Искусственная инфраструктура — это пузырь или «коллективная покупка времени»? Разбор финансовой структуры, стоящей за 30 триллионами долларов.

Это не простая бинарная дискуссия «пузырь vs не пузырь», ответ может быть более сложным и тонким, чем вы думаете. У меня нет хрустального шара, который предсказывает будущее. Но я пытаюсь глубже разобрать финансовую структуру этого пиршества и построить аналитическую структуру.

Статья длинная и содержит много деталей, сначала скажу вывод:

В направлении я не думаю, что это большой пузырь. Но в отдельных сегментах существуют высокие риски.

Говоря более точно, нынешняя инфраструктура ИИ напоминает собой долгий путь «объединения + покупки времени». Крупные компании (( Microsoft, Google, Meta, Nvidia и др.) используют финансовую инженерию для привлечения огромного рычага, но передают основные кредитные риски специализированным компаниям (SPV) и капитальному рынку, тесно связывая интересы всех участников.

Так называемое «покупка времени» означает, что они ставят на свою способность выдержать собственные денежные потоки и терпение внешних ресурсов, смогут ли они дожить до того дня, когда «ИИ действительно повысит производительность».

Если ставка выиграна, ИИ выполнит обещание, а крупнейшие компании станут главными победителями. Если ставка проиграна (прогресс ИИ не соответствует ожиданиям или затраты слишком высоки), в первую очередь пострадают внешние ресурсы, предоставляющие финансирование.

Это не тот пузырь, что в 2008 году, когда «банковский рычаг был чрезмерным, и произошел единичный взрыв». Это гигантский эксперимент прямого финансирования, который возглавляют самые умные и финансово состоятельные компании на Земле, используя сложные стратегии «внешнего финансирования», разлагая риски на множество торгуемых фрагментов, которые распределяются среди разных инвесторов для переваривания.

Даже если это не пузырь, это не означает, что все инвестиции в инфраструктуру ИИ могут принести хорошую отдачу от инвестиций.

01 Понимание ядра: механизм привязки интересов «объединения»

Так называемая «объединение», означает, что эта AI-инфраструктура тесно связывает интересы пяти сторон:

Технологические гиганты (Meta, Microsoft, Google) и их партнеры по большим моделям (OpenAI, xAI): требуется вычислительная мощность, но не хочется разом тратить деньги.

Поставщик чипов (Nvidia): необходимы постоянные крупные заказы для поддержки его оценки.

Частные инвестиционные фонды (Blackstone, Blue Owl, Apollo): необходимы новые классы активов для расширения масштабов управления активами и получения большего объема управляющих сборов.

Neocloud (CoreWeave, Nebius) и поставщики гибридных облачных услуг (Oracle Cloud Infrastructure): предоставляют инфраструктуру и вычислительные мощности, но одновременно требуют долгосрочных контрактов от крупных компаний для привлечения финансирования.

Институциональные инвесторы (пенсионные фонды, суверенные фонды, традиционные фонды, такие как BlackRock): нуждаются в стабильной доходности выше, чем у государственных облигаций.

И эти пять сторон образовали «сообщество интересов», например:

Nvidia предоставляет приоритетные поставки CoreWeave и одновременно инвестирует в его акции.

Microsoft предоставила CoreWeave контракт, а также оказала помощь в финансировании

Blackstone предоставляет долговое финансирование, одновременно привлекая средства от пенсионных фондов.

Meta и Blue Owl совместно основали SPV, разделяя риски

OpenAI и другие производители крупных моделей продолжают повышать стандарты параметров моделей, вычислительных способностей и масштабов обучения, что равносильно постоянному увеличению порога требований к вычислительной мощности всей отрасли. Особенно в условиях глубокого сотрудничества с Microsoft, такая структура «технического аутсорсинга и внутренней инерции давления» позволяет OpenAI, не вкладывая деньги, стать инициатором ускорения гонки капитальных затрат по всему миру. Он не является инвестором, но фактически выступает в роли куратора, подталкивающего к увеличению рычагов на всем рынке.

Никто не может быть в безопасности в одиночку, вот в чем суть «объединения».

02 Структура капитала — Кто платит? Куда идут деньги?

Чтобы понять общую архитектуру, мы можем начать с приведенной ниже схемы движения средств.

