การจัดหาเงินทุนจากสินเชื่อภาคเอกชนสำหรับศูนย์ข้อมูล AI

สินเชื่อภาคเอกชนหมายถึงการให้สินเชื่อที่ไม่ใช่ธนาคารซึ่งเกิดขึ้นนอกตลาดสาธารณะหรือระบบธนาคารแบบดั้งเดิม เงินกู้ยืมเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยตรงและถือครองโดยสถาบันที่ไม่ใช่ธนาคาร เช่น กองทุนตราสารหนี้ภาคเอกชน แทนที่จะออกเป็นพันธบัตรหรือจัดจำหน่ายผ่านธนาคาร การขาดการซื้อขายในตลาดสาธารณะและการกำกับดูแลที่ผ่อนปรนกว่าเมื่อเทียบกับธนาคาร ทำให้สินเชื่อภาคเอกชนน่าสนใจสำหรับผู้กู้ที่ต้องการแหล่งเงินทุนที่มีความยืดหยุ่นและเป็นส่วนตัว ธุรกิจ โดยเฉพาะบริษัทขนาดกลางหรือบริษัทเอกชน มักจะนิยมใช้สินเชื่อประเภทนี้เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบและข้อกำหนดการเปิดเผยข้อมูลของตลาดสาธารณะ

อย่างไรก็ตาม ความทึบและการกำกับดูแลที่เบาบางกว่านำมาซึ่งความเสี่ยงที่สูงขึ้นสำหรับผู้ให้กู้ ซึ่งรวมถึงความโปร่งใสที่จำกัดและความเป็นไปได้ที่จะผิดนัดชำระหนี้ในสถานการณ์ที่ยากลำบาก เพื่อเป็นการชดเชย สินเชื่อภาคเอกชนโดยทั่วไปจะให้ผลตอบแทนสูงกว่าสินทรัพย์ประเภทตราสารหนี้แบบดั้งเดิม ผลตอบแทนบางครั้งอาจสูงกว่าหุ้นที่อนุรักษ์นิยมและมีความเสี่ยงต่ำ ซึ่งดึงดูดนักลงทุนที่แสวงหารายได้ในพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลาย

ที่มา: Ares Management

สินเชื่อภาคเอกชนมีจุดเริ่มต้นในต้นทศวรรษ 1980 เมื่อตลาดการเงินมีความซับซ้อนมากขึ้น ในช่วงเวลานี้ได้เห็นการเกิดขึ้นของบริษัทพัฒนาธุรกิจ (BDCs) และกองทุนปิด ซึ่งให้เงินกู้แก่บริษัทขนาดเล็กและบริษัทที่กำลังเติบโต ก่อนเกิดวิกฤตการณ์การเงินโลก (GFC) ในปี 2550-2551 สินเชื่อภาคเอกชนยังคงเป็นตลาดเฉพาะกลุ่ม โดยมักได้รับการอำนวยความสะดวกจากธนาคารขนาดใหญ่และบริษัทประกันภัย วิกฤตการณ์การเงินโลกได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์อย่างสิ้นเชิง: การตรวจสอบด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นต่อธนาคาร—ผ่านมาตรการเช่น Dodd-Frank และข้อกำหนดด้านเงินทุนที่สูงขึ้น—ได้จำกัดการให้กู้ยืมแก่ผู้กู้ที่มีความเสี่ยงสูง การถอนตัวนี้ได้สร้างโอกาสให้บริษัทไพรเวทอิควิตี้และกองทุนสินเชื่อเฉพาะกิจที่มีการกำกับดูแลน้อยกว่าเข้ามามีบทบาทหลัก

หลังวิกฤตการณ์การเงินโลก สินเชื่อภาคเอกชนได้พัฒนาสู่รูปแบบที่ทันสมัย โดยมีผู้ให้กู้ที่ไม่ใช่ธนาคารเข้ามาเติมเต็มช่องว่างในการจัดหาเงินทุนสำหรับตลาดขนาดกลาง ปัจจุบัน ผู้จัดการกองทุนชั้นนำตามสินทรัพย์ภายใต้การบริหาร (AUM) ได้แก่ Apollo Global Management, Ares Management, Blackstone และอื่นๆ โดยแพลตฟอร์มเหล่านี้มักจะมี AUM ที่เน้นสินเชื่อเกินหลายแสนล้านดอลลาร์

