5 บิ๊กเทคฯ ลงทุน Data Center สูงกว่าโครงการแมนฮัตตัน 150 เท่า

กลุ่มนักวิจารณ์เริ่มพูดถึงเรื่องที่ว่าตอนนี้เรากำลังอยู่ในภาวะ "ฟองสบู่ปัญญาประดิษฐ์ (AI)" มากขึ้นเรื่อยๆ คำถามคือ เรื่องนี้เป็นจริงหรือไม่? และเราจะรู้ได้อย่างไรว่าเรากำลังอยู่ในสภาวะฟองสบู่ 

จอร์จ กิลเดอร์ (George Gilder) นักเขียน และผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี เคยทำนายไว้ตั้งแต่ปี 2000 ว่า สายเคเบิลไฟเบอร์ออปติกจะสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ แต่เพียงไม่กี่เดือนหลังจากนั้น บริษัทโทรคมนาคมหลายแห่งกลับล้มครืน อุตสาหกรรมสูญเงินไปกว่า 500,000 ล้านดอลลาร์ ทำให้ธุรกิจกว่า 200 แห่งล้มละลาย และผู้บริหารบางคนถึงขั้นต้องเข้าคุก แสงแห่งนวัตกรรมยิ่งใหญ่ที่เขาพูดถึงนั้นกลับสว่างจ้าเกินไปจนทำให้มองไม่เห็นความจริง 

คำพูดของกิลเดอร์ ในตอนนั้นอาจฟังดูคุ้นหูมาก หากคุณเคยฟังผู้บริหารบริษัทเทคพูดถึงเรื่อง AI ในปัจจุบัน...

ตอนนี้ผู้บริหารบริษัทเทคโนโลยีกำลังพูดในแนวทางเดียวกันเกี่ยวกับศักยภาพของ AI อีลอน มัสก์ เคยทำนายไว้เมื่อเดือนมิ.ย.ว่า ภายในสิ้นปี 2026 AI จะฉลาดกว่ามนุษย์ทุกคน แซม อัลต์แมน ซีอีโอของ OpenAI ก็พูดเมื่อเดือนก.ค.ว่า ผลิตภัณฑ์ของบริษัทจะ "เปลี่ยนเส้นทางของประวัติศาสตร์มนุษยชาติ" ด้านมาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก จินตนาการถึง "AI อัจฉริยะส่วนตัว" ที่จะช่วยให้เราบรรลุเป้าหมาย, สร้างสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการจะเห็น, เป็นเพื่อนที่ดี, และเติบโตเป็นคนในแบบที่เราอยากเป็น

ซีอีโอเหล่านี้ไม่ได้แค่พูดเท่านั้น แต่ยังลงมือทุ่มเงินจริง โดยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี 5 แห่งรวมกันทุ่มงบประมาณกว่า 371,000 ล้านดอลลาร์ในปีนี้ เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล (data centers) ขนาดใหญ่สำหรับฝึกโมเดล AI ที่ซับซ้อน ตัวเลขนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในอีกหลายปีข้างหน้า McKinsey & Co. คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 ทั่วโลกจะต้องใช้เงินถึง 5.2 ล้านล้านดอลลาร์ในการสร้างศูนย์ข้อมูลให้เพียงพอต่อความต้องการของ AI งบลงทุนขนาดใหญ่นี้มากกว่า 7 เท่าของการสร้างระบบทางหลวงในสหรัฐ มากกว่า 15 เท่าของโครงการอวกาศอะพอลโล และมากกว่า 150 เท่าของโครงการแมนฮัตตัน เมื่อปรับตามอัตราเงินเฟ้อแล้ว 

การใช้เงินมหาศาลขนาดนี้จึงนำมาซึ่งคำถามที่ว่า ท้ายที่สุดแล้ว AI จะสามารถสร้างรายได้มากพอที่จะคุ้มค่ากับการลงทุนเหล่านี้ได้หรือไม่ ตัวเลขทางสถิติในปัจจุบันดูน่ากลัว เพราะมีการประเมินโดย อาซีม อัซฮาร์ และนาธาน วอร์เรน ผู้เขียนจดหมายข่าวด้าน AI ของ Exponential View ว่าในปี 2025 เทคโนโลยี AI ถูกคาดว่าจะสร้างรายได้เพียง 60,000 ล้านดอลลาร์เท่านั้น ตัวเลขรายได้นี้จะต้องเพิ่มขึ้นอย่างมากเพื่อให้บริษัทเทคคืนทุนจากการลงทุน 

