ฟองสบู่ AI คืออะไร? เหตุใดนักลงทุนจึงกังวล

ฟองสบู่ AI มีลักษณะคล้ายคลึงกับฟองสบู่ทางเศรษฐกิจเกือบทั้งหมดในประวัติศาสตร์ โดยราคาสินทรัพย์พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วท่ามกลางความคึกคักอย่างล้นหลามของตลาด ซึ่งเบี่ยงเบนไปจากมูลค่าที่แท้จริงและปัจจัยพื้นฐานที่รองรับอย่างมีนัยสำคัญ และในที่สุดก็นำไปสู่การหดตัวของราคาอย่างรวดเร็วจนฟองสบู่แตกออก ขณะเดียวกัน กระแสความคลั่งไคล้ AI ทั่วโลกที่กำลังแพร่ระบาดไปทั่วโลกในขณะนี้ ก็เริ่มแสดงลักษณะเฉพาะของฟองสบู่แบบคลาสสิกดังกล่าวอย่างชัดเจนยิ่งขึ้น

ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น ในช่วงวิกฤตฟองสบู่ดอทคอมเมื่อกว่า 20 ปีที่แล้ว บริษัทใดก็ตามที่มีคำว่า ".com" ในชื่อต่างเห็นราคาหุ้นพุ่งขึ้นเป็นเท่าตัวได้ในทันที แม้ว่าบริษัทจะมีเพียงเว็บไซต์ขั้นพื้นฐานและแทบไม่มีรายได้เลยก็ตาม ยิ่งไปกว่านั้น นักลงทุนจำนวนมหาศาลที่ขับเคลื่อนด้วยความเชื่อที่ว่า "อินเทอร์เน็ตจะเปลี่ยนทุกสิ่ง" ได้หลั่งไหลเข้าสู่ตลาดอย่างรวดเร็ว โดยไม่มีใครสนใจเรื่องรายได้หรือผลกำไร แต่พวกเขากลัวเพียงแค่การตกขบวนครั้งใหญ่ ส่งผลให้มีการไล่ราคาหุ้นของบริษัทเปลือก (shell companies) หลายแห่งจนพุ่งสูงขึ้นอย่างมหาศาล

แม้ว่าในท้ายที่สุดอินเทอร์เน็ตจะเปลี่ยนโฉมโลกใบนี้ได้สำเร็จ แต่ก็ยังต้องเผชิญกับภาวะฟองสบู่แตกที่รุนแรง โดยในช่วงเวลาสองปีครึ่ง ดัชนี Nasdaq Composite ดิ่งลงจากระดับ 5,048 จุด สู่ระดับประมาณ 1,100 จุด ซึ่งเป็นการปรับตัวลดลงสะสมประมาณ 78% จากจุดสูงสุด

แม้ว่ามูลค่าระยะยาวของ AI จะเป็นสิ่งที่ไม่สามารถปฏิเสธได้เช่นเดียวกัน แต่เราก็ต้องเฝ้าระวังอย่างใกล้ชิดต่อภาวะฟองสบู่แตกที่อาจเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อ

กุญแจสำคัญในการพิจารณาว่าเกิดภาวะฟองสบู่ขึ้นหรือไม่นั้น ไม่ใช่การปรับตัวขึ้นของราคาหุ้นหรือการกระจุกตัวของเงินทุน แต่ขึ้นอยู่กับว่าราคาสินทรัพย์ได้แยกตัวออกจากผลประกอบการที่แท้จริงและปัจจัยพื้นฐานรองรับอย่างสิ้นเชิงแล้วหรือไม่

รายงานการวิจัยล่าสุดของ CICC ได้เน้นย้ำถึงความเสี่ยงเชิงโครงสร้างในปัจจุบัน โดยระบุว่าเงินทุนในตลาดกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มฮาร์ดแวร์มากเกินไป ขณะที่การพัฒนาร่วมกันระหว่างโมเดลและแอปพลิเคชันยังไม่เพียงพอ นอกจากนี้ การทำธุรกรรมที่หนาแน่นเกินไป (crowded trades) ในกลุ่มธุรกิจเดียวอาจส่งผลให้ความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะฟองสบู่รุนแรงยิ่งขึ้น

