В последние годы крупнейшие американские технологические компании активно конкурировали за разработку передовых систем искусственного интеллекта и обеспечение вычислительных ресурсов для бурно развивающихся стартапов — эта гонка потребовала огромных затрат. Для достижения этих целей они кардинально изменили подход к финансированию. Долгое время полагавшиеся на высокую прибыль и рост акций, Alphabet (Google), Meta Platforms и другие технологические гиганты теперь активно берут займы для создания технологий, необходимых для работы чат-ботов.
В марте этого года компания Amazon впервые выпустила облигации в Европе, привлекши 14,5 млрд евро (около 17 млрд долларов США), что стало рекордом по объему корпоративных облигаций в истории этой валюты. Этот ритейлер также выпустил облигации на 37 млрд долларов США на американском рынке облигаций, став четвертым по величине корпоративным выпуском в истории США. По данным Bloomberg, материнская компания Facebook Meta выпустила 25 млрд долларов США инвестиционного уровня облигаций 30 апреля для финансирования своих проектов в области искусственного интеллекта.
Четыре крупнейшие американские технологические компании заявили, что только в этом году им потребуется потратить в общей сложности около 650 миллиардов долларов на центры обработки данных, сетевое оборудование и другую инфраструктуру для искусственного интеллекта, чтобы достичь своих целей в области ИИ.
Анализ того, как зависимость от кредитования изменила технологическую отрасль и способствовала расцвету искусственного интеллекта.
Как развитие искусственного интеллекта изменило финансовую практику технологических компаний?
В течение многих лет технологические компании, возникшие во время интернет-бума, росли за счет реинвестирования огромных прибылей в собственный бизнес. Они также выпускали облигации, но их роль в привлечении и использовании капитала была меньше. Однако с конца 2025 года крупные технологические компании начали выпускать облигации на сотни миллиардов долларов, соревнуясь друг с другом в увеличении инвестиций в возможности искусственного интеллекта. В то же время такие новые компании, как OpenAI и Anthropic, привлекли десятки миллиардов долларов от венчурных инвесторов.
Как компания планирует использовать эти средства?
Большая часть средств, вложенных этими технологическими компаниями — как в виде долгового, так и в виде акционерного финансирования — направляется на оборудование, услуги и недвижимость, связанные с искусственным интеллектом. Только Alphabet заявила, что около 40% ее расходов на технологическую инфраструктуру приходится на центры обработки данных и сетевое оборудование, а 60% — на серверы. Oracle является типичным примером расходов на центры обработки данных. Этот гигант в области баз данных постоянно привлекает средства через корпоративные облигации и целевые проектные кредиты для строительства центров обработки данных по всей стране.
Однако речь идет не только о недвижимости. Эти компании также должны оснащать свои объекты дорогостоящими чипами для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта. Обычно компании создают специальные целевые структуры (SPV) — независимые компании, учрежденные для достижения конкретных финансовых целей, включая приобретение технологического оборудования. С помощью SPV долг не отражается в балансе компании, что защищает ее от потенциального снижения кредитного рейтинга. С конца 2025 года xAI Элона Маска стремится привлечь до 20 миллиардов долларов через внебалансовые структуры, которые покупают чипы и сдают их обратно в лизинг xAI.
Две другие статьи расходов усилили конкуренцию за первое место: стоимость электроэнергии и кадры в области искусственного интеллекта. Поскольку американская электросеть не справляется с потребностями своих центров обработки данных, Alphabet недавно приобрела разработчика чистой энергии для обеспечения своих центров обработки данных электроэнергией. Meta также тратит миллионы долларов на найм квалифицированных инженеров.
Почему компании выбирают заимствование, а не использование наличных средств или выпуск акций?
Крупные технологические компании испытывают огромное давление, поскольку им необходимо строить центры обработки данных для поддержки функций искусственного интеллекта. Meta, Alphabet и другие технологические гиганты могут использовать существующие денежные резервы для строительства центров обработки данных. Их рекламный бизнес обеспечивает их достаточным количеством наличных средств, позволяя легко брать кредиты и реинвестировать часть доходов в искусственный интеллект. Например, выручка Google за четвертый квартал 2025 года (без учета доходов партнеров) превысила 97 миллиардов долларов США.
Однако заимствования остаются привлекательными, особенно сейчас, когда компании на Уолл-стрит спешат предоставить им кредиты. Специальные целевые организации (SPE) позволяют компаниям исключать долг из баланса, что еще больше усиливает привлекательность заимствований.
Для стартапов в области ИИ, чей доход обычно значительно ниже, чем у крупных компаний, массовое заимствование не всегда является жизнеспособным вариантом. Вместо этого частные компании, такие как OpenAI и xAI, привлекли десятки миллиардов долларов за счет продажи акций компании и использовали эти средства для удовлетворения своих потребностей в ИИ. Однако этот подход имеет ограниченное количество возможностей, поскольку доли акционеров постоянно размываются. В 2025 году xAI взяла в долг 5 миллиардов долларов корпоративного долга, который уже погашена. OpenAI и Anthropic еще не выходили на рынок корпоративного долга и в настоящее время ищут другие способы финансирования.
Насколько необычным является такой уровень заимствования? Что сейчас отличается?
