Искусственный интеллект: пузырь вычислительной мощности? Или крупнейший в истории человечества эксперимент с "рычагом производительности"? — Разбор финансового долгого похода на 30 триллионов долларов.

Исходный заголовок: Является ли инфраструктура ИИ пузырем или «объединением для покупки времени»? Разбор финансовой структуры на 30 триллионов долларов.

Автор оригинала: Distill AI

Исходный текст:

Перепечатка: Дейзи, Марсианские финансы

Когда технологические гиганты в этом году вложили более 300 миллиардов долларов в строительство ИИ-вычислительных мощностей, а в течение следующих трех лет ожидаемые общие вложения превысят 30 триллионов долларов, возникает вопрос: является ли это повторением интернет-пузыря 2000 года или самой крупной ставкой на производительность в истории человечества?

Это не простая бинарная дискуссия «пузырь vs непузырь», ответ может быть более сложным и тонким, чем вы думаете. У меня нет хрустального шара, предсказывающего будущее. Но я стараюсь глубже разобраться в финансовой структуре этого пира, чтобы создать аналитическую рамку.

Статья довольно длинная и подробная, сначала изложим вывод:

Я не считаю, что это большой пузырь в целом. Но в отдельных сегментах существуют высокие риски.

Точнее говоря, нынешняя инфраструктура ИИ напоминает долгий поход «объединение + покупка времени». Крупные компании (такие как (Microsoft, Google, Meta, Nvidia и др.) используют финансовую инженерию для привлечения огромного рычага, но передают основной кредитный риск специализированным компаниям (SPV) и капитальным рынкам, тесно связывая интересы всех участников.

Так называемое «покупка времени» означает, что они ставят на терпение своего денежного потока и внешних ресурсов, смогут ли они продержаться до того дня, когда «ИИ действительно повысит производительность».

Если ставка выиграна, ИИ выполнит обещание, а крупные компании станут главными победителями. Если ставка проиграна (прогресс ИИ не соответствует ожиданиям или затраты слишком высоки), первыми пострадают внешние ресурсы, предоставляющие финансирование.

Это не пузырь, подобный тому, что был в 2008 году, когда «банковский рычаг был чрезмерным, а точечный взрыв» произошел. Это гигантский эксперимент прямого финансирования, возглавляемый самыми умными и обеспеченными деньгами компаниями на Земле, которые с помощью сложных стратегий «внебалансового финансирования» разделяют риски на множество торгуемых фрагментов, распределяя их среди различных инвесторов для усвоения.

Даже если это не пузырь, это не означает, что все инвестиции в инфраструктуру ИИ могут принести хороший ROI.

01 Понимание ядра: механизм связывания интересов «объединения»

Так называемая «группировка» означает, что эта инфраструктура ИИ будет тесно связывать интересы пяти сторон:

Технологические гиганты (Meta, Microsoft, Google) и их партнеры по большим моделям (OpenAI, xAI): требуется вычислительная мощность, но не хочется тратить деньги сразу.

Поставщик чипов (Nvidia): необходимо поддерживать постоянные крупные заказы для поддержания своей оценки.

Частные инвестиционные фонды (Blackstone, Blue Owl, Apollo): нуждаются в новых классах активов для расширения масштабов управления активами и получения большего количества управляющих сборов.

Neocloud (CoreWeave, Nebius) и поставщики гибридных облачных услуг (Oracle Cloud Infrastructure): предоставляют инфраструктуру и вычислительные мощности, но при этом требуют долгосрочные контракты с крупными компаниями для привлечения финансирования.

Институциональные инвесторы (пенсионные фонды, суверенные фонды, традиционные фонды, такие как BlackRock): нуждаются в стабильном доходе выше доходности государственных облигаций.

И эти пять сторон образовали «сообщество интересов», например:

Nvidia обеспечивает приоритетные поставки для CoreWeave и одновременно инвестирует в его акции.