CICC ระบุว่า ความเสี่ยงหลักของ AI ไม่ใช่ภาวะฟองสบู่ในแง่ของความต้องการใช้งาน แต่เป็นความกังวลเชิงโครงสร้างเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจในฝั่งผู้พัฒนาโมเดล โดยกฎการขยายขนาด (Scaling Law) ยังคงผลักดันให้เงินลงทุนด้านการวิจัยและพัฒนา (R&D) เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ขณะที่การแข่งขันที่รุนแรงและไม่มีความแตกต่าง (homogenized) ส่งผลให้ช่วงเวลาที่บริษัทต่างๆ จะสร้างกำแพงสกัดคู่แข่ง (differentiation barriers) นั้นสั้นลง นอกจากนี้ ภายใต้รูปแบบธุรกิจที่เน้นระบบสมาชิก (subscription) เป็นหลัก อุตสาหกรรมดังกล่าวยังคงเผชิญกับแรงต้านจากการแข่งขันตัดราคาอย่างต่อเนื่อง

ขณะเดียวกัน ค่าใช้จ่ายฝ่ายทุน (capex) ของบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว โดยในปีนี้ คาดว่าค่าใช้จ่าย capex ที่เกี่ยวข้องกับ AI ของ 4 บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ ซึ่งรวมถึง Meta (META) และ Microsoft (MSFT) จะทะลุ 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ หลังจากที่งบ capex รวมในไตรมาส 1 พุ่งทะยานขึ้นถึง 70% เมื่อเทียบรายปี และเนื่องจากบางบริษัทต้องพึ่งพาการระดมทุนจากภายนอกเพื่อเสริมสภาพคล่อง จึงคาดว่าแรงกดดันจากค่าเสื่อมราคา ต้นทุนทางการเงิน และกระแสเงินสดอิสระจะเริ่มทยอยปรากฏให้เห็นในระยะต่อไป

ปัจจุบัน มุมมองของตลาดต่อประเด็นภาวะฟองสบู่นี้แบ่งออกเป็น 2 แนวคิดหลัก คือ มุมมองเชิงบวก (optimistic) และมุมมองเชิงลบ (pessimistic)

สำหรับมุมมองเชิงบวกนั้น มองว่ากระแสความนิยม AI ในปัจจุบันยังห่างไกลจากภาวะฟองสบู่ โดยมีความแตกต่างจากวิกฤตฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 ที่เป็นเพียงการปั่นกระแสคาดการณ์ในวงกว้าง เนื่องจากผู้มีส่วนร่วมหลักในวัฏจักร AI รอบนี้คือบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่มีผลกำไรสูงและมีกระแสเงินสดที่แข็งแกร่งมาก

นอกจากนี้ การสร้างรายได้ในเชิงพาณิชย์ก็ได้รับการพิสูจน์อย่างชัดเจนแล้ว โดยระบบคลาวด์คอมพิวติ้ง ซึ่งถือเป็นช่องทางการสร้างรายได้ที่ชัดเจนที่สุด ส่งผลให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทั้ง 3 รายมีรายได้ในไตรมาส 1 เพิ่มขึ้น 39% เมื่อเทียบรายปี ขณะที่ยอดคำสั่งซื้อที่รอส่งมอบ (backlogs) พุ่งขึ้นถึง 145% ขณะเดียวกัน AI ยังสามารถสร้างผลตอบแทนที่วัดผลได้จริงในด้านการจัดวางโฆษณาและการแนะนำเนื้อหา (content recommendation) ซึ่งช่วยผลักดันให้รายได้จากการโฆษณาของบริษัทชั้นนำเติบโตในอัตราเลขสองหลัก และเมื่อประกอบกับการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง เช่น Agentic AI อุตสาหกรรมนี้จึงยังคงมีโอกาสเติบโตเพื่อสร้างมูลค่าในระยะยาวอีกมหาศาล

ในทางกลับกัน มุมมองเชิงลบเห็นแย้งว่า การประเมินมูลค่า (valuation) ของหุ้นกลุ่มเทคโนโลยีในปัจจุบันได้พุ่งสูงขึ้นจนแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ โดยอัตราส่วนราคาต่อกำไรสุทธิต่อหุ้นที่ปรับตามวัฏจักรเศรษฐกิจ (CAPE ratio) นั้นอยู่ในระดับที่เป็นรองเพียงช่วงจุดสูงสุดของวิกฤตฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 และช่วงที่ผลประกอบการตกต่ำสุดขีดในยุคโควิด-19 เท่านั้น

