ระวัง! ภาระนอกงบดุลของ AI ทะลุ 4.1 ล้านล้านดอลลาร์แล้ว

เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม หุ้น Intel ร่วงลงระหว่างวันมากถึง 30% ในช่วงหนึ่ง โดยราคาหุ้นลงไปต่ำสุดที่ 64.24 ดอลลาร์ และมูลค่าตลาดหายไปเกือบ 150 พันล้านดอลลาร์ นับเป็นผลการซื้อขายรายวันที่ย่ำแย่ที่สุดนับตั้งแต่ทศวรรษ 1970 บริษัทคาดการณ์รายได้ไตรมาส 4 ไว้ที่ 15–16 พันล้านดอลลาร์ ต่ำกว่าประมาณการเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ที่ราว 17 พันล้านดอลลาร์อยู่มากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ David Zinsner ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินระบุอย่างชัดเจนว่า บริษัทไม่คาดว่าจะมีกระแสเงินสดเป็นบวกในปีนี้ เหตุการณ์ที่โรงงานในอิสราเอลคาดว่าจะทำให้รายได้ไตรมาส 4 ลดลงประมาณ 300 ล้านดอลลาร์ ขณะที่ยอดจัดส่งพีซีคาดว่าจะลดลงประมาณ 12% ในปีนี้ และลดลงอีก 10% ในปี 2027 นับตั้งแต่ต้นปีจนถึงวันที่ 29 ตุลาคม หุ้น Intel เคยปรับขึ้นเกือบ 150% ในช่วงหนึ่ง โดยตลาดให้มูลค่าบริษัทในฐานะผู้ได้รับประโยชน์จาก AI แต่รายงานผลประกอบการกลับเผยให้เห็นความเป็นจริงอีกด้าน นั่นคือ โรงงานผลิตชิปกำลังกินกระแสเงินสดของบริษัท ขณะที่ธุรกิจพีซีซึ่งเป็นธุรกิจหลักถูกกดดันจากราคาหน่วยความจำที่สูงขึ้น สถานการณ์ลำบากของ Intel สะท้อนความผิดพลาดในการดำเนินงานของบริษัทแห่งหนึ่ง แต่เมื่อรวบรวมตัวเลขออกมาได้ 4.11 ล้านล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้กลับชี้ให้เห็นปัญหาเชิงระบบที่กว้างไกลกว่าความล้มเหลวในการดำเนินงานของบริษัทเพียงแห่งเดียว

องค์ประกอบของยอด 4.11 ล้านล้านดอลลาร์

เงินจำนวน 4.11 ล้านล้านดอลลาร์นี้ไม่ใช่หนี้ในความหมายดั้งเดิม แต่ประกอบด้วยรายการหลัก 3 ประเภท ได้แก่ ภาระผูกพันในการซื้อที่ไม่สามารถยกเลิกได้ สัญญาเช่าที่ลงนามแล้วแต่ยังไม่เริ่มมีผล และการค้ำประกันกับการสนับสนุนด้านเครดิตสำหรับโครงการศูนย์ข้อมูลและชิป

