CICC: фінансова мить AI

Капітальні витрати на AI перебувають на зламі: від фінансування внутрішніми грошовими потоками до розширення балансу. Зі збільшенням інвестиційного масштабу понад можливості внутрішніх потоків, маржинальне фінансування все більше приходитиме із фінансової системи. Цей звіт, як перший у серії «AI Financing Tracker», намагається відповісти на три питання: як фінансова система задовольнить 3,5 трильйона доларів потреб у фінансуванні AI? Чи зможуть AI-інвестиції забезпечити виплату боргу та прибуток акціонерам? Які можливості та які ризики принесе цей цикл AI-фінансування для фінансових інститутів?

Резюме

Капітальні витрати на AI-інфраструктуру: від грошового потоку до боргу. Частка капітальних витрат великих хмарних компаній у доходах зросла з приблизно 12% у 2023 році до 23% у 2025 році, згідно з ринковими прогнозами, до 2027 року цей показник може перевищити 40%, досягаючи або навіть перевищуючи історичні максимуми циклів капітальних витрат інтернету та енергетики. Через тиск капітальних витрат, інвестиції в AI у хмарних компаніях можуть перейти від операційних грошових потоків до більшого залучення зовнішнього фінансування. На підставі консенсусних прогнозів операційних потоків та капітальних витрат великих хмарних компаній, ми оцінюємо, що протягом наступних п’яти років витрати на AI можуть створити приблизно 3,5 трильйона доларів зовнішнього фінансування.

Звідки взяти 3,5 трильйона доларів? У базовому сценарії ми прогнозуємо, що зовнішнє фінансування AI у розмірі 3,5 трильйона доларів буде забезпечене через публічний ринковий капітал (400 млрд доларів), інвестиційні облігації (1,5 трильйона доларів), левередж-фінансування (300 млрд доларів), сек’юритизовані продукти (300 млрд доларів) та приватний капітал (1,1 трильйона доларів). Серед них, інвестиційні облігації та приватний капітал є «баластом» фінансування: перші спираються на розширення балансу та грошового потоку хмарних компаній, другі задовольняють більш ризикові, масштабні проекти, дозволяючи через структурування позабалансове фінансування і гнучко заповнюють дефіцит.

«Трилйонне питання»: як буде погашено AI-борги? Для задоволення вимог щодо погашення боргу та повернення акціонерам (ROIC = 10%), ми оцінюємо, що AI-застосування має зрештою генерувати близько 1 трильйона доларів стійкого доходу щорічно. Якщо цей дохід буде досягнуто до 2030 року, в наступні 5 років доходи AI повинні майже подвоюватися щорічно. Проте важливішими за масштаб доходу є маржинальність та економічне життя активу: при приблизно 50% маржі EBITDA та терміні амортизації інфраструктури у 5 років, інвестиція отримує позитивний прибуток; якщо маржинальність менше 20%, навіть тривале економічне життя не перекриє вартості капіталу.

Чи може рефінансування замінити грошовий потік? Термін довгострокових облігацій великих хмарних компаній зазвичай 10–30 років, інфраструктурні фонди теж інвестують на 10+ років; після запуску дата-центрів можна замінити фінансування проектними облігаціями та сек’юритизацією. Однак рефінансування лише дає час, не замінюючи грошовий потік: якщо завантаження активу, маржинальність і економічне життя нижче очікувань, постійне рефінансування підвищує левередж і вартість фінансування. Ми оцінюємо, що у 2027–2032 роках сума погашення облігацій великих хмарних компаній досягне піку — близько 28 млрд доларів на рік, що на 60% більше порівняно з 2024–2026 роками, підвищуючи тиск рефінансування.

Можливості та ризики для фінансових інститутів. Банки можуть отримати прибутки від андеррайтингу капіталу, торгівлі, консультацій з M&A та проектного фінансування, приватний капітал і страхові компанії отримують нові довгострокові активи. У другому кварталі 2026 року неопераційний дохід шести найбільших американських банків зріс на 32% у річному вимірі; станом на червень 2026 року кредити банків небанківським фінансовим інститутам зросли на 25% рік до року, AI-фінансування є важливою складовою цього приросту. Доходи банків фіксуються на етапі фінансування й будівництва, а кредитні ризики проявляються лише після введення проектів в експлуатацію та рефінансування, демонструючи «заздалегідь доходи, відстрочені ризики».

