Цикл субстандартних кредитів у AI-обчисленнях: коли кредитне плече майнерів приховує наближення фінансової бурі

Криза субстандартних кредитів тихо наростає у секторі інфраструктурних інвестицій в AI, і кредитні аналітики стежать за цим набагато уважніше, ніж це усвідомлюють технологи. Небезпека полягає не в технологічному потенціалі AI — він залишається справжнім — а у фундаментальному розриві між тим, як ринок фінансує обчислювальну потужність, і тим, що таке обчислювальна потужність як актив насправді є. Поки інвестори у технології радісно підтримують будівництво дата-центрів і поставки GPU, трейдери облікових записів дивляться на балансові звіти і ставлять незручні питання щодо галузі, яка застосовує моделі фінансування нерухомості до обладнання, що знецінюється, як смартфони.

Жорстка математика закону Мура: обчислювальна потужність як дефляційний актив

Основою будь-якої моделі інфраструктурного кредитування є коефіцієнт покриття обслуговування боргу (DSCR) — ідея, що актив генерує стабільний грошовий потік для обслуговування боргу. Протягом десятиліть це працювало для автомагістралей, електростанцій і волоконно-оптичних мереж. Але обчислювальна потужність AI кардинально порушує цю припущення.

Згідно з даними за Q4 2025 від SemiAnalysis і Epoch AI, вартість запуску AI-інференсу знизилася на 20–40% у порівнянні з попереднім роком. Це не тимчасове падіння; воно відображає структурні покращення у техніках стиснення моделей, спеціалізованих архітектурах чипів (ASICS) та алгоритмічній ефективності. Коли ви можете виконати ту саму обчислювальну задачу на 30% дешевше, орендний дохід, який мав би погасити борг за GPU, зникає. Оператор дата-центру, який купив чипи H100 за піковими цінами 2024 року на $25 мільйон, тепер конкурує з операторами, що купують H200 наступного покоління, тоді як вторинна вартість тих H100 зруйнована.

Для кредитора це справжній кошмар щодо застави. Актив, що забезпечує кредит, знецінюється не поступово, а за прискореним графіком технологічного розвитку. Оператор сидить на обладнанні, фінансованому за показниками минулого, але оціненому за циклом застарівання завтра. Саме тому кредитні трейдери не сплять: ви застосовуєте 30-річну іпотечну модель до обладнання з терміном служби 18 місяців.

Зміщення фінансування: коли ризик венчурного капіталу маскується під інфраструктурну безпеку

Саме тут справжні субстандартні елементи стають очевидними. Історично компанії AI залучали венчурний капітал — якщо не вдається, інвестори списують це як збитки по акціях. Але щось змінилося у 2024-2025 роках. За даними Reuters і Bloomberg наприкінці 2025 року, загальний обсяг боргового фінансування дата-центрів AI зріс на 112% і досяг приблизно $25 мільярда у річних зобов’язаннях. Це не був органічний ріст; це був свідомий переформат ризику.

Компанії, такі як CoreWeave і Crusoe, активно переключилися на кредитування під заставу активів (ABL) і проектне фінансування — саме ті структури фінансування, що створені для комунальних підприємств. Ринок фактично запитав: “Що, якщо застосувати моделі інфраструктурного кредитування до технологічних активів?” Відповідь, виявляється, була категорійною помилкою історичних масштабів.

Інфраструктурне кредитування передбачає:

• Стабільний, прогнозований грошовий потік
• Тривалий економічний життєвий цикл (20-30 років)
• Мінімальний ризик технологічного знецінення
• Ліквідні вторинні ринки для застави

Обчислювальна потужність AI не пропонує нічого з цього. Проте кредитори пакували ризик венчурного масштабу у боргові структури інфраструктурного рівня. Це і є ядро нової кризи субстандартних кредитів у фінансуванні обчислювальної потужності — не в тому, що кредитування відбувалося, а в тому, що воно відбувалося на основі фундаментально невідповідних припущень.

