Ja, AI-boomen har et balanseproblem

Den globale AI-boomen virker ustoppelig målt på aksjekurser. Billioner av dollar i markedsverdi hviler på ideen om at maskiner endrer arbeid, produktivitet og profitt.

Men AI er ikke bare et teknologikappløp. Det er i ferd med å bli et av de største gjeldsfinansierte infrastrukturprosjektene i moderne tid, og presset begynner å vise seg.

Bare det siste året har pengestrømmen til AI-datasentre endret strukturen i kredittmarkedene, trukket private långivere inn i sentrum av teknologifinansiering, og knyttet skjebnen til mange selskaper sammen på måter få investorer tydelig kan se.

Ser man på det samme, kaller noen det vekst, andre kaller det giring.

AI slutter å se ut som programvare

I mesteparten av de siste to tiårene fulgte store teknologiselskaper et kjent mønster. De investerte tungt i forskning, bygde programvareplattformer og skalerte til lave marginalkostnader.

Kontantbunker vokste raskere enn lån. Men ikke lenger.

Opplæring og drift av avanserte AI-systemer krever omfattende fysisk infrastruktur. Datasentre må bygges raskt. Strømkontrakter må sikres. Chips må kjøpes i enorme mengder.

Ifølge UBS nådde utstedelsen av AI-datasentre og prosjektfinansiering omtrent 125 milliarder dollar i 2025, opp fra bare 15 milliarder dollar året før.

McKinsey anslo nylig at totale datasenterutgifter kan nærme seg 7 billioner dollar innen utgangen av tiåret.

Selv de største firmaene kan ikke finansiere dette alene. Amazon, Google, Meta, Microsoft og Oracle utstedte omtrent 121 milliarder dollar i ny gjeld i år, mer enn fire ganger det nylige årlige gjennomsnittet, ifølge Bank of America.

Minst ytterligere 100 milliarder dollar forventes neste år. Disse selskapene genererer fortsatt sterk kontantstrøm, men forbrukstakten har overgått deres evne til å finansiere seg selv uten å endre hvordan de opererer.

Resultatet er en sektor som nå ser mindre ut som programvare og mer som forsyningsselskaper eller telekom. Avkastningen avhenger av bruk, tidspunkt og finansieringskostnader.

Det er en annen risikoprofil, og kredittmarkedene begynner å prise den.

Oracle viser hvor raskt sentimentalitet kan snu

Oracle har blitt det tydeligste testtilfellet for denne nye AI-økonomien. Selskapet økte tidligere i år på optimisme rundt skyvekst og sine dype bånd til OpenAI.

På sitt høydepunkt i september hadde Oracle-aksjene nesten doblet seg for året. Siden da har historien endret seg.

Etter å ha bommet på inntektsforventningene, falt Oracle-aksjene mer enn 11 % på én dag. Larry Ellisons nettoformue falt med omtrent 25 milliarder dollar.

Viktigere enn aksjebevegelsen var hva som skjedde i kredittmarkedene.

Oracles investeringsgradobligasjoner, inkludert 18 milliarder dollar utstedt i september, har solgt kraftig. Papirtapene overstiger nå 1 milliard dollar. Credit default swap-spreadene har steget til nivåer sist sett under finanskrisen.

Nettverket av sirkulær finansiering

Oracles stress ligger innenfor et mye bredere nettverk av finansielle forbindelser. I sentrum av dette nettverket står Nvidia og OpenAI.

Nvidia er den klare vinneren så langt. Den selger brikkene alle AI-systemer trenger og oppnår sterke overskudd.

Men selv Nvidias suksess avhenger av at andre fortsetter å bruke penger. Mange AI-utviklere har ikke penger til å kjøpe chips direkte.

For å løse dette har Nvidia investert egenkapital i kunder, utvidet finansiering og støttet avtaler som bidrar til å finansiere datasentre. Kontantene strømmer ofte ut og tilbake igjen som chipkjøp.

OpenAI spiller en lignende sentral rolle. Det er en stor kunde av Oracle, Amazon, Microsoft og CoreWeave. Den er også investor i noen av dem.

OpenAI har forpliktet seg til å kjøpe datakraft for hundrevis av milliarder dollar over tid, samtidig som de genererer rundt ti milliarder dollar i årlige inntekter og store tap. Lønnsomheten er fortsatt flere år unna.

Et annet godt eksempel er CoreWeave, som for øyeblikket ikke har overskudd, omtrent 14 milliarder dollar i gjeld, og titalls milliarder mer i leieforpliktelser. Omtrent 70 % av inntektene kommer fra Microsoft.

Nvidia er både leverandør og investor, mens OpenAI både er kunde og partner.

Penger sirkulerer innenfor en liten gruppe bedrifter, og forsterker vekst når forholdene er gode og risiko når de ikke er det.

Denne strukturen gjør at systemet kan vokse raskere enn tradisjonelle balanseark ville tillate. Det gjør det også vanskeligere å se hvor tapene vil lande hvis etterspørselen avtar eller tidslinjene blir utsett.

Når gjeld forsvinner av regnskapet

Etter hvert som låneopptakene øker, har selskaper lett etter måter å holde balansen ren på. Spesialkjøretøy har blitt vanlige.

Meta, xAI, Google og andre har brukt disse strukturene til å finansiere datasentre og chipkjøp uten å registrere hele gjeldsbyrden.

Kjøretøyet låner, bygger og leier ut eiendelen tilbake til teknologiselskapet. Disse ordningene opprettholder kredittscore og fleksibilitet.

De reduserer også åpenheten. Ratingbyråer og investorer ser mindre risiko på selskapsnivå, selv om den økonomiske eksponeringen fortsatt eksisterer.

Lignende strukturer ble mye brukt før 2008, både i banksektoren og i selskaper som Enron.

Privat kreditt har trådt til for å finansiere mye av denne veksten. Morgan Stanley anslår at private långivere kan bidra med mer enn halvparten av de 1,5 billioner dollar som trengs for datasentre frem til 2028.

Disse långiverne er lett regulert. Opplysningen er begrenset. Koblingene til banker og forsikringsselskaper øker, men de er vanskelige å kartlegge i sanntid.

Securitisering legger til et ekstra lag. Kontantstrømmer fra datacentre pakkes inn i verdipapirer med sikkerhet i eiendeler.

Digital infrastruktur utgjør nå omtrent 82 milliarder dollar av det amerikanske ABS-markedet, en økning på ni ganger på under fem år, ifølge Bank of America.

Mer tilbud forventes neste år. Investorer kjøper vurderte produkter uten alltid å forstå eiendelene inni.

Noen lån er støttet av GPU-ene selv. Etter hvert som nyere brikkemodeller kommer, mister eldre verdi.

Hvis sikkerhetsprisene faller, kan långivere kreve tilbakebetaling eller selge chips til et svakt marked, noe som presser prisene ytterligere ned.

Markedene absorberer fortsatt tilbudet. Spredningene har blitt større. Aksjer er volatile.

AI-økonomien er nå bundet sammen av giring, tidsforutsetninger og kompleks finansiering.