TL;DR
· По оценкам SemiAnalysis, к 2029 году непогашенный долг в сфере ИИ может достичь 7,1 трлн долларов, а строительство ИИ будет всё больше зависеть от кредитных рынков.
· Nvidia уже запустила модели разделения доходов и кредитной поддержки для ИИ-облаков, первыми партнёрами стали Sharon AI и Firmus.
· Гарантии могут снизить опасения банков, но снижение арендных ставок, дефицит дата-центров и условные обязательства остаются основными рисками.

В отчете SemiAnalysis от 6 июля масштабы финансирования ИИ-инфраструктуры выходят на первый план: с 2024 по 2029 год совокупные глобальные капитальные затраты на ИИ могут составить около 11,1 трлн долларов, а к 2029 году непогашенный долг, связанный с ИИ, может превысить 7 трлн долларов, составив около 7,1 трлн долларов.

Это не просто прогноз продаж GPU. Ключевое изменение, обсуждаемое в отчете, заключается в том, что строительство ИИ переходит от «технологических гигантов, покупающих GPU за счёт денежного потока» к «банкам и рынкам облигаций, финансирующим кластеры GPU». Если этот прогноз сбудется, долг, связанный с ИИ, может стать крупнейшим классом финансирования обеспеченных активов после рынка ипотечного финансирования США.

Меняется и роль Nvidia. В официальном блоге от 1 июля Nvidia подтвердила, что компания запускает для AI clouds «модели разделения доходов и кредитной поддержки», используя комбинацию капитальных партнёров, облачных провайдеров и проектов дата-центров для продвижения строительства ИИ-мощностей. Sharon AI и Firmus стали первыми партнёрами.

SemiAnalysis далее делает вывод, что Nvidia может помочь Neocloud упаковать GPU, заказы клиентов и мощности дата-центров в финансируемые активы через такие структуры, как гарантии дохода от GPU и разделение доходов. Для кредиторов ключевым является не то, насколько горячим будет спрос на ИИ в будущем, а то, сможет ли проект в худшем случае генерировать денежный поток для обслуживания долга.

Глобальные прогнозы капитальных затрат на ИТ и дата-центры, а также долга: совокупные капитальные затраты за 2024-2029 гг. составят около 11,1 трлн долларов, непогашенный долг в 2029 году — около 7,1 трлн долларов.

Строительство ИИ становится всё дороже, банкам сначала нужно увидеть, кто будет платить арендную плату

В последние несколько лет ИИ-инфраструктура в основном обеспечивалась такими гиперскейлерами, как Google, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle. У этих компаний есть денежный поток, балансовые отчёты и внутренний спрос на ИИ, поэтому сложности с финансированием относительно невелики.

Однако по мере дальнейшего роста потребностей в обучении и инференсе ИИ одних лишь капитальных затрат нескольких гигантов недостаточно для покрытия всех вычислительных пробелов. SemiAnalysis прогнозирует, что к 2028 году годовые капитальные затраты на ИИ значительно превысят 2 трлн долларов. GPU, сети, хранилища, сопутствующие CPU и строительство дата-центров потребуют огромных средств, и кредитный рынок станет одним из источников финансирования.

В этом и заключается сложность финансирования Neocloud.

Таким новым облачным провайдерам обычно нужно одновременно выполнить три условия: приобрести GPU, получить мощности дата-центра и заключить контракты с будущими клиентами. Банкам сложнее всего оценить, сможет ли арендная плата за GPU в ближайшие годы покрыть основную сумму долга и проценты. Цены на аренду ИИ-вычислений быстро меняются, сроки аренды у клиентов не единообразны, а остаточная стоимость и коэффициент использования GPU оценить сложнее, чем для традиционной инфраструктуры.

Модель кредитной поддержки Nvidia пытается дать кредиторам более чёткую нижнюю границу денежного потока. Официально это называется разделением доходов и кредитной поддержкой, а SemiAnalysis описывает типичную структуру как гарантию дохода от GPU.

