Гарна ідея? Штучний інтелект у кредит: трансформація технологічної галузі через величезний борг.

Бум ШІ в кредит: Як технологічні гіганти ризикують на трильйон доларів та хитра гра Nvidia – Як одна корпорація отримує прибуток від боргового шаленства ШІ іншої

Безпрецедентна гонка за домінування у сфері штучного інтелекту охопила технологічну галузь. Такі гіганти, як Meta, Microsoft, Google та Amazon, інвестують суми, які раніше здавалися немислимими, у створення інфраструктури для наступної технологічної революції. Але за сліпучими обіцянками суперінтелекту та безмежного зростання криється нова, ризикована реальність: весь сектор фінансує своє майбутнє в кредит. Це колосальна авантюра, що підживлюється горою боргів історичних масштабів, яка трясе основи галузі та потенційно стабільність фінансових ринків.

Трансформація є фундаментальною: традиційні інвестиції, що фінансуються за рахунок операційного прибутку, замінюються агресивним борговим фінансуванням. Лише за два місяці 2025 року 75 мільярдів доларів нових боргових зобов'язань надійшло до технологічних компаній, орієнтованих на штучний інтелект, що більш ніж удвічі перевищує попередній середній річний показник. Центральна дилема: витрати на центри обробки даних та чіпи стрімко зростають, тоді як отримані в результаті доходи відстають. Розрив між технологічним оптимізмом генеральних директорів та економічною реальністю збільшується та стає новою нормою.

Але справжня небезпека криється глибше, ніж просто корпоративні баланси. Непрозорий ринок приватних позик зростає таємно, фінансуючи значну частину буму поза громадським контролем. Водночас з'являються тривожні моделі циклічного фінансування, коли такі компанії, як Nvidia та OpenAI, позичають одна одній гроші для купівлі власної продукції – крихкий картковий будиночок, який стоятиме лише доти, доки зростатимуть ціни на акції. Паралелі з бульбашкою доткомів стають все гучнішими та переконливішими.

У цій статті аналізуються різні стратегії технологічних гігантів — від високоризикового олл-іну Meta до більш міцної позиції Microsoft — викриваються гравці, які тягнуть за ниточки за лаштунками, та досліджуються системні ризики, що виникають у результаті цієї боргової гонки. Чи є це необхідною інвестицією в новаторське майбутнє, чи найбільшою спекулятивною бульбашкою нашого часу?

Підходить для цього:

• Прорахунок у 57 мільярдів доларів – NVIDIA попереджає, що індустрія штучного інтелекту зробила не ту ставку.

Чому ставки на мільярд доларів без гарантованого прибутку стають новим стандартом

Технологічний сектор переживає безпрецедентну фінансову трансформацію. Такі компанії, як Meta, Microsoft, Google та Amazon, відмовилися від своїх традиційних моделей фундаментального фінансування та масово звертаються до ринку боргових зобов'язань. Цей розвиток не лише знаменує собою циклічне зростання, але й сигналізує про глибокі структурні зміни в тому, як найцінніші компанії світу фінансують своє майбутнє. Масштаби вже вражають: лише у вересні та жовтні 2025 року технологічні компанії, орієнтовані на штучний інтелект, випустили 75 мільярдів доларів інвестиційного боргу, що більш ніж удвічі перевищує середньорічну вартість сектору в 32 мільярди доларів між 2015 і 2024 роками.

Ці цифри підкреслюють ключову дилему нашого часу: інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту зростають швидше, ніж доходи, які вони генерують. Технологічний оптимізм стикається з економічною реальністю. OpenAI, наприклад, оголосила про інвестиційні плани на загальну суму 1,4 трильйона доларів, водночас накопичивши мільярди відкладень. Ця невідповідність між витратами та доходами не є патологічною чи абсурдною за виняткових обставин, а радше стає новою нормою у провідному технологічному секторі.

Підходить для цього:

• Землетрус штучного інтелекту на фондовому ринку: Чому 800 мільярдів доларів згоріло лише за один тиждень – і майже ніхто не помітив?

