CICC: Süni intellektin maliyyə anı

AI kapital xərcləri hazırda daxili pul axınlarından aktiv və borc balansının genişlənməsinə keçidin dönüş nöqtəsindədir, investisiya miqyasının daxili pul axınının dözümlülüyünü aşaraq, sərhəd kapitalı daha çox maliyyə sistemindən gələcək. Bu məruzə, “AI maliyyələşdirmə izləmə” seriyasının ilk hissəsi olaraq, üç sualı cavablandırmağa çalışır: Maliyyə sistemi 3.5 trilyon ABŞ dolları AI maliyyələşdirmə tələbatını necə qarşılayacaq? AI investisiyaları borcun ödənilməsi və səhmdar gəlirlərini təmin edə biləcəkmi? Bu AI maliyyələşdirmə dövrü maliyyə institutlarına hansı imkanları gətirəcək və hansı risklər toplanacaq və ötürüləcək?

Xülasə

AI infrastruktur kapital xərcləri: pul axınından borca doğru. Böyük bulud provayderlərinin kapital xərcləri gəlirlərə nisbətdə 2023-cü ildə ~12%-dən 2025-ci ildə ~23%-ə yüksəlir, bazar konsensusuna görə 2027-ci ildə bu göstərici 40%-dən yuxarı, hətta internet və enerji sənayesinin tarixi kapital xərcləri dövrünün zirvəsinə yaxın, bəlkə də onu aşacaq. AI kapital xərcləri təzyiqi altında bulud provayderlərinin AI investisiyaları əməliyyat pul axınından daha çox xarici maliyyəyə əsaslanacaq. Böyük bulud provayderlərinin əməliyyat pul axını və kapital xərcləri bazar konsensusuna əsaslanaraq, AI kapital xərclərinin gələcək beş ilində ~3.5 trilyon ABŞ dolları xarici maliyyələşdirmə tələbi yaradacağını hesablamışıq.

3.5 trilyon ABŞ dolları haradan gələcək? Təxmini ssenaridə, AI kapital xərcləri üçün lazım olan 3.5 trilyon ABŞ dolları xarici maliyyələşdirmə aşağıdakı mənbələrdən qarşılanacaq: açıq bazar səhmləri (0.4 trilyon ABŞ dolları), investisiya dərəcəli borclar (1.5 trilyon ABŞ dolları), leveraj maliyyələşməsi (0.3 trilyon ABŞ dolları), aktivlərin sekuritizasiyası məhsulları (0.3 trilyon ABŞ dolları) və özəl kapital (1.1 trilyon ABŞ dolları). Bunların arasında investisiya dərəcəli borclar və özəl kapital maliyyələşmənin sabitliyidir: birincisi bulud provayderinin möhkəm balansı və pul axını ilə borcun ödənilməsi qabiliyyətinə etibar edir, ikincisi isə böyük və riskli layihə maliyyələşməsi tələbatını ödəyə bilir, həmçinin balansdan kənar maliyyələşmə dizaynı ilə bulud provayderinə daha elastik və çevik maliyyə dəstəyi verir.

Trilyon dollarlıq sual: AI borcu necə ödəniləcək? Borcun ödənilməsi və səhmdar gəlirlərini təmin etmək üçün ROIC 10% fərz etdikdə, son nəticədə AI tətbiqləri hər il ~1 trilyon ABŞ dolları sabit gəlir əmələ gətirməlidir. 2030-cu ilədək bu gəlir səviyyəsinə çatmaq fərz edildikdə, AI tətbiq gəliri növbəti beş ildə ildə demək olar ki, ikiqat artmalıdır. Gəlir miqyasından daha önəmli olan rentabellik və aktivin ömrüdür: təxminən 50% yetkin dövr EBITDA rentabelliyi və infrastrukturun amortizasiya müddəti ~5 il olduqda, investisiya müsbət gəlir verə bilər; əgər rentabellik 20%-dən aşağıdırsa, aktiv ömrü uzun olsa belə, kapital xərcləri ödəmək çətin olacaq.

Yenidən maliyyələşdirmə pul axınının yerini tuta bilərmi? Böyük bulud provayderləri tərəfindən buraxılmış uzunmüddətli borcların müddəti adətən 10-30 il olur, infrastruktur fondlarının investisiya müddəti də 10 ildən çoxdur; məlumat mərkəzi istismara verildikdən sonra layihə borcları və sekuritizasiya vasitəsilə tikinti dövrü maliyyələşmə ilə əvəz edilir. Lakin yenidən maliyyələşdirmə yalnız vaxt qazandıra bilər, pul axınının yerini tuta bilməz: əgər layihənin istifadə səviyyəsi, rentabelliyi və aktiv ömrü uzun müddət gözləniləndən aşağıdırsa, davamlı yenidən maliyyələşdirmə leveraj və maliyyələşmə xərclərini artıracaq. 2027-2032-ci illərdə böyuk bulud provayderlərinin borc ödənişləri zirvəyə çatacaq, illik ödəniş təxminən 28 milyard ABŞ dollarıdır, 2024-2026-cı illə müqayisədə 60% artacaq və yenidən maliyyələşmə təzyiqi yüksələcək.