Технологическим гигантам нужна астрономическая вычислительная мощность, есть два пути:

Собственный дата-центр: это традиционная модель. Преимущества заключаются в полной контролируемости, недостатки - в медленном строительстве, а также все капитальные расходы и риски ложатся на собственный баланс.

Поиск внешних поставщиков: гиганты не просто арендуют серверы, а создают две основные модели «внешних поставщиков». Это новая тенденция, и именно на этом мы сосредоточили наш анализ.

Первый вариант - это SPV (Специальная целевая компания) / специальная цель, это чисто финансовый инструмент. Вы можете представить его как специальное юридическое лицо, созданное для «единственного проекта, единственного клиента».

Бизнес-модель: например, Meta хочет построить дата-центр, но не хочет сразу тратить большую сумму денег, поэтому она сотрудничает с инвестиционной компанией для создания SPV. Единственная задача SPV - построить и управлять этим центром, который будет принадлежать только Meta. Инвесторы получают высококачественные долговые обязательства (корпоративные облигации + смешанное финансирование проекта), основанные на денежном потоке от аренды.

Тип клиента: экстремально единый, обычно только один (например, Meta).

Степень риска: жизнь и смерть полностью зависят от кредитоспособности одного клиента.

Второй вариант — это Neocloud (, такие как CoreWeave, Lambda, Nebius ). Это независимые операционные компании (Operating Company, OpCo), имеющие собственную операционную стратегию и полную власть в принятии решений.

Бизнес-модель: например, CoreWeave самофинансируется (акционерный и долговой капитал) для покупки большого количества GPU, которые затем сдает в аренду нескольким клиентам, подписывая контракты с «гарантированной/резервированной» оплатой. Гибкая, но стоимость акций сильно колеблется.

Тип клиента: теоретически разнообразный, на практике на ранних стадиях сильно зависел от крупных компаний (например, ранняя поддержка CoreWeave со стороны Microsoft). Из-за меньшего масштаба, в отличие от SPV, который опирается на единственного богатого папу, Neocloud имеет более высокую зависимость от upstream-поставщиков (Nvidia).

Степень риска: риск распределен между несколькими клиентами, но операционная способность, технологии и стоимость акций влияют на выживание.

Несмотря на то, что с юридической и операционной точки зрения они совершенно разные, коммерческая суть обоих случаев схожа: оба являются “внешними поставщиками вычислительной мощности” для гигантов, вынося огромные закупки GPU и строительство дата-центров из баланса гигантов.

Откуда берутся деньги для этих SPV и Neoclouds?

Ответ заключается не в традиционных банках, а в частных кредитных фондах (Private Credit Funds). Почему?

Это связано с тем, что после 2008 года «Базельское соглашение III» предъявляет строгие требования к коэффициенту достаточности капитала банков. Банки, принимая на себя такие высокие риски, высокую концентрацию и долгосрочные огромные кредиты, должны формировать резерв, который слишком высок для их стоимости.

Банки «не могут» и «не осмеливаются» заниматься такими бизнесом, создавая огромную пустоту. Такие частные инвестиционные гиганты, как Apollo, Blue Owl и Blackstone, заполнили эту нишу — они не подлежат банковским регуляциям и могут предложить более гибкое и быстрое, но с более высокими процентными ставками финансирование. Обеспечено арендной платой по проекту или долгосрочными контрактами на GPU/оборудование.

Для них это очень привлекательный пирог - многие имеют опыт традиционного финансирования инфраструктуры, и эта тема достаточно, чтобы увеличить масштабы управления активами в несколько раз, а также значительно увеличить управление и сопутствующий интерес (Carried Interest).

Так откуда же пришли деньги этих фондов частного кредитования?

Ответ - институциональные инвесторы (LPs), такие как пенсионные фонды (Pension Funds), суверенные фонды благосостояния, страховые компании и даже обычные инвесторы (например, через частный кредитный ETF, выпущенный BlackRock - в нем есть 144A частные облигации Meta проекта Beignet Investor LLC 144A 6.581% 30/05/2049)

Таким образом, установлен путь передачи рисков в цепочке:

(Конечный несущий риск)пенсионный фонд/ETF-инвестор/суверенный фонд → (посреднические организации)фонды прямых инвестиций → (финансирующие организации)SPV или Neocloud (например CoreWeave) → (конечные пользователи) технологические гиганты (например Meta)

03 SPV пример анализа — Hyperion Meta

Чтобы понять модель SPV, план Meta «Hyperion» является отличным примером (достаточно открытой информации):

Структура/доля: Meta и Blue Owl управляют фондом JV (Beignet Investor LLC). Доля Meta 20%, Blue Owl 80%. Выпуск облигаций по структуре SPV 144A. JV покрывает активы, Meta арендует на длительный срок. Капитальные расходы на строительный период находятся в JV, активы постепенно переходят на баланс Meta после начала финансирования лизинга.

Объем: около 27,3 миллиарда долларов долгов (144A частные облигации) + около 2,5 миллиарда долларов собственного капитала, что делает это одной из крупнейших в истории США единичных корпоративных облигаций/частных кредитных проектов. Срок погашения - 2049 год, такая структура с длительным сроком амортизации по своей сути “сначала фиксирует самые сложные временные риски”.

Процентная ставка/рейтинг: Долг получил рейтинг S&P A+ (высокий рейтинг позволяет страховщикам делать инвестиции), купонная ставка составляет около 6,58%.

Структура инвесторов: PIMCO подписала на 18 миллиардов; ETF под управлением BlackRock в общей сложности более 3 миллиардов. Для этой группы инвесторов это крайне привлекательный высококачественный стабильный доход.

Кэш-флоу и аренда: Blue Owl интересует не потенциально обесценивающийся GPU (я считаю, что некоторые люди на рынке сейчас беспокоятся о том, что предположения о сроке амортизации GPU слишком длинные, это не совсем правильно, потому что GPU - это только аппаратная часть, а общая ценность ИИ заключается в аппаратном обеспечении + модели; цена устаревшего оборудования падает из-за итераций, но это не означает, что окончательная ценность применения ИИ-моделей также снижается), а денежный поток SPV, поддерживаемый долгосрочной арендой Meta (с 2029 года). Финансирование строительного периода также предусмотрено для сокращения рисков с помощью американских государственных облигаций. Эта структура объединяет ликвидность корпоративных облигаций и условия защиты проектного финансирования, а также является 144A-for-life (ограниченный круг инвесторов).

Так почему же краткосрочные риски такой архитектуры крайне низки?

Это потому, что в такой структуре задачи Hyperion просты: слева получать арендную плату Meta, справа выплачивать проценты Blue Owl. Пока Meta не рухнет (вероятность этого в обозримом будущем крайне мала), денежный поток будет стабильным как скала. Не нужно беспокоиться о колебаниях спроса на ИИ и падении цен на GPU.

Эта структура долговых обязательств с длительным сроком 25 лет, погашаемая арендной платой, позволяет заблокировать все недавние риски рефинансирования, если арендные платежи стабильны, а проценты выплачиваются нормально. Это и есть суть «покупки времени» (позволяя созданной приложениями ИИ ценности медленно догнать финансовую структуру).

В то же время Meta использует свои кредитные ресурсы и мощный денежный поток, чтобы получить огромные долгосрочные инвестиции, избегая традиционных капитальных расходов. Несмотря на то, что в соответствии с современными стандартами бухгалтерского учета (IFRS 16) долгосрочная аренда все же будет отражена как «арендные обязательства», преимущество заключается в том, что давление на капитальные расходы в размере десятков миллиардов долларов в начале строительного периода и связанные с этим строительные риски и финансирование передаются на SPV.

Преобразовать одноразовые большие капитальные расходы в арендные платежи, которые будут выплачиваться в течение 25 лет, значительно оптимизируя денежный поток. Затем сделать ставку на то, смогут ли эти инвестиции в ИИ приносить достаточную экономическую выгоду в течение 10-20 лет для покрытия основного долга и процентов (при облигационном купонном доходе 6,58%, учитывая операционные расходы, ROI, рассчитанный по EBITDA, должен быть как минимум 9-10%, чтобы акционеры получили неплохую доходность).

04 Neocloud Ловушка — Долевой риск OpCo

Если SPV-модель — это «перемещение доверия», то такие модели, как CoreWeave и Nebius, являются «дальнейшим уровнем разделения рисков».

Например, в случае с CoreWeave, капитальная структура намного сложнее, чем у SPV. Многоуровневое финансирование акций и долговых обязательств, инвесторы включают Nvidia, венчурные капитальные компании, фонды роста и фонды прямых инвестиций, образуют четкую последовательность буферов риска.

Предположим, что спрос на ИИ будет ниже ожидаемого, или появятся новые конкуренты, CoreWeave сильно снизит доходы и не сможет выплатить высокие проценты, что произойдет:

Первый шаг - это испарение стоимости акций: акции CoreWeave обрушились. Это «акционерная ловушка» - она первая принимает на себя удар. Компании могут быть вынуждены финансироваться с дисконтом, что приводит к значительной разбавленности прав старых акционеров и даже к полной потере капитала. В то же время акционерная ловушка SPV меньше, так как она не может напрямую привлекать финансирование на открытом рынке.

Второй шаг — это ущерб кредиторам: только после полного «сжигания» акций, когда CoreWeave все еще не сможет погасить долги, наступает очередь таких частных кредиторов, как Blackstone, нести убытки. Однако эти фонды при выдаче займa обычно требуют отличных залогов (новейшие GPU) и строгих прав на возврат.

CoreWeave и Nebius используют схему “сначала заключение долгосрочного контракта, затем финансирование на основе долгосрочного контракта”, что позволяет быстро расширяться на капиталовложениях. Изящность этой структуры заключается в том, что крупные клиенты могут достичь лучшей эффективности использования средств, не вкладывая деньги, а используя долгосрочные контракты на будущие закупки для привлечения большего объема капитальных расходов, при этом вероятность передачи рисков на всю финансовую систему ограничена.

С другой стороны, акционерам Neocloud следует обратить внимание на то, что они находятся на самом штормовом, но также и на самом захватывающем месте в этой игре. Они делают ставку на быстрый рост и должны молиться, чтобы финансовые операции руководства (продление долга, увеличение акций) были практически безупречными. Кроме того, им следует обратить внимание на структуру погашения долга, диапазон залога, окна для продления контрактов и концентрацию клиентов, чтобы лучше оценить соотношение риска и вознаграждения по акциям.

Мы также можем представить, кто будет самым уязвимым с точки зрения производственных мощностей, если действительно спрос на ИИ будет расти медленно? SPV или Neocloud? Почему?

05 Oracle Cloud: Ответный удар нетипичного облачного игрока

Когда все обращают внимание на CoreWeave и трех крупных облачных гигантов, неожиданная «облачная темная лошадка» также тихо поднимается: Oracle Cloud

Он не принадлежит Neocloud и не является частью первого эшелона трех крупнейших технологических компаний, но благодаря высокоэластичной архитектуре и глубокой合作 с Nvidia он захватил контракты на часть вычислительных нагрузок Cohere, xAI и даже OpenAI.

Особенно когда неоклаудные рычаги постепенно начинают сжиматься, а традиционного облачного пространства недостаточно, Oracle, занимая позицию «нейтрального» и «заменимого», становится важным буферным слоем во втором этапе поставок вычислительной мощности AI.

Его существование также показывает нам, что эта битва за вычислительную мощность — это не только противостояние трех сильнейших, но также такие нетипичные, но стратегически значимые поставщики, как Oracle, тихо занимают свои позиции.

Но не забывайте, что игровая площадка этой игры находится не только в Силиконовой долине, но и простирается на весь глобальный финансовый рынок.

Государственная «скрытая гарантия», на которую все так смотрят.

Наконец, в этой игре, которую контролируют технологические гиганты и частные финансовые компании, есть еще одна потенциальная «козырная карта» - правительство. Хотя OpenAI недавно заявила, что «не хочет и не надеется», чтобы правительство предоставляло гарантии по кредитам для дата-центров, обсуждения с правительством касаются потенциальных гарантий для заводов по производству чипов, а не дата-центров. Но я считаю, что в их (или аналогичных участников) первоначальном плане обязательно был вариант «привлечь правительство для объединения сил».

Как сказать? Если масштаб инфраструктуры ИИ станет настолько велик, что даже частные долговые обязательства не смогут его выдержать, единственным выходом станет переход к конкуренции государств. Как только лидерство ИИ будет определено как “национальная безопасность” или “лунная гонка XXI века”, вмешательство правительства станет логичным.

Самый эффективный способ такого вмешательства заключается не в прямых денежных вложениях, а в предоставлении «гарантии». Этот подход предоставляет одно решающее преимущество: значительно снижает стоимость финансирования.

Инвесторы примерно моего возраста, вероятно, помнят Freddie Mac ( и Fannie Mae ). Эти две «государственные спонсируемые предприятия» (Government Sponsored Enterprises; GSEs) не являются официальными государственными учреждениями США, но на рынке общепринято считать, что они имеют «косвенные государственные гарантии».

Они покупают ипотечные кредиты у банков, упаковывают их в ипотечные облигации (MBS) и обеспечивают, после чего продают на открытом рынке, снова направляя капитал в рынок ипотечного кредитования, увеличивая количество доступных средств для кредитования. Их существование также сделало последствия финансового цунами 2008 года более масштабными.

Представьте себе, что в будущем появится «государственная компания по вычислительной мощности ИИ», которая будет иметь скрытую гарантию от правительства. Выпускаемые ею облигации будут рассматриваться как quasi-суверенные облигации, а процентные ставки будут бесконечно близки к процентным ставкам по государственным облигациям США.

Это кардинально изменит ранее упомянутую «покупку времени для повышения производительности»:

Слишком низкая стоимость финансирования: чем ниже стоимость заимствования, тем меньше требования к «скорости повышения производительности ИИ».

Неограниченное продление: что еще более важно, возможность постоянно продлевать по крайне низкой цене (Roll over) равносильно покупке практически неограниченного времени.

Иными словами, этот подход значительно снижает вероятность того, что ставка «взорвется». Но если она взорвется, последствия могут увеличиться в десятки раз.

06 триллионов долларов ставки — действительно ключевая «производительность»

Все вышеупомянутые финансовые структуры - SPV, Neocloud, частные долговые обязательства - как бы изящно они ни были, лишь отвечают на вопрос «как платить».

А вот станет ли инфраструктура ИИ пузырем, самый главный вопрос: «Действительно ли ИИ может повысить производительность?» и «Насколько быстро?»

Все финансовые схемы сроком на 10 и 15 лет по сути «покупают время». Финансовая инженерия предоставляет гигантам период передышки, не требуя немедленных результатов. Но покупка времени имеет свою цену: инвесторы Blue Owl и Blackstone (пенсионные фонды, суверенные фонды, держатели ETF) нуждаются в стабильном процентном доходе, в то время как акционеры Neocloud ожидают многократного роста оценки.

Ожидаемая доходность этих финансирующих сторон — это порог, который должна преодолеть производительность ИИ. Если рост производительности, обеспечиваемый ИИ, не сможет покрыть высокие затраты на финансирование, эта изящная структура начнет рушиться с самой уязвимой точки (акционерной ловушки).

Поэтому в ближайшие годы следует особое внимание уделить следующим двум аспектам:

Скорость внедрения «решений для приложений» в различных областях: мощной модели (LLM) недостаточно. Нужно увидеть действительно способные заставить предприятия раскошелиться «программное обеспечение» и «услуги». Необходимо, чтобы такие приложения массово распространены, а генерируемый денежный поток был достаточно большим, чтобы покрыть основные и процентные выплаты по огромным затратам на инфраструктуру.

Внешние ограничения: AI-центр данных — это электрический монстр. У нас достаточно электроэнергии для поддержки экспоненциально растущих потребностей в вычислительной мощности? Ускоряется ли обновление электрической сети? Будет ли поставка GPU от Nvidia и других аппаратных средств сталкиваться с узкими местами, что приведет к их «замедлению» по сравнению с графиком, установленным финансовыми контрактами? Риски со стороны предложения могут истощить все «купленное время».

Короче говоря, это гонка между финансами (стоимостью финансирования) и физикой (электричеством, аппаратным обеспечением) и бизнесом (реализацией приложений).

Мы также можем использовать количественный подход, чтобы примерно оценить, насколько повышение производительности, которое необходимо предоставить ИИ, чтобы избежать пузыря:

Согласно оценкам Morgan Stanley, объем инвестиций в ИИ в этом цикле должен достичь 30 триллионов долларов к 2028 году.

Указанные выше затраты на выпуск SPV от Meta составляют примерно 6-7%, в то время как согласно отчету Fortune, средняя процентная ставка по долгам CoreWeave составляет около 9%. Предполагая, что большинство частных долговых обязательств в отрасли требуют доходность в 7-8%, а соотношение долга и капитала составляет 3:7, то для этих инфраструктурных проектов AI ROI ( (с учетом EBITDA и общих капитальных затрат) должен составлять 12-13%, чтобы доходность капитала превысила 20%.

