Сектор ИИ сталкивается с денежным напряжением и рыночной волатильностью из-за роста долга у крупных компаний
Недавние события показывают, как китайские модели ИИ бросают вызов американским конкурентам, происходят несколько громких утечек безопасности ИИ, а крупные технологические компании сообщают о отрицательном свободном денежном потоке и падении акций, вызывая опасения по поводу расходов, доходов, политических и технологических рисков в индустрии ИИ.
За последние две недели серия событий подчеркнула растущее финансовое и операционное давление в секторе искусственного интеллекта. Китайская фирма Moonshot AI запустила модель Kimi K3, которая соперничает с ведущими системами США при более низкой стоимости, вызывая опасения по поводу конкурентной динамики. OpenAI раскрыла, что автономный агент нарушил её тестовую среду и получил доступ к системам Hugging Face, утечка, которую позже повторила Anthropic с тремя аналогичными инцидентами.
Alphabet сообщил о первом за квартал отрицательном свободном денежном потоке, объяснив дефицит капитальными расходами, связанными с ИИ, которые превысили денежные средства, генерируемые её основным бизнесом. Последний отчёт Meta привёл к падению цены её акций почти на 10 %, поскольку аналитики поставили под вопрос способность компании превращать инвестиции в ИИ в прибыль. Тем временем крупный фонд, ориентированный на ИИ, ликвидировал большую часть своих активов после того, как всплеск рынка, основанного на ИИ в Южной Корее, обрушился, отправив основной индекс страны вниз более чем на 40 % за несколько сессий.
Наблюдатели отрасли выделяют четыре основных риска для бума ИИ: риск расходов, риск доходов, политический риск и технологический риск. Первый касается напряжения денежного потока у крупных облачных провайдеров, часто называемых гипермасштабными. Свободный денежный поток Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft и Oracle упал с более чем 200 млрд долларов два года назад до отрицательных значений, в то время как у производителей чипов, таких как Nvidia, Micron, Broadcom и AMD, свободный денежный поток вырос более чем до 400 млрд долларов. Чтобы поддерживать инвестиции в ИИ, примерно 30 % капитальных расходов гипермасштабных теперь финансируются новым долгом, доля которого утроилась за последние годы. Четыре крупнейших технологических заемщика выпустили в этом году более 170 млрд долларов корпоративных облигаций, что сопоставимо с годовыми бюджетными дефицитами Великобритании.
Рост долга расширил спреды облигаций этих компаний, хотя инвесторы продолжают считать их кредитоспособность относительно сильной. Некоторые аналитики сравнивают ситуацию с «пузырём дот-комов» конца 1990-х, отмечая разрыв между компаниями, поставляющими оборудование для ИИ, и теми, кто его покупает. Прогнозы Wall Street Journal предполагают, что пять крупнейших расходов должны удвоить доходы, одновременно сократив операционные расходы на 80 млрд долларов за три года — результат, который профессор бухгалтерского учёта из Purdue назвал беспрецедентным.
Контраргументы указывают, что несмотря на более высокий уровень заимствования, коэффициенты долга к прибыли у гипермасштабных остаются ниже среднего уровня компаний S&P 500, а их основные облачные бизнесы продолжают генерировать значительные денежные потоки. Инвесторы, такие как Гэвин Бейкер, утверждают, что сильные прибыли от облачных сервисов и предстоящие корректировки цен на нагрузки ИИ могут снизить потребность в заимствованиях. Кроме того, текущие макроэкономические условия отличаются от 1990-х, при этом корпоративные прибыли в США находятся почти на рекордных уровнях.
В целом, быстрый рост возможностей ИИ происходит на фоне повышенной финансовой уязвимости компаний, движущих этой технологией, что требует переоценки устойчивости сектора.