Мета: Яскравий приклад парадигми боргового фінансування

Meta Platforms втілює нову логіку фінансування епохи штучного інтелекту, як жодна інша компанія. Восени 2025 року компанія, що належить Facebook, оголосила про випуск нових облігацій на суму 30 мільярдів доларів, що є найбільшим випуском облігацій в її корпоративній історії. Структура цього пакету облігацій охоплює шість траншів зі строками погашення від п'яти до сорока років, що підкреслює фундаментальний, орієнтований на майбутнє характер цієї стратегії фінансування. Одночасно Meta планує інвестувати від 70 до 72 мільярдів доларів у капітальні витрати лише у 2025 році. На наступний рік компанія оголосила про намір збільшити цю цифру до 24 відсотків. Це дорівнює загальним інвестиціям у розмірі до 90 мільярдів доларів щорічно.

Структура фінансування Meta демонструє інноваційну, але сумнівну модель фінансування. Компанія залучила 27 мільярдів доларів від приватних кредиторів, таких як PIMCO, Blue Owl Capital та Apollo Global Management. Ці домовленості належать до зростаючого сегмента так званих рішень для приватного кредитування. Перевага цієї структури полягає в її бухгалтерській архітектурі: борг не повністю розкривається у публічному балансі компанії, а частково ведеться позабалансово за допомогою складних структур. Це дозволяє Meta мобілізувати великі обсяги капіталу, не розкриваючи повністю фінансове навантаження у своїй фінансовій звітності.

Генеральний директор Meta Марк Цукерберг виправдовує цю агресивну інвестиційну стратегію, стверджуючи, що компанія повинна зробити стрибок до штучного суперінтелекту та таким чином побудувати необхідну інфраструктуру. Цей аргумент містить фундаментальну обіцянку: сьогоднішні інвестиції генеруватимуть надзвичайно прибуткові бізнес-моделі завтрашнього дня. Волл-стріт спочатку скептично відреагував на цю заяву. Ціна акцій Meta впала на цілих 13,5 відсотка, а компанія тимчасово втратила понад 220 мільярдів доларів ринкової капіталізації. Ця реакція ілюструє центральну дилему між оптимізмом керівництва та невизначеністю інвесторів.

Прибутковість попередніх інвестицій Meta у штучний інтелект залишається під питанням. Хоча Meta може похвалитися стабільними операційними грошовими потоками з чистою рентабельністю понад 30%, окупність її конкретних інвестицій у інфраструктуру штучного інтелекту невідома. Аналітики Bernstein попереджають, що пільговий період Meta для демонстрації прогресу в галузі штучного інтелекту поза межами її основного бізнесу швидко добігає кінця. Компанія зробила величезні інвестиції та виділила значні кадрові ресурси, але тепер вона повинна досягти результатів.

Підходить для цього:

• Meta інвестує 600 мільярдів доларів США: у створення інфраструктури штучного інтелекту в США

Microsoft: Солідний капіталіст у гонці озброєнь штучного інтелекту

Microsoft є повною протилежністю агресивній ставці Meta. Хоча компанія також інвестує величезні суми, вона фінансує ці інвестиції зі значно сильнішого балансу. У першому кварталі 2026 фінансового року Microsoft витратила рекордні 34,9 мільярда доларів на інвестиції, що приблизно на 75 відсотків більше, ніж у тому ж кварталі попереднього року. Це дорівнює річному рівню інвестицій, що перевищує 130 мільярдів доларів. Значна частина цих коштів була спрямована на розширення хмарної інфраструктури Azure та партнерства, такого як з OpenAI.

Баланс Microsoft вражає. Чистий прибуток компанії за минулий фінансовий рік становив 102 мільярди доларів, а поточний власний капітал – 363 мільярди доларів. Чистий борг становить лише 18 мільярдів доларів, що практично незначна цифра для компанії такого розміру. Чиста операційна рентабельність постійно коливається від 35 до 37 відсотків. Це означає, що Microsoft може фінансувати більшість своїх інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту за рахунок операційних грошових потоків, не покладаючись на зовнішнє боргове фінансування. Незважаючи на це, Microsoft майже потроїла свої зобов'язання з фінансової оренди, форми боргу, яка значною мірою пов'язана з центрами обробки даних, з 2023 по 2024 рік, збільшивши їх до 46 мільярдів доларів.

