Szalejący popyt na AI, ale „brama kredytowa” finansowania się zacieśnia! Pod presją 5% rentowności amerykańskich obligacji skarbowych coraz wyraźniej widać przegranych w wyścigu o moc obliczeniową.

Według wiadomości z aplikacji Finanse Zhihui, firmy na rynku akcji, które czerpią korzyści z bezprecedensowej fali budowy infrastruktury AI, jednocześnie mierzą się ze wzrostem popytu i znacznym zaostrzeniem warunków finansowania: Zastosowania agentów AI powodują stały wzrost zapotrzebowania na zasoby obliczeniowe AI, a skok kosztów kapitału, wywołany przez dziesięcioletnie obligacje skarbowe USA przekraczające próg 5%, podnosi kapitałowy próg dla przemiany ponadprogramowych zamówień AI w realny przepływ gotówki.

W tygodniu kończącym się 25 września akcje CoreWeave wzrosły o blisko 8%, podczas gdy Oracle spadły o około 7% i od początku roku o około 30%, pokazując, że inwestorzy zaczęli bardziej szczegółowo przyglądać się zdolności przedsiębiorstw do finansowania, dostaw i generowania przepływów pieniężnych. JPMorgan szacuje, że do 2030 roku finansowanie dłużne potrzebne do budowy infrastruktury AI wyniesie około 4,1 biliona dolarów — to suma finansowa z wielu lat, a nie jednoroczny wolumen emisji, i nie wszystkie są równoznaczne z obligacjami korporacyjnymi. Tak wielkie zapotrzebowanie na budowę infrastruktury, wpływające na rynek kapitałowy, sprawia, że tempo ekspansji bezpośrednio zależy od stóp procentowych, warunków kredytowych i dostępności kapitału.

Zastosowania agentów AI reprezentowane przez Muse i Astra dostarczają nowego i trwałego źródła gwałtownego wzrostu popytu na moce obliczeniowe. Jedno polecenie użytkownika może aktywować planowanie, wyszukiwanie, działanie w przeglądarce, wykonanie kodu i weryfikację wyników, a wielokrotne wywołania modeli dodają potrzeby przetwarzania kontekstu i zarządzania stanem. Z perspektywy mechanizmu inżynieryjnego, GPU obsługuje obliczenia modelu, CPU realizuje narzędzia oraz zarządzanie zadaniami, HBM, serwerowy DRAM i SSD klasy enterprise wspierają dostęp do danych i zarządzanie cache'em, a optyczne połączenia w centrach danych umożliwiają szybki transfer danych. Szczegółowa analiza inżynierska od Nvidia wskazuje, że prędkość CPU wpływa na efektywną wykorzystanie GPU, a wielopoziomowy cache — poprzez pamięć GPU, pamięć CPU, lokalne NVMe oraz zdalną pamięć masową — redukuje powtarzające się obliczenia. Wartość inwestycyjna wynikająca z penetracji agentów AI powinna się ostatecznie przekładać na to, że jednostka kapitałowa dostarcza więcej złożonych, wysoko płatnych zadań oraz obsługuje większy popyt na AI, przyczyniając się do silniejszych przepływów pieniężnych przedsiębiorstw.

Zmiany po stronie kapitału są niewątpliwie globalne. 25 września rentowności dziesięcioletnich i trzydziestoletnich obligacji skarbowych USA osiągnęły w trakcie sesji odpowiednio około 5,23% i 5,53%, czyli najwyższe poziomy od 2007 i 2004 roku. Wstrząsy w dostawach energii, lepka inflacja i trwały popyt gospodarczy napędzają korekty oczekiwań co do przyszłych stóp politycznych; Fed we wrześniu podniósł stopy o 25 punktów bazowych, a analiza Schwab z 25 września pokazuje, że rynek kontraktów terminowych zaczął wtedy uwzględniać prawie trzy kolejne podwyżki do czerwca 2027 roku. Jako „kotwica globalnej wyceny aktywów”, wzrost rentowności dziesięcioletnich obligacji skarbowych USA podnosi punkty odniesienia dla nowych długoterminowych finansowań, a wyższa wymagana stopa zwrotu obniża wycenę przyszłych przepływów pieniężnych przedsiębiorstw.