Maliyyə institutlarının imkan və riskləri. Banklar səhmlərin və borcların emissiyasının təşkilindən, ticarətdən, M&A məsləhətindən və layihələrin maliyyələşməsindən gəlir əldə edə bilər, özəl kapital və sığorta institutları isə yeni uzunmüddətli aktivlər qazanır. 2026-cı ilin ikinci rübündə ABŞ-ın altı böyük bankında faizsiz gəlir illik təxminən 32% artıb; 2026-cı ilin iyun ayına bankların qeyri-bank maliyyə institutlarına verdiyi kredit illik təxminən 25% artıb, AI maliyyələşməsi burada önəmli artımdır. Bankların gəliri adətən maliyyələşmə və tikinti mərhələsində təsdiqlənir, kredit riski isə layihə istismara verilib yenidən maliyyələşmə mərhələsinə çatanda özünü göstərir, yəni “gəlir öncül, risk arxa” xüsusiyyətinə malikdir.

AI maliyyə “balonu”durmu? Hazırda AI investisiya subyektləri hələ də güclü pul axını olan böyük bulud provayderləridir, səhmlər və ikincili kapital da bankın prioritet kreditindən öncə zərərin sorulmasını təmin edə bilir. Buna görə, bir çox layihə gözləniləndən aşağı gəlir versə də, risk ilk növbədə həmin şirkətlərin dəyərinin tənzimlənməsi, kapital xərclərinin azalması və lokal kredit itkiləri kimi özünü göstərir, dərhal maliyyə sistemində böhran yaratmır. Lakin digər tərəfdən, xüsusilə özəl kapital və leveraj maliyyələşməsinin sürətli artımı maliyyə spillover effekti yaradır, əgər kommersiya artımı kapital xərclərindən davamlı geridə qalsa, risklər dəyər tənzimlənməsindən tədricən kredit keyfiyyətinin pisləşməsinə keçəcək və dövri maliyyələşmə, özəl kredit və sekuritizasiya vasitəsilə maliyyə sistemində ötürüləcək. Maliyyələşmə miqyası özü problem deyil, əsas test odur ki, maliyyələşmə xərcləri artmadan və aktiv dəyəri azalmazdan əvvəl pul axınının dövriyəsini təmin etmək mümkündürmü?

Cədvəl 1: 3.5 trilyon ABŞ dolları AI maliyyələşməsi haradan gəlir?

Qeyd: AI kapital xərcləri və OCF dəstəyi bazar konsensusuna əsaslanır; açıq bazar səhmi fərziyyəsi 10%; investisiya dərəcəli borcun emissiya miqyası böyük bulud provayderlərinin borc reytinqi, leveraj dərəcəsi və borcun mərkəzləşmə məhdudiyyətinə əsasən hesablanır; leveraj maliyyələşməsinə yüksək gəlirli borclar və leveraj kreditləri daxildir, sekuritizasiya aktivlərinə ABS və CMBS daxildir, bazar həcmi və qəbul dərəcəsinə əsasən təxmin edilir; qalan maliyyələşmə boşluğu özəl kapital vasitəsilə, infrastruktur fondları, özəl səhmdar fondları, özəl kredit və daşınmaz əmlak fondları daxil olmaqla əhatə edilir. Demo hesablamadır, real proqnozu əks etdirmir.

AI infrastruktur kapital xərcləri: pul axınından borca doğru

AI kapital xərclərinin yeni dövrü maliyyələşmə tələbi yaradır

Bazarın növbəti beş ildə AI kapital xərcləri üzrə proqnozu əsasən 4-8 trilyon ABŞ dolları aralığında dəyişir, hesablamanın metodologiyası və məntiqi əhəmiyyətli fərqlərə malikdir; 2026-2030-cu illər üçün bazar konsensusuna uyğun təxminən 5.6 trilyon ABŞ dolları AI kapital xərcləri fərziyyəsi seçirik ki, sonrakı maliyyələşmə boşluğu hesablaması üçün bazanı verək. Konkret olaraq, beş böyük bulud provayderinin[1] 2025-ci il kapital xərclərini əsas kimi götürürük[2], NVIDIA və AMD-nin AI ilə bağlı gəlirlərinin bazar konsensusunu[3] əvəz göstərici kimi alırıq və AI sənaye zəncirinin gələcək investisiya artımını geriyə hesablayırıq. NVIDIA və AMD-nin AI ilə bağlı gəlirlərinin 5 illik birləşmiş artımı təxminən 44%-dir, 2025-ci ilin sonu bazarda bulud provayderlərinin əməliyyat pul axını ilə dəstəklənən kapital xərclərinin təxminən 21% artım konsensusundan xeyli yüksəkdir. Bu fərq göstərir ki, yalnız bulud provayderlərin əməliyyat pul axınına güvənmək AI kapital xərclərini qarşılamağa yetərli deyil, gələcəkdə daha çox xarici maliyyələşmə lazım olacaq.