หากแยกตามประเภท ภาระผูกพันในการซื้อที่ไม่สามารถยกเลิกได้ของ Meta พุ่งขึ้นจาก 349 พันล้านดอลลาร์เป็น 455 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาส 3 สัญญาเช่าที่ยังไม่เริ่มมีผลเพิ่มขึ้นจาก 279 พันล้านดอลลาร์เป็น 356 พันล้านดอลลาร์ และการค้ำประกันมูลค่าคงเหลือสำหรับกิจการร่วมค้า Hyperion และ El Paso รวมอยู่ที่ 41.5 พันล้านดอลลาร์ ส่วนภาระผูกพันในการซื้อที่ไม่มีเงื่อนไขของ Amazon เพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวจาก 130 พันล้านดอลลาร์เป็น 254 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่สัญญาเช่าที่ยังไม่เริ่มมีผลเพิ่มขึ้นจาก 137 พันล้านดอลลาร์เป็น 165 พันล้านดอลลาร์ ภาระผูกพันของบริษัทเพิ่มขึ้น 131 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสเดียว หรือเพิ่มขึ้น 41% ซึ่งเป็นอัตราการเพิ่มขึ้นสูงสุดในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ หรือ hyperscaler ด้าน Alphabet มีภาระผูกพันในการซื้อเพิ่มขึ้น 95 พันล้านดอลลาร์ สัญญาเช่าที่ยังไม่เริ่มมีผลเพิ่มขึ้นจาก 85 พันล้านดอลลาร์เป็น 131 พันล้านดอลลาร์ การค้ำประกันอุปกรณ์ด้านพลังงานเพิ่มขึ้นเท่าตัวเป็น 16.2 พันล้านดอลลาร์ และมีการค้ำประกันการซื้อคืนฮาร์ดแวร์ TPU เพิ่มอีก 6.6 พันล้านดอลลาร์ ภาระผูกพันนอกงบดุลรวมของบริษัทแตะ 1.059 ล้านล้านดอลลาร์ ทำให้ Alphabet เป็นบริษัทแรกที่มียอดดังกล่าวเกิน 1 ล้านล้านดอลลาร์ ส่วน Microsoft เพิ่มขึ้น 35 พันล้านดอลลาร์ หรือ 6% ซึ่งเป็นการขยายตัวที่จำกัดที่สุด อย่างไรก็ตาม ตัวเลขภาระผูกพันในการซื้อของบริษัทยังอ้างอิงข้อมูลที่เปิดเผยในแบบรายงาน Form 10-K ณ สิ้นเดือนมิถุนายน และมีแนวโน้มสูงมากที่จะมีการปรับตัวเลขจริงขึ้นในรายงานประจำปีฉบับถัดไป

SpaceX มีการเติบโตที่รวดเร็วที่สุด โดยภาระผูกพันนอกงบดุลเพิ่มขึ้นจาก 29 พันล้านดอลลาร์ ณ สิ้นไตรมาส 2 เป็น 40 พันล้านดอลลาร์ ณ สิ้นไตรมาส 3 ก่อนเพิ่มขึ้นอีกเป็น 51 พันล้านดอลลาร์ในวันที่ 26 ตุลาคม คิดเป็นการเพิ่มขึ้น 174%

เมื่อพิจารณารวมกัน รายการเหล่านี้แสดงให้เห็นลักษณะของภาระผูกพันนอกงบดุลอย่างชัดเจนว่า ไม่ใช่เงินที่กู้มาแล้ว แต่เป็นเงินที่ตกลงผูกพันว่าจะต้องจ่าย เมื่อเซ็นสัญญาเช่าแล้ว บริษัทต้องจ่ายค่าเช่าไม่ว่าจะติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ครบหรือขายกำลังประมวลผลได้แล้วหรือไม่ เมื่อทำข้อตกลงผูกพันในการซื้อแล้ว ก็ต้องชำระเงินไม่ว่าชิปจะส่งมาถึงตามกำหนดหรือมีอุปสงค์เกิดขึ้นจริงหรือไม่ ภาระผูกพันเหล่านี้ไม่ปรากฏเป็นดอกเบี้ยในงบกำไรขาดทุน หรือเป็นหนี้สินในงบดุล แต่มีอยู่เพียงในฐานะ “ภาระผูกพัน” ในหมายเหตุประกอบงบการเงิน ถึงกระนั้น กระแสเงินสดจ่ายตามภาระผูกพันเหล่านี้ก็มีความตายตัวไม่ต่างจากหนี้ในงบดุล

หนี้ที่เกิดขึ้นจริงและหนี้สินตามสัญญาเช่าที่บริษัทเหล่านี้บันทึกไว้ในงบดุลมีมูลค่ารวมประมาณ 1 ล้านล้านดอลลาร์ อัตราส่วนภาระผูกพันนอกงบดุลต่อหนี้สินในงบดุลจึงสูงกว่า 4 ต่อ 1

เพิ่มขึ้นเกือบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ใน 90 วัน

จากประมาณ 1.8 ล้านล้านดอลลาร์ ณ สิ้นเดือนมิถุนายน เป็น 3.12 ล้านล้านดอลลาร์ ณ สิ้นเดือนสิงหาคม และขึ้นมาถึง 4.11 ล้านล้านดอลลาร์ในเดือนตุลาคม ภาระผูกพันนอกงบดุลเพิ่มขึ้นมากกว่าเท่าตัวภายในเวลาเพียง 4 เดือนเศษ หากนับเฉพาะ 5 บริษัทที่ยื่นรายงานไตรมาส 3 แล้ว ภาระผูกพันนอกงบดุลรวมเพิ่มขึ้นจาก 2.48 ล้านล้านดอลลาร์เป็น 3.05 ล้านล้านดอลลาร์ หรือเพิ่มขึ้น 577 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสเดียว คิดเป็น 23%