„Bramka kredytowa” w szaleństwie AI: wzrost całkowitej podaży kapitału i jednoczesne zaostrzenie kwalifikacji finansowania mogą zachodzić równolegle

Obecna ekspansja AI wydaje się filtrowana przez „bramkę kredytową” — popyt decyduje o tym, jak bardzo przedsiębiorstwa chcą pozyskać kapitał, a podmioty udzielające pożyczek decydują, które zamówienia i projekty zasługują na finansowanie.

Według ekspertów ds. finansowania w amerykańskiej spółce zależnej Mitsubishi UFJ Lease, rynek jest gotów wesprzeć tylko część nowych przedsiębiorstw chmurowych spośród wybranych kandydatów; to branżowe spostrzeżenie ujawnia kluczową zmianę: wyższe stopy mogą zrekompensować częściowe ryzyko, ale projekty bez pewnego dostępu do zasilania, gwarancji dostaw czy wykonalnych kontraktów z klientami, lub takie, które za bardzo polegają na jednym dużym kliencie, mogą nie uzyskać finansowania wyłącznie podwyższając cenę. W rezultacie całkowity poziom zadłużenia branży może nadal rosnąć, a kapitał stopniowo koncentrować się w przedsiębiorstwach z większymi buforami finansowymi, lepszą jakością kontraktów i większą zdolnością do realizacji.

Wpływ stóp procentowych zależy również od struktury długu. Nowo emitowany lub wymagający refinansowania dług o stałym oprocentowaniu podlega ponownemu ustaleniu ceny; istniejące pożyczki o zmiennym oprocentowaniu zazwyczaj dostosowują się do krótkoterminowych stawek referencyjnych jak SOFR, więc wzrost dziesięcioletnich obligacji skarbowych nie przekłada się bezpośrednio na wszystkie pożyczki. Dokumenty SEC CoreWeave pokazują, że podwyżka stopy o 100 punktów bazowych — według stanu na 30 czerwca 2026 — oznacza dodatkowe koszty odsetkowe w skali trzymiesięcznej rzędu 30 mln USD, a w skali sześciomiesięcznej rzędu 61 mln USD. Firma ujawnia też wykorzystanie swapów procentowych, by zredukować ryzyko. Te liczby dotyczą czułości konkretnych istniejących zobowiązań, ale przyszłe nowe pożyczki, koszty finansowania i zmiany spreadów kredytowych będą dodatkowo wpływać na realny koszt kapitału.

SoftBank ukazuje, że popyt na finansowanie pozostaje silny. Emisja obligacji z 24 września obejmuje 10 miliardów dolarów w USD oraz 1 miliard euro w EUR, łącznie około 11,1 miliarda dolarów; najdłuższy termin to 7,5 roku, kupon 9,75%, emisja według wartości nominalnej, planowana na 29 września. Część środków posłuży do płatności za inwestycje w OpenAI. To znak, że jeśli duża firma uzna koszt utraty okna na inwestycje w AI za wyższy, może zaakceptować droższy kapitał; wyższe odsetki oznaczają, że przyszłe inwestycje muszą pokonać wyższy próg zwrotu.

Inną, trudniejszą do zrekompensowania zmienną jest opóźnienie między wydatkami na budowę a otrzymaniem przychodów. Zakup sprzętu, prace budowlane i koszty finansowania powstają wcześniej, podczas gdy przychody zależą od podłączenia zasilania, odbioru projektu i użycia przez klienta. W przypadku kontrowersji wokół „siły wyższej” w Oracle Project Jupiter trwa dyskusja nad płatnościami za kontrakt po ewentualnym opóźnieniu; media powołujące się na osoby zaznajomione z tematem sugerują, że może to wydłużyć fazę płatności niższego czynszu za okres budowy i opóźnić start wyższych opłat operacyjnych, choć Blue Owl Capital twierdzi, że zobowiązania finansowe się nie zmieniły. To pokazuje, że wartość finansowa długoterminowych zamówień na infrastrukturę AI zależy od warunków dostaw i systemu podziału ryzyka, i nie można jej bezpośrednio traktować jako gotówki. Dla inwestorów „bramka kredytowa” wybiera firmy, które potrafią przemienić popyt na moce obliczeniowe w przepływy gotówkowe na czas, spłacić zobowiązania kredytowe i zachować zwrot dla udziałowców po uregulowaniu odsetek.