Стратегія Microsoft полягає в тому, щоб діяти швидко, але обережно фінансувати. Нещодавно компанія приєдналася до консорціуму інвесторів для придбання 50 центрів обробки даних у США та Латинській Америці на загальну суму 40 мільярдів доларів. Це демонструє, що Microsoft не залежить переважно від короткострокового боргового фінансування, а натомість здатна зростати за допомогою різних каналів, таких як синдиковані кредити та акціонерний капітал. Microsoft також зробила ранні інвестиції в OpenAI та орендувала інфраструктуру Azure OpenAI. Ця угода виявилася дуже прибутковою для Microsoft, оскільки OpenAI потім орендує обчислювальні потужності у Microsoft для своїх моделей штучного інтелекту, що стає одним із зростаючих потоків доходів Microsoft.

Google та Alphabet: вражаючі показники зростання відповідають зростаючим потребам у фінансуванні

Alphabet, материнська компанія Google, у багатьох аспектах демонструє більш позитивну картину, ніж Meta. У третьому кварталі 2025 року компанія вперше досягла доходу, що перевищив 100 мільярдів доларів, зокрема 102,3 мільярда доларів, що становить збільшення на 33 відсотки. Генеральний директор Сундар Пічаї визначив штучний інтелект як ключовий фактор зростання та оголосив про плани збільшення інвестицій на 2025 рік до 93 мільярдів доларів. Це перевищує попередній прогноз у 85 мільярдів доларів. Більшість цих інвестицій буде спрямовано на розширення центрів обробки даних та інфраструктури штучного інтелекту.

Приблизно 60 відсотків капітальних витрат Google виділяється на графічні процесори та сервери, тоді як приблизно 40 відсотків йде на інструменти та обладнання для центрів обробки даних. Google оголосила про проект центру обробки даних в Індії вартістю 15 мільярдів доларів, найбільший за межами США, що підкреслює глобальне розширення її інфраструктури штучного інтелекту. Фондовий ринок набагато позитивно відреагував на оголошення Alphabet про збільшення інвестицій, ніж на оголошення Meta, враховуючи перевірений Google досвід монетизації своїх продуктів штучного інтелекту. Пошуковий бізнес Google отримав вигоду від інтеграції штучного інтелекту, і компанія вже продемонструвала задокументоване зростання доходів.

На відміну від Meta, Alphabet була більш обережною з борговим фінансуванням. Компанія випустила облігації вперше з 2020 року у квітні 2025 року, але загалом її співвідношення боргу до власного капіталу значно менш агресивне. Це пояснюється тим, що Google має величезні операційні грошові потоки. Її усталені бізнес-моделі в рекламі та хмарній інфраструктурі значно прибутковіші, ніж у Meta, чий основний додаток, Facebook, відроджується після років стагнації.

Amazon: Тихий гігант інфраструктури штучного інтелекту

Amazon часто ігнорують у дискусіях про бум боргового фінансування, хоча компанія здійснює одні з найбільших інвестицій у світі. Генеральний директор Енді Джассі підвищив прогноз інвестицій на 2025 рік до 125 мільярдів доларів, зазначивши, що Amazon додав 3,8 гігавата потужностей центрів обробки даних лише за останні дванадцять місяців. Ці цифри вражають. Для порівняння, Microsoft інвестує приблизно 34,9 мільярда доларів на квартал, а Meta – приблизно від 18 до 20 мільярдів доларів. Таким чином, рівень інвестицій Amazon у розмірі 125 мільярдів доларів на рік у багато разів вищий, ніж у більшості її конкурентів.

Стратегія Amazon значно диверсифікованіша. Компанія не лише реалізує програму розвитку інфраструктури штучного інтелекту, але й інвестує в хмарні обчислення через AWS, автоматизацію логістики, розробку власних чіпів, таких як Trainium2, та партнерства, такі як зі стартапом штучного інтелекту Anthropic. Amazon придбала частку в Anthropic та отримала надзвичайний прибуток у розмірі 9,5 мільярда доларів від цих інвестицій лише за останній квартал.

На відміну від Meta та OpenAI, Amazon має диверсифіковану бізнес-модель зі встановленою прибутковістю. Підрозділи електронної комерції, хмарних технологій та реклами компанії вже є високоприбутковими. Чистий дохід зріс приблизно на 11 відсотків до 158,9 мільярда доларів, тоді як прибуток збільшився майже на 39 відсотків до трохи більше 21 мільярда доларів. Це означає, що Amazon може фінансувати свої інвестиції у штучний інтелект за рахунок потужного грошового потоку, не покладаючись на агресивні стратегії боргового ринку.

