Протягом останніх кількох років найбільші технологічні компанії США боролися за розробку передових систем штучного інтелекту, водночас забезпечуючи обчислювальну потужність для швидко розвиваються стартапів — ця гонка вимагала величезних витрат. Щоб досягти цих цілей, вони радикально змінили способи фінансування. Такі компанії, як Google під егідою Alphabet і Meta Platforms, які довгий час покладалися на величезні доходи та зростання цін на акції, зараз активно беруть позики для створення технологій, необхідних для роботи чат-ботів.
У березні цього року Amazon вперше випустила облігації в Європі, зібравши 14,5 млрд євро (приблизно 17 млрд доларів США), що стало найбільшим корпоративним випуском облігацій у історії цієї валюти. Цей ритейловий гігант також випустив облігації на 37 млрд доларів США на ринку облігацій США, ставши четвертим за розміром корпоративним випуском облігацій в історії США. За даними Bloomberg, материнська компанія Facebook Meta випустила 25 млрд доларів США облігацій інвестиційного рівня 30 квітня для фінансування своїх проектів у сфері штучного інтелекту.
Чотири величезні технологічні компанії США заявили, що лише цього року їм знадобиться загалом приблизно 650 мільярдів доларів США на дані центри, мережеве обладнання та інші інфраструктури штучного інтелекту для досягнення своїх цілей у галузі штучного інтелекту.
Аналіз того, як залежність від позик змінила технологічну галузь і сприяла розвитку штучного інтелекту.
Як розвиток штучного інтелекту змінив фінансові практики технологічних компаній?
Роками технологічні компанії, що виникли під час інтернет-буму, зростали за рахунок реінвестування великих прибутків у власний бізнес. Вони також випускали облігації, але це відігравало меншу роль у залученні та використанні коштів. Але з кінця 2025 року великі технологічні компанії почали випускати облігації на сотні мільярдів доларів США, намагаючись збільшити інвестиції в можливості штучного інтелекту. Разом із цим такі нові компанії, як OpenAI та Anthropic, залучили десятки мільярдів доларів США від інвесторів у venture-капітал.
Як планують використати ці кошти технологічні компанії?
Більшість коштів, вкладених цими технологічними компаніями — незалежно від того, чи це боргове фінансування, чи еквіті — витрачається на обладнання, послуги та нерухомість, пов’язані з штучним інтелектом. Лише Alphabet повідомила, що приблизно 40% її витрат на технічну інфраструктуру йдуть на центри обробки даних та мережеве обладнання, а 60% — на сервери. Oracle є типовим прикладом витрат на центри обробки даних. Цей гігант у сфері баз даних постійно залучає кошти за рахунок корпоративного боргу та цільових кредитів для будівництва центрів обробки даних по всій країні.
Однак це не лише питання нерухомості. Цим компаніям також потрібно забезпечити обладнання дорогими чіпами для навчання та запуску моделей штучного інтелекту. Зазвичай компанії створюють спеціальні цільові суб’єкти (SPV) — сутності, що є незалежними компаніями, створеними для досягнення певних фінансових цілей, включаючи придбання технологічного обладнання. За допомогою SPV борг може не включатися до балансу компанії, що захищає компанію від потенційного зниження рейтингу. З кінця 2025 року xAI Елона Маска намагається залучити до 20 мільярдів доларів США через позабалансові сутності, які купують чіпи та знову здають їх у лізинг xAI.
Дві інші витрати посилили боротьбу за перше місце: витрати на електроенергію та фахівців з штучного інтелекту. Оскільки електромережі США не можуть задовольнити потреби своїх центрів обробки даних, Alphabet недавно придбала розробника чистої енергії, щоб забезпечити електроенергією свої центри обробки даних. Meta також витрачає мільйони доларів на найм висококваліфікованих інженерів.
Чому компанії вибирають позики замість використання готівки або випуску акцій?
Великі технологічні компанії під тиском створювати центри обробки даних для підтримки функцій штучного інтелекту. Meta, Alphabet та інші технологічні гіганти можуть використовувати свої наявні грошові резерви для будівництва центрів обробки даних. Їх рекламний бізнес забезпечує їх достатньою кількістю готівки, що дозволяє їм легко брати позики та повторно інвестувати частину доходів у штучний інтелект. Наприклад, дохід Google у четвертому кварталі 2025 року (без врахування доходів партнерів) перевищив 97 мільярдів доларів США.
Але позики залишаються привабливими, особливо зараз, коли компанії з Уолл-стріт поспішають надавати їм кредити. Спеціальні цільові суб’єкти (SPE) дозволяють компаніям вилучити борги з балансу, що ще більше посилює привабливість позик.
Для стартапів у сфері ШІ, чий дохід зазвичай значно нижчий, ніж у великих компаній, масове позичання не завжди є здійсненним варіантом. Натомість приватні компанії, такі як OpenAI та xAI, зібрали десятки мільярдів доларів, продавши частки у своїх компаніях, і використали ці кошти для задоволення своїх потреб у ШІ. Однак така стратегія має обмежену кількість застосувань, оскільки частки власників постійно розмиваються. У 2025 році xAI позичила 5 мільярдів доларів корпоративного боргу, який вже було погашено. OpenAI та Anthropic ще не входили на ринок корпоративного боргу і зараз шукають інші способи фінансування.
Наскільки незвичайним є такий рівень позичання? Що зараз відрізняє цю ситуацію?
Наприкінці минулого року хвиля позик, пов’язаних з штучним інтелектом, викликала паніку серед інвесторів, коли великі технологічні компанії за кілька тижнів зібрали майже 100 мільярдів доларів США для розширення обсягів хмарних обчислень та центрів обробки даних.