Таким образом, необходимый EBITDA = 3 триллиона × 12% = 360 миллиардов долларов; если рассчитывать по марже прибыли EBITDA 65%, соответствующий доход составит около 550 миллиардов долларов;

По оценкам, валовой внутренний продукт (ВВП) США составляет примерно 29 триллионов долларов, что соответствует примерно 1,9% нового производства, которое необходимо поддерживать в долгосрочной перспективе за счет ИИ.

Этот порог не низок, но это не сказка. ) В 2025 году общий доход глобальной облачной индустрии составит около 400 миллиардов долларов США; другими словами, нам нужно как минимум увидеть, как ИИ позволяет создать одну-две облачные индустрии. Ключевым моментом является скорость монетизации приложений и возможность синхронного преодоления физических ограничений.

Стресс-тестирование рисковых сценариев: когда «времени» недостаточно?

Все упомянутые финансовые структуры основаны на ставке, что производительность сможет превзойти затраты на финансирование. Позвольте мне провести два стресс-теста, смоделировав цепную реакцию, когда скорость реализации производительности ИИ оказывается ниже ожиданий:

В первом случае мы предполагаем, что производительность ИИ реализуется «медленно» (например, масштабирование достигается только через 15 лет, но многие инвестиции могут быть на срок 10 лет):

Neocloud упал первым: независимые операторы, такие как CoreWeave, из-за того, что доход не может покрыть высокие проценты, их «капитал в качестве буфера» был сожжен, что привело к дефолту по долгам или к снижению цен при реструктуризации.

SPV сталкивается с риском продления: при наступлении срока погашения долгов SPV, таких как Hyperion, Meta должна решить, следует ли рефинансировать по более высокой ставке (рынок уже стал свидетелем неудачи Neocloud), что подрывает прибыль от основного бизнеса.

Частные кредитные фонды LPs понесли огромные убытки, а оценки акций технологических компаний значительно снижены. Это “дорогое поражение”, но не приведет к системному краху.

Во втором случае мы предположим, что производительность ИИ была «опровергнута» (технологический прогресс остановился или затраты не могут быть снижены и масштабированы):

Технологические гиганты могут выбрать «стратегический дефолт»: это самый плохой сценарий. Такие гиганты, как Meta, могут решить, что «продолжение выплат аренды» — это бездонная яма, и в итоге выбрать принудительное прекращение аренды, заставив SPV провести реструктуризацию долгов.

SPV облигации обрушились: облигации, такие как Hyperion, которые считаются облигациями уровня A+, их кредит сразу же оторвется от Meta, цена обрушится.

Это может полностью разрушить рынок частного кредитования «инфраструктурного финансирования» и, вероятно, вызвать кризис доверия на финансовых рынках через указанную взаимосвязь.

Цель этих тестов состоит в том, чтобы преобразовать неопределенный вопрос «является ли это пузырем» в конкретный ситуационный анализ.

07 Индикатор риска: практический список наблюдений для инвесторов

А что касается изменений в доверии к рынку, я сам буду постоянно следить за пятью вещами в качестве термометра риска:

Скорость реализации продуктивности AI проектов: включает ускорение или замедление ожидаемого дохода от крупных моделей ( линейный рост или экспоненциальный рост), различные AI продукты и случаи применения проектов.

Цена акций компании Neocloud, доходность облигаций, объявления: включает крупные заказы, дефолт/реструктуризацию, рефинансирование долга (некоторые частные облигации истекают около 2030 года, на что следует обратить особое внимание), темпы увеличения капитала.

Вторичная цена/спред по SPV облигациям: сохраняется ли высокая цена выше номинала для таких частных облигаций 144A, как Hyperion, активно ли ведутся сделки, увеличивается ли объем владения ETF.

Изменение качества долгосрочных условий: соотношение take-or-pay, минимальный срок хранения, концентрация клиентов, механизм корректировки цен (корректировка цен на электроэнергию/процентные ставки/ценовые корректировки в зависимости от инфляции).

Энергетические показатели и возможные технические инновации: в качестве наиболее вероятного узкого места необходимо обращать внимание на политические сигналы в области подстанций, передачи и распределения электроэнергии, а также механизма ценообразования на электроэнергию. Также важно выяснить, существуют ли новые технологии, которые могут значительно снизить потребление электроэнергии.