Стратегія фінансування Amazon виграє від стратегічного партнерства з OpenAI. Компанія домовилася про угоду з OpenAI на суму приблизно 38 мільярдів доларів, надаючи OpenAI доступ до інфраструктури AWS із сотнями тисяч графічних процесорів Nvidia та серверів EC2 Ultra. Це являє собою класичні відносини між клієнтом і постачальником, що гарантують Amazon використання її центрів обробки даних, водночас надаючи OpenAI короткострокові обчислювальні потужності.

Підходить для цього:

• Чи зупиняється 500 мільярдів доларів AI Boom у Сполучених Штатах? Microsoft Strokes кілька запланованих центрів обробки даних

Oracle: Від короля баз даних до гравця в інфраструктуру штучного інтелекту

Oracle представляє захопливий випадок. Компанія, яка давно відома як стабільна, енергонезалежна фірма-розробник програмного забезпечення, раптово стала агресивним гравцем у гонці інфраструктури штучного інтелекту. Пояснення криється у стратегічному партнерстві з OpenAI та японською SoftBank Group для так званого проекту Stargate. Цей мегапроект планує побудувати центри обробки даних загальною потужністю десять гігават за оцінками 500 мільярдів доларів США.

Oracle забезпечила фінансування на суму 38 мільярдів доларів від банківського консорціуму на чолі з JPMorgan Chase та Mitsubishi UFJ. Це найбільше фінансування, яке коли-небудь залучалося для інфраструктури штучного інтелекту. Структура цього фінансування ілюструє складність сучасних інфраструктурних угод: 38 мільярдів доларів розділено на дві старші забезпечені кредитні лінії. Пакет на суму 23,25 мільярда доларів фінансує центр обробки даних у Техасі, а кредит на суму 14,75 мільярда доларів підтримує проект у Вісконсині. Термін погашення становить чотири роки, а процентні ставки приблизно на 2,5 процентних пункти вищі за контрольні ставки.

Компанія Vantage Data Centers Development відповідає за будівництво та експлуатацію обох об'єктів. Ця структура розкриває захопливу закономірність: сама Oracle є не стільки фактичним оператором центрів обробки даних, скільки позичальником та замовником інфраструктури. Згідно з угодою Stargate, компанія зобов'язується виплатити OpenAI 300 мільярдів доларів протягом наступних п'яти років за використання цієї обчислювальної потужності. Таким чином, Oracle стає фінансистом інфраструктури, яка переважно використовуватиметься іншою компанією. Чіпи для цих центрів обробки даних, у свою чергу, купуються у Nvidia.

Стратегія Oracle виявляє глибоку структурну проблему: компанія обтяжила себе величезним ризиком концентрації, оскільки дві третини всіх майбутніх доходів Oracle залежать лише від одного клієнта, а саме OpenAI. Це надзвичайна характеристика концентрації, яка несе значні ризики.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Nvidia: Справжній переможець буму фінансування

У той час як такі компанії, як Meta, Google та Amazon, намагаються забезпечити боргове фінансування для своїх центрів обробки даних, Nvidia знаходиться в набагато комфортнішому становищі. Виробник чипів, чия технологія графічних процесорів є центральною для всіх інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту, став справжнім фінансистом буму штучного інтелекту. Nvidia оголосила про плани інвестувати до 100 мільярдів доларів у OpenAI. Це не звичайна інвестиція, а радше розумна фінансова схема, яка служить кільком цілям.

Структура угоди Nvidia-OpenAI розкриває циклічність сучасного фінансування ШІ: кошти Nvidia використовуються для будівництва нових центрів обробки даних, які потім оснащуються чіпами Nvidia. За даними виробника чіпів, чіпи Nvidia становлять від 60 до 70 відсотків загальної вартості нового центру обробки даних. Практичний розрахунок такий: якщо OpenAI хоче побудувати один гігават обчислювальної потужності, їй потрібні чіпи вартістю приблизно 35 мільярдів доларів США. Nvidia вносить приблизно десять мільярдів доларів США у вигляді власного капіталу за кожен додатковий гігават обчислювальної потужності. Це означає, що OpenAI має оплатити лише трохи менше трьох чвертей своїх чіпів готівкою, а решту отримує в обмін на акціонерний капітал. Nvidia, у свою чергу, безпосередньо фінансує попит на власні чіпи за допомогою цих інвестицій.