Ловушка майнера: фальшиве зняття левериджу, реальне накопичення левериджу

Крипто-майнери, що переходили на AI-сервіси обчислень, позиціонували себе як ті, що зменшують ризики. Медійні наративи хвалили “поворот” — мовляв, майнінгові компанії нібито переходять від дуже волатильних крипторинків до “стабільних” інфраструктурних доходів. Це переконлива історія. І вона здебільшого вигадка.

Дані з розкриття інформації майнингових компаній показують, що чисті боргові коефіцієнти великих публічних майнерів у 2025 залишаються порівнянними з піковими рівнями 2021 року. Деякі агресивні гравці навіть збільшили борг до 500%. Як? Вони застосували фінансовий фокус:

З активної сторони: тримають волатильні позиції BTC/ETH + враховують майбутній дохід від обчислень як неявну заставу
З пасивної сторони: випускають конвертовані ноти і облігації високого доходу, номіновані в USD, для купівлі H100/H200

Це не зняття левериджу; це його множення. Тепер майнери піддаються корельованому ризику з двох напрямків одночасно — якщо ціни на крипту злетять і ставки оренди GPU зменшаться (що, враховуючи закон Мура), призведе до колапсу обох сторін балансу одночасно. У структурованому фінансуванні ця кореляція і є тим, що запускає каскадне дефолтне ланцюжок.

Майнери, що називають себе “інфраструктурними операторами”, фактично грають у подвійний леверидж: використовуючи незалежну криптовалютну волатильність як заставу для ставок на економіку обчислень, яка структурно послаблюється. Це не зменшення ризиків. Це ускладнення ризиків, маскуване під еволюцію бізнесу.

Ілюзія ліквідності: чому застава на папері не є заставою в реальності

Ось що справді будить кредитних аналітиків посеред ночі: відсутність функціонального вторинного ринку для застав GPU.

Якщо великий майнер або оператор обчислень збанкрутує, кредитори зможуть конфіскувати 10 000 графічних карт H100. А що далі? Це не товар, який можна виставити на біржу. Вони потребують:

• Фізичної інфраструктури: спеціалізованих систем рідинного охолодження, потужності 30-50 кВт на стійку, індивідуальних кабельних систем
• Швидкої застаріваності: оголошення про наступне покоління архітектур NVIDIA Blackwell і Rubin означає, що карти попереднього покоління втрачають нелінійну цінність майже миттєво
• Відсутності покупця останньої інстанції: коли відбувається систематичний продаж у стані кризи, немає ринкового посередника, центрального банку або еквівалента, готового поглинути мільярди у продажах знецінюваного технічного обладнання

Зазначені коефіцієнти LTV (Loan-to-Value) на цих угодах можуть здаватися обачними у таблицях. Але вторинний ринок репо, який міг би підтвердити ці цифри у сценарії ліквідації, просто не існує. Це $25 мільярдний мур застави, підтриманий фантомною ліквідністю.

Цінова політика кредитування передбачає впорядковане зниження вартості активів у кризових сценаріях. Ринок GPU пропонує “гарячі” продажі нікому, у ринку, що одночасно зменшується і розділяється за поколіннями обладнання.

Реальний ризик: коли кредитні цикли випереджають технологічні цикли

Це не заперечення майбутнього AI. Технологія зростатиме. Потреби у обчисленнях зростатимуть. Але фінансовий ринок неправильно оцінює час, коли настане кредитний стрес, і коли криві впровадження технологій прискорюються.

Історично кредитні цикли досягають піку раніше, ніж цикли впровадження технологій. Криза субстандартних іпотек не знищила попит на житло — вона знищила структури фінансування, що передували справжній потребі у житлі. Аналогічно, криза субстандартних кредитів у фінансуванні обчислювальної потужності може виникнути раніше, ніж реальні потреби AI у обчислювальних ресурсах виправдають інфраструктурне будівництво.

Що почалося як технологічний бум, профінансований інфраструктурною логікою і майнерами, що шукають прихистку, — перетворюється на кредитну подію, яка випробує, чи зможуть активи обчислювальної потужності знайти ліквідність, коли почнуться дефолти. Відповідь, базуючись на поточній структурі ринку, майже напевно, — ні.