Приховані трильйони боргу перед штучним інтелектом: як Google, Meta та інші приховують справжній ризик буму штучного інтелекту

Бомба уповільненої дії, пов'язана з боргами штучного інтелекту: чи зіткнеться технологічна галузь з наступним скандалом з Enron?

Геніальна лазівка: як Microsoft та Amazon роблять свої гігантські витрати на ШІ непомітними

Гонка за домінування у сфері штучного інтелекту пожирає неймовірні суми. Технологічні гіганти, такі як Alphabet, Meta, Microsoft та Amazon, масово інвестують у нові центри обробки даних, енергетичну інфраструктуру та найсучасніші чіпи. Але уважніший погляд на офіційні баланси цих компаній розкриває лише половину історії. Використовуючи абсолютно законний, але дуже непрозорий бухгалтерський трюк, ці корпорації передають на аутсорсинг трильйони доларів фінансових зобов'язань так званим компаніям спеціального призначення. Хоча це підтримує їхні офіційні коефіцієнти заборгованості бездоганними, а їхні кредитні рейтинги блискучими, на задньому плані зростає гігантська, невидима гора боргу. Фінансові регулятори та аналітики вже проводять тривожні паралелі з історичними фінансовими кризами та попереджають про системний ризик концентрації, який загрожує не лише інвесторам, а й світовій реальній економіці. Пошук підказок у глибоко прихованих примітках квартальних звітів показує, що бум ШІ спирається на фінансовий фундамент, який набагато крихкіший, ніж технологічні компанії готові визнати.

Інфраструктура штучного інтелекту: Коли баланс бреше, не обманюючи

Найбільші технологічні компанії Америки інвестують трильйони доларів у створення штучного інтелекту, але значна частина цих сум не відображається в їхніх офіційних балансах. Аналіз Nikkei Asia показує, що позабалансові, або приховані, зобов'язання Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta та Oracle складають приблизно 1,65 трильйона доларів, що більше, ніж 1,35 трильйона доларів, які ці ж компанії офіційно декларують як борг. Ця цифра зросла приблизно у вісім разів лише за чотири роки і зростає майже в ногу з вибуховим розширенням центрів обробки даних штучного інтелекту. Тому кожен, хто дивиться на баланси цих компаній окремо, бачить лише частку фактичного фінансового ризику, якому піддаються інвестори, кредитори та, зрештою, реальна економіка.

Принцип аутсорсингу відповідальності

Механізм такого приховування інформації технічно є законним і спирається на так звані компанії спеціального призначення (SPV). Технологічна компанія разом із приватним кредитором або керуючим активами створює незалежну юридичну особу, яка володіє землею, будівлями, джерелами живлення, а іноді навіть комп'ютерними чіпами центру обробки даних. Ця SPV бере кредити, тоді як фактична технологічна компанія просто підписує довгостроковий договір оренди, який закріплює потужності центру обробки даних на багато років. Інституційні інвестори, такі як PIMCO, BlackRock, Apollo, Blue Owl Capital та банки, такі як JPMorgan, надають як боргове, так і акціонерне фінансування без того, щоб сума кредиту коли-небудь відображалася в балансі материнської компанії.

Прецедент Луїзіани

Комплекс центру обробки даних Hyperion у Луїзіані ілюструє, як така структура працює на практиці. Meta разом із кредитором Blue Owl Capital створила спеціальну компанію під назвою Beignet Investor, яка залучила приблизно 27,3 мільярда доларів забезпеченого боргу, доповненого приблизно 2,5 мільярда доларів акцій. Blue Owl контролює близько 80 відсотків цієї компанії, тоді як Meta володіє лише 20 відсотками, фактично діючи як єдиний орендар та оператор усього об'єкта. Рейтингове агентство S&P присвоїло облігації рейтинг A+, що варте уваги, враховуючи дохідність близько 6,58 відсотка – рівень, більш типовий для спекулятивних облігацій. Оскільки борг формально не належить самій Meta, компанія змогла залучити додаткові 30 мільярдів доларів на звичайному ринку облігацій невдовзі після цього; потужність, яка навряд чи була б доступна в такому обсязі без позабалансової структури.

