От технологических историй к историям о капитале: следующее основное поле битвы в цикле развития искусственного интеллекта

17 августа главный стратег по фиксированному доходу Morgan Stanley Вишванат Тирупаттур в последнем докладе отметил, что инвестиционный цикл в AI переходит от технологического драйва к капитальному драйву.

Гиперскейлеры облачных сервисов значительно увеличили свои планы капитальных затрат, а публичные и частные кредитные рынки взяли на себя большую долю финансирования инфраструктуры AI. Инвесторы начинают более детально различать различных заемщиков и бизнес-модели, а структура финансирования быстро эволюционирует, все глубже проникая в цепочку создания стоимости и все больше концентрируясь на отдельных компонентах, таких как чипы.

Тирупаттур пишет:

Масштабы инвестиций в AI уже свидетельствуют о том, что традиционные каналы финансирования в одиночку не справятся. По-настоящему впечатляет скорость, широта и креативность реакции рынка.

AI больше не является только технологической историей, он становится историей о финансовых рынках, и понимание движения капитала становится не менее важным, чем понимание самой технологической инновации.

Дефицит финансирования продолжает расти, давление на выпуск кредитов не снижается

Предложение вычислительных мощностей стабильно отстает от спроса, что подталкивает гиперскейлеров к постоянному наращиванию капитальных затрат для закрепления будущих производственных мощностей.

Последние оценки исследовательской группы по акциям Morgan Stanley показывают, что совокупные капитальные затраты четырех ведущих облачных компаний — Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta — в 2027 году вырастут на 57% по сравнению с 2026 годом.

За этими планами расходов стоит сильная уверенность в инвестиционной отдаче. Интернет-аналитик Morgan Stanley Брайан Новак в докладе «Путь к доходности инвестиций от 25% до 50% в генеративном AI» отметил, что соответствующие инвестиции обещают более 25%-ный возврат на инвестированный капитал (ROIC).

Однако существует явный временной разрыв между реализацией капитальных затрат и их монетизацией, что приводит к давлению на свободный денежный поток в краткосрочной перспективе. Прогнозы аналитиков Morgan Stanley по свободному денежному потоку четырех крупнейших облачных компаний на 2027 год были последовательно снижены. Рост капитальных затрат и снижение денежного потока ведут к тому, что разрыв в финансировании к 2027 году еще больше увеличится. Аналитики считают, что объем выпуска кредитных облигаций, связанных с AI, останется высоким и, возможно, должен быть еще увеличен.

Дивергенция кредитных спредов: кто под давлением, а кто устойчив

Летняя динамика кредитного рынка выявила структурные различия внутри экосистемы финансирования AI.

Кредитные спрэды по связанным с AI облигациям значительно расширились: для эмитентов с высоким рейтингом спрэды на пике выросли на около 35 базисных пунктов с начала года, тогда как для игроков с низким рейтингом рост составил около 50 базисных пунктов, после чего за последние две недели была зафиксирована явная коррекция.

Еще более заметна дивергенция между различными каналами финансирования.

Высокорейтинговые необеспеченные облигации испытали наибольший шок. Причина — резкое увеличение объемов эмиссий и более широкая экспозиция рисков инвесторов, что напрямую связано с общей неопределенностью инвестиционного цикла AI.

ABS и CMBS, обеспеченные дата-центрами, напротив, выдерживают нагрузку лучше. За такими структурными продуктами стоят уже построенные, электрифицированные и сданные в аренду операционные активы, а контрактные денежные потоки в целом предсказуемы. Кроме того, график эмиссий достаточно сдержан, что позволяет эффективно изолировать волатильность необеспеченного рынка.

Тирупаттур также выделяет отличия в поведении двух категорий эмитентов:

• Высокорейтинговый сегмент: гиперскейлеры Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta имеют средний рейтинг на уровне AA, их спрос на финансирование велик, но у них достаточно рейтинговой гибкости. К этой категории относятся и такие ведущие производители полупроводников, как Nvidia и Broadcom. Учитывая ожидаемый ROIC, эти эмитенты менее чувствительны к незначительным изменениям стоимости финансирования, а расширение спредов не замедлит их темпы заимствования.

• Низкорейтинговый сегмент: к примеру, Oracle (средне-низкий рейтинг BBB по оценкам агентств), а также бывшие биткоин-майнеры, REITs и другие девелоперы дата-центров — обладают ограниченной гибкостью баланса и более чувствительны к стоимости заимствования. Для таких заемщиков расширение спредов становится фактическим ограничителем, а сама стоимость финансирования становится естественным стабилизатором предложения.

Передний край финансирования: от дата-центров к чипам

Аналитик Тирупаттур отмечает, что следующий этап финансирования AI будет отличаться существенными структурными изменениями.

Центр тяжести новых капитальных затрат смещается с физической оболочки дата-центров на вычислительное оборудование (серверы и чипы), а также энергетические активы. Такие активы лучше подходят для структурирования финансирования на уровне активов, что расширяет возможности для участия частного капитала.

Последние события на рынке служат явными сигналами:

• Nvidia объявила о запуске платформы финансирования инфраструктуры вычислений;

• Реализована поддержанная Broadcom сделка по финансированию чипов на 35 миллиардов долларов — рекорд по объему;

• Планы сделок Beignet к концу 2025 года, а также недавняя сделка Sopaipilla — это новые направления инноваций в структуре финансирования.

Тирупаттур считает, что рост масштабного финансирования компонентов в значительной мере опирается на способность высокорейтинговых эмитентов использовать свои преимущества в рейтинге и балансе — обеспечить гарантию последней инстанции, кредитную поддержку и гарантии остаточной стоимости, помогая частному капиталу андеррайтить все более крупные пулы AI-инфраструктурных активов.

Движение капитала станет не менее важным, чем технологические инновации

По мере того как AI превращается из технологического цикла в капитальный, становится все важнее разбираться в деталях финансирования.

Экосистема AI-финансирования быстро расширяется, но делает это неравномерно. Риски, поглощаемые через разные кредитные каналы, различаются, а поведение эмитентов будет все быстрее диверсифицироваться в зависимости от потребностей в капитале, рейтинговой эластичности и чувствительности к стоимости заимствования. В результате формируется более сложный и многоуровневый рынок, а итоги финансирования все больше будут определять конкурентные позиции.

Как сказал Тирупаттур: «На следующем этапе цикла строительства AI понимание движения капитала практически столь же важно, как и понимание направления инноваций. AI больше не просто технологическая история, он становится историей финансовых рынков.»