Ключевые выводы
Крупнейшие технологические компании переходят от финансирования AI‑инфраструктуры из операционного денежного потока к рекордному выпуску облигаций. По оценке J.P. Morgan, до 2030 года на глобальную инфраструктуру дата‑центров и ИИ потребуется более $5 трлн, из которых только $1,5 трлн придут из свободного денежного потока, а остальное ляжет на долговой рынок.
Oracle, Meta, Alphabet и другие уже подняли около $75 млрд через облигации за пару месяцев и, по прогнозам, могут выпустить до $1,5 трлн долга за пять лет, что заставляет инвесторов пересматривать аппетит к риску в секторе ИИ и финансовых рынках.
Центральные банки, включая Банк Англии, начинают рассматривать ИИ‑инфраструктуру как источник системного риска, а спрэды по облигациям и страховки от дефолта демонстрируют растущую волатильность и неуверенность инвесторов.
Причины беспрецедентного долга: масштаб, который перестал быть оптимизацией
Инвестиции в инфраструктуру ИИ перестали быть тактическим направлением в портфеле Big Tech и превратились в один из крупнейших в истории проектов по строительству дата‑центров, сетей и энергетики. J.P. Morgan оценивает совокупный счет до 2030 года в более чем $5 трлн, при этом только около $1,5 трлн может быть профинансировано за счет операционного денежного потока компаний, а оставшиеся триллионы потребуют привлечения капитала через долговые рынки.
В этой логике гипермасштабируемые игроки — Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta и Oracle — становятся не только потребителями чипов и энергии, но и крупнейшими заемщиками на рынке корпоративных облигаций. Сентябрь–октябрь 2025 года стали тестом на аппетит инвесторов: только за эти два месяца технологические гиганты разместили около $75 млрд инвестиционных облигаций и могут завершить год с совокупным объемом заимствований свыше $200 млрд.
Совокупный счет инфраструктуры дата‑центров и ИИ до 2030 года: более $5 трлн
Из них $1,5 трлн финансируется за счет внутреннего денежного потока, остальное — за счет облигаций, структурированного финансирования и частного долга
Топ‑игроки, завязанные на ИИ, могут выпустить до $1,5 трлн облигаций за пять лет, включая $300 млрд уже в 2026 году
Рынок корпоративных облигаций может содержать свыше 20% выпусков, связанных с ИИ и дата‑центрами, к 2030 году
Oracle и Meta как граница риска: от закредитованности к концентрации
Oracle стала случаем, который инвесторы и кредитные аналитики рассматривают как потенциальный барометр здоровья всего сектора. За несколько кварталов компания превратилась в самую закредитованную технологическую компанию инвестиционного уровня и единственную с отрицательным свободным денежным потоком на фоне агрессивных AI‑инвестиций.
Oracle опирается на масштабный контракт с OpenAI, но это создает концентрационный риск: к 2028 году до трети выручки компании может зависеть от одного клиента, тогда как долговая нагрузка уже провоцирует рост стоимости заимствований и давление на котировки облигаций. Кредитные деривативы Oracle — страховка от дефолта по облигациям — поднялись до максимумов за три года, а аналитики Barclays предупреждают о риске снижения рейтинга до BBB–, всего на одну ступень выше «мусорного» уровня.
Meta демонстрирует противоположный подход: вместо осторожности компания объявила о планах инвестировать около $600 млрд в AI‑инфраструктуру в США, потратив $71 млрд только в 2025 году и почти удвоив этот показатель к 2027‑му. Чтобы не разрушить баланс, Meta готова увеличить долг с $4 до $59 млрд (в 14 раз), одновременно резко сократив программу выкупа акций с $35 до $5 млрд и фактически обменяв краткосрочную поддержку акционеров на долгосрочную ставку на ИИ.
| Компания | Недавние облигационные выпуски | Фокус AI‑инвестиций | Ключевой риск |
|---|---|---|---|
| Alphabet | $11 млрд облигаций в мае 2025 года | Дата‑центры и модели ИИ для поиска и облака | Рост капитальных затрат даже при большой подушке ликвидности |
| Oracle | $15 млрд в сентябре с рекордным спросом инвесторов | Инфраструктура для OpenAI и облачные AI‑сервисы | Максимальная долговая нагрузка и концентрация доходов в одного клиента |
| Meta | $30 млрд облигаций плюс $27 млрд частного долга | Масштабные дата‑центры и AI‑инфраструктура в США | Резкий рост долга в 14 раз ради AI‑ставки без гарантий отдачи |
Как AI‑долг переформатирует рынки капитала и сырьевые рынки
Если прогноз J.P. Morgan реализуется, к 2030 году сектора, связанные с ИИ и дата‑центрами, могут занимать свыше 20% рынка корпоративных облигаций, превращая технологические компании в системообразующих заемщиков на уровне энергетических и коммунальных компаний.
Уже сейчас банки и инвесторы экспериментируют с новыми структурами финансирования — от ипотечных облигаций под дата‑центры до ценных бумаг, обеспеченных инфраструктурными активами. UBS предупреждает о концентрации рисков в узкой группе эмитентов: Meta, Oracle, Alphabet, Broadcom и Dell контролируют непропорциональную долю долга, связанного с ИИ.
