Carlyle ostrzega: prywatny rynek kredytowy rywalizuje o finansowanie infrastruktury AI na poziomie setek miliardów, ryzyko koncentracji może powtórzyć kryzys kredytów na oprogramowanie.

Według informacji uzyskanych przez aplikację Zhihong Finance APP, grupa Carlyle poinformowała, że instytucje zajmujące się kredytami prywatnymi konkurują ze sobą w finansowaniu budowy infrastruktury sztucznej inteligencji (AI), co może powtórzyć błąd koncentracji ryzyka kredytowego widoczny wcześniej w sektorze oprogramowania.

Carlyle w opublikowanej w czwartek białej księdze wskazał, że sektor ten może wymagać dostarczenia około 1 biliona dolarów na finansowanie infrastruktury obliczeniowej AI. Ta kwota stanowi ponad połowę obecnych aktywów zarządzanych przez instytucje kredytów prywatnych.

Według białej księgi, brak wyraźnych ograniczeń dotyczących koncentracji w sektorze mocy obliczeniowej AI może okazać się "największym błędem".

Współprezes Carlyle oraz globalny szef ds. kredytów i ubezpieczeń Mark Jenkins powiedział w wywiadzie: "Znajdujemy się obecnie w okresie, w którym model przychodów jest wciąż niepewny. W takim środowisku, jako inwestorzy kredytowi, trudno nam powiedzieć 'dobrze, wchodzimy w to na całego'."

Instytucje zarządzające kredytami prywatnymi są coraz częściej proszone o finansowanie masowej ekspansji infrastruktury AI. Szacuje się, że do 2030 roku wydatki kapitałowe związane z tą branżą przekroczą 5 bilionów dolarów. Formy finansowania są różne, obejmują budowę centrów danych i finansowanie energetyki, pożyczki zabezpieczone chipami niezbędnymi dla tej technologii, a także udzielanie kredytów specjalnym wehikułom celowym.

Biała księga podkreśla, że w przeciwieństwie do oprogramowania, ryzyko kredytowe związane z centrami danych i innymi aktywami AI ma bardziej spekulacyjny charakter i jest silniej powiązane z ogólną kondycją gospodarki, a wiele obecnie stosowanych struktur finansowania nie zostało jeszcze gruntownie przetestowanych.

Dla Carlyle nie oznacza to unikania inwestycji w AI. Jenkins stwierdził: "Chcemy podejmować ryzyko, ale robić to w zrównoważony sposób."

Zaznaczył, że jednym z największych wyzwań dla udzielających kredytów jest niejasność, gdzie ostatecznie skoncentrują się zyski z AI — u producentów chipów, w centrach danych czy u firm tworzących aplikacje.

Biała księga wskazuje, że sektor oprogramowania w latach 2020–2022 przeszedł podobny boom, stanowiąc w tym czasie około połowy wszystkich transakcji private equity. Instytucje kredytowe masowo wchodziły do firm z branży oprogramowania, częściowo dlatego, że ich powtarzalne przychody z subskrypcji postrzegano jako stabilne oraz stosunkowo odporne na recesję.

Jednak rozwój generatywnej AI podważył to założenie, narażając spółki programistyczne na wspólne ryzyko związane z przestarzałością technologiczną. W rezultacie pożyczki dla tej branży zaczęły napotykać trudności na rynku kredytów syndykowanych, kredytobiorcy mieli problem z refinansowaniem, a niektóre fundusze private credit doświadczały wzrostu żądań wykupu.

Według Jenkinsa, finansowanie infrastruktury AI powiela podobne lekcje: z pozoru rozproszone projekty finansowe mogą w rzeczywistości prowadzić do koncentracji środków w rękach kilku czołowych firm. Zauważył, że zdecydowana większość finansowania skupia się wokół siedmiu–ośmiu podmiotów najwyższej jakości.

Podkreślił, że szczególnie ważne jest zrozumienie, kto jest ostatecznym kontrahentem transakcji, jakie umowy wspierają finansowanie oraz jaka jest wartość bazowych aktywów.

Jenkins oświadczył: "Jako inwestor musisz bardzo uważać i dokładnie przemyśleć, jakie masz ekspozycje wobec kontrahentów, jak brzmią warunki umów oraz ile ostatecznie warte są aktywa. W sytuacjach kryzysowych wszystko to będzie niezwykle istotne, choć gdy wszystko idzie dobrze, wydaje się nie mieć większego znaczenia."