Пример гарантии на 6 лет со средней ценой 2,36 доллара, IRR при краткосрочной аренде может достигать 25%

Пример структуры, приведённый SemiAnalysis: Nvidia предоставляет 6-летнюю минимальную поддержку дохода для определённого кластера GPU, цена снижается по годам, средняя за 6 лет — около 2,36 доллара в час за GPU. Если фактическая арендная плата проекта превышает гарантированный уровень, Neocloud и Nvidia делят доход в пропорции примерно от 40% до 60%.

Это не официальные учётные условия, раскрытые Nvidia, а индикативные расчёты в модели SemiAnalysis. Их привлекательность для кредиторов заключается в том, что они позволяют частично преобразовать высоконеопределённый проект аренды GPU в актив с минимальными обязательствами по денежному потоку.

Банкам не обязательно полностью верить, что цены на аренду ИИ будут оставаться высокими. Если при сценарии срабатывания гарантии проект всё ещё может соответствовать требованиям коэффициента обслуживания долга, кредит может быть получен. По расчётам SemiAnalysis, для кластера с поддержкой рейтинга AA/Aa2 от Nvidia кредиторы требуют коэффициент обслуживания долга не менее примерно 1,3, что соответствует соотношению кредита к стоимости 70-80%. Начальный спред по финансированию может быть выше, чем по сделкам, поддерживаемым гиперскейлерами, но ниже уровня доходности необеспеченных облигаций CoreWeave, составляющего около 10%.

Индикативные условия гарантии Nvidia: в среднем за 6 лет около 2,36 доллара в час за GPU, с разделением доходов 40%-60%.

Для Neocloud гарантия — это не просто страховка, а ключевое условие для получения долгового финансирования проекта.

В примере краткосрочной аренды GB300 на один год, если арендная плата за первый год составляет 6,75 доллара в час, а доля Nvidia — 40%, то 6-летняя IRR Neocloud составляет около 25,4%, а средняя ставка комиссии Nvidia — около 18%. Если рыночный спрос недостаточен и проект полностью попадает под гарантийную аренду, IRR Neocloud может быть близка к нулю или слегка отрицательной.

Это невыгодно для доходности акционерного капитала, но важно для финансирования: доходность проекта может быть снижена, но обслуживание долга всё ещё может быть покрыто. То есть гарантия превращает кластер GPU, который «может принести много денег», в финансируемый актив, который «в стрессовом сценарии всё ещё может обслуживать долг».

Сравнение доходности Neocloud GB300: при краткосрочной аренде с долей 40% 6-летняя IRR составляет около 25,4%, при полном срабатывании гарантии IRR близка к нулю или слегка отрицательна.

Sharon AI и Firmus первыми реализуются, проекты в Азиатско-Тихоокеанском регионе становятся полигоном

Nvidia официально подтвердила, что Sharon AI и Firmus являются первыми партнёрами по этой модели разделения доходов и кредитной поддержки.

Согласно заявлению Sharon AI от 12 июня, компания заключила с Nvidia стратегическое соглашение о сотрудничестве в области вычислительных мощностей на 6 лет, на австралийском заводе AI мощностью 72 МВт будет размещено до 40 000 ускорителей Grace Blackwell GB300. Общая мощность AI factory Sharon AI планируется на уровне 132 МВт, из которых 102 МВт уже законтрактованы, к середине 2027 года ожидается развёртывание более 55 000 GPU Nvidia.

Проект Firmus на индонезийском острове Батам ещё масштабнее. В официальном блоге Nvidia говорится, что проект Firmus Batam может быть расширен до 360 МВт с размещением до 170 000 GPU Nvidia. SemiAnalysis включает этот проект в обсуждение, полагая, что он ориентирован на нативные ИИ-компании и провайдеров инференса и может предлагать разнообразные сроки аренды.

Эти примеры показывают, что модель кредитной поддержки Nvidia — уже не просто гипотеза на основе финансовой модели, а переходит на стадию реализации ранних проектов. Однако пока публичные примеры в основном сосредоточены в Азиатско-Тихоокеанском регионе, рынок США по-прежнему сталкивается с ограничениями по мощностям дата-центров, электроэнергии и скорости подключения к сети.