Рост ставок и ужесточение финансовых условий усиливают чувствительность сектора: спрэды по облигациям части эмитентов расширяются, а отдельные игроки, такие как Coreweave (поставщик GPU для ИИ), демонстрируют волатильность котировок акций и скачки стоимости страховки от дефолта.
Центральные банки начинают рассматривать ИИ как потенциальный источник системного риска: Банк Англии уже отмечает, что взрывной рост финансирования дата‑центров может затронуть не только долговые рынки, но и сырьевые рынки, включая медь, никель и редкоземельные элементы, критичные для энергетики и инфраструктуры ИИ.
J.P. Morgan рассчитал, что для 10% доходности на весь необходимый объем инвестиций крупным технологическим компаниям придется генерировать около $650 млрд дополнительной годовой выручки ежегодно — и это должно быть вечным источником дохода.
Это эквивалентно примерно $180 в месяц с каждого текущего подписчика Netflix или почти $35 с каждого владельца iPhone, что подчеркивает амбициозность и отчасти нереалистичность ожиданий, встроенных в текущую долговую волну.
Даже при благоприятном сценарии ИИ‑революция создаст как спектакулярных победителей, так и не менее заметных проигравших среди эмитентов долга, что потребует пересмотра портфелей инвесторов.
Стратегические следствия для советов директоров и CFO
Для советов директоров и финансовых директоров ИИ перестал быть чисто технологической темой и превратился в критический вопрос структуры капитала, длительности долга, способности выдержать циклы повышения ставок и управления коммуникацией с инвесторами.
Опыт Oracle и Meta показывает, что ставка на ИИ быстро выходит за пределы инвестиционных бюджетов и затрагивает политику выкупа акций, дивидендов, кредитные рейтинги и готовность акционеров терпеть рост плеча (долга к собственному капиталу) ради теоретического будущего роста.
Компании, которые находятся ниже первой пятерки гипермасштабируемых игроков, сталкиваются с двойным давлением: им нужно инвестировать в ИИ для сохранения конкурентоспособности, но они заимствуют дороже и сильнее подвержены колебаниям кредитных спредов и переоценкам рисков инвесторами.
1. Финансирование: Какой объем AI‑капекса вы финансируете из операционного денежного потока, а какой — за счет долга, и как это соотносится с прогнозируемой внутренней нормой доходности (IRR) проектов?
2. Концентрация: Насколько концентрирован ваш доход от крупных AI‑клиентов или стратегических партнеров (типа OpenAI для Oracle) и что произойдет с кредитным профилем и котировками, если ключевой контракт будет пересмотрен или прерван?
3. Сценарии ставок: Какие сценарии по ставкам и кредитным спредам вы закладываете в модели рефинансирования долга и выдержит ли ваш баланс 200–300 базисный пункт повышение стоимости заимствований?
Перспектива: новая «дотком‑волна» или рациональное переинвестирование в инфраструктуру?
В отличие от пузыря начала 2000‑х, сегодня технологические гиганты строят ИИ‑инфраструктуру на основе реального денежного потока и устойчивых бизнес‑моделей, но масштаб долговой нагрузки создает новый вид риска — одновременно инфраструктурный, финансовый и системный.
Если ожидания по выручке от AI‑сервисов значительно не оправдаются (например, если темпы монетизации окажутся в два раза ниже проекций), компаниям придется выбирать между тремя болезненными вариантами: (1) сокращением инвестиций и потерей лидерства, (2) агрессивной экономией на персонале и НИОКР, или (3) рефинансированием долга на менее выгодных условиях, что может ударить по оценкам и кредитным рейтингам.
С другой стороны, если ИИ действительно станет базовым слоем экономики, как сегодня энергетика и связь, то текущая волна заимствований может в ретроспективе выглядеть не перегибом, а болезненным, но рациональным перераспределением капитала в пользу инфраструктуры будущего. История подобных переходов (электрификация, автомобилизация, интернетизация) показывает, что системные инфраструктурные сдвиги часто финансируются именно через массовую долговую волну, которая кажется безрассудной до момента, пока она оказывается необходимой.
Рекомендации для инвесторов и корпоративных стратегов
Для инвесторов в облигации вывод очевиден: увеличение экспозиции в облигации компаний, прямо завязанных на ИИ, требует пересмотра моделей риска и, возможно, требования к большей премии за риск. Диверсификация по эмитентам и сроком погашения становится критичной в условиях, когда концентрация рисков настолько высока.
Для компаний вне первой пятерки гипермасштабируемых игроков ключевой задачей становится дисциплинированное ранжирование AI‑проектов по ожидаемой доходности и риску, а не попытка копировать масштаб инвестиций Big Tech. Стоит рассматривать более легкие модели партнерств — от совместных дата‑центров до соглашений о совместном использовании инфраструктуры — чтобы снижать капиталоемкость входа в ИИ и минимизировать потребность в дорогом долге.
Узнать больше: отчеты и источники
Основные источники данных: Анализ El País о росте долговой нагрузки технологических компаний (ноябрь 2025), оценки J.P. Morgan по инвестициям в AI‑инфраструктуру, рецензии UBS и Barclays на кредитные профили Oracle и Meta, комментарии Банка Англии по системным рискам финансирования дата‑центров.
Релевантные отчеты: McKinsey «State of AI 2025», Goldman Sachs «Generative AI and the Future of Finance», Morgan Stanley «The AI Tax on Energy and Metals Markets».
