:max_bytes(150000):strip_icc():format(jpeg)/GettyImages-2236733575-97eaacf54a7745ca8d1624571acf02c8.jpg)
ประเด็นสำคัญ
- นักวิเคราะห์ Citigroup ในวันอังคารที่คาดการณ์ว่า Hyperscalers จะใช้จ่ายมากขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปีหน้ามากกว่าที่คาดไว้ก่อนหน้านี้
- ศูนย์ข้อมูล AI นั้นได้รับการสนับสนุนทางการเงินจากหนี้มากกว่ากระแสเงินสดซึ่งเป็นวิวัฒนาการที่ทำให้เกิดการบูม AI ไปสู่ช่องโหว่ใหม่ ๆ เช่นความเสี่ยงต่อการผิดนัดและอัตราดอกเบี้ย
- วิธีการจัดหาเงินทุนอื่น ๆ เช่นข้อตกลงการลงทุนที่ประกาศโดย Openai และ Nvidia เมื่อสัปดาห์ที่แล้วมีความกังวลว่าผู้เข้าชมบางคนกลัวฟองสบู่ AI
หลังจากข้อตกลงการประมวลผลแบบคลาวด์ขนาดใหญ่ในเดือนนี้นักวิเคราะห์ซิตี้กรุ๊ปตอนนี้คาดว่าการใช้จ่าย AI จะเกินกว่าการคาดการณ์ที่น่าสนใจ
นักวิเคราะห์ของ Citi เมื่อวันอังคารคาดว่า Hyperscalers – รวมถึง Microsoft (MSFT), ตัวอักษร (GOOG), Amazon (AMZN), Oracle (ORCL) และ CoreWeave (CWV) – จะใช้จ่าย $ 490 พันล้านในโครงสร้างพื้นฐานและสินค้าทุนอื่น ๆ การคาดการณ์ของ Citi อยู่เหนือฉันทามติ Wall Street เล็กน้อย
ทำไมเรื่องนี้ถึงมีความสำคัญกับคุณ
โครงสร้างพื้นฐานของ AI เป็นกำลังสำคัญที่อยู่เบื้องหลังผลกำไรของตลาดหุ้นสหรัฐและการเติบโตทางเศรษฐกิจในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หาก บริษัท เทคโนโลยีพึ่งพาหนี้เพื่อสนับสนุนการลงทุน AI จำนวนมากพวกเขาสามารถเปิดเผยการสร้าง AI – และเศรษฐกิจที่กว้างขึ้น – เพื่อความเสี่ยงมากขึ้น
นักวิเคราะห์ชี้ไปที่การโจมตีของพันธมิตรที่ประกาศการลงทุนและผลิตภัณฑ์ในสัปดาห์ที่ผ่านมาเป็นหลักฐานของความต้องการ AI ที่แข็งแกร่ง พวกเขากล่าวว่าการสนทนาล่าสุดของพวกเขากับซีไอโอและ CTOs ในหลากหลาย บริษัท “ สะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างเร่งด่วนในการยอมรับในระดับองค์กร”
Citi คาดว่าผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่น Nvidia (NVDA) จะได้รับประโยชน์จากการใช้จ่ายที่สูงขึ้น ดังนั้นนักวิเคราะห์ของ บริษัท จึงยกระดับราคาเป้าหมายของพวกเขาในหุ้น Nvidia เป็น $ 210 จาก $ 200 ในวันอังคาร
หนี้ไม่ใช่กระแสเงินสดอาจเป็นทุนในการใช้จ่ายในอนาคต
Hyperscalers เป็นหนึ่งใน บริษัท ที่ใหญ่ที่สุดและทำกำไรได้มากที่สุดในโลกความจริงที่ทำให้พวกเขาสามารถเพิ่มการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างทวีคูณในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่แม้กระทั่งยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่ทำกำไรได้อย่างมหาศาลสามารถดำเนินการลงทุนในระดับนี้ด้วยตนเอง
“ เป็นที่น่าสังเกตว่าเราได้หายไปจากขั้นตอนที่ได้รับทุนสนับสนุนจากวงจรการลงทุนนี้ไปยังขั้นตอนที่ได้รับทุนจากหนี้ด้วยความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นที่มาพร้อมกับมัน” นักวิเคราะห์ของ Citi เขียน