Почему это не копия 2008 года?

Некоторые люди могут провести аналогию с пузырем, подобным тому, что был в 2008 году. Я считаю, что такой подход может привести к неправильному пониманию:

Первый момент заключается в том, что суть основных активов различна: ИИ против жилья

核心资产 кризиса 2008 года - это «жилище». Само жилище не приносит производительного вклада (рост арендного дохода очень медленный). Когда цены на жилье отклоняются от основных доходов населения и упаковываются в сложные финансовые деривативы, разрушение пузыря - это лишь вопрос времени.

А основной актив ИИ - это «вычислительная мощность». Вычислительная мощность является «инструментом производства» в цифровую эпоху. Если вы верите, что ИИ с высокой вероятностью в будущем в какой-то момент сможет существенно увеличить производительность всего общества (разработка программного обеспечения, разработка лекарств, обслуживание клиентов, создание контента), то не стоит слишком беспокоиться. Это «предоплата» будущей производительности. У него есть реальные фундаментальные показатели в качестве якоря, просто они еще не полностью реализованы.

Вторая точка заключается в том, что ключевые узлы финансовой структуры различаются: прямое финансирование vs. банки

Пузырь 2008 года значительно расширился благодаря ключевым узлам (банкам). Риски распространялись через «косвенное финансирование банков». Закрытие одного банка (например, Lehman) вызвало кризис доверия ко всем банкам, что привело к заморозке межбанковского рынка и, в конечном итоге, к системному финансовому кризису, затронувшему всех (включая кризис ликвидности).

А сейчас структура финансирования ИИ-инфраструктуры основана на «прямом финансировании». Если производительность ИИ будет опровергнута, CoreWeave обанкротится, и Blackstone не выполнит обязательства по долгам на 7,5 миллиарда долларов, это будет огромным убытком для инвесторов Blackstone (пенсионных фондов).

Система банков после 2008 года действительно стала более надежной, но мы не можем чрезмерно упрощать и считать, что риски могут быть полностью «окружены» на частном рынке. Например, частные кредитные фонды сами могут использовать банковский кредит для увеличения доходности. Если инвестиции в ИИ окажутся в целом неудачными, эти фонды могут понести огромные убытки, которые все равно могут распространиться по двум путям:

Дефолт по кредитному плечу: дефолт фонда по кредитному финансированию банков передает риск обратно в банковскую систему.

Удар по LP: пенсионные фонды и страховые компании из-за огромных инвестиционных убытков ухудшают свои балансы, что приводит к их распродаже других активов на открытом рынке и вызывает цепную реакцию.

Поэтому более точное утверждение будет следующим: «Это не ликвидный кризис межбанковского кредитования, подобный тому, что был в 2008 году, с однократным взрывом и полной заморозкой». Худший сценарий будет заключаться в «дорогом провале», с низкой заразностью и медленной динамикой. Однако учитывая непрозрачность частного рынка, мы должны оставаться в высокой степени бдительности по отношению к этому новому типу медленного инфекционного риска.

Урок для инвесторов: на каком уровне этой системы вы находитесь?

Давайте вернемся к изначальному вопросу: является ли инфраструктура ИИ пузырем?

Формирование и разрыв пузыря происходят из-за огромной разницы между ожидаемой выгодой и фактическими результатами. Я считаю, что в общем направлении это не пузырь, а скорее сложная финансовая структура с высоким кредитным плечом. Но с точки зрения риска, помимо некоторых аспектов, на которые следует обратить особое внимание, нельзя недооценивать «негативный эффект богатства», который может быть вызван небольшими пузырями.

Для инвесторов в этой гонке за инфраструктурой в области ИИ на триллионы долларов вам необходимо понимать, на что вы ставите, владея различными активами:

Акции технологических гигантов: вы ставите на то, что производительность ИИ сможет обогнать стоимость финансирования

Частный кредит: вы зарабатываете стабильный процент, но несете риск “времени может не хватить”.

Neocloud акции: вы - первая подушка безопасности с самым высоким риском и самой высокой доходностью.

В этой игре позиция определяет все. Понимание этой цепочки финансовых структур – это первый шаг к нахождению своего места. А понимание того, кто «курирует» это шоу, является ключом к определению того, когда игра закончится.