Ang mga pangarap sa AI ng mga malalaking teknolohiya ang nagpapalakas sa malaking pagsisikap na pinagbabatayan ng utang

Sa mga nakalipas na taon, ang ilang pinakamalalaking teknolohiyang kumpanya sa Amerika ay nagkakaroon ng kompetisyon upang mag-develop ng mga advanced na sistema ng artificial intelligence, habang nag-aalok din ng computing power para sa mga umuunlad na startup—isang kompetisyon na may malaking gastos. Upang makamit ang mga layuning ito, sila ay nagbago nang radikal sa paraan ng pagpapautang. Ang Google, isang subsidiary ng Alphabet, ang Meta Platforms, at iba pang malalaking teknolohiyang kumpanya na matagal nang nakadepende sa malalaking kita at pagtaas ng presyo ng mga aktibo, ay ngayon ay nagsisikap na mag-utang nang malaki upang buuin ang teknolohiya na kailangan para sa pagpapatakbo ng mga chatbot.

Noong Marso ng taong ito, unang nilabas ng Amazon ang mga bono sa Europe at nakalikom ng 14.5 bilyong euro (kabuuang halos $17 bilyon), na nagtatag ng pinakamalaking talaan sa kasaysayan ng euro bilang korporatibong paglalabas ng bono. Ang malaking retailer ay naglabas din ng $37 bilyon na bono sa US bond market, gawing ikaapat na pinakamalaking korporatibong paglalabas ng bono sa kasaysayan ng US. Ayon sa Bloomberg, ang parent company ng Facebook, Meta, ay naglabas ng $25 bilyon na investment-grade na bono noong Abril 30 upang pagsanayin ang kanilang pagbuo ng artificial intelligence.

Ang apat na malalaking teknolohiyang kompanya sa Amerika ay nag-ayos na kailangan nilang gastusin ang kabuuang halagang $650 bilyon lamang sa taong ito para sa mga data center, network equipment, at iba pang infrastructure para sa artificial intelligence upang matupad ang kanilang mga layunin sa AI.

Ang sumusunod ay isang pagsusuri kung paano ang pagkakaroon ng pagkakautang ay nagbabago sa industriya ng teknolohiya at nagpapalakas sa pag-unlad ng artificial intelligence.

Sa loob ng maraming taon, ang mga tech company na lumitaw noong panahon ng internet boom ay nagdagdag ng mga kita sa pamamagitan ng pag-reinvest ng malalaking kita sa kanilang sariling negosyo. Naglabas din sila ng bonds, ngunit ang papel nito sa pagpupulong at paggamit ng pondo ay mas maliit. Ngunit simula sa huli ng 2025, ang mga malalaking tech company ay nagsimulang maglabas ng mga bond na halos milyon-milyon dolyar, naglalaban para magdagdag ng pondo sa pagpapalakas ng mga kakayahan sa artificial intelligence. Samantala, ang mga bagong kompanya tulad ng OpenAI at Anthropic ay nakakuha rin ng milyon-milyon dolyar mula sa mga venture capital firms.

Ang karamihan sa pondo na inilalabas ng mga kumpanyang teknolohiya—ano man ang pagsasalapi sa utang o equity—ay ginagamit para sa mga kagamitan, serbisyo, at imohe na may kaugnayan sa artificial intelligence. Ang isa lamang na Alphabet ay nagpahayag na halos 40% ng kanilang gastos sa teknikal na infrastruktura ay para sa mga data center at network equipment, at 60% para sa mga server. Ang Oracle ay isang karaniwang halimbawa ng gastos sa data center. Ang pangunahing kumpanya sa database ay patuloy na nagpapalikas ng pondo sa pamamagitan ng korporatibong utang at mga pribadong pautang upang itayo ang mga data center sa buong bansa.

Gayunpaman, hindi ito lamang isyu sa real estate. Kailangan din ng mga kumpanya na magbigay ng mahal na chip para sa pag-train at pagpapatakbo ng mga AI model. Karaniwan, nagtatatag ang mga kumpanya ng special purpose vehicles (SPV)—mga independiyenteng kumpanya na itinatag para sa partikular na layuning pampinansyal, kabilang ang pagbili ng teknolohiyang kagamitan. Sa pamamagitan ng SPV, ang utang ay hindi isasama sa balance sheet ng kumpanya, na nagpaprotekta sa kumpanya laban sa posibleng pagbaba ng rating. Mula noong huling bahagi ng 2025, tinatangkang mag-raise ng hanggang $20 bilyon ang xAI ni Elon Musk sa pamamagitan ng off-balance sheet entities na bumibili ng chip at ipinapauwi ito sa xAI.