ที่มา: S&P Global

การประมาณขนาดของตลาดนี้เป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากลักษณะที่เป็นส่วนตัว ณ ต้นปี 2568 (2025) Morgan Stanley ประมาณการว่าตลาดสินเชื่อภาคเอกชนทั่วโลกมีมูลค่าประมาณ 3 ล้านล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นจาก 2 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2563 (2020) กองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) เคยอ้างอิงตัวเลขที่อนุรักษ์นิยมกว่าที่ 2 ล้านล้านดอลลาร์ในการวิเคราะห์ก่อนหน้า ซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างที่ยังคงมีอยู่

นักลงทุนหลักในสินเชื่อภาคเอกชนคือผู้เล่นสถาบัน เช่น กองทุนบำเหน็จบำนาญ บริษัทประกันภัย และกองทุนบริจาค ซึ่งส่งผ่านเงินทุนผ่านบริษัทไพรเวทอิควิตี้หรือกองทุนให้กู้ยืมโดยตรง สถาบันเหล่านี้แสวงหาการเพิ่มผลตอบแทนและการกระจายความเสี่ยงท่ามกลางผลตอบแทนพันธบัตรสาธารณะที่ต่ำ ความยืดหยุ่นของสินเชื่อภาคเอกชนตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย:

• การให้กู้ยืมแก่บริษัทเอกชนที่ไม่ได้จดทะเบียน รวมถึงสินเชื่อ
• เงินกู้ที่มีหลักประกันพร้อมข้อกำหนดเพื่อป้องกันการผิดนัดชำระ หรือไม่มีหลักประกันเพื่อความเสี่ยง/ผลตอบแทนที่สูงขึ้น
• หนี้เสียสำหรับบริษัทที่ประสบปัญหาทางการเงิน
• การจัดหาเงินทุนสำหรับการควบรวมและเข้าซื้อกิจการ (M&A) รวมถึงการซื้อกิจการโดยใช้เงินกู้ (leveraged buyouts)

ความหลากหลายนี้เป็นแรงผลักดันการเติบโต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธนาคารยังคงเผชิญกับข้อจำกัดอย่างต่อเนื่อง

ตลาดสินเชื่อภาคเอกชนมีแนวโน้มที่จะขยายตัวอย่างต่อเนื่อง Morgan Stanley คาดการณ์ว่าตลาดจะเติบโตถึง 5 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2572 (2029) ซึ่งหมายถึงการเติบโตทบต้นประมาณ 14% ต่อปี จากฐาน 3 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2568 (2025) ภาคส่วนที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นปัจจัยขับเคลื่อนสำคัญ: การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องใช้เงินทุนหลายล้านล้านดอลลาร์ โดยสินเชื่อภาคเอกชนอาจให้เงินทุนมากกว่าครึ่งหนึ่งของส่วนต่างที่คาดการณ์ไว้ทั่วโลกที่ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ไปจนถึงปี 2571 (2028) ข้อตกลงที่เกี่ยวข้องกับ hyperscalers (เช่น Meta, Microsoft) ได้เห็นการลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ผ่านผู้ให้กู้ภาคเอกชนแล้ว ซึ่งตอกย้ำบทบาทของสินทรัพย์ประเภทนี้ในพื้นที่ที่มีการเติบโตสูง

สินเชื่อภาคเอกชนของสหรัฐอเมริกาดำเนินงานภายใต้การกำกับดูแลที่ค่อนข้างผ่อนปรนเมื่อเทียบกับธนาคาร ที่ปรึกษาส่วนใหญ่จะลงทะเบียนกับ SEC ภายใต้ Investment Advisers Act of 1940 โดยยึดมั่นในหน้าที่ความรับผิดชอบในฐานะผู้ดูแลผลประโยชน์ (fiduciary duties), การปฏิบัติตามกฎระเบียบการป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน (AML) และกฎการดูแลรักษาทรัพย์สิน (custody rules) ไม่มีข้อกำหนดด้านเงินทุนที่เข้มงวดแบบธนาคารมาบังคับใช้

ณ ปลายปี 2568 (2025) รัฐบาลทรัมป์ได้ดำเนินการผ่อนคลายกฎระเบียบทางการเงินในวงกว้าง โดยมีเป้าหมายเพื่อลดภาระต่อสถาบันการเงินดั้งเดิม และสนับสนุนทางเลือกอื่น ๆ เช่น สินเชื่อภาคเอกชนทางอ้อม ซึ่งรวมถึงการทบทวนกฎระเบียบของ SEC และความเป็นไปได้ในการยกเลิกบางส่วน เพื่อส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่ผ่อนปรนมากขึ้น