Дата-центры остаются самым жёстким узким местом. GPU можно закупить, клиентский спрос законтрактовать, но электричество, земля, стойки, охлаждение и график подключения к сети сложно быстро воспроизвести. В модели SemiAnalysis также упоминается, что Nvidia может потребоваться напрямую арендовать мощности дата-центров, чтобы помочь Neocloud закрыть разрыв между спросом и предложением. Конкретные объёмы и масштабы этой части остаются оценками отчёта и не могут быть приравнены к официальным данным Nvidia.

Nvidia может получить долю дохода, но также возьмёт на себя более крупные долгосрочные обязательства

Для Nvidia поддержка финансирования GPU приносит два уровня выгоды.

Во-первых, это расширяет продажи и развёртывание GPU. Больше Neocloud получат финансирование, и больше участников смогут покупать и эксплуатировать крупномасштабные кластеры GPU, рынок ИИ-вычислений перестанет полностью зависеть от нескольких гиперскейлеров.

Во-вторых, это может принести дополнительный доход от разделения. По оценкам модели SemiAnalysis, если такие структуры будут продолжать расширяться, дополнительный доход Nvidia от гарантий и разделения может стать значительным и с высокой маржой.

Цена также очевидна. Внебалансовые или связанные с раскрытием долгосрочные обязательства Nvidia могут быстро вырасти. В платной части отчёта SemiAnalysis оценивает, что в ближайшие годы объём соглашений об облачных сервисах Nvidia или условных гарантий может достичь сотен миллиардов долларов. Поскольку эти цифры не подтверждены официально Nvidia постатейно, они больше подходят для стресс-тестирования модели, чем для признания фактической задолженностью.

Прогноз роста соглашений об облачных сервисах Nvidia: по модели SemiAnalysis соответствующие долгосрочные обязательства могут продолжать накапливаться с каждым 100 МВт поддержки вычислительных мощностей.

Это не традиционный прямой долг. Но если рынок аренды GPU ослабнет, а спрос клиентов будет недостаточным, вероятность срабатывания гарантий возрастёт, и Nvidia придётся нести больше минимальной поддержки дохода. Рынку в конечном счёте придётся смотреть не только на то, сколько комиссионных Nvidia сможет заработать, но и на то, повлияют ли эти обязательства на собственное распределение капитала и приоритеты денежного потока.

Самое серьёзное испытание — выдержат ли арендная плата и площади дата-центров

Самое впечатляющее в этом отчёте — это помещение строительства ИИ-вычислений в контекст кредитного рынка. Когда капитальные затраты раздуваются до триллионов долларов, кластеры GPU перестают быть просто технологическим продуктом и становятся финансируемыми активами, которые совместно оценивают банки, инвесторы в облигации и облачные провайдеры.

Однако долг в 7,1 трлн долларов в сфере ИИ остаётся долгосрочным модельным прогнозом, а не свершившимся фактом. Он опирается на несколько предпосылок: постоянное расширение спроса на ИИ, высокий коэффициент использования GPU, снижение арендных ставок контролируемыми темпами, способность строительства дата-центров успевать, а также готовность кредиторов принимать модель денежного потока при кредитной поддержке Nvidia.

Наиболее вероятные проблемы — это цены и скорость реализации. Если арендная плата за GPU будет снижаться быстрее ожиданий, доходность Neocloud при высоком разделении доходов и высокой стоимости финансирования будет сжиматься. Если гарантии будут срабатывать массово, проект может продолжать обслуживать долг, но обязательства Nvidia станут тяжелее. Если дата-центры, электричество и подключение к сети задержатся, сроки развёртывания GPU в модели финансирования также будут нарушены.

История Nvidia о «гарантиях финансирования GPU» указывает на источник финансирования следующего этапа ИИ-инфраструктуры. Она может позволить большему числу вычислительных проектов получить кредиты, а также может выдвинуть Nvidia в центр рынка ИИ-кредитования. Но сможет ли этот рынок вырасти до 7 трлн долларов, в конечном счёте будут определять арендная плата, коэффициент использования и ввод дата-центров в эксплуатацию.

Нажмите, чтобы узнать о вакансиях в Rhythm BlockBeats

Добро пожаловать в официальное сообщество Rhythm BlockBeats:

Telegram-подписка: https://t.me/theblockbeats

Telegram-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Официальный аккаунт в Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia