Штучний інтелект версії «субстандартної кризи»? Під натиском буму, 1,8 трильйона прихованого боргу накопичується в тіні

Оригінальна назва: «Смак кризи іпотечного кредитування AI? 1,8 трильйона доларів поза балансовим обліком, що стає таймером вибуху цієї хвилі» Автор оригіналу: Бусю Чін, Wall Street Journal

Автор оригіналу: Літання BlockBeats

Джерело оригіналу:

Перепублікація: Mars Finance

Під час буму будівництва інфраструктури AI, тихо формується масштабна хвиля боргового розширення — і найнебезпечніша її частина ніколи не з’являлася на балансах активів і пасивів.

Останній звіт Goldman Sachs прогнозує, що у 2027 році капітальні витрати надмасових хмарних компаній досягнуть від 1,1 до 1,4 трильйона доларів, значно перевищуючи ринкові очікування. Однак, за глибоким дослідженням Morgan Stanley, ця вже вражаюча цифра — лише вершина айсберга.

Майже 1 трильйон доларів у зобов’язаннях на закупівлі, понад 800 мільярдів доларів у нездійснених орендних договорах та сотні мільярдів у фінансуванні постачальників разом формують близько 1,8 трильйона доларів поза балансовим обліком — ці зобов’язання, що не відображаються у балансах, реально закріплюють майбутні грошові витрати.

Ринок наразі не врахував ці ризики належним чином.

Morgan Stanley попереджає, що рівень левериджу надмасових хмарних компаній за два квартали зріс з 0,9 до 1,8, а темпи капітальних витрат продовжують випереджати зростання доходів і вільного грошового потоку, тоді як справжній удар від амортизації ще попереду.

Тим часом, приватні кредитні установи, такі як Apollo і Blackstone, через SPV (спеціальні цільові компанії) переносять леверидж у ланцюги постачання, формуючи високорозвинену циркулярну та важко проникаючу фінансову структуру. Якщо процес комерціалізації AI не виправдає очікувань або корпоративні клієнти масово перейдуть на дешеві альтернативи, вразливість усієї фінансової ланцюжка стане очевидною.

Хвиля випуску боргів: AI вже став найбільшим фактором на відкритому ринку

За останнім «Звітом про відстеження боргового фінансування AI» Morgan Stanley, станом на кінець травня 2026 року глобальний обсяг випуску боргових цінних паперів, пов’язаних з AI, досяг 236 мільярдів доларів, що на 357% більше, ніж у тому ж періоді 2025 року.

Morgan Stanley прогнозує, що загальний обсяг випуску боргів, пов’язаних з AI, у 2026 році перевищить 570 мільярдів доларів, а у другій половині року, коли попит на фінансування капітальних витрат зросте, темпи випуску ще прискоряться.

У квітні один місяць обсяг випуску боргів, пов’язаних з AI, перевищив 74 мільярди доларів — це новий рекорд за рік, причому структура проектного фінансування (для будівництва дата-центрів) становила 85% пропозиції високоризикових облігацій і 40% інвестиційного рівня. Водночас, Amazon, Meta, Google, Microsoft і Oracle, п’ять надмасових хмарних компаній, вже становлять 4% від усього індексу інвестиційних облігацій.

Що стосується левериджу, то загальний рівень левериджу цих компаній зріс з 0,9 у третьому кварталі 2025 року до 1,8, зростаючи приблизно на 0,3 кожного кварталу, перевищуючи рівень левериджу у енергетичному секторі.

Morgan Stanley зазначає, що через тиск пропозиції кредитний спред з AA знизився до рівня A і може ще розширитися. Наприклад, кредитний спред Meta вже ширший за базовий індекс CDX IG.

Щодо вільного грошового потоку, Morgan Stanley прогнозує, що у 2026 році вільний грошовий потік Amazon і Meta наблизиться до нуля або стане від’ємним, і додаткове залучення фінансування майже цілком залежатиме від нових боргів.

1,8 трильйона поза балансовим обліком: невидимі зобов’язання, закріплені грошові потоки

Todd Castagno з глобальної команди з оцінки, бухгалтерії та оподаткування Morgan Stanley у звіті зазначає, що фокусуючись лише на цифрах капітальних витрат, можна суттєво недооцінити реальні фінансові зобов’язання у циклі будівництва AI. Окрім розкритих капітальних витрат, існує ще три ключові категорії поза балансовим обліком:

Обіцянки закупівель близько 982 мільярдів доларів. Тривалі контракти на закупівлю для надмасових хмарних компаній і Nvidia загалом становлять майже 1 трильйон доларів. За стандартами бухгалтерського обліку, ці зобов’язання не враховуються як зобов’язання, якщо компанія не очікує збитків за контрактами, тому майбутні грошові витрати у майже 1 трильйоні доларів наразі не відображаються у балансах.

Звертає увагу, що запаси Nvidia та зобов’язання щодо закупівель вже зросли до приблизно 32% від прогнозу доходів за 2027 рік, що значно вище за історичний діапазон 15–20%, і ризики, пов’язані з ланцюгами постачання, поширюються на постачальників чипів.

Нездійснені орендні обіцянки близько 822 мільярдів доларів. Більше 800 мільярдів доларів у договорах оренди вже підписані, але ще не почали діяти, і не враховуються у поточних орендних зобов’язаннях. Також, змінні орендні платежі, опції поновлення оренди, гарантії залишкової вартості — все це залишається поза балансом.

Morgan Stanley оцінює, що якщо врахувати фінансовий лізинг, то частка капітальних витрат Microsoft у продажах зросте з 33%/50% (2026/2027 фінансові роки) до 44%/64%, а Oracle — з 76%/115% до 101%/189%.

Непогашені капітальні витрати у кредиторській заборгованості становлять близько 110 мільярдів доларів. Тривалість кредиторської заборгованості у надмасових хмарних компаній значно зросла — Oracle на 370%, Meta на 73%, Microsoft на 69% — що означає, що вся ланцюг постачання фактично фінансує будівництво AI, і постачальники беруть на себе ліквідність, яку зазвичай має забезпечити покупець.

SPV і циркулярне фінансування: перенесення левериджу у темряву

Ще один ключовий аспект поза балансових ризиків — це структура циркулярного фінансування через SPV.

Цього тижня Apollo і Blackstone спільно завершили угоду на 35 мільярдів доларів у приватному кредитуванні для Anthropic, що ілюструє логіку роботи цієї моделі:

Broadcom виступає гарантом для цієї SPV, Anthropic використовує залучені кошти для купівлі чипів Google, вироблених Broadcom, а Google володіє 14% акцій Anthropic; Morgan Stanley, що організовує цю угоду, надає позики інвесторам.

Модель фінансування екосистеми AI Morgan Stanley показує, що між OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD і Amazon існує багатоциклічний зв’язок клієнтів, інвесторів і постачальників, де одні й ті ж кошти багаторазово циркулюють між кількома суб’єктами, а SPV є ключовим інструментом для реалізації цього циклу.

Зазначається, що страхова компанія Athene, що входить до групи Apollo, особливо активна у цій структурі — вона залучає кошти, продаючи пенсійні ануїтети пенсіонерам, і вкладає їх у SPV для фінансування інфраструктури AI.

Ця модель переносить леверидж із видимих активів надмасових хмарних компаній у систему постачальників і приватних кредитних установ, ускладнюючи зовнішнім спостерігачам ідентифікацію та підсумовування реальних системних ризиків.

Амортизаційний ями та прогалини у монетизації: відкладений удар

Поточні фінансові дані мають системний оптимізм. Багато капітальних витрат наразі враховуються у «незавершеному будівництві» (CIP), ще не почали амортизуватися, що штучно підвищує рентабельність і зменшує оцінку майбутніх витрат.

Запаси у «незавершеному будівництві» у Oracle, Meta і Google зросли відповідно приблизно на 200%, 90% і 55% у порівнянні з минулим роком.

Якщо ці активи почнуть амортизуватися, удар буде неминучим.

Morgan Stanley прогнозує, що у найближчі три роки сумарна амортизація Microsoft, Oracle, Meta і Google перевищить 520 мільярдів доларів. Наприклад, у Oracle частка амортизації у доходах може зрости з 7% до 28% у 2028 році; у Meta — з 9% до 19%.

За цих умов єдиний шлях зберегти прибутковість — значне зростання доходів, але прогнози зростання доходів наразі значно відстають від прогнозів капітальних витрат.

Дані показують, що прогноз капітальних витрат Google на 2026 рік був підвищений на 139% порівняно з минулим роком, Meta і Amazon — на 85% і 81%, а Oracle — на 175%.

Водночас, коригування прогнозів доходів значно відстає, і структурна невідповідність між капітальними витратами і комерціалізацією очевидна.

Крім того, понад 2 трильйони доларів залишкових зобов’язань (RPO) зосереджені у кількох великих довгострокових контрактах, і ризики контрагентів не можна ігнорувати — у разі проблем у будь-якого ключового учасника системи можливий ланцюговий ефект.

Несвоєчасність, а не негайна криза погашення

Morgan Stanley робить висновок, що ці ризики наразі не становлять негайної кризи платоспроможності, а є сукупністю невідповідностей у часі та інформаційних розривів: відтермінування амортизації, випереджаюче зростання капітальних витрат порівняно з монетизацією, перенесення левериджу на постачальників і приватний кредитний сектор, а також суттєві розбіжності у капітальній структурі між компаніями через різниці у бухгалтерському обліку.

Очевидно, що надмасові хмарні компанії усвідомлюють обмеженість поточного ринкового настрою і намагаються максимально використати можливості для залучення фінансування.

Аналізатор Goldman Sachs Ryan Hammond зазначає, що якщо інвестиції у інфраструктуру AI досягнуть 2–3% ВВП, то, за аналогією з історією залізниць і автомобільної промисловості, у 2027 році капітальні витрати можуть сягнути 1,1 трильйона доларів; у крайньому сценарії, враховуючи грошові потоки надмасових хмарних компаній і обсяг інвестиційного ринку, — до 1,4 трильйона доларів.

Проте все це залежить від здатності великих мовних моделей (LLM) стабільно підвищувати ціну токенів і зберігати достатню клієнтську лояльність. Все більше компаній звертають увагу на продукти AI, що мають схожі характеристики за продуктивністю, але значно дешевші.

Якщо попит зазнає структурних змін, ця ретельно побудована фінансова система опиниться під серйозним випробуванням.