Хто скільки приховує від радарних даних

Цифри суттєво відрізняються між окремими компаніями та показують, наскільки нерівномірно розподілений ризик у галузі. Наприклад, Meta має позабалансові зобов'язання приблизно на 420 мільярдів доларів, що майже втричі перевищує 140 мільярдів доларів боргу, зазначеного у власному балансі. Oracle, у свою чергу, збільшила свої приховані зобов'язання приблизно в тридцять разів протягом чотирьох років до приблизно 273,3 мільярда доларів, що тісно пов'язано з проектом Stargate, який вона реалізує спільно з OpenAI. Alphabet та Microsoft також використовують подібні структури, хоча й з меншою публічною прозорістю щодо точних окремих сум.

Переслідувати	Позабалансовий борг ШІ (оцінений)	Офіційно заявлений борг	Стосунки
Мета	приблизно 420 мільярдів доларів США	приблизно 140 мільярдів доларів США	приблизно 3 рази
Оракул	приблизно 273,3 мільярда доларів США	значно нижче, приблизно в 30 разів більше, ніж у 2022 році	різко зростає
Алфавіт, Майкрософт, Амазон	Частина від загальної суми 1,65 трильйона доларів США	Частина спільних 1,35 трильйона доларів США	змінна

Чому правила бухгалтерського обліку допускають цей пробіл

З чисто бухгалтерської точки зору, це не є порушенням чинних норм, а радше навмисним використанням існуючих бухгалтерських стандартів. Доки центр обробки даних ще не введено в експлуатацію або замовлені чіпи ще не доставлено, довгострокові зобов'язання щодо оренди та купівлі потрібно розкривати лише у примітках до квартальних звітів, але не потрібно їх відображати як звичайне зобов'язання в балансі. Лише після фактичного початку експлуатації об'єкта зобов'язання раптово та повністю з'являється в балансі, що може призвести до різкого структурного розриву ключових показників для аналітиків та рейтингових агентств. Справжня привабливість такої схеми для корпорацій полягає саме в цьому часовому лагу, оскільки вона дозволяє їм підтримувати бездоганний баланс і, таким чином, першокласний кредитний рейтинг протягом особливо капіталомісткого етапу будівництва.

Тонка грань між законним і ризикованим

Критики, такі як технологічний журналіст Ед Зітрон, описують цю практику як відвертий корпоративний скандал і прямо проводять паралелі з крахом енергетичного гіганта Enron близько 25 років тому, який також використовував цільові компанії для приховування ризиків від інвесторів. Ключова відмінність полягає в тому, що, на відміну від Enron, сучасні структури повністю розкриті та відповідають суворішим стандартам бухгалтерського обліку, що діють з того часу, тому експерти вважають пряме порівняння перебільшеним. Тим не менш, структурна проблема залишається, оскільки майже жоден інвестор регулярно не читає глибоко заховані примітки квартального звіту, де приховані ці зобов'язання, так що справжній профіль ризику компанії залишається практично невидимим для пересічного учасника ринку.

Порівняння з Enron зосереджене на методі фінансування, а не на шахрайстві такого ж масштабу – Enron також використовувала компанії спеціального призначення (SPE), щоб не включати борги до свого балансу.

Що сталося у 2001 році: Enron, енергетична компанія з Техасу, створила понад 3000 компаній спеціального призначення (SPV) через фінансового директора Ендрю Фастоу, щоб приховати борги та збитки. Структура працювала по суті таким чином: Enron продавала активи за завищеними цінами компанії спеціального призначення, яка фінансувала покупку за рахунок позик, неявно гарантованих Enron. Отриманий приплив грошових коштів був помилково зареєстрований як борг, а не як зобов'язання. Це дозволило Enron утримувати приблизно 13 мільярдів доларів позабалансових зобов'язань, тоді як її фактичний загальний борг становив близько 38 мільярдів доларів.

Найважливіше те, що багато з цих SPE були підкріплені власними акціями Enron, а не справжнім зовнішнім капіталом, що призвело до їхнього краху, щойно ціна акцій Enron впала. Фастоу та інші керівники одночасно самі контролювали ці компанії та збагачувалися завдяки прихованим конфліктам інтересів у цих транзакціях. Коли S&P знизило кредитний рейтинг Enron нижче інвестиційного рівня у листопаді 2001 року, термін сплати позабалансового боргу становив приблизно 4 мільярди доларів. Компанія не змогла розрахуватися та 2 грудня 2001 року оголосила про банкрутство, що стало найбільшим банкрутством в історії США на той момент. Акціонери втратили приблизно 74 мільярди доларів, десятки тисяч працівників втратили свої заощадження, а скандал призвів до краху аудиторської фірми Arthur Andersen та посилення стандартів бухгалтерського обліку через Закон Сарбейнса-Окслі.