สิ่งที่น่ากังวลยิ่งกว่าคือประเด็น "รายได้หมุนเวียนภายในกลุ่ม" (circular revenue) ในห่วงโซ่อุปทานของ AI โดยรายได้จำนวนมากของธุรกิจ AI เกิดขึ้นจากการทำธุรกรรมระหว่างกันเองภายในอุตสาหกรรม ขณะที่ความต้องการจากผู้ใช้ปลายทาง (end-users) ภายนอกที่แท้จริงยังคงอยู่ในระดับต่ำ และเมื่อประกอบกับการก่อหนี้ในระดับสูง (highly leveraged) เพื่อลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล (data center) แล้ว การปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยนโยบายหรือการคุมเข้มเงื่อนไขสินเชื่อใดๆ ย่อมจะสร้างแรงกดดันต่อบริษัทที่มีภาระหนี้สูงในทันที ซึ่งอาจลุกลามจนกลายเป็นการปรับฐานราคา (valuation correction) ได้

โดยสรุปแล้ว ปัจจุบันอุตสาหกรรม AI กำลังอยู่ในช่วงที่ความต้องการใช้จริงและการเก็งกำไรเกิดขึ้นควบคู่กัน และยังไม่ได้ก่อตัวเป็นภาวะฟองสบู่เชิงระบบ (systemic bubble) อย่างไรก็ดี ความเสี่ยงต่างๆ อาทิ การประเมินมูลค่าที่ร้อนแรงเกินไปเฉพาะจุด (localized valuation overheating) การทำธุรกรรมที่กระจุกตัว และการสะสมหนี้สิน ยังคงเป็นปัจจัยที่ต้องเฝ้าระวัง แม้ว่าแนวโน้มการสร้างมูลค่าในระยะยาวของเทคโนโลยีนี้จะยังคงอยู่ แต่ก็มีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการปรับฐานราคาในระยะสั้น

กระแสการลงทุนในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบันยังคงเดินหน้าผลักดันให้มูลค่า (valuation) ของหุ้นกลุ่มเทคโนโลยีพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ขณะเดียวกัน คำเตือนที่ทยอยออกมาจากบรรดานักลงทุนระดับตำนานหลายรายก็กำลังทวีความวิตกกังวลในตลาดอย่างต่อเนื่อง

เซธ คลาร์แมน (Seth Klarman) ซึ่งเป็นที่รู้จักในฉายา "บัฟเฟตต์แห่งบอสตัน" ระบุว่า มูลค่าของตลาดเทคโนโลยีในปัจจุบันนั้น "ตึงตัวอย่างยิ่ง" และนักลงทุนได้ตั้งสมมติฐานที่มองโลกในแง่ดีเกินไปเกี่ยวกับแนวโน้มระยะยาวของ AI ทั้งนี้ Baupost Group ของเขาได้หลีกเลี่ยงการลงทุนในบริษัทผู้พัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ชั้นนำอย่าง OpenAI และ Anthropic อย่างสิ้นเชิง โดยมองว่าบริษัทเหล่านี้ยังคงเผาเงินสดจำนวนมหาศาล และอาจต้องเผชิญกับวิกฤตการอยู่รอดหากก้าวตามไม่ทันในการพัฒนาเทคโนโลยีในแต่ละรอบ ในทางกลับกัน คลาร์แมนได้หันไปมุ่งเน้นในสินทรัพย์ที่ธุรกิจรอดพ้นจากผลกระทบของ AI

เรย์ ดาลิโอ (Ray Dalio) ผู้ก่อตั้ง Bridgewater Associates ก็ได้ออกคำเตือนเช่นกัน โดยชี้ให้เห็นว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีในประวัติศาสตร์มักจะมาพร้อมกับวงจรฟองสบู่เสมอ ในปัจจุบัน บริษัท AI ส่วนใหญ่กำลังตกอยู่ในภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกระหว่าง "การยอมเผาเงินสดเพื่อแย่งชิงส่วนแบ่งตลาด หรือการดำเนินธุรกิจอย่างอนุรักษนิยมแต่ต้องสูญเสียตลาดไป" เขาเน้นย้ำว่า หากการใช้จ่ายด้านทุน (CAPEX) มูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์ไม่สามารถแปรเปลี่ยนเป็นกำไรที่จับต้องได้ในท้ายที่สุด งานเลี้ยงฉลองมูลค่าหุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ตลาดนี้ก็จะต้องเผชิญกับการปรับฐานอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในที่สุด