Чи є AI фінансовою «бульбашкою»? На цьому етапі основними інвесторами в AI є великі хмарні компанії з потужними грошовими потоками; власний та субординований капітал можуть поглинати втрати до банківських кредитів. Тож навіть якщо частина проектів не дасть очікуваного прибутку, ризик спершу проявиться у корекції оцінки, зниженні капітальних витрат та локальних кредитних втратах, а не у фінансовій кризі. З іншого боку, швидке зростання зовнішнього фінансування (особливо приватного капіталу та левередж-фінансування) створює ефекти фінансового «переливу»: якщо комерціалізація відстає від капітальних витрат, ризик від корекції оцінки поступово перейде до погіршення кредитної якості і через циклічне фінансування, приватні кредити та сек’юритизацію передаватиметься фінансовій системі. Сам розмір фінансування не є проблемою — справжній тест — чи буде створено обігові потоки готівки до підвищення вартості фінансування чи знецінення активів.

Графік 1: Звідки походять 3,5 трильйона доларів AI-фінансування?

Примітка: Капітальні витрати на AI та частка, яку покриває OCF, — ринковий консенсус; публічний ринковий капітал припускає 10% частку; інвестиційні облігації оцінюються з урахуванням рейтингу боргу великих хмарних компаній, левереджу і обмежень концентрації; левередж-фінансування включає високодоходні облігації та левередж-кредити, сек’юритизовані активи — ABS та CMBS, оцінка проведена з урахуванням ємності й прийнятності. Брак фінансування покриває приватний капітал: інфраструктурні фонди, приватний капітал, приватні кредити, фонди нерухомості тощо. Демонстраційна оцінка, не є прогнозом.

Капітальні витрати на AI-інфраструктуру: від грошового потоку до боргу

Новий цикл капітальних витрат на AI формує попит на фінансування

Прогнози ринку щодо капітальних витрат на AI у наступні 5 років коливаються у межах 4–8 трильйонів доларів, існують значні відмінності у розрахунках та логіці. Ми обираємо консенсусну оцінку у 5,6 трильйона доларів як припущення щодо капітальних витрат AI у 2026–2030 роках. За основу беремо капітальні витрати п’яти провідних хмарних компаній у 2025 році. Як проксі-індикатор використовуємо консенсусний прогноз доходів NVIDIA та AMD від AI, щоб «відкатати» прогноз темпів зростання інвестицій у ланцюг AI. Консенсус щодо темпів зростання AI-доходів NVIDIA та AMD — близько 44% за 5 років, значно вище прогнозованого збільшення капітальних витрат хмарних компаній із підтримкою операційних потоків (~21%) на кінець 2025 року. Це свідчить, що лише операційних потоків хмарних компаній для фінансування AI-інвестицій може бути недостатньо — буде потрібна більша зовнішня підтримка.

Графік 2: Очікуваний темп зростання AI-доходів чип-корпорацій перевищує темп капітальних витрат хмарних компаній

Примітка: Дані за 2026–2030 роки — консенсус Bloomberg; ілюстративна оцінка, не є прогнозом.

Джерело: повідомлення публічних компаній, Bloomberg, дослідження Дослідницького відділу CICC

Великі хмарні компанії: від грошового потоку до боргу

Станом на кінець 2025 року, сукупні активи Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta та Oracle становлять близько 2,6 трильйона доларів, співвідношення борг/активи — близько 45%, чистий борг/EBITDA — лише близько 0,3 разу; ці п’ять компаній генерують близько 580 млрд доларів операційного грошового потоку щорічно. Однак через тиск AI-інвестицій левередж частини хмарних компаній зростає. Частка капітальних витрат у доходах п'яти компаній зросла з приблизно 12% у 2023 році до 23% у 2025 році; ринкові прогнози на 2027 рік — понад 40%, що дорівнює або перевищує історичні максимуми інтернет- та енергетичних бульбашок витрат. Прогнозується, що загальний вільний грошовий потік цих компаній впаде із приблизно 200 млрд у 2025 до 24 млрд у 2027 році, скоротить кошти для викупу акцій, дивідендів та інших цілей. Отже, інвестиції великих хмарних компаній у AI можуть перейти від операційних потоків до більш значного зовнішнього фінансування.