จุดดึงดูดสำคัญบางประการที่ทำให้บริษัทไฮเปอร์สเกลต้องพึ่งพาตลาดสินเชื่อภาคเอกชนนั้นชัดเจน ได้แก่ การดำเนินการที่รวดเร็วกว่า เงื่อนไขที่ยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ กฎระเบียบที่ลดลงเมื่อเทียบกับการออกตราสารหนี้ และสินเชื่อภาคเอกชนไม่รวมถึงการถือครองกรรมสิทธิ์ของผู้ถือหุ้น ซึ่งแตกต่างจากการออกตราสารทุน ดังนั้น พวกเขาสามารถระดมทุนได้อย่างรวดเร็วและใช้จ่ายหลัก ๆ กับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) รวมถึงระบบระบายความร้อน พลังงาน การก่อสร้าง อุปกรณ์ และโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ

ในทางกลับกัน บริษัทไพรเวทอิควิตี้ที่ให้สินเชื่อประเภทนี้ก็มีความกระตือรือร้นอย่างมากที่จะได้รับผลตอบแทนที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยจากผู้กู้ที่มีความน่าเชื่อถือสูงมากอย่าง Meta, Microsoft หรือ Google

แต่ที่สำคัญที่สุด สินเชื่อภาคเอกชนยังช่วยให้สามารถทำ "วิศวกรรมทางการเงิน" ซึ่งช่วยซ่อนหนี้สินออกจากงบดุลหลักของผู้กู้ได้

กรณีตัวอย่างที่โดดเด่นคือโครงการศูนย์ข้อมูล Hyperion ของ Meta ในรัฐหลุยเซียนา ซึ่งเป็นข้อตกลงสินเชื่อภาคเอกชนที่ใหญ่ที่สุดเป็นประวัติการณ์

ข้อตกลงศูนย์ข้อมูล Hyperion ของ Meta (ปี 2025) เป็นตัวอย่าง (หนี้ 2.7 หมื่นล้านดอลลาร์ + ส่วนของทุน 3 พันล้านดอลลาร์ รวม 3 หมื่นล้านดอลลาร์)

Meta ก่อตั้ง SPV และกู้ยืมเงินจาก Blue Owl และนักลงทุนรายอื่น ๆ (PIMCO) โดยหนี้สินอยู่ภายใต้ SPV ซึ่ง SPV นี้เป็นเจ้าของร่วมกันระหว่าง Meta และ BO (Meta ถือหุ้น 20% และ BO ถือหุ้น 80%)

META ชำระเงินให้กับ SPV เพื่อใช้สิ่งอำนวยความสะดวกของศูนย์ข้อมูล โดยในงบดุลของ META ไม่มีหนี้สิน แต่การชำระเงินของ META ให้กับ SPV ถูกบันทึกเป็นค่าใช้จ่ายในการเช่า เงินที่ SPV ได้รับจะนำไปชำระค่าใช้จ่ายดอกเบี้ยของหนี้สิน

เงื่อนไขของข้อตกลงมีความยืดหยุ่น หากสถานการณ์ไม่เป็นไปตามที่คาดไว้ META สามารถยกเลิกได้ตลอดเวลา พวกเขาสามารถขายศูนย์ข้อมูลและนำเงินไปชำระหนี้ได้

สินเชื่อภาคเอกชนท้ายที่สุดแล้วก็คือหนี้ และหนี้สินมักเชื่อมโยงกับภัยพิบัติทางการเงินเสมอ (เช่น การสร้างทางรถไฟในยุค 19^thศตวรรษ, วิกฤตเศรษฐกิจตกต่ำครั้งใหญ่ในทศวรรษ 1930s, วิกฤตการณ์การเงินโลก (GFC) ในทศวรรษ 2000s) การล่มสลายเหล่านี้ล้วนเกิดจากการกู้ยืมจำนวนมากที่เกินการควบคุม นี่คือสิ่งที่นักลงทุนที่มองตลาด AI ในแง่ลบ (AI bears) กังวล นอกจากนี้ สินเชื่อภาคเอกชนดังที่กล่าวไปข้างต้นยังมีการกำกับดูแลที่น้อยกว่าและขาดความโปร่งใส

