Hiperskalerzy AI mogą być zmuszeni zwiększyć produktywność 2,7‑krotnie do 2030 r., aby uzasadnić prawie 1,1 bln USD wydatków infrastrukturalnych zaplanowanych do 2027 r. – wynika z nowych analiz.
Kluczowe wnioski:
- Hiperskalerzy AI stoją przed wymogiem 2,7‑krotnego wzrostu produktywności do 2030 r., aby obronić obecne zobowiązania inwestycyjne w infrastrukturę.
- Morgan Stanley szacuje globalne nakłady na centra danych na ok. 2,9 bln USD do 2028 r., z czego ok. 1,5 bln USD będzie wymagać finansowania zewnętrznego.
- Rosnące oparcie na długu i private credit może rozlać ryzyko infrastruktury AI poza największe spółki technologiczne.
Rachunek Wachterów dla AI
MIT Technology Review opisał badania profesor finansów z Wharton, Jessiki Wachter, oraz współautora Jonathana Wachtera, oparte na planach inwestycyjnych Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta i Oracle.
Ich analiza wskazuje, że sektor musi osiągnąć do 2030 r. 2,7‑krotny wzrost produktywności, po uwzględnieniu kosztu kapitału, amortyzacji i 15‑proc. oczekiwanej stopy zwrotu. Autorzy ostrzegają, że jeśli oczekiwany boom się nie zmaterializuje, obecna rozbudowa może okazać się „największą błędną alokacją kapitału w historii”.
Napięcia są już widoczne w przepływach pieniężnych. Alphabet w II kw. 2026 r. wykazał ujemne wolne przepływy pieniężne w wysokości 5,9 mld USD – pierwszy taki przypadek od debiutu giełdowego Google w 2004 r. – w efekcie gwałtownego wzrostu nakładów inwestycyjnych.
Zobacz także: Portfel Bitcoina uśpiony od 2012 r. budzi się i przenosi cały zasób
Ryzyko kredytowe według Genslera
Morgan Stanley szacuje, że w latach 2025–2028 na budowę centrów danych na świecie zostanie wydane ok. 2,9 bln USD, z czego mniej więcej 1,5 bln USD ma pochodzić z kapitału zewnętrznego. Taka struktura finansowania przenosi coraz większą część ryzyka związanego z infrastrukturą AI do segmentu długu korporacyjnego, kredytów sekurytyzowanych i rynku private credit.
Przykładem tego modelu jest projekt Hyperion spółki Meta w Luizjanie. Fundusze zarządzane przez Blue Owl Capital posiadają 80% udziałów w joint venture rozwijającym kampus szacowany na ok. 27 mld USD, natomiast Meta zatrzymuje pozostałe 20%.
Profesor Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh analizował, w jaki sposób ta rozbudowa rozprasza lewarowanie pomiędzy deweloperów, kredytodawców i wehikuły finansowania strukturyzowanego.
Były szef SEC i profesor MIT Sloan, Gary Gensler, opisał szerszy cykl inwestycyjny w AI jako „zakład typu parlay zawarty przez rynki kapitałowe i realną gospodarkę”.
Strateg kryptowalutowy Arthur Hayes argumentował, że potencjalne załamanie kredytowe w segmencie AI mogłoby ostatecznie skłonić Fed do łagodniejszej polityki pieniężnej i wynieść Bitcoin (BTC) w okolice 1 mln USD, choć jest to scenariusz czysto spekulacyjny, a nie prognoza wynikająca z badań Wharton.
Fala wydatków narasta od lat, w miarę jak hiperskalerzy ścigają się o dostęp do układów scalonych, energii i mocy centrów danych. Otwarte pozostaje pytanie, czy produktywność i przychody wzrosną wystarczająco szybko, by dorównać skali zobowiązań infrastrukturalnych, które w coraz większym stopniu opierają się na finansowaniu zewnętrznym.
Czytaj dalej: XRP przebija 1,544 USD przy rosnącej dźwigni i aktywności wielorybów