Cədvəl 2: Çip istehsalçılarının AI ilə bağlı gəlir artımı gözləntiləri bulud provayderlərinin kapital xərcləri artımı gözləntilərindən yuxarıdır

Qeyd: 2026-2030-cu ilin məlumatları Bloomberg konsensusunun hesablamasıdır; demo hesablamadır, real proqnozu əks etdirmir

Mənbə: İctimai şirkət elanları, Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Böyük bulud provayderləri: pul axınından borca doğru

2025-ci ilin sonuna Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta və Oracle-in ümumi aktivləri təxminən 2.6 trilyon ABŞ dollarıdır, aktiv-borc nisbəti təxminən 45%, xalis borc/EBITDA yalnız təxminən 0.3-dir; beş şirkət hər il təxminən 580 milyard ABŞ dolları əməliyyat pul axını yaradır. Lakin AI kapital xərcləri təzyiqi altında, bəzi bulud provayderləri leveraj dərəcəsini artırır. Beş şirkət kapital xərcləri gəlirə nisbətdə 2023-cü ildə ~12%-dən 2025-ci ildə ~23%-ə yüksəlir, bazarın konsensusuna görə 2027-ci ildə bu nisbət 40%-dən yuxarı ola bilər və internet və enerji sektoru tarixi dövrünün zirvəsinə yaxınlaşır, bəlkə də onu aşır. Böyük bulud provayderlərinin ümumi azad pul axını 2025-ci ildə təxminən 200 milyard ABŞ dollarından 2027-ci ildə təxminən 24 milyard ABŞ dollarına enəcək, səhmlərin geri alınmasına, dividend və digər istifadə üçün vəsait azalacaq. Bu səbəbdən, böyük bulud provayderləri AI investisiyasında əməliyyat pul axınından daha çox xarici maliyyəyə əsaslanacaq.

Cədvəl 3: AI təchizatçıları bulud provayderlərinin kapital xərclərindən faydalanır, lakin bulud provayderlərinin azad pul axını azalır və onların qiymətinə təzyiq göstərir

Qeyd: 2026-2027-ci illər Bloomberg konsensusundan istifadə olunur; AI təchizatçıları səhmlərinin indeksi NVIDIA, AMD, Broadcom, SK Hynix, Samsung Electronics, Micron Technology və ASML-ni, AI bulud provayderlərinin səhmlər indeksi isə Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet və Oracle-i əhatə edir.
Mənbə: Factset, Bloomberg, ictimai şirkət elanları, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 4: Bulud provayderlərinin kapital xərcləri intensivliyinin artımı internet və enerji “balonu”nu ötə bilər

Qeyd: 2026-2028-ci illər Bloomberg konsensusundan istifadə olunur
Mənbə: Factset, Bloomberg, ictimai şirkət elanları, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

3.5 trilyon ABŞ dolları: AI kapital xərclərinin maliyyələşmə boşluğu

2025-ci ilin sonu bazarda böyük bulud provayderlərinin kapital xərcləri konsensusu əməliyyat pul axını ilə dəstəklənə bilən kapital xərcləri fərziyyəsi kimi qəbul edilir (~2.1 trilyon ABŞ dolları), bu zaman bulud provayderləri hələ kütləvi xarici maliyyələşməyə başlamamışdır, bazar bu halda əməliyyat pul axını və kapital xərclərinin qalib paylanma, geri alma və lazım olan likvidliyi təmin edəcəyini gözləyir; burada bu hissə çıxıldıqdan sonra sənaye kapital xərclərinin proqnozu xarici maliyyələşmənin miqyası kimi qəbul edilir (~3.5 trilyon ABŞ dolları).

Cədvəl 5: AI kapital xərcləri 3.5 trilyon ABŞ dolları maliyyələşmə boşluğu yaradır

Qeyd: Demo hesablamadır, real proqnozu əks etdirmir. Sənaye AI kapital xərcləri NVIDIA və AMD-nin AI ilə bağlı gəlir artımı və böyük bulud provayderlərinin 2025-ci il kapital xərcləri ilə geriyə hesablanan miqyasdır; əməliyyat pul axını ilə dəstəklənən kapital xərcləri 2025-ci ilin sonu böyük bulud provayderlərinin daxili kapital xərcləri Bloomberg konsensusu ilə hesablanır və dividend, geri alma və s. ehtiyaclardan kənar kapital xərcləri üçün imkan əlavə edilir.

