Oracle zwolni 30,000 ludzi by finansować AI i przetrwać? Centra danych toną w długach
Oracle, czyli jedna z największych amerykańskich firm technologicznych, na własne życzenie znalazła się w newralgicznym punkcie globalnego wyścigu o infrastrukturę dla sztucznej inteligencji. Z jednej strony spółka jest kluczowym partnerem OpenAI i jednym z głównych beneficjentów eksplozji popytu na moc obliczeniową.
Z drugiej jednak strony skala inwestycji w centra danych zaczyna wyraźnie testować granice jej bilansu oraz cierpliwość rynku finansowego. Firma zadłużyła się „pod korek”, co w konsekwencji może skutkować masową redukcją etatów.
Jak wynika z analiz TD Cowen, Oracle musi obecnie zabezpieczyć infrastrukturę odpowiadającą nawet około trzem milionom GPU, nie licząc pozostałego sprzętu IT, aby sprostać już podpisanym zobowiązaniom wobec OpenAI. Przy tym, przy konserwatywnym założeniu kosztu na poziomie około 30 mln dolarów za megawat, implikowany łączny nakład inwestycyjny sięga około 156 mld dolarów. Jest to poziom, który wykracza daleko poza standardowe cykle inwestycyjne w sektorze data center.
Rynek długu zaczyna stawiać pytania
Rosnące potrzeby kapitałowe szybko znalazły odzwierciedlenie w wycenie ryzyka kredytowego. Spready CDS Oracle’a zaczęły się rozszerzać, a notowania akcji i obligacji znalazły się pod presją. W tle pojawiły się poważne wątpliwości dotyczące zdolności OpenAI do obsługi własnych, wieloletnich zobowiązań kontraktowych, szacowanych na około 1,4 bln dolarów w ujęciu nominalnym.
Efekt domina jest widoczny po stronie finansowania projektów infrastrukturalnych. Według informacji z rynku, kilka dużych banków w USA w tym JPMorgan wycofało się lub znacząco ograniczyło ekspozycję na finansowanie centrów danych powiązanych z Oracle. Dotyczy to zarówno kredytów budowlanych, jak i finansowania zabezpieczonego przyszłymi umowami najmu mocy obliczeniowej.
Depozyty klientów i twarde decyzje
W odpowiedzi na napięcia kapitałowe Oracle zaczął wymagać od klientów nawet 40-procentowych depozytów z góry przy nowych kontraktach. To nietypowy krok w segmencie hyperscale i jasny sygnał, że spółka próbuje przenieść część ryzyka finansowego na odbiorców usług.
Równolegle analizowane są bardziej radykalne scenariusze. Wśród nich pojawia się redukcja zatrudnienia rzędu 20–30 tys. etatów, co mogłoby wygenerować od 8 do 10 mld dolarów dodatkowego wolnego przepływu pieniężnego. Inną opcją jest sprzedaż wybranych aktywów, w tym udziałów w Cerner, co pozwoliłoby ograniczyć zadłużenie i poprawić elastyczność bilansu.
Finansowanie drożeje, projekty zwalniają
Tam, gdzie finansowanie w USA jest jeszcze dostępne, jego koszt przestał przypominać standardy dla emitenta o ratingu inwestycyjnym. Marże kredytowe dla projektów data center związanych z Oracle’em wzrosły.
Konsekwencją jest wyraźne spowolnienie tempa zawierania nowych umów najmu mocy obliczeniowej w USA. Projekty przekraczające 100 MW mocy, realizowane przez prywatnych operatorów, są odkładane w czasie, a rynek próbuje „strawić” skalę obecnych zobowiązań kapitałowych Oracle’a.
Na tym tle wyróżnia się postawa banków azjatyckich. Instytucje z tego regionu pozostają skłonne finansować operatorów centrów danych realizujących projekty pod Oracle’a… Choć przy wyraźnej premii względem historycznych kosztów kapitału. Motywacja jest czytelna. Ekspozycja na sektor AI, nawet kosztem wyższego ryzyka, postrzegana jest jako strategiczna inwestycja długoterminowa.
Daje to firmie potencjalną ścieżkę ekspansji międzynarodowej i możliwość zwiększania przyszłych zobowiązań przychodowych poza USA. Jednocześnie rodzi pytanie o zdolność spółki do utrzymania dynamiki wzrostu na rynku amerykańskim. Tym bardziej jeśli dostęp do lokalnej infrastruktury pozostanie ograniczony.
Wąskie gardło globalnej infrastruktury AI
Boom na sztuczną inteligencję nie ogranicza się wyłącznie do popytu i przychodów. Bywa testem granic finansowania infrastruktury. Nawet spółki o ugruntowanej pozycji i dostępie do rynków kapitałowych zaczynają odczuwać ograniczenia. Zwłaszcza gdy skala zaciąganych pod inwestycje długów wyprzedza zdolność systemu finansowego do ich absorpcji.
To, co dziś widać na przykładzie Oracle’a, może być zapowiedzią szerszego zjawiska. Przesunięcia ciężaru finansowania infrastruktury AI z tradycyjnych banków w stronę prywatnych inwestorów, lubiącej ryzyko Azji… Oraz modeli wymagających większego zaangażowania kapitałowego samych klientów. Rynek danych i mocy obliczeniowej pokazuje dziś, że bilans i dostęp do finansowania będą decydować o tempie ekspansji.