นักวิเคราะห์บางสำนัก เช่น แฮร์ริส คัปเปอร์แมน ผู้ก่อตั้ง Praetorian Capital มองว่าการลงทุนใน AI ตอนนี้คือ "ฟองสบู่" เขาตั้งคำถามเชิงเหน็บแนมว่า “สุดท้ายมันจะคืนทุนได้จริงเหรอ? ผมคิดว่าคำตอบคือ แทบไม่มีทางเลย” จากการคำนวณของคัปเปอร์แมน แค่โครงการสร้างศูนย์ข้อมูลในปีนี้เพียงปีเดียวก็ต้องใช้รายได้เพิ่มอีก 480,000 ล้านดอลลาร์เพื่อให้คุ้มทุน ในเดือนก.ย. Bain & Co. คำนวณว่า บริษัทเทคใหญ่จะต้องมีรายได้เพิ่มขึ้นอีก 2 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี เพื่อจ่ายค่าศูนย์ข้อมูลภายในปี 2030 แต่ถึงอย่างนั้นก็ยังคาดว่าจะขาดทุนราว 800,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี แม้ในสถานการณ์ที่ดีที่สุดก็ตาม หากบริษัท AI และนักลงทุนไม่สามารถคืนทุนได้จริงๆ นี่อาจจะกลายเป็นตัวอย่างครั้งประวัติศาสตร์ของการ "สร้างเกินความจำเป็น" และ "การลงทุนเกินตัว" ซึ่งมีคำเรียกอยู่แล้วว่า "ฟองสบู่" 

คาดการณ์พลังงานที่ใช้ในดาต้าเซนเตอร์

ปัญหาอยู่ที่ว่ารายได้ขนาดนั้นจะมาจากไหนยังไม่ชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้ส่วนใหญ่ยังสามารถใช้งาน ChatGPT ได้ฟรี คัปเปอร์แมนเสริมว่า “ถ้า ChatGPT คิดค่าบริการครั้งละไม่กี่ดอลลาร์ ผมก็ไม่แน่ใจว่าจะยังมีคนใช้อยู่ไหม” 

นอกจากนี้ ยังมีปัญหาอื่น ๆ อีก เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ AI และมีต้นทุนสูงมากในศูนย์ข้อมูล แต่กลับเสื่อมมูลค่าอย่างรวดเร็ว ในขณะที่การลงทุนเกินตัวในอดีต เช่น การสร้างทางรถไฟ หรือโครงสร้างโทรคมนาคมช่วงต้นยุค 2000 แม้จะเกิดฟองสบู่ แต่ก็ยังเหลือโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานต่อได้ แต่ GPU นั้นกลับมีอายุการใช้งานเพียงไม่กี่ปี ก่อนจะต้องถูกนำไปใช้กับงาน AI ในเวอร์ชันรองลงมา เมื่อมองตามตัวเลขแล้ว การลงทุนใน AI ตอนนี้จึงดูเหมือน "ล้อของหนูแฮมสเตอร์" คือหมุนแรงแต่ไม่ไปไหน 

นอกจากนี้ ยังมีปัญหา "คอขวด" อีกหลายอย่างที่อาจทำให้การสร้างโรงงาน AI หลายแห่งไม่เป็นไปตามแผน ศูนย์ข้อมูลหรือดาต้าเซนเตอร์ทั่วไปใช้เวลาสร้างราว 2–3 ปี แต่ตามรายงานของ Boston Consulting Group กว่าจะเชื่อมต่อพลังงานได้จริงอาจใช้เวลาถึง 8 ปี ซึ่งหมายความว่ากว่าจะเริ่มสร้างรายได้จริงก็ต้องรอนานมาก นี่ยังไม่รวมปัญหาเรื่องพลังงานที่ไม่เพียงพอ รัฐเวอร์จิเนีย ซึ่งเป็นเมืองหลวงของศูนย์ข้อมูลโลก เคยรายงานในปี 2024 ว่าการจัดหาพลังงานให้เพียงพอเป็นเรื่อง "ยากมาก" 

ผู้ที่ไม่เชื่อใน AI ยังชี้ว่า เครื่องมือ AI เองก็ทำผลงานได้ต่ำกว่าความคาดหวัง งานวิจัยจาก MIT Media Lab พบว่า 95% ของโครงการ AI ที่บริษัทต่างๆ ทดลองใช้นั้น "ไม่สร้างผลตอบแทนที่วัดได้จริง" และรายงานของ McKinsey ระบุว่า บริษัทราว 8 ใน 10 ที่ใช้ generative AI ไม่เห็นผลกระทบเชิงรายได้ที่ชัดเจนเลย แม้แต่การเปิดตัว GPT-5 ของ OpenAI ในเดือนส.ค.ก็ได้รับเสียงตอบรับไม่ดีนัก ทำให้เกิดคำถามว่าการ "ป้อนข้อมูลมากขึ้น" จะยังทำให้ AI ดีขึ้นจริงหรือไม่ 

การระดมทุนบิ๊กเทคฯ น่ามีความไม่ปกติ ?