Mənbə: İctimai şirkət elanları, Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

3.5 trilyon ABŞ dolları haradan gəlir: AI-nin maliyyələşmə strukturu

Investisiya dərəcəli borclar: AI maliyyələşməsinin dayaq nöqtəsi

2026-2030-cu illər üçün investisiya dərəcəli borclar AI investisiyası üçün təxminən 1.5 trilyon ABŞ dolları maliyyə təmin edə bilər, xarici maliyyələşmə tələbinin təxminən 42%-ni təşkil edir, ən böyük bir maliyyələşmə mənbəyidir. Böyük bulud provayderləri güclü əməliyyat pul axınına, aşağı leveraja və investisiya dərəcəli kredit reytinqinə malikdir, qlobal borc bazarında böyük, uzunmüddətli və nisbətən aşağı xərcli maliyyə əldə edə bilər. Biz reytinq agentliyinin leveraj məhdudiyyəti, borc indeksinin mərkəzləşməsi və borc/EBITDA məqsədi ilə hesablama aparırıq və təxminən 1.2-2.3 trilyon ABŞ dolları arasında kapasite aralığı əldə edirik.

2026-cı ilin əvvəlindən bəri beş böyük bulud provayderinin borc emissiyası təxminən 190 milyard ABŞ dollarına çatıb, rekord göstərir, emissiya valyutası da dolları aşaraq avro, funt sterlinq və Kanada dollarına da yayılmışdır və borc maliyyələşməsinin diversifikasiyası emissiya təzyiqini azaldır. Investisiya dərəcəli borc bazarı AI maliyyələşməsinin əsas hissəsini qarşılaya bilər, lakin davamlı kütləvi, uzunmüddətli borc emissiyası texnologiya sektorunun kredit indeksində mərkəzləşməsini artıracaq, uzunmüddətli kredit spreddinin genişlənməsi, maliyyələşmə xərclərinin artması və reytinq məhdudiyyətlərinin güclənməsi kimi problemlər yarada bilər.

Cədvəl 6: Böyük bulud provayderlərinin borc emissiyası rekord göstərir, valyuta diversifikasiyası

Qeyd: 2026-cı il 14 iyul tarixinə.
Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 7: Bulud provayderlərinin investisiya dərəcəli borc emissiyasının maksimum hesablaması

Qeyd: 2026-cı il 14 iyul tarixinə.
Mənbə: Bloomberg, S&P Global, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 8: AI ultra uzunmüddətli borc emissiyası uzunmüddətli kredit spreddinin genişlənməsinə səbəb ola bilər

Mənbə: Wind, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Leveraj maliyyələşməsi: sürətli inkişaf edən şirkətlər üçün keçid kapitalı

Leveraj maliyyələşməsi və investisiya dərəcəli borcun bazar həcmi nisbətinə əsasən (~20%) yüksək gəlirli borclar və leveraj kreditləri AI investisiyası üçün təxminən 0.3 trilyon ABŞ dolları maliyyə təmin edə bilər, xarici maliyyələşmə tələbinin ~8%-ni təşkil edir. Bu bazar investisiya dərəcəli reytinqi əldə etməmiş, amma müəyyən gəliri və aktiv bazası olan Neocloud, HPC operatorları və məlumat mərkəzi şirkətləri üçün nəzərdə tutulub.

Cədvəl 9: ABŞ leveraj maliyyələşmə bazarı təxminən 3 trilyon ABŞ dollarıdır

Qeyd: 2026-cı il 14 iyul tarixinə

Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Açıq bazar səhmləri: “səhm azaldılması”ndan “yenidən səhm artırılmasına”

Biz 20% layihə kapitalı fərziyyəsi götürürük (sənaye adətən 10%-30% aralığında olur), bunun 50%-i açıq bazar səhmləri hesabına olur, 2026-2030-cu illər üçün açıq bazar səhmləri AI investisiyası üçün təxminən 0.4 trilyon ABŞ dolları maliyyə təmin edə bilər. Səhmlər sabit ödəniş tələbatı olmadan, texnologiya yeniləməsi, kommersiyalaşma və aktivin reziduallarının riskini öncədən sorur, bu səbəbdən sabit pul axını formalaşmamış AI model şirkətləri, Neocloud və məlumat mərkəzi operatorları üçün daha uyğundur.

Son on illərdə Çin və ABŞ-da listinqdə olan şirkətlər səhmlərin geri alınması və dividendlərin artırılması ilə dövriyyədə olan səhmlərin miqdarını azaltmaq və bir səhmdə gəliri yüksəltməyə meyilli olub, bu tendensiya səhmlər bazarını maliyyələşmə kanalı kimi zəiflədib, yəni “səhm azaldılması”. “Yenidən səhm artırılması” isə bu tendensiyanın əksinə çevrilməsi və şirkətlərin yeni emisiyalar vasitəsilə daha çox kapital toplaması məntiqinə əsaslanır. Səhmlər maliyyələşməsi bazar dəyəri və emisiyanın pəncərəsinə ciddi bağlıdır, bir dəfə bazar dalğalanması və dəyər aşağı düşürsə, maliyyələşmənin tempi əhəmiyyətli şəkildə azalır.