อัตราการเติบโตนี้ถือเป็นสัญญาณในตัวเอง การเพิ่มหนี้ในงบดุลถูกจำกัดด้วยอันดับเครดิต ความสามารถของตลาดตราสารหนี้ในการรองรับการออกตราสาร และต้นทุนดอกเบี้ย แต่การเพิ่มภาระผูกพันนอกงบดุลกลับ “เงียบกว่า” มากในทางบัญชี เมื่อบริษัทพบว่าการเพิ่มการก่อหนี้ในงบดุลจะทำให้อันดับเครดิตถูกปรับลดและต้นทุนการระดมทุนสูงขึ้น การจัดโครงสร้างรายจ่ายเป็นสัญญาเช่าระยะยาวหรือภาระผูกพันในการซื้อจึงมี “ต้นทุน” ที่ปรากฏในงบการเงินต่ำกว่ามาก

Meta แสดงให้เห็นแนวทางนี้ได้ชัดเจนที่สุด บริษัทที่มีกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน 97 พันล้านดอลลาร์ และอันดับเครดิต Aa3/AA- กลับมีระดับ CDS พุ่งแตะจุดสูงสุดเป็นประวัติการณ์หลังประกาศผลประกอบการ จากนั้นบริษัทได้ประกาศแผนระดมทุนผ่านหุ้นสูงสุด 95 พันล้านดอลลาร์ โดยดำเนินการไปแล้ว 37.5 พันล้านดอลลาร์ และยังมีโครงการเสนอขายหุ้นตามราคาตลาด หรือ at-the-market อีกประมาณ 60 พันล้านดอลลาร์ที่รอดำเนินการ บริษัทที่มีอันดับเครดิต AA- กำลังเผชิญ 3 เรื่องพร้อมกัน ได้แก่ การสะสมภาระผูกพันนอกงบดุล การที่ตลาดผลักดันระดับ CDS ให้สูงขึ้น และการเติมเงินทุนผ่านการระดมทุนด้วยหุ้น การเกิดขึ้นพร้อมกันของทั้ง 3 เรื่องนี้บ่งชี้ว่า ตลาดเริ่มนำภาระผูกพันนอกงบดุลมารวมในการกำหนดราคาความเสี่ยงด้านเครดิต ขณะที่บริษัทเลือกตอบสนองด้วยการระดมทุนผ่านหุ้นแทนการก่อหนี้

Amazon ให้ภาพอีกมุมหนึ่ง รายจ่ายลงทุนรายไตรมาสแตะ 77.26 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่กระแสเงินสดอิสระย้อนหลัง 12 เดือนพลิกจากบวก 14.8 พันล้านดอลลาร์ในปีก่อนหน้าเป็นลบ 42.4 พันล้านดอลลาร์ ภาระผูกพันนอกงบดุลเพิ่มขึ้น 131 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสเดียว โดยมีอัตราการเพิ่มขึ้นสูงสุดในกลุ่ม hyperscaler การเร่งตัวพร้อมกันของรายจ่ายลงทุนและภาระผูกพันนอกงบดุลในไตรมาสเดียวกันไม่ใช่เรื่องบังเอิญ—ทั้งสองรายการเป็นภาพสะท้อนทางบัญชีของการแข่งขันทุ่มลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI เดียวกัน

วิธีประเมินอันดับเครดิตที่แตกต่างกัน

Amanda Lynam นักกลยุทธ์ด้านเครดิตของ Goldman Sachs ชี้ว่า S&P ปรับตัวชี้วัดภาระหนี้โดยนำสัญญาเช่านอกงบดุลมารวมด้วย ขณะที่ Moody’s และ Fitch ไม่ได้ทำเช่นนั้น บริษัทเดียวกันจึงอาจมีระดับภาระหนี้ต่างกันภายใต้กรอบการประเมินที่ต่างกัน เมื่อภาระผูกพันนอกงบดุลมีมูลค่าเพียงไม่กี่แสนล้านดอลลาร์ ความแตกต่างด้านวิธีประเมินย่อมส่งผลจำกัด แต่เมื่อยอดดังกล่าวแตะ 4.11 ล้านล้านดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าหนี้สินในงบดุลมากกว่า 4 เท่า ความแตกต่างเหล่านี้ก็มากพอที่จะเปลี่ยนผลการประเมินเครดิต

เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม S&P ปรับแนวโน้มอันดับเครดิตของ Meta จาก “มีเสถียรภาพ” เป็น “เชิงลบ” โดยคงอันดับเครดิตไว้ที่ AA- เหตุผลที่ระบุไว้อย่างชัดเจนคือ รายจ่ายลงทุนด้าน AI กำลังผลักดันให้กระแสเงินสดอิสระติดลบ และยังเจาะจงระบุด้วยว่าภาระผูกพันตามสัญญาเช่าในอนาคตของ Meta เพิ่มขึ้นเป็น 355.7 พันล้านดอลลาร์ หนี้ที่ Meta บันทึกไว้ไม่ได้อยู่ในระดับสูง แต่เมื่อนำภาระผูกพันตามสัญญาเช่า 355.7 พันล้านดอลลาร์มารวมในการปรับตัวเลขตามวิธีประเมินของ S&P แนวโน้มภาระหนี้ของบริษัทก็เปลี่ยนไป

นอกจากนี้ Mark Habib หัวหน้าฝ่ายโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของ S&P Global ระบุว่า ผู้ให้บริการ hyperscaler อาจมีหนี้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จำนวนมากซึ่งยังไม่ได้เปิดเผย อันเกิดจากการค้ำประกันโดยนัยสำหรับการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลหรือบริษัท AI ขนาดเล็กกว่า ซึ่งเขาอธิบายว่าเป็น “โครงสร้างการจัดหาเงินทุนที่เชื่อมโยงกัน” ในช่วงปีที่ผ่านมา บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ ให้การค้ำประกันสำหรับศูนย์ข้อมูลและชิป AI รวมสูงถึง 300 พันล้านดอลลาร์ การค้ำประกันเหล่านี้อาจกระจายอยู่ตามรายการต่าง ๆ ในรูปของการค้ำประกันมูลค่าคงเหลือ ภาระผูกพันในกิจการร่วมค้า และการสนับสนุนด้านเครดิต—การค้ำประกันมูลค่าคงเหลือของ Meta จำนวน 41.5 พันล้านดอลลาร์สำหรับ Hyperion และ El Paso เป็นตัวอย่างหนึ่ง ขณะที่การค้ำประกันอุปกรณ์ด้านพลังงานและการค้ำประกันการซื้อคืนฮาร์ดแวร์ TPU ของ Alphabet เป็นอีกประเภทหนึ่ง

ธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศเคยเตือนว่า ความไม่โปร่งใสของการจัดหาเงินทุนด้าน AI ทำให้ความเปราะบางทางการเงินรุนแรงขึ้น โดยการจัดหาเงินทุนแบบหมุนเวียนเป็นความเสี่ยงที่โดดเด่นที่สุด S&P ยังเตือนด้วยว่า รายได้ที่สูงเกินจริงจากการจัดหาเงินทุนแบบหมุนเวียนเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่เพิ่มความไม่แน่นอนให้กับอุตสาหกรรม AI

ตลาดมองเรื่องนี้อย่างไร?

ความเสี่ยงของหนี้สินนอกงบดุลไม่ได้อยู่ที่การถูก “ซ่อนไว้” แต่อยู่ที่กระแสเงินสดจ่ายที่ตายตัวและรายได้ที่เกี่ยวข้องซึ่งยังไม่แน่นอน กลไกการส่งผ่านเป็นลำดับดังนี้: เงินสดรับต่ำกว่าคาด → เงินสดของโครงการไม่เพียงพอ → มูลค่าหลักประกันลดลงและเงื่อนไขการจัดหาเงินทุนเข้มงวดขึ้น → บริษัทแม่หรือผู้ค้ำประกันต้องเติมเงินทุน → ลดการก่อสร้างและการจัดซื้อ

