จอน เกรย์ ประธานและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของ Blackstone Inc. ในระหว่างการประชุม Global Financial Leaders' Investment Summit ที่ฮ่องกง ประเทศจีน ในวันอังคารที่ 3 พฤศจิกายน 2569 งานในปีนี้นำผู้นำทางการเงินทั่วโลกประมาณ 280 รายมารวมตัวกัน ซึ่งรวมถึงประธานกลุ่มและซีอีโอประมาณ 120 คน พร้อมภาพรวมของตลาด เศรษฐกิจโลก และความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านเทคโนโลยีในประเด็นสำคัญ ช่างภาพ: Anthony Kwan/Bloomberg ผ่าน Getty Images
บลูมเบิร์ก | บลูมเบิร์ก | เก็ตตี้อิมเมจ
การสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์จะต้องมีการจัดหาเงินทุนเพิ่มขึ้น เนื่องจากผู้ให้กู้เริ่มเปิดเผยมากขึ้นต่อบริษัทที่ขับเคลื่อนการสร้างดังกล่าว แบล็คสโตน ประธานาธิบดีจอน เกรย์ กล่าวเมื่อวันอังคาร
เกรย์กล่าวในการประชุมสุดยอดการลงทุนผู้นำทางการเงินระดับโลกของหน่วยงานการเงินฮ่องกง โดยกล่าวว่าขนาดเงินทุนที่จำเป็นสำหรับ AI กำลังสร้างความเสี่ยงในการกระจุกตัวสำหรับผู้ลงทุนในตราสารหนี้ ทั่วทั้งภาคส่วนและในแต่ละบริษัท
ซึ่งแตกต่างจากผู้ถือหุ้นที่สามารถได้รับประโยชน์จากการเติบโตของบริษัท ผู้ให้กู้มีอัพไซด์ที่จำกัด เนื่องจากผลตอบแทนส่วนใหญ่จำกัดอยู่ที่ดอกเบี้ยและการชำระคืนเงินต้น เขากล่าว
ในพื้นที่นี้จะต้องมีความเท่าเทียมมากขึ้น เพื่อให้ทันต่อความต้องการอันมหาศาลเหล่านี้
จอน เกรย์
ประธานและซีโอโอ บริษัท Blackstone Inc.
การพูดในที่ประชุมเดียวกัน Emmanuel Roman ซีอีโอของ Pimco เตือนนักลงทุนว่าขนาดของการจัดหาเงินทุน AI อาจพิสูจน์ได้ว่า “มากเกินไป” ที่ตลาดจะดูดซับได้
Roman กล่าวว่าการใช้จ่ายด้านทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI อาจสูงถึงประมาณ 10 ล้านล้านดอลลาร์ในอีก 5 ปีข้างหน้า โดยอ้างอิงการคาดการณ์ของ Bill Ford ซีอีโอของ General Atlantic เขาเสริมว่าจนถึงขณะนี้มีการออกหนี้ AI ประมาณ 550 พันล้านดอลลาร์ในรูปแบบต่างๆ
แม้ว่าจะมีการผสมผสานระหว่างการจัดหาเงินทุนและตราสารหนี้ จำนวนเงินที่ต้องการก็ยัง “มหาศาล” โรมันกล่าว เมื่อเปรียบเทียบกับตลาดตราสารหนี้องค์กรทั่วโลกที่มีมูลค่าประมาณ 20 ล้านล้านดอลลาร์
“เมื่อถึงจุดหนึ่ง มันจะมากเกินไป” เขากล่าว
ความต้องการศูนย์ข้อมูลทั่วโลกจะต้องใช้เงินลงทุนประมาณ 8.5 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงห้าปีข้างหน้า โกลด์แมน แซคส์ เขียนในรายงานเมื่อวันจันทร์
Grey กล่าวว่าการจัดหาเงินทุนสำหรับการก่อสร้างจะต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างตลาดสาธารณะ ธนาคาร และเงินทุนภาคเอกชน โดยบริษัทต่างๆ หันมาใช้ธุรกรรมที่มีโครงสร้างมากขึ้นเพื่อจำกัดจำนวนหนี้ที่พวกเขารับ เงินสดที่สร้างโดยไฮเปอร์สเกลเลอร์ก็จะนำไปใช้เป็นส่วนหนึ่งของการใช้จ่ายเช่นกัน เขากล่าว
“ความคิดสร้างสรรค์เป็นสิ่งจำเป็นเพราะขนาดของเงินทุนนั้นมหาศาล” เกรย์กล่าว
แม้จะมีความท้าทายทางการเงินเหล่านั้น Grey ยังคงมีความมั่นใจในโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยกล่าวว่าความต้องการพลังการประมวลผลนั้น “ดำเนินไปดีกว่าอุปทาน”
การใช้จ่ายกับโมเดล AI ในกลุ่มบริษัทต่างๆ ของ Blackstone เพิ่มขึ้น 20 เท่าในปีที่ผ่านมา เนื่องจากธุรกิจต่างๆ ได้รับประโยชน์ทางการเงินจากการใช้งานต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด การมีส่วนร่วมของลูกค้า และการสร้างเนื้อหา เขากล่าว
การตอบสนองความต้องการดังกล่าวยังคงเป็นเรื่องยาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการรักษาความปลอดภัยสถานที่ ใบอนุญาต ชิป พลังงาน และเงินทุนกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้น ตามที่ Grey กล่าว