หากความต้องการ AI ถูกประเมินสูงเกินไป ผู้กู้ (AI scalers) จะไม่สามารถชำระหนี้ได้ ซึ่งจะนำไปสู่การถอนเงินจำนวนมากจากผู้ให้กู้ (บริษัทไพรเวทอิควิตี้) และแม้แต่ประชาชนทั่วไปก็อาจได้รับผลกระทบ เนื่องจากกองทุนบำนาญของพวกเขาก็มีการลงทุนในส่วนนี้ด้วย

แต่สิ่งใดที่สามารถกระตุ้นให้เกิดภาวะฟองสบู่แตกในการจัดหาเงินทุนสินเชื่อภาคเอกชนสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ได้? เราสามารถพิจารณาได้หลายปัจจัยดังนี้:

ตัวกระตุ้นสำคัญประการหนึ่งคือภาวะเงินเฟ้อที่ยังคงอยู่ ซึ่งจะทำให้ธนาคารกลางสหรัฐฯ (เฟด) ปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ย หรือคงอัตราดอกเบี้ยในระดับสูงเป็นระยะเวลานาน (higher-for-longer) เนื่องจากอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นจะเพิ่มต้นทุนการกู้ยืมทั่วทั้งเศรษฐกิจ เพิ่มภาระการชำระหนี้ และท้ายที่สุดจะผลักดันให้อัตราการผิดนัดชำระหนี้สูงขึ้น โดยเฉพาะในภาคส่วนที่มีภาระหนี้สูงเกินไป

ตัวกระตุ้นที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือ หากบริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่ เช่น Meta, Microsoft, Google และ Amazon ตัดสินใจที่จะชะลอการลงทุนด้านเงินทุน (capital expenditures) เนื่องจากผลตอบแทนจากการลงทุนไม่เพียงพอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงสร้างพื้นฐาน AI ซึ่งจะทำให้ความต้องการในตลาดสินเชื่อที่เกี่ยวข้องลดลง

การเพิ่มความเข้มงวดด้านกฎระเบียบอย่างกะทันหันหรือไม่คาดคิดก็อาจมีบทบาทสำคัญ ไม่ว่าจะด้วยกฎระเบียบทางการเงินที่เข้มงวดขึ้นพร้อมกับการตรวจสอบตลาดสินเชื่อภาคเอกชนที่มากขึ้น หรือผ่านกฎระเบียบใหม่ที่จำเพาะเจาะจงกับ AI ซึ่งอาจได้รับแรงผลักดันจากแรงกดดันทางการเมือง เช่น ข้อเรียกร้องจากพรรคเดโมแครตบางส่วนให้จำกัดการขยายศูนย์ข้อมูล AI

การแข่งขันที่รุนแรงขึ้นจากจีน รวมถึงความก้าวหน้าจากผู้เล่นอย่าง DeepSeek อาจบ่อนทำลายข้อได้เปรียบที่รับรู้ของผู้นำเทคโนโลยีสหรัฐฯ ลดกระแสเงินสดที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต และทำให้ภาระหนี้ที่มีอยู่รักษายากขึ้น

สุดท้ายนี้ อุปทานล้นเกินในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น อุปทานไฟฟ้าที่มากเกินไป กำลังการผลิตศูนย์ข้อมูล หรือทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง อาจลดอำนาจในการกำหนดราคาและผลกำไร ซึ่งสร้างแรงกดดันอย่างมากต่อโครงการและการลงทุนที่มีภาระหนี้สูง

สมมติว่าการประมาณการจาก Morgan Stanley มีทิศทางที่ถูกต้อง และมีช่องว่างด้านเงินทุนสำหรับการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI อยู่ที่ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งในจำนวนนี้ประมาณ 800 พันล้านดอลลาร์จะต้องมาจากสินเชื่อภาคเอกชน

