Правительству США нужны триллионы долларов для финансирования дефицита. Компаниям в сфере ИИ нужны еще триллионы для строительства центров обработки данных, энергосистем и вычислительной инфраструктуры.
В конечном счете, оба зависят от одного и того же: инвесторов, готовых предоставить капитал.
Это не означает, что существует фиксированная куча денег, которая может внезапно закончиться. Глобальные финансовые рынки могут расширяться, иностранные инвесторы могут покупать больше облигаций, а более высокая доходность может привлечь новый спрос.
Но когда правительства и корпорации одновременно выпускают необычно большие суммы долга, заемщикам может потребоваться предлагать инвесторам более высокую доходность.
Что на самом деле означает вытеснение
Традиционное вытеснение происходит, когда государственные заимствования повышают процентные ставки и делают частное заимствование более дорогим.
Предположим, что Министерству финансов нужно продать сотни миллиардов долларов дополнительных облигаций.
Инвесторы теперь имеют больше государственных ценных бумаг для выбора. Чтобы убедить их поглотить это предложение, доходности казначейских облигаций могут потребоваться повышения.
Корпоративные облигации обычно оцениваются относительно этих доходностей.
Если доходность казначейских облигаций США на 10 лет составляет 4%, то высоко рейтинговая компания может взять в долг под 4,8%. Если доходность казначейских облигаций возрастет до 5%, то та же корпоративная премия будет означать примерно 5,8%.
Этот дополнительный процентный пункт может иметь огромное значение, когда компании берут в долг десятки миллиардов долларов.
Динамика особенно важна для искусственного интеллекта, поскольку отрасль необычайно капиталоемкая. Центры обработки данных требуют GPU, сетевого оборудования, электричества, охлаждения, земли и долговечной инфраструктуры.
Наше руководство по AI-финансированию показывает, как развитие все больше зависит от облигаций, частного кредита, лизинга и проектного финансирования, а не только от корпоративных средств.
Компании, занимающиеся ИИ, становятся крупными заемщиками
Первая фаза бумa ИИ была в значительной степени профинансирована за счет огромных денежных потоков крупных технологических компаний.
Это меняется.
Reuters сообщила в августе, что Amazon, Alphabet, Meta и Oracle значительно увеличили выпуск облигаций по мере ускорения капитальных затрат, связанных с ИИ. Расходы гипермасштабаблеров могут достичь примерно $250 млрд, финансируемых через рынки облигаций в 2026 году, и потенциально $400 млрд в 2027 году, в зависимости от того, как будут развиваться расходы и денежные потоки.
T. Rowe Price оценивает, что капитальные затраты на центры обработки данных могут достичь около 5,5 триллиона долларов США в период с 2026 по 2030 год, что потребует финансирования за счет облигаций с инвестиционным рейтингом, частного кредита, секьюритизированных рынков и других каналов долга.
Давление уже видно в корпоративных финансах.
Расходы на ИИ в крупнейших технологических компаниях выросли настолько быстро, что свободный денежный поток становится все более важным вопросом для инвесторов. Руководство Coinpaper о том, оправдываются ли расходы на ИИ, показывает, почему высокая прибыль не означает автоматически достаточность денежных средств для внутреннего финансирования будущей инфраструктуры.
| Заемщик | Почему требуется капитал |
|---|---|
| Казначейство США | Дефициты, рефинансирование существующего долга |
| Хайперскалеры | AI-серверы и центры обработки данных |
| Утилиты | Новое поколение и сетевая инфраструктура |
| Разработчики дата-центров | Строительство и подключения питания |
| Компании AI-облака | Видеокарты и расширение |
Правительство также активно занимает
В то же время, по данным недавнего анализа Reuters, Вашингтон имеет дефицит, составляющий примерно 6% ВВП.
Более высокие расходы, снижение поступлений от корпоративных налогов и рост процентных расходов означают, что Минфину необходимо продолжать выпускать крупные объемы долговых обязательств. Reuters также отмечает, что быстрые инвестиции в ИИ могут временно снизить налоговые поступления, поскольку компании быстрее списывают крупные капитальные расходы.
Таким образом, ИИ создает необычную обратную связь.
Технологический бум требует огромных частных инвестиций, в то время как налоговые стимулы, поддерживающие эти инвестиции, могут изначально снижать государственные доходы — потенциально увеличивая заимствования казначейства в то же время.
Конкуренция не ограничивается только рынками США. Американские гипермасштабируемые компании всё чаще выпускают облигации в евро, что вызывает опасения, что американские технологические компании могут конкурировать с европейскими правительствами и компаниями за спрос со стороны региональных инвесторов.
Почему инвесторам стоит обратить внимание
Вытеснение не означает, что проекты ИИ внезапно перестают получать финансирование.
Это означает, что цена капитала может вырасти.
Рост доходности казначейских облигаций повышает стоимость заимствований для корпораций, делает безопасные государственные облигации более конкурентоспособными по сравнению с акциями и снижает текущую стоимость, которую инвесторы приписывают будущей прибыли технологических компаний.
Эта взаимосвязь объясняет, почему более высокая доходность казначейских облигаций может дважды ударить по компаниям ИИ: их инфраструктура становится дороже для финансирования, а их рыночные оценки акций могут одновременно снизиться.
В конечном итоге результат зависит от того, что принесет инвестиция с использованием ИИ.
Если ИИ обеспечит значительный рост производительности, увеличение налоговых поступлений и высокую корпоративную прибыль, экономика сможет легко сбалансировать как государственные, так и частные заимствования.
Если доходность разочарует, инвесторы могут стать гораздо более избирательными.
Поэтому настоящий вопрос не в том, достаточно ли денег в мире.
Это то, что инвесторы, ориентированные на доход, потребуют, прежде чем согласятся финансировать дефициты Вашингтона и один из крупнейших в истории корпоративных инвестиционных бумов.