Ця домовленість є одночасно геніальною та проблематичною. Вона гарантує Nvidia експоненціальні обсяги продажів, одночасно зміцнюючи мережу боргів OpenAI, Oracle та інших гравців. Nvidia також придбала семивідсоткову частку CoreWeave, ще одного хмарного постачальника, що спеціалізується на штучному інтелекті. Цікаво, що Nvidia зобов'язується купувати будь-які надлишкові потужності, які CoreWeave не зможе вивести на ринок самостійно до 2032 року. Це фактично чистий чек для її клієнтів. Nvidia також інвестувала п'ять мільярдів доларів США в Intel та спільно розробляє нові чіпи зі своїм найбільшим конкурентом.

Акції Nvidia зросли приблизно на 54 відсотки у 2025 році та знаходяться на шляху до найсильнішого річного зростання з 1999 року. Це відображає позицію Nvidia як справжнього бенефіціара буму штучного інтелекту. Поки інші компанії беруть борги для купівлі чіпів, Nvidia отримує акції та стратегічні частки в найцінніших у світі компаніях у сфері штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Не OpenAI, не Amazon: Nvidia — справжній переможець угоди на 38 мільярдів доларів.

Сегмент приватного кредитування: сліпа пляма фінансової стабільності

Часто недооціненим аспектом хвилі фінансування штучного інтелекту є швидке зростання так званого ринку приватного кредитування. Цей швидкозростаючий сегмент приватних позик, виданих інвестиційними фірмами, пенсійними фондами та іншими небанківськими установами, все частіше фінансує центри обробки даних зі штучним інтелектом, за даними UBS. UBS оцінює, що приватні позики, пов'язані зі штучним інтелектом, можуть майже подвоїтися протягом дванадцяти місяців до початку 2025 року.

Проблема полягає у відсутності прозорості та ліквідності цих інструментів. Хоча приватні позики пропонують більшу гнучкість щодо умов контрактів, ніж традиційні банківські позики, ними важко торгувати під час кризи. Тому вони можуть спричинити додаткову напругу на фінансових ринках у разі погіршення економічної ситуації. Morgan Stanley оцінює, що ринки приватного кредитування можуть забезпечити понад половину з 1,5 трильйона доларів, необхідних для розширення центрів обробки даних до 2028 року.

Meta є яскравим прикладом такого розвитку подій. Компанія залучила від 27 до 29 мільярдів доларів США приватного капіталу від таких фірм, як PIMCO, Blue Owl Capital та Apollo Global Management. Ці операції дозволяють Meta залучати мільярди, не відображаючи повну суму у своєму балансі. Складні структури дозволяють зменшити технічно кажучи борг у балансі, водночас економічне зростання боргу все ще відбувається.

Небажані облігації та зростання спекулятивного боргу

Ще однією вражаючою рисою є зростання облігацій з низьким рейтингом у секторі штучного інтелекту. За даними Bank of America, випуск так званих сміттєвих облігацій компаніями, пов'язаними зі штучним інтелектом, значно зріс. Ці облігації мають кредитні рейтинги нижче інвестиційного рівня та пропонують вищу дохідність, але пов'язані з відповідно вищим ризиком дефолту. Сигнал чіткий: бум фінансування штучного інтелекту також приваблює більше спекулятивних інвесторів, які прагнуть вищої прибутковості та тому готові прийняти відповідно вищі ризики.

Аналіз JP Morgan показує, що компанії, пов'язані зі штучним інтелектом, зараз становлять 14 відсотків індексу інвестиційного класу, обганяючи банки США як домінуючий сектор. Це ілюструє тривожну концентрацію системних ризиків у секторі штучного інтелекту. Тому падіння оцінок або прибутковості ШІ безпосередньо вплине на значну частину кредитного ринку.

Дефіцит фінансування та ілюзія його доступності

Morgan Stanley бачить потенційний дефіцит фінансування в розмірі 1,5 трильйона доларів на розширення інфраструктури штучного інтелекту протягом наступних трьох років. Це вражаюча сума. Для порівняння, валовий внутрішній продукт Німеччини становить приблизно 4 трильйони євро, або 4,3 трильйона доларів. Таким чином, сума, необхідна для інфраструктури штучного інтелекту, приблизно еквівалентна одній третині загального обсягу економічного виробництва Німеччини, зосередженого протягом трьох років. У дослідженні Bain оцінюється, що щорічні інвестиційні витрати досягнуть 500 мільярдів доларів до 2030 року для задоволення обчислювальних потреб промисловості.

Чи будуть ці кошти насправді доступні, питання відкрите. Хоча традиційні банки стають дедалі обережнішими, втручаються сектори приватного акціонерного капіталу та приватного кредитування. Однак це викликає занепокоєння щодо ліквідності та збільшує вразливість системи до потрясінь. Якщо спекулятивний запал вщухне або в цьому секторі відбудуться початкові збитки, кредитори можуть швидко повернутися до більш раціональних оцінок.

Головоломка прибутковості: де доходи?

Центральною загадкою всієї хвилі фінансування ШІ залишається прибутковість. Хоча інвестиції виміряні та вражаючі, доходи від ШІ набагато менш добре задокументовані. OpenAI, найцінніший стартап у сфері ШІ, заробив приблизно 13 мільярдів доларів у 2024 році, але згодом зазнав значних збитків. Ці цифри різко контрастують із запланованими інвестиціями в інфраструктуру в розмірі ста мільярдів доларів або більше.

Google та Microsoft вже досягли перших успіхів у монетизації штучного інтелекту. Google інтегрував свої можливості штучного інтелекту у функцію пошуку, тим самим підвищивши ефективність рекламного бізнесу. Microsoft продає можливості штучного інтелекту через свою хмарну пропозицію Azure та продукти Copilot. Meta, з іншого боку, ще не визначила чітких шляхів прибутковості для своєї інфраструктури штучного інтелекту.

Проблема полягає в класичній невідповідності між капітальними витратами та їх амортизацією. Центри обробки даних та чіпи мають відносно короткий життєвий цикл. Графічний процесор цього покоління може застаріти за три-чотири роки, якщо технологічні прориви відбуватимуться швидше. Це означає, що необхідно фінансувати інвестиції з коротким горизонтом амортизації, особливо коли очікується рентабельність власного капіталу, що перевищує 15-20 відсотків.

Deutsche Bank та дилема управління ризиками

Нещодавній випадок яскраво ілюструє ризики цієї хвилі фінансування. Deutsche Bank щедро надав позики на будівництво центрів обробки даних зі штучним інтелектом. Це являє собою концентрований ризик для банку. За даними Financial Times, менеджери Deutsche Bank обговорюють ставки на падіння цін на акції компаній, що займаються штучним інтелектом, оскільки падіння цін може свідчити про фінансові труднощі в секторі, що ставить під загрозу позики.

Банк розглядає дві стратегії: по-перше, використання коротких продажів акцій штучного інтелекту для компенсації збитків за кредитами спекулятивними прибутками. По-друге, структурування так званих транзакцій синтетичного перенесення ризику (SRT), в яких треті сторони беруть на себе частину кредитного ризику. У цьому процесі покупці SRT купують цінні папери, пов'язані з певними кредитами, та надають кредитору кошти. Натомість вони отримують порівняно високі процентні ставки. Deutsche Bank повинен буде або додати зовсім інші кредити, або запропонувати вищі процентні ставки для продажу цінних паперів SRT.

Це виявляє глибоку системну проблему: банки змушені диверсифікувати концентрацію ризиків, оскільки окремі концентрації в кредитах на інфраструктуру штучного інтелекту стають занадто великими. Це, у свою чергу, збільшує складність фінансової системи.

Структурне замкнене коло: циклічне фінансування та залежності

Німецький новинний канал n-tv та Financial Times вказали на захопливу, але водночас тривожну закономірність: бум фінансування штучного інтелекту все частіше відбувається через циклічне фінансування. Компанії позичають одна одній гроші, щоб купувати продукти одна одної. OpenAI купує чіпи у Nvidia на суму до 100 мільярдів доларів та отримує натомість акції Nvidia. OpenAI купує чіпи у AMD на суму до 100 мільярдів доларів та отримує опціон на десять відсотків акцій AMD.

