Бум технологических долгов меняет глобальные рынки кредитования
Технологические гиганты привлекают рекордные объемы долгового капитала для финансирования проектов в сфере искусственного интеллекта, что меняет глобальные финансовые рынки.

Технологические гиганты Кремниевой долины масштабно расширяют свою деятельность по всему миру в поисках капитала, меняя глобальный экономический ландшафт, в то время как европейские рынки долгового капитала готовятся принять нового заемщика. Компания Meta впервые выйдет на европейский рынок облигаций предстоящей осенью для привлечения средств на развитие искусственного интеллекта. Этот шаг станет очередной вехой в рекордной гонке сектора за финансированием, которая оказывает колоссальное влияние на других заемщиков в ходе текущего суперцикла инвестиций в ИИ.
«Нарратив прослеживается повсюду, в каждом уголке рынка», — отмечает Грег Питерс, содиректор по инвестициям в долговые инструменты управляющей компании PGIM. По его словам, объем долговых обязательств, поступающих на рынок, носит исторический характер, а цифры поражают своими масштабами и меняют правила игры. Эта волна заимствований кардинально трансформирует механизмы кредитования, влияя на географию, сроки и стоимость выпуска долговых обязательств корпорациями и государствами. Многим компаниям приходится действовать крайне осторожно на фоне активности гиперскейлеров — гигантских провайдеров облачных вычислений и цифровой инфраструктуры.
Глобальные последствия корпоративных заимствований
Компании стараются планировать выпуск облигаций так, чтобы он не пересекался с эмиссиями технологических гигантов, часто выбирая более короткие сроки погашения во избежание перенасыщения рынка долгосрочным долгом. Даже крупнейшие финансовые игроки признают это влияние. Представители финансового сектора отмечают, что гиперскейлеры конкурируют за капитал с рынком гособлигаций США объемом 31 триллион долларов, где стоимость 10-х заимствований недавно достигла максимума с 2002 года. В Европейском центральном банке выражают опасения, что резкий рост заимствований технологических гигантов может затруднить доступ к финансированию для других секторов экономики.
Масштабы кредитования побили все исторические прецеденты. На прошлой неделе японская SoftBank привлекла более 11 миллиардов долларов заемных средств в рамках крупнейшего в истории размещения бросовых облигаций для финансирования инвестиций в создателя ChatGPT компанию OpenAI. По данным Goldman Sachs, с начала года инвесторы предоставили около 500 миллиардов долларов компаниям, связанным с искусственным интеллектом. На долю гиперскейлеров — Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft и Oracle — приходится примерно 200 миллиардов долларов из этой суммы. Ожидается, что в ближайшие годы они выпустят новые долговые обязательства на сумму более одного триллиона долларов для финансирования инфраструктурных проектов.
«Объем долга, выходящего на рынок, исторически велик. Цифры просто огромны. Это меняет правила игры», — заявляет Грег Питерс из PGIM.
Искажение ценообразования и системные риски
Столь исключительный спрос сформировал кредитные рынки, способные поддерживать более крупные и долгосрочные выпуски долга, чем когда-либо прежде, однако он также привел к искажению ценообразования. Первоклассные облигации из-за внезапного переизбытка предложения порой торгуются с дисконтом по сравнению с менее качественными выпусками. Более того, производители чипов, операторы дата-центров и их поставщики энергии активно заимствуют средства на рынках и финансируют друг друга, что усложняет пенсионным фондам и страховым компаниям задачу по оценке реальных рисков.
В период публикации отчетности за второй квартал Google, Amazon, Microsoft и Meta повысили свои прогнозы капитальных затрат на текущий год до совокупной суммы в 745 миллиардов долларов. Энди Чарлтон, портфельный управляющий из M&G, подчеркивает, что сегодня на рынке фактически существуют два сегмента кредитования: компании, связанные с ИИ, и все остальные. Тем не менее, высокие затраты на финансирование не останавливают технологических гигантов от новых заимствований.