เมื่อมองแวบแรก อาจดูเหมือนเป็นตัวเลขที่มหาศาล แต่ภาพรวมกลับดูแตกต่างออกไปมากเมื่อพิจารณาจากบริบทของบริษัทไฮเปอร์สเกลเลอร์รายใหญ่ทั้งสี่แห่ง ในปีงบประมาณ 2567 บริษัท Microsoft, Google, Amazon และ Meta สร้างรายได้จากการดำเนินงานรวมกันประมาณ 350 พันล้านดอลลาร์ และสำหรับปีงบประมาณ 2568 คาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 400–450 พันล้านดอลลาร์ นอกจากนี้ อัตราส่วนหนี้สินสุทธิต่อ EBITDA โดยเฉลี่ยของบริษัททั้งสี่แห่งนี้ในปัจจุบันอยู่ที่ระดับที่สะดวกสบายมากคือ 0.4-0.5 เท่า ซึ่งบ่งชี้ถึงการก่อหนี้ที่น้อยและการมีงบดุลที่แข็งแกร่ง เมื่อเปรียบเทียบกัน ในช่วงวิกฤตการเงินโลก ธนาคารใหญ่ๆ ดำเนินงานโดยมีอัตราส่วนการก่อหนี้ที่สูงกว่ามาก—ตัวอย่างเช่น Lehman Brothers มีอัตราส่วนสินทรัพย์ต่อส่วนของผู้ถือหุ้นอยู่ที่ประมาณ 30–33 เท่า กล่าวโดยง่าย ความเสี่ยงที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เหล่านี้กำลังแบกรับจากหนี้สินยังคงคุกคามน้อยกว่ามากเมื่อเทียบกับสิ่งที่เห็นจากธนาคารต่างๆ ในช่วงกลางทศวรรษ 2000

สำหรับนักลงทุนที่กำลังเผชิญกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการขยายสินเชื่อที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการสร้างศูนย์ข้อมูล วิธีการขึ้นอยู่กับความทนทานต่อความเสี่ยงของแต่ละบุคคล กล่าวคือ หากความเสี่ยงที่รับรู้นั้นมากเกินไป ทางเลือกที่ปลอดภัยที่สุดคือการหลีกเลี่ยงการลงทุนในหุ้นที่เกี่ยวข้องโดยสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ที่ยังคงต้องการลงทุนแต่ต้องการจัดการความเสี่ยงขาลง มีกลยุทธ์และทางเลือกการลงทุนหลายอย่างที่แตกต่างกันตามระดับความเสี่ยงและการมีส่วนร่วม กลยุทธ์การป้องกันความเสี่ยงที่ซับซ้อนขึ้นอย่างหนึ่งคือการซื้อเครื่องมือ เช่น VIX futures หรือ credit default swaps (CDS) ซึ่งมักจะให้ผลตอบแทนที่ดีขึ้นเมื่อความผันผวนของตลาดและความเสี่ยงด้านเครดิตที่รับรู้เพิ่มขึ้น

นักลงทุนอาจพิจารณาหุ้นของบริษัทไพรเวทอิควิตี้และผู้จัดการสินทรัพย์ทางเลือก เช่น Blackstone (BX), Apollo Global Management (APO), Blue Owl Capital (OWL) และ Brookfield (BN) บริษัทเหล่านี้มีโอกาสสร้างผลตอบแทนที่สูงขึ้นจากเงินกู้ที่มอบให้กับบริษัทชั้นนำอย่าง Meta, Microsoft, Google และ Amazon ซึ่งจัดอยู่ในกลุ่มที่ได้รับผลกระทบโดยตรงมากที่สุดหากเกิดภาวะฟองสบู่ AI แตก ตัวอย่างเช่น Blue Owl ถือหุ้นส่วนใหญ่ในบริษัทที่จัดตั้งขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ (special purpose vehicle) สำหรับดีล Meta-Hyperion ในช่วงภาวะเศรษฐกิจตกต่ำรุนแรง การไถ่ถอนการลงทุนของนักลงทุนอาจทำให้สินทรัพย์ภายใต้การบริหารลดลงอย่างมาก ลดรายได้ค่าธรรมเนียมลงอย่างฮวบฮาบ และผลักดันราคาหุ้นให้ต่ำลง

ภายในกลุ่มนี้ ระดับความเสี่ยงจะแตกต่างกัน โดยบริษัทอย่าง OWL และ BX มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากกับสินเชื่อส่วนบุคคลสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ขณะที่บริษัทอื่น ๆ เช่น KKR มีส่วนร่วมน้อยกว่า

อีกทางเลือกหนึ่งที่มีความเสี่ยงขาลงค่อนข้างต่ำคือ REITs ศูนย์ข้อมูล เช่น Digital Realty Trust (DLR) และ Equinix (EQIX) ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำเร็จรูปที่ทำหน้าที่เสริมหรือทดแทนการจัดหาเงินทุนสินเชื่อส่วนบุคคล แม้ว่า hyperscalers จะต้องเผชิญกับข้อเสียของสัญญาเช่าระยะยาว (โดยทั่วไป 10-20 ปี) แต่ข้อผูกพันเหล่านี้ก็ให้การคุ้มครองแก่ REITs ในระดับหนึ่งผ่านกระแสเงินสดที่มั่นคง