Цей хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвильовий хвилювання відбулося після того, як Meta отримала близько 30 мільярдів доларів США на будівлі центру обробки даних у Луїзіані. Ця угоду підкреслює масштаб фінансування, необхідного для інфраструктури штучного інтелекту, а також зростаючу різноманітність способіфінансування компаній. Це фінансування було здійснене спеціально створеним підрозділом Meta, але кредитори будуть погашати кредити за рахунок довгострокового лізингового договору з цим технологічним гігантом. Така структура свідчить, що оператори центрів обробки даних можуть випускати традиційні облігації та залучати величезні кошти від кредиторів, не збільшуючи значно борг на балансі та не погрожуючи власному кредитному рейтингу.
Щоб підкреслити бажання отримати кошти, Alphabet у ранній 2026 року випустила рідкісні 100-річні облігації — уперше з кінця 1990-х років, коли жодна технологічна компанія не здійснювала подібну угоду, задовольнивши потреби довгострокових інвесторів, таких як страхові компанії та пенсійні фонди.
Компанія Meta повернулася на ринок облігацій і випустила інвестиційного рівня облігації на суму 25 мільярдів доларів США. Цей випуск облігацій був здійснений на день після того, як Meta опублікувала свої річні прогнози капітальних витрат, які вищі за прогнози, оголошені у січні.
Цей хвильовий хід у сфері штучного інтелекту вражає своєю швидкістю, масштабом та типом боржників. Історично, зростання корпоративного боргу зазвичай пов’язувалося зі спекулятивними бульбашками, наприклад, з хвилею лівередж-поглинань у 80-х роках минулого століття, коли випуск високоризикованих облігацій фінансував серію агресивних корпоративних злиттів та поглинань. Навпаки, останні облігації випускаються однією з найбагатших за готівкою та найвищих за кредитним рейтингом компаній у світі.
Як змінить це ризиковий профіль цих компаній, якщо вони візьмуть на себе таку велику заборгованість?
Незважаючи на високі процентні ставки, будівництво штучного інтелекту продовжується зі збором сотень мільярдів доларів США за короткий термін, що свідчить про терміновість конкуренції в галузі генеративного штучного інтелекту. Деякі учасники ринку порівнюють цю ситуацію з раннім бумом інфраструктурних інвестицій, наприклад, будівництвом оптоволоконних мереж під час інтернет-пузі, коли телекомунікаційні компанії масово брали позики для прокладання мереж.
Але між ними є ключові відмінності. Сьогодні найбільші емітенти прибутковіші та мають більш диверсифікований бізнес, ніж багато телекомунікаційних компаній кінця 1990-х років.
Незважаючи на зростання фінансування за рахунок боргу в останній період, частка фінансування за рахунок боргу у загальних витратах великих технологічних компаній на штучний інтелект залишиться відносно невеликою. Аналітики оцінюють, що приблизно 80–90% їх запланованих капітальних витрат будуть фінансуватися за рахунок операційних грошових потоків. Крім того, незважаючи на зростання позик у останній період, загальний рівень боргу основних операторів центрів обробки даних, як очікується, залишиться низьким у порівнянні з їхньою щорічною виручкою.
Однак такий масштаб фінансування також матиме наслідки. Більш високий рівень позик може змінити фінансовий стан компанії, вплинувши на її кредитний рейтинг та здатність отримувати позики за низькими ставками. Крім технологічного сектору, великий обсяг випуску боргових інструментів також може перетворити ринок позик, поглинувши попит інвесторів, який раніше міг би спрямовуватися на інші галузі. Це не лише підвищить вартість позик для інших компаній, але й збільшить експозицію кредитних установ щодо ризику, пов’язаного з довгостроковою прибутковістю інвестицій у штучний інтелект, яка все ще залишається невизначеною.
Морган Стенлі прогнозує, що у 2026 році випуск корпоративних облігацій інвестиційного класу може перевищити 2 трильйони доларів США, що стане рекордом, частково завдяки інвестиціям у штучний інтелект. Аналітики Джейпі Морган у минулому році оцінили, що протягом наступних п’яти років ринок високоякісних облігацій може мати потребу в поглинанні приблизно 1,5 трильйона доларів США облігацій, пов’язаних з дата-центрами штучного інтелекту. Вони зазначили, що до 2030 року такий борг може становити понад 20% ринку інвестиційних облігацій.
Які проблеми можуть виникнути, якщо хвиля штучного інтелекту не виправдає очікувань?
Якщо хвиля штучного інтелекту не виправдає очікувань, великі технологічні компанії, які вклали величезні кошти в інфраструктуру центрів обробки даних, чіпи та електроенергію для підтримки штучного інтелекту, можуть стикнутися з надлишковими виробничими потужностями та швидким застарінням обладнання. Ця ситуація схожа на період інтернет-пузі, коли телекомунікаційні компанії побудували мережеві потужності, які значно перевищували реальні потреби клієнтів.
Низький прибуток, що нижчий за очікування, стискає грошові потоки компанії, що може змусити підприємство скоротити інвестиції або збільшити позики, що в кінцевому підсумку погіршує її фінансовий стан.
Крім того, існують більш широкі ринкові ризики. Інвестори вклали величезні кошти у технологічні облігації та акції, роблячи ставку на зростання, спричинене штучним інтелектом. Якщо цей оптимізм згасне, ціни акцій можуть впасти, а кредитори зазнають серйозних втрат.