Oracle будує центри обробки даних вартістю 300 мільярдів доларів для OpenAI та погодилася, що OpenAI сплачуватиме саме цю суму у вигляді комісій за виставлення рахунків протягом наступних п'яти років. Oracle купує чіпи для цих центрів обробки даних у Nvidia. Ця угода являє собою гігантський ризик концентрації: дві третини всіх майбутніх доходів Oracle тепер залежать лише від одного клієнта.

Ці циклічні схеми фінансування працюють доти, доки зростають акції компаній-учасниць. Але вони принципово нестабільні. Якщо OpenAI не зможе продемонструвати свою прибутковість або якщо очікування щодо доходів знизяться, може виникнути низхідна спіраль. Nvidia може вирішити не використовувати свої опціони, Oracle може не отримувати дохід від OpenAI, і весь ланцюг фінансування може зруйнуватися.

Згідно з розрахунками Financial Times, OpenAI придбала 20 гігават обчислювальної потужності на суму один трильйон доларів США завдяки угодам Circle. Це приблизно еквівалентно електроенергії, виробленій 20 ядерними реакторами. Незважаючи на це, компанія зі штучним інтелектом зазнає мільярдних збитків. Анонімний аналітик попереджає в британській газеті, що OpenAI «ні в якому разі не здатна» виконати навіть одне з цих зобов'язань.

Підходить для цього:

• Велика бульбашка штучного інтелекту лопається: чому ажіотаж минув, і перемагають лише великі гравці

Дебати про бульбашки: порівняння з ерою доткомів

Спостерігачі ринку та аналітики активно дискутують щодо того, чи є нинішня хвиля фінансування штучного інтелекту бульбашкою, порівнянною з бульбашкою доткомів кінця 1990-х років. Bank of America опублікував дослідження, в якому 54 відсотки опитаних керівників фондів заявили, що бульбашка утворилася в акціях компаній, що займаються штучним інтелектом. Це тривожний відсоток, який свідчить про те, що навіть професійні інвестори мають значні сумніви щодо логіки оцінки.

Генеральний директор JPMorgan Джеймі Даймон попередив, що високі ціни на активи є «категорією занепокоєння», і що «багато активів» можуть потрапити на територію бульбашок. Глобальне опитування менеджерів фондів Bank of America вперше визначило «бульбашку фондового ринку на основі штучного інтелекту» як найзначніший глобальний ризик зниження для менеджерів фондів, що контролюють майже 500 мільярдів доларів.

Майкл О'Рурк, головний стратег JonesTrading, переконливо стверджує, що існує «міхур штучного інтелекту», що базується на мегаугодах, таких як інвестиції Google у розмірі 15 мільярдів доларів у центри обробки даних в Індії та план OpenAI щодо розширення інфраструктури штучного інтелекту на суму близько 1,5 трильйона доларів, що різко контрастує з річним доходом OpenAI у розмірі 13 мільярдів доларів та відсутністю прибутковості.

Однак, є й більш нюансовані думки. Лале Аконер, глобальний ринковий аналітик eToro, стверджує, що зростання ґрунтується на твердій переконаності, а не просто на самовдоволенні. Вона описує ринок як такий, що перебуває на стадії «ціноутворення до досконалості», де інвестори більше зосереджені на потенційних історіях успіху, ніж на фактичному впровадженні. Вона зазначає, що багато технологічних компаній мають солідні баланси, що свідчить про ситуацію «ціноутворення до досконалості», а не про класичну бульбашку.

Це важлива відмінність. Справжня бульбашка характеризується масовими спекуляціями щодо компаній, яким бракує операційної сутності. Великі технологічні компанії, з іншого боку, мають операційну сутність: Microsoft заробляє 102 мільярди доларів на рік, Google — понад 70 мільярдів доларів, а Meta — понад 50 мільярдів доларів. Питання не в тому, чи є ці компанії прибутковими, а в тому, чи окупляться їхні інвестиції, спрямовані на штучний інтелект.

Підходить для цього:

• Криза інфраструктури штучного інтелекту в Америці: коли завищені очікування зустрічаються зі структурними реаліями

Вузькі місця енергетичної інфраструктури

Часто недооцінена, але критична проблема полягає в енергетичній інфраструктурі. Заплановані центри обробки даних потребують колосальної кількості енергії. OpenAI планує побудувати десять гігават обчислювальної потужності, що приблизно еквівалентно виробництву десяти атомних електростанцій. Microsoft та Google планують аналогічне масштабне розширення. Банк Англії попередив, що суттєві вузькі місця в ланцюгах постачання електроенергії, даних або сировини можуть зашкодити оцінці вартості ШІ.