Oracle เมื่อสัปดาห์ที่แล้วขายพันธบัตร 18 พันล้านดอลลาร์ในข้อตกลงหนี้ที่ใหญ่เป็นอันดับสองของสหรัฐอเมริกาในปีนี้ บลูมเบิร์ก รายงาน. Oracle ซึ่งใช้จ่ายมากกว่าที่ทำในแต่ละสองไตรมาสที่ผ่านมาคาดว่าจะใช้หนี้เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตของระบบคลาวด์เพื่อให้สามารถส่งมอบในห้าปีมูลค่า 300 พันล้านดอลลาร์กับ Openai การเพิ่มความจุมากจะมีราคาแพง ซิตี้เห็นค่าใช้จ่ายทุนของออราเคิลบอลลูนถึง 58 พันล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2570 เกือบสามเท่าที่ใช้ในปีงบประมาณที่สิ้นสุดในเดือนพฤษภาคม
Openai บริษัท อื่นที่จะต้องใช้เงินจำนวนมากเพื่อสนับสนุนความทะเยอทะยานใช้วิธีการที่แตกต่างกันในการหาเงิน เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว บริษัท ได้ทำข้อตกลงกับ Nvidia เพื่อปรับใช้ระบบ NVIDIA 10 GW ในอีกห้าปีข้างหน้าเพื่อแลกกับการลงทุนในส่วนที่เพิ่มขึ้น $ 100 พันล้าน มีรายงานว่า Openai กำลังหารือเกี่ยวกับการเช่าซื้อ – ไม่ซื้อ – ชิปจาก Nvidia การจัดเรียงใหม่ที่สามารถลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ได้ 10 ถึง 15% ข้อมูล–
ข้อตกลงดังกล่าวยกคิ้วบน Wall Street ซึ่งนักวิเคราะห์และนักลงทุนบางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับ “วงกลม” และความเข้มข้นของระบบนิเวศ AI ผู้คลางแคลงบางคนเปรียบเสมือนการช่วยเหลือโดย Nvidia ก้าวเข้ามาในฐานะนักลงทุนสุดท้ายที่ให้การสนับสนุน OpenAI ที่ชาร์จเงินสด นอกจากนี้ยังเป็นแรงบันดาลใจให้การเปรียบเทียบกับ Dotcom Bubble เมื่อผู้ให้บริการอุปกรณ์โทรคมนาคมให้ยืมและลงทุนในลูกค้าของพวกเขาเอง
แต่นักวิเคราะห์เห็นความแตกต่างที่สำคัญระหว่างปี 1990 และวันนี้ “ ความแตกต่างที่สำคัญในมุมมองของเราคือ 'Off-Ramp' ที่สร้างขึ้นโดยการเพิ่มความต้องการภายนอกสำหรับบริการ AI ที่ขับเคลื่อนโดยการยอมรับขององค์กร” นักวิเคราะห์ Citi เขียน
พวกเขากล่าวว่า บริษัท อย่าง Openai และ Meta (Meta) กำลังเปิดตัวแอพพลิเคชั่นและบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยโอกาสการสร้างรายได้ที่ชัดเจน และอัตราความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ AI พวกเขาโต้แย้งว่ากำลังขยายขอบเขตของการใช้งานที่มีศักยภาพอย่างรวดเร็ว
คำแนะนำการอ่านบทความนี้ : บางบทความในเว็บไซต์ ใช้ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ คำศัพท์เฉพาะบางคำอาจจะทำให้ไม่เข้าใจ สามารถเปลี่ยนภาษาเว็บไซต์เป็นภาษาอังกฤษ หรือปรับเปลี่ยนภาษาในการใช้งานเว็บไซต์ได้ตามที่ถนัด บทความของเรารองรับการใช้งานได้หลากหลายภาษา หากใช้ระบบแปลภาษาที่เว็บไซต์ยังไม่เข้าใจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมโดยคลิกลิ้งค์ที่มาของบทความนี้ตามลิ้งค์ที่อยู่ด้านล่างนี้
ที่มาบทความนี้