Starcie gorącego popytu na moce AI i presji finansowania: rentowności obligacji rosną, firmy AI zależne od długu napotykają większe ryzyko

Wraz ze wzrostem rentowności amerykańskich obligacji skarbowych do najwyższego poziomu od 2007 roku, firmy zależne od finansowania dłużnego stoją w obliczu wyższych kosztów pożyczek. Oznacza to, że budowa infrastruktury AI, która osiągnęła już historyczną skalę, stanie się jeszcze droższa.

JPMorgan w raporcie z czerwca szacuje, że do 2030 roku zostanie wydanych obligacji związanych z AI na kwotę 4,1 biliona dolarów. Przedsiębiorstwa centrów danych i inne firmy związane z gorączką AI intensywnie rozbudowują moce, by sprostać popytowi na usługi AI, który zdaniem wielu ekspertów z branży jest niemal niemożliwy do zaspokojenia.

Kiedy pożyczkobiorcy ponownie pojawiają się na rynku, napotykają dziesięcioletnią rentowność na poziomie około 5,17%, co oznacza wzrost o około 1 punkt procentowy od początku roku. Firmy emitujące dług muszą zaoferować atrakcyjniejsze zwroty, by przyciągnąć inwestorów.

Na razie rynek nie popadł w panikę. Zadłużona nowa spółka chmurowa CoreWeave prezentuje stabilny kurs akcji, w tym tygodniu wzrosły o blisko 8%; natomiast Oracle, zależne od długoterminowego rynku obligacji i z wysoką dźwignią finansową, notuje gorsze wyniki — w tym tygodniu spadek o 7%, od początku roku aż o 30%.

Jednocześnie japoński gigant inwestycyjny SoftBank Group, jeden z kluczowych dostawców kapitału do projektów AI, zebrał w tym tygodniu 11,1 miliarda dolarów poprzez emisję obligacji śmieciowych, z czego siedmioletnie obligacje zaoferowały aż 9,75% zwrotu.

Mark Malek, dyrektor inwestycyjny Siebert Financial, powiedział w wywiadzie: „Firmy te zasadniczo są nieczułe na cenę tego finansowania, co oznacza, że są akceptantami ceny. W mojej ocenie wiele tych przedsiębiorstw musi być mniej wrażliwa na cenę. Muszą zebrać jak najwięcej kapitału, by móc rywalizować.”

W sercu gorączki AI znajdują się wiodący twórcy modeli: OpenAI i Anthropic — obie firmy w prywatnych wycenach przekroczyły próg 1 biliona dolarów. Aby zapewnić infrastrukturę do obsługi zaawansowanych modeli oraz modeli i usług innych licznych firm, giganci technologiczni — Amazon, Google, Meta i Microsoft — zobowiązali się w tym roku przeznaczyć setki miliardów dolarów na wydatki kapitałowe, a prognozy na 2027 zakładają dalszy wzrost do biliona dolarów wydatków AI.

Spora część tych inwestycji jest finansowana długiem, lecz giganci technologiczni mają rating inwestycyjny, co pozwala im pozyskać kapitał taniej. Jednak część uczestników rynku uważa, że pozostałe firmy czeka większe wyzwanie.

Z doniesień medialnych wynika, że doświadczony inwestor kredytowy z prywatnych funduszy powiedział mediom, że w przyszłości finansowanie nowych projektów chmurowych będzie trudniejsze, bo firmy mają niewielką przestrzeń do absorbcji wyższych kosztów. Dla szczerego omówienia tematu, inwestor ten chciał zachować anonimowość.

Riley Thompson, wiceprezes Mitsubishi HC Capital America, w wywiadzie stwierdził, że choć pożyczkobiorcy są gotowi płacić wyższe odsetki, instytucje pożyczkowe stają się coraz bardziej wybredne przy wyborze projektów do wsparcia.

Thompson powiedział: „Z 50 nowych firm chmurowych rynek tak naprawdę zainteresowany jest może 20.”

CoreWeave, która weszła na giełdę w zeszłym roku, ostrzegała w dokumentach przed ryzykiem wzrostu stóp. W najnowszym kwartalnym raporcie firma podała, że według stanu na czerwiec, podwyżka stóp o 1 punkt procentowy dla jej niezapłaconych zobowiązań o zmiennym oprocentowaniu może oznaczać wzrost kosztów odsetek o 30 milionów dolarów.

W tym tygodniu możliwy był wczesny sygnał ostrzegawczy. W piątek media, powołując się na osoby zaznajomione z tematem, doniosły, że Oracle wysłało powiadomienie o „siłach wyższych” dotyczące projektu centrum danych w Nowym Meksyku, by uniknąć ponoszenia wyższych kosztów, co spowodowało spadek akcji firmy. Jeśli kompleks zwany Project Jupiter nie ruszy zgodnie z planem w 2028 roku, Oracle chce opóźnić płatności; firma twierdzi, że „projekt postępuje zgodnie z ustalonym harmonogramem.”

Wzrost stóp nie jest jedynym problemem. Jeszcze przed tegorocznym skokiem rentowności, CEO Anthropic i OpenAI zaczęli apelować o spowolnienie rozwoju AI, wskutek obaw branżowych naukowców, że zaawansowane modele mogą wymknąć się spod ludzkiej kontroli.

Jednocześnie, w związku ze zbliżającymi się wyborami śródokresowymi w USA, opór wobec centrów danych AI stał się kluczowym tematem. Najnowszy sondaż NBC News będący wsparty technicznie przez SurveyMonkey pokazuje, że 69% respondentów sprzeciwia się budowie takich obiektów w ich okolicy, głównie z powodu bezprecedensowego wzrostu rachunków za wodę, prąd i emisji CO2 spowodowanego boomem infrastrukturalnym AI. W poniedziałek, republikański gubernator Teksasu Greg Abbott, walczący o reelekcję w trudnej kampanii, wydał nakaz wstrzymania wszystkich środowiskowych zezwoleń na centra danych; wcześniej, w zeszłym miesiącu, zawiesił pozwolenia na podłączenie do sieci energetycznej.

Mimo to popyt na usługi AI rośnie gwałtownie. Najnowszym przykładem jest osobisty asystent Meta – aplikacja Muse, która od debiutu na początku września błyskawicznie zyskała popularność. Globalne pobrania Muse w ciągu pierwszych dwóch tygodni przekroczyły 2,5 mln, a w App Store wyprzedziły ChatGPT. Mark Mahaney z Evercore powiedział CNBC, że Muse może zdobyć 100 mln użytkowników w 6–12 miesięcy.

Andrew Judice, dyrektor globalnych ocen kredytowych przedsiębiorstw, projektów i infrastruktury w KBRA, powiedział, że choć wzrost stóp może wpłynąć na przyszłe transakcje, nie zaobserwował jeszcze znaczących zmian w popycie na finansowanie.

Judice stwierdził: „W normalnych warunkach ludzie zwykle robią krok wstecz, chwilowo wstrzymują się. Ale nie sądzę, by tu miało miejsce coś takiego. Nadal zobaczysz dużą skalę emisji.”

Chaim Salzman, wiceprzewodniczący grupy ds. rozwijających się przedsiębiorstw i biznesów w Latham & Watkins, powiedział, że bez wątpienia wraz ze wzrostem kosztów „ktoś musi je ponieść.” Salzman, który od lat zajmuje się finansowaniem infrastruktury AI, podkreśla: „Jednak przy tak silnym popycie, absorpcja kosztów jest dużo łatwiejsza.”

Dla Berniego Marguliesa, CEO American Compute doradzającego w zakresie zarządzania ryzykiem dla finansowania GPU, kalkulacja jest jeszcze prostsza. Mówi, że nawet przy wyższych kosztach pożyczkobiorcy pilnie szukają finansowania, zwłaszcza firmy mające kontrakty z OpenAI i Anthropic; te dwie firmy stale podpisują umowy, by zabezpieczyć dostawy mocy obliczeniowych na następne lata.

Margulies stwierdził: „Jeśli masz wieloletni wielki kontrakt z Anthropic i pojawia się extra 50 punktów bazowych, czy to naprawdę cię zatrzyma?”