สุดท้ายนี้ นักวิเคราะห์ที่กังวลเรื่องฟองสบู่ชี้ถึงความเชื่อมโยงทางการเงินแบบวนซ้ำของดีลในอุตสาหกรรม เช่น Nvidia ขายชิปให้ OpenAI แต่ก็ลงทุนในบริษัทนั้นด้วย ลักษณะนี้คล้ายกับฟองสบู่โทรคมนาคมในอดีต พวกเขายังกังวลว่าระบบการเงินในวงการ AI เริ่มซับซ้อน และไม่โปร่งใสมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Meta Platforms Inc. และบริษัทสตาร์ตอัปขนาดใหญ่ เช่น OpenAI และ CoreWeave ได้ระดมทุนจากบริษัทสินเชื่อเอกชนเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล ข้อตกลงเหล่านี้มักอยู่ในรูปแบบ "บริษัทเฉพาะกิจ" (special purpose vehicles) ที่ทำให้บริษัทใหญ่ไม่ต้องบันทึกหนี้ไว้ในงบดุล ซึ่งทำให้ยากต่อการติดตามสภาพการเงินที่แท้จริง นอกจากนี้ยังมีสัญญาณว่าความเสี่ยงจากการลงทุนเหล่านี้เริ่มลามไปถึงนักลงทุนทั่วไปด้วย 

ในทางกลับกัน ฝั่งที่เชื่อมั่นใน AI ซึ่งดูจากตลาดหุ้นแล้วมีอยู่มาก ก็ยังไม่รู้สึกกังวลเท่าไร พวกเขามองว่ารายได้จาก generative AI กำลังเติบโตและจะเติบโตต่อไป และแม้การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานจะดูใหญ่โต แต่มันยังไม่ถึงขั้นเท่าฟองสบู่ในอดีต ที่สำคัญที่สุดคือ บริษัทยักษ์ใหญ่เหล่านี้มีเงินสดสำรองมากพอ จะขาดทุนหลักแสนล้านดอลลาร์ก็ยังอยู่ได้ ทั้งแซม อัลต์แมน และมาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ก็พูดชัดว่า พวกเขามองเกมระยะยาว ไม่ได้คาดหวังผลกำไรทันที คำถามคือ นักลงทุนของพวกเขาจะอดทนมองแบบนั้นได้นานแค่ไหน 

ปัญหาของสภาวะฟองสบู่ที่เกิดมาทุกครั้งคือ เราไม่รู้ว่าจะแตก เมื่อไร อีริก กอร์ดอน ศาสตราจารย์ด้านธุรกิจจากมหาวิทยาลัยมิชิแกน บอกว่า สัญญาณแรกของความมั่นใจที่เริ่มลดลงน่าจะเห็นได้จากการระดมทุนของสตาร์ตอัป AI โดย “เราน่าจะเห็นขนาดของรอบการระดมทุนลดลง” และราคาหุ้นในตลาดก็อาจลดตาม จนกว่าจะถึงตอนนั้น การเติบโตของ AI ก็เหมือนภาพทดสอบ Rorschach คือ สิ่งที่คุณเห็นขึ้นอยู่กับมุมมองที่คุณมีต่ออนาคตของ AI 

กิลเดอร์ ผู้เคยพลาดท่ากับวิกฤติดอทคอมในอดีต มองกระแสสร้างศูนย์ข้อมูลตอนนี้อย่างเยาะเย้ย เขากล่าวว่า “มันสร้างมาแบบเกินความจำเป็นมากเกินไป” เขาเชื่อในศักยภาพของ AI อยู่ แต่เห็นว่าศูนย์ข้อมูลเป็นเทคโนโลยีตกยุคแล้ว เขาคิดว่าอนาคตของ AI จะอยู่ที่ "ชิปขนาดเวเฟอร์" (wafer-scale processors) ที่ใหญ่กว่า GPU แต่เหมาะกับการประมวลผล AI มากกว่า เขาทำนายว่าบริษัทเทคใหญ่จะมีเวลาอีกแค่ 4–5 ปีในการ "ลองผิดลองถูก" กับศูนย์ข้อมูล ก่อนที่เทคโนโลยีจะเปลี่ยนอีกครั้ง หรือพูดอีกอย่างคือ "แสงแห่งนวัตกรรม" ยังไม่ดับลง 

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์  ศิลาวงษ์