ความสัมพันธ์บิตคอยน์-ดัชนี S&P 500 ร่วงแตะระดับต่ำสุดนับตั้งแต่ปี 2021 ท่ามกลางการก่อหนี้เพื่อเร่งลงทุน AI

ความสัมพันธ์ (correlation) ระยะ 30 วันระหว่างบิตคอยน์กับดัชนี S&P 500 ลดลงมาอยู่ที่ 0.17 ต่ำที่สุดนับตั้งแต่ปี 2021 ขณะเดียวกัน ความสัมพันธ์ของหุ้นต่อหุ้นในตลาดหุ้นโดยรวมก็อยู่ใกล้ระดับต่ำสุดเป็นประวัติการณ์เช่นกัน อีกด้านหนึ่ง กระแสลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI เดินหน้าแบบเร่งเครื่อง โดยคาดว่ารายจ่ายลงทุน (Capex) ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะพุ่งแตะราว 4 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2025 ประเด็นที่ตลาดเริ่มจับตาคือ เงินลงทุนส่วนเพิ่มจำนวนมากไม่ได้มาจากเงินสดในงบดุล แต่ย้ายไปพึ่งการออกหุ้นกู้ของบริษัทมากขึ้น Meta เพิ่งเสนอขายหุ้นกู้มูลค่า 3 หมื่นล้านดอลลาร์ ส่วน Amazon ระดมทุน 2.5 หมื่นล้านดอลลาร์ พร้อมให้ผลตอบแทนจูงใจเพื่อดึงผู้ซื้อ ทั้งที่ก่อนหน้านี้บริษัทกลุ่มนี้เคยมีเงินสดสะสมจำนวนมาก สัญญาณการเปลี่ยนผ่านสะท้อนชัดใน "cover ratios" ซึ่งเป็นตัวชี้วัดความสามารถชำระหนี้จากกำไร อัตราดังกล่าวของบางผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (hyperscalers) ลดลงจากราว 5 เท่า เหลือต่ำกว่า 2 เท่า กล่าวอีกนัยหนึ่ง จากเดิมทำกำไรได้ประมาณ 5 ดอลลาร์ต่อภาระชำระหนี้ 1 ดอลลาร์ ปัจจุบันเหลือใกล้ 2 ดอลลาร์ แม้บริษัทส่วนใหญ่ยังคุมเลเวอเรจรวมไว้ต่ำกว่า 1 เท่า แต่หลายรายที่เคยอยู่ในสถานะเงินสดสุทธิ กำลังขยับไปเป็นหนี้สุทธิระดับเล็กน้อย และเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำไม "ค่าสหสัมพันธ์ต่ำ" จึงเป็นฉากบังตาที่เหมาะเจาะ ตลาดหุ้นกำลังเห็นความแตกต่างของผลตอบแทน (dispersion) สูงผิดปกติในกลุ่มหุ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI หมายถึง หุ้นแต่ละตัวเคลื่อนไหวคนละทิศคนละทางในแต่ละวัน แม้ต่างเดิมพันกับธีม AI เหมือนกัน สภาพแวดล้อมที่ค่าสหสัมพันธ์ต่ำและ "gamma" สูง ทำให้เกิดความรู้สึกปลอดภัยแบบลวง ๆ โมเดลความเสี่ยงที่พึ่งพาค่าสหสัมพันธ์เพื่อจับการกระจุกตัวของพอร์ต จึงแทบมองไม่เห็นความเสี่ยงที่กำลังก่อตัวในพื้นที่ AI ตลาดตราสารหนี้ส่งสัญญาณอีกแบบ: บริษัทเทคโนโลยีกำลังกู้ยืมเชิงรุกเพื่อเร่งสร้าง AI ขณะที่ตลาดหุ้นตีความว่าไม่มีปัญหา เพราะราคาหุ้นดูไม่เคลื่อนไหวไปในทางเดียวกัน คริปโตอยู่ตรงไหนในภาพนี้ ค่าสหสัมพันธ์ 0.17 กับ S&P 500 สะท้อนว่าในช่วง 30 วันที่ผ่านมา บิตคอยน์มีแนวโน้มเคลื่อนไหวสวนทางกับ S&P 500 บ่อยกว่าปกติ หากเงื่อนไขสินเชื่อภาคเอกชนตึงตัว เพราะนักลงทุนเริ่มกังวลต่อความเร็วของการออกหนี้เพื่อ AI ผลกระทบจะลามไปถึงอัตราดอกเบี้ย สภาพคล่อง และความอยากรับความเสี่ยง (risk appetite) ในทุกสินทรัพย์ รวมถึงคริปโต หากรายได้จาก AI ไม่เกิดขึ้นเร็วพอที่จะรองรับการใช้จ่ายระดับ 4 แสนล้านดอลลาร์ต่อปี บริษัทที่กู้เงินมาสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และฝึกโมเดลจะต้องเร่งทำให้เงินลงทุนสร้างผลตอบแทน เลเวอเรจที่เคยดู "รับไหว" ที่ต่ำกว่า 1 เท่า ก็อาจเริ่มรู้สึกหนักขึ้นเมื่อเงื่อนไขการเงินเปลี่ยนไป