ณ ช่วงเวลานี้ ความเสี่ยงหลักที่อาจจุดชนวนให้ตลาดหุ้นสหรัฐฯ ปรับฐานลงอย่างรุนแรง ได้แก่ การถอนตัวของเงินทุนที่มีเลเวอเรจสูง (ซึ่งเกิดจากบรรยากาศการซื้อขายที่ย่ำแย่ลงอันเนื่องมาจากความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ทวีความรุนแรงขึ้น) ผลประกอบการของบริษัทจดทะเบียนที่ต่ำกว่าคาด (ตลาดหุ้นสหรัฐฯ จะเข้าสู่ฤดูกาลรายงานผลประกอบการไตรมาสที่ 2 ในเดือนกรกฎาคม) และความคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้นว่าธนาคารกลางสหรัฐฯ (เฟด) จะปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ย (ซึ่งจะกดดันกระแสเงินสดในอนาคตของหุ้นเทคโนโลยี พร้อมทั้งเพิ่มแรงกดดันต่อต้นทุนการกู้ยืม) ทั้งนี้ ความตึงตัวในการระดมทุนแบบใช้เลเวอเรจถือเป็นสัญญาณเตือนภัยที่น่าจับตามองมากที่สุดในขณะนี้

รายงานการวิจัยจาก Morgan Stanley มองว่าต้นทุนการระดมทุนในตลาดหุ้นที่พุ่งสูงขึ้นนั้นเปรียบเสมือน "นกคานารีในเหมืองถ่านหิน" ของตลาด ปัจจุบัน ส่วนต่างต้นทุนการจัดหาเงินทุนในสัญญาฟิวเจอร์ส AXW (AXW futures financing spread) ได้พุ่งสูงขึ้นแตะระดับสูงสุดในรอบหลายปี และต้นทุนของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ในการกู้ยืมเงินเพื่อซื้อขายหุ้นก็ทะยานขึ้นอย่างรวดเร็ว ประกอบกับข้อจำกัดด้านกฎระเบียบของภาคธนาคารทำให้เกิดภาวะขาดแคลนสภาพคล่องในการจัดหาเงินทุน ส่งผลให้ขีดความสามารถของนักลงทุนที่ใช้เลเวอเรจในการเปิดสถานะซื้อเพิ่มนั้นใกล้ถึงขีดจำกัดแล้ว ปัจจุบัน ขนาดของการระดมทุนโดยใช้เลเวอเรจในตลาดหุ้นได้พุ่งแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ และการพึ่งพาการจัดหาเงินทุนผ่านหุ้นก็ทะยานขึ้นอย่างมากภายในเวลาเพียงหนึ่งปี การทะยานขึ้นของตลาดหุ้นพึ่งพาเงินกู้ยืมอย่างหนัก โดยเลเวอเรจไปกระจุกตัวอย่างหนาแน่นในกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ ซึ่งทำให้เกิดความแตกต่างของตลาดอย่างสุดขั้ว

สถาบันดังกล่าวเตือนว่า ทันทีที่เงินทุนที่ใช้เลเวอเรจไม่สามารถไหลเข้าสู่ตลาดได้อีกต่อไป การปิดสถานะการลงทุนโดยถูกบังคับ (passive unwinding) จะเริ่มขึ้น และการลดเลเวอเรจ (deleveraging) จะทวีแรงเทขายให้รุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะจุดชนวนให้เกิดการปรับฐานอย่างรุนแรงในดัชนีหลัก ๆ ขณะเดียวกัน ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ได้ผลักดันให้อัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯ พุ่งสูงขึ้นและส่งผลให้เงินดอลลาร์แข็งค่า ซึ่งเป็นการตึงตัวของเงื่อนไขทางการเงินอย่างเงียบ ๆ โดยการพุ่งขึ้นก่อนหน้านี้ของตลาดหุ้นได้บดบังความเสี่ยงของสภาพคล่องที่กำลังหดตัวลง

หากตลาดปรับตัวลดลง นักลงทุนจะทำการประเมินราคาคาดการณ์นโยบายการเงินใหม่ ซึ่งจะยิ่งเป็นการซ้ำเติมแรงกดดันในการปรับฐานของตลาดหุ้นสหรัฐฯ ให้รุนแรงยิ่งขึ้น

เนื้อหานี้ได้รับการแปลโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และผ่านตรวจสอบโดยมนุษย์ มีไว้เพื่อการอ้างอิงและข้อมูลทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่การแนะนำการลงทุนแต่อย่างใด