ดีลสินเชื่อภาคเอกชนครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์วอลล์สตรีท: Meta ร่วมมือกับ Blue Owl ลงทุน 27,000 ล้านดอลลาร์ในโครงการศูนย์ข้อมูล

TradingKey – เมื่อวันอังคาร Meta ประกาศว่า ได้ทำข้อตกลงร่วมทุน (joint venture) มูลค่าสูงถึง 27,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ กับ Blue Owl Capital เพื่อระดมทุนและพัฒนาโครงการศูนย์ข้อมูล Hyperion ในพื้นที่ชนบทของรัฐลุยเซียนา สหรัฐอเมริกา

ภายใต้เงื่อนไขของข้อตกลง Blue Owl Capital จะถือหุ้นควบคุม 80% ในกิจการร่วมทุนนี้ ในขณะที่ Meta จะถือหุ้น 20% และรับผิดชอบการกำกับดูแลการก่อสร้าง รวมถึงให้บริการบริหารจัดการทรัพย์สินในระยะหลัง

นายดัก โอสโตรเวอร์ (Doug Ostrover) และนายมาร์ค ลิปชุลตซ์ (Marc Lipschultz) ซีอีโอร่วมของ Blue Owl Capital กล่าวว่า:“เรารู้สึกภาคภูมิใจที่กองทุนของเราได้ร่วมมือกับ Meta ในการพัฒนาโครงการศูนย์ข้อมูล Hyperion — โครงการที่มีความทะเยอทะยาน และสะท้อนถึงขนาดและความเร็วที่จำเป็นในการขับเคลื่อนโครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นต่อไป”

นางซูซาน หลี่ (Susan Li) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินของ Meta กล่าวว่า:“ความร่วมมือกับ Blue Owl Capital ในการพัฒนาศูนย์ข้อมูล Hyperion เป็นก้าวสำคัญที่กล้าหาญ — ผสานความเชี่ยวชาญเชิงลึกของ Meta ในการสร้างและดำเนินงานศูนย์ข้อมูลระดับโลก เข้ากับจุดแข็งของ Blue Owl ด้านการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน”

ดีลครั้งนี้สร้างสถิติเป็นดีลที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมาในภาคสินเชื่อเอกชน (private credit sector) ชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การระดมทุนของบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ — โดยเฉพาะบริษัทที่กำลังเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างจริงจัง

ก่อนหน้านี้ บริษัทเหล่านี้มักจ่ายเงินล่วงหน้าเต็มจำนวนเพื่อพัฒนาศูนย์ข้อมูล ซึ่งมักส่งผลกระทบอย่างมากต่อกระแสเงินสดอิสระ (free cash flow) การเลือกใช้โมเดลกิจการร่วมทุนของ Meta ช่วยให้บริษัทสามารถระดมทุนสำหรับโครงการนี้โดยไม่ต้องบันทึกเป็นภาระในงบดุล — คล้ายกับแนวทางที่ Intel ใช้เมื่อปีที่แล้ว ในการระดมทุนโรงงานชิปมูลค่า 11,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไอร์แลนด์ ผ่านความร่วมมือกับ Apollo Global Management

เจฟฟรีย์ ฟอสเตอร์ (Jeffery Foster) ศาสตราจารย์ด้านการเงินจากมหาวิทยาลัยจอร์จทาวน์ กล่าวว่า:“การระดมทุนแบบอิงสินทรัพย์ (asset-based financing) แบบนี้ ซึ่งหลักประกันทางการเงินถูกค้ำประกันด้วยกลุ่มสินทรัพย์ — ในกรณีนี้คือรายได้ค่าเช่าในอนาคตจาก Meta — ได้กลายเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ ในการระดมทุนสำหรับการก่อสร้างศูนย์ข้อมูล”

การออกหุ้นกู้มูลค่า 27,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐนี้ จัดการโดย Morgan Stanley และแม้จะได้รับการจัดอันดับเครดิตระดับลงทุน (investment-grade) ที่ A+ จาก S&P Global Ratings แต่ให้ผลตอบแทน (yield) ที่ 6.58% — ซึ่งอยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกับหุ้นกู้ระดับเก็งกำไร (junk bonds)

ตามแหล่งข่าวที่คุ้นเคยกับเรื่องนี้ บริษัทจัดการสินทรัพย์ยักษ์ใหญ่ Pacific Investment Management Company (Pimco) เป็นผู้ซื้อหุ้นกู้รายใหญ่ที่สุด โดยซื้อมูลค่า 18,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ส่วน BlackRock ซื้อไปมากกว่า 3,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ทำให้เป็นนักลงทุนรายใหญ่อันดับสอง

เมื่อเทียบกับเครื่องมือหนี้แบบดั้งเดิม การจัดทำสินเชื่อภาคเอกชนลักษณะนี้ให้ทางเลือกในการระดมทุนที่รวดเร็วและยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับบริษัทไฮเปอร์สเกล (hyperscale companies) แม้โดยทั่วไปจะมีต้นทุนสูงกว่า

เงื่อนไขของดีลยังรวมถึงมาตรการคุ้มครองเพิ่มเติมสำหรับนักลงทุน: Meta ได้ให้การรับประกันแก่กิจการร่วมทุนว่า ทรัพย์สินจะรักษาค่ามูลค่าขั้นต่ำไว้ตลอด 16 ปีแรก นั่นหมายความว่า หาก Meta ตัดสินใจยกเลิกสัญญาเช่า และมูลค่าตลาดของศูนย์ข้อมูลในขณะนั้นต่ำกว่าระดับที่รับประกัน Meta จะต้องชดเชยส่วนต่างให้กับกิจการร่วมทุนเพื่อชดเชยความสูญเสีย

สำหรับ Blue Owl ศูนย์ข้อมูลเองเป็นหลักประกันที่มั่นคง ในขณะที่รายได้ค่าเช่าจาก Meta เป็นแหล่งรายได้หลักที่มั่นคง ส่วน Meta ได้รับสิทธิ์ใช้สิ่งอำนวยความสะดวกที่สร้างเสร็จสมบูรณ์ โดยไม่ต้องจ่ายค่าก่อสร้างเต็มจำนวน 27,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐล่วงหน้า

นายอัลวิน เหงียน (Alvin Nguyen) นักวิเคราะห์อาวุโสจาก Forrester กล่าวว่า:“สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาลดความเสี่ยงได้อย่างชัดเจน แม้จะต้องแลกด้วยสัดส่วนการถือครองที่ลดลง Meta ไม่จำเป็นต้องใช้เงินทุนจำนวนมาก และสามารถมองหาทางระดมทุนสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกหรือโครงสร้างพื้นฐาน AI อื่น ๆ ได้”

“นอกจากนี้ ยังช่วยลดภาระหนี้ที่บริษัทต้องรับไว้สำหรับอุปกรณ์และทรัพย์สิน ในกรณีที่เกิดฟองสบู่ AI แตกตัว”

เนื้อหานี้แปลโดย AI ซึ่งอาจมีข้อผิดพลาดจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยีและภาษา จึงไม่สามารถรับประกันความถูกต้อง และความสมบูรณ์ของเนื้อหาได้ทั้งหมด ในการนำข้อมูลไปใช้ โปรดอ้างอิงจากต้นฉบับ และใช้วิจารณญาณประกอบการตัดสินใจ ทั้งนี้ บริษัทฯ จะไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายหรือความเข้าใจผิดใดๆ ที่เกิดขึ้นจากการใช้เนื้อหาดังกล่าว

ลิงก์บทความต้นฉบับ