Banki, które ścigały się, by zabezpieczyć boom na centra danych AI, teraz po cichu próbują przekazać ryzyko komuś innemu. Według raportów Financial Times cytowanych w szeroko rozpowszechnionej analizie w tym tygodniu JPMorgan, Morgan Stanley, SMBC i MUFG badają to, co bankierzy nazywają znaczącymi transferami ryzyka – transakcjami, które pozwalają bankowi zachować pożyczkę w księgach, jednocześnie przenosząc najbardziej ryzykowną część na inwestorów zewnętrznych.

Posunięcie to następuje mniej więcej sześć miesięcy po tym, jak wiele tych samych instytucji konkurowało o finansowanie pożyczek na centra danych powiązanych z Oracle, Meta i innymi firmami odpowiedzialnymi za rozwój sztucznej inteligencji. Zmiana ta sugeruje, że pożyczkodawcy przekraczają wewnętrzne limity dotyczące tego, ile ekspozycji związanych ze sztuczną inteligencją jest skłonna utrzymać dana instytucja. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych trendy AI.

Pożyczka o wartości 38 miliardów dolarów, która nie zostanie przeniesiona

Najbardziej wyraźnym sygnałem napięcia jest pojedyncza transakcja. Według Bloomberga grupa banków, w tym JPMorgan i MUFG, przez ponad sześć miesięcy próbowała rozdzielić 38 miliardów dolarów długu budowlanego związanego z projektem centrum danych w Teksasie i Wisconsin wynajętym firmie Oracle. Niektórzy pożyczkodawcy są obecnie skłonni sprzedać jego części nabywcom niebędącym bankami ze zniżką, aby tylko usunąć je ze swoich ksiąg.

Sześć miesięcy to dużo czasu, aby dług, który nigdy nie był gwarantowany, był utrzymywany na zawsze. Matthew Moniot, współkierownik działu podziału ryzyka kredytowego w Man Group, powiedział „Financial Times”, że wielkość transakcji „wykracza poza skalę w stosunku do wszystkiego, o czym kiedykolwiek myśleliśmy”. Pochodzący od dyrektora, którego zadaniem jest wycena dokładnie tego rodzaju transakcji związanych z przeniesieniem ryzyka, komentarz sygnalizuje, że finansowanie powiązane ze sztuczną inteligencją wyrosło z modeli zwykle stosowanych przez banki do określania wielkości i dystrybucji ryzyka kredytowego.

Co to jest znaczące przeniesienie ryzyka?

Znaczące transfery ryzyka, czyli SRT, to ugruntowane narzędzie, które w przeszłości było wykorzystywane głównie w przypadku portfeli kredytów korporacyjnych. Bank zachowuje pożyczkę na papierze – utrzymując relacje z klientem i dochody odsetkowe – jednocześnie płacąc inwestorom zewnętrznym za pokrycie strat powyżej określonego progu. W efekcie bank wykupuje ubezpieczenie na własny bilans.

Banki na ogół nie sprzedają długu, do którego mają zaufanie. Sprzedają go, gdy obawiają się koncentracji, co w prostym języku oznacza „zbliżanie się do wewnętrznych limitów”: za dużo tego konkretnego ryzyka w jednym miejscu.

Rosnąca presja kredytowa Oracle

Oracle znajduje się w centrum historii. Według danych rynkowych cytowanych przez Bloomberg, koszt ubezpieczenia pięcioletniego zadłużenia spółki w drodze swapów ryzyka kredytowego wzrósł na początku października do około 151 punktów bazowych, a ostatnio był to poziom odnotowany w 2009 roku. Agencja S&P obniżyła już rating kredytowy Oracle do BBB – o jeden stopień powyżej „śmieciowego” – w lipcu, ponieważ wydatki firmy na sztuczną inteligencję przekroczyły przepływy pieniężne.

Według doniesień firma planuje w tym roku finansowym zaciągnąć dodatkowe zadłużenie i kapitał o wartości ponad 40 miliardów dolarów, oprócz obligacji o wartości 18 miliardów dolarów sprzedanych w ciągu jednego dnia we wrześniu ubiegłego roku, aby nadal finansować swoje zakłady w Teksasie, Wisconsin i Nowym Meksyku. Oracle pozywa także Komisję ds. Usług Publicznych stanu Wisconsin w związku z przepisem, który może zmusić ją do wniesienia zabezpieczenia o wartości ponad 7 miliardów dolarów na rzecz kampusu centrum danych w Port Washington, co pomogło w przeforsowaniu obniżki ratingu.

Rynek obligacji chłodzących dla pożyczkobiorców AI

Popyt na dług związany ze sztuczną inteligencją spadł wraz ze wzrostem podaży. Według Bloomberga obligacje firm Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft i Oracle są obecnie notowane z premią w stosunku do długów korporacyjnych innych niż sztuczna inteligencja o podobnym ratingu, a portfel zamówień na ich oferty skurczył się z około pięciokrotności kwoty wystawionej w lutym do niecałej dwukrotności w lipcu. Obligacja, która kiedyś sprzedała się sama, teraz wymaga zaangażowania banku, aby ją wyemitować.

Wyższe stawki podnoszą stawkę

Szersze środowisko cenowe zaostrzyło problem. Rentowność 10-letnich obligacji skarbowych osiągnęła w tym miesiącu 5,304 procent, najwięcej od 2002 roku, po aukcji o wartości 39 miliardów dolarów, która zakończyła się na poziomie 5,30 procent – ​​co według Bloomberga jest najwyższą rentownością na aukcji od 2000 roku. W protokołach z wrześniowych posiedzeń Rezerwy Federalnej wskazano pożyczki korporacyjne związane ze sztuczną inteligencją jako czynnik przyczyniający się do wzrostu rentowności, chociaż Capital Economics twierdzi, że głównymi czynnikami napędzającymi są inflacja i deficyty budżetowe.

Niezależnie od wyjaśnienia, wpływ na finansowanie centrów danych jest taki sam: stopa wolna od ryzyka, która stanowi podstawę każdego kredytu na budowę AI, właśnie stała się znacznie droższa.

Co to sygnalizuje w przypadku tworzenia sztucznej inteligencji

Wszystko to nie oznacza, że ​​boom na infrastrukturę sztucznej inteligencji dobiegł końca. Ale mechanika ma znaczenie: kiedy banki najbliżej boomu kredytowego zaczną zabezpieczać swoje własne zakłady, wyceniają możliwość, że przychody oczekiwane na obsługę całego zadłużenia – zobowiązania Oracle w zakresie chmury, produkty AI Meta, rozwój Microsoft Azure – mogą urzeczywistnić się dłużej, niż okres wymagalności pożyczek.

Handel wierzytelnościami AI staje się rynkiem dwustronnym. W lutym inwestorzy walczyli o alokacje; do października banki dyskontowały papier, aby go przenieść. To, w jaki sposób ceny rynkowe ryzyka związanego z infrastrukturą AI w nadchodzących kwartałach mogą powiedzieć więcej o trwałości rozbudowy niż jakikolwiek wynik testu porównawczego lub publikacja modelu.

---

Bądź na Bieżąco z AI

Najnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.

Czytaj więcej wiadomości AI →