Nvidia, Meta i Tesla warte biliony — kto finansuje boom AI?

W 2025 roku sztuczna inteligencja przeszła z kręgów technologicznych do codziennego życia. Pojawiała się wszędzie: przy rozmowach przy stole, w pytaniach, czy następny telefon lub pralka będzie działać w oparciu o AI, oraz w e‑mailach od menedżerów zachęcających pracowników do nauki jej obsługi.

Nagle technologia przestała być abstrakcją. Stała się elementem codziennych rozmów.

Firmy napędzające tę falę odnotowały wzrost wycen w tempie rzadko spotykanym na współczesnych rynkach.

Giganci tacy jak AMD, Meta i Tesla stali się filarami gospodarki AI, podczas gdy sama Nvidia zyskała taką wagę rynkową, że nawet niewielkie ruchy jej akcji potrafią rozlać się po globalnych rynkach finansowych.

Jednak wśród entuzjazmu związanego z wycenami liczonymi w bilionach i przełomowymi technologiami często nie pada jedno pytanie: kto tak naprawdę finansuje infrastrukturę stojącą za boomem AI?

Co ciekawe, regulatorzy także zaczynają to zauważać, choć ostrzeżenie łatwo przeoczyć.

„Kilka osób zwróciło uwagę, że finansowanie rozbudowy infrastruktury związanej z AI w nieprzejrzystych rynkach prywatnych wymaga monitorowania.”

Powyższe zdanie pochodzi dosłownie z protokółu posiedzenia Rezerwy Federalnej z stycznia 2026 r.

Póki rynki finansowe świętują ogromne wyceny, a traderzy realizują zyski, bank centralny zadaje proste, skłaniające do refleksji pytanie: kto rzeczywiście finansuje fizyczny kręgosłup boomu AI i co się stanie, jeśli ten dług stanie się niewypłacalny?

I nie chodzi tylko o Rezerwę Federalną. W ciągu ostatnich sześciu tygodni trzy wpływowe instytucje — Fed, Financial Stability Board (FSB) i amerykański Departament Skarbu — niezależnie zaczęły badać tę cichszą stronę boomu.

Razem ich działania wskazują na tę samą rosnącą obawę: coraz większa część zadłużenia związana z infrastrukturą AI powstaje w częściach systemu kredytowego, które trudno zobaczyć, wycenić i rozwiązać w warunkach stresu.

To śledztwo przygląda się temu, co regulatorzy już udokumentowali i dlaczego domniemany „rynek wtórny pożyczek AI” wydaje się póki co istnieć bardziej w teorii niż w rzeczywistych transakcjach.

„Nieprzejrzyste kąty” boomu AI

Protokół z posiedzenia Fed z stycznia to najjaśniejszy publiczny dokument łączący infrastrukturę AI bezpośrednio z ryzykiem finansowania z rynków prywatnych.

W części poświęconej stabilności finansowej urzędnicy zwrócili uwagę na podwyższone wyceny aktywów oraz „słabości związane z sektorem kredytów prywatnych”, w tym jego rosnącą rolę w udzielaniu pożyczek bardziej ryzykownym pożyczkobiorcom oraz powiązania z ubezpieczycielami i bankami.

W tym kontekście sformułowanie o „finansowaniu rozbudowy infrastruktury związanej z AI w nieprzejrzystych rynkach prywatnych” oznaczało zmianę: bank centralny wprost łączy falę wydatków inwestycyjnych na AI z segmentami systemu kredytowego, które nie są przedmiotem notowań na ekranie.

Na poziomie globalnym FSB działa na dwóch zbiegających się torach.

W swoim programie pracy na 2026 r. organizacja zapowiedziała ukończenie dedykowanego raportu o wrażliwościach kredytów prywatnych w ramach pracy nad finansami niefinansowymi (non‑bank finance) oraz osobne opracowanie „dobrych praktyk dotyczących wdrażania, użytkowania i innowacji w zakresie AI przez instytucje finansowe”.

Gdy Invezz zwrócił się do FSB o dodatkowe informacje, organizacja wskazała na ryzyka po obu frontach.

W odniesieniu do AI wyróżniła skup problemów, które „wybijają się potencjałem zwiększenia ryzyka systemowego”:

„Słabości związane z AI, które wyróżniają się pod kątem potencjalnego zwiększenia ryzyka systemowego, obejmują: zależności od podmiotów trzecich i koncentrację dostawców usług; korelacje rynkowe; ryzyka cybernetyczne; oraz ryzyko modelowe, jakość danych i zasady nadzoru.”

„GenAI zwiększa również potencjał występowania oszustw finansowych i dezinformacji na rynkach finansowych. Systemy AI niezgodne z ramami prawnymi, regulacyjnymi i etycznymi mogą również podejmować działania szkodzące stabilności finansowej” — dodał globalny nadzorca stabilności. ​

W kwestii kredytów prywatnych ten sam komunikat był dosadny w kwestii braków danych:

„Finanse prywatne odgrywają coraz większą rolę w systemie finansowym, zapewniając finansowanie przedsiębiorstwom… Znaczące luki w danych i nieprzejrzystość sektora utrudniły dogłębną ocenę potencjalnych ryzyk dla stabilności finansowej związanych z finansami prywatnymi, a w szczególności z kredytem prywatnym.”

„Utrzymują się obawy dotyczące potencjalnego nagłego zatrzymania udzielania kredytów przedsiębiorstwom i przeniesienia stresu na system bankowy lub inwestorów instytucjonalnych, biorąc pod uwagę ich powiązania z funduszami finansów prywatnych” — stwierdziło FSB. ​

FSB dodało, że „kończy prace nad oceną wrażliwości kredytów prywatnych” jako część agendy na 2026 r.​

W połączeniu z protokołem Fed obraz jest jasny: AI napędza historyczny boom inwestycyjny w infrastrukturę, a coraz istotniejsza część tego finansowania przepływa przez fragment systemu, którego regulatorzy przyznają, że nie potrafią jeszcze w pełni zmapować.

Mówiąc prosto, regulatorzy zaczynają zwracać uwagę na to, w jaki sposób finansowany jest ogromny boom AI.

Rezerwa Federalna ostrzegła, że część infrastruktury AI jest finansowana przez rynki prywatne, które trudno monitorować.

Jednocześnie regulatorzy globalni mówią, że rynki kredytów prywatnych cechuje brak przejrzystości i wiarygodnych danych.

Razem te sygnały sugerują, że władze zaczynają badać ukryte finansowanie stojące za szybkim rozwojem infrastruktury AI.

Boom finansowany poza bilansem

Skala rozbudowy infrastruktury AI nie budzi wątpliwości.

Perspektywa płynności S&P Global Ratings na 2026 r. wskazuje, że emitenci z sektora technologii i komunikacji, w tym największe „hiperskalery”, napędzali wzrost emisji obligacji i pożyczek, z dużą częścią związaną z wydatkami kapitałowymi na centra danych i działania powiązane z AI.

S&P szacuje, że zapadalności amerykańskiego długu korporacyjnego ocenianego na „B‑” i niżej wzrosną z około 56,6 mld USD w 2026 r. do około 215 mld USD w 2028 r., tworząc to, co firma nazywa „znaczną ścianą refinansowań” w momencie szczytowych wydatków związanych z AI.

Równocześnie kredyt prywatny stał się jednym z głównych kanałów, przez które mniejsi pożyczkobiorcy o ratingach nie‑inwestycyjnych korzystają z tego boomu.

Analiza S&P pokazuje, że finansowanie przez kredyt prywatny dla pożyczkobiorców ocenianych na ‘B‑’ i niżej osiągnęło niemal 146 mld USD w 2025 r., w porównaniu z około 85 mld USD w szeroko syndykowanych pożyczkach dla tej samej kategorii ryzyka, i przewyższało emisje syndykowane w czterech kolejnych latach.

Te liczby obejmują pożyczkobiorców o niższych ratingach jako całość; nie wyizolowują pożyczek związanych ściśle z infrastrukturą AI.

Niemniej ich timing pokrywa się z tym, co S&P opisuje jako „emisje technologiczne napędzane przez AI i rosnące zadłużenie”, oraz z szybkim wzrostem aktywów zarządzanych w strategiach kredytu prywatnego w szerszym ujęciu.

Jeff Hooke, starszy wykładowca w Johns Hopkins Carey Business School, niedawno podzielił się z Invezz swoją recenzowaną pracą nad 262 północnoamerykańskimi funduszami kredytów prywatnych, przygotowaną wraz z Xiaohua Hu i Michaelem Imermanem, która szczegółowo śledzi tę ekspansję.

Autorzy stwierdzają, że globalne AUM (aktywa pod zarządzaniem) w sektorze kredytów prywatnych wzrosły z około 375 mld USD w 2015 r. do około 1,6 bln USD w 2023 r., a szacunki State Street sugerują, że osiągnęły około 2 bln USD w 2025 r. i mogą wzrosnąć do 2,6 bln USD do 2029 r., niemal sześciokrotny wzrost w ciągu dekady.​

Kluczowa różnica w stosunku do publicznych rynków obligacji polega na tym, gdzie ta aktywność jest ulokowana.

Zamiast obligacji notowanych codziennie na giełdach, duża część tego kredytu jest utrzymywana w funduszach zamkniętych, których wyceny aktualizowane są rzadko i opierają się w dużej mierze na modelach wewnętrznych.

Mówiąc wprost, szybka rozbudowa infrastruktury AI jest coraz częściej finansowana przez kredyt prywatny, a nie przez tradycyjne publiczne rynki długu.

Wiele z tych pożyczek znajduje się w funduszach prywatnych, gdzie pozycje rzadko są przedmiotem obrotu, a wyceny nie są widoczne na rynkach publicznych.

Ponieważ te inwestycje są utrzymywane prywatnie i wyceniane rzadko, regulatorom i inwestorom trudniej jest jasno zobaczyć, jak ryzyka budują się wewnątrz systemu.

Wyniki oparte na niewrealizowanych wycenach

Hooke i jego współautorzy chcieli zrozumieć, co tak naprawdę napędza raportowane zwroty w tym świecie.

Wykorzystując dane przepływów pieniężnych z bazy Preqin, dekomponują wyniki kredytu prywatnego na Distribution to Paid‑In (DPI) — gotówkę zwróconą inwestorom, oraz Residual Value to Paid‑In (RVPI) — która odzwierciedla niewrealizowaną wartość pozycjonowaną nadal w portfelu.​

Ich ustalenia podkreślają, dlaczego regulatorzy niepokoi brak przejrzystości.

Dla funduszy senior direct‑lending uruchomionych w 2015 r. około 30% łącznej raportowanej wartości było nadal niewrealizowane pod koniec 2024 r.

Dla rocznika 2016 udział wartości niewrealizowanej rośnie do około 50%, a dla nowszych roczników RVPI odpowiada za ponad 80–90% wyników.

„Stwierdzamy, że… znacząca część wartości funduszy kredytów prywatnych jest związana z residual value nawet dla starszych roczników” — piszą autorzy, dodając, że ta struktura „stanowi potencjalne poważne ryzyko”, jeśli te wyceny okażą się zbyt optymistyczne, gdy pożyczki zostaną ostatecznie zlikwidowane.​

Badanie porównuje także fundusze kredytów prywatnych z benchmarkami rynków płynnych.

Po odliczeniu opłat fundusze senior i mezzanine kredytów prywatnych „ledwie przewyższają, a w niektórych przypadkach wypadają gorzej” niż publicznie notowane ETF‑y o zmiennej stopie procentowej, takie jak Invesco Senior Loan ETF (BKLN) i VanEck Investment Grade Floating Rate ETF (FLTR), co sugeruje, że wyższa nieprzejrzystość kredytu prywatnego nie przełożyła się wyraźnie na lepsze wyniki dla inwestorów.​

Dla sektora pojawiającego się i intensywnie kapitałowo‑zależnego, jak infrastruktura AI, autorzy zwracają uwagę, że niemal połowa pożyczkobiorców direct‑lending ma ujemny wolny przepływ operacyjny (free operating cash flow), powołując się na badania MFW, oraz że income w formie payment‑in‑kind stanowił około 8% przychodów odsetkowych dla spółek typu business‑development companies w 2024 r., według danych Fitch Ratings.

Obie cechy ułatwiają wygładzanie raportowanych wyników w okresie stresu.​

Mówiąc krótko, znaczna część raportowanych wyników funduszy kredytów prywatnych nie opiera się na gotówce zwróconej inwestorom, lecz na szacunkowej wartości nadal utrzymywanych pożyczek.

W wielu funduszach duży udział zwrotów pozostaje niewrealizowany nawet latami po uruchomieniu.

Naukowcy ostrzegają, że może to maskować ryzyka, jeśli te wyceny okażą się zbyt optymistyczne w momencie, gdy pożyczki zostaną spłacone lub sprzedane.

„Jak dotąd niewielki rynek wtórny pożyczek AI”

To tło ma znaczenie dla AI, ponieważ kształtuje tempo, w jakim problemy w konkretnym segmencie ujawnią się w raportowanych danych.

AI już w tym roku pojawiła się w rozmowach o kredycie prywatnym.

W lutym analitycy strategii kredytowej UBS ostrzegli, że zakłócenia gospodarcze spowodowane AI mogą przyczynić się do 75–120 mld USD nowych niewypłacalności w pożyczkach lewarowanych i na rynkach kredytów prywatnych do końca 2026 r., przy czym wskaźniki niewypłacalności w kredytach prywatnych mogą wzrosnąć do około 4% w scenariuszu bazowym i podwoić się w przypadku bardziej poważnego scenariusza.

Ich koncentracja dotyczyła w dużej mierze tego, co narzędzia generatywnej AI mogą zrobić przychodom istniejących pożyczkobiorców z sektora oprogramowania — strony popytowej historii o AI.​

Protokół Fed, przeciwnie, dotyczy strony podaży: finansowania centrów danych, klastrów obliczeniowych i systemów cyfrowej energii, które umożliwiają działanie tych narzędzi.

Gdy Invezz zapytał Jeffa Hooke’a, czy ryzyka płynności i wyceny, które udokumentował w kredycie prywatnym, rozciągają się na pożyczki finansujące infrastrukturę AI, nie wahał się z odpowiedzią.

„Tak… jak dotąd jest niewielki rynek wtórny pożyczek AI. Czas pokaże, czy pożyczki AI na infrastrukturę przejdą w tryb PIK czy będą przedłużane” — powiedział Hooke Invezz.

To tylko jedno zdanie, ale krystalizuje kilka kwestii, na które regulatorzy dawali do zrozumienia.

Jeśli jest „niewielki rynek wtórny” dla pożyczek na infrastrukturę AI, jak mówi Hooke, to standardowe zawory bezpieczeństwa w kredycie — sprzedaż pozycji innym inwestorom i hedging za pomocą płynnych indeksów — są w dużej mierze nieobecne.

Gdy pożyczkobiorcy zaczną mieć problemy, główne dostępne narzędzia mają charakter dwustronny: przedłużanie terminów zapadalności, łagodzenie covenantów lub przechodzenie na odsetki PIK, aby uniknąć zamrożenia niewypłacalności gotówkowych.

Badania Hooke’a pokazują, jak te narzędzia były używane w innych częściach kredytu prywatnego do odraczania uznawania strat i utrzymywania pozornych IRR‑ów.

Ukryty stres może zalegać w funduszach, których raportowane wyniki wciąż są zdominowane przez niewrealizowane wyceny.

Z zewnątrz może to wyglądać bardzo stabilnie, aż do momentu, gdy przestaje.

W praktyce, jeśli pojawią się problemy w pożyczkach związanych z AI, mogą one nie pojawić się od razu w liczbach widocznych dla inwestorów.

Eksperci ostrzegają, że wiele pożyczek na infrastrukturę AI ma niewielki aktywny rynek wtórny, co utrudnia ich szybką sprzedaż lub repricing.

Gdy pożyczkobiorcy popadną w kłopoty, pożyczkodawcy mogą przedłużyć warunki pożyczki lub pozwolić odsetkom na narastanie zamiast ogłaszać upadłość, opóźniając moment, w którym stres finansowy stanie się widoczny.

Kto ostatecznie dostarcza pieniądze?

Druga grupa pytań, które zadają regulatorzy, dotyczy mniej konkretnych pożyczek, a bardziej tego, kto za nimi stoi.

6 lutego amerykański Departament Skarbu, przewodniczący Committee on Foreign Investment in the United States (CFIUS), wydał Prośbę o Informacje (Request for Information) w sprawie proponowanego „Known Investor Program”. 

Pomysł polega na stworzeniu ram, w ramach których niektórzy inwestorzy z ugruntowanym dorobkiem mogliby być wstępnie zatwierdzani, potencjalnie usprawniając przeglądy przyszłych transakcji przy jednoczesnym zachowaniu nadzoru w obszarze bezpieczeństwa narodowego.​

Dla kredytu prywatnego RFI trafia prosto w długo istniejącą lukę: zagranicznych limited partnerów (LP) w funduszach prywatnych.

Zgodnie z obowiązującymi zasadami zagraniczni inwestorzy, którzy angażują kapitał jako LP bez uzyskania kontroli lub specjalnych praw zarządczych, nie zawsze podlegają obowiązkowej analizie CFIUS, nawet jeśli fundusze, które wspierają, finansują wrażliwe amerykańskie firmy lub infrastrukturę.

Konsultacja Skarbu, otwarta na uwagi do 18 marca 2026 r., wprost pyta, jak Known Investor Program powinien odnosić się do takich struktur.

Analiza polityczna Instytutu CELIS zauważa, że projekt kryteriów kwalifikacyjnych pod dyskusję wymagałby, aby potencjalny „known investor” złożył co najmniej trzy objęte transakcje do CFIUS w ciągu ostatnich trzech lat oraz spełniał surowe kryteria dotyczące sankcji i powiązań z jurysdykcjami określanymi jako „zagraniczni przeciwnicy”, co może być barierą dla wielu pasywnych LP w funduszach prywatnych.

Na razie program jest w fazie opracowywania.

Nie przyjęto żadnych ostatecznych przepisów, a Skarb odmówił komentarza poza opublikowanymi materiałami.

Ale sedno pytań, które zadaje, dotyczących widoczności inwestorów funduszy, nie tylko zarządzających funduszami, pokazuje, że kontrola inwestycji zagranicznych zaczyna patrzeć w górę łańcucha — w kierunku kapitału, który ostatecznie wspiera wehikuły kredytu prywatnego.​

Mówiąc prosto, regulatorzy badają nie tylko pożyczki finansujące infrastrukturę AI, lecz także to, kto dostarcza pieniądze stojące za tymi pożyczkami.

Urzędnicy USA rozważają nowe przepisy, które mogłyby dać im lepszą widoczność wobec zagranicznych inwestorów wspierających fundusze prywatne.

Celem jest zrozumienie, skąd ostatecznie pochodzi kapitał, zwłaszcza gdy może on finansować wrażliwą infrastrukturę lub projekty technologiczne w Stanach Zjednoczonych.

Pytania, które nadal wiszą nad niewidzialnym długiem AI

Żaden z dokumentów opublikowanych jak dotąd przez Fed, Financial Stability Board ani Departament Skarbu USA nie sugeruje, że finansowanie infrastruktury AI na rynkach kredytów prywatnych stanowi natychmiastowe zagrożenie systemowe.

Zamiast tego regulatorzy podnoszą szereg pytań bez odpowiedzi.

Jeśli coraz większa część rozbudowy infrastruktury AI jest finansowana w „nieprzejrzystych rynkach prywatnych”, jak zauważyli urzędnicy Fed, jak płynne są te pożyczki w praktyce?

Uwaga Jeffa Hooke’a, że „jak dotąd jest niewielki rynek wtórny pożyczek AI”, sugeruje, że płynność może być ograniczona.

Innym problemem jest to, jak stres objawiłby się we wycenach funduszy, gdy pożyczkobiorcy napotkają trudności.

W sytuacji, gdy niektóre fundusze kredytów prywatnych nadal raportują duży udział wartości jako niewrealizowany, narzędzia takie jak przedłużenia pożyczek czy odsetki payment‑in‑kind mogą opóźnić moment ujawnienia strat.

Pojawiają się też szersze pytania dotyczące przejrzystości. Jaka część bilionów zaangażowanych w strategie kredytu prywatnego faktycznie finansuje infrastrukturę AI i kto ostatecznie dostarcza ten kapitał?

Do czasu wdrożenia nowych inicjatyw, takich jak proponowany Known Investor Program, regulatorzy mogą mieć jedynie częściową widoczność łańcucha finansowania.