Microsoft предоставила CoreWeave долгосрочный контракт и оказала помощь в финансировании

Blackstone предоставляет долговое финансирование, одновременно привлекая средства от пенсионных фондов.

Meta и Blue Owl совместно создали SPV, разделяя риски.

OpenAI и другие крупные производители моделей продолжают повышать стандарты параметров моделей, вычислительной мощности и масштабов обучения, что означает постоянное увеличение порога требований к вычислительным ресурсам в отрасли. Особенно в условиях глубокой связи с Microsoft, такая структура сотрудничества «технологического аутсорсинга и внутреннего давления» позволяет OpenAI, не вкладывая деньги, стать катализатором ускорения глобальной гонки капитальных расходов. Она не является инвестором, но фактически выступает в роли куратора, который способствует увеличению рычагов по всему полю.

Никто не может быть полностью самодостаточным, вот в чем суть “объединения”.

02 Структура капитала — кто платит? Куда идут деньги?

Чтобы понять общую архитектуру, мы можем начать с той диаграммы потока средств, которая представлена ниже.

Технологическим гигантам нужны астрономические вычислительные мощности, есть два пути:

Собственный центр данных: это традиционная модель. Преимущества заключаются в полной контроле, недостатки - в медленном строительстве и том, что все капитальные затраты и риски ложатся на баланс компании.

Поиск внешних поставщиков: гиганты не просто арендуют серверы, а развивают две основные модели «внешних поставщиков». Это новая тенденция, и это наш основной фокус анализа.

Первый тип — это SPV (Специальное целевое средство) / специальная цельная сущность, это чисто финансовый инструмент. Вы можете представить его как специальную сущность, созданную именно для «одного проекта, одного клиента».

Бизнес-модель: например, Meta хочет построить центр обработки данных, но не хочет сразу тратить большую сумму денег, поэтому она объединяется с компанией по управлению активами для создания SPV. Единственная задача SPV — построить и эксплуатировать этот центр, принадлежащий только Meta. Инвесторы получают высококачественные долговые обязательства (корпоративные облигации + смешанные проектные финансирования), основанные на денежном потоке от аренды.

Тип клиента: экстремально однообразный, обычно только один (например, Meta).

Уровень риска: жизнь и смерть полностью зависят от кредитоспособности одного клиента.

Второй тип - это Neocloud (, такие как CoreWeave, Lambda, Nebius ), которые являются независимыми операционными компаниями (Operating Company, OpCo) и имеют свою собственную операционную стратегию и полную власть в принятии решений.

Бизнес-модель: например, CoreWeave самостоятельно привлекает средства (акционерный и долговой капитал) для покупки большого количества GPU, затем сдает в аренду нескольким клиентам, подписывая контракты с гарантией/резервированием. Гибкая, но стоимость акций сильно колеблется.

Тип клиента: теоретически разнообразный, на практике в начале высоко зависимый от крупных компаний (например, ранняя поддержка CoreWeave со стороны Microsoft). Из-за меньшего масштаба, в отличие от SPV, который полагается на одного богатого папу, Neocloud имеет более высокую зависимость от upstream-поставщика (Nvidia).

Уровень риска: риск распределён между множеством клиентов, но операционная способность, технологии и стоимость акций влияют на выживание.

Несмотря на совершенно различные юридические и операционные структуры, суть бизнеса обеих компаний сходна: они являются «внешними поставщиками вычислительной мощности» для гигантов, вынося большие закупки GPU и строительство дата-центров за рамки баланса гигантов.

Откуда берутся деньги для этих SPV и Neoclouds?

Ответ не в традиционном банке, а в частных кредитных фондах (Private Credit Funds). Почему?

Это связано с тем, что после 2008 года Базельский комитет по банковскому надзору установил жесткие требования к коэффициенту достаточности капитала банков. Банки, принимая на себя такие высокие риски, высокую концентрацию и крупные долгосрочные кредиты, должны резервировать такую высокую сумму, что это не соответствует их затратам.

