У крупных технологических компаний 300 миллиардов долларов ИИ, которого вы не видите в балансе

Механика «невидимого» долга Ключевым инструментом этой схемы выступают гарантии остаточной стоимости. Механизм работает следующим образом: инвесторы или кредитные фонды выделяют миллиарды долларов на строительство дата-центров или закупку оборудования через специализированные финансовые структуры (SPV). Технологическая компания выступает гарантом: она обещает покрыть разницу, если в будущем активы (например, серверы или GPU) придется продать по цене ниже заранее оговоренной.

• Поскольку формально должником является специализированная структура, а не сама корпорация, эти обязательства не классифицируются как прямой долг компании. Это позволяет техгигантам поддерживать привлекательные показатели левериджа и кредитные рейтинги.

Масштабы явления

• Meta стала пионером этой модели, предоставив гарантию на ~$28 млрд для покрытия долга проекта дата-центра Hyperion в Луизиане (общий долг проекта составляет около $27 млрд).
• Broadcom обеспечила финансирование чипов на сумму ~$29 млрд, ориентированное на потребности Anthropic.
• Nvidia предоставила гарантии на рекордные $105 млрд, связанные с разработкой дата-центров SoftBank для OpenAI.

Эта тенденция подтверждает ранее поднятый Coinpaper вопрос о том, кто на самом деле финансирует бум инфраструктуры ИИ объемом $3,6 трлн. Ответ: все чаще это не собственные средства корпораций, а сложная паутина из облигаций, лизинга, частных кредитов и структурированного финансирования.

Анализ ситуации: где кроется системный риск?

• Иллюзия финансовой устойчивости. Использование внебалансовых структур создает искаженную картину финансового здоровья компаний. Инвесторы и аналитики, опирающиеся на традиционные мультипликаторы (например, Debt/EBITDA), могут недооценивать реальный уровень левериджа и подверженность компаний рискам.
• Проблема амортизации оборудования. Графические процессоры (GPU) исторически подвержены быстрому моральному устареванию. Появление новых архитектур (например, переход от H100 к B200 и далее) резко снижает рыночную стоимость предыдущих поколений. Если гарантия покрывает остаточную стоимость, основанную на оптимистичных прогнозах, а реальная рыночная цена падает, гарант обязан возместить разницу.
• Зависимость от монетизации ИИ. Вся эта финансовая пирамида устойчива только при одном условии: спрос на вычислительные мощности ИИ будет расти или оставаться стабильно высоким, а сами ИИ-приложения начнут генерировать достаточную выручку для обслуживания долга. Если темпы внедрения ИИ замедлятся, а инфраструктура уже будет построена, начнется цепная реакция обесценивания активов.
• Давление со стороны регуляторов и рейтинговых агентств. Агентства (S&P, Moody’s, Fitch) уже начали изучать эти схемы. Хотя текущие стандарты бухгалтерского учета (US GAAP / IFRS) позволяют выводить такие гарантии за баланс при определенных условиях, аналитики рейтинговых агентств все чаще делают «корректировки» в своих моделях, рассматривая их как квазидолг.

Прогноз развития событий (2026–2028 гг.)

Краткосрочный прогноз (12–18 месяцев):

• Ужесточение методологий рейтинговых агентств. Ожидается, что ведущие кредитные рейтинговые агентства официально изменят свои методологии, начав принудительно включать оценочную стоимость этих гарантий в расчет чистого долга технологических компаний. Это может привести к пересмотру прогнозов по рейтингам или увеличению стоимости заимствований для наиболее экспонированных игроков.
• Рост волатильности на рынке частного кредита. Инвесторы в частные кредиты и структурированные продукты начнут требовать более высоких премий за риск, осознавая, что они финансируют активы с неочевидной ликвидностью.

Среднесрочный прогноз (2–3 года):

• Проверка на прочность (Stress Test). К 2027–2028 годам рынок столкнется с первым крупным циклом обновления оборудования. Если к этому моменту выручка от ИИ-сервисов не оправдает ожиданий, мы станем свидетелями первых массовых списаний. Компании вроде CoreWeave, уже наращивающие конвертируемый долг, могут столкнуться с проблемами рефинансирования, что активирует гарантии их технологических партнеров.
• Внезапные удары по отчетности. Технологические гиганты могут быть вынуждены единовременно признать миллиардные убытки по гарантийным обязательствам, что приведет к резким коррекциям их котировок, поскольку рынок не закладывал эти риски в цену акций.

Долгосрочный прогноз (3–5 лет):

• Регуляторное вмешательство. Совет по стандартам финансового учета (FASB) и Международные стандарты (IASB) с высокой долей вероятности закроют эту лазейку, ужесточив правила признания гарантий остаточной стоимости. Компании будут обязаны отражать их в балансе как условные обязательства с созданием соответствующих резервов.
• Консолидация рынка ИИ-инфраструктуры. Компании, не имеющие поддержки со стороны техногигантов и вынужденные нести полное бремя амортизации оборудования, начнут банкротиться или поглощаться более крупными игроками. Финансирование ИИ вернется к более консервативным моделям с преобладанием прямого корпоративного капитала или государственного участия.

Вывод : Текущая схема финансирования ИИ-инфраструктуры напоминает структурирование эпохи до кризиса 2008 года, только вместо ипотечных кредитов базовым активом выступают физические вычислительные мощности. Ключевой риск не в том, что ИИ не работает, а в том, что темпы его монетизации могут отставать от скорости обесценивания гарантированного оборудования.

👉🏻 Подробнее ссылка на источник  coinpaper.com  20.09.2026