Według najnowszych analiz redakcji „Financial Times” oraz raportów firmy Apollo Global Management, pożyczki zaciągane przez firmy z sektora Big Tech na budowę centrów danych zdominują rynki obligacji w latach 2026-2030.
Szacuje się, że już w bieżącym roku emisje tych podmiotów mogą stanowić połowę nowych instrumentów dłużnych pojawiających się w obrocie.
Sytuacja, w której najbezpieczniejsi dotąd pożyczkobiorcy stają się największymi dłużnikami, drastycznie podnosi koszty finansowania dla wszystkich innych uczestników rynku konkurujących o te same środki. Morgan Stanley wskazuje na gigantyczną skalę tego zjawiska, prognozując, że hyperscalers oraz sektory pokrewne pozyskają z rynku obligacji inwestycyjnych około 400 milardów dolarów tylko w 2026 roku. Dla porównania jeszcze w 2024 roku kwota ta wynosiła zaledwie 44 miliardy dolarów, co obrazuje wykładniczy wzrost zapotrzebowania na kapitał.
Eksperci z firmy Apollo Global Management zauważają w swoim raporcie, że to, co na pierwszy rzut oka wydaje się zróżnicowanym portfelem emitentów, w rzeczywistości reprezentuje jedną, ogromną transakcję makroekonomiczną opartą na sztucznej inteligencji. Przelewanie miliardów dolarów w infrastrukturę AI sprawia, że rynki kredytowe stają się coraz silniej skorelowane z rynkiem akcji, co budzi uzasadniony niepokój konserwatywnych inwestorów.
Ryzyko systemowe i technologiczny wyścig zbrojeń
Wzrost zadłużenia Big Tech niesie ze sobą nie tylko wyzwania finansowe, ale także potężne zagrożenia systemowe, przed którymi ostrzegają analitycy śledzący ruchy banków centralnych. Rosnąca koncentracja kapitału w rękach kilku podmiotów budujących centra danych zwiększa podatność gospodarki na katastrofalne ryzyka cybernetyczne oraz przyspieszony rozwój technologii podwójnego zastosowania.
Nic więc dziwnego, że Dario Amodei, szef firmy Anthropic, publicznie nawołuje ludzkość do przebudzenia się i dostrzeżenia niebezpieczeństw związanych z rozwojem modeli LLM, zwłaszcza w kontekście zbliżających się ofert publicznych i tras promocyjnych wielkich firm technologicznych. Istnieje również realna obawa, że obsesja na punkcie skali w Stanach Zjednoczonych zostanie wykorzystana przez Chiny do wygrania pragmatycznej wojny o klientów AI na całym świecie. Microsoft niedawno potwierdził te obawy, sugerując, że obecne rozwiązania nie są w pełni wystarczające do zabezpieczenia dominacji Zachodu. Dodatkowo ogromne zapotrzebowanie na energię elektryczną przez centra danych wywiera presję na sektor użyteczności publicznej, co zmusza firmy energetyczne do zaciągania kolejnych pożyczek rzędu miliardów USD na modernizację sieci. Niektórzy komentatorzy na platformie X, w tym znani analitycy rynkowi, podkreślają, że rynek obligacji korporacyjnych zaczyna przypominać bańkę dot-comów, ale tym razem podbudowaną realnym zadłużeniem na ogromną skalę.
Wpływ sztucznej inteligencji na portfele inwestycyjne
Mimo że giganci tacy jak Alphabet, Amazon czy Meta dysponują ogromnymi rezerwami gotówkowymi, skala ich planowanych wydatków inwestycyjnych zmusza ich do regularnego pukania do drzwi inwestorów obligacyjnych. Dominique Toublan z Barclays stawia retoryczne pytanie o reakcję rynku w sytuacji, gdy hyperscalers będą musieli pożyczać po 10 miliardów dolarów w każdym kwartale. Tak duża podaż długu może doprowadzić do sytuacji, w której rentowności obligacji korporacyjnych zaczną konkurować z amerykańskimi obligacjami skarbowymi, co uderzy w kredyty hipoteczne i inwestycje prywatne.
Warto zauważyć, że hossa na rynku AI przyciąga również kapitał z rynku kryptowalut, gdzie Bitcoin i Ethereum są coraz częściej postrzegane jako alternatywne magazyny wartości wobec tradycyjnego długu. Inwestorzy tacy jak John Lloyd z Janus Henderson uspokajają jednak, że nawet jeśli entuzjazm wokół sztucznej inteligencji opadnie, wiarygodność kredytowa tych firm pozostanie solidna dzięki ich dominującej pozycji rynkowej. Niemniej jednak coraz więcej zarządzających funduszami decyduje się na realizację zysków i redukcję ekspozycji na dług technologiczny w obawie przed nagłą korektą nastrojów. Ostatecznie walka o dominację w dziedzinie AI rozegra się nie tylko w laboratoriach programistycznych, ale przede wszystkim na arkuszach kalkulacyjnych dyrektorów finansowych decydujących o kolejnych emisjach wartych miliardy USD.