Бизнес, который банки «не могут делать» и «не осмеливаются делать», создал огромную вакуум. Такие частные инвестиционные гиганты, как Apollo, Blue Owl и Blackstone, заполнили эту пустоту — они не подвержены банковскому регулированию и могут предоставить более гибкое и быстрое финансирование, но с более высокими процентными ставками. С гарантией на основе арендной платы по проекту или GPU/оборудованию с долгосрочным контрактом.

Для них это привлекательный пирог - многие имеют опыт традиционного финансирования инфраструктуры, и эта тема достаточно значима, чтобы увеличить масштабы управления активами в несколько раз, а также значительно увеличить управляющие сборы и сопутствующий интерес (Carried Interest).

Откуда в конечном итоге деньги этих частных кредитных фондов?

Ответ - это институциональные инвесторы (LPs), такие как пенсионные фонды (Pension Funds), суверенные фондов богатства, страховые компании, а также обычные инвесторы (например, через выпущенные BlackRock ETF по частным кредитам - в нем есть 144A частные облигации Meta проекта Beignet Investor LLC 144A 6.581% 30/05/2049)

Таким образом, установился путь передачи рисков в цепочке:

( конечный рискодержатель ) пенсионный фонд/ETF-инвесторы/суверенные фонды → ( посреднические организации ) фонды частного кредитования → ( финансовые организации ) SPV или Neocloud ( такие как CoreWeave ) → (конечные пользователи) технологические гиганты ( такие как Meta )

03 SPV примеры анализа — Hyperion от Meta

Чтобы понять модель SPV, план Meta «Hyperion» является отличным примером (достаточно много открытой информации):

Структура/акционерный капитал: Meta и Blue Owl управляют совместным фондом JV (Beignet Investor LLC). Meta владеет 20% акций, Blue Owl - 80%. Выпуск облигаций в структуре SPV 144A. JV покрывает активы, Meta арендует на долгий срок. Капитальные расходы на строительство находятся в JV, после начала финансирования активы постепенно переносятся на баланс Meta.

Масштаб: около 27,3 миллиарда долларов долгов (частные облигации 144A) + около 2,5 миллиарда долларов акций, что делает это одним из крупнейших в истории США единовременных корпоративных долгов/проектного финансирования. Срок погашения - 2049 год, и такая структура долгосрочного амортизации по сути заключается в том, чтобы “запереть самый сложный временной риск”.

Процентная ставка/рейтинг: Долг получил рейтинг S&P A+ (высокий рейтинг позволяет страховщикам размещать средства), купонная ставка составляет примерно 6,58%.

Структура инвесторов: PIMCO подписала 18 миллиардов; ETF под управлением BlackRock составляют более 30 миллиардов. Для этой группы инвесторов это очень привлекательный высококачественный стабильный доход.

Денежный поток и аренда: Blue Owl интересует не подверженные обесценению GPU (я считаю, что некоторые люди на рынке сейчас беспокоятся о том, что срок амортизации GPU слишком длинный, что является неправильным акцентом, потому что GPU - это только аппаратная часть, а общая ценность ИИ заключается в аппаратном обеспечении + модели; цена устаревшего оборудования падает из-за итерации, что не означает, что конечная стоимость применения модели ИИ также падает), а денежный поток SPV, поддерживаемый долгосрочным контрактом с Meta (с 2029 года). Средства на строительство также заранее распределены на государственные облигации США для снижения рисков. Эта структура сочетает в себе ликвидность корпоративных облигаций и защитные условия проектного финансирования, а также является 144A-for-life (ограниченный круг инвесторов).

Так почему же краткосрочные риски этой архитектуры крайне низки?

