Зарубежные СМИ отмечают, что на первый взгляд хайп вокруг ИИ-центров обусловлен гонкой вычислительных мощностей, но на самом деле все больше напоминает гонку за финансированием. Строительство крупного комплекса требует не только GPU, но и сопутствующей инфраструктуры: земли, подключения к электросети, трансформаторного оборудования, систем охлаждения, оптоволокна и долгосрочного обеспечения электроэнергией — инвестиции в один проект могут достигать сотен миллиардов долларов.
К 2030 году глобальная инфраструктура ИИ, как считается, потребует триллионы долларов США. Ранее Reuters отмечал, что потребности в финансировании в период с 2026 по 2030 год могут достичь 3,6 триллиона долларов США. Статья утверждает, что это означает, что субъекты, ответственные за строительство, предоставление кредитов и несущие риски долгосрочных активов, зачастую не являются самими компаниями, обучающими модели.
Ограничено количество людей с достаточным наличием денег
Статья отмечает, что крупные облачные провайдеры, такие как Microsoft, могут напрямую инвестировать наличные средства, опираясь на свой баланс, но многие средние и малые AI-компании и облачные провайдеры не обладают такой возможностью. Им часто необходимо вложить десятки миллиардов долларов в закупку GPU и строительство дата-центров до того, как проект начнет генерировать стабильный доход, поэтому они вынуждены полагаться на внешний капитал.
Частыми практиками являются выпуск корпоративных облигаций и конвертируемых облигаций. Nebius объявила о привлечении 4,5 млрд долларов США в виде конвертируемых облигаций в августе 2026 года, причем часть средств будет направлена на развитие инфраструктуры ИИ. Статья отмечает, что такие инструменты позволяют акционерам косвенно участвовать в расширении центров обработки данных.
Центры обработки данных рассматриваются как инфраструктурные активы
Статья отмечает, что финансирование сверхкрупных AI-парков все больше напоминает финансирование электростанций, аэропортов или платных дорог. Разработчики обычно создают специальные целевые компании, которые владеют землей и физическими объектами, а затем привлекают финансирование от банков и частных инвесторов на основе долгосрочных арендных договоров.
Для кредиторов ключевым является предсказуемый денежный поток. Если OpenAI, Microsoft или крупные облачные провайдеры заключат договоры аренды на 15–20 лет, такие контракты могут обеспечить десятки миллиардов долларов долга. Сам комплекс, право на использование электроэнергии и оборудование также будут включены в залог.
Статья приводит пример того, что SB Energy, поддерживаемая SoftBank, продвигает проект в Огайо, США, для OpenAI. NVIDIA согласилась предоставить кредитную поддержку до 105 миллиардов долларов США для аренды и инфраструктуры этого объекта, а также прямые инвестиции в SB Energy. Проект рассчитан на максимальную мощность до 8 гигаватт.
Роль NVIDIA меняется
Статья отмечает, что одним из самых необычных изменений является то, что NVIDIA переходит от роли исключительно поставщика чипов к двойной роли — поставщика и финансового партнера. Помимо продажи GPU, NVIDIA инвестирует в лаборатории ИИ, инфраструктурные компании и облачных провайдеров, а также помогает клиентам получать финансирование через гарантии и другие механизмы.
Статья утверждает, что такая схема способствует росту спроса на оборудование, поскольку клиентам легче получить финансирование на строительство. Однако рынок也开始 обращать внимание на вопрос: если поставщики чипов одновременно инвестируют в клиентов, поддерживают арендные соглашения и участвуют в финансировании проектов, то какая часть спроса исходит от реального рынка, а какая — от финансовых возможностей, стимулируемых поставщиками.
NVIDIA противится описанию этой модели как «кругового финансирования». Однако в статье отмечается, что соответствующие опасения возросли настолько, что повлияли на бизнес-соглашения: NVIDIA недавно приостановила сотрудничество по распределению доходов с некоторыми небольшими облачными провайдерами ИИ.
Ограничения могут быть не только на чипе
Статья также отмечает, что затраты на строительство центров обработки данных на базе ИИ продолжают расти. Помимо GPU, дефицит испытывали память, сетевое оборудование, трансформаторы и системы охлаждения. Цены на некоторые серверные системы на платформе NVIDIA, из-за роста цен на память, выросли более чем на 15%.
При сохранении высоких процентных ставок стоимость финансирования также растет. Статья отмечает, что, если спрос на ИИ будет продолжать расти, Уолл-стрит может рассматривать центры обработки данных как новый класс инфраструктурных активов; однако, если доходы от ИИ в будущем окажутся ниже ожиданий, риски не ограничатся только технологическими компаниями, а могут передаться банкам, держателям облигаций, частным кредитным фондам, инвесторам в инфраструктуру и поставщикам, предоставляющим гарантии.