В конце прошлого года волна заимствований, связанная с искусственным интеллектом, вызвала панику у инвесторов, когда крупные технологические компании за несколько недель привлекли почти 100 миллиардов долларов для расширения облачных и центров обработки данных.
Этот всплеск привлечения капитала последовал за примерно 30 миллиардами долларов США, привлеченными компанией Meta для строительства центра обработки данных в Луизиане. Эта сделка подчеркивает масштаб финансирования, необходимого для инфраструктуры искусственного интеллекта, а также растущую диверсификацию способов привлечения капитала компаниями. Финансирование было осуществлено специальным целевым подразделением Meta, но кредиторы будут возмещены посредством долгосрочных договоров аренды с этим технологическим гигантом. Такая структура показывает, что операторы центров обработки данных могут выпускать традиционные облигации и привлекать значительные средства от кредиторов, не увеличивая существенно долговые обязательства в балансе и не рискуя своей кредитной рейтинговой оценкой.
Чтобы подчеркнуть потребность в капитале, Alphabet в начале 2026 года выпустила редкие облигации со сроком погашения 100 лет — сделку, не совершавшуюся технологическими компаниями с конца 1990-х годов, удовлетворив спрос долгосрочных инвесторов, таких как страховые компании и пенсионные фонды.
Компания Meta вернулась на рынок облигаций и выпустила инвестиционного уровня облигации на сумму 25 миллиардов долларов США. Эмиссия облигаций состоялась на следующий день после того, как Meta опубликовала прогноз годовых капитальных расходов, превышающий прогнозы от января.
Этот всплеск заимствований в сфере искусственного интеллекта также примечателен своей скоростью, масштабом и типом заемщиков. Исторически резкий рост корпоративного долга обычно связан с спекулятивными пузырями, например, с лихорадкой сделок с использованием заемных средств в 1980-х годах, когда высокорисковые облигации выпускались для финансирования агрессивных корпоративных поглощений. В отличие от этого, недавние облигации были выпущены некоторыми из самых денежно-обеспеченных и имеющих наивысший кредитный рейтинг компаний в мире.
Как изменит риск-профиль этих компаний взятие на себя такой огромной задолженности?
Несмотря на высокие процентные ставки, сбор сотен миллиардов долларов за короткий период времени свидетельствует о срочности конкуренции в области генеративного ИИ. Некоторые участники рынка сравнивают эту ситуацию с ранней инфраструктурной лихорадкой, например, с установкой оптоволоконных сетей во время пузыря интернета, когда телекоммуникационные компании активно брали кредиты для прокладки сетей.
Но между ними есть ключевые различия. Сегодня крупнейшие эмитенты прибыльнее и более диверсифицированы, чем многие телекоммуникационные операторы в конце 1990-х годов.
Несмотря на недавнее увеличение финансирования за счет долга, доля долгового финансирования в общих расходах крупных технологических компаний на искусственный интеллект останется относительно небольшой. Аналитики оценивают, что около 80–90% их запланированных капитальных расходов будут профинансированы за счет операционных денежных потоков. Кроме того, несмотря на недавнее увеличение заимствований, общий уровень долга основных операторов центров обработки данных, как ожидается, останется низким по сравнению с их годовым доходом.
Однако такие масштабные привлечения средств также оказывают влияние. Более высокий уровень заимствований может изменить финансовое положение компании, повлиять на ее кредитный рейтинг и способность получать кредиты по низким ставкам. За пределами технологической отрасли массовый выпуск долговых обязательств также может изменить кредитный рынок, поглотив спрос инвесторов, который ранее мог бы направляться в другие отрасли. Это не только повысит стоимость заимствований для других компаний, но и увеличит экспозицию кредитных учреждений на риски, связанные с долгосрочной рентабельностью инвестиций в искусственный интеллект, которая пока остается неоднозначной.
Мorgan Stanley прогнозирует, что в 2026 году выпуск корпоративных облигаций инвестиционного уровня может превысить 2 триллиона долларов США, установив рекорд, частично благодаря инвестициям в искусственный интеллект. Аналитики JPMorgan оценили в прошлом году, что в течение следующих пяти лет рынок высококачественных облигаций может потребовать поглощения примерно 1,5 триллиона долларов США в выпуске облигаций на строительство центров обработки данных для ИИ. Они отметили, что к 2030 году такой долг может составить более 20% рынка облигаций инвестиционного уровня.
Что может пойти не так, если волнение искусственного интеллекта не оправдает ожиданий?
Если волна искусственного интеллекта не оправдает ожиданий, крупные технологические компании, вложившие огромные средства в развитие центров обработки данных, чипов и электроснабжения для поддержки ИИ, могут столкнуться с избыточными производственными мощностями и быстрым устареванием оборудования. Это похоже на период интернет-пузыря, когда телекоммуникационные компании построили сети с емкостью, значительно превышающей реальные потребности клиентов.
Прибыль ниже ожиданий сократит денежные потоки компании, что может вынудить ее сократить инвестиции или увеличить заимствования, в конечном итоге ослабив ее финансовое положение.
Кроме того, существуют более широкие рыночные риски. Инвесторы вложили значительные средства в технологические облигации и акции, делая ставку на рост, обусловленный искусственным интеллектом. Если этот оптимизм ослабнет, цены акций могут упасть, а кредиторы понесут серьезные потери.