Революция искусственного интеллекта (ИИ) ускоряется, подпитываясь непреодолимым спросом на все более крупные центры обработки данных для работы сложных алгоритмов и обучения моделей. В то время как такие технологические гиганты, как Google и Amazon, традиционно финансировали эти масштабные инфраструктурные проекты своими огромными прибылями, новая волна менее крупных игроков, жаждущих откусить свой кусок пирога ИИ, все больше прибегает к привлечению заемных средств. Этот перенос на заимствование миллиардов долларов, потенциально достигнув 1 триллиона к 2028 году, вызывает опасения по поводу несостоятельности рисков в бурно развивающейся отрасли.
Расцвет центров обработки данных, финансируемых за счет долга, начался с компаний, таких как Meta, которые сотрудничают с специализированными поставщиками. Например, Meta согласилась приобрести 14,3 миллиарда долларов вычислительной мощности у CoreWeave, сравнительно неизвестной компании, которая недавно провела публичную компанию. Модель бизнеса CoreWeave в значительной степени основывается на заимствованиях; на каждые 5 миллиардов долларов вычислительных мощностей, которые она планирует продать в течение следующих четырех лет, ей необходимо взять кредитов на сумму 2,85 миллиарда долларов.
Эта тенденция выходит за рамки таких партнерств. OpenAI, компания, стоящая за вирусным чат-ботом ChatGPT, возглавляет волну амбициозных проектов центров обработки данных. Несмотря на то, что она ежегодно генерирует миллиарды долларов, ее генеральный директор, Сэм Альтман, прогнозирует прибыльность только к 2029 году. Тем не менее, OpenAI совместно с партнерами вроде Oracle и SoftBank планирует потратить более 400 миллиардов долларов на строительство центров в Техасе, Нью-Мексико, Огайо и Висконсине — большая часть из которых, вероятно, будет финансироваться за счет заимствований. Точный масштаб заимствования пока не ясен, но аналитики оценивают, что Oracle потребуется ежегодно брать кредитов на 25 миллиардов долларов в течение следующих четырех лет, чтобы выполнить свои обязательства.
Усложняет картину то, что эти проекты часто включают сложные структуры финансирования. Например, в первом центре обработки данных OpenAI в Техасе Oracle занимается компьютерным оборудованием, а Crusoe строит физическую инфраструктуру, получив кредит на 15 миллиардов долларов от Blue Owl Capital и других инвесторов для покрытия своей доли. Между тем, SoftBank и OpenAI, по сообщениям, полагаются на заемные средства для объектов в Огайо и Техасе.
OpenAI предприняла другие смелые шаги для обеспечения финансирования, включая продажу крупной доли компании производителю микрочипов Nvidia за 100 миллиардов долларов и прием значительного пакета акций AMD — потенциально на десятки миллиардов долларов больше. Эти сделки подразумевают обязательства по покупке компьютерных чипов у обеих компаний, но в этих соглашениях предусмотрена возможность выхода из них, если потребности OpenAI изменились. Тем не менее, даже если такие возможности выхода существуют, сам долг может стать проблематичным.
Эта зависимость от заимствований вносит несколько рисков. Во-первых, залог, обеспечивающий многие кредиты, часто являются самими компьютерными чипами, которые быстро обесцениваются. Во-вторых, широкий круг институтов — от банков и частных кредиторов до компаний, непосредственно инвестирующих в объекты — владеют этими долгами, что создает системную уязвимость во всем финансовом ландшафте. Непрозрачность, окружающая многие из этих сделок, затрудняет полную оценку потенциального масштаба экспозиции.
«Леверидж в системе — это то, что стимулирует риск», — предупреждает Джереми Кресс, профессор делового права в Университете Мичигана, специализирующийся на финансовой нестабильности. «И трудно сказать, какой леверидж присутствует в системе».
Параллели с технологическим бумом конца 1990-х годов поразительны. Разорение построенной за счет долга оптоволокнистой инфраструктуры привело к широкомасштабному банкротству, когда обещаемые доходы не оправдались. Хотя потенциал ИИ неоспорим, эксперты предупреждают, что эта текущая зависимость от заемных денег рискует повторить прошлые ошибки. Быстрое накопление долгов, связанных с ИИ, может иметь каскадные последствия, если прогнозируемые доходы не будут соответствовать действительности, оставив инвесторов и кредиторов уязвимыми и потенциально поставив под угрозу долгосрочную устойчивость отрасли в целом.