จุดเริ่มต้นคือเงินสดรับ รายได้ในระดับโครงการขึ้นอยู่กับว่าจะสามารถปล่อยเช่ากำลังประมวลผลในอัตราที่สูงเพียงพอได้หรือไม่ หากอัตราค่าเช่าลดลง กระแสเงินสดเข้าของโครงการจะไม่เพียงพอรองรับค่าเช่าและภาระผูกพันในการซื้อ ทำให้บริษัทโครงการเผชิญแรงกดดันก่อน จากนั้นมูลค่าหลักประกันจะลดลง การจัดหาเงินทุนจะเข้มงวดขึ้น และบริษัทแม่หรือผู้ค้ำประกันจะต้องเติมเงินทุน เมื่อถึงจุดนั้น ภาระผูกพันนอกงบดุลจะกลายเป็นกระแสเงินสดจ่ายที่กระทบงบดุล หากกระแสเงินสดของบริษัทแม่เองกำลังลดลงด้วย การเติมเงินทุนก็หมายถึงการก่อหนี้หรือระดมทุนผ่านหุ้นเพิ่มเติม

ลักษณะสำคัญของกลไกนี้คือมีจุดเปลี่ยน เมื่อเงินสดรับเป็นปกติ ภาระผูกพันนอกงบดุลก็เป็นเพียงรายการหนึ่งในหมายเหตุประกอบงบการเงิน แต่ทันทีที่โครงการเริ่มขาดเงินสด ความตายตัวของภาระผูกพันเหล่านั้นอาจส่งแรงกดดันกลับไปยังบริษัทแม่ได้เร็วกว่าที่คาดไว้มาก การที่มูลค่าตลาดของ Intel หายไป 30% ภายในวันเดียวเมื่อวันที่ 30 ตุลาคม เป็นตัวอย่างในระดับจุลภาค ส่วนภาพในระดับมหภาคคือ เมื่อบริษัทโครงการมากกว่าหนึ่งแห่งขาดเงินสดพร้อมกัน ภาระผูกพันส่วนหนึ่งจากยอด 4.11 ล้านล้านดอลลาร์อาจเปลี่ยนเป็นความต้องการเงินทุนจริงอย่างรวดเร็ว

แบบจำลองการประเมินมูลค่าที่ใช้กันทั่วไปยังคงอาศัยตัวชี้วัดในงบดุลเป็นข้อมูลหลัก แต่กรอบดังกล่าวเริ่มเปลี่ยนไปแล้ว โดยระดับ CDS ของ Meta แตะจุดสูงสุดเป็นประวัติการณ์หลังประกาศผลประกอบการ S&P ปรับลดแนวโน้มอันดับเครดิต และ Goldman Sachs ชี้ให้เห็นต่อสาธารณะถึงความไม่สอดคล้องกันของวิธีประเมินอันดับเครดิต ทั้งตลาดเครดิต สถาบันจัดอันดับเครดิต และฝ่ายวิจัยของบริษัทหลักทรัพย์ต่างเริ่มนำภาระผูกพันนอกงบดุลมาพิจารณาเป็นตัวแปรอิสระแล้ว

ตัวกระตุ้นให้เกิดการปรับราคาใหม่ทั้งระบบอาจไม่ใช่ขนาดของภาระผูกพันเพียงอย่างเดียว แต่เป็นช่องว่างระหว่างการเติบโตของภาระผูกพันนอกงบดุลกับการเติบโตของกระแสเงินสดจากการดำเนินงาน เมื่อกระแสเงินสดจากการดำเนินงานยังครอบคลุมภาระในงบดุลและภาระผูกพันนอกงบดุลบางส่วนได้ หนี้สินนอกงบดุลก็เป็นรายจ่ายในอนาคตที่ยังบริหารจัดการได้ แต่เมื่อการเติบโตของกระแสเงินสดจากการดำเนินงานตามไม่ทันการเติบโตของภาระผูกพัน ความตายตัวนั้นจะเปลี่ยนจาก “ข้อตกลงระยะยาว” เป็น “แรงกดดันในการจัดหาเงินทุนระยะใกล้”

การร่วงลง 30% ของ Intel เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม เปรียบได้กับบิลที่ส่งมาถึงแล้ว ส่วนยอด 4.11 ล้านล้านดอลลาร์คือส่วนที่ยังมาไม่ถึง ตลาดใช้เวลาเพียงหนึ่งวันในการสะท้อนเรื่องแรกเข้าไปในราคา ส่วนเรื่องหลังจะใช้เวลานานเท่าใด ขึ้นอยู่กับว่ากลไกการส่งผ่านชุดแรกจะเดินหน้าจาก “เงินสดรับต่ำกว่าคาด” ไปสู่ “บริษัทแม่ต้องเติมเงินทุน” เมื่อใด