Логика инвестирования в ИИ риски меняется: от дополнительных капиталовложений к переоценке доходности

Недавним ярким сигналом рынка является драматический поворот в отношении инвестиций в AI со стороны инвесторов. Когда одна из технологических компаний объявляла о сокращении капитальных затрат, это вызывало энтузиазм на рынке, а теперь — резкое падение цен акций. За этим контрастом скрывается глубокое изменение логики стратегий венчурных инвестиций — от оптимистичных нарративов о простом расширении капитала к спокойной оценке реальной отдачи инвестиций. Чего же боится рынок? Мы выделили три ключевых риска в области AI, рассматривая их с точки зрения доходности капитала, кредитных нагрузок и связанных с компаниями рисков.

Могут ли огромные капитальные вложения привести к реальной отдаче?

Самая заметная черта нынешней волны AI — беспрецедентные масштабы инвестиций технологических компаний в вычислительные мощности и дата-центры. Согласно данным FactSet и Bloomberg, за последние четыре квартала пять крупнейших облачных провайдеров мира потратили на AI-область 357,2 миллиарда долларов, а к 2026 году эта цифра, по прогнозам, достигнет около 500 миллиардов долларов.

Что это означает? С точки зрения денежного потока, эти пять компаний уже в среднем инвестируют в AI около 60% своего свободного денежного потока. Иными словами, почти две трети наличных средств, генерируемых компаниями, направляется в AI. У некоторых компаний ситуация еще более экстремальна — у некоторых доля капитальных затрат в операционном денежном потоке превышает 500%, то есть внутренние денежные ресурсы полностью не покрывают инвестиционные потребности.

Ключевой вопрос: смогут ли такие масштабные вложения действительно принести ожидаемую отдачу?

На текущем этапе коммерциализации AI, несмотря на признание его наиболее перспективной технологией, пути монетизации остаются неясными, а бизнес-модели — в стадии поиска. Это создает две неопределенности: во-первых, вызывает сомнения, сможет ли AI в будущем достичь значимых масштабов прибыли; во-вторых, с ростом инвестиций эффективность вложений, скорее всего, снизится за счет убывающей отдачи.

Это соответствует историческим закономерностям. Экономика показывает, что капитальные вложения обычно следуют закону убывающей отдачи — чем больше вкладываешь, тем меньший прирост получаешь. Однако стоимость AI-инвестиций не снижается — с 2023 года цены на вычислительное оборудование и информационные системы продолжают расти, что резко контрастирует с ценами на капитал в эпоху интернета 1990-х годов, когда они снижались. Иными словами, сейчас мы находимся в стадии «неэкономического масштаба»: большие вложения не сопровождаются снижением издержек.

Это явление заставляет рынок переоценивать акции. Если оптимизм инвесторов по поводу капиталовложений будет чрезмерным, неизбежно последует коррекция. Значительная корректировка акций Oracle уже посылает этот сигнал: эпоха рассказов о капиталовложениях как о главной драйвере прошла, теперь рынок требует реальной отдачи — денег, а не бесконечных инвестиций.

Такие переоценки не редкость в истории. Каждая технологическая революция сопровождается ценовыми колебаниями. Хотя AI как универсальный инструмент действительно обладает долгосрочным потенциалом повышения производительности труда, технологический прогресс часто носит фазовый характер, а не идет по линейной траектории. В рамках больших циклов индустрии обычно происходят несколько раундов инвестиций и корректировок с интервалом 3–5 лет. Акции, как ведущий индикатор инвестиционной активности, демонстрируют более сильные колебания. Как заметил экономист Кейнс, покупатели акций зачастую плохо понимают, что покупают, и при разочаровании в завышенных ожиданиях рынок резко падает.

Рост зависимости от финансирования и скрытые кредитные риски

Крупные инвестиции требуют многолеточного завершения, однако расходы на рабочую силу и сырье необходимо оплачивать сразу. Это означает, что компании вынуждены тратить значительные средства до получения дохода от проектов. Эти средства могут поступать либо из внутренних источников, либо — из внешнего финансирования.

Доступность и стоимость финансирования зависят от доверия кредиторов к платежеспособности и перспективам бизнеса. Если это доверие ослабевает, условия кредитования ужесточаются, и компании сталкиваются с ростом стоимости заимствований и угрозой прерывания инвестиционных планов.

Например, у Oracle, амбициозные планы по капиталовложениям в AI во многом зависят от внешнего финансирования. Согласно последним отчетам, свободный денежный поток компании опустился в отрицательную зону — до минус 100 миллиардов долларов. В то же время, по балансовым данным, прибыль за отчетный период составила 28,9 миллиарда долларов, а чистый долг — 97,7 миллиарда долларов. Такое несоответствие вызывает тревогу на рынке.