Это потому, что в этой структуре задача Hyperion проста: левая рука получает аренду Meta, а правая рука выплачивает проценты Blue Owl. Пока Meta не обанкротится (вероятность этого в обозримом будущем крайне низка), денежный поток будет стабильным как скала. Не нужно беспокоиться о колебаниях спроса на ИИ или падении цен на GPU.

Эта долговая структура с длительным сроком в 25 лет, основанная на погашении аренды, позволяет заблокировать все недавние риски рефинансирования, при условии, что арендные платежи стабильны, а проценты выплачиваются в нормальном режиме. Это и есть суть “покупки времени” (позволяя созданной ценности в приложениях ИИ постепенно догнать финансовую структуру).

Тем временем Meta использует свои кредитные ресурсы и мощный денежный поток для получения огромного долгосрочного финансирования, минуя традиционные капитальные расходы. Несмотря на то, что в соответствии с современными стандартами бухгалтерского учета (IFRS 16) долгосрочные аренды все равно отражаются в отчетности как «арендные обязательства», преимущество заключается в следующем: давление капитальных расходов в размере десятков миллиардов долларов на начальном этапе строительства и связанные с ним риски строительства и финансирования сначала передаются на SPV.

Преобразование единовременных крупных капитальных затрат в арендные платежи, которые будут выплачиваться в течение следующих 25 лет, значительно оптимизирует денежный поток. Затем ставим на то, смогут ли эти инвестиции в ИИ через 10-20 лет принести достаточно экономической выгоды для покрытия основного долга и процентов (с учетом номинальной ставки облигаций 6,58%, учитывая операционные расходы, ROI, рассчитанный по EBITDA, должен составлять по крайней мере 9-10%, чтобы акционеры получили достойную доходность).

04 Neocloud подушка — риск акционерного капитала OpCo

Если SPV-модель — это «перемещение доверия», то такие модели, как CoreWeave и Nebius в Neocloud, представляют собой «дальнейшую сегментацию рисков».

Например, в случае CoreWeave капитальная структура гораздо сложнее, чем у SPV. Многоступенчатое финансирование акций и долговых обязательств, инвесторы включают Nvidia, венчурные капитальные компании, фонды роста и фонды частного долга, формируя четкую последовательность риск-буферов.

Предположим, что спрос на ИИ не оправдает ожиданий, или появятся новые конкуренты, и доходы CoreWeave сильно упадут, и они не смогут выплачивать высокие проценты, что произойдет:

Первый шаг — это испарение стоимости акций: акции CoreWeave обрушились. Это «акционерная подушка» — первая, которая поглощает удар. Компания может быть вынуждена к финансированию с дисконтом, что приведет к значительной размытости прав старых акционеров и даже к полной потере капитала. В сравнении с этим, акционерная подушка SPV тоньше, так как она не может напрямую привлекать финансирование на открытом рынке.

Второй шаг - это убытки для кредиторов: только после полного «сжигания» акционерного капитала, когда CoreWeave все равно не сможет погасить долги, наступает очередь таких частных кредиторов, как Blackstone, нести убытки. Однако эти фонды при выдаче займов обычно требуют отличные залоги (новейшие GPU) и строгие права на возврат.

CoreWeave и Nebius оба применяют модель «сначала заключить долгосрочный контракт, затем финансировать его», что позволяет быстро расширяться на финансовом рынке. Изящность этой структуры заключается в том, что крупные клиенты могут достичь более высокой эффективности использования капитала, не вкладывая средства, а используя будущие долгосрочные контракты для привлечения большего капитального расхода, при этом вероятность передачи риска на всю финансовую систему ограничена.

С другой стороны, акционеры Neocloud должны обратить внимание на то, что они занимают самое нестабильное, но и самое захватывающее место в этой азартной игре. Они ставят на быстрый рост и должны молиться, чтобы финансовые операции руководства (продление долгов, выпуск акций) были почти безупречными. Кроме того, им следует обратить внимание на структуру сроков погашения долгов, диапазон залога, окна для продления контрактов и концентрацию клиентов, чтобы лучше оценить соотношение риска и вознаграждения по акциям.