Графік 3: Постачальники AI виграють від зростання витрат хмарних компаній, але падіння вільного грошового потоку тисне на котирування хмарних компаній

Примітка: 2026–2027 — консенсус Bloomberg; індекс котирувань AI-постачальників включає NVIDIA, AMD, Broadcom, SK Hynix, Samsung Electronics, Micron Technology, ASML; індекс котирувань AI-хмарних компаній включає Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet та Oracle.
Джерело: Factset, Bloomberg, повідомлення публічних компаній, дослідження CICC

Графік 4: Інтенсивність капітальних витрат хмарних компаній зростає, може перевищити інтернет-бульбашку та енергетичну бульбашку

Примітка: 2026–2028 — консенсус Bloomberg
Джерело: Factset, Bloomberg, повідомлення публічних компаній, дослідження CICC

3,5 трильйона доларів: дефіцит фінансування капітальних витрат на AI

Беремо консенсусний прогноз ринку на капітальні витрати великих хмарних компаній на кінець 2025 року як суму, яку підтримує операційний грошовий потік (близько 2,1 трильйона доларів); у цей момент ще немає значного зовнішнього фінансування, операційний грошовий потік і капітальні витрати можуть забезпечити дивіденди, викуп та інші потреби. Віднявши цю суму від загального обсягу ринкових капітальних витрат, отримується дефіцит зовнішнього фінансування (близько 3,5 трильйона доларів).

Графік 5: Капітальні витрати на AI призводять до дефіциту фінансування у 3,5 трильйона доларів

Примітка: ілюстративна оцінка, не є прогнозом. Загальний обсяг AI-капітальних витрат розраховується за темпом зростання доходів від AI у Nvidia та AMD та капітальними витратами великих хмарних компаній на 2025 рік; капітальні витрати, які підтримує операційний грошовий потік, розраховані за консенсусом Bloomberg на кінець 2025 року, враховують розподіл дивідендів, викуп акцій, тощо;
Джерело: повідомлення публічних компаній, Bloomberg, дослідження CICC

Звідки взяти 3,5 трильйона доларів: структура фінансування AI

Інвестиційні облігації: фундамент AI-фінансування

Очікується, що у 2026–2030 роках інвестиційні облігації забезпечать приблизно 1,5 трильйона доларів для AI-інвестицій — близько 42% вимоги у зовнішньому фінансуванні, це найбільший канал. Великі хмарні компанії мають високий операційний потік, низький початковий левередж і інвестиційний кредитний рейтинг, тому можуть отримати на глобальному борговому ринку великі суми на довгий термін і з відносно низькою вартістю. Оцінюючи на підставі рейтингів, левереджу, концентрації індексу облігацій, а також цільового боргу/EBITDA, отримуємо ємність у межах 1,2–2,3 трильйона доларів.

З початку 2026 року п'ять великих хмарних компаній випустили облігації на суму близько 190 млрд доларів — історичний максимум, тепер номінали включають не лише долар, але і євро, фунт, канадський долар; диверсифікація полегшує випускати облігації. Інвестиційний ринок облігацій може взяти на себе основний фінансування AI, але тривалий великий випуск облігацій може збільшити концентрацію технологічного сектору у кредитних індексах, розширити кредитні спреди та обмеження рейтингу.

Графік 6: Масштаб випуску облігацій великих хмарних компаній досягає рекорду, валютна диверсифікація

Примітка: станом на 14 липня 2026 року
Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Графік 7: Оцінка верхньої межі інвестиційного випуску облігацій хмарних компаній

Примітка: дані станом на 14 липня 2026 року.
Джерело: Bloomberg, S&P Global, дослідження CICC

Графік 8: Емітування ультрадовгих AI-боргів може розширити кредитні спреди на довгому терміні

Джерело: Wind, дослідження CICC

Левередж-фінансування: перехідний капітал для високозростаючих компаній

Оцінюючи по співвідношенню ринкової ємності левередж-фінансування до інвестиційних облігацій (~20%), високодоходні облігації та левередж-кредити можуть забезпечити близько 300 млрд доларів для AI-інвестицій — близько 8% зовнішньої потреби. Основний сегмент — Neocloud, HPC-оператори, дата-центри без інвестиційного рейтингу, але зі стабільною базою доходу і активів.

Графік 9: Ринок левередж-фінансування у США близько 3 трильйонів доларів

Примітка: дані станом на 14 липня 2026 року

Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Публічний ринковий капітал: від «декваліфікації акцій» до «реакціонізації капіталу»

Припускаємо 20% акцій у проектах (галузевий стандарт — 10–30%), з яких половина — публічні акції; за оцінками у 2026–2030 роках публічний ринковий капітал забезпечить AI-інвестиції на суму 400 млрд доларів. Капітал не потребує погашення чи фіксованих виплат, бере на себе ризик технологічної і комерційної зміни, ризик залишкової вартості активу, тому підходить для фінансування AI-компаній, Neocloud, дата-центрів без стійкого грошового потоку.

Останнє десятиріччя американські та китайські публічні компанії більше схилялися до викупу акцій, збільшення дивідендів, зменшували вільно обігова акція, збільшували прибуток на акцію — це «декваліфікація акцій»: послаблення функції капіталу як каналу фінансування. «Реакціонізація капіталу» означає зміщення тренду — знову залучення коштів через нову емісію. Таке фінансування дуже залежить від оцінки ринку та «вікна» розміщення — якщо волатильність чи оцінка знизиться, фінансування сповільниться.

Графік 10: Цьогорічний обсяг публічного фінансування TMT у США може побити рекорд

Примітка: включає IPO, спрямовані емісії, публічні емісії, розміщення; дані станом на 14 липня 2026 року.

Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Сек’юритизовані продукти: від корпоративної до активної довіри

Припускаємо, що сек’юритизоване AI-фінансування у 2026–2030 роках — удвічі більше за 2025 рік; оцінка: ABS, CMBS та інші активи забезпечать 300 млрд доларів, близько 9% зовнішнього фінансування. Сек’юритизація підходить для активів з тривалим договором оренди та ідентифікованим грошовим потоком: для дата-центрів і обчислювальних активів, дозволяє використовувати не корпоративну довіру, а довіру до певних активів.

Сек’юритизація допомагає звільнити грошові потоки на етапі будівництва та приватний капітал, надає страхувальникам, пенсійним та фондам довгострокові активи, але її можливості залежать від стабільності договорів, кредиту орендаря, залишкової вартості активу. Особливо на швидко амортизуючих GPU — швидкість амортизації та друга ринкова ціна обмежують структурування та рейтинг сек’юритизованих продуктів.

Графік 11: У 2025 році сек’юритизоване фінансування для дата-центрів США — близько 30 млрд доларів

Примітка: дані станом на 14 липня 2026 року

Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Приватний капітал: гнучке заповнення дефіциту фінансування

Очікуємо, що приватний капітал (інфраструктурні фонди, приватний капітал, приватні кредити, фонди нерухомості тощо) компенсує близько 1,1 трильйона доларів — 30% зовнішньої потреби, поступається лише інвестиційним облігаціям. Приватний капітал гнучко структурується: може комбінувати акції, преференції, мезонинні кредити, проектне кредитування; бере на себе труднооцінювані ризики на етапі будівництва. Приватні фонди можуть створювати СП або СПV з хмарними компаніями, залучати акціонерний і борговий капітал на проектному рівні; якщо відповідають бухгалтерським стандартам, такі структури створюють позабалансовий фінансування, зменшують початкові вкладення хмарних компаній, розподіляють ризики серед зовнішнього капіталу.

Однак приватне фінансування має певні обмеження на рівні зобов’язань. За даними Preqin та McKinsey, за 12 місяців до 6.2025 перерозподіл фондів приватного капіталу — 6% від AUM, найнижчий рівень за роки; у 2026 році серед деяких приватних кредитних продуктів збільшився тиск на викуп. Отже, приватний капітал потенційно стане важливим джерелом AI-фінансування, але його практична ємність залежить від фондування та ліквідності продуктів.

Графік 12: Значне зростання інвестицій у дата-центри

Джерело: Preqin, Bloomberg, дослідження CICC

Графік 13: Обсяги залучення приватного капіталу знижуються, але інфраструктурні фонди зростають швидко

Джерело: Preqin, McKinsey, дослідження CICC

Графік 14: Частка розподілу грошових потоків приватними фондами — мінімум за останні роки

Джерело: Preqin, McKinsey, дослідження CICC

«Триліонне питання»: як погашається борг на AI?

1 трильйон доларів: скільки доходу потрібно «відбити» AI-фінансування?

У базовому сценарії ми оцінюємо, що для задоволення вимоги погашення боргу й отримання прибутку акціонерам (ROIC = 10%) AI-застосування повинні створити близько 1 трильйона доларів (точніше 958 млрд) щорічного стійкого доходу. Розрахунок враховує левередж, економічне життя інфраструктури, маржинальність у зрілому етапі тощо; приблизно 70% економічної вартості проявляється у доходах від застосувань, інші 30% — у скороченні витрат і підвищенні ефективності підприємств.

Ринкові оцінки довгострокових потреб доходу AI — від 600 млрд до 2 трильйонів доларів, припущення та логіка дуже різні. Оцінка у 1 трильйон — середній прогноз, але все одно означає, що AI-комерціалізація має за кілька років суттєво зрости: якщо доходу буде досягнуто до 2030 року — необхідно подвоювати доходи щорічно.

Графік 15: Оцінка капітальної віддачі від AI-фінансування

Примітка: ілюстративна оцінка, не є прогнозом; доходи AI-індустрії — 90% суми OpenAI, Anthropic, Zhihu і Minimax; левередж 85%; ROIC — до податку; маржинальність враховує витрати на обслуговування.

Джерело: повідомлення публічних компаній, IMF, Counterpoint Research, дослідження CICC

Щорічний дохід у 1 трильйон — близько 0,7% глобального ВВП або, у середньому, 46 доларів на місяць на кожен iPhone, але AI-комерціалізація не тотожна персональному платіжному доходу: вона може надходити з корпоративних витрат, реклами, e-commerce, державних закупівель тощо. За Gartner, витрати користувачів на SaaS у 2025 — 300 млрд доларів, на хмарні сервіси — 700 млрд. Таким чином 1 трильйон AI доходу — 3,2 рази глобального SaaS та 1,4 рази глобального хмарного ринку. Отже, це складна, але досяжна мета — AI-фінансування може бути погашене та принести акціонерам прибуток.

Аналіз чутливості ключових припущень

У розрахунках, припущення щодо маржинальності та амортизації мають найбільшу невизначеність. За базовим сценарієм, маржинальність EBITDA AI-бізнесу у зрілому етапі — 50%, але чи можна її досягти — бракує даних. Великі компанії у AI-моделях ще на стадії інвестицій, у багатьох скоригований чистий збиток — 300–500%.

Інший ключовий параметр — термін амортизації інфраструктури. Дата-центри та інфраструктура можуть працювати понад 10 років, але чипи та електроніка швидше знецінюються, тому база амортизації для дата-центру скорочується.

Аналіз чутливості цих параметрів показує:

1. За амортизації у 7 років достатньо маржинальності ~30% для виходу на прибутковість, за нижчої маржинальності (менше 20%) — навіть тривалий термін амортизації не покриває витрати капіталу.

2. За маржинальності EBITDA 50% потрібна амортизація 5 років для отримання прибутку, а подальше подовження життя активів значно підвищує рентабельність.

Відповідно, оцінюючи чи «відбиваються» AI-інвестиції, важливо враховувати не лише обсяг доходу, а й маржинальність та терміни амортизації. Якщо маржа нижча очікувань або обладнання знецінюється раніше, потрібні істотно більші доходи.

Графік 16: За різної маржинальності та економічного життя інфраструктури повернення AI-інвестицій суттєво різниться.

Примітка: розрахунок за базовою оцінкою доходу AI (близько 1 трильйона доларів на рік).
Джерело: дослідження CICC

Графік 17: Частина компаній у великій AI-моделі все ще мають значні збитки

Примітка: скоригований чистий збиток — non-IFRS показник, очищений від опціону, переоцінки інструментів перед IPO, IPO-витрат.

Джерело: повідомлення публічних компаній, Bloomberg, дослідження CICC

Можливості та ризики для фінансових інститутів

Інвестиції в AI стимулюють розширення балансу банків

Проекти дата-центрів у фазі будівництва не мають стабільного потоку грошей; зазвичай банки надають кредити. Коли проекти запускаються і формують договори оренди, фінансування замінюється облігаціями, приватними кредитами на довший термін. Банки — міст між фазою будівництва і ринком капіталу.

Фінансування небанківських інституцій стимулює розширення кредитування банків: банки можуть через купівлю фондів, NAV-кредити надавати левередж небанкам. Приватний капітал бере довгостроковий ризик проекту, банки надають коротший за терміном і пріоритетом фінансування. Станом на червень 2026 року кредити американських банків небанківським інституціям зросли на 25% рік до року, значно швидше за середній показник. Це відображає внесок приватного капіталу у кредитування банків, інфраструктура AI — ключовий напрямок.

Графік 18: Небанківський кредит стимулює зростання кредитного циклу у США

Примітка: нефінансові, комерційні і споживчі кредити — очищені від статистичних змін.

Джерело: Fed, Wind, дослідження CICC

AI-фінансування приносить доходи з ринку капіталу

AI-фінансування напряму впливає на зростання неопераційного доходу банків: у 2Q26 чистий прибуток шести найбільших американських банків зріс на 40% рік до року, доходи — на 22%, неопераційний — на 32%. Стимулом є IPO, M&A, облігації, пов’язані з AI.

Великі універсальні банки мають більше можливостей з ринком капіталу: отримують доходи за послуги фінансування AI, не займаючи довгострокову позицію на балансі. Середні та дрібні банки получають більший спред на проектних кредитах, але ризик і тиск на капітал — вищі.

Важливо: доходи банків фіксуються на етапі фінансування, кредитний ризик проявляється лише у фазі повернення коштів — «доходи раніше, ризики пізніше».

Графік 19: Цикл підйому американських банків цього разу обумовлений доходами з ринку капіталу

Примітка: шість найбільших банків США: JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs, Morgan Stanley.

Джерело: повідомлення публічних компаній, Bloomberg, дослідження CICC

Від AI-ризику до фінансового ризику

Чи може рефінансування замінити грошові потоки? Довгострокові облігації хмарних компаній зазвичай на 10–30 років, інфраструктурні фонди інвестують на 10+ років; після запуску дата-центрів можна замінити фінансування проектними облігаціями і сек’юритизацією. Це знижує тиск на погашення боргу, дає час AI-комерціалізації. Якщо доходи нижчі очікувань, компанія може рефінансувати борг і продовжувати термін виплат. Але рефінансування лише дає час, не замінює грошові потоки: якщо актив не завантажено, прибутковість чи термін життя приземлено, постійне рефінансування збільшує левередж і витрати. Ми оцінюємо, що у 2027–2032 роках обсяг погашення облігацій великих хмарних компаній зросте до 28 млрд доларів щорічно, на 60% більше ніж у 2024–2026, тиск рефінансування збільшується.

Графік 20: З 2027 року блок погашення облігацій великих хмарних компаній переходить у фазу піку

Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Кредит хмарних компаній — ключовий ризик. Великі хмарні компанії є основними платниками AI-капітальних витрат і емітентами облігацій, орендарями дата-центрів, клієнтами Neocloud, контрагентами проектних SPV. Їхня кредитна якість визначає, чи ланцюг грошей функціонує. CDS-спред хмарних компаній — високочастотний індикатор кредитного ризику. З кінця 2025 року CDS-спреди провідних хмарних компаній зросли, але різниця між ними суттєва: у липні 2026 року CDS p’ятирічних контрактів Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta — 45–80 б.п.; Oracle та CoreWeave — 180 та 600 б.п.; це показує, що ринок враховує ризик компаній із вищим левереджем, слабким грошовим потоком та значною залежністю від рефінансування.

Графік 21: Ризики дефолту AI-хмарних компаній оцінюються за зростаючим спредом CDS

Джерело: Bloomberg, дослідження CICC

Механізм трансляції фінансового ризику. Якщо AI-комерціалізація не виправдає очікувань, ризик перш за все проявиться у зниженні завантаження даних центрів, доходів, маржинальності, падінні залишкової вартості активів. Збитки спочатку поглинають акціонери хмарних компаній, Neocloud, SPV, надалі це відображається у вартості акцій; якщо грошовий потік і далі погіршується, акціонерна «подушка» вичерпується, ризик поширюється на кредитні облігації, левередж-фінансування, сек’юритизацію, приватні кредити. Банківське кредитування має пріоритет, тож поглинає втрати на останньому етапі.

Чи є AI «бульбашкою»? З погляду фінансової системи

Сам розмір фінансування не дорівнює бульбашці, головне — чи створюється стійкий спрос і грошові потоки. Ринок капіталу вирішує «чи буде створена AI-інфраструктура», але не «чи буде відбито інвестиції». Ми оцінюємо, що остаточно інвестиції мають підтримати щорічний дохід AI-застосувань у 1 трильйон доларів: це реалістична мета, але вимоги до завантаження, маржинальності та економічного життя високі. Якщо комерціалізація відстає від капітальних витрат, ризик від корекції оцінки переходить у перевиробництво, падіння залишкової вартості, погіршення кредиту, що транслюється через циклічне фінансування, приватні кредити, сек’юритизацію в фінансову систему. Розмір фінансування не є проблемою — важливо, чи створяться оборотні грошові потоки до зростання вартості фінансування та знецінення активів.

Графік 22: Ланцюг трансляції фінансового ризику AI

Джерело: дослідження CICC