Tinitingnan ni Robert Cohen ng DoubleLine ang halaga sa mga tech bond ng Alphabet at Amazon sa gitna ng pagtaas ng utang sa AI

Ang mga tech company ay nagsagawa ng malaking pagpapautang upang pagsuportahan ang kanilang mga pangarap sa AI. Ngayon, ang ilan sa kanilang bonds ay nagsisimulang mukhang mura, kung hindi man ay sa isang sa mga pinakamatalinong mata sa korporatibong kredito.

Si Robert Cohen, direktor ng korporatibong kredito sa DoubleLine, ay nagtataglay ng argumento na ang mga mataas na kalidad na teknolohiya na obligasyon, lalo na ang mga isyu ng Alphabet at Amazon, ay nag-aalok ng makabuluhang halaga pagkatapos ay babaing ang mga halaga sa sektor dahil sa presyong pagpapautang kaugnay ng AI. Ito ay isang nuansadong position: naniniwala si Cohen na may umuunlad na bubble ng kredito sa AI na may malapit sa katiyakan, ngunit pinapalagay niya na ang pinakamahusay na mga pangalan sa larangan ay pinarusahan kasama ang iba pa.

Ang laki ng paglalabas ay nakakalito. Ang mga hyperscaler ay naglabas ng higit sa $155 bilyon sa hindi pangako na obligasyon noong 2026, na nangangahulugan ng pagtaas ng higit sa 45% kumpara sa buong taon ng 2025. Ipinoproyekta ng Bloomberg Intelligence na humigit-kumulang $5 trilyon ang mga gastos sa kapital kaugnay ng AI sa susunod na limang taon.

Si Cohen ay nagsisigaw ng mga babala tungkol sa dinamikang ito mula pa noong huling bahagi ng 2025, nang unang i-flag niya ang tinawag niyang halos 100% posibilidad ng isang credit bubble na kaugnay sa AI. Ang kanyang pag-aalala ay hindi na ang AI ay sobrang pinapakita, kundi na ang pagbaha ng paglabas ng utang ay nagtatayo ng mga struktural na panganib na hindi tama ng mga investor ang pinapahalagahan.

Dinrawing ni Cohen ang mga pagkakatulad sa mga historical cycle kabilang ang mga railroads at ang maagang internet bilang mga template para sa ano ang maaaring mangyari sa AI credit markets.

Hindi lahat ng borrower sa tech ay gawa sa parehong materyales. Ang Alphabet at Amazon ay nasa itaas ng piramide ng korporatibong kredito, may malalaking cash flow, diversipikadong stream ng kita, at mga rating na investment-grade na nagbibigay ng structural protection sa kanilang bonds na hindi kayang matagumpayan ng karamihan sa mga issuer na kaugnay sa AI. Ang teorya ni Cohen ay pangunahing nagsasabi na ang merkado ay gumagamit ng sobrang malawak na brush, pinagsasama ang mga bond ng Alphabet sa mga speculative issuer sa paraan na naglalabas ng mahalagang pagkakaiba sa kalidad ng balance sheet.

Nakikita ni Cohen ang pangkalahatang corporate credit market na investment-grade bilang fundamental na malusog. Nasa pagpapalawig na ang cycle ng pagpapabuti, kaya mas maraming kumpanya ang nakakakita ng pagpapabuti sa kanilang credit rating kaysa pagbababa. Ang tensyon ay specific sa sektor: higit sa $155 bilyon ang bagong supply ng bond mula sa mga hyperscaler lamang, na nagdadala ng teknikal na presyon sa spreads, at ang malaking volume ng inaasahang capital expenditure ay nangangahulugan na ang pagpapautang ay hindi malulungos sa maikling panahon.

Ang framework ni Cohen ay nagmumungkahi ng ilang bagay na dapat i-monitor. Una, ang pagkakaiba sa pagitan ng mga top-tier na tech borrower at mga lower-quality na AI issuer. Ikalawa, ang bilis ng bagong issuance—ang 45% year-over-year increase ay nangangahulugan na agresibo na, at kung ang mga hyperscaler ay paikakalakas pa ang pagpapautang upang masunod ang pangangailangan sa AI infrastructure, maaaring mapalakas ang teknikal na presyon sa bond market. Ikatlo, ang $5 trillion na inaasahang AI capex sa loob ng limang taon ay sumasalalay sa patuloy na korporatibong komitment sa paggastus ng AI. Anumang tanda na ang mga kumpanya ay nagtatanggal ng kanilang gastusin ay maaaring baguhin ang buong credit landscape para sa sektor.