Мы тоже можем представить, кто будет наиболее уязвимым к увольнениям в случае, если спрос на ИИ будет расти медленно? SPV или Neocloud? Почему?

05 Oracle Cloud: Реванш нетипичного игрока в облаке

Пока все внимание приковано к CoreWeave и трем гигантам облачных технологий, неожиданная “облачная тёмная лошадка” также незаметно набирает популярность: Oracle Cloud

Он не принадлежит Neocloud и не является частью первой линии трех крупных технологических гигантов, но благодаря высокоэластичной архитектуре и глубокому сотрудничеству с Nvidia он смог заключить контракты на часть вычислительных нагрузок Cohere, xAI и даже OpenAI.

Особенно когда кредитное плечо Neocloud постепенно сжимается, а традиционного облачного пространства недостаточно, Oracle с позицией «нейтральности» и «заменяемости» становится важным буферным слоем в цепочке поставок вычислительной мощности AI второй волны.

Его существование также показывает нам, что эта борьба за вычислительную мощность не ограничивается только тремя сильнейшими игроками, но и такие нетипичные, но стратегически значимые поставщики, как Oracle, тихо занимают свои позиции.

Но не забывайте, что игровой стол этой игры находится не только в Силиконовой долине, но и простирается на весь глобальный финансовый рынок.

Желаемая всеми правительственная “скрытая гарантия”

В конце концов, в этой игре, управляемой технологическими гигантами и частными инвестициями, есть еще одна потенциальная «козырная карта» - правительство. Хотя OpenAI недавно открыто заявила, что «нет и не хочет», чтобы правительство предоставляло гарантии по кредитам для дата-центров, обсуждение с правительством касается потенциальных гарантий для заводов по производству чипов, а не для дата-центров. Но я считаю, что в их (или подобных участников) первоначальном плане обязательно был вариант «привлечения правительства для объединения сил».

Как это сказать? Если масштаб инфраструктуры ИИ станет таким большим, что даже частные долговые обязательства не смогут его выдержать, единственным выходом будет превращение в борьбу за национальную мощь. Как только лидерство ИИ будет определено как «национальная безопасность» или «лунная гонка 21 века», вмешательство правительства станет вполне естественным.

Наиболее эффективный способ такого вмешательства заключается не в прямом финансировании, а в предоставлении «гарантии». Такой подход приносит решающее преимущество: значительно снижает затраты на финансирование.

Инвесторы примерно моего возраста, вероятно, помнят Freddie Mac ( и Fannie Mae ). Эти две компании, называемые «государственными спонсируемыми предприятиями» (Government Sponsored Enterprises; GSEs), не являются официальными государственными учреждениями США, но на рынке широко считается, что они имеют «косвенную государственную гарантию».

Они покупают ипотечные кредиты в банках, упаковывают их в ипотечные облигации (MBS) и обеспечивают, после чего продают их на открытом рынке и вновь направляют капитал в ипотечный рынок, увеличивая доступные средства для кредитования. Именно их существование сделало влияние финансового кризиса 2008 года более масштабным.

Представьте себе, если в будущем появится «государственная компания ИИ вычислительной мощности», которая будет иметь скрытую гарантию от правительства. Выпущенные ею облигации будут рассматриваться как облигации с quasi-государственным статусом, а процентные ставки будут бесконечно близки к ставкам по государственным облигациям США.

Это кардинально изменит упомянутое ранее «покупка времени для повышения производительности»:

Низкая стоимость финансирования: чем ниже стоимость заимствования, тем ниже требования к «скорости повышения производительности ИИ».

Неограниченное продление времени: более важно то, что можно постоянно продлевать (Roll over) с очень низкими затратами, что равноценно покупке почти бесконечного времени.

Другими словами, этот подход значительно снижает вероятность того, что ставка «взорвется» напрямую. Но как только это произойдет, масштаб воздействия может увеличиться в десятки раз.

06 триллионов долларов ставки — действительно ключевая «производительность»

Все вышеупомянутые финансовые структуры - SPV, Neocloud, частные долговые обязательства - каким бы изощренным они ни были, всего лишь отвечают на вопрос “как заплатить”.

А действительно ли инфраструктура ИИ станет пузырем, самый главный вопрос: «Сможет ли ИИ действительно увеличить производительность?» и «Насколько быстро?»

Все финансовые соглашения на срок 10, 15 лет в своей сути направлены на «покупку времени». Финансовая инженерия предоставляет гигантам период передышки, когда им не нужно немедленно показывать результаты. Но покупка времени имеет свою цену: инвесторы Blue Owl и Blackstone (пенсионные фонды, суверенные фонды, держатели ETF) требуют стабильной процентной доходности, в то время как акционеры Neocloud ожидают многократного роста оценки.

Ожидаемая доходность этих инвесторов — это порог, который должна преодолеть производительность ИИ. Если ускорение производительности, вызванное ИИ, не сможет компенсировать высокие затраты на финансирование, эта тонкая структура начнет рушиться с самой слабой точки («акционерная подушка безопасности»).

Таким образом, в будущем стоит обратить особое внимание на следующие два направления:

Скорость запуска “решений для приложений” в различных областях: наличие мощных моделей (LLM) недостаточно. Необходимо увидеть настоящие “программные решения” и “услуги”, которые заставят компании тратить деньги. Необходима массовая популяризация таких приложений, чтобы генерируемый денежный поток был достаточно большим, чтобы покрыть огромные затраты на инфраструктуру.

Внешние ограничения: Центр данных ИИ — это электроэнергетический монстр. У нас есть достаточно электроэнергии, чтобы поддерживать экспоненциальный рост потребности в вычислительной мощности? Успевает ли обновление электросети за темпами роста? Не столкнется ли поставка GPU от Nvidia и другого оборудования с узкими местами, что сделает их “медленными” по отношению к графику, требуемому финансовыми контрактами? Риски со стороны предложения могут истощить все “купленные сроки”.

Короче говоря, это гонка между финансами (стоимостью финансирования), физикой (электричеством, оборудованием) и бизнесом (реализацией приложений).

Мы также можем приблизительно оценить, насколько повышение производительности, которое должно принести ИИ, необходимо для предотвращения пузыря:

Согласно оценкам Morgan Stanley, объем инвестиций в ИИ в этом раунде должен достичь 3 триллионов долларов к 2028 году.

Указанные выше затраты Meta на выпуск облигаций SPV составляют примерно 6-7%, в то время как, согласно отчету Fortune, текущая средняя процентная ставка по долговым обязательствам CoreWeave составляет около 9%. Предположим, что большинство частных долговых требований в отрасли требуют доходности в 7–8%, а соотношение долга и капитала составляет 3:7, тогда ROI этих AI инфраструктур ((, рассчитанный по EBITDA и общим капитальным затратам) должен составлять 12-13%, чтобы доходность капитала превысила 20%.

Таким образом, необходимый EBITDA = 3 трлн × 12% = 360 млрд долларов; если рассчитывать по EBITDA марже 65%, соответствующий доход составит примерно 550 млрд долларов;

Оценка ВВП США составляет около 29 триллионов долларов, что эквивалентно примерно 1,9% нового производства, которое необходимо поддерживать с помощью ИИ в долгосрочной перспективе.

Этот барьер не низок, но это не фантастика. ) В 2025 году глобальный доход от облачной индустрии составит примерно 400 миллиардов долларов США, другими словами, нам нужно как минимум увидеть, как ИИ позволяет восстановить одну или две облачные индустрии. Ключевым моментом является скорость монетизации приложений и возможность синхронного преодоления физических ограничений.

Стресс-тестирование сценариев риска: что делать, когда «времени» недостаточно?

Все вышеперечисленные финансовые структуры основаны на ставке, что производительность сможет опередить стоимость финансирования. Позвольте мне провести два стресс-теста, чтобы смоделировать цепную реакцию, когда скорость реализации производительности ИИ окажется ниже ожидаемой:

В первом случае мы предполагаем, что производительность ИИ реализуется «медленно» (например, масштабирование происходит только через 15 лет, но многие финансирования, возможно, имеют 10-летний срок):

Neocloud первым пал: такие высокорисковые независимые операторы, как CoreWeave, не могут покрыть высокие проценты по долгам, и их «акционерная подушка» сгорела, что привело к дефолту по долгам или к снижению оценки.

SPV сталкивается с риском продления: когда такие SPV-долги, как Hyperion, истекают, Meta должна решить, рефинансировать ли их под более высокую процентную ставку (рынок уже стал свидетелем провала Neocloud), что подрывает прибыль основного бизнеса.

LPs в частных кредитных фондах понесли значительные убытки, а оценки акций технологического сектора были значительно пересмотрены. Это “дорогое поражение”, но не приведет к системному崩盘у.

Во втором случае мы предполагаем, что производительность ИИ была «опровергнута» (технический прогресс остановился или стоимость не может быть снижена и масштабирована):

Технологические гиганты могут выбрать “стратегический дефолт”: это худший сценарий. Такие гиганты, как Meta, могут решить, что “продолжение выплаты аренды” - это бездонная яма, и в результате выбрать принудительное прекращение аренды, вынуждая реструктуризацию долгов SPV.

Крах облигаций SPV: облигации типа Hyperion, рассматриваемые как облигации уровня A+, мгновенно отделятся от Meta, и их цена резко упадет.

Это может полностью разрушить рынок частного кредитования «финансирования инфраструктуры» и, вероятно, через вышеупомянутую взаимосвязь вызвать кризис доверия на финансовых рынках.

Цель этих тестов заключается в том, чтобы преобразовать неопределённый вопрос «является ли это пузырём» в конкретный анализ ситуации.

07 Индикатор риска: практический список наблюдений для инвесторов

Что касается изменений в рыночной уверенности, я буду продолжать следить за пятью вещами как термометром риска:

Скорость реализации продуктивности AI проектов: включает ускорение или замедление ожидаемого дохода от производителей крупных моделей ( линейный рост или экспоненциальный рост), различные AI продукты и применение проектов.

Цены акций и доходность облигаций компании Neocloud, объявления: включает крупные заказы, дефолт/пересмотр, рефинансирование долга (некоторые частные облигации истекают примерно в 2030 году, на что необходимо обратить особое внимание), темпы увеличения капитала.

Вторичная цена/спред SPV облигаций: поддерживают ли такие 144A частные облигации, как Hyperion, цену выше номинала, активны ли торги, увеличивается ли объем ETF.

Изменение качества долгосрочных условий: коэффициент take-or-pay, минимальный срок хранения, концентрация клиентов, механизм корректировки цен (корректировка цен на электроэнергию/процентные ставки/ценовые корректировки на инфляцию).

Электрические показатели и возможные технические инновации: как наиболее вероятный фактор, который может стать узким местом, необходимо обратить внимание на политику в области подстанций, передачи и распределения электроэнергии, а также на механизмы ценообразования на электроэнергию. Также важно выяснить, существуют ли новые технологии, которые могут значительно снизить потребление электроэнергии.

Почему это не повторение 2008 года?

Некоторые люди могут провести аналогию с пузырем, подобным тому, что был в 2008 году. Я думаю, что такой подход может привести к ошибочным выводам:

Первый момент заключается в том, что суть основных активов различна: ИИ против недвижимости

Основным активом финансового кризиса 2008 года были «жилые дома». Сами дома не приносят значительного вклада в производительность (рост доходов от аренды очень медленный). Когда цены на жилье отходят от основного уровня доходов населения и упаковываются в сложные финансовые деривативы, разрушение пузыря — это лишь вопрос времени.

Основным активом ИИ является «вычислительная мощность». Вычислительная мощность — это «инструмент производства» цифровой эпохи. Если вы верите, что ИИ с высокой вероятностью в будущем сможет существенно увеличить производительность всего общества (разработка программного обеспечения, разработка лекарств, обслуживание клиентов, создание контента), то не стоит слишком беспокоиться. Это «предоплата» за будущую производительность. У него есть реальные основные показатели в качестве якоря, просто они еще не полностью реализованы.

Второй момент заключается в том, что ключевые узлы финансовой структуры различаются: прямое финансирование против банков.

В 2008 году пузырь значительно распространился через ключевые узлы (банки). Риск распространялся через «косвенное финансирование банками». Закрытие одного банка (например, Lehman Brothers) вызвало кризис доверия ко всем банкам, что привело к заморозке межбанковского рынка и в конечном итоге вызвало системный финансовый кризис, затронувший всех (включая кризис ликвидности).

А сейчас структура финансирования инфраструктуры ИИ основана на «прямом финансировании». Если производительность ИИ будет опровергнута, CoreWeave обанкротится, а Blackstone нарушит обязательства по долгам в размере 7,5 миллиарда долларов, это станет огромными потерями для инвесторов Blackstone (пенсионных фондов).

Система банков после 2008 года действительно стала более устойчивой, но мы не можем чрезмерно упрощать и считать, что риски могут быть полностью «сдержаны» в частном рынке. Например, сами частные кредитные фонды могут использовать банковский леверидж для увеличения доходности. Если инвестиции в ИИ окажутся широко неуспешными, эти фонды все равно могут понести огромные убытки, которые могут распространиться через два пути:

Кредитное нарушение по кредитному плечу: Нарушение кредитного плеча фонда перед банками передает риск обратно в банковскую систему.

Влияние на LP: пенсионные фонды и страховые компании из-за огромных инвестиций понесли убытки, что привело к ухудшению их баланса, вызвав распродажу других активов на открытом рынке и спровоцировав цепную реакцию.

Таким образом, более точная формулировка будет следующей: «Это не банковский кризис ликвидности, подобный тому, что был в 2008 году, с однократным взрывом и всеобъемлющей заморозкой межбанковской ликвидности». Наихудший сценарий будет «дорогим провалом», с низкой заразностью и медленной скоростью. Однако, учитывая непрозрачность частного рынка, мы должны оставаться на высокой степени бдительности по отношению к этому новому типу медленного инфекционного риска.

Уроки для инвесторов: на каком уровне этой системы вы находитесь?

Вернемся к изначальному вопросу: является ли инфраструктура ИИ пузырем?

Формирование и взрыв пузыря вызваны огромным разрывом между ожидаемой выгодой и фактическим результатом. Я считаю, что в целом это не пузырь, а скорее точная финансовая структура с высоким кредитным плечом. Однако с точки зрения риска, помимо некоторых аспектов, к которым следует относиться с особым вниманием, нельзя игнорировать «негативный эффект богатства», который может возникнуть из-за мелких пузырей.

Для инвесторов в этой многомиллиардной гонке за инфраструктурой ИИ вам необходимо понять, на что вы ставите, держа разные активы:

Акции технологических гигантов: вы ставите на то, что продуктивность ИИ сможет превзойти стоимость финансирования

Частный кредит: вы зарабатываете стабильные проценты, но принимаете на себя риск того, что «времени может не хватить».

Neocloud акции: вы - первая подушка безопасности с самым высоким риском и самой высокой доходностью.

В этой игре позиция определяет все. Понять эту цепочку финансовых структур — это первый шаг к нахождению своей позиции. А понимание того, кто «курирует» это шоу, является ключом к определению того, когда игра закончится.