Чому порівняння із сьогоднішнім боргом штучного інтелекту є хибним, проте все ж доречним: у випадку Enron мало місце справжнє шахрайство, оскільки конфлікт інтересів та контроль над SPE були приховані, і громадськість не могла бачити справжнього економічного впливу цих структур. На противагу цьому, сучасні компанії спеціального призначення (SPE) для ШІ компаній Meta, Oracle та Co. повністю розкриті та дотримуються суворіших правил бухгалтерського обліку, впроваджених з часів Enron, тому експерти відкидають прямі звинувачення у шахрайстві. Однак структурна паралель залишається: в обох випадках реальний, зростаючий ризик прихований від прямого погляду більшості інвесторів через складні позабалансові структури – тільки тепер це відбувається технічно легально.

Логіка аутсорсингу

Така структура пропонує корпораціям кілька відчутних бізнес-переваг, які виходять далеко за рамки косметичних маніпуляцій з балансом. По-перше, коефіцієнт боргу до власного капіталу залишається низьким, що, у свою чергу, забезпечує більш сприятливі умови фінансування на традиційному ринку облігацій. По-друге, розподіляючи ризик між кількома компаніями спеціального призначення (SPV) та групами інвесторів, можна мобілізувати значно більший загальний обсяг капіталу, ніж може підтримувати один баланс, що здається майже необхідним, враховуючи масштаб поточної інвестиційної хвилі. По-третє, у разі дефолту основний ризик теоретично лежить на постачальниках боргу SPV, оскільки вони мають право лише на фізичні активи, такі як земля, будівлі та обладнання, а не на решту активів корпорації. Однак на практиці цей очевидний переказ ризику значно пом'якшується, оскільки корпорації часто видають так звані гарантії залишкової вартості, зобов'язуючись компенсувати інвесторам, якщо вартість активу впаде нижче певного порогу наприкінці терміну оренди.

Масштаб основного інвестиційного буму

Щоб зрозуміти значення цих структур фінансування в перспективі, варто поглянути на сам масштаб базових інвестицій. Очікується, що п'ять найбільших гіперскейлерів разом витратять на капітал від 700 до 900 мільярдів доларів у 2026 році, що приблизно на 36 відсотків більше, ніж у попередньому році. Тільки Amazon планує витратити близько 200 мільярдів доларів у 2026 році, що більш ніж удвічі перевищує показник 2025 року, тоді як Alphabet майже подвоїв свій прогноз до 175-185 мільярдів доларів. Згідно з розрахунками Allianz Research, інтенсивність інвестицій зараз становить 34 відсотки від доходу, що більш ніж удвічі перевищує пік у 15 відсотків під час буму доткомів кінця 1990-х років. Особливо тривожним є зростаючий розрив між темпами інвестицій та фактичним зростанням доходів, який, за оцінками інвестора Sequoia, зараз становить близько 600 мільярдів доларів щорічно та вже значно перевищує розбіжність між інвестиціями та доходами під час бульбашки доткомів.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Грошовий потік перебуває під тиском

Ця хвиля інвестицій залишає глибокий слід на операційних показниках постраждалих компаній, дедалі більше змушуючи їх вдаватися до боргового фінансування замість фінансування витрат зі свого основного бізнесу. Аналітики Evercore ISI вже називають це червоним тривожним сигналом, оскільки сукупний вільний грошовий потік гіперскейлерів падає до рівня, який востаннє спостерігався протягом економічного циклу 2022 року. Згідно з цією оцінкою, 2026 рік може навіть стати першим роком Amazon з негативним вільним грошовим потоком, що чітко свідчить про те, що інвестиційна активність випереджає прибутковість. PIMCO підрахувала, що капітальні витрати споживатимуть близько 94 відсотків операційних грошових потоків гіперскейлерів протягом наступних двох років, порівняно з лише 40 відсотками у 2023 році, що підкреслює структурний зсув у розподілі капіталу цих компаній.

