Od technicznych opowieści do kapitałowych historii: kolejne główne pole bitwy cyklu rozwoju AI

17 sierpnia, główny strateg ds. instrumentów o stałym dochodzie w Morgan Stanley, Vishwanath Tirupattur, w najnowszym raporcie wskazał, że cykl inwestycji w AI przechodzi od napędzanego technologią do napędzanego kapitałem.

Najwięksi dostawcy chmury znacząco zwiększają plany wydatków kapitałowych, a rynki obligacji publicznych i prywatnych odgrywają coraz większą rolę w finansowaniu infrastruktury AI. Inwestorzy zaczynają bardziej szczegółowo rozróżniać różne podmioty pożyczkowe i modele biznesowe, a struktury finansowania szybko się ewoluują, sięgając głębiej w łańcuch wartości oraz coraz bardziej skupiając się na pojedynczych komponentach, takich jak chipy.

Tirupattur napisał:

Skala inwestycji w AI już dawno pokazała, że tradycyjne kanały finansowania nie będą w stanie samodzielnie podołać. Prawdziwie imponujące jest tempo, zasięg i kreatywność reakcji rynku.

AI nie jest już tylko historią technologiczną; ewoluuje w opowieść o rynku kapitałowym, a zrozumienie przepływów kapitału jest równie ważne jak innowacja technologiczna.

Coraz większa luka finansowania, presja na emisję obligacji nie maleje

Podaż mocy obliczeniowej pozostaje w tyle za popytem, co napędza największych dostawców chmury do ciągłego zwiększania wydatków kapitałowych w celu zabezpieczenia przyszłych zdolności produkcyjnych.

Zespół ds. badań akcji Morgan Stanley szacuje, że Microsoft, Alphabet, Amazon i Meta – czterej giganci chmury – w 2027 roku zwiększą łączne wydatki kapitałowe o 57% w stosunku do roku 2026.

Za tymi planami wydatków stoi silna pewność zwrotu z inwestycji. Analityk Internetu Morgan Stanley, Brian Nowak, w raporcie "Droga do 25%-50% zwrotu z inwestycji w generatywną AI" wskazał, że odpowiednie inwestycje mogą osiągnąć ponad 25% ROIC (zwrot z zainwestowanego kapitału).

Problem polega na tym, że istnieje wyraźna różnica czasu między rozlokowaniem kapitału a jego monetyzacją, co powoduje presję na przepływy wolnej gotówki w najbliższym czasie. Analitycy Morgan Stanley nieustannie obniżają prognozy wolnych przepływów gotówki czterech głównych dostawców chmury na rok 2027. Wraz ze wzrostem wydatków kapitałowych i spadkiem przepływów pieniężnych luka finansowania dodatkowo się powiększy w 2027 roku, a analitycy przewidują, że emisja kredytów związanych z AI pozostanie wysoka, a nawet będzie musiała zostać zwiększona.

Zróżnicowanie spreadów kredytowych: kto jest pod presją, a kto ją wytrzymuje

Tegoroczne lato na rynku kredytowym ukazało strukturalne różnice w ekosystemie finansowania AI.

Spready kredytowe związane z AI znacząco się poszerzyły: spready wysokiej jakości emitentów wzrosły od początku roku o około 35 punktów bazowych, natomiast dla niżej ocenianych podmiotów o około 50 punktów bazowych, po czym w ostatnich dwóch tygodniach wyraźnie się zawęziły.

Jeszcze bardziej istotne jest zróżnicowanie między kanałami finansowania.

Obligacje wysokiego ratingu bez zabezpieczenia odczuły największy wpływ. Przyczyną jest gwałtowny wzrost ilości emisji, a inwestorzy stają wobec szerszego ryzyka, bezpośrednio powiązanego z ogólną niepewnością cyklu inwestycji w AI.

ABS i CMBS centrów danych radzą sobie lepiej pod presją. Tego typu instrumenty strukturyzowane opierają się na aktywach już wybudowanych, zasilonych i wynajętych, a przepływy gotówki z umów są zasadniczo pewne. Ponadto, emisja odbywa się w kontrolowanym tempie, skutecznie oddzielając je od fluktuacji rynku bez zabezpieczenia.

Tirupattur dalej wyróżnił różne zachowania dwóch typów emitentów:

• Wyższy rating: Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, czyli giganci chmurowi, mają średni rating na poziomie AA, duże potrzeby finansowe, ale elastyczność ratingowa na wysokim poziomie. Nvidia, Broadcom i inne czołowe firmy półprzewodnikowe również należą do tej kategorii. W związku z oczekiwanym ROIC, emitenci ci nie są wrażliwi na niewielkie zmiany kosztu finansowania, a poszerzające się spready nie spowalniają istotnie tempa ich finansowania.

• Niższy rating: np. Oracle (ocena BBB od różnych agencji), a także byli bitcoin minerzy, REIT-y oraz deweloperzy centrów danych, mają ograniczoną elastyczność bilansową i są bardziej wrażliwi na koszt finansowania. Dla tych pożyczkobiorców poszerzone spready realnie ograniczają działania; sam koszt finansowania stanowi naturalny stabilizator podaży.

Awans finansowania na nowe obszary: od centrów danych do chipów

Analityk Tirupattur wskazuje, że następny etap finansowania w AI będzie charakteryzował się wyraźnymi zmianami strukturalnymi.

Środek nowego kapitału przesuwa się z obudowy centrów danych w stronę sprzętu obliczeniowego (serwery i chipy) oraz aktywów energetycznych. Te aktywa naturalnie nadają się do finansowania na poziomie aktywów, co stwarza większe możliwości zaangażowania dla prywatnego kapitału.

Ostatnio na rynku pojawiły się wyraźne sygnały:

• Nvidia ogłosiła uruchomienie platformy finansowania infrastruktury obliczeniowej;

• Transakcja finansowania chipów wspierana przez Broadcom o wartości 35 mld USD została zrealizowana, co jest rekordowym wynikiem;

• Transakcja Beignet planowana na koniec 2025 roku oraz ostatnia transakcja Sopaipilla reprezentują nowe kierunki innowacji w strukturach finansowania.

Tirupattur uważa, że wzrost finansowania komponentów na dużą skalę będzie w dużej mierze zależał od emitentów z wysokim ratingiem, którzy wykorzystają przewagę ratingową i bilansową – oferując mechanizmy zabezpieczające, wsparcie kredytowe oraz gwarancje wartości rezydualnej, pomagając prywatnemu kapitałowi w objęciu coraz większych portfeli infrastruktury AI.

Przepływ kapitału będzie równie ważny jak innowacja technologiczna

Gdy AI przechodzi z cyklu technologicznego do cyklu kapitałowego, szczegółowe zrozumienie finansowania staje się coraz ważniejsze.

Ekosystem finansowania AI szybko się rozrasta, ale nie w sposób równomierny. Różne kanały kredytowe absorbują różne ryzyka, a zachowania emitentów będą coraz bardziej zróżnicowane na podstawie potrzeb kapitałowych, elastyczności ratingowej i wrażliwości na koszt finansowania. Ostatecznym wynikiem będzie bardziej złożony i zróżnicowany rynek, a rezultaty finansowania coraz częściej będą decydować o przewadze konkurencyjnej.

Jak powiedział Tirupattur: „W następnym etapie cyklu budowy AI rozumienie przepływu kapitału będzie niemal równie ważne jak innowacji. AI nie jest już tylko historią technologiczną – staje się opowieścią o rynku kapitałowym.”