Nvidias AI-finansieringsinitiativ reiser nye spørsmål om markedsgearing

Kunstig intelligens har blitt et av de største investeringstemaene i de globale markedene, og driver en enestående bølge av utgifter til chips, datasentre og datainfrastruktur. 

Men etter hvert som milliarder av dollar strømmer inn i sektoren gjennom stadig mer sofistikerte finansieringsstrukturer, begynner investorer å stille et nytt spørsmål: blir gearing det største risikoelementet bak AI-boomen?

Debatten har tiltatt etter kollapsen til AI-fokuserte hedgefondet Situational Awareness, hvis høyt gearede posisjoner raknet etter et kraftig fall i teknologisektoren. 

Mens mange markedsaktører mener episoden var et isolert tilfelle av sviktende risikostyring, sier andre at den har fremhevet hvordan lån, derivater og finansiering utenom balansen stille og rolig blir sentrale i AI-investeringshistorien.

Nvidias infrastrukturoffensiv fremhever omfanget av AI-utgifter

Diskusjonen kommer samtidig som Nvidia samarbeider med noen av Wall Streets største finansinstitusjoner for å frigjøre mer enn $500 billion i tredjepartskapital til AI-infrastruktur.

Chipselskapet har inngått partnerskap med blant andre Apollo, Blackstone, BlackRock, Brookfield, KKR og Goldman Sachs for å finansiere neste generasjon AI-datasentre og beregningsplattformer. 

Nvidias konsernsjef Jensen Huang beskrev nylig selskapets brikker som et "investerbart infrastrukturaktivum", noe som understreker hvordan AI-maskinvare i økende grad behandles som langsiktig infrastruktur snarere enn tradisjonelt teknologisk utstyr.

Finansieringen av disse prosjektene blir stadig mer kompleks.

I stedet for å stole utelukkende på konvensjonell lånefinansiering bruker hyperscalere joint ventures, leasingstrukturer og aktivabundet finansiering for å finansiere massive kapitalkostnadsprogrammer. 

Noen av disse forpliktelsene vises ikke umiddelbart i selskapenes balanseregnskap.

Goldman Sachs anslår at hyperscalere nå har omtrent $1.5 trillion i samlede leieforpliktelser som dekker datasentre, forskningsfasiliteter, kontorer og utstyr, opp fra cirka $200 billion fem år siden.

Omtrent $1 trillion av disse forpliktelsene er klassifisert som "ikke-igangsatte" leieavtaler, noe som betyr at de ennå ikke er blitt bokført i regnskapene, men som til slutt vil bli omgjort til kontraktsfestede betalingsforpliktelser.

Goldman-analytikere advarte om at denne regnskapsbehandlingen "kan undervurdere gearing og fremtidige likviditetsbehov" fordi disse forpliktelsene til slutt blir bokført som gjeld når prosjektene starter.

AI-investeringssyklus når historiske proporsjoner

Selve omfanget av AI-investeringer har fått fram sammenligninger med noen av historiens største infrastrukturboomer.

Lotfi Karoui, multi-asset kredittstrateg i PIMCO, sa at den nåværende AI-kapitalutgiftssyklusen, justert for inflasjon, er på vei til å bli den største investeringssyklusen siden jernbanebyggingsboomen på det nittende århundre.

I en kommentar publisert på Aug. 11 bemerket Karoui at konsensusprognoser nå forventer at hyperscalernes kapitalutgifter alene vil overstige $1 trillion årlig fra 2027, og han la til at det er "ingen klare tegn til moderering."

Etter hvert som lånebehovene øker, utsteder teknologiselskaper i økende grad gjeld utover de tradisjonelle amerikanske dollarmarkedene.

Karoui sa at utstedere har hentet kapital i obligasjonsmarkedene i euro, sterling, yen, sveitsiske franc og canadiske dollar for å diversifisere finansieringskildene.

Han observerte også at eurodenominerte obligasjoner utstedt av selskaper som Amazon og Alphabet har overgått sammenlignbar dollar-denominert gjeld, noe som potensielt kan indikere økende etterspørselsutmattelse blant investorer i USAs kredittmarkeder.

Ifølge Karoui kan fortsatt AI-relatert gjeldsutstedelse i USA etter hvert presse kredittspreadene videre ut for sterkt eksponerte utstedere.

Situational Awareness blir Wall Streets advarselseksempel

Mens infrastrukturfinansiering har tiltrukket seg oppmerksomhet, har gearing i aksjemarkedene også kommet under gransking etter kollapsen til Situational Awareness.

Grunnlagt av tidligere OpenAI-forsker Leopold Aschenbrenner, ble hedgefondet raskt en av Wall Streets mest overvåkede AI-investorer etter å ha generert ekstraordinære avkastninger i sine første måneder.

Aschenbrenner, som tidligere jobbet i OpenAIs Superalignment-team etter å ha uteksaminert fra Columbia University som 19-åring, bygde fondets investeringsstrategi rundt sin overbevisning om at kunstig intelligens fundamentalt ville omforme den globale økonomien.

Hans essay fra 2024, Situational Awareness, tiltrakk seg betydelig oppmerksomhet i Silicon Valley og bidro til å sikre støtte fra fremtredende teknologiinvestorer, inkludert tidligere GitHub-sjef Nat Friedman og Stripe-grunnleggerne Patrick og John Collison.

Ifølge rapporter leverte fondet avkastning på over 400 % i første halvår, med eiendeler som etter hvert vokste til om lag $24 billion.

Porteføljen inkluderte konsentrerte posisjoner i selskaper som anses som store AI-mottakere, inkludert CoreWeave, Broadcom, Intel, Bloom Energy og SanDisk.

Likevel forsterket den samme konsentrasjonen som økte gevinstene også tapene.

Bloom Energy og SanDisk falt hver for seg omtrent 40 % mellom slutten av juni og tidlig august, mens Wall Street Journal rapporterte at fondet tapte omtrent 67 % i løpet av juli.

Ifølge Reuters tvang de økende tapene til slutt Situational Awareness til å selge mesteparten av sin offentlige aksjeportefølje.

Ken Griffins Citadel kjøpte den gearede delen av disse beholdningene, med Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Bank of America og Citigroup som hjalp til med å tilrettelegge transaksjonen.

Fondet forventes å sitte igjen med omtrent $10 billion i eiendeler, inkludert private investeringer som eierandelen i Anthropic.

Analytikere er uenige om hvorvidt gearing er den reelle trusselen

Kollapsen har delt markedsovervåkere om hvorvidt gearing utgjør en bredere systemisk risiko.

JPMorgan-sjef Jamie Dimon uttalte nylig til CNBC at margingjelden er "ganske høy", og advarte om at forhøyet låneopptak kan forsterke markedsvolatilitet i perioder med stress.

Sahil Mahtani, direktør for investeringsinstituttet hos Ninety One, argumenterte for at gearing ikke for øyeblikket er markedets største bekymring.

I stedet sa han at den større risikoen ligger i investorers "høye og økende inntjeningsforventninger" for AI-selskaper.

Mahtani pekte også på historisk høy konsentrasjon i store aksjeindekser, særlig innen USAs teknologisektorer. 

Selv om det ikke er tradisjonell finansiell gearing, hevdet han at konsentrasjon kan oppføre seg på lignende måte ved å forsterke nedgang når tungt vektede aksjer kommer under press.

Han beskrev Situational Awareness-episoden i stor grad som et tilfelle av dårlig risikostyring snarere enn bevis på bredere finansielt ustabilitet, og la til at virkningene har forblitt relativt begrensede.

Alternative Investment Management Association forsvaret også bransjens bruk av lånefinansiering.

En talsperson sa at gearing er "et kjerneverktøy" for hedgefond som bidrar til å øke avkastningen og gi likviditet, og argumenterte for at tilgjengelig bevis ikke støtter å behandle hedgefondgearing som en iboende systemisk trussel.

Foreningen bemerket videre at tidligere markedsforstyrrelser knyttet til gearing—inkludert kollapsen av Archegos Capital Management og Storbritannias krise knyttet til liability-driven investment—involverte fundamentalt ulike strukturer og investorer.

Låneopptak forblir høyt til tross for nylig salgsbølge

Selv om korreksjonen i AI-aksjer tvang noen investorer til å redusere gearing, er lånte midler fortsatt dypt forankret i markedene.

Sørkoreansk margingjeld hadde falt bare rundt 10 % ved utgangen av juli til tross for et kraftig fall som utløste margin calls for anslått 3,5 % av koreanske voksne med investeringskontoer, ifølge Goldman Sachs.

Meanwhile, Goldman prime brokerage data cited by Bloomberg showed borrowing by equity-focused hedge funds has retreated only to the middle of its recent historical range.

Det tyder på at mange institusjonelle investorer fortsatt opprettholder betydelig eksponering mot AI-handelen selv etter den siste tidens volatilitet.