Ang dalawang iba pang gastos ay nagdulot ng mas malakas na pagkikisap para sa unang pwesto: ang gastos sa kuryente at ang mga propesyonal sa artificial intelligence. Dahil sa kahinaan ng grid ng elektrisidad sa Estados Unidos na makasabay sa pangangailangan ng kanilang mga data center, kinuha ng Alphabet ang isang developer ng malinis na enerhiya upang magbigay ng kuryente sa kanilang mga data center. Patuloy ring naglalabas ng milyon-milyong dolyar ang Meta para pagsamahin ang mga masisigla na inhinyero.

Nakakaranas ng malaking presyon ang mga malalaking teknolohiya na bumuo ng mga data center upang suportahan ang mga tampok ng artificial intelligence. Maaaring gamitin ng Meta, Alphabet, at iba pang mga pangunahing teknolohiya ang kanilang umiiral na mga yaman upang bumuo ng mga data center. Binibigyan sila ng sapat na pera ng kanilang negosyo sa pag-advertise, na nagpapahintulot sa kanila na madaling mag-utang at muli pang i-invest ang ilang kita sa artificial intelligence. Halimbawa, ang kita ng Google noong ikalawang kuartal ng 2025 (hindi kasama ang kita ng mga kasosyo) ay higit sa $97 bilyon.

Ngunit ang pagpapautang ay patuloy na nakakaakit, lalo na sa panahon na ang mga kumpanya sa Wall Street ay naghahabol na magbigay ng mga loan. Ang Special Purpose Entities (SPE) ay nagpapadali sa mga kumpanya na tanggalin ang utang mula sa kanilang balance sheet, na nagdaragdag pa sa atraksyon ng pagpapautang.

Para sa mga AI startup na kadalasang may kita na maraming mas mababa kaysa sa mga malalaking kumpanya, ang pagkuha ng malaking utang ay hindi laging isang magagawang pagpipilian. Sa halip, ang mga pribadong kumpanya tulad ng OpenAI at xAI ay nakapag-ikot ng milyon-milyon dolyar sa pamamagitan ng pagbebenta ng mga bahagi ng kanilang kumpanya at ginamit ang mga pondo para sa kanilang mga pangangailangan sa AI. Ngunit may limitasyon sa bilang ng beses na ito ay maaaring gawin, dahil patuloy na nababawasan ang mga bahagi ng mga tagapag-ari. Noong 2025, kinuha ni xAI ang $5 bilyon na korporatibong utang, na kanyang naibayad na. Hindi pa nakapasok ang OpenAI at Anthropic sa kapital na merkado ng utang at kasalukuyang naghahanap ng iba pang paraan ng pagsasamantala.

Noong huling bahagi ng nakaraang taon, ang alon ng pagpapautang na may kaugnayan sa artificial intelligence ay nagdulot ng pagkabahala sa mga investor, nang makalikom ng halos $100 bilyon ang mga malalaking teknolohiya company sa loob ng ilang linggo lamang para sa pagpapalawak ng kapasidad ng cloud at data center.

Ang serye ng pagpapautang na ito ay sumunod sa pagpapautang ng humigit-kumulang $30 bilyon ni Meta para sa pagtatayo ng isang data center sa Louisiana. Ang transaksyong ito ay nagpapakita ng dami ng pondo na kailangan para sa infrastruktura ng artificial intelligence, pati na rin ang pagkakaroon ng mas maraming paraan ng pagpapautang ng mga kumpanya. Ang pagpapautang ay isinagawa ng isang espesyal na layunin na entidad na bahagi ng Meta, ngunit ipapautang sa mga mananalapi sa pamamagitan ng matagalang lease agreement kasama ang teknolohiyang pangunahing kumpanya. Ang istrukturang ito ay nagpapakita na ang mga operator ng data center ay maaaring maglabas ng tradisyonal na bonds at magkamit ng malaking pondo mula sa mga mananalapi nang hindi nagdudulot ng malaking pagtaas sa utang sa kanilang balance sheet o panganib sa kanilang credit rating.

Upang ipakita ang pagkakaroon ng pangangailangan sa pondo, ang Alphabet ay naglabas ng rare na 100-taong obligasyon noong unang bahagi ng 2026, isang transaksyon na hindi na ginawa ng anumang teknolohiya na kumpanya mula sa huling bahagi ng dekada ng 1990, upang tugunan ang pangangailangan ng mga matagalang investor tulad ng mga insurance company at pension funds.

Ang Meta ay bumalik sa merkado ng obligasyon at naglabas ng $25 bilyon na investment-grade bonds. Ang paglabas ng obligasyon na ito ay naganap sa araw pagkatapos ng pagpapahayag ni Meta ng kanilang taunang pagpapalawak ng kapital na higit sa kanilang paunang prognostikasyon noong Enero.

Ang pagtaas ng pagpapautang sa larangan ng artificial intelligence ay nakakatangi dahil sa bilis, sukat, at uri ng mga nangungutang. Sa kasaysayan, ang pagtaas ng korporatibong utang ay karaniwang nauugnay sa mga speculative bubble, tulad ng pag-usbong ng leveraged buyouts noong dekada 80, kung saan ang paglalabas ng mataas na panganib na obligasyon ay nagbigay-puwesto sa isang serye ng agresibong corporate acquisitions. Sa kabilang banda, ang mga nangungutang sa kamakailang paglalabas ng obligasyon ay ang ilan sa mga pinakamay-ari ng pinakamaraming pera at may pinakamataas na credit rating sa mundo.

Nakapag-ayos ng mga hundreds of bilyon dolyar sa maikling panahon, patuloy pa rin ang pagbuo ng artificial intelligence kahit na mataas ang mga interes, na nagpapakita ng kahalagahan ng kompetisyon sa generative AI. Ilan sa mga tagapag-ugnay sa merkado ay ihahambing ang sitwasyong ito sa mga maagang pagtaas ng pagbuo ng imprastruktura, tulad ng pagtatayo ng fiber-optic networks noong panahon ng internet bubble, kung saan ang mga kumpanya ng telekomunikasyon ay nagkakaroon ng malaking utang upang maglagay ng network.

Ngunit mayroong mahalagang pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Ang mga pinakamalaking issuer ngayon ay mas propryetary at mas diversipikadong negosyo kaysa sa maraming telekomunikasyon na kumpanya noong huling bahagi ng dekada ng 90s.

Bagaman may pagtaas sa pagsasapilit ng utang sa nakaraang panahon, inaasahan na ang porsyento ng pagsasapilit ng utang sa kabuuang gastos sa artificial intelligence ng mga malalaking teknolohiya ay magiging relatibong maliit. Ipinapalagay ng mga analista na higit sa 80% hanggang 90% ng kanilang plano sa kapital na gastos ay mabubuo sa pamamagitan ng cash flow mula sa operasyon. Bukod dito, bagaman may pagtaas sa pagpapautang sa nakaraang panahon, inaasahan na ang kabuuang antas ng utang ng mga pangunahing operator ng data center ay mananatiling mababa kumpara sa kanilang taunang kita.

Gayunpaman, ang malaking sukat ng pagsasalapi ay magdudulot din ng epekto. Ang mas mataas na sukat ng pautang ay maaaring magbago sa pagsasagawa ng kompanya, na nakakaapekto sa kanyang credit rating at kakayahang makakuha ng pautang na mababang gastos. Bukod sa tech industry, ang malaking paglabas ng utang ay maaari ring muling hugis ang credit market, na nag-aabsorb sa pangangailangan ng mga investor na kung saan ay maaaring magtungo sa iba pang industriya. Ito ay hindi lamang magpapataas sa gastos ng pautang ng iba pang mga kumpanya, kundi magpapataas din sa panganib ng mga lender sa mga industriya kung saan ang mahabang panahong return sa pag-invest sa artificial intelligence ay patuloy pa ring hindi pa nasusuri.

Inaasahan ng Morgan Stanley na sa 2026, ang paglabas ng investment-grade corporate bonds ay maaaring lumampas sa $2 trilyon, na nagtataguyod ng bagong rekord, bahagyang dahil sa pagtutulak ng mga pag-invest sa artificial intelligence. Noong nakaraang taon, hinulaan ng mga analista ng JPMorgan na sa susunod na limang taon, ang market ng high-grade bonds ay maaaring kailanganin na absorbyuhin ang halos $1.5 trilyon na paglabas ng bonds para sa data centers ng artificial intelligence. Sinabi nila na hanggang 2030, maaaring umabot sa higit sa 20% ng investment-grade bond market ang uri ng debt na ito.

Kung hindi makamit ng pag-usbong ng artificial intelligence ang inaasahang resulta, maaaring makaharap ang mga malalaking teknolohiyang kumpanya na nag-invest ng malaking halaga sa mga data center, chip, at kuryente para suportahan ang artificial intelligence sa isang sitwasyon ng sobrang kapasidad at mabilis na pagiging obsolete ng mga kagamitan. Katulad nito ang nangyari sa panahon ng internet bubble, kung saan ang mga network capacity na itinayo ng mga telecom company ay napakalaki kumpara sa aktwal na pangangailangan ng mga customer.

Ang mas mababang kita kaysa sa inaasahan ay magdudulot ng presyur sa cash flow ng kumpanya, na maaaring magbukas sa pagkakataon na ang negosyo ay kailangang bawasan ang pag-invest o dagdagan ang pagpapautang, na hahantong sa pagkamalina ng kanilang kalagayang pampinansyal.

Bukod dito, mayroon pa ring mas malawak na panganib sa merkado. Ang mga investor ay naglagay ng malaking halaga ng pera sa mga teknolohiyang bono at stock, na nagtataya sa paglago na dinudulot ng artificial intelligence. Kung mawawala ang pagkakatiwala na ito, maaaring bumaba ang presyo ng mga stock, at masasaktan ang mga tagapagbigay ng loan.