Попередження від світового фінансового регулятора

Не лише окремі аналітики, а й міжнародні регуляторні органи зараз б'ють на сполох щодо зростаючого взаємозв'язку між інфраструктурою штучного інтелекту та приватними кредитними ринками. Банк міжнародних розрахунків, який часто називають центральним банком центральних банків, у своєму нещодавньому звіті прямо попереджає про паралелі зі спекуляціями на залізницях дев'ятнадцятого століття та бульбашкою доткомів, але зазначає, що сьогоднішні суми значно перевищують ті, що були в минулому. Організація окремо попереджає, що всі основні гіперскейлери одночасно роблять ставку на одне й те саме, керуючись припущенням, що лише жменька постачальників зрештою домінуватиме на ринку, що може призвести до колективного надмірного інвестування. Якщо ця ставка виявиться хибною, орган вважає, що раптовий відтік капіталу може різко перетворити всю інвестиційну хвилю на рецесійну спіраль, яка може розгортатися набагато швидше, ніж попередні банківські кризи, оскільки значна частина фінансування спрямовується через менш жорстко регульовані хедж-фонди та приватні кредитні інструменти.

Рада з фінансової стабільності бачить зростання ризиків концентрації

Крім того, Рада з фінансової стабільності, орган, який координує діяльність органів фінансового нагляду з 24 країн, у власному звіті виявила, що проекти, пов'язані зі штучним інтелектом, вже становили понад третину всього приватного кредитування у 2025 році, що є різким зростанням порівняно з лише 17 відсотками за п'ять років раніше. Рада визначає два взаємопов'язані канали ризику, які можуть посилювати один одного. По-перше, існує ризик затримок або скасування проектів центрів обробки даних через перебої з електропостачанням, що через договірні положення в кредитних угодах може автоматично призвести до жорсткіших умов і, таким чином, потенційно швидших збитків. По-друге, існує ризик надлишку потужностей, якщо розширення центрів обробки даних перевищить фактичний попит на обчислювальну потужність ШІ, що може призвести до різкої переоцінки базових активів і, як наслідок, до значних збитків за кредитами для приватних кредиторів.

Циркулярне фінансування як додатковий фактор ризику

Особливо чутливим елементом у цій мережі є так зване кругове фінансування, за якого гіперскейлери володіють частками в лабораторіях штучного інтелекту, які натомість зобов'язуються купувати обчислювальні потужності або чіпи у тих самих гіперскейлерів, які раніше інвестували в них протягом кількох років. Водночас багато центрів обробки даних передаються на аутсорсинг зовнішнім будівельним компаніям, які здають ці об'єкти в оренду за довгостроковими контрактами з вбудованими пунктами про вихід. Банк міжнародних розрахунків прямо критикує той факт, що умови таких контрактів зазвичай недостатньо розкриваються, і що ті самі активи іноді можуть бути закладені як забезпечення кілька разів. Якщо гіперскейлери сповільнять або навіть зупинять свої агресивні темпи інвестування, весь ланцюг поставок нижче за течією — від постачальників інфраструктурних послуг до виробників чіпів та приватних кредиторів — одночасно зіткнеться з втратами доходів, причому постачальники будівельних та інженерних послуг, зокрема, вважаються особливо вразливими через свої порівняно слабкі баланси.

Класифікація рейтинговими агентствами

Незважаючи на всі ці попереджувальні сигнали, основні рейтингові агентства досі малюють значно спокійнішу картину, ніж міжнародні регуляторні органи. У своєму власному, методологічно дещо консервативнішому аналізі, Moody's оцінює обсяг позабалансових угод приблизно в 1,2 трильйона доларів, з яких понад 820 мільярдів доларів стосуються центрів обробки даних, що все ще будуються. Водночас агентство чітко наголошує, що, незважаючи на ці зобов'язання, гіперскейлері все ще мають одні з найсильніших балансів у корпоративному світі, і що їхні інвестиційні рейтинги наразі не перебувають під безпосередньою загрозою. Ця оцінка виявляє разючу розбіжність між сприйняттям рейтингових агентств, які більше зосереджені на фундаментальній прибутковості компаній, та сприйняттям макропруденційних регуляторів, які враховують системний ризик усієї архітектури фінансування.

Реакція ринку варіюється від нервозності до спонукання продовжувати

За останні місяці на ринках капіталу спостерігається парадоксальна динаміка: інвестори реагують зі зростаючою нервозністю на будь-яке подальше збільшення інвестиційних планів, водночас сприймаючи раптове скорочення цих планів як ще більш загрозливе. Коли Alphabet підвищив свій прогноз капітальних витрат на 2026 рік до 205 мільярдів доларів, акції компанії спочатку помітно впали, оскільки інвестори побоювалися вищих витрат на обслуговування боргу та нижчих дивідендів. Однак відомий інвестор Стів Айсман, відомий своїми ставками проти бульбашки на ринку житла 2008 року, одночасно попередив, що суттєве скорочення інвестицій будь-яким з основних постачальників хмарних послуг призведе до спаду всього ринку, оскільки поточні ринкові оцінки фактично вже враховують невпинне продовження таких темпів інвестування. Опитування Bank of America серед глобальних фондових менеджерів також показує, що 34 відсотки респондентів зараз вважають капітальні витрати гіперскейлерів найімовірнішим джерелом майбутньої системної кредитної події, що вдвічі більше, ніж попереднього місяця.

Що означатиме невдача для німецької та європейської економіки

Для такого економічного регіону, як Німеччина, чия промислова структура та структура малих і середніх підприємств дедалі більше залежать від пропозицій цифрової інфраструктури американських гіперскейлерів, різка переоцінка цієї архітектури фінансування аж ніяк не буде просто абстрактним явищем на ринку капіталу. Якщо занепокоєння, яке вже прямо висловив Європейський центральний банк, виявиться правдою, а саме те, що приватне кредитування підживило бум штучного інтелекту за межі його сталого розвитку, раптове скорочення можливостей фінансування безпосередньо вплине на ціни та доступність хмарних потужностей, на які європейські компанії покладаються для власних зусиль з цифровізації та розробки власних застосувань штучного інтелекту. Водночас тісний взаємозв'язок між американськими пенсійними фондами, страховими компаніями та приватними кредитними структурами, які фінансують ці центри обробки даних, демонструє, що спад у Сполучених Штатах може швидко поширитися на світові ринки капіталу і, таким чином, також вплинути на європейських інституційних інвесторів, які самі тримають інвестиції в таких фондах.

Між розрахованим ризиком та структурною сліпотою

Наявні дані та оцінки малюють нюансовану, проте незручну картину поточного ландшафту фінансування штучного інтелекту. Це не є ні відвертим шахрайством на кшталт скандалу з Enron, ні нешкідливим маргінальним явищем корпоративних фінансів, а радше правовою, проте дедалі більш непрозорою сірою зоною, в якій зростаючі ризики систематично виводяться з поля зору більшості учасників ринку. Таким чином, відповідальність за адекватну оцінку ризиків фактично переходить з інвесторів, які традиційно покладаються на коефіцієнти балансу, на спеціалізованих кредитних аналітиків, готових пробиратися крізь складні виноски та договірні структури. Поки базові програми штучного інтелекту дійсно забезпечують очікувану економічну віддачу, ця схема, ймовірно, виявиться розумним, хоча й агресивним, інструментом фінансування. Однак, якщо обіцяні успіхи монетизації не матеріалізуються або будуть значно відкладені після нинішніх дуже коротких періодів амортизації від трьох до п'яти років, існує загроза сценарію, за якого мільярди наразі невидимих ​​зобов'язань одночасно перетворяться на відкрито видимі балансові тягарі протягом кількох кварталів, тим самим запускаючи саме ту ланцюгову реакцію, від якої зараз однозначно застерігали як Банк міжнародних розрахунків, так і Рада з фінансової стабільності.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

У промисловому B2B сталий бізнес-відносини рідко виникають за одну ніч. Вони розвиваються крок за кроком – через видимість, професійну релевантність, повторювані точки дотику та зростання довіри. 4-етапна модель Xpert.Digital саме це і робить: вона пропонує структурований шлях, який починається з керованої точки входу та може перерости в глибшу співпрацю в розвитку бізнесу, якщо це необхідно.

Замість того, щоб покладатися на гучні маркетингові обіцянки, ця модель ставить на перший план відносини. Компанії починають з чітко визначених, легко обчислюваних показників, а потім, виходячи з власного досвіду, вирішують, наскільки вони хочуть розширити співпрацю. Ключовим фактором для цього безперешкодного процесу побудови довіри є те, що платформа повністю уникає надокучливої ​​реклами, тому редакційна увага залишається виключно на експертизі компаній.

Більше інформації тут:

• Від видимості до довіри: Ваш масштабований шлях з Xpert.Digital