⚠️
Триллионы под вопросом: почему финансовая модель AI-инфраструктуры рискует рассыпаться

Технологические гиганты в гонке за AI вложили рекордные суммы в облигации и заимствования, но предсказания по доходам от AI-сервисов могут оказаться завышены на 50–100%. J.P. Morgan оценивает необходимые инвестиции в $5 трлн к 2030 году, а инвесторы в облигации сигнализируют об увеличении рисков через растущие кредитные спреды. Крайний случай — Oracle, которая стала самой закредитованной техкомпанией инвестиционного уровня с концентрационным риском в одного клиента (OpenAI).

Компании выбирают между тремя болезненными вариантами: (1) сокращением AI-инвестиций и потерей лидерства, (2) агрессивной экономией на персонале, или (3) рефинансированием долга на менее выгодных условиях с риском снижения кредитного рейтинга.

Когда инвестиции превышают доходы: анатомия парадокса

В сентябре–октябре 2025 года технологические компании разместили около $75 млрд инвестиционных облигаций и могут завершить год с совокупным объемом заимствований свыше $200 млрд. Это не случайное совпадение — это отражение стратегического разворота, где AI-инфраструктура переместилась из статуса операционного расхода в категорию капитальных проектов масштаба электрификации или интернетизации.

💰
Масштаб финансирования: реальность vs прогнозы

J.P. Morgan: $5 трлн необходимых инвестиций к 2030 году. Из них примерно $1,5 трлн может быть профинансировано за счёт операционного денежного потока; оставшиеся $3,5 трлн требуют привлечения капитала через долговые рынки, венчурное финансирование и государственные субсидии. Это означает, что крупнейшие технологические компании становятся системообразующими заёмщиками.

Oracle как барометр отрасли: концентрационный риск

За несколько кварталов Oracle превратилась в кейс-стади финансового неравновесия: самая закредитованная техкомпания инвестиционного уровня, отрицательный свободный денежный поток, зависимость на треть выручки от OpenAI к 2028 году.

Если ожидания по выручке от AI-сервисов значительно не оправдаются, компаниям придётся выбирать между сокращением инвестиций, агрессивной экономией на персонале или рефинансированием долга на менее выгодных условиях.— Barclays, UBS, Credit Suisse, ноябрь 2025

Meta vs Oracle: две стратегии риска

Параметр Oracle Meta
Финансирование Максимум долга, концентрация риска Заимствования с $4 до $59 млрд (14x)
AI-инвестиции Инфраструктура для OpenAI Дата-центры в США ($600 млрд к 2027)
Главный риск Один клиент (OpenAI) = треть выручки Резкий рост долга без гарантий отдачи

Meta демонстрирует противоположный подход: готова увеличить долг в 14 раз, одновременно сократив выкупы акций с $35 до $5 млрд. Это обмен краткосрочной поддержки акционеров на долгосрочную ставку на ИИ.

📊
Концентрация кредитных рисков

UBS: компании Meta, Oracle, Alphabet, Broadcom и Dell контролируют непропорциональную долю долга AI-инфраструктуры. Если одна из них столкнётся с неудачей, эффект будет системным: кредитные спреды для всей tech-отрасли вырастут.

Системный риск: центральные банки беспокоятся

Банк Англии уже рассматривает AI как потенциальный источник финансовой нестабильности. Взрывной рост финансирования дата-центров затрагивает не только долговые рынки, но и сырьевые: медь, никель, редкоземельные элементы становятся узкими местами.

🔮
Три сценария развития

Оптимистичный: AI становится базовым слоем экономики. Текущая волна заимствований — рациональная реинвестиция капитала. Гиганты выживают и становятся монополистами.

Реалистичный: Темпы монетизации на 30–50% ниже прогнозов. Волна сокращений в персонале, замораживание кредитных рынков. Выживают адаптивные, остальные ищут покупателей.

Пессимистичный: Регуляторное вмешательство и потеря интереса потребителя. Массовые списания активов и рефинансирование долга на невыгодных условиях.

Практические выводы для разных групп

Для инвесторов в облигации: Требуется пересмотр моделей риска, диверсификация по эмитентам и срокам погашения критична.

Для компаний вне Big Tech: Дисциплинированное ранжирование AI-проектов по ROI. Рассмотрите модели партнёрств: совместные дата-центры, облачные соглашения. Это снижает капиталоемкость входа.

Для советов директоров: AI — теперь вопрос структуры капитала, длительности долга и управления кредитными рейтингами, не только технология.

Узнать больше

J.P. Morgan: AI Infrastructure Investment

$5 трлн инвестиционный цикл к 2030: источники финансирования, риски задолженности, стресс-тесты.

Перейти

McKinsey: State of AI 2025

ROI, препятствия масштабирования, лучшие практики внедрения AI в разных регионах.

Перейти

Bloomberg Terminal: Credit Analysis

Реал-тайм кредитные спреды Oracle, Meta, Alphabet; динамика заимствований и рейтинги.

Подробнее

Практические идеи

1. Мониторьте кредитные спреды: Растущие спреды Oracle, Meta, Alphabet (>150 bp) — сигнал переоценки AI-инвестиций инвесторами.

2. Пересмотрите структуру долга: Если инвестор — переоцените концентрацию риска в tech-секторе. Если руководитель — пересмотрите AI-инвестиции через финансовую структуру.

3. Ищите альтернативы: Совместные дата-центры, облачные партнёрства, специализированные провайдеры (CoreWeave, Lambda Labs) предлагают доступ без гигаватт-инвестиций.

Источники информации

Официальные источники

El País (ноябрь 2025): Анализ долговой нагрузки Big Tech. J.P. Morgan: AI-инвестиции и финансовые риски. Goldman Sachs: Generative AI and Finance (2025). Morgan Stanley: AI Tax on Energy and Metals. Barclays Credit: Oracle credit profile. UBS: Концентрация кредитного риска в tech. Bank of England: Системные риски AI-финансирования (август–ноябрь 2025).

Материал подготовлен на основе официальных пресс-релизов J.P. Morgan, Barclays, UBS, публикаций El País, Bloomberg, Reuters, отчетов McKinsey и Goldman Sachs, комментариев центральных банков. Данные актуальны на 25 ноября 2025 года.