Рынок уже переоценил кредитный риск Oracle. Самым очевидным индикатором является спред по кредитным дефолтным свопам (CDS) — стоимость страховки от дефолта. За последние месяцы спред по CDS Oracle вырос выше 140 базисных пунктов, достигнув максимума с 2008 года. Это свидетельствует о повышении опасений кредиторов и требовании более высокой компенсации за риск. В результате, стоимость заимствований для Oracle и вероятность получения новых кредитов существенно возрастут.

Это не единичный случай. Другие компании, связанные с AI, также сталкиваются с подобными проблемами — рост доходов не оправдывает ожиданий, а потребность в финансировании остается высокой. Некоторые облачные провайдеры, предоставляющие услуги высокопроизводительных вычислений, снижают прогнозы по выручке из-за задержек с выполнением контрактов, а затем выпускают крупные конвертируемые облигации для привлечения капитала, что усиливает опасения по поводу их кредитоспособности. За последнее время их акции упали на 37%, а спред по CDS вырос с менее 400 до 773 базисных пунктов, что свидетельствует о заметном ухудшении кредитного рейтинга.

Технологические гиганты формируют сеть взаимосвязанных рисков

Особенность нынешней волны AI — то, что технологические гиганты берут на себя роль инвесторов-рисковиков. Они не только инвестируют в стартапы, но и формируют стратегические направления развития всей отрасли. На первый взгляд, такой подход способствует внутренней координации и снижению информационной асимметрии, повышая эффективность.

Однако он создает новые уязвимости: между крупными компаниями формируются сложные цепочки инвестиций и кредитных связей, и риск одного участника может быстро распространиться по всей цепочке, вызывая цепную реакцию.

На сегодняшний день Nvidia, OpenAI, Oracle и другие крупные игроки создали многоуровневую сеть сотрудничества — от прямых инвестиций и закупок облачных услуг до совместных разработок чипов. Эти компании связаны между собой «узами» и образуют плотную сеть взаимных обязательств.

Например, Nvidia обещает инвестировать в OpenAI до 100 миллиардов долларов, одновременно закупая облачные услуги у провайдера на сумму 6,3 миллиарда долларов, инвестируя 5 миллиардов долларов в Intel и планируя совместную разработку чипов. OpenAI заключила с Oracle контракт на облачные услуги на сумму 300 миллиардов долларов, а также обязалась платить другим инфраструктурным компаниям до 22,4 миллиарда долларов и развернуть десятки миллиардов долларов в AMD-чипах.

Такая высокая степень взаимосвязанности означает: если одна из компаний столкнется с неудачей или разрывом финансирования, негативный эффект быстро распространится на партнеров, вызывая цепную реакцию в отрасли. После резкого падения акций Oracle в прошлую неделю, акции других компаний также пошли вниз. Даже компании с хорошими финансовыми результатами — например, производители чипов — испытывают заметное давление на цену. Реакция рынка показывает, что инвесторы переоценили риски «кооперативного» поведения AI-гигантов, и связанные с этим системные риски начинают привлекать все больше внимания.

Что означает замедление AI для экономики США

К 2025 году экономика США демонстрирует высокую устойчивость, однако значительная часть этого обусловлена ростом инвестиций в фиксированные активы, связанные с AI. По оценкам, вклад AI в годовой рост ВВП США составляет около 0,7 процентных пункта, что примерно треть общего роста. Исключая AI, внутренний рост традиционных отраслей кажется слабым, и общая динамика экономики не столь впечатляющая, как кажется по поверхностным данным.

Если в 2026 году сохранятся опасения по поводу окупаемости капиталовложений в AI и ужесточения условий финансирования, можно ожидать, что темпы роста инвестиций в фиксированные активы, связанных с AI, существенно снизятся.

Эти риски трудно компенсировать простым расширением денежной массы, поскольку основное ограничение — не стоимость заимствований, а неопределенность в получении дохода. Кроме того, текущие тарифные барьеры повышают цену на AI-капитальные товары, что является ограничением со стороны предложения и не решается монетарной политикой.

Эффект богатства от AI также заслуживает внимания. Исследования показывают, что почти половина потребительских расходов в США приходится на доходы верхних 10%, которые владеют около 87% американских акций. За последние годы эти богатые слои получили значительную выгоду от роста рынков. При снижении рыночных цен и замедлении роста богатства, потребительские расходы могут снизиться.

Кроме того, рынок труда в США показывает признаки ослабления, а неопределенность в занятости снижает доверие потребителей. Исторически, в постциклической фазе экономики недостаточный спрос на потребительские товары становится характерной чертой. Текущая «K-образная» дифференциация — стабильные расходы богатых и сокращение расходов средних и низких доходов — может свидетельствовать о начале такого процесса, что требует постоянного внимания.