A Morgan Stanley este ano promoveu empréstimos alavancados de 15 mil milhões de dólares para desenvolvedores de centros de dados, substituindo os títulos tradicionais.

Por trás deste número, está uma mudança fundamental no modelo de financiamento de poder de computação de IA — de financiamento por ações/títulos para empréstimos alavancados de taxa variável.
Os centros de dados são a base física da IA, bem como o principal suporte para a transição dos mineiros de criptomoedas para IA.
Empréstimos alavancados destinados a empresas com classificação de crédito baixa e alto nível de alavancagem significam que os fornecedores de capacidade de computação terão custos de financiamento mais elevados.
Se o crescimento da receita de IA não atingir as expectativas, os encargos de juros podem rapidamente erodir os lucros, ou até desencadear incumprimentos em cadeia.
Para o mercado de criptomoedas, a lacuna de financiamento na transição dos mineiros para IA já é grande, e agora, com a intervenção de finanças tradicionais de maior risco, pode intensificar a volatilidade do mercado de capacidade de computação.
Quando os custos de financiamento dos centros de dados aumentam, os preços dos serviços de inferência de IA também sobem, sendo transmitidos até à camada de aplicação dependente de IA na cadeia.
Risco oposto: se o volume de empréstimos alavancados sair do controlo, pode repetir-se a crise de empréstimos em criptomoedas de 2022 — só que desta vez, os protagonistas são os centros de dados.
Taxas de juros variáveis são favoráveis durante ciclos de redução de taxas, mas se a inflação continuar a manter as taxas elevadas, projetos com alta alavancagem serão os primeiros a sofrer pressão.
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