Gartner คาดเงินลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI จะสูงกว่ารายได้ที่คาดได้ถึงปี 2030

Gartner เผยแพร่รายงานชื่อ Prepare for AI Market Consolidation: Capital Write-Downs Could Exceed $4 Trillion by 2032 ระบุว่า AI จะยังไม่สร้างยอดขายพอให้คุ้มกับแผนลงทุนด้าน AI ทั้งหมดก่อนปี 2032 เป็นอย่างเร็วที่สุด และเมื่อประเมินเฉพาะช่วงถึงปี 2030 ตัวเลขก็ยังไม่สอดคล้องกัน

Will Sommer ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิเคราะห์ของ Gartner ระบุว่าในปี 2026 ผู้ให้บริการ AI จะใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานราว 1 ล้านล้านดอลลาร์ และจะลงทุนเพิ่มอีก 6 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงปี 2027-2030 แต่งานวิจัยของ Gartner ชี้ว่ารายได้จาก AI ทั้งในฝั่งองค์กรและผู้บริโภคจะไม่เพียงพอให้ได้ผลตอบแทนที่คุ้มค่ากับเงินลงทุนทั้งหมดในช่วงเวลาดังกล่าว

หากตั้งเป้าผลตอบแทนจากเงินลงทุน (ROIC) ที่ 12 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งหลายบริษัทถือเป็นเกณฑ์ขั้นต่ำที่ยอมรับได้ Gartner ประเมินว่าผู้ให้บริการดาต้าเซ็นเตอร์ AI จะต้องสร้างรายได้รวมถึง 8.5 ล้านล้านดอลลาร์เพื่อครอบคลุมทั้งเงินลงทุนและต้นทุนทางการเงิน แต่คาดว่ารายได้รวมจาก AI ทั้งฝั่งองค์กรและผู้บริโภคที่จะเกิดจากดาต้าเซ็นเตอร์ AI ในช่วงนี้จะอยู่ที่ไม่เกิน 3.6 ล้านล้านดอลลาร์เท่านั้น

ผลตอบแทนที่ต่ำกว่าคาดอาจบีบให้ผู้ให้บริการต้องตัดมูลค่าสินทรัพย์ที่ไม่สามารถเรียกคืนได้ โดยเฉพาะเมื่อ GPU รุ่นใหม่เข้ามาแทนที่ฮาร์ดแวร์รุ่นเก่า Gartner คาดว่ากลุ่มที่จะได้รับผลกระทบหนักที่สุดคือผู้ให้บริการ neocloud หรือผู้ให้บริการ GPU-as-a-service โดยเฉพาะ และคาดว่า 80 เปอร์เซ็นต์ของผู้ให้บริการกลุ่มนี้จะไม่สามารถอยู่รอดในฐานะบริษัทอิสระได้หลังปี 2030 ส่วนผู้ให้บริการระบบคลาวด์ขนาดใหญ่ (hyperscaler) น่าจะรับมือกับการปรับโครงสร้างนี้ได้ดีกว่าเพราะธุรกิจไม่ได้พึ่งพา AI เพียงอย่างเดียว

ไม่ใช่ทุกรายจะมีปัญหา บางรายจะทำผลงานได้ดีกว่าคาด บางรายจะแย่กว่าคาด และบางรายจะต้องถอนตัวออกจากตลาด

ความกังวลเรื่องเงินลงทุน AI ยังสะท้อนจากรายงานอื่นในช่วงเดียวกัน โดย Bain & Company ประเมินว่าอุตสาหกรรม AI ต้องสร้างรายได้ถึง 6 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2031 เพื่อให้มีทุนพอสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้รองรับความต้องการ และคาดว่าจะเกิดรายได้ขาดดุลหากอุตสาหกรรมไม่พัฒนาผลิตภัณฑ์หรือกรณีใช้งานใหม่ที่ยังไม่ถูกระบุ ขณะที่ทั้ง IMF และ Bank for International Settlements ก็แสดงความกังวลต่อความเสี่ยงที่ฟองสบู่ AI อาจแตกและส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก