Tak, boom na AI ma problem z bilansem

Globalny boom na AI wydaje się nie do zatrzymania w porównaniu z cenami akcji. Biliony dolarów wartości rynkowej opierają się na idei, że maszyny zmieniają pracę, produktywność i zyski.

Ale AI to nie tylko wyścig technologiczny. Staje się jednym z największych projektów infrastrukturalnych finansowanych przez dług w nowoczesnej historii, a napięcie zaczyna być widoczne.

Tylko w ciągu ostatniego roku przepływ pieniędzy do centrów danych AI zmienił strukturę rynków kredytowych, wciągnął prywatnych pożyczkodawców w centrum finansów technologicznych i powiązał los wielu firm w sposób, którego niewielu inwestorów potrafi dostrzec wyraźnie.

Patrząc na to samo, niektórzy nazywają to wzrostem, inni dźwignią.

AI przestaje wyglądać jak oprogramowanie

Przez większość ostatnich dwóch dekad duże firmy technologiczne podążały za znanym schematem. Zainwestowali dużo w badania, budowali platformy programistyczne i skalowali się przy niskich kosztach krańcowych.

Stosy gotówki rosły szybciej niż zaciąganie pożyczek. Ale już nie.

Szkolenie i obsługa zaawansowanych systemów AI wymagają rozległej infrastruktury fizycznej. Centra danych muszą być budowane szybko. Kontrakty energetyczne muszą być zabezpieczone. Chipy muszą być kupowane w ogromnych ilościach.

Według UBS, emisja centrów danych AI i finansowania projektów osiągnęła około 125 miliardów dolarów w 2025 roku, w porównaniu do zaledwie 15 miliardów rok wcześniej.

McKinsey niedawno oszacował, że całkowite wydatki na centra danych mogą osiągnąć 7 bilionów dolarów do końca dekady.

Nawet największe firmy nie są w stanie sfinansować tego samodzielnie. Amazon, Google, Meta, Microsoft i Oracle wyemitowały w tym roku około 121 miliardów dolarów nowego długu, co jest ponad czterokrotnością ich ostatniej rocznej średniej, według Bank of America.

Spodziewane jest co najmniej kolejne 100 miliardów dolarów w przyszłym roku. Te firmy nadal generują silny przepływ gotówki, ale tempo wydatków przerosło ich zdolność do samofinansowania bez zmiany sposobu działania.

Efektem jest sektor, który teraz wygląda mniej jak oprogramowanie, a bardziej jak przedsiębiorstwa użyteczności publicznej czy telekomunikacja. Zwroty zależą od wykorzystania materiału, czasu i kosztów finansowania.

To inny profil ryzyka, a rynki kredytowe zaczynają go wyceniać.

Oracle pokazuje, jak szybko może się zmieniać sentyment

Oracle stał się najjaśniejszym przypadkiem testowym dla tej nowej gospodarki AI. Firma zyskała na początku tego roku optymizm związany z rozwojem chmury i głębokimi powiązaniami z OpenAI.

Na szczycie we wrześniu akcje Oracle niemal podwoiły się w ciągu roku. Od tamtej pory historia się zmieniła.

Po niespełnieniu oczekiwań przychodowych akcje Oracle spadły o ponad 11% w ciągu jednego dnia. Majątek netto Larry'ego Ellisona spadł o około 25 miliardów dolarów.

Ważniejsze niż ruch akcji było to, co wydarzyło się na rynkach kredytowych.

Obligacje inwestycyjne Oracle, w tym 18 miliardów dolarów wyemitowane we wrześniu, gwałtownie się sprzedały. Straty papierowe przekroczają obecnie 1 miliard dolarów. Spready swapów kredytowych wzrosły do poziomów ostatnio widzianych podczas kryzysu finansowego.

Sieć finansowania cyrkularnego

Stres Oracle znajduje się w znacznie szerszej sieci powiązań finansowych. W centrum tej sieci znajdują się Nvidia i OpenAI.

Nvidia jest jak dotąd wyraźnym zwycięzcą . Sprzedaje chipy, których każdy system AI potrzebuje, i generuje wysokie zyski.

Ale nawet sukces Nvidii zależy od tego, czy inni będą dalej wydawać. Wielu twórców AI nie ma pieniędzy, by kupić chipy od razu.

Aby temu zapobiec, Nvidia zainwestowała kapitał w klientów, przedłużyła finansowanie oraz zawarła umowy wspierające finansowanie centrów danych. Pieniądze często wypływają i wracają jako zakupy chipów.

OpenAI odgrywa podobną centralną rolę. Jest głównym klientem Oracle, Amazon, Microsoft i CoreWeave. Jest też inwestorem w niektórych z nich.

OpenAI zobowiązało się do zakupu setek miliardów dolarów mocy obliczeniowej w czasie, generując około dziesięciu miliardów dolarów rocznych przychodów i ponoszą duże straty. Jego rentowność jest jeszcze odległa od lat.

Innym doskonałym przykładem jest CoreWeave, które obecnie nie ma żadnych zysków, ma około 14 miliardów dolarów długu i dziesiątki miliardów zobowiązań leasingowych. Około 70% przychodów pochodzi od Microsoftu.

Nvidia jest zarówno dostawcą, jak i inwestorem, podczas gdy OpenAI jest zarówno klientem, jak i partnerem.

Pieniądze krążą w małej grupie firm, co wzmacnia wzrost, gdy warunki są dobre, a ryzykuje, gdy nie są.

Ta struktura pozwala systemowi rozwijać się szybciej niż tradycyjne bilansy. Utrudnia to także przewidzenie, gdzie spadną straty, jeśli popyt zwolni lub terminy się przesuną.

Gdy dług znika poza księgami

Wraz ze wzrostem pożyczek firmy szukają sposobów na utrzymanie czystości bilansów. Pojazdy specjalnego przeznaczenia stały się powszechne.

Meta, xAI, Google i inne firmy wykorzystywały te struktury do finansowania centrów danych i zakupów chipów bez rejestrowania pełnego obciążenia zadłużenia.

Pojazd pożycza, buduje i dzierżawi aktywa z powrotem firmie technologicznej. Te ustalenia chronią oceny kredytowe i elastyczność.

Zmniejszają też przejrzystość. Agencje ratingowe i inwestorzy widzą mniejsze ryzyko na poziomie korporacyjnym, mimo że ekspozycja gospodarcza pozostaje nieutrzymana.

Podobne struktury były szeroko stosowane przed 2008 rokiem, zarówno w bankowości, jak i w firmach takich jak Enron.

Prywatny kredyt wkroczył, by sfinansować znaczną część tego wzrostu. Morgan Stanley szacuje, że prywatni pożyczkodawcy mogą dostarczyć ponad połowę z 1,5 biliona dolarów potrzebnych na centra danych do 2028 roku.

Ci pożyczkodawcy są lekko regulowani. Ujawnianie informacji jest ograniczone. Powiązania z bankami i ubezpieczycielami rosną, ale trudno je zmapować w czasie rzeczywistym.

Sekurytyzacja dodaje kolejną warstwę. Przepływy pieniężne z centrów danych są łączone w papiery wartościowe zabezpieczone aktywami.

Infrastruktura cyfrowa stanowi obecnie około 82 miliardów dolarów amerykańskiego rynku ABS, co według Bank of America wzrosło dziewięciokrotnie w ciągu niecałych pięciu lat.

Spodziewana jest większa podaż w przyszłym roku. Inwestorzy kupują produkty oceniane, nie zawsze rozumiejąc aktywa w środku.

Niektóre pożyczki są zabezpieczone samymi GPU. Wraz z pojawieniem się nowszych modeli chipów, starsze tracą na wartości.

Jeśli ceny zabezpieczeń spadną, pożyczkodawcy mogą żądać spłaty lub sprzedać chipy na słabym rynku, co jeszcze bardziej obniża ceny.

Rynki nadal pochłaniają podaż. Rozrzuty się poszerzyły. Akcje są zmienne.

Gospodarka AI jest obecnie związana dźwignią, założeniami czasowymi i złożonym finansowaniem.