับใช้เป็นกฎหมายใด ๆ

นักลงทุนจึงเริ่มตั้งคำถามเกี่ยวกับความยั่งยืนของ CAPEX ระดับ trillion‑dollar นี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผลตอบแทนจากโครงการ AI ยังไม่ชัดเจน การตรวจสอบ “hidden debt” และการประเมินความเสี่ยงเชิงระบบจึงเป็นสิ่งสำคัญต่อการตัดสินใจลงทุนในอนาคต

Summary

บริษัทเทคโนโลยีสี่ใหญ่ได้ใช้จ่าย $1.1 trillion ในโครงสร้างพื้นฐาน AI และคาดว่าจะเพิ่มอีก $745 billion ภายในปี 2026‑​2027 การขยายตัวนี้ก่อให้เกิดผลกระทบต่ออัตราไฟฟ้า, ตลาดชิปเมมโมรีและความเสี่ยงด้านหนี้แฝง ทั้งยังทำให้นักลงทุนต้องประเมินใหม่ว่าการเติบโตแบบไม่มีที่สิ้นสุดนั้นคุ้มค่ากับต้นทุนจริงหรือไม่.