Ці енергетичні проблеми не є тривіальними. Вони вимагають величезних інвестицій в інфраструктуру енергомережі, виробництво енергії та системи охолодження. Ці інвестиції мають здійснюватися паралельно з інвестиціями в центри обробки даних, що призводить до ще вищих загальних капіталовкладень.

Хто ще залазить у борги? Розширений аналіз

Окрім великих технологічних компаній, друга хвиля гравців також бере на себе величезні борги під штучний інтелект. Це, в першу чергу, спеціалізовані постачальники хмарних послуг та стартапи, що займаються інфраструктурою штучного інтелекту. CoreWeave, постачальник хмарних послуг, орієнтований на штучний інтелект, значно позичив у приватних кредитних фондів та інвесторів в облігації для придбання чіпів у Nvidia. Компанія, яка стала публічною у березні, залучила приблизно 25 мільярдів доларів державного боргу та випустила акції з минулого року.

Fluidstack, ще один стартап хмарних обчислень, також позичає великі суми грошей, використовуючи свої чіпи як заставу. Це ризикована угода, оскільки чіпи можуть швидко втратити вартість.

SoftBank, японський технологічний конгломерат, також фінансує свою частку багатомільярдного партнерства з OpenAI за рахунок боргових зобов'язань. Після критичного зауваження Ілона Маска в січні про те, що SoftBank «насправді не мав» грошей, SoftBank спробував покращити свій публічний імідж. Тим не менш, структура фінансування залишається нестабільною.

Згідно з повідомленнями ЗМІ, власний стартап Ілона Маска xAI має намір залучити 12 мільярдів доларів нового боргового фінансування після раунду фінансування на суму 5 мільярдів доларів на початку цього року. Nvidia також, як повідомляється, планує взяти участь в останньому раунді фінансування xAI з інвестиціями в розмірі 2 мільярдів доларів, і очікується, що нові кошти будуть використані для замовлення чіпів у Nvidia на суму 20 мільярдів доларів.

Регуляторний вимір

Банк Англії у своєму звіті попередив, що зони ризику формуються в тих частинах фінансової системи, які характеризуються непрозорими, важкодоступними та неліквідними активами. Це чітка критика зростаючого приватного кредитного сектору. Регулятори в усьому світі будуть змушені ретельніше стежити за цими ризиками.

Банківські правила Базеля III також можуть відіграти певну роль. У той час як традиційні банки працюють за суворішими вимогами до капіталу, фонди прямих інвестицій та інші небанківські кредитори можуть брати на себе більше ризиків. Це створює можливості для регуляторного арбітражу.

Довгострокова перспектива: інвестиції чи спекуляції?

Центральне питання наприкінці цього аналізу: чи є нинішня хвиля фінансування штучного інтелекту законною інвестицією в інфраструктуру для трансформаційної технології, чи це спекулятивна надмірна реакція? Відповідь, ймовірно, така: і те, й інше.

Безсумнівно, існують фундаментальні, неспекулятивні причини для масштабних інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту. Технологія штучного інтелекту є трансформаційною та значно підвищить продуктивність. Необхідна обчислювальна інфраструктура ще не існує та має бути побудована. Це є законним з довгострокової точки зору.

Водночас, короткострокові моделі фінансування, і особливо циркулярне фінансування, викликають тривогу. Якщо OpenAI не зможе виконати свої зобов'язання, якщо рентабельність інвестицій в інфраструктуру буде нижчою за очікувану, або якщо технологічні прориви зроблять заплановані інвестиції застарілими, може статися масштабний крах.

Ймовірний майбутній сценарій — це не раптовий крах, а поступове зниження рівня ейфорії. Компанії знизять темпи зростання, якщо прибутковість виявиться нижчою за очікувану. Це може призвести до повільнішої, але тривалішої фази адаптації. Деякі гравці, особливо ті, хто має слабкі фінансові позиції, як-от OpenAI, можуть зіткнутися зі значними фінансовими труднощами.

Для аналітиків це вирішальний період спостереження. Наступні два-три роки покажуть, чи виявляться інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту трансформаційними, чи вони виявляться величезним надмірним інвестуванням у технологію, яка ще не готова до виходу на ринок.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації