500 miliardów dolarów na finansowanie AI, długi poza bilansami również wzrosły
Inwestycje w infrastrukturę AI rozszerzają źródła finansowania z gotówki operacyjnej na obligacje, leasing i kapitał prywatny. W miarę jak przyspiesza budowa centrów danych i procesorów graficznych (GPU), pojawiają się obawy, że same zobowiązania wykazane w bilansie mogą nie oddawać rzeczywistego obciążenia finansowego.
NVIDIA ($NVDA) ogłosiła 10 października, że współpracuje z Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, KKR i Goldman Sachs nad platformą finansowania infrastruktury obliczeniowej AI o wartości przekraczającej 500 miliardów dolarów (około 710 bilionów wonów). Jensen Huang, dyrektor generalny NVIDII, w swoim oświadczeniu zaznaczył, że "obliczenia w AI to przychody". Oznacza to, że obliczenia AI powinny być postrzegane nie tylko jako zakup serwerów, ale jako aktywa infrastrukturalne, które mogą generować długoterminowe przepływy pieniężne.
Kluczowym elementem tego planu jest struktura, w której laboratoria AI i dostawcy chmury korzystają z dużych zasobów obliczeniowych, a instytucje finansowe tworzą dedykowane pule kapitałowe. NVIDIA dostarcza ekosystem chipów i oprogramowania. Wcześniej informowaliśmy o kontrowersjach dotyczących roli NVIDII w finansowaniu infrastruktury AI.
Fabriki AI to infrastruktura w formie centrów danych, które łączą GPU, sieci, energię, chłodzenie i oprogramowanie, aby zapewnić dużą moc obliczeniową AI. Struktura ta polega na wcześniejszym zabezpieczeniu energii i przestrzeni, a następnie odzyskiwaniu przychodów z wykorzystania przez klientów i długoterminowych umów. Dlatego początkowe inwestycje są duże, a moment osiągnięcia rentowności jest opóźniony.
PIMCO w podcaście opublikowanym 16 lipca oszacowało, że inwestycje w infrastrukturę AI w latach 2026-2027 wyniosą ponad 1,6 biliona dolarów (około 2272 bilionów wonów). PIMCO wskazało, że znaczna część tych funduszy może być pozyskiwana z rynku obligacji. W osobnym raporcie stwierdzono, że wydatki kapitałowe związane z AI przechodzą z struktury opartej na gotówce operacyjnej na cykl inwestycji oparty na długu.
Obciążenia poza bilansem również wzrosły. PIMCO poinformowało, że według szacunków głównych hiperskalowców, inwestycje w infrastrukturę w 2026 roku wyniosą 690 miliardów dolarów (około 980 bilionów wonów), a w 2027 roku 870 miliardów dolarów (około 1235 bilionów wonów). W ostatnim raporcie 10-Q wskazano, że przyszłe umowy leasingowe, które jeszcze nie zostały uwzględnione w bilansie, wynoszą 822 miliardy dolarów (około 1167 bilionów wonów).
Umowy leasingowe i zakupu nie są od razu klasyfikowane jako zobowiązania, ale mogą w przyszłości przekształcić się w presję na wypływ gotówki. Financial Times donosi, że umowy zakupu hiperskalowców oraz zobowiązania leasingowe, które zidentyfikował Goldman Sachs, wynoszą odpowiednio około 1,5 biliona dolarów (około 2130 bilionów wonów). Jednak te liczby dotyczą różnych definicji, takich jak inwestycje w infrastrukturę, leasing i umowy zakupu, co utrudnia ich porównanie pod względem ryzyka.
Struktura rynku również się zmienia. Dotychczas duże firmy technologiczne w dużej mierze pokrywały inwestycje w centra danych dzięki własnej zdolności do generowania gotówki. Jednak konkurencja w modelach AI podnosi jednocześnie koszty energii, gruntów, serwerów, pamięci i sprzętu sieciowego, co prowadzi do szerszego wykorzystania emisji obligacji, długoterminowego wynajmu, spółek celowych i pożyczek prywatnych.
Tendencja ta jest zgodna z wcześniejszymi doniesieniami, że inwestycje w infrastrukturę AI przez wielkie firmy technologiczne przechodzą z finansowania opartego na własnych zasobach gotówkowych na połączenie obligacji, kapitału prywatnego i długoterminowego wynajmu. Google i Meta nie tylko posiadają centra danych, ale także wykorzystują gwarancje, wynajem i partnerstwa, aby rozłożyć obciążenia związane z infrastrukturą.
Połączenie z Koreą również nie jest małe. NVIDIA i grupa SK ogłosiły 24 lipca plan współpracy w zakresie centrów danych AI i pamięci o wartości przekraczającej 500 miliardów dolarów (około 710 bilionów wonów). NVIDIA poinformowała, że SK Telecom planuje zbudować fabrykę AI NVIDIA Vera Rubin DSX o mocy do 2 gigawatów i uruchomić pierwszą fabrykę AI w 2027 roku.
Tego samego dnia Naver, NVIDIA i Brookfield ogłosiły plan rozszerzenia budowy fabryki DSX AI w Sejong z 55 megawatów do 200 megawatów do 2028 roku. Inwestycje w krajowy łańcuch dostaw pamięci i centra danych poruszają się w zgodzie z globalną strukturą finansowania infrastruktury AI.
Opinie w branży są podzielone. Jedna strona uważa, że infrastruktura AI, która łączy dużą moc obliczeniową, centra danych i GPU, może przyciągnąć długoterminowy kapitał jako nową klasę aktywów. Druga strona wyraża obawy dotyczące finansowania cyklicznego, które zwiększa zdolność zakupową klientów oraz finansowania dostawców.
PIMCO uważa, że cykl inwestycji w infrastrukturę AI jest bardziej zdyscyplinowany i ma większe możliwości pozyskiwania funduszy niż inwestycje w sieci telekomunikacyjne z lat 90., ale podkreśla, że kluczowe jest tempo osiągania rentowności. AIMA również uznaje, że dźwignia jest kluczowym narzędziem funduszy hedgingowych, ale nie można od razu generalizować tego jako ryzyka systemowego.
Ryzyko dźwigni ujawnia się najpierw w pozycjach poszczególnych inwestorów. Reuters donosi, że fundusz hedgingowy skoncentrowany na AI, Situational Awareness, przekazał większość swoich akcji notowanych na giełdzie do Citadel po stratach w akcjach technologicznych i presji na wezwania do uzupełnienia depozytu. Choć ten przypadek nie wystarczy, aby uznać całe finansowanie infrastruktury AI za ryzyko systemowe, pokazuje, że pozycje AI powiększone za pomocą dźwigni mogą stać się presją sprzedażową w trudnych warunkach rynkowych.
Kluczowym zagadnieniem finansowania infrastruktury AI jest potwierdzenie przepływów gotówkowych w porównaniu do wielkości popytu. Centra danych i GPU są budowane najpierw, a przychody są weryfikowane później. Dlatego konieczne jest oddzielne rozpatrywanie zobowiązań bilansowych, umów leasingowych, pożyczek prywatnych i umów zakupu.
Cena --
Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.
Możesz również polubić

JP Morgan przedstawia strategię dywersyfikacji inwestycji w AI

Współpracownik Dogecoina ostrzega o podatności w portfelach BitBox

Od Mint do TapeOut: Przewodnik dla nowicjuszy po pierwszym doświadczeniu

a16z analizuje moc obliczeniową AI: podwójne przychody, presja na akcje, niesamowite wydatki kapitałowe

Apple planuje globalną zmianę cen, cena iPhone 17 może wzrosnąć o 1000 juanów

NVIDIA rozszerza plan finansowania AI do 500 miliardów dolarów
![[Analiza Alpha] Peter Thiel inwestuje 72% swojego portfela w energię... Wąskie gardło inwestycji w AI się zmienia](/public-static/7_ca1b7746d1.png?format=avif)
[Analiza Alpha] Peter Thiel inwestuje 72% swojego portfela w energię... Wąskie gardło inwestycji w AI się zmienia

Korea Południowa zbliża się do 20 bilionów długu, czy rynek przesadza z oczekiwaniami na podwyżki stóp?

Badanie UBS nad chińskim łańcuchem AI: szybka iteracja dużych modeli, kapitał zaczyna płynąć w kierunku półprzewodników

Arm Holdings uznaje przegląd fuzji i przejęć z Cerebras i Marvell

Zagrożenia związane z AI przyciągają uwagę inwestorów w akcje cyberbezpieczeństwa

NVIDIA inwestuje 1,5 miliarda dolarów w dewelopera centrów danych powiązanego z SoftBankiem

Wzrost chipów pamięci AI, SK Hynix kontynuuje wzrost przed otwarciem rynku

Nowa „ropa” w erze AI, kontrakty futures na moc obliczeniową wkrótce na rynku

Finansowanie mocy obliczeniowej AI: Modele open source wprowadzają moc obliczeniową na rynek kapitałowy (część 2)

NVIDIA planuje zainwestować 3 miliardy dolarów w SB Energy na wsparcie projektu OpenAI

a16z nowy artykuł: Od kopalni kryptowalut do chmury AI, dlaczego 'nowa chmura' coraz bardziej spala pieniądze?

Google i AMD współpracują nad 10. generacją TPU, integrując rdzenie CPU w odpowiedzi na potrzeby obliczeń AI

Nowa generacja Roadstera Tesli może zadebiutować w tym miesiącu: supersamochód z silnikiem rakietowym SpaceX, zdolny do "latania" wkrótce na rynku

PKB Tajwanu wzrasta o 13,72% w pierwszej połowie roku: Eksport AI napędza wzrost do najwyższego poziomu od 40 lat

USA planuje wprowadzenie "jednoznacznych pytań" dla partnerów AI: Pax Silica przekształca się z ram współpracy w oboz technologiczny

Wiele amerykańskich ETF-ów zwiększa zaangażowanie w chińskie akcje chipowe

Nvidia planuje zainwestować 3 miliardy USD w SB Energy na megaprojekt centrów danych OpenAI

Wall Street Journal: Jak handel AI kradnie blask kryptowalutom?

Stany Zjednoczone wymagają od 35 krajów wyboru strony w rywalizacji AI między USA a Chinami

NVIDIA posiada udziały w SpaceX o wartości około 21 miliardów dolarów

Francuski startup AI Kog stawia na przyspieszenie wnioskowania GPU przez oprogramowanie

Fundusz majątkowy ZEA dostosowuje portfel akcji AI w USA, sprzedaje Broadcom, zwiększa udziały w Micron i Palantir

NVIDIA rozważa zmiany w projekcie Feynman na 2028 rok