Cədvəl 10: Bu il ABŞ TMT səhmlərinin maliyyələşmə miqyası sarı rekord göstərə bilər

Qeyd: ABŞ IPO, xüsusi emissiya, açıq emissiya, bölüşdürülən səhmlər daxil olmaqla; 2026-cı il 14 iyul tarixinə məlumatlar.

Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Sekuritizasiya məhsulları: şirkət kreditindən aktiv kreditinə

2026-2030-cu illər üçün sekuritizasiya məhsulları AI maliyyələşməsi miqyasının 2025-ci illə müqayisədə ikiqat artacağını fərz edirik, ABS, CMBS və digər aktiv dəstəyi maliyyələşməsi təxminən 0.3 trilyon ABŞ dolları təmin edə bilər, xarici maliyyələşmə tələbinin təxminən 9%-ni təşkil edir. Sekuritizasiya maliyyələşməsi artıq istismara verilmiş, uzunmüddətli icarə müqaviləsi və ya tanımlanması asan olan avadanlıqlar üzrə pul axını olan məlumat mərkəzi və hesablama aktivlərinə uyğundur, maliyyələşməni şirkət kreditindən xüsusi aktiv, icarə və pul axınına keçirir.

Sekuritizasiya tikinti dövrü kredit və özəl kapitalı azad edir, sığorta, pensiya və sabit gəlir fondlarına uzunmüddətli aktiv verir, lakin həcmin artımı icarə sabitliyi, kirayəçi kredit keyfiyyəti, aktivin rezidualları və standartlaşdırma dərəcələrinə bağlıdır. Xüsusilə GPU kimi tez-tez yenilənən avadanlıq üçün amortizasiya sürəti və ikinci əl bazarının dəyəri reytinq və struktur dizaynında vacib məhdudiyyətlərdir.

Cədvəl 11: 2025-ci ildə ABŞ məlumat mərkəzi sekuritizasiya məhsulları üzrə maliyyələşmə təxminən 30 milyard ABŞ dollardır

Qeyd: 2026-cı il 14 iyul tarixinə məlumatlar

Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Özəl kapital: maliyyələşmə boşluğunun elastik tamamlanması

Özəl kapital (infrastruktur fondları, özəl səhmdar fondu, özəl kredit və daşınmaz əmlak fondları daxil olmaqla) təxminən 1.1 trilyon ABŞ dolları maliyyə təmin edə bilər, xarici maliyyələşmə tələbinin təxminən 30%-ini təşkil edir, investisiya dərəcəli borcdan sonra ikinci ən böyük mənbədir. Özəl kapitalın üstünlüyü elastik strukturdadır və səhmlər, prioritet səhmlər, mid-tier maliyyələşmə və layihə borclarını kombinasiyalı şəkildə tətbiq edə bilər, açıq bazarda qiymətləndirməsi çətin olan tikinti dövrü və qeyri-standart riskləri qəbul edə bilər. Özəl fondlar bulud provayderləri ilə layihə JV və ya SPV yarada, layihə səviyyəsində səhmlər və borc cəlb edə bilər; mühasibat kriteriyaları ödəndikdə, bu cür strukturlar balansdan kənar maliyyələşmə effekti yaradır, bulud provayderinin ilkin kapital xərci və balans yükünü azaldır, riskləri xarici kapitala ötürür.

Lakin, özəl kapitalın təklifində bir neçə öhdəlik məhdudiyyəti var. Preqin və McKinsey məlumatlarına görə, 2025-ci ilin iyun ayına olan 12 ayda, özəl səhmdar fondlarının pul payı AUM-un təxminən 6%-dir, son illərdə ən aşağı göstəricidir; 2026-cı ildə bəzi özəl kredit yarı-likvid məhsullarında geri alma təzyiqi daha da artıb. Buna görə, özəl kapital AI maliyyələşməsinin önəmli artım mənbəyi ola bilər, lakin real imkan fonların toplanması və məhsul likvidliyindən asılıdır.

Cədvəl 12: Məlumat mərkəzi investisiyası xeyli artıb

Mənbə: Preqin, Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 13: Özəl kapital fondlarının toplanma miqyası azalır, lakin infrastruktur fondları tez artır

Mənbə: Preqin, McKinsey, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 14: Özəl səhmdar fondlarının pul payı son illərin ən aşağı səviyyəsindədir

Mənbə: Preqin, McKinsey, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Trilyon dollarlıq sual: AI borcu necə ödəniləcək?

1 trilyon ABŞ dolları: AI maliyyələşməsi "geri qaytarmaq" üçün nə qədər gəlir lazımdır?

Təxmini ssenaridə, borcun ödənilməsini və səhmdar gəlirlərini təmin etmək üçün 10% ROIC fərziyyəsi əsasında AI tətbiqləri hər il təxminən 1 trilyon ABŞ dolları (təxmini ssenaridə 958 milyard ABŞ dolları) sabit kommersiyalaşmış gəlir yaratmalıdır. Hesablamada leveraj dərəcəsi, infrastrukturun iqtisadi ömrü, yetkin dövr rentabelliyi və s. fərziyyələr nəzərə alınır; fərziyyə olunur ki, iqtisadi dəyərin təqribən 70%-i tətbiq gəlirlərində əks olunur, qalan 30% şirkətlərin xərc qənaəti və effektivlik artımından əmələ gəlir.

Bazar agentlikləri AI-nin uzunmüddətli tələbi üçün gəlir hesablamasında təxminən 600 milyard-2 trilyon ABŞ dolları arasında fərqli proqnozlar verir, hesablama məntiqi və metodologiyası xeyli fərqlidir. Bizim 1 trilyon ABŞ dolları hesablamamız bazarın proqnoz aralığında ortada yerləşir, lakin bu da o deməkdir ki, AI kommersiyalaşması növbəti illərdə miqyas baxımından ciddi genişlənməlidir: 2030-cu ilədək bu gəlir səviyyəsinə çatmaq üçün növbəti beş ildə AI tətbiq gəliri ildə faktiki olaraq ikiqat artmalıdır.

Cədvəl 15: AI maliyyələşməsinin kapital geri qaytarılması hesablaması

Qeyd: Demo hesablamadır, real proqnozu əks etdirmir; AI böyük model sənaye gəliri fərziyyəsi OpenAI, Anthropic, Zhipu və Minimax-ın ümumi gəlirinin 90%-i kimi qəbul edilir; layihə aktiv-borc nisbəti 85% fərziyyə edilir; ROIC kapitalın vergisiz gəliridir; rentabellikdə texniki xidmət xərcləri nəzərə alınıb.

Mənbə: İctimai şirkət elanları, IMF, Counterpoint Research, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Hər il 1 trilyon ABŞ dolları dünya ÜDM-nin 0.7%-i, hər bir iPhone üçün ayda 46 ABŞ dolları xərcdir, lakin AI kommersiyalaşması şəxsi ödənişlərə yalnız bərabər deyil, gəlir həm şirkət xərcləri, reklam, e-ticarət və dövlət satınalmalarından da gələ bilər. Gartner-ə görə, 2025-ci ildə dünya SaaS son istifadəçi xərci təxminən 300 milyard ABŞ dollarıdır, dünya ictimai bulud xidmətləri xərci 700 milyard ABŞ dollarıdır. Müqayisə üçün, 1 trilyon ABŞ dolları AI illik gəliri 2025-ci il SaaS bazarının 3.2 misli və ictimai bulud bazarının 1.4 mislidir. Bu səbəbdən, sənaye miqyasına görə 1 trilyon ABŞ dolları çətin, lakin mümkün olan bir gəlir hədəfidir və AI maliyyələşməsinin borcun ödənilməsi və səhmdar gəliri mümkündür.

Açar fərziyyənin həssaslıq analizi

Yuxarıda yer alan hesablamalarda rentabellik və amortizasiya müddəti fərziyyəsində yüksək qeyri-müəyyənlik var. Təxmini ssenaridə AI biznesinin yetkin dövr EBITDA rentabelliyi təxminən 50% qəbul edilir, lakin bu səviyyənin əldə edilib-edilməyəcəyi üçün hazırda kifayət qədər maliyyə məlumatı yoxdur. Əsas böyük model şirkətlər hələ də investisiya dövründədir, bir çoxunda tənzimlənmiş xalis zərər nisbəti 300%-500%-dir.

Başqa vacib dəyişən infrastrukturun amortizasiya müddətidir. Məlumat mərkəzi binaları və infrastrukturu adətən on ildən çox istifadə edilə bilər, çip və elektron avadanlıqlar isə tez-tez texnologiya yenilənməsi səbəbi ilə köhnəlir, amortizasiya sürətlə artır və nəticədə məlumat mərkəzi üçün ümumi amortizasiya müddəti qısalır.

Buna görə, biz bu iki dəyişəni həssaslıq analizinə cəlb etdik və nəticələr göstərdi:

1. Təxminən 7 illik amortizasiya müddətində, əgər EBITDA rentabellik təxminən 30%-ə çatırsa, kapitalın geri qaytarılması nisbəti rentabellik-çatacaq həddə olur; rentabellik 20%-dən aşağıdırsa, aktiv ömrü uzun olsa belə, kapital xərcləri ödəmək çətin olacaq.

2. Təxminən 50% EBITDA rentabellik fərziyyəsində, əsas aktiv amortizasiya müddəti 5 ildən uzun olduqda müsbət investisiya gəliri əldə edilir; aktiv ömrü daha da uzun olarsa, gəlirin nisbəti əhəmiyyətli dərəcədə artır.

Buna görə, AI investisiyasının geri qaytarılması yalnız gəlir miqyasına baxmaqla mümkün deyil, rentabellik və amortizasiya kimi amillərin daha çox rolu var. Rentabellik aşağı gözlənilərsə və ya avadanlıq tez amortizasiya olunarsa, lazım olan gəlir səviyyəsi xeyli artacaq.

Cədvəl 16: Müxtəlif rentabellik və infrastrukturun iqtisadi ömründə AI investisiya gəliri xeyli fərqlidir.

Qeyd: Yuxarıda AI tətbiq gəlirinin illik təxminən 1 trilyon ABŞ dollarına əsaslanır.
Mənbə: Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Cədvəl 17: Bəzi AI böyük model şirkətləri hələ də yüksək zərər dövründədilər

Qeyd: Tənzimlənmiş xalis zərər şirkətin açıqladığı non-IFRS göstəricisidir, burada əsasən səhmlərin ödənilməsi, listinq öncəsi maliyyə instrumentlərinin dəyəri və listinq xərcləri çıxılır.

Mənbə: İctimai şirkət elanları, Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Maliyyə institutlarının imkan və riskləri

AI investisiyası bankların balansını artırır

Məlumat mərkəzi layihələrinin tikinti dövründə sabit pul axını olmadığından, adətən banklar kredit verir; layihə istismara verildikdən və icarə yaradıldıqdan sonra, uzun müddətli borc, özəl kredit kimi vasitələrlə əvəz olunur. Banklar bu səbəbdən tikinti dövrü və kapital bazarı arasında körpü rolunu oynayır.

Qeyri-bank maliyyə institutlarına verilən kredit bank kreditinin genişlənməsinə səbəb olur. Banklar fonda abunə kreditləri, NAV kreditləri kimi formalarla qeyri-bank institutlara leveraj verir. Özəl kapital əsas layihə riskini qəbul edir, banklar isə daha az müddətli və üstün səviyyəli maliyyə verirlər. 2026-cı ilin iyun ayına ABŞ banklarının qeyri-bank maliyyə institutuna verdiyi kredit illik təxminən 25% artıb, adi kreditdən xeyli sürətli. Bu artım özəl kapitalın bank kreditinə təsiri, AI infrastrukturun buradakı mühüm istiqamətdir.

Cədvəl 18: Qeyri-bank krediti ABŞ kredit dövrünün artmasını təmin edir

Qeyd: Qeyri-bank krediti, kommersiya krediti, istehlak kreditində statistik düzəlişin təsiri çıxılır.

Mənbə: ABŞ Federal Rezerv, Wind, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

AI maliyyələşməsi kapital bazarında gəlir yaradır

AI maliyyələşməsi banklarda birbaşa təsiri faizsiz gəlirin artımıdır, 2Q26 ABŞ-ın altı böyük bankında birləşmiş xalis gəlir illik 40%, əməliyyat gəliri illik 22%, faizsiz gəlir isə illik 32% artıb. AI maliyyələşməsinin gətirdiyi şirkət IPO, birləşmə, borc emissiyası kimi əməliyyatların artımı buna əsas səbəbdir.

Böyük universal banklar kapital bazarında daha güclü xidmət imkanına malikdir və AI maliyyələşməsindən komissiya gəliri əldə edə bilər, eyni zamanda balansda uzunmüddətli aktiv yükünü azaldır. Buna qarşı, kiçik və orta banklar layihə kreditlərindən daha yüksək faiz qazanır, lakin tutduqları kapital təzyiqi və kredit riski daha böyükdür.

Diqqətəlayiq olan odur ki, banklar gəliri adətən maliyyələşmə mərhələsində təsdiqləyir, kredit riski isə layihənin pul axını mərhələsində görünür, yəni “gəlir öncül, risk arxa” xüsusiyyəti var.

Cədvəl 19: Amerika banklarının bu dövr artımı kapital bazarı gəliri ilə təmin edilir

Qeyd: ABŞ-ın altı böyük bankı: JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs və Morgan Stanley.

Mənbə: İctimai şirkət elanları, Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

AI riskindən maliyyə riskinə

Yenidən maliyyələşmə pul axını yerini tuta bilərmi? Böyük bulud provayderlərinin uzunmüddətli borclarının müddəti adətən 10-30 il olur, infrastruktur fondu investisiya müddəti də 10 ildən çoxdur; məlumat mərkəzi istismara verildikdən sonra layihə borcları və sekuritizasiya vasitəsilə tikinti dövrü maliyyələşmə ilə əvəz edilir. Bu strukturlar borcun qısa müddətdə ödənilməsini azaldır, AI kommersiyalaşması üçün zaman verir. Əgər gəlir gözləniləndən gec əldə olursa, şirkətlər yenidən maliyyələşmə ilə borcun müddətini uzada bilər. Lakin, yenidən maliyyələşmə yalnız vaxt qazandıra bilər, pul axınının yerini tuta bilməz: layihənin istifadə səviyyəsi, rentabelliyi və aktiv ömrü uzun müddət gözləniləndən aşağıdırsa, davamlı yenidən maliyyələşmə leveraj və maliyyələşmə xərclərini artıracaq. 2027-2032-ci illərdə böyük bulud provayderlərinin borc ödənişləri zirvəyə çatacaq, illik ödəniş təxminən 28 milyard ABŞ dollarıdır, 2024-2026-cı illə müqayisədə 60% artacaq və yenidən maliyyələşmə təzyiqi yüksələcək.

Cədvəl 20: 2027-dən etibarən böyük bulud provayderlərinin borc ödənişləri zirvəyə çatır

Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Bulud provayderlərinin kredit keyfiyyəti əsas risk ankarıdır. Böyük bulud provayderləri AI kapital xərclərinin əsas daşıyıcılarıdır, həm borc emissiyası, həm məlumat mərkəzi icarəçisi, Neocloud müştərisi, həm də layihə SPV-nin əməliyyatda tərəfdaşıdır. Onların kredit statusu zəncirin pul axınının sabitliyini müəyyən edir. Bulud provayderlərinin CDS spreddi kredit riskinin yüksək tezlikli monitorinq indikatorudur. 2025-ci ilin sonundan bəri böyük bulud provayderlərinin CDS spreddi ümumilikdə genişlənir, lakin fərqli subyektlər arasında açıq fərq var. 2026-cı ilin iyulunda Microsoft, Amazon, Alphabet və Meta-nın 5 illik CDS spreddi hələ də 45-80 bazis ballında, Oracle və CoreWeave isə sırasıyla 180 və 600 bazis ballından yuxarıdır, bazar leverajı yüksək, azad pul axını zəif və yenidən maliyyələşməyə daha çox ehtiyacı olan subyektlərin risklərini qiymətləndirir.

Cədvəl 21: AI bulud provayderlərində borcun default riski spreddi artıb

Mənbə: Bloomberg, Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi

Maliyyə riskinin ötürülməsi. Əgər AI kommersiyalaşması gözləniləndən aşağı olarsa, risk ilk növbədə məlumat mərkəzinin istifadə səviyyəsi, gəlir və rentabellikdə azalma şəklində özünü göstərəcək və aktivin rezidualları azalacaq. Zərər adətən bulud provayderləri, Neocloud və layihə SPV səhmdarları tərəfindən qarşılanır və kapital dəyəri yenidən qiymətləndirilərək səhmlər bazarında özünü göstərir; əməliyyat pul axını tənəzzül edərək səhmdar kapitalı bitdikdə, risk daha sonra kredit borcu, leveraj maliyyələşməsi, sekuritizasiya məhsulları və özəl kredit vasitəsi ilə ötürülür. Bank kreditləri adətən daha üstün səviyyəli olduğu üçün adətən zəncirin sonunda zərəri sorur.

AI “balon”durmu? Maliyyə sistemi perspektivindən baxış

Maliyyələşmənin miqyası özü balon deyil, əsas odur ki, əlavə kapital son sifariş və pul axını ilə kifayət qədər sabit tələbat yaranırmı. Kapital bazarı “AI infrastrukturunun tikiləcəkmi?” sualını həll edə bilər, lakin “investisiya geri qaytarılacaqmı?” sualını həll edə bilməz. Hesablamaya görə, bu cür investisiya hər il təxminən 1 trilyon ABŞ dolları AI tətbiq gəlirini dəstəkləməlidir, bu hədəf mümkündür, lakin kapasitet istifadə dərəcəsi, rentabellik və avadanlığın iqtisadi ömrünə yüksək tələblər qoyur. Əgər kommersiyalaşma artımı kapital xərclərindən geri qalsa, risklər dəyər tənzimlənməsindən tədricən kapasitet izafi, aktiv reziduallarının azalması və kredit keyfiyyətinin pisləşməsinə keçəcək, dövri maliyyələşmə, özəl kredit və sekuritizasiya vasitəsilə maliyyə sistemində ötürüləcək. Maliyyələşmə miqyası özü problem deyil, əsas test odur ki, maliyyə xərcləri artmadan və aktiv dəyəri azalmazdan əvvəl pul axınının dövriyəsi təmin olunurmu?

Cədvəl 22: AI maliyyə riskinin ötürülmə zənciri

Mənbə: Çin Qızıl şirkəti tədqiqat bölməsi