โดยทั่วไป REITs ได้รับการบริหารจัดการอย่างอนุรักษ์นิยมมากกว่าด้วยการใช้หนี้น้อยลง ทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะฟื้นตัวได้เร็วกว่าในกรณีที่ฟองสบู่แตก เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการสินเชื่อภาคเอกชนที่ใช้หนี้ในระดับสูงกว่า

ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูล เช่น Vertiv (VRT), Super Micro Computer (SMCI) และ Micron (MU) มีความเสี่ยงสูงต่อกระแสการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ที่เฟื่องฟู การเติบโตของรายได้ของบริษัทเหล่านี้เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับอัตราการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล ดังนั้น การชะลอตัวอย่างรวดเร็วหรือการแตกของฟองสบู่มีแนวโน้มที่จะหยุดการเติบโตและสร้างแรงกดดันต่อมูลค่า อย่างไรก็ตาม บริษัทหลายแห่งในปัจจุบันมีคำสั่งซื้อคงค้างสะสมหลายปี ซึ่งความต้องการยังคงสูงกว่าอุปทานมาก ทำให้มีกันชนในระยะสั้น

Hyperscalers ขนาดใหญ่เอง — Meta, Amazon, Google และ Microsoft — ยังคงเป็นผู้ได้รับประโยชน์หลักจากสินเชื่อภาคเอกชน เนื่องจากช่วยให้สามารถขยายขนาดได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องแบกรับภาระในงบดุลทั้งหมด ผลดีมาจากการเติบโตที่เร่งตัวขึ้น ขณะที่ความเสี่ยงได้แก่ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่สูงขึ้นและอัตรากำไรที่ลดลงจากค่าเช่า รวมถึงหนี้นอกงบดุลที่ถืออยู่ในบริษัทที่จัดตั้งขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ (special purpose vehicles) การถือหุ้นในโครงการที่ได้รับเงินทุนในสัดส่วนที่จำกัดนั้นถูกชดเชยด้วยการสร้างกระแสเงินสดที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษและงบดุลที่แข็งแกร่ง ซึ่งเป็นกันชนความปลอดภัยที่สำคัญ ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดเล็ก (บางครั้งเรียกว่า "neo-clouds" เช่น CoreWeave หรือผู้เล่นรายใหม่ที่คล้ายกัน) มีพลวัตที่คล้ายคลึงกับ hyperscalers รายใหญ่ แต่มีความเสี่ยงและผลตอบแทนที่สูงขึ้น พวกเขามักจะพึ่งพาเงินทุนจากการกู้ยืมมากขึ้น เนื่องจากปัจจุบันมีการสร้างกระแสเงินสดที่จำกัดและงบดุลที่อ่อนแอ ทำให้มีความเปราะบางมากขึ้นในช่วงภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ ในทางกลับกัน ขนาดที่เล็กกว่าและช่วงการเติบโตเริ่มต้นของพวกเขาให้ผลตอบแทนที่มีศักยภาพมากขึ้นหากการสร้างโครงสร้างพื้นฐานยังคงดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง

สุดท้ายนี้ บริษัทจัดอันดับเครดิต — โดยหลักคือ Moody's Corporation (MCO) และ S&P Global (SPGI) — ได้รับประโยชน์โดยตรงจากการออกตราสารหนี้ที่เพิ่มขึ้น ยิ่งมีหนี้ภาคเอกชนและภาครัฐจำนวนมากที่สร้างขึ้นสำหรับศูนย์ข้อมูล ความต้องการสำหรับการจัดอันดับเริ่มต้นและการตรวจสอบต่อเนื่องก็จะยิ่งสูงขึ้น ซึ่งจะผลักดันรายได้ให้สูงขึ้นในตลาดที่เกือบจะเป็นการผูกขาดสองรายนี้ ความเสี่ยงขาลงของพวกเขาดูเหมือนจะค่อนข้างจำกัด เนื่องจากพวกเขาไม่ได้ถือครองหรือแบกรับความเสี่ยงด้านเครดิตของหนี้ที่พวกเขาจัดอันดับ

เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด